有关课程关系量化分析的数学模型

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韩山师范学院数学专业课程体系的优化分析模型

韩山师范学院数学专业课程体系的优化分析模型摘要: 针对人才培养方案中课程体系的优化,我们利用矩阵图法和层次分析法分析法及借助了Matlab,给出了一种定性与定量相结合的课程体系优化分析方法与模型。

首先,我们先通过对韩山师范学院的学生做了一些问卷调查，收取一些数据。

通过对课程与目标的相互作用分析,确定了韩山师范学院数学专业课程体系中，课程对目标的直接支持和贡献程度,并计算出各课程对目标的直接贡献指数;其次,通过课程与课程间的相互作用分析,确定课程与课程间的相互支持程度,以及一门课程通过支持另一门课程而对目标的间接贡献,进而计算出各数学专业课程对目标的总贡献指数,最后,根据课程对目标的直接贡献指数和总贡献指数,讨论给出了课程体系的优化方案。

关键词:人才培养;课程体系;优化分析模型一、模型建立的背景课程体系是学校人才培养目标、课程指导思想、课程设置、课程结构及其管理模式的综合体现,是学校特色、学科专业特色和人才培养特色的集中反应。

长期以来,由于受计划经济人才培养模式统一性的影响,不同学校同一学科专业的课程体系基本上是参照专业指导委员会制定的体系框架或其他院校的课程体系,结合各自学校的师资、专业方向等因素依据经验修补而成。

这样必然造成课程体系的结构性缺陷,出现目标定位不准确、课程设置层次不清、重点与非重点界限模糊,开课顺序混乱以及教学内容重复等现象,严重影响了人才的培养质量。

针对这些问题,我们给出了一种定性与定量相结合的有计划培养适应社会主义建设需要专门人才的课程体系优化分析模型。

我们将建立一个韩山师范学院数学专业课程体系优化分析模型，以培养高素质应用人材为宗旨，进行课程优化，可以有针对性地进行一些改革，使学生真正学到专业知识，也可以扩宽学生的知识面，从而培养高科技人才和创造出更多的特色教程，使得无论是在理论教学还是在实践教学，都能运用科学合理的教学方法与手段，拓展知识视野，保证了高质量日常教学的正常开展，也进一步提高人才培养质量和人才素质，调动教与学两方面的积极性和主动性，以利于人才脱颖而出，为学生学习的多层次、多规格需求创造良好的发展环境，使学生的培养在合格的前提下特色更加鲜明，更好的适应社会对人才规格多样化的需求。

课程的成绩分析

题目：课程关系量化分析【摘要】《论语》中有这样一句话：“三人行，则必有我师，择其善者而从之，其不善者而改之。

”告诉我们要时刻向别人学习；古人云：“活到老，学到老”，也是在告诉我们要经常学习；如今时代在发展，社会在进步，为了使自己能够在社会中立足，我们更应该是随时学习，以使自己不断成长进步。

作为学生，应当把学习当做首要任务，特别是在应试教育的今天，学习成绩更是衡量一个学生学习好坏的重要指标。

本文主要针对某高校两个专业学生的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理四门计算机主干课程的期末考试成绩进行分析，利用SPSS软件、2χ分布，双因素方差分析分别得出每门课程两个专业学生的分数、两个专业学生的学习水平之间有无差异性，以及高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣是否对数据结构和数据库原理两门课程的学习产生影响，最后在此基础上，面向全校本科生阐述了我们对于专业主干课程学习方面的看法。

对于问题一，为了分析每门课程两个专业学生的分数是否有明显差异，通过对附件一及附件二数据进行分析，利用SPSS软件得出结果；对于问题二，要了解两个专业学生的学习水平有无明显差异，用每位学生各门课程成绩的平均值来表示该学生的学习水平，经分析平均值满足正态分布，因此应用2χ分布统计量建立相应的模型，得出结果为无明显差异；对于问题三，为了说明高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣是否对数据结构和数据库原理两门课程的学习产生影响，应用双因素方差分析法建立相应的数学模型，得出他们之间的影响关系；对于问题四，针对以上结果分析，面向全校本科生，阐述我们对于专业主干课程学习方面的看法。

【关键词】课程关系SPSS软件2χ分布双因素方差分析线性回归某高校两个专业的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理四门计算机主干课程的期末考试成绩数据分别见附件一、二，请根据数据分析并解决以下几个问题：（1）分析每门课程两个专业学生的分数是否有明显差异；（2）分析两个专业学生的学习水平有无明显差异；（3）分析说明高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣是否影响数据结构和数据库原理两门课程的学习；（4）根据你们所作出的以上分析，面向全校本科生同学，撰写一篇1000字左右的论文，阐述你们对于专业主干课程学习方面的看法。

1解释结构模型ISM及其应用

0 1 0 0
1 1 0 1
1 1 0 0 1 1 0 0
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1 1 0 1 1 1 0 1
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二、可达性矩阵的划分
1、关系划分
关系划分将系统各单元按照相互间的关系分成两大类 R与 R ，R类包括所有可达关系，R 类包括所有不可达关系。有序对( ei , ej )，如果 ei到 e j 是可达的，则( ei , ej )属于R 类，否则( ei , ej ) 属于 R 类。
2
结构模型：
系统有很多要素构成，建立要素之间的相互关系，即系统的结构模型，是系统分析的重要方法。
3
凡系统必有结构，系统结构决定系统功能；破坏结构，就会完全破坏系统的总体功能。这说明了系统结构的普遍性与重要性。结构模型描述系统结构形态，即系统各部分间及其与环境间的关系（因果、顺序、联系、隶属、优劣对比等）。结构模型是从概念模型过渡到定量分析的中介，即使对那些难以量化的系统来说也可以建立结构模型，故在系统分析中应用很广泛。
21
例：在对7单元系统区域划分的基础上进行级别划分
7 5 4 6
2 1
3
22
5 5轾 1 犏 4犏 1 犏 6犏 1 犏 M = 3犏 1 犏 1犏犏 2犏犏 7犏臌
4 0 1 1 1 0
6 0 1 1 1
3 0 0 0 1
1
2 0
7
1 1 1
0 1 1
0 0 1
π3(P1) = {{e5}，{e4, e6}，{e3}} π3(P2) = {{e1}，{e2}，{e7}}

