全国大学生数学建模竞赛培训-PPT课件

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数学建模竞赛PPT资料24页

数学建模竞赛PPT资料24页

1.2 竞赛形式、规则和纪律
❖ 竞赛期间参赛队员可以使用各种图书资料、计算机 和软件,在国际互联网上浏览,但不得与队外任何 人(包括在网上)讨论。
❖ 竞赛开始后,赛题将公布在指定的网址供参赛队下 载,参赛队在规定时间内完成答卷,并准时交卷。
❖ 参赛院校应责成有关职能部门负责竞赛的组织和纪 律监督工作,保证本校竞赛的规范性和公正性。
1.1 竞赛内容
❖ 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,不要求参赛者预 先掌握深入的专门知识,只需要学过高等学校的数 学课程。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)。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创 造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要 标准。
展趋势,常采用数理统计或模拟的方法 (3)优化管理、决策或者控制事物,需合理地定义
可量化的评价指标及评价方法.
4 建立模型
• 建模过程中的几个要点: 模型的整体设计、合理的假设、建立数学结构、 建立数学表达式
• 数学模型最好明确、合理、简洁,具有一般性; 有些论文不给出明确的模型,只是就赛题所给的 特殊情况,用“凑”的方法给出结果,虽然结果 大致对,但缺乏一般性,不是数学建模的正确思 路
• 要有创新,但要合理。 • 避免出现罗列一系列模型,又不作评价的现象。 建议: 尽可能多地了解数学工具,各种数学模型
5 模型求解——最重要的部分之一
• 算法设计或选择, 算法思想依据,步骤;
• 引用或建立必要的数学命题和定理;
• 在不能求出精确解的情况下,需要给出不只一种 解法(算法),并进行测试比较,给出评价。为 了说明你的算法好,你需要有一个参照与之比较, 你可以从最简单、最易得到的算法开始,逐步改 进直到得到你的最好解。

数学建模培训精品课件ppt

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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。

数学建模竞赛培训与数学建模报告PPT课件

数学建模竞赛培训与数学建模报告PPT课件

36 40
x1 , x 2 , x 3 0
矩阵形式:
max cTx s.t. Ax≤b
x≥0
c T [4, 3, 2], x T [ x1, x2 , x3 ]
2 3 1 34
A
3
2
1
.5
,
b
3
6
3 2 5 4 0
30
MATLAB软件求解
Matlab中求解线性规划的命令为: linprog, 解决的线性规 划的标准格式为:
min cTx s.t. A·x <= b
Aeq·x = beq VLB≤x≤VUB 其中,A, b, c, x, Aeq, beq, VLB, VUB等均表示矩阵,特别 b, c, x, beq, VLB, VUB为列矩阵。
31
命令linprog的基本调用格式
x = linprog(c, A, b, Aeq,beq ,VLB, VUB)
案例:节水洗衣机
仿真
II. 结果
1. 表 2 是溶解率 Q 0.99 时不同洗衣轮数下的最少 用水量和每一轮的最优用水量(各轮的最优用水 量恰好相等).
2. 表 3 是不同溶解率 Q 值下的最优洗衣轮数, 最少 总用水量和每一轮的最优用水量(各轮的最优用 水量恰好相等).
案例:节水洗衣机
表2 不同洗衣轮数下的最少用水量和每一轮的最优用水量
k=n-1
xn为衣服上的最
终 脏物量
案例:节水洗衣机
模型建立
1. 溶解特性和动态方程
分析:在第k轮漂洗之后和脱水之前,第k-1 轮脱水之后的脏物量xk已变成两部分:
x k p k q k ,k 0 , 1 ,2 ,,n - 1 ( 1 )

数学建模培训精品课件ppt

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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。

