数学 建模

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什么是数学建模

什么是数学建模

什么是数学建模数学建模是指运用数学的理论、方法和技术,以模型为基础,通过对实际问题进行抽象、建模、求解和验证,为实际问题的研究和决策提供可靠依据的过程。

数学建模可以帮助我们更好地理解、分析、解决实际问题。

它是一种综合运用数学、物理、计算机科学和其他相关学科知识的跨学科研究领域,可以应用于各个领域的问题,包括自然科学、工程技术、社会科学、医学、金融等。

数学建模的过程一般包括以下几个步骤:1. 定义问题和目标。

在这个阶段,我们需要对实际问题进行全面的了解,明确研究的目标和需要解决的问题是什么,确定问题的限制和条件。

2. 建立模型。

在这个阶段,我们需要根据实际问题的特点和需要解决的问题,选择适当的模型类型,建立数学模型。

模型应该尽可能简明明了,能够比较好地描述实际问题,并且便于求解。

3. 求解模型。

在这个阶段,我们需要根据所建立的模型,采用数学和计算机科学等相关方法,对模型进行求解,得到具体的结果和解决方案。

4. 验证模型。

在这个阶段,我们需要根据模型的求解结果,进行模型的验证。

验证模型的正确性和可靠性,以及对模型的结果进行误差分析和敏感性分析,以保证模型的可行性和实用性。

5. 应用模型。

在这个阶段,我们需要将模型的结果应用于实际问题的解决中。

根据模型的结果,提出相应的决策和措施,实现问题的解决和优化。

数学建模具有广泛的应用领域和重要性。

在物理、化学、生物学和工程技术等领域,数学建模可以帮助我们解决复杂的系统问题,如气候模型、流体力学模型、生物进化模型等。

在社会科学领域,数学建模可以应用于经济学、管理学、社会学等领域,对社会现象进行建模和预测,如人口增长模型、市场模型、网络模型等。

在医学领域,数学建模可以帮助我们研究疾病的发展和治疗方法,如病毒传播模型、治疗模型等。

在金融领域,数学建模可以帮助我们分析风险和投资策略,如股票价格模型、期权评估模型等。

总之,数学建模是一种重要的跨学科研究领域,以模型为基础,运用数学和相关学科知识,对实际问题进行抽象、建模、求解和验证,为实际问题的研究和决策提供可靠依据,具有广泛的应用领域和重要性。

数学建模简介

数学建模简介

●模型求解和分析
在模型构成中建立的数学模型可以采用解方程、推理、图 解、计算机模拟、定理证明等各种传统的和现代的数学方法对 其进行求解,其中有些可以用计算机软件来做这些工作。建模 的目的是解释自然现象、寻找规律以解决实际问题。要达到此 目的,还要对获得结果进行数学上的分析,如分析变量之间的 依赖关系和稳定状况等,这一过程称为模型求解与分析。
( x y) 30 750 ( x y) 50 750
实际上方程组就是上述航行问题的数学模型。列 出方程组,原问题已转化为纯粹的数学问题。方程的 解x=20km/h、y=5km/h,最终给出了航行问题的答案。
大家都做过数学应用题,比如说“树上有十只鸟,开枪打死一 只,还剩几只?”,这样的问题就是一道数学应用题,正确答案应 该是0只。这样的题同样是数学建模题,不过答案就不重要了,重 要是过程。 真正的数学建模选手会这样回答这道题。 “是无声手枪吗?”“您确定那只鸟真的被打死啦?” “树上的鸟里有没有聋子?”“有没有关在笼子里的?” “边上还有没有其他的树,树上还有没有其他鸟?” “有没有残疾的或饿的飞不动的鸟?”“算不算怀孕肚子里的小 鸟?”“打鸟的人眼有没有花?保证是十只?” “有没有傻的不怕死的?”“会不会一枪打死两只?” “所有的鸟都可以自由活动吗?”“如果您的问题没有骗人,打死 的鸟要是挂在树上没掉下来,那么就剩一只,如果掉下来,就一只 不剩。”
分析:设甲桶中有x个红球,乙桶中有y个蓝球,因为对
甲桶来说,甲桶中的蓝球数加上乙桶中的蓝球
数等于10000,所以
10000-x+y=10000
即 x=y
故甲桶中的红球和乙桶中的蓝球一样多。
问题2、哥哥和妹妹分别在离家2km和1km且方向相反的两 所学校上学,每天同时放学后分别以4km/h和2km/h的速度 步行回家。一小狗以6km/h的速度由男孩处奔向女孩,又 从女孩处奔向男孩,如此往返直至回到家中,问小狗奔跑 了多少路程?

