数学建模专题讲座

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《数学建模讲座》课件

《数学建模讲座》课件

讲者:李教授,XX大学数学系副教授。
感谢您的聆听!
数学建模的基本步骤
1
研究问题
了解和分析实际问题,明确目标和需求。
2
建立模型
根据实际问题,选择适当的数学模型,并进行建模。
3
求解模型
利用数学工具和方法求解建立的数学模型。
4
模型分析
对求解的结果进行分析和评价,寻找优劣及改进方案。
数学建模中的数学工具及其应用
优化方法
优化方法可以帮助 我们寻找问题的最 优解或最佳决策。
统计学方法
统计学方法可以帮 助我们分析和理解 数据,揭示其中的 规律和趋势。
线性代数
线性代数在数学建 模中有广泛的应用, 如矩阵运算、线性 方程组的求解等。
概率论与数 理统计
概率论与数理统计 可以帮助我们分析 和预测随机现象, 并进行决策和风险 评估。
结论
数学建模的重要性
数学建模是将数学与实践相结合的要途径,对推动科学和社会的发展具有重要意义。
《数学建模讲座》PPT课件
# 数学建模讲座PPT课件 ## 概述 本讲座将介绍以下内容: 1. 什么是数学建模 2. 数学建模的意义 3. 数学建模的基本步骤 4. 数学建模中的数学工具及其应用
什么是数学建模
1 定义
数学建模是指利用数学语言和工具对真实世界中的问题进行化简、抽象和数学描述的过 程。
将知识转化为实践的能力
通过数学建模,我们可以将抽象的数学理论应用于实际问题的求解与分析。
建立对世界的更深理解
数学建模可以帮助我们深入分析问题,寻找最佳解决方案,从而提高对世界的理解。
Q&A
1 时间
讲座时间:2021年6月15日,上午10点至11点。

数学建模课堂PPT(部分例题分析)

数学建模课堂PPT(部分例题分析)
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。

高中数学教育与数学建模培训ppt

高中数学教育与数学建模培训ppt

数学建模是高中数学的延伸
01 02
应用数学知识解决实际问题
数学建模是将数学知识和方法应用于实际问题求解的过程。通过数学建 模,学生可以将所学数学知识应用于实际情境,加深对数学知识的理解 和应用。
提升问题解决能力
数学建模需要学生分析问题、建立数学模型、求解模型并解释结果。这 一过程能够锻炼学生分析问题和解决问题的能力。
通过数学教育,引导学生掌握数学的 基本概念、原理和方法,培养他们的 逻辑思维、抽象思维和创造性思维。
通过数学教育,让学生了解数学在科 学、技术和社会发展中的作用,培养 他们的科学素养和探索精神。
提高学生解决问题的能力
高中数学教育不仅要求学生掌握数学 知识,还强调学生能够运用所学知识 解决实际问题,培养他们的应用能力 和问题解决能力。
详细描述
代数建模是数学建模的重要分支,通过建立代数模型,学生 能够将实际问题转化为数学问题,进而运用数学知识进行求 解。例如,在投资理财问题中,学生可以通过模案例分析
总结词
几何建模帮助学生理解抽象概念,培养空间思维和问题解决能力。
详细描述
几何建模通过直观的图形和空间关系,帮助学生理解抽象的概念和问题。例如 ,在解决物理学中的碰撞问题时,学生可以通过几何建模分析物体的运动轨迹 和速度变化。
高中数学教育的重要性
数学是基础学科
数学作为基础学科,对于其他科 学和工程学科的学习和发展具有 重要意义,掌握好数学基础对于 学生未来的学术和职业发展至关
重要。
数学思维的培养
高中数学教育不仅仅是传授知识 ,更重要的是培养学生的数学思 维,这种思维模式对于学生分析 问题、推理和论证等方面具有很
大的帮助。
数学建模的定义与特点
总结词

