数学建模的指标量化问题(课堂PPT)

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数学建模入门PPT课件

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y

a
o


b
x
CHENLI
19
4 模型求解
证明: 将椅子转动 ,对角线互换,由
2
g(0)0,f(0)0,可得
f()0,g()0,
2
2
令 h ( ) f ( ) g ( )则 , h ( 0 ) f ( 0 ) g ( 0 ) 0 ,
4)按建立模型的数学方法(或所属数学分支)分类: 初等模型、几何模型、线性代数模型、微分方程模型、 图论模型、马氏链模型、运筹学模型等。
CHENLI
13
5)按建模目的分类: 描述性模型、分析模型、预报模型、优化模型、 决策模型、控制模型等。
6)按对模型结构的了解程度分类:
白箱模型:其内在机理相当清楚的学科问题,包括 力学、热学、电学等。
优决策控制等。
6)模型检验: 把模型分析的结果“翻译”回到实 际对象中,用实际现象、数据等检验模型的合理性 和适应性检验结果有三种情况:符合好,不好,阶 段性和部分性符合好。 7)模型应用:应用中可能发现新问题,需继续完善。
CHENLI
11
模型的分类
1)按变量的性质分类:
离散模型 确定性模型 线性模型 单变量模型 连续模型 随机性模型 非线性模型 多变量模型
•要有严密的数学推理,模型本身要正确;
•要有足够的精确度。
4)模型求解:可以包括解方程、画图形、证明定理
以及逻辑运算等。会用到传统的和近代的数学方
法,计算机技术(编程或软件包)。特别地近似计
算方法(泰勒级数,三角级数,二项式展开、代数
近似、有效数字等)。
CHENLI
10
5)模型分析:结果分析、数据分析。 变量之间的依赖关系或稳定性态;数学预测;最

数学建模课堂PPT(部分例题分析)

数学建模课堂PPT(部分例题分析)
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。

数学建模的指标量化问题

数学建模的指标量化问题
通过理论分析和实验验证相结合的方法,首 先对数学建模中的指标量化问题进行分析, 然后提出相应的解决方法,最后通过实验验
证方法的可行性和有效性。
02
数学建模的基本概念
数学建模的定义
数学建模是一种用数学语言描述和解决实际问题的过程。它 通过建立数学模型来近似、简化、描述和解决实际问题,以 便更容易地理解、预测和解决问题。
2023
数学建模的指标量化问题
目 录
• 引言 • 数学建模的基本概念 • 指标量化问题的提出 • 基于统计学的指标量化方法 • 基于神经网络的指标量化方法 • 基于支持向量机的指标量化方法优化 • 实验验证与结果分析 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
1
数学建模在科学、工程和商业等领域的应用日 益广泛,指标量化对于模型描述、预测和决策 具有重要意义。
02
单指标量化问题是指对一个单一的指标进行数值化或量化的过程,如对一个人 身高进行测量。
03
多指标量化问题是指对两个或多个指标进行数值化或量化的过程,如对一个人 身体状况进行评估,需要考虑身高、体重、血压等多个指标。
指标量化问题的研究现状
指标量化问题是数学建模中一个重要的研究方向, 已经得到了广泛的研究和应用。
决策的准确性。
02
指标重要性
通过指标的量化,可以明确各个指标对最终结果的影响程度,有助于
优化决策。
03
应用广泛性
数学建模方法不仅适用于科学研究,也可应用于实际生产生活的各个
领域。
研究不足与展望
方法局限性
目前的研究方法仍存在一定的局 限性,如模型适用范围的局限性 、指标选择的片面性等。
数据质量
数据的质量对模型的准确性和可 靠性有重要影响,提高数据质量 是未来研究的重要方向。

