数学中国中学生数学建模竞赛培训讲义xin

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数学建模培训讲义-建模概论与初等模型

数学建模培训讲义-建模概论与初等模型

模型建立 建立t与n的函数关系有多种方法:
1. 右轮盘转过第 i 圈的半径为r+wi, m圈的总长度 等于录象带在时间t内移动的长度vt, 所以
m kn
模型建立
2. 考察右轮盘面积的 变化,等于录象带厚度 3. 考察t到t+dt录象带在 乘以转过的长度,即 右轮盘缠绕的长度,有
[(r wkn)2 r 2 ] wvt (r wkn)2kdn vdt
• 亲自动手,认真作几个实际题目
数学建模的论文结构
1、摘要——问题、模型、方法、结果
2、问题重述
3、模型假设
4、分析与建立模型
5、模型求解
6、模型检验
7、模型推广
8、参考文献
9、附录
谢 谢!
二、初等模型
例1 哥尼斯堡七桥问题
符号表示“一笔画问题”(抽象分析法) 游戏问题图论(创始人欧拉) 完美的回答连通图中至多两结点的度数为奇
3. 对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,
使椅子的任何位置至少有三只脚同时着地。
A
y A
椅脚连线为正方形ABCD(如右图).
模 型
t ——椅子绕中心点O旋转角度
构 f(t)——A,C两脚与地面距离之和 D
B
t
x
成 g(t)——B,D两脚与地面距离之和
O
B
f(t), g(t) 0
D
C
模型构成 由假设1,f和g都是连续函数 A
实际上, 由于测试有误差, 最好用足够多的数据作拟合。
若现有一批测试数据:
t 0 20 40 60 n 0000 1153 2045 2800 t 100 120 140 160 n 4068 4621 5135 5619

数学建模知识讲座教案模板精选

数学建模知识讲座教案模板精选

数学建模知识讲座教案模板精选一、教学内容本节课选自高中数学教材《数学建模》第五章第一节“数学建模的基本概念和方法”,内容包括数学建模的定义、分类、步骤以及常用的数学建模方法。

二、教学目标1. 了解数学建模的定义、分类和基本步骤,掌握常用的数学建模方法。

2. 能够运用所学知识解决实际问题,提高数学应用能力。

3. 培养学生的团队合作意识和创新精神。

三、教学难点与重点重点:数学建模的定义、分类、步骤和常用方法。

难点:如何运用所学知识解决实际问题。

四、教具与学具准备1. 教具:多媒体课件、黑板、粉笔。

2. 学具:教材、练习本、计算器。

五、教学过程1. 导入新课通过展示一个实际问题的案例,引导学生思考如何运用数学知识解决实际问题,从而引出数学建模的概念。

2. 基本概念(1)数学建模的定义:用数学语言和方法对现实世界中的问题进行抽象、简化和描述的过程。

(2)数学建模的分类:定性建模、定量建模、混合建模。

(3)数学建模的基本步骤:问题提出、分析研究、建立模型、求解模型、验证模型、应用模型。

3. 常用数学建模方法(1)差分法:将连续问题离散化,用差分方程描述。

(2)有限元法:将连续问题离散化,用有限元方法求解。

(3)回归分析法:根据已知数据,建立变量之间的回归方程。

(4)优化方法:求解最优化问题。

4. 实践情景引入给出一个实际问题的案例,让学生分组讨论,尝试运用所学知识建立数学模型。

5. 例题讲解讲解一个具体的数学建模例题,引导学生分析问题、建立模型、求解模型。

6. 随堂练习让学生独立完成一个数学建模练习题,巩固所学知识。

六、板书设计1. 定义、分类、步骤2. 常用数学建模方法3. 实践情景引入4. 例题讲解5. 随堂练习七、作业设计1. 作业题目:(1)运用差分法解决一个实际问题。

(2)运用回归分析法建立两个变量之间的回归方程。

2. 答案:(1)根据问题特点,建立差分方程。

(2)根据已知数据,求解回归方程。

八、课后反思及拓展延伸1. 反思:本节课通过实际案例引入数学建模的概念,让学生了解数学建模的基本步骤和常用方法,提高学生的数学应用能力。

《数学建模培训》PPT课件

《数学建模培训》PPT课件

数学建模案例解析
04
经济学案例:供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关 系,涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据,建立需求函数和供给函数,通过 求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势,分析政策对市场的影响,为企业 决策提供支持。
物理学案例:热传导模型
Lingo在数学建模中的应 用案例
展示Lingo在数学建模中的实 际应用,如线性规划、整数规 划、非线性规划等优化问题的 求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能,以及其 在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能,以及其在数学建模 中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处 理、异常值检测等,保证 数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展 示数据,便于理解和分析 。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分 析、聚类分析等,用于挖 掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因 变量之间的线性关系,得到最佳
模型应用
预测舆论走向,分析社会热点问题,为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域 。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘 图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍 、基本语法和数据类型等。