数学建模

数学建模
材料均匀,热传导系数为常数 Q ~单位时间单位面积传导的热量 T~温差, d~材料厚度, k~热传导系数 记双层玻璃窗传导的热量Q1 记单层玻璃窗传导的热量Q2 热量传播只有传导,没有对流
室 内 T1
d
l
d
室 外 T2
Q1

室 内 T1
2d
室 外 T2
Q2

Ta~内层玻璃的外侧温度 Tb~外层玻璃的内侧温度 k1~玻璃的热传导系数 k2~空气的热传导系数
乙安全线
y0 0 x
y1 y0 0
y=f ( x)
y0 y f ( x) y0 x
x0
P(xm,ym)甲 安 x=g(y) 全 区 x1 x
P~平衡点(双方最少导弹数)
精细 模型
x<y x=y
乙方残存率 s ~甲方一枚导弹攻击乙方一个 基地,基地未被摧毁的概率。 甲方以 x攻击乙方 y个基地中的 x个, sx个基地未摧毁,y–x个基地未攻击。 y0=sx+y–x y0=sy y= y0+(1-s)x y=y0 / s
• (4)模型求解:利用获取的数据资料,对模 型的所有参数做出计算(估计)。 • (5)模型分析:对所得结果进行数学的分析。 • (6)模型检验:将模型分析结果与实际情形 进行比较,以此来验证模型的准确性、合 理性和适用性。如果模型与实际较吻合, 则要对计算结果给出其实际含义,并进行 解释。如果模型与实际吻合较差,则应该 修改假设,再次重复建模过程。 • (7)模型应用:应用方式因问题的性质和建 模的目的而异
0
x0
x
甲方的被动防御也会使双方军备竞赛升级。
模型解释
• 甲方将固定核导弹基地改进为可移动发射架 乙安全线y=f(x)不变

数学建模介绍

数学建模介绍

数学建模介绍1.1 数学模型及其分类数学建模作为用数学方法解决问题的第一步,它与数学本身有着同样悠久的历史。

一个羊倌看着他的羊群进入羊圈,为了确信他的羊没有丢失,他在每只羊进入羊圈时,则在旁边放一颗小石子,如果每天羊全部入圈而他那堆小石子刚好全部放完,则表示他的羊和以前一样多。

究竟羊倌数的是石子还是羊,那是毫无区别的,因为羊的数目同石子的数目彼此相等。

这实际上就使石子与羊“联系”起来,建立了一个使石子与羊一一对应的数学模型。

(1)什么是数学模型人们在认识研究现实世界里的客观对象时,常常不是直接面对那个对象的原形,有些是不方便,有些甚至是不可能直接面对原形,因此,常常设计、构造它的各种各样的模型。

如各式各样的玩具模型、展览厅里的三峡大坝模型、化学上的分子结构模型等。

这些模型都是人们为了一定目的,对客观事物的某一部分进行简化、抽象、提炼出来的原形替代物,集中反映了原形中人们需要的那一部分特征,因而有利于人们对客观对象的认识。

数学模型也是反映客观对象特征的,只不过它刻画的是事物在数量方面的特征或数学结构及其变化规律。

数学模型是人们为了认识客观对象在数量方面的特征、定量地分析对象的内在规律、用数学的语言和符号去近似地刻画要研究的那一部分现象时,所得到的一个数学表述。

建立数学模型的过程称为数学建模。

(2) 数学模型的重要作用进入20世纪以来,数学以空前的广度和深度向一切领域渗透,作为数学的应用,数学建模也越来越受到人们的重视。

在一般工程技术领域,数学模型仍是工程技术人员定量研究有关工程技术问题的重要工具;而随着数学与其他学科领域诸如经济、人口、生态、地质等所谓非物理领域的渗透,一些交叉学科如计量经济学、人口控制论、数学生态学、数学地质学等应运而生;计算机的发展给数学及作为数学应用的数学建模带来了前所未有的机遇和挑战。

计算机改变了人类的生活方式、思考方式和研究方式,极大地提高了人们的计算能力、搜索和分析海量数据和信息的能力。

数学建模的认识

数学建模的认识

数学建模的认识
数学建模是一门综合性较强的学科,它将数学与实际问题相结合,通过建立数学模型来描述、分析和解决现实生活中的问题。

数学建模既是一种方法,也是一种思维方式。

在数学建模中,首先需要对问题进行准确定义,并将其抽象为数学模型。

数学模型是对实际问题的一种简化和抽象,它由数学符号、方程和不等式等组成。

通过构建数学模型,可以使复杂的问题变得简单而明确,从而更容易进行分析和求解。

数学建模不仅仅是数学知识的应用,还需要结合相关学科的知识和技巧。

在建模过程中,需要运用到数理统计、概率论、优化算法、图论等数学工具,同时还需要了解问题所在领域的相关知识,如物理学、经济学、生物学等。

数学建模的过程是一个探索和创新的过程。

在建模过程中,需要不断地思考、分析和推导,寻找问题的本质和规律。

同时,还需要进行模型的验证和优化,确保模型的准确性和可靠性。

数学建模在现实生活中有着广泛的应用。

它可以用于解决交通规划、资源分配、环境保护、金融风险评估等实际问题。

通过数学建模,可以帮助决策者做出科学、合理的决策,并提供有力的支持和指导。

总之,数学建模是一门重要的学科,它能够帮助我们更好地理解和解决现实生活中的问题。

通过建立数学模型,可以把复杂的问题转化为数学问题,并通过数学方法进行分析和求解,从而得出科学、准确的结论。

数学建模的应用范围广泛,对于促进社会发展和提高人们生活质量起到了积极的作用。

什么是数学建模

什么是数学建模

什么是数学建模数学建模是指对现实世界的一特定对象,为了某特定目的,做出一些重要的简化和假设,运用适当的数学工具得到一个数学结构,用它来解释特定现象的现实性态,预测对象的未来状况,提供处理对象的优化决策和控制,设计满足某种需要的产品等。

