数学建模的常见类型

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初中数学建模类型及应用

初中数学建模类型及应用

初中数学建模类型及应用【摘要】数学模型方法是数学学习中通过构建数学模型处理各类问题(包括数学理论和实际应用等方面)的方法.本文从加强初中数学建模的重要性入手,着重阐述了初中数学模型的几种常用构造形式,并对初中数学建模教学应用作了初步探讨.【关键词】初中数学建模类型应用1.开展初中数学建模的重要意义公民所必须的数学思想方法为主线选择和安排教学内容;以与学生年龄特征相适应的大众化、生活化的方式呈现教学为内容;使学生在活动中、在现实生活中学习数学,发展数学。

人人学有用的数学;掌握必需的数学;不同的人学习不同的数学将成为我国中小学数学教育的主旋律.为了适应21世纪数学课程改革中加强应用性、创新性的要求,我们提倡开展初中数学建模的研究和实践。

2.初中数学与数学模型方法用实例是非常必要的.它有助于学生加深对数学的应用特征的理解,并能使学生得到数学应用的训练,通过给学生创造机会接触实际问题,并让他们尝试着解决这些实际问题,就是在应用中帮助学生建立数学模型,运用数学的知识和方法解决实际问题,因此建立数学模型在初中教学中越来越引起师生的重视.构造相应的数学模型,通过对模型的研究,使实际问题得以解决的一种数学方法。

建立数学模型的基本步骤是:准备、假设、建立模型、求解、分析、检验。

建立数学模型的活动过程让学生有了自主探索、合作交流、积极思考的机会,也培养了学生思维的广阔性、灵活性。

对学生形成积极的思维习惯和克服消极的思维定势将产生重要影响。

3.初中常见的数学模型所用数学知识和方法的特征可以分为数与式、方程(组)、不等式、函数、三角、几何和统计模型等几种类型.3.1 数与式模型要策略之一。

应用数与式解题的关键是弄清题意,理解题中的关键词、句的含义,准确地列出算式,将日常文字语言翻译成数学语言,构建数与式模型,解决实际问题。

一种股票第一天的最高价比开盘价高0.3元,最低价比开盘价低0.2元,第二天的最高价比开盘价高0.2元,最低价比开盘价低0.1元,第三天的最高价等于开盘价,最低价比开盘价低0.13元。

中国研究生数模竞赛赛题类型

中国研究生数模竞赛赛题类型

中国研究生数模竞赛赛题类型
中国研究生数学建模竞赛通常包括以下类型的赛题:
数学建模问题:要求参赛选手针对具体问题,通过建立数学模型和运用相关数学知识进行分析和求解。

算法设计与优化问题:要求参赛选手设计算法,对某个问题进行优化,提高效率或者寻找最优解。

大数据分析问题:要求参赛选手利用给定的大规模数据,进行分析和预测,提出合理的数据处理方法和模型。

统计分析问题:要求参赛选手根据给定的统计数据,进行分析、推断和预测,提出合理的统计模型和方法。

数值计算问题:要求参赛选手利用数值计算方法,对某些复杂的数学问题进行近似求解。

以上类型的赛题往往都涉及到实际问题的建模、分析和解决,考察选手的数学建模能力、编程能力以及对实际问题的理解和处理能力。

数学建模常用方法

数学建模常用方法

数学建模常用方法建模常用算法,仅供参考:1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用L i n d o、L i n g o软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理)一、在数学建模中常用的方法:1.类比法2.二分法3.量纲分析法4.差分法5.变分法6.图论法7.层次分析法8.数据拟合法9.回归分析法10.数学规划(线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划)11.机理分析12.排队方法13.对策方法14.决策方法15.模糊评判方法、16.时间序列方法17.灰色理论方法18.现代优化算法(禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、神经网络)二、用这些方法可以解下列一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。

