参加2019数学建模算法良心总结
数学建模实践总结
数学建模实践总结数学建模是一种将实际问题转化为数学模型，并通过数学方法进行求解和分析的过程。
在数学建模实践过程中，我深刻体会到了数学知识的实际应用和解决问题的能力。
通过本次实践，我对数学建模的方法和步骤有了更深刻的理解。
本文将对我参与的数学建模实践进行总结，并分享一些经验和感悟。
首先，我们在实践中遇到了一个实际的问题，即如何合理规划一个小区的绿化布局。
我们的目标是最大限度地提高绿化覆盖率，同时考虑社区居民的需求和经济成本。
为了解决这个问题，我们首先进行了问题的分析和拆解。
我们研究了小区的地理环境、土壤条件、气候特点等因素，并进行了数据的收集和整理。
在分析完实际问题后，我们开始建立数学模型。
我们选择了线性规划模型来解决这个问题。
我们将小区划分为不同的区域，并给每个区域设置了相应的绿化面积和成本。
我们设定了约束条件，如总绿化面积不能超过小区面积的百分之八十，并设置了优化目标，即最小化总成本。
通过线性规划模型，我们得到了最优的绿化布局方案。
接着，我们利用计算机编程工具对模型进行求解和优化。
我们利用MATLAB软件编写了相应的代码，并进行了模拟实验和数据验证。
通过多次实验和调整参数，我们得到了最终的实施方案。
我们将结果进行了可视化展示，并对结果进行了进一步的分析。
通过这次数学建模实践，我收获了许多宝贵的经验和教训。
首先，在实践过程中，团队合作是至关重要的。
我们需要协调各个成员的工作，并及时沟通和解决问题。
其次，数据的准确性和完整性对建模结果有着重要影响。
我们需要对数据进行仔细筛查和校验，并确保数据的可靠性。
最后，灵活运用数学知识和方法是解决实际问题的关键。
我们需要充分发挥数学的优势，灵活运用各种数学工具和技巧来解决实际问题。
总之，数学建模实践是一次宝贵的学习和实践机会。
通过实践，我不仅巩固了数学知识，还提高了解决问题的能力和综合素质。
我相信，在今后的学习和工作中，我会更加积极地运用数学建模方法，解决更加复杂和实际的问题。
数学建模学习心得体会范文
数学建模学习心得体会数学建模学习心得体会范文当我们备受启迪时，不如来好好地做个总结，写一篇心得体会，这样能够让人头脑更加清醒，目标更加明确。
那么你知道心得体会如何写吗？下面是小编精心整理的数学建模学习心得体会范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
数学建模学习心得体会1刚参加工作那阵子就接触到“建模”这个概念，也曾对之有过关注和尝试，但终因功力不济，未能持之以恒给力研究，也就一阵烟云飘过了一下罢了。
许校的讲座再次激起了我们对这个曾经的相识思考的热情。
同样一个名词，但在新的时代背景下许校赋予了其更多新的内涵。
首先是对“建模”的理解差异。
那时更多的是一种短视或者说应试背景下的行为，“建模”的理解就是给学生一个固定的模式的东西，通过教学行为让学生接受而成为其解决问题的一种工具；而许校的“建模”更多的是一种动态的或者说是一种有型而又不可僵化定型的东西，应该是可以助力学生发展最终可以成为学生数学素养的一部分。
其次，对于如何建模我们可以看到更多不同。
过去更多的是一种对数学模型简单重复的强化行为，显得单调而生硬；而许校的“建模”则更多的强调不同层面上引导学生通过“悟”、“辨”、“用”等环节，让学生立体式全方位的理解模型、建立模型，从而避免了过去那种“死模”而将学生“模死”的现象。
许校的“模”，强调应该是一个利于学生可发展的模，可以进入到无意识和骨子里，成为学生真正的数学素养，最终能够跳出模，从而达到模而不模的去形式化境界。
数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与的过程，也是一个信息捕捉、筛选、整理的'过程，更是一个思想与方法的产生与选择的过程。
它给学生再现了一种“微型科研”的过程。
数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣，丰富学生数学探索的情感体验；有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展；有利于学生体会和感悟数学思想方法。
同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力，才能指导和要求学生通过主动思维，自主构建有效的数学模型，从而使数学课堂彰显科学的魅力。
数学建模方法总结最新3篇
数学建模方法总结最新3篇数学建模方法总结篇一一、工作的整体情况这一次招新工作，使协会新吸收一股新生的力量。
本次招新相对应于去年也有了很大的进步，总共招收新会员280人。
此次招新将大量对数模感兴趣并且自愿加入协会、态度积极端正而且能够遵守协会的规章制度的同学吸纳进入数学建模协会。
同学们带着对数学建模的热爱和对梦想的坚持，迈进这个能够施展自己才华的舞台，并决心用自己的汗水来谱出人生中最动人的乐章。
二、工作的基本做法本次协会招新活动在9月24、25、28、29日顺利展开，前后共持续了四天；共设有两个招新地点，分别在汇南图书馆前与汇北食堂前；以校园内固定设点的方式进行招新，主要以爱好数模，对数学建模有兴趣，并且能够坚持在数学建模这条路上攀登的同学为招新对象；共准备了一张宣传海报，一块成果展板，一个数模书籍展览架，还有若干宣传横幅及宣传单为招新材料。
在招新前一晚，会长及理事会成员在厚德楼228召开招新工作安排会议。
此次会议上，主要布置招新过程各个部门的工作，并强调招新不注重数量而应重视招新的质量。
本次会议为招新工作的顺利开展打下了坚实的基础。
在招新活动的第一天晚上，又召开临时会议，总结在工作过程中的不足，并提出相应的解决方案。