最新数学建模专题培训讲稿

最新数学建模专题培训讲稿

数学中国国赛专题培训数学中国国赛专题培训(一)《数学建模思想方法大全及方法适用范围》主讲人:厚积薄发(冰强,Bruce Jan)第一篇:方法适用范围一、统计学方法1.1多元回归1、方法概述:在研究变量之间的相互影响关系模型时候,用到这类方法,具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。

2、分类分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx可以转化为y=u u=lnx来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。

3、注意事项在做回归的时候,一定要注意两件事:(1)回归方程的显著性检验(可以通过sas和spss来解决)(2)回归系数的显著性检验(可以通过sas和spss来解决)检验是很多学生在建模中不注意的地方,好的检验结果可以体现出你模型的优劣,是完整论文的体现,所以这点大家一定要注意。

4、使用步骤:(1)根据已知条件的数据,通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系;(2)选取适当的回归方程;(3)拟合回归参数;(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验(5)进行后继研究(如:预测等)1.2聚类分析1、方法概述该方法说的通俗一点就是,将n个样本,通过适当的方法(选取方法很多,大家可以自行查找,可以在数据挖掘类的书籍中查找到,这里不再阐述)选取m聚类中心,通过研究各样本和各个聚类中心的距离Xij,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法(一个样本归于一个类也就意味着,该样本距离该类对应的中心距离最近)来聚类,从而可以得到聚类结果,如果利用sas软件或者spss软件来做聚类分析,就可以得到相应的动态聚类图。

这种模型的的特点是直观,容易理解。

2、分类聚类有两种类型:(1)Q型聚类:即对样本聚类;(2)R型聚类:即对变量聚类;通常聚类中衡量标准的选取有两种:(1)相似系数法(2)距离法聚类方法:(1)最短距离法(2)最长距离法(3)中间距离法(4)重心法(5)类平均法(6)可变类平均法(7)可变法(8)利差平均和法在具体做题中,适当选区方法;3、注意事项在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理。

数学建模知识讲座精品教案模板精选

数学建模知识讲座精品教案模板精选

数学建模知识讲座精品教案模板精选一、教学内容本节课选自高中数学教材《数学建模》第四章第一节,详细内容主要围绕数学建模的基本概念、建模过程、模型类型及其在现实生活中的应用进行讲解。

通过学习,使学生了解数学建模的重要性,掌握基本的建模方法和技巧。

二、教学目标1. 知识与技能:了解数学建模的基本概念,掌握建模过程,学会运用不同的模型类型解决实际问题。

2. 过程与方法:培养学生运用数学知识解决实际问题的能力,提高学生的团队协作和沟通能力。

3. 情感态度与价值观:激发学生学习数学的兴趣,增强学生运用数学知识为社会服务的意识。

三、教学难点与重点教学难点:数学建模过程的理解和运用,不同模型类型的识别和应用。

教学重点:数学建模的基本概念,建模方法和技巧。

四、教具与学具准备1. 教具:黑板、粉笔、教学PPT。

五、教学过程1. 实践情景引入:通过展示现实生活中的实际问题,让学生感受数学建模的重要性,激发学习兴趣。

2. 知识讲解:(1)数学建模的基本概念;(2)数学建模的过程;(3)数学建模的模型类型;(4)数学建模在现实生活中的应用。

3. 例题讲解:讲解经典数学建模案例,引导学生分析问题、建立模型、解决问题。

4. 随堂练习:让学生分组讨论,针对实际问题建立数学模型,并给出解决方案。

六、板书设计1. 数学建模基本概念2. 数学建模过程3. 数学建模模型类型4. 数学建模应用案例七、作业设计1. 作业题目:针对课后习题,选择一道数学建模题目进行解答。

