张敬信-数学建模的介绍
基于小学数学建模思想下的数形结合思想研究
基于小学数学建模思想下的数形结合思想研究作者:张克诚来源:《课程教育研究》2019年第29期【摘要】本文首先阐述了数学建模思想与数形结合思想的相关内容,然后从量与计量的学习、表象到抽象的研究过程、抽象问题与直观图的结合这三方面研究了小学数学建模思想下的数形结合思想,希望为我国小学数学教师带来一定的启示,合理在教学中渗透这两种思想,提高教学效果。
【关键词】小学数学 ;数学建模 ;数形结合【中图分类号】G623.5 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2019)29-0123-01近年来,在数学领域中,对于数学建模思想的研究越来越多,其中的数形结合思想是非常值得探索的一部分内容,尤其对于小学数学教师来说,利用数形结合思想可以培养学生的思维能力,提升教学效果。
那么如何将数学建模思想下的数形结合思想渗透在教学过程中呢?下面笔者就结合自身经验,探讨一下小学数学教学中建模思想下的数形结合思想。
一、数学建模思想与数形结合思想数学建模思想是从数学角度研究问题,将数学问题进行规划、整理,综合运用各种数学知识来解决问题的一种思想,其主要是通过建立数学模型的方式,阐释数量的内在关系与外部特征,其做为一种数学结构形式,利于学生发现数学问题的解析规律。
数形结合思想属于数学建模思想的范畴,在数学建模思想的指导下,数形结合的“数”可以产生直观数量,而“形”可以形象生动的呈现数学问题,运用数形结合思想就可以将一些抽象的概念转化为简单直观的图形问题,其作为研究数学的重要方法渗透在数学的教学中,利于提升学生的数学思维能力与创新能力。
二、小学数学建模思想下的数形结合思想(一)量和计量的学习小学数学科目主要研究的是数与形的问题,二者之间是有一定关系的,数形结合思想就是构建数与形之间的关系。
例如,小学数学中量与计量是数学学习的关键部分,在进行这部分知识讲解时,教师就可以渗透数学结合思想。
以24时计时法为例,教师在进行教学时可以将钟表带到课堂中来,为学生构建圆形的钟表图形,利用具体图形让学生理解时针的运动轨迹和计时规律。
数学模型概论
X Y
0 0
3 6 9 12 15 16.6 18 21 24 27 30 33.3 1.19 2.15 2.82 3.28 3.53 3.55 3.54 3.31 2.89 2.22 1.29 0
上面的表中,我们给出了外侧刹车痕迹的有关值,而且,经过测 量还发现,该车并没有偏离它所行驶的转弯路线,也就是说,它 的车头一直指向切线方向。可以假设,该车的重心是沿一个半径 为 r的圆做圆周运动。 上午10时2分
上午10时2分
思考: 大小杯之比? 总人数与扑克牌数关系? 次要的如对酒接受程度即酒量(可做为约束) 决策的结论形式:如牌小于等于7,接牌。
考虑其他人有相同想法是否产生 变化? 比如,猜拳,考虑到你想出布, 对手可能出剪刀,所以,你可能 考虑出石头;...以后会有专题讲
还 有...
上午10时2分
2.
认识社会的工具:
经济数学的成功(多个诺贝尔奖)就是典型。
3.
人类思维(的模式):
抽象:剥开事物的表象,认识世界更深刻。 归纳:统计学等使人们可以从纷繁大千世界中发现规律、看清 本原。
4.
开放性的数学思维:
上午10时2分
古希腊哲学家芝诺说的,阿基里斯与龟 气压表测楼的高度问题
司机问题
上午10时2分
解法一
第一步:
①第一天,司机省20分钟驱车时间,S先生在距车站10分钟驱车路 程地方上了车; ②S先于16时50分被接上车; ③司机驱车10分钟路相当于S先生步行50分钟,即车速是步行5倍。
第二步:设t是司机接到S先生提前的时间(驱车时间)
①第二天,S先生步行5t分钟,司机驱车t分钟走完S先生5t分钟走 过路程; ②S先生在17时前t分钟即16时(60-t)分被接上车; ③S 先生步行了5t分钟,故在16时(30+5t)分上车; ④60-t=30+5t→t=5分钟; ⑤司机在一个方向省5分,共省10分钟。
数学建模 优化模型介绍p134
引言---数学之重要
一门科学只有当它达到能够成功地运用 数学时,才算真正发展了。
---- Karl Marx
数学是一种语言,是一切科学的共同语言
Galileo : 展现在我们眼前的宇宙像一本用数
学语言写成的大书,如不掌握数学符号语言,就像在黑暗 的迷宫里游荡,什么也认识不清。
docin/sundae_meng
数学建模
优化模型介绍
docin/sundae_meng
引言---数学之重要
……数学使人周密…… ---- Francis Bacon
数学处于人类智能的中心领域……数学方 法渗透、支配着一切自然科学的理论分支…… 它已愈来愈成为衡量成就的主要标志。
---- von Neumann
docin/sundae_meng
优 纯整数规划(PIP), 混合整数规划(MIP) 化 一般整数规划,0-1(整数)规划
docin/sundae_meng
优化模型的简单分类和求解难度
优化
连续优化
整数规划
线性规划
二次规划
非线性规划
问题求解的难度增加
docin/sundae_meng
线性规划
Linear Programming
数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个 特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假 设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.
简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表 达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即 用数学式子(如函数、图形、代数方程、微分方程、 积分方程、差分方程等)来描述(表述、模拟)所研 究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.
