数学建模的介绍

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数学建模介绍

数学建模介绍

实际问题
在实际过程中用那一
种方法建模主要是根据我们
对研究对象的了解程度和建 模目的来决定。机理分析法
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
建模的具体步骤大致可见右
图。
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
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
交付使用,从而可产生 经济、社会效益
建模过程示意图
例:人口模型
1、指数增长模型(马尔萨斯人口模型): 英国人口学家马尔萨斯(Malthus1766~1834) 于1798年提出。 2、阻滞增长模型(Logistic模型) 3、更复杂的人口模型 随机性模型、考虑人口年龄分布的模型等 可见数学模型总是在不断的修改、完善使之能 符合实际情况的变化。
数学建模的作用: 数学建模将各种知识综合应用于解决实际 问题中,是培养和提高同学们应用所学知识 分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。
数学模型及其分类:
直观模型 具体模型 物理模型 模型 思维模型 符号模型 抽象模型 数学模型 数式模型
据说这样做是为了保暖,即减少室内向室外的热量流失。
我们要建立一个模型来描述热量通过窗户的热传导
(即流失)过程,并将双层玻璃窗与用同样多材料做成的 单层玻璃窗(如右图,玻璃厚度为)的热量传导进行对比, 对双层玻璃窗能够减少多少热量损失给出定量分析结果。
数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模 式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要 特征: 模型的可靠性和模型的使用性 建模的一般方法: ◆ 机理分析 ◆ 测试分析方法
机理分析: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,所建立 的模型常有明确的物理或现实意义。 测试分析方法:将研究对象视为一个“黑箱” 系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的 输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法, 按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数 据拟合得最好的模型。 测试分析方法也叫做系统 辩识。 将这两种方法结合起来使用,即用机理分析 方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模 型的参数,也是常用的建模方法。

数学建模介绍

数学建模介绍

数学建模介绍1.1 数学模型及其分类数学建模作为用数学方法解决问题的第一步,它与数学本身有着同样悠久的历史。

一个羊倌看着他的羊群进入羊圈,为了确信他的羊没有丢失,他在每只羊进入羊圈时,则在旁边放一颗小石子,如果每天羊全部入圈而他那堆小石子刚好全部放完,则表示他的羊和以前一样多。

究竟羊倌数的是石子还是羊,那是毫无区别的,因为羊的数目同石子的数目彼此相等。

这实际上就使石子与羊“联系”起来,建立了一个使石子与羊一一对应的数学模型。

(1)什么是数学模型人们在认识研究现实世界里的客观对象时,常常不是直接面对那个对象的原形,有些是不方便,有些甚至是不可能直接面对原形,因此,常常设计、构造它的各种各样的模型。

如各式各样的玩具模型、展览厅里的三峡大坝模型、化学上的分子结构模型等。

这些模型都是人们为了一定目的,对客观事物的某一部分进行简化、抽象、提炼出来的原形替代物,集中反映了原形中人们需要的那一部分特征,因而有利于人们对客观对象的认识。

数学模型也是反映客观对象特征的,只不过它刻画的是事物在数量方面的特征或数学结构及其变化规律。

数学模型是人们为了认识客观对象在数量方面的特征、定量地分析对象的内在规律、用数学的语言和符号去近似地刻画要研究的那一部分现象时,所得到的一个数学表述。

建立数学模型的过程称为数学建模。

(2) 数学模型的重要作用进入20世纪以来,数学以空前的广度和深度向一切领域渗透,作为数学的应用,数学建模也越来越受到人们的重视。

在一般工程技术领域,数学模型仍是工程技术人员定量研究有关工程技术问题的重要工具;而随着数学与其他学科领域诸如经济、人口、生态、地质等所谓非物理领域的渗透,一些交叉学科如计量经济学、人口控制论、数学生态学、数学地质学等应运而生;计算机的发展给数学及作为数学应用的数学建模带来了前所未有的机遇和挑战。

计算机改变了人类的生活方式、思考方式和研究方式,极大地提高了人们的计算能力、搜索和分析海量数据和信息的能力。

数学建模最简明易懂的介绍

数学建模最简明易懂的介绍

数学建模最简明易懂的介绍黑龙江农业经济职业学院基础部 邢进喜 157041一.什么是数学模型与数学建模简单地说,数学模型就是对实际问题的一种数学表述,可以是数学公式、函数、方程、不等式、算法、表格、图示等。

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。

二.数学建模的一般步骤(1)模型准备:了解问题的实际背景,明确题目的要求,查阅相关资料,收集各种必要的信息。

(2)模型假设:为了利用数学方法,通常要对问题做出必要的、合理的假设,使问题的主要方面凸现出来,忽略问题的非本质的、不影响问题解决的次要方面。

(3)模型构成:根据所做的假设及所研究对象的内在规律,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构。

