第一章数学建模概述
01绪论
第一章 数学建模概论§1.1数学与数学模型数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学.数和形是数学研究的最基本的对象,自然界无不可以用数和形以及它们的发展和变化形态及规律加以描述的,因此,数学是无时不在、无处不在的。
不回顾数学历史的辉煌,仅看当今,现代化的生产手段方便、快捷、高效,无一不包含数学的贡献,现代化的产品比比皆是、层出不穷,哪一件离得开数学的支撑? “科学技术是生产力”,而数学是生产力发展的基石和源泉.当今信息时代的一个重要特点是数学的应用向一切领域渗透,高科技与数学的关系日益密切,产生了许多与数学相接结合的新学科.如数学化学、数学生物学、数学地质学、数学社会学,等等.“信息时代高科技的竞争本质上是数学的竞争。
”“当今如此受到称颂的‘高科技’本质上是一种数学技术”.数学的产生和发展一直和数学模型(Mathematical Model )紧密相联的.什么是数学模型呢?我们常见的模型有儿童玩具、人物塑像、作战沙盘、风洞中的飞机、地质图、地形图等等.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.数学模型是为了一个特定目的,根据一个现实对象的内在规律,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.三千多年前创立的欧几里德几何就是一个很好的数学模型.近代牛顿创立的万有引力定律、开普靳三大定律、爱因斯坦的狭义相对论等都是在当今科学技术的很多领域发挥着巨大作用的数学模型.从科学、工程、经济、管理等角度看,数学模型就是用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立的能近似刻画并“解决”实际问题的一个强有力的数学工具.数学模型具有预测、判别、解释三大作用,其中预测功能是数学模型价值的最重要的体现.为了说明这三大作用,下面举例如下.例1 谷神星的发现1764年,瑞士波奈特哲学家出版了《自然观察》一书,德国人提丢斯在读了该书后,从中总结出一个级数,用于表示太阳与当时已发现的六颗行星的距离.后来波德修改为如下“提丢斯--波德”定则:)234(101n R ⨯+⨯= 当5,4,2,1,0,10-分别取值n 时,从上述公式可以计算出太阳与水星、金星、地球、火星、木星和土星的近似距离分别为0.400292968、0.7、1.0、1.6、5.2、10.0个天文单位.人们很自然地思考为什么3=n 时没有行星对应?1801年元旦之夜,意大利人皮亚齐用望远镜发现了一颗光线暗弱的新天体.当时许多正在寻找新行星的天文学家们获此消息后异常兴奋,因为从该天体的运行特点分析,它可能是一颗新行星.遗憾的是皮亚齐由于生病,不得不中断了已进行六个星期的观察,当他痊愈后却搜遍苍穹也不见这颗星的踪影.为了重新找到这颗星星,德国年轻数学家高斯应用皮亚齐的观察资料、提丢斯--波德”定则和基于万有引力定律的轨道计算法,算出了这颗星星的轨道及太阳与它的平均距离,它的轨道在火星与木星之间.1802年1月1日夜间,人们根据数学家高斯的计算结果和预言终于又找到了这颗曾经跟丢了的后来被命名为谷神星的星星. 继谷神星发现之后,数学家们应用数学模型又计算预测出了海王星、冥王星的存在和位置,接着天文工作者才在天空中找到它们.从这个例子可见,数学模型的预测功能就是用数学模型的知识和规律预测未来发展,为人们的行为提高指导.例2 跑步问题如果某人在任何一个5 min 的时间区间内均不跑500m,试问他能否恰好用10 min 跑完1000m?有人认为用5min 跑慢一点、而用5min 跑快一点,因此他可以恰好用10min 跑完1000m ;也有人直观上感到在题目的要求下不可能用10min 跑1000m.如何判断这两种答案哪个正确呢?我们可以建立数学模型来解决这一问题.设[]t ,0内跑过的距离为)(t s ,显然)(t s 是时间t 的广义单调增加的连续函数,且0)0(=s ,如果假设恰好用10min 跑完1000m,那么1000)10(=s .构造连续函数500)()5()(--+=t s t s t f ,易知)5(500)5(,500)5()0(s f s f -=-=,因此0))5(500()5()0(2≤--=⋅s f f .如果0)5()0(=⋅f f ,那么0)5(0)0(==f f 或,恒有500)5(=s ,这与条件“在任何一个5 min 的时间区间内均不跑500m ”矛盾. 如果0)5()0(<⋅f f ,根据连续函数的零点定理,必存在)5,0(0∈t ,使0)(0=t f ,即500)()5(00=-+t s t s ,这表明从时刻0t 开始到时刻50+t 为止的5min 内跑了500m,故仍然与题目中的条件相悖.所以, 在题目的要求下不可能用10min 跑1000m.从上述例子可知, 数学模型的判断功能就是用数学模型来判断原来知识、认识的可靠性.例3 随机事件的频率稳定性在概率论发展的早期,人们发现,虽然个别随机事件在某次试验中可以出现也可以不出现,但是在大量重复试验中却呈现出明显的规律性,即某个随机事件出现的频率在某个范围内摆动称之为“频率稳定性”.这是什么原因呢?曾经很长一段时期未得到理论上的解释.历史上,贝努里(Bernoulli )第一个研究了这个问题.他提出了一种“在同样条件下进行重复试验或观察”的数学模型—-贝努里概型.在贝努里试验中,若以n μ记n 次试验中事件A 出现的次数,则n n μ便是A 出现的频率,所谓频率稳定性无非是指当n 增大时,频率n nμ接近于某个固定的常数.这个固定的常数就是事件A 在一次试验中发生的概率p .