数学模型的作用、特点与分类
各个模型的作用
时间序列模型1.时间序列模型是用于做预测的，其中包含多种预测模型：1）加法模型2）乘法模型3）混合模型2.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（趋势移动平均法对于同时存在直线趋势与周期波动的序列，是一种既能反映趋势变）化，又可以有效地分离出来周期变动的方法。
2．指数平滑法：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等（在第7页）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，用一次指数平滑法进行预测，仍存在明显的滞后偏差。
因此，也必须加以修正。
修正的方法与趋势移动平均法相同，即再作二次指数平滑，利用滞后偏差的规律建立直线趋势模型。
这就是二次指数平滑法。
当时间序列的变动表现为二次曲线趋势时，则需要用三次指数平滑法3. 差分指数平滑法：一阶差分指数平滑法、二阶差分指数平滑模型（14）4.自适应滤波法：以时间序列的历史观测值进行某种加权平均来预测的，它要寻找一组“最佳”的权数，其办法是先用一组给定的权数来计算一个预测值，然后计算预测误差，再根据预测误差调整权数以减少误差5. 趋势外推预测方法，推测出事物未来状况的一种比较常用的预测方法。
利用趋势外推法进行预测，主要包括六个阶段：（a）选择应预测的参数；（b）收集必要的数据；（c）利用数据拟合曲线；（d）趋势外推；（e）预测说明；（f）研究预测结果在进行决策中应用的可能性。
趋势外推法常用的典型数学模型有：指数曲线、修正指数曲线、生长曲线、包络曲线等。
（22）6. 平稳时间序列模型：自回归模型（Auto Regressive Model）简称AR 模型，移动平均模型（MovingAverage Model）简称MA 模型，自回归移动平均模型（Auto Regressive Moving AverageModel）简称ARMA 模型（23）1.插值1、可用于预测问题，观察相应散点的变化，预测被插值点的函数值2、主要方法有：一维插值法，二维网格插值和散点插值（contour）3、要求所求通过所有给定的点拟合1、线性拟合：一般都先画出散点图，用plot命令，然后再进行观察拟合，polyfit得系数，polyval在相关点的值。
数学模型与数学建模
数学模型与数学建模数学模型数学模型（Mathematical Model）是近些年发展起来的新学科，是数学理论与实际问题相结合的一门科学。
它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。
一、建立数学模型的要求：1、真实完整。
1）真实的、系统的、完整的,形象的映客观现象；2）必须具有代表性；3）具有外推性，即能得到原型客体的信息，在模型的研究实验时，能得到关于原型客体的原因；4）必须反映完成基本任务所达到的各种业绩，而且要与实际情况相符合。
2、简明实用。
在建模过程中，要把本质的东西及其关系反映进去，把非本质的、对反映客观真实程度影响不大的东西去掉，使模型在保证一定精确度的条件下，尽可能的简单和可操作，数据易于采集。
3、适应变化。
随着有关条件的变化和人们认识的发展，通过相关变量及参数的调整，能很好的适应新情况。
根据研究目的，对所研究的过程和现象(称为现实原型或原型)的主要特征、主要关系、采用形式化的数学语言，概括地、近似地表达出来的一种结构，所谓“数学化”，指的就是构造数学模型．通过研究事物的数学模型来认识事物的方法，称为数学模型方法．简称为MM 方法。
数学模型是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。
数学模型有广义和狭义两种解释．广义地说，数学概念、如数、集合、向量、方程都可称为数学模型，狭义地说，只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类：(1)描述客体必然现象的确定性模型，其数学工具一般是代效方程、微分方程、积分方程和差分方程等，（2）描述客体或然现象的随机性模型，其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。
在体育实践中常常提到优秀运动员的数学模型。
如经调查统计．现代的世界级短跑运动健将模型为身高1.80米左右、体重70公斤左右，100米成绩10秒左右或更好等。