全国大学生数学建模比赛题目ppt课件

全国大学生数学建模比赛题目ppt课件
• (2) 当环境温度为65ºC、IV层的厚度为5.5 mm时,确定II层的最优厚度, 确保工作60分钟时,假人皮肤外侧温度不超过47ºC,且超过44ºC的时 间不超过5分钟。
• (3) 当环境温度为80EMBED Equation.3时,确定II层和IV层的最优厚度, 确保工作30分钟时,假人皮肤外侧温度不超过47ºC,且超过44ºC的时 间不超过5分钟。
问题B 智能RGV的动态调度策略
• 图1是一个智能加工系统的示意图,由8台计算机数控机床 (Computer Number Controller,CNC)、1辆轨道式自动引导车 (Rail Guide Vehicle,RGV)、1条RGV直线轨道、1条上料传送 带、1条下料传送带等附属设备组成。RGV是一种无人驾驶、能在 固定轨道上自由运行的智能车。它根据指令能自动控制移动方向 和距离,并自带一个机械手臂、两只机械手爪和物料清洗槽,能 够完成上下料及清洗物料等作业任务(参见附件1)
• 任务2:利用表1中系统作业参数的3组数据分别检验模型的实用 性和算法的有效性,给出RGV的调度策略和系统的作业效率,并 将具体的结果分别填入附件2的EXCEL表中。
表1:智能加工系统作业参数的3组数据表
注:每班次连续作业8小时
C题 大型百货商场会员画像描绘
• 在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳 定的销售额和利润,同时也为零售运营商策略的制定提供数据支 持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员,并 且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流 失,给零售运营商带来了严重损失。此时,运营商需要有针对性 地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如,商家针对会员 采取一系列的促销活动,以此来维系会员的忠诚度。有人认为对 老会员的维系成本太高,事实上,发展新会员的资金投入远比采 取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘,加强对现 有会员的精细化管理,定期向其推送产品和服务,与会员建立稳 定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。

全国大学生数学建模竞赛简介PPT课件

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194
35
225
39
224
38
262
46
223
43
队数
总数
中国
211
4
235
6
260
21
292
26
259
40
315
84
320
84
393
115
409
107
472
138
479
155
美国大学生数学建模竞赛
• 1985年开始举办数学建模竞赛(MCM), 1989年我国 (我校)学生开始参加。
• 1999年开始增办交叉学科竞赛(ICM).
竞赛宗旨
竞赛事项
❖ 答卷按省(市、自治区)和全国两级评奖; ❖ 每年赛题、优秀答卷及获奖名单刊登于次年
“工程数学学报”第1期; ❖ 全国组委会网址:
竞赛的社会影响不断扩大
❖ 99年的竞赛命名为“99’创维杯全国大学生数学建 模竞赛”;
❖ 2000年的竞赛命名为“2000网易杯全国大学生数 学建模竞赛”;
❖ A,C 为连续型题目; B,D为离散型题目
评奖标准
❖ 假设的合理性、建模的创造性、结果的正确 性和文字表述的清晰程度。
竞赛意义
大学阶段难得的一次近似于“真刀真枪” 的训练,模拟了毕业后工作时的情况,既丰 富、活跃了广大同学的课外生活,也为优秀 学生脱颖而出创造了条件.
竞赛意义
❖ 数学建模竞赛培养学生创新精神,提高 学生综合素质;
年 2000 2001 2002 2003 2004 2005
参赛国数 9 11 11 8 9 9
参赛总队数 495 579 628 638 742 808

数学建模培训精品课件

数学建模培训精品课件

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

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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

