数学建模基础(入门必备)

数学建模基础(入门必备)
数学建模基础(入门必备)

一、数学模型的定义

现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:

数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。

二、建立数学模型的方法和步骤

1. 模型准备

要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。

2. 模型假设

根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。

3. 模型构成

根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。

4. 模型求解

可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。

5. 模型分析

对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果

作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析。

三、数模竞赛出题的指导思想

传统的数学竞赛一般偏重理论知识,它要考查的内容单一,数据简单明确,不允许用计算器完成。对此而言,数模竞赛题是一个“课题”,大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中,它是一个综合性的问题,数据庞大,需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的(数学模型是实际的模拟,是实际问题的近似表达,它的完成是在某种合理的假设下,因此其只能是较优的,不唯一的),呈报的成果是一编“论文”。由此可见“数模竞赛”偏重于应用,它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。

四、竞赛中的常见题型

赛题题型结构形式有三个基本组成部分:

1. 实际问题背景

涉及面宽——有社会,经济,管理,生活,环境,自然现象,工程技术,现代科学中出现的新问题等。一般都有一个比较确切的现实问题。

2.若干假设条件

有如下几种情况:

1)只有过程、规则等定性假设,无具体定量数据;

2)给出若干实测或统计数据;

3)给出若干参数或图形;

4)蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件,或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。

3.要求回答的问题

往往有几个问题,而且一般不是唯一答案。一般包含以下两部分:

1)比较确定性的答案(基本答案);

2)更细致或更高层次的讨论结果(往往是讨论最优方案的提法和结果)。

五、提交一篇论文,基本内容和格式是什么?

提交一篇论文,基本内容和格式大致分三大部分:

1. 标题、摘要部分

题目——写出较确切的题目(不能只写A题、B题)。

摘要——200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。

内容较多时最好有个目录。

2. 中心部分

1)问题提出,问题分析。

2)模型建立:

①补充假设条件,明确概念,引进参数;

②模型形式(可有多个形式的模型);

③模型求解;

④模型性质;

3)计算方法设计和计算机实现。

4)结果分析与检验。

5)讨论——模型的优缺点,改进方向,推广新思想。

6)参考文献——注意格式。

3. 附录部分

计算程序,框图。

各种求解演算过程,计算中间结果。

各种图形、表格。

六、参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识?

没有必要很系统的学很多数学知识,这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文,其高明之处并不是用了多少数学知识,而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候,在论文中可能碰见一些没有学过的知识,怎么办?现学现用,在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的,你当然有必要去翻一翻。

具体说来,大概有以下这三个方面:

第一方面:数学知识的应用能力

归结起来大体上有以下几类:

1)概率与数理统计

2)统筹与线轴规划

3)微分方程;

还有与计算机知识交叉的知识:计算机模拟。

上述的内容有些同学完全没有学过,也有些同学只学过一点概率与数理统计,微分方程的知识怎么办呢?一个词“自学”,我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。

第二方面:计算机的运用能力

一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”,掌握电子表格“Excel”的使用;“Mathematica”软件的使用,最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。

第三方面:论文的写作能力

前面已经说过考卷的全文是论文式的,文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易,有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识,一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话,这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。

七、小组中应该如何分工?

传统的标准答案是——数学,编程,写作。其实分工不用那么明确,但有个前提是大家关系很好。不然的话,很容易产生矛盾。分工太明确了,会让人产生依赖思想,不愿去动脑子。理想的分工是这样的:数学建模竞赛小组中的每一个人,都能胜任其它人的工作,就算小组只剩下她(他)一个人,也照样能够搞定数学建模竞赛。在竞赛中的分工,只是为了提高工作的效率,做出更好的结果。

具体的建议如下:一定要有一个人脑子比较活,善于思考问题,这个人勉强归于数学方面吧;一定要有一个人会编程序,能够实现一些算法。另外需要有一个论文写的比较好,不过写不好也没关系,多看一看别人的优秀论文,多用几次word,Visio就成了。

一、写好数模答卷的重要性

1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,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。

