Mplus 6.12结构方程建模工具

本书详细介绍了国际主流潜变量建模软件Mplus的基本原理和实际应用，适用于社会科学领域的高校教师、科研人员以及硕博士研究生。通过具体案例演示，读者可以深入理解潜变量建模的常见模型及其在研究中的实际操作。

结构方程建模法的 CRM 应用评估模型挺适合搞企业信息化研究的开发者，尤其是做后台逻辑建模或者大数据挖掘那一块的。用了AMOS来跑结构关系，思路比较清晰，数据也是从国内 248 家企业来的，量不小，实操参考价值高。 模型的核心逻辑，是通过结构方程去 CRM 应用成熟度，比如你想搞清楚：CRM 好不好用？为啥有的企业效果好，有的不行？这套模型就能帮你从数据里扒出因果关系。不是那种拍脑袋定的，而是用实际数据说话。 要说亮点，嗯——数据收集和上做得还挺扎实，用AMOS建模的时候思路也比较“工程化”，不是那种光说概念不落地的。你可以把这套逻辑迁移到你自己的 CRM 项目里，或者做个可视化界面集成进去，

Python非参数微分方程（npde）建模代码库包含了具有高斯过程的非参数微分方程的实现。此存储库覆盖了与ODE模型相关的两篇论文发布的内容。演示笔记本提供详细的使用示例和图片。代码实现基于Python3.5，并通过TensorFlow会话进行模型构建、拟合和预测。模型适用于简单数据，支持预测未来路径和样本生成。

二阶龙格库塔法的 MATLAB 实现，挺适合拿来练手系统建模的。你如果在搞控制系统、建模仿真那一块，尤其是在用 Simulink 的时候，这类数值方法的程序模板就显得方便。思路清晰，公式明确，拿来套你的模型分分钟搞定，适合直接跑一遍结果，顺便对比下手算的误差，嗯，验证效果还挺直观的。 二阶龙格库塔法的那个迭代公式不复杂，核心思想就是：先猜一步，再修正一下，再往下走。你只要记住两个系数怎么来的，程序实现其实就几行代码。 MATLAB 程序也不难写，大致就这么个思路： h = 0.1; t = 0:h:1; y = zeros(size(t)); y(1) = 1; for i = 1:lengt

我曾使用Maple验证方程，Maple的美观打印模式帮助我多年来验证代码并识别错误。即使在使用MATLAB时，我也使用Maple验证方程，这个工具使用MATLAB的Maple内核来验证方程，使您无需安装Maple。虽然代码不复杂，但处理复杂的长方程时非常方便。它以人类可读的数学符号显示函数，让您直观地检查方程。

使用MATLAB和动态方程建立EPS模型，包括观察者、参考模型和控制器，进行摩擦补偿控制。

数学建模实验报告中，探索了求解微分方程的方法，详细介绍了使用Matlab程序的过程和结果。

粒子群算法优化微分方程模型，MATLAB源程序用于饮酒驾车建模。

微分方程的获奖建模论文整理，简直是建模小伙伴的福音。整理得挺系统，从常微分方程到偏微分方程，连带数值方法、建模技巧、应用案例都捋得明明白白。你要是正好备战国赛，或者平时想提升建模功力，这份资源还挺值得一看。