专题七 数学建模 2023高考数学二轮复习课件

专题七 数学建模 2023高考数学二轮复习课件
目录
角度一 指数、对数运算模型
【例1】 某人喝了一定量的酒后,其血液中的酒精含量上升到0.8 mg/mL,此
时他停止饮酒,其血液中的酒精含量以每小时20%的速度减少,经过n小
时后他血液中的酒精含量在0.2 mg/mL以下,则n的最小整数值为(参考数
据:lg 2≈0.30,lg 3≈0.48)
(B )
cos 45°=22ar=22ab= 22,即ba= 22,故离心率 e=ac= 故选 B.
1-ba2=
1-12=
2 2.
目录
02
类型2 构造新模型求解
目录
角度一 构造函数模型
【例4】 f(x)在(0,+∞)上的导函数为f′(x),xf′(x)>2f(x),则下列不等式成
立的是
(A)
A.2 0212f(2 022)>2 0222f(2 021)
以下,所以 n 的最小值为 7,故选 B.
目录
|技法点拨| 先计算出100 mL血液中酒精含量,再构建指数型函数模型,根据 n小时后血液中酒精含量列出不等式即可求解.
目录
在流行病学中,基本传染数是指每个感染者平均可传染的人数.当基本传染
数高于 1 时,每个感染者平均会感染一个以上的人,从而导致感染这种疾病
B.2 0212f(2 022)<2 0222f(2 021)
C.2 021f(2 022)>2 022f(2 021)
D.2 021f(2 022)<2 022f(2 021)
目录
解析

g(x)

f(x) x2
(x>0)


g′(x)

