数学建模学习总结
数学建模实践总结
数学建模实践总结数学建模是一种将实际问题转化为数学模型，并通过数学方法进行求解和分析的过程。
在数学建模实践过程中，我深刻体会到了数学知识的实际应用和解决问题的能力。
通过本次实践，我对数学建模的方法和步骤有了更深刻的理解。
本文将对我参与的数学建模实践进行总结，并分享一些经验和感悟。
首先，我们在实践中遇到了一个实际的问题，即如何合理规划一个小区的绿化布局。
我们的目标是最大限度地提高绿化覆盖率，同时考虑社区居民的需求和经济成本。
为了解决这个问题，我们首先进行了问题的分析和拆解。
我们研究了小区的地理环境、土壤条件、气候特点等因素，并进行了数据的收集和整理。
在分析完实际问题后，我们开始建立数学模型。
我们选择了线性规划模型来解决这个问题。
我们将小区划分为不同的区域，并给每个区域设置了相应的绿化面积和成本。
我们设定了约束条件，如总绿化面积不能超过小区面积的百分之八十，并设置了优化目标，即最小化总成本。
通过线性规划模型，我们得到了最优的绿化布局方案。
接着，我们利用计算机编程工具对模型进行求解和优化。
我们利用MATLAB软件编写了相应的代码，并进行了模拟实验和数据验证。
通过多次实验和调整参数，我们得到了最终的实施方案。
我们将结果进行了可视化展示，并对结果进行了进一步的分析。
通过这次数学建模实践，我收获了许多宝贵的经验和教训。
首先，在实践过程中，团队合作是至关重要的。
我们需要协调各个成员的工作，并及时沟通和解决问题。
其次，数据的准确性和完整性对建模结果有着重要影响。
我们需要对数据进行仔细筛查和校验，并确保数据的可靠性。
最后，灵活运用数学知识和方法是解决实际问题的关键。
我们需要充分发挥数学的优势，灵活运用各种数学工具和技巧来解决实际问题。
总之，数学建模实践是一次宝贵的学习和实践机会。
通过实践，我不仅巩固了数学知识，还提高了解决问题的能力和综合素质。
我相信，在今后的学习和工作中，我会更加积极地运用数学建模方法，解决更加复杂和实际的问题。
数学建模重要知识点总结
数学建模重要知识点总结一、微积分微积分是数学建模中最重要的数学工具之一，它包括微分和积分两大部分。
微分是求函数的导数，用于描述函数的变化率和曲线的切线。
而积分则是求函数的不定积分或定积分，用于描述函数的面积、体积等性质。
在数学建模中，微积分可以用于建立问题的数学模型，求解微分方程和积分方程，对函数进行优化等。
例如，在物理建模中，我们经常会用到微积分来描述物体的运动、速度和加速度等。
在经济学建模中，微积分可以用来描述供求关系、利润最大化等问题。
二、线性代数线性代数是研究向量空间、线性映射和矩阵等数学对象的学科。
在数学建模中，线性代数可以用于描述多维空间中的几何关系、解线性方程组、求解最小二乘问题等。
例如，在计算机图形学中，线性代数可以用来描述和变换三维物体的位置和姿态。
在统计学建模中，线性代数可以用来对数据进行降维、拟合线性模型等。
三、概率论与数理统计概率论与数理统计是研究随机现象的规律性和统计规律的学科。
在数学建模中，概率论与数理统计可以用于描述随机现象的概率分布、推断总体参数、假设检验等。
例如，在风险管理建模中，我们经常会用到概率论与数理统计来描述风险的分布和进行风险评估。
在机器学习建模中，概率论与数理统计可以用来对数据进行建模和推断。
四、数学优化数学优化是研究如何在给定约束条件下，找到使目标函数取得极值的方法和理论。
在数学建模中，数学优化可以用来对问题进行建模和求解。
例如，在生产调度问题中，我们可以用数学优化来寻找最优的生产计划；在投资组合优化中，我们可以用数学优化来构建最优的资产配置。
五、微分方程微分方程是研究未知函数及其导数之间关系的方程。
在数学建模中，微分方程可以用来描述系统的动力学行为、生物种群的增长规律、热传导过程等。
我们可以通过对微分方程进行数值求解、解析求解或者定性分析，来获得系统的行为特征。
六、离散数学离散数学是研究离散结构及其性质的数学学科，包括集合论、图论、逻辑和代数等内容。
高二数学建模活动总结
高二数学建模活动总结在高二数学课程中，数学建模活动是一个重要的环节，通过这种活动可以更好地让学生理解数学知识的应用，培养他们解决实际问题的能力。
在本学期的数学建模活动中，我们深受启发，收获颇丰。
下面我将对这次数学建模活动进行总结。
首先，我们在数学建模活动中学会了如何有效地收集数据，并对数据进行分析和处理。
我们了解到数据的质量对建模结果的影响非常大，因此在收集数据的过程中要注意数据的准确性和完整性。
同时，在分析数据时要善于运用数学工具和方法，找出数据之间的规律和联系，为建模提供有效的依据。
其次，在数学建模活动中，我们学会了如何建立数学模型来解决现实问题。
通过对问题进行分析和抽象，我们可以将问题转化为数学语言，并建立相应的数学模型。
在建立模型的过程中，我们需要考虑问题的特点和约束条件，合理选择变量和参数，并运用数学知识和技巧进行求解，得出最终的结论和建议。
此外，在数学建模活动中，我们还学会了如何有效地展示和表达建模结果。
通过图表、表格、文字等形式，我们可以直观地展示模型的分析过程和结果，使读者更容易理解我们的思路和结论。
同时，在表达建模结果时要言之有物，逻辑清晰，尽量避免冗长和啰嗦，让读者能够快速获取信息，并加深对问题的理解。
最后，在这次数学建模活动中，我们团队合作能力得到了全面提升。
在解决实际问题的过程中，每位成员都积极发挥自己的优势，各司其职，有条不紊地推进工作。
通过团队合作，我们不仅完成了任务，还增进了彼此之间的沟通和理解，培养了相互协作的意识和能力。