数学建模 统计分析ppt课件

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41
不同方法测定的干草磷含量
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42
例2:随机选取三种千足虫,测定了不同性别个 体血淋巴中的丙氨酸含量(mg/L),试检验性别和 物种对丙氨酸含量的影响有无显著性差异。
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43
1. 单因素方差分析的Matlab实现:
p=anova1(x) % x是样本观测值构成的矩阵,每一列为 一个水平 % p是检验的p-值. % 输出结果除p-值外,还有方差分析表以 及箱形图。
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3
2. 描述性统计量
sum(x) mean(x) std(x)
%和 % 均值 % 标准差
var(x) sort(x) median(x)
% 方差 % 顺序统计量 % 中位数
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4
skewness(x) % 偏度,正态是0 kurtosis(x) % 峰度,正态是3
Outline
一、描述性统计 二、随机数的生成 三、参数假设检验 四、正态性检验* 五、方差分析 六、回归分析
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பைடு நூலகம்
1
一、描述性统计
直方图 均值 标准差 … 偏度 峰度
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2
1. 直方图 (histogram) hist(x) hist(x, m) histfit(x, m) % 带正态拟合的直方图
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26
3. 检验的水平*
在零假设成立下,重复执行检验过程,考察 零假设被拒绝的概率,这就是犯第一类错误的概 率,即检验的实际水平。
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27
clear
n=20;
N=10000;
mu0=0;
for i=1:N
x=randn(1, n);

数学建模宣导ppt课件

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数学建模的软件工具
❖ 3.lingo的概况
LINGO则用于求解非线性规划(NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING)和二次规 则(QP—QUARATIC PROGRAMING)其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变 量和150个约束的规则问题,其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解 决的规划问题。
❖ Lingo的特色:模型建立语言和求解引擎的整合 A. Lingo是建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。 提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。 B. Lingo可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示,并且容易阅读、了解和修 改。 C. LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地, LINGO可以将求 解结果直接输出到数据库或工作表。 D. LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和 整数最佳化。 E.LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界 面可供使用者由撰写的程序中呼叫。 F.LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功 能定义。
Mathematica 在线性代数方面的数值运算,例如特征向量、 反矩阵等,皆比
Matlab R13做得更快更好,提供业界最精确的数值运算结果。Mathematica不但
可以做数值计算,还提供最优秀的可设计的符号运算。
数学建模的软件工具
❖ B.丰富的数学函数库,可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函 数、数值分析、机率统计等等问题。 C.Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形,提供丰富的图形表示方法, 结果呈现可视化。 4.Mathematica可编排专业的科学论文期刊,让运算与排版在同一环境下完成, 提供高品质可编辑的排版公式与表格,屏幕与打印的 自动最佳化排版,组织由 初始概念到最后报告的计划,并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好 的兼容性。 D.可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合,提供强大高 级语言接口功能,使得程序开发更方便。 Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰 富的帮助功能,让使用者现学现卖。强大的功能,简单的操作,非常容易学习 特点,可以最有效的缩短研发时间。

《数学建模讲座》PPT课件

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3.数学建模的应用领域
• 工业领域,IT领域做算法,能源领域做数值计算, 模拟,物流领域做网络或优化,影视领域做图像 动画建模等。高新科技对这一块需求也是非常大 的,比方飞机的风洞,导弹、航空航天器的空气 动力方面,需要学数学的人做流体等方面的模拟 和计算等等。人类对规律的探索必将日益精细, 这也为数学家们提供了一个更好的平台——将数 学更加广泛地应用于实际。
• 3、但是,如果K再大,穷人仍然一无所有,社 会分配严重不公也会影响社会稳定,因此,还必 须进一步研究问题。
• 要解决的问题:富人和穷人都满意的分配状态存 不存在?如果存在,是否唯一?
• 如何寻找这些双方满意的状态?
• 方法1:由国家定出一个分配方案,比方为
• Y=βx,其中β为分配比例,如何确定β?
• 抽样调查,用最小二乘法确定β。
• 方法2:确定满意度函数Y=f(x) ,给出分配通道 ,那么分配通道与直线族x + y= k 的交点为所 求。
• 由x + y= k 和 Y=βx 得 • x = k/1+β • 思考题 • 试将问题扩展为当社会分为穷人、中产阶级、
富人时的情形,讨论社会分配问题
• 做代数和数论方向,侧重于偏计算机编码和密码 方面。不少大公司特别是IT方面,需要一批人做 密码和计算机算法方面的研究。几何方向,如果 侧重于低维拓扑,未来可以计算机图形方面。分 析主要是调和分析和非线性分析方面,他们在应 用方面有不少的需求。调和分析中的傅里叶变换 和小波分析,在声音的去噪方面、图像的存储等 有广泛的应用。非线性分析与凸分析是最近三十 年开场重视起来的。由于自然界、物理、工程、 管理、及经济上的很多问题都是非线性,为了解 决这些问题,数学家利用非线性泛函分析与极值 分析为主要研究工具,开展出一套的非线性分析 及凸性分析数学理论来解决上述诸多问题。

