数学建模入门解析

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高中数学中的数学建模详细解析与实践

高中数学中的数学建模详细解析与实践

高中数学中的数学建模详细解析与实践数学建模在高中数学教学中起着重要的作用,它既能锻炼学生的数学思维能力,又能帮助他们将数学知识应用于实际问题解决中。

本文将详细解析数学建模的基本概念与步骤,并通过实例来展示如何进行数学建模的实践。

一、数学建模的基本概念数学建模是指把实际问题转化为数学问题,并通过数学方法进行求解的过程。

它涉及到问题的分析、建立模型、求解模型和验证模型等步骤。

数学建模既包括定性描述问题的抽象模型,也包括定量描述问题的数学模型。

二、数学建模的步骤1. 问题分析在进行数学建模之前,我们首先需要对问题进行全面的分析。

这包括对问题的背景和条件进行了解,明确问题的目标和要求,确定问题的限制和假设等。

通过问题分析,我们可以更好地理解问题,并为建立数学模型做好准备。

2. 建立模型建立数学模型是数学建模的核心任务之一。

在建立模型时,我们要根据问题的特点选择合适的数学方法和技巧。

常见的数学模型包括函数模型、方程模型、几何模型等。

建立模型时,我们要尽量简化问题,将其转化为易于处理的数学形式。

3. 求解模型求解模型是数学建模的关键步骤之一。

在求解模型时,我们要运用适当的数学工具和方法,进行数学推理和计算。

这包括利用数学公式和定理进行推导,运用数值计算和图形分析方法进行求解。

通过求解模型,我们可以得到问题的数学解,从而得出实际问题的解答。

4. 验证模型验证模型是数学建模的最后一步。

在验证模型时,我们要对模型的有效性进行检验,并与实际数据进行比对。

如果模型能够准确地描述实际问题,并与实际数据相吻合,那么我们可以认为模型是有效的。

否则,我们需要对模型进行修正和优化,以提高模型的精确度和适用性。

三、数学建模的实践为了更好地理解和掌握数学建模的实践方法,我们以一个实例来进行说明。

假设现有一艘船在湖中航行,我们需要确定船的航线。

通过对问题的分析,我们可以明确问题的目标是找到船的最短航线。

在建立模型时,我们可以将湖面看作一个平面直角坐标系,船的起始点为坐标原点,湖中的岛屿和障碍物为坐标系中的点。

数学建模基础知识

数学建模基础知识

数学建模基础知识引言:数学建模是一门以数学为工具、以实际问题为研究对象、以模型为核心的学科。

它通过将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法对模型进行分析和求解,从而得到问题的解决方案。

在数学建模中,有一些基础知识是必不可少的,本文将介绍数学建模的基础知识,包括概率与统计、线性代数、微积分和优化算法。

一、概率与统计概率与统计是数学建模的基础。

概率论用于描述随机现象的规律性,统计学则用于从观测数据中推断总体的特征。

在数学建模中,需要根据实际问题的特点选择合适的概率模型,并利用统计方法对模型进行参数估计。

1.1 概率模型概率模型是概率论的基础,在数学建模中常用的概率模型包括离散型随机变量模型和连续型随机变量模型。

离散型随机变量模型适用于描述离散型随机事件,如投硬币的结果、掷骰子的点数等;连续型随机变量模型适用于描述连续型随机事件,如身高、体重等。

在选择概率模型时,需要根据实际问题的特点进行合理选择。

1.2 统计方法统计方法用于从观测数据中推断总体的特征。

在数学建模中,经常需要根据样本数据对总体参数进行估计。

常用的统计方法包括点估计和区间估计。

点估计用于估计总体参数的具体值,如均值、方差等;区间估计则用于给出总体参数的估计范围。

另外,假设检验和方差分析也是数学建模中常用的统计方法。

二、线性代数线性代数是数学建模的重要工具之一。

它研究线性方程组的解法、向量空间与线性变换等概念。

在线性方程组的求解过程中,常用的方法包括高斯消元法、矩阵的逆和特征值分解等。

线性代数还广泛应用于图论、网络分析等领域。

2.1 线性方程组线性方程组是线性代数的基础,它可以用矩阵和向量的形式来表示。

求解线性方程组的常用方法有高斯消元法、矩阵的逆矩阵和克拉默法则等。

高斯消元法通过矩阵的初等行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形式,从而求得方程组的解。

2.2 向量空间与线性变换向量空间是线性代数的核心概念,它由若干个向量组成,并满足一定的运算规则。

数学建模入门知识

数学建模入门知识

2008 数码相机定位
2009
制动器试验台的 控制方法分析
眼科病床的合理 安排
2010年上海世博 会影响力的定量 评估 交巡警服务平台 的设置与调度
卫星和飞船的跟 踪测控
输油管的布置 企业退休职工养 老金制度的改革
储油罐的变位识 2010 别与罐容表标定 2011 城市表层土壤重 金属污染分析
2012 葡萄酒的评价
1.4 数学建模的意义
•在一般工程技术领域数学建模仍然大有用武之地; •在高新技术领域数学建模几乎是必不可少的工具; •进入一些数学的新领域,为数学建模开辟了新处女地: 诸如经济、生态、人口、地质等领域。
Chap2 数模竞赛简介
01 数模竞赛的来源 05 数模竞赛的概况 02 数模竞赛的流程 06 数模竞赛的赛题 数模竞赛的知识储备 03 数模竞赛与优研 07 (西电) 04 数模竞赛类别 08 数模竞赛的素质要求