总的来说，这次高二数学建模活动让我们深刻体会到数学知识的实用性和重要性，提高了我们的解决问题的能力和技巧，同时也锻炼了我们的团队合作精神。
希望在今后的学习和生活中，我们能不断积累经验，不断提升自己，为建设美好的未来贡献自己的力量。
谢谢！。
数字建模期末总结
数字建模期末总结一、引言在当今数字化快速发展的时代，数字建模成为了解决问题和优化流程的重要工具之一。
数字建模是通过使用计算机软件对现实世界进行建模和仿真，以帮助我们更好地理解、分析和解决问题。
在本学期的数字建模课程中，我学到了许多关于数字建模的知识和技能，并且在实践中进行了一些具体的项目。
在本篇总结中，我将回顾这学期所学的内容，并分享我对数字建模的理解和体会。
二、数字建模的基本概念1. 数字建模的定义数字建模是指使用计算机软件对现实世界进行建模和仿真，以便更好地理解和解决问题。
通过建立数学模型和物理模型，我们可以分析和预测现实世界的行为和性质，从而为决策和优化提供有力支持。
2. 数字建模的应用领域数字建模广泛应用于工程、科学、医学等领域。
例如，在工程领域，数字建模可以用于产品设计和优化、工艺流程仿真、结构分析和预测等。
在科学领域，数字建模可以用于模拟天体运动、气候变化和生物模拟等。
在医学领域，数字建模可以用于疾病诊断、手术模拟和药物筛选等。
三、数字建模的方法和技术1. 数字建模的方法数字建模的方法包括建立数学模型、物理模型和数据模型。
数学模型是通过数学方程和算法来描述和计算现实世界的属性和行为。
物理模型是通过物理定律和实验数据来描述和模拟现实世界的行为和性质。
数据模型是通过对实验数据和观测数据进行统计和分析来描述和预测现实世界的行为和趋势。
2. 数字建模的技术数字建模的技术包括计算机辅助设计、计算机图形学、虚拟现实和仿真等。
计算机辅助设计是通过使用计算机软件来辅助产品设计和优化。
计算机图形学是研究如何在计算机上生成和处理图像和图形的技术。
虚拟现实是通过使用计算机生成的图像和声音来创造出一种虚拟的现实感。
仿真是通过计算机模拟现实场景和行为来预测和优化系统的性能。
四、数字建模的案例分析在本学期的数字建模课程中，我参与了一个关于交通流量优化的项目。
该项目的目标是通过数字建模和仿真，优化城市交通系统的效率和安全性。
数学建模常用知识点总结
数学建模常用知识点总结1.1 矩阵及其运算矩阵是一个矩形的数组，由行和列组成。
可以进行加法、减法和数乘运算。
1.2 矩阵的转置对矩阵进行转置就是把矩阵的行和列互换得到的新矩阵。
1.3 矩阵乘法矩阵A和矩阵B相乘得到矩阵C，要求A的列数等于B的行数，C的行数是A的行数，列数是B的列数。
1.4 矩阵的逆只有方阵才有逆矩阵，对于矩阵A，如果存在矩阵B，使得AB=BA=I，那么B就是A的逆矩阵。
1.5 行列式行列式是一个标量，是一个方阵所表示的几何体积的无向量。
1.6 特征值和特征向量对于矩阵A，如果存在标量λ和非零向量x，使得Ax=λx，那么λ就是A的特征值，x就是对应的特征向量。
1.7 线性相关和线性无关对于一组向量，如果存在一组不全为零的系数，使得它们的线性组合等于零向量，那么这组向量就是线性相关的。
1.8 空间与子空间空间是向量的集合，子空间是一个向量空间的子集，并且本身也是一个向量空间。
1.9 线性变换对于向量空间V和W，如果满足T(v+u)=T(v)+T(u)和T(kv)=kT(v)，那么T就是一个线性变换。
1.10 最小二乘法对于一个线性方程组，如果方程个数大于未知数个数，可以使用最小二乘法来求得最优解。
1.11 奇异值分解矩阵分解的方法之一，将一个任意的矩阵分解为三个矩阵的乘积。
1.12 特征分解对于一个对称矩阵，可以将其分解为特征向量和特征值的乘积。
1.13 线性代数在建模中的应用在数学建模中，线性代数是非常重要的基础知识，它可以用来表示和分析问题中的数据，解决矩阵方程组、优化问题、回归分析等。
二、微积分2.1 极限和连续性极限是指一个函数在某一点上的局部性质，连续性则是函数在某一点上的全局性质。
2.2 导数和微分对于一个函数y=f(x)，它的导数可以表示为f’(x)，其微分可以表示为dy=f’(x)dx。
2.3 泰勒级数泰勒级数是一种用多项式逼近函数的方法，在建模中可以用来进行函数的近似计算。
数学建模心得体会3篇
数学建模心得体会3篇通过对专题七的学习，我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性，知道了什么是数学建模，数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题，然后用数学方法去解决它，之后我们再把它放回到实际当中去，用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。
知道了数学建模的几点要求：一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中，了解和经历解决实际问题的过程，并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。
同时，希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。
当然也希望同学们在这样的过程当中，学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样学生要有一个尝试，一个探索的过程查询资料等手段来获取信息，之后采取各种合作的方式解决问题，养成与人交流的能力。