(2)确定目标函数
找到模型的目标或判据,写成决策变量的线性函数,以便求出 其最大值或最小值
初中数学“数学建模”的教学研究
初中数学“数学建模”的教学研究张思明(北大附中,数学特级教师)鲍敬谊(北大附中数学学科主任,高级教师)白永潇(北京教育学院数学教师)一、什么是数学建模?1.1数学建模(Mathematical Modeling)是建立数学模型并用它解决问题这一过程的简称,有代表的定义如下:(1)普通高中数学课程标准中认为,数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程,已经成为不同层次数学教育的重要内容和基本内容。
(2)叶其孝在《数学建模教学活动与大学数学教育改革》一书中认为,数学建模(M athematical Modeling)就是应用建立数学模型来解决各种实际问题的方法,也就是通过对实际问题的抽象、简化,确定变量和参数,并应用某些“规律”建立起变量、参数间的确定的数学问题(也可称为一个数学模型),求解该数学问题,解释、验证所得到的解,从而确定能否用于解决实际问题的多次循环、不断深化的过程。
两种定义的区别在于课程标准对数学建模的定义没有强调建立特定的解决问题的数学模型。
数学建模的过程中当然会运用数学思想、方法和知识解决实际问题,但仅仅如此很难称得上是“数学建模”。
处理很多事情,比如法律和组织上的问题,常常会用到分类讨论的思想、转化的思想、类比的思想,而并没有建立数学模型,这就不能说是进行了数学建模。
这里所谈(实际上,同大部分人认为的一样)的数学建模,其过程是要建立具体的数学模型的。
什么是数学模型?根据徐利治先生在《数学方法论选讲》一书中所谈到,所谓“数学模型”(Mathematic Model)是一个含义很广的概念,粗略的讲,数学模型是指参照某种事物系统的特征或数量相依关系,采用形式化数学语言,概括地或近似地表达出来的一个数学结构。
广义的说,一切数学概念、数学理论体系、数学公式、数学方程以及由之构成的算法系统都可以称为数学模型;狭义的解释,只有那些反应特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构才叫数学模型。
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。
综合评价与决策方法
表14.4 表11.3的数据经规范化后的属性值
j i
人均专著
1 0.0638
2 0.1275
3 0.2550
4 0.5738
5 0.7651
生师比
0.597 0.597 0.4975 0.199
0
科研经费
0.3449 0.4139 0.4829 0.6898 0.0276
逾期毕业 率
0.4546 0.5417 0.6481 0.2225 0.1741
w=[0.2 0.3 0.4 0.1]; c=b.*repmat(w,m,1);
% 1×n % 加权
表 14.5 归范化后的数据做加权处理
j 人均专著
i
x1
1 0.0128
2 0.0255
3 0.0510
4 0.1148
5 0.1530
生师比 x2
0.1791 0.1791 0.1493 0.0597
% “生师比”数据做变换
表14.2 “生师比” 数据处理结果
j i
生师比 处理后的生师比
1
5
1
2
6
1
3
7
0.8333
4
10
0.3333
5
2
0
20
(4)向量规范化 无论成本型还是效益型属性,向量规范化均用下式进 行线性变换:
bij aij
m
ai2j ,i 1, ,m,j 1, ,n. (14.13)
i
(本/人) 比 (万元/年) (%)
1
0.1
5
5000
4.7
2
0.2
6
6000
5.6
数学建模:算法与编程实现
目录分析
第1章数学建模 概述
第2章从算法到 编程实现
1.1什么是数学建模 1.2数学建模算法与实现 1.3数学建模的一般流程 1.4数学建模的应用领域 思考题1
2.1如何从算法到代码 2.2以层次分析法为例 思考题2
第3章人口模型
第4章传染病模 型
3.1 Malthus人口模型 3.2 Logistic人口模型 3.3 Leslie模型 思考题3
数学建模:算法与编程实现
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
应用
线性
算法
统计
灰色
硕导
分析
数学
数学
建模 模型
评价
编程
第章
数据
编程
建模
规划
案例
内容摘要
本书由哈尔滨工业大学基础数学博士,哈尔滨商业大学数学与应用数学系主任、副教授、应用统计硕导、数 学建模竞赛主教练张敬信老师编写,是一本编程技巧与建模方法高度融合的数学建模指导手册。
附录E MATLAB 求解线性规划
附录F正态性变 换
作者介绍
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读书笔记
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精彩摘录
这是《数学建模:算法与编程实现》的读书笔记模板,可以替换为自己的精彩内容摘录。
7.1优化建模技术 7.2案例:露天矿生产车辆安排 思考题7
第8章经典评价 模型
第9章模糊理论
8.1数据指标预处理 8.2主客观赋权法 8.3理想解法 8.4数据包络分析 思考题8
走进数学建模
课 改 前 沿149 都市家教走进数学建模726000 商洛职业技术学院 陕西 商洛 张安平【摘 要】各类数学建模大赛正在如火如荼举行,为了使更多同学了解数学建模,走进数学建模,本文就数学模型、数学建模、建模步骤及建模能力培养谈了一些自己认识。
【关键词】模型;数学模型;数学建模数学建模是近几年来在我国大学及普通中学中广泛开展起来的一项活动,随着各类数学建模竞赛的举办以及数学建模向数学教学的不断渗透,数学建模活动越来越受到学生和数学教师重视,在教学实践过程中,发现数学建模是创新教育与数学教学最好结合点,数学建模就像一座桥,它将抽象、艰深的数学理论和它在现实生活中丰富多彩的应用连接起来,同学们,尝试着去走走这座桥吧,它将带你走入一个充满挑战和乐趣的世界!一、数学模型和数学建模所谓数学模型是指通过抽象和简化,使用数学语言对实际现象的一个近似的刻画,以便于人们更深刻地认识所研究对象,数学模型不是对现实系统的简单模拟,它是人们用以认识现实系统和解决实际问题工具,数学模型是对现实对象的信息通过提炼、分析、归纳、翻译的结果。
它使用数学语言精确地表达了对象内在特征,通过数学上演绎推理和分析求解,使得我们能够深化对所研究的实际问题认识。
从这一意义上讲,我们以前在物理学和化学中学习过许多公式,都可以看作一个数学模型。
随着数学应用日益广泛,数学模型也越来越多地出现在社会科学及人文科学许多领域。
例如,人口增长问题可以用一个指数函数描述并进行预测,某种新产品销售量变化,可以通过一个微分方程来进行解释。
数学建模是指通过对实际问题抽象、简化,确定出变量和参数,并应用某些规律建立起变量与参数间关系的数学模型,求解该数学模型、解释、验证所得的解,确定能否多次循环用于解决实际问题过程,由此可以看出,数学建模是一个创造性的过程,这个过程一般可以分为分析问题、查阅资料、建立模型、求解模型、完善写作等阶段。
二、数学建模一般步骤建模要经过哪些步骤并没有一定模式,通常与问题性质、建模目的有关,下面介绍是机理分析方法建模一般过程。
Geogebra在数学建模线性规划教学中的应用_1
Geogebra在数学建模线性规划教学中的应用发布时间:2022-08-31T00:48:26.836Z 来源:《教学与研究》2022年56卷第4月第8期作者:张敬信,郭丽华[导读] 传统的数学建模课堂教学往往只注重知识点的理论推导和机械讲解,缺少交互式动态图形张敬信,郭丽华哈尔滨商业大学基础科学学院,黑龙江哈尔滨150028) [摘要]传统的数学建模课堂教学往往只注重知识点的理论推导和机械讲解,缺少交互式动态图形演示环节,学生在初学阶段难以真正理解和掌握。
本文将Geogebra动态交互图形技术应用到数学建模教学,以线性规划图解法为例,设计制作动态交互课件演示线性规划绘制可行域,以及目标函数寻优过程,为探索数学建模教学新方法、新模式提供借鉴。
[关键词]数学建模;线性规划;图解法;教学案例设计;Geogebra [中图分类号][文献标识码][文章编号]一、引言数学建模[1-2]是联系数学与实际的桥梁,是数学在各个领域广泛应用的媒介。
通过数学建模教学可以培养学生利用数学理论、方法和软件将实际问题翻译为数学语言进行求解,目的是提高学生学习数学的兴趣和应用数学的意识,从而提高分析问题和解决问题的能力。
目前,大多数院校的数学建模课程仍以课堂教学为主,课程设置缺乏灵活性、没有打破传统的教学模式。
学生只是被动的学习,在实践与创新方面受到很大限制。
数学建模课程应当根据行业的人才需要,不断调整教学内容。
通过企事业单位提出的实际问题,进行科研和教学的探索,在理论研究的基础上,参与地方经济建设和应用型研究。
目的是创造一个环境去诱导学生的学习欲望,培养自学能力,增强数学素质和创新能力,强调的是解决问题的过程,而不是知识与结果。