数学模型和物理模型在动力学仿真中的比较分析
数学模型和物理模型在动力学仿真中的比较分析数学模型和物理模型在动力学仿真中都起着非常重要的作用，它们都用来描述和预测复杂系统的运动行为。
然而，它们之间存在一些显著的区别，可以通过比较分析来更好地理解它们在动力学仿真中的作用和适用情况。
一、数学模型和物理模型的定义和特点数学模型是一种用数学语言和符号描述系统行为和特性的模型。
它通常以方程或者图形的形式表示，能够精确描述系统的运动规律，提供了对系统的定量分析和预测能力。
数学模型的特点是抽象性强，可以忽略系统的具体物理结构和机制，着重于描述系统的数学关系和规律。
物理模型是一种用物理理论和实验数据建立的模型，它通过对系统的物理结构和特性进行建模，描述系统的运动和行为。
物理模型常常是通过实验数据和物理定律得到的，更直观地反映了真实系统的性质和特征。
物理模型的特点是具体性强，能够直观地展现系统的物理特性和行为。
二、数学模型和物理模型在动力学仿真中的作用和应用数学模型在动力学仿真中具有重要的作用，它能够通过建立数学方程来描述系统的动力学行为，并进行数值计算和仿真分析。
例如，在机械系统动力学仿真中，可以利用牛顿运动方程和拉格朗日方程建立机械系统的数学模型，对系统的运动轨迹和受力情况进行仿真分析。
数学模型能够提供对系统的精确描述和深入分析，具有广泛的应用领域和灵活的建模方法。
物理模型在动力学仿真中也扮演着重要的角色，它能够通过对系统实际物理结构和特性的建模来进行仿真分析。
例如，在流体动力学仿真中，可以利用纳维-斯托克斯方程建立流体系统的物理模型，对流场和压力场进行仿真分析。
物理模型能够直观地展现系统的物理特性和行为，具有较强的可视化效果和直观性。
三、数学模型和物理模型的优缺点比较分析数学模型的优点包括：1.精确性高：数学模型能够提供对系统的精确描述和深入分析，能够准确预测系统的行为和性能。
2.灵活性强：数学模型具有灵活的建模方法和丰富的数学工具，能够适应不同系统的建模需求和仿真分析。
数学模型复习知识点
内在规律，做出一些必要的简化假设，还用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
2.数学模型的一般步骤：模型准备、模型假设、模型的构成、模型求解、模型分析、模型检验、模型应用。
3.数学建模的过程描述：表述、求解、解释、验证几个阶段。
并且通过这些阶段阶段完成从现实对象到数学模型，再从数学模型到现实兑现的循环。
4.量纲其次原则：以若干物理量为基本量纲，运用物理学公式，对相关的物理问题求解，用数学公式表示一些物理量之间的关系时，公式等号两端必须有相同的量纲。
5.量纲分析：就是利用量纲其次原则建立的物理量之间的数学模型。
6.层次分析法的基本步骤：建立层次结构模型、构造成对比较矩阵、计算权向量并做一致性检验、计算组合权向量并做组合一致性检验。
7.模型的逼真性：即为根据客观事物的特性，作出能真实反映其内部机理，较直观模型的可行性：即根据内部机理的数量规律，通过对数据的测量和统计分析，按照一定准侧做出的与数据拟合最好的模型。
模型的逼真性和可行性相辅相成，只有相互依存，才能使模型构成的更好。
8.（效用函数）无差别曲线：描述甲对物品x和y的偏爱程度，如果占有x1数量的x和y1数量和占有x2的x和y2的y，对甲某来说是同样满足的话，称p2和p1对甲是无差别的。
9.无差别曲线的特点：无差别曲线有无数条、无差别曲线是下凸的、单调的、互不相交的。
10.对无差别曲线做下凸形状作如下解释：当人们占有的x较少时，人们宁愿用较多的△y 换取较少的△x，当人们占有较多的△x时，人们愿意用较多的△x换取较少的△y满足这种特性的曲线是下凸的。
11.数学规划模型属于多元函数的条件极值问题的范围，其决策变量个数n和约束条件个数一般较大，并且最优解往往在可行域的边界上取得，数学规划是解决这类问题的有效方法。
分类：①线性规划②非线性规划③整数规划12.数学建模的重要意义：①在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地。
②在高新技术领域，数学模型几乎是必不可少的工具。
数学建模概述
• 在国民经济中的数学模型：
产品的设计与制造 系统的控制与优化 质量控制 预报与决策
• 数学模型和数学技术 ：
资源环境 其它：气象预报等
在高新技术领域数学建模几乎是必不可少的工具 数学是一种关键的、普遍的、能够实行的技术。 高技术本质上是一种数学技术。
课程简介