2. 答案要求:详细阐述解题过程,包括问题分析、模型建立、求解方法等。

八、课后反思及拓展延伸1. 反思:本节课学生对于数学建模概念的理解程度,以及在实际问题中的应用能力。

2. 拓展延伸:鼓励学生在课后查找相关资料,了解更多数学建模案例,提高自身建模能力。

同时,组织学生参加数学建模竞赛,提高实践操作能力。

重点和难点解析:1. 教学难点与重点的识别;2. 例题讲解的详细程度;3. 随堂练习的设计与实施;4. 作业设计的深度与广度;5. 课后反思及拓展延伸的实际操作。

数学建模培训精品课件ppt

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MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值
计算的编程语言和开发环境。
MATLAB在数学建模中的优势
02
MATLAB提供了丰富的数学函数库和工具箱,支持矩阵运算、
符号计算和数值分析,适用于各种数学建模场景。
MATLAB在数学建模中的应用案例
数学建模在金融领域的应用
金融行业对数学建模的需求日益增长,涉及风险管理、投资组合优化、市场预测等领域 。
数学建模在物理科学和工程中的应用
物理科学和工程领域中的复杂问题需要借助数学建模进行深入研究,如流体动力学、材 料科学等。
提高数学建模能力的建议
01
掌握数学基础知识
数学建模需要扎实的数学基础, 如概率论、统计学、线性代数和 微积分等。
深度学习中的数学建模
探讨深度学习领域中常用的数学方法和模型,如卷积神经网络、循 环神经网络等。
数据科学中的数学建模
数据清洗与预处理
数据可视化的数学基础
介绍数据科学中数据预处理的基本方 法和数学原理。
介绍数据可视化中涉及的数学原理和 可视化技术。
统计分析方法
阐述统计分析中常用的方法和模型, 如回归分析、聚类分析等。
02
实践经验积累
03
学习优秀案例
通过参与数学建模竞赛、科研项 目等方式,积累实践经验,提高 解决实际问题的能力。
学习经典数学建模案例,了解不 同领域中数学建模的应用方法和 技巧。
对未来数学建模的展望
跨学科交叉融合
未来数学建模将更加注重与其他学科的交叉融合,如生物 学、环境科学、社会科学等。
人工智能与数学建模结合

数学建模培训精品课件

数学建模培训精品课件

深度学习与神经网络
介绍深度学习和神经网络的基本原理 ,以及在数学建模中的应用和挑战。
探讨机器学习算法如何与数学建模相 结合,实现数据分析和预测。
大数据时代的数学建模挑战与机遇
大数据的数学建模方法
介绍处理大规模数据集的数学建模方法和技巧,如分布式计算、 云计算等。
数据清洗与预处理
阐述数据预处理在数学建模中的重要性,以及如何进行数据清洗和 特征提取。
THANKS.
04
模型评估与改进技巧
误差分析
分析模型预测误差来源,提高模型预测精度 。
多目标优化
在满足多个约束条件下,优化模型目标函数 。
敏感性分析
评估模型参数对结果的影响程度,优化模型 参数。
模型集成
将多个模型组合起来,提高整体预测性能。
数学建模软件介绍
04
MATLAB的使用介绍
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数
数学建模应用实例
02
微积分建模实例
总结词:微积分建模是数学建模中的基 础,通过实例可以更好地理解微积分的 实际应用。
经济学中的边际分析:通过微积分分析 经济活动中成本、收益和利润的变化, 为决策提供依据。
人口增长模型:利用微积分的知识,建 立人口增长模型,预测未来人口数量和 增长趋势。
详细描述
瞬时速度与加速度:通过分析物体运动 的速度和加速度,建立微积分模型,用 于预测物体的运动轨迹和时间。
模型验证:使用实际数据对模型进行 验证,评估模型的准确性和可靠性。
应用与优化:将模型应用于未来气候 预测中,根据反馈进行模型优化和调 整。
数学建模前沿动态
06
人工智能与数学建模的结合