数学建模教学上要更加注重加强学生实践和动手能力的培养,不能因为课堂教学的限制,光重视理论讲解脱离实际,使课堂缺乏自主性与灵活性。
教学方法上做到多样化,由简入深的介绍各类数学模型,循序渐进的引入数学建模的思想。
全国大学生数学建模竞赛常用建模方法总结概要
邯郸学院本科毕业论文题目全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨学生柴云飞指导教师闫峰教授年级2009级本科专业数学与应用数学二级学院数学系(系、部)邯郸学院数学系2013年6月郑重声明本人的毕业论文是在指导教师闫峰的指导下独立撰写完成的.如有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权的行为,本人愿意承担由此产生的各种后果,直至法律责任,并愿意通过网络接受公众的监督.特此郑重声明.论文经“中国知网”论文检测系统检测,总相似比为5.80%.毕业论文作者(签名):年月日全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨摘要全国大学生数学建模竞赛作为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,越来越受到人们的重视,所以建模竞赛的方法也就变得尤为重要.随着竞赛的不断发展,赛题的开放性逐步增大,一道赛题可用多种解法,各种求解的算法有时会相互融合,同时也在向大规模数据处理方向发展,这就对选手的能力提出了更高的要求.由于建模方法种类众多,无法一一介绍,所以本文主要介绍了四种比较常用的数学建模竞赛方法,包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论方法,并结合历年赛题加以说明.关键词:数学建模竞赛统计学方法数学规划图论Commonly Used Modeling Method ofChina Undergraduate Mathematical Contest in ModelingChai yunfei Directed by Professor Yan fengABSTRACTThe China undergraduate mathematical contest in modeling has been attention by more and more people as a basic subject of the largest national college competition. The method of modeling competition has become more and more important. Open questions gradually increased with the development of competition. Most of the games can be solved by lots of solutions. Sometimes these methods can be used together. And there is also a lot of data which puts forward higher requirement on the ability of players. The modeling methods is too numerous to mention, so this article mainly four kinds Commonly used modeling method are introduced that differential and difference equations modeling method, Mathematical programming modeling method, Statistics modeling method, graph theory and interprets with calendar year’s test questions.KEY WORDS:Mathematical contest in modeling Statistics method Mathematical programming Graph theory目录摘要 (I)英文摘要 (II)前言 (1)1微分方程与差分方程建模 (2)1.1微分方程建模 (2)1.1.1微分方程建模的原理和方法 (2)1.1.2微分方程建模应用实例 (3)1.2差分方程建模 (4)1.2.1 差分方程建模的原理和方法 (4)1.2.2 差分方程建模应用实例 (5)2数学规划建模 (5)2.1线性规划建模的一般理论 (6)2.2线性规划建模应用实例 (7)3统计学建模方法 (8)3.1聚类分析 (8)3.1.1 聚类分析的原理和方法 (8)3.1.2 聚类分析应用实例 (9)3.2回归分析 (9)3.2.1 回归分析的原理与方法 (9)3.2.2 回归分析应用实例 (10)4图论建模方法 (10)4.1两种常见图论方法介绍 (11)4.1.1 模拟退火法的基本原理 (11)4.1.2 最短路问题 (11)4.2图论建模应用实例 (12)5小结 (13)参考文献 (14)致谢 (15)前言全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛.参赛者需要根据题目要求,在三天时间内完成一篇包括模型假设、模型建立和求解、计算方法的设计和实现、模型结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文.通过参加竞赛的训练和比赛,可以提高学生用数学方法解决实际问题的意识和能力,而且在培养团队精神和撰写科技论文等方面都会得到十分有益的锻炼.竞赛题目的涉及面比较宽,有工业、农业、工程设计、交通运输、经济管理、生物医学和社会事业等.竞赛选手不一定预先掌握深入的专业知识,而只需要学过高等数学的相关课程即可,并且题目具有较大的灵活性,便于参赛者发挥其创造能力.近年来,竞赛题目包含的数据较多,手工计算一般不能实现,所以就对参赛者的计算机能力提出了更高的要求,如2003年B题,某些问题的解决需要使用计算机软件;2001年A题,问题的数据读取需要计算机技术,并且对于给出的图像,需要用图像处理的方法获得;再如2004年A题则需要利用数据库数据,数据库方法,统计软件包等等.竞赛题目的总体特点可大致归纳如下:(1)实用性不断加强,问题和数据来自于实际,解决方法需要切合实际,模型和结果可以应用于实际;(2)综合性不断加强,解法多样,方法融合,学科交叉;(3)数据结构越来越复杂,包括数据的真实性,数据的海量性,数据的不完备性,数据的冗余性等;(4)开放性也越来越突出,题意的开放性,思路的开放性,方法多样,结果不唯一等.总体来说,赛题向大规模数据处理方向发展,求解算法和各类现代算法相互融合.纵观历年的赛题,主要用到的建模方法有:初等数学模型、微分与差分方程建模、组合概率、数据处理、统计学建模、计算方法建模、数学规划、图论方法、层次分析、插值与拟合、排队论、模糊数学、随机决策、多目标决策、随机模拟、计算机模拟法、灰色系统理论、时间序列等.本文不一一列举竞赛题目中涉及的所有方法,只是重点讨论其中一些比较常用的方法,包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论建模方法,并结合案例说明建模方法的原理及应用.1 微分方程与差分方程建模在很多竞赛题目中,常常会涉及很多变量之间的关系,找出它们之间的函数关系式具有重要意义.可在许多实际问题中,我们常常不能直接给出所需要的函数关系,但可以得到含有所求函数的导数(或微分)或差分(即增量)的方程,这样的方程称为微分方程或差分方程. 建立微分方程或差分方程的数学模型是一种重要的建模方法.如1996年A 题“最优捕鱼策略”,1997年A 题“零件参数设计”,2003年A 题“SARS 的传播”,2007年A 题“中国人口增长预测”,2009年A 题“最优捕鱼策略”等赛题中,都用到了这种方法.1.1 微分方程建模1.1.1 微分方程建模的原理和方法一般来说,任何时变问题中随时间变化而发生变化的量与其它一些量之间的关系经常以微分方程的形式来表现.例1.1 有一容器装有某种浓度的溶液,以流量1v 注入该容器浓度为1c 的同样溶液,假定溶液立即被搅拌均匀,并以2v 的流量流出混合后的溶液,试建立反映容器内浓度变化的数学模型.解 注意到溶液浓度=溶液体积溶液质量,因此,容器中溶液浓度会随溶质质量和溶液体积变化而发生变化.不妨设t 时刻容器中溶质质量为()t s ,初始值为0s ,t 时刻容器中溶液体积为()t v ,初始值为0v ,则这段时间()t t t ∆+,内有 ⎩⎨⎧∆-∆=∆∆-∆=∆tv t v V t v c t v c s 212211, (1) 其中1c 表示单位时间内注入溶液的浓度,2c 表示单位时间内流出溶液的浓度,当t ∆很小时,在()t t t ∆+,内有≈2c =)()(t V t s tv v V t s )()(210-+. (2) 对式(1)两端同除以t ∆,令0t ∆→,则有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=-=00212211)0(,)0(V V s s v v dtdV v c v c dt ds . (3) 即所求问题的微分方程模型.