在协会干部的共同努力下，这次招新工作于9月29日画上了完美的句号。
三、工作取得的主要成效本次协会的招新工作，使协会的会员明显增加，这是本届协会干部共同努力取得的成功。
在招新过程中，干部们细心的向前来咨询的同学介绍和解释数模；力争让前来咨询同学都能够真正的理解：什么数模，能够从中收获什么，等等。
这使很多的同学感受到数模的热情，并对数学建模都产生了浓厚的兴趣，都表现出成为“数模人”的决心。
在这次招新活动中各个干部都各司其职，并且提出了在招新活动中的优点与不足，这为下次招新留下了宝贵的经验。
四、工作中的不足由于准备时间的缺乏，宣传方式不够全面，故没有达到更大的宣传力度。
干部普遍课程较多，招新时值班人员较少。
数学建模心得体会6篇
数学建模心得体会6篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数学建模方法总结（2篇）
数学建模方法总结通过学习数学建模训练，对我的收益不逊于以前所学的文化知识，使我终生难忘。
而且，我觉得数学建模活动本身就是教学方法改革的一种探索，它打破常规的那种老师台上讲，学生听，一味钻研课本的传统模式，而采取提出问题，课堂讨论，带着问题去学习、不固定于基本教材，不拘泥于某种方法，激发学生的多种思维，增强其学习主动性，培养学生独立思考，积极思维的特性，这样有利于学生根据自己的特点把握所学知识，形成自己的学习机制，逐步培养很强的自学能力和分析、解决新问题的能力。
这对于我们以后所从事的教育工作也是一个很好的启发。
总之，“一份耕耘，一份收获”。
作为一名对数学有着浓厚兴趣的学生，我深刻地感到了自己在程序的编制和软件应用以及自学能力，有了很大的提高，并将对我今后的专业学习有很大的帮助。
想到这里，我不由得被老师的良苦用心所感动，为我们创造了如此优越的学习条件，处处为学子着想。
因此，在今后的学习中，我会保持这种学习的劲头，刻苦努力，争取以更优异的成绩。
随着科学技术的飞速发展，人们越来越认识到数学科学的重要性：数学的思考方式具有根本的重要性，数学为组织和构造知识提供了方法，将它用于技术时能使科学家和工程师生产出系统的、能复制的、且可以传播的知识？数学科学对于经济竞争是必不可少的，数学科学是一种关键性的、普遍的、可实行的技术.在当今高科技与计算机技术日新月异且日益普及的社会里，高新技术的发展离不开数学的支持，没有良好的数学素养已无法实现工程技术的创新与突破。
因此，如何在数学教育的过程中培养人们的数学素养，让人们学会用数学的知识与方法去处理实际问题，值得数学工作者的思考。
大学生数学建模活动及全国大学生数学建模竞赛正是在这种形势下开展并发展起来的，其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，拓宽学生的知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和教学方法的改革.这项极富意义的活动，大学组队参加了全国大学生数学建模竞赛。
数学建模总结经验交流材料
数学建模总结经验交流材料数学建模是数学、计算机科学与实际问题相结合的一种综合性学科，其目的是利用数学方法和技术对现实世界中的问题进行数学化、建模和求解。
经过一段时间的学习和实践，我对数学建模有了一定的理解和体会，并从中总结了一些经验和交流材料，希望能够与大家分享。
首先，在进行数学建模之前，我们需要了解问题的背景和需求。
不同的问题可能需要采用不同的数学方法和模型，因此了解问题的背景和需求对于解决问题是非常关键的。
在理解问题的基础上，我们可以采集相关的数据和信息，辅助我们建立数学模型和进行求解。
其次，对于建立数学模型，我们需要选择合适的数学方法和技术。
常用的数学方法包括线性规划、非线性规划、动态规划、图论等等。
在选择数学方法时，我们需要考虑问题的特点、数据的特征以及计算的复杂性等因素。
同时，在建立数学模型时，我们也需要考虑模型的可靠性和实用性，以及模型的参数和假设等。
然后，在进行模型求解时，我们需要选择合适的计算方法和工具。
现如今，计算机和计算软件已经成为数学建模中不可或缺的工具，可以帮助我们快速、准确地进行模型求解。
常用的计算软件包括MATLAB、Python、R语言等等，它们提供了各种数学建模和计算的函数和工具，并且具有良好的可视化和交互界面。
在进行模型求解时，我们需要熟悉计算软件的使用方法和技巧，以及灵活应用各种数学算法和实验技术。
最后，在进行模型求解和结果分析时，我们需要对结果进行合理的解释和评价。
我们需要关注模型的精确性和可靠性，对结果进行敏感性分析和稳定性检验，验证模型的有效性和实用性。
同时，我们还需要将结果与实际问题相结合，提出合理的建议和改进措施，为问题的解决提供支持和参考。
在实践过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
数学建模需要我们具备一定的数学知识和技能，并且需要不断学习和更新。
同时，数学建模也需要我们具备良好的抽象思维能力和问题解决能力，能够将实际问题进行数学化、建模化和求解化。
此外，数学建模还需要我们具备良好的团队合作能力和沟通协调能力，能够与团队成员共同合作，解决复杂的问题。
2019最新参加数学建模竞赛的心得体会
数学建模经验首先简要的介绍一下我的情况。
数学建模我也是在大一暑假开始接触的，之前对其没有任何的了解。
我本身对数学也有相对较厚的兴趣，同时我也是计算机专业的学生，因此，我觉得我可参加数学建模的这个比赛。
大一的暑假参加了国赛，获得了国一；大二的寒假参加了美赛，成绩还未知。
接下来，说说我在比赛前后的感受。
比赛前，对数学建模缺少足够的了解，只知道数学建模分为3个部分：建模，编程，论文。