x2f′(x)-2xf(x) x4

数学模型与数学建模

数学模型与数学建模

数学模型与数学建模数学模型是运用数学方法描述现实或抽象问题的一种工具或方法。

数学模型又可分为解析模型和仿真模型两种。

解析模型是指基于已知公式和数据进行分析求解,得到数学表达式或数值解的模型。

仿真模型是指利用计算机建立的模拟系统模型,根据模型建立的规则模拟输入变量所产生的输出结果。

数学建模是指通过数学知识把实际问题抽象为数学问题,并基于其建立数学模型。

数学建模技术可应用于各个领域,如自然科学、工程技术、社会科学、医学等。

下面就对数学模型和数学建模的一些概念和应用进行详细介绍。

一、数学模型的分类数学模型主要包括解析模型和仿真模型。

下面分别介绍:1、解析模型解析模型是指通过已知数据和公式,进行分析推导求解数学表达式或数值解的模型。

它是基于数学理论和分析方法的,其主要步骤为:建立问题的数学模型、求解模型、验证模型和应用模型。

解析模型主要包括以下几种类型:(1)几何模型几何模型是指通过几何图形描述实际问题的模型。

如,根据实际问题的条件,建立几何图形,求解图形的面积、周长、体积等数学问题,就是利用几何模型进行的建模。

几何模型常用于计算机图形学、工程地质学、建筑工程学等领域。

(2)微积分模型微积分模型是指通过微积分的方法求解实际问题的模型。

微积分是数学分析的基础,微积分模型广泛应用于科学工程领域。

如在热力学、流体力学、电磁学、生物学等领域,常用微积分模型来研究问题。

(3)代数模型代数模型是指通过代数方程和不等式描述实际问题的模型。

如根据实际问题建立代数模型求解方程组、解析几何等问题。

代数模型广泛应用于物理、经济、金融等领域。

(4)概率统计模型概率统计模型是指通过概率统计理论描述实际问题的模型。

如,许多保险公司的经营决策是基于概率统计模型的建立和分析的。

又如,酒店的房价决定也取决于概率统计模型。

2、仿真模型仿真模型是指利用计算机模拟系统建立的模型。

计算机可以模拟出一些人工难以模拟或难以观测的复杂系统,并通过模拟结果对系统进行推理分析或进行决策。

建立数学模型的一般方法

建立数学模型的一般方法

建立数学模型的一般方法数学建模的一般方法如下:1.确定问题:首先,我们需要清楚地描述问题,并确保对问题有全面的理解。

我们需要收集相关数据、了解约束条件,并明确预期结果。

2.邀约模型:在确定问题之后,我们需要确定所要建立的模型类型。

数学模型可以分为确定性模型和随机模型。

确定性模型基于确定的数据和规则进行分析,而随机模型考虑到不确定性因素。

另外,模型可以是静态的(只考虑时刻的瞬时状态)或动态的(时间的连续变化)。

3.收集数据:进行建模所需的数据是非常重要的。

根据问题的类型,我们可以使用实验数据、统计数据或其他相关数据集。

数据的有效性和可靠性对模型的精确性和可靠性至关重要。

4.假设条件:在建立数学模型时,我们需要定义适当的假设条件。

这些假设可以简化问题,提高模型的可解性。

假设条件应该基于先前的经验和合理的逻辑。

5.建立数学表达式:根据问题的特点,我们可以选择适当的数学工具和技术来建立数学表达式。

这可能包括代数方程、微分方程、概率分布、优化函数等。

我们需要理解问题的关键因素,构建变量、参数和约束条件,并将其转化为数学方程或方程组。

6.解决数学模型:一旦数学模型建立完毕,我们可以使用数学方法来解决模型。

这可能包括分析性解、数值解或仿真方法。

根据问题的复杂性,我们可以使用数学软件或计算机编程来进行计算和分析。

7.验证和修正模型:建立模型后,需要验证模型的准确性和可靠性。

我们可以使用实验数据或其他观测数据来验证模型的预测结果。

如果发现模型在一些方面存在问题,我们需要进行修正或调整以提高模型的准确性。

8.预测和解释结果:通过使用已建立并验证的数学模型,我们可以预测未来情况并解释模型的结果。

这有助于理解问题的根本原因、寻找解决方案并做出决策。

9.敏感性分析和优化:在建立数学模型的过程中,我们还可以进行敏感性分析和优化。

敏感性分析用于评估模型输出对输入参数的敏感性,有助于了解问题的关键驱动因素。

优化技术可以帮助我们在给定的约束条件下找到最佳解决方案。

数学建模 四大模型总结

数学建模 四大模型总结

四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。

1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。

1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题:n 个物品,对物品i ,体积为i w ,背包容量为W 。

如何将尽可能多的物品装入背包。

多维背包问题:n 个物品,对物品i ,价值为i p ,体积为i w ,背包容量为W 。

如何选取物品装入背包,是背包中物品的总价值最大。

多维背包问题在实际中的应用有:资源分配、货物装载和存储分配等问题。

该问题属于NP 难问题。

● 二维指派问题(QAP)工作指派问题:n 个工作可以由n 个工人分别完成。

工人i 完成工作j 的时间为ij d 。

如何安排使总工作时间最小。

二维指派问题(常以机器布局问题为例):n 台机器要布置在n 个地方,机器i 与k 之间的物流量为ik f ,位置j 与l 之间的距离为jl d ,如何布置使费用最小。

二维指派问题在实际中的应用有:校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。

● 旅行商问题(TSP)旅行商问题:有n 个城市,城市i 与j 之间的距离为ij d ,找一条经过n 个城市的巡回(每个城市经过且只经过一次,最后回到出发点),使得总路程最小。

● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题(也称车辆计划):已知n 个客户的位置坐标和货物需求,在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下,每辆车都从起点出发,完成若干客户点的运送任务后再回到起点,要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。

TSP 问题是VRP 问题的特例。

● 车间作业调度问题(JSP)车间调度问题:存在j 个工作和m 台机器,每个工作由一系列操作组成,操作的执行次序遵循严格的串行顺序,在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成,每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作,同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。

美赛题目类型

美赛题目类型

美赛题目类型简介数学建模竞赛(MCM/ICM)是一个世界范围内的大学生数学建模竞赛,旨在通过实际问题的数学建模解决来促进学生对数学、建模和计算技术的综合应用能力。

在比赛中,学生们需要面对各种类型的问题,其中最为常见和典型的就是美赛题目类型。

论述美赛题目类型可以大致分为三类:连续性问题、离散性问题和混合性问题。

其中,连续性问题通常涉及连续变量的分析、模拟和优化,比如基于微分方程的建模问题;离散性问题则侧重于处理离散数据、决策和规划,比如图论、组合优化问题等;混合性问题则是将连续和离散的元素结合在一起,使建模更具挑战性和实际性。