1 现状： •数学建模是一门新兴的学科，20世纪70年代 初诞生于英、美等现代工业国家。在短短几十 年的历史瞬间辐射至全球大部分国家和地区。 •80年代初，我国高等院校也陆续开设了数学 建模课程，随着数学建模教学活动（包括数学 建模课程、数学建模竞赛(1992,每年9月)和数 学（建模）试验课程等）的开展，这门课越来 越受到重视。
从智力游戏到数学建模 ——人、狗、鸡、米过河问题
问题： 某人要带狗、鸡、米过河，但小船除需 要人划外，最多只能载一物过河，而当人不 在场时，狗要咬鸡、鸡要吃米，问此人应如 何过河才能将狗、鸡和米都带过河。
第1章 数学建模概述
1.1 数学建模介绍 1.2 数学建模的一般步骤 1.3 数学建模示例
根据其内在规律，作出必要的简化假设， 运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
数学建模（Mathematical Modeling)：
建立数学模型的全过程 （包括表述、求解、解释、检验等） 现实对象的 信息
证验 解释 表述
数学模型
求 解
（ 演 绎 ）
（归纳）
现实对象的 解答
数学模型的 解答
现实对象与数学模型的关系
§1.3 数学建模示例
我们通过一些最简单的实例来说明微分方程建 模的一般方法。在连续变量问题的研究中，微分 方程是十分常用的数学工具之一。
我们来建立如下的一些问题的模型：
数学建模简介1
数学建模的方法和步骤
模型假设
在明确建模目的，掌握必要资料的基础上， 通过对资料的分析，根据对象的特征和建 模目的，找出起主要作用的因素，对问题 进行必要的、合理的简化，用精确的语言 提出若干符合客观实际的合理假设。
数学建模的方法和步骤
模型假设
作出合理假设，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。
看谁答得快
1、某甲早8时从山下旅店出发沿一路径上山，下 午5时到达山顶并留宿。次日早8时沿同一路径下 山，下午5时回到旅店。某乙说，甲必在两天中 的同一时刻经过路径中的同一地点，为什么？
2、两兄妹分别在离家2千米和1千米且方向相反 的两所学校上学，每天同时放学后分别以4千米/ 小时和2千米/小时的速度步行回家，一小狗以6千 米/小时的速度从哥哥处奔向妹妹，又从妹妹处奔 向哥哥，如此往返直至回家中，问小狗奔波了多 少路程？
四、模型的特点：
逼真性和可行性 渐进性 强健性 可移植性 非预测性 条理性 技艺性 局限性
五、建模能力的培养：
具有广博的知识（包括数学和各种实际知 识）、丰富的经验、各方面的能力、注意 掌握分寸。
具有丰富的想象力和敏锐的洞察力
类比法和理想化方法
直觉和灵感
实例研究法
学 习 、 分 析 别 人 的 模 型 亲 手 去 做
模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征
什么是数学建模
什么是数学模型？
简单地说：数学模型就是对实际问题的一种 数学表述。
具体一点说：数学模型是以部分现实世界为某 种研究目的的一个抽象的、简化的数学结构。 这种数学结构可以是数学公式、算法、表格、 图示等。
1模型简介
• 利用统计数据用最小二乘法作拟合 例：美国人口数据（单位~百万） 百万） 美国人口数据（单位 百万
1860 1870 31.4 38.6 1880 50.2 …… 1960 …… 179.3 1970 1980 204.0 226.5 1990 251.4
1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 年 人口(亿 10 20 30 40 50 60 人口 亿) 5 中国人口增长概况 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 年 人口(亿 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0 人口 亿) 3.0 4.7 研究人口变化规律 控制人口过快增长
r s = xm
r~固有增长率 很小时 固有增长率(x很小时 固有增长率 很小时)
人口容量（ xm~人口容量（资源、环境能容纳的最大数量） 人口容量 资源、环境能容纳的最大数量）
r (xm ) = 0
x r ( x ) = r (1 − ) xm
阻滞增长模型( 模型) 阻滞增长模型(Logistic模型) 模型
求解
x =20 y =5
船速每小时20千米 小时. 千米/ 答：船速每小时 千米/小时.