同时，我也参加了为期一个月的培训。
由于本人当时乏自信，害怕前面几个步骤卡壳，最终还是选择了论文这一部分。
我也和大部分的同学一样认为论文是最不重要的，只要模型好，编程算法好就行。
但是，最终我们辅导老师告诉我，我们这一组是以论文取胜的。
模型与算法都只是基本的，并没有什么出彩的地方。
因此，总的来说，在比赛之前，需要相对系统性的比赛培训，特别是对算法的掌握。
算法是解决问题的很重要的一部分。
我推荐可以自己或者要求老师给你们讲一下姜启源老师的《模型与算法》这一本书，这本书是数学建模的经典书本。
培训对于三个参加比赛的同学可以不同侧重去掌握，但是每个人至少是一门精通，一门掌握，一门了解。
在培训后，会对数学建模这个比赛有一定的了解，在此了解之上可以开始正式做题目写论文了。
若是参加国赛，则可以挑选前几年国赛的题目，因为这些题目是有优秀论文的，可以参考这些优秀论文，学习优秀论文的写作手法，学习优秀论文他们写的模型和程序。
这些题目最适合入门级的同学做的。
我们组在比赛前总共做了7题国赛题目，且都基本完成论文：这些主要是用来练手的，前几篇只要是去学习别人的写作方法，建模方式和编程方法，而后面几篇则是根据学习自主写论文，基本不能参考别人的论文。
写完自己的论文后，整理一下自己的比赛资料。
最后，在比赛前2天，不需要再去做题目了，就好好放松一下，好好睡睡觉，提前为比赛补觉。
或者说不想放松，可以看看之前整理的资料。
对于建模的同学需要掌握多种算法，或者说基本都要有些涉略，但是至少有1-2种算法是能够详细的解释的。
数学建模算法与心得
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Dijkstra 、 Floyd 、 Prim 、 Bellman-Ford ，最大流，二分匹配等问题。
（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）11. 层次分析法马尔可夫链主成分析法12. 统计分析回归分析13. 单目标决策14. 欧氏距离判别、fisher判别基础知识1.数学物理方程2数学分析,3组合数学4图论5最优化理论6运筹学美国数学建模比赛有感不得不承认，当老师通知我们队得了美国数学建模一等奖时，我的心情是万分激动，甚至觉得，这很有可能就是我的大学生活最有意义并且最值得怀念的一件事。
数学建模方法总结(优秀5篇)
数学建模方法总结(优秀5篇)数学建模方法总结篇一数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。
强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。
数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。
一、数学应用题的特点我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。
数学应用题具有如下特点：第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。
这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。
如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题；与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题；与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。
第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。
第三、数学应用题涉及的知识点多。
是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。
第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。
往往是一种新颖的实际背景，难于进行题型模式训练，用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。
必须依靠真实的能力来解题，对综合能力的考查更具真实、有效性。
因此它具有广阔的发展空间和潜力。
二、数学应用题如何建模建立数学模型是解数学应用题的关键，如何建立数学模型可分为以下几个层次：第一层次：直接建模。
根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型。
第二层次：直接建模。
可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出，然后才能使用现有数学模型。
第三层次：多重建模。
数学建模竞赛个人总结
数学建模竞赛个人总结
在参加数学建模竞赛的过程中，我深刻体会到数学建模的重要性和挑战性。
通过数学建模竞赛，我不仅学到了更多的数学知识和技巧，还培养了自己的团队合作能力和问题解决能力。
首先，数学建模竞赛让我深刻认识到数学建模的重要性。
在竞赛中，我们需要根据给定的问题，利用数学模型进行分析和求解。
通过建立数学模型，我们可以将复杂的实际问题转化为数学问题，从而更方便地进行分析和求解。
数学建模不仅可以帮助我们理解和解决实际问题，还可以培养我们的逻辑思维和问题解决能力。
其次，数学建模竞赛对我的团队合作能力提出了较高的要求。
在竞赛中，我们需要与队友密切合作，共同讨论和解决问题。
通过与队友的合作，我们可以充分发挥各自的优势，共同完成各项任务。
