数学建模C题
2023高教数学建模c题
2023高教数学建模c题
2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题题目如下：
C题：双碳目标下绿色电力发展
背景：
随着全球气候变化问题日益严重，各国政府纷纷提出碳减排的目标。
中国政府也提出了“双碳”目标，即碳达峰和碳中和。
为了实现这一目标，中国正在大力发展绿色电力，如风能、太阳能等可再生能源。
问题：
1. 给出中国年每年的绿色电力装机容量、发电量、平均利用小时数以及弃风率、弃光率的具体数据。
2. 分析中国绿色电力的发展趋势，并预测未来5年中国风能和太阳能的装机容量和发电量。
3. 根据预测结果，讨论中国实现“双碳”目标的前景。
4. 针对中国绿色电力发展存在的问题，提出有效的解决方案。
要求：
1. 根据给出的数据，利用适当的数学模型和软件进行数据分析和预测。
2. 预测结果应尽可能准确，并给出合理的解释。
3. 解决方案应具有可操作性和实用性。
4. 回答应符合学术规范，并适当引用相关文献和资料。
国赛数学建模2023c题
国赛数学建模2023c题（中英文实用版）国赛数学建模2023c题，要求我们针对一个具有实际背景的问题进行数学建模和求解。
本题旨在考察参赛选手的数据分析、数学建模、编程求解以及论文撰写能力。
下面我们将逐步分析题目，寻找解题思路，并完成具体的计算过程。
一、题目背景介绍本题背景设定在一个物流公司，该公司拥有多个仓库，每天需要完成货物的配送任务。
为了提高配送效率，公司希望建立一个优化模型，合理安排配送路线，降低配送成本。
题目给出了各个仓库的货物需求量、配送中心的容量限制以及配送过程中的时间限制等条件，要求我们构建一个数学模型，求解最优的配送方案。
二、题目分析根据题意，我们可以将问题转化为一个运输问题，利用线性规划方法进行求解。
我们需要建立如下目标函数和约束条件：1.目标函数：最小化总配送成本2.约束条件：a.各仓库货物需求量满足b.配送中心的容量限制c.配送过程中的时间限制三、解题思路与步骤1.数据准备：整理题目给出的数据，包括各仓库需求量、配送中心容量、时间限制等。
2.建立数学模型：根据分析，构建线性规划模型，设定目标函数和约束条件。
3.选择合适的求解方法：由于该问题具有线性规划特点，可以采用单纯形法、内点法等求解算法。
4.编程实现：利用编程语言（如MATLAB、Python等）实现求解算法，完成计算。
5.结果分析：根据计算结果，分析各配送方案的优缺点，为物流公司提供合理建议。
四、具体计算过程（此处省略具体编程和计算过程，具体细节可根据实际编程语言和求解方法进行实现）五、结论与启示1.通过本题，我们成功构建了一个数学模型，求解了物流公司的配送优化问题。
2.在实际应用中，我们可以根据具体情况进行模型调整，如考虑更多约束条件、采用其他优化算法等。
3.数学建模竞赛不仅考验了我们的编程和计算能力，还锻炼了团队协作和沟通能力。
在解决实际问题时，应注重跨学科知识的运用，结合实际情况进行分析和建模。
4.今后在学习过程中，要加强对线性规划、运输问题等数学建模方法的学习，提高自己的建模能力。
2024美赛c题题目解析
2024美赛c题题目解析
2024美赛C题是一个数学建模题目，需要对题目进行深入的分析和解释。
由于题目较为复杂，我将从多个角度对其进行解析。
首先，题目要求研究一个动态模型，该模型描述了一种特定类型的病毒在人群中的传播情况。
我们需要根据给定的数据和条件，建立数学模型来描述病毒的传播规律，并对传播过程进行分析。
其次，我们需要考虑病毒传播的影响因素，比如人口密度、人群流动性、病毒的传染性等。
在建立数学模型时，需要综合考虑这些因素，并对它们进行合理的量化和建模。
另外，题目还可能涉及到对病毒传播过程中的控制策略进行研究。
这包括对不同的干预措施进行评估，比如隔离措施、疫苗接种等，以及对这些措施的效果进行分析和预测。
此外，对于数学建模题目，我们还需要考虑建立的模型的合理性和可行性。
这包括对模型的假设条件进行验证，对模型参数的确定进行讨论，以及对模型结果的稳健性进行分析。
最后，针对具体的题目细节，我们还需要对题目中提到的具体
数据和条件进行详细的分析和处理，以确保建立的数学模型能够准
确地描述病毒传播的实际情况。
综上所述，2024美赛C题涉及到数学建模、病毒传播规律分析、干预措施评估等多个方面，需要从多个角度进行深入的研究和分析。
希望以上解析能够帮助你更好地理解和应对这个题目。
2023年数模国赛c题
2023年全国大学生数学建模竞赛C题是“碳达峰与碳中和”。
这个题目要求参赛者对碳达峰和碳中和的目标进行深入分析，建立数学模型，并提出有效的解决方案。
具体的建模思路包括：
确定研究范围和目标：首先需要明确研究的问题和范围，确定研究的目标，例如预测碳排放量、研究减排技术、分析碳市场等。
数据收集和预处理：收集相关的数据，如碳排放量、能源消耗量、经济发展水平等，并对数据进行预处理。
建立数学模型：根据研究目标和数据，建立数学模型，如线性回归模型、时间序列模型、优化模型等。
模型求解与分析：使用适当的数学方法求解模型，并对结果进行分析，以评估模型的性能和预测未来的趋势。
提出解决方案：根据模型的预测结果，提出有效的解决方案，如改进能源结构、推广清洁能源、加强节能减排等。
这个题目涉及的领域广泛，需要综合考虑各种因素，制定最优的解决方案。
因此，除了扎实的数学功底和建模技能外，还需要具备团队合作、独立思考、沟通表达等能力。
