数学模型”建立的意义与方法

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数学模型的教育应用

数学模型的教育应用

数学模型的教育应用在当今信息爆炸的社会中,数学模型作为一种重要的工具和方法,被广泛应用于各个领域。

尤其是在教育领域,数学模型不仅提供了学习数学的新思路,还可以培养学生的问题解决能力和创新思维。

本文将探讨数学模型在教育应用中的作用和意义。

一、数学模型带来的教学改革传统的数学教学方法往往注重基础知识的灌输,而缺乏实际问题的应用。

而数学模型的引入,使得教学可以更加贴近实际生活,在解决实际问题中培养学生的兴趣和动力。

通过数学模型,学生可以将所学的数学知识应用于实际问题的解决过程中,提高他们的学习动机和主动性。

二、数学模型培养学生的问题解决能力数学模型的建立离不开对问题分析和解决的思考过程,这也培养了学生的问题解决能力。

在数学模型的建立过程中,学生需要对问题进行深入思考和分析,找到问题的关键点,提出合理的假设和约束条件,进而建立数学模型。

这个过程不仅培养了学生的逻辑思维能力,还锻炼了他们的创新意识和批判性思维。

三、数学模型促进跨学科整合数学模型作为一种综合性的方法,可以与其他学科进行有机的整合。

在解决实际问题时,常常需要借助其他学科的知识和方法。

比如,在环境保护领域,数学模型可以与生态学、物理学等学科相结合,共同探索环境问题的解决方案。

这种跨学科的整合有助于培养学生的综合素质和跨学科思维能力。

四、数学模型推动教学创新数学模型的引入,为教学创新提供了契机。

通过教师在教学过程中的引导和激发,学生可以主动地参与到数学模型的建立和求解中,提高他们的创新意识和解决问题的能力。

同时,数学模型还可以为学生提供更多的实践机会,让他们在实际应用中感受到数学的魅力和实用性。

这种教学创新有利于激发学生的学习兴趣,提升他们的学习效果和成绩。

五、数学模型的未来发展随着社会的快速发展和科技的不断进步,数学模型在教育中的应用前景广阔。

未来,数学模型将更加深入地渗透到教学的各个环节中,成为培养学生创新能力和实践能力的重要手段。

同时,数学模型也将与人工智能、大数据等新兴技术相结合,为教育领域带来更多的机遇和挑战。

小学数学教学中建立模型思想的策略与方法研究

小学数学教学中建立模型思想的策略与方法研究

小学数学教学中建立模型思想的策略与方法研究摘要:随着时代的不断进步与不断发展,有关教育方面的内容也正经历着革新,教学的目标已经不是仅仅局限于让学生理解书本上的知识,而是重点培养学生学习的思维方式。

对于小学高年级的学生而言,数学的学习除了掌握基本运算之外,还应当建立一种数学思维模型或是培养一种善于运用数学思维模型的能力。

基于此,本文着重分析了现阶段小学数学教学中所运用的教学模式、如何将建立数学模型思想通过教学传授给学生以及建立模型思想后学生学习的优势,旨在激发学生对数学学习的兴趣,促使学生能够更加有效的学习。

关键词:小学数学;数学模型;建模思想;教学策略;意义引言:在学习过程中培养一种积极主动构建数学模型的思想对于孩子们的学习具有十分重要的作用。

与此同时,为了适应教育的变革以及社会的要求与发展,建立数学模型思想已经变成了大势所趋。

在课堂上,教师不仅要教学生如何解题,更要在解题过程中培养学生的思维能力的发展。

教师主动帮助学生构建数学模型,不仅有助于学生更好的理解题目的含义,而且会起到举一反三、触类旁通的效果。

只有当学生们脑海中主动搭建出数学模型时,遇到问题便会顺手拈来,可以极大的提高学习的效率。

1有关数学模型思想的概述建立模型思想是一种清晰明了的学习方式,它很早就被使用一直延续至今,最早可以追溯到前苏联时期。

当时有数学家认为无论学习的是哪一门学科,其落脚点都是解决实际生活中产生的问题,但人们并不是直接解决实际问题的,而是将实际问题提取出来,形成一种模型、由具体的事件转化为抽象的理论模型,然后深入了解讨论这个模型后,找出解决问题的方法,最后应用到实际问题中去。

对于小学高年级学生的教学而言,建立数学模型思想其实就是把一系列杂乱无章的数学知识转化为基本的模型,这个模型就像是特定的数学公式一样,当学生们遇到类似的问题时可以拿出这个模型进一步帮助他们自己解决难题。

这种方法是很值得推崇的,但是对于小学生而言数学模型的建立仍然是十分抽象的,这就极大的考验教师们的教学水平,如何将这种思想传授给学生十分值得教师们的思考。

数学建模的概念方法和意义

数学建模的概念方法和意义

动态规划
解决多阶段决策问题,如最优路径、生产调 度等。
03
数学建模的意义与应用
在科学领域的应用
01
物理建模
通过建立数学模型来描述物理现 象和规律,如牛顿第二定律、热 传导方程等。
化学建模
02
03
生物建模
通过数学模型描述化学反应过程 和机理,如反应动力学方程、化 学平衡方程等。
用数学模型研究生物学问题,如 种群增长模型、基因表达模型等。
心理学研究
数学建模在心理学研究中用于描述人类认知 过程、情感反应和心理发展规律。
公共政策分析
数学建模在公共政策分析中用于评估政策效 果、预测社会趋势和制定科学决策。
04
数学建模的未来发展与挑战
人工智能与数学建模
人工智能与数学建模的结 合
人工智能技术为数学建模提供了强大的计算 能力和数据分析能力,使得复杂模型的建立 和求解成为可能。
金融建模
数学建模在金融领域中用于股票价格预测、风 险评估和投资组合优化。
经济学分析
数学建模在经济分析中用于描述市场供需关系、 经济增长和经济发展模式等。
计量经济学
数学建模在计量经济学中用于探索经济现象的内在规律和因果关系。
在社会领域的应用
社会学研究
数学建模在社会学研究中用于分析社会结构、 人口动态和人类行为模式。
假设不合理
在建模过程中,为了简化问题, 常常会做出一些假设,但这些假 设有时可能与实际情况存在较大 偏差。
数据不足或数据质
量差
在建模过程中,需要用到大量的 数据,但有时数据可能不足或质 量较差,导致模型无法准确反映 实际情况。
02
数学建模的主要方法
代数法
代数法

数学建模的作用和意义

数学建模的作用和意义

数学建模的作用和意义数学建模的作用和意义「篇一」大学数学具有高度抽象性和概括性等特点,知识本身难度大再加上学时少、内容多等教学现状常常造成学生的学习积极性不高、知识掌握不够透彻、遇到实际问题时束手无策,而数学建模思想能激发学生的学习兴趣,培养学生应用数学的意识,提高其解决实际问题的能力。

数学建模活动为学生构建了一个由数学知识通向实际问题的桥梁,是学生的数学知识和应用能力共同提高的最佳结合方式。

因此在大学数学教育中应加强数学建模教育和活动,让学生积极主动学习建模思想,认真体验和感知建模过程,以此启迪创新意识和创新思维,提高其素质和创新能力,实现向素质教育的转化和深入。

一、数学建模的含义及特点数学建模即抓住问题的本质,抽取影响研究对象的主因素,将其转化为数学问题,利用数学思维、数学逻辑进行分析,借助于数学方法及相关工具进行计算,最后将所得的答案回归实际问题,即模型的检验,这就是数学建模的全过程。