在美赛的比赛中,参赛队伍经常需要解决现实世界中的复杂问题,比如气候变化问题、社会经济发展问题、环境保护问题等。

这些问题需要综合运用数学建模、统计分析、计算机模拟等多种技术方法,从而得出合理的结论和解决方案。

实例分析举例来说,一道美赛题目可能要求分析全球气候变化对植物生长的影响。

这就涉及到收集大量的气象数据、植物生长数据,建立气候模型和植物生长模型,以及进行模拟实验和数据分析。

通过综合考虑温度、湿度、降水量等因素,团队可以得出不同气候条件下植物生长的规律,并提出相应的建议和方案。

另外,某个题目可能要求优化某种资源的利用效率,比如海洋资源的利用、交通网络的规划等。

团队需要设计合理的数学模型,考虑各种约束条件,以及制定有效的算法来实现资源的最优分配和利用。

这就需要团队成员有较强的数学建模能力、计算机编程能力、团队合作能力等。

结语在美赛中,不仅可以锻炼学生的数学建模和解决实际问题的能力,还可以培养他们的团队合作意识和创新精神。

通过参与美赛,学生们可以更好地理解学科知识与实际应用之间的联系,提高解决复杂问题的能力,为未来的学术和职业发展打下坚实的基础。

数学建模数据和指标

数学建模数据和指标

数学建模涉及使用数学技术和方法来解决实际问题,并通常需要处理各种类型的数据和指标。

以下是数学建模中常见的数据和指标:1.原始数据:数学建模通常开始于收集原始数据,这些数据可能包括实验数据、调查数据、观测数据等。

原始数据可以是各种形式,如数字、文本、图像等。

2.变量:在数学建模中,通常需要识别并定义相关的变量,这些变量可以是输入、输出或中间变量。

变量可以是连续的、离散的或分类的。

3.参数:数学建模中的参数是指在模型中固定的常数或值,它们通常是基于已知的数据或先验知识来设定的,并且在模型的求解过程中不会发生变化。

4.模型评估指标:在建立数学模型后,需要定义评估模型性能的指标。

这些指标可能包括预测准确度、误差率、拟合度、敏感度、特异性等,具体取决于建模的具体问题和目标。

5.优化目标和约束:在优化问题中,需要定义一个或多个优化目标,以及可能的约束条件。

优化目标可以是最大化、最小化或优化某种目标函数,而约束条件可以是线性、非线性、等式或不等式约束。

6.数据预处理指标:在建模之前,通常需要对原始数据进行预处理,以清洗、转换、归一化或处理缺失值。

预处理指标可以包括数据的完整性、一致性、可用性等。

7.模型解释性指标:对于某些应用场景,模型的解释性很重要。

因此,可能会定义一些指标来评估模型的可解释性,如特征重要性、参数估计的可信度等。

8.模型复杂度指标:在模型选择和评估中,需要考虑模型的复杂度。

复杂度指标可以包括模型的参数数量、特征数量、计算复杂度等。

9.风险指标:对于一些涉及风险管理的问题,需要定义风险指标来评估潜在风险和不确定性。

这些指标可以包括风险价值、价值-at-Risk、条件价值-at-Risk 等。

以上这些数据和指标都是数学建模过程中非常重要的组成部分,能够帮助研究人员更好地理解问题、建立合适的模型,并评估模型的性能和适用性。

数学建模常用方法介绍ppt课件

数学建模常用方法介绍ppt课件

遗传算法一般步骤
1. 完成了预先给定的进 化代数 2. 种群中的最优个体在 连续若干代后没有改进 3. 平均适应度在连续若 干代后基本没有改进
竞赛中的群体思维方法
✓平等地位、相互尊重、充分交流 ✓杜绝武断评价 ✓不要回避责任 ✓不要对交流失去信心
竞赛中的发散性思维方法
➢ 借助于一系列问题来展开思路
与模糊数学相关的问题(二)
模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造 模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来 确定其分类关系
模糊层次分析法—两两比较指标的确定
模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素 制约的事物或对象作出一个总的评价,如产 品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植 适应性的评价等,都属于综合评判问题。由 于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性 和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评 判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效 果
3. 合并距离最近的两类为一个新类 4. 计算新类与当前各类的距离(新类与当
前类的距离等于当前类与组合类中包含 的类的距离最小值),若类的个数等于 1,转5,否则转3 5. 画聚类图 6. 决定类的个数和类。
统计方法(判别分析)
➢ 判别分析—在已知研究对象分成若干类型,并已取 得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础 上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样 品进行判别分类。
这个问题与什么问题相似? 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样? 极限情形(或理想状态)如何? 综合问题的条件可得到什么结果? 要实现问题的目标需要什么条件?
➢ 借助于下意识的联想(灵感)来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想 综合所得到的联想和猜想,得到一些结论 进一步思考找出新思路和方法

中学数学建模的常见类型

中学数学建模的常见类型

x 40 -6
。 。
须小于地板地积 , 但按采光标准 , 窗户面积与地
板 面积 的比应不小于 1%,并且这个 比越大 , 0
由直线 P C到直线 } 的角的公式得
的根本保证。笔者总结了中学数学知识 与建模
能力结合 的几个 主要类型,分析了各种类 型的
特 征 和教 学 注意 事 宜 。
由此 实 际 问题 知 ,< B < o P C
0元 , பைடு நூலகம்月 来电显示 费 6元 , 本地 电话 费每分 取等号。 故当 x 3 0时 tn P =2 a /B C最大.这 3
钟 0 元, . 另一位朋友 向他推荐 中国移动的 “ 4 神
州行” 储值卡 , 收费标准是 : 本地电话每分钟 06 .