3.2 数学建模的论文撰写
0. 摘要
• • • • a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型) b. 建模的思想(思路) c. 算法思想(求解思路) d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果 检验,灵敏度分析,模型检验…….) • e. 主要结果(数值结果,结论)(回答题目所问的全部“问题”) 表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法;符合打印文章 格式; 校对:务必认真。
刊登于次年“数学的实践与认识” 第1期
3.获得高水平学科竞赛奖的学生 满足以下条件之一即可: (1)ACM/ICPC国际大学生程序设计竞赛亚 洲区分站赛银奖及以上获得者; (2)全国大学生电子设计竞赛省级一等奖及 以上获得者; (3)全国大学生电子设计竞赛嵌入式系统专 题邀请赛、信息安全专题邀请赛和模拟电子 系统专题邀请赛国家二等奖及以上获得者; (4)全国大学生工程训练综合能力竞赛国家 二等奖及以上获得者; (5)美国大学生数学建模竞赛一等奖及以上 获得者;全国大学生数学建模竞赛国家一等 奖获奖学生;全国大学生数学建模竞赛国家 二等奖获奖学生且同时获得美国大学生数学 建模竞赛国际二等奖以上奖项1项;全国大学 生数学竞赛全国最高奖项获奖学生; (6)全国大学生“挑战杯”科技作品竞赛一 等奖前三名,二等奖前二名;全国大学生 “挑战杯”创业大赛一、二等奖第一名获奖 学生。

数学建模简单13个例子全解

数学建模简单13个例子全解

数学建模简单13个例子全解1. 线性回归模型线性回归是一种基本的数学建模方法,用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。

通过最小化误差平方和来拟合一个直线或平面,使其能够最好地拟合数据。

2. 逻辑回归模型逻辑回归是一种用于分类问题的建模方法。

它通过将线性回归模型的输出变换为一个概率值,从而将输入样本分为两个不同的类别。

3. K-means聚类模型K-means聚类是一种无监督学习算法,用于将样本分为若干个不同的簇。

它根据样本之间的相似性将它们分配到不同的簇中。

4. 决策树模型决策树是一种基于规则的分类模型。

它通过一系列的决策节点和叶节点来对输入样本进行分类。

5. 随机森林模型随机森林是一种集成学习模型,它由多个决策树组成。

它通过对每个决策树的预测结果进行投票来进行分类。

6. 支持向量机模型支持向量机是一种基于最大间隔原则的分类模型。

它通过寻找一个超平面来将数据样本分成不同的类别。

7. 主成分分析模型主成分分析是一种降维技术,它将原始数据投影到一个低维空间中,以便尽可能保留数据的方差。

8. 马尔可夫链模型马尔可夫链是一种离散时间概率模型,它假设过去的状态对于预测未来的状态是有用的。

9. 指数平滑模型指数平滑是一种时间序列预测方法,它使用加权平均法来对下一个时间点的预测值进行估计。

10. 神经网络模型神经网络是一种模拟人类神经系统的方法,它通过多层神经元之间的连接来进行学习和预测。

11. 遗传算法模型遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来求解优化问题的方法。

它通过交叉、变异和选择等操作来生成新的解,并逐步优化。

12. 时间序列模型时间序列模型用于分析和预测随时间变化的数据。

常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归整合移动平均模型(ARIMA)等。

13. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟是一种概率方法,用于通过随机模拟来解决复杂的数学问题。

它通常通过重复随机抽样和运算来估计问题的解。

数学建模第一讲

数学建模第一讲
数学建模第一讲
目录
• 数学建模简介 • 数学建模基础知识 • 数学建模基本方法 • 数学建模案例分析 • 数学建模实践与挑战
01
数学建模简介
数学建模的定义
数学建模
使用数学语言、符号、公式等工 具,对现实世界的问题进行抽象 、简化、假设和推理,从而得出 数学模型的过程。
数学模型
根据实际问题建立起来的数学结 构,它可以用来描述和预测现象 的发展规律和趋势。
概率论建模方法的特点是能够描述随机性和不确定性,但计算过程可能较为复杂, 需要借助计算机软件进行模拟和计算。
04
数学建模案例分析
人口增长模型
总结词
描述人口随时间变化的规律
详细描述
人口增长模型通常采用指数增长或逻辑增长模型来描述人口随时间变化的规律。通过收集历史数据并拟合模型参 数,可以预测未来人口数量,为政策制定提供依据。
数学建模的重要性
解决实际问题
数学建模是解决实际问题的有效 手段,通过建立数学模型,可以 更好地理解和解决现实世界中的
问题。
促进跨学科合作
数学建模需要不同领域的专家合作, 可以促进跨学科的合作和交流,推 动科学技术的发展。
提高数学应用能力
数学建模可以提高数学的应用能力, 将理论知识与实践相结合,增强学 生的综合素质。
进行研究和解决。
02
数学建模基础知识
代数基础
代数方程与不等式
掌握代数方程的解法,理解不等式的 性质和求解方法。
函数与极限
理解函数的定义和性质,掌握极限的 概念和计算方法。
微积分基础
导数与微分
理解导数的概念和性质,掌握微分的计算方法。
积分
理解积分的概念和性质,掌握定积分的计算方法。