《数学建模培训》PPT课件

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数学建模案例解析
04
经济学案例:供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关 系,涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据,建立需求函数和供给函数,通过 求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势,分析政策对市场的影响,为企业 决策提供支持。
物理学案例:热传导模型
Lingo在数学建模中的应 用案例
展示Lingo在数学建模中的实 际应用,如线性规划、整数规 划、非线性规划等优化问题的 求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能,以及其 在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能,以及其在数学建模 中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处 理、异常值检测等,保证 数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展 示数据,便于理解和分析 。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分 析、聚类分析等,用于挖 掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因 变量之间的线性关系,得到最佳
模型应用
预测舆论走向,分析社会热点问题,为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域 。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘 图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍 、基本语法和数据类型等。

《数学建模》PPT课件

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( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。

数学建模教学ppt

数学建模教学ppt
在概率模型中,我们需要确定随机变量的概率分布和参 数,并使用最大似然估计等方法来估计参数。
概率模型可以分为离散概率模型和连续概率模型,常见 的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
概率模型的应用非常广泛,例如在统计学、保险精算、 可靠性工程等领域都有广泛应用。
优化模型
优化模型是一种寻找最优解的 数学模型,通过找到满足一定 约束条件下目标函数的最优值
教学目标和内容
教学目标
通过数学建模教学,学生应掌握数学 建模的基本概念、方法和技能,能够 运用数学建模解决实际问题,并培养 创新思维和合作精神。
教学内容
包括数学建模的基本概念、建模方法 、常用数学软件和工具、案例分析等 ,以及实践环节和项目式学习等内容 。
02 数学建模基础知识
数学建模的基本概念
股票价格预测模型。通过分析股 票价格的历史数据,建立股票价 格预测模型,预测未来股票价格
的走势。
案例三
最优路径问题。给定起点和终点 以及一些中间节点,寻找一条最 优路径,使得路径总长度最短或
花费时间最少。
05 数学建模教学反思与展望
教学反思
教学内容的反思
总结了数学建模教学中涉及的主要知识点,包括数学建模的基本概念、建模过程、 常用数学方法和模型等。
数学建模的定义
数学建模的步骤ຫໍສະໝຸດ 数学建模是指通过数学语言和工具, 对现实世界的问题进行抽象、简化, 并建立数学模型的过程。
数学建模通常包括问题分析、建立模 型、求解模型和模型验证等步骤。
数学建模的意义
数学建模是解决实际问题的重要手段, 能够帮助学生理解数学在实际生活中 的应用,提高解决问题的能力。
数学建模的基本步骤
关系和变化规律。

数学建模培训精品课件ppt

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MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值
计算的编程语言和开发环境。
MATLAB在数学建模中的优势
02
MATLAB提供了丰富的数学函数库和工具箱,支持矩阵运算、
符号计算和数值分析,适用于各种数学建模场景。
MATLAB在数学建模中的应用案例
数学建模在金融领域的应用
金融行业对数学建模的需求日益增长,涉及风险管理、投资组合优化、市场预测等领域 。
数学建模在物理科学和工程中的应用
物理科学和工程领域中的复杂问题需要借助数学建模进行深入研究,如流体动力学、材 料科学等。
提高数学建模能力的建议
01
掌握数学基础知识
数学建模需要扎实的数学基础, 如概率论、统计学、线性代数和 微积分等。
深度学习中的数学建模
探讨深度学习领域中常用的数学方法和模型,如卷积神经网络、循 环神经网络等。
数据科学中的数学建模
数据清洗与预处理
数据可视化的数学基础
介绍数据科学中数据预处理的基本方 法和数学原理。
介绍数据可视化中涉及的数学原理和 可视化技术。
统计分析方法
阐述统计分析中常用的方法和模型, 如回归分析、聚类分析等。
02
实践经验积累
03
学习优秀案例
通过参与数学建模竞赛、科研项 目等方式,积累实践经验,提高 解决实际问题的能力。
学习经典数学建模案例,了解不 同领域中数学建模的应用方法和 技巧。
对未来数学建模的展望
跨学科交叉融合
未来数学建模将更加注重与其他学科的交叉融合,如生物 学、环境科学、社会科学等。
人工智能与数学建模结合

