数学建模应该注意问题
数学建模中的常见误区与解决方法
数学建模中的常见误区与解决方法数学建模是一项具有重要意义的任务。
它能够帮助我们了解真实世界中的一系列复杂问题，例如物理、生物、社会学等方面。
但是在数学建模过程中，常常会出现一些误区。
本文将讨论数学建模中的常见误区并提出一些解决方法。
误区一：缺乏专业知识在数学建模过程中，可能会缺乏与特定问题相关的必要专业知识。
这是最常见的误区之一。
如果缺乏某种特定的知识领域，就不可能准确地解释问题，更不用说解决问题了。
解决方法：学习相关领域的基础知识解决方法是通过学习相关领域的基础知识。
首先确定问题领域，分布预研深度挖掘问题，全面了解相关信息。
然后，阅读与相关领域有关的文献，在书籍、期刊、研究论文等渠道中获取高质量信息。
误区二：忽略真实数据和共性另一个常见的误区是忽略真实数据和共性。
建立模型时，各种情况的具体数据很重要。
如果模型没有针对真实数据进行优化，可能会造成误导性的结果。
同样地，模型需要考虑共性的问题，根据它们建立更有效的模型。
解决方法：引入数据预处理和数据分析建立模型之前,需要进行数据预处理和数据分析。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、归一化等技术。
数据分析方法包括数据分布分析、相关分析、聚类分析等方法，可以让我们发现数据的共性特征。
误区三：忽略可行性在建立数学模型过程中，还可能忽略可行性因素，那么在实践中,h应用不可行或太过花费时间或资源，或对系统造成负面影响。
解决方法：考虑实际实施过程在建立模型过程中，应该考虑实际实施过程，考虑实际的工程问题，做出可行性分析，根据实际情况进行调整。
误区四：过度简化问题另一种常见的误区是过度简化复杂问题。
有时人们倾向于通过简化模型来处理问题，这样容易导致模型的低可靠性。
解决方法：降低模型复杂度为了降低模型的复杂度，我们可以采用参数标定、参数识别、参数拟合等技术方法实现模型参数的估计。
误区五：过度依赖现有模型在某些情况下，人们过度依赖现有模型，未能充分考虑特定问题的性质和情况，从而导致模型的过度简单或不准确。
建模注意事项
1、建模过程中常用的数学方法(微积分、代数、概率外)，主要有：计算方法(如数值微分和
积分、微分方程数值解、代数方程组解法)，优化方法(如线性、非线性规划)，数理统计(如假设检验、回归分析)，图论(如最短路)等。
2、数学建模竞赛期间的注意事项
吃透题意，确定题目
查阅资料、实际调查要适度
保证基本模型和求解的完成，在此基础上完善改进
根据建模的要求，可以增加、删除甚至修改题目的条件；
把握好用现成的模型和方法，与自己创新的模型和方法之间的关系
论文主体由一人完成，并早些开始写作。
3、写好论文（答卷）的注意事项
完整——摘要；问题提出（用自己的语言）；问题分析；模型假设；模型建立；模型求解（算法设计和计算机实现）；结果（数据、图形）；结果分析和检验（如误差分析、统计检验、灵敏性检验）；优缺点，改进方向等，附录（程序、更多的计算结果、复杂的推导、证明等）；
摘要——主要模型（名称）、方法和结果，解决了什么问题，有何特色等；
表述清晰、简明，给出数学符号的确切含义、模型假设的理由等。
高校数学建模竞赛案例分析注意事项
高校数学建模竞赛案例分析注意事项一、引言高校数学建模竞赛是一项旨在培养学生数学建模能力的重要比赛，通过解决真实问题，锻炼学生的分析和解决问题的能力。
本文将介绍在参与高校数学建模竞赛时需要注意的几个方面。
二、问题理解在开始分析竞赛案例之前，学生应充分理解所给问题。
这包括仔细阅读相关文献、仔细审视问题陈述和随附材料，并做好笔记。
理解问题的背景和目标是解决问题的关键。
三、建立模型1. 确定变量和参数：为了建立数学模型，需要明确问题中的变量和参数。
变量是需要解决的未知数，而参数是模型中用到的已知数值。
2. 建立关系式：根据问题的要求和所给的条件，建立变量和参数之间的关系式。
可以是线性关系、非线性关系或其他形式的关系。
3. 模型的合理性与精确性：建立模型时需要考虑问题的合理性和精确性。
合理性指模型是否符合问题场景，而精确性指模型是否能够准确描述问题。
四、解决问题1. 选择合适的解决方法：根据所建立的模型和问题的要求，选择合适的解决方法。
可以是数值计算方法、图论方法、优化方法等。
2. 合理利用工具：在解决问题时，可以适当利用数学软件、编程语言和图表工具等辅助工具。
但要注意，并非所有问题都需要使用工具，适度使用即可。
3. 合理负责任务：如题目要求解答多个子问题，可以根据问题的难易程度和时间分配情况，合理分配任务，并确保每个子问题都能得到充分的解决。
五、模型分析和评估分析和评估模型是竞赛中的重要一环。
在分析过程中，可以使用散点图、趋势线、残差分析等方法来评估模型的准确性和可靠性。
同时，也可以通过对模型的参数进行敏感性分析，评估模型对不确定条件的变化的鲁棒性。
六、报告撰写1. 结构清晰：在撰写报告时，应该按照逻辑顺序组织内容，确保结构清晰。
可以根据问题分析、模型建立、问题求解、模型分析等步骤进行组织。
2. 数学符号和公式：在报告中使用的数学符号和公式应该准确无误，并在文中进行适当解释，以方便读者理解。
3. 图表的使用：合理使用图表来展示数据和结果，可以增加报告的直观性。
数学建模注意事项
数学建模注意事项数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法进行求解和分析的过程。
在进行数学建模时，需要注意以下几个方面的问题。
要明确问题的背景和目标。
在开始建模之前，需要对问题进行全面的了解和分析，明确问题的背景和目标。