当时已经知道,n μ是随机变量,它服从二项分布{}n i p q q p C k P k n k k n n ,,1,0,1, =-===-μ其数学期望np E n =μ,方差npq D n =μ.这在一定程度上帮助贝努里进一步认识了频率n n μ的性质.但是他更需要认识的是n 非常大时n μ或n n μ的性质.显然,当n 很大时,n μ一般也会很大,故研究n μ不太方便,还是直接研究n n μ为宜.因为npq n D p n E nn==μμ,,所以当∞→n 时,频率的数学期望不变,而方差则趋于0.他知道方差为0的随机变量一定是常数,于是自然预期频率应该趋于常数p .但是频率n nμ是随机变量,关于它的极限又将如何提法呢?经过艰苦的努力, 贝努里在1713年发表的一篇论文中(这是概率论的第一篇论文!)提出并证明了贝努里大数定律:对任意的0>ε,都有1lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∞→εμp n P n n 这是一大类概率论极限定理—大数定律中的第一个.贝努里概型与贝努里大数定律从理论上完全解释了“频率稳定性”问题.该例说明了数学模型的解释功能就是用数学模型说明事物发生的原因.§1.2 数学建模实际问题的,因此,如何建立合理有效的这就是数学建模(Mathematical Modeling )问题.下面先举一个简单的数学建模例子——“鸡兔同笼问题”.一户农家的鸡兔同笼,鸡兔的头共有8个,鸡兔的腿共有26只,问鸡、兔各有多少只?鸡兔同笼问题建立数学模型的基本步骤为:(1).做出假设:按正常情况考虑,鸡长1只头2条腿,兔长1只头4条腿.(2).用符号表示有关量:用x 表示鸡的个数,y 表示兔的个数.(3).用初等代数,列出数学式子(二元一次方程):(4).求解得到数学解答:x =3, y =5.(5).回答原问题: 该农家的笼中有3只鸡、5只兔.一般来说,数学建模是指为了构建数学模型而进行的准备、假设、建立、求解、分析、检验和应用的全过程.显然,几乎一切科学研究都与数学建模紧密相联的,首先研究和建立模型,然后才在实际系统上实现。
数学建模与优化理论入门教程
数学建模与优化理论入门教程第一章:数学建模的基础知识介绍1.1 数学建模的定义与作用数学建模是将实际问题抽象化为数学模型的过程,旨在通过数学模型来解决实际问题。
数学建模在工程、经济、生物学等领域具有广泛的应用,可以帮助人们深入理解问题本质,并提供有效的决策依据。
1.2 数学建模的步骤与方法数学建模的步骤包括:问题定义、问题分析、建立数学模型、求解模型、模型验证和优化。
常用的数学方法包括:微分方程、概率统计、线性规划等。
1.3 数学建模的应用领域数学建模广泛应用于各个领域,如物流运输、金融风险管理、医学诊断等。
通过数学建模,可以优化资源配置、改进决策流程、提高生产效率等。
第二章:数学优化理论基础知识2.1 数学优化问题的定义与分类数学优化是在给定约束条件下,寻找最优解的过程。
根据问题的特点,可以将数学优化问题分为线性规划、非线性规划、整数规划等多种类型。
2.2 最优化理论与极值条件最优化理论研究如何求解最优解以及判断最优解的存在性与唯一性。
极值条件包括:一阶条件(极值点满足一阶导数为零)、二阶条件(极值点满足二阶导数的性质)等。
2.3 数学优化算法的原理与应用数学优化算法包括基于梯度的方法(如梯度下降法)、基于搜索的方法(如遗传算法)等。
不同的优化算法适用于不同类型的问题,可以提高求解效率与准确性。
第三章:线性规划与整数规划3.1 线性规划问题的定义与特点线性规划是研究线性约束条件下的最优化问题。
线性规划的特点包括:目标函数与约束条件均为线性的、可行解集合是凸集等。
3.2 线性规划的几何解释与图形解法线性规划可以通过几何解释来理解最优解的性质,并通过图形解法来求解。
图形解法包括画等高线图、寻找交点等步骤。
3.3 整数规划问题与分支定界法整数规划是在线性规划的基础上,将决策变量限定为整数的问题。
整数规划常常使用分支定界法来求解,该方法通过将问题不断分解为子问题,并进行求解,最终得到整数解。
第四章:非线性规划与全局优化4.1 非线性规划的定义与难点非线性规划是研究非线性约束条件下的最优化问题。
《数学模型电子教案》课件
《数学模型电子教案》PPT课件第一章:数学模型概述1.1 数学模型的定义与分类1.2 数学模型的构建步骤1.3 数学模型在实际应用中的重要性1.4 数学模型与数学建模的区别与联系第二章:数学模型建立的基本方法2.1 直观建模法2.2 解析建模法2.3 统计建模法2.4 计算机模拟建模法第三章:线性方程组与线性规划模型3.1 线性方程组的求解方法3.2 线性规划的基本概念与方法3.3 线性规划模型的应用案例3.4 线性规划模型的求解算法第四章:微分方程与差分方程模型4.1 微分方程的基本概念与分类4.2 微分方程的求解方法4.3 差分方程的基本概念与分类4.4 差分方程的求解方法与应用第五章:概率论与统计模型5.1 概率论基本概念与随机变量5.2 概率分布与数学期望5.3 统计学基本概念与推断方法5.4 统计模型的应用案例第六章:最优化方法与应用6.1 无约束最优化问题6.2 约束最优化问题6.3 最优化方法的应用案例6.4 遗传算法与优化问题第七章:概率图与贝叶斯模型7.1 概率图的基本概念7.2 贝叶斯定理及其应用7.3 贝叶斯网络与推理方法7.4 贝叶斯模型在实际应用中的案例分析第八章:时间序列分析与预测模型8.1 时间序列的基本概念与分析方法8.2 自回归模型(AR)与移动平均模型(MA)8.3 自回归移动平均模型(ARMA)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)8.4 时间序列预测模型的应用案例第九章:排队论与网络流量模型9.1 排队论的基本概念与模型构建9.2 排队论在服务系统优化中的应用9.3 