全国大学生数学建模竞赛讲座课件

全国大学生数学建模竞赛讲座课件
360 / n
* 87 arcsin( R sin 93 )
RH
n 360 / 2 *
离散优化问题。
如果m=3,n=18 因为测控范围是对称区间,可以考虑测控站
对称分布,即第一层的测控站分布在赤道上。
12 12.0378 ,
2 27.6419 ,
22 41.0123
不能全范围测控,全程测控需要的 测控站数超过54个!
cos i cos cos( / 2) sin i sin cos *
则其数学模型为:
nin n m
s.t. f (i2,i, i ) 0,i 1, 2, , m i i1,2 *,i 2, , m i2 i ,i 1, 2, , m m2 2 *,11 1*,1* 1 1 **, m (2 * 1*) / *
卫星轨道椭圆方程:
x
y
a cos b sin
(0
2
)
地球球面圆方程:
x
y
c R cos R sin
(0
2
)
a R (H h) / 2,b a2 c2
向量:
PiQij (a cosij c R cosi,basinij Rsini ), OP (Rcos, Rsin)
1 sin2t sin
否则
先考虑相邻两层的测控范围,记
P1(R,i , i ), P2 (R,i , i ), P3(R,i / 2, i1)
20
Байду номын сангаас
15
10
5
0
-5
-10
-10
-5
P3
P12
P1
P2
P11
0
5

数学建模竞赛专题讲座辅导安排-南昌大学-理学院

数学建模竞赛专题讲座辅导安排-南昌大学-理学院

南昌大学第十四届数学建模竞赛专题讲座及辅导安排
1、第一次4月29日(星期六)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:尹洪位,陈涛
讲座内容:数学建模认知与数学软件
2、第二次5月6日(星期六)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:阮小军
讲座内容:数学建模初探
3、第三次5月7日(星期日)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:肖水明
讲座内容:概率模型应用
4、第四次5月13日(星期六)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:蔡用
讲座内容:数学建模方法与案例一
5、第五次5月14日(星期日)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:余国松
讲座内容:数学建模方法与案例之二
6、第六次5月21日(星期日)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:刘斌斌
讲座内容:金融时间序列模型
上机安排:2017年南昌大学第十四届数学建模竞赛将于5月23日下午3:00 ~5月31日下午3:00举行, 竞赛期间理学院数学系数学实验室(前湖校区理生楼B708机房)将进行全面开放,为参赛队员提供计算机用机和上网免费服务,具体开放时间将在QQ群内发布。

5月08日-----5月16日现场报名(理生楼B711)
5月31日13:30—17:00交卷(理生楼B711)。

《数学建模培训》PPT课件

《数学建模培训》PPT课件

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。

lingo讲座.ppt

lingo讲座.ppt
值法进行计算 2.@pcx(n,x) 自由度为n的χ2分布的累积分布函数。 3.@peb(a,x) 当到达负荷为a,服务系统有x个服务器且允许无穷排队时的
Erlang繁忙概率。 4.@pel(a,x) 当到达负荷为a,服务系统有x个服务器且不允许排队时的Erlang
繁忙概率。 5.@pfd(n,d,x) 自由度为n和d的F分布的累积分布函数。
如果x<0返回-1;否则,返回1
@floor(x)
返回x的整数部分。
@smax(x1,x2,…,xn) 返回x1,x2,…,xn中的最大值
@smin(x1,x2,…,xn) 返回x1,x2,…,xn中的最小值
概率函数 1.@pbn(p,n,x) 二项分布的累积分布函数。当n和(或)x不是整数时,用线性插
复杂变量:集合
Lingo中没有数组,代之以集合及其属性
集是一群相联系的对象,这些对象也称为集的成员。 一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。每个集成员 可能有一个或多个与之有关联的特征,我们把这些特征 称为属性。属性值可以预先给定,也可以是未知的, 有待于LINGO求解。例如,产品集中的每个产品可以有 一个价格属性;卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力 属性;雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性,也可 以有一个生日属性等等。
何时会提升速度?
与数据段不同的是:模型中的变量在这里赋值之后,在模型中 几乎一定会被改变!
(2)Lingo中的运算符与内部函数
三类运算符:算术运算符, 逻辑运算符, 关系运算符
优先级 最高
最低
运算符 #NOT# -(负号) ^ */ + -(减法) #EQ# #NE# #GT# #GE# #LT# #LE# #AND# #OR# <(=) = >(=)