构造各种量之间的关系,把问题化为数学问题。

(4)模型求解:运用适当的数学方法求解上一步所得到的数学问题,有时还要借助数学软件。

(5)模型分析:对所得的结果进行数学上的分析,特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。

(6)模型检验:分析所得结果的实际意义,与实际现象、数据等情况进行比较,检验模型的准确性、合理性和适用性。

如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。

如果不够理想,应该修改、补充假设,或重新建模,不断完善。

(7)模型应用:所建立的模型必须能在实际中应用,能产生实际效益,能在应用中不断改进和完善。

应用方式与问题性质、建模目的及最终结果有关。

三.简单实例示意――观看塑像的最佳位置[注:这仅是一个要点式的数学建模方法示例]问题提出大型的塑像通常都有一个比人还高的底座,看起来雄伟壮观。

但当观看者与塑像的水平距离不同时,观看像身的视角就不一样。

那么,在离塑像的水平距离为多远时, 观看像身的视角最大?模型假设与符号说明a OS MT ==-------人眼高;b AB =-------塑像身高;c AT =-------底座高, c a >;d AM c a ==-;x ST OM ==-------人与塑像水平距离;;MOA MOB αβ=∠=∠;AOB θβα=∠=-------观看像身的视角.模型建立、求解与分析∵tan α=/AM OM =/d x , tan β=/BM OM =()/b a x +()arctanarctan b d d x x x θ+∴=-, 2222()d d b d dx x d x b d θ+=-+++ 令0d dxθ=,解出唯一驻点 ,此数恰是AM 与BM 的几何平均 根据经验,此问题θ必有最大值,且x =模型检验、应用与推广举例例1.上海外滩海关大钟直径为5.5米, 钟底到地面高为56.75米.设某观看者眼高为1.55米,则b=5.5,d=56.75-1.55=55.2,最佳位置是x=57.88米, 0min 243'θ=例2.设有甲乙两观看者,甲高乙矮,则两者的最佳位置不同,谁前谁后? 谁的最佳视角更大?四.详细资料可查阅下列书籍及网站《数学模型》姜启源,谢金星,叶俊编 全国大学生数学建模竞赛网站 中国数学建模网站/undergraduate/contests 美国大学生数学建模竞赛网站 美国建模论坛网站。

数学专业的数学建模

数学专业的数学建模

数学专业的数学建模数学建模是数学专业中重要的一门课程,它通过数学的方法和技巧解决实际问题。

本文将介绍数学建模的定义、应用领域、建模过程以及数学专业学生在数学建模中的作用。

一、数学建模的定义数学建模是将实际问题转化为数学问题,并应用数学方法和工具解决这些问题的过程。

它是数学与现实世界之间的桥梁,通过数学的抽象和建模能力,解决现实问题,提高生产效益和科学研究水平。

二、数学建模的应用领域数学建模广泛应用于各个领域,包括经济、生态、环境、物理、工程等。

在经济领域,数学建模可以帮助企业分析市场需求,制定最优营销策略;在生态领域,数学建模可以评估生物多样性,分析环境问题;在物理领域,数学建模可以解释物质运动规律;在工程领域,数学建模可以优化工艺流程,提高工程效率。

三、数学建模的过程数学建模的过程一般包括问题的分析、建立数学模型、求解模型和对结果的验证。

首先,需要对实际问题进行充分的分析,明确问题的要求和限制条件;其次,根据问题的特点,运用数学知识建立数学模型,将实际问题抽象为数学符号和方程;然后,对建立的数学模型进行求解,可以使用数值计算、优化算法等方法得到解析结果;最后,对结果进行验证,比较实际情况和模型预测,评估模型的准确性和可行性。

四、数学专业学生在数学建模中的作用数学专业学生在数学建模中发挥着重要的作用。

首先,他们具备扎实的数学基础和数学思维能力,能够快速理解和应用数学方法解决问题;其次,数学专业学生熟练掌握常用的数学工具和软件,能够高效地进行数学计算和模型求解;此外,他们对数学理论有深入的研究,能够通过对数学模型的优化和改进提升模型的准确性和可靠性。