网络流量模型的基本概念与方法9.4 网络流量模型的应用案例第十章:随机过程与排队网络模型10.1 随机过程的基本概念与分类10.2 泊松过程与Poisson 排队网络10.3 马克威茨过程与随机最优控制10.4 排队网络模型的应用案例第十一章:生态学与种群动力学模型11.1 生态学中的基本概念11.2 种群动力学模型的构建11.3 差分方程在种群动力学中的应用11.4 种群动力学模型的案例分析第十二章:金融数学模型12.1 金融市场的基本概念12.2 金融数学模型概述12.3 定价模型与风险管理12.4 金融数学模型在实际应用中的案例分析第十三章:社会经济模型13.1 社会经济系统的基本特征13.2 经济数学模型的构建方法13.3 宏观经济模型与微观经济模型13.4 社会经济模型的应用案例第十四章:神经网络与深度学习模型14.1 人工神经网络的基本概念14.2 深度学习模型的构建与训练14.3 神经网络在数学建模中的应用案例14.4 当前神经网络与深度学习的发展趋势第十五章:数学模型在工程中的应用15.1 工程问题中的数学建模方法15.2 数学模型在结构工程中的应用15.3 数学模型在流体力学中的应用15.4 数学模型在其他工程领域中的应用案例重点和难点解析本《数学模型电子教案》PPT课件涵盖了数学模型概述、建模方法、线性方程组与线性规划、微分方程与差分方程、概率论与统计、最优化方法、概率图与贝叶斯模型、时间序列分析、排队论与网络流量模型、随机过程、生态学与种群动力学模型、金融数学模型、社会经济模型、神经网络与深度学习模型以及数学模型在工程中的应用等多个领域。
《数学建模》课程教学大纲
《数学建模》课程教学大纲课程编号: 90907011学时:32学分:2适用专业:本科各专业开课部门:各学院一、课程的性质与任务数学建模是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际问题的一门边缘交叉学科,是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程,是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。
本课程主要介绍初等模型、简单优化模型、微分方程模型、概率统计模型、数学规划模型等模型的基本建模方法及求解方法。
通过数学模型有关概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍,培养学生数学推导和简化分析能力,熟练运用计算机能力;培养学生联想、洞察能力,综合分析能力;培养学生应用数学方法解决实际问题的能力。
三、实践教学的基本要求(无)四、课程的基本教学内容及要求第一章数学模型概述1.教学内容数学模型与数学建模、数学建模的基本方法和步骤、数学模型的特点和分类。
2.重点与难点重点:数学模型与数学建模。
难点:数学建模的基本方法和步骤。
3.课程教学要求了解数学模型与数学建模过程;了解数学建模竞赛规程;掌握几个简单的智力问题模型。
第二章初等模型1.教学内容双层玻璃窗的功效、动物的身长与体重。
2.重点与难点重点:初等方法建模的思想与方法。
难点:初等方法建模的思想与方法。
3.课程教学要求了解比例模型及其应用。
第三章简单的优化模型1.教学内容存贮模型、最优价格。
2.重点与难点重点:存贮模型。
难点:存贮模型。
3.课程教学要求掌握利用导数、微分方法建模的思想方法;能解决简单的经济批量问题和连续问题模型。
第四章数学规划模型1.教学内容线性规划建模、非线性规划建模,奶制品的生产与销售、接力队的选拔与选课策略、钢管和易拉罐下料。
2.重点与难点重点:线性规划方法建模、非线性规划建模。
难点:非线性规划方法建模、Lingo软件的使用。
3.课程教学要求掌握线性规划建模方法;了解对偶单纯形的经济意义;了解Lingo数学软件在解决规划问题中的作用。
数学建模 - 第一章 组合优化模型与计算复杂性
概念的一种表达形式 . 可以建立完全不同的模型,分别反映该系统的不同
侧面;出于相同的研究目的,对于同一个对象系 模型不是研究对象本身,而是对研究对象的一种 统,也可能建立不同的模型,反映不同的研究角 抽象,它反映现实中对象系统的主要特征,但它又高 度、考察因素和价值取向 . 于现实,因而具有同类问题的共性 .
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第一章
组合优化模型与计算复杂性
2、按模型的解的特征分类 解析模型与数值模型 3、按模型所用的数学方法分类 初等模型、微分方程模型、差分方程模型、优
化模型等
4、按模型研究的实际范畴分类
人口模型、生态系统模型 、交通流模型、经济
模型、 基因模型等 5、按对实际问题了解的程度分类 白箱模型、灰箱模型、黑箱模型
的本质属性,而且要舍弃事物的物质和能量方面的具
体内容,只考虑其数量关系和空间形式,同时还要把 这些数量关系和空间形式作进一步的抽象,加以形式 化和符号化,以便能够进行逻辑推理和数值运算 . 这种高度的抽象性,实质是对事物认识上的高度 概括和深化,对同类问题包含更多的经验和理解 .
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§1 组合优化模型与算法 2、高度的精确性 数学方法的高度精确性表现在三个方面: 一是表达各种因素、变量和它们之间的关系相当 明确、清楚;二是逻辑推演和运算规则十分严密;三
s.t. x1 x4 x5 x6 x7 67 某商场根据客流量统计得出一周中每天所需要的
(线度)必须是偶数条 . 见图可知,与四个顶点相连的边都是奇数条,因 这是利用数学模型分析和解决问题的一个成功范例 的第一篇论文 而不可能存在通过每条边一次且仅一次的画法,即一
这是关于图论
笔画不存在 .