Excel 和 Python
05
数学建模竞赛介绍
国际数学建模竞赛起源于1985年,由美国数学及其应用联合会主办,是全球范围内最具影响力的数学建模竞赛之一。
起源与发展
国际数学建模竞赛(ICM)
ICM面向全球的数学建模爱好者,参赛者可以来自不同学科领域,包括理工科、社会科学、人文科学等。
参赛范围
ICM采用3人一组的参赛形式,限定4天时间内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
竞赛形式
起源与发展
MCM面向全美的数学建模爱好者,参赛者主要来自理工科和社科类专业。
参赛范围
竞赛形式
全美数学建模竞赛(MCM)
MCM采用2人一组的参赛形式,限定48小时内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
全美数学建模竞赛由美国数学协会主办,是全美范围内最具代表性的数学建模竞赛之一。
起源与发展
经济增长模型
模型假设
经济增长受投资、劳动力、技术等多种因素影响,假设投资和技术进步是经济增长的主要驱动力,而劳动力增长速度较慢。
模型建立
基于假设,建立微分方程模型,将国内生产总值、投资、劳动力数量和技术水平作为变量。
模型求解
通过数值方法求解方程,得出未来经济增长趋势。
01
02
03
股票价格受市场供求关系、公司业绩、宏观经济等多种因素影响,假设公司业绩和宏观经济对股票价格具有长期影响。
应用程序
03
Mathematica支持与其他应用程序的集成,如Excel、Access、Visual Studio等,方便数据的导入和导出。
Maple具有强大的符号计算能力,可以处理各种符号数学问题,如微积分、线性代数、组合数学等。
符号计算

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Python在数学建模中的应用
开源、跨平台
VS
Python是一种开源的、跨平台的编 程语言,被广泛应用于数学建模领域 。Python具有简洁的语法和丰富的 库,可以方便地进行数值计算和数据 可视化。
Python在数学建模中的应用
科学计算、数据分析
Python拥有许多科学计算和数据分析的库,如 NumPy、Pandas和SciPy等,可以方便地进行矩阵运 算、统计分析等。
MATLAB在数学建模中的应用
功能强大、广泛使用
MATLAB是一款由MathWorks公司开发的商业数学软件,主要用于算法开发、 数据可视化、数据分析以及数值计算。在数学建模领域,MATLAB因其强大的矩 阵运算和绘图功能被广泛使用。
MATLAB在数学建模中的应用
数值计算、算法开发
MATLAB提供了大量的内置函数,可以方便地进行数值计算,包括线性代数、微积分、常微分方程求解等。同时,它也支持 用户自定义函数,可以方便地进行算法开发。
2023 WORK SUMMARY
数学建模培训精品课 件
汇报人:可编辑
2023-12-26
REPORTING
目录
• 数学建模基础 • 数学建模应用实例 • 数学建模软件介绍 • 数学建模竞赛经验分享 • 数学建模前沿动态 • 数学建模课程建议与展望
PART 01
数学建模基础
数学建模的定义与重要性
方案优化等。
未来数学建模的发展趋势
跨学科融合
大数据与机器学习
随着各学科的交叉融合,数学建模将与其 他领域更加紧密地结合,形成新的研究领 域和应用方向。
随着大数据和机器学习技术的发展,数学 建模将更多地应用于数据分析和预测等领 域。

数学建模培训精品课件

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数学建模的基本步骤
总结词:掌握数学建模的基本步骤是成功解决问题的 关键。
详细描述:数学建模的基本步骤包括明确问题、收集数 据、建立模型、求解模型和评估模型。明确问题是数学 建模的第一步,需要清晰地定义问题并确定研究范围。 收集数据是建立模型的基础,需要收集足够的信息来支 持模型的建立。建立模型是将实际问题转化为数学问题 的过程,需要选择合适的数学方法和工具。求解模型是 利用计算机和数学软件对建立的模型进行计算和分析。 评估模型是验证模型的准确性和可靠性,需要对模型的 预测结果进行误差分析和改进。
线性代数在机器学习中的应用
例如,利用线性代数建模进行数据降维、特征提取等。
概率论与数理统计建模应用
概率论与数理统计建模概述
概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支,通过概率论与数理统 计建模可以解决不确定性和风险的问题。
概率论与数理统计在金融中的应用
例如,利用概率论与数理统计建模进行风险评估、投资组合优化等。
例如,利用微积分建模研究生物种群增长、疾病 传播等问题。
线性代数建模应用
线性代数建模概述
线性代数是研究线性关系的数学分支,通过线性代数建模可以解决矩 阵和向量的问题。
线性代数在计算机图形学中的应用
例如,利用线性代数建模进行图像处理、3D渲染等。
线性代数在控制系统中的应用
例如,利用线性代数建模研究系统的稳定性、控制系统的设计和优化 等。
例如,利用优化建模进行路径规划、车辆调 度等,以实现运输成本的最小化。
优化在生产计划中的应用
例如,利用优化建模进行生产计划安排、资 源分配等,以实现生产效益的最大化。
优化在金融中的应用
例如,利用优化建模进行投资组合优化、风 险管理等,以实现金融收益的最大化。