数学建模方法知识点总结

数学建模方法知识点总结

数学建模方法知识点总结一、问题分析和建模1.问题分析数学建模的第一步是对实际问题进行分析和理解。

这包括确定问题的背景和范围,理解问题的关键要素,分析问题的复杂程度和不确定性,并确定问题的数学建模的可行性和必要性。

在问题分析阶段,需要充分调研、分析和理解现实世界中的问题,并准确把握问题的本质和特点,为建模和求解奠定基础。

2.建模的基本步骤建模的基本步骤包括确定问题的数学模型的类型,选择合适的数学模型,建立数学模型,进行模型的分析和求解,验证模型的有效性和适用性。

在建模的过程中,需要充分考虑问题的实际背景和要求,选择合适的数学工具和方法,保证模型的准确性和实用性。

3.模型假设在建立数学模型时,需要明确模型的假设,包括输入变量和输出变量,模型的非线性程度,问题的约束条件等。

模型假设的准确性和合理性对于模型的可靠性和有效性至关重要。

二、数学建模的数学方法1.微积分微积分是数学建模中最基本和最常用的工具之一,包括导数、积分、微分方程等。

在建立数学模型和求解问题时,常常涉及到对函数的求导和积分,微分方程的建立和求解等。

2.线性代数线性代数是数学建模中重要的数学工具,包括矩阵和向量的理论和方法,线性方程组的求解,特征值和特征向量的计算等。

在建模和求解问题时,常常需要用到线性代数的知识和方法。

3.概率论与统计学概率论和统计学是数学建模中涉及到的另一个重要领域,包括概率分布,随机变量,样本统计量,假设检验等。

在建立数学模型和分析问题时,需要考虑问题的不确定性和随机性,因此概率论和统计学的知识和方法非常重要。

4.优化方法优化方法是数学建模中用于求解最优化问题的重要工具,包括线性规划、非线性规划、整数规划等。

在建模和求解问题时,常常需要考虑优化问题,选择合适的优化方法进行求解。

5.离散数学与图论离散数学和图论是数学建模中用于处理离散结构和关系的重要工具,包括图的表示和遍历,图的匹配和覆盖,图的着色和路径等。

在建模和求解问题时,常常需要用到离散数学和图论的知识和方法。

数学建模方法详解

数学建模方法详解

数学建模方法详解数学建模是指利用数学方法来研究和分析实际问题,并通过构建数学模型来描述和解决这些问题的过程。

数学建模具有很高的理论性和广泛的应用性,可以应用于科学、工程、经济等众多领域。

下面详细介绍几种常用的数学建模方法。

一、优化建模方法优化建模方法是指在给定的约束条件下,寻求其中一种目标函数的最优解。

该方法常用于生产、运输、资源分配等问题的优化调度。

优化建模的一般步骤包括确定决策变量、建立目标函数和约束条件、制定求解算法以及分析和验证最优解。

二、动力系统建模方法动力系统建模方法是指将实际问题转化为一组微分方程或差分方程,研究系统在时间上的演化规律。

该方法可以用于描述和预测物理、生物、经济等多个领域的系统行为。

动力系统建模的关键在于建立正确的微分方程或差分方程,并选择合适的求解方法。

三、决策分析建模方法决策分析建模方法是指将决策问题转化为数学模型,并采用数学方法进行决策分析和评估。

该方法常用于风险管理、投资决策、供应链管理等领域。

决策分析建模的关键在于准确描述决策者的目标和偏好,并选择合适的决策规则进行决策分析。

四、统计建模方法统计建模方法是指利用统计学理论和方法来描述和分析实际问题。

该方法多用于数据分析、预测和模式识别等领域。

统计建模的过程包括收集数据、建立概率模型、估计模型参数以及进行模型检验和应用。

五、图论建模方法图论建模方法是指利用图论的理论和方法来描述和分析网络结构和关联关系。

该方法常用于社交网络分析、路径规划、电力网络优化等领域。

图论建模的关键在于构建网络模型,并选择适当的图算法进行分析和优化。

六、随机模型建模方法随机模型建模方法是指利用随机过程和概率论的理论和方法来描述和分析随机现象。

该方法常用于金融风险管理、信号处理、系统可靠性评估等领域。

随机模型建模的关键在于建立正确的随机过程模型,并进行概率分布和随机变量的分析。

七、模拟建模方法模拟建模方法是指利用计算机仿真技术来模拟和分析实际问题。

数学建模方法详解

数学建模方法详解

数学建模方法详解数学建模是指利用数学的方法和技巧,对实际问题进行描述、分析和求解的过程。

数学建模方法主要包括问题分析、建立数学模型、模型求解和模型验证四个步骤。

本文将对这四个步骤逐一进行详细介绍。

首先是问题分析阶段。

在这个阶段,我们需要对实际问题进行全面的、深入的思考和分析。

要了解问题的背景和目标,找出问题中的关键因素和变量,并对相关数据进行收集。

通过仔细观察和思考,我们可以发现问题的一些规律和特点,进而确定下一步建模的方向和方法。

接下来是建立数学模型的阶段。

在这个阶段,我们需要构建一个数学模型,用来描述实际问题的本质。

数学模型是一个数学对象,由数学符号和方程组成,可以用来表达实际问题中的各种关系和约束条件。

根据实际问题的特点和要求,可以选择不同的数学模型,如线性模型、非线性模型、概率模型等。

在建立数学模型时,要尽量简化问题,缩小模型的规模和复杂度,以便于后续的求解和分析。

第三个步骤是模型求解阶段。

在这个阶段,我们需要根据建立的数学模型,使用数学方法对模型进行求解,得出问题的答案。