一般来说",数学建模"包含五个阶段。

1、准备阶段主要分析问题背景,已知条件,建模目的等问题。

2、假设阶段做出科学合理的假设,既能简化问题,又能抓住问题的本质。

3、建立阶段从众多影响研究对象的因素中适当地取舍,抽取主因素予以考虑,建立能刻画实际问题本质的数学模型。

4、求解阶段对已建立的数学模型,运用数学方法、数学软件及相关的工具进行求解。

5、验证阶段用实际数据检验模型,如果偏差较大,就要分析假设中某些因素的合理性,修改模型,直至吻合或接近现实。

如果建立的模型经得起实践的检验,那么此模型就是符合实际规律的,能解决实际问题或有效预测未来的,这样的建模就是成功的,得到的模型必被推广应用。

二、加强数学建模教育的作用和意义(一)加强数学建模教育有助于激发学生学习数学的兴趣,提高数学修养和素质。

数学建模教育强调如何把实际问题转化为数学问题,进而利用数学及其有关的工具解决这些问题,因此在大学数学的教学活动中融入数学建模思想,鼓励学生参与数学建模实践活动,不但可以使学生学以致用,做到理论联系实际,而且还会使他们感受到数学的生机与活力,激发求知的兴趣和探索的欲望,变被动学习为主动参与其效率就会大为改善。

高中物理中的数学建模教学方法

高中物理中的数学建模教学方法

高中物理中的数学建模教学方法引言:在高中物理教学中,数学建模是一种重要的教学方法,它能够帮助学生将抽象的数学概念与实际问题相结合,培养学生的逻辑思维和解决问题的能力。

本文将探讨高中物理中的数学建模教学方法,旨在帮助教育者更好地设计引人入胜且内容丰富的学习材料。

一、数学建模的概念和意义数学建模是将数学知识应用于实际问题的过程,通过建立数学模型来描述和解决实际问题。

数学建模能够培养学生的实际应用能力和创新思维,提高他们的问题解决能力和数学素养。

二、数学建模在高中物理教学中的应用1. 引入实际问题:在教学中引入与学生生活相关的实际问题,激发学生的学习兴趣和求知欲望。

例如,通过讨论汽车行驶过程中的速度与时间的关系,引导学生思考与物理相关的数学模型。

2. 建立数学模型:引导学生分析实际问题,提取关键信息,并将其转化为数学符号和方程。

例如,通过分析自由落体运动,学生可以建立高度与时间的二次函数模型,进而解决相关问题。

3. 解决问题:通过数学建模,学生能够运用所学的数学知识解决实际问题。

教育者可以设计一系列与数学建模相关的练习和案例,帮助学生巩固知识并提高解决问题的能力。

三、数学建模教学的策略和方法1. 融合课程内容:将数学建模与物理课程内容相结合,使学生能够将所学的数学知识应用于物理问题的解决。

例如,在讲解牛顿第二定律时,可以引导学生通过建立力与加速度的关系模型,解决相关问题。

2. 实践与探究:鼓励学生进行实践和探究,通过实验和观察收集数据,并运用数学建模进行分析和解决问题。

例如,在学习光的折射定律时,可以设计实验让学生测量光线在不同介质中的折射角,并通过建立数学模型验证定律。

3. 多元化教学资源:教育者可以利用多种教学资源,如教科书、在线课程和讲义等,为学生提供丰富的学习材料。

通过引入实际案例和应用题,激发学生的学习兴趣和思维能力。

四、数学建模教学的评估和反馈1. 评估方式:教育者可以设计一系列与数学建模相关的评估任务,如解答问题、建立模型和分析数据等。

数学学习中的模型建立与解析方法

数学学习中的模型建立与解析方法

数学学习中的模型建立与解析方法数学是一门理论与实践相结合的学科,它在现实生活中有着广泛的应用。

其中一个重要的学习目标就是学习如何建立和解析数学模型。

数学模型是对实际问题的抽象描述,通过建立数学模型,我们可以更好地理解和解决现实世界中的各种问题。

本文将介绍数学学习中的模型建立与解析方法,并探讨其在实际问题中的应用。

一、模型建立方法1. 确定问题:在建立数学模型之前,首先需要明确要解决的问题是什么。

只有明确问题,才能有针对性地进行建模。

2. 收集数据:建立数学模型需要有足够的数据支持。

因此,在建模之前,需要对相关数据进行收集和整理。

3. 假设条件:在建立数学模型时,通常需要做出一些合理的假设。

这些假设可以简化问题,使问题更容易求解。

4. 建立方程:根据问题的具体情况,选择合适的方程或函数来描述问题。

方程的建立需要依据问题的特点和已知条件。

5. 参数估计:在建立数学模型时,有时需要估计一些未知参数的值。

参数的估计可以通过实验或者其他手段得到。

二、解析方法1. 解析求解:解析求解是指通过数学方法,对建立的数学模型进行分析和求解。

常见的解析方法包括方程求解、积分求解等。

通过解析方法求解模型,可以得到问题的解析解,从而得到问题的准确答案。

2. 数值求解:有些复杂的数学模型难以通过解析方法求解,这时可以采用数值方法进行求解。

数值方法通过近似计算,得到问题的数值解。

3. 数据分析:在模型解析过程中,对数据进行分析也十分重要。

通过对数据的统计分析,可以验证模型的合理性,并对模型进行调整和优化。

三、模型应用数学模型在实际问题中有着广泛的应用,涉及到各个领域。

以下是几个常见的应用领域:1. 物理学:在物理学中,数学模型被广泛应用于描述物体的运动、电磁场的分布等问题。

通过建立和解析数学模型,可以更好地理解和预测物理现象。

2. 经济学:经济学是一个复杂的系统,数学模型在经济学中有着重要的应用。

通过建立经济数学模型,可以对经济现象进行研究和分析,以便制定合理的政策和决策。

数学建模

数学建模
模型建立
在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。
模型求解
利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。
模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述,对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。
建模应用
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性、结论的明确性和体系的完整性,而且在于它应用的广泛性。自从20世纪以来,随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及,人们对各种问题的要求越来越精确,使得数学的应用越来越广泛和深入,特别是在21世纪这个知识经济时代,数学科学的地位会发生巨大的变化,它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展、数学理论与方法的不断扩充,使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
第二条 竞赛内容
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。
第三条 竞赛形式、规则和纪律
1.全国统一竞赛题目,采取通讯竞赛方式,以相对集中的形式进行。
2.竞赛每年举办一次,一般在某个周末前后的三天内举行。

建立数学模型的方法步骤特点及分类

建立数学模型的方法步骤特点及分类

建立数学模型的方法步骤特点及分类方法:1.归纳法:通过观察和分析问题的特点,总结规律,建立数学模型。

这种方法适用于一些具有规律性的问题。

2.拟合法:通过收集和分析实际数据,找到数据之间的关系,并用数学函数来拟合数据,建立数学模型。

这种方法常用于实际问题中的数据分析和预测。

3.分析法:通过对问题进行分析,找出问题的关键因素和数学关系,建立数学模型。

这种方法适用于复杂和抽象的问题。

步骤:1.确定问题:明确问题的背景、条件和目标。

2.收集数据:收集相关的实际数据,了解问题的现状。

3.建立假设:对问题进行分析,提出一些可能的假设。

4.建立模型:根据问题的性质和假设,选择合适的数学方法和函数,建立数学模型,将实际问题转化为数学问题。

5.求解模型:通过数学计算和推理,解决建立的数学模型,得出结论。

6.模型验证:将模型的结果与实际情况进行比较和分析,检验模型的准确性和可靠性。

7.结果解释:将模型的结果解释给决策者或用户,提供对问题的认识和决策依据。

特点:1.抽象性:数学模型对实际问题进行了抽象和简化,从而能够更好地描述和解决问题。

2.精确性:数学模型具有精确的语言和推理,能够给出准确的数值结果。

3.可行性:数学模型能够通过计算和推理得出结果,帮助解决实际问题。

4.替代性:数学模型可以替代实验或观测,节省时间和成本。

分类:1.数量模型:用数学表达式和符号来描述问题的数量关系,包括线性模型、非线性模型、离散模型、连续模型等。

2.质量模型:用数学方法描述问题的质量关系,包括概率模型、统计模型、优化模型等。

3.动态模型:描述问题随时间变化的规律和趋势,包括微分方程模型、差分方程模型、随机过程模型等。

4.静态模型:描述问题的状态和平衡点,包括线性规划模型、非线性规划模型、输入输出模型等。

总之,建立数学模型是解决实际问题的重要方法之一、根据问题的性质和要求,选择合适的建模方法和模型类型,通过建立、求解和验证数学模型,可以得出有关问题的结论和解决方案。