故七桥问题不可能有解 .
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数学建模基本概念资料
解法一: 将两天看作一天,一人两天的运
动看作一天两人同时分别从山下和山 顶沿同一路径相反运动,因为两人同 时出发,同时到达目的地,又沿同一 路径反向运动,所以必在中间某一时 刻t两人相遇,这说明某人在两天中的 同一时刻经过路途中的同一地点。
怎样用数学方法解决?
7
解法二: 以时间t为横坐标,以沿上山路
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由零点定理知在区间[8,17]内至少存在
一点使
H (t0 ) 0,
即 F(t0) G(t0).
(t0 是唯一的吗?为什么?) 这说明在早8点至晚5点之间存在某一时刻
t t0使得路程相等,
即这人两天在同一时刻经过路途中的同一 地点。
x0 F(t0) G(t0)
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思考题:
1、若下山时,这人下午3点就到达山 下旅店,结论是否成立?
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这样得三元一次方程组
x y l
yzຫໍສະໝຸດ mx z n由三元一次线性方程组解出 x,y,z即得三根电线的电阻。
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说明:
此问题的难点也是可贵之处是用 方程“观点”、“立场”去分析, 用活的数学思想使实际问题转到新 创设的情景中去。
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问题4 气象预报问题
问题:在气象台A的正西方向 300km处有一台风中心,它以 40km/h的速度向东北方向移动; 根据台风的强度,在距其中心 250km以内的地方将受到影响, 问多长时间后气象台所在地区将遭 受台风的影响?持续时间多长?
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通过以上几个简单问题的解决可以 看 出 ,在 我 们 周 围 的 许 多 实 际 问 题 ,甚 至有些实际问题看起来好象与数学无 关,但通过细致的观测、分析及假设, 都可以应用数学方法简捷和完美的解 决 。这 说 明 只 要 善 于 观 察 和 分 析 ,数 学 的应用是非常灵活和十分广泛的.
数学建模概论.
太原理工大学数学系 魏毅强 教授
第一章 数学模型概论
1.1 数学模型与数学建模 1.2 数学建模示例1 1.3 数学建模示例2 1.4 数学建模示例3 1.5 数学模型的特点和分类 1.6 数学建模的方法和步骤 1.7 怎样撰写数学建模的论文
1.1 数学模型与数学建模
原型: 原型是指人们在现实世界里关心、研 究或者从事生产、管理的实际对象
数学建模将各种知识综合应用于解决实际 问题中,需要有较好的抽象概括能力、数学语 言的翻译能力、善于抓住本质的洞察能力、联 想及综合分析能力、掌握和使用当代科技成果 的能力等。从而数学建模是培养和提高同学们 应用所学知识分析问题、解决问题的综合能力 与素质的必备手段之一。
数学建模是一种创造性的思维活动,没有 统一模式和固定的方法,在数学建模过程中需 要充分发挥想象力,善于联想,新颖而独特地 提出问题、解决问题,并由此产生有价值的新 思想、新方法、新成果等。从而数学建模也是 培养和提高同学们想象力和创新能力的必备手 段之一。
数学模型是一种抽象的模拟,它用符号、 式子、程序、图形等数学语言刻划客观事物的 本质属性与内在联系,是现实世界的简化而又 本质的描述。
数学模型的三个主要功能是:解释、判 断与预测。也就是数学模型能用来解释某些 客观现象及发生的原因;数学模型能用来判 断原来知识,认识的可靠性;数学模型能用 来预测事物未来的发展规律,或为控制某一 现象的发展提供某种意义下的最优策略或较 好策略,为人们的行为提供指导。
问题分析
这是一类智力游戏问题,可经过一番逻辑 推理求解。当然也可视为一个多步决策问题, 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)都要对船 上的人员作出决策,在保证安全的前提下(两 岸的随从数不比商人多)经有限步使全体人员 过河
第一章 数学建模概论 数学模型与实验 国家级精品课程课件 20页
2、国际数学建模竞赛(MCM)
创办于1985年,由美国运筹与管理学会,美国工业与应 用数学学会和美国数学会联合举办,开始主要是美国的大学 参赛,90年代以来有来自中国、加拿大、欧洲、亚洲等许多 国家的大学参加,逐渐成为一项全球性的学科竞赛。上一年 11月份报名,每个大学限报4队,每个系限报2队,2月上旬 比赛,4月份评奖。9篇优秀论文刊登在 “The Journal of Undergraduate Mathematics and Its Applications(UMAP)” 专刊上。详见 /
用实际问题的实测数据等 来检验该数学模型
不符合实际 符合实际
交付使用,从而可产生 经济、社会效益
建模过程示意图
七、怎样撰写数学建模的论文? 1、摘要:问题、模型、方法、结果 2、问题重述 3、模型假设 4、分析与建立模型 5、模型求解 6、模型检验 7、模型改进、评价、推广等 8、参考文献 9、附录
数学模型与实验
十一、 资料查询
校内:校图书馆提供电子资源,搜索软件查询 校外:, ,
数学模型与实验
十二 数学建模示例
椅子能在不平的地面上放稳吗 问题分析 通常 ~ 三只脚着地 模 型 假 设
放稳 ~ 四只脚着地
