数学建模课件

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( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
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求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
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4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。

数学建模全套课件

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Cg t B (1 e W ),
( 2)
方程的解为
W v(t ) C
t 0
计算碰撞速度,需确定圆桶和海底的碰撞时间t0
分析 考虑圆桶的极限速度
W B 527.436 470.327 lim v( t ) t C 0.08
≈713.86(英尺/秒)>>40(英尺/秒)
汽车类型及车身长模拟原理分析 若随机变量X~U(0, 1),有
P{0பைடு நூலகம்X≤0.55}=0.55,
P{0.55≤X≤0.95}=0.4,
P{0.95≤X≤1.0}=0.05. 可用一串随机数(RND)来确定到达车辆的 车型与车身长.
RND 种类 RND 车长 列长
0.10 卡车 0.59 9.44 9.44
0.28 卡车 0.48 8.96 18.4
0.61 0.34 0.77 0.57 0.02 0.88 轿车 卡车 轿车 轿车 卡车 轿车 0.10 0.56 0.30 0.90 0.81 0.66 3.70 9.12 4.10 5.30 9.62 4.82 22.1 31.22 35.32 40.62 50.24 55.06
摩托车
(2) 确定随机到达车辆的身长车. 汽车类型及车身长模拟原理分析 (3) 关于车辆的排放.
甲板可停放两列汽车,可供停车的总长为 32×2=64米
排放原则:两列尽可能均衡。(怎样实现?) 结果分析:由一组特定随机数确定车型和车身 长度,仅得到一个解答.
将一组随机数模拟确定的结果,看成对一次 实际运载情况的“观察”,少数几次观察是无意 义的. 需多次重复模拟, 再进行统计分析
数学模型是现实世界与数学世界的理想桥梁
面对各类问题:
1. 世界的末日?

第1讲 数学建模简介 PPT课件

第1讲 数学建模简介 PPT课件

什么是数学建模 数学建模步骤及分类 建模竞赛及其意义 建模实例讲解
什么是数学建模
什么是数学模型 一般意义上的“模型”
为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提 炼出来的原型的替代物。
水箱中的舰艇; 风洞中的飞机等;
实物模型
符号模型
物理模型
什么是数学建模
数学模型(mathematical model)
引例
第二块钢板的故事,来自一位将军。 诺曼底登陆时,美军101空降师副师长唐·普拉特准将
乘坐的是滑翔机。起飞前,有人自作聪明,在副师长的座 位下,装上厚厚的钢板,用来防弹。由于滑翔机自身没有 动力,与牵引的运输机脱钩后,必须保持平衡滑翔降落, 沉重的钢板却让滑翔机头重脚轻,一头扎向地面,普拉特 准将成为美军在当天阵亡的唯一将领。
什么是数学建模
数学建模(mathematical modeling)
“新”名词 你是什么时候开始知道有这个名词的?
历史悠久 •《九章算术》— 最早的数学建模专著、 收集了246个应用题 • 以问题集形式出现: 一“问” —提出问题 二“答” —给出问题的数值答案 三“术” —讨论同类问题的普遍方法或算法 四“注” —说明“术”的理由,实质指证明或佐证
飞行员们一看就明白了,如果座舱中弹,飞行 员就完了;尾翼中弹,飞机失去平衡,就会坠落— ——这两处中弹,轰炸机多半回不来,难怪统计数 据是一片空白。
因此,结论很简单:只给这两个部位焊上钢板。
引例
• 第一块钢板是机智的飞行员用它挽救了自己 的生命。 • 第二块钢板则是教训,它是用宝贵的生命换 来的。 • 第三块钢板是升华,用科学的方法,从实战 经验中提炼出规律,这块讲科学的钢板,挽救 了众多飞行员的生命。

《数学建模》课件

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第一章课程概述§1.1 数学模型与数学建模一.基本概念数学是研究现实世界中数量关系和空间形式的科学。

其产生以及许多重大发展都是和现实世界的生产活动和其他相应学科的需要密切相关的;同时,作为认识和改造世界的强有力的工具,又促进了科学技术和生产建设的发展。

特别在当今时代,由于计算机软硬件的迅速发展和普及,数学方法被广泛应用于生产实践、社会管理的各个领域和层面。

对具体的应用问题或问题类进行合理的简化假设以及适当的抽象并最终表述为某种数学结构,即我们在这里讨论的数学模型,是现代生产实践与社会生活实现优化决策和科学管理的必要环节。

而数学建模则是指根据实际需要或最终管理目标,对现实问题构建数学模型,对模型进行分析求解,并最终将模型解翻译为决策方案应用于实际的一个由诸多环节组成的一个完整过程。

为理解现实对象与数学模型的关系,以下给出数学建模的一个流程图:二.(引例1)椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?三.(引例2)商人过河设有三名商人,各带一个随从,欲乘一小船渡河,小船只能容纳两人,须由他们自己划行。