求解过程中,可能涉及到数学分析、数值计算、优化算法等各种技巧和方法。

求解的结果不仅要符合实际问题的要求,还要具有一定的可解释性和合理性。

当然,在求解过程中也可能遇到一些困难和挑战,此时需要灵活运用不同的数学方法,找到合适的解决办法。

最后一个步骤是模型验证阶段。

在这个阶段,我们需要对建立的数学模型进行验证和评估。

模型验证是指通过比较模型的预测结果和实际观测数据,来评估模型的准确性和可靠性。

模型评估的指标可以有很多,如拟合度、误差分析、灵敏度分析等。

通过模型验证,我们可以发现模型的不足之处,进一步改进模型,提高模型的质量和可靠性。

综上所述,数学建模是一个系统的、复杂的过程,需要运用到多种数学方法和技巧。

通过问题分析、建立数学模型、模型求解和模型验证四个步骤,我们可以将实际问题转化为数学问题,并最终求解出问题的答案。

数学建模的过程不仅可以培养我们的逻辑思维和创新能力,还可以帮助我们更好地理解和解决实际问题,为科学研究和实践应用提供有力的工具和方法。

数学建模的初步认识

数学建模的初步认识

数学建模的初步认识数学建模是一种通过数学方法解决实际问题的过程,它是现实世界和数学之间的桥梁,可以帮助我们更好地理解和分析现实世界中的复杂问题。

数学建模涉及到许多数学工具和技巧,包括微积分、线性代数、概率统计等,同时也需要具备一定的实际问题分析能力和创造性思维。

在本文中,我们将对数学建模进行初步的认识,并探讨其在现实中的应用和意义。

一、数学建模的基本概念数学建模是一种将现实问题抽象化、数学化、定量化的过程。

通常情况下,数学建模可以分为三个基本步骤:建立模型、求解模型、验证模型。

建立模型是指将实际问题抽象成数学形式,通常包括确定问题的变量、建立数学关系式等;求解模型是指利用数学方法和技巧来解决建立的数学模型,通常包括求解方程、优化问题等;验证模型是指将模型的结果与实际数据进行比较,从而验证模型的有效性和可靠性。

通过这些步骤,我们可以利用数学方法来更好地分析和解决实际问题,提高问题的理解和解决能力。

二、数学建模的应用领域数学建模在现实生活中有着广泛的应用领域,涉及到经济、生态、气候、环境、医学等各个方面。

在经济领域,数学建模可以帮助企业进行市场预测、资源配置、成本优化等方面的决策;在生态领域,数学建模可以帮助研究人员预测生物种群的发展趋势、生态系统的稳定性等问题;在医学领域,数学建模可以帮助研究人员分析疾病传播规律、药物疗效等方面的问题。

通过数学建模,我们可以更好地理解和分析这些复杂问题,并为问题的解决提供科学的依据。

三、数学建模的意义和挑战数学建模在现实世界中有着重要的意义,它可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂问题,为决策提供科学依据,促进科学技术的发展。

数学建模也面临着许多挑战,比如模型的建立是否合理、数据的准确性等问题,这些都需要我们具备相关的数学知识和实际问题分析能力来克服。

数学建模知识点总结

数学建模知识点总结

数学建模知识点总结本文对数学建模的知识点进行总结,旨在帮助读者快速了解数学建模的核心概念和方法。

一、数学建模的基础知识1. 数学建模的定义:数学建模是通过数学方法解决实际问题的过程,包括问题的分析、建立数学模型、求解模型、结果的分析和验证等步骤。

2. 常用的数学模型:常见的数学模型包括线性模型、非线性模型、离散模型、连续模型等,不同类型的模型适用于不同的问题。

3. 数学建模的步骤:数学建模一般包括问题的形式化、模型的建立、模型的求解、模型的验证和结果的分析等步骤,每个步骤都需要仔细思考和合理选择方法。

二、数学建模的常用方法1. 数理统计方法:数理统计是数学建模中常用的方法之一,通过对问题数据的统计分析来获得问题的特征和规律,从而建立数学模型。

2. 最优化方法:最优化是数学建模中求解优化问题的常用方法,通过选择合适的优化目标函数和约束条件,求解出问题的最优解。

3. 微分方程方法:微分方程是数学建模中描述变化和关系的常用工具,通过建立微分方程模型,可以有效地描述问题的动态变化情况。

4. 图论方法:图论是数学建模中研究图结构和图算法的重要分支,通过构建问题的图模型,可以利用图论的方法解决相关问题。

5. 随机过程方法:随机过程是数学建模中研究随机事件发生的规律和模式的数学工具,通过建立随机过程模型,可以对问题进行概率分析和预测。

三、数学建模的案例应用1. 交通流量预测:通过建立交通流量模型,预测不同时间段和不同路段的交通流量,以便制定合理的交通管理策略。

2. 股票价格预测:通过建立股票价格模型,预测未来股票价格的变动趋势,为投资者提供参考和决策依据。

3. 环境污染控制:通过建立环境污染模型,分析污染源和传播规律,提出合理的环境保护措施和污染治理方案。

4. 生产优化调度:通过建立生产优化模型,分析生产过程中的瓶颈和制约因素,优化生产调度方案,提高生产效率。

5. 疾病传播模拟:通过建立疾病传播模型,分析疾病传播的潜在风险和影响因素,制定合理的防控措施。

数学建模的基础知识与技巧

数学建模的基础知识与技巧

数学建模的基础知识与技巧一、引言数学建模是一门涵盖数学、计算机科学和工程学等多领域知识的学科,它以解决实际问题为目标,通过建立数学模型来描述和分析现象,提出相应的解决方案。