• 四条腿一样长,椅脚与地面点接触,四脚 连线呈正方形; • 地面高度连续变化,可视为数学上的连续 曲面; • 地面相对平坦,使椅子在任意位置至少三 只脚同时着地。
1、中国大学生数学建模竞赛(CUMCM)
创办于1990年,由教育部高教司和中国工业与应用数学 学会共同举办,全国几乎所有大专院校都有参加,每年6月份 报名,9月下旬比赛,11月份评奖。优秀论文刊登在《数学 的实践与认识》或?工程数学?每年第一期上。详见
新课标数学教学大纲(最新)
新课标数学教学大纲(最新)新课标数学教学大纲新课标数学教学大纲是指教育部对普通高中数学课程标准的解读,主要内容包括数学课程描述、课程目标、数学教学内容及要求、教学实施建议、教学评价和课程资源开发建议等。
该大纲的制定旨在全面贯彻教育方针,全面推进素质教育,培养具有创新精神和实践能力的人才。
数学模型教学大纲数学模型教学大纲第一章绪论1.1数学模型的概念1.2数学模型的历史和发展1.3数学模型的应用和意义第二章数学建模基础2.1数学建模的概念2.2数学建模的方法和步骤2.3数学建模的实践和应用第三章数学模型的应用3.1物理和工程中的应用3.2经济和社会中的应用3.3生命科学中的应用第四章数学建模的方法和步骤4.1问题定义和问题分析4.2假设和符号约定4.3模型建立和求解4.4模型检验和优化第五章数学模型的实践和应用5.1物理和工程中的实践和应用5.2经济和社会中的实践和应用5.3生命科学中的实践和应用第六章数学模型的评价和未来发展6.1数学模型的评价标准和方法6.2数学模型的未来发展和趋势6.3数学模型的学习和推广文科数学教学大纲文科数学教学大纲是指教育部对文科高等数学课程的教学内容、课程目标、学时分配等的教学指导文件。
以下是文科数学教学大纲的部分内容:1.课程性质:高等数学是高等学校文科类专业学生必修的一门公共基础课程。
本课程的任务是:使学生掌握微积分、线性代数、概率论与数理统计等基础知识,具备运算求解、数据处理和数据分析等基本技能,培养提出问题、分析问题和解决问题的能力,形成数学思维和研究性学习的能力,为进一步学习专业课程和终身发展奠定基础。
2.课程目标:本课程的目标是:(1)理解微积分、线性代数、概率论与数理统计等基础知识,掌握相关的基本技能。
(2)形成运算求解、数据处理和数据分析等基本技能。
(3)培养提出问题、分析问题和解决问题的能力,形成数学思维和研究性学习的能力。
(4)了解微积分、线性代数、概率论与数理统计等基础知识在解决实际问题中的应用,了解数学科学的发展历程及其在自然科学、经济和社会等方面的应用。
“数学建模”课程简介及教学大纲
“数学建模”课程简介及教学大纲课程代码:112010131课程名称:数学建模课程类别:专业基础课总学时/学分:72/4开课学期:第五学期适用对象:数学与应用数学专业、信息与计算科学专业先修课程:数学分析、高等代数、概率统计内容简介:本课程主要通过各个领域中的实例介绍各种数学方法建模,主要包括:初等数学方法与实验;Matlab、Lingo的使用;微分法建模与实验;微分方程建模与实验;差分法建模与实验;优化方法建模与实验;离散方法建模与实验;随机方法建模与实验。
一、课程性质、目的和任务1.性质:数学与应用数学、信息与计算科学专业必修课。
数学建模是将实际问题依其自身的特点和规律,经过去粗取精、去伪存真、抓住主要矛盾,进行抽象简化和合理假设,用数学的语言和方法转化为数学问题,然后选择适当的数学方法和工具,给予数学的分析与解答,再将所给出的结果返回到所论的实际问题中去进行检验,符合实际则数学建模成功,否则再从头开始,如此反复多次,直至通过实践检验为止。
数学模型是架于数学理论和实际问题之间的桥梁,•数学建模是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。
本课程通过大量实例介绍数学建模的全过程。
2.目的:通过向学生展示各种不同实际领域中的数学问题和数学建模方法,通过对一系列来自不同领域的实际问题的提出、分析、建模和求解的学习与训练,激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,开拓知识面,培养创新精神,提高学生分析问题、解决问题和计算机应用的能力。
3. 任务:本课程旨在通过建模训练培养:(1)学生用数学工具分析解决实际问题的意识并逐步提高其洞察能力。
(2)学生用数学思想和方法综合分析实际问题的能力。
(3)学生的联想能力。
(4)学生熟练地使用计算机和数学软件包的能力。
即培养学生的建模能力和解决实际问题的能力。
二、课程教学内容及要求第一章绪论:1、数学建模的意义;2、数学建模的方法和步骤;数学模型的分类。
数学建模教案设计
数学建模教案设计第一章:数学建模概述1.1 数学建模的定义与意义1.2 数学建模的基本步骤1.3 数学建模的应用领域1.4 数学建模的方法与技巧第二章:数学建模的基本技能2.1 数学符号与表达式的运用2.2 数学模型的构建与分析2.3 数学模型的求解与验证2.4 数学建模软件的使用第三章:数学建模实例解析3.1 线性规划问题3.2 微分方程问题3.3 概率论与统计问题3.4 网络优化问题第四章:数学建模竞赛与实践4.1 数学建模竞赛简介4.2 数学建模竞赛的准备与策略4.3 数学建模竞赛案例分析4.4 数学建模实践活动的组织与实施第五章:数学建模在实际问题中的应用5.1 数学建模在经济学中的应用5.2 数学建模在工程问题中的应用5.3 数学建模在生物学中的应用5.4 数学建模在其他领域中的应用第六章:数学建模中的数学方法6.1 初等数学方法6.2 微分方程方法6.3 差分方程方法6.4 概率论与数理统计方法第七章:数学建模中的模型构建7.1 连续模型7.2 离散模型7.3 随机模型7.4 