数学建模课件
数学建模培训精品课件ppt
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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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。
数学建模宣导ppt课件
数学建模的软件工具
❖ 3.lingo的概况
LINGO则用于求解非线性规划(NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING)和二次规 则(QP—QUARATIC PROGRAMING)其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变 量和150个约束的规则问题,其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解 决的规划问题。
❖ Lingo的特色:模型建立语言和求解引擎的整合 A. Lingo是建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。 提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。 B. Lingo可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示,并且容易阅读、了解和修 改。 C. LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地, LINGO可以将求 解结果直接输出到数据库或工作表。 D. LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和 整数最佳化。 E.LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界 面可供使用者由撰写的程序中呼叫。 F.LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功 能定义。
Mathematica 在线性代数方面的数值运算,例如特征向量、 反矩阵等,皆比
Matlab R13做得更快更好,提供业界最精确的数值运算结果。Mathematica不但
可以做数值计算,还提供最优秀的可设计的符号运算。
数学建模的软件工具
❖ B.丰富的数学函数库,可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函 数、数值分析、机率统计等等问题。 C.Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形,提供丰富的图形表示方法, 结果呈现可视化。 4.Mathematica可编排专业的科学论文期刊,让运算与排版在同一环境下完成, 提供高品质可编辑的排版公式与表格,屏幕与打印的 自动最佳化排版,组织由 初始概念到最后报告的计划,并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好 的兼容性。 D.可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合,提供强大高 级语言接口功能,使得程序开发更方便。 Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰 富的帮助功能,让使用者现学现卖。强大的功能,简单的操作,非常容易学习 特点,可以最有效的缩短研发时间。
《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。
《数学建模》PPT课件
( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
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4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。
数学建模全套课件
( 2)
方程的解为
W v(t ) C
t 0
计算碰撞速度,需确定圆桶和海底的碰撞时间t0
分析 考虑圆桶的极限速度
W B 527.436 470.327 lim v( t ) t C 0.08
≈713.86(英尺/秒)>>40(英尺/秒)
汽车类型及车身长模拟原理分析 若随机变量X~U(0, 1),有
P{0பைடு நூலகம்X≤0.55}=0.55,
P{0.55≤X≤0.95}=0.4,
P{0.95≤X≤1.0}=0.05. 可用一串随机数(RND)来确定到达车辆的 车型与车身长.
RND 种类 RND 车长 列长
0.10 卡车 0.59 9.44 9.44
0.28 卡车 0.48 8.96 18.4
0.61 0.34 0.77 0.57 0.02 0.88 轿车 卡车 轿车 轿车 卡车 轿车 0.10 0.56 0.30 0.90 0.81 0.66 3.70 9.12 4.10 5.30 9.62 4.82 22.1 31.22 35.32 40.62 50.24 55.06
摩托车
(2) 确定随机到达车辆的身长车. 汽车类型及车身长模拟原理分析 (3) 关于车辆的排放.
甲板可停放两列汽车,可供停车的总长为 32×2=64米
排放原则:两列尽可能均衡。(怎样实现?) 结果分析:由一组特定随机数确定车型和车身 长度,仅得到一个解答.
将一组随机数模拟确定的结果,看成对一次 实际运载情况的“观察”,少数几次观察是无意 义的. 需多次重复模拟, 再进行统计分析
数学模型是现实世界与数学世界的理想桥梁
面对各类问题:
1. 世界的末日?
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模型是为了一定目的,对客观事物的一部分 进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物. 模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征.
你碰到过的数学模型——“航行问题”
甲乙两地相距750km,船从甲到乙顺水航行需30h, 从乙到甲逆水航行需50h,问船的速度是多少? 用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程:
数学建模的重要意义
―数学是一种关键的、普遍的、可以应用的技术”. 数学“由研究到工业领域的技术转化,对加强 经济竞争力具有重要意义”.
―计算和建模重新成为中心课题,它们是数学 科学技术转化的主要途径” .