航行问题建立数学模型的基本步骤 航行问题建立数学模型的基本步骤
• 作出简化假设（船速、水速为常数）； 作出简化假设（船速、水速为常数）； • 用符号表示有关量（x, y表示船速和水速）； 用符号表示有关量（ 表示船速和水速 表示船速和水速）； • 用物理定律（匀速运动的距离等于速度乘以 用物理定律（ 时间）列出数学式子（二元一次方程）； 时间）列出数学式子（二元一次方程）； • 求解得到数学解答（x=20, y=5）； 求解得到数学解答（ ）； • 回答原问题（船速每小时 千米 小时）。 回答原问题（船速每小时20千米 小时）。 千米/小时
数学模型概论
人工智能与数学建模结合
人工智能算法和数学建模将进一步结 合，利用机器学习和深度学习技术进 行模型优化和预测。
面临的挑战与问题
模型的可解释性
多尺度建模
随着深度学习等黑箱模型的普及，模型的 可解释性成为关注焦点，如何解释模型决 策过程是亟待解决的问题。
多尺度现象在许多领域中普遍存在，如何 建立多尺度模型以描述不同尺度间的相互 作用是挑战之一。
供需关系
通过建立数学模型分析市场供需关系， 预测商品价格和供求量，为企业制定 生产和销售策略提供依据。
社会领域
人口预测
利用数学模型预测人口数量和结构变化 ，为政府制定人口政策和规划提供依据 。
VS
社会网络分析
通过建立数学模型分析社会网络结构，研 究人际关系、信息传播等社会现象。
生物领域
生态平衡
数学模型在生态学中的应用，如种群动态、生态平衡等，用于研究生态系统的行为和演化。
模型验证与修正
总结词
模型验证是确保模型准确性和可靠性的重要 步骤，而修正则是在模型出现问题时的必要 措施。
详细描述
验证方法包括对比实验、历史数据拟合等， 通过对比实际数据和模型预测结果，可以评 估模型的精度和误差。当模型出现偏差或异 常时，需要进行修正，这可能涉及到参数调 整、变量替换或模型结构修改等。修正后的 模型需要重新验证以确保其准确性和适用性
控制问题
总结词
数学模型在控制问题中起到核心作用，通过建立控制 系统的数学模型，可以实现有效的控制和调节。
详细描述
控制问题是指通过一定的控制手段，使系统达到预期的 状态或性能指标。数学模型可以建立控制系统的动态方 程和性能指标，通过分析和设计控制算法，实现系统的 稳定性和性能优化。例如，在机械系统中，数学模型可 以描述机械的运动状态和受力情况，设计控制器使得机 械系统能够稳定运行并达到预期的运动轨迹。
数学建模 四大模型总结
四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。
1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题：n 个物品，对物品i ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题：n 个物品，对物品i ，价值为i p ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。
该问题属于NP 难问题。
● 二维指派问题(QAP)工作指派问题：n 个工作可以由n 个工人分别完成。
工人i 完成工作j 的时间为ij d 。
如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n 台机器要布置在n 个地方，机器i 与k 之间的物流量为ik f ，位置j 与l 之间的距离为jl d ，如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
● 旅行商问题(TSP)旅行商问题：有n 个城市，城市i 与j 之间的距离为ij d ，找一条经过n 个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。
● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n 个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
TSP 问题是VRP 问题的特例。
● 车间作业调度问题(JSP)车间调度问题：存在j 个工作和m 台机器，每个工作由一系列操作组成，操作的执行次序遵循严格的串行顺序，在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成，每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作，同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。
数学建模的作用意义
数学建模的作用意义 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】数学建模的背景：人们在观察、分析和研究一个现实对象时经常使用模型，如展览馆里的飞机模型、水坝模型，实际上，照片、玩具、地图、电路图等都是模型，它们能概括地、集中地反映现实对象的某些特征，从而帮助人们迅速、有效地了解并掌握那个对象。
