国赛数学建模基础
2023年国赛数学建模d题
2023年国赛数学建模d题
以下是2023年国赛数学建模d题，供您参考：
1.一个自行车车队计划进行一次长途骑行，总路程为200公里。
每
个队员的骑行速度不同，车队的速度由最慢的队员决定。
假设车队中的队员骑行速度在5-15公里/小时之间均匀分布，请问车队完成整个骑行所需的最短时间是多少？
2.一家快递公司需要在规定时间内将货物送达目的地。
假设快递公
司有n辆卡车，每辆卡车的运输速度不同，且运输速度在v1到v2之间均匀分布。
如果将所有卡车按照其运输速度从慢到快排列，那么最慢的卡车将决定整个运输队伍的速度。
快递公司希望找到一种最优的卡车排列方式，使得整个运输队伍的平均运输速度达到最大。
请设计一个数学模型来解决这个问题。
3.一个公司有n个销售代表，每个销售代表每个月可以完成一定数
量的销售任务，且完成销售任务的数量在区间[a, b]之间均匀分布。
如果将所有销售代表按照其销售能力从低到高排列，那么销售能力最低的销售代表将决定整个销售团队的销售业绩。
公司希望找到一种最优的销售代表排列方式，使得整个销售团队的平均销售业绩达到最大。
请设计一个数学模型来解决这个问题。
4.一个城市有n个居民区，每个居民区的居民数量不同。
居民区之
间的距离也不同，且已知每个居民区到市中心的最短距离。
居民们可以选择不同的交通方式前往市中心，每种交通方式的费用和
时间也不同。
城市管理者希望找到一种最优的交通方式组合，使得所有居民到达市中心的总费用最小。
请设计一个数学模型来解决这个问题。
2023国赛数学建模赛题
1. 问题描述：某城市的交通网络由多个路口和道路组成。
每个路口都有一个繁忙程度指标，表示该路口的交通流量。
现在需要选取一个路口作为交通枢纽，使得离该路口最近的其他路口的平均距离最短。
请设计一个数学模型，并找出最佳的交通枢纽路口。
2. 问题描述：某公司有多个产品线，每个产品线的市场需求量不同，并且不断变化。
公司想要确定产量的分配策略，使得总成本最小。
已知每个产品线的生产成本和市场需求，以及各个产品线的最大产能。
请设计一个数学模型，并确定最优的产量分配方案。
3. 问题描述：一家快递公司需要设计一个最优的快递路线，以便在规定时间内完成所有快递的派送任务。
已知快递员的工作时间、快递的数量和派送地点之间的距离。
请建立一个数学模型，确定最佳的快递路线，使得总路程最短。
4. 问题描述：某公司的生产线上有多个工序，每个工序的加工时间和工人数量都不同。
公司想要确定每个工序的工人数量，以保证整个生产线的产量最大。
请设计一个数学模型，并找出最佳的工人分配方案。
5. 问题描述：某城市的垃圾处理中心需要合理安排垃圾运输车辆的路线，以最小化运输成本。
已知垃圾产生的位置、垃圾处理中心的位置、路网的拓扑结构以及各路段的运输成本。
请建立一个数学模型，确定最佳的垃圾运输车辆路线，使得总运输成本最小。
2023数学建模国赛题目大全
2023数学建模国赛题目大全一、引言数学建模国赛是一个全国性的比赛，旨在鼓励培养学生的创新精神和解决实际问题的能力。
每年都会发布一系列的题目供参赛选手选择，并在规定的时间内完成题目所给出的任务。
本文将为大家介绍2023年数学建模国赛的题目大全，希望能对参赛选手有所帮助。
二、2023数学建模国赛题目大全1. 风险管理中的数学模型应用本题要求参赛选手通过建立数学模型，对风险管理中可能遇到的问题进行分析和预测，提出有效的解决方案。
2. 医疗健康大数据分析选手需要使用数学建模的方法，对医疗健康大数据进行分析，挖掘出其中的有用信息，并提出相应的解决方案。
3. 交通运输优化问题此题要求参赛选手通过数学建模，对城市交通运输系统进行优化设计，以减少拥堵和提高效率。
4. 电子商务评台用户行为分析选手需要使用数学模型的方法，分析电子商务评台用户的行为特征，以改善用户体验，提高评台的转化率。
5. 能源领域的可持续发展分析本题要求选手通过数学建模的方式，分析能源领域的可持续发展问题，提出相应的解决方案，促进能源行业的健康发展。
6. 环境保护中的数学建模应用此题目需要选手运用数学建模的方法，分析环境保护中可能出现的问题，提出有效的环境保护方案，保护生态环境。
7. 金融风险管理中的数学模型应用选手需要针对金融领域中的风险管理问题，建立相应的数学模型，给出有效的风险控制建议。
8. 工业制造中的智能优化问题本题要求参赛选手通过数学建模的方式，分析工业制造中可能出现的智能优化问题，提出相应的解决方案，提高生产效率。
9. 社会舆论分析及舆情预测此题目需要选手运用数学建模的方法，分析社会舆论中的特点和规律，给出舆情预测和应对策略。
10. 教育领域中的数据分析与决策选手需要通过数学建模的方式，对教育领域中的数据进行分析，给出相应的决策建议，促进教育事业的健康发展。
三、结语以上便是2023数学建模国赛的题目大全，每一个题目都涉及到了实际生活中的问题，并需要选手们通过数学建模的方式给出相应的解决方案。
数学建模竞赛相关知识介绍
因此，在得出数学解答之后还要让所得的结 论接受实际的考察，看它是否合理，是否可 行。如果不符合实际，还应设法找出原因， 修改原来的模型，重新求解和检验，直到比 较合理可行，才算是得到一个解答，可以先 付诸实施，但是，十全十美的答案是没有的， 已得到的答案一定还有改进的余地，还可以 根据实际情况，或者继续研究和改进;或者 暂停告一段落，待将来有新的情况和要求后 再作该进。
当然，选手的解答方法可以与标准答案不同，但其解答 方法的正确与否也是绝对的，特别是计算题的得数一定 要与标准答案相同。考试结果，对每个选手的答案给出 分数，按分数高低来判定优劣。尽管也要对参赛的团体 (代表一个国家，地区或学校)计算团体总分，但这个团 体总分也是将每个团体的选手得分加起来得到的，在比 赛过程中同一团体的选手们绝对不能互相帮助。因此， 这样的竞赛从本质上说是个人赛而不是团体赛。团体要 获胜主要靠每名选手个自的水平高低而不存在互相配合 的问题(当然在训练过程中可以互相帮助)。这样的竞赛， 对于吸引青年人热爱数学从而走上数学研究的道路，对 于培养数学家和数学专门人才，起了很大的作用。
数学建模竞赛相关知识介绍
注重团队协作、合理分配任务、时间管理、 文档规范等。
06
数学建模竞赛发展前景 与展望
国际数学建模竞赛现状与趋势
国际数学建模竞赛规模不断扩大
参与国家和地区数量逐年增加，参赛队伍越来越多，影响力日益扩 大。
竞赛难度不断提高
题目更加复杂，涉及领域更加广泛，需要选手具备更强的数学建模、 算法设计和编程能力。
统计方法
基于数据分析和统计原理，对不确 定性问题进行建模。
03
02
数值法
通过数值计算和模拟，对问题进行 近似求解。
优化方法
通过寻找最优解，解决最优化问题。
04
数学建模步骤
问题分析
对问题进行深入理解和分析，明确问题的性 质和目标。
建立模型
根据问题分析，选择合适的数学方法和工具， 建立数学模型。
求解模型
取舍。
04
数学建模竞赛经验分享
团队协作与分工
明确团队成员角色
在组队时，应明确每个成员的专长和角色，以便 在竞赛中发挥各自的优势。
有效沟通与协作
团队成员之间应保持及时、有效的沟通，确保信 息共享和协作顺畅。
分工合理化
根据团队成员的特长进行合理分工，能够提高整 体效率，减少重复劳动。
问题分析与转化
决策类问题
总结词
决策类问题主要考察数学建模参赛者根据给定条件制定最 优决策方案的能力。
详细描述
决策类问题通常要求参赛者根据给定的条件，制定最优的决策 方案，以满足某些目标或约束条件。这类问题涉及的数学方法
包括博弈论、决策分析、多目标决策等。
解题思路
首先明确决策目标和约束条件，然后选择合适的数学方法进行 建模和求解。在求解过程中，需要考虑不同方案之间的权衡和
数学建模国赛培训计划方案
数学建模国赛培训计划方案一、培训目标本次培训的目标是帮助参赛学生更好地掌握数学建模相关知识和技能，提高其解决实际问题的能力和水平，为参加数学建模国赛做好充分准备。
