本书基于数据挖掘技术、模糊集理论、算子集结理论和决策理论与方法,对决策者个体偏好进行分析,构建模糊决策环境下的信息集结方法和考虑异构信息的群体决策共识方法。本书的研究成果拓展了信息集结理论与方法和群体决策理论与方法,提高了模糊环境下的决策效率,研究成果可以应用于应急管理、供应商选择、投资决策等重要领域,为模糊环境下决策

本书共分为九章，包含多项式、行列式计算、线性方程组、矩阵、二次型、线性空间、线性变换、若当标准型和欧氏空间。每章分为三部分：第一部分为基本题型及常用解题方法介绍；第二部分为例题选讲(主要利用介绍方法教会学生解题)；第三部分为北大与北师大教材习题及参考解答。

数学模型在金融学中的应用非常广泛，像股票、期货、外汇市场的走势和技术分析，很多技术指标都离不开数学模型。数学给经济界带来新的视角、新的观念，抽象的数学工具一旦准确的切入金融市场，就显得非常实用和有价值。Darcy-Stokes问题是一类具有很强应用背景的数学模型，在很多领域都有着广泛的应用，例如金融模型等。由于Darc

本书内容包括行列式、矩阵、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型、矩阵在数学模型中的应用，共6章。

本书共六章，内容包括：线性方程组与矩阵、矩阵的运算、线性方程组解的理论、随机事件与概率、随机变量与数字特征、数理统计初步。

《数学模型与MATLAB应用》是我们在近30年的数学建模教学和指导学生参加数学建模竞赛实践经验的基础上，通过整理修改课程讲稿，参考相关文献编写而成的。其内容包括数学建模基本知识、代数模型、MATLAB符号运算与绘图、方程模型、MATLAB程序设计、线性规划模型、非线性规划模型、概率模型、统计模型、图论模型、计算机模拟、

本书分为九章，主要内容包括多项式、行列式、线性方程组、矩阵、二次型、线性空间、线性变换、λ-矩阵与最小多项式、欧氏空间。

本书研究了如何在具有非局部项的非线性微分方程中使用变分方法。第一章提供了本书的一些基本引理，介绍了一些Sobolev空间和变分原理等基本知识；后续章节分别处理了分数阶问题。

传统的线性时间序列模型不能解释经常性的离散跳跃性，更不能刻画变量的离散相依性，给出的预测值通常也非整数值。为此，具有特殊相依结构的多种离散值时间序列模型应运而生，影响较大的模型是Thinning算子模型。本书针对基于Thinning算子的离散值时间序列模型进行探究，主要就模型选择问题、时间平稳性问题、参数估计方法选择等

大学数学建模与实验基础