了解问题的背景有助于我们确定模型的适用范围和限制条件，而了解问题的目标则有助于我们确定模型的评价指标和优化目标。
要选择适当的数学模型。
数学模型是对实际问题的抽象和简化，它可以帮助我们理清问题的关键因素和相互关系。
在选择数学模型时，需要根据问题的特点和要求，选择适合的数学方法和技术。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型、优化模型、概率模型等。
然后，要进行合理的假设和参数设定。
在建立数学模型时，常常需要进行一些假设和参数设定，以简化问题和提高求解效率。
但是，这些假设和参数设定必须合理，并能够在一定程度上反映实际情况。
如果假设和参数设定过于理想化或不符合实际情况，可能会导致模型的失真和求解结果的不准确。
接下来，要进行有效的模型求解和分析。
在建立数学模型之后，需要进行模型的求解和分析。
这通常涉及到数学计算和算法实现。
在进行模型求解和分析时，要选择合适的数值方法和计算工具，以确保求解结果的准确性和可靠性。
同时，还需要对求解结果进行合理的解释和分析，以便得出有关问题的结论和决策。
要进行模型的验证和优化。
在完成数学模型的求解和分析之后，还需要对模型进行验证和优化。
模型的验证是指将模型的预测结果与实际观测数据进行比较，以评估模型的准确性和可靠性。
如果模型的预测结果与实际观测数据吻合较好，说明模型具有一定的预测能力；反之，则需要对模型进行修正和改进。
模型的优化是指通过调整模型的参数和结构，以改善模型的性能和效果。
优化的目标是使模型的预测结果更加准确和可靠。
数学建模是一项复杂而又有趣的工作。
在进行数学建模时，我们需要注意问题的背景和目标，选择适当的数学模型，进行合理的假设和参数设定，进行有效的模型求解和分析，以及进行模型的验证和优化。
全国大学生数学建模竞赛的注意事项
全国大学生数学建模竞赛的注意事项数学建模竞赛是大学生们展示数学能力和创新思维的重要舞台。
参加全国大学生数学建模竞赛需要高度的准备和专注。
为了帮助准备参赛的同学们更好地应对挑战，下面是一些需要注意的事项。
1.详细阅读竞赛规则：在参赛之前，请仔细阅读竞赛规则和要求。
确保你明确理解和遵守规则，包括选题范围、时间限制和提交要求等。
2.选择适合的队友：组队参加数学建模竞赛是常见的形式。
选择适合的队友很重要，队友之间应该有良好的沟通和合作能力。
团队合作可以促进好的思想碰撞和解决问题的能力。
3.合理安排时间：数学建模竞赛通常是一个时间紧迫的过程。
在开始竞赛之前，制定一个合理的计划。
给每个任务和阶段都设定时间限制，确保在规定时间内完成。
4.选择合适的选题：在确定选题时，选择一个感兴趣且有挑战性的课题。
避免选择过于简单或过于复杂的题目，因为这会影响团队的工作效率。
5.准备必备工具和资料：确保所有需要用到的工具和资料都准备齐全。
这可能包括计算器、电脑、数学参考书和相关的数据集等。
提前准备会帮助你在竞赛过程中更加高效。
6.分工合作：为了时间利用效率和团队协作的需要，将任务合理地分配给队友。
每个人都应负责特定的部分，并及时交流进展和意见。
7.思路清晰，解题方法灵活：竞赛中遇到的问题可能是多样且复杂的。
在思考解决方案时，要确保思路清晰，并在需要时灵活地调整解题方法。
实践不同的数学模型和技巧可能会有助于获得更好的结果。
8.注意问题的提出和解释：在书写和解释问题陈述时，要简洁明了。
使用图表、符号等辅助说明，以便清楚地传达你的观点。
9.检查和校对：在提交前，请仔细检查和校对你的作品。
查看是否有语法错误、拼写错误或其他错误。
确保所有数据和结果的准确性，并确认是否符合竞赛要求。
10.积极面对挑战：数学建模竞赛是一个考验挑战解决能力的过程。
在竞赛中遇到问题时，保持积极的态度，坚持努力，不断尝试解决办法。
总之，全国大学生数学建模竞赛需要准备充分、合理规划时间、合作紧密以及具备灵活的思维和解题能力。
数学建模过程中的难点
数学建模过程中的难点
在数学建模过程中，可能会遇到以下难点：
1.问题转化：将实际问题转化为数学模型是数学建模的第一步，但这往往需要很高的抽象能力和实践经验。
2.数据采集：建模需要大量的数据支持，但数据采集可能存在误差和不确定性，这需要建模者有很好的数据预处理和分析能力。
3.模型选择：在建模过程中，需要选择合适的模型，但不同的模型可能有不同的假设，这需要建模者有一定的领域知识和模型评价能力。
4.算法实现：建模完成后，需要使用算法求解，但不同的算法可能有不同的优劣，这需要建模者有一定的算法分析和实现能力。
5.模型验证：模型验证是评价模型优劣的重要步骤，但验证结果可能存在不确定性和误差，这需要建模者有一定的统计分析和实验设计能力。
总之，在数学建模过程中，需要建模者具备多方面的能力，包括问题抽象能力、数据处理能力、模型选择和评价能力、算法实现能力、实验设计和数据分析能力等。
同时，建模过程中需要积极探索、勇于创新，并不断完善自己的建模思维和方法，才能在数学建模领域中不断发展和创新。
- 1 -。
数学建模注意事项
数学建模注意事项数学建模是一种将现实问题抽象为数学问题，并利用数学方法进行求解的过程。
在数学建模过程中，需要注意以下几个方面的问题：首先，明确问题的数学表达形式。
在建模过程中，需要将实际问题抽象为数学问题，因此需要明确问题的数学表达形式。
这包括确定问题的变量、约束条件和目标函数等。
其次，选择合适的数学模型。
不同的问题需要采用不同的数学模型进行建模。
例如，线性规划适用于优化问题，微分方程适用于描述动态系统等。
因此，在选择数学模型时，需要考虑问题的特性和复杂度。
再次，合理选择数学方法。
在建模过程中，需要根据问题的特点选择合适的数学方法进行求解。