二、培训内容1. 数学建模基础知识的讲解与复习（1）概率统计基础知识（2）微积分基础知识（3）线性代数基础知识（4）动力系统基础知识（5）数理逻辑基础知识（6）数学建模基本方法和解题技巧2. 组队训练（1）学生分组，模拟国赛实际情况，进行团队合作训练（2）模拟真实赛题进行解题训练（3）指导学生在限定时间内解题，并进行中期总结和讲解3. 实际案例分析（1）结合实际案例、行业问题进行分析和讨论（2）指导学生应用数学建模方法解决实际问题（3）进行案例分析实践，提高学生的实际应用能力4. 模拟赛训练（1）组织模拟比赛，提高学生的应试能力和心理素质（2）对模拟比赛结果进行分析和总结，发现问题并进行针对性指导5. 名师讲座（1）邀请数学建模领域的知名专家进行讲座（2）专家传授解题技巧和经验，提高学生的解题能力6. 技术论坛（1）组织学生进行技术论坛，自由讨论解题思路和方法（2）培养学生分析问题和思考的能力（3）增强学生的团队协作意识和交流能力三、培训计划1. 第一阶段时间：5天内容：数学建模基础知识讲解与复习活动安排：第一天：概率统计基础知识讲解第二天：微积分基础知识讲解第三天：线性代数基础知识讲解第四天：动力系统基础知识讲解第五天: 数理逻辑基础知识讲解2. 第二阶段时间：5天内容：组队训练活动安排：第一天：学生分组，进行团队合作训练第二天：模拟真实赛题进行解题训练第三天：指导学生在限定时间内解题，并进行中期总结和讲解第四天：继续进行模拟赛训练第五天：模拟赛总结和规划下一步训练计划3. 第三阶段时间：5天内容：实际案例分析活动安排：第一天：结合实际案例、行业问题进行分析和讨论第二天：指导学生应用数学建模方法解决实际问题第三天：进行案例分析实践，提高学生的实际应用能力第四天：对之前案例分析结果进行总结和归纳第五天：名师讲座，邀请专家进行案例分析和经验分享4. 第四阶段时间：5天内容：模拟赛训练活动安排：第一天：组织模拟比赛，提高学生的应试能力和心理素质第二天：对模拟比赛结果进行分析和总结第三天：对学生的解题能力进行分析，发现问题并进行针对性指导第四天：继续进行模拟赛训练第五天：模拟赛总结和规划下一步训练计划5. 第五阶段时间：5天内容：名师讲座和技术论坛活动安排：第一天：邀请数学建模领域的知名专家进行讲座第二天：专家传授解题技巧和经验第三天：组织学生进行技术论坛，自由讨论解题思路和方法第四天：培养学生分析问题和思考的能力第五天：增强学生的团队协作意识和交流能力四、培训方法1. 理论讲解与实践相结合通过理论讲解和实际案例分析相结合的方式，培养学生的解决实际问题的能力。
数学建模国赛要求
数学建模国赛要求
1. 数学建模国赛要求团队合作呀！就像一场足球比赛，大家得齐心协力才能踢好。
想想看，要是每个人都各干各的，那能取得好成绩吗？团队里的每个人都要发挥自己的优势，共同为了目标努力。
2. 国赛可是很重视创新思维的哟！这就好比盖房子，不能老是用老一套方法，得有点新点子来让房子更独特。
你要是没点创新，怎么能在众多队伍中脱颖而出呢？
3. 对问题的深入理解也是国赛的关键要求呢！就像解一道复杂的谜题，不深入探究怎么能找到答案。
难道你只想浮于表面，不去钻研吗？
4. 编程能力在国赛中可不能差呀！好比战士手中的武器，没有好的编程技能怎么去战斗。
如果你编程不行，那不是很吃亏嘛！
5. 清晰的逻辑表达也很重要哇！如同讲一个精彩的故事，得有条有理别人才能听明白。
要是你乱七八糟地讲，谁能懂你的意思呢？
6. 时间管理在国赛里可不是开玩笑的！这就像跑步比赛，要合理分配时间才能跑完全程。
你总不能慢悠悠的，最后时间不够了吧？
7. 严谨的态度也是必须的呀！相当于做精细的手工活，一点差错都不能有。
要是马马虎虎的，那可不行！
8. 保持学习和进步的心更是不能少嘞！就像攀登高峰，要不断向上爬才能看到更美的风景。
你可不能满足于现状呀！总之，要想在数学建模国赛中取得好成绩，这些要求都得认真对待，全力以赴呀！。
数学建模国赛题目
数学建模国赛题目一、关于校园生活类- 逻辑：同学们在食堂排队打饭的时候，总是希望能尽快拿到食物。
这里面涉及到食堂窗口的数量、每个窗口打饭的速度（比如打不同菜品的复杂程度、工作人员的熟练程度等）、同学们到达食堂的时间分布等因素。
可以通过建立数学模型，来分析怎样安排窗口的服务或者调整同学们的排队方式，能让整体的排队等待时间最短，就像指挥一场让大家都能快速填饱肚子的战斗。
- 逻辑：在宿舍里，每个舍友用电用水的习惯都不太一样。
有人喜欢长时间开着电脑，有人洗澡特别久，水电费总是一笔糊涂账。
通过收集每个舍友的电器使用时长、用水次数和时长等数据，建立数学模型，来找出到底谁在水电费上贡献最大，就像侦探破案一样，揭开隐藏在宿舍里的“耗能大户”的神秘面纱。
二、环境保护类- 逻辑：城市里种了很多小树苗来美化环境，但是有些树苗活不了多久就夭折了。
这可能和种植的土壤质量、浇水的频率和量、周围的空气污染程度、光照等因素有关。
我们要建立一个数学模型，就像给小树苗当医生一样，找出影响它们存活的关键因素，然后提出提高树苗存活率的最佳方案，让城市里能有更多茁壮成长的绿树。
- 逻辑：城市每天都会产生大量的垃圾，这些垃圾要从各个小区、街道收集起来，然后运到垃圾处理厂。
但是垃圾车的行驶路线、垃圾收集点的分布、不同区域垃圾产量的不同等因素都会影响垃圾处理的效率。
我们要像给垃圾规划一场旅行一样，建立数学模型找到垃圾从产生地到处理厂的最优路径，让垃圾能够高效地被处理，减少对城市环境的污染。
三、经济与商业类- 逻辑：校园小卖部里的商品琳琅满目，但是怎么给这些商品定价可是个大学问。
如果定价太高，同学们就不买了；定价太低，又赚不到钱。
这里面要考虑商品的进价、同学们的消费能力、不同商品的受欢迎程度等因素。
通过建立数学模型，就像寻找宝藏的密码一样，找到能让小卖部利润最大化的定价策略。
- 逻辑：现在有很多网红店，门口总是排着长长的队伍。
这背后可能是因为独特的营销策略、美味的食物或者时尚的装修。
全国大学生数学建模竞赛常用建模方法总结
邯郸学院本科毕业论文题目全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨学生柴云飞指导教师闫峰教授年级2009级本科专业数学与应用数学二级学院数学系（系、部）邯郸学院数学系2013年6月郑重声明本人的毕业论文是在指导教师闫峰的指导下独立撰写完成的．如有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权的行为，本人愿意承担由此产生的各种后果，直至法律责任，并愿意通过网络接受公众的监督．特此郑重声明．论文经“中国知网”论文检测系统检测，总相似比为5.80%．毕业论文作者（签名）：年月日全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨摘要全国大学生数学建模竞赛作为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，越来越受到人们的重视，所以建模竞赛的方法也就变得尤为重要．随着竞赛的不断发展，赛题的开放性逐步增大，一道赛题可用多种解法，各种求解的算法有时会相互融合，同时也在向大规模数据处理方向发展，这就对选手的能力提出了更高的要求．由于建模方法种类众多，无法一一介绍，所以本文主要介绍了四种比较常用的数学建模竞赛方法，包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论方法，并结合历年赛题加以说明．关键词：数学建模竞赛统计学方法数学规划图论Commonly Used Modeling Method ofChina Undergraduate Mathematical Contest in ModelingChai yunfei Directed by Professor Yan fengABSTRACTThe China undergraduate mathematical contest in modeling has been attention by more and more people as a basic subject of the largest national college competition. The method of modeling competition has become more and more important. Open questions gradually increased with the development of competition. Most of the games can be solved by lots of solutions. Sometimes these methods can be used together. And there is also a lot of data which puts forward higher requirement on the ability of players. The modeling methods is too numerous to mention, so this article