数学建模的概念、方法和意义

数学建模的概念、方法和意义

2.1.2 数学建模的全过程
由于在数学建模的过程中都要对实际情况作出 由于在 数学建模的过程中都要对实际情况作出 一定的简化假设,所以对数学模型进行强健性分析是 一定的简化假设,所以对数学模型进行强健性分析是 很有必要的. 在学习数学建模课程的过程中, 很有必要的. 在学习数学建模课程的过程中,我们会 发现很多数学模型是强健的,也就是说, 发现很多数学模型是强健的,也就是说,虽然模型建 立在较强的假设上, 立在较强的假设上,假设对实际情况做出了较多的简 但是模型解答已经符合或近似现实对象的信息, 化,但是模型解答已经符合或近似现实对象的信息, 已经获得预期的建模效果. 已经获得预期的建模效果
2.1.3 数学建模论文的撰写
(3)问题重述(restatement of the problem) )问题重述( ) , 或者问题澄清( ,或者引 或者问题澄清(clarification of the problem) 或者引 ) , :按照作者对问题的理解 言(introduction) 按照作者对问题的理解,陈述论 ) 按照作者对问题的理解, : 文要研究的实际问题,包括背景和任务; 文要研究的实际问题,包括背景和任务; :陈述 (4)问题分析(analysis of the problem) 陈述 )问题分析( ) : 作者对实际问题的分析和提出的数学问题, 作者对实际问题的分析和提出的数学问题,陈述作者 为建立数学模型选择采用的数学方法,陈述建立数学 为建立数学模型选择采用的数学方法, 模型的动机和思路; 模型的动机和思路;
2.1.2 数学建模的全过程
数学建模( 数学建模(Mathematical Modeling)是建立数学 ) 模型解决实际问题的全过程,包括数学模型的建立、 解决实际问题的全过程 数学模型的建立 模型解决实际问题的全过程,包括数学模型的建立、 求解、分析和检验四大步骤 四大步骤( 求解、分析和检验四大步骤(见下图). 现实对象 的信息 检验 现实对象 的解答 分析 建立 数学模型 求解 数学模型 的解答