《数学建模培训》课件

《数学建模培训》课件

MATLAB
• 总结词:MATLAB是一种高效的数值计算和数据分析工具 ,广泛用于数学建模、算法开发、数据分析等领域。
MATLAB
• 详细描述 • MATLAB简介:MATLAB是Matrix Laboratory的缩写,由MathWorks
公司开发,是一种基于矩阵运算的编程语言和数值计算环境。 • MATLAB功能:MATLAB具有强大的矩阵运算和数值计算能力,可以用
Python(NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 总结词:Python是一种广泛使用的通用编程语言,具有简单易学、代码可读性高等优点,常用于数据处理、机器学习等领 域。
Python(NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 详细描述 • Python简介:Python由Guido van Rossum于1989年发布第一个公开发行版,是一种解释型、交互式的编程
《数学建模培训》课件
汇报人: 日期:
目录
• 数学建模概述 • 数学基础知识 • 数学建模案例分析 • 数学建模进阶知识 • 数学建模实践技巧 • 数学建模常用软件介绍 • 数学建模发展趋势与挑战
01
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模是一种用数学语言描述现实问题,建立数学模型,并通过对模型的分析和 求解来做出决策的科学方法。
大数据时代的挑战
数据处理难度加大
随着大数据时代的到来,数据的类型、规模 和复杂性都不断加大,这给数学建模带来了 更多的挑战。如何有效地处理、分析和利用 大数据,成为数学建模需要面对的重要问题 。
数据隐私和安全问题
在大数据时代,数据的隐私和安全问题也日 益突出。如何在保证数据隐私和安全的前提 下,进行有效的数学建模,是当前需要解决 的一个重要问题。

《数学建模培训》课件

《数学建模培训》课件

Excel 和 Python
05
数学建模竞赛介绍
国际数学建模竞赛起源于1985年,由美国数学及其应用联合会主办,是全球范围内最具影响力的数学建模竞赛之一。
起源与发展
国际数学建模竞赛(ICM)
ICM面向全球的数学建模爱好者,参赛者可以来自不同学科领域,包括理工科、社会科学、人文科学等。
参赛范围
ICM采用3人一组的参赛形式,限定4天时间内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
竞赛形式
起源与发展
MCM面向全美的数学建模爱好者,参赛者主要来自理工科和社科类专业。
参赛范围
竞赛形式
全美数学建模竞赛(MCM)
MCM采用2人一组的参赛形式,限定48小时内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
全美数学建模竞赛由美国数学协会主办,是全美范围内最具代表性的数学建模竞赛之一。
起源与发展
经济增长模型
模型假设
经济增长受投资、劳动力、技术等多种因素影响,假设投资和技术进步是经济增长的主要驱动力,而劳动力增长速度较慢。
模型建立
基于假设,建立微分方程模型,将国内生产总值、投资、劳动力数量和技术水平作为变量。
模型求解
通过数值方法求解方程,得出未来经济增长趋势。
01
02
03
股票价格受市场供求关系、公司业绩、宏观经济等多种因素影响,假设公司业绩和宏观经济对股票价格具有长期影响。
应用程序
03
Mathematica支持与其他应用程序的集成,如Excel、Access、Visual Studio等,方便数据的导入和导出。
Maple具有强大的符号计算能力,可以处理各种符号数学问题,如微积分、线性代数、组合数学等。
符号计算

数学建模培训精品课件

数学建模培训精品课件

数学建模的基本步骤
总结词:掌握数学建模的基本步骤是成功解决问题的 关键。
详细描述:数学建模的基本步骤包括明确问题、收集数 据、建立模型、求解模型和评估模型。明确问题是数学 建模的第一步,需要清晰地定义问题并确定研究范围。 收集数据是建立模型的基础,需要收集足够的信息来支 持模型的建立。建立模型是将实际问题转化为数学问题 的过程,需要选择合适的数学方法和工具。求解模型是 利用计算机和数学软件对建立的模型进行计算和分析。 评估模型是验证模型的准确性和可靠性,需要对模型的 预测结果进行误差分析和改进。
线性代数在机器学习中的应用
例如,利用线性代数建模进行数据降维、特征提取等。
概率论与数理统计建模应用
概率论与数理统计建模概述
概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支,通过概率论与数理统 计建模可以解决不确定性和风险的问题。
概率论与数理统计在金融中的应用
例如,利用概率论与数理统计建模进行风险评估、投资组合优化等。
例如,利用微积分建模研究生物种群增长、疾病 传播等问题。
线性代数建模应用
线性代数建模概述
线性代数是研究线性关系的数学分支,通过线性代数建模可以解决矩 阵和向量的问题。
线性代数在计算机图形学中的应用
例如,利用线性代数建模进行图像处理、3D渲染等。
线性代数在控制系统中的应用
例如,利用线性代数建模研究系统的稳定性、控制系统的设计和优化 等。
例如,利用优化建模进行路径规划、车辆调 度等,以实现运输成本的最小化。
优化在生产计划中的应用
例如,利用优化建模进行生产计划安排、资 源分配等,以实现生产效益的最大化。
优化在金融中的应用
例如,利用优化建模进行投资组合优化、风 险管理等,以实现金融收益的最大化。