mainly four kinds Commonly used modeling method are introduced that differential and difference equations modeling method, Mathematical programming modeling method, Statistics modeling method, graph theory and interprets with calendar year’s test questions.KEY WORDS：Mathematical contest in modeling Statistics method Mathematical programming Graph theory目录摘要 (I)英文摘要 (II)前言 (1)1微分方程与差分方程建模 (2)1.1微分方程建模 (2)1.1.1微分方程建模的原理和方法 (2)1.1.2微分方程建模应用实例 (3)1.2差分方程建模 (4)1.2.1 差分方程建模的原理和方法 (4)1.2.2 差分方程建模应用实例 (5)2数学规划建模 (5)2.1线性规划建模的一般理论 (6)2.2线性规划建模应用实例 (7)3统计学建模方法 (8)3.1聚类分析 (8)3.1.1 聚类分析的原理和方法 (8)3.1.2 聚类分析应用实例 (8)3.2回归分析 (9)3.2.1 回归分析的原理与方法 (9)3.2.2 回归分析应用实例 (10)4图论建模方法 (10)4.1两种常见图论方法介绍 (11)4.1.1 模拟退火法的基本原理 (11)4.1.2 最短路问题 (11)4.2图论建模应用实例 (12)5小结 (13)参考文献 (13)致谢 (14)前言全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛．参赛者需要根据题目要求，在三天时间内完成一篇包括模型假设、模型建立和求解、计算方法的设计和实现、模型结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文．通过参加竞赛的训练和比赛，可以提高学生用数学方法解决实际问题的意识和能力，而且在培养团队精神和撰写科技论文等方面都会得到十分有益的锻炼．竞赛题目的涉及面比较宽，有工业、农业、工程设计、交通运输、经济管理、生物医学和社会事业等．竞赛选手不一定预先掌握深入的专业知识，而只需要学过高等数学的相关课程即可，并且题目具有较大的灵活性，便于参赛者发挥其创造能力．近年来，竞赛题目包含的数据较多，手工计算一般不能实现，所以就对参赛者的计算机能力提出了更高的要求，如2003年B题，某些问题的解决需要使用计算机软件；2001年A题，问题的数据读取需要计算机技术，并且对于给出的图像，需要用图像处理的方法获得；再如2004年A题则需要利用数据库数据，数据库方法，统计软件包等等．竞赛题目的总体特点可大致归纳如下：（1）实用性不断加强，问题和数据来自于实际，解决方法需要切合实际，模型和结果可以应用于实际；（2）综合性不断加强，解法多样，方法融合，学科交叉；（3）数据结构越来越复杂，包括数据的真实性，数据的海量性，数据的不完备性，数据的冗余性等；（4）开放性也越来越突出，题意的开放性，思路的开放性，方法多样，结果不唯一等．总体来说，赛题向大规模数据处理方向发展，求解算法和各类现代算法相互融合．纵观历年的赛题，主要用到的建模方法有：初等数学模型、微分与差分方程建模、组合概率、数据处理、统计学建模、计算方法建模、数学规划、图论方法、层次分析、插值与拟合、排队论、模糊数学、随机决策、多目标决策、随机模拟、计算机模拟法、灰色系统理论、时间序列等．本文不一一列举竞赛题目中涉及的所有方法，只是重点讨论其中一些比较常用的方法，包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论建模方法，并结合案例说明建模方法的原理及应用．1 微分方程与差分方程建模在很多竞赛题目中，常常会涉及很多变量之间的关系，找出它们之间的函数关系式具有重要意义．可在许多实际问题中，我们常常不能直接给出所需要的函数关系，但可以得到含有所求函数的导数（或微分）或差分（即增量）的方程，这样的方程称为微分方程或差分方程. 建立微分方程或差分方程的数学模型是一种重要的建模方法.如1996年A 题“最优捕鱼策略”，1997年A 题“零件参数设计”，2003年A 题“SARS 的传播”，2007年A 题“中国人口增长预测”，2009年A 题“最优捕鱼策略”等赛题中，都用到了这种方法．1.1 微分方程建模1.1.1 微分方程建模的原理和方法一般来说，任何时变问题中随时间变化而发生变化的量与其它一些量之间的关系经常以微分方程的形式来表现．例1.1 有一容器装有某种浓度的溶液，以流量1v 注入该容器浓度为1c 的同样溶液，假定溶液立即被搅拌均匀，并以2v 的流量流出混合后的溶液，试建立反映容器内浓度变化的数学模型．解 注意到溶液浓度=溶液体积溶液质量，因此，容器中溶液浓度会随溶质质量和溶液体积变化而发生变化．不妨设t 时刻容器中溶质质量为()t s ，初始值为0s ,t 时刻容器中溶液体积为()t v ，初始值为0v ，则这段时间()t t t ∆+,内有⎩⎨⎧∆-∆=∆∆-∆=∆t v t v V t v c t v c s 212211， （1） 其中1c 表示单位时间内注入溶液的浓度，2c 表示单位时间内流出溶液的浓度，当t ∆很小时，在()t t t ∆+,内有≈2c =)()(t V t s tv v V t s )()(210-+. （2） 对式（1）两端同除以t ∆，令0t ∆→，则有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=-=00212211)0(,)0(V V s s v v dtdV v c v c dt ds . （3） 即所求问题的微分方程模型．虽然它是针对液体溶液变化建立的，但对气体和固体浓度变化同样适用．实际应用中，许多时变问题都可取微小的时间段t ∆去考察某些量之间的变化规律，从而建立问题的数学模型，这是数学建模中微分方程建模常用手段之一．常用微分方程建模的方法主要有：（1）按实验定律或规律建立微分方程模型．此种建模方法充分依赖于各个学科领域中有关实验定律或规律以及某些重要的已知定理，这种方法要求建模者有宽广的知识视野,这样才能对具体问题采用某些熟知的实验定律．（2）分析微元变化规律建立微分方程模型．求解某些实际问题时，寻求一些微元之间的关系可以建立问题的数学模型．如例1.1中考察时间微元t ∆，从而建立起反应溶液浓度随时间变化的模型．此建模方法的出发点是考察某一变量的微小变化，即微元分析，找出其他一些变量与该微元间的关系式，从微分定义出发建立问题的数学模型．（3）近似模拟法．在许多实际问题中，有些现象的规律性并非一目了然，或有所了解亦是复杂的，这类问题常用近似模拟方法来建立问题的数学模型．一般通过一定的模型假设近似模拟实际现象，将问题做某些规范化处理后建立微分方程模型，然后分析、求解，并与实际问题作比较，观察模型能否近似刻画实际现象．近似模拟法的建模思路就是建立能够近似刻画或反映实际现象的数学模型，因此在建模过程中经常做一些较合理的模型假设使问题简化，然后通过简化建立近似反映实际问题的数学模型．1.1.2 微分方程建模应用实例例1.2（2003年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A 题） SARS 传播的预测． 2003年爆发的“SARS ”疾病得到了许多重要的经验和教训，使人们认识到研究传染病的传播规律的重要性．题目给出了感病情况的三个附件，要求对SARS 的传播建立数学模型：（1）对SARS 的传播建立一个自己的模型，并说明模型的优缺点；（2）收集SARS 对经济某个方面影响的数据，建立相应的数学模型并进行预测．问题求解过程分析 由于题目具有开放性，故选择文献[1]中的求解思路分析. 传染病的传播模式可近似分为自由传播阶段和控后阶段，然后将人群分为易感者S ，感病者I ，移出者R 三类．由三者之间的关系可得到下列微分方程：⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++=-=-=NR I S hI dt dR hI kIS dt dI kISdt dS ， 利用附件中给出的数据，可以将上述方程变形为I hI kNI dtdI λ=-=， 其中h kN -=λ，其解为t e I t I λ-=0)(.