二、答卷的基本内容,需要重视的问题

1.评阅原则

假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。

2.答卷的文章结构

1)摘要。

2)问题的叙述,问题的分析,背景的分析等。

3)模型的假设,符号说明(表)。

4)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。

5)模型的求解计算方法设计或选择;算法设计或选择,算法思想依据,步骤及实现,计算框图;所采用的软件名称;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。

6)结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验。

7)模型评价,特点,优缺点,改进方法,推广。

8)参考文献。

9)附录、计算框图、详细图表。

3. 要重视的问题

1)摘要。包括:

a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型);

b. 建模的思想(思路);

c. 算法思想(求解思路);

d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……);

e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。

▲注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮;打印最好,但要求符合文章格式。务必认真校对。

2)问题重述。

3)模型假设。

根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。

a. 根据题目中条件作出假设

b. 根据题目中要求作出假设

关键性假设不能缺;假设要切合题意。

4)模型的建立。

a. 基本模型:

ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等;

ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明;

b. 简化模型:

ⅰ)要明确说明简化思想,依据等;

ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出;

c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。

数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。

ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法;

ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法;

ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。

d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在:

▲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。

e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题:

ⅰ)分析:中肯、确切;

ⅱ)术语:专业、内行;

ⅲ)原理、依据:正确、明确;

ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出;

ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。

5)模型求解。

a. 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。

b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。

若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称。

c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。

d. 设法算出合理的数值结果。

6)结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。

a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的;

b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验;

结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因,对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。

c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出;

d. 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;

e. 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析。

▲数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式。

▲求解方案,用图示更好。

7)必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。

8)模型评价

优点突出,缺点不回避。

改变原题要求,重新建模可在此做。

推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。

9)参考文献

10)附录

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。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。

检查答卷的主要三点,把三关:

a. 模型的正确性、合理性、创新性

b. 结果的正确性、合理性

c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩

三、关于写答卷前的思考和工作规划

答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题;

问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示;

每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据;

每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。

四、答卷要求的原理

1. 准确――科学性;

2. 条理――逻辑性;

3. 简洁――数学美;

4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要;

5.实用――建模、实际问题要求。

五、建模理念

1. 应用意识

要解决实际问题,结果、结论要符合实际;

模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。

2. 数学建模

用数学方法解决问题,要有数学模型;

问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。

3. 创新意识

建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。

1.时间和体力的问题

竞赛中时间分配也很重要,分配不好可能完不成论文,所以开始时要大致做一下安排,不必分的太细,比如第一天做第一小题,第二天做第二小题,这样反而会有压力。开始阶段不忙写作,可以将一些小组讨论的要点记录下来,不要太工整,随便一下,到第三天再开始写论文也不迟的。另外要说的就是体力要跟上,三天一般睡眠只有不到10个小时。建议是赛前熬夜编程几次,但比赛前一天可不许熬呀,呵呵。

2.团队合作是能否获奖的关键

三天的比赛中,团队交流所占用的时间可能会超过一半。当出现分歧的时候应当如何解决是很关键的,甚至直接决定你是否可以获奖,我的建议是“妥协”,不要总认为自己的观点是正确的,多听听别人的观点,在两者之间谋求共同点。合作在竞赛前就应当培养,比如一块儿做一道题什么的,充分利用每个人的优点,也可以张三准备图论,李四准备最优化方法,然后几天后大家一块交流,这些都是可以磨合团队之间的关系的。

3.重视摘要

摘要首先不要写废话,也不要照抄题目的一些话,直奔主题,要写明自己怎样分析问题,用什么方法解决问题,最重要的是结论是什么要说清楚,在中国的竞赛中不写结论的话是一定不会得奖的。摘要至少需要琢磨两个小时,不要轻视了它的重要性。多看看优秀论文的摘要是如何去写的很有必要的,并要作为赛前准备的课题之一。

4.论文写作要正规

论文一定要大致按照摘要、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、(建立、分析、求解模型)、……、参考文献、附录等等的方式来写。一般初评会先淘汰一些结构失败的文章,如果没有论文的结构,内容再好也没有用。论文前面的结构一般都不会变的,后面可以按照实际情况来安排自己的结构,省略的部分可以有结果说明、灵敏度分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等的东西,多看些优秀论文就知道还有哪些形式的了,附录可以贴一些算法流程图或比较大的结果或图表等等。