数学建模数学建模简介ppt课件

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2006
B A B A B
2007 2008
2009
A B A
制动器试验台的控制方法分析 眼科病床的合理安排 储油罐的变位识别与罐容表标 定 2010 年上海世博会影响力的定 量评估
2010
B A B A B
如何写好数学建模竞赛答卷
一、写好数模答卷的重要性 二、答卷的基本内容,需要重视的问题 三、对分工执笔的同学的要求 四、关于写答卷前的思考和工作规划 五、答卷要求的原理
数学建模
任课教师: 朱 伟
联系方式: zhuwei@; 13062398142
主要参考书籍: 1. 数学建模与数学实验, 赵静, 但琦 2. 数学实验, 萧树铁 3. 数学建模方法及其应用, 韩中庚 4. 数学建模导论, 陈理荣
数学建模(Mathematical Modelling)
数学建模的一般步骤
实际问题
抽象、简化、假设 确定变量、参数 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数
用实际问题的实测数据等来检验该数学模 型
不符合实际 符合实际
交付使用,从而可产生经济、社会效益
数学模型(Mathematical Model)
• 数学模型是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。 • 简单地说:就是系统的某种特征的本质的数 学表达式(或是用数学术语对部分现实世界 的描述),即用数学式子(如函数、图形、 代数方程、微分方程、积分方程、差分方程 等)来描述(表述、模拟)所研究的客观对 象或系统在某一方面的存在规律。
数学建模是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。数学建模所 涉及的问题都是现实生活中的实际问题, 范围广、学科多,包括工业、农业、医学、 生物学、政治、经济、军事、社会、管理、 信息技术等方面。

《数学建模统计模型》PPT课件

《数学建模统计模型》PPT课件

0.11 123 139 98 115
1.10 207 200 160 /
16
分 ❖ 酶促反应的基本性质

底物浓度较小时,反应速度大致与浓度成正比;
底物浓度很大、渐进饱和时,反应速度趋于固定值
基本模型
y
Michael应的速度 待定系数 =(1 , 2)
y f (x, ) 1x
建立实际回归模型的过程
• 实际问题 • 设置指标变量
– 解释变量的重要性;不相关性;用相近的变量代替或几个指标 复合;个数适当——这个过程需反复试算
• 收集整理数据 – 时间序列数据:随机误差项的序列相关,如人们的消费习惯 – 横截面数据:随机误差项的异方差性,如居民收入与消费 – 样本容量的个数应比解释变量个数多 – 缺失值,异常值处理
• 30个销售周期数据: – 销售量、价格、广告费用、同类产品均价
销售周期 公司价 (元) 它厂价 (元) 广告(百万元)
1
3.85
3.80
5.50
2
3.75
4.00
6.75




29
3.80
3.85
5.80
30
3.70
4.25
6.80
价差(元) -0.05 0.25 … 0.05 0.55
销售量(百万支) 7.38 8.51 … 7.93 9.26
1 j k m
quadratic(完全二次): y 0 1 x1 m xm jk x j xk
1 j,k m
12
完全二次多项式模型
y 0 1x1 2 x2 3 x1x2 4 x12 5 x22
MATLAB中有命令rstool直接求解