混合模型第八章:数学建模中的数据分析8.1 数据整理与描述8.2 数据分析方法8.3 数据可视化8.4 模型验证与拟合第九章:数学建模软件与应用9.1 MATLAB 在数学建模中的应用9.2 Python 在数学建模中的应用9.3 R 在数学建模中的应用9.4 其他数学建模软件简介第十章:数学建模竞赛案例解析10.1 国内外数学建模竞赛简介10.2 数学建模竞赛题目类型与解题策略10.3 数学建模竞赛案例分析10.4 数学建模竞赛经验分享与启示第十一章:数学建模在自然科学中的应用11.1 物理学中的数学建模11.2 化学中的数学建模11.3 生物学中的数学建模11.4 地球科学中的数学建模第十二章:数学建模在社会科学与人文学科中的应用12.1 经济学中的数学建模12.2 政治学中的数学建模12.3 社会学中的数学建模12.4 人文学科中的数学建模第十三章:数学建模在工程技术中的应用13.1 电子与信息技术中的数学建模13.2 机械工程中的数学建模13.3 建筑学中的数学建模13.4 交通运输工程中的数学建模第十四章:数学建模在商业与管理中的应用14.1 运筹学中的数学建模14.2 金融学中的数学建模14.3 营销学中的数学建模14.4 管理科学中的数学建模第十五章:数学建模的挑战与发展趋势15.1 数学建模面临的挑战15.2 数学建模的新方法与新技术15.3 数学建模在跨学科研究中的应用15.4 数学建模的未来发展趋势重点和难点解析本文主要介绍了数学建模教案设计,包括数学建模的基本概念、方法、技巧以及在不同领域的应用。
数学建模方法及其应用第二版教学设计
数学建模方法及其应用第二版教学设计一、课程概述本课程旨在培养学生的数学建模思维,提高学生对实际问题的分析和解决能力。
课程内容包括数学建模的基本概念、模型建立和求解的方法,及其在实际问题中的应用。
二、教学目标1.掌握数学建模的基本思想和方法;2.能够独立选择合适的数学模型,对实际问题进行建模;3.能够运用数学建模的方法,解决实际问题;4.培养良好的分析和解决问题的能力。
三、教学内容第一章数学建模概述• 1.1 数学建模基本概念• 1.2 数学建模的应用领域• 1.3 数学建模的特点和难点第二章常用模型及建模方法• 2.1 单因素模型• 2.2 多因素模型• 2.3 动态模型• 2.4 建模方法与策略第三章微积分和线性代数在建模中的应用• 3.1 微积分在建模中的应用• 3.2 线性代数在建模中的应用• 3.3 常微分方程建模第四章数学模型的求解技术• 4.1 数值方法• 4.2 解析方法• 4.3 优化技术第五章数学建模的实例• 5.1 生态系统模型• 5.2 经济系统模型• 5.3 社会系统模型四、教学方法本课程采用“理论教学+实例分析”相结合的教学模式。
教师通过理论教学、课堂讲解、案例分析等方式,让学生掌握数学建模的基本概念、方法和应用技巧。
教师还将引导学生参与实例分析讨论,让学生通过对真实问题的模型建立和求解,培养独立思考和解决实际问题的能力。
五、考核方式本课程的考核方式包括期中考试、课堂作业、小组研究报告和期末考试。
其中,期中考试占30%的总评成绩,课堂作业占20%的总评成绩,小组研究报告占30%的总评成绩,期末考试占20%的总评成绩。
六、参考文献1.陈维义, 马国岭. 数学建模与实例[J]. 图书情报工作, 2015,59(21): 1-5.2.杨玉珠. 数学建模在高职院校应用型人才培养中的教学探索[J]. 南部县教育, 2017, (03): 209-210.3.马为庆. 数学建模教学创新工作的探索与实践[J]. 理工字典, 2017, 09(01): 55-58.。
数学建模第1章线性规划
数学
建模
例 1.6
min{max
xi
yi
|
ei
|},其中e i
=
xi -
yi 。
取v
=
max yi
|
e
i
|,这样,上面的问题就变换成
min v,
s.t.
ìïïíïïî
x1 y1
-
y1 ? x1 ?
v,L , xn v,L , yn
yn ? v, n ? v.
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基础部数学教研室
数学 建模
2x1 - 5x2 + x3 ? 10, x1 + 3x2 + x3 ? 12, x1, x2 , x3 ³ 0.
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数学 建模
解 (1)化成 Matlab 标准型
min w = - 2x1 - 3x2 + 5x3,
s.t.
轾 犏- 2 犏 臌1
5 3
-1 1
轾 犏x1 犏 犏x2 犏 臌x3
a=1 -1 -1 1 1 -1 1 -3 1 -1 -2 3;
enddata
min=@sum(col:c*@abs(x));
@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i));
@for(col:@free(x)); !x的分量可正可负;
end
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@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i));
@sum(col:x)=7;
14/39
end
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数学 建模
例 1.2 求解下列线性规划问题 max z = 2x1 + 3x2 - 5x3, s.t. x1 + x2 + x3 = 7, 2x1 - 5x2 + x3 ? 10, x1 + 3x2 + x3 ? 12, x1, x2 , x3 ³ 0.
