数学建模竞赛培训与数学建模报告PPT课件

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R具有丰富的统计函数库和图形库，可以进行各种统计分析、数据挖掘和预测建模。R还具有开源的特性，用户可以自由地使用和修改代码，同时也有大量的社区资源和教程可供参考。
CHAPTER 04
数学建模竞赛经验分享
竞赛准备
知识储备
01
掌握数学建模所需的基本数学知识，如概率论、统计学、线性
代数和微积分等。
Python的NumPy库提供了强大的数组操作功能，可以进行大规模数值计算； Pandas库提供了数据分析和处理的功能；SciPy库可以进行各种科学计算和数学建模；Scikit-learn库则提供了丰富的机器学习算法和模型。
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言，它提供了大量的统计函数和图形工具，方便用户进行数据分析、统计建模和可视化。
微分方程模型
总结词
微分方程模型用于描述动态系统的变化规律，通过建立微分方程来描述系统的状态和行为。
详细描述
微分方程模型基于物理定律和数学原理，通过求解微分方程来预测系统的未来状态。常见的微分方程模型有常微分方程、偏微分方程等，广泛应用于物理学、工程学等领域。
优化模型
总结词
优化模型用于寻找最优解，通过建立数学模型来描述问题的约束条件和目标函数。
任务。
创新思维
在解决问题时尝试不同的方法和思路，不要局
限于一种解决方案。
文档规范
注意文档的规范性和可读性，方便评委理解和
评价。
CHAPTER 05
数学建模前沿动态
人工智能与数学建模
人工智能算法的数学原理
解释人工智能算法背后的数学原理，如线性代数、概率论和统计等。
机器学习与数学建模
介绍机器学习中的数学建模方法，如回归分析、分类和聚类等。

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36 40
x1 , x 2 , x 3 0
矩阵形式：
max cTx s.t. Ax≤b
x≥0
c T [4, 3, 2], x T [ x1, x2 , x3 ]
2 3 1 34
A
3
2
1
.5
,
b
3
6
3 2 5 4 0
30
MATLAB软件求解
Matlab中求解线性规划的命令为: linprog, 解决的线性规划的标准格式为：
min cTx s.t. A·x <= b
Aeq·x = beq VLB≤x≤VUB 其中，A, b, c, x, Aeq, beq, VLB, VUB等均表示矩阵,特别 b, c, x, beq, VLB, VUB为列矩阵。
31
命令linprog的基本调用格式
x = linprog(c, A, b, Aeq,beq ,VLB, VUB)
案例：节水洗衣机
仿真
II. 结果
1. 表 2 是溶解率 Q 0.99 时不同洗衣轮数下的最少用水量和每一轮的最优用水量(各轮的最优用水量恰好相等).
2. 表 3 是不同溶解率 Q 值下的最优洗衣轮数, 最少总用水量和每一轮的最优用水量(各轮的最优用水量恰好相等).
案例：节水洗衣机
表2 不同洗衣轮数下的最少用水量和每一轮的最优用水量
k=n-1
xn为衣服上的最
终脏物量
案例：节水洗衣机
模型建立
1. 溶解特性和动态方程
分析：在第k轮漂洗之后和脱水之前，第k-1 轮脱水之后的脏物量xk已变成两部分：
x k p k q k ,k 0 , 1 ,2 ,,n - 1 ( 1 )

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提高解决问题的能力
学员们认为，通过案例分析和实践操作，他们能够更好地解决实际问题，提高了工作效率。
结识优秀的同行
学员们结识了很多优秀的同行，通过互相学习和交流，彼此的能力都得到了提升。
未来发展趋势预测
数学建模与大数据结合
随着大数据时代的到来，数学建模将会与大数据更加紧密结合，利用数据挖掘和分析技术，更好地解决实际问题。
数学建模培训精品课件
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 数学建模概述 • 数学建模基础知识 • 数学建模方法与技巧 • 数学建模应用领域 • 数学建模实践项目 • 数学建模培训总结与展望
01
数学建模概述
定义与特点
定义
数学建模是指用数学语言描述实际现象、解释自然规律、解决实际问题的过程。
Python
一款开源的编程语言，具有丰富的数学库和工具包，适用于各种数学建模任务。
03
数学建模方法与技巧
建模方法分类
初等模型
利用初等数学知识建立模型，如代数方程、不
等式、几何图形等。
微分方程模型
利用微积分知识，通过建立微分方程来描述实
际问题。
概率统计模型
利用概率论和统计学知识，通过随机变量和随机过程来描述实际问题
求解与分析
指导学生运用数学软件或编程语言对模型进行求解和分析，得出结论。
建立模型
指导学生根据问题特点，选择合适的数学方法和工具，建立数学模型。
项目成果展示与评价
成果展示
组织学生进行项目成果展示，包括项目报告、论文、PPT演示
等。
评价标准
制定评价标准，包括问题的难度、模型的合理性、求解的准确性、论文的规范性等方面。