实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样的话学生要有一个尝试，一个探索的过程。
数学探究活动的关健词就是探究，探究是一个活动或者是一个过程，也是一种学习方式，我们比较强调是用这样的方式影响学生，让他主动的参与，在这个活动当中得到更多的知识。
探究的结果我们认为不一定是最重要的，当然我们希望探究出来一个结果，通过这种活动影响学生，改变他的学习方式，增加他的学习兴趣和能力。
我们也关心，大家也可以看到在标准里面，有非常突出的数学建模的这些内容，但是它的要求、定位和为什么把这些领域加到我的标准当中，你应该怎么看待这部分内容。
数学建模学习心得体会许校的讲座再次激起了我们对这个曾经的相识思考的热情。
同样一个名词，但在新的时代背景下许校赋予了其更多新的内涵。
首先是对“建模”的理解差异。
那时更多的是一种短视或者说应试背景下的行为，“建模”的理解就是给学生一个固定的模式的东西，通过教学行为让学生接受而成为其解决问题的一种工具；而许校的“建模”更多的是一种动态的或者说是一种有型而又不可僵化定型的东西，应该是可以助力学生发展最终可以成为学生数学素养的一部分。
做数学建模的心得体会5篇
做数学建模的心得体会5篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数学建模方法总结(优秀5篇)
数学建模方法总结(优秀5篇)数学建模方法总结篇一数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。
强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。
数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。
一、数学应用题的特点我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。
数学应用题具有如下特点：第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。
这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。
如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题；与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题；与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。
第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。
第三、数学应用题涉及的知识点多。
是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。
第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。
往往是一种新颖的实际背景，难于进行题型模式训练，用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。
必须依靠真实的能力来解题，对综合能力的考查更具真实、有效性。
因此它具有广阔的发展空间和潜力。
二、数学应用题如何建模建立数学模型是解数学应用题的关键，如何建立数学模型可分为以下几个层次：第一层次：直接建模。
根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型。
第二层次：直接建模。
可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出，然后才能使用现有数学模型。
第三层次：多重建模。
数学建模竞赛个人总结
数学建模竞赛个人总结
在参加数学建模竞赛的过程中，我深刻体会到数学建模的重要性和挑战性。
通过数学建模竞赛，我不仅学到了更多的数学知识和技巧，还培养了自己的团队合作能力和问题解决能力。
首先，数学建模竞赛让我深刻认识到数学建模的重要性。
在竞赛中，我们需要根据给定的问题，利用数学模型进行分析和求解。
通过建立数学模型，我们可以将复杂的实际问题转化为数学问题，从而更方便地进行分析和求解。
数学建模不仅可以帮助我们理解和解决实际问题，还可以培养我们的逻辑思维和问题解决能力。
其次，数学建模竞赛对我的团队合作能力提出了较高的要求。
在竞赛中，我们需要与队友密切合作，共同讨论和解决问题。
通过与队友的合作，我们可以充分发挥各自的优势，共同完成各项任务。
在合作中，我学会了倾听和交流的重要性，也学会了如何在团队中分工合作，充分发挥每个人的能力。
最后，在数学建模竞赛中，我学到了解决问题的方法和技巧。
数学建模竞赛的题目往往非常复杂和抽象，需要我们灵活运用所学的数学知识和技巧。
通过解决这些问题，我学会了分析问题的关键点，选择合适的数学模型和方法进行求解。
同时，我也学会了积极寻求帮助，尽可能利用各种资源和工具来解决问题。
总的来说，参加数学建模竞赛让我受益匪浅。
我通过竞赛学到了更多的数学知识和技巧，培养了团队合作能力和问题解决能力。
我相信这些经验和能力将对我的学习和未来的发展产生积极的影响。
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。
数学建模知识点总结
数学建模知识点总结一、数学建模的基本概念数学建模是指利用数学方法和技术对实际问题进行数学化描述和求解的过程。