常用的数学方法包括线性规划、非线性规划、微分方程求解等。
选择合适的数学方法可以提高建模的准确性和效率。
此外，注意模型的合理性和可行性。
在建模过程中，需要对模型进行合理性和可行性分析。
合理性分析包括对模型的假设和前提条件进行评估，确保模型能够准确地反映实际问题。
可行性分析包括对模型的求解方法、数据收集和处理等进行评估，确保模型的求解过程和结果是可行的。
最后，进行模型验证和敏感性分析。
在建模过程中，需要对建立的数学模型进行验证和敏感性分析。
验证模型可以通过与实际数据对比，评估模型的准确性和预测能力。
敏感性分析可以评估模型中各个参数的变化对结果的影响程度，帮助了解模型的稳定性和可靠性。
总之，数学建模是一项综合性的工作，需要综合运用数学、经济学、统计学等多个学科的方法和理论。
在建模过程中，需要注意问题的数学表达形式、选择合适的数学模型和数学方法、分析模型的合理性和可行性、进行模型验证和敏感性分析等。
只有注意这些事项，才能够建立准确、可行的数学模型，并用于解决实际问题。
数学建模比赛时必须要注意的问题
1
数学建模竞赛是全国大学生规模最大的课外科技活 动，从一个侧面反映一个学校学生的综合能力，各校领 导高度重视，这也为学生提供展示自我才华的舞台。
数学建模竞赛的特点。
1、组织形式； 2、竞赛内容
3、竞赛时间；
4、竞赛的相对开放与独立性；
5、成果为一篇论文。
2
参加数学建模竞赛要注意的问题：
22
从历年竞赛题来看，常用的方法： 线性规划 整数规划 非线性规划 动态规划 层次分析法 随机方法 图论方法 拟合方法 插值方法 微分方程方法
23
国际数学建模竞赛论文赏析
问题：寻找好的卫生保健系统（08年C题） 随着社会的不断进步，人们越来越关注国家的卫 生保健体系，而且经常在新闻报道中出现的问题是， 哪个系统更好，以及是否现有的系统可以得到改善。 在不同国家，这些系统有很多方面是不同的，例如： 它们是如何提供资助；是否通过公共，私人或非营利 组织来提供服务；是否所有居民都享有公共保险；谁 有资格寻求帮助；都有什么保健项目；是否最新的医 疗措施可供使用，以及有多少是需要交纳费用的。
18
编程好的能够很好地理解模型，论文写作的能够 更好、更完全地阐述模型。否则会出现建立的模型不 利于编程，程序不能完全概括模型，论文写作时会漏 掉一些不经意的东西。
（4）在合作的过程中，最好是能够在三人中找出一 个优秀的组长，即要能够总揽全局，包括任务的分配， 相互间的合作和进度的安排。 （5）在建模过程中出现意见不统一——如何处理？ 除了一般的理解与尊重外，最重要的一点就是“给我 一 个相信你的理由”和“相信我，我的理由是……”， 不要作无谓的争论。
(3)摘要表述要准确、简明、条理清晰、合乎语法、 字体工整漂亮。
5
数学建模注意事项
1、每个队员都要对资料有所备份
2、论文在一个地方改，每日修改的最终稿，保存在写作同学那里。
3、及时分配编程任务
4、前期分析需做全
5、个人写的文件，命名为个人的名字
6、编程队友要及时记录进度
7、写论文的时候，刚开始就要注意格式（至少框架不能错）
8、以后统一用WPS，之后转码成PDF
9、所有变量名，都用公式编辑器
10、以后画图，“图1”等直接截到图片里面
11、公式推导部分，不可以占用太多篇幅（待定，具体询问老师，自己创造的和别人的）
12、工作提纲写法：问题特征，问题要求，问题间关系，问题性质（模型样子），建模方向，后期工作，日程表
13、开始写作要在第2天下午至晚上
14、。
数模中应该注意的问题
数学建模不要忘记的几个问题作者：aqua2001来源：互联网时间：2010-05-28 11:00:16点击：1.解释。
大家都很关注数学模型的建立和求解过程。
这也是最富有技术性的部分。
但在建立和求解以后，一定要做出合理的解释。
把数学结果翻译成实际问题的语言。
而且即使是在一些技术细节上，如果能做出和实际相符的解释，也会使模型变得可靠和有意义。
有的手段，无论输入什么数据，都能得到某些结果。
比如拟合，比如神经网络，比如计算机仿真。
但是否有真实意义，这需要“解释”来揭示和验证。
设想一个最简单的预测问题，如果搞一个高次多项式，一定可以把现有的数据拟合得天衣无缝。
但这又能说明什么呢？2.检验。
上面所说，有许多建模中常用的手段，无论什么数据输进去，都能输出一些结果。
而这些结果是否真的可信，往往需要检验。
事实上，凡是从特殊的事例推到一般情况时，结论是否可靠，都需要进行检验。
例如给了一系列数据 (x,y)，我们通过某种手段，找到了x与y之间的关系（当然这往往是近似的）。
我们就应当事先保留一些没用过的数据，最后用于模型的检验，如果检验的结果是吻合得相当不错，那我们的模型是可靠的。
这个步骤不要忽略，在许多建模问题中，至少有30%的数据是专门用来检验模型结论的。
3. 灵敏度分析和可靠性评估。
粗略地讲，灵敏度是指模型的结论与初始条件之间的关系是否非常敏感。
模型总要做许多假设，这些假设不总是万无一失的。
模型也总是要输入一些初始的数据，无论是调查还是测量得来，数据总会有误差。
如果初始条件有微小的偏差，结果就有显著的变化，那这个模型可以说是毫无意义的。
所以低灵敏度在某种意义上意味着高可靠性。
传统上，狭义的灵敏度分析就是指输入数据的误差，引起结果的变化，这有许多成型的方法来进行分析。
而对广义的，由于假设不够准确而引起结果的变化，很难有系统的方法来分析。
但是，总之对模型的灵敏度和可靠性要通过各种角度，做出全面的分析，这是建模工作是否完善的重要标志。
建模要注意什么
建模要注意什么建模是指将现实世界的事务和问题抽象化，形成数学模型，以便对其进行分析、理解和预测的过程。
在进行建模时，需要考虑以下几个重要的因素：1. 确定建模目标：在进行建模之前，需要明确建模的目的和目标。