量化金融中的数学模型与分析

量化金融中的数学模型与分析在当今复杂多变的金融世界中，量化金融正逐渐成为投资决策和风险管理的重要工具。

而数学模型在量化金融中扮演着至关重要的角色，它们帮助金融从业者理解和预测市场行为，优化投资组合，以及评估风险。

量化金融的核心目标是利用数学和统计学的方法，将金融市场中的不确定性转化为可量化的风险和回报。

为了实现这一目标，金融数学家们开发了各种各样的数学模型。

其中，最常见的模型之一是资产定价模型。

资产定价模型试图解释资产的预期回报与其风险之间的关系。

资本资产定价模型（CAPM）是其中的经典代表。

CAPM 认为，资产的预期回报取决于其系统性风险，即与整个市场相关的风险。

通过计算资产的贝塔系数（β），可以衡量其系统性风险的大小。

贝塔系数大于 1表示该资产的波动大于市场平均水平，小于 1 则表示波动小于市场平均水平。

基于 CAPM，投资者可以根据自己对风险的承受能力来选择合适的资产组合。

另一个重要的数学模型是期权定价模型。

期权是一种赋予持有者在未来特定时间以特定价格购买或出售某种资产的权利的合约。

布莱克斯科尔斯（BlackScholes）期权定价模型是期权定价领域的基石。

该模型基于一系列假设，包括标的资产价格遵循几何布朗运动、无风险利率恒定等，给出了欧式期权的定价公式。

通过这个模型，投资者可以确定期权的合理价格，从而进行套期保值或投机交易。

除了上述模型，均值方差模型也是量化金融中常用的投资组合优化工具。

马科维茨（Markowitz）提出的均值方差模型旨在在给定风险水平下，最大化投资组合的预期回报，或者在给定预期回报水平下，最小化风险。

该模型通过计算不同资产之间的协方差来衡量它们的相关性，从而构建最优的投资组合。

然而，数学模型在量化金融中的应用并非一帆风顺。

金融市场是一个极其复杂和动态的系统，充满了不确定性和突发事件。

模型的假设往往与现实市场存在偏差，这可能导致模型的预测不准确。

例如，BlackScholes 期权定价模型假设标的资产价格的波动率是恒定的，但实际市场中波动率常常会发生变化。

2024中考数学总复习冲刺专题：《一线三等角模型》通用版

《一线三等角模型》一、教材分析“一线三等角”是指三个相等角的顶点在同一直线上，其中两个角的一边与该直线重合，第三个角的两边均不与直线重合，这样会形成一组全等或相似三角形.根据等角的度数，此模型可分为锐角一线三等角、直角一线三等角和钝角一线三等角.“一线三等角”模型本质上是一个重要的基本几何模型，数学模型是对客观事物的空间形式和数量关系的表现形式，初中阶段的“一线三等角”模型是利用方程或函数等来表示数量之间的关系或变化规律.它一般不单独出现，通常与其他特殊图形结合，如等腰三角形、等边三角形、矩形、正方形，以及与翻折、坐标系结合等，从而考查这些图形的性质.因此“一线三等角”模型可以出现在选择题、填空题的最后一题，也可以出现在解答题的几何证明、综合题中，是一个使用频率高、综合性较强的模型.平时的训练中，需要提升自己的模型思想，提炼问题的基本图形，利用基本图形的性质特点来突破考题，在具体分析过程中，也要结合数形结合思想，如根据题干信息提炼图形的结构特点，然后结合图形，采用代数运算的方式探求深层信息，促进信息的融合、转化.二、核心素养分析2022年版义务教育数学课程标准希望学生在初中阶段形成模型观念、数据观念；数学学科核心素养也提到数学抽象和直观想象，逻辑推理和运算能力，数学模型和数据分析.因此在数学学习中，我们有必要及时归纳一些数学模型.“一线三等角”问题的核心思想就是模型思想，关键的解题途径是能从复杂图形中分离出此模型，把握基本图形并建立方程或函数，帮助我们塑造模型观念，增强数学能力，提高解题技巧，提升数学核心素养.三、学情分析本次教学设计的授课对象为九年级学生，学生已有与本课时内容相关的知识基础如下：①全等三角形的性质与判定；②相似三角形的性质与相似；③三角函数；④二元一次方程（组）.本课程适用于对中考几何题有一定解决能力并有待提升综合能力的学生，弥补和改善学生漏听或未听懂这部分知识的不足，旨在促进学生深入理解方法和思想，从复杂图形中分离出基本数学模型，对解决问题有化繁为简的效果.四、教学任务分析1.课堂教学目标（1）知识与技能：探索“一线三等角”的基本特征，并且能够在不同背景中认识和把握基本图形，能利用“一线三等角”模型解决相关计算和证明问题；能够构造“一线三等角”模型，解决较为复杂的几何问题.（2）过程与方法：通过观察分析，大胆猜想，探索“一线三等角”基本图形，培养学生合作交流、逻辑推理的能力；让学生在解决相关问题时感受几何基本模型对几何学习的重要性.（3）情感态度与价值观：在学习活动中积累对数学的兴趣，培养与同学的交往、合作意识，在动手动脑的过程中发展想象力，体会模型思想、转化思想、分类讨论思想和数形结合思想；提高解题技巧，提升数学核心素养.2.教学重点和难点（1）教学重点①识别“一线三等角”模型的基本特征，并应用“一线三等角”模型解决相关问题；②构造“一线三等角”模型，解决复杂的几何问题.（2）教学难点构造“一线三等角”模型，并解决较为复杂的几何问题.五、具体教学过程设计1、概述：引导学生回顾一线三等角模型的基本分类：1）全等篇:条件：∠1=∠CPD=∠2,结论：△ACP ≅△BPD 1）全等篇:条件：∠1=∠CPD=∠2,结论：△ACP ≅△BPD同侧锐角直角钝角异侧2）相似篇：条件：∠1=∠CPD=∠2,结论：△ACP∽△BPD同侧锐角直角钝角222111122222211111异侧3）一线三等角模型（变异型）图1图2图3①特殊中点型：条件：如图1，当∠1=∠2=∠3，且D是BC中点时.结论：△BDE∽△CFD∽△DFE.②一线三直角变异型1：条件：如图2，∠ABD=∠AFE=∠BDE=90°.结论：△ABC∽△BDE∽△BFC∽△AFB.③一线三直角变异型2：条件：如图3，∠ABD=∠ACE=∠BDE=90°.结论：△ABM∽△NDE∽△NCM.2、模块一三角齐见，模型自现——图形中已经存在“一线三等角”，直接应用模型解题.（一）典例精讲例1.如图，在菱形ABCD中，∠ABC＝120°，将菱形折叠，使点A恰好落在对角线BD上的点G处（不与B、D重合），折痕为EF，若DG=2，BG＝6，则BE的长为________．222111例1图例2图2.如图，△ABC中，∠B＝∠C＝30°，∠DEF＝30°，且点E为边BC的中点．将∠DEF绕点E旋转，在旋转过程中，射线DE与线段AB相交于点P，射线EF与射线CA相交于点Q，连结PQ．（1）如图1，当点Q 在线段CA 上时，①求证：△BPE ∽△CEQ ；②线段BE ，BP ，CQ 之间存在怎样的数量关系？请说明理由；（2）当△APQ 为等腰三角形时，求BPCQ的值．3、模块二模型隐藏，及时添补——模型隐藏，及时添补，图形中存在“一线二等角”，补上“一等角”构造模型解题；图形中只有直线上一个角，补上“二等角”构造模型解题.（一）知识铺垫找角、定线、构相似如果直线上只有1个角，该角通常是特殊角（30°、45°、60°），就考虑构造同侧型一线三等角，当然只加这两条线通常是不够的，为了利用这个特殊角与线段的关系，过C、D 两点作直线l 的垂线是必不可少的.两条垂线通常情况下是为了“量化”的需要。