虽然它是针对液体溶液变化建立的,但对气体和固体浓度变化同样适用.实际应用中,许多时变问题都可取微小的时间段t ∆去考察某些量之间的变化规律,从而建立问题的数学模型,这是数学建模中微分方程建模常用手段之一.常用微分方程建模的方法主要有:(1)按实验定律或规律建立微分方程模型.此种建模方法充分依赖于各个学科领域中有关实验定律或规律以及某些重要的已知定理,这种方法要求建模者有宽广的知识视野,这样才能对具体问题采用某些熟知的实验定律.(2)分析微元变化规律建立微分方程模型.求解某些实际问题时,寻求一些微元之间的关系可以建立问题的数学模型.如例1.1中考察时间微元t ∆,从而建立起反应溶液浓度随时间变化的模型.此建模方法的出发点是考察某一变量的微小变化,即微元分析,找出其他一些变量与该微元间的关系式,从微分定义出发建立问题的数学模型.(3)近似模拟法.在许多实际问题中,有些现象的规律性并非一目了然,或有所了解亦是复杂的,这类问题常用近似模拟方法来建立问题的数学模型.一般通过一定的模型假设近似模拟实际现象,将问题做某些规范化处理后建立微分方程模型,然后分析、求解,并与实际问题作比较,观察模型能否近似刻画实际现象.近似模拟法的建模思路就是建立能够近似刻画或反映实际现象的数学模型,因此在建模过程中经常做一些较合理的模型假设使问题简化,然后通过简化建立近似反映实际问题的数学模型.1.1.2 微分方程建模应用实例例1.2(2003年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A 题) SARS 传播的预测. 2003年爆发的“SARS ”疾病得到了许多重要的经验和教训,使人们认识到研究传染病的传播规律的重要性.题目给出了感病情况的三个附件,要求对SARS 的传播建立数学模型:(1)对SARS 的传播建立一个自己的模型,并说明模型的优缺点;(2)收集SARS 对经济某个方面影响的数据,建立相应的数学模型并进行预测.问题求解过程分析 由于题目具有开放性,故选择文献[1]中的求解思路分析. 传染病的传播模式可近似分为自由传播阶段和控后阶段,然后将人群分为易感者S ,感病者I ,移出者R 三类.由三者之间的关系可得到下列微分方程:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++=-=-=NR I S hI dtdR hI kIS dt dI kISdt dS , 利用附件中给出的数据,可以将上述方程变形为I hI kNI dtdI λ=-=, 其中h kN -=λ,其解为t e I t I λ-=0)(.其中0I 为初始值.但此模型只适用于病例数与总人口数具有可比性的情况,当病例数远小于总人口数时,感病人数将随时间以指数增长.这是按实验定律或规律建立的微分方程模型.为进一步改进模型,用计算机跟踪病毒的个体传播情况,又建立计算机模拟模型.然后用计算机模拟北京5月10日之前SARS 的传播情况,并对5月10日以后的传播情况进行预测.但是得到的有效接触率与实际统计数据有所偏差,所以统计数据,为参数的确定寻求医学上的支持,并以随机模拟取代完全确定性的模拟,对原模型进行改进,建立随机模拟模型.通过计算机编程,产生正态分布的随机数,并对传染情况进行500次模拟,即可进行预测,并可得出对SARS 疫情控制提出的相应建议.1.2 差分方程建模1.2.1 差分方程建模的原理和方法差分方程在数学建模竞赛中应用的频率极高,所以要对这种方法引起足够的重视.它针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量.具体方法是:根据实际的规律性质、平衡关系等,建立离散变量所满足的关系式,从而建立差分方程模型.差分方程可以分为不同的类型,如一阶和高阶差分方程,常系数和变系数差分方程,线性和非线性差分方程等等.建立差分方程模型一般要注意以下问题:(1)注意题中的离散变化量,对过程进行分析,尤其要注意形成变化运动过程的时间或距离的分化而得到离散变量;(2)通过对具体变化过程的分析,列出满足题意的差分方程,其中入手点是找出变量所能满足的平衡关系、增量或减量关系及规律,从而得到差分方程.1.2.2差分方程建模应用实例例1.3(2007年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题)中国人口增长预测.题目要求从中国的实际情况和人口增长的特点出发,参考附录中的相关数据(也可以搜索相关文献和补充新的数据),建立中国人口增长的数学模型,并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测,特别要指出模型中的优点与不足之处.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[2]中的求解思路分析.通过分析题中相关的数据,考虑到我国近年来人口发展的总趋势,因为涉及到人口的增长和变换,所以可以先用微分方程来建立模型,并对我国人口增长的中短期和长期趋势做出预测.首先,根据灰色系统理论,使用灰色关联分析模型法对人口系统结构进行关联分析,找出影响人口增长的主要因素;其次使用年龄推算法进行短期预测.在建立和求解长期预测模型时,根据人口阻滞增长模型(Logistic模型),可以考虑对中国人口老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素建立新的人口增长的差分方程模型.但是它仅给出了人口总数的变化规律,反映不出各类人口的详细信息,所以我们需要建立离散化的模型,并进一步可以得到全面系统地反应一个时期内人口数量状况的差分方程,可以用微分和差分方程理论来表现和模拟人口数量的变化规律.从而对人口分布的状况、变化趋势、总体特征等有更加详细和科学的了解.在模型的求解过程中,用到了MATLAB软件,并做参数估计,利用所得结果和题目给出的近五年来的人口数据,对我国人口发展趋势进行了预测,得到了在老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素影响下,未来我国人口发展预测情况.2 数学规划建模数学规划是指在一系列条件限制下,寻求最优方案,使得目标达到最优的数学模型,它是运筹学的一个重要分支.数学规划的内容十分丰富,包括许多研究分支,如:线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划、0-1规划、多目标规划、动态规划、参数规划、组合优化、随机规划、模糊规划、多层规划问题等.在1993年A 题“非线性交调的频率设计”,1993年B 题“足球队排名”,1995年A 题“飞行管理问题”,1996年B 题“节水洗衣机”,1997年A 题“零件的参数设计”,1998年A 题“一类投资组合问题”,1999年B 题“钻井布局”,2001年B 题“公交车调度问题”,2002年A 题“车灯线光源的优化”,2006年A 题“出版社书号问题”,2007年B 题“城市公交线路选择问题”等赛题中,都用到了规划的方法.在此以线性规划为例,对规划的方法进行探讨.2.1 线性规划建模的一般理论线性规划建模方法主要用于解决生产实际中的资源利用、人力调配、生产安排等问题,它是一种重要的数学模型.线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法.一般的优化问题是指用“最好”的方式,使用或分配有限的资源即劳动力、原材料、机器、资金等,使得费用最小或利润最大.优化模型的一般形式为:()max min 或 ()x f z = (4)().0..≤x g t s ()m i ,,2,1 = (5)()()12,,T n x x x x = ,. 由(4)、(5)组成的模型属于约束优化.若只有(4)式就是无约束优化.()x f 称为目标函数,()0g x ≤称为约束条件.在优化模型中,如果目标函数()x f 和约束条件中的()g x 都是线性函数,则该模型称为线性规划.建立实际问题线性规划模型的步骤如下:(1)设置要求解的决策变量.决策变量选取得当,不仅能顺利地建立模型而且能方便地求解,否则很可能事倍功半.(2)找出所有的限制,即约束条件,并用决策变量的线性方程或线性不等式来表示.当限制条件多,背景比较复杂时,可以采用图示或表格形式列出所有的已知数据和信息,从而避免“遗漏”或“重复”所造成的错误.(3)明确目标要求,并用决策变量的线性函数来表示,标出对函数是取极大还是取极小的要求.需要特别说明的是,要使用线性规划方法来处理一个实际问题,必须具备下面的条件:(1)优化条件:问题的目标有极大化或极小化的要求,而且能用决策变量的线性函数来表示.(2)选择条件:有多种可供选择的可行方案,以便从中选取最优方案.