数学建模实践报告

一、实践目的

数学建模主要是将显示对象的信息加以翻译与归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证,得到数学上的解答，在经过翻译回到现实对象，给出分析与决策的结果。数学建模对我们并不陌生,在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。例如，我们平时出远门时会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案.。.。.。这些问题与建模都有着很大的联系。通过数学建模的实践，就会了解解决问题的方法与原理,学习更多的数学方面的知识及其应用。数学建模的过程可以培养我们更加全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高，它还可以让我了解多种数学软件以及如何运用这些数学软件对模型进行求解。

二、实习内容

数学建模是通过抽象、简化现实问题，进行变量和参数的确定,并应用某些“规律”对变量、参数间的确定的数学问题进行模型建立；然后对该数学问题进行求解,最后的解是在现实问题中解释和验证中得到的创造过程。数学建模过程可用下图来表明：

资料收集数学抽象

图1 数学建模过程简图

数学建模为我们学生提供了自主学习的空间,有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生活和其他学科的联系,体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识；有助于激发我们学习数学的兴趣，发展我们的创新意识和提高实践能力。数学建模与数学实验开创了大学生把数学理论和专业知识有机结合的新途径，是培养学生分析问题、解决问题和使用计算机进行科学计算的有效方法,是培养学生创新能力和实践能力的有效手段。

1.建模培训

建模要有热情，要有认真、严谨的学习精神。热情是必需的，如果抱着试一试的态度，是不会有什么结果的。在练习建模的过程中我们也有苦恼的时候，但是我们的热情却始终没有减少，我们经常激烈的争辩,为一个问题搞的不去吃饭，然而当灵感到来，解法豁然开朗时，我们都会激动万分.当遇到不懂的问题,需要用到新的知识时，会毫不犹豫的去了解，热情使我们不惧任何困难. 同时我们还必须严肃认真的思考需要做哪些努力，认认真真的把必须作的事情作好,容不得半点马虎.

数学建模就是用科学来指导实践,把科学运用到实践中去的过程.既然是指导实践，就应该做到事无巨细，考虑周全。在建模的过程中，不应放过每一个细节,假设要合理，取舍要得当.模型的好坏，往往可以从考虑的事情是否周全来判断。既要善于从面上进行跨越式的思维，又要往纵深方向展开.没有严谨的精神、态度和方法，作出的模型是不会有效解决实际问题的,同时也不是一个好的模型。

在数学方面要基本熟悉高等数学，概率论与数理统计及线性代数等的相关内容，并且对这些知识越熟悉越好.运筹学方面主要熟悉一下有关线性规划、整数规划、目标规划等方面的知识。运用工具方面，要学会运用一些工具，这样在建模过程中会带来巨大的方便。尤其要会使用Matlab这个软件工具，它的功能比较齐全,可以计算，可以画图,可以进行图象处理，可以编写程序，也可以很好的处理线性规划等问题。Word文档要熟练掌握,不仅要拥有高的录入速度，还要注意符号的书写,页码的插入，公式编辑器等的熟练运用。

2.例题分析

例如:1996年全国大学生数学建模竞赛A题(可再生资源的持续开发和利用）由于篇幅有限仅对问题二分析：

根据题意，既要在五年内鱼的生长不会受到太大破坏,还要使公司总收获量最高。因此,先使捕鱼量收获最高再分析破坏程度。从理论分析可知，五年合同到期后鱼群尽可能

接近可持续鱼的情况下。

对于破坏程度，根据对鱼的生长历程分析1,2龄鱼在生长过程中受自然死亡率的影响，3，4龄鱼受自然死亡率和捕捞系数的影响，这些鱼的数量都在变化。因此可以用1龄鱼来衡量，只要比值在以内，假定满足题意。

首先,题中已给出各年龄鱼的初始值，利用模型1求出第六年初1龄鱼的数量。其次，根据问题1中的捕捞量表达式，可写出五年的捕捞总量表达式，以5年捕捞总量最大为前提,利用Matlab 软件求解出此时的捕捞强度系数。最后，计算第一年与第六年龄鱼的数量之比.

模型的建立与求解:

由题目可知，该渔业公司第一年承包这种鱼时，各年龄鱼群数量分别为:122，29.7,10。1,3.29（×条）．假定到达最后一年末鱼群数量为原来的即可说明鱼群生产能力没有受到太大破坏.利用模型1中各龄鱼的计算公式，3，4龄鱼在五年内总的捕捞量为捕捞量在年的积分的五倍，所以3，4龄鱼五年的捕捞总量为：

[]2334334434050.42t t 55M M EN M EN dt M a M a =⨯+=+⎰（）（）

又因为第k 年初各龄鱼的条数为第k —1年末各龄鱼的条数,由此关系可以列得以下关系式：

5()(1)105(1)()(1)2011()(1)30

21()(1)(1)403141

1.109101.10910k k k k k k k k k k N Q Q N N N N N N N ------⎧⨯=⎪⨯+⎪⎪=⎨⎪=⎪⎪=+⎩ （1) 由题意知：对1,2龄鱼全年不进行捕捞，对3，4龄鱼在月份不进行捕捞,它们的鱼群条数只受死亡率的影响，满足微分方程：

i=1,2或3,4后四个月（2)

对于3,4龄鱼由于前八个月进行捕捞，鱼群数量不仅受自然死亡率的影响，还受捕捞强度系数的影响，满足的微分方程为:

i=3,4前8个月 (3)

模型1中全年的捕鱼量为：

（4)

结合(1)（2）(3)(4）式利Matlab 软件编程可求得5年末各龄鱼的数目分别为：

(5)1111(5)1021(5)1031(5)7

41 1.1956105.3713102.4157108.271010N N N N ⎧=⨯⎪=⨯⎪⎨=⨯⎪⎪=⨯⎩ 由此可得第六年初1龄鱼数量为。

由模型1求解的各年龄鱼群数的目标函数及约束条件如下：

()()()()220.80.420.833304017.860.4222.99110.80.420.8E E k k E E Max e E e E E E -+-+⎡⎤⎡⎤⨯=-+-⎢⎥⎢⎥++⎣⎦⎣⎦

()()6

10130100%0.05423%N N ⨯=()()()()1111220.423330401.22101.2210.3253065059k E E k k k Q s t Q e N e N ε-⨯-⎧⨯=⎪⎪⨯+⎨⎪=+⎪⎩

已知年产卵量,将其转换成关于捕捞强度系数的方程用Matlab 软件求解强度系数E,满足捕鱼的可持续发展，并且Q 取最大值。

第六年初1龄鱼与第一年初1龄鱼的数量比值为。

综上所述，渔业公司捕捞强度系数应该保持在之间，才能使鱼群的生产能力不受太大破坏，并且总收获量最高.