一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。

例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。

今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。

特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。

因此数学建模被时代辅予更为重要的意义。

大学生数学建模竞赛自1985年由美国开始举办,竞赛以三名学生组成一个队,赛前有指导教师培训。

赛题来源于实际问题。

比赛时要求就选定的赛题每个队在连续三天的时间里写出论文,它包括:问题的适当阐述;合理的假设;模型的分析、建立、求解、验证;结果的分析;模型优缺点讨论等。

数学建模竞赛宗旨是鼓励大学师生对范围并不固定的各种实际问题予以阐明、分析并提出解法,通过这样一种方式鼓励师生积极参与并强调实现完整的模型构造的过程。

以竞赛的方式培养学生应用数学进行分析、推理、证明和计算的能力;用数学语言表达实际问题及用普通人能理解的语言表达数学结果的能力;应用计算机及相应数学软件的能力;独立查找文献,自学的能力,组织、协调、管理的能力;创造力、想象力、联想力和洞察力。

他还可以培养学生不怕吃苦、敢于战胜困难的坚强意志,培养自律、团结的优秀品质,培养正确的数学观。

这项赛事自诞生起就引起了越来越多的关注,逐渐有其他国家的高校参加。

我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建模竞赛。

1992年起我国开始举办自己的大学生数学建模竞赛,并成为国家教育部组织的全国大学生四项学科竞赛之一竞赛简介:本竞赛每年9月下旬举行,竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业。

什么是数学建模

什么是数学建模

数学建模与数学建模竞赛在说数学建模之前,首先来说一下什么是数学模型:数学模型,就是用数学语言(可能包括数学公式)去描述和模仿实际问题中的数量关系、空间形式等。

这种模仿当然是近似的,但又要尽可能逼真。

实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能、也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素。

数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具、数学方法去解答这个实际问题。

数学建模(Mathematical Modelling)简单的来说就是建立数学模型的一个过程。

是一种数学的思考方法,是“对现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示,常常是形象化的或符号的表示。

”从科学,工程,经济,管理等角度看数学建模就是用数学的语言和方法,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工具。

顾名思义,modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思,从而可以理解从不同的侧面,角度去考察问题就会有不尽的数学模型,从而数学建模的创造又带有一定的艺术的特点。

而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验,多次修改模型渐趋完善的过程。

把实践结果与仿真结果、理论结果做比较,再修改理论、仿真程序、论文,再做实验、做仿真,再比较,再修改,递归到时间的完结,这是数学建模的思想和方法。

建模是一种十分复杂的创造性劳动,现实世界中的事物形形色色,五花八门,不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立,这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则:1)模型准备:首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,收集各种必要的信息.2)模型假设:为了利用数学方法,通常要对问题做必要的、合理的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面。

3)模型构成:根据所做的假设以及事物之间的联系,构造各种量之间的关系把问题化4)模型求解:利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,此时往往还要作出进一步的简化或假设。

数学建模是什么

数学建模是什么

数学建模是什么
数学建模是指利用数学工具和方法分析和解决实际问题的过程,是一种跨学科的综合性应用科学研究方法。

数学建模的基本步骤包括:问题建模、假设、模型的构建、模型求解和模型评价。

在这个过程中,数学建模的核心是模型的构建和求解,其中模型的构建需要理解实际问题的基本特征和数学方法的应用,而模型求解则需要掌握数学分析、数值计算等技能和方法。

数学建模的应用范围非常广泛,包括但不限于自然科学、社会科学、经济学、工程学等领域的问题。

数学建模在现实生活中的应用包括:企业生产、物流配送、城市交通规划、自然资源评估、环境保护、金融、医学等各个领域。

数学建模的方法多种多样,常见的数学方法包括:微积分、线性代数、概率论、统计学、优化理论等。

通过对实际问题的建模、数学方法的应用和模型求解的计算和分析,数学建模可进一步为决策提供科学依据和参考。

数学建模的主要特点是模型化思维、跨学科交叉和创新性思维。

在这个过程中,数学建模要求研究者对问题进行深入的分析和研究,要对数学方法的应用有较大的理解和掌握,并且要结合实际考虑模型的可行性。

数学建模的创新性思维则要求研究者在模型的构建和求解中体现出一定的创新性和思维深度。

无论是学术界还是实际应用领域,数学建模的应用都已经深入到各个角落。

在数学建模中,数学是一种工具性语言,
而模型则是实际问题的一种映射。

数学建模不仅促进了数学研究和应用之间的相互促进和发展,还连接了传统学科和新兴学科之间的桥梁,推动了知识的跨领域传播和交流。

数学建模简介及数学建模常用方法

数学建模简介及数学建模常用方法

数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构。

简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等)来描述(表述、模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。