数学建模培训初等模型

数学建模培训初等模型

人口增长模型
总结词
人口增长模型是用来描述人口随时间变化的 规律和趋势的数学模型。
详细描述
该模型通常由一组微分方程组成,表示人口 在不同年龄和性别的增长率。通过求解这组 微分方程,可以预测未来人口数量和结构的 变化,为政策制定提供依据。
经济增长模型
总结词
经济增长模型是用来描述一个国家或地区经 济随时间变化的规律和趋势的数学模型。
幂函数模型
总结词
幂函数模型描述一个变量与另一 个变量的幂之间的关系。
详细描述
幂函数模型的一般形式为 y = x^r, 其中 r 是常数。这种模型适用于描 述一些自然现象,如地球上的人口 分布、城市规模等。
幂函数模型
总结词
幂函数模型描述一个变量与另一 个变量的幂之间的关系。
详细描述
幂函数模型的一般形式为 y = x^r, 其中 r 是常数。这种模型适用于描 述一些自然现象,如地球上的人口 分布、城市规模等。
求解模型
运用数学方法和计算工具对建 立的模型进行求解。
明确问题
首先需要明确建模的目标和问 题,理解实际问题的背景和需 求。
建立模型
根据问题的特点和收集的数据, 选择合适的数学模型进行建模。
验证与优化
对求解结果进行验证,并根据 实际情况对模型进行优化和改 进。
建立数学模型的步骤
收集数据
根据问题收集相关数据,包括 实验数据、观测数据、统计数 据等。
02
它能将现实世界中的问题转化为 数学问题,并运用数学方法进行 求解,进而对现实世界的问题作 出预测和决策。
什么是数学建模
01
数学建模是运用数学语言和方法 ,通过抽象、简化建立能近似刻 画并解决实际问题的一种强有力 的数学手段。

《数学建模培训》课件

《数学建模培训》课件
数中一些 重要的等式,如欧拉恒等 式、柯西恒等式等。
几何基础知识
平面几何
解析几何
平面几何是研究平面图形及其性质的 数学分支,包括点、线、面、角等基 本概念。
解析几何是用代数方法研究几何问题 的一门学科,包括坐标系、向量、向 量的运算等基本概念。
立体几何
立体几何是研究空间图形及其性质的 数学分支,包括长方体、球体、圆柱 体等基本几何体。
现状
目前,数学建模已经成为 一个独立的学科领域,拥 有广泛的学术和应用价值 。
数学建模的应用领域
自然科学
数学建模在物理学、化学、生 物学等领域有着广泛的应用, 如牛顿万有引力定律、薛定谔
方程等。
工程学
数学建模在土木工程、机械工 程、电子工程等领域发挥着重 要作用,如结构分析、流体动 力学等。
社会科学
概率与统计基础知识
概率论
概率论是研究随机现象的数学分 支,包括随机事件、概率、期望
、方差等基本概念。
统计学
统计学是研究数据收集、整理、分 析和解释的学科,包括描述性统计 、推论性统计等基本内容。
回归分析
回归分析是研究自变量和因变量之 间关系的学科,包括线性回归、多 元回归等基本内容。
数学建模方法与技
3
分式方程
通过实际问题建立分式方程,如工程问题、时间 分配等,掌握方程的解法及实际应用。
几何图形建模案例分析
平面几何
01
通过实际问题建立平面几何模型,如面积、周长、角度等,掌
握图形的性质及实际应用。
立体几何
02
通过实际问题建立立体几何模型,如体积、表面积、距离等,
掌握图形的性质及实际应用。
解析几何
总结词
竞赛经验、团队合作