随从们密约,在河的任何一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货。

而如何乘船渡河的大权掌握在商人们的手中。

商人们怎样才能安全渡河呢?椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?以下的模型给出了肯定的回答。

一.模型假设:1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一点,四脚的连线呈正方形;2.地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没台阶)。

即地面可视为数学上的连续曲面;3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,使椅子在任何位置上至少有三只脚同时着地。

数学建模培训精品课件

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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

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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

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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

数学建模培训课件 32页PPT文档

数学建模培训课件 32页PPT文档

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
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
xk, yk=0,1,2,3;
sk=(xk , yk)~过程的状 S ~ 允许k=状1态,2集,
数学建模比赛
中国矿业大学科技文化节数学建模竞赛/每年十 一月份
电工杯全国大学生数学建模竞赛/每年十二月份 美国国际大学生数学建模竞赛/每年一月份 苏北数学建模联赛/每年五月份 高教杯全国大学生数学建模竞赛/每年九月份
全国大学生电工数学建模竞赛
全国大学生电工数学建模竞赛(以下简称竞赛) 是中国电机工程学会电工数学专委会主办的面 向全国大学生的科技活动,目的是提高学生的 综合素质、增强创新意识、培养学生应用数学 知识解决实际工程问题的能力,激发学生学习 数学的积极性,同时也将推动高校的教学改革 与教育创新的进程。
D‘ D
模型构成
由假设1,f和g都是连续函数
由假设3,椅子在任何位置至少有三只脚同时着地:对 任意t ,f(t)和g(t)中至少有一个为0。当t=0时,不妨设 g(t)=0,f(t)>0,原题归结为证明如下的数学命题:
已知f(t)和g(t)是t的连续函数,对任意t, f(t) •g(t)=0,且 g(0)=0,f(0)>0。则存在t0,使f(t0)= g(t0)=0
苏北数学建模联赛
苏北数学建模联赛是由江苏省工业与应用数学 学会、徐州市工业与应用数学学会、中国矿业 大学联合主办,中国矿业大学理学院团委协办 及数学建模协会筹办的面向苏北及全国其他地 区的跨校、跨地区性数学建模竞赛,目的在于 更好地促进数学建模事业的发展,扩大中国矿 业大学在数学建模方面的影响力;同时,给全 国广大数学建模爱好者提供锻炼的平台和更多 的参赛机会,鼓励广大学生踊跃参加课外科技 活动,开拓知识面,培养创造精神及合作意识。

数学建模培训PPT课件

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第15页/共62页
数学建模作为用数学方法解决实际问题的 第一步,越来越受到人们的重视。
第16页/共62页
数学建模的一般步骤
实体 信息
假设
建模


应用 验证 分析
第17页/共62页
数学模型的分类
分类标准
具体类别
对某个实际问题 了解的深入程度
白箱模型、灰箱模型、黑箱模型
模型中变量的特 连续模型、离散模型;确定性模型、随
第28页/共62页
建模:
x k • :第 次渡河前此岸的商人数 k
yk:第 k次渡河前此岸的随从数
xk , yk 0,1, 2,3; k 1, 2, sk (xk , yk ) :过程的状态
S :允许状态的集合
S {(x, y) | x 0, y 0,1,2,3; x 3, y 0,1,2,3; x y 1,2}
x=(x1, …, xn)T: 决策变量 f (x): 目标函数, hi(x), gp(x): 约束函数
第38页/共62页
数学规划的一般模型
• min f (x) s.t. hi(x)=0, i=1, …, m gp(x)≥0, p=1, …, t
(MP)
若f(x), hi(x)( i=1, …, m), gp(x)( p=1, …, t) 均为线性函数,则问题(MP)就被称为线
相遇时他已步行了多少分钟?
请思考:本题解答中隐含了哪些假设条 件?
5:30
5分钟 5:35
会合点
相遇点

第35页/共62页
预备技能
• 数学知识
分析、代数、几何、概率、统计、优化、 方程…
软件使用
Matlab, Mathematica, Maple, Lindo, Lingo…