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鱼 一 8 28
别为 。b 平方单位 ) 同时增加的面积为 m, ,( , 则 问题 转化为在 约束 条件 a b 0 < ≤1a及 m> 0下 ,
x 20 ) 据某 种“ 规律 ” 建立变量和参数间的一个明确 的 ( > 0 、
比较 a b的大小, 以采光条件变好 了。 与 所 此题 代数》 下册第 l 2页例 7的应用。 - 0 实质就是课本《
5不等式建模 . . 不 等式建模 也是 中学数 学建模 的重 要 内 一 8 2 容 , 2 8t > 同时再生活实际中应用很广泛 , 是激发学生

数学关 系( 即数 学模型)然后求解该数学问题 , , 并对此结果进行解释和验证 , 若通过 , 则可投入

要使 t 厶日 c达到最大, a P 只须 +
2 8达 到最 小 ; 8
使用 , 否则将返 回去, 重新对 问题的假设进行改 进。 在中学阶段 , 数学建模能力的培养主要是打‘ 基础 ,学生从知识的掌握到知识的应用不是一

数学建模中的优化模型

数学建模中的优化模型

数学建模中的优化模型发展前景
01
随着大数据和人工智能技术的快速发展,优化模型的应用领域将进一 步扩大。
02
优化模型将与机器学习、深度学习等算法结合,实现更加智能化的决 策支持。
03
优化模型将面临更多大规模、复杂问题的挑战,需要发展更加高效、 稳定的算法和求解技术。
04
优化模型将与可持续发展、环境保护等社会问题结合,为解决全球性 挑战提供解决方案。
优化模型的应用领域
工业生产
金融投资
优化模型在工业生产中广泛应用于生产计 划、工艺流程、资源配置等方面,以提高 生产效率和降低成本。
优化模型在金融投资领域中用于资产配置 、风险管理、投资组合等方面,以实现最 优的投资回报和风险控制。
交通运输
科学研究
优化模型在交通运输领域中用于路线规划 、车辆调度、物流配送等方面,以提高运 输效率和降低运输成本。
,为决策提供依据。
优化模型在实际应用中需要考虑各种约束条件和目标 函数,同时还需要处理大规模数据和复杂问题。
优化模型在数学建模中占据重要地位,用于解 决各种实际问题,如生产计划、物流运输、金 融投资等。
优化模型有多种类型,包括线性规划、非线性规 划、动态规划、整数规划等,每种类型都有其适 用的场景和特点。
非线性规划模型
非线性规划模型的定义与特点
总结词
非线性规划模型是一种数学优化模型,用于解决目标函数和约束条件均为非线性函数的 问题。
详细描述
非线性规划模型通常由目标函数、约束条件和决策变量三个部分组成。目标函数是要求 最小化或最大化的非线性函数,约束条件可以是等式或不等式,决策变量是问题中需要 优化的未知数。非线性规划模型的特点在于其非线性性,即目标函数和约束条件不能用