其中0I 为初始值．但此模型只适用于病例数与总人口数具有可比性的情况，当病例数远小于总人口数时，感病人数将随时间以指数增长.这是按实验定律或规律建立的微分方程模型.为进一步改进模型，用计算机跟踪病毒的个体传播情况，又建立计算机模拟模型．然后用计算机模拟北京5月10日之前SARS 的传播情况，并对5月10日以后的传播情况进行预测．但是得到的有效接触率与实际统计数据有所偏差，所以统计数据，为参数的确定寻求医学上的支持，并以随机模拟取代完全确定性的模拟，对原模型进行改进，建立随机模拟模型．通过计算机编程，产生正态分布的随机数，并对传染情况进行500次模拟，即可进行预测，并可得出对SARS 疫情控制提出的相应建议．1.2 差分方程建模1.2.1 差分方程建模的原理和方法差分方程在数学建模竞赛中应用的频率极高，所以要对这种方法引起足够的重视．它针对要解决的目标，引入系统或过程中的离散变量．具体方法是：根据实际的规律性质、平衡关系等，建立离散变量所满足的关系式，从而建立差分方程模型．差分方程可以分为不同的类型，如一阶和高阶差分方程，常系数和变系数差分方程，线性和非线性差分方程等等．建立差分方程模型一般要注意以下问题：（1）注意题中的离散变化量，对过程进行分析，尤其要注意形成变化运动过程的时间或距离的分化而得到离散变量；（2）通过对具体变化过程的分析，列出满足题意的差分方程，其中入手点是找出变量所能满足的平衡关系、增量或减量关系及规律，从而得到差分方程．1.2.2差分方程建模应用实例例1.3（2007年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题）中国人口增长预测.题目要求从中国的实际情况和人口增长的特点出发，参考附录中的相关数据（也可以搜索相关文献和补充新的数据），建立中国人口增长的数学模型，并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，特别要指出模型中的优点与不足之处.问题求解过程分析由于题目具有开放性，故选择文献[2]中的求解思路分析.通过分析题中相关的数据，考虑到我国近年来人口发展的总趋势，因为涉及到人口的增长和变换，所以可以先用微分方程来建立模型，并对我国人口增长的中短期和长期趋势做出预测．首先，根据灰色系统理论，使用灰色关联分析模型法对人口系统结构进行关联分析，找出影响人口增长的主要因素；其次使用年龄推算法进行短期预测.在建立和求解长期预测模型时，根据人口阻滞增长模型（Logistic模型），可以考虑对中国人口老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素建立新的人口增长的差分方程模型.但是它仅给出了人口总数的变化规律，反映不出各类人口的详细信息，所以我们需要建立离散化的模型，并进一步可以得到全面系统地反应一个时期内人口数量状况的差分方程，可以用微分和差分方程理论来表现和模拟人口数量的变化规律．从而对人口分布的状况、变化趋势、总体特征等有更加详细和科学的了解．在模型的求解过程中，用到了MATLAB软件，并做参数估计，利用所得结果和题目给出的近五年来的人口数据，对我国人口发展趋势进行了预测，得到了在老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素影响下，未来我国人口发展预测情况.2 数学规划建模数学规划是指在一系列条件限制下，寻求最优方案，使得目标达到最优的数学模型，它是运筹学的一个重要分支．数学规划的内容十分丰富，包括许多研究分支，如：线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划、0-1规划、多目标规划、动态规划、参数规划、组合优化、随机规划、模糊规划、多层规划问题等．在1993年A 题“非线性交调的频率设计”，1993年B 题“足球队排名”，1995年A 题“飞行管理问题”，1996年B 题“节水洗衣机”，1997年A 题“零件的参数设计”，1998年A 题“一类投资组合问题”，1999年B 题“钻井布局”，2001年B 题“公交车调度问题”，2002年A 题“车灯线光源的优化”，2006年A 题“出版社书号问题”，2007年B 题“城市公交线路选择问题”等赛题中，都用到了规划的方法．在此以线性规划为例，对规划的方法进行探讨．2.1 线性规划建模的一般理论线性规划建模方法主要用于解决生产实际中的资源利用、人力调配、生产安排等问题，它是一种重要的数学模型．线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法．一般的优化问题是指用“最好”的方式，使用或分配有限的资源即劳动力、原材料、机器、资金等，使得费用最小或利润最大．优化模型的一般形式为:()m ax m in 或 ()x f z = (4)().0..≤x g t s ()m i ,,2,1 = (5)()()12,,T n x x x x =，.由（4）、（5）组成的模型属于约束优化．若只有（4）式就是无约束优化．()x f 称为目标函数，()0g x ≤称为约束条件．在优化模型中，如果目标函数()x f 和约束条件中的()g x 都是线性函数，则该模型称为线性规划．建立实际问题线性规划模型的步骤如下：（1）设置要求解的决策变量．决策变量选取得当，不仅能顺利地建立模型而且能方便地求解，否则很可能事倍功半．（2）找出所有的限制，即约束条件，并用决策变量的线性方程或线性不等式来表示．当限制条件多，背景比较复杂时，可以采用图示或表格形式列出所有的已知数据和信息，从而避免“遗漏”或“重复”所造成的错误．（3）明确目标要求，并用决策变量的线性函数来表示，标出对函数是取极大还是取极小的要求．需要特别说明的是，要使用线性规划方法来处理一个实际问题，必须具备下面的条件：（1）优化条件：问题的目标有极大化或极小化的要求,而且能用决策变量的线性函数来表示．（2）选择条件：有多种可供选择的可行方案，以便从中选取最优方案．（3）限制条件：达到目标的条件是有一定限制的（比如，资源的供应量有限度等），而且这些限制可以用决策变量的线性等式或线性不等式表示出来．此外，描述问题的决策变量相互之间应有一定的联系，才有可能建立数学关系，这一点自然是不言而喻的．线性规划模型的求解可用图解法或单纯形法．随着计算机的普及和大量数学软件的出现，可以利用现成的软件MATLAB或LINGO等求解，在此不再叙述．2.2线性规划建模应用实例例2.1（2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题）艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目给出了美国某艾滋病医疗试验机构公布的两组数据，数据涉及到了病人CD4和HIV的浓度含量的测试结果.根据所给的资料需要参赛者完成以下问题：（1）利用附件1的数据，预测继续治疗的效果，或者确定最佳治疗终止时间；（2）利用附件2的数据，评价4种疗法的优劣（仅以4CD为标准），并对较优的疗法预测继续治疗的效果，或者确定最佳治疗终止时间；（3）如果病人需要考虑4种疗法的费用，对评价和预测有什么影响.问题求解过程分析由于题目具有开放性，故选择文献[3]中的求解思路进行分析.首先对题目所给数据进行分析,考虑到治疗的效果与患者的年龄有关，将患者按年龄分组，如25~35岁及45岁以上4组．每组中按照4种疗法和4个25岁,45~~14岁,35治疗阶段（如1020周，4030周），构造16个决策单元．取4~~~~0周，2010周，30种药品量为输入，治疗各个阶段末患者的4CD值的比值为输出.CD值与开始治疗时4然后建立相应的数学模型,利用相对有效性评价方法，建立分式规划模型并经过变换，转化为线性规划模型求解，对各年龄组患者在各阶段的治疗效率进行评价．计算结果：对第1年龄组疗法2和4在整个治疗中效率较高，在第4阶段仍然有效；对第2年龄组疗法1在第1，2阶段有效；对第3年龄组疗法1，2，3在第1阶段有效；对第4年龄组疗法1，2在第1，2阶段有效．表明只有2514岁的年4种轻患者，才能在治疗的最~后阶段仍然有有效的疗法．随后，由线性规划模型的对偶形式建立预测模型，对各年龄组各种疗法下一阶段的疗效进行预测．若由某决策单元得到的实际输出大于预测输出，则该决策单元相对有效；反之，说明该种疗法对该组患者在治疗的未来阶段不再有效，应该转换疗法．3 统计学建模方法在数学建模竞赛中，常常会涉及到大量的数据，因此，我们就需要用统计学建模方法对这些数据进行处理．