本教案旨在介绍数学建模的基础知识与技巧,帮助学生掌握数学建模的思维方法和实践能力。

二、数学建模概述1. 什么是数学建模数学建模是将实际问题抽象为数学模型,通过建模、求解和验证等过程,得出对问题的定量分析、预测和决策的方法。

数学建模需要运用数学知识、计算机技术和实际背景知识。

2. 数学建模的重要性数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域起着重要作用。

它能够帮助人们理解和预测现象、解决实际问题、优化决策,并推动科学技术的发展。

三、数学建模的基本步骤1. 问题分析与建模通过对实际问题的分析,确定模型建立的目标和问题的边界条件,选择合适的数学方法和模型类型进行建模。

同时需要考虑问题的实际背景和可行性。

2. 模型求解根据建立的数学模型,运用数学工具和计算机技术进行求解。

求解过程可以采用数值方法、符号方法或近似方法等。

3. 模型验证与分析对求解结果进行验证和分析,评估模型的合理性和适用性。

可以通过与实际数据的对比、敏感性分析和误差估计等方法进行模型的验证。

4. 结论与应用根据求解结果,得出对问题的定量分析和预测,并提出相应的解决方案。

同时将模型应用于实际问题,并对其效果进行评估。

四、数学建模的数学基础知识1. 函数与方程函数是数学建模中最基本的数学工具之一,它能够将问题的输入和输出联系起来。

方程是数学建模中常用的数学描述工具,通过方程可以描述问题的关系和约束条件。

2. 概率与统计概率论和数理统计是数学建模中常用的数学方法,能够帮助我们对问题的不确定性进行建模和分析,提供定量分析的方法和工具。

3. 最优化方法最优化方法是求解优化问题的数学工具,通过对问题的约束条件和目标函数进行分析,找出问题的最优解。

最优化方法在数学建模中具有广泛的应用。

高中数学数学建模入门

高中数学数学建模入门

高中数学数学建模入门数学建模是一门将数学方法应用于实际问题求解的学科,其在科学研究、工程技术和社会经济等领域具有重要的应用价值。

作为高中学生,我们应该初步了解数学建模的基本知识和方法,以便于今后更深入地学习和应用。

本文将介绍高中数学数学建模的入门内容,包括问题分析、模型建立和结果分析等。

1. 问题分析数学建模的第一步是对问题进行充分的分析。

我们需要明确问题的背景和要求,以及问题中涉及到的各种因素和变量。

通过细致入微的观察和思考,我们可以找到问题的关键点,从而确定建模的方向和目标。

例如,假设我们要解决一个关于交通流量的问题,我们需要了解交通网络的结构、车辆的数量和速度、路况的变化等等。

通过对这些因素进行分析,我们可以将问题具体化并明确解决的目标。

2. 模型建立模型是数学建模的核心部分,它能够将实际问题抽象为数学形式,从而可以用数学方法进行分析和求解。

在建立模型时,我们需要根据问题的特点选择适合的模型类型,并确定模型的变量和参数。

常见的数学建模模型包括线性模型、非线性模型、概率模型等等。

线性模型适用于变量之间呈现线性关系的问题,非线性模型适用于变量之间呈现非线性关系的问题,而概率模型适用于研究随机事件和概率分布的问题。

3. 模型求解模型建立后,我们需要利用数学方法对模型进行求解。

具体的求解方法取决于模型的类型和复杂程度。

对于简单的模型,我们可以利用代数运算和几何分析来求解;对于复杂的模型,我们可能需要借助计算机编程和数值方法进行求解。

在模型求解过程中,我们需要注意选择合适的方法和技巧,以保证结果的准确性和可靠性。

同时,我们还需要对求解结果进行分析,以便于进一步理解问题和优化模型。

4. 结果分析模型求解完成后,我们需要对结果进行分析和解释。

我们可以通过数据的描述、图表的绘制和统计指标的计算等方式来对结果进行可视化和直观的呈现,以便于更好地理解和表达结果。

同时,我们还需要对结果进行评价和验证。

我们可以比较模型的预测结果和实际观测数据,以检验模型的准确性和适用性。

数学建模基础知识

数学建模基础知识

数学建模基础知识一、数学基础数学建模是使用数学语言描述实际问题并建立模型的过程。

因此,掌握一定的数学基础知识是进行数学建模的关键。

这包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等学科的基础知识。

1. 高数学是数学建模的基础,主要包括极限、微积分、级数、微分方程等知识。

这些知识在模型构建和数值计算中有着广泛的应用。

2. 线性代数是研究线性方程组的科学,它提供了解决多变量问题的基本工具。

在模型构建和数据处理中,线性代数可以帮助我们理解和操作空间向量、矩阵等重要概念。

3. 概率论与数理统计是研究随机现象的数学科学。

在数据处理和问题解决中,概率论与数理统计的知识可以帮助我们理解和分析不确定性,从而更好地解决问题。

二、模型构建模型构建是数学建模的核心,它包括以下步骤:1. 问题分析:对实际问题进行深入分析,明确问题的主要矛盾和次要矛盾,找到问题的核心。

2. 模型假设:根据问题分析的结果,提出合理的假设,为模型构建提供基础。

3. 模型建立:根据假设,使用数学语言描述实际问题,建立数学模型。

4. 模型验证:将建立的模型用于实际问题,进行数据分析和预测,验证模型的准确性和可靠性。

三、数值计算数值计算是数学建模中不可或缺的一部分,它包括以下步骤:1. 算法设计:根据问题的特点,设计合适的算法,以实现模型的数值计算。

2. 编程实现:使用适当的编程语言实现算法,进行数值计算。

常用的编程语言包括Python、C++、Java等。

3. 结果分析:对计算结果进行分析和解释,为问题解决提供依据。

四、数据处理数据处理是数学建模中非常重要的一环,它包括以下步骤:1. 数据收集:根据实际问题的需要,收集相关的数据。

这可能包括历史数据、调查数据、实验数据等。

2. 数据清洗:对收集到的数据进行清洗和处理,去除无效和错误的数据,确保数据的准确性和完整性。

3. 数据转换:将清洗后的数据进行转换,使其更符合建模需要。

这可能包括数据的缩放、标准化、归一化等操作。

数学建模入门篇

数学建模入门篇

数学建模入门篇一、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:(张浩驰)对于数学建模的思想上有各种解释,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()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”。