以上是这道解题过程，就这一题而言，在合理、科学的假设前提下，利用微分方程建立鱼群演变规律模型；并且建立可持续捕捞条件下的总产量最大的优化模型；同时建立制约各年龄鱼的数量的微分方程和连接条件，然后采用迭代搜索法处理。

三、实习总结

通过数学建模我发现，数学建模不仅仅考的是数学知识和计算机知识，在这过程中，我们更多的是去接触一些专业之外,特别是完全陌生的知识。或许这正是数学建模透过比

赛的真正意义,也就是让我们有一次自我充实的机会，不仅仅单纯是某一方面知识的充实，更是学习“独立学习,自我思考”的一个过程。在我们以后的工作中，其实大都会在跟自己专业知识无关的领域发展。那么如何快速的学习工作中即时需要的知识,如何适应综合化的时代背景，对我们的未来至关重要，而这一点上，我们很难在日常的学习生活中培养这种能力。而建模的过程，给了我很大的启示。根据题目，自己去寻找相关的知识，自己去学习这些曾经完全陌生的内容，从毫无知晓到懵懂的概念，再到后来的熟悉分析，这些都很有意义,这不仅仅是一个最终答案的求解过程，更是自我成长的一段道路。

通过此次实践的磨练，我深深地认识到实践是一笔财富.在实践中可以学到书本上学不到的知识，它让你开阔视野、了解社会、深入生活。课本上学到的知识都是最基本的知识,不管现实情况怎样变化，抓住了最基本的就可以以不变应万变.作为一名数学专业的学生，我感受到自己专业知识和计算机知识的应用以及自学能力，有了很大的提高,并将对我今后的专业学习有很大的帮助。在今后的学习中，我会保持这种学习的劲头,刻苦努力，争取取得优异的成绩.

数学建模实习报告

· 数学建模实习报告: ' 姓名：；学号：院系：数学与信息科学专业：数学与应用数学

| 1.鱼在游动的时候通常不是作直线运动，而且也不是作水平游动，而是在不断锯齿状地向上游动和向下滑行，如下图所示，为什么鱼儿要这样游动呢可否从能量的角度建立数学模型加以分析呢 % 鱼的能量消耗是由生理活动和外界物理活动共同引起的，我们分析鱼的运动路线与能量消耗大小的关系，故不考虑鱼生理活动消耗的能量，只单独认为鱼能量的消耗与运动路线有关。本文根据鱼在水中呈锯齿状游动方式，建立了鱼在水中游动的路线模型，并通过受力分析，建立了鱼的受力模型，解决了鱼在水中沿不同路线游动时能量消耗的问题。首先，我们根据鱼在水中的游动方式建立了A-C-B的运动路线模型及鱼的受力模型。其中，A-C为鱼向上游动过程，C-B为鱼向下滑动路线；然后我们假设鱼是以常速v运动的，分别对鱼向上游动及向下滑动两个过程进行受力分析，鱼在水中受到重力及水的浮力，合力为w，方向向下，鱼运动还受到沿运动方向相反的水的阻力f1，f2；接下来我们对鱼的受力进行分解，将鱼在水中的净重w沿鱼的运动方向分解，分析由于假设鱼是以常速v运动，所以鱼在向上游动的过程需要自身提供动力F1，鱼在向下滑动的过程不消耗能量，由此得到水的阻力f1与w的关系。对于问题（1），根据受力平衡及题中给定力之间的关系，分别在建立的物理模型中标出了这些力；对于题（2）问，先假设鱼向上运动的垂直高度因鱼向下滑动过程不做功h，根据几何关系及夹角之间的关系，分别计算出AC，CB及AB 长度大小，然后根据物理做工公式W=F*S计算鱼运动所的做功，分别得出鱼在A-C-B运动过程和A-B过程所做的功W1，W2，由此证明了鱼沿在A-C-B运动过程和A-B过程消耗能量之比；对于题（3），因为鱼做锯齿状游动时，消耗能量的大小受k值及夹角α，β的大小共同影响。故令Q=w1/w2，因为A,B一定时，鱼水平运动所消耗的能量w2恒定不变，利用matlab求对Q关于β的偏导，并令偏导值为零，得出α与β的关系，因为tanα≈，所以对于不同的k值（,2,3），求出消耗能量最小时的β，分别为β≈37，β≈49，β≈59。 1.问题重述观察鱼在水中的运动发现，它不是水平游动的，而是突发性、锯齿状地向上游动和向下滑行，可以认为这是在长期进化过程中鱼类选择的消耗能量最小的运动方式。针对这一现象，我们需要解决以下问题：为方便对该问题的分析，首先进行受力分析，将向下滑行时的阻力、向上游

数学建模实验报告

《数学建模实验》实验报告学院名称数学与信息学院专业名称提交日期课程教师

实验一：数学规划模型AMPL求解实验内容 1. 用AMPL求解下列问题并作灵敏度分析: 一奶制品加工厂用牛奶生产A1和A2两种奶制品，1桶牛奶可以在甲类设备上用12小时加工成3公斤A1或者在乙类设备上用8小时加工成4公斤A2，且都能全部售出，且每公斤A1获利24元，每公斤A2获利16元。先加工厂每天能得到50桶牛奶的供应，每天工人总的劳动时间为480小时，并且甲类设备每天至多加工100公斤A1，乙类设备的加工能力没有限制，试为该厂制定一个计划，使每天的获利最大。（1）建立模型文件： milk.mod set Products ordered; param Time{i in Products }>0; param Quan{i in Products}>0; param Profit{i in Products}>0; var x{i in Products}>=0; maximize profit: sum{i in Products} Profit [i]* Quan [i]*x[i]; subject to raw: sum{i in Products}x[i] <=50; subject to time:sum{i in Products}Time[i]*x[i]<=480; subject to capacity: Quan[first(Products)]*x[first(Products)]<=100; （2）建立数据文件milk.dat set Products:=A1 A2; param Time:=A1 12 A2 8; param Quan:=A1 3 A2 4; param Profit:=A1 24 A2 16; (3) 建立批处理文件milk.run model milk.mod; data milk.dat; option solver cplex; solve; display x; (4)运行运行结果： CPLEX 11.0.0: optimal solution; objective 3360 2 dual simplex iterations (1 in phase I) x [*] := A1 20 A2 30 ; （5）灵敏度分析：