数学建模的核心是将实际问题抽象化为数学模型，并通过数学方法对模型进行求解，从而得出对实际问题的合理解释和解决方案。
二、数学建模的基本步骤1. 问题的分析与建模：对实际问题进行深入分析，明确问题的目标和约束条件，然后将问题转化为数学模型的形式。
数学模型可以是代数方程、差分方程、微分方程、优化问题等。
2. 模型的求解：根据具体问题的特点，选择合适的数学方法和技术对模型进行求解。
常见的数学方法包括数值计算、概率统计、优化算法等。
3. 模型的验证与评估：对求解得到的数学模型进行验证，检验模型的有效性和可行性。
可以通过实际数据的拟合度、模型的稳定性等方面来评估模型的质量。
4. 结果的解释与应用：将数学模型的求解结果进行解释和分析，得出对实际问题的合理解释和解决方案。
根据实际需求，可以对模型进行调整和优化，进一步提高模型的准确性和实用性。
三、常见的数学建模方法和技术1. 线性规划：线性规划是一种优化方法，用于解决目标函数线性、约束条件线性的优化问题。
通过线性规划可以求解最大化或最小化目标函数的最优解，广泛应用于生产调度、资源分配等领域。
2. 非线性规划：非线性规划是一种优化方法，用于解决目标函数非线性、约束条件非线性的优化问题。
非线性规划相比线性规划更加复杂，但可以处理更为实际的问题，如经济增长模型、能源消耗模型等。
3. 微分方程模型：微分方程模型是一种描述系统演化过程的数学模型，广泛应用于物理、生物、经济等领域。
通过求解微分方程模型，可以揭示系统的动力学行为和稳定性特征。
4. 差分方程模型：差分方程模型是一种递推关系式，描述系统在离散时间点上的变化规律。
差分方程模型常用于描述离散事件系统、人口增长模型等。
5. 概率统计模型：概率统计模型是一种利用概率统计方法对随机事件进行建模和分析的方法。
通过概率统计模型，可以对实际问题的不确定性进行量化和分析，如风险评估、市场预测等。
大学数学建模知识点总结
大学数学建模知识点总结一、概率论基础知识1. 集合论基础知识集合的概念、集合的运算、集合的性质、集合的表示方法等。
2. 随机变量及其分布随机变量的概念、随机变量的分布、离散型随机变量、连续型随机变量等。
3. 数理统计基础知识抽样、统计量、分布函数、统计分布函数、极限定理等。
二、线性代数知识1. 行列式及其性质行列式的概念、行列式的性质、行列式的运算规则等。
2. 矩阵及其运算矩阵的概念、矩阵的运算、矩阵的性质、矩阵的逆、矩阵的转置等。
3. 矩阵方程组矩阵方程组的概念、矩阵方程组的求解、矩阵方程组的解的存在性和唯一性等。
三、微积分知识1. 极限函数极限的定义、函数极限的性质、无穷小量、无穷大量、极限的性质等。
2. 导数导数的概念、导数的求法、导数的性质、高阶导数、隐函数的导数等。
3. 微分方程微分方程的概念、微分方程的解、微分方程的分类、微分方程的求解方法等。
四、数理逻辑知识1. 命题与命题的联结词命题的概念、命题的分类、联结词的概念、联结词的分类、逻辑联结词的性质等。
2. 推理与证明推理的概念、推理的方法、证明的方法、证明的逻辑、直接证明、间接证明、数学归纳法等。
五、数学建模方法1. 模型建立模型的概念、模型的分类、模型的建立方法、模型的验证等。
2. 模型求解模型求解的方法、模型求解的工具、模型求解的步骤等。
3. 模型分析模型分析的方法、模型分析的工具、模型分析的步骤等。
六、优化理论1. 最优化问题最优化问题的概念、最优化问题的分类、最优化问题的求解方法、最优化问题的应用等。
2. 线性规划线性规划的概念、线性规划的模型、线性规划的求解方法、线性规划的应用等。
七、统计推断1. 参数估计参数估计的概念、参数估计的方法、参数估计的性质、参数估计的应用等。
2. 假设检验假设检验的概念、假设检验的原理、假设检验的方法、假设检验的应用等。
八、时间序列分析1. 时间序列的概念时间序列的定义、时间序列的分类、时间序列的性质、时间序列的应用等。
数学建模教学总结与反思
数学建模教学总结与反思导言：数学建模是一门综合性较强的学科，它融汇了数学、计算机科学、统计学、物理学等多个学科的知识，是应用数学研究领域的一种重要方法。
在数学建模教学中，我们面临着如何提高学生的建模能力、培养学生的创新思维、激发学生的学习兴趣等一系列问题。
本文将通过总结和反思自己在数学建模教学中的经验和教训，探讨这些问题的解决方法。
一、培养学生的建模能力在数学建模教学中，培养学生的建模能力是一个重要的目标。
我们可以通过以下几个方面来提高学生的建模能力。
1.1 培养学生的数学基础知识数学建模需要依赖一定的数学基础知识，因此我们首先要确保学生掌握了必要的数学基础知识。
可以通过课堂教学、课后作业等多种方式来巩固学生的数学基础。
1.2 培养学生的实际问题解决能力数学建模主要是解决实际生活中的问题，因此我们要培养学生的实际问题解决能力。
可以通过引入实际问题、组织学生进行实际问题的调研等方式来提高学生的实际问题解决能力。
1.3 培养学生的创新能力数学建模需要学生具备创新思维，因此我们要培养学生的创新能力。
可以通过开展创新实验、组织创新竞赛等方式来提高学生的创新能力。
1.4 培养学生的团队合作能力数学建模通常需要学生进行团队合作，因此我们要培养学生的团队合作能力。
可以通过组织学生进行团队项目、设计团队合作制度等方式来提高学生的团队合作能力。
二、激发学生的学习兴趣激发学生的学习兴趣是数学建模教学中的另一个重要问题。
我们可以通过以下几个方面来激发学生的学习兴趣。
2.1 丰富教学内容数学建模的内容非常广泛，我们可以通过引入丰富的教学内容来激发学生的学习兴趣。
