数学建模暑期培训PPT幻灯片

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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。

《数学建模含动画培训》PPT动画课件

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案例一:数学建模在金融领域的应用
实践项目设计与实施方案
实践项目目标与要求
实践项目内容与安排
实践项目实施步骤与流程
实践ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ目成果展示与评估
挑战性问题分析与解决思路
挑战性问题的定义和特点
挑战性问题的来源和分类
挑战性问题的分析和解决思路
挑战性问题的实践应用与案例分析
本次培训内容回顾与总结
培训目标:掌握数学建模的基本概念、方法和技巧
代数方程:定义、解法及分类
代数不等式:定义、性质及解法
代数式:定义、性质及化简
代数运算:加法、减法、乘法、除法及指数运算
几何基础知识
几何学的基本概念
几何图形的性质和分类
几何图形的度量
几何图形的变换
概率与统计基础知识
概率论基本概念:事件、概率、独立性等
回归分析:线性回归、多元回归等
统计推断方法:参数估计、假设检验等
汇报人:
目录
数学建模的定义和意义
数学建模是一种用数学方法解决实际问题的手段
单击此处输入你的正文,请阐述观点
通过建立数学模型,可以描述自然现象和社会现象
单击此处输入你的正文,请阐述观点
数学建模是一种跨学科的方法,涉及数学、计算机科学、物理学等多个领域 数学建模的意义
数学建模的意义
数学建模可以解决实际问题,推动科学技术的发展
模糊数学法:通过模糊数学理论来处理模糊信息并建立数学模型
建模技巧分享与实例解析
建模方法介绍:线性回归、逻辑回归、决策树等
总结与展望:总结建模方法和技巧,展望未来发展趋势
实例解析:以具体案例为例,展示建模过程和技巧应用
技巧分享:特征选择、数据预处理、模型评估等

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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。

《数学建模培训》PPT课件

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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。

数学建模暑假培训讲座市公开课金奖市赛课一等奖课件

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第414页1
六、数据建模惯用预测办法
2.回归模型办法:大样本内部预测; 应用案例:
(1)CUMCM-A:奥运暂时超市网点设计; (2)CUMCM-B:电力市场输电阻塞管理; (3)CUMCM-A:长江水质评价与预测; (4)CUMCM-B:艾滋病疗法评价与预测; (5)CUMCM-B:高教学费原则探讨问题。
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第191页9
二、数据处理普通办法
3. 模糊指标量化处理办法
在实际中,诸多问题都涉及到定性,或模 糊指标定量处理问题。
诸如:教学质量、科研水平、工作政绩、 人员素质、各种满意度、信誉、态度、意识 、观念、能力等原因相关政治、社会、人文 等领域问题。
如何对相关问题给出定量分析呢?
/10/10
(1)CUMCM-A:SARS传播问题; (2)CUMCM-A:长江水质评价与预测; (3)CUMCM-B:艾滋病疗法评价与预测。
/10/10
第6页 6
数据处理与数据建模办法
/10/10
第7页 7
数据处理与数据建模办法
21世纪社会是信息社会,其影响最后将要比十九世纪由农业社会转向工业社会更 加深刻。 “一个国家总信息流平均增长与工业潜力平方成正比”。 信息资源与自然资源和物质资源被称为人类生存与发展三大资源。
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第8页 8
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第9页 9
数据处理与数据建模办法
1. 数据建模普通问题 2. 数据处理普通办法 3. 数据建模综合评价办法
4. 数据建模动态加权办法 5. 数据建模综合排序办法 6. 数据建模预测办法
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第101页0
一、数据建模普通问题 数据建模普通问题提出:普通

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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

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

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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

《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

《数学建模培训》课件

统计建模方法
利用统计学原理,如回归分析 、时间序列分析等建立模型。
优化建模方法
利用优化理论,如线性规划、 非线性规划等建立模型。
微分方程建模方法
利用微分方程理论,如常微分 方程、偏微分方程等建立模型