5.模型的假设与模型的建立

评委看完摘要后紧接着就是看模型假设了,有一个万能的方法就是可以抄题目中可以作为假设的几句话,这样会给人留下好的印象,毕竟说明你审题了。但不能全抄,要加上自己论文中的一些假设,最好不要太具体了,一些重要参数不要被定死只能取某些值,这样会让人感觉到论文的局限性较强。模型的建立是根据你对问题分析而来的,提出的数学符号和建立模型最好要比较接近,在同一页最好,以便评委可以对照符号来看,数学公式要严谨,推导要严密,这些都反映了一个人的数学素质和能力,即使你推导不对,别人看到你的阵势也首先会误以为你是对的。

6.图文表并茂可以增色

我听说一个不确切的信息是评委老师喜欢用Matlab编程的论文,不知道有没有这回事,但这说明了老师需要看一个具有图或表在其中的论文,一篇如果像政治书那样写的论文估计没有人会对它感兴趣的,尤其是科技论文。Matlab编程之所以受到青睐是因为Matlab提供的图形处理能力很强大,图表的说明性特别强,如果结论有很多数据的话,最好做成图表的形式加以说明,会令你的论文更有说服力,也更加会受到评委的好评。

一、数学建模竞赛中应当掌握的十类算法

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Matlab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Lindo、Lingo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Matlab进行处理。

二、数学软件的主要分类有哪些?各有什么特点?

数学软件从功能上分类可以分为通用数学软件包和专业数学软件包,通用数学包功能比较完备,包括各种数学、数值计算、丰富的数学函数、特殊函数、绘图函数、用户图形届面交互功能,与其他软件和语言的接口及庞大的外挂函数库机制(工具箱)。

常见的通用数学软件包包括Matlab和Mathematica和Maple,其中Matlab是一个高性能的科技计算软件,广泛应用于数学计算、建模、仿真和数据分析处理及工程作图,Mathematica 是数值和符号计算的代表性软件,Maple以符号运算、公式推导见长。

专用数学包包括绘图软件类MathCAD,Tecplot,IDL,Surfer,Origin,

SmartDraw,DSP2000),数值计算类:(Matcom, IDL, DataFit,S-Spline,Lindo,Lingo,O-Matrix,Scilab,Octave), 数值计算库(linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML), 有限元计算类(ANSYS,MARC,PARSTRAN,FLUENT,FEMLAB,FlexPDE,Algor,COSMOS, ABAQUS,ADINA),计算化学类(Gaussian98,Spartan,ADF2000,ChemOffice),数理统计类(GAUSS,SPSS,SAS, Splus,statistica,minitab), 数学公式排版类(MathType,MikTeX,Scientific Workplace,Scientific Nootbook)。

三、关于数模竞赛的几本好书

▲姜启源,《数学模型(第二版)》,高等教育出版社

▲姜启源、谢金星、叶俊《数学建模(第三版)》,高等教育出版社

▲萧树铁等,《数学实验》,高等教育出版社

▲朱道元,《数学建模案例精选》,科学出版社

▲雷功炎,《数学模型讲义》,北京大学出版社

▲叶其孝等,《大学生数学建模竞赛辅导教材(一)~(四)》,湖南教育出版社

▲江裕钊、辛培清,《数学模型与计算机模拟》,电子科技大学出版社

▲杨启帆、边馥萍,《数学模型》,浙江大学出版社

▲赵静等,《数学建模与数学实验》,高等教育出版社,施普林格出版社

四、基础学科

1.数学分析

2.高等代数

3.概率与数理统计

4.最优化理论

5.图论

6.组合数学

7.微分方程稳定性分析

8.排队论

五、常用网站和ftp

▲ https://www.360docs.net/doc/361843815.html,/ 全国大学生数模竞赛官方网站

▲ https://www.360docs.net/doc/361843815.html, 中国数学建模网站

▲ https://www.360docs.net/doc/361843815.html, 中科大数模网站

▲ https://www.360docs.net/doc/361843815.html,/mmb/index.php 浙江大学数模网

▲ https://www.360docs.net/doc/361843815.html,/hmcm 哈工大数模网站

▲ https://www.360docs.net/doc/361843815.html,/~fangq/wiki/?MathTools_FAQ 数学工具FAQ

▲ ftp://https://www.360docs.net/doc/361843815.html,/Public/Document/Science/matlab/