《数模竞赛赛前培训》课件

2 图论与网络优化
3 时间序列分析
寻找最优解的数学方法，如线性规划和整数规划。
通过图论分析和算法优化解决实际问题。
对时间序列数据进行建模和预测，如ARIMA模型。
数学软件的使用
Matlab
强大的数值计算和数据可视化工具。
R
用于统计分析和数据可视化的开源语言。
Python
提供丰富的数学建模库和机器学习工具。
队伍配合
1
明确角色
明确每个队员的角色和职责。
有效沟通
2
建立良好的沟通渠道和沟通机制。技巧
时间管理
分析问题
经验分享
合理安排时间，控制比赛节奏。分析问题要点，确定求解思路。借鉴他人的经验和方法。
数模竞赛介绍
比赛形式
了解比赛的组织形式和赛制。
团队合作
奖项与机会
探讨团队协作和分工的重要性。
介绍竞赛的奖项和获奖后的机会。
数学建模的基础知识
数学理论数学模型数据处理
概率、统计、微积分、线性代数等基本知识。如何将实际问题转化为数学模型。采样、清洗、处理和分析数据。
常用数学建模方法
1 最优化方法
《数模竞赛赛前培训》 PPT课件
这个《数模竞赛赛前培训》PPT课件将全面介绍数学建模竞赛的必备知识和技能，帮助参赛者在赛前做好准备。
赛前准备
前期调查
了解竞赛的规则、标准和评分细则。
学习资源
收集和整理相关的学习资料和参考文献。
团队组建
找到合适的队友，分工合作，互补优势。
练习题库
刷题提高编程和数学建模的能力。

《数学建模培训》PPT课件

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。

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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

全国大学生数学建模竞赛培训-PPT课件

三种主要需求：换乘次数，费用，时间
尽可能准确理解题意，明确需要解决哪些问题
分析赛题——问题1 （1）关于模型 ① 这是什么样的数学问题？ 1、仅考虑公汽线路，给出任意两公汽站点之间线路选择问题的一般数学模型与算法。并根据附录数据，利用你们的模型与算法，优化问题——最佳路线。求出以下6 对起始站→终到站之间的最佳路线（要有清晰的评价说明）。 ② 至少有哪些需求、哪些目标？ (1) S3359→S1828 ；(2) S1557→S0481； (3) S0971→S0485
三个目标各自独立的优化问题，三个独立规划：最少换乘次数规划，最少行程费用规划，最短行程路程规划；
④ 三个独立的优化问题，最优解不唯一，是否需要考虑其余目标？其余目标的优先次序如何？
可能的模型方案：三个目标的各种可能排列 �� 换乘次数第一，其次费用，再次时间； �� 换乘次数第一，其次时间，再次费用； �� 费用第一，其次换乘次数，再次时间； �� 费用第一，其次时间，再次换乘次数； �� 时间第一，其次换乘次数，再次费用； �� 时间第一，其次费用，再次换乘次数
分析赛题——明确意图
意图：定量评估2019年上海世博会的影响力
注意：本题是一道比较开放的题目，对问题的理解和所关注的侧面（角度）的不同，会导致模型的多样性。
关键：影响力的定义，即因素的选定。
容易考虑到的影响力包括经济、旅游、社会、文化等多个方面也可以是一个较小的侧面（比如表演、自愿者、摄影）。世博会在经济方面考虑到3天时间不太可能进行一个全面的影响力分析，如何恰当地的影响力选择一个影响力的侧面极其相关因素是解题的基本前提。要求有明确具体的定义，要有合理的论证，要有数据支撑。

