(完整word版)数学建模的主要步骤
简述数学建模的一般步骤
简述数学建模的一般步骤数学建模是将现实世界的问题表述为数学模型的过程。
通过数学建模，我们可以对问题进行分析和解决。
数学建模的一般步骤包括：1. 问题的描述：在建模之前，需要将问题清楚地表述出来，包括问题的背景、目标、约束条件等。
2. 确定模型的类型：数学建模涉及到许多不同的模型类型，如线性规划、非线性规划、动态规划等。
在确定模型类型之前，需要考虑问题的性质，包括是否存在约束条件、是否有限制条件、是否有时间因素等。
3. 建立数学模型：在确定了模型类型之后，就可以开始建立数学模型了。
这一步包括确定模型的变量、目标函数、约束条件等。
4. 求解模型：在建立完数学模型之后，就可以开始求解模型了。
这一步包括使用数学方法或计算机软件求解模型。
5. 结果的分析与验证：在求解出模型的最优解之后，还需要对结果进行分析，包括对结果的可解释性和可靠性进行评估。
这一步包括对结果的敏感性分析，以及对模型的假设进行验证。
6. 应用结果：最后，在确保结果可靠后，就可以将结果应用到实际问题中。
这一步可能包括根据结果制定决策、规划资源分配等。
数学建模是一个系统的过程，需要综合运用数学、统计、计算机科学等多种方面的知识。
它的目的在于通过数学模型的分析和求解，为解决实际问题提供有效的决策依据。
在进行数学建模时，需要注意的是，模型只是对现实世界的简化和抽象，并不能完全反映现实情况。
因此，在建模过程中，需要谨慎选择模型的假设条件，并对模型的结果进行适当的验证和分析。
总的来说，数学建模是一种有效的工具，能够帮助我们对现实世界的问题进行系统的分析和解决。
它的应用遍及各个领域，包括经济学、工程学、管理学等，为解决复杂问题提供了强有力的理论支持。
在实际进行数学建模时，还可以使用许多工具和方法，以提高建模的效率和准确性。
这些工具和方法包括：* 数学软件：通过使用数学软件，可以快速求解复杂的数学模型，并可视化结果。
常用的数学软件包括MATLAB、Maple、Mathematica等。
数学建模的基本流程
数学建模的基本流程数学建模是一种通过数学方法来解决现实问题的过程。
它可以应用于各种领域，如物理、经济、生物、环境等。
数学建模的基本流程包括问题描述、建立模型、模型求解以及结果分析与验证。
下面将详细介绍数学建模的基本流程。
首先是问题描述阶段。
在这个阶段，我们需要清楚地了解问题要解决的实际背景和目标，明确问题的详细描述以及需要考虑的限制条件。
这个阶段的目标是对问题进行全面的分析和理解，确保我们对问题的认识是正确的和完整的。
接下来是建立模型阶段。
在这个阶段，我们需要将实际问题转化为数学问题。
具体来说，就是通过数学符号和方程式来表达出问题的关键因素和各种关系。
模型的建立需要结合问题的具体情况和所采取的数学方法，选择适当的数学模型。
通常，数学建模所采用的模型可以分为确定性模型和随机模型两大类。
确定性模型是以确定性的方式描述实际问题的模型，其中的变量和参数都是确定的。
常见的确定性模型包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型等。
而随机模型是以概率的方式描述实际问题的模型，其中的变量和参数都是随机的。
常见的随机模型包括马尔可夫链模型、蒙特卡洛模型等。
在这个阶段，我们需要根据实际问题的特点和需求来选择合适的数学模型。
然后是模型求解阶段。
一旦模型建立完毕，我们就需要通过数值计算、优化算法等方法来求解模型。
这个阶段需要使用计算机程序来实现模型求解。
在进行模型求解时，我们还需要对模型的数学方法进行抽象和简化，以便更好地进行计算和求解。
最后是结果分析与验证阶段。
在这个阶段，我们需要对模型的求解结果进行分析和验证。
具体来说，就是对模型的输出进行解释，并与实际问题进行比对。
如果模型的结果与实际问题吻合，那么我们就可以认为模型是有效的。
否则，我们需要对模型进行修正和改进。
这个阶段还可以对模型的灵敏度进行分析，以了解模型对输入数据和参数的变化的响应程度。
总之，数学建模的基本流程包括问题描述、建立模型、模型求解以及结果分析与验证。
零基础学会数学建模
数学建模知识——之新手上路一、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、图像、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：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赋予更为重要的意义。
