本书介绍了作为管理科学基础的定量分析方法所涉及的数学基础知识,主要包括部分高等代数基础知识、预测理论、排队论、模拟理论、计划评审与技术、图和网络、规划问题、决策分析、对策论等内容。在每篇伊始介绍理论知识产生的历史背景与应用问题,然后引入定义与基本定理,再通过例题详细讲解理论方法的应用,*后在每篇结尾部分附有案例分析和习题。
本书作者作为管理科学与决策分析方向的责任教授,根据多年从事管理科学、运筹学、定量分析等课程的教学经验,在各章节都采用了易于读者理解的经典案例。对于任何一个想要了解定量分析方法和运筹学的读者而言,这都是一本不可多得的教材。
本书既可作为MPA、MBA、EMBA等研究生的教材,也可作为对定量分析感兴趣的研究人员的学习参考资料。
		
	
本书作者作为管理科学与决策分析方向的责任教授,根据多年从事管理科学、运筹学、定量分析等课程的教学经验,在各章节都采用了易于读者理解的经典案例。对于任何一个想要了解定量分析方法和运筹学的读者而言,这都是一本不可多得的教材。
	管理科学与运筹学是在20世纪40年代才开始同步兴起的。运筹学主要是将现实中的一些具有普遍性的经济、管理、军事问题加以提炼,然后利用数学方法进行解决。管理科学提供了大量的问题和模型,运筹学提供了丰富的理论和方法。
	作为管理学的一个分支,管理科学涉及服务、库存、搜索、人口、对抗、控制、时间表、资源分配、厂址定位、能源、设计、生产、可靠性等各个方面。随着科学技术和生产的发展,管理科学已渗入很多领域,发挥着越来越重要的作用。虽然不大可能存在能处理广泛对象的运筹学,但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型,并能用来解决较广泛的实际问题。
	运筹学和统计分析是构成定量分析方法的两条主线。本书以运筹学为主,统计分析为辅,系统地介绍了如何具体将定量分析方法运用于预测、决策等各类管理实践活动。
	运筹学作为一门应用性和实践性较强的学科,注重于培养学生使用定量分析方法解决实际问题的能力。解决实际问题的学科,在处理千差万别的各种问题时,一般有以下几个步骤:确定目标、制订方案、建立模型、制定解法。运筹学在不断发展,现在已经包括很多数学分支,如数学规划(包含线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划等)、图论、网络流、决策论、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论(博弈论)、搜索论、模拟等。运筹思维自古有之,所谓运筹帷幄之中,决胜千里之外更是家喻户晓。运筹学可以根据问题的要求,通过数学的分析、运算,得出各种各样的结果,最后提出综合性的合理安排,以达到最好的效果。鉴于管理科学与运筹学同源,国际上运筹学与管理科学两大协会合并成立了INFORMS(美国运筹学和管理科学研究协会),至此管理科学更是花繁叶茂!
	本书在每篇伊始介绍理论知识产生的历史背景与应用问题,然后引入定义与基本定理,再通过例题详细讲解理论方法的应用,最后在每篇结尾部分附有案例分析和习题。
	本书适合作为MPA、MBA、EMBA等研究生的教材,也可作为对定量分析感兴趣的研究人员的学习参考资料。
 
	定量分析方法序
	第1篇基
础 知 识
	第1章微积分3第1节函数5
	第2节极限与连续9
	第3节导数与微分13
	第4节基本定理与导数的应用17
	第5节不定积分22
	第6节定积分25
	第7节空间解析几何30
	第8节多元函数30
	第2章线性代数35
	第1节矩阵38
	第2节行列式43
	第3节逆矩阵46
	第4节线性方程组47
	第5节矩阵的特征值和特征向量55
	第6节投入产出分析57
	第3章集合论63
	第1节集合的基本概念65定量分析方法目录第2节集合间的关系66
	第3节集合代数67
	第4节幂集、n重有序组及笛卡儿乘积69
	第5节实数集、数域70
	第4章概率与统计72
	第1节随机事件及其概率75
	第2节随机变量及其分布79
	第3节随机变量的数字特征86
	第4节基本统计量与统计推断89
	第2篇预
测 理 论
	第5章数学定义与基本定理99第1节预测的基本原则99
	第2节预测的分类和步骤100
	第3节预测的方法100
	第6章时间序列分析预测法102