数学建模培训精品课件

深度学习与神经网络
介绍深度学习和神经网络的基本原理，以及在数学建模中的应用和挑战。
探讨机器学习算法如何与数学建模相结合，实现数据分析和预测。
大数据时代的数学建模挑战与机遇
大数据的数学建模方法
介绍处理大规模数据集的数学建模方法和技巧，如分布式计算、云计算等。
数据清洗与预处理
阐述数据预处理在数学建模中的重要性，以及如何进行数据清洗和特征提取。
THANKS.
04
模型评估与改进技巧
误差分析
分析模型预测误差来源，提高模型预测精度。
多目标优化
在满足多个约束条件下，优化模型目标函数。
敏感性分析
评估模型参数对结果的影响程度，优化模型参数。
模型集成
将多个模型组合起来，提高整体预测性能。
数学建模软件介绍
04
MATLAB的使用介绍
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数
数学建模应用实例
02
微积分建模实例
总结词：微积分建模是数学建模中的基础，通过实例可以更好地理解微积分的实际应用。
经济学中的边际分析：通过微积分分析经济活动中成本、收益和利润的变化，为决策提供依据。
人口增长模型：利用微积分的知识，建立人口增长模型，预测未来人口数量和增长趋势。
详细描述
瞬时速度与加速度：通过分析物体运动的速度和加速度，建立微积分模型，用于预测物体的运动轨迹和时间。
模型验证：使用实际数据对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。
应用与优化：将模型应用于未来气候预测中，根据反馈进行模型优化和调整。
数学建模前沿动态
06
人工智能与数学建模的结合

《数学建模培训》课件

MATLAB
• 总结词：MATLAB是一种高效的数值计算和数据分析工具，广泛用于数学建模、算法开发、数据分析等领域。
MATLAB
• 详细描述 • MATLAB简介：MATLAB是Matrix Laboratory的缩写，由MathWorks
公司开发，是一种基于矩阵运算的编程语言和数值计算环境。 • MATLAB功能：MATLAB具有强大的矩阵运算和数值计算能力，可以用
Python（NumPy, Pandas, Scikit-learn）
• 总结词：Python是一种广泛使用的通用编程语言，具有简单易学、代码可读性高等优点，常用于数据处理、机器学习等领域。
Python（NumPy, Pandas, Scikit-learn）
• 详细描述 • Python简介：Python由Guido van Rossum于1989年发布第一个公开发行版，是一种解释型、交互式的编程
《数学建模培训》课件
汇报人：日期:
目录
• 数学建模概述 • 数学基础知识 • 数学建模案例分析 • 数学建模进阶知识 • 数学建模实践技巧 • 数学建模常用软件介绍 • 数学建模发展趋势与挑战
01
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模是一种用数学语言描述现实问题，建立数学模型，并通过对模型的分析和求解来做出决策的科学方法。
大数据时代的挑战
数据处理难度加大
随着大数据时代的到来，数据的类型、规模和复杂性都不断加大，这给数学建模带来了更多的挑战。如何有效地处理、分析和利用大数据，成为数学建模需要面对的重要问题。
数据隐私和安全问题
在大数据时代，数据的隐私和安全问题也日益突出。如何在保证数据隐私和安全的前提下，进行有效的数学建模，是当前需要解决的一个重要问题。

《数学建模培训》课件

Excel 和 Python
05
数学建模竞赛介绍
国际数学建模竞赛起源于1985年，由美国数学及其应用联合会主办，是全球范围内最具影响力的数学建模竞赛之一。
起源与发展
国际数学建模竞赛（ICM）
ICM面向全球的数学建模爱好者，参赛者可以来自不同学科领域，包括理工科、社会科学、人文科学等。
参赛范围
ICM采用3人一组的参赛形式，限定4天时间内完成一个实际问题，提交一篇完整的英文论文。
竞赛形式
起源与发展
MCM面向全美的数学建模爱好者，参赛者主要来自理工科和社科类专业。
参赛范围
竞赛形式
全美数学建模竞赛（MCM）
MCM采用2人一组的参赛形式，限定48小时内完成一个实际问题，提交一篇完整的英文论文。
全美数学建模竞赛由美国数学协会主办，是全美范围内最具代表性的数学建模竞赛之一。
起源与发展
经济增长模型
模型假设
经济增长受投资、劳动力、技术等多种因素影响，假设投资和技术进步是经济增长的主要驱动力，而劳动力增长速度较慢。
模型建立
基于假设，建立微分方程模型，将国内生产总值、投资、劳动力数量和技术水平作为变量。
模型求解
通过数值方法求解方程，得出未来经济增长趋势。
01
02
03
股票价格受市场供求关系、公司业绩、宏观经济等多种因素影响，假设公司业绩和宏观经济对股票价格具有长期影响。
应用程序
03
Mathematica支持与其他应用程序的集成，如Excel、Access、Visual Studio等，方便数据的导入和导出。
Maple具有强大的符号计算能力，可以处理各种符号数学问题，如微积分、线性代数、组合数学等。
符号计算