随着社会的发展,生物、医学、社会、经济……各学科、各行业都涌现现出大量的实际课题,亟待人们去研究、去解决。

但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益。

他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学。

而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科、领域的知识,要用到工作经验和常识。

特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机。

可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的。

你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是“干净的”数学,而是“脏”的数学。

其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现。

也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型。

数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性。

通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究。

数学模型的另一个特征是经济性。

用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出。

数学建模的原理

数学建模的原理

数学建模的原理
数学建模是一种以数学方法和工具为基础,对现实问题进行抽象和表达的过程。

其原理可以简单概括为以下几个步骤。

1. 问题抽象:将现实问题转化为数学模型。

在这一步骤中,需要明确问题的目标、限制条件和相关因素,并对它们进行数学化的描述。

2. 假设建立:基于对问题的理解和分析,提出相关的假设并建立相应的数学关系。

这些数学关系可以是方程、函数、概率模型等,用来表达问题中的变量间的关系。

3. 模型求解:利用数学方法,对所建立的数学模型进行求解。

这包括求解方程组、优化问题、概率分布等。

通常需要运用数学分析、优化方法、概率统计等工具以及计算机编程进行模型求解。

4. 模型评价:对得到的解进行评价,检验模型的有效性和可行性。

这可以通过与现实数据对比、敏感性分析、误差分析等方式来进行。

5. 结果分析:根据模型的求解结果,对问题的解释和分析。

分析模型的局限性、推断模型的适用范围,探究问题的深层次原因等。

6. 结论表达:将建模过程和结果进行总结和表达。

可以通过报告、论文、演示等形式对建模过程和结果进行系统化的呈现。

在数学建模过程中,需要深入理解问题本质和实际应用背景,结合数学理论和方法,进行抽象和简化,以符合现实问题的特点和需求。

同时,建模者需要具备良好的数学基础、逻辑思维能力、计算机编程技能等,并注重模型的可靠性、有效性和实用性。

数学建模(数学分支)

数学建模(数学分支)

建模背景
数学技术
建模应用
近半个多世纪以来,随着计算机技术的迅速发展,数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来 越重要的作用,而且以空前的广度和深度向经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领 域渗透,所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。
数学模型(Mathematical Model)是一种模拟,是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质 属性的抽象而又简洁的刻画,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展 提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现 实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提 炼出数学模型的过程就称为数学建模(Mathematical Modeling)。
应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。建立数学模 型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料,观察和 研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的 理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础、敏锐的洞察力和想象力、对实际问题的浓厚兴趣 和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领域广泛应用的媒介,是数学科学技术 转化的主要途径。数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代 科技工作者必备的重要能力之一。
为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才,数学建模已经在大学教育中逐步开展,国内 外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛,将数学建模教学和竞赛作为高等 院校的教学改革和培养高层次的科技人才的一个重要方面,许多院校正在将数学建模与教学改革相结合,努力探 索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路,与我国高校的其它数学类课程相比,数学建模具 有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点,数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、 不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式,数学 建模课程指导思想是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。

数学建模

数学建模
模型建立
在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。
模型求解
利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。
模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述,对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。
建模应用
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性、结论的明确性和体系的完整性,而且在于它应用的广泛性。自从20世纪以来,随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及,人们对各种问题的要求越来越精确,使得数学的应用越来越广泛和深入,特别是在21世纪这个知识经济时代,数学科学的地位会发生巨大的变化,它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展、数学理论与方法的不断扩充,使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
第二条 竞赛内容
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。
第三条 竞赛形式、规则和纪律
1.全国统一竞赛题目,采取通讯竞赛方式,以相对集中的形式进行。
2.竞赛每年举办一次,一般在某个周末前后的三天内举行。

什么叫数学建模:

什么叫数学建模:

什么叫数学建模:数学建模指的是,利用数学方法和理论对现实问题进行描述、分析和解决的过程。

这种过程需要数学、自然科学、工程技术等学科的知识和技能,同时需要对现实问题的深入理解和实地调查。

数学建模在解决现实问题方面起着非常重要的作用,尤其是涉及到科学、工程、经济和社会等各个领域。

数学建模可以帮助人们更好地理解问题的本质和特征,从而提供更精确和有效的解决方案。

数学建模的过程可以分为以下几个步骤:1.问题描述。

将现实问题转化为数学问题,确定问题的目标、限制条件、变量等。

2.建立模型。

通过分析问题的本质和特征,选择合适的数学方法和理论,建立数学模型。

3.求解模型。

采用数学计算方法和技术,对模型进行求解和优化,得出问题的解决方案。

4.模型验证。

将建立的模型与实际情况进行比较和验证,检验模型的有效性和可行性。

5.预测和应用。

根据问题的特点,应用建立好的模型进行预测和实际应用。

数学建模在现代科学技术和社会发展中扮演着至关重要的角色。

它可以帮助人们更好地理解复杂的现实问题,并提供科学有效的解决方案。

同时,数学建模也推动了数学学科的发展和应用。

在应用领域,数学建模被广泛应用于车辆运输、环境保护、金融投资、医疗卫生、城市规划等多个方面。

例如,在车辆运输领域,数学建模可以在路面拥堵、车辆行驶路径、节能减排等方面提供解决方案;在环境保护领域,数学建模可以针对大气污染、水质污染等问题提供有效的控制策略。