《数学建模培训》课件

《数学建模培训》课件
数中一些 重要的等式,如欧拉恒等 式、柯西恒等式等。
几何基础知识
平面几何
解析几何
平面几何是研究平面图形及其性质的 数学分支,包括点、线、面、角等基 本概念。
解析几何是用代数方法研究几何问题 的一门学科,包括坐标系、向量、向 量的运算等基本概念。
立体几何
立体几何是研究空间图形及其性质的 数学分支,包括长方体、球体、圆柱 体等基本几何体。
现状
目前,数学建模已经成为 一个独立的学科领域,拥 有广泛的学术和应用价值 。
数学建模的应用领域
自然科学
数学建模在物理学、化学、生 物学等领域有着广泛的应用, 如牛顿万有引力定律、薛定谔
方程等。
工程学
数学建模在土木工程、机械工 程、电子工程等领域发挥着重 要作用,如结构分析、流体动 力学等。
社会科学
概率与统计基础知识
概率论
概率论是研究随机现象的数学分 支,包括随机事件、概率、期望
、方差等基本概念。
统计学
统计学是研究数据收集、整理、分 析和解释的学科,包括描述性统计 、推论性统计等基本内容。
回归分析
回归分析是研究自变量和因变量之 间关系的学科,包括线性回归、多 元回归等基本内容。
数学建模方法与技
3
分式方程
通过实际问题建立分式方程,如工程问题、时间 分配等,掌握方程的解法及实际应用。
几何图形建模案例分析
平面几何
01
通过实际问题建立平面几何模型,如面积、周长、角度等,掌
握图形的性质及实际应用。
立体几何
02
通过实际问题建立立体几何模型,如体积、表面积、距离等,
掌握图形的性质及实际应用。
解析几何
总结词
竞赛经验、团队合作

数学建模培训之一ppt

数学建模培训之一ppt

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

数学建模培训精品课件ppt
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。

数学建模竞赛集训精品PPT课件

数学建模竞赛集训精品PPT课件
9.模型评价 (1)优点突出,缺点不回避。 (2)推广或改进方向 10.参考文献
参考文献要书写规范,可参考专业学术杂志。 11.附录
(1)计算程序、详细的结果,详细的数据表格,可 在此列出。但不要错,错的宁可不列。
(2)主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。
8

五、检查论文主要把握三点: (1) 模型的正确性、合理性、创新性
1、队员要有积极的合作及吃苦精神。 2、相互取长补短,优势互补。
如:一个思维敏捷,数学基础好, 一个计算机水平高, 一个写作能力强
3、一个优秀的队长。
2
二、充分重视竞赛论文的质量。 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,竞
赛论文是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 三、论文评选标准:
数学建模的创新可体现在: ▲建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等; ▲模型求解中; ▲结果表示、分析、检验,模型检验; ▲推广部分。 (2) 结果的正确性、合理性; (3) 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩。
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六、建模竞赛论文需再强调的几点:
1、严格按照论文要求的格式;
2、论文摘要极为重要; 3、语言流畅,表达清晰准确;
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6、模型的建立(由简单到复杂可建多个模型);
建立数学模型应注意以下几点
(1) 分清变量类型,恰当使用数学工具。
(2)抓住问题本质,简化变量之间的关系。
(3) 建立数学模型时要有严密的数学推理。 (4)用数学方法建模,模型要明确,要有数学表 达式。
7、模型求解
(1)重要结论需要建立数学命题时,命题叙述要 符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密;

数学建模培训PPT课件

数学建模培训PPT课件
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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。
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数学建模的一般步骤
实体 信息
假设
建模