数学模型的建立过程

数学模型的建立过程

数学模型方法函数关系可以说是一种变量相依关系的数学模型.数学模型方法是处理科学理论问题的一种经典方法,也是处理各类实际问题的一般方法.掌握数学模型方法是非常必要的.在此,对数学模型方法作一简述.数学模型方法(Mathematical Modeling)称为MM方法.它是针对所考察的问题构造出相应的数学模型,通过对数学模型的研究,使问题得以解决的一种数学方法.一、数学模型的含义数学模型是针对于现实世界的某一特定对象,为了一个特定的目的,根据特有的内在规律,做出必要的简化和假设,运用适当的数学工具,采用形式化语言,概括或近似地表述出来的一种数学结构.它或者能解释特定对象的现实性态,或者能预测对象的未来状态,或者能提供处理对象的最优决策或控制.数学模型既源于现实又高于现实,不是实际原形,而是一种模拟,在数值上可以作为公式应用,可以推广到与原物相近的一类问题,可以作为某事物的数学语言,可译成算法语言,编写程序进入计算机.二、数学模型的建立过程建立一个实际问题的数学模型,需要一定的洞察力和想像力,筛选、抛弃次要因素,突出主要因素,做出适当的抽象和简化.全过程一般分为表述、求解、解释、验证几个阶段,并且通过这些阶段完成从现实对象到数学模型,再从数学模型到现实对象的循环.可用流程图表示如下:表述根据建立数学模型的目的和掌握的信息,将实际问题翻译成数学问题,用数学语言确切地表述出来.这一个关键的过程,需要对实际问题进行分析,甚至要做调查研究,查找资料,对问题进行简化、假设、数学抽象,运用有关的数学概念、数学符号和数学表达式去表现客观对象及其关系.如果现有的数学工具不够用时,可根据实际情况,大胆创造新的数学概念和方法去表现模型.求解选择适当的方法,求得数学模型的解答.解释数学解答翻译回现实对象,给实际问题的解答.验证检验解答的正确性.例如,哥尼斯堡一条普雷格尔河,这条河有两个支流,在城中心汇合成大河,河中间有一小岛,河上有七座桥,如图1所示.18世纪哥尼斯堡的很多居民总想一次不重复地走过这七座桥,再回到出发点.可是试来试去总是办不到,于是有人写信给当时著名的数学家欧拉,欧拉于1736年,建立了一个数学模型解决了这个问题.他把A、B、C、D这四块陆地抽象为数学中的点,把七座桥抽象为七条线,如图2所示.CB图1 图2人们步行七桥问题,就相当于图2的一笔画问题,即能否将图2所示的图形不重复地一笔画出来,这样抽象并不改变问题的实质.哥尼斯堡七桥问题是一个具体的实际问题,属于数学模型的现实原型.经过理想化抽象所得到的如图2所示的一笔画问题便是七桥问题的数学模型.在一笔画的模型里,只保留了桥与地点的连接方式,而其他一切属性则全部抛弃了.所以从总体上来说,数学模型只是近似地表现了现实原型中的某些属性,而就所要解决的实际问题而言,它是更深刻、更正确、更全面地反映了现实,也正由此,对一笔画问题经过一定的分析和逻辑推理,得到此问题无解的结论之后,可以返回到七桥问题,得出七桥问题的解答,不重复走过七座桥回到出发点是不可能的.数学模型,从广义上讲,一切数学概念、数学理论体系、各种数学公式、各种方程式、各种函数关系,以及由公式系列构成的算法系统等等都可以叫做数学模型.从狭义上讲,只有那些反映特定问题或特定的具体事物系统的数学关系的结构,才叫做数学模型.在现代应用数学中,数学模型都作狭义解释.而建立数学模型的目的,主要是为了解决具体的实际问题.三、模型的建立研究数学模型,建立数学模型,进而借鉴数学模型,对提高解决实际问题的能力,以及提高数学素养都是十分重要的.建立模型的步骤可分为:(1) 分析问题中哪些是变量,哪些是常量,分别用字母表示;(2) 根据所给条件,运用数学或物理知识,确定等量关系;(3) 具体写出解析式)(x f y =,并指明定义域.例 重力为P 的物体置于地平面上,设有一与水平方向成α角的拉力F ,使物体由静止开始移动,求物体开始移动时拉力F 与角α之间的函数模型(图3).解 由物理知,当水平拉力与摩擦力平衡时,物体开始移动,而摩擦力是与正压力αsin F P -成正比的(设摩擦系数为μ),故有)sin (cos αμαF P F -=,即 αμαμsin cos +=P F (0°<α<90°)建立函数模型是一个比较灵活的问题, 无定法可循,只有多做些练习才能逐步掌握. 图3四、数学建模方法数学建模就是建立数学模型,建立数学模型的过程就是数学建模的过程(见数学建模过程流程图).数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的数学模型的一种强有力的数学手段.常用的数学建模方法如下:(一) 机理分析法 从基本理论以及系统的结构数据来推导出数学模型的方法1. 比例分析法 —— 建立变量之间函数关系的最基本、最常用的方法.2. 代数方法——求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法.3. 逻辑方法——是数学理论研究的重要方法,用以解决社会学和经济学等领域的实际问题,在决策论,对策论等学科中得到广泛应用.4. 常微分方程——解决两个变量之间的变化规律,关键是建立“瞬时变化率”的表达式.5. 偏微分方程——解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.(二) 数据分析法 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型的方法1. 回归分析法——用于对函数()f x 的一组观测值(,())(1,2,)i i x f x i n ,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.2. 时序分析法——处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.(三)仿真和其他方法1. 计算机仿真(模拟)——实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.① 离散系统仿真——有一组状态变量.② 连续系统仿真——有解析表达式或系统结构图.2. 因子试验法——在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.3. 人工现实法——基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.五、几个数学模型1.如何预报人口的增长人口的增长是当前世界上引起普遍关注的问题,我们经常在报刊上看见关于人口增长的预报,说到未来某个时期全世界(或某地区)的人口将达到多少多少亿.你可能注意到不同报刊对同一时间人口的预报在数字上常有较大的差别,这显然是由于用了不同的人口模型计算的结果.建立模型的目的: 在对出生和死亡的概率作出适当假设的基础上,寻求人口X (t )的变化规律,用它描述人口的发展状况.先看一种最简单的计算方法.要预报未来若干年的人口,最重要的影响因素自然是今年的人口和今后这些年的增长率(即人口出生率减去死亡率),根据这两个数据进行人口预报是十分容易的.记今年人口为x 0,k 年后人口为x k ,年增长率为r ,则预报公式为x k =x 0(1+r )k显然,这个公式的基本前提是年增长率r 保持不变.这个条件在什么情况下才成立,如果不成立又该怎么办?历史上,人口模型的发展过程回答了这个问题.早在18世纪人们就开始进行人口预报工作了,一二百年来发展了许多模型,其中最简单的有两种.2.指数增长模型(马尔萨斯人口模型)英国人口学家马尔萨斯(Malthus l766—1834)根据百余年的人口统计资料,于1798年提出了著名的人口指数增长模型.这个模型的基本假设是:人口的增长率是常数,或者说,单位时间内人口的增长量与当时的人口成正比. 记时刻t 的人口为x (t ),初始时刻(t =0)的人口为x 0,人口增长率为r ,r 是单位时间内x x (t )的增量与x (t )的比例系数.根据r 是常数的基本假设,t 到t+Δt 时间内人口增量为x (t+Δt ))(t x - = r x (t )Δt于是x (t )满足如下的微分方程⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==0)0(x x rxdt dx 由这个线性常系数微分方程容易解出rt e x t x 0)(=表明人口将按指数规律无限增长(r >0).将t 以年为单位离散化,人口以re 为公比的等比数列增长.