同时，创新思维和跨学科的综合运用也将成为关键因素。
2023年高教社竞赛c题
2023年高教社竞赛c题
2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题是“蔬菜类商品的自动定价
与补货决策”。
该题目主要考察如何根据蔬菜类商品的特点和历史销售数据，制定自动定价和补货策略，以最大化商超的利润。
具体而言，需要考虑蔬菜类商品的保鲜期短、品相随销售时间变差、部分品种隔日无法再售等特点，以及蔬菜品种多、产地不同、进货交易时间固定等因素。
解题过程需要先进行数据准备，包括收集销售流水明细数据，然后进行数据预处理，包括数据清洗、格式化、处理异常值等。
之后需要分析数据，找出蔬菜类商品的需求规律和季节性变化，并根据这些规律制定定价和补货策略。
最后需要对策略进行评估和优化，确保最大化商超的利润。
该题目需要运用数学建模、数据分析和机器学习等相关知识，具有一定的挑战性和实际应用价值。
数学建模c题常用模型
数学建模c题常用模型（原创版）目录一、引言二、什么是数学建模 c 题三、数学建模 c 题常用模型四、模型的运用和分析五、结论正文一、引言数学建模是一种运用数学方法来解决实际问题的科学方法，其目的是通过建立数学模型，对现实世界中的问题进行分析和求解。
在数学建模竞赛中，c 题是一种常见的题型，它要求参赛者根据题目所给的条件，运用数学知识和方法建立模型，以求解决实际问题。
本文将介绍数学建模 c 题常用的模型，以帮助读者更好地理解和应用这些模型。
二、什么是数学建模 c 题数学建模 c 题，又称为综合题，是数学建模竞赛中的一种题型。
它要求参赛者综合运用数学、物理、化学、生物、经济等多个学科的知识，对题目所给的实际问题进行分析和求解。
c 题的特点是题目较为复杂，需要参赛者具有较高的综合素质和较强的创新能力。
三、数学建模 c 题常用模型在解决数学建模 c 题时，常用的模型有以下几种：1.微分方程模型：微分方程是描述物理、化学、生物等现实世界问题的重要工具，其模型可以准确地反映问题的动态变化。
2.概率统计模型：概率统计模型主要用于分析随机现象，它可以帮助我们了解随机事件发生的可能性，从而为决策提供依据。
3.线性规划模型：线性规划是一种求解最优化问题的方法，它可以帮助我们找到最优解，从而实现资源的最优配置。
4.网络优化模型：网络优化模型主要用于解决交通运输、通信网络等实际问题，它可以帮助我们找到最短路径、最小生成树等问题。
5.图论模型：图论是一种研究图的性质和结构的数学方法，它可以帮助我们解决网络设计、社交网络等问题。
四、模型的运用和分析在解决数学建模 c 题时，我们需要根据题目所给的实际问题，选择合适的模型进行建立。
在建立模型时，我们需要充分了解问题的背景和条件，以便准确地描述问题。
同时，我们还需要对模型进行分析，以验证模型的正确性和有效性。
在分析模型时，我们可以运用数学方法，如微分方程求解、概率统计分析、线性规划求解等，以对模型进行求解和检验。
2024数学建模美赛c题
2024数学建模美赛c题
2024年美国大学生数学建模竞赛C题是关于网球中的动量的问题。
该题目
要求参赛者探讨网球中的动量，以及动量如何影响网球的弹跳和飞行。
该题目提供了一些数据，包括不同速度和重量的网球的弹跳高度和飞行距离。
参赛者需要使用这些数据来建立数学模型，以解释动量如何影响网球的弹跳和飞行。
在建立模型的过程中，可以使用不同的数学工具和软件，例如Python、Matlab、Excel等。
在解释数据时，可以使用回归分析、统计分析、机器学习等方法。
最后，参赛者需要将建立的模型应用于实际情境中，例如在网球比赛中如何使用动量来提高击球效果。
同时，还需要回答题目中提出的问题，例如“为什么动量对网球的弹跳和飞行有影响？”、“如何利用动量来提高网球比赛的表现？”等。
总之，2024年美国大学生数学建模竞赛C题是一个有趣且具有挑战性的问题，需要参赛者具备扎实的数学基础和良好的数据分析能力。
数学建模c题思路
数学建模c题思路摘要：一、数学建模c 题概述二、解题思路及步骤1.题目分析2.建立数学模型3.求解数学模型4.结果分析与验证三、总结与展望正文：一、数学建模c 题概述数学建模c 题是指在全国大学生数学建模竞赛中，c 类题目所涉及的数学建模问题。
这类题目通常具有一定的难度和挑战性，需要参赛选手具备较高的数学素养、逻辑思维能力和创新意识。
本文将以一道典型的数学建模c 题为例，介绍该类题目的解题思路和步骤。
二、解题思路及步骤1.题目分析首先，我们需要对题目进行仔细阅读和分析，明确题目所给出的背景、条件和要求。
在这个过程中，要特别注意挖掘题目中的关键信息，以便于后续的建模和求解。
2.建立数学模型在建立数学模型的过程中，我们需要根据题目所给出的条件和要求，抽象出关键问题，并将其转化为数学问题。
这通常包括以下几个步骤：(1) 确定变量：根据题目中的实际问题，选择合适的变量来表示问题的各个方面。
(2) 建立关系式：根据题目中的条件，建立变量之间的数学关系式。
(3) 确定模型类型：根据题目要求，确定所建立的数学模型属于确定性模型还是随机性模型。
3.求解数学模型在求解数学模型的过程中，我们需要根据所建立的数学模型，运用相应的数学方法求解问题。
这可能包括微分方程、概率论、矩阵论等数学知识。
对于复杂的数学模型，可能需要采用数值计算、模拟仿真等方法进行求解。
4.结果分析与验证在得到数学模型的解后，我们需要对结果进行分析和验证，以判断解的合理性和有效性。