▲ ftp://202.198.71.195

▲ ftp://166.111.8.229

▲ ftp://166.111.30.174

▲ ftp://166.111.68.183

▲ ftp://166.111.158.102

▲ ftp://166.111.163.248:40021

▲ ftp://166.111.172.77

六、历年试题

1.MCM(美国大学生数学建模竞赛)

1985 A题动物群体管理

1985 B题战略物资存储管理

1986 A题水道测量数据

1986 B题应急设施的位置

1987 A题盐的贮存

1987 B题停车场

1988 A题确定走私船的位置

1988 B题两辆铁路平板车的装货问题

1989 A题蠓的分类

1989 B题飞机排队

1990 A题药物在大脑中的分布

1990 B题扫雪问题

1991 A题估计水箱的流水量

1991 B题最小费用极小生成树

1992 A题航空控制雷达的功率

1992 B题应急电力修复系统

1993 A题加速餐厅剩菜堆肥的生成

1993 B题倒煤台的操作方案

1994 A题建筑费用

1994 B题计算机传输

1995 A题单螺旋线

1995 B题教师薪金分配

1996 A题海底探测

1996 B题竞赛论文的评定

1997 A题疾走龙属问题

1997 B题开会决策

1998 A题MRI扫描仪

1998 B题学生等级划分

1999 A题小型星撞击

1999 B题非法集会

1999 C题大地污染

2000 A题空中交通控制

2000 C题大象的数量

2002 A题风和喷水池

2002 B题航空公司超员订票

2003 A题特技人员

2003 B题GAMMA刀治疗计划

2004 A题指纹是独一无二的吗?

2004 B题更快的快通系统

2.CUMCM(全国大学生数学建模竞赛)1993年A题非线性交调的频率设计

1993年B题球队排名问题

1994年A题逢山开路

1994年B题锁具装箱

1995年A题一个飞行管理模型

1995年B题天车与冶炼炉的作业调度1996年A题最优捕鱼策略

1996年B题节水洗衣机

1997年A题零件的参数设计

1997年B题截断切割

1998年A题投资的收益和风险

1998年B题灾情巡视路线

1999年A题自动化车床管理

1999年B题钻井布局

2000年A题DNA序列分类

2000年B题钢管定购和运输

2001年A题血管的三维重建

2001年B题公交车调度

2002年A题车灯线光源的优化设计2002年B题彩票中的数学

2003年A题SARS的传播

2003年B题露天矿生产的车辆安排2004年A题奥运会临时超市网点设计2004年B题电力市场的输电阻塞管理

MATLAB经典数学建模教程

第 1 节Matlab 基本知识 一、Matlab 的主要功能 Matlab是一种功能非常强大的工程语言,诞生于20世纪70年代,1984年正式推向市场。2002年8月,Matlab6.5开始发布。是进行科学研究和产品开发必不可少的工具。 ●数值和符号计算 矩阵(数组)的四则运算(Matrix+Laboratory)、数值差分、导数、积分、求解微分方程、微分方程的优化等 ●数字图像、数字信号处理 ●工程和科学绘图 ●控制系统设计 ●财务工程 ●建模、仿真功能 二、Matlab 的界面 1.命令窗口(Command Window): Matlab各种操作命令都是由命令窗口开始,用户可以在命令窗口中输入Matlab命令,实现其相应的功能。此命令窗口主要包括文本的编辑区域和菜单栏(如:四则运算;“;”禁止显示变量的值;↑↓遍历以前的命令)。在命令窗口空白区域单击鼠标右键,打开快捷菜单,各项命令功能如下: Evaluate Selection :打开所选文本对应的表达式的值。 Open Selection :打开文本所对应的MatLab文件。 Cut :剪切编辑命令。 Paste :粘贴编辑命令。 2. M-文件编辑/调试(Editor/Debugger)窗口 Matlab Editor/Debugger窗口是一个集编辑与调试两种功能于一体的工具环境。 M-文件(函数文件) ●什么是M-文件:它是一种和Dos环境中的批处理文件相似的脚本文件,对于简单问题, 直接输入命令即可,但对于复杂的问题和需要反复使用的则需做成M-文件(Script File)。 ●创建M-文件的方法: Matlab命令窗的File/New/M-file。 在Matlab命令窗口运行edit。 ●M-文件的扩展名:*.m ●执行M-文件:F5 ●M文件的调试 选择Debug菜单,其各项命令功能如下: Step :逐步执行程序。 Step in :进入子程序中逐步执行调试程序。

