管理數學(二版)

管理數學(二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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具體描述

本書是針對商管學院學生應具備的數學知識加以編排,其內容包含初等經濟學、財務管理和機率學的基礎運用。

  對於商管學院的學生而言,繁雜的數學符號往往成為學習數學知識的睏擾,在內容部分盡量使用簡潔的數學符號與基礎觀念,來傳授數學內容及問題,並針對一學年課程進行安排。
好的,這是一本涵蓋瞭經濟、管理、金融等多個領域的綜閤性教材的詳細簡介,該書聚焦於為讀者提供堅實的現代管理科學基礎和嚴謹的量化分析工具,旨在培養具備前瞻性思維和解決復雜實際問題的能力。 --- 書名:《現代決策科學與應用:量化方法與實踐》 版本信息:修訂版 字數:約1500字 目標讀者: 本科高年級及研究生,從事經濟、金融、運營管理、公共政策分析的專業人士,以及對利用數學工具優化管理決策感興趣的讀者。 內容概述與特色: 《現代決策科學與應用:量化方法與實踐(修訂版)》是一部深度融閤瞭理論深度與實踐廣度的綜閤性教材。它不僅僅是一本介紹數學模型的工具書,更是一本引導讀者如何將抽象的數學語言轉化為清晰、可操作的管理策略的指南。本書深刻認識到,在信息爆炸和快速變化的商業環境中,僅僅依賴經驗決策已不再適用,因此,我們緻力於為讀者構建一個堅實的量化決策框架。 本書的核心結構圍繞三大支柱展開:基礎理論的嚴謹性、模型構建的靈活性、以及應用領域的廣泛性。 第一部分:決策科學的理論基石與概率思維的重塑 本部分著力於打牢讀者對不確定性世界的理解和處理能力。我們認為,現代管理決策的本質是在信息不完全或存在風險的情況下做齣最優選擇。 1. 概率論與數理統計迴顧與深化: 這一章超越瞭基礎概率論的範疇,重點強調瞭隨機變量的特性、大數定律和中心極限定理在實際數據擬閤中的應用。特彆地,我們引入瞭貝葉斯統計的思想,將其作為連接先驗知識與新觀測數據的橋梁,這對於需要依賴曆史數據進行前瞻性預測的金融和市場分析至關重要。 2. 描述性統計與探索性數據分析(EDA): 在構建復雜模型之前,對數據的深入理解是關鍵。本節詳細介紹瞭如何利用高級可視化技術(如小提琴圖、熱力圖)和描述性統計量來識彆數據的分布特徵、異常值和潛在的相關性。我們強調,優秀的分析師首先是敏銳的數據觀察者。 3. 隨機過程導論: 針對時間序列數據的動態特性,本章引入瞭馬爾可夫鏈(Markov Chains)的基本概念,並探討瞭其在狀態轉移分析中的應用,例如客戶流失模型或供應鏈中斷風險評估。 第二部分:優化理論:資源配置與效率極限的探尋 優化方法是決策科學的核心,本書對其進行瞭係統且深入的闡述,覆蓋瞭從綫性到非綫性的各種實際問題。 4. 綫性規劃(Linear Programming, LP)的精深解析: 深入探討瞭單純形法(Simplex Method)的代數基礎和幾何直覺,更重要的是,本書花費大量篇幅講解瞭對偶理論(Duality Theory)及其在經濟學中的解釋——影子價格(Shadow Prices)如何揭示資源的真實價值和約束條件的敏感性。此外,對大M法和兩階段法的實際操作進行瞭細緻的指導。 5. 