这通常包括以下几个步骤：(1) 结果解释：根据数学模型的解，解释问题的结果，并分析结果的实际意义。
(2) 结果验证：将数学模型的解与实际问题进行对比，验证解的正确性和有效性。
(3) 结果优化：根据结果分析，对数学模型进行优化和改进，以提高模型的精度和效率。
三、总结与展望数学建模c 题作为大学生数学建模竞赛中的一种挑战性题目，对参赛选手的数学素养、逻辑思维能力和创新意识提出了较高的要求。
深圳杯数学建模2023c题
深圳杯数学建模2023c题摘要：一、深圳杯数学建模竞赛介绍1.深圳杯数学建模竞赛背景2.2023年深圳杯数学建模竞赛C题概述二、2023年深圳杯数学建模C题解析1.C题题目概述2.C题问题分析3.C题求解思路三、C题求解过程1.建立数学模型2.模型求解与分析3.结果与讨论四、深圳杯数学建模竞赛的意义与启示1.培养学生的创新能力和实践能力2.提高学生的数学素养和应用能力3.对教育教学改革的启示正文：一、深圳杯数学建模竞赛介绍深圳杯数学建模竞赛是我国著名的数学建模竞赛之一，每年举办一次，旨在培养大学生的创新能力和实践能力，提高学生的数学素养和应用能力。
2023年深圳杯数学建模竞赛共有四个题目，分别为A、B、C、D题，其中C题涉及到了数学建模在实际生活中的应用，具有较高的挑战性和实用性。
二、2023年深圳杯数学建模C题解析1.C题题目概述2023年深圳杯数学建模C题题目为：“某城市交通拥堵问题研究”。
题目要求参赛者针对某城市的交通拥堵问题，建立数学模型，并提出合理的解决方案。
2.C题问题分析交通拥堵问题是现代城市面临的重要问题之一，对于城市的经济发展和社会进步具有重要的影响。
本题要求参赛者针对某城市的交通拥堵问题，分析其产生的原因，建立数学模型，并提出解决方案。
3.C题求解思路对于本题，我们可以从以下几个方面入手：（1）收集某城市的交通数据，包括交通流量、道路宽度、交通设施等；（2）分析交通拥堵产生的原因，如道路设计不合理、交通流量过大等；（3）建立数学模型，如交通流量与时间的关系模型、交通拥堵程度的评估模型等；（4）利用数学模型，提出解决交通拥堵问题的方案，如改进道路设计、调整交通流量等。
三、C题求解过程1.建立数学模型我们可以通过收集某城市的交通数据，利用相关数学方法，建立交通流量与时间的关系模型。
同时，根据交通拥堵程度与交通流量、道路宽度等因素之间的关系，建立交通拥堵程度的评估模型。
2.模型求解与分析利用已建立的数学模型，对某城市的交通拥堵问题进行模拟和分析。
全国数学建模大赛c题
全国数学建模大赛c题
全国数学建模大赛C题是关于古代玻璃制品的成分分析与鉴别的问题。
题目要求对玻璃文物的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系进行分析，并结合玻璃的类型，分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律，并根据风化点检测数据，预测其风化前的化学成分含量。
解题思路可以从以下几个方面展开：
1. 数据收集：首先需要收集相关数据，包括玻璃文物的类型、纹饰、颜色、表面风化程度、化学成分等信息。
这些数据可以通过查阅文献、参观博物馆、实验室检测等方式获得。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和处理，去除无效数据和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析：利用数学建模的方法对数据进行深入分析，包括相关性分析、回归分析、聚类分析等。
目的是找出玻璃文物表面风化与其类型、纹饰、颜色以及化学成分之间的关系，并预测风化前的化学成分含量。
4. 模型建立：根据数据分析的结果，建立相应的数学模型，以便对未知的玻璃文物进行预测和鉴别。
5. 模型评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，确保其准确性和有效性。
在解题过程中，需要注意以下几点：
1. 考虑玻璃的主要原料是石英砂，主要化学成分是二氧化硅（SiO2），助熔剂的不同会对玻璃的化学成分产生影响。
2. 考虑到玻璃类型、纹饰和颜色与其化学成分之间的关系，可以尝试通过特征提取和降维的方法，将高维度的数据转化为低维度的特征，以便更好地进行分析和建模。
3. 在预测风化前的化学成分含量时，需要注意控制变量和误差项的影响，确保预测结果的准确性。
4. 最后，需要对建立的模型进行交叉验证和外部测试，以评估其泛化能力和实际应用价值。
华为杯2023年数学建模c题
华为杯2023年数学建模c题数学建模是一种应用数学的方法，旨在解决实际问题，并对问题进行数学分析和求解。
在2023年的华为杯数学建模比赛中，C题是一个富有挑战性的问题，要求参赛者运用数学建模方法解决实际问题。
本文将探讨C题的解决方案，并分析各种问题的解决思路。
一、题目描述C题的题目描述是：**根据中国人的身高、体重和其他相关特征的调查数据，建立一个身高、体重与其他数值之间的数学模型，并使用该模型回答一系列问题。
**二、问题分析在解决C题之前，我们首先需要对问题进行分析。
根据题目描述，我们可以得到以下信息：1. 有关中国人的身高、体重和其他特征的调查数据；2. 需要建立一个身高、体重与其他数值之间的数学模型；3. 通过该模型回答一系列问题。
三、数学模型的建立1. 数据收集和整理对于任何数学建模问题，数据的收集和整理是非常重要的一步。
我们需要收集有关中国人身高、体重以及其他相关特征的调查数据，并进行整理和清洗，以便后续建模和分析使用。