总结:数学建模作为数学专业中重要的课程,对于培养学生的数学思维和解决实际问题的能力具有重要意义。

通过数学建模,学生能够将所学的数学知识应用到实际中,提升自己的综合素质。

希望广大学生能够重视数学建模的学习,不断提高自己的数学建模能力,为社会的发展做出贡献。

数学建模与科学计算

数学建模与科学计算

数学建模与科学计算数学建模与科学计算是一门应用数学学科,旨在通过建立数学模型,运用数值计算方法来解决现实世界中的问题。

它在物理学、生物学、工程学、经济学等领域中都有广泛的应用。

本文将介绍数学建模与科学计算的基本概念、方法以及在实际问题中的应用。

一、数学建模的基本概念数学建模是将实际问题抽象成数学模型的过程。

它通常包括以下几个步骤:1. 问题描述:明确问题的背景、目标和限制条件。

2. 建立模型:选择合适的数学工具和方法建立模型,例如方程、矩阵、图论等。

3. 求解模型:通过数学计算方法求解模型,并得到结果。

4. 模型验证:将模型的结果与实际情况进行比较,验证模型的准确性和可靠性。

二、科学计算的基本方法科学计算是指通过计算机进行数值计算、数据分析和模拟实验等方法来解决科学问题。

它通常包括以下几个步骤:1. 数据收集:从实际问题中收集和整理相关的数据,包括实验数据、观测数据等。

2. 数据分析:对收集到的数据进行统计分析、数据挖掘等方法,提取有用的信息。

3. 建立模型:根据问题的特点,选择合适的数学模型,将问题转化为数学形式。

4. 数值计算:通过计算机对模型进行求解,使用数值计算方法求得近似解。

5. 结果分析:对计算结果进行分析和解释,得出科学结论。

三、数学建模与科学计算的应用数学建模与科学计算在各个领域中都有广泛的应用。

以下是一些典型的应用例子:1. 物理学:数学建模与科学计算可以用来研究天体运动、流体力学、材料科学等问题。

2. 生物学:可以利用数学建模与科学计算来研究生物进化、生物流体力学、神经网络等问题。

3. 工程学:可以用来优化工程设计、模拟工程系统的运行、预测自然灾害等。

4. 经济学:可以用来研究市场行为、预测经济趋势、优化投资组合等问题。

5. 计算机科学:可以利用数学建模与科学计算来研究算法复杂性、人工智能等问题。

四、总结数学建模与科学计算在解决实际问题中发挥着重要的作用。

它不仅能够帮助我们深入理解问题的本质,还能够指导实际决策和优化设计。

数学建模简介

数学建模简介

数学建模简介一、什么是数学建模随着社会的发展,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、社会科学等领域渗透。

所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。

社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人,善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益。

要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,然后对这个问题进行分析和计算,最后将所求得的解答回归实际,看能不能有效地回答原先的实际问题。

这个全过程,特别是其中的第一步,就称为数学建模,即为所考察的实际问题建立数学模型。

建立数学模型的这个过程就称为数学建模。

二、全国大学生数学建模竞赛介绍从1994年起由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办全国大学生数学建模竞赛,每年9月上中旬举行,目的在于鼓励大学生运用所学知识,参与解决实际问题。

十几年来这项竞赛的规模以平均年增长25%以上的速度发展,目前数学建模竞赛是全国最大的大学生课外科技活动。

竞赛以通讯形式进行,三名学生组成一队,在三天时间内可以自由地收集资料、调查研究,使用计算机、软件和互联网,但不得与队外任何人(包括指导教师)讨论。

每个队要完成一篇包括模型的假设、建立和求解,计算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。

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。

三、数学建模竞赛活动的意义数学建模及其竞赛活动打破了原有数学课程自成体系、自我封闭的局面,为数学和外部世界的联系在教学过程中打开了一条通道,提供了一种有效的方式。

同学们通过参加数学建模的实践,亲自参加了将数学应用于实际的尝试,亲自参加发现和创造的过程,取得了在课堂里和书本上所无法获得的宝贵经验和亲身感受,从而启迪数学心灵,能更好地应用数学、品味数学、理解数学和热爱数学,在知识、能力及素质三方面迅速地成长。

数学建模介绍PPT课件

数学建模介绍PPT课件

•对任意的,有f()、 g()
•至少有一个为0,
16
本问题归为证明如下数学命题: 数学命题:(本问题的数学模型)
已知f()、 g()都是的非负连续函数,对任意的 ,有f() g()=0,且f(0) >0、 g(0)=0 ,则有存在0, 使f(0)= g(0)=0
模型求解 证明:将椅子旋转90°,对角线AC与BD互换,由 f(0)>0、 g(0)=0 变为f(/2) =0、 g(/2) >0
的解答


数学模型 的解答
12
实践
理论
实践
表述 求解 解释 验证
根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成 数学问题 选择适当的数学方法求得数学模型的解答
将数学语言表述的解答“翻译”回实际对 象 用现实对象的信息检验得到的解答
13
4、建模实例:
例1、椅子能在不平的地面上放稳吗?
• 模型假设 • 1、椅子的四条腿一样长,椅子脚与地面
• 要学习数学建模,应该了解如下与数学建模 有关的概念:
3
• 原型(Prototype)
• 人们在现实世界里关心、研究、或从事生产、 管理的实际对象称为原形。原型有研究对象、 实际问题等。
• 模型(Model)
• 为某个目的将原型的某一部分信息进行简缩、 提炼而构成的原型替代物称为模型。模型有 直观模型、物理模型、思维模型、计算模型、 数学模型等。
• 一个原型可以有多个不同的模型。
4
数学模型:
由数字、字母、或其他数学符号组成、描 述实际对象数量规律的数学公式、图形或算 法称为数学模型
数学建模:
建立数学模型的全过程 (包括表述、求解、解释、检验等)
5