数学模型方法分析简述

数学模型方法分析简述函数关系可以说是一种变量相依关系的数学模型．数学模型方法是处理科学理论问题的一种经典方法，也是处理各类实际问题的一般方法．掌握数学模型方法是非常必要的．在此，对数学模型方法作一简述．数学模型方法（Mathematical Modeling)称为MM方法．它是针对所考察的问题构造出相应的数学模型，通过对数学模型的研究，使问题得以解决的一种数学方法．一、数学模型的含义数学模型是针对于现实世界的某一特定对象，为了一个特定的目的，根据特有的内在规律，做出必要的简化和假设，运用适当的数学工具，采用形式化语言，概括或近似地表述出来的一种数学结构．它或者能解释特定对象的现实性态，或者能预测对象的未来状态，或者能提供处理对象的最优决策或控制．数学模型既源于现实又高于现实，不是实际原形，而是一种模拟，在数值上可以作为公式应用，可以推广到与原物相近的一类问题，可以作为某事物的数学语言，可译成算法语言，编写程序进入计算机．二、数学模型的建立过程建立一个实际问题的数学模型，需要一定的洞察力和想像力，筛选、抛弃次要因素，突出主要因素，做出适当的抽象和简化．全过程一般分为表述、求解、解释、验证几个阶段，并且通过这些阶段完成从现实对象到数学模型，再从数学模型到现实对象的循环．可用流程图表示如下：表述根据建立数学模型的目的和掌握的信息，将实际问题翻译成数学问题，用数学语言确切地表述出来．这一个关键的过程，需要对实际问题进行分析，甚至要做调查研究，查找资料，对问题进行简化、假设、数学抽象，运用有关的数学概念、数学符号和数学表达式去表现客观对象及其关系．如果现有的数学工具不够用时，可根据实际情况，大胆创造新的数学概念和方法去表现模型．求解选择适当的方法，求得数学模型的解答．解释数学解答翻译回现实对象，给实际问题的解答．验证检验解答的正确性．例如,哥尼斯堡一条普雷格尔河，这条河有两个支流，在城中心汇合成大河，河中间有一小岛，河上有七座桥，如图1所示．18世纪哥尼斯堡的很多居民总想一次不重复地走过这七座桥，再回到出发点．可是试来试去总是办不到，于是有人写信给当时著名的数学家欧拉，欧拉于1736年，建立了一个数学模型解决了这个问题．他把A、B、C、D这四块陆地抽象为数学中的点，把七座桥抽象为七条线，如图2所示．CB图1 图2人们步行七桥问题，就相当于图2的一笔画问题，即能否将图2所示的图形不重复地一笔画出来，这样抽象并不改变问题的实质．哥尼斯堡七桥问题是一个具体的实际问题，属于数学模型的现实原型．经过理想化抽象所得到的如图2所示的一笔画问题便是七桥问题的数学模型．在一笔画的模型里，只保留了桥与地点的连接方式，而其他一切属性则全部抛弃了．所以从总体上来说，数学模型只是近似地表现了现实原型中的某些属性，而就所要解决的实际问题而言，它是更深刻、更正确、更全面地反映了现实，也正由此，对一笔画问题经过一定的分析和逻辑推理，得到此问题无解的结论之后，可以返回到七桥问题，得出七桥问题的解答，不重复走过七座桥回到出发点是不可能的．数学模型，从广义上讲，一切数学概念、数学理论体系、各种数学公式、各种方程式、各种函数关系，以及由公式系列构成的算法系统等等都可以叫做数学模型．从狭义上讲，只有那些反映特定问题或特定的具体事物系统的数学关系的结构，才叫做数学模型．在现代应用数学中,数学模型都作狭义解释．而建立数学模型的目的，主要是为了解决具体的实际问题．三、函数模型的建立研究数学模型，建立数学模型，进而借鉴数学模型，对提高解决实际问题的能力，以及提高数学素养都是十分重要的．建立函数模型的步骤可分为：(1) 分析问题中哪些是变量，哪些是常量，分别用字母表示；(2) 根据所给条件，运用数学或物理知识，确定等量关系；(3) 具体写出解析式)(x f y =，并指明定义域．例1 重力为P 的物体置于地平面上，设有一与水平方向成α角的拉力F ，使物体由静止开始移动，求物体开始移动时拉力F 与角α之间的函数模型（图3）．解由物理知，当水平拉力与摩擦力平衡时，物体开始移动，而摩擦力是与正压力αsin F P -成正比的（设摩擦系数为μ），故有)sin (cos αμαF P F -=,即 αμαμsin cos +=P F （0°<α<90°）.建立函数模型是一个比较灵活的问题，无定法可循，只有多做些练习才能逐步掌握．图3例2 在金融业务中有一种利息叫做单利．设p 是本金，r 是计息的利率，c 是计息期满应付的利息，n 是计息期数，I 是n 个计息期（即借期或存期）应付的单利，A 是本利和．求本利和A 与计息期数n 的函数模型解本金计息期满的利息计息期的利率= ，即=r p c .由此得 pr c =,单利与计息数成正比，即n 个计息期应付的单利I 为cn I =,因为 pr c =,所以 prn I =,本利和为 I p A +=,即 prn p A +=,可得本利和与计息期数的函数关系，即单利模型)1(rn p A +=.四、数学建模方法数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）．数学建模是一种数学的思考方法，是运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数学模型的一种强有力的数学手段．常用的数学建模方法如下：（一）机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出数学模型的方法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，用以解决社会学和经济学等领域的实际问题，在决策论，对策论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）数据分析法从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型的方法1. 回归分析法——用于对函数()f x 的一组观测值(,())(1,2,)i i x f x i 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．(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．五、名师谈数学建模竞赛1．全国人大常委会副委员长、著名数学家丁石孙建模竞赛，我认为是一个非常有意义的活动．很多人都知道，数学是非常重要的．我们教了几十年的数学，曾经花了很多力气想使得大家能够认识到数学的重要性，但是我们没有找到一个合适的方法．我觉得，建模竞赛是一个很好的方法，使得更多的学生，包括他们有关的朋友，能够认识到数学的真正用处．因为，数学对于学生的培养，不只是数学定理、数学公式，这其实是次要的，像刚才同学所说的，更重要的是培养同学一个正确的思想方法，而且依据自己所学到的知识，能够不断创新，不断地找出新的途径．这不是在课堂里死啃几个定理就能够解决的．我们用什么办法才能让更多的人，更多的学生认识到这个事情呢？我觉得，建模竞赛是一个很好的方法．2．前教育部副部长周远清数学建模竞赛的特点是题目由工程技术、管理科学中的实际问题简化加工而成，对数学知识要求不深，一般没有事先设定的标准答案，但留有充分余地供参赛者发挥其聪明才智和创造精神．由于竞赛是由三名大学生组成一队，在三天时间内分工合作，共同完成一篇论文，因而也培养了学生的合作精神．加之竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准，因此，这项活动的开展有利于对学生知识、能力和素质的全面培养，既丰富、活跃了广大同学的课外生活，也为优秀学生脱颖而出创造了条件．3．中国工业与应用数学学会理事长、中科院院士曾庆存同学们不要忘记，中华文化是博大精深的，很可能下个世纪是中西文化的合璧．现在已经有很多苗头，光靠西方的演绎或者是还原论的东西解决不了问题，说不定要借助于东方的文化，正像莱布尼茨借助于中国的哲学一样，还有控制论、系统论是借助于中国的思维．希望同学们看怎么样能够把中华文化的精华和西方的结合起来，我看我们大有前途．下个世纪，有人说是知识经济，是美国人提出来的，我们可以同意，也可以不同意．但有一点，知识在经济或者社会发展当中所占的比例是越来越大,甚至会起决定性的作用，而知识思维的方式，不管是定量的或是定性的描述，都离不开数学．我希望同学们加把劲，把我国实现中等发达的过程更缩短一点．4．叶其孝、姜启源教授谈大学生数学建模竞赛数学建模：不仅仅是一项竞赛．数学建模，专家给它下的定义是：“通过对实际问题的抽象、简化，确定变量和参数，并应用某些‘规律’建立起变量、参数间的确定的数学问题（也可称为一个数学模型），求解该数学问题，解释验证所得到的解，从而确定能否用于解决问题多次循环、不断深化的过程．”简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程．1985年，美国率先举办了大学生数学建模竞赛．1992年中国工业与应用数学学会开始组织全国大学生数学建模竞赛．1994年起,这项竞赛由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同组织．姜启源教授介绍说，全国大学生数学建模竞赛是面向全国大学生的群众性科技活动．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、计算机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）．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现问题，有较大的灵活性供参赛者发挥其创造性，结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准．全国大学生数学建模竞赛的规模逐年扩大，参赛学生也从几百人增加到几千人．每年还有不少学生参加美国大学生的数学建模竞赛，成绩优秀，在国际上产生了很大的影响．为什么这样的单项竞赛能够产生如此的吸引力呢？开展这项竞赛并开设相关的课程，对高等院校的教学工作会起什么样的作用？对大学生全面素质的提高又有什么样的帮助？对记者的问题，叶其孝教授回答说，这种竞赛对参加者来说，是一种综合的训练，在相当程度上模拟了大学生毕业以后的工作环境．参赛者不要求预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程；更主要的是要靠参赛者自己动脑子，自己查找文献资料，同队成员讨论研究，齐心协力完成答卷．因此，它对学生的能力培养是多方面的．叶教授将之归纳为：应用数学进行分析、推理、证明和计算的能力；“双向翻译”（即用数学语言表达实际问题，用普通人能理解的语言表达数学的结果）的能力；应用计算机及相应数学软件的能力；应变能力（即独立查找文献，消化和应用的能力）；组织、协调、管理特别是及时妥协的能力；交流表达的能力；写作的能力；创造性、想像力、联想力和洞察力．它还可以培养学生坚强的意志，培养自律、“慎独”的优秀品质，培养正确的数学观．数学模型是联系实际问题与数学的桥梁，是各种应用问题严密化、精确化、科学化的途径，是发现问题、解决问题和探索新真理的工具．数学模型具有解释、判断、预测等重要功能，它在各个领域的应用会越来越广泛．其主要原因是：（1）社会生活的各个方面正在日益数量化，人们对各种问题的要求愈来愈精确；（2）计算机的发展为精确化提供了条件；（3）很多无法实验或费用很大的实验问题，用数学模型进行研究是一个有效途径．很多像牛顿一样伟大的科学家都是建立和应用数学模型的大师，他们将各个不同的科学领域同数学有机地结合起来，在不同的学科中取得了巨大的成就．如力学中的牛顿定律，电磁学中的麦克斯韦方程组，化学中的门捷列夫周期表，生物学中的孟德尔遗传定律等都是经典学科中应用数学模型的光辉范例．目前在计算机的帮助下数学模型在生态、地质、航空等方面有了更加广泛和深入的应用．因此，从某种意义上讲，数学建模是培养现代化高科技人才的重要途径．数学建模课程可以培养和提高学生下列能力：（1）洞察能力．许多提出的问题往往不是数学化的，这就是需要建模工作者善于从实际工作提供的原形中抓住其数学本质；（2）数学语言翻译能力，即把经过一定抽象和简化的实际用数学的语言表达出来，形成数学模型，并对数学的方法和理论推导或计算得到的结果，能用大众化的语言表达出来，在此基础上提出解决某一问题的方案或建议；（3）综合应用分析能力．用已学到的数学思想和方法进行综合应用分析，并能学习一些新的知识；（4）联想能力．对于不少的实际问题，看起来完全不同，但在一定的简化层次下，它们的数学模型是相同的或相似的．这正是数学应用广泛性的体现，这就是培养学生有广泛的兴趣，多思考，勤奋踏实地工作，通过熟能生巧达到触类旁通的境界；（5）各种当代科技最新成果的使用能力．目前主要是应用计算机和相应的各种软件包，这不仅能够节省时间，得到直观形象的结果，有利与用户深入讨论，而且能够养成自觉应用最新科技成果的良好习惯．由于数学建模是以解决实际问题和培养学生应用数学的能力为目的的，它的教学内容和方式是多种多样的．从教材来看，有的强调数学方法，有的强调实际问题，有的强调分析解决问题的过程；从教学方式来看，有的以讲为主，有的以练为主，有的在数学实验室中让学生探索，有的带领学生到企事业中去合作解决真正的实际问题．尽管数学建模已有了很久的历史，数学建模课程却还是很年轻的一门课程．在70 年代末和80年代初，英国著名的剑桥大学专门为研究生开设了数学建模课程，差不多同时，欧美一些发达国家开始把数学建模的内容列入研究生、大学生以至中学生的教学计划中去，并于1983年开始举行两年一度的“数学建模教学和应用国际会议”进行定期交流．数学建模教学及其各种活动发展异常迅速，成为当代数学教育改革的主要方向之一．。