二、建立数学模型的方法和步骤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，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。
数学建模基础教程
数学建模新手“必读教程”第一部分基本知识：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：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赋予更为重要的意义。
二、建立数学模型的方法和步骤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，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。
不过我们应当牢记，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。
(完整word版)数学建模实训报告
目录实训项目一线性规划问题及lingo软件求解 (1)实训项目二lingo中集合的应用…………………………………………。
7实训项目三lingo中派生集合的应用 (9)实训项目四微分方程的数值解法一 (13)实训项目五微分方程的数值解法二……………………………………。
.15实训项目六数据点的插值与拟合 (17)综合实训作品 (18)每次实训课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。
实验时必须遵守实验规则.用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动,更不能无故损坏仪器设备。
这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果.请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新.它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！项目一：线性规划问题及lingo软件求解一、实训课程名称数学建模实训二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识，熟悉应用LINGO解决线性规划问题的一般方法四：实验内容和原理内容一：某医院负责人每日至少需要下列数量的护士班次时间最少护士数1 6:00—10:00 602 10：00—14:00 703 14：00—18:00 604 18：00—22:00 505 22:00—02:00 206 02：00—06:00 30每班的护士在值班的开始时向病房报道,连续工作8个小时,医院领导为满足每班所需要的护士数,最少需要多少护士。
内容二：内容三五：主要仪器及耗材计算机与Windows2000/XP系统;LINGO软件六：操作办法与实训步骤内容一：考虑班次的时间安排，是从6时开始第一班，而第一班最少需要护士数为60，故x1>=60 ，又每班护士连续工作八个小时，以此类推，可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时，据此可以建立如下线性规划模型：程序编程过程：min=x1+x2+x3+x4+x5+x6；x1〉=60;x1+x2〉=70；x2+x3>=60；x3+x4〉=50；x4+x5〉=20;x5+x6〉=30；编程结果：Global optimal solution found.Objective value：150.0000 Infeasibilities: 0。
数学建模基础(入门必备)
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：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。
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赋予更为重要的意义。
二、建立数学模型的方法和步骤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，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。
不过我们应当牢记，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。
数学建模简介word文档-华南师范大学数学科学学院