数学建模方法详解

数学建模方法详解

数学建模方法详解数学建模是指利用数学方法来研究和分析实际问题,并通过构建数学模型来描述和解决这些问题的过程。

数学建模具有很高的理论性和广泛的应用性,可以应用于科学、工程、经济等众多领域。

下面详细介绍几种常用的数学建模方法。

一、优化建模方法优化建模方法是指在给定的约束条件下,寻求其中一种目标函数的最优解。

该方法常用于生产、运输、资源分配等问题的优化调度。

优化建模的一般步骤包括确定决策变量、建立目标函数和约束条件、制定求解算法以及分析和验证最优解。

二、动力系统建模方法动力系统建模方法是指将实际问题转化为一组微分方程或差分方程,研究系统在时间上的演化规律。

该方法可以用于描述和预测物理、生物、经济等多个领域的系统行为。

动力系统建模的关键在于建立正确的微分方程或差分方程,并选择合适的求解方法。

三、决策分析建模方法决策分析建模方法是指将决策问题转化为数学模型,并采用数学方法进行决策分析和评估。

该方法常用于风险管理、投资决策、供应链管理等领域。

决策分析建模的关键在于准确描述决策者的目标和偏好,并选择合适的决策规则进行决策分析。

四、统计建模方法统计建模方法是指利用统计学理论和方法来描述和分析实际问题。

该方法多用于数据分析、预测和模式识别等领域。

统计建模的过程包括收集数据、建立概率模型、估计模型参数以及进行模型检验和应用。

五、图论建模方法图论建模方法是指利用图论的理论和方法来描述和分析网络结构和关联关系。

该方法常用于社交网络分析、路径规划、电力网络优化等领域。

图论建模的关键在于构建网络模型,并选择适当的图算法进行分析和优化。

六、随机模型建模方法随机模型建模方法是指利用随机过程和概率论的理论和方法来描述和分析随机现象。

该方法常用于金融风险管理、信号处理、系统可靠性评估等领域。

随机模型建模的关键在于建立正确的随机过程模型,并进行概率分布和随机变量的分析。

七、模拟建模方法模拟建模方法是指利用计算机仿真技术来模拟和分析实际问题。

数学建模方法详解

数学建模方法详解

数学建模方法详解数学建模是指利用数学的方法和技巧,对实际问题进行描述、分析和求解的过程。

数学建模方法主要包括问题分析、建立数学模型、模型求解和模型验证四个步骤。

本文将对这四个步骤逐一进行详细介绍。

首先是问题分析阶段。

在这个阶段,我们需要对实际问题进行全面的、深入的思考和分析。

要了解问题的背景和目标,找出问题中的关键因素和变量,并对相关数据进行收集。

通过仔细观察和思考,我们可以发现问题的一些规律和特点,进而确定下一步建模的方向和方法。

接下来是建立数学模型的阶段。

在这个阶段,我们需要构建一个数学模型,用来描述实际问题的本质。

数学模型是一个数学对象,由数学符号和方程组成,可以用来表达实际问题中的各种关系和约束条件。

根据实际问题的特点和要求,可以选择不同的数学模型,如线性模型、非线性模型、概率模型等。

在建立数学模型时,要尽量简化问题,缩小模型的规模和复杂度,以便于后续的求解和分析。

第三个步骤是模型求解阶段。

在这个阶段,我们需要根据建立的数学模型,使用数学方法对模型进行求解,得出问题的答案。

求解过程中,可能涉及到数学分析、数值计算、优化算法等各种技巧和方法。

求解的结果不仅要符合实际问题的要求,还要具有一定的可解释性和合理性。

当然,在求解过程中也可能遇到一些困难和挑战,此时需要灵活运用不同的数学方法,找到合适的解决办法。

最后一个步骤是模型验证阶段。

在这个阶段,我们需要对建立的数学模型进行验证和评估。

模型验证是指通过比较模型的预测结果和实际观测数据,来评估模型的准确性和可靠性。

模型评估的指标可以有很多,如拟合度、误差分析、灵敏度分析等。

通过模型验证,我们可以发现模型的不足之处,进一步改进模型,提高模型的质量和可靠性。

综上所述,数学建模是一个系统的、复杂的过程,需要运用到多种数学方法和技巧。

通过问题分析、建立数学模型、模型求解和模型验证四个步骤,我们可以将实际问题转化为数学问题,并最终求解出问题的答案。

数学建模的过程不仅可以培养我们的逻辑思维和创新能力,还可以帮助我们更好地理解和解决实际问题,为科学研究和实践应用提供有力的工具和方法。

数学建模专业的概述

数学建模专业的概述

数学建模专业的概述数学建模是一门涉及数学、计算机科学和实际问题解决的交叉学科。

在现代社会,数学建模扮演着不可或缺的角色,它帮助人们理解和解决各种实际问题,推动科学的发展。

本文将对数学建模专业进行概述,介绍其基本概念、研究内容和应用领域。

数学建模的基本概念是将实际问题转化为数学模型,并利用数学方法进行求解和分析。

数学建模专业的学生将学习各种数学工具和技术,如微积分、线性代数、概率论、统计学和数值分析等,以培养他们解决实际问题的能力。

同时,他们还需要具备计算机编程和数据分析等技能,以应对现代科技发展的要求。

数学建模专业的研究内容广泛而深入,涵盖了自然科学、工程技术、经济管理、医学卫生、社会科学等各个领域。

在自然科学中,数学建模可以用于解释物理、化学和生物等现象,为科学家提供理论依据和实验设计;在工程技术领域,数学建模可以优化工业生产过程、设计工程结构和计划资源分配;在经济管理中,数学建模可以帮助企业进行风险评估、市场预测和决策支持;在医学卫生方面,数学建模可以用于疾病传播模拟、医疗资源调度和药物研发等;在社会科学中,数学建模可以解答有关人口统计、社会网络和行为模式等问题。