数学建模竞赛培训教程第一章-第三章

数学建模竞赛培训教程第一章-第三章

第二章
多元线性统计模型
§1 多元线性回归数学模型
一、一般数学模型
假设正态分布的随机变量 y 可以表示成特殊的形式(只有正态分布才有这样的基本的 良好的形态:线性可加性)
⎧ y = β 0 + β 1 x1 + ... + β m x m + ε ⎨ ε ~ N (0, σ 2 ) ⎩
这个模型称之为 m 元理论线性回归模型
=⎜ ⎜
⎛ β0 ⎞ ⎟ ⎟ ⎝b⎠
⎛ ⎞ ⎜ε ⎟ ⎜ 1⎟ ε = ⎜ε 2 ⎟ 来自M ⎟ ⎜ ⎜ε ⎟ ⎟ ⎝ n⎠
得到 n 元线性回归模型: ⎨
⎧ y I = β 0 + β 1 xi 1 + ... + β m xi m + ε i ε i ~ N (0,σ 2 ) ⎩
(2)
用矩阵的运算关系集中可以表示成:
有了模型分析和模型假设以后,就要表示成准确的数学问题形式,形成明确完整 的数学模型,这就是模型构成。模型的构成要根据对象的内在规律、相互联系、平衡 关系、递推规律、条件限制、总和表示等构作出各个、各种量(变量和常量)的等式 及不等式关系,或者其它结构形式,有时可以把若干等式关系统一成矩阵等式或方程 组形式等。还要充分利用有关专业领域中的规律、原理、性质等来分析和建立等式及 不等式。 模型构成中更重要的是确定求解目标的形式,可以说只有明确了目标,把目标用 具体数学形式表现出来了,明确了目标:求某类状态的最大值或最小值、确定某种变 化过程的数值变化过程即函数、 对某组对象进行分类、找出某些变量之间的对应关系、 求某类对象的数目、进行因素的差异性分析、找出影响目标的主要因素、进行某种合 理性及满意度分析等等。明确了这些,我们才能选择恰当的数学模型来对应表示,进 而提出问题、形成数学模型。数学模型的构成要依赖于相关的数学概念、数学理论和 数学问题。实际上在进行模型的分析、假设时就已经确定了所要建立的的数学模型的 类型,现在要做的就是将具体数学形式表现出来。一般情况下,要用已有的概念形式 来表示,问题的表述要规范、清晰,如果遇到新问题、新现象,也需要创造性地引进 新概念、新方法。 第四步 模型计算

数学建模培训资料详解

数学建模培训资料详解

三、整数线性规划模型
对于线性规划问题,如果要求其决策变量取 整数值,则称该问题为整数线性规划问题.
对于整数线性规划问题的求解,其难度和运 算量远大于同规模的线性规划问题. Gomory割 平面法和分枝支定界法是两种常用的求解整数线性 规划问题的方法(参见相关文献). 此外,同线性规 划模型一样,我们也可以运用LINGO和LINDO软 件包来求解整数线性规划模型.
数学建模培训 -------数学规划
2014.07.02
数学建模专题----规划理论及模型
一、引言
二、线性规划模型
三、整数规划模型
四、0-1规划模型
五、几种常用的线性规划模回型 六、非线性规划模型
七、多目标规划模型

八、LINGO入门

一、引言
我们从2005年“高教社杯”全国大学生数模 赛竞的B题“DVD在线租赁”问题的第二问和第三问
2019/7/17
15
3、模型:min z=cX
s.t. AX b Aeq X beq
VLB≤X≤VUB 命令:[1] x=linprog(c,A,b,Aeq,beq, VLB,VUB)
[2] x=linprog(c,A,b,Aeq,beq, VLB,VUB, X0)
注意:[1] 若没有等式约束: Aeq X beq , 则令Aeq=[ ],
MATLAB中有关求解线性规划问题的指令
• X=linprog(f,A,b,Aeq,beq) • X=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) • X=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0) • X=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) • [x,fval,exitflag,output]= linprog(…)