数学模型不过是更抽象些的模型。
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子（称为数学模型），然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。
这个全过程就称为数学建模。
近半个多世纪以来,随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用,而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。
不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并计算求解。
人们常常把数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用比喻为如虎添翼。
数学建模日益显示其重要作用，已成为现代应用数学的一个重要领域。
为培养高质量、高层次人才，对理工、经济、金融、管理科学等各专业的大学生都提出“数学建模技能和素质方面的要求”。
数学建模在现代社会的一些作用(1）在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地。
在以声、光、热、力、电这些物理学科为基础的诸如机械、电机、土木、水利等工程技术领域中，数学建模的普遍性和重要性不言而喻，虽然这里的基本模型是已有的，但是由于新技术、新工艺的不断涌现，提出了许多需要用数学方法解决的新问题；高速、大型计算机的飞速发展，使得过去即便有了数学模型也无法求解的课题（如大型水坝的应力计算，中长期天气预报等）迎刃而解；建立在数学模型和计算机模拟基础上的CAD技术，以其快速、经济、方便等优势，大量地替代了传统工程设计中的现场实验、物理模拟等手段。
自然辩证法-第6章模型方法与数学方法
直觉主义：布劳威尔
逻辑主义：弗雷格、罗素
二. 数学方法在科学认识中的作用
1. 为科学技术研究提供简洁精确的形式化 语言 2. 为科学技术研究提供数量分析和计算的 方法： 3. 为科学研究提供逻辑推理的工具
三. 数学模型方法
数学模型方法
数学模型是对于某个特定对象或一定问题， 采用形式化数学语言来描述其特征及数量相 依关系的一种数学结构，它是一组数学关系 式或一套具体的数学算法. 数学模型的类型:
（4） 建立模型的方法论原则
A.建立模型的基本条件：
（a）相似条件：模型必须与原型具有相似
关系 （b）替代条件：模型能够替代原型进行研 究 （c）外推条件：从模型研究中可以得到原 型的信息
三、 科学模型的多重功能
1、实物模型的作用
扩大了科学技术研究的观察实验领域和实践基础 提高科学技术研究工作的效率，减少人财物的消耗
A. 天然模型：以天然存在物作为模型。 最为典型和运用得最多的就是生物模型。 一方面生物所具有的奇妙器官和功能作 为仿生学的对象。 另一方面，把某类生 物作为人的科学模型来研究，获得对人 体的认识。 B. 人工模型，即以人工制作物作为科学 模型。
实物模型案例
1953年米勒所进行的关于地球上生命起源的模拟 实验，把发生于数十亿年前生命起源的漫长历程， 仅用几天时间再现于小小的玻璃容器之中，代人 们观察和研究。 李四光在野外调查和力学分析的基础上，抓住构 造体系的某些主要形态特征，用粘土一类弹塑性 材料建立天然环境下的构造形式的模型，用于研 究构造地质力学。
２、模型的分类
两种科学模型：
数学模型的优势和作用
数学模型的优势和作用数学模型在小学数学教学中的作用结构一、数学模型的简介。
二、建立数学模型的基本原则三、建立数学模型的基本方法四、小学数学中基本模型五、模型在小学数学小数学习中的体现六、小学数学教学中的小学教学中的实录正文一、数学模型的简介。
1 什么是数学模型？数学模型，一般是指用数学语言、符号或图形等形式来刻画、描述、反映特定的问题或具体事物之间关系的数学结构。
小学数学中的数学模型，主要的是确定性数学模型，广义地讲，一般表现为数学的概念、法则、公式、性质、数量关系等。
数学模型具有一般化、典型化和精确化的特点。
2 数学模型的意义（1）建立数学模型是数学教学本质特征的反映。
①数学模型是对客观事物的一般关系的反映，也是人们以数学方式认识具体事物、描述客观现象的最基本的形式。
例如，舍去一切具体情景，行程问题的基本模型是：路程=速度×时间(s=vt)，只不过在具体问题解决时，需要对这个模型进行一次构建还是多次构建的问题。
因此，数学模型有效地反映了思维的过程，是将思维过程用语言符号外化的结果。
显然，学生对数学模型的理解、把握与构建的能力，在很大程度上反映了他的数学思维能力、数学观念及意识。
②人们在以数学方式研究具体问题时，是通过分析、比较、判断、推理等思维活动，来探究、挖掘具体事物的本质及关系的，而最终以符号、模型等方式将其间的规律揭示出来，使复杂的问题本质化、简洁化，甚至将其一般化，使某类问题的解决有了共同的程序与方法。
因此，可以说，数学模型不仅反映了数学思维的过程，而且是高级的、高效的数学思维的反映。