在合作中，我学会了倾听和交流的重要性，也学会了如何在团队中分工合作，充分发挥每个人的能力。
最后，在数学建模竞赛中，我学到了解决问题的方法和技巧。
数学建模竞赛的题目往往非常复杂和抽象，需要我们灵活运用所学的数学知识和技巧。
通过解决这些问题，我学会了分析问题的关键点，选择合适的数学模型和方法进行求解。
同时，我也学会了积极寻求帮助，尽可能利用各种资源和工具来解决问题。
总的来说，参加数学建模竞赛让我受益匪浅。
我通过竞赛学到了更多的数学知识和技巧，培养了团队合作能力和问题解决能力。
我相信这些经验和能力将对我的学习和未来的发展产生积极的影响。
数学建模感悟（精选五篇）
数学建模感悟（精选五篇）第一篇：数学建模感悟感想这一门数学建模课，实在是出乎我们的意料。
在上这门课之前，我们心中就惊恐：“建模”？不会吧？我们在担心，曾经高数带给我们的痛苦又要体会一遍。
而后，我们阻挡不了时间的意志，在赶鸭子上架之下，我们走进了3#433，开始了第一节课。
出乎我们的意料的是，老师讲课的方式好像在讲小故事一样，或者说，是在把一个个谜题给我们去解决。
而后，我们心里就释然了，还好，这明显就是在玩嘛。
抱着一颗非常轻松的心情，我们被老师引进了数学建模的世界。
原来数学建模不是一味的记公式讲题做题，而是实际事物的一种数学简化。
这就更好玩了，就跟看侦探故事一样，我们可以在看的时候可以想着怎么去解决问题。
数学建模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。
而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。
所以，很明显的，这是在解决生活中的问题。
以前我们在学数学的时候，常听到这种言论：数学学不好又怎样，难道你买菜还要用到sin，cos吗？但现在，我们心中的想法是，你能学好建模，甚至用好建模，自己就可以出去牛气一段时间了。
只是，有点奇怪的是，有些同学根本就将这门课当成自习课了，这就明白着表示不重视。
然而就想老师所说的那样，不论是什么课，只要你用心学了，你总会有所收获的。
是的，这也应了石油大王的那句话：不论什么时候，都不要放弃提升自己的机会。
或许，这个道理是我们在这门课上的额外收货。
第二篇：数学建模感悟学完数学建模，使我感触良多，古语云：“经一事，长一智，”然而从我当初参加学校举办的全国大学生数学建模培训开始，到现在的数学建模的结束，我却要感慨万千地说：“一次建模，终生受益。
数学建模总结与感悟范文
数学建模总结与感悟范文数学建模作为一门综合性较强的学科，已经渐渐成为大学教育中的重要组成部分。
通过数学建模的学习和实践，我获得了许多宝贵的经验和感悟。
在这里，我想总结一下我的学习经历，并分享一些个人的心得体会。
首先，数学建模是一门实践型的学科。
在学习数学建模的过程中，我明确感受到理论知识与实践能力的互相促进。
理论知识为实践提供了必要的指导和支撑，而实践则为理论知识提供了检验和完善的机会。
在实际的建模过程中，我们需要运用所学的数学工具和方法，结合实际问题的背景和需求，进行问题的分析和求解。
这样的实践过程既锻炼了我们的数学能力，又提高了我们的问题解决能力。
其次，数学建模注重团队合作。
在数学建模比赛中，团队的协作和配合是至关重要的。
每个成员都会发挥自己的专长和优势，共同解决复杂的问题。
通过团队合作，我们能够充分利用各个成员的才能和能力，形成合力，提高解决问题的效率和质量。
而且，在团队中，我们可以互相学习，互相启发，共同进步。
这种团队合作的精神不仅在数学建模中有用，也对我们今后的工作和生活有着积极的影响。
再次，数学建模要注重创新思维。
数学建模往往需要从一个繁杂而复杂的实际问题中抽象出一个数学模型，然后通过数学方法求解。
这就要求我们具备创新思维的能力。
创新思维是指在解决问题时，能够打破常规思维方式，寻找新的解决方案。
在数学建模中，我们需要从不同的角度思考问题，并运用不同的数学理论和方法来思考解决方案。
只有具备创新思维的能力，才能在数学建模中取得更好的成绩。
最后，数学建模是一门实践和动手能力的训练科目。
数学建模涉及到大量的实际问题，而这些问题往往需要通过编程或模拟等手段进行求解。
通过实践和动手能力的训练，我们能够更好地将所学的数学知识应用到实际问题中，提高数学建模的有效性和实用性。
总而言之，数学建模是一门综合性较强、实践性较强的学科。
通过学习和实践数学建模，我收获了很多宝贵的经验和感悟。
我相信，在今后的学习和实践过程中，我会不断积累经验，提高能力，进一步拓宽自己的视野和思维方式。
数学建模个人总结
数学建模个人总结
在进行数学建模的过程中，我认为有几点是非常重要的：
1. 确定问题的数学模型：数学建模的第一步就是确定问题的数学模型。
这可能涉及到理论分析、实验数据的处理和统计分析等。
2. 选择适当的方法和技巧：在确定数学模型后，选择适合该模型的方法和技巧进行分析和求解。
常见的方法包括优化算法、差分方程、微分方程、图论等。
3. 数据处理和模型验证：在建立好模型后，需要对数据进行处理和模型进行验证。
这可以通过统计分析和实验数据的比对来完成。
4. 结果的解释和应用：数学建模的最终目的是为了解决实际问题。
因此，在得到结果后，需要对结果进行解释和应用。
这可能涉及到制定决策、优化策略等。
在数学建模的过程中，我还学到了一些技巧和经验：
1. 要善于利用现有的数学工具和软件：在进行数学建模时，不一定要从头开始推导和求解，可以利用已有的数学工具和软件来简化和加快过程。
2. 要注重问题的实际意义和可行性：在进行数学建模时，要注意问题的实际意义和可行性。
有时候，一个复杂的模型并不一定是最好的，需要根据实际情况进行简化和适当的抽象。