数学建模培训精品课件ppt

数学建模培训精品课件ppt
03
跨学科的数学建模需要加强交流与合作,打破学科壁垒,促进知识的融合和应用。
总结
数学建模是利用数学语言描述现实世界的过程,它在科学、工程、经济、金融等领域有着广泛的应用。
重要性
数学建模能够将实际问题抽象化,通过数学分析和计算得出结论,为决策提供科学依据。
应用领域
数学建模在物理、化学、生物、环境科学、医学、社会科学等领域都有应用,是解决复杂问题的重要工具。
数学建模竞赛经验分享
数学建模竞赛需要学生运用所学知识解决实际问题,有助于培养他们的创新思维和解决问题的能力。
培养创新思维
参加数学建模竞赛可以提高学生的数学素养、编程能力、团队协作和沟通能力等,有助于提升学生的综合素质。
提高综合素质
在数学建模竞赛中取得优异成绩,可以为学生未来的学术和职业发展提供有力支持,增强他们的竞争力。
随着实际问题越来越复杂,数学建模面临诸多挑战,如模型建立、数据获取和处理、计算效率等。
挑战
随着科技的发展,数学建模在大数据分析、人工智能、机器学习等领域的应用越来越广泛,为数学建模提供了新的机遇。
技术创新
随着计算技术和算法的发展,数学建模将更加高效和精确,能够处理更大规模和更复杂的数据。
应用拓展
LINGO是一款由Lindo Systems公司开发的商业优化软件,主要用于解决线性规划、整数规划、非线性规划等问题。
LINGO内置了多种求解器,可以快速求解大规模的优化问题,支持多种目标函数和约束条件。
LINGO提供了友好的用户界面和强大的建模功能,支持多种优化模型,包括线性规划、整数规划、二次规划等。
Python的语法简单易懂,易于上手,适合初学者快速入门。
Python的可视化库也非常丰富,如Matplotlib、Seaborn等,可以方便地绘制各种统计图形和数据可视化。

数学建模竞赛集训精品PPT课件

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9.模型评价 (1)优点突出,缺点不回避。 (2)推广或改进方向 10.参考文献
参考文献要书写规范,可参考专业学术杂志。 11.附录
(1)计算程序、详细的结果,详细的数据表格,可 在此列出。但不要错,错的宁可不列。
(2)主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。
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五、检查论文主要把握三点: (1) 模型的正确性、合理性、创新性
1、队员要有积极的合作及吃苦精神。 2、相互取长补短,优势互补。
如:一个思维敏捷,数学基础好, 一个计算机水平高, 一个写作能力强
3、一个优秀的队长。
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二、充分重视竞赛论文的质量。 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,竞
赛论文是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 三、论文评选标准:
数学建模的创新可体现在: ▲建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等; ▲模型求解中; ▲结果表示、分析、检验,模型检验; ▲推广部分。 (2) 结果的正确性、合理性; (3) 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩。
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六、建模竞赛论文需再强调的几点:
1、严格按照论文要求的格式;
2、论文摘要极为重要; 3、语言流畅,表达清晰准确;
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6、模型的建立(由简单到复杂可建多个模型);
建立数学模型应注意以下几点
(1) 分清变量类型,恰当使用数学工具。
(2)抓住问题本质,简化变量之间的关系。
(3) 建立数学模型时要有严密的数学推理。 (4)用数学方法建模,模型要明确,要有数学表 达式。
7、模型求解
(1)重要结论需要建立数学命题时,命题叙述要 符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密;
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模型构成
xk~第k次渡河前此岸的商人数 yk~第k次渡河前此岸的随从数 sk=(xk , yk)~过程的状态 xk, yk=0,1,2,3; k=1,2, S ~ 允许状态集合
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk~第k次渡船上的商人数
图 1
并且常记 V = {v1, v2, … , vn}, |V | = n ; E = {e1, e2, … , em}(ek=vivj ) , |E | = m.
图 2
称点vi , vj为边vivj的端点. 在有向图中, 称点vi , vj分别为 23 边vivj的始点和终点. 该图称为(n,m)图
虽然只有6个人,但是这样做的时间复 杂度可不低,枚举次数为215
只能借助计算机了。。。
有没有人可以直接证明的办 法呢?
思路二
有了图论这个强大的工具,我们还是像往常一 样,以人为顶点,关系为边,建图。但是为了 以后的直观,这里图的建立有一点小小的不同:
如果两个人之间相互认识,则在这两个人(顶点)间连一 条红色边,如果两个人不认识,则在这两个人(顶点)间 连一条蓝色边(下面会看到这样做的好处) 那么这样我们就得到了一个由红边和蓝边组成的6阶完 全图
我们实际上要证明的就是这个图中或者存在一个红三 角形(认识),或者存在一个蓝三角形(不认识)
任取一个顶点v0,由它连出5条边到其它的顶点,这五条边只有红 色和蓝色两种 根据抽屉原理,肯定有一种颜色的边有3条或3条以上,不妨设为红 v0 色
vi
vk
vj 如果vi,vj,vk之间的边都是蓝边,则图中存在一个蓝三角形 如果至少有1条为红边,那么它总会与v0发出的两条红边组成一个红三 角形。 这样就证明了这个命题。
① V称为G的顶点集, V≠, 其元素称为顶点或结点, 简称点; ② E称为G的边集, 其元素称为边, 它联结V 中的两 个点, 如果这两个点是无序的, 则称该边为无向边, 否则, 称为有向边. 如果V = {v1, v2, … , vn}是有限非空点集, 则称G为 有限图或n阶图.
22
如果E的每一条边都是无向边, 则称G为无向图(如 图1); 如果E的每一条边都是有向边, 则称G为有向图 (如图2); 否则, 称G为混合图.
vk~第k次渡船上的随从数 sk+1=sk +(-1)k dk
uk, vk=0,1,2;
k=1,2, ~状态转移律
dk=(uk , vk)~决策 D={(u , v) u+v=1, 2} ~允许决策集合
多步决策 问题
求dkD(k=1,2, n), 使skS, 并按 转移律由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
s1
d1
2
1
sn+1 规格化方法,易于推广 考虑4名商人各带一随从的情况
评注和思考
0
1
2
3
x
图的定义
图论中的“图”并不是通常意义下的几何图形或物 体的形状图, 而是以一种抽象的形式来表达一些确定的 事物之间的联系的一个数学系统. 定义1 一个有序二元组(V, E ) 称为一个图, 记为G = (V, E ), 其中
4、 商人们怎样安全过河
问题(智力游戏)
随从们密约, 在河的任一 岸, 一旦随从的人数比商 人多, 就杀人越货.