(3)限制条件:达到目标的条件是有一定限制的(比如,资源的供应量有限度等),而且这些限制可以用决策变量的线性等式或线性不等式表示出来.此外,描述问题的决策变量相互之间应有一定的联系,才有可能建立数学关系,这一点自然是不言而喻的.线性规划模型的求解可用图解法或单纯形法.随着计算机的普及和大量数学软件的出现,可以利用现成的软件MATLAB或LINGO等求解,在此不再叙述.2.2线性规划建模应用实例例2.1(2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题)艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目给出了美国某艾滋病医疗试验机构公布的两组数据,数据涉及到了病人CD4和HIV的浓度含量的测试结果.根据所给的资料需要参赛者完成以下问题:(1)利用附件1的数据,预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间;(2)利用附件2的数据,评价4种疗法的优劣(仅以4CD为标准),并对较优的疗法预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间;(3)如果病人需要考虑4种疗法的费用,对评价和预测有什么影响.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[3]中的求解思路进行分析.首先对题目所给数据进行分析,考虑到治疗的效果与患者的年龄有关,将患者按年龄分组,如2535岁及45岁以上4组.每组中按照4种疗法和4个25岁,45~~14岁,35~治疗阶段(如1020周,40~30周),构造16个决策单元.取4~~10周,300周,20~种药品量为输入,治疗各个阶段末患者的4CD值的比值为输出.CD值与开始治疗时4然后建立相应的数学模型,利用相对有效性评价方法,建立分式规划模型并经过变换,转化为线性规划模型求解,对各年龄组患者在各阶段的治疗效率进行评价.计算结果:对第1年龄组疗法2和4在整个治疗中效率较高,在第4阶段仍然有效;对第2年龄组疗法1在第1,2阶段有效;对第3年龄组疗法1,2,3在第1阶段有效;对第4年龄组疗法1,2在第1,2阶段有效.表明只有2514岁的年4种轻患者,才能在治疗的最~后阶段仍然有有效的疗法.随后,由线性规划模型的对偶形式建立预测模型,对各年龄组各种疗法下一阶段的疗效进行预测.若由某决策单元得到的实际输出大于预测输出,则该决策单元相对有效;反之,说明该种疗法对该组患者在治疗的未来阶段不再有效,应该转换疗法.3 统计学建模方法在数学建模竞赛中,常常会涉及到大量的数据,因此,我们就需要用统计学建模方法对这些数据进行处理.此类方法主要包括统计分析、计算机模拟、回归分析、聚类分析、数据分类、判别分析、主成分分析、因子分析、残差分析、典型相关分析、时间序列等.如2004年A题“奥运会临时超市网点设计问题”,2004年B题“电力市场的输电阻塞管理问题”,2007年A题“人口增长预测问题”,2008年B题“大学学费问题”,2012年A题“葡萄酒的评价”等都用到了这种建模方法.在此选取其中两类方法进行阐述.3.1聚类分析3.1.1聚类分析的原理和方法该方法说的通俗一点就是,将n个样本,通过适当的方法选取m聚类中心,通过研究各样本和各个聚类中心的距离,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法来聚类,从而可以得到聚类.结果利用sas 软件或者spss 软件来做聚类分析,就可以得到相应的动态聚类图.这种模型的的特点是直观,容易理解.聚类分析的类型可分为:Q型聚类(即对样本聚类)和R型聚类(即对变量聚类).通常聚类中有相似系数法和距离法两种衡量标准.聚类方法种类多样,有可变类平均法、中间距离法、最长距离法、利差平均和法等.在应用时要注意,在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理.主要的方法步骤大致如下:(1)首先把每个样本自成一类;(2)选取适当的衡量标准,得到衡量矩阵;(3)重新计算类间距离,得到衡量矩阵;(4)重复第2步,直到只剩下一个类.3.1.2聚类分析应用实例例3.1(2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题)葡萄酒的评价.题目的附件中给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果,和该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据.要求参赛者建立数学模型解决以下问题:(1)分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异,哪一组结果更可信;(2)根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级;(3)分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系;(4)分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[4]中的求解思路分析.由于给定了酿酒葡萄的理化指标,首先可将附录2和附录3中的一些数据进行处理.并可以据此对各种酿酒葡萄进行聚类分析,但是,由于题目中所给的数据庞大,所以可通过主成分分析法,简化并提取大部分有效信息,再用聚类分析对酿酒葡萄进行分级.最后根据酿酒葡萄对应葡萄酒质量的平均值大小进行比较,排序分级.接下来针对问题中分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系,及上面整理好的数据,采用回归分析原理,在SPSS中得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系.再通过相关分析,得出相应的相关系数,从而得到相应的判断结论.在分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系时,还用到了多元线性回归分析.该模型用于生活实践中,也可以解决很多实际问题.3.2回归分析回归分析是利用数据统计原理,对大量数据进行数学处理,并确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程,并加以外推,用于预测今后的因变量的变化的分析方法.3.2.1回归分析的原理与方法回归分析是在一组数据的基础上研究这样几个问题:建立因变量与自变量之间的回归模型;对回归模型的可信度进行检验;判断每个自变量对因变量的影响是否显著;判断回归模型是否适合这组数据;利用回归模型对进行预报或控制.回归分析主要包括一元线性回归、多元线性回归、非线性回归.回归分析的主要步骤为:(1)根据自变量和因变量的关系,建立回归方程.(2)解出回归系数.(3)对其进行相关性检验,确定相关系数.(4)当符合相关性要求后,便可与具体条件结合,确定预测值的置信区间.需要注意的是,要尽可能定性判断自变量的可能种类和个数,并定性判断回归方程的可能类型.另外,最好应用高质量的统计数据,再运用数学工具和相关软件定量定性判断.3.2.2回归分析应用实例例3.2(2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题)艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目同例2.1.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[3]中的求解思路进行分析.问题2的解决就用到回归模型.首先分析数据知,应建立时间的一次与二次函数模型,并经过统计分析比较,确定哪种较好.所以可建立一个统一的回归模型,也可对每种疗法分别建立一个模型.以总体回归模型为例,分别用一次与二次时间函数模型进行比较,可知疗法31用~一次模型较优,且一次项系数为负,即4CD在减少,从数值看疗法3优于疗法2和1;疗法4用二次模型较优,即4t左右达到最大.可以通过4条回归CD先增后减,在20曲线进行比较,显示疗法4在30周之前明显优于其它.最后再用检验法作比较,结果是疗法1与2无显著性差异,而疗法1与3,2与3,3与4均有显著性差异.4 图论建模方法图论建模方法在建模竞赛中也经常涉及,应用十分广泛,并且解法巧妙,方法灵活多变.如1990年B题“扫雪问题”,1991年B题“寻找最优Steiner树”,1992年B题“紧急修复系统的研制”,1993年B题“足球队排名”,1994年A题“逢山开路问题”,1994年B题“锁具装箱问题”,1995年B题“天车与冶炼炉的作业调度”,1997年B题“截断切割的最优排列”,1998年B题“灾情巡视最佳路线”,1999年B题“钻井布局”,2007年B题“城市公交线路选择问题”等都应用到了图论的方法.图论近几年来发展十分迅速,在物理、化学、生物学、地理学、计算机科学、信息论、控制论、社会科学、军事科学以及计算机管理等方面都有着广泛的应用.因此图论越来越受到了全世界数学界和工程技术界乃至经营决策管理者的重视.同时也成为了数学建模中一种十分重要的方法.图论问题算法很多,包括最短路、最大流、最小生成树、二分匹配、floyd、frim等.。