全国大学生数学建模竞赛介绍(全校讲座)

全国大学生数学建模竞赛介绍(全校讲座)

•测试分析
•二者结合
机理分析没有统一的方法,主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。
数学建模的一般步骤
模型准备 模型检验 模型应用 模型假设 模型分析 模型构成 模型求解
模 型 准 备
了解实际背景
搜集有关信息
明确建模目的
掌握对象特征
形成一个 比较清晰 的‘问题’
实践
理论
实践
数学建模比赛的由来
1985年美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大 学生数学模型竞赛 我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建 模竞赛
1992年起我国开始举办自己的大学生数学建模竞赛
数学建模比赛的由来
国家教育部组织的全国大学生学科竞赛之一
2011 年,全国33个省/市/自治区(包括香港和澳门
双层玻璃的功效
足球比赛的场次安排 原子弹爆炸的能量估计
正规战与游击战
单层玻璃窗与双层玻璃窗
问题背景:
1945年7月
16日上午5时24
分,美国科学 家在新墨西哥
州阿拉莫戈夫
的“三一”试 验场内的一个 30米高的铁塔 上进行试验, 试爆了全球第 一颗原子弹。
模型准备
Taylor知道,爆炸是能量的释放过程,在一点上
?二者结合用机理分析建立模型结构用测试分析确定模型参数数学建模的一般步骤模型准备模型假设模型构成模型求解模型分析模型检验模型应用了解实际背景明确建模目的搜集有关信息掌握对象特征形成一个比较清晰的问题针对问题特点和建模目的作出合理的简化的假设在合理与简化之间作出折中用数学的语言符号描述问题发挥想像力使用类比法尽量采用简单的数学工具数学建模的一般步骤模型求解各种数学方法软件和计算机技术如结果的误差分析统计分析模型对数据的稳定性分析模型分析模型检验与实际现象数据比较检验模型的合理性适用性模型应用数学建模的一般步骤数学建模的全过程现实对象的信息数学模型现实对象的解答数学模型的解答表述求解解释验证归纳演绎表述求解解释验证根据建模目的和信息将实际问题翻译成数学问选择适当的数学方法求得数学模型的解答将数学语言表述的解答翻译回实际对象用现实对象的信息检验得到的解答实践理论实践1985年美国出现了一种叫做mcm的一年一度大大学生数学模型竞赛我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建模竞赛1992年起我国开始举办自己的大学生数学建模竞赛国家教育部组织的全国大学生学科竞赛之一2011年全国33个省市自治区包括香港和澳门特区及新加坡和澳大利亚的1251所院校19490个队5万8千多名大学生参加了本项竞赛分析问题的能力建模能力强调学习能力资料搜索能力论文写作能力数学知识

2023数学建模宣讲会活动总结范文

2023数学建模宣讲会活动总结范文

数学建模宣讲会活动总结范文第一篇:数学建模宣讲会活动总结范文为培养同学们对数学建模的兴趣,营造浓厚的学术氛围,5月7日,信息科学与工程学院在XX校区C区451教室举办数学建模大赛宣讲会。

张XX教授应邀为我院学子做了数学建模大赛动员,宣讲会由20xx级辅导员石XX主持,20xx级、20xx级部分同学到场聆听学习。

张老师首先对数学建模大赛(CUMCM)做了简介,强调了大赛在个人能力培养与未来发展等方面的重要作用。

张老师结合自己近几年作为指导老师所积累的经验,对数学建模的过程、应用、预备知识以及论文撰写做了一一介绍。

她讲到,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”实际问题的一种强有力的数学手段,主要考察参赛队员之间的团结协作能力与快速了解和掌握新知识的技能。