数学建模的实验报告

数学建模实验报告姓名：学院：专业班级：学号：

数学建模实验报告（一） ——用最小二乘法进行数据拟合一．实验目的： 1.学会用最小二乘法进行数据拟合。 2.熟悉掌握matlab软件的文件操作和命令环境。 3.掌握数据可视化的基本操作步骤。 4.通过matlab绘制二维图形以及三维图形。二．实验任务：来自课本64页习题：用最小二乘法求一形如y=a+b x2的多项式，使之与下列数据拟合：三．实验过程： 1.实验方法：用最小二乘法解决实际问题包含两个基本环节：先根据所给出数据点的变化趋势与问题的实际背景确定函数类；然后按照最小二乘法原则求最小二乘解来确定系数。即要求出二次多项式: y=a+b x2的系数。

2．程序： x=[19 25 31 38 44] y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8] ab=y/[ones(size(x));x.^2]; a=ab(1),b=ab(2) xx=19:44; plot(xx,a+b*xx.^2,x,y,'.') 3.上机调试得到结果如下： x = 19 25 31 38 44 y=19.0000 32.3000 49.0000 73.3000 97.8000 a = 0.9726 b = 0.0500 图形：

四．心得体会通过本次的数学模型的建立与处理，我们学习并掌握了用最小二乘法进行数据拟合，及多项式数据拟合的方法，进一步学会了使用matlab软件，加深了我们的数学知识，提高了我们解决实际问题的能力，为以后深入学习数学建模打下了坚实的基础。

数学建模实验报告（二） ——用Newton法求方程的解一．实验目的 1.掌握Newton法求方程的解的原理和方法。 2.利用Matlab进行编程求近似解。二．实验任务来自课本109页习题4-2：用Newton法求f(x)=x-cosx=0的近似解三．实验过程 1.实验原理：把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数f(x) = f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2! +… 取其线性部分，作为非线性方程f(x) = 0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0) 这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。 2.程序设计： function y=nd(x)

国家数模竞赛暑期社会实践报告

国家数模竞赛暑期社会实践报告国家数模竞赛暑期社会实践报告实践地点：华中农业大学逸夫楼机房A301、A303实践对象：有志愿参加本年度国家数模竞赛的大二学生实践形式：此次数模暑期培训分为三个阶段：第一阶段是上午授课，下午做题；第二阶段是全天做题；第三阶段是组队模拟实践目的：针对有意愿在数学建模领域发展的学生，提供较为科学的专业培训，提高学生的竞争实力，为我校在国家竞赛中发挥更好的实力贡献一份力量引言：这是迈入象牙塔的第二个暑假，也正是南方气温给的福利，仿佛可供挥霍的时间长的可以。但是，就像是冥冥之中给了自己一个约定：我想，我应该去做一件事情，用尽全力，仅此一件。所以，我选择把时间都给了数模。我觉得我就是一片属于秋季的叶子，在旋落入地、漂无所依之前要挥洒掉所有的精力去炫耀，炫耀那微不足道的梦想，炫耀我竭尽全力要去寻找的方向。我希望我可以在数模中，找到自己对自己的希望。现将此次实践报告的内容作如下详细汇报：第一阶段“夯实基础”：参加培训的大多数都有选过《数学软件与数学实验》和《数学建模与数学实验》这两门课程。但是那时候学习的知识只是一种再简单不过应试教育的附属品而已。上课、作业，考试，然后将学到的东西全额还给老师。一点也没有意义，除了拿了个学分，就是得到了又一次浪费时间的经历。为了唤醒学生沉睡的知识，此次培训上午特意给我们进行授课。每天不同的老师，不同的讲课风格，有针对性的专题，轮番刺激我们的意志。然后下午采取统一做作业的形式。针对每天的讲课内容出一些题目，题目很活，没有往常垂死的鱼般腐朽的气息。本次培训有严格的时间安排：每天上午

8:30开始，下午14:30开始，截止到晚上12:00之前，全天的疲惫可以画上句号，前提是你不那么追求完美。如果你个性要强，把题目纠结到明早也是概率很高的。第二阶段：强化训练如果第一阶段叫做“牛刀小试”，这一阶段就是“拉上战场”。没错，本轮训练就是要避免有的人滥竽充数，没有实力却攀附队友，所以特意对我们写作、编程等综合能力进行一次考核。要想在这一次的筛选中晋级，怕是没有先前那般顺利。每天几道题，没有出处，甚至百度也会时不时抛弃我们。于是，一个人，像是一支部队，在数模颠簸的路上，越走越远。老师对我们的要求是，不管我们在哪方面有特长，都可以留在这个基地里继续。所以，我们每个人都在自己不擅长的领域中徒手挣扎，又依靠自己的擅长忙着喘气。第三阶段：模拟训练筛选了部分人员后，我们九十来人被老师精心的编排进行组队。跨学院、跨专业，只为了我们能够配合的更加优质的配合。这一阶段都是华农建模基地的老师亲自出的题，难度甚于国赛。对于我们的安排是三天三夜的比赛，第四天休息，老师判卷，第五天讲评。节奏是紧中有松，让我们在“魔鬼训练”进步。在暑期实践中的主要收获有的时候，自己也说不清会一直坚守的意义。只是觉得这件事情我就是应该这么处理。本该如此的事情也没有什么心情去纠结后来会如何。最开始的时候，还是不知道数模到底于我可以解决什么，而我这样做又是基于一个怎样的心理。我只是知道我不是为混个综测，不是为混个学分，也不是单纯的为一个国赛。也许是想让自己实现成长，实现一种成熟的向往。人总要去做一件应该做的事情，然后从中学会成长。其中必会有所经历，它将填满我们人生阅历的每一页。第一轮教会我不抱怨。总会有声音在耳旁：为什么我要留在这里？武汉这么热！不是人呆的地方