数学建模分为变量关系整理结果控制结果预测

数学建模分为变量关系整理结果控制结果预测一、引言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。

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。

数学建模在分析与设计、控制与优化、预报与决策、规划与管理等方面发挥巨大的作用。

数学建模竞赛的迅速发展，培养了学生创新精神，推动了高校的教学改革。

培养学生运用学过的数学知识和计算机（包括选择合适的数学软件）分析和解决实际问题的能力。

面对复杂事物的想象力、洞察力、创造力和独立进行研究的能力。

关心、投身国家经济建设的意识和理论联系实际的学风。

团结合作精神和进行协调的组织能力。

勇于参与的竞争意识和不怕困难、奋力攻关的顽强意志。

查阅文献、收集资料及撰写科技论文的文字表达能力。

笔者在查找文献的基础上结合自己参加多届数学建模的经验，将在数学建模中经常用到的模型预测方法做了一下归纳总结，希望对后来者在学习数学建模时有所帮助。

二、数学建模中常用预测方法1.移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势的方法。

当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。

移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势移动平均法等。

这些都是比较简单的时间预测方法。

2.指数平滑法指数平滑法是布朗所提出，布朗、认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法根据平滑次数的不同，又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等，分别介绍如下。

（1）二次指数平滑法一次指数平滑法虽然克服了移动平均法的缺点。

但当时间序列的变动出现直线趋势时，用一次平滑法进行预测，会出现滞后偏差问题。

因此，必须加以修正。

数学直观模型

数学直观模型
数学直观模型是指用数学方法描述和解释现实世界问题的模型，通常通过符号、方程、图表等形式来表达。

这些模型帮助我们理解复杂的现象，预测未来趋势，以及制定相关策略。

以下是一些常见的数学直观模型：
1. 线性模型
- 线性模型是最简单和常见的数学模型之一，描述了变量之间的线性关系。

例如，y = mx + b 中的直线方程就是线性模型，在许多领域中都有广泛应用。

2. 指数模型
- 指数模型描述了某个变量随时间指数增长或指数衰减的过程。

这种模型在描述人口增长、传染病传播等方面非常有用。

3. 对数模型
- 对数模型常用于描述某些现象的增长速度，例如经济学中的对数产出函数，描述了生产率和投入之间的关系。

4. 概率模型
- 概率模型用于描述随机事件的概率分布和特征，如正态分布、泊松分布等。

这些模型帮助我们理解风险、不确定性以及事件发生的概率。

5. 微分方程模型
- 微分方程模型描述了变量之间的变化率，常用于描述动态系统的演化过程，如物理学中的运动方程、生态学中的种群
动态模型等。

6. 最优化模型
- 最优化模型用于解决最大化或最小化某个目标函数的问题，如线性规划、非线性规划等，广泛应用于经济学、工程学等领域。

7. 神经网络模型
- 神经网络模型是一种模拟人类神经系统工作原理的数学模型，用于处理复杂的非线性关系和模式识别问题，在机器学习和人工智能领域有广泛应用。

这些数学直观模型在不同领域和问题中发挥着重要作用，帮助我们理解复杂的现象、预测未来趋势，并做出相应的决策和规划。

通过合理选择和运用数学模型，我们能更好地解决现实生活和工作中的各种问题。

数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结

数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结四大模型对应算法原理及案例使用教程：一、优化模型线性规划线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在线性回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

案例实操非线性规划如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题叫非线性规划问题，是求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。

建立非线性规划模型首先要选定适当的目标变量和决策变量，并建立起目标变量与决策变量之间的函数关系，即目标函数。

然后将各种限制条件加以抽象，得出决策变量应满足的一些等式或不等式，即约束条件。

整数规划整数规划分为两类：一类为纯整数规划，记为PIP，它要求问题中的全部变量都取整数；另一类是混合整数规划，记之为MIP，它的某些变量只能取整数，而其他变量则为连续变量。