在备赛中,首先要补充自己欠缺的数学知识,例如数理统计、最优化、图论、微分方程等;对SPSS等软件的熟练应用也能使参赛者在建立数学模型过程中如虎添翼。

张老师还向大家传授了写论文的步骤及诀窍,并结合近年来的试题简要介绍了模型建立的基本思路。

最后,张老师高度评价了近年来我院数学建模大赛取得的优秀成绩,希望大家积极参与,提高自身的编程能力与数学能力,培养创新意识和创造能力,并对在座同学寄予厚望。

宣讲会在同学们热烈的掌声中结束。

石老师对宣讲会作了总结,她表示,学院领导老师对本次数学建模大赛给予高度重视和大力支持,为参赛队员提供丰富的学习资源和雄厚的师资力量。

希望同学们利用此次良好的平台,积极准备,深入学习数学建模知识,争取在比赛中取得优异成绩。

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。

信息科学与工程学院在往年比赛中层获多项国家级、省级奖项,此次宣讲会使我院学子对数学建模大赛有了更深入的了解,向同学们介绍了科学系统的学习方法,为全面备1战竞赛奠定了基础。

第二篇:数学建模宣讲会活动总结数学建模宣讲会活动总结为培养同学们对数学建模的兴趣,营造浓厚的学术氛围,5月7日,信息科学与工程学院在XX校区c区451教室举办数学建模大赛宣讲会。

数学建模专题讲座--论文的写作

数学建模专题讲座--论文的写作

论文的写作
2. 模型假设 一个实际问题不经过简化,就很难翻
译成数学问题。 合理的假设有两点作用:
① 简化问题 ② 对模型的使用范围加以明确的限定
建模竞赛中,“假设的合理性”作为一个 重要条件。
论文的写作
在我们作假设时,必须要有一定的依据: ➢或者是对问题内在规律的认识 ➢或者是对数据、现象的分析
数学建模专题讲座--论文的写作
路漫漫其悠远
少壮不努力,老大徒悲伤
论文的写作
作为数学建模的论文,我们要让人们 知道我们所研究的问题及其重要性,建模 时所涉及到的数学的方法,特别是结论。
而我们的建模竞赛,也是将建模论文 作为唯一的评奖依据。竞赛论文的好坏, 将直接影响到获奖的优劣。
论文的写作
数学建模竞赛论文应包括以下几个方 面的内容:
工作,对你的模型中所用到的变量,应一 一加以说明。 注意:
① 变量说明要全 即是说,在后面模型建立、模型求解过程中 使用到的所有变量,都应该在此加以说明。
论文的写作
② 要与数学中的习惯相符,不要使用程序 中变量的写法
比如:π一般表示圆周率; a,b,c 一般表示常量、已知量; x,y,z 一般表示变量、未知量 再比如:变量a1,a2等,不要写成: a[0],a[1]或a(1),a(2)
论文的写作
② 建立的什么模型及建模的基本思想; 所建模型在数学上的分类(如:规划模型、 图论模型、微分方程模型、几何模型、 离散模型、随机性模型、动态模型等) ③ 用的什么求解方法、求解的基本思路; ④ 主要结果(简单、主要的),包括数值结果 及相应的结论等; ⑤ 自我评价(模型优点,算法特点,结果检 验,灵敏度分析,模型检验……)。
论文的写作
② 对模型中参数的现实解释;