数学建模的具体应用
• 分析与设计
• 预报与决策
•
控制与优化
• 规划与管理
数学建模
如虎添翼
计算机技术
评注和思考
建模的关键: 用表示椅子的位置 用 f(), g()表示椅脚与地面的距离 假设条件中哪些是本质的, 哪些是非本质的? 考察四脚连线呈长方形的椅子 (习题4). 证明过程的粗糙之处: 椅子的旋转轴在哪里,它在旋转过程中怎样 变化?
1.3.2 商人们怎样安全过河
问题(智力游戏) 随从们密约, 在河的任 一岸, 一旦随从的人数 比商人多, 就杀人越货. 乘船渡河的方案由商人决定. 商人们怎样才能安全过河? 问题分析 多步决策过程
(ln 2) / 6 0.1155 (1 / h)
结果及分析
1200 1000 x(t) 800
胃肠道药量 x(t ) 1100 e 0.1386t
(e 0.1155t e 0.1386t ) 血液系统药量 y(t ) 6600 血液总量2000ml 血药浓度100μg/ml y(t) =200mg
认为血液系统内药物的分布,即血药浓度是均匀的, 可以将血液系统看作一个房室,建立“一室模型” . 血液系统对药物的吸收率 (胃肠道到血液系统的转移 率) 和排除率可以由半衰期确定. 半衰期可以从药品说明书上查到.
《数学建模》课件
第一章课程概述§1.1 数学模型与数学建模一.基本概念数学是研究现实世界中数量关系和空间形式的科学。
其产生以及许多重大发展都是和现实世界的生产活动和其他相应学科的需要密切相关的;同时,作为认识和改造世界的强有力的工具,又促进了科学技术和生产建设的发展。
特别在当今时代,由于计算机软硬件的迅速发展和普及,数学方法被广泛应用于生产实践、社会管理的各个领域和层面。
对具体的应用问题或问题类进行合理的简化假设以及适当的抽象并最终表述为某种数学结构,即我们在这里讨论的数学模型,是现代生产实践与社会生活实现优化决策和科学管理的必要环节。
而数学建模则是指根据实际需要或最终管理目标,对现实问题构建数学模型,对模型进行分析求解,并最终将模型解翻译为决策方案应用于实际的一个由诸多环节组成的一个完整过程。
为理解现实对象与数学模型的关系,以下给出数学建模的一个流程图:二.(引例1)椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。
这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?三.(引例2)商人过河设有三名商人,各带一个随从,欲乘一小船渡河,小船只能容纳两人,须由他们自己划行。
随从们密约,在河的任何一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货。
而如何乘船渡河的大权掌握在商人们的手中。
商人们怎样才能安全渡河呢?椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。
这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?以下的模型给出了肯定的回答。
一.模型假设:1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一点,四脚的连线呈正方形;2.地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没台阶)。
即地面可视为数学上的连续曲面;3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,使椅子在任何位置上至少有三只脚同时着地。
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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
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
数学建模简介课件
数据质量的可靠性
在数据驱动的数学建模中,如何保证 数据的质量和可靠性是一个重要的问 题,需要采取一系列的数据清洗和预 处理技术。
多学科交叉的数学建模
数学与其他学科的结合
数学建模已经不再局限于传统的数学领域,而是与其他学 科如物理、化学、生物、工程等相结合,形成多学科交叉 的数学建模。