整数规划的特殊情况是0-1规划，其变量只取0或者1。

多目标规划求解多目标规划的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标，如主要目标法、线性加权法、理想点法等；另一种叫分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，直到求出共同的最优解。

目标规划目标规划是一种用来进行含有单目标和多目标的决策分析的数学规划方法，是线性规划的特殊类型。

目标规划的一般模型如下：设xj是目标规划的决策变量，共有m个约束条件是刚性约束，可能是等式约束，也可能是不等式约束。

设有l个柔性目标约束条件，其目标规划约束的偏差为d+, d-。

设有q个优先级别，分别为P1, P2, …, Pq。

在同一个优先级Pk中，有不同的权重，分别记为[插图], [插图]（j=1,2, …, l）。

数学模型

模型思想通常也叫做“数学模型”或者“数学建模”，它是用数学语言和工具，对现实世界的一些信息进行适当的简化，经过推理和运算，对相应的数据进行分析、预测、决策和控制，并且经过实践的检验，如果检验的结果是正确的，就可以用来指导实践。

模型思想是三中基本思想之一，由模型思想派生出的下位数学思想有化简思想、量化思想、函数思想、方程思想、随机思想等。

在小学阶段适合渗透的主要有函数思想、方程思想等。

2012版新课标（《全日制义务教育数学课程标准》）在“课程内容”中提出了十个核心词（数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力、模型思想、应用意识和创新意识），并一一给出描述，模型思想就是其中的一个。

什么是“模型思想”？数学模型的教学与通常的数学教学之间有什么关系？怎样帮助小学生建立模型思想？怎样应用模型思想呢？模型思想通常也叫做“数学模型”或者“数学建模”，它是用数学语言和工具，对现实世界的一些信息进行适当的简化，经过推理和运算，对相应的数据进行分析、预测、决策和控制，并且经过实践的检验，如果检验的结果是正确的，就可以用来指导实践。

数学模型在当今市场经济和信息化社会中已经有课比较广泛的应用，无论解决哪个领域的或者，都要用到数学、都要用到数学建模方法。

如大学建模教科书上有：人口增长数学模型、导弹核武器竞赛问题。

动物形体问题、电饭锅销售模型、公路运输问题、投资决策模型等。

其实数学模型的发展有着悠久的历史，并且是推动数学发展的重要动力之一。

在古代，中国以解决实际问题为主要特征的“数学建模”就十分活跃，注重算法创新的中国古代数学家是“数学建模”的好手。

像老师们熟悉的“田忌赛马”、“韩信点兵”、“邑方几何”、“四表望远”、“锯木求径”等都是中国古代数学模型算法，十分有名。

在近代，以学习数学模型为内容的课程最早产生20世纪60年代的美国研究生教育。

1985年，也是美国首先出现了大学生建模竞赛。

荷兰从1990年开始组织高中学生进行数学建模竞赛。

数学教学模型

数学教学模型数学教学一直以来都是教育领域中的重要课程之一，对学生的思维能力和逻辑推理能力有着重要的培养作用。

而为了更好地进行数学教学，教师们常常使用各种教学模型来辅助教学。

本文将介绍一些常见的数学教学模型，并分析其优缺点。

一、传统教学模型传统教学模型是最常见的数学教学方式之一。

它以教师为中心，教师通过板书、讲解和练习等方式进行教学。

这种教学模型注重基础知识的传授和学生对知识的理解。

然而，传统教学模型容易让学生陷入被动接受的状态，缺乏主动性，对于培养学生的创新思维和解决问题的能力有一定的限制。

二、探究式教学模型探究式教学模型注重学生的主动参与和实践操作。

教师通过提出问题，引导学生进行探索和实践来引发学生的学习兴趣，并培养他们的观察力、思考力以及解决问题的能力。

这种教学模型能够激发学生的学习热情，培养他们的团队合作能力和创新意识。

然而，探究式教学模型也存在一些问题，如过于注重学生的自主性可能导致学习进度的延缓，需要教师在引导学生的过程中加以控制。

三、合作学习模型合作学习模型基于学生之间的合作与互动。

在这种模型下，学生们组成小组，共同解决问题，通过合作交流来促进彼此的学习。

这种模型能够培养学生的团队合作能力、交流能力和解决问题的能力。

此外，学生在合作学习过程中也能够从彼此的不同思维和观点中获得更多的启发和思考。

然而，合作学习模型也存在一些问题，如小组成员之间的合作效果可能不均衡，需要教师及时进行指导和调整。

四、游戏化教学模型游戏化教学模型将学习过程设计为游戏的形式，以提高学生的参与度和学习积极性。

通过设置游戏目标、规则和奖励机制，激励学生积极学习并解决问题。

这种模型能够增加学生的学习乐趣，降低学习压力。

然而，游戏化教学模型需要教师在设计和实施游戏化任务时注意平衡学习目标和游戏娱乐性，还需要关注游戏中的学习成果和评估方式。

综上所述，数学教学模型对于促进学生的学习兴趣和能力培养起着重要的作用。

选择适合的教学模型应根据教学内容、学生特点和学习目标来确定。

量化研究与统计模型

量化研究与统计模型在现代科学研究中，量化研究和统计模型扮演着重要的角色。

通过定量的数据收集和分析，研究者能够更准确地了解事物之间的关系，作出可靠的推断和预测。

本文将探讨量化研究的基本原理、统计模型的应用以及两者在科学研究中的意义。

量化研究是一种以数字化数据为基础的研究方法。

它通过收集可计量的数据，使用统计方法进行分析和解释。

量化研究通常依赖于实验、调查或者观察等手段，以收集大量的数据样本。

这些数据样本可以是连续的、离散的，或者是基于分类的。

一旦数据被收集到，研究者就可以使用统计方法来揭示数据的潜在规律和关系。

统计模型是量化研究中的一个重要工具。

它通过建立一个数学模型，来描述变量之间的关系和作用。

统计模型可以是线性的，也可以是非线性的。

其中，线性回归模型是最为常见的统计模型之一。

它通过线性关系来描述自变量和因变量之间的联系。

除此之外，逻辑回归模型、时间序列模型和因子分析模型等也是统计模型的典型代表。

量化研究和统计模型在科学研究中发挥着重要的作用。

首先，通过量化研究，研究者能够收集到大量的数据，尤其是在大规模实验或者调查中。

这些数据可以提供丰富的信息，帮助研究者更好地理解和解释现象。

其次，统计模型能够对数据进行分析和建模，揭示其中的规律和关系。

通过统计模型，研究者可以推断出变量之间的因果关系，进行预测和决策。

不仅如此，量化研究和统计模型还可以帮助研究者进行预测和预测。

举个例子，金融领域的研究者经常使用量化研究和统计模型来预测股票市场的走势。

他们通过分析历史数据和建立相应的统计模型，来预测股票价格的涨跌。

这些预测对于投资者来说具有重要的参考价值。

尽管量化研究和统计模型在科学研究中有诸多优点，但它们也有一些限制和挑战。

首先，数据的质量和准确性对于研究结果的可靠性至关重要。

如果数据收集或者录入过程中存在错误或者偏差，将可能导致结果不准确甚至误导性。

其次，统计模型的选择和参数估计也需要一定的专业知识和经验。

干货分享！20种数学建模方法！

一、数学模型分类首先，既然是数模，你所知道的数学模型具体有哪些呢？按建立模型的数学方法，数学模型主要分为以下几种：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。