此类方法主要包括统计分析、计算机模拟、回归分析、聚类分析、数据分类、判别分析、主成分分析、因子分析、残差分析、典型相关分析、时间序列等．如2004年A题“奥运会临时超市网点设计问题”，2004年B题“电力市场的输电阻塞管理问题”，2007年A题“人口增长预测问题”，2008年B题“大学学费问题”，2012年A题“葡萄酒的评价”等都用到了这种建模方法．在此选取其中两类方法进行阐述．3.1聚类分析3.1.1聚类分析的原理和方法该方法说的通俗一点就是，将n个样本，通过适当的方法选取m聚类中心，通过研究各样本和各个聚类中心的距离，选择适当的聚类标准，通常利用最小距离法来聚类，从而可以得到聚类．结果利用sas 软件或者spss 软件来做聚类分析，就可以得到相应的动态聚类图．这种模型的的特点是直观，容易理解．聚类分析的类型可分为：Q型聚类（即对样本聚类）和R型聚类（即对变量聚类）．通常聚类中有相似系数法和距离法两种衡量标准.聚类方法种类多样，有可变类平均法、中间距离法、最长距离法、利差平均和法等.在应用时要注意,在样本量比较大时，要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理．主要的方法步骤大致如下：（1）首先把每个样本自成一类；（2）选取适当的衡量标准，得到衡量矩阵；（3）重新计算类间距离，得到衡量矩阵；（4）重复第2步，直到只剩下一个类.3.1.2聚类分析应用实例例3.1（2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题）葡萄酒的评价.题目的附件中给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，和该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据.要求参赛者建立数学模型解决以下问题：（1）分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信；（2）根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级；（3）分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系；（4）分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量.问题求解过程分析由于题目具有开放性，故选择文献[4]中的求解思路分析.由于给定了酿酒葡萄的理化指标，首先可将附录2和附录3中的一些数据进行处理.并可以据此对各种酿酒葡萄进行聚类分析，但是，由于题目中所给的数据庞大，所以可通过主成分分析法，简化并提取大部分有效信息，再用聚类分析对酿酒葡萄进行分级．最后根据酿酒葡萄对应葡萄酒质量的平均值大小进行比较，排序分级．接下来针对问题中分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系，及上面整理好的数据，采用回归分析原理，在SPSS中得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系．再通过相关分析，得出相应的相关系数，从而得到相应的判断结论．在分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系时，还用到了多元线性回归分析．该模型用于生活实践中，也可以解决很多实际问题．3.2回归分析回归分析是利用数据统计原理，对大量数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程，并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法．3.2.1回归分析的原理与方法回归分析是在一组数据的基础上研究这样几个问题：建立因变量与自变量之间的回归模型；对回归模型的可信度进行检验；判断每个自变量对因变量的影响是否显著；判断回归模型是否适合这组数据；利用回归模型对进行预报或控制．回归分析主要包括一元线性回归、多元线性回归、非线性回归．回归分析的主要步骤为：（1）根据自变量和因变量的关系，建立回归方程．（2）解出回归系数．（3）对其进行相关性检验，确定相关系数．（4）当符合相关性要求后，便可与具体条件结合，确定预测值的置信区间.需要注意的是，要尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并定性判断回归方程的可能类型．另外，最好应用高质量的统计数据，再运用数学工具和相关软件定量定性判断．3.2.2回归分析应用实例例3.2（2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题）艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目同例2.1．问题求解过程分析由于题目具有开放性，故选择文献[3]中的求解思路进行分析.问题2的解决就用到回归模型.首先分析数据知，应建立时间的一次与二次函数模型，并经过统计分析比较，确定哪种较好．所以可建立一个统一的回归模型，也可对每种疗法分别建立一个模型．以总体回归模型为例，分别用一次与二次时间函数模型进行比较，可知疗法3~1用一次模型较优，且一次项系数为负，即4CD在减少，从数值看疗法3优于疗法2和1；疗法4用二次模型较优，即4t左右达到最大．可以通过4条回归CD先增后减，在20曲线进行比较，显示疗法4在30周之前明显优于其它．最后再用检验法作比较，结果是疗法1与2无显著性差异，而疗法1与3，2与3，3与4均有显著性差异．4 图论建模方法图论建模方法在建模竞赛中也经常涉及，应用十分广泛，并且解法巧妙，方法灵活多变．如1990年B题“扫雪问题”，1991年B题“寻找最优Steiner树”，1992年B题“紧急修复系统的研制”，1993年B题“足球队排名”，1994年A题“逢山开路问题”，1994年B题“锁具装箱问题”，1995年B题“天车与冶炼炉的作业调度”，1997年B题“截断切割的最优排列”，1998年B题“灾情巡视最佳路线”，1999年B题“钻井布局”，2007年B题“城市公交线路选择问题”等都应用到了图论的方法．图论近几年来发展十分迅速，在物理、化学、生物学、地理学、计算机科学、信息论、控制论、社会科学、军事科学以及计算机管理等方面都有着广泛的应用．因此图论越来越受到了全世界数学界和工程技术界乃至经营决策管理者的重视．同时也成为了数学建模中一种十分重要的方法．图论问题算法很多，包括最短路、最大流、最小生成树、二分匹配、floyd、frim等．。
2023数学建模国赛题
2023数学建模国赛题一、选择题（每题3分，共30分）下列函数中，最小正周期为π的是（）A. y=sin2xB. y=cos2xC. y=tanxD. y=∣sinx∣若实数a,b满足a>b，则下列不等式一定成立的是（）A. a2>b2B. ac2>bc2C. a+a1>b+b1D. ab<1已知loga2<logb2<0，则下列不等式成立的是（）A. a>b>1B. b>a>1C. 0<a<b<1D. 0<b<a<1二、填空题（每题4分，共16分）已知等差数列{an}的前n项和为Sn，若a1=1，S5=15，则公差d= _______。
已知圆x2+y2=4与直线y=kx+b相切，且直线在y轴上的截距为2，则k= _______。
若a,b是两个不共线的向量，且AB⟶=2a+kb，CB⟶=a+b，CD⟶=−2a−b，则k= _______时，A,B,D三点共线。
三、解答题（共54分）1.（本题满分12分）已知函数f(x)=lnx−xa。
（1）求函数f(x)的单调区间；（2）若函数f(x)在[1,e]上的最小值为23，求实数a的值。
2.（本题满分14分）在ΔABC中，角A,B,C的对边分别为a,b,c，且a=2，b=3，cosC=41。
（1）求sinC的值；（2）求ΔABC的面积。
3.（本题满分14分）已知椭圆C:a2x2+b2y2=1（a>b>0）的离心率为23，且过点P(1,23)。
（1）求椭圆C的方程；（2）过点E(4,0)的直线l与椭圆C交于A,B两点，若线段AB的中点坐标为(m,n)，求m的取值范围。
4.（本题满分14分）已知函数f(x)=31x3−21x2+cx+d有极值点x1,x2，且x1<x2，x1+2x2=0。
（1）求c的取值范围；（2）证明：f(x1)>41。