总之,数学建模是一种非常有价值的方法,它能够帮助人们更好地理解问题、提供科学有效的解决方案,是现代科学技术和社会发展中不可或缺的重要工具。

数学建模入门篇

数学建模入门篇

数学建模入门篇(新手必看)一、什么是数学建模1、什么是数学模型数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系,采用数学语言,概括地或近似地表述出的一种数学结构,这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的某种系统的纯关系结构。

从广义理解,数学模型包括数学中的各种概念,各种公式和各种理论。

(MBA智库)2、数学建模数学建模课看作是把问题定义转化为数学模型的过程。

简单的来说,对于我们学过的所有数学知识,要去解决生活中遇到的各种各样的问题,就需要我们建立相关的模型,使用数学这个工具来解决各种实际的问题,这就是建模的核心。

3、数学建模的思想对于数学建模的思想可以分为下列方法:(知乎张浩驰)对于数学建模的思想知乎上有各种解释,下面一篇解释的非常好,大家感兴趣的可以去知乎浏览什么是数学建模(讲的比较好)?二、数学建模比赛数学建模的相关比赛有很多,不同的比赛的影响力不同,在各个高校的认可度也不一样。

下面列举一些影响力和认可度较大的比赛。

1、"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛参赛对象:本科生参赛时间:每年9月份(2020年为9月10日-9月13日)竞赛简介:“高教社杯”是目前影响力以及认可度最高的数学建模比赛,俗称“国赛”。

2020年共有来自全国及美国、英国、马来西亚的1470所院校/校区、45680队(本科41826队、专科3854队)、13万多人报名参赛。

在一些高校中对于国赛的认可度较高,国家级奖更是有极高的含金量。

竞赛官网:"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛2、美国大学生数学建模竞赛参赛对象:本科生参赛时间:每年2月份左右竞赛简介:美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)由美国数学及其应用联合会主办,是唯一的国际性数学建模竞赛,也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。

赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。

竞赛官网:[美国大学生数学建模竞赛]添加链接描述(https:///undergraduate/contests/mcm/login.php)3、中国研究生数学建模竞赛(华为杯)参赛对象:研究生参赛时间:每年9月份左右竞赛简介:该赛事起源于2003年东南大学发起并成功主办的“南京及周边地区高校研究生数学建模竞赛”,2013年被纳入教育部学位中心“全国研究生创新实践系列活动”。

