数学建模答案

数学建模答案
：探究数学建模中的关键性问题
在学术领域中，数学建模作为一种综合性的学科，其研究对象内容既包括实际问题的建模及分析，也包括数学模型的构建和求解。

而众所周知，数学建模是一门极为复杂的学科，不仅需要具备较好的数理基础，还需要对实际问题的深入理解，以及一定的计算机技能。

而在数学建模过程中，探究数学建模中的关键性问题，是解决实际问题、获得正确答案的关键所在。

一、问题选取
在数学建模的过程中，问题的选取是至关重要的。

好的问题选取可以减少很多无效计算，从而提高计算效率、缩短计算时间。

而对于问题选取的话题，主要有以下几个方面：
1.问题可行性：即考虑所选的问题是否有实际意义，并且是否有足够的数据、信息进行建模。

2.问题难度：即问题的难度是否过大或过小，能否在给定的时
间内得到一个合理的答案。

3.问题创新性：即所选问题是否具备创新性，是否与之前的研
究有所不同，能否产生较好的研究价值。

二、建模方法
在数学建模中，建模方法具有决策性意义，其好坏直接影响模
型的准确性及解决方案的可行性。

而对于建模方法的话题，主要
从以下两个方面进行探究：
1.建模思路：在建模中，重要的不是运用哪个方法，而是观察
问题、思考问题。

建模要求学生能够具备较强的思考能力和分析
能力，根据问题中的信息调整思路，找出一个合适的建模模型。

2.模型求解：模型求解是一项关键性工作，需要确保模型的结
果具有可靠性。

常用的模型求解方法有数值计算法、统计分析法、优化算法等，但是不同的模型求解方法适用于表达不同的问题类型，需要选用合适的方法进行求解。

三、可行性分析
数学建模可行性分析是用来确定所构建数学模型是否可行和是
否适用于从实际问题中获得所需答案。

其对于解决实际问题具有
重要意义。

而对于可行性分析的话题，则主要从以下两个方面进
行探究：
1.经济性分析：经济性分析是指评估数学模型建立与求解的成
本费用和收益效果，并在此基础上进行数学模型的选择。

2.参数灵敏度分析：当模型参数的变化时，模型结果的变化程
度即为参数灵敏度。

参数灵敏度分析是指在进行模型分析时，需
要考虑模型参数的灵敏度，以此来评估模型解的可靠性和鲁棒性。

综上所述，需要在问题选取、建模方法、可行性分析等多个方
面进行探究，才能更好的解决实际问题并获得更准确的答案。

在
学术研究中，数学建模也是一项不可忽视的领域，其研究成果对
于社会各个领域都具有深远的影响。