数模国赛abcde题目类型简介

数模国赛abcde题目类型简介

数模国赛abcde题目类型简介1. 前言在参加数学建模国际竞赛中,了解并熟悉不同类型的题目是非常重要的。

不同的题目类型需要不同的思维方式和解题技巧。

下面我们将对数模国赛中常见的abcde题目类型进行简要介绍。

2. A题A题通常是一个实际问题,需要建立数学模型来描述和解决。

在A题中,考察的是建模能力和问题分析能力。

学生需要通过观察和分析,找出问题的本质,然后运用数学知识进行建模和求解。

这类型的题目要求学生深入理解问题背后的原理和规律,并找出最优的解决方案。

3. B题B题通常是一个优化问题,需要通过构建合适的数学模型来寻求最优解。

在B题中,学生需要灵活运用数学工具和算法,对问题进行分析和求解。

这类型的题目要求学生具备较强的计算能力和创新思维,能够找到最优解决方案并进行有效的验证。

4. C题C题通常是一个研究性问题,需要对一个科学或工程问题进行深入的研究和探讨。

在C题中,学生需要具备较强的科研素养和创新能力,能够深入挖掘问题的本质,提出新颖的观点和方法,并进行有效的论证和验证。

这类型的题目对学生的科研能力和学术水平有较高的要求。

5. D题D题通常是一个拓展性问题,需要对已有的模型或方法进行进一步改进和拓展。

在D题中,学生需要具备较强的理论素养和创新能力,能够深入理解已有的模型和方法,找出其中的不足之处,并提出改进或拓展的方案。

这类型的题目对学生的数学功底和创新能力有较高的要求。

6. E题E题通常是一个设计性问题,需要学生根据实际需求,设计出合适的方案和模型。

在E题中,考察的是学生的设计能力和实践能力。

学生需要从实际出发,考虑问题的各个方面,结合数学知识和工程技术,设计出切实可行的解决方案,并进行有效的分析和评价。

7. 总结通过以上简要介绍,我们可以看到,数模国赛中abcde题目类型各有特点,对学生的能力要求也各有侧重。

在备战数模国赛的过程中,学生需要全面、深入地了解不同类型的题目,并针对性地进行训练和提高。

数学建模赛题类型及解析PPT课件

数学建模赛题类型及解析PPT课件

(1)数据处理问题
• ①插值拟合 • 主要用于对数据的补全和基本的趋势分析 • ②小波分析,聚类分析(高斯混合聚类,K-均值聚类等等) • 主要用于诊断数据异常值并进行剔除 • ③主成分分析、线性判别分析、局部保留投影等 • 主要用于多维数据的降维处理,减少数据冗余 • ④均值、方差分析、协方差分析等统计方法 • 主要用于数据的截取或者特征选择
智能算法选讲
兔子们吃了失忆药片,并被发射到太空,然后随机落到了地 球上的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是,如果 你过几年就杀死一部分海拔低的兔子,多产的兔子们自己就会 找到珠穆朗玛峰。
遗传算法
智能算法选讲
兔子们用酒将自己灌醉了。它们随机地跳了很长时间。在这 期间,它们可能走向高处,也可能踏入平地。但是,随着时间 的流逝,它们渐渐清醒了并朝最高方向跳去。
• ⑧投影寻踪综合评价法:糅合多种算法,比如遗传算法、最优化理论
• ⑨方差分析、协方差分析等
• 方差分析:看几类数据之间有无差异,差异性影响,例如:元素对麦子的产 量有无影响,差异量的多少;(1992年作物生长的施肥问题)
• 协方差分析:有几个因素,我们只考虑一个因素对问题的影响,忽略其他因 素,但注意初始数据的量纲以及初始情况。(2006年,艾滋病疗法的评价以及 预测问题)
• ④马尔科夫预测(备用) • 一个序列之间没有信息的传递,前后没有联系,数据与数据之间随机性
强,相互不影响;今天的温度与昨天、后天没有直接联系,预测后天温 度高、中、低的概率,只能得到概率
• ⑤时间序列预测(必须掌握) • 与马尔科夫预测互补,至少有2个点需要信息的传递,ARMA模型,周
期模型,季节模型等。
• ②主成分分析:评价多个对象的水平并排序,指标间关联性很强。 • ③层次分析法:做决策,通过指标,综合考虑做决定 • ④数据包络(DEA)分析法:优化问题,对各省发展状况进行评判 • ⑤秩和比综合评价法:评价各个对象并排序,指标间关联性不强 • ⑥神经网络评价:适用于多指标非线性关系明确的评价

浅议以函数为模型的数学建模问题的类型和解法

浅议以函数为模型的数学建模问题的类型和解法

意“ 全正 ” 取等号 ” 个条件 , 和“ 两 缺一不 可 ,否则就只能用 函数 的单调性求解 ; 用 导数法求解时 , 应用求导公式正确求导是
前提, 然后依据导数的性质求 出函数 的单 调区间和极值 , 进而得到函数 的最值 。
例 1 :某汽车销售公司 以每 台 l 万 0
元 的价 格 销 售 某 种 品 牌 的 汽 车 ,可 售 出
即 一 + 0 1 m)+ 0 0 > 0 0 。< 10(- x 10 0 10 0 0 x
≤ 80。
hx = ( 1 10 + 0(
(≤ 1 ≤2 ,EN) 5x +4 ) 19
(5x 0 ∈N) 2 <  ̄3 ,
( ) 当 1 ≤2 2 ≤ 5时 , ( ) 10 x h = 0 (+

载体 的数学建模 问题可 以较好地考查 学 生 的数学应用 能力 , 以我们 应该重视 。 所
下 面就 以函数 为模 型的数学建模 问题的 类型进行分析 , 并介绍一下相关解法 。 以函数为模 型的数学建模 问题 的建 模类 型通 常会设 置两小问 ,第一 问是列 出函数关 系, 建立 函数模 型 ; 第二 问一般
( ) 即 一,

1 10 当 : 20 ,
, 即 : 0 等号成立 ; 1,
l0 1m) 8 解 得 0 m 。 O (- > 0 <<

当 2 < ≤3 5 x 0时 , - 一 10 h( ) 0 ( + )O恒成立 , 1< 故 () 区间( 5 31 在 2 ,o上
%时, 销售 总金额为 Y 万元 。
由题 意 得 y 1 = 0×10 0 0×(帆 % )× 1
( - X ̄ , _ m 210 1m)+ O 0 1m, )即 y O f — x+ O ( - x l 0 0
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-/ 新课标下初中数学建模的常见类型