这可以是预测某个系统的行为，优化决策，或者评估不同方案的效果等。
明确目标有助于确定建模的范围和方向，避免在建模过程中偏离原始目标。
2. 确定问题的边界和假设：在建模之前，需要明确问题的边界和所做的假设。
这有助于限定问题的范围，避免过于复杂和庞大的建模任务。
同时，假设也可以使模型更加简化和可解释，提供更具实际意义的结果。
3. 收集和整理数据：建模过程中需要使用数据来支持模型的构建和验证。
因此，收集和整理数据是非常重要的步骤。
数据的质量和完整性直接影响模型的准确性和可靠性。
在收集数据时，需要注意数据的来源、采样方式、样本的选择等因素。
4. 选择适当的建模方法：建模方法的选择取决于问题的性质和目标。
常见的建模方法包括数学建模、统计建模、仿真建模、机器学习等。
根据问题的特点选择合适的建模方法可以提高建模效果和结果的可解释性。
5. 模型的验证与修正：建模完成后，需要对模型进行验证，确定其是否能够准确地描述现实世界的行为。
常用的验证方法包括与真实数据进行比较、与已有模型进行对比、利用交叉验证等。
如果模型不能很好地描述现实世界，就需要对模型进行修正和改进。
6. 模型的解释和应用：一个好的建模结果应该是能够被理解和解释的。
在解释模型时，需要将模型的结果与现实世界的背景和目标进行关联，提供简洁明了的解释。
另外，模型的应用也是建模过程的最终目标之一，需要考虑模型在实际应用中的可行性和实用性。
7. 沟通和共享：建模不能仅仅停留在个人的思考和计算过程中，还需要与他人进行沟通和共享。
在建模过程中，与相关领域的专家和其他利益相关者进行讨论和交流，可以有效提高建模的质量和可信度。
总之，建模是一项复杂而又有挑战性的任务，需要在问题定义、数据收集、模型选择、验证与修正等方面都进行慎重的考虑和决策。
数学建模竞赛的注意事项
数学建模竞赛的注意事项
参加数学建模竞赛需要注意以下几点：
1. 熟悉比赛规则：了解比赛时间、答题方式、评分标准等相关规定，确保按照比赛要求进行。
2. 明确题目要求：认真阅读题目要求，理解问题背景和要求，确定解题思路和方法。
3. 团队协作：如果是团队参赛，要与队友紧密协作，分工合作，充分利用各自的优势，共同解决问题。
4. 时间管理：合理安排比赛时间，掌握时间进度，有效使用时间分配，避免时间不够造成赛题无法完成。
5. 数据处理：注意对于给定数据的合理处理和转换，考虑不同场景下的数据分析方法，并将结果准确表达。
6. 参数设定：选择合适的模型参数，并进行合理设定，以保证模型的有效性和可靠性。
7. 模型建立：根据问题需求，构建相应的数学模型。
模型要简洁明了，包含必
要的假设和约束条件。
8. 结果分析：对模型求解的结果进行合理的解读和分析，对模型的优缺点进行评价。
9. 提交报告：撰写规范、清晰、完整的报告，包括问题陈述、分析过程、模型建立、结果展示等内容。
10. 实践训练：提前进行实践训练，熟悉常见的数学建模方法和技巧，增强解题能力和竞赛经验。
最重要的是培养团队合作精神，善于思考和创新，积极解决问题，在有限的时间内完成任务。
同时，要保持良好的心态和积极向上的心态，不要给自己太大压力，相信自己的能力。
全国大学生数学建模竞赛的注意事项
全国大学生数学建模竞赛的注意事项数学建模竞赛起源于20世纪80年代，如今已成为各类学科竞赛中备受关注的一项。
全国大学生数学建模竞赛是中国最高层次、最具权威性的数学建模竞赛，每年吸引着数以万计的大学生参与。
然而，为了在竞赛中取得好成绩，不仅要有扎实的数学基础和解决问题的能力，更需要学生们掌握一些注意事项。
本文将为大家列举全国大学生数学建模竞赛中的注意事项，帮助大家更好地备战竞赛。
1. 了解竞赛规则与要求在备战竞赛之前，务必仔细阅读相关的竞赛规则和要求。
了解竞赛的时间、地点、形式、题目类型等基本信息，以便做好合理安排。
此外，还要深入理解竞赛的评分标准，明确各个环节的重要性，有针对性地准备。
2. 熟悉数学建模方法与技巧数学建模竞赛注重解决实际问题的能力，因此掌握数学建模的方法与技巧至关重要。
在备战过程中，应该积极学习和掌握各种数学建模方法，如数理统计、最优化算法、微分方程建模等。
同时，要学会合理运用各种数学工具和软件，如Matlab、Mathematica等，提高解决问题的效率和准确性。
3. 培养团队合作能力全国大学生数学建模竞赛通常是以团队形式参赛，因此团队合作能力是比赛中不可或缺的一环。
在备战过程中，同学们应该积极配合，相互协作，分工合作。
分析和讨论题目时要充分倾听队友的意见，相互启发，共同寻找解决方案。
通过团队合作，可以更好地发挥每个人的优势，提高整体的实力。
4. 训练解题速度和思维逻辑数学建模竞赛中，时间是宝贵的资源，解题速度是决定成绩的重要因素之一。
为了提高解题速度，需要在备战过程中进行反复的解题训练。
模拟比赛场景，尽量追求快速解答，并通过检验结果来评估自己的准确度。
同时，要注重培养清晰的思维逻辑，理清问题的关键点，避免走进死胡同。
5. 练习过往竞赛真题全国大学生数学建模竞赛历届真题中包含了大量的经典问题和解题思路，而且一直以来都有一定的连续性。
通过练习历届真题，可以熟悉竞赛形式和题型，了解解题思路和难点。
数学建模中必须注意的八点解读
数学建模中必须注意的八点一、看论文说到看论文啊，我真是觉得，优秀的论文就像《九阴真经》一样，看了之后会让你功力大增的。
大家一定要多看，特别是想在数学建模竞赛中取得好成绩的朋友。
看过论文之后，明白的不仅仅是论文要怎么写，也在同时学到了作者的思考方式。
很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面，切合实际，能解决问题或是有所创新。