2. 变量选择和特征提取基于所收集到的数据，我们需要选择适当的变量，并从中提取出相关特征。
例如，我们可以选择身高、体重、年龄、性别等作为变量，并计算其之间的相关系数和其他统计特征。
3. 模型选择和建立在选择数学模型时，我们可以根据所提供的数据和问题需求来决定。
例如，如果我们需要构建一个预测模型，可以选择线性回归、逻辑回归或决策树等模型。
如果我们需要进行数据聚类或分类，可以选择聚类分析或分类算法。
四、问题求解根据所建立的数学模型，我们可以回答一系列与身高、体重以及其他数值相关的问题。
例如：1. 预测一个人的体重，给定其身高和其他特征；2. 根据一组人的体重和其他特征，判断是否存在某种模式或规律；3. 基于已知的数据，预测未来几年中国人的平均身高和体重的变化趋势。
五、结论和展望通过对C题的分析和求解，我们可以得出以下结论：1. 数学建模是解决实际问题的有效方法；2. 在数学建模过程中，数据的收集和整理是至关重要的；3. 模型的选择和建立应与问题的需求相匹配；4. 运用数学模型可以回答一系列与身高、体重以及其他数值相关的问题。
数学建模c题 2023
数学建模c题 2023
2023年数学建模竞赛C题是：
题目：太空电梯
太空电梯是一种设想中的巨型建筑，其主体是一条长长的缆绳，一端固定在地球上，另一端固定在地球同步轨道的平衡物（如大质量卫星）上。
太空电梯作为运输通道，可实现人员和物资的低成本、快速运输。
问题：
1. 假设地球同步轨道的平衡物是一个质量为M = 5 × 10^5 kg 的静止卫星，地球质量为× 10^24 kg，半径为 6371 km，计算该平衡物离地面的高度。
2. 假设一根缆绳的长度为 L = 10^6 km，单位质量为 800 kg/m^3，总质量为M = 8 × 10^10 kg，计算该缆绳的直径。
3. 假设太空电梯的缆绳由纳米纤维制成，纳米纤维的杨氏模量为100 GPa，密度为× 10^4 kg/m^3，纳米纤维直径为 5 nm，纳米纤维的长度分布服从 Rician 分布，平均长度为 500 km，求纳米纤维的临界长度分布和平均
强度。
4. 考虑太空电梯的运行安全，应确保电梯在受到扰动时不会发生整体崩溃。
若太空电梯的缆绳受到质量为 m = 10^4 kg 的小物体的冲击，为了保证电梯的安全运行，求该物体冲击缆绳的速度最大值。
5. 基于以上分析和计算，给出太空电梯的设计方案和潜在风险。
全国研究生数学建模竞赛c题
全国研究生数学建模竞赛c题一、选择题（每题3分，共30分）函数y = x^2 - 4x + 5 在区间[1, 4] 上的最小值是（）A. 1B. 2C. 3D. 4若复数z 满足(1 + i)z = 2i，则z = （）A. 1 - iB. 1 + iC. -1 + iD. -1 - i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，S3 = 9，则a7 = _______。
在ΔABC 中，若 a = 5，b = 4，c = 3，则cos C = _______。
三、解答题（共54分）1.（本题满分12分）设函数f(x) = |x - 2| + |x + 3|。
（1）求不等式f(x) ≤ 8 的解集；（2）若不等式f(x) ≤ |a - 1| 有解，求实数 a 的取值范围。
2.（本题满分14分）已知数列{an} 的前n 项和为Sn，且a1 = 1，an + 1 = 2Sn（n ∈ N*）。
（1）求数列{an} 的通项公式；（2）设bn = log2(an + 1)，求数列{1/bnbn+1} 的前n 项和Tn。
3.（本题满分14分）在平面直角坐标系xOy 中，直线l 的参数方程为：{ x = 2 + tcosαy = 1 + tsinα }（t 为参数，α 为锐角）。
以坐标原点为极点，x 轴正半轴为极轴建立极坐标系，曲线C 的极坐标方程为ρ = 4cosθ。
（1）求曲线 C 的直角坐标方程；（2）设直线l 与曲线 C 相交于A，B 两点，若|AB| = 2√5，求α 的值。
数学建模c题
数学建模C题回答如下：题目：某公司欲生产某种产品，预计其产量为X件，每件产品的成本为C元（其中C≥8元），销售单价为P元。
公司预计每件产品的利润为Q元，其中Q=P-C。
如果公司想要最大化总利润，应该如何确定生产数量X？一、分析问题首先，我们需要理解这个问题的背景和目标。
公司想要最大化总利润，需要找到一个最优的生产数量X，使得生产成本和销售收入之间的平衡点达到最大。
在这个过程中，我们需要考虑各种因素，如生产成本、市场需求、市场竞争等。
二、模型假设我们做出以下假设：1. 市场需求是确定的，可以按照销售单价P进行销售。
2. 生产数量X不会影响产品质量或供应时间。
3. 生产和销售过程中不存在损耗和退货。
三、模型建立根据题意，总利润Q可以表示为：Q=PX-C×X=(P-C)X根据上述假设，生产成本为CX，销售收入为PX。
所以，我们可以通过优化目标函数得到最优生产数量X。
目标函数的形式可以写成：MAX(P-C)X-CX=(P-2C)X我们可以通过拉格朗日乘数法来求解这个优化问题。
四、模型求解为了最大化总利润，我们需要找到最优的生产数量X，使得生产成本和销售收入之间的平衡点达到最大。
我们可以使用拉格朗日乘数法求解这个优化问题，得到如下结论：当生产成本为总成本的2/3时，总利润达到最大值。
也就是说，当生产数量为总需求量的2/3时，公司可以获得最大利润。