数学建模社会实践报告

数学建模社会实践报告 ----暑期的心得摘要本文通过描写大学生参加数学建模培训的亲身经历，讲诉大学生社会实践酸甜苦辣，表达了大学生参加社会实践的重要性、必要性和重大意义。通过这学期的数学建模训练，使我感触良多，它所教给我的不单是一些数学方面的知识，更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我全面、多角度考虑问题的能力，使我的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。它还让我了解了多种数学软件，以及运用数学软件对模型进行求解。数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解决。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。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。数学建模竞赛是本科生接触实际科学问题的第一步，是利用所学书本知识、广泛涉猎课外知识、利用数学和计算机工具、为某一具体问题建立抽象模型、给出求解方法并解决问题、最后撰写论文并给出客观评价的一个系统工程。数学建模就是利用数学知识对一些实际问题建立模型，但又不是纯数学的。它不仅要数学思维，还要计算机编程能力，论文写作能力，其实更重要的是团队协作能力，这是对以后工作有非常大的帮助的，更甚是人生。总之，通过这次数学建模培训，我学了很多的知识，我也用了很多我们平时没有学到和听说过的知识，真是让我的眼界大开。关键词：数学建模心得体会社会实践

对数学建模的认识接近两个月的数学建模培训，我最大的收获可能就是我更深层次的了解了数模，得到很多资料，学到很多的知识。在开始，在我大一的时候，对这个数学建模都有些迷茫，不知道这是干什么的，听名字就好陌生啊，觉得那是一件很高深的事情。就我们专业来说（注：我学的过程控制），我们学的很多专业课都是和数学建模有关的，像最优化、数学建模、高等数学、线性代数、matlab编程等等。从各种数学知识的积累，到各类软件的运用；从整体性思维，到对每一处细节的分析；数模这个词语，对于我这样的人，我是初次用数学模型来解决现实生活中的实际问题，都是如此的玄妙。开始总有一种感觉，就是“若非高人，勿近数模”。数学模型主要是将现实对象的信息加以翻译，归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，再经过翻译回到现实对象，给出分析、决策的结果。其实，数学建模对我们来说并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。例如，我们平时出远门，会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长经理为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案……这些问题和建模都有着很大的联系。而在学习数学建模训练以前，我们面对这些问题时，解决它的方法往往是一种习惯性的思维方式，只知道该这样做，却不很清楚为什么会这样做，现在，我们这种陈旧的思考方式己经在被数学建模训练中培养出的多角度、层次分明、从本质上区分问题的新颖多维的思考方式所替代。这种凝聚了许多优秀方法为一体的思考方式一旦被你把握，它就转化成了你自身的素质，不仅在你以后的学习工作中继续发挥作用，也为你的成长道路印下了闪亮的一页。对数学建模的理解数学建模所要解决的问题决不是单一学科问题，它除了要求我们有扎实的数学知识外，还需要我们不停地去学习和查阅资料，除了我们要学习许多数学分支问题外，还要了解工厂生产、经济投资、保险事业等方面的知识，这些知识决不是任何专业中都能涉猎得到的。它能极大地拓宽和丰富我们的内涵，让我们感到

数学建模实践报告

数学建模实践报告一、实践目的数学建模主要是将显示对象的信息加以翻译与归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，在经过翻译回到现实对象，给出分析与决策的结果。数学建模对我们并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。例如，我们平时出远门时会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案......这些问题与建模都有着很大的联系。通过数学建模的实践，就会了解解决问题的方法与原理,学习更多的数学方面的知识及其应用。数学建模的过程可以培养我们更加全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高，它还可以让我了解多种数学软件以及如何运用这些数学软件对模型进行求解。二、实习内容数学建模是通过抽象、简化现实问题，进行变量和参数的确定，并应用某些“规律”对变量、参数间的确定的数学问题进行模型建立；然后对该数学问题进行求解，最后的解是在现实问题中解释和验证中得到的创造过程。数学建模过程可用下图来表明：图1 数学建模过程简图数学建模为我们学生提供了自主学习的空间，有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生活和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识；有助于激发我们学习数学的兴趣，发展我们的创新意识和提高实践能力。数学建模与数学实验开创了大学生把数学理论和专业知识有机结合的新途径，是培养学生分析问题、解决问题和使用计算机进行科学计算的有效方法，是培养学生创新能力和实践能力的有效手段。 1.建模培训

数学建模实习报告

数学建模实习报告姓名：学号：院系：数学与信息科学专业：数学与应用数学

1.鱼在游动的时候通常不是作直线运动，而且也不是作水平游动，而是在不断锯齿状地向上游动和向下滑行，如下图所示，为什么鱼儿要这样游动呢？可否从能量的角度建立数学模型加以分析呢鱼的能量消耗是由生理活动和外界物理活动共同引起的，我们分析鱼的运动路线与能量消耗大小的关系，故不考虑鱼生理活动消耗的能量，只单独认为鱼能量的消耗与运动路线有关。本文根据鱼在水中呈锯齿状游动方式，建立了鱼在水中游动的路线模型，并通过受力分析，建立了鱼的受力模型，解决了鱼在水中沿不同路线游动时能量消耗的问题。首先，我们根据鱼在水中的游动方式建立了A-C-B的运动路线模型及鱼的受力模型。其中，A-C为鱼向上游动过程，C-B为鱼向下滑动路线；然后我们假设鱼是以常速v运动的，分别对鱼向上游动及向下滑动两个过程进行受力分析，鱼在水中受到重力及水的浮力，合力为w，方向向下，鱼运动还受到沿运动方向相反的水的阻力f 1，f 2 ；接下来我们对鱼的受力进行分解，将鱼在水中的净重w沿鱼的运动方向分解，分析由于假设鱼是以常速v运动，所以鱼在向上游动的过程需要自身提供动力F 1，鱼在向下滑动的过程不消耗能量，由此得到水的阻力f 1 与w的关系。对于问题（1），根据受力平衡及题中给定力之间的关系，分别在建立的物理模型中标出了这些力；对于题（2）问，先假设鱼向上运动的垂直高度因鱼向下滑动过程不做功h，根据几何关系及夹角之间的关系，分别计算出AC，CB及AB 长度大小，然后根据物理做工公式W=F*S计算鱼运动所的做功，分别得出鱼在 A-C-B运动过程和A-B过程所做的功W 1，W 2 ，由此证明了鱼沿在A-C-B运动过程和A-B过程消耗能量之比；对于题（3），因为鱼做锯齿状游动时，消耗能量的大小受k值及夹角α，β的大小共同影响。故令Q=w1/w2，因为A,B一定时，鱼水平运动所消耗的能量w2恒定不变，利用matlab求对Q关于β的偏导，并令偏导值为零，得出α与β的关系，因为tanα≈0.2，所以对于不同的k值（1.5,2,3），求出消耗能量最小时的β，分别为β≈37，β≈49，β≈59。 1.问题重述观察鱼在水中的运动发现，它不是水平游动的，而是突发性、锯齿状地向上游动和向下滑行，可以认为这是在长期进化过程中鱼类选择的消耗能量最小的运动方式。针对这一现象，我们需要解决以下问题： 1.1为方便对该问题的分析，首先进行受力分析，将向下滑行时的阻力、向上游动时所需的力、水平游动时的阻力及水平游动时所需的力表示出来。 1.2证明当鱼要从A点到达处于同一水平线上的B点时，沿折线A-C-B运动消耗的能量与沿水平A-B路线运动消耗的能量之比为(k*sinα+sin β)/[k*sin(α+β)]。 1.3鱼做锯齿状游动时，消耗能量的大小受k值及夹角α，β的大小共同影响。根据实际观察，tanα≈0.2，对不同的k值（1.5,2,3），根据消耗能量最小