整數規劃與混閤整數規劃(IP/MIP): 鑒於現實世界中許多決策變量(如是否投資、是否建廠)必須取離散值,本章重點介紹瞭割平麵法(Cutting Plane Method)和分支定界法(Branch and Bound/Cut),並結閤設施選址、車輛路徑優化等經典案例,展示瞭如何將復雜的離散選擇轉化為可解的數學模型。 6. 非綫性規劃與約束優化: 針對成本函數、迴報函數通常具有非綫性特徵的情況,本章介紹瞭KKT條件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)作為無約束和帶約束優化問題的必要最優性條件,並探討瞭牛頓法、梯度下降法等迭代求解策略。 7. 動態規劃(Dynamic Programming, DP): 聚焦於多階段決策問題,通過貝爾曼方程(Bellman Equation)來體現最優子結構和重疊子問題。本節通過庫存管理、生産計劃等案例,展示瞭DP如何剋服對所有可能決策路徑進行窮舉的弊端。 第三部分:不確定性下的決策:風險評估與博弈策略 管理活動很少在完全確定的環境下進行,因此,如何量化和應對不確定性成為本部分的重點。 8. 決策分析與效用理論: 本章深入探討瞭決策樹(Decision Trees)的構建與求解,特彆是如何融入風險和收益的概念。同時,詳細闡述瞭期望效用理論,幫助讀者理解和量化個體或組織在風險偏好上的差異。 9. 濛特卡洛模擬(Monte Carlo Simulation): 作為處理復雜概率分布和高維積分問題的利器,本章提供瞭從理論到實踐的完整指南。我們詳細講解瞭僞隨機數生成、重要性采樣等高級技術,並結閤投資組閤風險度量(如VaR計算)和項目進度評估,展示瞭其強大的應用潛力。 10. 博弈論基礎與策略互動: 現代商業競爭是互動和對抗性的。本章引入瞭納什均衡(Nash Equilibrium)的概念,涵蓋瞭閤作博弈和非閤作博弈。重點分析瞭囚徒睏境、古諾模型(Cournot)和伯特蘭模型(Bertrand)在寡頭市場競爭中的應用,培養讀者預判競爭對手反應的戰略思維。 第四部分:前沿應用與大數據環境下的量化工具 本部分旨在將前述理論應用於當代管理實踐的前沿領域,並結閤計算工具的輔助。 11. 運籌學在供應鏈管理中的應用: 重點探討瞭庫存控製模型(EOQ、ROP的改進模型)、排隊論(Queuing Theory)在服務係統設計中的應用,以及物流網絡設計中的設施選址問題。 12. 風險管理與金融建模簡介: 結閤資本資産定價模型(CAPM)的量化基礎,探討投資組閤優化(Markowitz模型),並初步引入Black-Scholes期權定價模型背後的數學邏輯,強調風險指標的量化構建。 13. 模型求解的計算方法: 強調理論模型必須可解。本章提供瞭關於如何使用主流商業軟件(如MATLAB/Python庫、專業優化求解器Gurobi/CPLEX)來高效解決大規模優化和模擬問題的指導,幫助讀者從手算思維過渡到計算思維。 本書的獨特價值在於: 理論與計算的緊密結閤: 每章的理論講解後,均附有詳盡的“計算實現”或“模型求解實踐”案例,確保讀者不僅知其然,更知其所以然。 貼近實際的案例驅動: 案例選取涵蓋瞭從宏觀經濟政策模擬到微觀企業運營效率提升的廣泛場景,如能源調度、醫療資源分配、數字營銷歸因等。 深度與廣度的平衡: 在保證對核心優化和概率理論講解深度的同時,拓寬瞭其在跨學科領域的應用視野,使讀者能夠靈活應對復雜多變的現實挑戰。 通過對《現代決策科學與應用》的學習,讀者將能夠熟練掌握一套嚴謹的分析工具箱,從而在日益復雜和不確定的管理環境中,做齣更科學、更具競爭力的決策。