3. 要注重团队合作和沟通：数学建模往往需要多个人的合作和协调，因此，要注重团队合作和沟通，共同努力解决问题。
总的来说，数学建模是一个需要思考、探索和合作的过程。
通过数学建模，我不仅学到了数学知识，还培养了问题解决的能力和团队合作的精神。
数学建模学习总结
数学建模学习总结【篇一：数学模型心得体会】这学期，我进行了数学建模实训的设计，我觉得他与其他科的不同是与现实联系密切，而且能引导我们把以前学得到的枯燥的数学知识应用到实际问题中去，用建模的思想、方法来解决实际问题，很神奇，而且也接触了一些计算机软件，使问题求解很快就出了答案。
数学模型既顺应时代发展的潮流，也符合教育改革的要求。
对于数学教育而言，既应该让学生掌握准确快捷的计算方法和严密的逻辑推理，也需要培养学生用数学工具分析解决实际问题的意识和能力，传统的数学教学体系和内容无疑偏重于前者，而开设数学建模课程则是加强后者的一种尝试，数学建模的初衷是为了帮助大家提升分析问题，解决问题的能力。
在学习了数学模型后，它所教给我们的不单是一些数学方面的知识，比如说一些数学计算软件，学习建模的同时，借用各种建模软件解决问题是必不可少的matlab，lingo，等都是非常方便的。
数学模型是数学学习的新的方式，他为我们提供了自主学习的空间，有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生化和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识；而且数学模型还对我们有综合能力的培养、锻炼与提高。
它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好地锻炼和提高。
而且我认为数学模型带给我的是发散性思维，各种研究方法和手段。
教会我凡事要有自己的创新，自己的严密思维，不能局限于俗套。
在本次实训中我的指导老师给予了我很大的帮助，是他带领着我去研究去探索，去一步一步的接近最正确的答案，发现真理，我非常感谢我的指导老师，他教会了我探索精神，让我懂得了在困难面前绝不能放弃。
总之，通过这次数学建模的实训，不仅使我们加深了对书本知识的理解，学习了lingo软件的使用，熟知了编写报告的规范要求，培养了我们解决问题，吸取经验，团队合作的精神。
我相信这些收获会伴随我们学习、工作和生活，我们将带着一颗不畏惧困难，勇敢面对困难，积极寻找解决困难的心去面对明天，寻找更美好的未来！【篇二：数学建模实践心得】数学建模实践心得大学以来的第一个暑假，我参加了数学建模培训, 来作为一次暑期社会实践。
数学建模实训课程学习总结
数学建模实训课程学习总结在过去的一学期里，我参加了数学建模实训课程的学习，这是一门非常有意义和挑战性的课程。
通过这门课程的学习，我不仅增加了对数学建模的理论知识的了解，还提高了实际问题解决能力和团队合作能力。
数学建模是将数学方法应用于解决实际问题的一门学科。
在这门课程中，我们学习了各种数学建模方法和技巧，包括数理统计、线性规划、非线性规划等。
我们还学习了一些建模软件和工具的使用，如MATLAB、Python等。
通过实际操作，我们能够更好地掌握这些方法和工具的应用。
在课程的学习过程中，我们进行了一系列的实训项目。
这些项目都是基于实际问题，要求我们运用所学的数学建模方法进行分析和求解。
例如，在一次项目中，我们需要通过对某个地区的气象数据进行分析，预测未来一周的天气情况。
我们通过收集数据、建立数学模型，并进行模拟和验证，最终得出了相对准确的结果。
这个项目使我深刻体会到了数学建模在解决实际问题中的重要性和应用价值。
在参与这些实训项目的过程中，我还锻炼了团队合作和沟通能力。
每个项目都需要我们组成小组，共同分工合作。
在团队中，我们需要相互协作、互相支持，并解决各种问题和困难。
通过这样的合作，我学会了倾听和尊重他人的意见，也学会了如何有效地与队友进行沟通和协作。
这些经验对我未来的学习和工作都是非常宝贵的。
此外，数学建模实训课程还鼓励我们主动探索和独立思考。
除了老师的指导和讲解，我们还需要自己去查阅相关的资料和文献，积极思考问题，并提出自己的见解和解决方案。
这样的学习方式培养了我们的自主学习和自主思考能力，让我们能够更好地面对和解决各种问题。
通过这门数学建模实训课程的学习，我收获颇丰。
不仅加深了对数学建模理论的理解，还提高了实际问题解决的能力和团队合作的能力。
我相信这些学习和经验对我的未来学习和职业发展都将起到积极的促进作用。
我会继续保持对数学建模的兴趣和热情，不断学习和探索，在实际问题中运用数学的力量，为社会的发展和进步做出自己的贡献。
数学建模实战实践经验总结
数学建模实战实践经验总结数学建模，对于许多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。
在亲身经历了多次数学建模的实战实践后，我积累了不少宝贵的经验，也深刻体会到了其中的酸甜苦辣。
接下来，我将毫无保留地与大家分享这些经验。
首先，组队是数学建模实战中的关键一步。
一个优秀的团队应该具备不同的技能和优势。
一般来说，团队成员需要包括擅长数学理论的、精通编程的以及文字功底扎实的。
数学理论功底深厚的队员能够为模型的建立提供坚实的基础，确保模型的科学性和合理性；熟练掌握编程的队员则能将复杂的数学模型转化为可计算、可验证的程序，提高解决问题的效率；文字表达能力强的队员负责将团队的思路、方法和结果清晰准确地撰写出来，使最终的论文具有良好的可读性和说服力。
在组队过程中，不仅要考虑成员的专业能力，还要注重团队的协作精神和沟通能力。
一个和谐、默契的团队能够在面对困难和压力时保持冷静，共同攻克难题。
其次，选题是决定建模成败的重要因素之一。