数学建模实验报告

一、实验目的 1、通过具体的题目实例，使学生理解数学建模的基本思想和方法，掌握数学建模分析和解决的基本过程。 2、培养学生主动探索、努力进取的的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。二、实验题目（一）题目一 1、题目：电梯问题有r个人在一楼进入电梯，楼上有n层。设每个乘客在任何一层楼出电梯的概率相同，试建立一个概率模型，求直到电梯中的乘客下完时，电梯需停次数的数学期望。 2、问题分析（1）由于每位乘客在任何一层楼出电梯的概率相同，且各种可能的情况众多且复杂，难于推导。所以选择采用计算机模拟的方法，求得近似结果。（2）通过增加试验次数，使近似解越来越接近真实情况。 3、模型建立建立一个n*r的二维随机矩阵，该矩阵每列元素中只有一个为1，其余都为0，这代表每个乘客在对应的楼层下电梯（因为每个乘客只会在某一层下，故没列只有一个1）。而每行中1的个数代表在该楼层下的乘客的人数。再建立一个有n个元素的一位数组，数组中只有0和1,其中1代表该层有人下，0代表该层没人下。例如：给定n=8;r=6（楼8层，乘了6个人）,则建立的二维随机矩阵及与之相关的应建立的一维数组为： m = 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 c = 1 1 0 1 0 1 1 1 4、解决方法（MATLAB程序代码）：

n=10;r=10;d=1000; a=0; for l=1:d m=full(sparse(randint(1,r,[1,n]),1:r,1,n,r)); c=zeros(n,1); for i=1:n for j=1:r if m(i,j)==1 c(j)=1; break; end continue; end end s=0; for x=1:n if c(x)==1 s=s+1; end continue; end a=a+s; end a/d 5、实验结果 ans = 6.5150 那么，当楼高11层，乘坐10人时，电梯需停次数的数学期望为6.5150。（二）题目二 1、问题：某厂生产甲乙两种口味的饮料,每百箱甲饮料需用原料6 千克,工人10名,可获利10万元;每百箱乙饮料需用原料5千克,工人20名,可获利9万元.今工厂共有原料60千克,工人 150名,又由于其他条件所限甲饮料产量不超过8百箱.问如何安排生产计划,即两种饮料各生产多少使获利最大.进一步讨论: 1)若投资0.8万元可增加原料1千克,问应否作这项投资. 2)若每百箱甲饮料获利可增加1万元,问应否改变生产计划. 2、问题分析（1）题目中共有3个约束条件，分别来自原料量、工人数与甲饮料产量的限制。（2）目标函数是求获利最大时的生产分配，应用MATLAB时要转换

数学建模的实验报告

数学建模的实验报告数学建模实验报告示例如下: 实验名称:社交网络分析中的协同过滤实验目的:研究社交网络中的协同过滤算法,并比较其性能和效率。实验设计: 1. 数据收集:从Facebook的公开数据集中获取了20个城市居民的用户数据,包括他们的个人资料、社交关系和浏览记录等。每个用户被标记为一个或多个好友、关注者或喜欢某个特定话题的人。共收集了7000个用户数据点。 2. 数据预处理:对数据进行清洗和特征提取。清洗数据是为了删除无用的信息,提取特征则是为了将数据转化为计算机能够理解的形式。 3. 模型选择和训练:选择协同过滤算法,并使用数据集训练模型,包括K-近邻算法、Apriori算法、朴素贝叶斯算法和聚类算法等。 4. 模型评估:使用测试集对不同算法的性能进行评估。计算模型的准确性、召回率、精确度、F1值等指标,并比较不同算法之间的性能。 5. 应用测试:使用测试集尝试在实际应用中应用模型。将模型应用于新的数据集,评估模型的性能和效率,并进行模型的优化和改进。实验结果: 1. 结果概述:经过预处理和特征提取后,共产生了7000个用户

数据点,其中5566个用户被标记为好友、关注者或喜欢某个特定话题的人。共1897个用户数据点被保留,用于评估模型的性能。 2. 模型评估指标: 准确性:模型预测的准确率。召回率:模型从测试集中返回的真实用户中,能够被预测为好友或关注者的比例。精确度:模型预测的精确度。 F1值:在测试集中,模型预测正确的用户数量与实际用户数量之比。实验结果显示,K-近邻算法的性能最好,召回率为74.06%。Apriori算法的性能次之,准确性为72.32%。朴素贝叶斯算法的性能最次,召回率为69.71%。聚类算法的精确度最低,为68.91%。 3. 应用测试结果: 在实际应用中,将模型应用于新的数据集,评估模型的性能和效率。实验结果显示,K-近邻算法的应用性能最好,召回率为89.46%。Apriori算法的应用性能次之,召回率为78.21%。朴素贝叶斯算法的应用性能最次,召回率为76.86%。聚类算法的应用性能最低,召回率为74.08%。结论: 该实验研究了社交网络中的协同过滤算法,比较了不同的算法在性能和效率方面的表现。实验结果显示,K-近邻算法在协同过滤算法中表现最好,召回率为74.06%。Apriori算法的性能次之,准确性为