常见建模方法介绍
代数建模方法
通过代数方程或不等式表示变 量之间的关系,解决实际问题

概率建模方法
利用概率论和随机过程理论, 建立随机模型,解决实际问题 。
生物学
种群动态、生态平衡、基因遗传等 生物学问题可以通过数学建模进行 深入研究。
工程与技术领域
电子工程
电路设计、信号处理、电 磁场等问题的解决需要数 学建模的帮助。
机械工程
机构分析、优化设计、机 器人控制等需要数学建模 进行精确计算和模拟。
土木工程
建筑设计、结构分析、地 震工程等需要数学建模进 行结构优化和抗震设计。
《数学建模培训》课件
汇报人:可编辑 2023-12-22
• 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 • 数学建模案例分析 • 数学建模实践与挑战
01
数学建模概述
定义与特点
定义
数学建模是指通过建立数学模型 来描述、分析和解决实际问题的 过程。
特点
数学建模具有抽象性、概括性和 精确性,能够将复杂问题转化为 数学语言,为解决实际问题提供 有效工具。
对建立的模型进行训练和评估,包括模型 的参数调整、模型的性能评估等。
对模型的结果进行解释和应用,包括结果 的可视化、结果的解释和应用等。
实践项目成果展示与评价
成果展示
将实践项目的成果进行展示,包括模型的性能指 标、结果的可视化等。

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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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单击此处添加副标题
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

数学建模培训之一ppt

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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

CONTENCT

数学建模培训精品课件ppt

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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。

数学建模培训课件 32页PPT文档

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。
D‘ D
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。

数学建模培训PPT课件

数学建模培训PPT课件
第15页/共62页
数学建模作为用数学方法解决实际问题的 第一步,越来越受到人们的重视。
第16页/共62页
数学建模的一般步骤
实体 信息
假设
建模


应用 验证 分析
第17页/共62页
数学模型的分类
分类标准
具体类别
对某个实际问题 了解的深入程度
白箱模型、灰箱模型、黑箱模型
模型中变量的特 连续模型、离散模型;确定性模型、随
第28页/共62页
建模:
x k • :第 次渡河前此岸的商人数 k
yk:第 k次渡河前此岸的随从数
xk , yk 0,1, 2,3; k 1, 2, sk (xk , yk ) :过程的状态
S :允许状态的集合
S {(x, y) | x 0, y 0,1,2,3; x 3, y 0,1,2,3; x y 1,2}
x=(x1, …, xn)T: 决策变量 f (x): 目标函数, hi(x), gp(x): 约束函数
第38页/共62页
数学规划的一般模型
• min f (x) s.t. hi(x)=0, i=1, …, m gp(x)≥0, p=1, …, t
(MP)
若f(x), hi(x)( i=1, …, m), gp(x)( p=1, …, t) 均为线性函数,则问题(MP)就被称为线
相遇时他已步行了多少分钟?
请思考:本题解答中隐含了哪些假设条 件?
5:30
5分钟 5:35
会合点
相遇点

第35页/共62页
预备技能
• 数学知识
分析、代数、几何、概率、统计、优化、 方程…
软件使用
Matlab, Mathematica, Maple, Lindo, Lingo…
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