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1数学建模概述⏹ 数学模型 ⏹ 数学建模过程 ⏹ 数学建模示例⏹ 建立数学模型的方法和步骤 ⏹数学模型的分类1数学模型模型:是我们对所研究的客观事物有关属性的模拟,它应当具有事物中使我们感兴趣的主要性质,模拟不一定是对实体的一种仿造,也可以是对某些基本属性的抽象。
直观模型: 实物模型,主要追求外观上的逼真。
物理模型:为一定目的根据相似原理构造的模型,不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以进行模拟试验,间接地研究原型的某些规律。
思维模型,符号模型,数学模型 数学模型:1)近藤次郎(日)的定义:数学模型是将现象的特征或本质给以数学表述的数学关系式。
它是模型的一种。
2)本德(美)的定义: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数学结构。
3)姜启源(中)的定义:是指对于现实世界的某一特定对象,为了某个特定的目的,做出一些必要的简化和假设,运用 适当的数学工具得到一个数学结构。
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方法的数学问题。
总之,数学模型是对实际问题的一种抽象,基于数学理论和方法,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的本质属性与其内在联系。
古希腊时期:“数理是宇宙的基本原理”。
文艺复兴时期:应用数学来阐明现象“进行尝试”。
微积分法的产生,使得数学与世界密切联系起来,用公式、图表、符号反映客观世界越来越广泛,越来越精确。
费马(P.Fermal 1601-1665)用变分法表示“光沿着所需时间最短的路径前进”。
牛顿(Newton 1642-1727)将力学法则用单纯的数学式表达,如,牛顿第二定律:结合开普勒三定律得出万有引力定律航行问题: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,问船速、水速各多少?用y x ,分别代表船速、水速,可以列出方程解方程组,得221r m m G F =ma F =⎩⎨⎧=⋅-=⋅+75050)(75030)(y x y x 小时)(千米小时)(千米/5/20==y x答:船速、水速分别为20千米/小时、5千米小时。
2数学建模过程:实现对象和数学模型的关系3数学建模示例:建模示例之一 椅子的稳定性问题 问题:将四条腿一样长的正方形椅子放在不平的地面上,是否总能设法使它的四条腿同时着地,即放稳。
1假设1)地面为光滑曲面;2)相对地面的弯曲程度而言,椅子的腿是足够长的;3)只要有一点着地就视为已经着地,即将与地面的接 触视为几何上的点接触; 4)椅子的中心不动。
2 建模分析()θg 表示A,C 与地面距离之和,()θf 表示B,D 与地面距离之和,则由三点着地,有()()0,0θθθ≤=g fx3 数学命题:假设: 是 θ的连续函数, 且对任意θ,求证:至少存在 ,使得4 模型求解0)0(,0)>=f )(),(θθg f ,0)0(=g ,0)0(>f 0)()(=⋅θθg f )2,0(0πθ∈0)()(00==θθg f ,0)2(,0)2(>=ππg f证明: 将椅子转动 2π,对角线互换,由 可得 令由 的连续性,根据介值定理,在 中至少存在一点0θ,使得 ,即 ,又 ,所以, 。
结论:能放稳。
连续函数的介值定理思考题1:长方形的椅子会有同样的性质吗?4建立数学模型的方法和步骤:方法机理分析法:以经典数学为工具,分析其内部的机理规律。
统计分析法:以随机数学为基础,经过对统计数据进行分析,得到其内在的规律。
如:多元统计分析。
系统分析法:对复杂性问题或主观性问题的研究方法。
把定性的思维和结论用定量的手段表示出来。
如:层次分析法。
建模步骤建模步骤1)模型准备:了解问题的实际背景,明确建模目的,掌握对象的各种信息如统计数据等,弄清实际对象的特征。
有时需查资料或到有关单位了解情况等。
2)模型假设:根据实际对象的特征和建模目的,对问题进行必要地合理地简化。
不同的假设会得到不同的模型。
如果假设过于简单可能会导致模型的失败或部分失败,于是应该修,0)0(,0)0(>=f g ,0)0()0()0( ),()()(>-=-=g f h g f h 则θθθ ,0)2()2()2( <-=πππg f h 而)(θh )2,0(π)(0=θh )()(00θθg f =0)()(00=⋅θθg f 0)()(00==θθg f .0)(,),( 0,)()(],[)(=<θθf b a b f a f b a x f 使内至少存在一点则在开区间上连续,在闭区间若maF =模型准备 模型假设 模型建立 模型检验模型分析 模型求解 模型应用改或补充假设,如“四足动物的体重问题”;如果假设过于详细,试图把复杂的实际现象的各个因素都考虑进去,可能会陷入困境,无法进行下一步工作。
分清问题的主要方面和次要方面,抓主要因素,尽量将问题均匀化、线性化。
3)模型建立:•分清变量类型,恰当使用数学工具;•抓住问题的本质,简化变量之间的关系;•要有严密的数学推理,模型本身要正确;•要有足够的精确度。
4)模型求解:可以包括解方程、画图形、证明定理以及逻辑运算等。
会用到传统的和近代的数学方法,计算机技术(编程或软件包)。
特别地近似计算方法(泰勒级数,三角级数,二项式展开、代数近似、有效数字等)。
5)模型分析:结果分析、数据分析。
变量之间的依赖关系或稳定性态;数学预测;最优决策控制。
6)模型检验:把模型分析的结果“翻译”回到实际对象中,用实际现象、数据等检验模型的合理性和适应性检验结果有三种情况:符合好,不好,阶段性和部分性符合好。
7)模型应用:应用中可能发现新问题,需继续完善。
5模型的分类:1)按变量的性质分:2)按时间变化对模型的影响分: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。