有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用呗，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。
二、做数学建模题的小经验顺便说一点儿做数学建模题的小经验。
1. 随时记下自己的假设。
有时候在自己很合理的假设下开始了下一步的工作，我们就应该顺手把这个假设给记下来，否则到了最后会搞忘记的。
而且这也会让我们的解答更加严谨。
2. 随时记录自己的想法，并且不留余地的完全的表达自己的思想。
在比赛后，老师讲评优秀论文时，有很多同学常常抱怨，这个想法我也想到了的啊，就是没有表达出来，或是没有表达清楚。
但常常就是这一点别人没有表达清楚的东西，促成了一篇优秀论文。
3. 要有自己的特色。
这么多数学建模竞赛论文，凭什么让老师们投自己一票？当然得有自己的特色了。
通俗点儿，就是要有自己的闪光点即使面对的是无法超越的崖，也要勇敢的跳过去。
不试，你怎么知道呢？没有必要去学那么多的东西，数学建模竞赛，竞赛而已。
三、时间分配竞赛中时间分配也很重要，分配不好可能完不成论文，所以开始时要大致做一下安排。
不必分的太细，比如第一天做第一小题，第二天做第二小题，这样反而会有压力，一切顺其自然。
开始阶段不忙写作，可以将一些小组讨论的要点记录下来，不要太工整，随便写一下，到第三天再开始写论文也不迟的。
也不要象偶当年到第三天晚上才开始，还好自己那时体力好，全部写完了。
另外要说的就是体力要跟上，三天一般睡眠只有不到10个小时，所以没有体力是不行的，建议是赛前熬夜编程几次，既训练了自己的建模能力，也达到了训练体力的目的，赛前锻炼身体我觉得没什么用处，多熬夜就行了，但比赛前一天可不许熬呀。
数学建模比赛时必须要注意的问题
4、图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短 路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以 用这些方法解决，需要认真准备。 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等 计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法， 很多场合可以用到竞赛中。 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神 经网络、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的 最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算 法的实现比较困难，需慎重使用。
建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际； 更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。
12
八、几种创造性思维方法
在数学建模过程中，发挥创造性思维是必不可少 的，这些思维方法有许多共同的性质，比如：
•不轻易否定别人的意见；
•怀疑一般常识；
•努力发现别人尚未察觉的事物等。
下面介绍几种创造性思维方法 1、小组群体思维 （1）在建模中队员之间要相互平等、相互尊重的 充分交流，各自发挥自己的特长，敢于发表自己的 意见和想法。 “三个臭皮匠低个诸葛亮！”
25
问题一：描述几个不同的结果（度量），可以用来 有效评估一个国家的卫生保健体系，诸如居民的平 均预期寿命。什么尺度你会使用来比较现有的和潜 在的系统？你能将多种衡量标准有机的结合起来， 使它们在衡量措施质量的时候更加有用？ 问题二：筛选当前的数据来源提供的原始数据，这些 数据需要用在计算上面提到的衡量标准上。你可能需 要基于这些可用的数据来修改你的度量标准列表。解 释为什么你选择这些数据并显示它们如何能够被用来 评估和比较存在于不同的国家的相对有效的医疗保健 系统。
18
编程好的能够很好地理解模型，论文写作的能够 更好、更完全地阐述模型。否则会出现建立的模型不 利于编程，程序不能完全概括模型，论文写作时会漏 掉一些不经意的东西。
学生在数学建模过程中存在的问题及对策
学生在数学建模过程中存在的问题及对策问题分析数学建模是现代教育中重要的一环，通过数学建模可以培养学生的实际应用能力和创新思维。
然而，在数学建模过程中，学生往往会遇到一些问题，这些问题可能会影响他们的建模能力和成果。
以下是一些常见的问题分析。
1. 缺乏基础知识数学建模需要深入的数学知识，包括数学分析、线性代数、概率论等。
学生如果在这些知识上存在缺陷，将会影响他们理解和运用建模方法的能力。
2. 语言表达能力不足数学建模是一门综合性学科，除了对数学知识要求高之外，学生还需要具备良好的语言表达能力。
然而，许多学生在表达自己的想法和结论时存在困难，这将影响他们与队友的合作以及向评委展示建模结果的能力。
3. 缺乏实践经验数学建模并不仅仅是理论推导，它更注重实践应用。
然而，许多学生在实践环节中显得不够熟练，缺乏实践经验导致他们无法将理论知识有效地转化为实际问题的解决方案。
4. 时间管理问题数学建模需要学生在有限的时间内完成任务，在这个过程中，学生可能会面临时间紧迫、任务重复等问题，如果不能很好地管理时间，将会影响建模的质量和效率。
对策建议为了解决上述问题，在数学建模过程中，学生可以采取以下对策建议。
1. 加强基础知识的研究学生在进行数学建模之前，应该对必要的数学知识进行全面的研究。