数学建模专业毕业生可以在各个领域找到就业机会。

他们可以成为研究机构的科学家、大学的教师或企业的顾问。

他们可以参与创新研究、项目管理、策略规划和数据分析等工作。

同时,数学建模专业的研究成果也为社会发展和人类福祉做出了重要贡献。

数学建模专业的学习需要具备扎实的数学基础和良好的逻辑思维能力。

学生们需要学习并掌握各种数学方法和技术,运用这些知识解决实际问题。

此外,他们还需要具备团队合作和沟通交流的能力,因为数学建模常常需要跨学科合作,解决复杂的问题需要多个专业领域的知识和经验。

综上所述,数学建模专业是一门重要而有挑战性的学科。

它与现实问题紧密相连,为解决各种实际问题提供了理论和方法。

数学建模专业的学生将学习数学知识和技能,并将其应用于实际问题的解决中。

数学建模简介word文档-华南师范大学数学科学学院

数学建模简介word文档-华南师范大学数学科学学院

1.1 关于数学建模一、数学、数学模型、数学建模的定义二、数学建模过程流程图三、数学建模的特点和分类四、数学建模的应用和现代科学五、历年全国和美国大学生数学建模竞赛六、如何学好数学建模七、数学建模的例子:火炮的射击、椅子能在不平的地上放稳吗、人中预报问题一、数学、数学模型、数学建模的定义数学――是一门研究数量关系和空间变化关系的学科数学模型――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。

数学建模――构造数学模型的过程,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,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解,得到定量的结果,以供人们作分析、预报、决策和控制。

例1:火炮的射击―――数学建模的大致全过程模型一:假设不考虑空气的阻力、重力影响――抛物运动模型二:假设不考虑重力影响,并且空气的阻力与速度成正比。

模型三:假设不考虑重力影响,并且空气的阻力与速度的平方成正比。

――适用于火炮的射击模型四:考虑重力影响,并且空气的阻力与速度的平方成正比。

―――适用于卫星的发射。

二、数学建模过程流程图众多的因素(主要和次要)--合理的假设――建立数学模型――用数学方法(或数学软件)求解模型――检验(得解与实际问题作比较)――修改完善模型。

上述数学建模过程可用流程图表述如下:三、数学建模的特点和分类数学建模是一个实践性很强的学科,它具有以下特点:1.应用领域广,如物理学、力学、工程学、生物学、医学、经济学、军事学、体育运动学等.而不少完全不同的实际问题,在一定的简化层次下,它们的模型是相同或相似的.这就要求我们培养广泛的兴趣,拓宽知识面,从而发展联想能力,通过对各种问题的分析、研究、比较,逐步达到触类旁通的境界.2.需要各种数学知识,应用已学到的数学方法和思想进行综合应用和分析,进行合理的抽象及简化的能力如微分方程、运筹学、概率统计、图论、层次分析、变分法等,去描述和解决实际问题.3.需要各种技术手段的配合,如查阅各种文献资料、使用计算机和各种数学软件包等.4.与求解数学题目的差别.求解数学题目往往有唯一正确的答案,而数学建模没有唯一正确的答案。