	第1节时间序列分析预测法102
	第2节回归分析预测法113
	第7章算法例题案例122
	第1节时间序列及其分解122
	第2节时间序列预测的程序125
	第3节平稳时间序列的预测125
	第4节案例题129
	第5节练习题131第3篇排队论
	第8章数学定义与基本定理137第1节为什么排队排队系统137
	第2节排队系统的共性与特征138
	第3节排队问题的求解目标139
	第4节顾客到达间隔的分布和服务时间的分布139
	第9章算法例题案例145
	第1节单通道排队模型145
	第2节复通道排队模型148
	第3节服务系统的经济分析151
	第4节案例题153
	第5节练习题155
	第4篇模
拟 理 论
	第10章数学定义和基本定理160第11章算法例题案例161第1节随机模拟蒙特卡罗方法161
	第2节投资控制模拟及风险分析167
	第3节概率分布的随机模拟170
	第4节模拟流程图172
	第5节案例题173
	第6节练习题179
	第5篇计划评审技术
	第12章数学定义和基本定理183第13章算法例题案例184第1节PERT的基本系统184
	第2节项目的时间安排关键路径法186
	第3节项目时间的调整190
	第4节甘特图和资源平整192
	第5节随机网络和项目评审技术194
	第6节案例题197
	第7节练习题200
	第6篇图
和 网 络
	第14章数学定义和基本定理205第1节图的基本概念205
	第2节通路、回路与连通性211
	第3节图的矩阵表示214
	第15章算法例题案例218
	第1节树及其性质218
	第2节最小生成树及其算法223
	第3节图论模型介绍225
	第4节网络及其应用228
	第5节案例题238
	第6节练习题240
	第7篇线
性 规 划
	第16章线性规划基本概念243
	第1节问题的提出243
	第2节线性规划问题的标准形式245
	第17章线性规划问题的解248
	第1节(二维)线性规划问题的图解法248
	第2节线性规划问题的单纯形法253
	第3节对偶理论与对偶算法254
	第4节用Microsoft Excel软件求解线性规划问题261
	第5节案例题266
	第6节练习题268
	第8篇整
数 规 划
	第18章数学定义与基本定理271
	第19章算法例题案例272
	第1节整数规划模型272
	第2节整数规划解法概述275
	第3节分支定界法277
	第4节案例题289
	第5节练习题291
	第9篇非线性规划
	第20章数学定义与基本定理295
	第21章算法例题案例303
	第1节单变量极值问题的解法303
	第2节无约束极值问题的理论与解法306
	第3节约束非线性规划的基本定理311
	第4节罚函数方法317
	第5节案例题321
	第6节练习题323
	第10篇决
策 分 析
	第22章决策分析的基本内容327
	第1节决策分析的要素327
	第2节决策分析的步骤327
	第3节决策问题的分类328
	第23章单目标决策330
	第1节确定型决策330
	第2节非确定型决策问题331
	第24章风险型决策问题334
	第1节风险型决策问题特征334
	第2节风险型决策模型的基本结构335
	第3节自然状态概率的确定方法335
	第4节风险型决策中完整情报的价值338
	第5节风险型决策方法338
	第25章多目标决策345
	第1节多目标决策方法345
	第2节层次分析法346
	第3节案例题354
	第4节练习题356
	第11篇对策论
	第26章数学定义与基本定理359
	第27章算法例题案例361
	第1节有限两人零和最优纯策略361
	第2节矩阵对策的混合策略与混合扩充366
	第3节两人非零和对策和n人对策372
	第4节案例题378
	第5节练习题383
	附录一数学概论385附录二中国数学简介389附录三定量分析教学大纲草案397第1章应用数学基础知识398
	第2章统计方法399
	第3章预测理论400
	第4章排队系统401
	第5章模拟理论401
	第6章计划评审技术401
	第7章图和网络402
	第8章决策分析402
	第9章对策论403
	第10章线性规划403
	第11章整数规划404
	第12章数学模型与数学模化过程404
	附录四首届MPA定量分析课程开场白406
	附录五常见概率分布表409参考文献420