在面对众多的题目时，我们不能盲目选择，而应该综合考虑多方面的因素。
一是要结合团队成员的专业背景和兴趣爱好。
如果对选题所涉及的领域有一定的了解和研究，那么在后续的建模过程中会更加得心应手。
二是要评估题目的难度和可行性。
过于简单的题目可能无法充分展现团队的实力，而过于复杂的题目则可能在有限的时间内无法完成。
三是要关注题目的现实意义和应用价值。
具有实际应用背景的题目往往更能激发团队的创新思维和积极性。
在确定好题目后，深入理解题目要求和背景信息是至关重要的。
我们需要仔细分析题目中给出的数据、条件和限制，明确问题的核心和目标。
同时，还要通过查阅相关的文献资料，了解该领域的研究现状和前沿成果，为建模提供更多的思路和方法。
在这个过程中，做好笔记和整理工作是非常有必要的，这样可以避免在后续的建模过程中出现遗漏和错误。
模型的建立是数学建模的核心环节。
在建立模型时，我们要遵循简洁、有效、合理的原则。
不要一开始就追求过于复杂和完美的模型，而是从简单的模型入手，逐步完善和优化。
数学建模相关算法总结
负责计算的同学整理有关算法及数据处理与分析步骤的笔记数学建模中的数据处理以下是我总结的关于数学建模数据处理的方法以及分析步骤，其中数据指标的无量纲化处理和数据的归一化处理是数据预处理方法；数据聚类分析和判别分析是数据的分类处理；以下的数据处理方法是我从课堂笔记以及网上课件中总结所得，因为字数的限制我只总结了数据处理的方法和分析步骤，一些关于相关算法的原理以及计算过程本文并没有给出。
一、数据指标的无量纲化处理方法（数据标准化）为何要将数据标准化？我们在建模的过程中会遇到各种各样的数据，而且绝大多数的数据有着不同的量纲，由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。
不同的单位常使系数的实践解释发生困难，为了使不同的量纲也能进行比较，通常需要对数据做适当的变换。
例如：第1个变量的单位是kg ，第2个变量的单位是cm ，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg ）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm ）相加的情况。
使用者会说5kg 的差异怎么可以与3cm 的差异相加？ 不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。
例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与5000之间。
为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。
数据标准化的方法：① 平移·标准差变换i k k ik k x x x s -'= (1,2,,;1,2,i n k m ==其中 11n k i k i x x n ==∑，k s =。
经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，且消除了量纲的影响。
但是，再用得到的ikx '还不一定在区间[0,1]上。
② 平移·极差变换111m i n {}m a x {}m i n {}i k i k i n ik ik iki n i n x x x x x ≤≤≤≤≤≤''-''=''-，(1,2,,)k m = 显然有01ikx ''≤≤，而且也消除了量纲的影响。
数学建模的学习心得
数学建模的学习心得数学建模是一种将现实问题转化为数学问题，并通过构建合适的数学模型来解决问题的方法。
在数学建模中，数学是工具，而真正的目的是解决现实问题，因此需要综合运用数学知识、实际经验和创造性思维。
在学习数学建模的过程中，我有以下几点心得：一、提高数学基础知识水平数学建模需要综合运用多个学科的知识，而数学作为数学建模的工具，是必不可少的。
因此，要成为一名优秀的数学建模者，必须具备扎实的数学基础。
在该方面，我建议首先要加强对数学基本概念的理解和应用。
例如，在微积分中，要掌握求导数、积分等概念及其应用；在线性代数中，要掌握矩阵、行列式等概念及其运算法则。
只有打牢基本功，才能更好地应用数学知识解决实际问题。
二、积极参加数学建模竞赛数学建模竞赛是提高建模能力和实践经验的重要途径。
通过参加竞赛，不仅可以认识到数学建模的重要性，还可以学习到其他人的经验和技巧。
在参加竞赛的过程中，我认为要注重实际问题的选取和建立数学模型的方法。
合适的问题选取会决定建模的方向和深度；而建模方法则需要根据问题本身的特点和难度，选择适当的方法和流程。
此外，还要注重团队合作和沟通，协同完成项目。
良好的团队合作可以将不同人的才华结合在一起，互补优势，提高建模效率。
三、注重代码实现和调试在完成数学建模时，编写程序是必不可少的环节。
编写程序有助于提高效率和准确度，并且对于大数据量的运算尤其重要。
在编写代码的过程中，我认为要注重规范性和可读性。
代码应该具备可维护性和可测试性，方便修改和调试。
在代码调试时，需要仔细检查程序的正确性，并且注意处理异常情况。
对于复杂的程序，可以采用模块化设计的方法，将代码分块，便于维护和调试。
四、不断拓展知识面数学建模和应用领域十分广泛，需要良好的实践和不断的学习。
在学习过程中，要注重知识的实际应用和跨学科的应用。
在实践经验方面，可以通过参与实际项目、科研课题等方式，积累实践经验，拓宽知识面；在跨学科应用方面，可以关注各领域的前沿进展，将数学建模与其他学科的应用结合起来，探索新的方法和深入理解问题本身。