数学建模竞赛必备资料全
3、沾沾自喜，认为赛题撞到枪口上——用自己所学的 专业知识就能拿下；
一、如何面对数学建模竞赛赛题
4、误以为在答卷中所用的数学知识越高深、计算方法 越新潮，才越有水平；
5、仅仅从字面上理解赛题对参赛者的要求以致该做的 没做、应答的未答；
一、如何面对数学建模竞赛赛题
其次，务必弄清楚“应当对什么问题建模”。
例1.4 CUMCM-2007B题 （乘公交，看奥运） 该题的背景是城市公交路径查询系统的研制。该题
仅提出“应该从实际情况出发，满足查询者的各种不 同要求”，并没有对“什么样的路径为最优”提出明 确的要求，需要参赛者自己去思考。虽然体现了开放 性，但是并不难。
必须按照实际问题的需要去做，并且按照实际问 题的需要给出结果。
一、如何面对数学建模竞赛赛题
例1.6 CUMCM-2010A题 （储油罐的变位识别与罐容表标定 ）
此题所给的数据有一些是用不上的，一些参赛队误 以为“题目给的数据不用是不行的”，以致为了用数据而 凑方法；甚至在答卷中质问：“题目给出这些数据的目的 何在？”。
MC方法的雏型可以追溯到十九世纪后期的蒲丰随机 投针试验，即著名的蒲丰问题。 MC方法通过计算机仿 真(模拟)解决问题，同时也可以通过模拟来检验自己 模型的正确性，是比赛中经常使用的方法。
二、数学建模竞赛中的常用算法
CUMCM-1997A题 零件的参数设计
每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而 求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式 和108种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去 找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的 一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的 选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通 过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。
数学建模竞赛相关知识介绍
教学ppt
1
内容简介
1.数模竞赛的起源历史及参赛规则简介 2.数学建模的定义 3.数学建模竞赛与纯数学竞赛区别 4.学习数学建模的目的 5.数学模型及数学建模的步骤 6.全国大学生数学建模竞赛应注意的问题 7.数学建模应用
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一、数模竞赛的起源历史及参赛规则简介
Байду номын сангаас
数模竞赛是由美国工业与应用数学学会在1985年发起
算机(器)。考题都有标准答教案学。ppt
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当然，选手的解答方法可以与标准答案不同，但其解答
方法的正确与否也是绝对的，特别是计算题的得数一定
要与标准答案相同。考试结果，对每个选手的答案给出
分数，按分数高低来判定优劣。尽管也要对参赛的团体
(代表一个国家，地区或学校)计算团体总分，但这个团 体总分也是将每个团体的选手得分加起来得到的，在比
教学ppt
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在这个意义上看，它与任何一个学科领域内的知识竞赛都
不相同的特点就是不纯，它的优点也就是不纯，综合就是
不纯。纯数学竞赛，如中学生的国际数学奥林匹克竞赛，
或美国大学生的普特南数学竞赛，已经有很长的历史，也
为大家所熟悉。特别是近若干年来我国选手在国际数学奥
林匹克竞赛中年年取得好成绩，更使这项竞赛在我国有很
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模型可以说是对某种事物的一种仿制品。比如飞机模型，
就是模仿飞机造出来的。既然是仿造，就不是真的，只能
是"假冒"，但不能是"伪劣"，必须真实地反映所模仿的
对象的某一方面的属性。如果只是模仿飞机的模样，这样
的一项大学生竞赛活动，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。我国大学生数 学建模竞赛是由教育部高教司和中国工业与数学学会主 办、面向全国高等院校的、每年一届的通讯竞赛。其宗 旨是：创新意 识、团队精神、重在参与、公平竞争。
2024参加数学建模国赛需要掌握的模型和算法
参加数学建模国赛需要掌握的模型和算法目录CONTENCT •模型与算法概述•线性规划与整数规划•非线性规划与最优化方法•概率统计与随机过程模型•图论与网络优化算法•机器学习算法在建模中应用•总结与展望01模型与算法概述数学建模国赛背景与意义背景数学建模国赛作为国内最高级别的数学建模竞赛，旨在提高参赛者的数学建模能力和解决实际问题的能力。
意义通过竞赛，参赛者可以接触到实际问题，学习如何将数学知识应用于实际问题中，培养创新思维和团队合作精神。
预测模型优化模型分类与聚类模型仿真模型常见模型与算法分类如时间序列分析、回归分析等，用于预测未来趋势或结果。
如线性规划、整数规划等，用于求解最优解或满意解。
如决策树、支持向量机、K 均值等，用于数据分类和聚类分析。
如蒙特卡罗模拟等，用于模拟实际系统的运行和结果。
01020304明确问题类型数据特点求解效率模型可解释性选用原则及适用场景对于大规模问题或实时性要求较高的场景，需要选择求解效率较高的模型和算法。
考虑数据的规模、维度、分布等特点，选择适合的模型和算法。
根据问题的性质选择合适的模型和算法，如预测问题可选用预测模型。
对于需要解释模型结果或决策依据的场景，需要选择可解释性较强的模型和算法。
02线性规划与整数规划线性规划基本概念及原理线性规划定义线性规划是一种数学优化技术，用于优化一个或多个线性目标函数，同时满足一系列线性约束条件。
线性规划标准形式将实际问题抽象为数学模型，通常表示为最大化或最小化某个线性函数，同时满足一系列线性等式或不等式约束。
线性规划求解方法包括单纯形法、内点法等，通过迭代计算寻找最优解。
整数规划特点及求解方法整数规划特点整数规划的决策变量全部或部分取整数值，这使得问题求解变得更为复杂。
整数规划求解方法包括分支定界法、割平面法等，通过不断缩小可行域范围来寻找整数最优解。
整数规划与线性规划关系整数规划可以看作是线性规划的扩展，当线性规划中的决策变量取整数值时，即转化为整数规划问题。
全国大学生数学建模竞赛的准备方法——建模资料文档
全国大学生数学建模竞赛的准备方法全国大学生数学建模竞赛于每年9月上旬（今年是9月7日）举行。
但是在此之前，需要做好哪些准备，让各个参赛队员在竞赛中做到有备无患呢？在总结过去多年培训指导各种数学建模竞赛的基础上，仅就个人观点，介绍一些关于如何准备数学建模竞赛的经验和体会，仅供参考。
在这里主要向大家介绍竞赛的基本情况，包括如何组队、如何选题以及在竞赛中如何合理分配时间。
通过本次学习，希望大家能够了解数学建模竞赛的基本情况，为全国大学生数学建模竞赛以及其他各类数学建模竞赛做好准备。
一、如何组建优秀数学建模队伍进入大学阶段参加各种科技竞赛，可以体会到一种和中学竞赛不同的感受，这种感受来自团队合作。
以前的各项赛事都是以个人为单位参加竞赛，它们都是考查个人的能力。
但是在大学中，由于难度和任务量的加重以及对团队合作精神的关注，因此大部分的赛事都是以团队为单位参加的。
竞赛在考查个人能力的同时，还考查团队成员的合作精神。
在数学建模竞赛中，团队合作精神是能否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要分工合作、相互支持、相互鼓励。
从历年的统计数据可以看出，竞赛成绩优秀的队员往往并不是每个人在各个方面都特别擅长的队伍，而是团队相处得最融洽的队伍。
从这一点也可以看出团队合作的重要性。
在竞赛的过程中，切勿自己只管自己的那一部分，一定要记住这是一个集体的竞赛。
很多时候，往往一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚。
因此无论做任何事情，三个人一定要齐心才行，只靠一个人的力量，要在3天之内写出一篇高水平的论文几乎是不可能的。
让三人一组参赛一方面是为了培养合作精神，其实更为重要的原因是这项工作确实需要多人合作，因为一个人的能力是有限的，知识掌握也往往是不全面的。