因为这时r 表示年增长率,通常r <<1,所以可用近似关系r e r +≈1,那么 tr x t x )1()(0+≈可见,前面给出的预报公式不过是指数增长模型离散形式的近似表示.由rt e x t x 0)(= 给出的模型,与19世纪以前欧洲一些地区的人口统计数据可以很好地吻合.一些人口增长率长期稳定不变的国家和地区用这个模型进行预报,结果也令人满意.但是当人们用19世纪以后许多国家的人口统计资料与指数增长模型比较时,却发现了相当大的差异.显然,用这个模型预报的结果远远超过了实际人口的增长.引起误差的原因是10年增长率r 估计过高.人们还发现,在地广人稀的加拿大领土上,法国移民后代的人口比较符合指数增长模型,而同一血统的法国本土居民人口的增长却远低于这个模型.产生上述现象的主要原因是:随着人口的增加,自然资源、环境条件等因素对人口继续增长的阻滞作用越来越显著.如果当人口较少时(相对于资源而言)人口增长率还可以看作常数的话,那么当人口增加到一定数量后,增长率就会随着人口的继续增加而逐渐减少.许多国家人口增长的实际情况完全证实了这点.看来为了使人口预报特别是长期预报更好地符合实际情况,必须修改指数增长模型关于人口增长率是常数这个基本假设了.3.阻滞增长模型(Logistic 模型)将增长率r 表示为人口x (t )的函数r (t ) (即增长率相对于固定的人口数x 来说是常数),按照前面的分析r (x )应是x 的减函数.一个最简单的假定是设r (x )为x 的线性函数r (x )= r –sx , s >0,这里r 相当于x=0时的增长率,称固有增长率. 它与指数模型中的增长率r 不同(虽然用了相同的符号).显然对于任意的x >0,增长率r (x )<r .为了确定系数s ,引入自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量x m ,称最大人口容量.当x=x m 时增长率应为零,即r (x m )=0,由此确定出s .人口增长率函数r (x )可以表为 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=m x x r x r 1)(其中r 、x m 是根据人口统计数据或经验确定的常数.因子⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-m x x 1体现了对人口增长的阻滞作用. 在此的假设下,指数增长模型应修改为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0)0(1 x x x x x r dt dx m 称为阻滞增长模型.此非线性微分方程可用分离变量法求解,结果为rtm me x x x t x -⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=11)(其阻滞增长模型x (t )的曲线如图本世纪初人们曾用这个模型预报美国的人口.直到1930年计算结果都能与实际数据较好地吻合.后来的误差越来越大,一个明显的原因是到1960年美国的实际人口已经突破了用过去数据确定的最大人口容量x m .由此看来,这个模型的缺点之一是x m 不易准确地得到.事实上,随着生产力的发展和人们认识能力的改变,x m 也是可以改变的.4. 随机性人口模型上面讨论的人口模型都是确定性的,已知初始人口并且给定了生育率、死亡率等数据后,可以确切地预测未来的人口.但是事实上,一个人的出生和死亡应该说是随机事件,无法准确预测.之所以能用确定性模型描述人口的发展,是因为考察的是一个国家或地区的数量很大的人口,用对总数而言的平均生育率、死亡率代替出生、死亡的概率,将人口作为连续变量处理.如果研究对象是一个自然村落或一个家族的人口,数量不大、需作为离散变量看待时,就要利用随机性人口模型来描述其变化过程了.时刻t 的人口用随机变量)(t X 表示,)(t X 只取整数值.记)(t P n 为n t X =)(的概率,=n 0,1,2,…,下面要在对出生和死亡的概率作出适当假设的基础上,寻求)(t P n 的变化规律,并由此得出人口)(t X 的期望和方差,用它们在随机意义下描述人口的发展状况.模型假设 若n t X =)(,对人口在t 到t t ∆+的出生和死亡作如下假设(t ∆很小):1.出生一人的概率与t ∆成正比,记作t b n ∆;出生二人及二人以上的概率为)(t o ∆.2.死亡一人的概率与t ∆成正比,记作t d n ∆;死亡二人及二人以上的概率为)(t o ∆.3.出生与死亡是相互独立的随机事件.4.进一步设n b 和n d 均与n 成正比,记n b n λ=,n d n μ=,λ和μ分别是单位时间内1=n 时一个人出生和死亡的概率.建模与求解 为了得到)(t P n 的方程,考察随机事件n t t X =∆+)(.根据假设1—3,与出生或死亡一人的概率相比、出生或死亡二人及二人以上的概率,出生一人且死亡一人的概率均可忽略.这样,n t t X =∆+)(可以分解为仅仅三个互不相容的事件之和:1)(-=n t X 且t ∆内出生一人,其概率为t b n ∆;1)(+=n t X 且t ∆内死亡一人,其概率为t d n ∆;n t X =)( 且t ∆内人口未变,其概率为P {人口未变}=1-P{人口增加或减少1人}=t d t b n n ∆-∆-1.按照全概率公式有P {时刻t t ∆+有n 个人}=P {t ∆增加1人}P{时刻t 有n-1个人}+P {t ∆减少1人}P{时刻t 有n+1个人}+P {t ∆人口未变}P{时刻t 有n 个人}.即)1)(()()()(111t d t b t P t d t P t b t P t t P n n n n n n n n ∆-∆-+∆+∆=∆++-- (1)即)()()()()()(111t P d b d t P b t P tt P t t P n n n n n n n n n +-+=∆-∆++--令0→∆t ,可得关于)(t P n 的微分方程:)()()()(1111t P d b t P d t P b dtdP n n n n n n n n +-+=++-- (2) 特别地,在假设4(n b n λ=,n d n μ=)下方程为)()()()1()()1(11t nP t P n t P n dtdP n n n n μλμλ+-++-=+- (3) 若初始时刻(0=t )人口为确定数量0n ,则)(t P n 的初始条件为⎩⎨⎧≠==. ,0, ,1)0(00n n n n P n (4) (3)式对于不同的n 是一组递推方程,在条件(4)下的求解过程非常复杂,并且没有简单的结果.幸而,通常人们对(3)式的解)(t P n 并不关心,感兴趣的只是)(t X 的期望)}({t X E .以下简记期望)(t E )}({t X E =, 0)0(n E =,方差)(t D )}({t X D =. 0)0(=D .而它们可以由(3)、(4)直接得到,因为按照定义,∑∞==1)()(n n t nP t E (5)对(5)求导并将(3)代人得∑∑∑∞=∞=+∞=-+-++-=121111)()()()1()()1(n n n n n n t P n t P n n t P n n dt dE μλμλ (6) 注意到∑∑∑∞=∞=∞=-+=+=-1111)()1()()1()()1(n n k k n n t P n n t P k k t Pn n ∑∑∑∞=∞=∞=+-=-=+1111)()1()()1()()1(n n k k n n t P n n t P k k t Pn n 代入(6)式 ∑∑∑∑∞=∞=∞=∞=-=+--++=11211)()()()()()1()()1(n n n n n n n n t nP t P n t P n n t P n n dt dE μλμλμλ 利用(5)式,则有)()()()(1t E t nP dt dE n n μλμλ-=-=∑∞= (7) 由于0)0(n E = (8)显然,方程(7)在(8)下的解为rt t e n e n t E 0)(0)(==-μλ,μλ-=r . (9)这个结果与1.4节(3)式表示的指数模型rt e x t x 0)(= (10)形式上完全一致.从含义上看,随机性模型(9)中出生概率λ与死亡概率μ之差r 可称为净增长概率,人口的期望值)(t E 呈指数增长.在人口数量很多的情况下如果将r 视为平均意义上的净增长率,那么)(t E 就可以看成确定性模型(10)中的人口总数)(t x 了。