2建立数学模型是数学问题解决的有效形式。
①数学模型是数学基础知识与数学应用之间的桥梁，建立和处理数学模型的过程，就是将数学理论知识应用于实际问题的过程。
并且，建立模型更为重要的是，学生能体会到从实际情景中发展数学，获得再创造数学的绝好机会，在建立模型，形成新的数学知识的过程中，学生能更加体会到数学与大自然和社会的天然联系。
学数学的特点分类和学习方法
学数学的特点分类和学习方法数学是一门理科学科，它研究数量、结构、变化和空间等概念与事物之间的相互关系。
学习数学的过程中，我们可以根据数学的特点进行分类，并采用相应的学习方法。
以下是对数学的特点分类以及相应的学习方法的详细说明。
一、抽象性特点数学是一门抽象的学科，它研究的对象往往是无形的概念和符号，数学的定理和公式也具有高度的抽象性。
这就要求学生具备良好的抽象思维能力和逻辑推理能力。
针对这一特点，学习数学时可以采取以下学习方法：1.理解数学概念的本质和意义，不仅限于记忆定义和公式。
2.进行抽象化的思考和问题解决，学会将具体问题抽象为数学模型。
3.灵活运用数学符号和公式，将问题转化为数学语言进行分析和求解。
4.多进行证明题的练习，培养逻辑推理和思维严密的能力。
二、逻辑性特点数学是一门严谨而完备的学科，它具有很高的逻辑性，各个概念、原理和定理之间有着内在的逻辑关系。
学习数学时要注重理解和掌握数学的逻辑结构和思维方式。
针对这一特点，学习方法如下：1.通过掌握基本概念和定理，建立数学知识的逻辑体系。
2.学会使用演绎法和归纳法，进行问题的分析和解决。
3.注重数学知识的前后关联以及内在的逻辑思维过程。
4.进行严格的数学证明，培养逻辑推理的能力。
三、普遍性特点数学具有普遍性，它不仅仅存在于学校教育中，也贯穿于各个学科和领域的研究中。
学习数学时要理解数学与其他学科的关联，把数学知识运用到实际问题中。
针对这一特点，学习方法如下：1.学会将数学知识与实际问题相结合，进行问题的应用和解决。
2.培养数学建模和分析问题的能力，掌握数学方法的灵活运用。
3.加强与其他学科的交叉学习，拓宽数学知识的应用范围。
4.通过实例分析和练习，加深对数学在实际中的应用理解。
四、抽象性特点数学是一门精确性的学科，它要求学生具备良好的准确性和严谨性。
学习数学时要注意细节和精确性的要求，慎重对待每一个步骤和推理过程。
针对这一特点，学习方法如下：1.有条不紊地进行数学运算，严格按照规定的步骤和方法进行。
高中数学建模
高中数学建模数学建模是一种应用数学的方法，将现实生活中复杂的问题抽象出来，通过数学模型进行描述和分析，从而得出有意义的结论。
高中数学建模作为一门新兴的学科，对于培养学生的科学研究能力、数学思维能力和实践能力具有重要意义。
数学建模是基于现实问题的，其解决的问题一般都具有一定的实际意义。
比如，对于一个小区内的固定几个出入口，如何设置监控，使得不漏视任何一个入口又不重复监控。
将其抽象为图论问题，通过建立模型，可以找到最优的监控方案。
再比如，中学生压力较大，家长、老师常常采取各种方式来化解其压力，但效果不一。
通过调查分析得知其压力来源，进而将其建立为多目标规划模型，通过寻找优化方案，使得中学生的压力得到有效缓解。
数学建模通常涉及的领域很广泛，如生命科学、环境科学、经济管理等。
我们以经典的废水处理问题为例，探讨数学建模在实际问题中的应用。
我们知道，废水处理的过程通常包括初次处理、二次处理和消毒三个阶段。
为了达到国家相关标准，处理过程必须满足一定的效果，且造价较低。
而初次处理过程又分为化学、物理和生物等方法，每个方法的设备和工艺各有不同，其处理效果和完全去除率差异较大。
采用数学建模，我们可以将处理过程的影响因素进行抽象，建立相应的数学模型，对不同处理方案进行比较，找出效果最优、成本最低的处理方案。
常见的数学建模方法包括可视化、统计分析、最优化方法等。
其中最优化在数学建模中的应用尤为广泛，它的核心思想是通过寻找最大或最小值，来寻找最优解。
而为了使最优化方法更加有效地应用于实际问题中，我们必须借助计算机的高效性能来进行求解。
总之，高中数学建模是一门具有实际意义的学科，为学生提供了锻炼科学研究能力、数学思维能力和实践能力的机会。
在学习过程中，我们应注重对实际问题的挖掘、模型建立和求解方法的掌握。
只有不断提高自己的数学建模能力，才能更好地为现实生活中的问题提供解决方案。
数学建模的思想和方法
已知：f(),g()是连续函数 ;对任意，
f()•g()=0;且g(0)=0，f(0)>0. 证明：存在0，使f(0)=g(0)=0.
模型求解
给出一种简单、粗糙的证明方法
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
将椅子旋转900，对角线AC和BD互换。由g(0)=0，
f(0)>0，知f(/2)=0, g(/2)>0.令h()=f()– g(),则h(0)>0和h(/2)<0.由f,g的连续性知h 为连续函数,据连续函数的基本性质,必存在0, 使h(0)=0,即f(0)=g(0). 因为f()•g()=0,所以f(0)=g(0)=0.