数学建模资料

数学建模资料

数学建模资料数学建模是一种将数学方法应用于现实问题解决的过程,通过建立数学模型,分析问题,得出结论,并给出合理的建议和决策。

本文将介绍数学建模的基本概念、常用方法和应用领域。

一、数学建模的基本概念数学建模是一种将现实问题转化为数学问题的过程。

在建模过程中,需要明确问题的目标和约束条件,并选择合适的数学模型进行描述和求解。

数学建模可以分为确定性建模和随机建模两种类型,分别适用于不同类型的问题。

确定性建模是指在建模过程中,假设所有的参数和变量都是确定的,不存在随机性。

常用的确定性建模方法包括线性规划、整数规划、动态规划等。

随机建模是指在建模过程中,考虑随机因素对问题的影响。

常用的随机建模方法包括概率模型、统计模型、随机过程等。

二、数学建模的常用方法1. 数学规划方法数学规划是一种通过建立数学模型,求解最优解的方法。

常见的数学规划方法包括线性规划、整数规划、非线性规划等。

数学规划方法适用于优化问题,如资源分配、生产计划等。

2. 统计分析方法统计分析是通过收集和分析数据,得出结论的方法。

常见的统计分析方法包括假设检验、回归分析、方差分析等。

统计分析方法适用于数据分析和预测问题,如市场调研、销售预测等。

3. 数值计算方法数值计算是通过数值方法求解数学模型的方法。

常见的数值计算方法包括迭代法、差分法、积分法等。

数值计算方法适用于求解复杂的数学问题,如微分方程、偏微分方程等。

4. 图论方法图论是一种研究图的性质和关系的方法。

常见的图论方法包括最短路径算法、最小生成树算法、网络流算法等。

图论方法适用于描述和分析复杂的网络结构,如交通网络、电力网络等。

三、数学建模的应用领域数学建模在各个领域都有广泛的应用,以下列举几个常见的应用领域:1. 金融与投资数学建模可以用于金融市场的风险评估、投资组合优化等问题。

通过建立数学模型,分析市场趋势和风险,帮助投资者做出合理的投资决策。

2. 环境与资源管理数学建模可以用于环境保护和资源管理的问题。

数学建模的介绍

数学建模的介绍

4.模型假设与符号说明 在数学建模时,要根据问题的特征 和建模目的,抓住问题的本质,忽略 次要因素,对问题进行必要的简化, 做出一些合理的做设。模型假设部分 要求用精练、准确的语言列出问题中 所给出的假设,以及为了解决问题作 者所做的必要、合理的假设。
假设做得不合理或太简单,会导致错 误的或无用的模型;假设做得过分详尽, 试图把复杂对象的众多因素都考虑进 去,会使工作变得很难或无法继续下 去,因此常常需要在合理与简化之间 作出恰当的折中。因为这一项是论文 评奖中的重要指标之一,所以必须逐 一书写清楚。
数 学 建 模
1、数学建模简介; 2、数学建模论文写作; 3、数学建模资料查询; 4、数学建模竟赛的解题方法总结。
数学建模简介
什么是数学模型?数学模型应 该说是每个人都十分熟悉的. 譬如你一定解过这样的所谓"航 行问题":甲乙两地相距750千米,船 从甲到乙顺水航行需30小时,从乙到 甲逆水航行需50小时,问船的速度是 多少.
为使模型易懂,可借助于适当的图形、 表格来描述问题或数据。因为这一部 分是论文的核心内容,也是评奖中的 重要指标之一,主要反映在"建模的创 造性"上,所以必须认真撰写。
6.模型求解 使用各种数学方法或软件包求解数 学模型。此部分应包括求解过程的公 式推导、算法步骤及计算结果。为求 解而编写的计算机程序应放在附录部 分。有时需要对求解结果进行数学上 的分析,如结果的误差分析、模型对 数据的稳定性或灵敏度分析等。
这里提请读者注意,摘要在整篇论文 评阅中占有重要权重,需要认真书写。 在地区和全国评阅时。首先根据摘要 和论文整体结构及概貌对论文优劣进 行初步筛选,然后再根据论文的内容 确定获奖等级。
3.问题重述 数学建模竞赛要求解决给定的具体 问题,所以论文中应叙述给定问题。 撰写这部分内容时,有的学生不动脑 筋,照抄原题,这样不太好,应把握 住问题的实质,用较精练的语言叙述 原问题,并提出数学建模需要解决的 问题。

高中数学建模

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。

数学建模的介绍

数学建模的介绍

一、数学建模的意义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"实际问题的一种强有力的数学手段。

数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。

这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。

这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。

我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家,生物学家,经济学家甚至心理学家等等的过程。

数学模型一般是实际事物的一种数学简化。

它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。

要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等等。

为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。

使用数学语言描述的事物就称为数学模型。

有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。

应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。

建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。

要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。

这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。

数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。

数学建模基础入门

数学建模基础入门

数学建模基础入门数学建模是一门应用数学领域的学科,它将数学方法和技巧应用于解决实际问题。

在现代科学和工程中,数学建模起着至关重要的作用。

本文将为您介绍数学建模的基本概念和入门知识。

一、引言数学建模是一种基于数学模型来描述和解决实际问题的过程。

它结合了数学理论和实际问题,通过建立合适的数学模型来分析和预测实际系统的行为。

数学建模的目标是通过理论分析和计算求解,得出对实际问题的认识和解决方案。

二、数学建模的基本步骤数学建模的过程可以分为以下几个基本步骤:1. 审题与问题分析:首先需要仔细审题,理解问题的背景和要求。

在问题分析阶段,需要明确问题的目标、所涉及的因素以及问题的约束条件。

2. 建立数学模型:在问题分析的基础上,需要选择合适的数学方法和技巧建立数学模型。

数学模型是对实际问题的抽象和描述,它可以是代数方程、微分方程、概率模型等形式。

3. 模型求解:根据建立的数学模型,采用适当的数值计算方法或者符号计算方法,对模型进行求解。

这一步骤需要运用数学知识和计算工具,得出模型的解析解或近似解。

4. 模型验证与分析:在获得数学模型的解之后,需要对解的合理性进行验证。

通过与实际数据的对比或者数值模拟的方法,验证模型的准确性和可靠性。

同时,对模型的敏感性分析和稳定性分析也是重要的一步。

5. 结果的解释与应用:根据模型求解得到的结果,进行结果的解释和分析。

将模型的结果与实际问题联系起来,给出合理的解释和应用建议。

在实际问题中,模型的结果通常会有多种解释和应用方式,需要综合考虑各种因素来得出最优解决方案。

三、常用的数学方法和技巧数学建模涉及的数学方法和技巧非常丰富,下面列举一些常用的方法和技巧:1. 最优化方法:最优化方法用于求解最大值或最小值问题,常见的最优化方法包括线性规划、整数规划、非线性规划等。