数学建模课程教学ppt

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2 •• • •
以行星为坐标原点建立活动架标, 以行星为坐标原点建立活动架标,其两个正交的单位向 量分别是
er = cosθ i + sinθ j , eθ = − sinθ • i + cosθ j • 由于2r w+ r w = 0 •• 因此得出
a = ( r − rw )er
2
再将椭圆方程 两边微分两次, 两边微分两次,得
p = r(1− e cosθ )
p 1 2 2 ( r − rw ) + 3 ( r w ) = 0 r r
2 ••
b2 2πab 2 和焦参数 p = 将前面得到的结果 r w = a T •• 4π 2a3 1 2 代入, • 2 代入,即得 r − rw = − 2 T r
也就是说行星的加速度为
研究课题的实际 人口模型、生 态系统模型 、交通 人口模型、 范畴 流模型、经 济模型、 基因模型等 流模型、 济模型、
§1.4 数学建模与能力的培养 仅最近几年里, 仅最近几年里,我校
学生都在只参加了半 年左右的学习和实践 锻炼, ①数学建模实践的 每一步中都 蕴含着能力上的 锻炼,在 后,就在国际性的竞 调查研究阶段,需 要用到观察能力、分析能力和数据处理 调查研究阶段, 要用到观察能力、分析能力和 观察能力 赛(美国大学生数学 能力等 能力等。在提出假设 时,又需要用到 想象力和归纳 简化 开设数学建模课的主要目的为了提高学 建模竞赛) 建模竞赛)中交出了 能力。 能力。 综合素质, 生的综合素质 生的综合素质,增强 应用数学知识 解决实际问 非常出色的研究论文, 非常出色的研究论文, 题的本领。 题的本领。 在真正开始自己的研究之前, ②在真正开始自己的研究之前,还应当尽可能先了解一下 夺得了特等奖兼 前人或别人的工作, 前人或别人的工作,使自己的工 作成为别人研究工作 的 INFORMS奖 INFORMS奖2项(1999 继续而不是别人工作的重复, 继续而不是别人工作的重复,你可以把某些已知的研究结 2003年各一项 年各一项)、 年、2003年各一项)、 果用作你的假设,去探索新的奥秘。 果用作你的假设,去探索新的奥秘。因此我们还应当学会 22项一等奖 18项二 项一等奖、 22项一等奖、18项二 在尽可能短的时间 内查到并学会我想应用的知识的本领。 查到并学会我想应用的知识的本领。 我想应用的知识的本领 等奖的好成绩。 等奖的好成绩。 创新的能力。 ③还需要你多少要有点 创新的能力。这种能力不是生来就 有的,建模实践就为你提供了一个培养创新能力的机会。 有的,建模实践就为你提供了一个培养创新能力的机会。

数学建模培训精品课件ppt

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03
跨学科的数学建模需要加强交流与合作,打破学科壁垒,促进知识的融合和应用。
总结
数学建模是利用数学语言描述现实世界的过程,它在科学、工程、经济、金融等领域有着广泛的应用。
重要性
数学建模能够将实际问题抽象化,通过数学分析和计算得出结论,为决策提供科学依据。
应用领域
数学建模在物理、化学、生物、环境科学、医学、社会科学等领域都有应用,是解决复杂问题的重要工具。
数学建模竞赛经验分享
数学建模竞赛需要学生运用所学知识解决实际问题,有助于培养他们的创新思维和解决问题的能力。
培养创新思维
参加数学建模竞赛可以提高学生的数学素养、编程能力、团队协作和沟通能力等,有助于提升学生的综合素质。
提高综合素质
在数学建模竞赛中取得优异成绩,可以为学生未来的学术和职业发展提供有力支持,增强他们的竞争力。
随着实际问题越来越复杂,数学建模面临诸多挑战,如模型建立、数据获取和处理、计算效率等。
挑战
随着科技的发展,数学建模在大数据分析、人工智能、机器学习等领域的应用越来越广泛,为数学建模提供了新的机遇。
技术创新
随着计算技术和算法的发展,数学建模将更加高效和精确,能够处理更大规模和更复杂的数据。
应用拓展
LINGO是一款由Lindo Systems公司开发的商业优化软件,主要用于解决线性规划、整数规划、非线性规划等问题。
LINGO内置了多种求解器,可以快速求解大规模的优化问题,支持多种目标函数和约束条件。
LINGO提供了友好的用户界面和强大的建模功能,支持多种优化模型,包括线性规划、整数规划、二次规划等。
Python的语法简单易懂,易于上手,适合初学者快速入门。
Python的可视化库也非常丰富,如Matplotlib、Seaborn等,可以方便地绘制各种统计图形和数据可视化。