可以找相关教材、课程资料，或者参加数学建模培训班等途径，加强对基础知识的掌握和理解。
2. 提升语言表达能力学生可以通过参加演讲、辩论、写作等活动，提升自己的语言表达能力。
可以找相关的书籍、文章进行研究，同时积累一些常用的数学建模词汇和表达方式，以便更好地沟通和表达自己的想法。
3. 多参与实践活动学生可以积极参与一些实践活动，例如参加数学建模比赛、实践课程和实等。
通过实践，学生可以更好地理解和应用建模方法，提升自己的实践能力和解决实际问题的能力。
4. 合理安排时间学生应该学会合理安排自己的时间，制定一个详细的建模计划，并按照计划进行任务的分解和安排。
数学建模大赛注意事项
数学建模大赛注意事项
1. 一定要认真审题啊！这就好比你要去一个陌生的地方，不仔细看清地图怎么能行呢？比如说上次比赛，有些人就是没好好审题，结果做了半天发现方向都错了，这多可惜呀！
2. 团队合作至关重要啊！这可不是一个人能搞定的事，就像打篮球，一个人再厉害也不能赢得比赛呀。
那次我们比赛，大家分工明确、互相配合，那效果简直太好了！
3. 时间管理要做好呀！时间可不等人，就像流水一样匆匆而过。
记得有回比赛，有人前面磨蹭太久，后面时间不够，那真叫一个着急啊！
4. 模型选择要慎重哦！可不是随便选一个就行的，这就像选衣服，得适合自己呀。
有次看到一个队选的模型根本不合适，一路磕磕绊绊的。
5. 数据千万别出错啊！数据可是基础呀，就像盖房子的砖头，有问题房子可就不稳了。
之前有个比赛，就是数据出了错，后面怎么都算不对。
6. 别害怕遇到难题呀！这都是正常的，就像爬山会遇到陡峭的地方一样。
那次我们碰到一个超难的问题，但是我们没放弃，努力解决了它。
7. 记得多检查几遍呀！这和考试检查试卷是一个道理嘛。
你想想，要是交上去才发现有错，那多懊悔呀！我就见过有人因为没检查好丢分的。
8. 保持好心态哟！可别一紧张就乱了阵脚，要像战士一样勇敢面对呀！有一次比赛，一个队友太紧张了，发挥失常，多可惜呀！
总之，数学建模大赛可不是闹着玩的，每一个环节都要认真对待，这样才能取得好成绩呀！。
数学建模竞赛应注意的问题
1、心里要有‘底’
首先，赛题来自于哪个实际领地的确难以预料，但 绝不会过于“专”，它毕竟是经过简化、加工的。 可能有的赛题的实际背景可能生疏，不要被其吓住， 只需要查阅一些资料。
其次，所有的赛题当然要用到数学知识和算法，用 得较多的有运筹学、概率与统计、计算方法、离散 数学、微分方程等方面的一部分理论和方法。 资料和数据的搜索和查找。
有困难的时候，要坚持动手，不要空谈、空 想，只有在坚持的过程中，才可能有思路
4、动脑筋和用电脑的关系
数学建模离不开计箅机和软件，但是在竞赛 中也要切忌过分依赖电脑。 要在问题的理论分析和方法上多动脑筋，将 工具软件成为我们的工具和助手，一份优一定要万分重视论文的写 作
论文是你工作的唯一体现，评阅者看到的就 是你的论文 论文结构，摘要、问题重述…
论文的语言，科技论文的语言，简洁逻辑性 要强，在叙述的同时，要注重数学语言和公 式的使用
数据尽量使用图和表描述 论文格式排版，word的使用
在竞赛前，能形成一个自己的详细论文模板， 每一部分都有一些固定的语言
2、当断即断
在两个赛题中选择做哪一个不能久议不决， 因为你们只有3天。 一旦选定，就不要再犹豫，切忌不要反复。
选定了赛题之后，讨论建模思路和求解方法 时会有争论， 不能无休止地争论，而应学会 妥协，方案定下来后，争队要齐心协力地去 做。
3、对困难要有足够的心理准 备
不可能一帆风顺，没有困难，要有心理准备。
5、正确对待数据结果
建模竞赛中，大多数的数字结果不会完全准 确，更多时候，只要合理就行，还是要尽量 准确
初中数学建模教学应注意的几个问题
初中数学建模教学应注意的几个问题汇报人：2023-11-26contents •初中数学建模教学概述•问题一：缺乏实际问题背景•问题二：过于强调数学模型构建•问题三：忽视数学建模过程评价•问题四：缺乏跨学科整合意识•初中数学建模教学策略探讨•总结与展望目录01难度适中实际应用多样性030201问题一：选择合适的建模问题引导思考动手实践合作交流问题二：注重建模过程的教学基本方法针对复杂问题，教授进阶的建模方法，如优化模型、概率统计模型等，提高学生的解决问题能力。
进阶方法计算机应用问题三：关注建模方法的教学初中数学建模教学概述数学建模定义数学建模特点数学建模定义与特点提高学生问题解决能力促进学生跨学科素养发展培养学生数学应用能力1 2 3教师专业素养不足教学内容与实际问题脱节教学方法和手段单一问题一：缺乏实际问题背景03难以应用到现实生活中01建模题目脱离实际02数据来源不明确问题表现教材问题一些教材在介绍数学建模时，未能很好地结合实际问题和数据，导致学生难以理解和应用。
教育理念问题一些教师过于追求数学建模的理论性和系统性，而忽视了其实际应用价值。
学生认知问题一些学生可能存在认知偏差，认为数学建模只是纸上谈兵，难以应用到实际生活中。
原因分析明确数据来源强化建模的实际应用价值加强实际问题背景的引入解决方法与建议问题二：过于强调数学模型构建偏重理论在教学过程中，教师可能过于注重数学模型的理论构建，而忽略了实际应用和问题解决的能力培养。
脱离实际建模教学可能过于抽象，缺乏与现实生活的联系，导致学生难以理解和应用所学知识。
忽视学生差异教师可能未能充分关注学生的学习基础和需求差异，导致部分学生在建模过程中感到困难。