数学建模实践报告总结

数学建模实践报告总结随着数学建模在学术界和实际应用中的重要性日益凸显，越来越多的研究者和实践者开始关注并投入到数学建模的实践中。本文旨在对数学建模的实践过程进行总结，并对数学建模的应用前景进行展望。数学建模是一种将实际问题转化为数学问题，并利用数学方法对其进行分析和求解的过程。在数学建模的实践中，首先需要对实际问题进行建模，确定问题的数学描述和假设。其次，根据建模的数学描述，选择合适的数学方法和模型进行求解。最后，根据求解结果对实际问题进行评估和优化。在数学建模的实践过程中，我们需要运用多种数学知识和技巧。例如，线性规划模型可以用于优化问题的求解，微分方程模型可以用于描述动态系统的演化，统计模型可以用于分析和预测数据的变化趋势等。这些数学方法和模型的选择需要根据具体问题的特点和要求进行合理的决策。数学建模的实践过程中，我们还需要关注问题的实际背景和约束条件。实际问题往往受到各种因素的限制，如资源约束、时间限制、技术限制等。因此，在建模过程中需要充分考虑这些因素，确保模型的可行性和实用性。数学建模的实践不仅仅是一种理论研究，更是一种解决实际问题的

工具。通过数学建模，我们可以对问题进行深入的分析和研究，找到最优的解决方案。例如，在工业生产中，通过数学建模可以优化生产过程，提高生产效率；在交通运输中，通过数学建模可以优化路线规划，减少交通拥堵；在金融领域，通过数学建模可以预测市场变化，制定投资策略等。数学建模的应用范围广泛，涉及到各个领域。尽管数学建模在实践中有着广泛的应用，但仍然存在一些挑战和难点。首先，建模过程需要充分理解实际问题的背景和需求，这需要具备丰富的领域知识和经验。其次，数学建模需要运用多种数学方法和模型，对数学知识的掌握要求较高。此外，数学建模还需要处理大量的数据和信息，对数据分析和处理能力也提出了要求。为了进一步推动数学建模的发展和应用，我们需要加强数学建模的教育和培训。通过培养学生的数学建模能力，提高他们解决实际问题的能力和思维方式。同时，还需要加强学术界和实践界的合作，促进理论研究和实际应用的结合，推动数学建模在实际问题中的应用。数学建模是一种重要的实践方法，通过将实际问题转化为数学问题，并运用数学方法和模型进行分析和求解，可以解决实际问题，优化决策。数学建模的实践过程需要运用多种数学知识和技巧，同时还需要考虑实际背景和约束条件。数学建模的应用前景广阔，但仍然面临一些挑战和难点。为了进一步推动数学建模的发展和应用，我

数学建模实践报告总结

数学建模实践报告总结数学建模是一种将现实问题抽象化为数学模型，然后利用数学方法研究和解决问题的方法。在数学建模实践中，通过对问题的分析、模型的建立和求解，我们可以深入理解问题的本质，并提供科学的解决方案。本文将总结数学建模实践的过程和经验，以期对读者有所启发。在数学建模实践中，问题的分析是非常重要的一步。通过仔细阅读问题描述，理解问题的背景和要求，我们可以确定问题的目标和约束条件，梳理问题的逻辑关系，并分析问题的关键因素和影响因素。问题分析的结果将为后续的模型建立和求解提供基础。模型的建立是数学建模实践的核心环节。在建立数学模型时，我们需要选择合适的数学方法和工具，将问题转化为数学表达式，并确定问题的变量、参数和约束条件。模型的建立需要充分考虑问题的实际情况和特点，合理假设和简化问题，使模型具备可行性和可解性。同时，模型的建立还要注意模型的准确性和有效性，避免歧义或错误信息的引入。然后，模型的求解是数学建模实践的关键步骤。通过选择合适的求解方法和算法，我们可以求得模型的解析解或近似解，并通过数值计算和仿真验证模型的可行性和有效性。求解过程中，我们需要注意算法的复杂度和求解精度，合理选择求解的策略和技巧，以提高求解效率和结果的准确性。

在数学建模实践中，对模型结果的分析和解释是非常重要的。通过对模型结果的解读和分析，我们可以得出问题的结论和推断，评估模型的可行性和有效性，提出问题的改进和优化方案。模型结果的分析和解释需要基于问题的背景和要求，结合实际情况和限制条件，进行科学的推理和论证，以提高模型的可信度和应用价值。数学建模实践是一项需要理论和实践相结合的工作。通过问题的分析、模型的建立和求解，我们可以深入理解问题的本质，并提供科学的解决方案。然而，在实际应用中，数学建模也面临着诸多挑战和困难，如问题的复杂性、数据的不确定性和模型的不确定性等。因此，在数学建模实践中，我们需要不断学习和积累经验，提高数学建模的能力和水平，以应对各种问题和挑战。希望通过本文的总结和分享，能够对读者在数学建模实践中有所帮助和启发。

数学建模课程实践报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除篇一：数学建模社会实践报告数学建模社会实践报告 --- 暑期的心得摘要本文通过描写大学生参加数学建模培训的亲身经历，讲诉大学生社会实践酸甜苦辣，表达了大学生参加社会实践的重要性、必要性和重大意义。通过这学期的数学建模训练，使我感触良多，它所教给我的不单是一些数学方面的知识，更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我全面、多角度考虑问题的能力，使我的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。它还让我了解了多种数学软件，以及运用数学软件对模型进行求解。数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解

决。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。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。数学建模竞赛是本科生接触实际科学问题的第一步，是利用所学书本知识、广泛涉猎课外知识、利用数学和计算机工具、为某一具体问题建立抽象模型、给出求解方法并解决问题、最后撰写论文并给出客观评价的一个系统工程。数学建模就是利用数学知识对一些实际问题建立模型，但又不是纯数学的。它不仅要数学思维，还要计算机编程能力，论文写作能力，其实更重要的是团队协作能力，这是对以后工作有非常大的帮助的，更甚是人生。总之，通过这次数学建模培训，我学了很多的知识，我也用了很多我们平时没有学到和听说过的知识，真是让我的眼界大开。关键词：数学建模心得体会社会实践对数学建模的认识接近两个月的数学建模培训，我最大的收获可能就是我更深层次的了解了数模，得到很多资料，学到很多的知识。在开始，在我大一的时候，对这个数学建模都有些迷茫，不知道这是干什么的，听名字就好陌生啊，觉得那是一件很高深的事情。就我们专业来说（注：我学的过程控制），我们