一个人做题，经常会走向极端，得不到正确的解决方案。
而三个人相互讨论、取长补短，可以弥补一个人所带来的不足。
在队伍组建的时候，需要强调“队长”这个名词概念。
虽然在全国大学生数学建模竞赛中并没有设立队长，作为队长在获得的证书上也没有特别标注。
2021年数学建模国赛试题
数学建模国赛试题一、单选题1.已知角α的顶点与原点重合，始边与x 轴的非负半轴重合，终边在直线3y x =上，则sin 4πα⎛⎫+= ⎪⎝⎭（ ） A.25 25 5 D.52.下列函数中，既是偶函数又在区间(0),-∞上单调递增的是（） A ．2(1)f x x = B ．()21f x x =+ C ．()2f x x = D ．()2x f x -= 3．命题：00x ∃≤，20010x x -->的否定是（ ）A ．0x ∀>，210x x --≤B ．00x ∃>，20010x x -->C ．00x ∃≤，20010x x --≤ D ．0x ∀≤，210x x --≤4.要得到函数2sin x y e =的图像，只需将函数cos2x y e =的图像（）A ．向右平移4π个单位B ．向右平移2π个单位C ．向左平移4π个单位D ．向左平移2π个单位5．“1＜x ＜2”是“x ＜2”成立的A.充分不必要条件B.必要不充分条件C.充分必要条件D.既不充分也不必要条件6.设32x y +=，则函数327x y z =+的最小值是（ ）A.12B.6C.27D.307.设集合{}{}234345M N ==，，，，，， 那么M N ⋃=（ ）A.{} 2345，，，B.{}234，，C.{}345，，D.{}34，8．已知函数()f x 的定义域为[0，2]，则(2)()1f x g x x =-的定义域为（ ） A.[)(]0,11,2 B.[)(]0,11,4 C.[0,1) D.(1,4]9.下列计算正确的是A.()22x y x y +=+B.()2222x y x xy y -=-- C.()()2111x x x +-=- D.()2211x x -=- 10．已知m 3=n 4，那么下列式子中一定成立的是（ ）A ．4m =3nB ．3m =4nC ．m =4nD ．mn =1211.在△ABC 中，角A ，B ，C 的对边分别为a ，b ，c ，若a ＝3，b ＝5，c ＝2acosA ，则cosA ＝（ ）A ．13 B ．4 C ．3 D ．3二、填空题12.定义在(1,1)-上的函数()f x 满足()()()1f x g x g x =--+，对任意的1212,(1,1),x x x x ∈-≠，恒有()()()12120f x f x x x -->⎡⎤⎣⎦，则关于x 的不等式(21)()2f x f x ++>的解集为（ ）。
数学建模入门篇
数学建模入门篇一、什么是数学建模1、什么是数学模型数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系，采用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的某种系统的纯关系结构。
从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。
(MBA智库)2、数学建模数学建模课看作是把问题定义转化为数学模型的过程。
简单的来说，对于我们学过的所有数学知识，要去解决生活中遇到的各种各样的问题，就需要我们建立相关的模型，使用数学这个工具来解决各种实际的问题，这就是建模的核心。
3、数学建模的思想对于数学建模的思想可以分为下列方法：（张浩驰）对于数学建模的思想上有各种解释，下面一篇解释的非常好，大家感兴趣的可以去浏览什么是数学建模（讲的比较好）？二、数学建模比赛数学建模的相关比赛有很多，不同的比赛的影响力不同，在各个高校的认可度也不一样。
下面列举一些影响力和认可度较大的比赛。
1、"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛参赛对象：本科生参赛时间：每年9月份（2020年为9月10日-9月13日）竞赛简介：“高教社杯”是目前影响力以及认可度最高的数学建模比赛，俗称“国赛”。
2020年共有来自全国及美国、英国、马来西亚的1470所院校/校区、45680队(本科41826队、专科3854队)、13万多人报名参赛。
在一些高校中对于国赛的认可度较高，国家级奖更是有极高的含金量。
竞赛官网："高教社杯"全国大学生数学建模竞赛2、美国大学生数学建模竞赛参赛对象：本科生参赛时间：每年2月份左右竞赛简介：美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。
赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。
竞赛官网：[美国大学生数学建模竞赛]添加链接描述()3、中国研究生数学建模竞赛（华为杯）参赛对象：研究生参赛时间：每年9月份左右竞赛简介：该赛事起源于2003年东南大学发起并成功主办的“南京及周边地区高校研究生数学建模竞赛”，2013年被纳入教育部学位中心“全国研究生创新实践系列活动”。
数学建模基础(入门必备)
、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。
不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。
”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其在联系的数学结构表达式。
一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：实际I帀题——k模型假设一►模型崖立一k模型求超应用彌一检验与评价一棋型雰析数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。
例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典。
今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。
特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。
因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。
二、建立数学模型的方法和步骤1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。
2. 模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，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。
3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。
这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。
不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。
数模国赛abcde题目类型简介
数模国赛abcde题目类型简介1. 前言在参加数学建模国际竞赛中，了解并熟悉不同类型的题目是非常重要的。
不同的题目类型需要不同的思维方式和解题技巧。
下面我们将对数模国赛中常见的abcde题目类型进行简要介绍。
2. A题A题通常是一个实际问题，需要建立数学模型来描述和解决。
在A题中，考察的是建模能力和问题分析能力。
学生需要通过观察和分析，找出问题的本质，然后运用数学知识进行建模和求解。
这类型的题目要求学生深入理解问题背后的原理和规律，并找出最优的解决方案。
3. B题B题通常是一个优化问题，需要通过构建合适的数学模型来寻求最优解。
在B题中，学生需要灵活运用数学工具和算法，对问题进行分析和求解。
这类型的题目要求学生具备较强的计算能力和创新思维，能够找到最优解决方案并进行有效的验证。
4. C题C题通常是一个研究性问题，需要对一个科学或工程问题进行深入的研究和探讨。
在C题中，学生需要具备较强的科研素养和创新能力，能够深入挖掘问题的本质，提出新颖的观点和方法，并进行有效的论证和验证。