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第一讲国赛历年赛题总览一、历年国赛赛题（时间）1992年，国赛第一年，30+高校（A）作物生长的施肥效果问题（北理工：叶其孝）统计、非线性回归的方法（B）化学试验室的实验数据分解问题（复旦：谭永基）无明确方法，解应用题1993年，国赛第二年（A）通讯中非线性交互的频率设计问题（北大：谢衷洁）非线性回归（B）足球甲级联赛排名问题（清华：蔡大用）评价与决策。
如：评价老师，评价学校，评价食堂，评价篮球教练1994年，国赛第三年（A）山区修建公路的设计造价问题（西电大：何大可）价格问题，优化问题（B）锁具的制造、销售和装箱问题（复旦：谭永基等）优化问题，同时带一部分统计问题1995年，国赛第四年（A）飞机的安全飞行调度问题（复旦：谭永基等）优化问题（B）天车与冶炼炉的作业调度问题（浙大：刘祥官等）优化问题1996年，国赛第五年（A）最优捕鱼策略问题（北师大：刘来福）微分方程的问题（B）节水洗衣机的程序设计问题（重大：付鹂）偏微分方程，也可以用优化1997年，国赛第六年（A）零件参数优化设计问题（清华：姜启源）优化问题（B）金刚石截断切割问题（复旦：谭永基等）优化问题1998年，国赛第七年（A）投资的收益和风险问题（浙大：陈述平）多目标优化问题（B）灾情的巡视路线问题（上海海运学院：丁松康）网络优化问题、图论1999年，国赛第八年（开始出现专科组）（A）自动化车床控制管理问题（北大：孙山泽）优化问题（B）地质勘探钻井布局问题（郑州大学：林诒勋）优化问题（C）煤矸石堆积问题（太原理工大学：贾晓峰）排列的问题2000年，国赛第九年（A）DNA序列的分类问题（北京工业大学：孟大志）分类问题（B）钢管的订购和运输问题（武汉大学：费甫生）优化问题（C）飞越北极问题（复旦大学：谭永基）椭球面计算问题，几何问题（D）空洞探测问题（东北电力学院：关信）偏统计问题2001年，国赛第十年（A）三维血管重建问题（浙江大学：汪国昭）偏统计问题（B）公交车的优化调度问题（清华大学：谭泽光）多目标规划、优化问题（C）基金使用计划问题（东南大学：陈恩水）优化问题（D）公交车的优化调度问题（清华大学：谭泽光）多目标规划、优化问题2002年，国赛第十一年（A）汽车车灯的优化问题（复旦：谭永基等）优化问题、几何和微积分知识（B）彩票中的数学问题（信息工程大学：韩中庚）统计问题，评价及非线性优化（C）车灯线光源的计算问题（复旦：谭永基等）优化问题、几何和微积分知识（D）球队的赛程安排问题（清华大学：姜启源）优化问题2003年，国赛第十二年（A）SARS的传播问题（集体）典型、开放、热点预测类问题，可用差分方程、微分方程（B）露天矿生产的车辆调度问题（吉林大学：方沛辰）优化问题，多目标规划及装箱理论（C）SARS的传播问题（少第三问）预测类问题，可用差分方程、微分方程（D）抢渡长江问题（华中农业大学：殷建肃）微分方程、优化问题2004年，国赛第十三年（A）奥运会临时超市网店设计问题（北工大：孟大志）统计和规划，规划类问题（开放型）（B）电力市场的输电阻塞管理问题（浙江大学：刘康生）统计和优化，规划类问题（线性规划）（C）酒后开车问题（清华大学：姜启源）微分方程（D）公务员的招聘问题（信息工程大学：韩中庚）优化问题2005年，国赛第十四年（A）长江水质的评价与预测问题（信息工大：韩中庚）综合评价和预测问题（非常典型和传统的问题）（B）DVD在线租赁问题（清华大学：谢金星等）优化问题（Lingo规划问题、数据量较大）（C）雨量预报方法的评价问题（复旦大学：谭永基）综合评价问题（D）DVD在线租赁问题（少第四问）优化问题（Lingo规划问题、数据量较大）2006年，国赛第十五年（A）出版社的资源管理问题（北工大：孟大志）优化问题（提取有用数据、规划类优化）（B）艾滋病疗法的评价及预测问题（天津大学：边馥萍）评价和预测（分类、你和、线性规划）数据是关键（C）易拉罐形状和尺寸的设计问题（北理工：叶其孝）优化问题（D）煤矿瓦斯和煤尘的检测与控制问题（信息工程大学：韩中庚）优化问题2007年，国赛第十六年（A）中国人口增长预测问题（清华大学：唐云）预测问题（开放型问题，数据量大）（B）“乘公交，看奥运”问题（吉大：方沛辰，国防科大：吴孟达）多目标规划问题（图论、规划、数据库）（C）“手机套餐”优惠几何问题（信息工程大学：韩中庚）优化问题（D）体能测试时间的安排问题（首都师范大学：刘雨林）优化问题2008年，国赛第十七年（A）数码相机定位问题（复旦大学：谭永基）非线性方程组或转化为优化问题（B）高等教育学费标准探讨问题（北京理工：叶其孝）模糊数学、微分方程（非常开放的问题）（C）地面搜索问题（西北工业大学：肖华勇）优化问题（D）NBA赛程的分析与评价问题（清华大学：姜启源）统计与优化2009年，国赛第十八年（A）制动器试验台的控制方法问题（吉林大学：方沛辰）优化（求解物理应用题）（B）眼科病床的合理安排问题（国防科大：吴孟达）排队论、仿真（拟合检验、评价体系、预测模型）（C）卫星和飞船的跟踪测控问题（西安交大：周易仓）统计、优化（D）会议筹备问题（福州大学：王宏健）统计、优化2010年，国赛第十九年（A）储油罐的变位识别与罐容标定问题（信息工程大学：韩中庚）优化问题（几何、方差检验）（B）2010年上海世博会影响力的定量评估问题（IBM中国研究院：杨力平）统计问题（开放型问题）（C）输油管的布置问题（上海海事大学：丁颂康）优化问题（D）对学生宿舍设计方案的评价问题（贵州大学：陈叔平）评价问题2011年，国赛第二十年（A）城市表层土壤重金属污染分析问题（山理工：李功胜，复旦：蔡志杰）统计问题、插值拟合、聚类（B）交警服务平台的设置与调度问题（信息工程大学：韩中庚，后勤工程学院：但琦）统计调度问题（C）企业退休职工养老金制度的改革问题（济南大学：徐振宇）统计、优化问题（D）天然肠衣搭配问题（复旦大学：陆立强）优化问题2012年，国赛第二十一年（A）葡萄酒的评价问题（西北农林大学：王经民）统计问题（关联性分析）（B）太阳能小屋的设计问题（天津大学：边馥萍）优化、统计问题（单目标和多目标）（C）脑卒中发病环境因素分析及干预问题（苏州科技大学：朱建青）优化问题（D）机器人避障问题（华中科技大学：梅正阳）优化问题2013年，国赛第二十二年（A）车道被占用对城市道路通行能力的影响问题（浙江大学：陈叔平）统计问题（B）碎纸片的拼接复原问题（国防科技大学：吴孟达）优化问题（图论）（C）古塔的变形问题（黄河水利职业技术学院：吕良军）优化问题（D）公共自行车服务系统问题（温州医科大学：吕丹）优化问题92年至13年，共69道题，01年之前的问题，类似于小型问题，可以当训练用。