著者信息

圖書目錄

第1章 基礎數學
第2章 綫性代數
第3章 綫性規劃
第4章 綫性規劃的代數方法
第5章 年金和復利
第6章 機 率
第7章 馬可夫鏈
附錄A 綫性規劃
附錄B 馬可夫鏈 

圖書序言

圖書試讀

用戶評價

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這本書的更新和改進,讓我深刻體會到瞭作者的用心。我之前就接觸過第一版,當時就覺得它在管理數學領域是一本難得的佳作。第二版在原有基礎上,不僅內容更加翔實,而且在編排和呈現方式上也有瞭很大的優化。我最看重的是,作者並沒有因為是“二版”就敷衍瞭事,而是真正地對內容進行瞭更新和完善。 例如,在非綫性規劃的部分,第二版增加瞭更多關於實際應用的探討,包括一些更復雜的約束條件和目標函數的設計。我還發現,書中對一些新興的管理技術,比如數據挖掘和機器學習中的一些數學原理,也做瞭一些初步的介紹,這讓我覺得這本書非常有前瞻性。對於我這種希望不斷學習新知識、提升自己專業技能的讀者來說,這無疑是一本非常有價值的參考書。

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當我拿到《管理數學(二版)》的時候,我最大的感受是它的“接地氣”。作為一名基層管理者,我常常覺得理論知識與實際工作之間存在鴻溝,而這本書恰好彌閤瞭這一鴻溝。它不像很多理論書籍那樣高高在上,而是用非常生活化的語言和生動的案例來講解復雜的數學概念。 我尤其喜歡書中關於“數據分析”的部分。在信息爆炸的時代,如何從海量數據中挖掘有價值的信息,是每個管理者都麵臨的挑戰。這本書為我提供瞭一套係統的分析工具,從描述性統計到推斷性統計,再到一些初步的數據可視化技巧。我嘗試用書中介紹的方法來分析我們部門的銷售數據,驚喜地發現瞭一些之前從未注意到的規律,這幫助我們調整瞭銷售策略,效果立竿見影。這本書讓我看到瞭數學在賦能管理決策上的巨大潛力。

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作為一名剛步入管理崗位不久的職場新人,我經常感到自己在處理數據和分析問題時,缺乏有效的工具。朋友推薦瞭《管理數學(二版)》,我抱著試試看的心態買來翻閱。這本書的語言風格非常貼閤實際應用,很多章節的開篇都引用瞭現實生活中的管理睏境,然後引齣相應的數學模型來解決。 我尤其贊賞書中關於優化方法的部分。例如,在庫存管理中,如何利用經濟訂貨批量模型來降低庫存成本;在生産調度中,如何運用關鍵路徑法來優化項目進度。這些內容對我來說,簡直是及時雨。我嘗試將書中學到的方法應用到我負責的部門的庫存管理中,通過計算EOQ,我們成功地減少瞭不必要的庫存積壓,節省瞭不少資金。這本書沒有讓我感到數學的冰冷和遙遠,反而讓我看到瞭數學在解決實際問題中的強大力量,讓我對未來的工作充滿瞭信心。

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這本書帶給我的最大收獲,是讓我看到瞭數學作為一種“通用語言”在管理領域的強大應用。它不僅僅是冰冷的公式和符號,更是解決復雜管理問題的有力武器。我之前對運籌學一直很感興趣,但覺得入門比較難。《管理數學(二版)》在這方麵給瞭我很大的幫助。 書中對綫性規劃、整數規劃、目標規劃等運籌學基本方法進行瞭清晰的講解,並提供瞭大量的管理應用案例。我印象最深的是關於“資源配置”的章節,通過綫性規劃模型,我們能夠係統地分析如何在有限的資源下,實現利潤最大化或成本最小化。書中的圖示和講解都非常直觀,即使沒有深厚的數學基礎,也能逐步理解其核心思想。而且,第二版還補充瞭一些關於網絡流和排隊論的應用,這讓我對運籌學有瞭更全麵的認識,也為我今後的學習和工作提供瞭更多思路。

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這本書就像一位老朋友,每次翻開都能發現新的驚喜。我之前就讀過它的第一版,那次經曆就讓我對管理數學這個領域産生瞭濃厚的興趣。這次看到第二版更新瞭,我毫不猶豫地就入手瞭。拿到書後,我迫不及待地翻閱瞭一下,發現內容比第一版更加充實和係統。作者在一些核心概念的講解上,運用瞭大量的圖錶和案例,這一點我特彆喜歡。很多時候,枯燥的公式和理論,通過可視化之後,就變得生動易懂瞭。 比如,書中關於綫性規劃的部分,第一版我還有些磕磕絆絆,但第二版通過更新的案例和更直觀的圖示,讓我一下子就抓住瞭問題的關鍵。那些關於資源分配、生産計劃的實際問題,在數學模型下變得清晰可見。我尤其欣賞作者在闡述“單純形法”的時候,不僅僅是給齣算法步驟,更是深入剖析瞭每一步的邏輯含義,這對於我理解算法的精髓非常有幫助。而且,第二版還補充瞭一些更貼近當前商業環境的案例,比如在供應鏈管理和市場營銷中的應用,這些都讓我感覺這本書的學習成果能夠直接轉化為實際工作中的應用,這一點比很多理論性太強的書籍要好太多瞭。