数学建模讲座PPT课件

数学建模讲座PPT课件

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 xk, yk=0,1,2,3; yk~第k次渡河前此岸的随从数 k=1,2, sk=(xk , yk)~过程的状态 S ~ 允许状态集合
航行问题建立数学模型的基本步骤
• 作出简化假设(船速、水速为常数); • 用符号表示有关量(x, y表示船速和水速); • 用物理定律(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); • 求解得到数学解答(x=20, y=5);
• 回答原问题(船速每小时20公里)。
数学模型 (Mathematical Model) 和 数学建模(Mathematical Modeling)
3
法 允许状态S ~ 10个 点
允许决策D ~ 移动1或2格; 2
k奇,左下移; k偶,右上移.
d1, d11给出安全渡河方案
1 d11
s1
d1
评注和思考
0sn+1 1
2
3x
规格化方法, 易于推广 考虑4名商人各带一随从的情况
习题
• 模仿这一案例,作下面一题: 人带着猫、鸡、米过河,船除需要
人划之外,至多能载猫、鸡、米三者之 一,而当人不在场时猫要吃鸡、鸡要吃 米。试设计一安全过河方案,并使渡河 次数尽量地少。
越来越受到人们的重视。
数学建模
如虎添翼
计算机技术
知识经济
建模示例 椅子能在不平的地面上放稳吗?
问题 椅子能在不平的地面上放稳吗?
模 1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一人点,四
型 假

数学建模入门省公开课获奖课件说课比赛一等奖课件

数学建模入门省公开课获奖课件说课比赛一等奖课件

取k1/k2 =16
Q 8h 1
d
2
模型应用 Q1 1 , h l
Q2 8h 1
d
取 h=l/d=4, 则 Q1/Q2=0.03
Q1/Q2
即双层玻璃窗与一样多材
料旳单层玻璃窗相比,可
0.06
降低97%旳热量损失。
成果分析
0.03 0.02
0 2 4 6h
Q1/Q2所以如此小,是因为层间空气极低旳热传 导系数 k2, 而这要求空气非常干燥、不流通。
3)模型建立: •分清变量类型,恰当使用数学工具; •抓住问题旳本质,简化变量之间旳关系; •要有严密旳数学推理,模型本身要正确; •要有足够旳精确度。 4)模型求解:能够涉及解方程、画图形、证明定理 以及逻辑运算等。会用到老式旳和近代旳数学方 法,计算机技术(编程或软件包)。尤其地近似计 算措施(泰勒级数,三角级数,二项式展开、代数 近似、有效数字等)。
什么问题,有何特色等;
2、问题提出和假设旳合理性
①简朴地阐明问题旳情景,即要说清事情 旳来龙去脉。
②列出必要数据,提出要处理旳问题,并 给出研究对象旳关键信息旳内容。
③历届数学建模竞赛旳试题能够看作是情 景阐明旳范例。
模型假设
①论文中旳假设要以严格、确切旳数学语言体现。 ②所提出旳假设为建立数学模型所必需旳,而不是
4 4)椅子旳中心不动。
2 建模分析
g( ) 表达A,C与地面距离之和
y
f ( ) 表达B,D与地面距离之和 B B
则由三点着地,有
A
f ( )g( ) 0 0
2
C
O
A
x
C
不失一般性,设初始时: 0, g(0) 0, f (0) 0

数学建模讲座ppt课件

数学建模讲座ppt课件
1. 多项式的创建法 poly([b0 , b1, , bn1, bn ]) 创建 (x b0 )(x b1) (x bn ) 生 成的多项式的系数向量 poly(A) 创建矩阵 A 的特征多项式。
2.多项式的常用函数
roots(p) %返回多项式的根向量 注1:多项式p是一个行向量,而poly(p)是一个
例1 求x,使 Ax b 其中:
1 0 1 1
A


2
1
0

b


2

3 2 5 1
解1 用逆阵法 >> A=[1,0,1 2,1,0 -3,2,-5]; >> b=[1,2,-1]'; >> x=inv(A)*b
解2 用左/2
1/3
1/3
1/4
c=
335/113
>> format compact
>> A,c
A=
1
1/2
1/2
1/3
1/3
1/4
c=
335/113
%要空行
1/3 1/4 1/5
%不要空行
1/3 1/4 1/5
二、矩阵运算与数组运算
1、矩阵运算
>> A(:,1:3) ans = 123 678 11 12 13 >> A([1,2],[1,3,5]) ans = 135 6 8 10
例2 将向量中满足不超过0.5的元素提取出来 先编写一个M-文件 rand('seed',0); x=rand(1,10); L=x<=0.5; x x=x(L) 用tiquyuansu.m为名存盘,然后回到MATLAB环