《数学建模培训》课件

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模型建立流程
确定问题
明确实际问题,确定建模目标和 范围。
建立模型
根据问题特点和目标,建立数学 模型并制定求解策略。
求解模型
根据求解策略,运用数学方法求 解模型并得出结论。
常见数学建模问题案例分析
物流配送问题
分析如何减少配送时间、节约物流成本。
金融投资决策问题
分析股票、债券等各种资本市场的特点及投资方 案。
4. 数学建模实 例精讲
为什么要学习数学建模
1
解决实际问题
数学建模可以将实际问题转化为数学问题,通过求解数学模型来解决实际问题。
2
提高数学素养
数学建模过程需要运用数学知识和数学思维,提高数学素养和解决问题的能力。
3
增强创新精神
数学建模过程中需要创新思维,提高创新精神和实际应用能力,培养科学研究和 技术创新人才。
医疗资源配置问题
如何在依据疫情数据和实际病情情况下,合理分 配医疗资源。
人口增长问题
通过数学建模,分析人口增长趋势和长期发展方 向。
数学建模软件介绍
MATLAB
COM SOL
MATLAB是一种高级的数学软件, 被广泛运用于科研、工程、教育、 金融等领域的数据计算、分析和 可视化。
COMSOL Multiphysics是一款强 大的多物理场仿真软件,可以用 于模拟、分析、优化各种实际问 题。
示例应用
通过实例,让大家更加深入理解 数学建模软件的使用和应用场景, 以及如何将数学建模工具应用到 实际研究中。
数学建模培训
欢迎大家参加这次数学建模培训!在这里,我们会为大家介绍数学建模的基 本概念和方法,探讨常见的实际问题并提供解决方案。
课程大纲
数学建模概述

数学建模方法ppt课件

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了很大作用。


应用实例:
程 模
单种群模型(Malthus Logistic )

两种群模型
传染病模型(SI SIS SIR)
作战模型
商品销售模型
回归分析是研究变量间统计规律的方法,属于”黑 箱“建模中常用的方法,根据自变量的数值和变化, 估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和 非线性回归。
点击添加文本
)点b2击添加文本
ax1m,1x点x21 ,击添a,m加x2nx文2本0 amnxn (, )bn
点击添加文本
建模步骤:
1.建立模型:找出目标函数及相应的限定条件
2.模型的求解:可利用Lin点go击软添件加进文行本求解模型。
3.结果分析
4.灵敏度分析:改变个别相关系数观察最优解是否会
min{D( p, k), D(q, k)}
点击添加文本
点击添加文本
步骤4:重复步骤2和步骤3,直至满足聚类为止。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性与模 糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性, 而又具有模糊性量的变化规律的一种数学方法。

点击添加文本

数 学
原理关键词: 模糊集 隶属函数 模糊关系 模糊矩阵
yi 0 1xi1 2 xi2 p xip , i 1,2,, n
其中, i 是随机误差,相互独立且满足E(i ) 0, var(i ) 2
一般非线性模型的形式: 其中, f 是一般的非线性函数, 是 p维参数向量, 是一随机 误差变量,E( ) 0, var( ) 2
,把 Gp 和 Gq 合并
步骤3:计算新类与其他类的距离 点击添加文本
D(r, k) min{d (r, k) r Gr , k Gk , k r} min{d ( j, k) j Gp Gq , k Gk , k j}
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Figure 1.3 Data from spring-mass system
10
The data appear to follow the proportionality rule that elongation e is proportional to the mass m, or symbolically,
Let's think of a mathematical model as a mathematical construct designed to study a particular real-world system or behavior of interest.
3
The model allows us to reach mathematical conclusions about the behavior, as illustrated in Figure 1.1.
Such a mathematical model is an idealization of the real-world phenomenon and never a completely accurate representation.
2
Mathematical Models
We are often interested in predicting the value of a variable at some time in the future. A mathematical model can help us understand a behavior better or aid us in planning for the future.
Model
Verification
Analysis
Predictions/ explanations
InБайду номын сангаасerpretation
Mathematical conclusions
Figure 1.1 A flow of the modeling process beginning with an examination of real-world data
The definition means that the graph of y versus x lies along a straight line through the origin. This graphical observation is useful in testing whether a given data collection reasonably assumes a proportionality relationship.
7
Example 1
Testing for Proportionality
Consider a spring-mass system (Figure 1.2). We conduct an experiment to measure the stretch of the spring as a function of the mass (measured as weight) placed on the spring. Consider the data collected for this experiment, displayed in Table 1.1.
5
Simplification
Most models simplify reality. Generally, models can only approximate real-world behavior. One very powerful simplifying relationship is proportionality.
P. Fox
1
Chapter 1 Modeling Change
Introduction We often describe a particular phenomenon
mathematically (by means of a function or an equation, for instance).
Figure 1.2 Spring-mass
system
8
Mass
50 100 150 200 250
Elongation 1.000 1.875 2.750 3.250 4.375
300 350 400 450 500 550 4.875 5.675 6.500 7.250 8.000 8.750
6
Definition Two variables y and x are proportional (to each other) if one is always a constant multiple of the other, that is, if
y = kx
for some nonzero constant k. We write y x.
Mathematical Modeling
数学建模(英文版) 机械工业出版社,
北京, 2003. 5 经典原版书库, 原书名:
A First Course in Mathematical Modeling
(Third Edition) by
Frank R. Giordano, Maurice D. Weir, William
These conclusions can be interpreted to help a decision maker plan for the future.
In this chapter we direct our attention to modeling change.
4
Real-world data simplification
Table 1.1 Spring-mass system
9
A scatterplot graph of the stretch or elongation of the spring versus the mass or weight placed on it reveals an approximate straight line passing through the origin.
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