数学建模是什么

数学建模是什么

数学建模是什么1. 什么是数学建模?:数学建模是一种以数学方法描述和分析实际问题的方法。

它是一种将实际问题的复杂性转化为数学模型,以便更好地理解和解决实际问题的方法。

数学建模的过程包括描述实际问题,建立数学模型,求解模型,验证模型,以及分析模型的结果。

数学建模的目的是提出有效的解决方案,以解决实际问题,并且可以更好地控制和管理实际问题。

数学建模的应用非常广泛,可以用于科学研究,经济分析,社会研究,工程设计,管理决策,以及其他各种实际问题的分析和解决。

2. 数学建模的基本步骤:数学建模是一种将实际问题转换为数学模型,以便利用数学方法来解决实际问题的方法。

它是一种以数学抽象的方式来描述实际问题的过程,是一种将实际问题转换为数学模型的过程,是一种将实际问题转换为数学模型的过程。

数学建模的基本步骤包括:首先,要确定问题的范围和目标,明确问题的描述,确定变量和参数,构建数学模型,解决模型,分析模型的结果,并将模型的结果应用到实际问题中。

确定问题的范围和目标时,要明确问题的描述,以便确定问题的范围和目标,以及确定变量和参数。

确定变量和参数时,要确定变量的类型,变量的取值范围,参数的取值,以及变量和参数之间的关系。

构建数学模型时,要根据问题的描述,确定变量和参数,构建一个恰当的数学模型,以表达问题的特征。

解决模型时,要根据模型的特征,利用数学方法来解决模型,求出模型的解。

分析模型的结果时,要分析模型的结果,分析模型的有效性,并对模型的结果进行评价。

最后,将模型的结果应用到实际问题中,以解决实际问题。

3. 数学建模的应用领域数学建模的应用领域十分广泛,从社会科学到工程科学,从经济学到生物学,都可以使用数学建模来解决问题。

在社会科学领域,数学建模可以用来研究社会系统中的结构和行为,以及社会系统中的社会经济、政治、文化等因素之间的关系。

在工程科学领域,数学建模可以用来研究和设计工程系统,比如电力系统、燃气系统、水利系统等,以及这些系统中的各种参数和变量之间的关系。

数学建模基本要素

数学建模基本要素

问题定义不清
总结词
数据是数学建模的基础,数据不足或不准确会导致模型无法准确反映实际情况。
详细描述
在数学建模过程中,需要收集大量相关数据作为输入。如果数据量不足或数据质量不高,会导致模型精度下降,甚至得出错误的结论。解决这个问题的方法是尽可能多地收集高质量的数据,同时采用合适的数据处理方法对数据进行清洗和预处理,提高数据的质量和准确性。
详细描述
05
CHAPTER
数学建模的常见问题与解决方案
总结词
问题定义不清是数学建模中常见的问题,它可能导致模型建立偏离实际需求。
详细描述
在数学建模过程中,首先需要对问题进行清晰、准确的定义。如果问题定义模糊或过于宽泛,会导致建模过程中出现偏差,甚至得出错误的结论。解决这个问题的方法是仔细分析问题,明确问题的边界和约束条件,确保模型能够准确反映实际需求。
通过代数方程和不等式来描述和解决问题的方法。
详细描述
代数法是数学建模中最基本的方法之一,它通过建立代数方程或不等式来描述和解决各种实际问题。例如,在解决几何问题时,可以通过代数法找到未知数,进而求出问题的解。
代数法
利用微积分的基本概念和定理来建模的方法。
总结词
微积分法是数学建模中常用的一种方法,它利用微积分的基本概念和定理来描述和解决实际问题。例如,在经济学中,可以通过微积分法建立需求和供给函数,进而求出市场的均衡价格。
详细描述
变量选择需要考虑与问题相关的各种因素,并确定哪些因素对模型输出有显著影响。参数设定则需要根据已知数据和经验进行合理估计,以确保模型的有效性和准确性。
变量选择与参数设定
总结词
假设条件是数学建模中不可或缺的一部分,它们限制了模型的可能解的范围,有助于简化模型并提高预测精度。

数学建模简介

数学建模简介

图. 地貌示意图
进一步问题: 你怎样使你的模型适合于下面两个限制 条件的情况呢? 1.当道路转弯时,角度至少为140度; 2.道路必须通过一个已知地点(如P)。
其他例子:
• 关于肥猪的最佳销售时机问题 • 中国男女人口失衡问题研究与对策
谢谢大家!
据标本的主要制作者辽宁大学生命科 学系刘明玉教授介绍,这头猪体长2.5米, 腰围2.23米,体重900公斤,獠牙长144毫米, 属于长白与梅山杂交品种。这头猪能长到 如此重的 程度,主要是由于猪的主人精心 饲养以及生长年限较长所致。
在我国饲养猪主要是用来食用,很少 有人能将猪养至3年以上,而这头猪的主人 徐长金老人5年多来,一直将猪养在室内, 精心地饲喂,直至猪由于躯体过于庞大, 无法正常活动而死亡。
数学建模入门简介


1. 数学建模的基本概念 2. 数学建模竞赛 3. 数学建模技术与数学方法 4. 学习建议 5. 建模案例
1. 数学建模的基本概念
1.1 数学模型 1.2 数学建模目的 1.3 数学建模一般过程 1.4 数学建模综合技能
1.1数学模型
数学模型(E.A.Bendar 定义):关于部分 现实世界为一定目的而做的抽象、简化 的数学结构。
数学模型是现实世界的简化而本质的描述, 是用数学符号、数学公式、程序、图、表 等刻画客观事物的本质属性与内在联系的 理想化表述.
1.2数学建模目的
• 优化决策及控制 • 预测目的 • 解释现象
1.3数学建模一般过程
Step1:问题分析:明确目标,分析条件与数据 Step2:建立模型:简化及假设,总体任务设计, 模型建立 Step3:模型求解:借助软件(包括数学软件), 编写程序求解(直接调用或自己设计算法) Step4:结果分析与检验 Step5:如果发现结果有问题或不满意,从上面 某些步骤开始重新操作(自己分析再定) Step6:回答实际问题、模型评价与改进方向
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商用飞机价格的预测问题队员:李卫晶王好伟孙东博摘要:本题属于价格预测问题,经过对当今商用飞机市场的仔细分析以及对其制造和销售情况的研究,我们团队建模如下:考虑到问题二的解决更有利于问题一的分析,本文先讨论问题二。

首先对价格驱动因子进行了筛选,参考这些特征参数,使用偏最小二乘回归分析法建模,代入同类型飞机实际数据,通过Matlab得出价格模型方程,用此方程来预测C919飞机价格,结果为54.4056百万美元。

然后我们从航空公司运营角度,通过相关运营成本所占比例的差别,对比发现C919各项成本指标上所占优势,再结合油价未来走势预测对C919成本影响,算得运营成本上所受浮动变化,通过以上考虑因素来综合分析评估C919未来市场潜力。