1.1 关于数学建模一、数学、数学模型、数学建模的定义二、数学建模过程流程图三、数学建模的特点和分类四、数学建模的应用和现代科学五、历年全国和美国大学生数学建模竞赛六、如何学好数学建模七、数学建模的例子：火炮的射击、椅子能在不平的地上放稳吗、人中预报问题一、数学、数学模型、数学建模的定义数学――是一门研究数量关系和空间变化关系的学科数学模型――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。
数学建模――构造数学模型的过程，利用数学方法解决实际问题的一种实践。
即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解，得到定量的结果，以供人们作分析、预报、决策和控制。
例1：火炮的射击―――数学建模的大致全过程模型一：假设不考虑空气的阻力、重力影响――抛物运动模型二：假设不考虑重力影响，并且空气的阻力与速度成正比。
模型三：假设不考虑重力影响，并且空气的阻力与速度的平方成正比。
――适用于火炮的射击模型四：考虑重力影响，并且空气的阻力与速度的平方成正比。
―――适用于卫星的发射。
二、数学建模过程流程图众多的因素（主要和次要）－－合理的假设――建立数学模型――用数学方法(或数学软件)求解模型――检验（得解与实际问题作比较）――修改完善模型。
上述数学建模过程可用流程图表述如下：三、数学建模的特点和分类数学建模是一个实践性很强的学科，它具有以下特点：1．应用领域广，如物理学、力学、工程学、生物学、医学、经济学、军事学、体育运动学等．而不少完全不同的实际问题，在一定的简化层次下，它们的模型是相同或相似的．这就要求我们培养广泛的兴趣，拓宽知识面，从而发展联想能力，通过对各种问题的分析、研究、比较，逐步达到触类旁通的境界．2．需要各种数学知识，应用已学到的数学方法和思想进行综合应用和分析，进行合理的抽象及简化的能力如微分方程、运筹学、概率统计、图论、层次分析、变分法等，去描述和解决实际问题．3．需要各种技术手段的配合，如查阅各种文献资料、使用计算机和各种数学软件包等．4．与求解数学题目的差别．求解数学题目往往有唯一正确的答案，而数学建模没有唯一正确的答案。
最新数学建模格式规范及word模板
数学建模论文格式规范•论文用白色A4纸单面打印；上下左右各留出至少2.5厘米的页边距；从左侧装订。
•论文第一页的内容是：论文题目、组员姓名、学号、所属专业、联系电话、电子邮箱。
•论文题目和摘要写在第二页上, 从第三页开始是论文正文。
•论文从第二页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字从“1”开始连续编号。
•论文不能有页眉，论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。
•论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字，并居中；二级、三级标题用小四号黑体字，左端对齐（不居中）。
论文中其他汉字一律采用小四号宋体字，行距用单倍行距，打印时应尽量避免彩色打印。
•提请大家注意：摘要应该是一份简明扼要的详细摘要（包括关键词），在整篇论文评阅中占有重要权重，请认真书写（注意篇幅不能超过一页，且无需译成英文）。
评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。
•引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料) 必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。
正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等；引用书籍还必须指出页码。
参考文献按正文中的引用次序列出，其中书籍的表述方式为：[编号] 作者，书名，出版地：出版社，出版年。
参考文献中期刊杂志论文的表述方式为：[编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。
参考文献中网上资源的表述方式为：[编号] 作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。
题目（三号黑体居中）摘要：此处写摘要。
摘要在整篇论文评阅中占有重要权重，请认真书写摘要（注意篇幅不能超过一页）。
组委会评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。
简要论述本文所要解决的问题及意义，解决问题的思路与方法、主要结果（数值结果或结论），建模的创新之处与特色等。
①短：字数尽量控制在500字内；语言精简，用词准确；②精：阐述细致具体的方法；列出主要结论③完整：写出主要模型（名称）、方法和结果，解决了什么问题，有何特色等；摘要应具有独立性和自明性，应是一篇完整的短文。