小船(至多2人)
但是乘船渡河的方案由商人决定. 商人们怎样才能安全过河?
3名商人
3名随 从
问题分析
多步决策过程
决策~ 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员 要求~在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有 限步使全体人员过河.
图论模型
本讲的主要内容
图论的一些简单实例 图论基础 图论的应用
Hale Waihona Puke 1、图论的基本概念C A D B
哥尼斯堡七桥示意图
问题1(哥尼斯堡七桥问题): 能否从任一陆地出发通过每座桥恰好一次而 回到出发点?
C
A D
B
七桥问题模拟图
欧拉指出: 如果每块陆地所连接的桥都是偶数座,则 从任一陆地出发,必能通过每座桥恰好一次而 4 回到出发地.
模型求解
• 穷举法 ~ 编程上机
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x =3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
y 3
• 图解法
状态s=(x,y) ~ 16个格点 允许状态 ~ 10个 点 允许决策 ~ 移动1或2格; k奇,左下移; k偶,右上移. d1, ,d11给出安全渡河方案 d11
对于一个图G = (V, E ), 人们常用图形来表示 它, 称其为图解. 凡是有向边, 在图解上都用箭头 标明其方向. 例如, 设V = {v1 , v2 , v3 , v4}, E = { v1v2 , v1v3 , v1v4 , v2v3 , v2v4 , v3v4}, 则G = (V, E ) 是一 个有4个顶点和6条边的图, G的图解如下图所示.
3 2 1 2
2 1 a 1 2 1 2 3 2 b
3 2 1 2
2 1 a 1 2 1 2 3 4 2 b
3 2 1 2
2 1 a 1 2 1 2 3 4 5 2 b
3 2 1 2
2 1 a 1 2 1 2 3 4 5 6 6 2 b
3 2 1 2
2 1 a 1 2 1 2 3 4 5 6 6 7 7 2 b
2、一个简单的例子
印刷电路板将布线区域划分为n×m个方
格阵列 精确的电路板布线问题要求确定连接方格 a的中点到方格b的中点的最短布线方案。 布线时电路只能沿直线或直角布线。 为避免线路相交,已布线方格做上封闭标 记,其他线路布线不允许穿过封闭区域。
a b
1 1 a 1 1 b
2 2 1 2 1 a 1 2 1 2 2 b
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一个图会有许多外形不同的图解, 下面两个图表示 同一个图G = (V, E )的图解.其中 V = {v1 , v2 , v3 , v4}, E = { v1v2 , v1v3 , v1v4 , v2v3 , v2v4 , v3v4}.
3 2 1 2
2 1 a 1 2 1 2 3 4 5 6 6 7 2 b 8 7 8 8
3、引例
现有6个人,任意两人之间或者相互认识 ,或者相互不认识,证明这6个人中,或者有 3个人彼此都认识,或者有3个人彼此不认识
思路一
只有6个人,人数非常少,可以枚举任 意两人之间的关系,然后判断每一种情 况是否符合题意。如果所有情况都满足, 则命题成立。
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