模型的建立与解题方法

模型的建立与解题方法

模型的建立与解题方法在科学研究和实践中,模型的建立与解题方法扮演着重要角色。

模型是对真实世界的简化和抽象,它能够帮助我们理解和解决实际问题。

本文将探讨模型的建立和解题方法,并且提供一些实用的技巧。

一、模型的建立模型的建立是将实际问题转化为数学或符号化的形式,包括确定问题的变量、关系和约束条件。

以下是一些常见的模型建立方法:1. 传统方法:通过观察和实证数据,利用统计学和数学建模技术,推导出相应的模型。

例如,在经济学领域,我们可以通过统计数据来建立宏观经济模型,以预测经济的发展趋势。

2. 半经验方法:结合实践经验和专家知识,构建模型。

在一些复杂的系统中,我们往往无法准确地描述所有的关系,此时,半经验方法可以提供一种有效的途径。

例如,在环境科学中,我们可以利用专家经验和先验知识,建立生态系统模型来预测生物多样性的变化。

3. 仿生学方法:从生物系统中汲取灵感,构建模型。

这种方法借鉴了自然界中生物的优秀设计思路,例如,我们可以通过借鉴鸟类的飞行原理,设计出更加高效的飞行器。

二、解题方法在模型建立好之后,需要采用适当的解题方法对模型进行求解,以获得问题的答案或者优化结果。

以下是一些常见的解题方法:1. 解析法:对数学模型进行数学推导和求解,得到精确解。

这种方法适用于问题的数学表述比较简单的情况。

例如,在物理学中,我们可以通过解析法求解经典力学问题。

2. 近似法:通过适当的近似和假设,简化模型,得到近似解。

这种方法在实际应用中非常常见,因为一些问题的解析解很难求得。

例如,天体力学中的三体问题,通常采用近似法求解。

3. 数值法:将模型离散化,转化为数值问题,通过计算机进行求解。

这种方法可以解决复杂的数学模型和大规模的问题。

例如,在工程学中,我们可以使用有限元法对结构进行强度分析。

三、建立与解题的技巧在模型的建立和解题过程中,以下是一些实用的技巧:1. 精确把握问题的要求和约束条件,确保模型的准确性和可行性。

2. 选择合适的数学工具和方法,针对具体问题进行适当的抽象和简化。

建立数学几何模型的方法与应用

建立数学几何模型的方法与应用

建立数学几何模型的方法与应用数学几何模型是描述和解决与空间、形状和位置相关的问题的数学工具。

它在各个领域中都有广泛的应用,如物理学、工程学、计算机图形学等。

本文将探讨建立数学几何模型的方法和其在实际应用中的价值。

一、建立数学几何模型的方法1. 几何推理法几何推理法是建立数学几何模型的基本方法之一。

通过观察和推理,我们可以发现物体之间的关系和规律,并将其转化为几何模型。

例如,在建筑设计中,我们可以通过观察建筑物的结构和形状,推导出相应的几何模型,从而进行设计和计算。

2. 数学建模法数学建模法是建立数学几何模型的一种常用方法。

它将实际问题转化为数学问题,并利用数学方法进行求解。

例如,在城市规划中,我们可以将城市的道路、建筑物等要素抽象为几何图形,然后利用数学模型分析交通流量、人口分布等问题,为城市规划提供科学依据。

3. 计算机辅助建模法随着计算机技术的发展,计算机辅助建模法在建立数学几何模型中扮演越来越重要的角色。

通过计算机软件,我们可以快速地建立复杂的几何模型,并进行仿真和分析。

例如,在汽车工程中,我们可以利用计算机软件对汽车的空气动力学进行模拟,从而改善汽车的设计和性能。

二、数学几何模型的应用1. 物理学中的应用数学几何模型在物理学中有广泛的应用。

例如,在力学中,我们可以利用几何模型描述物体的运动和受力情况;在光学中,我们可以利用几何模型分析光的传播和反射规律。

这些模型为物理学研究提供了理论基础和计算工具。

2. 工程学中的应用在工程学中,数学几何模型被广泛应用于设计和分析。

例如,在建筑工程中,我们可以利用几何模型计算建筑物的结构强度和稳定性;在电子工程中,我们可以利用几何模型设计电路板和芯片布局。

这些模型能够帮助工程师更好地理解和解决实际问题。

3. 计算机图形学中的应用计算机图形学是利用计算机生成和处理图像的学科。

数学几何模型在计算机图形学中起着重要的作用。

例如,在三维动画制作中,我们可以利用几何模型描述物体的形状和动作;在虚拟现实中,我们可以利用几何模型模拟真实世界的场景和物体。

数学模型的定义

数学模型的定义

一、对以上内容做数学模型的定义,可以有多种角度和方式。

以下是一些可能的定义:1.广义定义⏹:数学模型是对现实世界事物、现象、过程或系统的抽象描述,通过数学语言和符号来表示。

1.狭义定义⏹:数学模型是描述特定对象或系统的数学结构,它可以是一个方程、系统、图或其他形式。

1.应用角度⏹:数学模型是用来解决实际问题或预测未来行为的数学工具,它是根据具体情境和需求建立的。

1.结构角度⏹:数学模型是数学结构的一种表现,它反映事物的内在规律和相互关系。

1.过程角度⏹:数学模型是建立、求解和应用数学模型的过程,包括数据收集、模型建立、求解和验证等步骤。

由于不同学科、领域和应用场景对数学模型的定义和要求不同,因此没有一个统一的标准定义。

但总的来说,数学模型在描述现实世界现象、过程或系统方面发挥着越来越重要的作用。

它是一种将现实世界转化为数学语言的重要工具,可以帮助我们更好地理解现实世界,解决实际问题,预测未来行为等。

在狭义的定义中,数学模型主要关注的是特定对象或系统在数学结构上的表现。

这种定义方式强调了数学模型在描述特定对象或系统时的精确性和准确性。

例如,在物理学中,数学模型用于描述物体的运动规律和相互作用;在经济学中,数学模型则用于刻画市场动态和资源分配。

数学模型在广义的定义中,不仅关注现实世界中具体对象或系统的描述,还强调了抽象概念和过程的表达。

这种定义方式将数学模型视为一种工具,用于解决各种实际问题或预测未来的行为。

以下是对上述内容进行结构化整理后的答案:二、数学模型的方法和步骤:1.数据收集:深入了解问题的具体情境和需求,为后续的建模工作提供足够的信息。

2.模型建立:根据已知的数据和知识,通过逻辑推理和数学运算,构建出能够刻画事物内在规律和相互关系的结构。

3.求解:利用所建立的模型以及已知的算法和计算手段,对问题进行求解,以获得问题的解。

4.验证:对求解的结果进行评估和反馈,确保所得出的结论符合预期,或在某些情况下对模型进行改进,以便更好地适应现实世界中的问题。

数学的模型与实验

数学的模型与实验

数学的模型与实验数学是一门具有广泛应用价值的学科。

在解决现实问题和进行科学研究中,数学模型和实验是不可或缺的工具。

本文将探讨数学的模型与实验在科学研究和实际应用中的作用以及其重要性。

一、数学模型的定义和应用1.1 数学模型的定义数学模型是对实际问题的抽象和描述。

它通过数学语言和符号来揭示问题的本质和规律,从而能够进行预测、分析和优化。

1.2 数学模型的应用领域数学模型广泛应用于自然科学、社会科学、工程技术等领域。

比如物理学中的力学方程、经济学中的供求模型、生态学中的生物种群模型等。

二、数学模型的建立和求解2.1 数学模型的建立数学模型的建立需要选择适当的数学工具和方法。

根据问题的特点,可以采用微分方程、概率统计、图论等数学方法进行建模。

2.2 数学模型的求解数学模型的求解可以通过数值计算、解析解、数值模拟等方法实现。

其中数值计算是将数学模型转化为计算机可处理的形式,通过数值算法进行求解。

三、数学模型的优势和局限性3.1 数学模型的优势数学模型可以对问题进行精确的分析和预测,为决策提供科学依据。

它能够简化问题的复杂性,揭示问题的内在规律,从而提高问题的解决效率。

3.2 数学模型的局限性数学模型的建立需要对问题作出一定的理性假设,这可能与实际情况存在一定差距。

此外,数学模型往往只能描述问题的某些方面,对于复杂问题的全面分析仍然具有挑战性。

四、数学实验的意义和方法4.1 数学实验的意义数学实验是为了验证数学模型的正确性和可靠性。

通过实验数据的收集和分析,可以检验模型的预测结果与实际情况的吻合程度。

4.2 数学实验的方法数学实验可以通过实际观测、样本调查、计算机模拟等方式进行。

实验数据的收集和处理需要采用统计学方法和数学计算工具。

五、数学模型与实验的应用案例5.1 物理学中的数学模型与实验物理学中的数学模型和实验相辅相成。

比如经典力学中的牛顿定律,通过数学模型的建立和实验验证,深化了我们对物体运动规律的认识。

实证分析与模型建构

实证分析与模型建构

实证分析与模型建构在当今社会,数据和模型已经成为了科学和技术发展的重要基石。

实证分析和模型建构作为数据分析和科学研究的核心方法,在学术界和实际应用中都扮演着重要角色。

本文将结合实际案例,介绍实证分析和模型建构的意义、方法以及应用。

一、实证分析的意义和方法实证分析是一种基于数据的分析方法,通过对相关数据进行统计学分析和实证研究,来推断出现象之间的因果关系。

实证分析的重点是建立适当的统计模型,对数据进行计算和验证,进而验证假设并预测未来发展趋势。

实证研究所得到的结论经常被用于制定政策,指导管理以及投资决策等领域。

实证分析的过程包括以下步骤:1.明确研究问题。

研究者首先需要明确所要研究的问题以及研究的目的。

这一步是实证分析的基础,研究者必须要对研究问题有充分的了解和认知。

2.搜集数据。

研究者需要从相关数据库、调查问卷或其他来源收集数据。

所收集的数据必须具有足够的代表性和可靠性,保证分析结果准确可信。

3.数据清洗。

对于收集的数据,研究者需要对其进行清洗和处理,以去除异常值和噪声干扰等影响分析结果的因素。

4.建立适当的统计模型。

根据研究问题和数据特点,研究者需要选择合适的统计模型对数据进行分析。

这些模型包括数学模型、回归模型、时间序列模型等。

5.模型估计和选择。

在建立好模型之后,研究者需要通过参数估计或模型拟合来验证模型的正确性和可信度。

在多个模型中选择最优模型,也是实证分析中很重要的一个环节。

6.模型检验和预测。

在通过参数估计或模型拟合后,研究者需要对模型进行检验和预测,以验证其准确性和实用性。

模型检验和预测可以通过交叉验证、残差分析等方法进行。

二、模型建构的意义和方法模型建构是建立数学、逻辑或另一种抽象表示方法的过程,用于表示现实中的某个过程和现象。

模型的建立可以帮助人们更好地理解和解释现实世界,对于分析问题、预测趋势、制定政策等方面都有着重要作用。

模型建构的过程包括以下步骤:1.明确问题和目的。

研究者需要清楚地知道要研究的问题和建立模型的目的,这是模型建构的基础。

数学建模新手必须了解

数学建模新手必须了解

数学建模新手必须了解一、数学模型的定义% @: K: f$ I3 d7 z0 G8 g现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。

不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。

”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。

一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。

例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。

今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。

特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。

因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。

# X4 @' |! G; ]3 U' B- Z5 ~( x6 B二、建立数学模型的方法和步骤1. 模型准备, a$ }( X, a) I2 Z要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。

. k. ?& R* s, A4 r4 l0 \" n8 Z3 k2. 模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。