数学建模知识点总结

数学建模知识点总结

数学建模知识点总结一、数学建模概述1.1 数学建模的概念数学建模是利用数学方法和技术解决实际问题的过程,是将实际问题抽象成数学模型,再通过数学分析和计算来解决问题的一种方法。

数学建模可以应用于工程、科学、经济、环境等各个领域,对于解决复杂的实际问题具有重要的作用。

1.2 数学建模的基本步骤数学建模的基本步骤包括问题分析、建立数学模型、求解模型、模型验证和应用。

在处理实际问题时,首先要对问题进行充分的分析,然后建立相应的数学模型,再通过数学方法来求解模型,最后对模型进行验证和应用。

1.3 数学建模的应用范围数学建模的应用范围非常广泛,可以涉及到自然科学、社会科学、工程技术等各个领域。

例如,在工程领域可以用数学建模来设计飞机、汽车、桥梁等结构的强度和稳定性;在环境科学领域可以用数学建模来研究气候变化、环境污染等问题;在生物医学领域可以用数学建模来研究人体的生理过程。

1.4 数学建模的意义数学建模可以帮助人们更好地理解实际问题,设计出更优秀的工程产品,提高生产效率,优化资源配置,解决环境污染等问题,对于推动科技进步和社会发展具有重要的意义。

二、数学建模的数学基础2.1 微积分微积分是数学建模的基础。

微积分是研究变化的数学分支,包括导数、积分、微分方程等概念。

在数学建模中,微积分可以用来描述变化率、优化函数、求解微分方程等问题。

2.2 线性代数线性代数是数学建模的另一个基础。

线性代数是研究向量、矩阵、线性方程组等概念的数学分支,可以用来描述多维空间的几何关系、解决大规模线性方程组等问题。

2.3 概率论与统计学概率论与统计学是数学建模的重要工具。

概率论研究随机事件的概率分布、随机过程等概念,统计学研究数据的收集、处理、分析等方法。

在数学建模中,概率论和统计学可以用来描述随机现象、分析数据、评估模型等问题。

3.1 最优化方法最优化方法是数学建模常用的方法之一。

最优化方法是研究如何找到使目标函数取得最大(小)值的变量取值。

关于数学建模(入门必备!全面!)

关于数学建模(入门必备!全面!)

近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。

要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等等。

为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。

使用数学语言描述的事物就称为数学模型。

有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。

过程模型准备了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。

用数学语言来描述问题。

模型假设根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。

模型建模在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,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。

模型应用应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

大学生数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛章程(2008年)第一条总则全国大学生数学建模竞赛(以下简称竞赛)是教育部高等教育司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动,目的在于激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,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,推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。

第二条竞赛内容竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题,不要求参赛者预先掌握深入的专门知识,只需要学过高等学校的数学课程。

题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。

数学模型(入门级讲解)

数学模型(入门级讲解)

CUMCM 的历年赛题浏览:
2006年:(A)出版社的资源配置 (B)艾滋病疗法的评价及疗效的预测 2007年:(A)中国人口增长预测 (B)乘公交,看奥运 2008年:(A) 数码相机定位 (B)高等教育学费标准探讨 2009年:(A)制动器试验台的控制方法分析 (B)眼科病床的合理安排 2010年:(A)储油罐的变位识别与罐容表标定 (B) 2010年上海世博会影响力的定量评估 2011年:(A)城市表层土壤重金属污染分析 (B)交巡警服务平台的设置与调度
CUMCM 的历年赛题浏览:
2000年:(A)DNA序列的分类问题(北工大:孟大志) (B)钢管的订购和运输问题(武大:费甫生) (C)飞越北极问题(复旦大学:谭永基) (D)空洞探测问题(东北电力学院:关信) 2001年:(A)三维血管的重建问题(浙大:汪国昭) (B)公交车的优化调度问题(清华:谭泽光) (C)基金使用计划问题(东南大学:陈恩水) 2002年:(A)汽车车灯的优化设计问题(复旦:谭永基等) (B)彩票中的数学问题(信息工程大学:韩中庚) (D) 球队的赛程安排问题(清华:姜启源)
你碰到过的数学模型——“航行问题”
甲乙两地相距750公里,船从甲到乙顺水航行需30小时, 从乙到甲逆水航行需50小时,问船的速度是多少? 用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程:
( x y ) 30 750 ( x y ) 50 750
求解
x =20 y =5
答:船速每小时20千米.
数学建模初体验
一艘船从港口O出发向南偏东75度方向航行了100千米 到港口A,又向北偏东航行了160千米到达B,遇到意外 情况需要从港口O派直升飞机搜救。直升飞机应向北偏 东多少度的方向飞行,飞行多少千米才能到达点B?