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這本《管理數學(二版)》給我最深刻的印象是它在理論深度和實踐應用之間的完美平衡。我是一名正在準備管理類研究生考試的學生,之前接觸過一些數學基礎教材,但總覺得它們要麼過於抽象,要麼過於淺顯。這本書恰好填補瞭我的這個需求。它在講解每一個數學工具的時候,都會追溯其産生的背景,以及在管理學中扮演的角色。 特彆是關於概率論和統計推斷的部分,作者並沒有簡單地羅列公式,而是花瞭很大篇幅講解瞭這些工具是如何幫助管理者進行決策的。例如,在風險評估中,如何利用概率分布來量化不確定性;在市場調研中,如何通過抽樣統計來推斷總體特徵。書中的例子也非常貼切,我記得有一個關於新産品上市成功率預測的案例,作者一步步地引導我們如何運用假設檢驗和置信區間來分析數據,最終得齣一個具有統計學意義的結論。這種“由淺入深,融會貫通”的講解方式,讓我感覺自己不僅僅是在學習數學,更是在學習一種解決管理問題的思維方式。

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坦白說,我一開始買這本書的時候,是抱著一種“試試看”的心態。我對管理數學的概念一直有點模糊,感覺它離我的日常工作有點遠。但翻開這本書後,我被它清晰的邏輯和生動的語言所吸引。作者的寫作風格非常親切,就像一位經驗豐富的導師,循循善誘地引導我一步步走進這個奇妙的數學世界。 我特彆喜歡書中關於決策分析的部分,它將很多復雜的決策情境,通過決策樹、效用函數等工具,變得條理清晰。我印象最深的是一個關於投資組閤選擇的案例,通過數學模型,我們能夠係統地評估不同投資方案的風險和收益,從而做齣更優的選擇。這讓我意識到,即使在看似主觀的商業決策中,也蘊含著嚴謹的數學邏輯。書中的習題設計也很有意思,大部分都是結閤實際管理場景的,做題的過程就像是在解決一個又一個真實的商業難題,非常有成就感。

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一直以來,我對數量分析在管理決策中的作用都充滿好奇,但缺乏係統的學習途徑。這本《管理數學(二版)》恰好滿足瞭我的需求。它不僅僅是一本教科書,更像是一位循循善誘的導師,帶領我一步步探索管理學背後隱藏的數學邏輯。 我特彆喜歡書中對“不確定性”的處理。在現實管理中,很少有事情是百分之百確定的。這本書通過概率論和統計學的方法,教我們如何量化不確定性,並在此基礎上做齣更穩健的決策。比如,書中關於濛特卡羅模擬的講解,讓我看到瞭如何利用隨機抽樣來預測復雜係統的未來走嚮,這對於風險管理和戰略規劃都非常有啓發。而且,作者在講解每一個方法時,都會強調其適用範圍和局限性,這一點非常重要,避免瞭我們盲目套用公式。

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讀完《管理數學(二版)》後,我感覺自己對許多管理學概念有瞭更深層次的理解。這本書的優點在於,它將抽象的數學概念與具體的管理實踐緊密地結閤起來,讓讀者能夠直觀地感受到數學的魅力。我尤其喜歡書中關於博弈論的章節。 博弈論在商業競爭、談判策略等領域有著廣泛的應用,但很多人對其理解都停留在錶麵。這本書通過一些經典的博弈模型,比如囚徒睏境、納什均衡等,深入淺齣地解釋瞭其中的邏輯。它引導我們思考,在相互依存的環境下,個體如何做齣最優決策,以及如何預測他人的行為。書中還提供瞭一些互動式的練習,讓我們模擬不同的博弈場景,親身體驗策略的製定和結果的演變。這種“學以緻用”的學習方式,讓我對博弈論的應用有瞭更清晰的認識。

评分

這本書的更新,讓它在內容上更加貼近當前的管理實踐。我之前學習管理學時,總覺得有些理論太過陳舊,與實際脫節。但《管理數學(二版)》在這方麵做得非常好。它在介紹數學工具的同時,引入瞭大量最新的管理案例。 我最欣賞的一點是,書中對於數學建模的講解非常到位。它不隻是給齣模型,而是詳細闡述瞭如何從一個實際問題齣發,提煉齣關鍵要素,然後構建數學模型,最後解釋模型結果的意義。例如,在項目管理中,如何利用時間序列分析來預測銷售趨勢,又如何利用迴歸分析來找齣影響銷售的關鍵因素。這些內容讓我覺得,學習管理數學不僅僅是為瞭掌握幾個公式,更是為瞭培養一種分析和解決問題的能力,這種能力在任何管理崗位都至關重要。

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