华为杯全国研究生数学建模竞赛题目类型
华为杯全国研究生数学建模竞赛题目类型摘要:华为杯全国研究生数学建模竞赛是我国高校中备受关注和认可的学术竞赛之一。
本文旨在介绍该竞赛的题目类型,以供有意参与竞赛的研究生们进行参考和准备。
文章将分别介绍华为杯全国研究生数学建模竞赛的问题类型以及解题思路,并针对每个问题类型列举一些典型例题进行解析,以帮助读者更好地理解题目与解题思路。
一、连续问题类型连续问题类型是华为杯全国研究生数学建模竞赛中常见的一类题目。
这类题目主要涉及到对连续函数、微积分、极限等知识的应用。
解决这类问题需要研究生们具备较扎实的数学基础和分析能力。
下面是一个典型例题:例1:已知函数 f(x) 连续,且满足 f(\frac{1}{2})=2。
试证明方程 f(x)=x^2的解在区间 [0,1] 内至少存在一个。
解析:首先,我们可以利用函数连续的性质,根据零点定理推断f(x)=x^2 的解在 [0,1] 内至少存在一个。
然后,我们可以通过构造辅助函数 g(x)=f(x)-x^2,来进一步证明原命题成立。
因为 f(x) 和 x^2 都是连续函数,所以 g(x) 也是连续函数。
根据零点定理,如果 g(x) 在区间[0,1] 内的两个端点处函数值符号相反,则确定存在一个解。
因此,我们只需要证明当 x=0 和 x=1 时,函数 g(x) 的函数值符号相反即可。
二、离散问题类型离散问题类型是华为杯全国研究生数学建模竞赛中另一常见的题目类型。
这类问题主要涉及到概率、组合数学、图论等离散数学的相关知识。
解决这类问题需要研究生们具备较强的抽象思维和逻辑推理能力。
下面是一个典型例题:例2:有一个 n*m 的方格纸,每个方格纸上写有一个非负整数。
现在你站在左上角的方格纸上,你每次只能向右或向下移动一格,直到到达右下角的方格纸上。
求出一条路径,使得经过的格纸上的数字之和最小。
解析:这是一个经典的动态规划问题。
我们可以利用动态规划的思想,逐步计算出到达每个格子时的最小数字之和,最终得出到达右下角格子的最小数字之和。
高中数学拔尖创新人才培养课程体系建构与实施
高中数学拔尖创新人才培养课程体系建构与实施目录一、概述 (2)1. 课程体系背景与目标 (3)2. 核心概念及理念 (4)3. 目标群体及培养路径 (5)二、课程体系架构 (7)1. 知识体系构建 (9)1.1 深化挖掘核心数学概念 (10)1.2 拓展数学学科边界 (12)1.3 融入创新、应用与实践 (13)2. 能力体系培养 (14)2.1 批判性思辨能力培养 (16)2.2 问题解决与创新能力培养 (17)2.3 数学建模与应用能力培养 (19)2.4 团队合作与沟通能力培养 (20)3. 学习方法体系建设 (22)3.1 主动学习、探究学习 (23)3.2 多元化教学策略 (24)3.3 智慧学习工具运用 (26)三、核心课程内容设计 (27)1. 选修课程设置与内容 (29)1.1 微积分、线性代数等进阶选修课程 (31)1.2 数据科学、人工智能等前沿选修课程 (32)1.3 数学与文学、历史、艺术等跨学科选修课程 (34)2. 创新实践课程设计 (35)四、课程实施与评估 (35)1. 教师队伍建设与培训 (37)2. 教学资源开发与共享 (38)3. 教学管理与评估体系 (39)五、总结与展望 (41)一、概述在当前教育改革的背景下,高中数学拔尖创新人才培养显得尤为重要。
为了培养具备高度数学素养和创新能力的优秀人才,我们需要构建一个系统化、科学化、实践化的课程体系。
本课程体系建构与实施旨在通过深化数学教学改革,强化学生数学核心素养,提高学生的数学应用能力和创新能力,从而为国家的科技进步和社会发展提供有力的人才支撑。
本课程体系以高中数学课程标准为基础,结合国内外先进的数学教育理念,围绕数学基础、数学思维、数学应用、数学创新四个方面进行设计。
通过整合和优化教学资源,构建层次清晰、内容丰富的课程体系,旨在实现高中数学教育的普及与提高相结合,常规与特色相结合,为学生的全面发展提供有力保障。
兄弟齐心,其利断金。 数学建模
兄弟齐心,其利断金。
数学建模随着科技的不断进步和人类社会的不断发展,数学建模这一理论技术应用正在在各个领域发挥着越来越重要的作用。
数学建模是利用数学知识和方法对现实世界中的问题进行格式化描述、分析和求解的过程。
在工程技术、自然科学、社会科学等众多领域,数学建模都有着广泛的应用。
本文将通过以下几个方面来探讨数学建模的重要性和应用价值。
1. 数学建模的概念和原理数学建模是利用数学工具和方法对实际问题进行描述、分析和求解的过程。
其基本原理是将实际问题抽象成数学模型,然后利用数学知识和方法进行定性和定量分析,最终得出对实际问题的解决方案。
数学建模的过程包括问题定义、模型假设、模型建立、模型求解和结果验证等步骤。
在数学建模过程中,通常会涉及到微积分、线性代数、概率论、统计学等多个数学学科的知识和方法。
2. 数学建模的重要性数学建模在现实生活中有着广泛的应用,其重要性主要体现在以下几个方面:(1) 用于科学研究。
在物理学、化学、生物学等自然科学领域,数学建模可以帮助科学家更好地理解自然规律和现象,推动科学研究的进步。
(2) 用于工程技术。
在工程设计、生产管理、信息技术等领域,数学建模可以帮助工程师和技术人员分析和优化工程方案,提高工程质量和效率。
(3) 用于社会经济。
在经济学、管理学、社会学等领域,数学建模可以帮助决策者更好地了解社会经济现象,制定更科学合理的政策和策略。
3. 数学建模的应用价值数学建模在各个领域都有着重要的应用价值,主要表现在以下几个方面:(1) 提高问题分析和解决的科学性和准确性。
利用数学建模方法可以将复杂的实际问题转化成数学模型,并通过数学方法进行分析和求解,从而提高问题分析和解决的科学性和准确性。
(2) 为实际问题提供科学依据和决策支持。
利用数学建模方法可以为实际问题提供科学依据和决策支持,帮助决策者更好地理解问题本质和影响因素,从而制定出更科学合理的决策和方案。
(3) 促进学科交叉和综合应用。
初中数学建模思想的策略研究讲座
专题讲座初中数学建模思想的策略研究张思明一.什么是数学建模?1.1 数学建模(Mathematical Modeling )是建立数学模型并用它解决问题这一过程的简称,有代表的定义如下:( 1 )、普通高中数学课程标准[4] 中认为,数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程,已经成为不同层次数学教育的重要内容和基本内容 .( 2 )、叶其孝在《数学建模教学活动与大学数学教育改革》一书中认为,数学建模(Mathematical Modeling) 就是应用建立数学模型来解决各种实际问题的方法,也就是通过对实际问题的抽象、简化,确定变量和参数,并应用某些“ 规律” 建立起变量、参数间的确定的数学问题( 也可称为一个数学模型) ,求解该数学问题,解释、验证所得到的解,从而确定能否用于解决实际问题的多次循环、不断深化的过程。
两种定义的区别在于课程标准对数学建模的定义没有强调建立特定的解决问题的数学模型。
数学建模的过程中当然会运用数学思想、方法和知识解决实际问题,但仅仅如此很难称得上是“数学建模”。
处理很多事情,比如法律和组织上的问题,常常会用到分类讨论的思想、转化的思想、类比的思想,而并没有建立数学模型,这就不能说是进行了数学建模。
这里所谈(实际上,同大部分人认为的一样)的数学建模,其过程是要建立具体的数学模型的。
什么是数学模型?根据徐利治先生在《数学方法论选讲》一书中所谈到,所谓“数学模型”(Mathematic Model )是一个含义很广的概念,粗略的讲,数学模型是指参照某种事物系统的特征或数量相依关系,采用形式化数学语言,概括地或近似地表达出来的一个数学结构。
广义的说,一切数学概念、数学理论体系、数学公式、数学方程以及由之构成的算法系统都可以称为数学模型;狭义的解释,只有那些反应特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构才叫数学模型。
本论文所谈到的数学建模,其过程一定是建立了一定的数学结构。
2015国赛培训—建模论文写作
(5)一些专业的术语不理解、不会用; (6)模型求解方法难(可以考虑离散化数 值求解); (7)误差分析(灵敏度分析)——弱项。
14. 建模能力
读懂问题——准确把握问题 查阅资料——正确理解概念 数学基础——精准描述模型 软件使用——合理求解模型 语言文字——清晰撰写论文
(三)2015论文格式规范
(四)竞赛期间合理安排时间 与调整心态
竞赛心态调整策略
• 保持“兴趣第一,全力以赴”,切忌以竞 赛成绩为目标;
• 实践第一,软件与理论相结合,切忌急功 近利; • 团队和谐合作,相互信任,戒骄戒躁; • 一次参赛,终生受益!
感谢
• 本课件有不少内容来自于陈东彦、张晓威、 刘今子老师在《2015年黑龙江省大学生数 学建模竞赛指导教师研讨班》所做报告。 特此表示感谢!