数学建模流水问题的实验报告

数学建模实验报告 -流水问题一．问题描述三个横截面积为常数A，高分别为H1，H2，H3的水池都盛满了水，都由池底一横截面积为B的小孔放水。设水从小孔流出的速度为v〔i〕=sqrt〔2*g*h〔i〕〕，求水流空所需的时间。二．前提假设 1.假设在一段极微小的时间间隔dt，三个浴缸的高度变化速率以及三个排水口的排水速率是一个不变化的定值。 2.排水速率仅与水池高度有关。 3.排水口的高度为水池最低处，即不会出现因水位低于排水口而无法排完水的现象。三．问题分析将此问题抽象成数学问题：求初值分别为H1，H2，H3的函数h1，h2，h3随时间变化的函数，以及他们变为0所需的时间〔设水池1，2，3的流出速度为v1，v2，v3〕。根据任何一个水池水量在一个时间微元的减少量等于流出量减去流入量可以得到如下关系： B A。浴缸1(/2 水池2：2*2*1* -∆=∆-∆。两边取极限后得-dh2*A= ds2*B- h A s B h A

dh1*A 。注意到|dh1*A|= |ds1*B|,除以dt 可得(-dh2/dt)*A= (v2-v1)*B ，化简并带入v1的函数表达式可得 (2/)*dh dt A B -=，再代入h1的表达式 (/2B A -可以得到如下的常微分方程 (2/)*(/2))*dh dt A B A B -=。这是一个非线性常微分方程，难以得到解析解〔并非不可求，可用待定系数法等求解，但是在此处求出解析解并不是建模的重点，因为即使h2存在解析解，h3也不一定存在，而对于求出排水时间图，求出近似解更为重要〕，在这里我们采用计算方法中的一些数值计算方法求出几组h2和t2，v2的近似解。浴缸 3：3*3*2*h A S B h A -∆=∆-∆，由此递推公式可得如下微分方程：(3/)/dh dt B -=，可以用Euler 法求出近似解。四．问题求解对于h1，书上已给出解法，即用一个微分方程求解，在此不做累述。在代码中，我们用一个数组arrayt 记录时间，一个数组h1记录水位高度，然后对应画图。本局部Matlab 代码如下： A=2; B=1; H=10; g=10; h=H; temp=0; t=0; tf=0

数学建模实习报告4篇

数学建模实习报告4篇数学建模实习报告篇1 大一第二学期的第九周，我们建筑工程学院的学生在陈金陵院长，彭莉英和梁桥等老师的带领下进行了为期一周的认知实习。众说周知。建筑工程行业是相当注重实际经验的。身为一名应用型本科土木专业的学生，经验对我们来说就更加重要了。这次我们终于有机会去众多的建筑工地实地考察了。一周以来，前两天天气炎热，后两天大于瓢泼，天气一直不好，我们先后去了长沙和湘潭等地考察，时间紧，路途远，是比较累的。但一周以来，我却始终怀着兴奋的心情，认真听着老师和施工员，监理人员的实地讲解，这使我收获很大。这不但使我对本专业的认识进一步加强，也是我对今后工作的选择有了初步的认识。下面就是我本次实习的具体行程和我的体会。一、实习地点及日程安排: 2023年4月13日实习动员参观主校区 2023年4月15日上午参观莲城大桥金屏村铁路桥晚上“招标与投标”专业知识讲座 2023年4月16日上无参观并解工业厂房与民用住宅的异同观看湘潭市体育公园施工过程二、实习目的：认识实习是整个实习教学计划中的一个有机组成部分，是土木工程专业的一个重要的实践性环节。通过组织参观和听取一些专题技术报告，收集一些与实习课题有关的资料和素材，为顺利完成实习打下坚实基础。通过实习应达到以下目的： 1.了解普通住宅结构 2.初步了解体育馆结构设计及施工过程 3.了解桥梁道路铁路桥梁等设计及结构 4.了解工用与民用建筑的区别联系

5.了解建筑结构领域的最新动态和发展方向 6.提高艺术修养，加深对建筑与艺术的了解 7.培养专业兴趣，明确学习目的三、实习过程及内容： 2023年4月13号星期一晴上午，在图书馆第二报告厅内，我们认真聆听了陈院长和湘潭市建筑设计院的专家讲说。陈院长概括了我们这次实习的行程安排，接着设计院的专家细致的为我们介绍了现在设计院内的工作要求，也就是告诉我们要达到怎们样的水平才有机会计入设计院工作。这对我们既是鞭策是鼓励。下午天气温和，我们怀着兴奋的心情，在陈院长的带领下参观我们学校的新校区。来这里求学半年多，却从没有如此近距离的领略我们湖工的美丽。徜徉在这座园林般的学府中，同学们畅所欲言，心情格外的好。看得出陈院长也很激动，他自豪的向我们介绍着湖工的每一栋建筑，每一片风景…… 2023年4月14号星期二晴星城长沙之旅 4月14号这天，天气异常的炎热。太阳如炽热的火球，把地面烧烤的滚烫滚烫的。但这却丝毫没有影响到同学们的好心情。因为今天我们要去长沙实习，去感受星城的美丽。宏伟壮观的贺龙体育馆第一站我们参观的是贺龙体育馆。贺龙体育馆绝对是世界级的体育馆，多处结构在当时都达到了世界级领先水平。随着总结构设计师胡工的介绍，我们对贺龙体育馆有了进一步的了解。办第五届城运会开幕式重任的长沙贺龙体育场位于长沙新世纪体育文化中心西北部，主体工程为框架8层(局部9层)，建筑面积11.7586万平方米，5层以上外墙为圆弧剪力墙，屋面标高最底为28.8米，最高为33米，呈阶梯状分布，整个框架由484根框架拄组成。整个外观的主体部分用当今世界最流行的玻璃幕墙装饰。贺龙体育场可容纳观众6万人，钢屋盖工程建筑面积为4.57万平方米，用钢量达3552吨。贺龙体育场共有东西南北四扇门，四扇大门上端采用拉索点式玻璃幕墙，四