二、历年国赛赛题（人物）①☞复旦大学：谭永基华东理工大学：俞文此（反物理问题双曲问题、非线性优化）一共8道题：1992（B）实验数据分解问题1994（B）锁具装箱问题1995（A）飞行管理问题1997（B）截断切割问题2000（C）飞越北极问题2002（A、C）车灯线光源的优化设计问题2005（C）雨量预报方法的评价问题2008（A）数码相机定位问题②☞解放军信息工程大学：韩中庚（评价、优化）一共7道题：2002（B）彩票中的数学问题2004（D）招聘公务员问题2005（A）长江水质的评价和预测问题2006（D）煤矿瓦斯和煤尘的检测与控制问题2007（C）“手机套餐”优惠几何问题2010（A）储油罐的变位识别与罐容表标定问题2011（B）交巡警服务平台的设置与调度问题③☞清华大学：姜启源（现就任同济大学）（规划问题）一共4道题：1997（A）零件参数设计问题2002（D）赛程安排问题2004（C）酒后开车问题2008（D）NBA赛程的分析与评价问题④☞浙江大学：陈淑平（金融数学、优化控制）一共3道题：1998（A）投资的收益和风险问题2010（D）对学生宿舍设计方案的评价问题2013（A）车道被占用对城市道路通行能力的影响问题⑤☞北京工业大学：孟大志（运筹学与控制论）一共3道题：2000（A）DNA序列分类问题2004（A）奥运会临时超市网点设计问题2006（A）出版社的资源配置问题⑥☞吉林大学：方沛辰（多目标规划）一共3道题：2003（B）露天矿生产的车辆安排问题2007（B）“乘公交，看奥运”问题2009（A）制动器试验台的控制方法问题⑦☞国防科技大学：吴孟达（运筹学、图论）一共3道题：2007（B）“乘公交，看奥运”问题2009（B）眼科病床的合理安排问题2013（B）碎纸片的拼接复原问题⑧☞北京理工大学：叶其孝（偏微分方程（反应扩散方程））一共3道题：1992（A）施肥效果分析问题2006（C）易拉罐的优化设计问题2008（B）高等教育学费标准探讨问题⑨☞天津大学：边馥萍（统计和优化，偏多目标规划）一共2道题：2006（B）艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题2012（B）太阳能小屋的设计问题⑩☞组委会（差分、微分方程）一共1道题：2003（A/C）SARS的传播问题经典⑪☞其他略三、历年国赛赛题（方法）数学模型按照不同的分类标准有许多种类：1、按照模型的数学方法分，有几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等。
2、按模型的特征分，有静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型等。
3、按模型的应用领域分，有人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。
4、按建模的目的分，有预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等。
5、按对模型结构的了解程度分，有白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等。
◆数学建模的十大算法：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，比较好用的算法）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、蒙特卡罗算法线性规划、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：模拟退火算法、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，需谨慎使用）7、网格算法和穷举法（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、一些连续离散方法（很多问题都是从实际来的，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函数进行调用）10、图像处理算法（赛题中有一类问题与图形无关，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）四、常见的建模方法◆数学建模方法：统计：1、预测与预报2、评价与决策3、分类与判别4、关联与因果优化：5、优化与控制（一）、预测与预报1、灰色预测模型（必须掌握）满足两个条件可用：①数据样本点个数少，6-15个②数据呈现指数或曲线的形式2、微分方程预测（高大上、备用）无法直接找到原始数据之间的关系，但可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式推导转化为原始数据的关系。