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
数学建模的思想和方法
主讲人：杨树国
1.数学建模的思想和方法
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6
从现实对象到数学模型 数学建模的重要意义 数学建模示例 数学建模的方法和步骤 数学模型的特点和分类 怎样学习数学建模
2.数学建模竞赛的的思想和方法
yk--第k次渡河前此岸的随从数 sk=(xk , yk)--过程的状态
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk--第k次渡船上的商人数
vk--第k次渡船上的随从数
dk=(uk , vk)~决策 sk+1=sk +(-1)k dk
uk, vk=0,1,2;
数学建模无时不在，无处不在!
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
启示：
很多同学，尤其是非数学专业的同学，把数学 建模看得很神秘，总以为它高深莫测，其实并非 如此。实际上，数学建模就是发生在我们身边的事 情，可能你不经意间就在进行着数学建模和求解， 只不过你不知道罢了。 可以毫不夸张地说： 数学建模无时不在，无处不在!
数学的模型与实验
数学的模型与实验数学是一门具有广泛应用价值的学科。
在解决现实问题和进行科学研究中，数学模型和实验是不可或缺的工具。
本文将探讨数学的模型与实验在科学研究和实际应用中的作用以及其重要性。
一、数学模型的定义和应用1.1 数学模型的定义数学模型是对实际问题的抽象和描述。
它通过数学语言和符号来揭示问题的本质和规律，从而能够进行预测、分析和优化。
1.2 数学模型的应用领域数学模型广泛应用于自然科学、社会科学、工程技术等领域。
比如物理学中的力学方程、经济学中的供求模型、生态学中的生物种群模型等。
二、数学模型的建立和求解2.1 数学模型的建立数学模型的建立需要选择适当的数学工具和方法。
根据问题的特点，可以采用微分方程、概率统计、图论等数学方法进行建模。
2.2 数学模型的求解数学模型的求解可以通过数值计算、解析解、数值模拟等方法实现。
其中数值计算是将数学模型转化为计算机可处理的形式，通过数值算法进行求解。
三、数学模型的优势和局限性3.1 数学模型的优势数学模型可以对问题进行精确的分析和预测，为决策提供科学依据。
它能够简化问题的复杂性，揭示问题的内在规律，从而提高问题的解决效率。
3.2 数学模型的局限性数学模型的建立需要对问题作出一定的理性假设，这可能与实际情况存在一定差距。
此外，数学模型往往只能描述问题的某些方面，对于复杂问题的全面分析仍然具有挑战性。
四、数学实验的意义和方法4.1 数学实验的意义数学实验是为了验证数学模型的正确性和可靠性。
通过实验数据的收集和分析，可以检验模型的预测结果与实际情况的吻合程度。
4.2 数学实验的方法数学实验可以通过实际观测、样本调查、计算机模拟等方式进行。
实验数据的收集和处理需要采用统计学方法和数学计算工具。
五、数学模型与实验的应用案例5.1 物理学中的数学模型与实验物理学中的数学模型和实验相辅相成。
比如经典力学中的牛顿定律，通过数学模型的建立和实验验证，深化了我们对物体运动规律的认识。
数学模型概述
在高维数据中提取有意义的特征是数学模型的重 要任务，可以通过特征选择、特征提取等方法实 现。
高维数据的可视化
将高维数据可视化是理解数据的重要手段，数学 模型需要借助可视化技术，如散点图、平行坐标 系等，以直观地展示数据。
不确定性量化与优化
01 02
不确定性量化
在许多实际应用中，由于数据的不完备性和模型的复杂性，数学模型往 往存在不确定性。不确定性量化是数学模型的重要方向，旨在评估模型 预测的不确定性。
数学模型概述
目录
• 数学模型的基本概念 • 建立数学模型的方法 • 数学模型的应用领域 • 数学模型的发展趋势与挑战 • 数学模型的实际案例
01
数学模型的基本概念
定义与特点
定义
数学模型是对现实世界中某个现象或 系统的抽象描述，通过数学语言和符 号表示其内在规律和属性。
特点
数学模型通常具有形式化、精确化和 可量化等特征，能够揭示事物的本质 和内在联系，帮助人们更好地理解和 预测现象的发展趋势。
概率统计模型
基于概率论和统计学原理，描述随机现象和 不确定性问题。
微分方程模型
通过微分方程描述系统随时间变化的动态过 程。
线性规划模型
通过线性规划方法，优化资源配置和决策问 题。
02
建立数学模型的方法
理论建模
总结词
基于数学原理和逻辑推理，构建描述系统内在规律的数学模型。
详细描述
理论建模是通过数学符号、公式和方程来描述一个系统的内在规律和机制。它基于对系统深入的理论分析和逻辑 推理，通过数学公式和方程来表达系统的行为和特征。理论建模的优点在于能够揭示系统的本质规律，具有普适 性和通用性。
优化算法
数学建模简介
C、D题专科生、农、林、医专业的学生做。
1994年至2004年全国各高校参赛的校数及队数
年 94年 95年 96年 97年 98年 99 份 年 校 196 数 队 867 数 259
1234
00年 01 年 517 529
02年 03年 572 637
5406
04年 724
6881
337
1683
在我国不少高校教师也萌发了组织我国自 己的大学生数学建模竞赛的想法.