数学建模实践(二)实验报告模板

数学建模实践(二)实验报告分数：数学建模实践(二)实验报告实验一：常微分方程数值解 SARS传染病模型姓名：学科专业：学号：完成日期：大连理工大学 Dalian University of Technology

SARS传染病模型摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要摘要。关键词：关键词；关键词；关键词 - II -

数学建模实践(二)实验报告 The Title Abstract Contents of the abstract. Times New Roman. Key Words：Key words; Key words; Key words - III -

SARS传染病模型目录摘要........................................................................................................................... II Abstract ............................................................................................................................ III 问题的重述 (5) 模型假设 (6) 符号说明 (7) 模型建立 (8) 模型求解 (9) 模型的检验 (9) 模型的评价与推广 (9) 参考文献 (10) 附录-source code (11) - IV -

(完整word版)数学建模实训报告

目录实训项目一线性规划问题及lingo软件求解 (1) 实训项目二lingo中集合的应用…………………………………………。7 实训项目三lingo中派生集合的应用 (9) 实训项目四微分方程的数值解法一 (13) 实训项目五微分方程的数值解法二……………………………………。.15 实训项目六数据点的插值与拟合 (17) 综合实训作品 (18) 每次实训课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。实验时必须遵守实验规则.用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动,更不能无故损坏仪器设备。这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果.请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新.它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！项目一：线性规划问题及lingo软件求解一、实训课程名称数学建模实训二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识，熟悉应用LINGO解决线性规划问题的一般方法四：实验内容和原理内容一：某医院负责人每日至少需要下列数量的护士班次时间最少护士数 1 6:00—10:00 60 2 10：00—14:00 70 3 14：00—18:00 60

4 18：00—22:00 50 5 22:00—02:00 20 6 02：00—06:00 30 每班的护士在值班的开始时向病房报道,连续工作8个小时,医院领导为满足每班所需要的护士数,最少需要多少护士。内容二：内容三五：主要仪器及耗材计算机与Windows2000/XP系统;LINGO软件六：操作办法与实训步骤内容一：考虑班次的时间安排，是从6时开始第一班，而第一班最少需要护士数为60，故x1>=60 ，又每班护士连续工作八个小时，以此类推，可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时，据此可以建立如下线性规划模型：程序编程过程： min=x1+x2+x3+x4+x5+x6； x1〉=60; x1+x2〉=70； x2+x3>=60； x3+x4〉=50； x4+x5〉=20; x5+x6〉=30；编程结果：

数学建模实习报告参考模板

SY-011 实习报告实习名称：数学建模实验院系名称：数学系专业班级：信息与计算科学09-1 学生姓名：蒋金海学号：20091876 指导教师：赵爽黑龙江工程学院教务处制 2011 年7 月

注：1、在此页后附实习总结。其内容应包括：实习目的、实习内容及实习结果等项目。 2、此页为封皮，用A4幅面纸正反面打印。 3、实习总结使用A4幅面纸张书写或打印，并附此页后在左侧一同装订。

一、实习目的《数学建模》是信息与计算机科学本科专业选修课程。本课程的实验内容要求学生有一定量的实践才能切实掌握数学建模的各个环节。培养学生掌握数值分析基本方法在实际生活中的应用，使学生具备能够利用数学软件编程解决数值分析问题的能力，把抽象的数学转换成解决实际问题的能力。二、课程实习环境安装有Windows2000/2003/XP操作系统、MA TLAB5.0以上版本软件、Lindo/Lingo 软件的计算机。三、实习内容一.优化模型的建立（一）目的和要求 1、掌握线性规划模型。 2、能用MATLAB的优化工具linprog或者Lingo/Lindo求解线性规划问题。 3、具体步骤应包括：摘要、问题重述、符号说明、模型假设、模型建立、模型求解、结果及其分析（注：可根据情况适当调整步骤；整个建模过程应在题目内容后另起一页开始写）。（二）内容：某厂出售三种不同品种的商品，每个品种含有原料甲、乙、丙、丁，但每个品种所含有的这四种原料的比例不同。由于市场的供需要求，每周商店从供应商处能够得到的每类果仁的最大数量和售价（如下表1所示），为了维护厂家的质量信誉，每个品种中所含有的原料最大、最小比例是必须满足的（如下表2所示）：表1

数学建模学习总结

数学建模学习总结【篇一：数学模型心得体会】这学期，我进行了数学建模实训的设计，我觉得他与其他科的不同是与现实联系密切，而且能引导我们把以前学得到的枯燥的数学知识应用到实际问题中去，用建模的思想、方法来解决实际问题，很神奇，而且也接触了一些计算机软件，使问题求解很快就出了答案。数学模型既顺应时代发展的潮流，也符合教育改革的要求。对于数学教育而言，既应该让学生掌握准确快捷的计算方法和严密的逻辑推理，也需要培养学生用数学工具分析解决实际问题的意识和能力，传统的数学教学体系和内容无疑偏重于前者，而开设数学建模课程则是加强后者的一种尝试，数学建模的初衷是为了帮助大家提升分析问题，解决问题的能力。在学习了数学模型后，它所教给我们的不单是一些数学方面的知识，比如说一些数学计算软件，学习建模的同时，借用各种建模软件解决问题是必不可少的matlab，lingo，等都是非常方便的。数学模型是数学学习的新的方式，他为我们提供了自主学习的空间，有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生化和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识；而且数学模型还对我们有综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好地锻炼和提高。而且我认为数学模型带给我的是发散性思维，各种研究方法和手段。教会我凡事要有自己的创新，自己的严密思维，不能局限于俗套。在本次实训中我的指导老师给予了我很大的帮助，是他带领着我去研究去探索，去一步一步的接近最正确的答案，发现真理，我非常感谢我的指导老师，他教会了我探索精神，让我懂得了在困难面前绝不能放弃。总之，通过这次数学建模的实训，不仅使我们加深了对书本知识的理解，学习了lingo软件的使用，熟知了编写报告的规范要求，培养了我们解决问题，吸取经验，团队合作的精神。我相信这些收获会伴随我们学习、工作和生活，我们将带着一颗不畏惧困难，勇敢面对困难，积极寻找解决困难的心去面对明天，寻找更美好的未来！【篇二：数学建模实践心得】