其次，想要完成一篇优秀的数模论文，我们需要对建模方法有基本的了解，在审题时就可以快速找出最适合的方法。

二、建模方法分类目前，在数学建模中常用的方法有:通用型：类比法、二分法、量纲分析法、图论法；进阶型：差分法、变分法、数据拟合法、回归分析法、数学规划法(线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划)、机理分析、排队方法、决策方法；高能型：层次分析法、主成分分析法、因子分析法、聚类分析法、TOPSIS法、模糊评判方法、时间序列方法；灰色理论方法、蒙特卡罗法、现代优化算法（模拟退火算法、遗传算法、神经网络法)等。

三、通用型1、类比法类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系。

在不同的对象或完全不相关的对象中找出同样的或相似的关系，用已知模型的某些结论类比得到解决该“类似”问题的数学方法，最终建立起解决问题的模型。

2、二分法二分法常用于数据的排序与查找，当数据量很大时宜采用该方法。

3、量纲分析法量纲分析法常用于定性地研究某些关系和性质，利用量纲齐次原则寻求物理量之间的关系，在数学建模过程中常常进行无量纲化。

无量纲化是根据量纲分析思想，恰当地选择特征尺度，将有量纲量化为无量纲量，从而达到减少参数、简化模型的效果。

4、图论法图论方法是数学建模中一种独特的方法，图论建模是指对一些抽象事物进行抽象、化简，并用图来描述事物特征及内在联系的过程，也是数学建模的一个必备工具。

图论是研究由线连成的点集的理论，一个图中的结点表示对象，两点之间的连线表示两对象之间具有某种特定关系(先后关系、胜负关系、传递关系和连接关系等)。

数学建模评价类模型——模糊综合评价

数学建模评价类模型——模糊综合评价文章目录•o一级模糊综合评价应用o1）模糊集合o2）隶属度、隶属函数及其确定方法o3）因素集、评语集、权重集o1、模糊综合评价法的定义o2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识oo3、模糊综合评价法的应用（实例）oo4、最后总结1、模糊综合评价法的定义先来看看官方标准定义：模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。

该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。

它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

初次看，是不是觉得有点懵懵懂懂的？（偷笑）我来用非官方的语言解释一遍，或许你就明白了。

大家想想，生活中，是不是有很多模糊的概念。

比如班级要评三好学生，那评价的标准一般就是学习成绩好不好、思想品德好不好、身体好不好（我查了下百度才发现三好学生竟然要身体好！？感情身体不好还不行）。

学习成绩好或者不好、思想品德好或者不好、身体好或者不好听起来是不是就很模糊？怎么样就算学习成绩好了或者思想品德好了或者身体好了？对，其实这些指标就是模糊的概念。

模糊综合评价法是什么呢？其实就是对评价对象就评价指标进行综合评判，最后给每个评价对象对于每个指标一个隶属度。

（有点绕口，用三好学生的例子再来阐述一下）比如现在有个学生参与评判三好学生。

标准假如就是评上和评不上。

用模糊综合评价法得到的最终结果就是这名学生对于评上的隶属度和评不上的隶属度。

假如评上的隶属度高一些，那这名学生肯定是被评上咯。

（反之亦然）我这样介绍一下，是为了让大家知道我们这个模糊综合评价到底是干嘛的，不要嫌我啰嗦（吃手手）2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识1）模糊集合① 定义：（我觉得这段话不错，来自360百科）这段话其实就举了模糊的一些概念，和经典集合（就是有明确数字的，高中学的那个集合）的区别及其历史。

初中数学建模教学实践研究

初中数学建模教学实践研究一、简述数学建模教学作为现代教育理念指导下的一种重要教学方式，旨在培养学生的数学素养和问题解决能力。

本文将围绕初中数学建模教学进行深入探讨，通过实践案例分析，阐述建模教学的意义、实施策略及其在提高学生数学成绩和创新能力方面的积极作用。

随着教育改革的不断深化，传统的应试教育逐渐向素质教育转变。

在这个过程中，数学作为一门基础学科，其重要性愈发凸显。

传统的数学教学模式往往过于注重概念、定义与定理的精确背诵与套用，而忽视了学生的实际问题解决能力。

数学建模教学应运而生，并逐渐成为教育界的热门话题。

建模教学强调将数学知识与实际问题相结合，让学生在解决实际问题的过程中自然地学习和掌握数学知识。

这种教学方式不仅有助于培养学生的数学兴趣，更能激发他们的创新思维和实践能力。

建模教学在提高学生数学成绩、培养学生创新能力等方面具有显著的效果。

当前初中数学建模教学仍面临诸多挑战。

如何制定合适的建模教学目标、选择合适的建模题目、设计有效的教学过程以及评价学生的建模成果等，都是值得我们深入研究与探讨的问题。

本文旨在通过对这些问题的研究与实践，为初中数学建模教学提供有益的参考和借鉴。

1. 数学建模的重要性与意义数学建模，作为数学与现实世界紧密相连的桥梁，不仅是一种重要的数学思想方法，更是一种革命性的教育理念。

在信息化、人工智能等高新技术迅猛发展的今天，数学建模的重要性与意义愈发彰显。

数学建模能够培养学生的创新思维和问题解决能力。

它鼓励学生从实际问题出发，用数学的语言和方法来描述、分析和解决，从而不仅提高了学生的数学素养，还激发了他们的创新意识和探究精神。

数学建模有助于培养学生的科学思维和理性精神。

建模过程中，学生需要运用科学的语言和方法进行假设、推导和验证，这有助于他们形成科学的态度和理性的思维方式。

数学建模对于培养学生的综合素质和社会责任感也具有重要意义。

通过参与建模活动，学生可以学会与他人合作、沟通和交流，培养团队精神和协作能力。

模糊数学模型实例

模糊数学模型实例模糊数学模型背景:模糊数学自1965 年创始以来，发展非常迅速，其应用的涉及面极为广泛，几乎遍及理工农医及社会科学的各个领域，并已经取得较丰富的成果，显示出巨大的发展潜力。

同概率论的应用一样，模糊数学的应用越加广泛深入，有实际应用价值的成果越加丰富，对现代科学技术和国民经济发展的意义就越大，就会使模糊数学的基础越加牢固，模糊数学的生命之花也就开得越加绚丽多彩。

1、课堂教学的评价模型对教师的课堂教学进行评价，是教室评价的一个方面。

由于课堂教学优良的度量是模糊的，因此很难明确的界定。

教师的课堂教学是一种复杂的智力活动与劳动，不仅涉及到所授课程的知识，而且旁及教育学、心理学、语言学等。

跟教师的工作热情，工作态度和业务水平有相当的关系。

因此我们考虑在抓住课堂教学的主要因素和讲授的基本要求后，设计评定量表，采用先定性，后定量的二次量化的方法进行模糊评价。

一、课堂教学的主要因素和基本要求课堂教学的主要因素和基本要求构成的集合U，评语构成的集合V。

U={u0,u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8,u9}V={v1,v2,v3,v4,v5}其中:u0,仪态端庄亲切：衣着整洁，须发及时修剃，既不紧张也不狂妄，对学生既亲切又能大胆管理。

u1, 讲话清晰：音量适中，学生既能听到讲解内容，又不觉得声音过大或过小，口齿清楚，快慢得当，语言通俗易懂。

u2, 板书工整：字迹工整好认，板书设计合理，不背对学生，边写边讲，板书能标明内容的条理、头绪和现在的进度。

u3, 条理清楚好记：叙述内容眉目清楚，层次分明，脉络清晰，有点有线，笔记好记。

u4, 讲度掌握适中：既不拖堂，也不空余太多时间，做到快慢适中，轻重适度。

u5, 内容正确无误：力求讲解正确无误，不能出现知识性错误。

u6, 讲授内容熟练：熟悉所讲的内容，致使课堂讲授连贯、深刻。

u7, 注意前后呼应：一堂课要有引入、小结，同时还应该交代本课内容在整个知识中的地位、作用，引导学生融会贯通所学知识。

人力资源马尔可夫模型-概述说明以及解释

人力资源马尔可夫模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分介绍了本文的主题：人力资源管理中的马尔可夫模型。