问题表现原因分析教育理念偏差01教学方法不当02评价机制不完善03转变教育理念改进教学方法完善评价机制解决方法与建议问题三：忽视数学建模过程评价重结果轻过程评价标准单一忽视学生自我评价问题表现原因分析教育观念偏差教师专业素养不足学生认知水平有限解决方法与建议建立多元化评价标准加强教师专业培训问题四：缺乏跨学科整合意识教学内容单一缺乏实际应用问题表现一些学校缺乏跨学科的教学资源和师资力量，导致数学建模教学难以与其他学科进行整合。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一．关于参赛时间分配，竞赛共72个小时完成。
下题：今年是9月11日早上8：00在下载，9月14日早8：00交试题。
选题：这三天的时间按排基本如下：11日8：00-15：00左右选题，选题分为粗选，细选。
粗选就是直观的看这两道题是否平时练习相关问题或方法的，选题要对每试题的每一问都要认真分析，大至看看基本能用哪些方法，做到心中有数，对两道题都分析后在选择自已能够容易完成的一题去做。
选题的过程中要去查资料、找数据、看论文，通过这些工作，你可以发现找到的东西能否够解决你选的题。
做题：11日15点-13日22点左右。
从第一天下午开始去做题，做题的过程分为问题分析，数据处理，模型建立，模型求解等，一会在下边要专门讨论。
换题：如果选题后做一些后其它问题不好处理，或者没有办法处理，有人就会想到换题，当然尽可能的不要换题，要是换题一定不能晚于11日20:00,否则就有做不完题的可能。
当然也因人而宜。
写论文：最迟要在13日22：00开始，到14日凌晨5：00写完，尽可能让指导教师帮着修改。
7：00打印，打印好后要仔细看一遍，有问题在修改。
8：00交论文。
写论文的过程贯穿于选题做题过程之中，我们在选题做题时就把做的一些东西分别处理好，只是这说的写论文就是把所做的题目的不同问题，不同部分都贯穿在一起，形成一篇有血有肉的论文。
论文写作应该专门有一人在做题的过程中进行。
二、关于写论文1.正确的论文格式：论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论,特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
2、论文的写作：论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。
一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
三、算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：3.1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）3.2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）3.3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）3.4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）3.5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）3.6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。
3.7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）。
3.8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）。
3.9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）3.10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）。
四、论文的进一步详细要求（一）、写好数模答卷的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。
2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。
（二）、建模文章正文基本内容，1）需要重视的问题1 评阅原则：假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰程度。
2 答卷的文章结构： [0].摘要 [1].问题的叙述，问题的分析，背景的分析等，略 [2]．模型的假设，符号说明（表） [3]．模型的建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等） [4]．模型的求解▲ 计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；▲ 引用或建立必要的数学命题和定理；▲ 求解方案及流程 [5]．结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验…… [6]．模型评价，特点，优缺点，改进方法，推广……. [7]．参考文献 [8]．附录计算框图详细图表……3 要重视的问题：2.3.1摘要。
它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论, 特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光。