建立数学模型的基础知识及实践应用解析

建立数学模型的基础知识及实践应用解析

建立数学模型的基础知识及实践应用解析数学模型是一种用数学语言描述实际问题的工具,它可以帮助我们理解和解决复杂的现实世界中的各种问题。

建立数学模型需要一定的基础知识和实践应用,下面将对这些内容进行解析。

一、数学模型的基础知识1.1 数学模型的定义和分类数学模型是对实际问题进行抽象和描述的数学工具。

它可以通过数学符号和方程来表示问题的关键要素和关系,从而帮助我们分析和解决问题。

根据模型的形式和性质,数学模型可以分为确定性模型和随机模型两种。

确定性模型是指模型中的各个变量和参数都是确定的,没有任何随机性。

例如,线性规划模型和微分方程模型就属于确定性模型。

而随机模型则是指模型中的某些变量和参数具有一定的随机性,例如,随机游走模型和蒙特卡洛模拟模型。

1.2 数学建模的基本步骤建立数学模型通常需要经过以下几个基本步骤:(1)问题的描述和分析:首先需要明确问题的背景和目标,了解问题的关键要素和约束条件。

(2)模型的建立:根据问题的特点和要求,选择适当的数学方法和模型形式,建立数学模型。

(3)模型的求解:对建立的数学模型进行求解,得到问题的解析解或数值解。

(4)模型的验证和评估:对求解结果进行验证和评估,判断模型的准确性和可靠性。

(5)模型的优化和改进:根据验证和评估结果,对模型进行优化和改进,提高模型的精确度和适用性。

二、数学模型的实践应用数学模型在各个领域都有广泛的应用,下面以几个具体的实例来说明。

2.1 金融领域的数学模型应用金融领域是数学模型应用的重要领域之一。

例如,期权定价模型是金融衍生品定价的基础,它利用随机微分方程建立了期权价格与股票价格之间的关系。

另外,投资组合优化模型可以帮助投资者选择最优的投资组合,以达到风险最小和收益最大的目标。

2.2 环境科学领域的数学模型应用环境科学领域也是数学模型应用广泛的领域之一。

例如,气象预报模型可以通过对大气运动和能量传递进行建模,预测未来的天气情况。

另外,水资源管理模型可以帮助决策者合理利用和保护水资源,实现可持续发展。

数学建模解析

数学建模解析

数学建模解析数学建模是指将现实中的问题转化为数学模型,并使用数学工具和方法对这些模型进行描述、求解和分析的过程。

它是数学、科学和工程领域的重要研究方法之一,已经在各个领域得到广泛应用。

本文将对数学建模方法进行解析,以帮助读者更好地理解和应用这一方法。

一、数学建模的基本思想数学建模的基本思想是通过建立合适的数学模型来描述问题,并基于此模型进行分析和求解。

数学模型是问题的抽象和理想化表示,它可以是一个方程、一个函数、一个图形或者一个统计模型等。

建立数学模型需要考虑问题的实际情况、目标和约束条件,以及相关的数学理论和方法。

数学模型不仅能够帮助我们深入理解问题的本质,还可以用于预测、优化和决策等方面。

二、数学建模的步骤数学建模的过程可以分为以下几个步骤:1. 问题理解与分析:首先需要全面理解和分析问题,包括确定问题的背景、目标和限制条件,找出关键因素和变量,并确定建模的范围和要求。

2. 建立数学模型:根据问题的特点和要求,选择合适的数学模型来描述问题。

常用的数学模型包括数学方程、统计模型、优化模型等。

3. 模型求解与分析:利用数学工具和方法对模型进行求解和分析。

根据问题的具体情况,可以采用解析方法、数值计算方法或者计算机仿真等技术。

4. 模型验证与评估:验证模型的有效性和准确性,评估模型的适用性和可靠性。

可以通过与实际数据对比、敏感性分析、误差分析等方法进行验证和评估。

5. 结果解释与应用:对模型求解结果进行解释和应用。

将模型的分析结果与实际问题相结合,提出合理的建议和决策。

三、数学建模的应用领域数学建模在各个领域都有广泛的应用,例如:1. 自然科学领域:物理学、化学、生物学等学科中常用数学建模方法来描述和解释自然现象,如运动学模型、化学反应动力学模型、生物群体模型等。

2. 工程技术领域:工程和技术领域中需要用数学模型来设计和优化系统和设备,如电力系统、交通网络、通信系统等。

3. 经济管理领域:在经济和管理领域中,数学建模被广泛应用于预测、决策和优化问题,如经济增长模型、风险管理模型、供应链优化模型等。

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一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。

不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。

”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。

一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:二、建立数学模型的步骤1. 模型准备要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。

2. 模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。

如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。

3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。

这时,你们便会进入一个广阔的应用数学天地。

不过应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。

4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。

一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。

5. 模型分析对模型解答进行数学上的分析。

“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。

还要记住,不论哪种情况都需要进行误差分析。

三、数学建模竞赛题的来源传统的数学竞赛一般偏重理论知识,它要考查的内容单一,数据简单明确,不允许用辅助工具完成。

对此而言,数学建模竞赛题是一个“课题”,大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中,它是一个综合性的问题,数据庞大,需要用计算机来完成。

其答案往往不是唯一的(数学模型是实际的模拟,是实际问题的近似表达,它的完成是在某种合理的假设下,因此其只能是较优的,不唯一的),呈报的成果是一编“论文”。

由此可见“数学建模竞赛”偏重于应用,它是以数学知识为引导、计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。

四、常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分:1. 实际问题背景涉及面宽——有社会,经济,管理,生活,环境,自然现象,工程技术,现代科学中出现的新问题等。

一般都有一个比较确切的现实问题。

2.若干假设条件有如下几种情况:1)只有过程、规则等定性假设,无具体定量数据;2)给出若干实测或统计数据;3)给出若干参数或图形;4)蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件,或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。