这类型的题目对学生的科研能力和学术水平有较高的要求。
5. D题D题通常是一个拓展性问题，需要对已有的模型或方法进行进一步改进和拓展。
在D题中，学生需要具备较强的理论素养和创新能力，能够深入理解已有的模型和方法，找出其中的不足之处，并提出改进或拓展的方案。
这类型的题目对学生的数学功底和创新能力有较高的要求。
6. E题E题通常是一个设计性问题，需要学生根据实际需求，设计出合适的方案和模型。
在E题中，考察的是学生的设计能力和实践能力。
学生需要从实际出发，考虑问题的各个方面，结合数学知识和工程技术，设计出切实可行的解决方案，并进行有效的分析和评价。
7. 总结通过以上简要介绍，我们可以看到，数模国赛中abcde题目类型各有特点，对学生的能力要求也各有侧重。
在备战数模国赛的过程中，学生需要全面、深入地了解不同类型的题目，并针对性地进行训练和提高。
美赛国赛数学建模知识
数学建模知识——之参考资料一、数学建模竞赛中应当掌握的十类算法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。
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．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。
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。
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。
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。
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。
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。
二、数学软件的主要分类有哪些？各有什么特点？数学软件从功能上分类可以分为通用数学软件包和专业数学软件包，通用数学包功能比较完备，包括各种数学、数值计算、丰富的数学函数、特殊函数、绘图函数、用户图形届面交互功能，与其他软件和语言的接口及庞大的外挂函数库机制（工具箱）。
数学建模赛前学习内容
数学建模赛前学习内容1建模基础知识、常用工具软件的使用一、掌握建模必备的数学基础知识（如初等数学、高等数学等），数学建模中常用的但尚未学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。
二、，针对建模特点，结合典型的建模题型，重点学习一些实用数学软件（如Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。
例如, 贷款买房问题: 某人贷款8 万元买房，每月还贷款880.87 元，月利率1％。
（1）已经还贷整6 年。
还贷6 年后，某人想知道自己还欠银行多少钱，请你告诉他。
（2）此人忘记这笔贷款期限是多少年，请你告诉他。
这问题我们可以用Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解2 建模的过程、方法数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。
但一般来说，建模主要涉及两个方面：第一，将实际问题转化为理论模型；第二，对理论模型进行计算和分析。
简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。
这个过程可以用如下图1来表示。
3常用算法的设计建模与计算是数学模型的两大核心，当模型建立后，计算就成为解决问题的关键要素了，而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。
根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，建议大家多用数学软件（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）设计算法，这里列举常用的几种数学建模算法.（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，通常使用Mathematica、Matlab 软件实现）。
（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）。
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熟练计算机的操作，掌握一门语言，或一种工具软件的使用，最主
要是matlab和lingo。
选读优秀论文，练习论文写作，提高写作能力。
数学模型
对于一个现实对象，为了一个特定目的， 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
建立数学模型的全过程
建模 （包括表述、求解、解释、检验等）
2 数学建模有什么问题？
从一段悬疑故事讲起： 一天晚上，月黑风高，一采花落雁，闭月羞花之貌，顿生歹念。但如花誓 死不从，放声大喊，二狗怕惊到老 李，便从独门秘籍锁喉功将其杀害， 见如花咽气后，二狗顿时惊慌，蒙上黑丝带迅速逃离而去！ 第二天，老李发现如花被杀，立刻联系了京城第一名探，福尔摩 斯~老哥，老哥展开了一系列的推理！
国赛培训2 数学建模基础入 门
• 1数、数学学建建模模越与来能越力火培了养！ • 关心的人越来越多了！ • 社会关注越来越多了！ • 参与的人越来越多了！ • 文章成果越来越多了！ • 出版的书越来越多了！ • 竞赛规模越来越大了！ • 竞赛水平越来越高了！ • 竞赛获奖越来越难了！
2019/9/5
（6）教导犯罪嫌疑人认真做人，认真改造
3 数学建模步骤
2019/9/5
解析
实 际 问 题
抽象、简 化问题， 明确变量 和参数
根据某种定 律建立变量 和参数间的
数学关系 （数学问题）
或近 似地 求解 该数 学问
题
解
应
释
用
验
实
证
际
实际问题 模型分析 模型假设 模型建立 模型求解
应用实际
论文写作
模型检验
小伙伴们 有没有发 现这样的 变化呀
2
1 什么叫数学建模？
最简单地回答——数学建模就是仨人一起写论文 上个档次的回答——用数学模型去解决生活中的问题 最有档次的的回答——数学建模就是三个人为了拿奖，艰
苦奋斗，蓬头盖面各种扯，扯的连自己都感动的一件事。
数学模型 (Mathematical Model) 和 数学建模（Mathematical Modeling)
神探推理过程
数据处理
（1）凶手留下的蛛丝马迹，连成线关索联与分析
（2）根据线索推测凶手的作案过程及缘由 分类与判别
（3）利用葵花宝典和人际交往，进行可疑人员的排查 评价与决策
（4）结合更准确的线索和证据信息对可疑人员进行预测深与度预报分析，锁定
嫌疑人
优化与控制
（5）对近期类似案件进行梳理，掌握规律，严密布防与抓捕
6 参加数学建模需要什么?
首先,要有兴趣，兴趣是第一位的； 其次,要有信心、决心、爱心、苦心和一颗平常心； 然后,要有广泛的知识面、灵活的头脑、良好合作精神、一
定的计算技能、妙趣横生的文字表达能力等等。
7 现在我们应该做些什么？
扩展知识面，打牢基础，注意要“广、浅、新”。
组织兴趣小组，集体讨论，相互促进，共同提高， 培养团队精神
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5 数学建模所需要的方法和知识
数学建模常用的方法： 解析几何、代数方程、微积分、微分方程、差分方程、概率统
计、层次分析、插值与拟合、综合评价、优化方法、数据处理与计 算等。 另外，了解一些排队论、对策论、决策论、模糊评判等方面的 知识。 数学建模应具备的数学知识： 高等数学、微分方程、运筹学、线性代数、概率统计、数值计 算等。
解的分析
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2019/9/5
4 数学建模需要哪些能力？
1.丰富灵活的想象能力; 2.抽象思维的简化能力; 3.一眼看穿的洞察能力; 4.发散思维的联想能力; 5.与时俱进的开拓能力; 6.活学活用的创造能力;
7.会抓重点的判断能力; 8.灵活运用的综合能力; 9.使用计算机的动手能力; 10.信息资料的查阅能力; 11.科技论文的写作能力; 12.团结协作的攻关能力。