跨学科知识的整合
它涉及到对问题的深入理解、相关数 据的收集和分析、选择合适的数学方 法和工具、建立数学模型、求解模型 并解释结果等步骤。
数学建模的应用领域
01
02
03
04
自然科学
物理、化学、生物等学科中的 问题可以通过数学建模进行定
量分析和模拟。
工程和技术
在机械、电子、航空航天、计 算机等领域,数学建模被广泛 应用于设计、优化和预测。
详细描述
传染病传播是一个动态的过程,受到个体行 为、环境因素和疾病特性等多种因素的影响 。通过建立数学模型,我们可以模拟疾病的 传播过程,预测疫情的发展趋势,并提供有 效的防控措施。常见的模型包括SIR模型和
SEIR模型。
物流优化模型
要点一
总结词
描述了如何使用数学模型来优化物流网络,提高运输效率 并降低成本。
总结词
微分方程建模是利用微分方程来描述和解决实际问题的数学 建模方法。
详细描述
微分方程建模通过建立数学模型来描述现实世界中变量之间 的关系,特别是那些随时间变化的变量之间的关系。例如, 人口增长模型、传染病传播模型等都是通过微分方程来建立 的。
微分方程建模
总结词
微分方程建模是利用微分方程来描述和解决实际问题的数学 建模方法。
跨学科知识的整合
在多学科交叉的数学建模中,如何有效地整合不同学科的 知识是一个重要的问题,需要具备跨学科的知识和视野。
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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。
数学建模概述市公开课金奖市赛课一等奖课件
模型分类
1)按变量性质分:
离散模型 连续模型
❖ 拟定性模 线性模型 单变量模型 型
随机性模型 非线性模型 多变量模型
2)按时间改变对模型影响分
静态模型 动态模型
参数定常模型 参数时变模型
第20页
3)按模型应用领域(或所属学科)分 人口模型、交通模型、生态模型、城乡规划模型、 水资源模型、再生资源利用模型、污染模型、 生物数学模型、医学数学模型、地质数学模型、 数量经济学模型、数学社会学模型等。
第10页
4 模型求解
证实: 将椅子转动 ,对角线互换,由
2
g(0) 0, f (0) 0, 可得
f ( ) 0, g ( ) 0,
2
2
令 h( ) f ( ) g( ), 则h(0) f (0) g(0) 0,
而 h( ) f ( ) g( ) 0,
2
2
2
由 h( ) 连续性, 依据介值定理,在 (0, 中) 至
第3页
数学结构:是指数学符号、数学关系式、数学命 题、图形图表等,这些基于数学思想与办法数学 问题。 总之,数学模型是对实际问题一个抽象,基于数 学理论和办法,用数学符号、数学关系式、数学 命题、图形图表等来刻画客观事物本质属性与其 内在联系。
古希腊时期:“数理是宇宙基本原理”
文艺复兴时期:应用数学来阐明现象“进行尝试”
它体重有什么关系?
假设:四足动物躯干为圆柱体,质量为 ,m长度
为 l ,断面面积为 s ,直径为 d 。
l
建模: m sl 重量 f mg
m
实际中,依据动物进化,不同 种类动物其截面积与长度之 比可视为常数,即
m s l2
l 第31页
数学建模案例PPT课件
第12页/共41页
建模示例五:轮廓模型
轮廓模型是以量纲模型为基础,利用量 的比例关系而构造简单数学模型的一种方法。 因为这种比例关系比较粗糙,因而成为轮廓 模型。
(货物的包装成本)在超市中可以看到许 多商品(如面粉、白糖、奶粉等)都以包装 的形式出售,同一种商品的包装也经常有大 小不同的规格,出售的价格也高低不同。下 表是一些例子。
第24页/共41页
四、数学建模的特点
第25页/共41页
五、数学建模的分类
1)按变量的性质分:
离散模型
确定性模型
线性模型
连续模型
随机性模型
非线性模型
单变量模型 多变量模型
2)按时间变化对模型的影响分
静态模型 动态模型
参数定常模型 参数时变模型
第26页/共41页
3)按模型的应用领域(或所属学科)分 人口模型、交通模型、生态模型、城镇规划模型、 水资源模型、再生资源利用模型、污染模型、 生物数学模型、医学数学模型、地质数学模型、 数量经济学模型、数学社会学模型等。
下面计算南北方向车辆在此路口滞留 的时间y1.