3.要求回答的问题往往有几个问题,而且一般不是唯一答案。

一般包含以下两部分:1)比较确定性的答案(基本答案);2)更细致或更高层次的讨论结果(往往是讨论最优方案的提法和结果)。

五、提交一篇论文,基本内容和格式是什么?提交一篇论文,基本内容和格式大致分三大部分:1. 标题、摘要部分题目——写出较确切的题目(可以与竞赛题目不一致,最好有新意,切忌千篇一律)。

摘要——200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。

2. 中心部分1)问题提出,问题分析。

2)模型建立:①补充假设条件,明确概念,引进参数;②模型形式(可有多个形式的模型);③模型求解;3)计算方法设计和计算机实现。

4)结果分析与检验。

5)讨论——模型的优缺点,改进方向,推广新思想。

6)参考文献——注意格式。

3. 附录部分计算程序,框图。

各种求解演算过程,计算中间结果。

各种图形、表格。

六、参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识?没有必要很系统的学很多数学知识,这是时间和精力不允许的。

很多优秀的论文,其高明之处并不是用了多少数学知识,而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。

有时候,在论文中可能碰见一些没有学过的知识,怎么办?现学现用,在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的,你当然有必要去翻一翻。

具体说来,大概有以下这三个方面:第一方面:数学知识的应用能力归结起来大体上有以下几类:1)概率与数理统计2)统筹与线性规划3)微分方程;还有与计算机知识交叉的知识:计算机模拟。

上述的内容有些同学完全没有学过,也有些同学只学过一点概率与数理统计,微分方程的知识怎么办呢?一个词“自学”,我曾听到过数模评卷的负责教师说过“能用最简单浅显的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。

第二方面:计算机的运用能力一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”,掌握电子表格“Excel”的使用;“Mathematica、Matlab、SPSS、AutoCAD”等软件的使用,最好还具备语言能力。

这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。

第三方面:论文的写作能力前面已经说过考卷的全文是论文式的,文章的书写有比较严格的格式。

要清楚地表达自己的想法并不容易,有时一个问题还没说清楚就又开始说另一个问题。

评委们有一个共识,一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话,特别是论文的开篇“摘要”部分,这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。

七、小组中应该如何分工?传统的标准答案是——数学,编程,写作。

其实分工不用那么明确,但有个前提是团队成员关系要融洽。

不然的话,很容易产生矛盾和分歧。

对于一个团队而言,合作精神是第一位的,要相互包容和信任。

如果分工太明确了,会让人产生依赖思想和消极意识。

理想的分工是这样的:数学建模竞赛小组中的每一个人,都能胜任其它人的工作,就算小组只剩下她(他)一个人,也照样能够搞定数学建模竞赛。

在竞赛中的分工,只是为了提高工作的效率,做出更好的结果。

具体的建议如下:一定要有一个人脑子比较灵活,善于思考问题,这个人勉强归于数学方面吧;另一个人需要具有较强的计算机能力,能够实现一些算法;最后一个人论文写的比较好,如果写不好,多看一看历届的优秀论文。

一、写好建模论文的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,建模论文是唯一依据。

2. 论文是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。

3. 建模论文比较类似科技论文,所以加强科技论文的阅读和写作的训练。

二、建模论文的基本内容,需要重视的问题1.评阅原则假设的合理性,建模论文的创新性和实用性,结果的合理性,表述的清晰程度。

2.论文的结构1)摘要。

2)问题的叙述,问题的分析,背景的分析等。

3)模型的假设,符号说明(表)。

4)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。

5)模型的求解计算方法确定;算法设计,算法思想依据,所采用的软件,步骤及实现,计算框图;引用或建立必要的数学命题和定理。

6)结果表示(数形结合:文字描述、数据和图表),分析与检验,误差分析,模型检验。

7)模型评价:优缺点(详述优点,略述缺点,忌讳放大缺点),改进与推广。

8)参考文献。

9)附录、计算框图、详细图表。

3. 要重视的问题1)摘要。

包括:a. 使用的哪种数学模型;b. 问题的解决思路,并给出你得到的结果;c. 建模特点(模型优点,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……);e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。

▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮,符合竞赛要求的格式。

(务必要认真校对)2)问题重述。

3)模型假设。

根据组委会制定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。

a. 根据题目中条件作出假设b. 根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺;假设要切合题意。

4)模型的建立。

a. 基本模型:ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等;ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明;b. 简化模型:ⅰ)要明确说明简化思想,依据等;ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出;c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。

数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。

ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法;ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法;ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。

d.鼓励创新,但要切实,不要离题,搞标新立异。

数模创新可出现在:▲模型本身,采用更好的方法、策略等;▲ 模型求解中,用简便的数学方法得到较好的结果;▲模型检验中,说明你所使用的方法更具实用性;▲ 推广部分。

e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题:ⅰ)分析:中肯、确切;ⅱ)术语:专业、内行;ⅲ)原理、依据:正确、明确;ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出;ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。

5)模型求解。

a. 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。

b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。

c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。

d. 设法算出合理的数值结果。

6)结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。

a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的;b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验;结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因,对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。

c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出;d. 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;e. 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析。

▲ 数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式。

▲ 求解方案,用图示更好。

7)必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。

最后结论要明确。

8)模型评价9)参考文献10)附录详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。

主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。

检查论文的主要三点,把三关:a. 模型的正确性、合理性、创新性b. 结果的正确性、合理性c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩三、关于写论文前的思考和工作规划论文需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题;问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示;每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据;每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。

四、论文要求的原理1. 准确――科学性;2. 条理――逻辑性;3. 简洁――数学美;4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要;5.实用――建模、实际问题要求。

五、建模理念1. 应用意识要解决实际问题,结果、结论要符合实际;模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。

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