可以以案例为基础，引导学生深入了解实际问题，并通过实际问题的解决来提高学生的学习兴趣。
2.2 创设情境数学建模通常需要学生将数学方法应用到实际问题中，我们可以通过创设情境来激发学生的学习兴趣。
可以通过设计游戏、组织实地考察等方式来创设情境，让学生感受到数学建模的乐趣。
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。
数学建模心得体会3篇
数学建模心得体会3篇通过对专题七的学习，我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性，知道了什么是数学建模，数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题，然后用数学方法去解决它，之后我们再把它放回到实际当中去，用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。
知道了数学建模的几点要求：一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中，了解和经历解决实际问题的过程，并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。
同时，希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。
当然也希望同学们在这样的过程当中，学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样学生要有一个尝试，一个探索的过程查询资料等手段来获取信息，之后采取各种合作的方式解决问题，养成与人交流的能力。
实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样的话学生要有一个尝试，一个探索的过程。
数学探究活动的关健词就是探究，探究是一个活动或者是一个过程，也是一种学习方式，我们比较强调是用这样的方式影响学生，让他主动的参与，在这个活动当中得到更多的知识。
探究的结果我们认为不一定是最重要的，当然我们希望探究出来一个结果，通过这种活动影响学生，改变他的学习方式，增加他的学习兴趣和能力。
我们也关心，大家也可以看到在标准里面，有非常突出的数学建模的这些内容，但是它的要求、定位和为什么把这些领域加到我的标准当中，你应该怎么看待这部分内容。
数学建模学习心得体会许校的讲座再次激起了我们对这个曾经的相识思考的热情。
同样一个名词，但在新的时代背景下许校赋予了其更多新的内涵。
首先是对“建模”的理解差异。
那时更多的是一种短视或者说应试背景下的行为，“建模”的理解就是给学生一个固定的模式的东西，通过教学行为让学生接受而成为其解决问题的一种工具；而许校的“建模”更多的是一种动态的或者说是一种有型而又不可僵化定型的东西，应该是可以助力学生发展最终可以成为学生数学素养的一部分。
数学建模实训课程学习总结优化模型与算法应用
数学建模实训课程学习总结优化模型与算法应用数学建模是一门综合性课程，通过实际问题的建模和求解，培养学生的创新思维和综合能力。
在数学建模实训课程中，我学到了许多有关优化模型与算法应用的知识和技巧。
本文将对我在学习过程中的收获进行总结，并就优化模型与算法应用进行分析与讨论。
一、课程学习总结在数学建模实训课程中，我学习了许多数学建模的基本方法和技巧。
首先，我了解了数学建模的基本概念和步骤。
数学建模的核心是将实际问题转化为数学问题，并运用数学工具对其进行求解。
为了达到这一目的，我们需要具备扎实的数学基础知识和思维能力。
其次，我学习了不同类型的数学建模方法。
课程中，我们学习了线性规划、整数规划、动态规划等不同的数学建模方法和模型。
通过实例的讲解和练习题的做题，我对这些方法有了更深入的理解和掌握。
最后，我们进行了一些实际问题的建模与求解。
课程中，我们分组进行了一些实际问题的研究与分析。
通过团队合作，我学会了如何有效地进行组织和分工，如何将团队的智慧最大化地发挥出来。
二、优化模型与算法应用分析与讨论优化模型与算法应用是数学建模实训课程中的重要部分。
在实际问题中，我们常常需要优化某些目标函数，找到最优解。
而这涉及到对优化模型的建立和算法的选择与应用。
在数学问题的建模过程中，我们需要根据问题的实际情况选择合适的优化模型。
优化模型的选择要考虑问题的特点和要求，以及具体的限制条件。
在实际建模过程中，我们常常会遇到线性规划、整数规划和动态规划等不同类型的优化模型，需要根据问题的情况选择合适的模型。
在选择了合适的模型之后，我们就需要选择合适的算法对问题进行求解。
不同问题可能需要不同的算法来求解。
课程中，我们学习了一些常用的求解优化问题的算法，如单纯形法、分支定界法和动态规划算法等。
通过实践，我发现算法的选择对问题的求解效率有着决定性的影响。
在实际问题的求解过程中，我对优化模型与算法应用有了更深入的理解和掌握。
通过课程中的练习和实例分析，我学会了如何将问题转化为数学模型，如何选择合适的模型和算法，并通过计算求解得到最优解。
数学建模社团期末总结
数学建模社团期末总结一、引言数学建模是一门应用性极强的学科，在实际问题中能够发挥重要的作用。
为了更好地培养学生的数学建模能力，提升他们解决实际问题的能力，我们成立了数学建模社团。
在本学期的社团活动中，我们通过课内外的学习和实践，提高了自己的数学建模水平，取得了一定的成果。
下面就本学期的主要活动进行总结。
二、主要活动1. 理论学习在本学期的数学建模社团中，我们首先进行了一系列的理论学习。