第9页/共41页
在一个周期中,从南北方向到达路口的车辆数为V,该
周期中南北方向亮红灯的比率是t/T,需停车等待的车辆
数是V t/T.这些车辆等待时间最短为0(刚停下,红灯就转
换为绿灯),最长为t(到达口时,绿灯刚转换为红灯),由假
设2"车流量均匀"可知,它们的平均等待时间是t/2.由此可
➢ 1987年改为 Mathematical Contest in Modeling, 其缩写
【数值模拟】
H V
取"问题背景"中调查的数据,即T=88,H=30,V=24,
《数学建模培训》课件
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
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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。
数学建模方法ppt课件
微
了很大作用。
分
方
应用实例:
程 模
单种群模型(Malthus Logistic )
型
两种群模型
传染病模型(SI SIS SIR)
作战模型
商品销售模型
回归分析是研究变量间统计规律的方法,属于”黑 箱“建模中常用的方法,根据自变量的数值和变化, 估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和 非线性回归。
点击添加文本
)点b2击添加文本
ax1m,1x点x21 ,击添a,m加x2nx文2本0 amnxn (, )bn
点击添加文本
建模步骤:
1.建立模型:找出目标函数及相应的限定条件
2.模型的求解:可利用Lin点go击软添件加进文行本求解模型。
3.结果分析
4.灵敏度分析:改变个别相关系数观察最优解是否会
min{D( p, k), D(q, k)}
点击添加文本
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步骤4:重复步骤2和步骤3,直至满足聚类为止。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性与模 糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性, 而又具有模糊性量的变化规律的一种数学方法。
模
点击添加文本
糊
数 学
原理关键词: 模糊集 隶属函数 模糊关系 模糊矩阵
yi 0 1xi1 2 xi2 p xip , i 1,2,, n
其中, i 是随机误差,相互独立且满足E(i ) 0, var(i ) 2
一般非线性模型的形式: 其中, f 是一般的非线性函数, 是 p维参数向量, 是一随机 误差变量,E( ) 0, var( ) 2
,把 Gp 和 Gq 合并
步骤3:计算新类与其他类的距离 点击添加文本
D(r, k) min{d (r, k) r Gr , k Gk , k r} min{d ( j, k) j Gp Gq , k Gk , k j}
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Example 1
Testing for Proportionality
Consider a spring-mass system (Figure 1.2). We conduct an experiment to measure the stretch of the spring as a function of the mass (measured as weight) placed on the spring. Consider the data collected for this experiment, displayed in Table 1.1.
P. Fox
1
Chapter 1 Modeling Change
Introduction We often describe a particular phenomenon
mathematically (by means of a function or an equation, for instance).
Figure 1.2 Spring-mass
system
8
Mass
50 100 150 200 250
Elongation 1.000 1.875 2.750 3.250 4.375
300 350 400 450 500 550 4.875 5.675 6.500 7.250 8.000 8.750
Model
Verification
Analysis
Predictions/ explanations
clusions
Figure 1.1 A flow of the modeling process beginning with an examination of real-world data
5
Simplification
Most models simplify reality. Generally, models can only approximate real-world behavior. One very powerful simplifying relationship is proportionality.
These conclusions can be interpreted to help a decision maker plan for the future.
In this chapter we direct our attention to modeling change.
4
Real-world data simplification
Such a mathematical model is an idealization of the real-world phenomenon and never a completely accurate representation.
2
Mathematical Models
We are often interested in predicting the value of a variable at some time in the future. A mathematical model can help us understand a behavior better or aid us in planning for the future.
6
Definition Two variables y and x are proportional (to each other) if one is always a constant multiple of the other, that is, if
y = kx
for some nonzero constant k. We write y ? x.
Figure 1.3 Data from spring-mass system
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The data appear to follow the proportionality rule that elongation e is proportional to the mass m, or symbolically,
Mathematical Modeling
数学建模(英文版) 机械工业出版社,
北京, 2003. 5 经典原版书库, 原书名:
A First Course in Mathematical Modeling
(Third Edition) by
Frank R. Giordano, Maurice D. Weir, William
Let's think of a mathematical model as a mathematical construct designed to study a particular real-world system or behavior of interest.
3
The model allows us to reach mathematical conclusions about the behavior, as illustrated in Figure 1.1.
Table 1.1 Spring-mass system
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A scatterplot graph of the stretch or elongation of the spring versus the mass or weight placed on it reveals an approximate straight line passing through the origin.