数学建模培训精品课件

数学建模的基本步骤
总结词：掌握数学建模的基本步骤是成功解决问题的关键。
详细描述：数学建模的基本步骤包括明确问题、收集数据、建立模型、求解模型和评估模型。明确问题是数学建模的第一步，需要清晰地定义问题并确定研究范围。收集数据是建立模型的基础，需要收集足够的信息来支持模型的建立。建立模型是将实际问题转化为数学问题的过程，需要选择合适的数学方法和工具。求解模型是利用计算机和数学软件对建立的模型进行计算和分析。评估模型是验证模型的准确性和可靠性，需要对模型的预测结果进行误差分析和改进。
线性代数在机器学习中的应用
例如，利用线性代数建模进行数据降维、特征提取等。
概率论与数理统计建模应用
概率论与数理统计建模概述
概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，通过概率论与数理统计建模可以解决不确定性和风险的问题。
概率论与数理统计在金融中的应用
例如，利用概率论与数理统计建模进行风险评估、投资组合优化等。
例如，利用微积分建模研究生物种群增长、疾病传播等问题。
线性代数建模应用
线性代数建模概述
线性代数是研究线性关系的数学分支，通过线性代数建模可以解决矩阵和向量的问题。
线性代数在计算机图形学中的应用
例如，利用线性代数建模进行图像处理、3D渲染等。
线性代数在控制系统中的应用
例如，利用线性代数建模研究系统的稳定性、控制系统的设计和优化等。
例如，利用优化建模进行路径规划、车辆调度等，以实现运输成本的最小化。
优化在生产计划中的应用
例如，利用优化建模进行生产计划安排、资源分配等，以实现生产效益的最大化。
优化在金融中的应用
例如，利用优化建模进行投资组合优化、风险管理等，以实现金融收益的最大化。

数学建模培训精品课件ppt

03
数学建模基础知识
代数基础
代数基本概念：定义、性质、分类等
代数运算：加法、减法、乘法、除法等
代数方程：一元一次方程、一元二次方程等
代数不等式：一元一次不等式、一元二次不等式等
几何基础
空间点、线、面
方向导数与梯度
欧几里得距离公式
曲线和曲面的切线与法平面
概率统计基础
概率论基本概念：事件、概率、独立性等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
数学建模是一种将数学语言应用于实际问题的过程
数学建模是一种将数学模型应用于实际问题的过程
数学建模的应用领域
工程科学：机械工程、电子工程、土木工程、化学工程等
自然科学：物理学、化学、生物学、地球科学等
社会科学：经济学、社会学、政治学、历史学等
医学与健康：生物医学、临床医学、预防医学等
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汇报人：XXX
目录
添加目录项标题数学建模基础知识数学建模案例分析数学建模培训总结与展望
数学建模概述数学建模方法与技巧数学建模实践项目
01
添加章节标题
02
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模是一种用数学方法解决实际问题的手段
数学建模是一种将实际问题抽象为数学模型的过程
统计推断方法：参数估计和假设检验
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
随机变量及其分布：离散型和连续型随机变量
回归分析：线性回归和非线性回归模型
微积分基础
导数与微分
积分
微积分的应用
微积分与数学建模的联系