数学建模培训课件 32页PPT文档

数学建模培训课件 32页PPT文档

问题分析 多步决策过程
决策~ 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员 要求~在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有 限步使全体人员过河
模型构成
xk~第k次渡河前此岸的商人 数yk~第k次渡河前此岸的随从数
xk, yk=0,1,2,3;
sk=(xk , yk)~过程的状 S ~ 允许k=状1态,2集,
数学建模比赛
中国矿业大学科技文化节数学建模竞赛/每年十 一月份
电工杯全国大学生数学建模竞赛/每年十二月份 美国国际大学生数学建模竞赛/每年一月份 苏北数学建模联赛/每年五月份 高教杯全国大学生数学建模竞赛/每年九月份
全国大学生电工数学建模竞赛
全国大学生电工数学建模竞赛(以下简称竞赛) 是中国电机工程学会电工数学专委会主办的面 向全国大学生的科技活动,目的是提高学生的 综合素质、增强创新意识、培养学生应用数学 知识解决实际工程问题的能力,激发学生学习 数学的积极性,同时也将推动高校的教学改革 与教育创新的进程。
D‘ D
模型构成
由假设1,f和g都是连续函数
由假设3,椅子在任何位置至少有三只脚同时着地:对 任意t ,f(t)和g(t)中至少有一个为0。当t=0时,不妨设 g(t)=0,f(t)>0,原题归结为证明如下的数学命题:
已知f(t)和g(t)是t的连续函数,对任意t, f(t) •g(t)=0,且 g(0)=0,f(0)>0。则存在t0,使f(t0)= g(t0)=0
苏北数学建模联赛
苏北数学建模联赛是由江苏省工业与应用数学 学会、徐州市工业与应用数学学会、中国矿业 大学联合主办,中国矿业大学理学院团委协办 及数学建模协会筹办的面向苏北及全国其他地 区的跨校、跨地区性数学建模竞赛,目的在于 更好地促进数学建模事业的发展,扩大中国矿 业大学在数学建模方面的影响力;同时,给全 国广大数学建模爱好者提供锻炼的平台和更多 的参赛机会,鼓励广大学生踊跃参加课外科技 活动,开拓知识面,培养创造精神及合作意识。

数学建模方法ppt课件

数学建模方法ppt课件


了很大作用。


应用实例:
程 模
单种群模型(Malthus Logistic )

两种群模型
传染病模型(SI SIS SIR)
作战模型
商品销售模型
回归分析是研究变量间统计规律的方法,属于”黑 箱“建模中常用的方法,根据自变量的数值和变化, 估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和 非线性回归。
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)点b2击添加文本
ax1m,1x点x21 ,击添a,m加x2nx文2本0 amnxn (, )bn
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建模步骤:
1.建立模型:找出目标函数及相应的限定条件
2.模型的求解:可利用Lin点go击软添件加进文行本求解模型。
3.结果分析
4.灵敏度分析:改变个别相关系数观察最优解是否会
min{D( p, k), D(q, k)}
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步骤4:重复步骤2和步骤3,直至满足聚类为止。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性与模 糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性, 而又具有模糊性量的变化规律的一种数学方法。

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数 学
原理关键词: 模糊集 隶属函数 模糊关系 模糊矩阵
yi 0 1xi1 2 xi2 p xip , i 1,2,, n
其中, i 是随机误差,相互独立且满足E(i ) 0, var(i ) 2
一般非线性模型的形式: 其中, f 是一般的非线性函数, 是 p维参数向量, 是一随机 误差变量,E( ) 0, var( ) 2
,把 Gp 和 Gq 合并
步骤3:计算新类与其他类的距离 点击添加文本
D(r, k) min{d (r, k) r Gr , k Gk , k r} min{d ( j, k) j Gp Gq , k Gk , k j}