汕头市澄海溪南中学 陈耀盛 全日制义务教育数学课程标准对数学建模提出了明确要求,标准强调“从学生以有的经验出发,让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并进行解析与应用的过程,进而使学生获得对数学理解的同时,在思维能力。情感态度与价值观等方面得到进步和发展。”强化数学建模的能力,不仅能使学生更好地掌握数学基础知识,学会数学的基本思想和方法。也能增强学生应用数学的意识,提高分析问题,解决实际问题的能力。2007年全国各地的中考试题考查学生建模思想和意识的题目有许多,现分类举例说明。 一、建立“方程(组)”模型 现实生活中广泛存在着数量之间的相等关系,“方程(组)”模型是研究现实世界数量关系的最基本的数学模型,它可以帮助人们从数量关系的角度更正确、清晰的认识、描述和把握现实世界。诸如纳税问题、分期付款、打折销售、增长率、储蓄利息、工程问题、行程问题、浓度配比等问题,常可以抽象成“方程(组)”模型,通过列方程(组)加以解决 例1(2007年深圳市中考试题)A、B两地相距18公里,甲工程队要在A、B两地间铺设一条输送天然气管道,乙工程队要在A、B两地间铺设一条输油管道。已知甲工程队每周比乙工程队少铺设1公里,甲工程对提前3周开工,结果两队同时完成任务,求甲、乙两工程队每周各铺设多少公里管道? 解:设甲工程队每周铺设管道x公里,则乙工程队每周铺设管道(x+1)公里。 依题意得:311818xx 解得x1=2, x2=-3 -/ 经检验x1=2,x2=-3都是原方程的根。

但x2=-3不符合题意,舍去。 ∴x+1=3 答:甲工程队每周铺设管道2公里,则乙工程队每周铺设管道3公里。 二、建立“不等式(组)”模型 现实生活建立中同样也广泛存在着数量之间的不等关系。诸如统筹安排、市场营销、生产决策、核定价格范围等问题,可以通过给出的一些数据进行分析,将实际问题转化成相应的不等式问题,利用不等式的有关性质加以解决。 例2 (2007年茂名市中考试题)某体育用品商场采购员要到厂家批发购进篮球和排球共100只,付款总额不得超过11815元。已知两种球厂家的批发价和商场的零售价如下表,试解答下列问题: 品名 厂家批发价(元/只) 商场零价(元/只) 篮球 130 160 排球 100 120 (1)该采购员最多可购进篮球多少只? (2)若该商场能把这100只球全部以零售价售出,为使商场获得的利润不低于2580元,则采购员至少要购篮球多少只?该商场最多可盈利多少元? 解:(1)该采购员最多可购进篮球x只,则排球为(100-x)只, 依题意得:130x+100(100-x)≤11815 解得x≤60.5 ∵x是正整数,∴x=60 答:购进篮球和排球共100只时,该采购员最多可购进篮球60只。 (2)该采购员至少要购进篮球x只,则排球为(100-x)只, -/ 依题意得:30x+20(100-x)≥2580

解得x≥58 由表中可知篮球的利润大于排球的利润,因此这100只球中,当篮球最多时,商场可盈利最多,即篮球60只,此时排球平均每天销售40只, 商场可盈利(160-130)×60+(120-100)×40=1800+800=2600(元) 答:采购员至少要购进篮球58只,该商场最多可盈利2600元。 三、建立“函数”模型 函数反映了事物间的广泛联系,揭示了现实世界众多的数量关系及运动规律。现实生活中,诸如最大获利、用料价造、最佳投资、最小成本、方案最优化问题,常可建立函数模型求解。 例3 (2007年贵州贵阳市中考试题)某水果批发商销售每箱进价为40元的苹果,物价部门规定每箱售价不得高于55元,市场调查发现,若每箱以50元的价格销售,平均每天销售90箱,价格每提高1元,平均每天少销售3箱。 (1)求平均每天销售量y(箱)与销售价x(元/箱)之间的函数关系式。 (2)求该批发商平均每天的销售利润w(元)与销售价x(元/箱)之间的函数关系式。 (3)当每箱苹果的销售价为多少元时,可以获得最大利润?最大利润是多少? 解:(1)y=90-3(x-50) 化简,得y=-3x+240 (2)w=(x-40)(-3x+240) =-3x2+360x-9600 (3)w=-3x2+360x-9600

= -3(x-60)2+1125 ∵a=-3<0 ∴抛物线开口向下 当x=60时,w有最大值,又x<60,w随x的增大而增大, -/ ∴当x=55时,w的最大值为1125元,