(3)必须按要求标注页码,不允许有页眉; (4)参考文献及引用的规范性: 规范要求:参考文献在正文引用处和参考文 献中均要明确列出(按正文引用顺序)。
6. 关于论文的篇幅
论文应该思路清晰、表达简洁,正文尽量控 制在20页左右,注意:附录页数不计入页数 优秀论文一般都在18~25页。
7.关于模型的建立
• 预测模型可以直接将预测结果与实际结果 做比较,分析误差。
10.关于灵敏度分析
• 目标函数y对输入参数xi的灵敏度S(y, xi)的定 义为:
s( y , xi )
y xi
y xi
y xi
式中 为边际函数(偏导数),y/xi为平均的 投入产出效应。
• 计算机实现: 固定其它的xj为常数,让xi按固定间隔从 初始值到到终止值变化,计算出灵敏度、导 数(偏导数)、平均效应及目标函数的值。 分析结果得到结论。
(二)建模论文写作注意事项
数学建模通识第一讲简介
建模过程示意图
数学模型的分类
◆ 按研究方法和对象的数学特征分:初等模型、 几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型 、逻辑模型、稳定性模型、扩散模型等。 ◆ 按研究对象的实际领域(或所属学科)分:人 口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理 模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、 经济模型、社会模型等。
2011年 PROBLEM A: Snowboard Course PROBLEM B: Repeater Coordination PROBLEM C: How environmentally and economically sound are electric vehicles? Is their widespread use feasible and practical?
2012年 PROBLEM A: The Leaves of a Tree PROBLEM B: Camping along the Big Long River PROBLEM C: Modeling for Crime Busting
2013年 A(MCM): The Ultimate Brownie Pan B(MCM):Water,Water, Everywhere C(ICM): Network Modeling of Earth's Health
测试分析方法:将研究对象视为一个“黑箱” 系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统 的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析 方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选 出一个数据拟合得最好的模型。 测试分析方法 也叫做系统辩识。(例如:房价问题) 将这两种方法结合起来使用,即用机理分 析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确 定模型的参数,也是常用的建模方法.
数学建模思想在高中数学概念教学中的应用_1
数学建模思想在高中数学概念教学中的应用发布时间:2022-08-16T03:26:15.951Z 来源:《中国教师》2022年19卷7期作者:张桂枝[导读] 数学建模是高中数学学科核心素养体系的重要组成内容,始终受到教育界以及一线教师的关注,张桂枝湖南科技大学湖南湘潭 411100摘要:数学建模是高中数学学科核心素养体系的重要组成内容,始终受到教育界以及一线教师的关注,自教育部发布《普通高中数学课程标准(2017年版)》以来,教育领域对于数学建模素养的内涵也有了更深刻的理解,但目前对于学生建模素养的培养仍以数学建模活动以及探究性活动为基础,因此,教材与教学活动仍是发展学生建模素养的重要载体.基于此,要求高中数学教师始终立足教材、深挖教材资源,正确理解教材、科学运用教材.本文从不同教学对高中数学教材进行分析,总结建模素养相关内容在高中数学教材中的分布,并充分体现教材中的建模思想与方法,为教师设计教学活动与教学方案提供参考.关键词:数学建模;高中数学;概念教学引言数学作为高中重要的科目,其具有复杂性的特点,学生在学习的过程中若无法掌握课本知识要点,则难以高效完成知识的学习,甚至会降低学生的学习信心.因此,在高中实际开展数学教学的过程中,教师应该围绕学生的学习情况,合理的对课程教学进行优化,督促学生积极参与学习的同时,促进教学效率的提升.合理的运用数学建模的方式,不仅可以简化课程教学,同时可以激发学生学习兴趣,拉近生活与数学之间的距离,全面发挥数学建模的作用,使得高中数学课堂教学质量不断提升.一、数学建模思想的概念和基本性质从本质上讲,模型是结构的一种形式,是基于对原型的形象化或抽象与模拟而获得的一个相似反映,这样的反映是确切的、精准的,而不是失真的,比如建筑模型和地球仪等.数学模型则是符号类型的重要体现,是着眼于特殊目标的实现而基于部分现实世界所进行的简化的、抽象化的数学结构,而数学模型建立的过程就是数学建模,其需要以实际问题为依托进行充分的简化和抽象,对参数和变量进行确定,并且强化某些规律和方法的应用,将参数与变量之间所确定的数学问题建立起来,并对这一数学问题进行求解,对所得到的解进行验证和解析,这样就能够进一步确定模型是否能够运用于实际问题的解决之中,在不断深化、反复循环、多次尝试之中使之更加精准精确.数学模型也是数学思想方法的重要内容,能够帮助和引导学生对所学的知识进行综合、灵活地运用,从而更好地进行现实生活中问题的处理与解决,排列组合模型、集合模型、不等式和方程模型、三角函数模型、数列模型、函数模型等都是极为常见的数学模型形式.使用数学建模思想,要让学生在学习过程中具备创新思维、创造思维,敢于想象,并勇于将想象转化为图形等可以直观看到的事物.二、数学建模在高中数学教学应用的重要性在高中实际开展数学教学的过程中,教师应该做好相对较为全面的分析,并合理地将数学建模渗透到教学的各个环节,促使课程教学效率的提升.而且通过数学建模思想的运用,可以指导学生解决所遇到的问题,使得学生可以自主完成数学问题的探究,发展学生的创新思维.再加上数学建模过程相对较为复杂,学生在解答问题的过程中还能够锻炼学生的推理能力,促使学生可以养成自主学习的好习惯.在传统数学教学的过程中,绝大部分学生都处于被动学习的状态,不仅没有积极参与问题的回答,甚至会失去数学学习的兴趣,限制学生综合能力的提升.久而久之,这样教学模式会对学生产生较为严重的影响,不利于高效完成课本知识学习.而对于数学建模的应用,教师应该做好相对较为全面的分析,掌握学生的学习情况.三、数学建模在高中数学教学中的实际应用对策(一)分析教材,理解教材设计意图数学建模不仅是数学的基本要素之一,还是《普通高中数学课程标准(2017年版2020年修订)》中提出的四大主线之一。
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2. 赛题的开放性增大,新方法不断涌现 (1)赛题的开放性增大解法的多样性,一道 赛题可用多种解法; (2)开放性还表现在对模型假设和对数据处 理上。
3. 专业知识和已有模型是一把"双刃剑" 专业知识用来理解竞赛题,了解其 关键所在,但又不能拘泥于专业知识, 而不顾赛题本身的要求。 已有的模型可以给选手提供必要的 解题思路指导或解题模型,但是如何合 理地对已有模型进行修改以使用于赛题 都是选手们在参加竞赛时应当注意的问 题。
99A 自动化车床管理 随机优化、计算机模拟 99B 钻井布局0-1 规划、图论 00A DNA 序列分类 模式识别、Fisher 判别、人工神经网络 00B 钢管订购和运输 组合优化、运输问题 01A 血管三维重建 曲线拟合、曲面重建 01B 工交车调度问题 多目标规划 02A 车灯线光源的优化 非线性规划 02B 彩票问题 单目标决策 03A SARS 的传播 微分方程、差分方程 03B 露天矿生产的车辆安排 整数规划、运输问题 04A 奥运会临时超市网点设计 统计分析、数据处理、优化 04B 电力市场的输电阻塞管理 数据拟合、优化 05A 长江水质的评价和预测 预测评价、数据处理 05B DVD 在线租赁 随机规划、整数规划
该应用题 , 已经包含了建立数学模型的 基本内容,即: 根据问题背景和建模目的作出必要的简化 假设
航行中船速和水速均为常数;
用字母和符号表示有关的量
x,y分别表示船速和水速;
利用相应的物理(或其它)规律建模
匀速运动的距离等于速度乘以时间 , 列出 数学式子——二元一次方程.