数学建模基础教程
数学建模新手“必读教程”第一部分基本知识：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：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赋予更为重要的意义。
二、建立数学模型的方法和步骤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，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。
不过我们应当牢记，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。
数学建模的五个步骤
数学建模的五个步骤数学建模是指利用数学方法来解决实际问题的过程。
它在现代科学研究、工程技术等领域都有广泛的应用。
数学建模的过程可以分为五个步骤，包括问题理解、建立模型、模型求解、模型评价和结果解释。
下面将详细介绍这五个步骤。
第一步：问题理解问题理解是数学建模的第一步，也是至关重要的一步。
正确的问题理解能够确保后续建模过程的准确性和有效性。
在问题理解阶段，研究者需要明确问题的背景和要求，确定问题的范围和目标，以及搜集相关的实验数据和文献资料。
这些信息将有助于研究者在后续的建模过程中更好地进行模型的构建和求解。
第二步：建立模型建立模型是数学建模的核心步骤，它是将实际问题转化为数学问题的过程。
在建立模型时，研究者需要根据问题的特点和要求，选取合适的数学方法和工具，构建数学模型。
数学模型可以是代数方程、差分方程、微分方程、最优化问题等等。
模型的构建需要充分考虑实际问题中的各种因素和假设条件，并进行适当的抽象和简化。
此外，研究者还需要对所选用的数学模型进行合理的验证和修正。
第三步：模型求解模型求解是数学建模中的关键步骤之一、在模型求解过程中，研究者需要选择合适的求解方法和算法，使用计算机软件或手工计算来解决所建立的数学模型。
求解的过程中，研究者需要考虑求解的效率和精度，以及结果的可靠性和实用性。
第四步：模型评价模型评价是对所建立的数学模型进行有效性和可行性的评估。
在模型评价过程中，研究者需要利用实验数据和实际情况进行模型的验证和检验。
评价的指标可以是模型的拟合度、预测精度、稳定性等等。
通过模型评价的结果，可以对模型进行合理的调整和改进，以便更好地解决实际问题。
第五步：结果解释结果解释是数学建模的最后一步，也是将数学模型的结果转化为实际应用的关键一步。
在结果解释过程中，研究者需要将模型的结果与实际问题进行对比和分析，解释模型的意义和结论，提出相应的建议和策略。
结果解释的目的是使模型的结果能够被决策者、管理者和其他利益相关方所理解和接受，并能够指导实际问题的解决和处理。
数学建模的前期工作总结
数学建模的前期工作总结
在进行数学建模的过程中，前期工作是非常重要的，它直接影响到建模结果的准确性和可靠性。
前期工作主要包括问题分析、模型选择和数据收集等环节。
下面将对这些环节进行总结。
首先，问题分析是数学建模的第一步。
在问题分析阶段，需要对待解决的问题进行深入的理解和分析，明确问题的背景、目标和约束条件。
通过对问题的分析，可以确定建模的目标和范围，为后续的建模工作奠定基础。
其次，模型选择是数学建模的关键环节。
在模型选择阶段，需要根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型来描述问题。
不同的问题可能需要不同类型的数学模型，例如线性模型、非线性模型、离散模型或连续模型等。
正确选择合适的数学模型对解决问题至关重要。
最后，数据收集是数学建模的基础。
在数据收集阶段，需要收集与问题相关的数据，包括历史数据、实验数据或调查数据等。
数据的质量和数量直接影响到建模结果的准确性，因此需要对数据进行严格的筛选和处理。
总的来说，数学建模的前期工作包括问题分析、模型选择和数据收集等环节。
这些环节的合理性和准确性直接影响到建模结果的质量，因此需要认真对待。
只有在前期工作做足做实的情况下，才能保证后续的建模工作顺利进行，并得到可靠的建模结果。
初中数学知识归纳数学建模的基本流程与方法
初中数学知识归纳数学建模的基本流程与方法数学建模是将实际问题抽象化、数学化的过程，通过运用数学模型和相关数学知识，解决实际问题的方法。
在初中阶段，我们只需掌握一些基本的数学知识和建模方法，便可进行简单的数学建模。
一、问题的提出数学建模的第一步是明确问题，找出问题的关键。
在初中数学中，问题往往已经通过文字描述给出，我们需要仔细阅读问题并理解其背后的数学含义。