这个结论适用于所有C≥8的情况。
五、模型解释这个结论解释了如何根据生产成本和销售收入之间的平衡点来确定最优生产数量。
当生产成本占总成本的2/3时，公司的总利润达到最大值。
这个结论对于所有C≥8的情况都适用，因为在这个范围内，生产成本和销售收入之间的关系是恒定的。
在实际应用中，公司可以根据市场需求和竞争情况来调整生产数量，以达到最优的生产效率和经济收益。
同时，公司也可以通过控制生产成本和提高产品质量来进一步提高利润水平。
六、总结通过建立数学模型和求解优化问题，我们可以得到最优的生产数量，从而最大化公司的总利润。
数学建模比赛c题
数学建模比赛c题
数学建模比赛C题一般指的是美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）中的C题。
这道题通常是涉及优化、数据分析和数学建模等方面的问题，要求参赛者通过对数据的分析和建模，解决实际生活中的问题。
具体而言，C题通常需要分析大量数据，找到其中的模式和规律，然后根据这些模式和规律进行预测或决策。
在解决C题时，需要运用统计学、机器学习、优化算法等相关知识，通过对数据的清洗、处理和可视化，挖掘出数据中隐藏的信息和价值。
同时，还需要考虑实际问题的约束和限制，建立符合实际情况的数学模型，并对其进行验证和优化。
因此，解决数学建模比赛C题需要具备一定的数学基础和编程能力，同时还需要对相关领域的知识有一定的了解。
此外，还需要具备创新思维和团队协作能力，能够从多角度思考问题，并提出切实可行的解决方案。
2024高教社杯全国数学建模c题
全国数学建模c 题一、单选题1.已知函数()2,01ln ,0x x f x x x -⎧≤⎪=⎨>⎪⎩，()()g x f x x a =--.若()g x 有2个零点，则实数a的取值范围是（ ）A.[)1,0-B.[)0,∞+C.[)1,-+∞D.[)1,+∞2.某学校党支部评选了5份优秀学习报告心得体会（其中教师2份，学生3份），现从中随机抽选2份参展，则参展的优秀学习报告心得体会中，学生、教师各一份的概率是（ ） A ．120 B ．35 C ．310 D ．9103.定义区间[]()1212,x x x x <的长度为21x x -，已知函数||2x y =的定义域为[,]a b ，值域为[1,2]，则区间[,]a b 的长度的最大值与最小值的差为（ ）A.1B.2C.3D.124.若()2,01,0x m x f x nx x +<⎧=⎨+>⎩是奇函数，则（ ） A.1m =-，2n = B. 1m =，2n =-C. 1m =，2n =D. 1m =-，2n =-5.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.25255 D.56．若命题甲：10x -=，命题乙：2lg lg 0x x -=，则命题甲是命题乙的（ ）A ．充分非必要条件B ．必要非充分条件C ．充要条件D ．非充分也非必要条件7.袋中有2个白球，2个黑球，若从中任意摸出2个，则至少摸出1个黑球的概率是（ ）A ．16B ．13C ．34D ．568．已知函数()11f x x x =-，在下列区间中，包含()f x 零点的区间是（ ）A ．14 ,12⎛⎫ ⎪⎝⎭B ．12 ,1⎛⎫ ⎪⎝⎭C ．(1,2)D ．(2,3)9.已知集合{}3,1,0,2,3,4A =--，{|0R B x x =≤或3}x >，则A B =（ ）A.∅B.{}3,1,0,4--C.{}2,3D.{}0,2,3 10．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 --≤ 11.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 =1212.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 ．24 C ．3 D ．613.tan 3π=（ ）A ．33B ．32 C ．1 D 314.设集合{}{}234345M N ==，，，，，， 那么M N ⋃=（ ）A.{} 2345，，，B.{}234，， C .{}345，， D .{}34，二、填空题15．某校高一、高二、高三年级的学生人数之比为4：4：3，现按年级用分层抽样的方法抽取若干人，若抽取的高三年级的学生数为15，则抽取的样本容量为_______16.定义25(0),()8(0).x x f x x x ⎧+≤⎪=⎨>⎪⎩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（ ）。
数学建模历年国赛c题
数学建模历年国赛C题1. 引言数学建模是数学学科与实际问题相结合的一种学科交叉。
每年都会有各种各样的数学建模竞赛，其中国家级数学建模竞赛是最高水平的竞赛之一。
本文将对国家级数学建模竞赛历年的C题进行分析与总结，希望能够为参与数学建模竞赛的同学提供一些帮助与指导。
2. 国赛C题概述国家级数学建模竞赛的C题是一道较为综合性的题目，通常涉及到多个数学领域的知识和技巧。
C题的解答过程往往需要多个步骤和推理，并且对数学建模的基本原理和方法都有一定的要求。
下面将对历年的C题进行概述，给出简要的问题描述和解题思路。
2.1 C题年份1问题描述：该年的C题是关于城市交通规划的问题。
给定一个城市的道路网络图，要求设计一种最优的交通规划方案，使得城市中的交通流量最大化，同时减少人们的出行时间和减少环境污染。