通过阅读相关的书籍和论文，我们了解了数学建模的基本原理和方法，掌握了常见的数学模型和解题技巧。
在课堂上，我们深入学习了线性规划、非线性规划、动态规划等重要的数学建模方法，并通过例题的讲解和练习巩固了所学内容。
2. 模拟实践为了提高我们的动手能力和团队协作能力，我们组织了一些模拟实践活动。
我们选择了一些具有实际意义的问题，将其转化为数学模型，并且通过编程软件进行求解。
在这个过程中，我们发现了问题中的关键因素，合理选择了适当的数学模型，并且优化了模型的求解算法。
通过实际操作，我们深刻体会到了数学建模的重要性和应用价值。
3. 实际项目为了进一步提高我们的实践能力，我们参与了一些实际项目。
比如，我们参与了学校举办的创新创业大赛，负责解决其中的数学问题。
在这个项目中，我们与其他团队成员紧密合作，共同完成了项目的任务。
通过与其他团队的交流和合作，我们学到了很多实用的经验和技巧，提高了解决问题的能力。
三、团队建设在本学期的数学建模社团中，我们注重团队建设，通过各种形式的活动增进了队员之间的友谊，提高了团队凝聚力和协作能力。
我们定期组织团队会议，进行工作总结和项目计划，保证团队的工作进度和效果。
同时，我们还积极参加校内外的比赛和交流活动，与其他团队进行竞争和合作，拓宽了我们的视野，学到了更多的知识和技能。
四、心得体会在本学期的数学建模社团中，我收获了很多，不仅提高了数学建模能力，还培养了团队合作精神和解决问题的能力。
通过实践和交流，我深刻认识到数学建模的重要性，它不仅可以帮助我们解决实际问题，还能够拓宽我们的思维，增强我们的综合素质。
数学建模工作总结报告范文
一、前言数学建模作为一种综合性学科，在解决实际问题中发挥着重要作用。
本学期，我参与了数学建模课程的学习和实践，现将我的工作总结如下。
二、学习与实践过程1. 理论学习在数学建模课程中，我系统地学习了数学建模的基本概念、方法、步骤以及常用软件。
通过学习，我对数学建模有了更深入的理解，掌握了数学建模的基本技能。
2. 实践操作（1）选题与准备：在老师的指导下，我选择了“城市交通流量预测”这一课题。
在准备阶段，我收集了大量相关数据，包括历史交通流量、天气状况、节假日等因素。
（2）模型建立：根据收集到的数据，我运用线性回归、时间序列分析等方法建立了城市交通流量预测模型。
在模型建立过程中，我不断优化模型参数，提高预测精度。
（3）模型验证与优化：通过对比实际交通流量数据与预测结果，我发现模型存在一定的偏差。
针对这一问题，我调整了模型参数，并尝试了其他预测方法，如支持向量机、神经网络等，最终提高了模型的预测精度。
（4）论文撰写：在完成模型建立和优化后，我整理了相关资料，撰写了数学建模论文。
在论文中，我对模型原理、方法、结果进行了详细阐述，并对模型在实际应用中的价值进行了探讨。
三、工作成果1. 提高了数学建模能力：通过本学期的学习与实践，我对数学建模有了更深入的认识，掌握了数学建模的基本方法，提高了自己的数学建模能力。
2. 完成了城市交通流量预测模型：在课题研究过程中，我建立了城市交通流量预测模型，并成功将其应用于实际场景，为城市交通管理提供了有力支持。
3. 撰写了数学建模论文：在论文中，我对模型原理、方法、结果进行了详细阐述，为同行提供了有益参考。
四、不足与反思1. 模型精度有待提高：在模型验证过程中，我发现模型预测精度仍有待提高。
今后，我将进一步研究优化模型参数，提高预测精度。
2. 实践经验不足：在课题研究过程中，我发现自己在实际操作中存在一定不足，如数据处理、模型优化等方面。
今后，我将加强实践，积累更多经验。
数学建模期末论文总结
数学建模期末论文总结本学期我参加了数学建模课程，经过几个月的学习和实践，我有了深刻的收获和体会。
在这篇期末论文总结中，我将对本学期的学习内容、实践过程以及收获进行详细地总结。
首先，我想回顾一下我们在课堂上学到的内容。
本学期我们主要学习了数学建模的基础知识和方法，包括建模的基本步骤、模型的建立和求解、模型的评估和改进等。
通过课堂教学和课外阅读，我对数学建模的理论基础有了更加深入的了解。
同时，我们还学习了一些相关的数学工具和软件，如Matlab、Python和Mathematica，这些工具在建模过程中起到了非常重要的作用。
其次，我想谈一谈我们在实践中遇到的问题和挑战。
在数学建模的实践过程中，我们需要遵循科学的方法和严谨的逻辑，否则很容易陷入误区。
另外，由于建模问题通常来自实际应用领域，我们需要对这些领域有一定的了解。
在实践中，我们还面临着数据不准确、模型过于复杂等问题，这些都给我们的工作带来了困难和挑战。
然而，通过不断的努力和思考，我们最终还是能够找到解决问题的方法和路径。
最后，我想强调一下我在数学建模课程中获得的收获。
首先，我学会了科学建模的方法和技巧，这对我今后的学习和研究有着重要的指导意义。
其次，我提高了分析问题和解决问题的能力，培养了自学和独立思考的能力。
此外，我还学会了如何团队合作，与同学们一起合作完成建模项目，不仅锻炼了我的团队合作意识，也提高了我与人合作的能力。
最重要的是，数学建模课程培养了我对数学的热爱，并激发了我继续深入学习的动力。
总之，数学建模课程是我大学阶段最有收获的课程之一。
通过这门课程，我不仅学到了理论知识和实践技能，还锻炼了自己的综合素养和能力。
我相信，这门课程对我今后的学习和职业发展都具有重要的意义。
我会努力将所学知识应用于实际中，不断提高自己的建模能力。
谢谢！。
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。