本文将首先对人力资源管理和马尔可夫模型进行概述，然后探讨马尔可夫模型在人力资源管理中的应用，并分析其优势和局限性。

人力资源管理是利用组织内部和外部人力资源，通过合理配置、激励和培养等手段，实现组织目标的过程。

它旨在通过合理的人力资源管理策略，促进员工的发展和组织的持续发展。

在当今竞争激烈的商业环境中，人力资源管理对于组织的成功至关重要。

它不仅涉及到员工的招聘、培训、绩效评估等方面，还包括员工流动、离职、晋升等方面。

马尔可夫模型是一种用来描述状态的数学模型，它是基于概率统计理论的一种重要工具。

马尔可夫模型假设当前状态只与前一状态相关，与更早的历史状态无关。

因此，它可以被用来预测未来状态的概率。

马尔可夫模型在人力资源管理中的应用正在逐渐引起关注。

本文将详细介绍马尔可夫模型的基本概念、原理和应用领域。

同时，还将探讨马尔可夫模型在人力资源管理中的具体应用，例如员工流动预测、绩效评估等方面。

通过对这些具体案例的分析，我们将深入了解马尔可夫模型在人力资源管理中的作用和效果。

此外，本文还将对马尔可夫模型进行优势和局限性的分析。

尽管马尔可夫模型在人力资源管理中有一定的应用潜力，但它也存在一些限制和挑战。

我们将探讨这些问题，并提出改进的建议，以期在实际应用中更好地发挥马尔可夫模型的作用。

通过对人力资源管理和马尔可夫模型的综述，本文旨在展示马尔可夫模型在人力资源管理中的潜力和局限性，并为人力资源管理者提供一些实际应用的建议和思路。

希望读者通过本文的阅读，能够对人力资源管理中的马尔可夫模型有一个全面而深入的了解。

1.2 文章结构文章结构部分的内容:本篇文章将按照以下结构进行展开。

首先，在引言部分，我们会对人力资源管理和马尔可夫模型进行简要概述，并介绍本文的目的。

接着，在正文部分，我们将详细探讨人力资源管理的概念和重要性，并对马尔可夫模型进行介绍，包括其基本原理和应用领域。

mmc数学模型

mmc数学模型数学模型（Mathematical Models）是指将现实世界中的问题抽象化，通过数学方程、关系或符号来描述和解释这些问题的工具。

数学模型能够帮助我们理解和解决各种实际问题，无论是自然科学、工程技术还是社会科学领域。

一种常见的数学模型是线性模型（Linear Models），它是指模型中的变量之间存在线性关系。

线性模型通常使用线性方程或线性函数来描述问题，常见的线性模型包括一次函数、多项式函数和线性回归模型等。

线性模型在科学研究和实际应用中具有广泛的应用，例如经济学中的供求模型、物理学中的牛顿第二定律等。

另一种常见的数学模型是非线性模型（Nonlinear Models），它是指模型中的变量之间不存在线性关系，而是存在非线性关系。

非线性模型通常需要采用更复杂的数学方法来求解，例如微分方程、积分方程和离散数学等。

非线性模型在生物学、地球物理学以及金融学等领域起着重要的作用，例如生物反应动力学模型、地震波传播模型和期权定价模型等。

在实际应用中，数学模型能够帮助我们预测和优化各种复杂的现象和系统。

例如，交通流模型可以帮助我们分析和优化城市交通拥堵问题，气象模型可以帮助我们预测天气变化和气候变化趋势，金融模型可以帮助我们预测股票价格和市场波动等。

数学模型还在医学、环境保护、农业和能源等领域起着关键的作用。

在建立数学模型时，我们需要进行一系列的数学假设和简化，以使得模型具有可行性和可理解性。

数学模型通常包括几个基本要素：变量、关系和参数。

变量是研究对象的属性或特征，关系是变量之间的数学连接，参数是用来描述和调控关系的常数或变量。

通过对这些基本要素的合理选择和调整，可以构建出符合实际问题的数学模型。

数学模型的建立和求解需要运用数学的知识和方法。

常见的数学方法包括微积分、线性代数、概率论和统计学等。

通过这些数学方法的运用，我们能够对数学模型进行分析、求解和优化，从而得到解决实际问题的最佳方案。

高等教育信息分析建模及若干常用模型

得
8 公众的观点分析
分析内容后总结得出
理解公众的途径 7
CDI/BDI矩阵
请问您曾经购买过以下哪种类型的纸巾呢？（复选）
卷筒纸
1
手帕纸
2
盒装面纸
3
抽取式卫生纸
4
140%
120% 品牌发 100% 展指数 80%
60%
40% 80%
请问您购买过以下哪些品牌的卷筒纸呢？（复选）
品牌A
1
品牌B
尽管研究对象层次复杂，不可能完全用模型取代，但由于模型在某种意义上对其特征和变化规律进行了科学抽象，因此模型能在研究主题范围内更集中、更深刻地反映研究对象的本质。
4
3.1 模型的概念及相关问题
3.1.1 模型的概念
“模型”一词，意为尺度、样本、标准。模型是对现实世界中的某些事物现实原型的一种抽象或模拟。建立模型核心思想就是要抓住主要矛盾，突出所研究对象的主要特点，而把次要特点忽略，认识客观事物的本质规律，解决实际问题。
分析框架(以彩电行业为例)
内容
与彩电行业的相关因素具体的变化与趋势
人口经济
人口数量家庭户数人口年龄结构
GDP WTO加入地区经济发展
政法策律/法规
高科技术产业的投资政策行业法规
文化
具体消费心态变化年轻人购买独立性倾向
生态环保政策
技术
本产业技术变化竞争产业技术变化向产业技术变化
5
真实世界是复杂的和动态的。研究客观世界的方法是：针对人与外部世界的相互作用，在科学的基础上建立问题空间的“形式”模型，用这一模型来反映和描述所要解决的真实问题。通过建立模型和分析模型，然后根据分析的结论去指导人类的行动。

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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果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明确列出。

我们重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：05所属学校（请填写完整的全名）：大学参赛队员(打印并签名) ：1. 瑞2. 呼建雪3. 朱培育指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：2012 年8 月27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：关于课程关系量化分析的数学模型摘要本文探讨研究了关于某高校两个专业四门课程分数、学生学习水平的差异显著性以及课程间相互影响的情况。

首先我们对两个专业的各科成绩分别统计了平均值、标准差、及格率以及优秀率这些统计量值，又根据这些数据作出了特性指标矩阵；然后采用模糊聚类分析中的最优划分法得到了聚类分类结果，得到结论为：两专业的高级程序设计语言分数差异性显著，其他三门科目均没有显著差异。

接着我们根据课程间的联系，采用层次分析法得到各个科目在总成绩中所占的权重，即得到关于衡量学生学习水平的总成绩模型：4j 3j 2j1j0.2323x 0.3619x 0.6090x0.6664x+++=y然后利用单因素方差分析法得到专业对学生学习水平影响的显著性05.0132.0>，即两个专业学生的学习水平无明显差异。