应用 验证 分析
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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
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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
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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

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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…
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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。
(一)2019年B 题:乘公交,看奥运
某公司准备研发一个解决公交线路选择问题的自主查询计算机 系统。设计这样一个系统的核心是线路选择的模型与算法,应该从实 际情况出发考虑,满足查询者的各种不同需求。请你们解决如下问 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, 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)。 (1) S3359→S1828 ;(2) S1557→S0481; (3) S0971→S0485 (4) S0008→S0073; (5) S0148→S0485 ;(6) S0087→S3676 2、同时考虑公汽与地铁线路,解决以上问题。 3、假设又知道所有站点之间的步行时间,请你给出任意两站点 之间线路选择问题的数学模型。
分析赛题
(1)世博会在经济方面的影响力定义
将影响力定义为单位时间内世博会对各种经济收益 增幅大小的影响,并给出影响力指标
Y Y Z Y
单位时间内在没有世博会的情况下收益的增幅
相同时间段内有世博会影响情况下收益的增幅
影响力定性分析的评判标准
影响力指标Z
然,便于对照比较?
������ ������ 集中表示,表格方式为好,可省略之间结果。 或可先列出算法实施过程中的中间结果, 最后的优化结果再集中表示。
(二)2019年B题:上海世博会影响力的定量评估
2019年上海世博会是首次在中国举办的世界博览 会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始, 世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示 科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重 要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面,建立数 学模型,利用互联网数据,定量评估2019年上海 世博会的影响力。
尽可能准确理解题意,明确需要解决哪些问题
分析赛题——明确意图
(1)意图 公交系统自主查询系统的设计做数据及技术上的准备 (2)任务 公交系统中任意两站点之间的最佳路线问题 ������ 建立模型 ������ 设计算法 实施算例 (3)注意 ������ 不要加入做题人太多的主观因素和心理因素 ������ 题中“查询的不同需求”, 意味着在所有可能的需求中 选择若干主要需求。
1 如何分析数学建模问题?
基本过程
选定题目之后,三个人都应该对题目阅读至 少3-4遍(打印出来),以便对题目熟记于心。
然后要进行模型的准备工作(查找资料)问 题重述、模型假设的形成等。 建立模型,求解,分析检验优缺点分析。
1 如何分析数学建模问题?
基本原则 尽可能准确理解题意,明确需要解决哪些问题
(4) S0008→S0073; (5) S0148→S0485 ;(6) S0087→S3676
需求: 关于行程的 ������ 换乘次数 ������ 乘车费用 ������ 乘车时间
目标: ������ 换乘次数最少 ������ 行程费用最小 ������ 行程时间最短 ������ 兼顾
③ 是什么样的优化问题?
影响力大小 小 中 大
Z 0 .7
分析赛题
(2)因素的组织结构——确定思路 因素的相关性、信息的完备性等都是值得注意的问题。 直接从网络采集因素数据。
哈尔滨理工大学
全国大学生数学建模竞赛培训
刘凤秋
2019年7月13日
简要提纲
1. 如何分析数学建模问题?
2. 如何获得理想的竞赛成绩?
1.
如何分析数学建模问题? 基本过程和基本原则 2019B——多目标优化 2019B——开放性赛题 2019A——专业性强 2019B——数据量较大
(2) 关于算法 可能有哪些算法? 现成有哪些算法?是否可用? 如果改进现有算法,或设计新算法,关键在 哪里? 穷举法,是否可行?对论文质量评价会带来 什么影响?……
赛题的问题2,问题3,可作类似考虑
(3) 计算结果及表示
① 需要输出哪些数值结果?
六对“始-终”站点,三个独立规划,共18 组数据 ������ 每组四个指标: 换乘次数;行程费用;行程时间;行程线路。 ������ 行程路线构成: 始站点⎯线⎯路号⎯→转站点⎯线⎯路号⎯→…⎯线⎯路号⎯→终点站 此为完整输出。 全程站点未必一一列出。
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