2. 概率统计方法:概率统计方法用于处理不确定性和随机性问题,包括概率分布、假设检验、回归分析等。

3. 微分方程方法:微分方程方法用于研究变化和动态系统,可以用来描述物理、化学、生物等领域的问题。

数学建模简介

数学建模简介

图. 地貌示意图
进一步问题: 你怎样使你的模型适合于下面两个限制 条件的情况呢? 1.当道路转弯时,角度至少为140度; 2.道路必须通过一个已知地点(如P)。
其他例子:
• 关于肥猪的最佳销售时机问题 • 中国男女人口失衡问题研究与对策
谢谢大家!
据标本的主要制作者辽宁大学生命科 学系刘明玉教授介绍,这头猪体长2.5米, 腰围2.23米,体重900公斤,獠牙长144毫米, 属于长白与梅山杂交品种。这头猪能长到 如此重的 程度,主要是由于猪的主人精心 饲养以及生长年限较长所致。
在我国饲养猪主要是用来食用,很少 有人能将猪养至3年以上,而这头猪的主人 徐长金老人5年多来,一直将猪养在室内, 精心地饲喂,直至猪由于躯体过于庞大, 无法正常活动而死亡。
数学建模入门简介


1. 数学建模的基本概念 2. 数学建模竞赛 3. 数学建模技术与数学方法 4. 学习建议 5. 建模案例
1. 数学建模的基本概念
1.1 数学模型 1.2 数学建模目的 1.3 数学建模一般过程 1.4 数学建模综合技能
1.1数学模型
数学模型(E.A.Bendar 定义):关于部分 现实世界为一定目的而做的抽象、简化 的数学结构。
数学模型是现实世界的简化而本质的描述, 是用数学符号、数学公式、程序、图、表 等刻画客观事物的本质属性与内在联系的 理想化表述.
1.2数学建模目的
• 优化决策及控制 • 预测目的 • 解释现象
1.3数学建模一般过程
Step1:问题分析:明确目标,分析条件与数据 Step2:建立模型:简化及假设,总体任务设计, 模型建立 Step3:模型求解:借助软件(包括数学软件), 编写程序求解(直接调用或自己设计算法) Step4:结果分析与检验 Step5:如果发现结果有问题或不满意,从上面 某些步骤开始重新操作(自己分析再定) Step6:回答实际问题、模型评价与改进方向
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一、数学建模的意义 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"实际问题的一种强有力的数学手段。

数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。

这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。

这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。

我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家,生物学家,经济学家甚至心理学家等等的过程。

数学模型一般是实际事物的一种数学简化。

它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。

要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等等。

为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。

使用数学语言描述的事物就称为数学模型。

有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。

应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。

建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。

要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。

这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。

数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。

为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才,数学建模已经在大学教育中逐步开展,国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛,将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面,现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合,努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路,与我国高校的其它数学类课程相比,数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点,数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。

为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式,数学建模课程指导思想是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。

通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程,提高他们分析问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。

数学建模以学生为主,教师利用一些事先设计好问题启发,引导学生主动查阅文献资料和学习新知识,鼓励学生积极开展讨论和辩论,培养学生主动探索,努力进取的学风,培养学生从事科研工作的初步能力,培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛,教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力,增强他们的数学素质和创新能力,提高他们的数举素质,强调的是获取新知识的能力,是解决问题的过程,而不是知识与结果。

接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包的使用等等“短课程”(或讲座),用的学时不多,多数是启发性的讲一些基本的概念和方法,主要是靠同学们自己去学,充分调动同学们的积极性,充分发挥同学们的潜能。

培训中广泛地采用的讨论班方式,同学自己报告、讨论、辩论,教师主要起质疑、答疑、辅导的作用,竞赛中一定要使用计算机及相应的软件,如Mathematica,Matlab,Lingo,Spas,Mapple,甚至排版软件等。

[]二、数学建模的几个过程 模型准备:了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。

用数学语言来描述问题。

模型假设:根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。

模型建立:在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构。

(尽量用简单的数学工具) 模型求解:利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(估计)。

模型分析:对所得的结果进行数学上的分析。

模型检验:将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。

如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。

如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。

模型应用:应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

[]三、数学建模的起源 数学建模是在20世纪60和70年代进入一些西方国家大学的,我国的几所大学也在80年代初将数学建模引入课堂。

经过20多年的发展现在绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座,为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。