求解方程,得到数学上的解答 x=20,y=5; 用这个结果回答原问题 船速为每小时20千米. 如果是实际问题,其结果还必须用实际 信息来检验。
全国大学生数学建模竞赛
简称“国赛”,是由 教育部高等教育司 和 中国工业与应用数学学会 共同主办,面向全国 高等院校所有专业、所有学生的一项大规模竞 赛活动。 国赛始于 1992 年,每年九月的第 3 个周末 举行(三天三夜)。目前已经成为全国高等院 校中规模最大的课外科技活动。
国赛是全国统一出题,在“全国大学生数学建 模竞赛”官网公布: / 采取通讯方式,由各赛区负责组织实施。
06A出版社书号问题 06B Hiv病毒问题 07A 人口问题 07B 公交车问题 08A 照相机问题 08B 大学学费问题
整数规划、数据处理、优化 线性规划、回归分析 微分方程、数据处理、优化 多目标规划、动态规划、图论、0-1规划 非线性方程组、优化 数据收集和处理、统计分析、回归分析
1. 对选手的计算机能力提出了更高的要求 (1)近年来试题向大规模数据处理方向发 展,使得赛题的解决依赖计算机,手工计算不 能完成; (2)求解算法和各类现代算法的融合,需 要计算机模拟和以算法形式给出最终(数值) 结果。
在数学建模竞赛中使用的具体数学方法 是多种多样的,而且一个竞赛题的解决也可 以使用多种方法。 总的来说,常用的数学建模方法有优化 方法,曲线拟合,回归方法,层次分析,图 论方法等等;而对于每个问题,在具体使用 一类方法时又有具体的体现,如优化方法又 有线性规划,非线性规划,动态规划,多目 标优化等等。
给大家的建议
1. 正确地认识数学建模 真正完成一次数学建模是件很困难的事情,需要一定 量的知识储备(数学知识和论文写作知识) 、快速学习 能力、团队协作能力,以及吃苦耐劳的心态、持之以恒 的坚持。所以, “13级学生组的队”最好明年再参加; “对建模基本不了解、又没有付出大努力的觉悟,只想容易 就能得奖的”最好现在就退出; 知识储备不够很正常,这次建模就是学习提高的过程,但是 真的需要付出努力学习才行。
东北三省大学生数学建模联赛
由黑龙江、吉林、辽宁三省有关高校联 合主办,旨在便于各校培养和选拔参加全国 竞赛的代表队。
近年来,题目都采用“深圳杯”数学建 模夏令营 的竞赛题,比赛一般四月中旬开始, 周期较长一个月左右,所以这也是学生学习 和提高建模水平的绝佳的锻炼机会。
2013年以来我校学生获得的建模成绩
应当指出的是,虽然很多问题最终可以 归结为同样一类方法加以解决,但是对具体 的问题,在分析问题的过程中需要联系背景 专业知识,使用内在规律建立模型;而且不 同方法之间在具体的解法上可以相互转换, 相互借鉴,因此不能独立地来看待这些方法。
历年“国赛”试题及算法
93A 非线性交调的频率设计 拟合、规划 93B 足球队排名 图论、层次分析、整数规划 94A 逢山开路 图论、插值、动态规划 94B 锁具装箱问题 图论、组合数学 95A 飞行管理问题 非线性规划、线性规划 95B 天车与冶炼炉的作业调度 动态规划、排队论、图论 96A 最优捕鱼策略 微分方程、优化 96B 节水洗衣机 非线性规划 97A 零件的参数设计 非线性规划 97B 截断切割的最优排列 随机模拟、图论 98A 一类投资组合问题 多目标优化、非线性规划 98B 灾情巡视的最佳路线 图论、组合优化
理清整体解决该问题思路,大问题细化为小问题, 小问题大体如何解决(可能用到什么算法,有哪些难点, 缺少什么数据和文献等等),谁负责解决哪块。
注意:考虑问题一定要全面,各种影响因素尽可能多的考 虑进来,再合理假设(忽略次要因素的影响)简化问题。
(4) 分工合作,逐步解决问题 ① 负责建模部分的人,挑选最可能会用到的论文,结合 (建模算法的书)快速读懂论文,准备套用论文解决问题; 逐步完成解决各个小问题的算法理论部分; ② 负责计算机编程部分的人,初步处理数据,编程实现 各个算法理论,解出每一步骤的数值结果;
美赛:
(2013年)一等奖 1 项、二等奖 1 项
(2014年)二等奖 5 项
2013年国赛:
国家二等奖 2 项;
赛区一等奖 2 项、二等奖 5 项、三等奖 2 项
2013年东北三省赛:
一等奖 21 项、二等奖 31 项
数学建模竟赛的解题方法总结
数学建模使用的数学方法涉及到初等数 学和高等数学的多个领域,包括运筹学、 统计学、图论、概率论、数值分析、微 积分和微分方程等。
大学生以队为单位参赛,每队3人,专业不限。 每队可设一名指导教师(或指导组),从事赛前辅 导和参赛的组织工作。
竞赛采取开卷形式,学生可以查阅和利用各种 图书资料、期刊杂志、国际互联网等。但竞赛期间 不得与队外的任何人包括指导教师进行讨论和交流。
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学 等方面经过适当简化加工的实际问题(尤其 是当前热点问题),不要求参赛者预先掌握 深奥的数学专门知识,只需要学过普通高校 的数学课程。 题目有较大的灵活性和开放性供参赛者 发挥其创造能力。本科组竞赛题目分 A、B两 题,专科组竞赛题目分 C、D两题,供参赛者 任选一题。
数 学 建 模
1、数学建模简介; 2、数学建模竟赛的解题方法总结。
数学建模简介
什么是数学模型?
应用题:甲乙两地相距750千米,船从甲到 乙顺水航行需30小时,从乙到甲逆水航行需50 小时,问船的速度是多少. 解:用x,y分别表示船速和水速,列方程: (x+y)×30=750, (x-y)×50=750 求解得x=20,y=5,故船速为每小时20千米.
3. 如何具体的去做建模? 知识储备有限,靠自己会的东西完成建模不现实。所以, (1) 仔细读懂题目,理解清楚题目要解决哪些问题, 这些问题可能用到什么算法,用题目中的关键词 (描述问题和算法的名词)去初步查阅文献; (2) 队员之间认真讨论哪个题目更适合自己做,选定题目;
(3) 三人一起仔细和具体地读题和查相关文献(尤其是 相关论文),并搜集数据资料;然后具体分析问题:
写作部分可以适当推后框架形成、大部分算法的理论和编程都实现 的差不多了,负责论文写作的人,开始严格按照建模论文 的结构和写法专门负责写作。 另两个人继续解决各自剩下的问题。
注意: 不要凭空想如何让论文有创新之处,优先确保通过 套用别人文献的算法(可以适当根据具体问题做些小修正), 处理题目中的数据,得到数值结果,解答出题目中的大 部分问题【到这已经是篇不错的建模论文了】。
2. 组队原则 尽量找志同道合、不容易遇到困难就半途而废的人; 尽量找学习能力强的人,比基础好坏更重要; 最佳组队方案:
1 人建模: 查到合适的文献资料,迅速读懂和套用到建模题上; 1 人编程求解: 计算机编程能力强(从处理数据、实现算法、得到数值 结果); 1 人论文写作: 具备基础的科技论文写作能力, 结果和过程一般,但能 叙述的头头是道、细致漂亮、逻辑清晰。
数学模型——为了定量地解决一个实际问题 , 从中抽象、归结出来的数学结构。 具体可以描述为 ,对于现实世界的一个研究对 象,为了一个特定目的 ,根据对象的内在规律 ,做出 必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个 数学结构.
数学建模,指的是建立数学模型的全过程,包括 模型的建立、求解、分析和检验.