上海市率先于1990年12月7-9日举办了“上海市 大学生（数学类）数学模型竞赛”,于1991年6月79日举办了“上海市大学生（非数学类）数学模型竞赛”.
西安也于1992年4月3-5日举办了“西安市第一 届大学生数学模型竞赛”. 由中国工业与应用数学学会举办的“1992年全国 大学生数学模型联赛”也于1992年11月27-29日 举行,全国有74所大学的314个队参加,且决定每 年举办一次. 原国家教委对这项活动十分重视，决定从1994 年起由国家教委(现国家教育部)高教司和中国 工业与应用数学学会共同举办，每年举办一次.
由于上面提到的数学竞赛的缺陷，特别是由于计算机、计算 技术和能力以及网络技术的迅速发展，数学的应用范围日益 扩大，越来越多的人认识到数学特别是数学建模的重要性， 要求数学教育(包括数学竞赛)作出相应的改变。
美国大学生数学建模竞赛的创始人Ben A. Fusaro，去找
了许多著名的应用数学家、Putnam数学竞赛的专家以及 美国非盈利机构“数学及其应用联合会(缩写为COMAP)” 的负责人征求意见，他得到的响应几乎都是同意的意见和 很好的建议，他也与他人合作申请到了相关的课题和经费。 1985 年 开 始 了 美 国 第 一 届 数 学 建 模 竞 赛
建立数学模型的方法、步骤、特点及分类
建立数学模型的方法、步骤、特点及分类[学习目标]1.能表述建立数学模型的方法、步骤；2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点；；3.能表述数学建模的分类；4.会采用灵活的表述方法建立数学模型；5.培养建模的想象力和洞察力。
一、建立数学模型的方法和步骤—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱〞系统，内部机理无法直接寻求，可以测量系统的输人输出数据、并以此为根底运用统计分析方法，按照事先确定的准那么在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。
这种方法称为系统辨识(System Identification)．将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。
即用机理分析建立模型的结构，用系统辨识确定模型的参数．可以看出，用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的．如果掌握了机理方面的一定知识，模型也要求具有反映内部特性的物理意义。
那么应该以机理分析方法为主．当然,假设需要模型参数的具体数值，还可以用系统辨识或其他统计方法得到．如果对象的内部机理根本上没掌握，模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报，那么可以系统辩识方法为主．系统辨识是一门专门学科，需要一定的控制理论和随机过程方面的知识．以下所谓建模方法只指机理分析。
建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与实际问题的性质、建模的目的等有关，从§16.2节的几个例子也可以看出这点．下面给出建模的—般步骤，如图16-5所示．图16-5 建模步骤示意图模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能无视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料.模型假设根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或局部失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于区分问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出条件那样．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(常量和变量)之间的等式(或不等式)关系或其他数学结构．这里除需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较广阔的应用数学方面的知识，以开拓思路.当然不能要求对数学学科门门精通,而是要知道这些学科能解决哪一类问题以及大体上怎样解决．相似类比法，即根据不同对象的某些相似性，借用领域的数学模型，也是构造模型的一种方法．建模时还应遵循的一个原那么是，尽量采用简单的数学工具，因为你建立的模型总是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少数专家欣赏.模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值计算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术．模型分析对模型解答进行数学上的分析，有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况，有时是根据所得结果给出数学上的预报，有时那么可能要给出数学上的最优决策或控制，不管哪种情况还常常需要进行误差分析、模型对数据的稳定性或灵敏性分析等．模型检验把数学上分析的结果翻译回到实际问题，并用实际的现象、数据与之比拟，检验模型的合理性和适用性．这一步对于建模的成败是非常重要的，要以严肃认真的态度来对待．当然，有些模型如核战争模型就不可能要求接受实际的检验了．模型检验的结果如果不符合或者局部不符合实际，问题通常出在模型假设上，应该修改、补充假设，重新建模．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．模型应用应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的，这方面的内容不是本书讨论的范围。