4)按建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:初等模型、几何模型、线性代数模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、运筹学模型等。
5)按建模目的分:描述性模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。
6)按对模型结构的了解程度分:白箱模型:其内在机理相当清楚的学科问题,包括力学、热学、电学等。
灰箱模型:其内在机理尚不十分清楚的现象和问题,包括生态、气象、经济、交通等。
黑箱模型:其内在机理(数量关系)很不清楚的现象,如生命科学、社会科学等。
建模示例之二 四足动物的身长和体重问题问题:四足动物的躯干(不包括头尾)的长度和它的体重有什么关系?假设:四足动物的躯干为圆柱体,质量为m ,长度为l ,断面面积为s ,直径为d 。
建模: ,重量: ,实际中,根据动物进化,不同种类的动物其截面积与长度之比可视为常数,即所以,得出: 重量与长度的平方成正比。
即注意:这个公式要在实际中检验,基本符合实际,就可作为经验公式来应用,否则要重新建立和完善模型。
事实上,与实际吻合不好。
假设:四足动物躯干为一根支撑在四肢上的弹性梁。
δ为下垂度,即梁的最大弯曲度。
由弹性理论:因为即 为相对下垂度,其值太大,四肢无法支撑;其值过小,四肢的材料和尺寸超过了支撑身体的需要,是一种浪费。
因此,从生物角度可以认为,经过长期进化,对于每一种动物, 已达到其合适的数值,即是一个常数(不同种类的动物此值不尽相同),于是 而 ,所以, 结论: ,k 可以由统计数据找出。
此公式比较符合于实际,可在实际中推广使用。
讨论与思考讨论题1 大小包装问题在超市购物时你注意到大包装商品比小包装商品便宜这种现象吗?比如洁银牙膏50g 装的每支1.50元,120g 装的每支3.00元,二者单位重量的价格比是1.2:1,试用比例方法构造模型解释这种现象。
(1)分析商品价格C 与商品重量w 的关系。
(2)给出单位重量价格c 与w 的关系,并解释其实际意义。
提示:决定商品价格的主要因素:生产成本、包装成本、其他成本。
ρsl m =mg f =ρ2l ls m =2kl f =ls k ρ=23sd fl ∝δslm m f ∝∝ 23sdfl ∝δ24dl ∝δ23d l l ∝δl δ23d l ∝l δ2 ,d s sl f ∝∝4l f ∞4kl f =单价随重量增加而减少单价的减少随重量增加逐渐降低建模示例之三 安全渡河问题 人狗鸡米过河问题问题:三名商人各带一名随从乘船渡河,一只小船只能容纳二人,由他们自己划行。
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。
但是如何乘船渡河的大权掌握在商人们手中。
商人们怎样才能安全渡河呢?(见教材)二初等模型1席位分配问题 2观众厅地面设计 1 问题的提出在影视厅或报告厅,经常会为前边观众遮挡住自己的视线而苦恼。
显然,场内的观众都在朝台上看,如果场内地面不做成前低后高的坡度,那么前边观众必然会遮挡后面观众的视线。
试建立数学模型设计良好的报告厅地面坡度曲线。
2 问题的假设1) 观众厅地面的纵剖面图一致,只需求中轴线上地面的起伏曲线即可。
2) 同一排的座位在同一等高线上。
3) 每个坐在座位上的观众的眼睛与地面的距离相等。
4) 每个坐在座位上的观众的头与地面的距离也相等。
5) 所求曲线只要使观众的视线从紧邻的前一个座位的人的头顶擦过即可。
建立坐标系o —处在台上的设计视点a —第一排观众与设计视点的水平距离b —第一排观众到x 轴的垂 直距离d —相邻两排的排距 δ—视线升高标准 x —表示任一排与设计视点的水平距离 问题求任一排x 与设计视点o 的竖直距离函数 ,使此曲线满足视线的无遮挡要求。
3 建模设眼睛升起曲线应满足微分方程 , 1) 从第一排起,观众眼睛与o 点的连线的 斜率随排数的增加而增加,而眼睛升起曲线 显然与这些直线皆相交,故此升起曲线是凹的。
γβα++=32w w C ww c γβα++=-3123431w w c γβ--='-329434w w c γβ+=''-)(x y y =),(y x F dxdy=o a d d x 2)选择某排 和相邻排x相似于 , , ,再计算 , 相似于 , ,,4 模型求解微分不等式(比较定理)设函数 定义在某个区域上,且满足1)在D 上满足存在唯一性定理的条件;2)在D 上由不等式,则初值问题 与 的解 在它们共同存在区间上满足, 。
, ,,所求曲线的近似曲线方程(折衷法) 折衷法 ),(y x M ),(11y d x M -),(22y d x M +21)(MM x y MM K K K <<δ===AB MN N M 11dMA B M AB MA K MM δ+=+=11MA N 1∆oMC ∆x d y MA =d x y MA =d x y K MM δ+=12MM K oNC ∆22C oM ∆x x d y y D M +=++δ2()()y x y x d D M -++=δ2δδ++=x d x yd MD D M K MM 22=d x x y δδ++=dx y K MM δ+=1<+d x y δ<dx dy d x x y δδ++),(),,(y x F y x f ),(),(y x F y x f <⎪⎩⎪⎨⎧==00)(),(y x y x f dx dy φ⎪⎩⎪⎨⎧=Φ=00)(),(y x y x F dx dy)(),(x x Φφ0 ),()(x x x x >Φ<当φ0 ),()(xx x x <Φ>当φ<+d x y δ<dx dy d xx y δδ++⎪⎩⎪⎨⎧=+==b y d x y dx dy a x 111δ⎪⎩⎪⎨⎧=++==by d x x y dx dy a x 222δδa xx d x a b x y ln)(1δ+=)1(ln )(2-++=a x a x x d x a b x y δδa x x d x a b ln δ+)(x y <)1(ln -++<a xa x x d x ab δδy =总结与讨论方法利用微分不等式建模;有时只需求近似解。