在这一步骤中，我们需运用几何、代数、函数等数学知识来抽象问题。
二、建立数学模型在明确问题后，接下来就是建立数学模型。
数学模型是指用数学符号和公式描述实际问题的数学表达式。
在初中数学建模中，我们主要使用的模型有几何模型、代数模型和函数模型。
1. 几何模型：主要用于描述图形、图像、空间位置等问题。
根据问题的要求，可以通过绘图、标注和计算等方式，建立几何模型。
例如，通过绘制图形来解决几何图形的周长、面积等问题。
2. 代数模型：主要用于描述数量关系、线性关系等问题。
通过设定变量及相关方程或不等式，建立代数模型。
例如，解决物品成本、利润等问题时，可以通过设定变量、列方程或不等式来解决。
3. 函数模型：主要用于描述变量之间的关系，表达某一变量随另一变量变化的规律。
通过建立函数模型，我们可以计算出不同变量之间的取值范围、最大值或最小值等数学概念。
例如，描述某一函数的图像及其特征。
三、解决模型建立数学模型后，我们需要对模型进行求解，找到问题的解决办法。
在初中数学中，解决模型的方法通常有几何解法、代数解法和函数解法。
1. 几何解法：主要通过几何线段、角度等性质，利用几何定理和公式解决问题。
例如，通过利用三角形的边长、角度关系解决几何问题。
2. 代数解法：主要通过代数变量、方程、不等式等方法解决问题。
例如，通过列方程、代数运算等解决带有未知数的问题。
3. 函数解法：主要通过数学函数的性质和图像特征，分析函数的定义域、值域等问题。
例如，通过分析函数的导数、极值等解决函数问题。
数学建模的几个过程
数学建模的几个过程数学建模是一种将实际问题转化为数学问题并求解的方法，通常包括四个基本过程：问题建模、模型建立、模型求解和模型验证。
下面将详细介绍这四个过程。
一、问题建模：问题建模是数学建模的第一步，其目的是明确问题的具体解决要求和限制条件。
具体步骤如下：1.问题描述：对问题进行全面准确的描述，了解问题的背景、目标和约束条件。
2.数据收集与处理：收集和整理与问题相关的数据，并进行必要的处理和分析，以便后续建模和求解。
3.确定目标函数与约束条件：明确问题的目标和约束条件，将其转化为数学表达式。
二、模型建立：模型建立是数学建模的核心过程，其目的是将问题转化为数学形式。
具体步骤如下：1.建立模型的数学描述：根据问题的特点和要求，选取适当的数学方法，将问题进行数学化描述。
2.假设与简化：对问题进行适度的简化和假设，以降低问题的复杂性和求解难度。
3.变量定义和量纲分析：明确定义模型中的各个变量和参数，并进行量纲分析和归一化处理，以确保模型的合理性和可靠性。
三、模型求解：模型求解是对建立的数学模型进行求解，以得到问题的解答。
具体步骤如下：1.求解方法选择：根据模型的特点和求解要求，选择适当的数学方法进行求解，如解析解法、数值解法、近似解法等。
2.模型编程与计算：对所选的求解方法进行程序设计和算法实现，利用计算机进行模型求解，得到问题的数值解。
3.求解结果分析与解释：对求解结果进行分析和解释，解释结果的含义和对问题的解答进行验证。
四、模型验证：模型验证是对建立的数学模型进行验证和评估，以确定模型的合理性和可靠性。
1.合理性检验：对模型的假设和简化进行合理性的检验，检查是否存在明显的偏差和不合理的结果。
2.稳定性与敏感性分析：对模型的稳定性和敏感性进行分析，研究模型对参数变化和扰动的响应情况。
3.模型与数据的拟合度：比较模型的预测结果与实际观测数据之间的拟合度，评估模型对实际问题的适用性。
综上所述，数学建模的主要过程包括问题建模、模型建立、模型求解和模型验证。
数学建模教案(word版)
数学建模教案要求应用和创新是数学建模的特点，也是素质教育的灵魂；不论用数学方法解决哪类实际问题，还是与其他学科想结合形成交叉学科，首先的和关键的一步是用数学的语言表述所研究的对象，即建立数学模型。
在高科技，特别是计算机技术迅速发展的今天，计算和建模正成为数学科学技术转化的主要途径。
本课程旨在提高学生数学应用能力和数学知识的获取能力。
根据课程特点，要求同学们做到一些几个环节：1、认真听讲，认真体会，善于思考，勤于总结。
2、学会查阅资料，认真完成作业，要勤于动手，做好每一个实验，认真对待每一个计算步骤。
3、有问题及时提问，及时解决。
参考书1．《数学模型》谭永基复旦大学出版社1997年2．《数学模型》姜启源高等教育出版社2003年3．《数学建模与数学实验》赵静但琦高等教育出版社2000年4．《大学生数学建模竞赛辅导教材》叶其孝湖南教育出版社2003年按学校规定，缺交作业或缺课达1/3者不得参加本课程的考试。