如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。

$ y: Q. @. `: s, k&N, _3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。

数学建模中的模型建立与求解

数学建模中的模型建立与求解

数学建模中的模型建立与求解数学建模是一种通过数学模型描述和解决实际问题的方法,它在各个领域具有重要应用。

在数学建模过程中,模型的建立和求解是关键步骤,决定了最终的分析和预测结果。

本文将探讨数学建模中的模型建立与求解的方法和技巧。

一、模型建立模型建立是数学建模的基础,它要求根据实际问题的特点和背景进行合理的抽象和假设,将复杂的实际问题转化为易于处理的数学形式。

模型的建立需要遵循以下原则:1. 简化与拟合:模型应该尽可能简化实际问题,将其关键特点和变量进行提取和抽象。

同时,模型也需要与实际数据进行拟合,以确保模型的准确性和可靠性。

2. 合理性与可验证性:模型的建立应该基于科学的理论和推理,避免主观臆断和不合理的假设。

模型也需要通过实际数据和实验进行验证,确保其能够准确地描述和预测实际问题。

3. 可操作性与实用性:模型的建立需要考虑其可操作性和实用性,以便能够得到实际问题的解决方案。

模型应该能够提供可行的策略和可靠的结果,帮助决策者做出正确的决策。

二、模型求解模型求解是数学建模的核心,它要求通过数学的方法和工具对模型进行求解,并得到实际问题的答案和解决方案。

在模型求解的过程中,可以采用多种方法和技巧,包括数值方法、优化方法和统计方法等。

1. 数值方法:数值方法是模型求解中常用的方法之一,它通过数值计算和近似算法来求解复杂的数学模型。

数值方法的优点是求解速度快,适用范围广,但精度相对较低。

常用的数值方法包括数值积分、数值逼近和数值解微分方程等。

2. 优化方法:优化方法是模型求解中常用的方法之一,它通过优化算法和数学规划来求解最优化问题。

优化方法的优点是能够得到全局最优解或近似最优解,但求解复杂度较高。

常用的优化方法包括线性规划、非线性规划和整数规划等。

3. 统计方法:统计方法是模型求解中常用的方法之一,它通过数据分析和概率统计来求解和预测实际问题。

统计方法的优点是能够考虑不确定性和随机性因素,但需要依赖大量的实际数据。

数学模型的建立与分析

数学模型的建立与分析

数学模型的建立与分析数学模型是指将实际问题抽象化和数学化,使用数学符号和方程进行描述和解决的工具。

它在各个领域的科学研究、工程设计等方面起着至关重要的作用。

本文将介绍数学模型的建立与分析的基本过程和方法。

一、数学模型的建立数学模型的建立一般分为四个步骤:问题的描述、选择适当的数学工具、建立数学模型、模型的求解和验证。

首先,问题的描述是建立数学模型的第一步。

需要准确地描述问题的背景、目标和具体的约束条件。

这有助于我们明确问题的关键因素和参数。

接下来,选择适当的数学工具是建立数学模型的关键。

根据问题的特点和要求,可以选择代数方程、微分方程、概率论、优化理论等数学工具。

需要对所选择的数学工具有充分的了解和掌握。

然后,建立数学模型是将问题转化为数学语言的过程。

可以利用方程、不等式、函数等数学符号来描述问题的关系。

需要注意的是,数学模型应该简化和抽象问题的实际情况,以便进行求解和分析。

最后,模型的求解和验证是数学模型建立的最后一步。

可以使用数值方法、解析解法或计算机模拟等手段来求解模型,并将结果与实际情况进行比较和验证。

如果模型的结果与实际情况吻合度较高,那么此模型就可以用来解决实际问题。

二、数学模型的分析数学模型的分析是对数学模型进行定性和定量分析的过程。

通过数学分析,可以揭示模型的内在规律和性质,理解问题的本质并提出解决方案。

在数学模型的分析中,一般会涉及到以下几个方面:解的存在性和唯一性、稳定性、收敛性、最优性等。

解的存在性和唯一性是分析模型是否有解以及解的数量和性质。

稳定性是对模型解的行为和变化趋势进行研究。

收敛性是研究模型的解是否趋向于某个特定值。

最优性是研究如何找到使目标函数取得最优值的解。

在进行数学模型的分析时,需要运用数学分析的方法和理论。

例如,可以使用微分方程的稳定性理论、最优化理论、变分法等。

同时,还可以利用计算机模拟和数值计算等方法对模型进行分析。

通过数值计算,可以得到模型的近似解,并对模型进行灵敏度分析和参数优化。

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三、建立数学模型的思维方法
数学模型构造过程的本质是数学思维的活动,因此,讨论建立数学模型的方法,不能离开思维的方法。我们认为,分析与综合、比较与分类、抽象与概括、猜想与验证等既是思维的重要方法,同样是构建数学模型的重要方法。
1.分析与综合。
分析与综合是重要的思维方式,同样是重要的数学方法,是学习数学过程中建立数学模型的重要途径之一。应用题教学中用“分析法”与“综合法”来分析数量关系,寻求解答方法的过程,就是用这种思维方式来建立一个具有典型意义的数学模型的过程。分析是对所获得的数学材料或数学问题的构成要素进行研究,把握各要素在整体中的作用,找出其内在的联系与规律,从而得出有关要素的一般化的结论的思维方式。事实上,不少学生在掌握某些数学知识或方法的时候,常常表现为一种点式的、孤立的记忆,或者只感知了某些知识之间的浅层的联系,而缺乏对他们之间的内在本质联系的把握,即缺乏一种建构意义上的链式结构,因而,其头脑中的认知结构是很不合理的,很不完善的,这样的认知结构不具有模型的价值,即不能有效地促成一些较复杂的问题的解决。如果运用分析法深人研究,以上的认知结构就可以真正建立为有价值的模型。例如,学生都会判断“谁能被谁整除”,“某两个数是否互质数”,进而判断“某分数是否最简分数”,“谋个比是否最简整数比”……但是学生可能未必真正理解“为什么这两个数是互质数而另两个数不是互质数”,或者仅将它们之间的联系停留在“约数”与“公约数”上。毫无疑问,这的确是它们之间的联系,但并非是最本质的联系,实际上“两个自然数是否具有相同的质因数”才是它们最根本的连接点。分析如下:
2.比较与分类。
比较是对有关的数学知识或数学材料,辨别它们的共同点与不同点。数学中的比较是多方面的,包括多少与大小的比较,相同与不同的比较,结构与关系的比较,定律与性质的比较等。比较的目的是认识事物的联系与区别,明确彼此之间存在的同一性与相似性,以便揭示其背后的共同模型。分类是在比较的基础上,按照事物间性质的异同,将具有相同性质的对象归入一类;不同性质的对象归入另一类的思维方法。因此,比较与分类常常是联系在一起的,在建立数学模型的诸多思维方法中,比较与分类有着重要的作用,它往往是抽象概括、合情推理的前提,而正确地进行比较与分类的基础是仔细、深入地观察。例如,教学“乘法的初步认识”,其基本过程为:(l)计算并观察算式特征:3+3+3,2+4+3,4+4+4+4+4,1+3+6+2,……(2)比较以上算式的特征并分类。(3)讨论、探索加数相同的这一类算式的简便计算方法。(4)建立基本的数学模型:“加数相同的连加算式”可以用“相同加数×相同加数的个数’这一简便的方法(乘法)来计算。