数学建模简介课件

数学建模简介课件

数据质量的可靠性
在数据驱动的数学建模中,如何保证 数据的质量和可靠性是一个重要的问 题,需要采取一系列的数据清洗和预 处理技术。
多学科交叉的数学建模
数学与其他学科的结合
数学建模已经不再局限于传统的数学领域,而是与其他学 科如物理、化学、生物、工程等相结合,形成多学科交叉 的数学建模。
跨学科知识的整合
它涉及到对问题的深入理解、相关数 据的收集和分析、选择合适的数学方 法和工具、建立数学模型、求解模型 并解释结果等步骤。
数学建模的应用领域
01
02
03
04
自然科学
物理、化学、生物等学科中的 问题可以通过数学建模进行定
量分析和模拟。
工程和技术
在机械、电子、航空航天、计 算机等领域,数学建模被广泛 应用于设计、优化和预测。
详细描述
传染病传播是一个动态的过程,受到个体行 为、环境因素和疾病特性等多种因素的影响 。通过建立数学模型,我们可以模拟疾病的 传播过程,预测疫情的发展趋势,并提供有 效的防控措施。常见的模型包括SIR模型和
SEIR模型。
物流优化模型
要点一
总结词
描述了如何使用数学模型来优化物流网络,提高运输效率 并降低成本。
总结词
微分方程建模是利用微分方程来描述和解决实际问题的数学 建模方法。
详细描述
微分方程建模通过建立数学模型来描述现实世界中变量之间 的关系,特别是那些随时间变化的变量之间的关系。例如, 人口增长模型、传染病传播模型等都是通过微分方程来建立 的。
微分方程建模
总结词
微分方程建模是利用微分方程来描述和解决实际问题的数学 建模方法。
跨学科知识的整合
在多学科交叉的数学建模中,如何有效地整合不同学科的 知识是一个重要的问题,需要具备跨学科的知识和视野。

数学建模讲座

数学建模讲座
数学建模讲座
讲座内容
数学建模 讲座内容
1、数学建模的含义与意义 2、数学建模能力的培养与提升 3、数学建模竞赛的相关介绍
4、 数学建模论文的设计与排版艺术
10/16/2020
2
数学建模的含义和意义
1 什么是数学建模
问题:树上有十只鸟,开枪打死一只, 还剩几只?
9只? 还是 0只?
分析:这是一道数学应用题(应该是小学生 的)。但他一样是数学建模问题,不过答案 就不重要了,重要的是过程。
2 数学建模的意义
1)体现了数学的应用价值 2)有利于学生理论联系实际能力的培养 3)有利于培养学生的科研素养 4)有利于增加同学参加课外学术活动的 经验并在评优时更有竞争力。
3 江西师大的数学建模
肯定:从我校学生参加数学建模竞赛的成绩来看,是相当值得 肯定的,每年的高教杯和国际赛都会有很多优秀的参赛队获得 很好的奖项。
杨玉花 夏成 周志刚 吴姗 付晓 高海龙 管莉莉 张丽 魏莎 袁海霞 吕琦 蒋漓 张一帆
袁定欢 宗志英 廖智霖 康悦 刘庆龙 刘涛 杜晨 阳春燕 李鹏飞 鄢婷芳 黄过伟 汪茵芸 王晴
指导 教师
教练组
获奖 等级
国2
教练组 1
教练组 2
教练组 2
教练组 2
教练组 3
教练组 3
教练组 国 1
教练组 国 2
10
2. 如何培养和提升建模能力
1)培养对数学建模的兴趣 2)学会自学学会研究 3)增强数学理论知识 4)平时多领悟建模过程 5)多参加比赛,在实践中体会平时学到的理论 知识从而得到领悟和进步 6)研读优秀论文
数学建模竞赛的相关介绍
1. Mcm/Icm国际数学建模竞赛
政府