大学生数学建模竞赛最早是1985年在美国出现的,1989年在几位从事数学建模教育的教师的组织和推动下,我国几所大学的学生开始参加美国的竞赛,而且积极性越来越高,近几年参赛校数、队数占到相当大的比例。

可以说,数学建模竞赛是在美国诞生、在中国开花、结果的。

1992年由中国工业与应用数学学会组织举办了我国10城市的大学生数学模型联赛,74所院校的314队参加。

教育部领导及时发现、并扶植、培育了这一新生事物,决定从1994年起由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办全国大学生数学建模竞赛,每年一届。

十几年来这项竞赛的规模以平均年增长25%以上的速度发展。

2009 年全国有33个省/市/自治区(包括香港和澳门特区)1137所院校、15046个队(其中甲组12276队、乙组2770队)、4万5千多名来自各个专业的大学生参加竞赛,是历年来参赛人数最多的(其中西藏和澳门是首次参赛)![]四、大学生数学建模竞赛 全国大学生数学建模竞赛章程(2008年) 第一条总则 全国大学生数学建模竞赛(以下简称竞赛)是教育部高等教育司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动,目的在于激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,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,推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。

第二条竞赛内容 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际问题,不要求参赛者预先掌握深入的专门知识,只需要学过高等学校的数学课程。

题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。

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。

第三条竞赛形式、规则和纪律 1.全国统一竞赛题目,采取通讯竞赛方式,以相对集中的形式进行。

2.竞赛每年举办一次,一般在某个周末前后的三天内举行。

3.大学生以队为单位参赛,每队3人(须属于同一所学校),专业不限。

竞赛分本科、专科两组进行,本科生参加本科组竞赛,专科生参加专科组竞赛(也可参加本科组竞赛),研究生不得参加。

每队可设一名指导教师(或教师组),从事赛前辅导和参赛的组织工作,但在竞赛期间必须回避参赛队员,不得进行指导或参与讨论,否则按违反纪律处理。

4.竞赛期间参赛队员可以使用各种图书资料、计算机和软件,在国际互联网上浏览,但不得与队外任何人(包括在网上)讨论。

5.竞赛开始后,赛题将公布在指定的网址供参赛队下载,参赛队在规定时间内完成答卷,并准时交卷。

6.参赛院校应责成有关职能部门负责竞赛的组织和纪律监督工作,保证本校竞赛的规范性和公正性。

第四条组织形式 1.竞赛由全国大学生数学建模竞赛组织委员会(以下简称全国组委会)主持,负责每年发动报名、拟定赛题、组织全国优秀答卷的复审和评奖、印制获奖证书、举办全国颁奖仪式等。

2.竞赛分赛区组织进行。

原则上一个省(自治区、直辖市)为一个赛区,每个赛区应至少有6所院校的20个队参加。

邻近的省可以合并成立一个赛区。

每个赛区建立组织委员会(以下简称赛区组委会),负责本赛区的宣传发动及报名、监督竞赛纪律和组织评阅答卷等工作。

未成立赛区的各省院校的参赛队可直接向全国组委会报名参赛。

3.设立组织工作优秀奖,表彰在竞赛组织工作中成绩优异或进步突出的赛区组委会,以参赛校数和队数、征题的数量和质量、无违纪现象、评阅工作的质量、结合本赛区具体情况创造性地开展工作以及与全国组委会的配合等为主要标准。

第五条评奖办法 1.各赛区组委会聘请专家组成评阅委员会,评选本赛区的一等、二等奖(也可增设三等奖),获奖比例一般不超过三分之一,其余凡完成合格答卷者可获得成功参赛证书。

2.各赛区组委会按全国组委会规定的数量将本赛区的优秀答卷送全国组委会。

全国组委会聘请专家组成全国评阅委员会,按统一标准从各赛区送交的优秀答卷中评选出全国一等、二等奖。

3.全国与各赛区的一、二等奖均颁发获奖证书。

4.对违反竞赛规则的参赛队,一经发现,取消参赛资格,成绩无效。

对所在院校要予以警告、通报,直至取消该校下一年度参赛资格。

对违反评奖工作规定的赛区,全国组委会不承认其评奖结果。

第六条异议期制度 1.全国(或各赛区)获奖名单公布之日起的两个星期内,任何个人和单位可以提出异议,由全国组委会(或各赛区组委会)负责受理。

2.受理异议的重点是违反竞赛章程的行为,包括竞赛期间教师参与、队员与他人讨论,不公正的评阅等。

对于要求将答卷复评以提高获奖等级的申诉,原则上不予受理,特殊情况可先经各赛区组委会审核后,由各赛区组委会报全国组委会核查。

3.异议须以书面形式提出。

个人提出的异议,须写明本人的真实姓名、工作单位、通信地址(包括联系电话或电子邮件地址等),并有本人的亲笔签名;单位提出的异议,须写明联系人的姓名、通信地址(包括联系电话或电子邮件地址等),并加盖公章。

全国组委会及各赛区组委会对提出异议的个人或单位给予保密。

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