前言1、数学史简介(包括数学建模史)数学，作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学，它的内容是从实际中抽象出来，与实际想脱离的，但在它生产和发展的历史长河中，一直是和人们生活的实际需要密切相关。
数学具有三大特点：（1）、抽象性（2）、严密性（3）、应用的广泛性数学的任务和发展动力应用是数学的主要任务，也是数学发展的主要动力。
数学的发展阶段数学发展经历了五个主要阶段[1]雅典时期，泰勒斯，毕达哥拉斯开始对命题加以证明（勾股定理，无理数），没留下书籍；亚历山大时期，欧几里德，阿基米德，阿波罗泥，海伦，丢番图等作出了永载史册的功绩。
[2]三次四次方程的求根公式，韦达和符号代数学，三角的发展，小数与对数的发明。
笛卡儿力求用代数的方法来解决几何问题，建立了解析几何，标志着变量数学时期的到来。
[3]牛顿和莱布尼兹创立了微积分，通过微积分的完善建立了分析数学。
数学建模是指用数学的语言和方法对实际问题进行近似地刻划和描述，数学建模并不是中新事物，自从有了数学并用数学去解决问题时，就有了数学建模。
数学建模的6个基本步骤
数学建模的6个基本步骤嘿，咱今儿个就来说说数学建模的 6 个基本步骤哈！这可真是个超级有趣又超有用的事儿呢！首先呢，就是要搞清楚问题到底是啥。
就好像你要去一个陌生的地方，得先知道目的地在哪儿呀，不然你瞎转悠啥呢！得把问题弄明白了，才能往下进行呀。
这可不是随随便便就能搞定的，得仔细琢磨，反复思考，可别小看了这一步哦。
然后呢，就是要假设啦！哎呀，这就像是给问题搭个架子，让它有个形状出来。
你得合理地假设一些条件，让问题变得简单点儿，能处理得了呀。
但可别乱假设哦，不然到最后得出个不靠谱的结果，那不就白忙活啦！接着呀，就是模型的建立啦！这就好比是盖房子，一砖一瓦地往上垒。
用各种数学知识和方法，把这个模型给搭建起来，让它能反映出问题的本质。
这可需要点真本事呢，可不是谁都能随随便便就建好的哟。
建好了模型，那就要开始求解啦！这就像是在找宝藏，得用各种办法去找到那个正确的答案。
有时候可能很顺利就找到了，有时候可能得费好大的劲儿呢，但别放弃呀，说不定宝藏就在下一个转角等着你呢！求出解来还不算完事儿呢，还得检验一下。
就像你买了个新东西，不得试试好不好用呀。
看看这个解合不合理，符不符合实际情况。
要是不合理，那可得重新再来一遍啦！最后一步，就是把结果呈现出来啦！这就像是把你精心准备的礼物包装好，展示给大家看。
要把结果清晰明了地表达出来，让别人也能看得懂，能明白你做了啥，得到了啥。
你想想看，这数学建模的6 个步骤，是不是就像一场奇妙的冒险呀！每一步都充满了挑战和惊喜，等着我们去探索和发现。
要是你能把这 6 个步骤都做好了，那可真是太厉害啦！你说是不是？在生活中，其实很多地方都能用到数学建模呢。
比如说规划路线呀，安排时间呀，这些都需要我们用数学建模的思维去解决问题。
所以呀，学会了这 6 个步骤，那可真是用处大大的呢！咱可别小瞧了这数学建模，它能帮我们解决好多实际问题呢。
就好像一把钥匙，能打开很多难题的大门。
只要我们认真对待，用心去学，肯定能把它学好的，对吧？所以呀，加油吧，朋友们！让我们一起在数学建模的海洋里畅游，去发现更多的精彩和奥秘！。
数学建模的基本流程与方法总结
数学建模的基本流程与方法总结数学建模是一种解决实际问题的方法，它将数学模型与实际问题相结合，通过数学建模的过程来解决问题。
数学建模可以应用于各个领域，如物理、经济、生物等。
下面将总结数学建模的基本流程与方法。
一、问题的确定和分析在进行数学建模之前，我们首先需要确定问题的范围和目标。
然后对问题进行分析，了解问题的背景和条件，并明确问题的关键因素及其影响因素。
通过对问题进行详细的分析，可以帮助我们明确解决问题的方法和途径。
二、建立数学模型在确定问题和分析问题后，我们需要建立数学模型来描述问题。
数学模型是对实际问题的抽象描述，可以是代数方程、微分方程、概率模型等。
建立数学模型需要考虑问题的特点和要求，选择适当的数学方法和工具来描述问题。
三、模型的求解与验证建立数学模型后，我们需要对模型进行求解和验证。
求解模型可以采用数值方法、解析方法、优化算法等。
通过求解模型可以得到问题的解，然后需要对解进行验证，判断解是否符合问题的要求和条件。
四、结果的分析与评价在得到问题的解后，我们需要对解进行分析和评价。
分析解的意义和影响，评价解的优劣和可行性。
通过对结果的分析和评价，可以帮助我们对解进行优化和改进，提出可行的解决方案。
五、结论的提出与报告最后，我们需要从模型的求解和分析中得出结论，并将结论进行报告。
报告应包括问题的描述、模型的建立、求解方法和结果的分析等内容。
报告的目的是向他人清晰地传达问题的解决过程和结果，使其能够理解和接受我们的解决方案。
总结起来，数学建模的基本流程包括问题的确定和分析、建立数学模型、模型的求解与验证、结果的分析与评价以及结论的提出与报告。