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。

《数学建模经验交流》课件

《数学建模经验交流》课件

如何处理数据和参数的调整
数据清洗和预处理
01
在建模之前,需要对数据进行清洗和预处理,去除异常值、缺
失值和重复数据,确保数据的质量和准确性。
参数调整和优化
02
根据模型的参数要求,对数据进行适当的调整和优化,以满足
模型的输入要求。
数据可视化和分析
03
通过数据可视化和分析,了解数据的分布和特征,为参数调整
03
数学建模是解决复杂问题的 重要手段,广泛应用于科学 研究、工程设计、经济分析
等领域。
数学建模的应用领域
自然科学
物理、化学、生物等学科中的问题可以 通过数学建模进行深入研究。
工程领域
机械、电子、航空航天等工程问题需要 数学建模来优化设计。
社会科学
经济学、心理学、社会学等领域的研究 可以通过数学建模来揭示规律。
04
数学建模挑战与展望
数学建模面临的挑战
模型复杂度增加
随着实际问题的复杂化,数学建模的难度也在不断加 大,需要更高的数学理论和技术支持。
数据量与维度增加
大数据时代的来临使得数据量急剧增加,处理和分析 这些高维度数据需要更高级的数学建模方法。
模型验证与评估难度
由于现实世界的复杂性和不确定性,数学模型的验证 和评估变得更为困难。
心得2
数学建模不仅仅是建立模型,更重要的是对实际问题的深入理解 和分析。
经验3
要不断学习和掌握新的数学方法和工具,提高自己的建模能力和 水平。
THANKS
分组讨论
01
讨论1
针对环境污染问题,如何建立 数学模型来预测污染趋势和制
定治理方案?
02
讨论2
在金融领域,如何利用数学建 模来评估投资风险和预测市场
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k=1,2, ~状态转移律
D={(u , v) u+v=1, 2} ~允许决策集合
多步决策 问题
求dkD(k=1,2, n), 使skS, 并按转移律 由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
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数学建模示例3
模型求解
数学模型 (Mathematical Model)
对于一个现实对象,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, 得到的一个数学结构(由数字、字母或者其它数学符号组成)。
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数学建模(Mathematical Modeling)
dx rx, x(0) x0 dt
x(t ) x0 e
rt
x(t ) x0 (e ) x0 (1 r )
r t
t
随着时间增加,人口按指数规律无限增长
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数学建模示例4
• 与19世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合 • 适用于19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代 • 可用于短期人口增长预测 • 不符合19世纪后多数地区人口增长规律 • 不能预测较长期的人口增长过程 19世纪后人口数据 人口增长率r不是常数(逐渐下降)
• 求解得到数学解答(x=20, y=5);
• 回答原问题(船速每小时20千米/小时)。
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数学建模示例2
把一把椅子往不平的地面一放,通常只有三只脚着地, 放不稳,通常只需要挪动几次,就可以使四只脚同时着 地,就放稳了,试证明之。
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数学 问题
已知: f() , g()是连续函数 ; 对任意, f() • g()=0 ;
且 g(0)=0, f(0) > 0.
证明:存在0,使f(0) = g(0) = 0.
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数学建模示例2
给出一种简单、粗糙的证明方法
将椅子旋转900,对角线AC和BD互换。 由g(0)=0, f(0) > 0 ,知f(/2)=0 , g(/2)>0. 令h()= f()–g(), 则h(0)>0和h(/2)<0.
数学建模示例2的基本步骤 航行问题建立数学模型
• 作出简化假设(椅腿、地面);
• 模型构成(用数学符号 ,
f(), g()
表示相关量);
• 用问题转化(证明:存在,使f() = g() = 0);
• 模型求解;
• 回答原问题并提出思考。
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建立数学模型的全过程 (包括表述、求解、解释、检验等)
• 电子计算机的出现及飞速发展;
•数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。 •在一般工程技术领域数学建模仍然大有用武之地; •在高新技术领域数学建模几乎是必不可少的工具; •数学进入一些新领域,为数学建模开辟了许多处女地。 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!
数学建模示例1
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?
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数学建模示例1 模 型 假 设
• 船行中船速和水速是常数
用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程: x =20 y =5
( x y ) 30 750 ( x y ) 50 750
求解
答:船速每小时20千米/小时.
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数学建模示例1的基本步骤 航行问题建立数学模型
• 作出简化假设(船速、水速为常数);
• 用符号表示有关量(x, y表示船速和水速); • 用物理定律(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);
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数学建模示例4
常用的计算公式 k年后人口 今年人口 x0, 年增长率 r
xk x0 (1 r )
k
指数增长模型——马尔萨斯提出 (1798)
基本假设 : 人口(相对)增长率 r 是常数 x(t) ~时刻t的人口
x(t t ) x(t ) rt x(t )
xm xm/2 x0
dx/dt
0
xm/2
x (t )
xm
xm x
0
xm 1 ( 1)e rt x0
x(t)~S形曲线, x增加先快后慢
t
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数学建模示例4
参数估计
用指数增长模型或阻滞增长模型作人口 预报,必须先估计模型参数 r 或 r, xm
r~固有增长率(x很小时)
xm~人口容量(资源、环境能容纳的最大数量)
r ( xm ) 0
x r ( x) r (1 ) xm
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数学建模示例4 阻滞增长模型(Logistic模型) dx dx x rx r ( x) x rx(1 ) dt dt xm x
数学建模示例2
用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来
• 椅子位置
利用正方形(椅脚连线)的对称性
B´ B A´
用(对角线与x轴的夹角)表示椅子位置 • 四只脚着地 椅脚与地面距离为零 距离是的函数 四个距离 (四只脚) 两个距离
C