尸体的温度变化规律为
T(t)2.111.15e0.00183 t 672
模型应用
用T(t)=37代入上模型 t=-176.386=-2小时56分
受害者死亡时间约为8时20分-2小时56分=5时26分
结论:不能排除张某为嫌疑犯!
有人提出疑问,在下午5:00到9:00之间室温一 般不会是不变的,因而此结论有些武断!
数学建模
建立数学模型的全过程: (包括表述、求解、解释、检验等) 可用下面的图表直观地表示数学建模过程的各阶段及 其联系.
实际问题
抽象,简化,假设,确定变量与参数
建立数学模型并求解,确定参数
用实际背景或数据等来检验数学模型
若不符合实际
若符合实际
交付使用从而产生经济,社会效益
一个简单的问题
问题提出:他是嫌疑犯吗?
(1 )
dt
模型求解
(1)式变形为
dT(t) kdt (T(t)21.1)
ln T (t()2.1 1 )k tC
T (t) 2.1 1 C 1 e kt C 1 e C
由T(0)= 32.6
C1=11.5
再由T(60)=31.4
3.4 1 2.1 1 1.5 1 e6k0
k=-ln[(31.4-21.1)/11.5]/60=-0.00183672
数学模型的概念
数学建模就是建立数学模型来解决各种实际问题。
现实世界中有大量的实际问题,这些问题往往不 会直接地以现成的数学形式呈现,这就要求我们把实 际问题抽象出来,在可能将其尽量简化,通过假设变 量和参数,运用一些数学方法建立和参数的数学关系 式或者算法,这样抽象成的数学关系式或算法就是所 谓的数学模型。
dT (t)k(T(t)w(t)) dt
e k(d t (t) T k(tT ) ) k(tw )e kt dt
d ke T t(t) k(w t)e kt dt
T(t)cke t kkettw ()e kd 0
w(t)= t2+ t +;
其中;=0.0106, =-0.3034,= 21.404。
通过数学方法对模型的分析与求解,最后在解释 和验证所得的解,进而指导实际问题。这个过程称为 数学建模。这个过程一般不会一次完成的。
数学模型和数学建模没有一个确切定义,若硬要 给一个定义,大概定义如下:
数学模型 对于一个给定的现实对象,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,导出的一个数学结构。
试设计一种测试死亡时间的方法: 死者的体温!
他是嫌疑犯吗?
法医在8:20时,测得死者体温为32.6ºC ,一小时后, 死者被移走时,又测量了一下体温为31.4ºC,当时室 内温度为21.1ºC。能否由此来推算死者死亡时间? 我们建立一个数学模型来解决此问题
模型假设
• 死者生存时正常体温为37ºC,无生病发烧现象。
由T(1)=31.4 我们有方程:
( 1 .1 1 9 0 .3 6 0 0 .0 3) 2 e 4 k 1 0 .22 8 0 .0 22 2 1 .2 1 08 2 08
k k 2
k k 2
解得k=-0.11177代入原方程得:
T ( t) 6 .7e 8 0 .14 1 t 1 0 8 .7 07t1 2 6 0 .0 4t6 9 2 .3 8 51 15
T(t)cke t kkettw ()ekd 0
(c2)ek t t2(2)t2
k2 k
k
k2 k
由c=T(0)= 32.6,再将=0.0106, =-0.3034,=21.404
代入得:
T(t)(1.11960.30304.02)1ek2t0.01t02 6
k
k2
(0.0k2102.30)t40.3k0304.0k22122.1404
• 室内温度在几个小时内为恒定的。
• 由Fourier热传导定律:死者体温下降的速率与尸体 温度与外界温差成正比,设比例系数为k。
模型建立
尸体的温度是随时间变化的,设t时刻尸体温度为 T(t),8:20为t=0时刻
则有T(0)= 32.6ºC,T(60)=31.4ºC
由假设3知: d(T t)k(T(t)2.1 1 )
注:上表是时间段5:00~9:20每隔十分钟一次的温 度记录。
温度变化的散点图
22.4
22.2
22.0
21.8
21.6
21.4
一次拟合曲线与温度
变化的散点图比较
22.4
22.2
一次拟合曲线
22.0
w(t)=22.5-0.328t
21.8
21.6
21.4
1
2
3
4
1
2
3
4
二次拟合曲线与温度 22.4 22.2
死亡时间t0应满足T(t0)=37,即下列方程的解
6 .7e 8 0 .14 1 t 1 0 8 .7 07 t1 2 6 0 .4 0t9 6 2 .3 8 51 35 72 解得t=-3.0754, 这样死者死亡的真正时间为: t=8.3333- 3.0754=5:15 这样疑犯还是脱不了干系。
必须弄清室温在这段时间内是如何变化的才能正 确地判定死者的死亡时间。
于是人们想到当地气象部门,其对一天室内温度 有一个较详细的记录。在向当地气象部门求助,得 到以下室内温度在这段时间内的记录:
22.53 22.47 22.41 22.35 22.29 22.23 22.17 22.11 22.05 21.99 21.94 21.88 21.83 21.77 21.72 21.66 21.61 21.56 21.51 21.46 21.40 21.35 21.30 21.25 21.21 21.16 21.11
变化的散点图比较 22.0
21.8 21.6 21.4
1
2
3
4
二次拟合曲线为:w(t)=0.0106t2-0.3741t+22.533
其是以5:00作为时间起点的拟合方程,将其化为以 8:20为时间起点的拟合方程,其为:
二次拟合曲线为:w(t)=0.0106t2-0.3034t+21.404
这样假设2改变为: • 室内温度在5:00到9:20时段内变化规律为w(t)。 则尸体温度变化的方程化为:
某公寓发生一起谋杀案,死者是下午7:30被发现 的,法医8:20赶到现场,经过调查,种种迹象表明, 此案最大的嫌疑犯是其单位的张某,但有人证明,张 某下午5:00之前张某一直在办公室, 5:00时张某才匆 匆离开,从其办公室到公寓步行需要10分钟,此能否 证明张某绝对不在现场。
若死者是在5:10之前被谋杀的,就可以排除张某了。 如何测定死者被杀的时间呢? 让死者说话,告诉法医被杀的时间!
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