最后,通过所建模型计算A380与B737价格,得到与真实价格问题间误差大小,分析模型优缺点。

一.商用大飞机C919价格预测1、问题重述研发一种新飞机时,需要预测飞机的上市价格和市场前景。

飞机属于高科技商品,高投入、高风险、长周期。

其销售价格除与造成本、航空公司运营成本有关外,还与同类型飞机市场前景、竞争格局等其他因素有关。

飞机技术数据可以反映其中一些因素。

需要解决的问题:1.假如你是中国商用飞机公司销售经理,请你对比同类客机B737-800,以航空公司的角度,结合飞机运营成本,评估一下国产大飞机C919未来的市场潜力;2.假如你是飞机制造商,请你建立一个合理数学模型,为新开发的商用飞机预测一个合理价格,并结合你的模型对C919的价格进行预测。

3:以你所建立的模型,结合相关数据,计算当前A380-800和B737-800两种商用飞机的价格,并说明所建价格预测模型的优缺点;2、基本假设(1)不考虑各种商业策略,飞机的价格仅与飞机的综合性能有关。

(2)由于飞机的研制经费和生产费用严格保密,假定研制和生产费用相同。

(3)飞机的寿命近似相同。

(4)在设计制造期间材料价格不变。

3、符号说明(1)y 飞机的价格;(2)x 价格驱动因子4、问题的分析对于飞机价格预测,我国国产客机的型号较少,缺少充分和有效的数据,直接进行预测较为困难,而同类型波音、空客机型较为成熟,数据充分。

各项性能参数直接影响到飞机价格,因此采用多元回归法分析。

由于国际间完成相等工程所需费用不同,需考虑等工程费用比。

在建模方法上,偏最小二乘回归方法能够在自变量严重多重相关性的条件下进行回归建模,通过对主成分分析和综合变量的提取,允许在样本个数少于自变量个数的条件下进行回归建模,解决普通多元回归无法解决的问题[1]。

这样能在最终模型中包含原有全部自变量,最大限度的利用数据信息。

鉴于偏最小二乘回归方法的独特优势,所以采用其对多且复杂飞机价格驱动因子进行预测。

5、模型的建立与求解本文以与C919同类型飞机的价格为变量y,以价格驱动因子为自变量x1,x 2,…,xk建立模型。

构成数据表y=[y]n×1,x=[x1,x2,…,xk]n×k。

为了方便起见,将因变量y和自变量x的n次数据阵标准化,分别记为[]0111TnF y y= ,1111kn nkx xEx x⎛⎫⎪= ⎪⎪⎝⎭在矩阵E,…,Er-1中提取成分t1,…,tr(r<n)。

tr是x1,x2,…,xk的线性组合,且尽可能多的提取原自变量中的变异信息。

同时,tr对因变量系统F 0有最大的解释能力[1]。

偏最小二乘回归分析建模具体计算如下:(1)求矩阵E 0T F 0F 0T E 0最大特征值所对应的特征向量w 1,求得成分t 1,计算成分得分向量t 1’,其中 11Tt w X = ,101t E w =残差矩阵1101T E E t α=- , 1101T F F u β=- 其中21110/TE t t α= ,21110/T F t t β=(2)求矩阵E 1TF 0F 0TE 1最大特征值所对应的特征向量 w 2,求得成分t 2,计算成分得分向量t 2’,其中22Tt w X = ,202t E w =残差矩阵2212T E E t a =- , 2212TF F u β=-其中22221/TE t t α= ,22221/T F t t β=(r )至第r 步,求矩阵E r-1T F 0F 0T E r-1最大特征值所对应的特征向量 w r ,求得成分t r ,计算成分得分向量t r ’,其中Tr r t w X= ,1rr r t E w-=若根据交叉有效性,确定共抽取r 个成分t 1,…,t r 可以得到一个满意的预测模型,则求F 0在t 1’,…,t r ’上的普通最小二乘回归方程为101T T r r rF t t F ββ=+++ 把()**111,2,,k k kn n t w x w x k r =++= 代入11r r Y t t ββ=++即得因变量的偏最小二乘回归方程式11n k k y a x a x =++其中*11rr rjr a t w==∑,()1*1r rj j rj w I w w α-==-∏,式中*rj w 是*r w 的第j 个分量。

6、交叉有效性分析一般情况下,偏最小二乘法并不需要选用存在的r 个成分t 1,…,t r 来建立回归式,而像主成分分析一样,只选用前m 个成分(m ≤ r ),即可得到预测能力较好的回归模型。

对于建模所需提取的主成分个数m ,可以通过交叉有效性检验来确定。

设y i 为原始数据,t 1,…,t m 是在偏最小二乘回归过程中提取的成分。

y hi ’(h<m) 是使用全部样本点并取t 1--t k 个成分回归建模后、第 i 个样本点的拟合值。

y h (-i )是在建模时删去样本点 i ,取t 1--t k 个成分回归建模后,再用此模型计算的 y i 值.记'21()nh i hi i SS y y ==-∑,'2()1()nh i h i i PRESS y y -==-∑, 211/h h h Q PRESS SS -=-其中:SS h 和PRESS h 分别为2种不同情况下y 的预测误差平方和;Q h 2为交叉有效性系数。