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如何撰写数学建模论文
如何撰写数学建模论文
一、问题重述 主要是对需要解决的问题用自己的语言对问题的重要特征或者重 点进行描述，言简而意赅，这个就看你自己的文笔功底了。 二、 模型假设 对你将要建立的模型进行理想假设，比如说将一些可能对结果 影响不显著，但考虑起来需要很多时间的的问题理想化。 三、符号说明 将你要建立的模型中的一些参量用符号代替表示。点状符号：以 符号个体表达一定意义对象整体；线状符号：一般采用颜色、纹理、 空间布局来表达一定的意义；面妆符号：用来表达呈面状分布于一 定范围的现象。 四、模型建立 这个是介绍你模型建立的原理和步骤，以及最终的模型结果，一 般是一个评价函数，也可以是另外的形式，不过一定要给出一个能 解决问题的大的方法 五、问题一、二、三（视具体的需要回答问题的个数而定，最好分 条回答） 利用你上面建立的模型，对题目提出的问题进行求解，这个部分 需要你通过程序来实现，最后给出这个问题的结果，如果是满不
数
学
暑期学习总结
建 模
论文的组成
一个清晰地分析思路
一种有效的分析方法
一种精炼的描述语言
就会铸就一篇优秀的建模论文
目录
数学建模论文的结构
如何撰写数学建模论文
假期学习的感受
数学建模论文的结构
论文的结构
(一)题目:题目是给评委的第一印象，建议将论文所有模型或者算 法加入题目中 (二)摘要:摘要无疑是论文中最重要的部分。摘要应该最后书写。 再重申一遍：在论文的其它部分还没有完成之前,你不应该书写摘 要。一个理想的时间安排是把交卷前4个小时时间拿出来书写摘 要。 摘要应该使用简练的语言叙述论文的核心观点和主要思想。 如果你有一些创新的地方，一定要在摘要中说明。进一步，你必 须把一些数值的结果放在摘要里面理想的摘要长度是很难确定的。 你必须把所有的核心观点包含在摘要里面，但是简洁是非常重要 的。一般情况下半页左右比较合适，绝对不要超过2/3页. 摘要（甚至是整篇文章），应该由整个团队合作完成。一种实现 方式是，每个队员单独地花一个小时（至少）时间写一个他们认 为最好的摘要。然后，大家聚到一起，相互阅读这些摘要。 摘要一般分三个部分。 概述：用三句话表述整篇论文中心。不要超过5行内容。 第一句，用什么模型，解决什么问题。 第二句，通过怎样的编程思路来解决问题。
感谢您的关注
Thanks for your atte水摸鱼了。试想，如果大家意见一开始就很统一，那 么竞赛从一开始就应该让一个人来参加了。团队的好处就在于： 就算天塌下来，还有我们和你一起扛！ 反思：每个人能经历的事情是有限的，但同样的经历为什么有些 人却能拥有更多的经验呢？诀窍就在于：反思。每一次成功或失 败，意味着地不仅仅是荣誉的过去，更是新的开始，但我想在新 的开始前再加一段旅程，那就是“反思”。就好比那句：人生路 上总是脚步匆匆，但是别忘了偶尔停下你的脚步去欣赏路旁的风 景，这段风景带给你的不仅是美好的回忆，更能让你清晰地知道 自己要走的路。同样，在建模中，争吵后，大家都需要冷静地反 思每个人的想法，大家都没有错，但最正确的想法是“凡事以大 局为重”。什么时间段，什么局面最重要，自己要清楚。 妥协：总听人说：不想当将军的兵不是好士兵，但在建模中，不 要总想着做将军，要学会妥协，学着当一名小战士，默默地跟着 将军做事，你也会学到很多。 （3）它就是个舞台。每个人都是主角，每个人都有着同等重要的 戏份，扮演好自己的角色是前提，但这个舞台上，比得是整体的 舞台效果，效果赢得掌声才堪称精彩。
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13、投资的效益和风险问题 14、饮酒驾车问题 15、飞机巡航问题 ……
假期学习的感受
（1） 坚持就是胜利。任何事情都少不了坚持，坚持过后，一切都 将拨开乌云见阳光。 （2） 思考、表达、倾听、争吵、反思、妥协。记住：竞赛中这六 个环节要是少了一个环节，你们就少了约16.7%拿奖的希望。 思考：拿到题后“以自我为中心”，问： 哪个题目自己“更适 合”“有兴趣”“能发挥”？为什么？ （在做任何事情前，思考 内心想要什么，要达到什么，给自己定位非常重要。） 表达：清楚自己的内心才知道如何向队友表达自己的思想。此时， 你就是思想的传播者，畅所欲言、精炼地表达，才对得起自己牺 牲的假日。 倾听：任何人都要学会尊重别人的表达，倾听是一门艺术，要培 养倾听的素养，如认真的听课、listen to music等等，而在建模中， 准确倾听、把握队友的思想才是最重要的。 争吵：这个世界，也许最缺的是创新，但最不缺的就是“个人的 想法”，尤其是跃跃欲试的年轻人，想法五花八门，个个有理， 肯定免不了出现意见分歧，甚至酝酿出争吵。从本人的观点来看， 如果团队出现争吵，才是真正叫绝的时候，说明什么？说明队员 肯定都在认真的发散思考、探索问题，那就肯定没有人能随波逐 流、
假期学习的感受
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1、航空公司的机票预订策略 2、原子弹爆炸的能量估计 3、分型中的koch雪花问题 4、蠓虫分类 5、街头骗局揭秘 6、血管的三维重建 7、公路客运客货量的预测 8、旅行商问题 9、对长江水质污染的预测 10、北京地铁暗挖施工技术的评估分析 11、汽车刹车问题 12、水塔流量统计
论文的结构