解题思路：该问题可以转化为一个最小费用流问题，通过对道路网络图进行建模，确定各条道路的容量和费用，然后使用最小费用流算法求解最优的交通规划方案。
2.2 C题年份2问题描述：该年的C题是关于电力系统的问题。
给定一个电力系统的拓扑结构图和负荷需求，要求设计一种最优的供电方案，使得电力系统的供电可靠性最大化，同时满足负荷需求，最大限度地减少系统的能量损耗。
解题思路：该问题可以转化为一个优化问题，通过对电力系统的拓扑结构图进行建模，确定各个电力节点的供电能力和负荷需求，然后使用整数规划或者动态规划等方法求解最优的供电方案。
2.3 C题年份3问题描述：该年的C题是关于物流配送的问题。
给定若干个配送中心和客户需求，要求设计一种最优的物流配送方案，使得客户的需求能够得到满足，同时最大限度地减少车辆行驶的总路程。
解题思路：该问题可以转化为一个带约束条件的最小路径问题，通过对配送中心和客户需求的位置和距离进行建模，可以使用图论中的最短路径算法求解最优的物流配送方案。
3. 解题方法与技巧国赛C题作为一道较为综合性的数学建模题目，解答过程通常需要运用多种数学知识和技巧。
2023高教杯建模竞赛c题
2023高教杯建模竞赛c题
2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题题目为“数据分析与预测”，要求参赛者根据给定的数据集，利用数学建模的方法，对数据进行处理、分析和预测。
具体而言，题目要求参赛者完成以下任务：
1. 对给定的数据集进行描述性统计分析，包括数据的均值、中位数、众数、标准差等统计指标的计算，并绘制数据的分布直方图或箱线图。
2. 利用数学建模的方法，建立数据与因变量之间的回归模型，并使用该模型对未来数据进行预测。
3. 根据所建立的回归模型，分析自变量对因变量的影响程度，并探究自变量之间的相互作用关系。
4. 对所建立的回归模型进行交叉验证，评估模型的预测精度和稳定性。
5. 根据分析结果，给出相应的建议或措施。
以上是2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题的大致要求和内容，具体细节可以查看竞赛官方网站或咨询相关人员。
2023华数杯数学建模竞赛c题思路
2023华数杯数学建模竞赛c题思路摘要：1.2023 华数杯数学建模竞赛C 题简介2.C 题第一问的解题思路3.C 题第二问的解题思路4.总结正文：一、2023 华数杯数学建模竞赛C 题简介2023 华数杯数学建模竞赛C 题是一道结合数学、物理和工程背景的问题。
题目分为两个问，要求参赛者运用数学知识解决实际问题。
本文将针对C 题的解题思路进行分析和探讨。
二、C 题第一问的解题思路第一问要求建立平纹织物整体热导率与单根纤维热导率之间关系的数学模型，并计算出单根A 纤维的热导率。
为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：1.建立传热模型：基于纤维传热和空隙中气体传热的理论，建立平纹织物的整体热导率与单根纤维热导率之间的关系模型。
2.使用传热方程和热传导模型以及多孔介质传热模型，对建立的模型进行求解。
3.参数拟合：利用附件2 提供的实验样品参数条件下测得的平纹织物的整体热导率，采用参数拟合或优化算法，将实验数据与理论模型进行匹配，得到单根A 纤维的热导率。
4.验证和评估：根据建立的数学模型和计算得到的单根A 纤维的热导率，对模型进行验证并进行评估。
可以比较模型计算结果与实验数据的拟合程度，评估模型的准确性和可靠性。
三、C 题第二问的解题思路第二问要求选用单根A 纤维的直径和调整织物的经密纬密弯曲角度，使得织物的整体热导率最低。
针对这个问题，我们可以采取以下步骤：1.建立优化模型：根据第一问建立的传热模型，选用单根A 纤维的直径和调整织物的经密纬密弯曲角度作为决策变量，建立多目标优化模型。
2.选择合适的优化算法：可以使用遗传算法、粒子群优化算法等求解器来求解优化模型。
3.求解优化模型：将第一问得到的单根A 纤维的热导率带入优化模型，求解得到选用单根A 纤维的直径和调整织物的经密纬密弯曲角度的最佳方案。
4.验证和评估：根据求解得到的最佳方案，对织物的整体热导率进行验证和评估，检查优化结果是否满足实际需求。
四、总结2023 华数杯数学建模竞赛C 题涉及数学、物理和工程等多方面的知识，要求参赛者具备较强的综合素质和实际问题解决能力。
2023数学建模比赛c题
数学建模比赛C题是古代玻璃制品的成分分析与鉴别。
题目要求对古代玻璃制品的成分进行分析和鉴别，通过化学成分和其他检测手段，将其分为高钾玻璃和铅钡玻璃两种类型。
解题思路可以从以下几个方面展开：
1.收集数据：收集古代玻璃制品的相关数据，包括其成分比例、颜色、硬度等。
2.数据预处理：对收集到的数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理等，以确保
数据的质量和可靠性。
3.建立模型：根据数据的特点和问题要求，选择合适的数学模型进行建模。
例如，可
以采用分类模型对玻璃制品进行分类，也可以采用回归模型对成分比例进行分析。
4.模型评估：对建立的模型进行评估，如准确率、召回率、F1值等，以确定模型的性
能和可靠性。
5.结果解释：对模型的结果进行解释和分析，以得出结论和建议。
在解题过程中，需要注意以下几点：
1.数据的质量和可靠性是建模的基础，因此需要对数据进行严格的预处理。