数学建模的指标量化问题

数学建模的指标量化问题

要点二
权重计算
根据每个主成分的解释方差比例,计算各主成分的权 重,用于综合评价。
因子分析法
因子提取
通过矩阵运算,将多个变量提取成少数几个公共因子和 特殊因子,公共因子反映数据之间的共性关系,特殊因 子反映数据之间的个性关系。
因子旋转
通过正交变换,将公共因子和特殊因子的线性组合转换 成新的公共因子和特殊因子,使得公共因子更具有解释 性。
然后设计实验,收集不同模型的 数据,并采用合适的评价指标和 转换方法将模型输出转化为可以 比较的形式。
研究内容主要包括:如何选择合 适的评价指标,如何将模型输出 转化为可以比较的形式,如何对 不同模型进行比较和评估等。
首先需要对相关文献进行综述, 了解已有评价指标和转换方法的 研究现状和发展趋势。
最后对数据进行统计分析,得出 不同模型的性能和优劣评价结果 。
卷积层
通过卷积运算提取局部特征,适用于图像处理。
池化层
降低特征维度,减少计算量。
3
全连接层
将局部特征整合为全局特征,用于分类或回归任 务。
循环神经网络模型
序列到序列模型
将输入序列映射到输出序列,适用于机器翻 译、语音识别等任务。
长短期记忆网络(LSTM)
通过记忆单元解决序列数据中的长期依赖问 题。
支持有向无环图模型
总结词
支持有向无环图模型是一种基于图模型的机器学习方 法,它将数据样本表示为图中的节点,将特征和样本 之间的关系表示为图中的边。
详细描述
支持有向无环图模型通过学习图中节点的权重和结构 ,实现对数据的分类和回归预测。它可以有效地处理 高维特征和复杂数据关系,并且具有较好的泛化能力 和对特征选择的鲁棒性。但是,支持有向无环图模型 需要较大的计算资源和时间,且可能存在过拟合训练 数据的问题。
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2020/4/23
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该医院眼科手术条件比较充分,在考虑病床安排 时可不考虑手术条件的限制,但考虑到手术医生 的安排问题,通常情况下白内障手术与其他眼科 手术(急症除外)不安排在同一天做。当前该住 院部对全体非急症病人是按照FCFS(First come, First serve)规则安排住院,但等待住院病人队 列却越来越长,医院方面希望你们能通过数学建 模来帮助解决该住院部的病床合理安排问题,以 提高对医院资源的有效利用。 问题一:试分析确定合理的评价指标体系,用以 评价该问题的病床安排模型的优劣。 问题二:试就该住院部当前的情况,建立合理的 病床安排模型,以根据已知的第二天拟出院病人 数来确定第二天应该安排哪些病人住院。并对你 们的模型利用问题一中的指标体系作出评价。
2020/4/23
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中奖
10选6+1(6+1/10)
等级
基本号码 特别号码
说明
一等奖
abcdef
g
选7中(6+1)
二等奖
abcdef
选7中(6)
三等奖 abcdeX Xbcdef
选7中(5)
四等奖 abcdXX XbcdeX XXcdef
选7中(4)
五等奖 abcXXX XbcdXX XXcdeX XXXdef 选7中(3)
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白内障手术较简单,而且没有急症。目前该院是 每周一、三做白内障手术,此类病人的术前准备 时间只需1、2天。做两只眼的病人比做一只眼的 要多一些,大约占到60%。如果要做双眼是周一 先做一只,周三再做另一只。 外伤疾病通常属于急症,病床有空时立即安排住 院,住院后第二天便会安排手术。 其他眼科疾病比较复杂,有各种不同情况,但大 致住院以后2-3天内就可以接受手术,主要是术 后的观察时间较长。这类疾病手术时间可根据需 要安排,一般不安排在周一、周三。由于急症数 量较少,建模时这些眼科疾病可不考虑急症。
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问题分析: 粗略的分析,本问题给出了2种不同的彩票(33选 7和27选6+1),请你综合分析各种奖项出现的可 能性、奖项和奖金额的设置以及对彩民的吸引力 等因素评价各方案的合理性。并设计一种“更好” 的方案及相应的算法。
关键是什么? 评价指标!什么是好?利用什么 样的尺子去度量不同彩票的好坏?怎样利用数学 工具把这些指标量化?
其中t是单注的收益率 t E( )
n
2020/4/23