论文的书写中，你仍然应该表示从最根本的解决方案入手，然后 逐步细化，最终达到你的最佳解决方案。 模型验证:有的时候，问题中会清楚地描述目标要求，以便于你构 建算法的验证方法。 在这里，你需要表述测试结果。这一部分应该被特别关注， 因为你已经将论文的其它部分表述完成了。 如果可能的话，你可以提供大量的数据来支持你的结论。 你的模型是不是将不同类型的数据集进行了整合？你的算法是如 何做的？一般来说，这一部分将会以一些用到的参数结尾， 这些参数出现在模型、算法和测试方法中。 你应该尝试尽可能大的参数空间。在这一部分你要证明你已经采 用了一个成熟的算法来处理问题，并且你已经尽可能地考查了问 题的所有方面。 具体数据的展示是比较困难的。提供一些图表是最好的手段。但 最终如果你彻底探讨了模型，算法和测试方法中出现的每一个参 数，你将会有大量的数据需要罗列。 你应该以表格的形式来罗列数据，但不要指望评委会看这些表格。
论文的结构
模型评价这一部分是解释算法好的地方和需要改进的地方的一个 比较好的途径。推荐用一个公告式的列表。除了概括性的文字以 外，不用过多的解释优缺点，结果部分中的主要观点也要在这里 提及，同时提到缺点，以及任何限制性的假设。 为了证明你处理问题的方法是成熟的，提出改进方案的工作是必 需的。是不是还有一些你想到的算法，由于比较巨大，还没有来 得及在计算机上实现？竞赛是有时间限制，所以这个地方可以显 示你对问题的一个整体的把握。
如何撰写数学建模论文
满意这样的问题，需要给出明确回答满意或不满意，如果是一个量 的结果，就需要把通过你的模型以及代码得到的准确结果进行阐述 六、模型改进 解决完上面题目提出的问题之后，可以对你的模型不足的地方 再提出来，并提出改进的方案，以完善整个模型。 七、参考文献 最后将你的参考文献写上，包括你在网上查的的资料，以及别人的 论文或者书籍等等。 如果最后需要你一并交上程序代码的话，还需要一个附录，里面包 括程序代码，或者如果你上面的问题的结果太长的话（比如要给出 几百个点的坐标这样的），可以将这些结果也放在这一块 。
论文的结构
你需要在表格下面写一段解释性的文本，指出数据的总的发展趋 势，异常情况和整体结果。 重要提示： 许多参赛队仅仅建立了一个模型，提出了一种解决方案，运行了 一个检测方法，给出了结果后就结束了。你必须要进行多次地测 试！你必须要确定你的解决方案是稳定的！ 它可以适应一些微小的环境变化，你可以给参数一个微小 的变化，调试你的代码，使它依然能返回正确的结果。让评委看 到你的解决方案是灵活和稳定的，或者诚实地承认你的算法在一 些特殊的情况下不能使用。这样你的论文会显得非常的全面 (六)结论——模型评价——改进方案 首先，提出你的基本结论，即使你已经在上一个部分中提出过。 你需要用一些数字来概括所有的事情，可以平均化数据和用几个 提炼出的数字来对算法进行排名。如果在结果部分里，你已经提 到“算法A整体上看优于算法B，而算法B也有自己的一些优点。” 在结论部分中，你要摒弃前面的说法， 直接说“a是最好的”，这 也需要放在摘要当中，表明你已经得到了具体、全面的结论。
论文的结构
第三句，通过怎样的模型检验来验证结果的精度。说白了就是给 个结果。一般国内的竞赛的题目，分3-4个问题。 而第一个问题建立的模型基本上是整篇论文的精髓。 下面的问题是对第一问题的检验及深入。所以在分问题表述上第 一问最好写一下解题的思考过程，比如“我们通过大量不同模型 的刷选，发现XX模型很好的解决改问题。 这些表述会增加评委对论文的好感度。 下面的几个问题，主要简单写一下解题过程及结果即可。 3、最后总结：“我们对此模型在XXX的验证过程中发现了一些不 足之后，并在模型评价上提出了N点建议。（N不要超过4个）
论文的结构
(三)问题重述与分析 在问题的重述中，你可以按照你自己的理解重述问题。从一个建 模问题中，几乎每一个参赛队都可以找到一个不同的“模型”来 进行解决。赛后当你阅读其他参赛队的论文的时候，你会惊讶地 发现你们解决问题的方法非常不一样，甚至，有的时候你会发现 你们解决的问题也是截然不同！ 因此你在问题的分析中要将你对问题的理解以及你的工作所要解 决的问题表述清楚。在这里你也可以阐述一些问题的背景， 或者展示一些你在研究问题过程中学到的东西。它可以帮助确保 团队所有成员的工作同步。 (四)模型的建立 这是论文中的第一个大的段落。每一个问题，都 可细分为三个部分：模型，解决方案和验证方法。模型可以用来 生成数据，基于这些数据你可以测试你的解决方案。一般来说， 模型将出现在电脑中，所以我们面临的挑战是将程序代码翻译成 文字，使得每一步都能自圆其说。 对于一些连续问题的建模，建 议要对如何求解微分方程有一个清楚的理解。
论文的结构
别忘了，这是数学建模竞赛，所以对于这个部分不要文过饰 非。 它应该是简单的——对于等级膨胀问题，本段将只涉及模拟 一类中的一些实际等级，然后用一些方法，来扭曲它们，源自膨 胀。一般来说，对于离散问题，你需要熟悉如何产生具有不同性 质的随机数集合——这对于构建用于检测你的算法的测试数据集 很有帮助。 (五)模型的求解 论文的第二个大段落。在这个部分，我们描述数据处理方法，用 于处理由第一部分产生的数据。这一部分实际上说明了我们是如 何解决问题。 你必须有一个以上的解决方案。再提醒一遍：一个 以上的解决方案。为了证明你有一个漂亮算法，你需要有一个底 线，一些可以与你的解决方案相比较。你可以先从最简单，最常 见的算法入手，然后逐步提炼，完善它，直到得到你的最好的解 决方案。 一般情况下，对于离散的问题，最简单的解决方案可能 就是随机选择。在这一部分中，你需要证明你已经对问题进行了 彻底的探讨，并且你已经尝试了许多不同的解决方案。 即使你一 开始就使用了最佳解决方案，然后尝试了一些其它的方案，在