在建立模型和求解过程中，我们可以运用不同的数学方法和工具，如代数方程、微积分、统计学等。
通过数学建模的过程，我们可以更好地理解问题，找到切实可行的解决方案。
2020-2021学年新教材数学北师大版必修第一册教师用书：第8章 一、数学建模简介 Word版含
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学习目标核心素养
1．了解数学建模的意义；
2．了解数学建模的基本过程．（重点)
3．能够运用已有函数模型或建立函数模型解决实际问题．(重点，难点）1.经历数学建模的全过程,培养数学抽象、数据分析的数学素养．2．通过数学建模解决实际应用问题，提升数学运算、逻辑推理和直观想象的数学素养．
一、数学建模简介
1．数学建模的概念
数学建模是对现实问题进行数学抽象，用数学语言表达问题、用数学知识与方法构建模型解决问题的过程,也是推动数学发展的动力．2．数学建模一般步骤
3。
数学建模活动的主要过程
（1)选题：就是选定研究的问题．
（2)开题：就是进一步明确研究的问题和设计解决问题的方案．（3)做题：是研究者（研究小组）建立数学模型、用数学解决实际问题的实践活动．
(4）结题：是研究小组向老师和同学们报告研究成果、进行答辩的过程,一般来讲，结题会是结题的基本形式．。
数学建模的一般步骤
数学建模的⼀般步骤数学建模的⼀般步骤建⽴数学模型与其说是⼀门技术，不如说是⼀门艺术。
成功建⽴⼀个好的模型，就如同完成⼀件杰出的艺术品，是⼀种复杂的创造性劳动。
正因为如此，这⾥介绍的步骤只能是⼀种⼤致上的规范。
1.模型准备：在建模前应对实际背景有尽可能深⼊的了解，明确所要解决问题的⽬的和要求，收集必要的数据。
归纳为⼀句话：深⼊了解背景，明确⽬的要求，收集有关数据。
2.模型假设：在充分消化信息的基础上，将实际问题理想化、简单化、线性化，紧紧抓住问题的本质及主要因素，作出既合情合理，⼜便于数学处理的假设。
归纳为⼀句话：充分消化信息，抓住主要因素，作出恰当假设。
3.模型建⽴：①⽤数学语⾔描述问题。
②根据变量类型及问题⽬标选择适当数学⼯具。
③注意模型的完整性与正确性。
④模型要充分简化，以便于求解；同时要保证模型与实际问题有⾜够的贴近度。
正确翻译问题，合理简化模型，选择适当⽅法。
4.模型求解：就复杂⼀些的实际问题⽽⾔，能得到解析解更好，但更多情形是求数值解。
对计算⽅法与应⽤软件掌握的程度，以及编程能⼒的⾼低，将决定求解结果的优化程度及精度。
掌握计算⽅法，应⽤数学软件，提⾼编程能⼒。
5.模型检验与分析：模型建⽴后，可根据需要进⾏以下检验分析。
①结果检验：将求解结果“翻译”回实际问题中，检验模型的合理性与适⽤性。
②敏感性分析：分析⽬标函数对各变量变化的敏感性。
③稳定性分析：分析模型对参数变化的“容忍”程度。
④误差分析：对近似计算结果的误差作出估计。
概括地说，数学建模是⼀个迭代的过程，其⼀般步骤可⽤流程图表⽰：数学建模论⽂的撰写及格式撰写数学建模论⽂和通常完成数学建模竞赛的答卷是类似的, 都是在完成了⼀个数学建模问题的全部过程后, 把所作的⼯作进⾏⼩结, 以有清楚定义的格式写出解法论⽂,⽤于交流或给有关部门、⼈员汇报。
数学建模论⽂的结构：⼀份完整的答卷应包含以下内容:论⽂题⽬；摘要；问题的重述；模型的假设、符号约定和名词解释；模型的建⽴、模型的求解、模型的结果和检验；模型的评价和改进；参考⽂献；附录。
(完整版)数学建模的一般步骤
数学建模的一般步骤数学建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与问题的性质、建模目的等有关，下面简要介绍数学建模的一般步骤，如下图所示.一、模型准备了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息如数据，尽量弄清研究对象的主要特征，形成一个比较清晰的“问题”.二、模型假设根据对象的特征和建模目的，抓住问题的本质，忽略次要因素，对问题进行必要的、合理的简化假设，是关乎建模成败至关重要的一步。
假设作得不合理或太简单，会导致错误或无用的模型；假设作得过分详细，试图将复杂对象的众多因素都考虑进去，会使得模型建立或求解等无法进行下去.三、模型构成根据所作的假设，用数学语言、符号描述对象的内在规律，建立包含常量、变量等的数学模型，如优化模型、微分方程模型等等。
这里需要注意的是，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此尽量采用简单的数学工具。
四、模型求解可以采用解方程、画图形、优化方法、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是数学软件和计算机技术。