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2009B题 眼科病床的合理安排 医院就医排队是大家都非常熟悉的现象,它以这 样或那样的形式出现在我们面前,例如,患者到 门诊就诊、到收费处划价、到药房取药、到注射 室打针、等待住院等,往往需要排队等待接受某 种服务。 我们考虑某医院眼科病床的合理安排的数学建模 问题。 该医院眼科门诊每天开放,住院部共有病床79 张。该医院眼科手术主要分四大类:白内障、视 网膜疾病、青光眼和外伤。附录中给出了2008 年7月13日至2008年9月11日这段时间里各类病 人的情况。
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1
数学建模本身是一个量化过程,如何利用数学的方 法刻画重要的量是数学建模的非常关键的问题。 在数学模型课程中,我们接触过许多指标量化问题。
例1:椅子能否在不平的地面上放稳 指标:放稳如何定量描述?
开始没有放稳,晃一晃就稳了。晃一晃如何 描述?
例2:公平席位分配问题 问题是分析各部门代表如何分配,才符合公平原则。 这里的主要指标是公平,如何对公平这个指标进行 量化的问题。
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对上述问题,一般来讲,评价彩票的指标一般有两 个: 第一个指标:公平性指标:
作为一种博弈,奖金的多少与风险的大小对应。 (对比:在麻将中,番数大的局往往成的概率小。) 设有7种不同奖项,第i种奖项的中奖概率为pi,奖 金数xi,则最公平的分配为
pi xi const
问题:如果是打麻将设置各种局的番数,公平性是 主要指标。但是,在买彩票时,人们并不关心公平 性,主要出于一种博彩心理。因此还要有描述这种 博彩心理的指标。
2020/4/23
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第2个指标:博彩心理指标 在数学模型课程中,我们曾经给出心理指标的 分析,如在实物交换中,给出满意度的描述和 无差别曲线的概念。但实际上对心理学问题的 定量是困难的。但由于博彩是一个热点问题, 人们给出了大量的研究,给出了一些指标模型。
我们可以直接引用。例如
w(t) 1 ent
[(当期销售总额x总奖金比例)—低项奖总额]x单项奖 比例 (1)这些方案的具体情况,综合分析各种奖项出现的 可能性、奖项和奖金额的设置以及对彩民的吸引力等 因素评价各方案的合理性。 (2)设计一种“更好”的方案及相应的算法,并据此给 彩票管理部门提出建议。 (3)给报纸写一篇短文,供彩民参考。
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CUMCM02B 彩票中的数学
近年来“彩票飓风”席卷中华大地,巨额诱惑使越 来越多的人加入到“彩民”的行列,目前流行的彩 票主要有“传统型”和“乐透型”两种类型。 “传统型”采用“10选6+1”方案:先从6组09号球 中摇出6个基本号码,每组摇出一个,然后从04号 球中摇出一个特别号码,构成中奖号码。投注者从 09十个号码中任选6个基本号码(可重复),从04中 选一个特别号码,构成一注,根据单注号码与中奖 号码相符的个数多少及顺序确定中奖等级。以中奖 号码"abcdef+g”为例说明中奖等级,如表一(X表 示未选中的号码)。
六等奖 abXXXX XbcXXX XXcdXX 选7中(2)
XXXdeX XXXXef
表1
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6ห้องสมุดไป่ตู้
以上两种类型的总奖金比例一般为销售总额的50%, 投注者单注金额为2元,单注若已得到高级别的奖就 不再兼得低级别的奖。现在常见的销售规则及相应的 奖金设置方案如表三,其中一、二、三等奖为高项奖, 后面的为低项奖。低项奖数额固定,高项奖按比例分 配,但一等奖单注保底金额60万元,封顶金额500万 元,各高项奖额的计算方法为
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数学规划问题的量化指标:目标函数
我们需要求一个指标的最优问题。 定量的问题的指标有些是容易确定的,如工厂的生 产利润,人的体重等。
有些需要巧妙地利用数学工具进行设计。如下雨的 淋雨量,人口的平均寿命等。
有些问题涉及到某些介于定量和定性之间的量,如 客户的满意度,国家的竞争力,服务业的服务水平 等。这些问题需要我们设计新的评价体系。
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多数实际问题和竞赛题目都涉及到指标的评价问题。 不少竞赛题目本身就是指标评价。如 2010
B题 2010年上海世博会影响力的定量评估 D题 对学生宿舍设计方案的评价 2008 D题 NBA赛程的分析与评价 等。
评价的核心是建立评价指标。大量的问题中,评价 指标的建立具有画龙点睛的作用。如在数学建模课 本上的公平席位问题,其核心是公平的度量指标的 引入。
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