∴当每箱苹果的销售价为55元时,可以获得最大利润1125元的最大利润 四、建立“几何”模型 几何与人类生活和实际密切相关,诸如测量、航海、建筑、工程定位、道路拱桥设计等涉及一定图形的性质时,常需建立“几何模型,把实际问题转化为几何问题加以解决 例4 (2007年广西壮族自治区南宁市中考试题)如图点P表示广场上的一盏照明灯。 (1)请你在图中画出小敏在照明灯P照射下的影子(用线段表示); (2)若小丽到灯柱MO的距离为1.5米,小丽目测照明灯P的仰角为55°,她的目高QB为1.6米,试求照明灯P到地面的距离;结果精确到0.1米;参考数据:tan55 °≈1.428,sin55°≈0.819,cos55°≈0.574。 解:(1)如图,线段AC是小敏的影子。 (2)过点Q作QE⊥MO于E,过点P作PF⊥AB于F,交EQ于点D,则PF⊥EQ。在Rt△PDQ中,∠PQD=55°,DQ=EQ-ED=4.5-1.5=3(米)。 ∵tan55°=DQPD ∴PD=3 tan55°≈4.3(米)

Q M P A O 4.5米 B 小敏 灯柱 小丽

55°

Q E D

F

M P

C A O 4.5米 B 小敏 灯柱 小丽

55° -/ ∵DF=QB=1.6米

∴PF=PD+DF=4.3+1.6=5.9(米)。 答:照明灯到地面的距离为5.9米。 五、建立“统计”模型 统计知识在自然科学、经济、人文、管理、工程技术等众多领域有着越来越多的应用。诸如公司招聘、人口统计、各类投标选举等问题,常要将实际问题转化为“统计”模型,利用有关统计知识加以解决。 例5 (2007年后湖北省荆州市中考试题)为了了解全市今年8万名初中毕业生的体育升学考试成绩状况(满分为30分,得分均是整数),从中随机抽取了部分学生的体育生学考试成绩制成下面频数分布直方图(尚不完整),已知第一小组的频率为0.12。回答下列问题: (1)在这个问题中,总体是 ,样本容量为 。 (2)第四小组的频率为 ,请补全频数分布直方图。 (3)被抽取的样本的中位数落在第 小组内。 (4)若成绩在24分以上的为“优秀”,请估计今年全市初中毕业生的体育升学考试成绩为“优秀”的人数。 解:(1)8万名初中毕业生的体育升学考试 成绩,12.060=500。 (2)0.26,补图如图所示。 (3)三.

频数(人) 180 120 60 15.5 18.5 21.5 24.5 27.5 30.5 分数(分)

频数(人) 180 120 60 15.5 18.5 21.5 24.5 27.5 30.5 分数(分) -/ (4)由样本知优秀率为50010130100%=28% ∴估计8万名初中毕业生的体育升学成绩优秀的人数为28%×80000=22400(人)。 六、建立“概率”模型 概率在社会生活及科学领域中用途非常广泛,诸如游戏公平问题、彩票中奖问题、预测球队胜负等问题,常可建立概率模型求解。 例6 (2007年辽宁省中考试题)四张质地相同的卡片如图所示。将卡片洗匀后,背面朝上放置在桌面上。

(1) 求随机抽取一张卡片,恰好得到数字2的概率 (2) 小贝和小晶想用以上四张卡片做游戏,游戏规则见信息图。你认为这个游戏公平吗?请用列表法或画树状图法说明理由。若认为不公平,请你修改法则,使游戏变得公平。

游戏规则: 随机抽取一张卡片,记下数字放回,洗匀后再取一张,将抽取的第一张、第二张卡片上的数字分别作为十位数字和个位数字,若组成的二位数不超过32,则小贝胜,反之则小晶胜.

2 6 3 2 -/ 解:(1)P(抽到2)=2142

(2) 根据题意可列表

2 2 3 6 2 22 22 23 26 2 22 22 23 26 3 32 32 33 36 6 62 62 63 66 画树状图如下:

从表(或树状图)中可以看出所有可能的结果共有16种,符号条件的有10种,∴P(两位数不超过32)= =,∴游戏不公平。 调整规则如下。 方法一:将游戏规则中的32换成26~31(包括26和31)之间的任何一个数都能使游戏公平。 方法二:游戏规则改为抽到的两位数中,不超过32的得3分,抽到的两位数超过32的得5分。 方法三:游戏规则改为组成的两位数中,若个位数字是2,则小贝胜,反之小晶胜。

2 2 3 6 2 2 3 6 2 2 3 6 2 2 3 6

2 2 2 2 第一次抛

第二次抛

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