《数学建模培训》课件

数中一些重要的等式，如欧拉恒等式、柯西恒等式等。
几何基础知识
平面几何
解析几何
平面几何是研究平面图形及其性质的数学分支，包括点、线、面、角等基本概念。
解析几何是用代数方法研究几何问题的一门学科，包括坐标系、向量、向量的运算等基本概念。
立体几何
立体几何是研究空间图形及其性质的数学分支，包括长方体、球体、圆柱体等基本几何体。
现状
目前，数学建模已经成为一个独立的学科领域，拥有广泛的学术和应用价值。
数学建模的应用领域
自然科学
数学建模在物理学、化学、生物学等领域有着广泛的应用，如牛顿万有引力定律、薛定谔
方程等。
工程学
数学建模在土木工程、机械工程、电子工程等领域发挥着重要作用，如结构分析、流体动力学等。
社会科学
概率与统计基础知识
概率论
概率论是研究随机现象的数学分支，包括随机事件、概率、期望
、方差等基本概念。
统计学
统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的学科，包括描述性统计、推论性统计等基本内容。
回归分析
回归分析是研究自变量和因变量之间关系的学科，包括线性回归、多元回归等基本内容。
数学建模方法与技
3
分式方程
通过实际问题建立分式方程，如工程问题、时间分配等，掌握方程的解法及实际应用。
几何图形建模案例分析
平面几何
01
通过实际问题建立平面几何模型，如面积、周长、角度等，掌
握图形的性质及实际应用。
立体几何
02
通过实际问题建立立体几何模型，如体积、表面积、距离等，
掌握图形的性质及实际应用。
解析几何
总结词
竞赛经验、团队合作

数学建模培训之一ppt

数学建模的基本步骤
01
02
03
04
问题分析
对实际问题进行分析，明确问题的目标、条件和限制。
建立模型
根据问题分析的结果，选择适当的数学方法和工具，建立数学模型。
求解模型
使用适当的数学方法和工具，求解建立的数学模型，得到结果。
结果分析
对求解结果进行分析，解释结果的意义，并回答实际问题。
02
04
数学建模案例分析
人口增长模型
总结词
描述人口随时间变化的规律
详细描述
人口增长模型通常采用微分方程来描述人口随时间变化的规律，考虑出生率、死亡率以及迁移率等因素对人口数量的影响。通过求解微分方程，可以预测未来人口数量和年龄结构的变化趋势。
传染病传播模型
总结词
预测和控制传染病传播
详细描述
传染病传播模型基于传染病学原理，通过建立数学模型来描述疾病的传播过程。模型通常包括易感人群、感染人群和康复人群等，通过求解模型可以得到疾病传播的规律和趋势，为防控措施提供科学依据。
数学基础知识
代数基础
02
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
01
03
代数方程与不等式
掌握代数方程的解法，理解不等式的性质和求解方法。
函数与图像
理解函数的定义和性质，掌握函数的图像表示和变化规律。
集合与逻辑
理解集合的基本概念和运算，掌握逻辑推理的基本方法。
微积分基础
80%
导数与微分
理解导数的概念和性质，掌握微分法则和应用。
100%
数学建模培训之一
汇报人:可编辑
2023-12-23
目
CONTENCT
录

数学建模培训精品课件ppt

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。

数学建模竞赛集训精品PPT课件

9．模型评价（1）优点突出，缺点不回避。（2）推广或改进方向 10．参考文献
参考文献要书写规范，可参考专业学术杂志。 11．附录
（1）计算程序、详细的结果，详细的数据表格，可在此列出。但不要错，错的宁可不列。
（2）主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。
8

五、检查论文主要把握三点：（1）模型的正确性、合理性、创新性
1、队员要有积极的合作及吃苦精神。 2、相互取长补短，优势互补。
如：一个思维敏捷，数学基础好，一个计算机水平高，一个写作能力强
3、一个优秀的队长。
2
二、充分重视竞赛论文的质量。 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，竞
赛论文是唯一依据。 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。三、论文评选标准：
数学建模的创新可体现在： ▲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。（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。
9
六、建模竞赛论文需再强调的几点：
1、严格按照论文要求的格式；
2、论文摘要极为重要； 3、语言流畅，表达清晰准确；
5
6、模型的建立（由简单到复杂可建多个模型）；
建立数学模型应注意以下几点
(1) 分清变量类型，恰当使用数学工具。
（2）抓住问题本质，简化变量之间的关系。
(3) 建立数学模型时要有严密的数学推理。（4）用数学方法建模，模型要明确，要有数学表达式。
7、模型求解
（1）重要结论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；

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。
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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。