O D´
A
x
D
正方形 对称性

正方形ABCD绕O点旋转
数学建模示例3
问题引出
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,在河的任何一岸, 只要随从人数比商人人数多就杀人越货,但是乘船渡河 的大权掌握在商人手里,问他们怎样才能安全渡河?
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数学建模示例3

• 利用统计数据用最小二乘法作拟合 例:美国人口数据(单位~百万)
1860 31.4 1870 38.6 1880 50.2 …… 1960 …… 179.3 1970 204.0 1980 226.5 1990 251.4
专家估计
r=0.2557, xm=392.1
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数学建模示例4
模型检验 用模型计算2000年美国人口,与实际数据比较
x(2000 x(1990 x x(1990 rx(1990 1 x(1990 / xm ] ) ) ) )[ )
x(2000 274.5 )
实际为281.4 (百万)
模型应用——预报美国2010年的人口 加入2000年人口数据后重新估计模型参数 x(2010)=306.0 r=0.2490, xm=434.0 Logistic 模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量)
sn+1
1
2
3
x
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数学建模示例4
背景 世界人口增长概况
年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60 中国人口增长概况 年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 人口(亿) 3.0 4.7 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0 研究人口变化规律 控制人口过快增长
A,C 两脚与地面距离之和 ~ f()
B,D 两脚与地面距离之和 ~ g()
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数学建模示例2用数学语言把椅 Nhomakorabea位置和四只脚着地的关系表示出来 地面为连续曲面 椅子在任意位置 至少三只脚着地 f() , g()是连续函数 对任意, f(), g() 至少一个为0
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数学建模的方法和步骤 基本方法
•机理分析
•测试分析 •二者结合 根据对客观事物特性的认识, 找出反映内部机理的数量规律 将对象看作“黑箱”,通过对量测数据的 统计分析,找出与数据拟合最好的模型
用机理分析建立模型结构, 用测试分析确定模型参数 机理分析没有统一的方法,主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。
模 型 求 解
sk=(xk , yk)~过程的状态
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk~第k次渡船上的商人数
vk~第k次渡船上的随从数 dk=(uk , vk)~决策 sk+1=sk +(-1)k dk
uk, vk=0,1,2;
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数学建模示例4
阻滞增长模型(Logistic模型)
人口增长到一定数量后,增长率下降的原因: 资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用 r是x的减函数 且阻滞作用随人口数量增加而变大 假设
r ( x) r sx (r, s 0)
r s xm
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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
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