包括： a. 模型的数学归类（在数学上属于什么类型） b. 建模的思想（思路） c . 算法思想（求解思路） d. 建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验…….） e. 主要结果（数值结果，结论）（回答题目所问的全部“问题”）▲表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮；打印最好，但要求符合文章格式。
务必认真校对。
1、1）根据题目中条件作出假设（2）根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意。
1）基本模型： 1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等 2) 基本模型，要求完整，正确，简明（2）简化模型： 1）要明确说明：简化思想，依据 2）简化后模型，尽可能完整给出（3）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上：高（级）、深（刻）、难（度大）。
建模型注意事项{A1 能用初等方法解决的、就不用高级方法， A2 能用简单方法解决的，就不用复杂方法，A3 能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。
}（4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。
但是数模创新可出现在▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等，▲模型求解中▲结果表示、分析、检验，模型检验▲推广部分（5）在问题分析推导过程中，需要注意的问题： A1 分析：中肯、确切 A2 术语：专业、内行；；A3原理、依据：正确、明确, A4 表述：简明，关键步骤要列出， A5 忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。
1）需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。
（2）需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。
（4）设法算出合理的数值结果。
1）最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；（2）对数值结果或模拟结果进行必要的检验。
结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；（4）列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；（5）结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式▲求解方案，用图示更好（6）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。
最后结论要明确。
方向时，不要玩弄新数学术语。
2.3.8参考文献结果数据，应在正文中列出，不怕重复。
检查答卷的主要三点，把三关：1模型的正确性、合理性、创新性2结果的正确性、合理性3文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩（四）．1.关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题？？？2、建模需要解决哪几个问题？？3、问题以怎样的方式回答？？4、结果以怎样的形式表示每个问题要列出哪些关键数据5、建模要计算哪些关键数据。
每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数……五、建模理念：1. 应用意识：要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。
2. 数学建模：用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。
3. 创新意识：建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。
六、要求熟悉整理的资料对以下内容要基本了解，对，2、3、4、8重点关注。
并将其相关内容归类整理到一块，以备随时查阅。
1、matlab相关内容。
2、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）3、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）4、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）5、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）6、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）7、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）8、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）9、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）10、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）11、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）。