则当Q h 2≥(1-0.952)=0.0975时,认为t h 成分的边际贡献是显著的,引进新的主成分 t h 会对模型的预测能力有明显的改善作用。

7、实例分析现用以上价格预测模型对商用大飞机C919的价格进行分析。

在与C919同类型的飞机中,选取A318/319/320/321,A737-600/700/800/900的8个典型特征参数,分别为翼展x 1、机长x 2、机高x 3、标准单级客舱布局载客x 4、最大巡航速度x 5、最大航程x 6、发动机推力x 7、最大油箱容量x 8;价格用y 表示。

表1列出了8型大飞机的性能参数与采购价格。

为了对建立的模型进行误差分析和预测检验,选取表中千7个子样为实验样本,A321为检验样本。

表1 大飞机性能样本参数与价格以看出,机长、机高、单级客舱布局载客量、与发动机推力与价格成很好的正相关性,而其他各因子与价格呈不明显的正相关性,说明这几项价格驱动因子在价格预测中起较大作用。

其他各因子与价格呈不明显的正相关性。

表2 飞机价格驱动因子与价格的相关系数123表3给出。

计算得PRESS 3=1.8930,SS 2=1.9988,所以得出交叉有效系数Q 32=0.0529因为Q 32≤1-0.952=0.0985,所以模型达到精度要求。

表3 t 1,t 2,t 3主成分得分1 112233y rt r t r t =++由于成分t h 可以写成原变量的标准化变量x j的函数,由此可得由成分t 1所建立的偏最小二乘回归模型为*********123111212313121222323131232333()()()y r w r w r w x r w r w r w x r w r w r w x =++++++++回归方程的系数如下表4表4 回归方程的系数0由此可得回归方程,即飞机的价格模型为12345678222.69677.93970.91840.02160.119959.55120.00030.12540.5054y x x x x x x x x =-++++-+-8、结果分析及模型讨论为了验证该模型的精度及进行误差分析,现将A321的基本参数代入回归方程,可得,表5 A321真实价格与预测价格对照表步多元回归模型相比,应用于商用大飞机价格预测的精度是比较高的。

用该模型计算出C919的价格为81.2024百万美元,考虑到中美国家间完成相同工程所需费用不同,需要用等工程费用比K(等工程费用比反映的是同一工程在不同的国家投资的比值)对所得数据进行修正。

参考文献可知K=0.67 修正后价格为54.4056百万美元。

比制造商预计的低于50百万美元的价格有一定差距。

如果考虑到中国的具体国情和可能采取的各种商业策略,则飞机的成本就会降低。

所以C919在同性能飞机的国际竞争中占有很大优势,这在C919的市场前景预测中会有详细阐述。

二.商用大飞机C919未来的市场潜力评估1、评估基本假设(1)2010~2025 年间,国民经济继续保持高增长的态势,航空运输的继续快速健康发展;(2)根据题目所给附件中《C919的简介》,知道大飞机在前期主要市场在国内,所以这里以国内市场为研究对象进行评估,且国内市场充分开放和公平。

(3)中国大飞机未来15年市场需求量:目前中国民航的大型客机架数为1,134 架,几乎全部是进口飞机。

为满足运量的增长和替换退役飞机,中国航空公司今后20 年内将需要补充3110架飞机。

未来中国对C919这一级别的飞机需求量有2300--2700架。

2、从航空公司运营角度考虑(1)相关的直接运营成本:燃油费用、飞机价格、飞机折旧费用、载客量。

(2)以上4类成本直接与飞机性能相关的,也是航空公司控制成本的重要方面,通过这些方面的比较,可以预测C919大飞机未来市场占有率。

(3)以上4类成本占直接成本比重:A.燃油费用(40%):无论是国际还是国内民航运输企业, 航油成本始终占有很高的比例, 对国内民航运输企业来说,由于全球油价的持续上涨,航空公司航油成本占到总运营成本40%,因此如何节约燃油成本是航空公司加强成本管理需要首先考虑的问题[2] ;B.飞机价格及维修费用(30%--35%):飞机的价格在很大程度上决定了一架飞机各项性能和装备的好坏,但同时又得兼顾买家的消费与预算,其所占运营成本应为飞机价格与维修费用之和,约为30%--35%;C.飞机折旧费用(12.5%):进口飞机、发动机、零件, 征收高额关税和增值税和运保费, 使折旧费所占比重达12.5% ;D.载客量(11%):由于航空业发展迅速,载客量需求日益增高,但综合制造成本和采购情况,当今主流飞机座位数在233和481附近,考虑到航空公司利润主要来自机票收入,故预测载客量对直接运营成本的影响为11%。

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