一些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，因此计算机编程和熟悉数学软件能力举足轻重。
五、模型分析对模型求解结果进行数学上的分析。
如结果的误差分析、统计分析、模型对数据的灵敏性分析、对假设的强健性分析等。
六、模型检验将求解和分析结果翻译回到实际问题，与实际的现象、数据比较，检验模型的合理性和适用性.如果结果与实际不符，问题常常出现在模型假设上，应该修改、补充假设，重新建模，如上图中的虚线所示.这一步对于模型是否真的有用非常关键.有些模型要经过几次反复，不断完善，直到检验结果获得某种程度上的满意.七、模型应用将所建立的模型用来解决实际问题.。
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数学建模的主要步骤:
第一、模型准备
首先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。
第二、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。
第三、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，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老
人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱
大国，别有洞天。
不过我们应当牢记，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。
第四、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。
第五、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?quot;，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，不论那种情况都需进行误差
分析，数据稳定性分析。
数学建模采用的主要方法有：
（一）、机理分析法：根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模
型。
1、比例分析法：建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2、代数方法：求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。
3、逻辑方法：是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策
等学科中得到广泛应用。
4、常微分方程：解决两个变量之间的变化规律，关键是建立“瞬时变化率”的表达式。
5、偏微分方程：解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。
（二）、数据分析法：通过对量测数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型
1、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由
于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
2、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
3、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由
于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
4、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
（三）、仿真和其他方法
1、计算机仿真（模拟）：实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。
①离散系统仿真，有一组状
态变量。
②连续系统仿真，有解析表达式或系统结构图。
2、因子试验法：在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。
3、人工现实法：基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的
可能变化，人为地组成一个系统。