(2)学生在探索、获得数学模型的过程中,也同时获得了构建数学模型、解决实际问题的思想、程序与方法,而这对学生的发展来说,其意义远大于仅仅获得某些数学知识。事实上,前面提到的“再发现”过程,本身体现了一种基本的模式,即研究数学问题的模式,可以表征为:抽象——符号——应用。荷兰数学家弗赖登塔尔把这个过程称之为“数学化”。数学化的过程,正是学生学会学习的过程,也是学生获得发展性学力的过程。
显然,在这个问题解决的过程中,数学家构建出的一笔画模型是关键,体现出了数学模型在实际问题解决过程中的作用——它在很大程度上决定了问题能否最终得以彻底的解决。
3.建立数学模型是数学学习和课程改革的重要任务。
(1)数学学习内容中最重要的部分,就是数学模型。在小学价段,数学模型的表现形式为一系列的概念系统、算法系统、关系、定律、公理系统等,这些都是学生学习的重要内容。可以这样说,学生学习数学知识的过程,实际上是对一系列数学模型的理解、把握过程。例如,小学数学中很重要的一块内容是几何初步知识,作为数学本质特征之一的公理化思想的有效载体,作为一种直观的、形象化的数学模型,几何有着不可替代的作用。同样,概念系统和算法系统本身是重要的数学模型,又是构建其他数学模型的基础,学生对这些知识的把握是至关重要的。所以说,建立并把握好以上模型,正是把握住了数学学习的根本。
最后需要指出的是,,任何数学问题的解决和数学模型的建立过程中,仅用一种数学思维方式的情况是极少的,常常是多种数学思维方法的综合运用。同时,数学模型的价值体现在建立过程及以此去解决实际问题的过程之中,如果将数学模型变成僵化的、仅供学生机械记忆的材料,那将与本文想要表达的思想背道而驰了。
3.抽象与概括。
在数学学习过程中,抽象与概括是数学能力的核心要素之一,是形成概念、得出规律的关键性手段,因而,也是建立数学模型最为重要的思维方法。抽象是从许多数学事实或数学现象中,舍去个别的、非本质的属性,而抽出共同的本质的属性。在数学中表现为抽取数量之间、空间形体之间的关系和形式。而概括则是把抽象出来的事物间的共同特征,归结出来,它以抽象为基础,是抽象过程的进一步发展。例如,学习“分数与除法之间的关系”,整个过程如下。(l)具有一定情景为背景的数学问题。把1米长的绳子平均分成5份,每份是多少米?把3块月饼平均分给4个人吃,每人吃多少块月饼?……(2)列式计算,讨论结果的表示方式,并试图将这一形式泛化。1÷5= (米),
4.猜想与验证。
猜想是对研究的数学对象或数学问题进行观察。实验、比较、归纳等一系列的思维活动,依据已有的材料或知识经验,做出符合一定规律或事实的推测性想象。猜想是一种带有一定直觉性的比较高级的思维方式,对于探索或发现性学习来说,猜想是一种重要的思维方法。“在你证明一个数学定理之前,你必须猜想到这个定理,在你搞清楚证明细节之前,你必须猜出证明的主导思想。”例如,教学“分数能否化成有限小数的规律”时,可以这样设计:用1,2,3,4,5,7,9组成真分数,并把它们化成小数,你发现了什么?想一想,你能得出什么结论吗?学生通过自己的组数与计算,会自觉地将分数分成两类:(1),,,(2),,,,,……并根据刚才的计算,提出一个大胆的猜想:分母是2或5的分数能比成有限小数,分母是其他数则不能。尽管这个猜想很不完整但这是非常里要的一步,所谓的创新,正应体现在这样的学习过程中。然后,再通过提供其他一组分数,例如:,,,,,……让学生验证自己的猜想。学生在验证过程中,会发现新的问题,并在解决新问题的过程中,完善自己的猜想,发挥创造才能,最终发现规律。这样一个学习过程可以概括为:“实践操作——提出猜想——进行验证——自我反思——建立模型”,这不仅是一个主动学习的过程,更是发现学习、创新学习的过程。
(l)数学模型是对客观事物的一般关系的反映,也是人们以数学方式认识具体事物、描述客观现象的最基本的形式。例如,舍去一切具体情景,行程问题的基本模型是:路程=速度×时间(s=vt),只不过在具体问题解决时,需要对这个模型进行一次构建还是多次构建的问题。因此,数学模型有效地反映了思维的过程,是将思维过程用语言符号外化的结果。显然,学生对数学模型的理解、把握与构建的能力,在很大程度上反映了他的数学思维能力、数学观念及意识。
(2)现代数学观认为,数学具有科学方法论的属性,数学思想方法是人们研究数学、应用数学、解决问题的重要策略。而建立数学模型,研究数学模型,正是问题解决过程中的中心环节,是决定问题解决程度如何的关键。当年,瑞士大数学家欧拉面对哥斯尼堡“七桥问题”时,巧妙地将陆地看成点,将桥看成线,把实际问题转化为点线相连的数学一笔画问题,通过对所构建的模型的研究,来最终解决问题,正是这一过程的绝好例证。
3÷4=(米),5÷6=,9÷7=,……(3)将以上的结论、规律以数学语言的方式揭示出来。被除数÷除数=(4)用数学符号的方式揭示除法与分数之间的这种联系。a÷b=(b≠0)。我们可以发现,这个学习过程,正是一个以抽象概括方式建立数学模型的过程,是“具体问题——数学问题——符号模型”的过程。在整个过程中,前几个环节是一个逐步抽象的过程,而最后一个环节,表现为一个概括的过程,是将抽象出来的规律一般化、形式化的过程,因而也加深了学生对这一知识的本质的把握。更进一步,当我们以抽象概括的思维方法来审视小学数学教学中的许多数学问题时,可以发现,貌似不同的数学情景的背后,往往具有共同的思维模式。例如,两个人的工作问题、工程问题、行程问题所具有的共同的模型是:总量÷效率和=时间(速度从某种意义上来说,也是一种效率);选举计算票数、带分数化成假分数等与乘加两步应用题具有相同的解题模型,即□=□×□+□。反之,我们在教学以上数学知识时,可以从更广泛的领域里去创设更多的问题情境,使学生在兴趣盎然中学习数学。
这样,我们便构建了一个有关以上概念之间的联系的合理的认知结构,即构建起以“质因数分析”为特征的数学模型。
综合是将对数对象的本质同性的总体认识的思维方法。因而,分析与综合相结合,在建立起具有本质特征和方法论意义的数学模型上具有重要的意义。例如,将学生对直圆柱各方面的分析、研究以后得到的各种结果加以综合,可以得到对直圆柱的整体认识的结论性描述,即底面是两个相等的圆,侧面可以展开成长方形的立体图形。于是,有关圆柱的数学模型便清楚地得到建立,它是以后解决圆柱形实际问题的关键。
数学模型,一般是指用数学语言、符号或图形等形式来刻画、描述、反映特定的问题或具体事物之间关系的数学结构。小学数学中的数学模型,主要的是确定性数学模型,广义地讲,一般表现为数学的概念、法则、公式、性质、数量关系等。数学模型具有一般化、典型化和精确化的特点。
一、建立数学模型的现实意义
1.建立数学模型是数学教学本质特征的反映。
(3)数学不应等同于数学结论的简单汇集,而应被看成一个包含有“问题”、“方法”、“语言”等多种成分的复合体。学习数学的过程,应更多地表现数学的实践、探索与体验,而不是仅仅获得数学结论的过程。因此,在小学数学教学中,重视渗透模型化思想,正是顺应了这种改革的趋向和要求。
二、建立数学模型的理论依据(略)
2.建立数学模型是数学问题解决的有效形式。
(l)数学模型是数学基础知识与数学应用之间的桥梁,建立和处理数学模型的过程,就是将数学理论知识应用于实际问题的过程。并且,建立模型更为重要的是,学生能体会到从实际情景中发展数学,获得再创造数学的绝好机会,在建立模型,形成新的数学知识的过程中,学生能更加体会到数学与大自然和社会的天然联系。因而,在小学数学教学中,让学生从现实问题情景中学数学、做数学、用数学应该成为我们的一种共识,只有这样,数学教学中的“问题解决”才有了相应的环境与氛围。
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