对于问题（3），我们直接利用SPSS 软件中的回归分析法得到高级程序语言设计、离散数学两门课程学习的优劣会影响到数据结构和数据库原理的学习。

最后，综合以上分析得到对于专业主干课的学习，我们应该认真学好专业基础课，以便为后续课程的学习打好基础。

关键词：模糊聚类分析层次分析单因素方差分析回归分析一．问题重述附件一、二分别给出了某高校两个专业的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理这四门课程的期末考试成绩数据，请根据数据分析并解决以下几个问题：（1）分析每门课程两个专业学生的分数是否有明显差异？（2）分析两个专业学生的学习水平有无明显差异？（3）分析说明高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣是否影响数据结构和数据库原理两门课程的学习？（4）根据1~3问所作出的分析，面向全校本科生同学，撰写一篇1000字左右的论文，阐述你们对于专业主干课程学习方面的看法。

二．问题分析2.1针对于问题（1）：该题要求我们针对两个专业的每门课程的分数分析其差异性，所以对于四门课程，我们利用Excel计算出每科成绩相应的统计量，然后利用模糊最优划分法比较对应的统计量值得到差异显著性的相关结论。

2.2针对于问题（2）：由于要用成绩来衡量学生的学习水平，所以首先我们采用层次分析法得到各科成绩在总成绩中所占的权重，然后再利用单因素方差分析法作出总成绩受专业因素的影响情况，即可得到两个专业学生学习水平的差异性。

2.3针对于问题（3）：按实际学习情况来看，高级语言程序设计和离散数学两门课程作为基础课，对后续课程的学习会有一定的影响。

为了进一步说明高级语言程序设计和离散数学两门课程的优劣是否对数据结构和数据库原理两门课程有影响，我们不考虑专业的影响，仅从这四门课程成绩的相关性进行考虑，即高级语言、离散数学与数据结构成绩的相关性，高级语言、离散数学与数据库原理成绩的相关性。

利用SPSS软件中的回归分析进行求解。

2.4针对于问题（4）：综合分析问题（1）—（3）的结论，得到一些关于专业主干课程的学习建议。

并按要求撰写1000字左右的建议信。

三．模型假设1.对0分成绩视为缺考处理，即该项数据为无效数据；2.学生与学生之间、班级与班级之间的成绩无相互影响，即为独立的；3.学生的学习水平仅有成绩来衡量，该论文不考虑其他因素。

四.符号说明五．模型建立与求解5.1问题（1）：将附件所给数据利用Excel统计出两个专业每门课程的平均分、标准差、及格率、优秀率等统计量，为了对这些统计量进行分析比较，我们采用模糊逐步聚类分析给出分类标准，由此即可得到两个专业每门课程学生分数的差异性。

首先作出相应的统计量值：表1：两专业高级语言程序设计分数统计量表表2：两专业离散数学分数统计量表表3：两专业数据结构分数统计量表表4：两专业数据库原理分数统计量表然后根据上表中的平均值、标准差、及格率以及优秀率构造特性指标矩阵如下：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡1.2812.9404.1409.7006.232.9717.1215.7538.1442.9561.1468.7015.1226.9631.1185.7015.973.9622.1012.7054.665.9033.1404.6622.2212.9487.3232.7169.1826.9689.1399.69其中，行依次为专业一、专业二高级程序语言设计、离散数学、数据结构和数据库原理相应的统计量值。

数据规格化：采用最大值规格化后得到：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡197.043.093.083.0137.0151.098.044.094.043.099.034.094.033.0995.031.093.023.093.044.088.079.097.0195.067.099.042.093.0最后再利用最大最小法构造模糊相似矩阵为：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡19.085.079.09.0186.084.085.086.0193.079.084.093.0176.074.08.089.089.074.08.06.088.086.077.093.095.088.072.089.076.089.088.095.074.074.086.088.08.08.077.072.089.06.093.089.0187.068.085.087.0167.081.068.067.018.085.081.08.01为了给出聚类划分标准，我们采用最优模糊划分法。

利用其相关公式可得拉格朗日方程为：)1-u (-),(81i 2812∑∑==+=i i ij i i i u x u u L λλ 【1式】对上式分别关于变量i u ,λ求偏导得：⎪⎩⎪⎨⎧=+=∑=0-201-281λiij i i i u x u u 【2式】利用MATLAB 对上式求解，最后可得评价标准集为：[]89.088.087.086.086.087.088.089.0=i u再结合上述的相似矩阵可得聚类分析的布尔矩阵为：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡1100110000110011000110001101110101110011000010111100110000100001分析该矩阵可得模糊聚类分类为：{}{}28765431,,,,,,x x x x x x x x 和即这两个专业的学生的各科分数中，只有高级程序语言差异性较明显，其他三门科目均没有明显差异。

5.2问题（2）：该题要分析两个专业学生的学习水平有无明显差异，由于学习水平要用成绩来衡量，所以要求出四门课程的总成绩。

首先构建一个层次分析模型来求出各科在总成绩中的权重，然后再利用单因素方差分析模型来判断总成绩是否显著相关，将专业看做对成绩的影响因素进行分析。

5.2.1层次分析模型：图1 总成绩的层次分析图取⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=121213121212122113211A ，利用MATLAB 求得A 的最大特征根和它对应的特征根向量（运行程序及结果见附件），分析结果可得：0458.4=λ，它所对应的特征根向量为：9,0.2323)6090,0.361(0.6664,0.=α。

由于对于成对比较矩阵A ，一致性指标为：)1--(n nCI λ=（为A 的最大特征根，n 为矩阵A 的阶数）随机一致性指标为RI ，所以一致性比率为)(RICICR =。

总成绩高级语言程序设计离散数学数据结构数据库原理验证：0153.0144=--=λCI ,此时有：09.0=RI1.0017.0)(<==RICICR 所以该矩阵合适，α可以作为各门成绩在总成绩中占的比重。

所以求得总成绩为：4j 3j 2j1j0.2323x 0.3619x 0.6090x0.6664x+++=y 【3式】5.2.2单因素方差分析模型：先用Excel 在表格中根据上述模型计算出各专业的总成绩，然后在SPSS 中打开数据管理窗口，定义变量名专业和总成绩，然后按顺序输入相应总成绩，专业依次定为数值1，2。

然后运行 “分析 -> 比较均值 -> 单因素ANOVA ”进行单因素方差分析,得到如下结果：ANOVA 总成绩平方和 df 均方 F 显著性组间 746.573 1 746.573 2.283 .132 组 84384.073 258 327.070总数85130.646259由上表分析可得：显著性为05.0132.0 ，即由方差分析得这两个专业学生的学习水平无明显差异。

5.3问题（3）：为了分析高级语言程序设计和离散数学两门课程的优劣是否对数据结构和数据库原理两门课程有影响，我们不考虑专业的影响，仅从这四门课程成绩的相关性进行考虑，即高级语言、离散数学与数据结构成绩的相关性，高级语言、离散数学与数据库原理成绩的相关性。

直接利用SPSS 软件中的回归分析进行求解。

5.3.1高级语言、离散数学与数据结构分数的相关性：选择“分析—回归—线性”，将因变量“高级语言、离散数学”、“数据结构”分别移至对应的框中，在“方法”中选择“进入”把所有自变量放入回归模型，选择统计量中的“估计、模型拟合度、R 方变化、描述性”四项，点击“选项”选择“使用F 的概率“及“在等式中包含常量”，保存后运行，输出如下结果：对表中的数据分析可得：R 表示复相关系数，反应的是自变量与因变量之间的密切程度，R 方表示复相关系数的平方，称为决定系数，这里R=0.512，说明数据结构的成绩与高级语言、离散数学的成绩有一定的关系。

方差分析模型平方和df 均方 F Sig.1 回归12495.569 2 6247.78547.892 .000a残差33527.181257 130.456总计46022.75259a. 预测变量: (常量), 离散数学, 高级语言。