2.选择的数学模型应该与问题要求和数据特点相匹配，以确保模型的性能和可靠性。
3.对模型的结果进行解释和分析时，需要结合实际情况和专业知识，以得出正确的结
论和建议。
总之，数学建模比赛C题需要通过对古代玻璃制品的成分进行分析和鉴别，得出结论和建议，为相关领域的研究和应用提供参考。
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2015年第十二届五一数学建模联赛承诺书我们仔细阅读了五一数学建模联赛的竞赛规则。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与本队以外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。
我们授权五一数学建模联赛赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号为（从A/B/C中选择一项填写）： C我们的参赛报名号为：参赛组别（研究生或本科或专科）：本科所属学校（请填写完整的全名）参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.日期：2015 年 5 月 3 日获奖证书邮寄地址邮政编码：收件人姓名：联系电话：2015年第十二届五一数学建模联赛编号专用页竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：评阅人评分备注裁剪线裁剪线裁剪线竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：参赛队伍的参赛号码：（请各参赛队提前填写好）：2015年第十二届五一数学建模联赛题目“二孩政策”问题摘要本文针对于生态文明建设的评价问题，选取了评价生态建设文明的具有代表性的几个指标，并且通过建立城市生态文明建设指标预测模型，来判断地区生态文明建设程度。
对于第一问，针对我国现有的生态文明建设的评价指标问题，我们首先查阅了全国在省级生态文明建设评价方面较为权威的北京林业大学生态文明研究中心公布的中国省级生态文明建设评价报告，以及其他具体于各地区省市的生态文明建设的论文，在此基础上，列举出来了6大类，18个较为重要的评价指标。
对于第二问，我们首先根据罗列出的指标中的重要程度以及数据获取的可行性和权威性和反映大类指标程度选择了单位GDP能耗、单位GDP水耗和单位GDP废水、废气排放量、绿化覆盖率、人均公共图书藏书量。
然后通过熵值法确定了各项指标权重，大致通过三个步骤，分别是原始数据矩阵归一化，定义熵，定义熵权。
其次根据国际标准、欧美等发达国家的现状值确定了各项指标的具体度量标准，借助这些度量标准我们通过标准比值法，进一步确定了每一项指标的发展水平指数，最后通过建立的综合评价模型得到我们的最终结果，也就是生态文明建设发展水平指数。
为了更好的反映每个省份的情况，我们根据系统发展水平指数值得分范围将发展水平评价等级分为7个等级(A为最优，G为最差)，更加将指标具体化。
对于第三问，首先我们综合考虑了各地区的生态活力，环境质量和经济发展水平，先将全国31个省（自治区、直辖市，不含港澳台）的生态文明建设归纳为5个类型，然后再加上地理条件的因素综合选择最终确定了河北、山西、山东、四川、北京、辽宁、甘肃、云南、福建和内蒙古十个省市自治区作为我们的研究对象，然后我们通过查阅统计年鉴以及登陆国家统计局下载等方式找到了各个地区从2009~2013的权威统计数据，最后带入我们建立的模型之中，通过计算得到了每个地区的生态文明建设发展水平指数。
对于第四问，我们首先根据问题三的评价结果，挑选出了生态文明建设相对落后并具有代表性的云南，在子系统层次，找出制约其生态文明建设的短板，有针对性地提出改进措施。
在忽略重大自然突变和措施实施顺利的前提下，针对不同指标，利用灰色预测模型结合logistic的方法，外推出改进措施对各项指标的量化影响。
将量化后的指标结果，代入到问题二建立的生态文明建设发展水平模型，检验措施实施后的效果。
根据结果进一步完善生态文明建设的改进措施，并形成一份高效高可行性的生态文明建设政策建议。
我们建立的城市生态文明建设指标预测模型，与传统的评价相比，虽然在全面性上有所差距，但是简便易行，能够较好的反映地区的生态文明建设程度。
关键词生态文明建设发展水平指数模型熵值法灰色预测模型 logistic一、问题重述背景分析多年来实施的严、紧计划生育政策对控制人口增长起到关键作用。
在优生优育政策的指引下，我国人口质量显著提高，但也带来了不利影响，生育率偏低、男女比例失衡、人口老龄化情况严重等问题。
2016年，在全国范围内放开二孩政策。
早在20年前，我国某些地区已经开始试点二孩政策。
例如：1985年以来，山西翼城一直是二孩政策的试点地区之一，那里既没有出现人口增长过快的问题，婴儿性别比也处于国际正常水平。
问题重述1、建立人口结构可持续发展指标体系，相关指标应具有科学性、代表性、全面性。
2、建立人口结构可持续发展的评价模型。
选取10个国内具有代表性的省（市、县），对这些地区的人口结构进行评价分级。
并结合你的模型给出当前A地区评价等级。
3、假设A地区不实行二孩政策，预测该地区未来20年的人口结构变化趋势；假设A地区实行二孩政策，给出二孩政策下最优出生率，使得该地区未来20年的人口结构更加合理。
4、二孩政策下，预测A地区未来10-20年按年龄划分的人口结构。
5、假如全面放开生育政策（不限制生育数量），在国民经济运行稳定的基础上预测A地区未来20年人口结构的变化趋势。
二、问题分析对于问题一和问题二的分析对于问题一和问题二，其实这两个问题相当于一个问题，要解决问题二就必须先解决问题一。
我们首先对人口结构可持续发展进行分析，人口结构可持续发展它是社会经济发展的根本保证, 根据科学性、全面性、系统性、可行性、目的性、数据可获得性等指标体系设置的基本原则, 然后应用频度统计分析法和理论分析法, 初步设立人口可持续发展的指标体系, 并根据从中华人民共和国国家统计局上面搜集的数据运用主成分分析法、聚类分析法、独立性分析法等对上面的指标体系进行了修正，最后列出18个指标。
然后我们建立人口结构可持续发展的评价模型。
我们首先选取最具有代表性的十个省（市），保证选择的十个省（市）具有一定的代表性，能够反映全国的情况，我们依据综合考虑了各地区的人口密度，地域分布，先将全国31个省（自治区、直辖市，不含港澳台）的人口密度进行排序，然后再加上地域分布综合选择最终确定了黑龙江、四川、山东、新疆、西藏、福建、北京、山西、海南和湖北十个省市自治区作为我们的研究对象，然后我们通过登陆中华人民共和国国家统计局下载等方式找到了各个地区从2014年的权威统计数据。
然后我们对每个指标的权重进行确定，确定权重的方法中，较为常用的有熵值法和层次分析法，由于在此次的模型之中，我们的层次较为简单，而且我们的数据都是具体的值，层次分析法不仅增加了过多的计算过程，而且对于结果也可能产生不好的影响，所以我们选择了熵值法来确定权重，主要通过三个步骤，分别是原始数据矩阵归一化；定义熵；定义熵权。
最终确定各项指标的权重。
其次我们需要建立评价指标度量标准来对我们的结果进行具体的评价。
我们查阅了大量的数据，根据国际标准、欧美等发达国家的现状值来确定各项指标的具体度量标准。
通过这些度量标准我们通过标准比值法，进一步确定了每一项指标的发展水平指数，然后通过我们建立的综合评价模型最终得到我们的最终结果，也就是人口结构可持续发展指标的水平发展指数。
为了更好的反映每个省份的情况，我们根据系统发展水平指数值得分范围将发展水平评价等级分为7个等级(A为最优，G为最差)，更加将指标具体化。
然后将A地区的数据带入我们建立的模型之中，通过计算得到A地区的人口结构可持续发展水平指数，确定其评价等级。
对于问题三的分析问题四要求我们对于落后的省份提出改进措施，然后建立数学模型预测未来几年这些措施的实施效果。
我们首先根据问题三的评价结果，我们可以挑选出生态文明建设相对落后的省（市），在子系统层次，找出制约其生态文明建设的短板，有针对性地提出改进措施。
在忽略重大自然突变和措施实施顺利的前提下，针对不同指标，利用灰色预测模型结合logistic的方法，外推出改进措施对各项指标的量化影响。
将量化后的指标结果，代入到问题二建立的生态文明建设发展水平模型，检验措施实施后的效果显著性。
根据结果进一步完善生态文明建设的改进措施，并形成一份高效高可行性的生态文明建设政策建议。
对于问题四的分析问题四要求我们对于落后的省份提出改进措施，然后建立数学模型预测未来几年这些措施的实施效果。
我们首先根据问题三的评价结果，我们可以挑选出生态文明建设相对落后的省（市），在子系统层次，找出制约其生态文明建设的短板，有针对性地提出改进措施。
在忽略重大自然突变和措施实施顺利的前提下，针对不同指标，利用灰色预测模型结合logistic的方法，外推出改进措施对各项指标的量化影响。
将量化后的指标结果，代入到问题二建立的生态文明建设发展水平模型，检验措施实施后的效果显著性。
根据结果进一步完善生态文明建设的改进措施，并形成一份高效高可行性的生态文明建设政策建议。
对于问题五的分析问题四要求我们对于落后的省份提出改进措施，然后建立数学模型预测未来几年这些措施的实施效果。
我们首先根据问题三的评价结果，我们可以挑选出生态文明建设相对落后的省（市），在子系统层次，找出制约其生态文明建设的短板，有针对性地提出改进措施。
在忽略重大自然突变和措施实施顺利的前提下，针对不同指标，利用灰色预测模型结合logistic的方法，外推出改进措施对各项指标的量化影响。
将量化后的指标结果，代入到问题二建立的生态文明建设发展水平模型，检验措施实施后的效果显著性。
根据结果进一步完善生态文明建设的改进措施，并形成一份高效高可行性的生态文明建设政策建议。
三、模型假设1.假设评价人口结构可持续发展各指标之间相互作用关系忽略不计；2.假设在预测模型中，未来几年没有重大变化；3.假设从官方获取的各个省份的指标的统计数据信息真实可靠；4.假设各个省人口自然变化；5.假设不受资源环境约束，未来15年内各省区生态文明建设按照当前趋势发展，各城市增长率保持相应的速度，考虑到随着高能耗高污染的企业减少，未来资源节约和污染控制各项指标效率难度不断加大的趋势；四、符号说明为了便于问题的求解，我们给出以下符号说明：i C ：第i 项指标'i c ：第i 项指标的观测值i c ：第i 项指标的度量标准值L i c ：评价指标水平发展指数k Lb ：子系统发展水平指数 ci w ：指标在系统中的权重La ：系统综合发展水平指数bk w ：子系统在所属系统中的权重ij x ：熵值计算法中第j 项指标值m ax x ：第j 项指标的最大值m in x ：第j 项指标的最小值i x ：第j 项指标的阈值'ij x ：ij x 的标准化值五、模型的建立与求解经过以上的分析和准备，我们将逐步建立以下数学模型，进一步阐述模型的实际建立过程。