数学建模入门基本知识

数学建模知识 之新手上路一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。 不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其在联系的数 学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领 域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。 特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。

二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了 使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统 运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差 分析,数据稳定性分析。 例题:一个笼子里装有鸡和兔若干只,已知它们共有8个头和22只脚,问该笼子中有多 少只鸡和多少只兔?

数学建模必读教程

数学建模必读教程 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

基本知识: 一、数学模型的定义 ? ?? ?现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤

1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分

数学建模--个人认识和心得体会

数学建模--个人认识和心得体会

数学建模的体会思考 经过这段时间的学习,了解了更多的关于这门学科的知识,可以说是见识了很多很多,作为一个数学系的学生,一直都有一个疑问,数学的应用在那里。对了,就在这里,在这里,我看到了很多,也学到了很多,关于各个学科,各个领域,都少不了数学,都是用建模的思想,来解决实际问题,很神奇。 数学建模给了我很多的感触:它所教给我们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。 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,让我们感到了知识的重要性,也领悟到了“学习是不断发现真理的过程”

建立数学模型的方法步骤特点及分类

§16.3 建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤; 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理 性、技艺性和局限性等特点;; 3.能表述数学建模的分类; 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型; 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.§16.2节的示例都属于机理分析方法。测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification).将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构,用系统辨识确定模型的参数. 可以看出,用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的.如果掌握了机理方面的一定知识,模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主.当然,若需要模型参数的具体数值,还可以用系统辨识或其他统计方法得到.如果对象的内部机理基本上没掌握,模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报,则可以系统辩识方法为主.系统辨识是一门专门学科,需要一定的控制理论和随机过程方面的知识.以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与实际问题的性质、建模的目的等有关,从§16.2节的几个例子也可以看出这点.下面给出建模的—般步骤,如图16-5所示. 图16-5 建模步骤示意图 模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份

数学建模Word使用

数学建模竞赛利用好Word教程 花一天时间学好Word排版,绝对是一劳永逸的事。 Word不是最重要的,但绝对是影响建模表达、写作效率和修改方便性的关键。 所有与内容无关的排版工作都交给Word去完成吧。 记得初识数模时,Word曾让下天同志郁闷了半个夏天;后来参加了几次大赛,自以为Word 用得还可以,结果毕业设计时经高人提点,发现Word竟可以这样用。好东西当然要大家一起分享,现介绍***(网上down的,未能核实真身)的大作如下,以抛砖引玉: 用Word编辑论文的几个建议由于各方面的原因,大家主要还是用Microsoft Word (以下简称Word)编辑论文。Word在写科技论文方面虽然有一些先天不足,但却提供了非常强大的功能。如果不能充分利用这些功能,可能经常要为不断地调整格式而烦恼。我把自己以前使用Word的经验和教训总结一下,抛块砖。 原则: 内容与表现分离 一篇论文应该包括两个层次的含义:内容与表现,前者是指文章作者用来表达自己思想的文字、图片、表格、公式及整个文章的章节段落结构等,而后者则是指论文页面大小、边距、各种字体、字号等。相同的内容可以有不同的表现,例如一篇文章在不同的出版社出版会有不同的表现;而不同的内容可以使用相同的表现,例如一个期刊上发表的所有文章的表现都是相同的。这两者的关系不言自明。在排版软件普及之前,作者只需关心文章的内容,文章表现则由出版社的排版工人完成,当然他们之间会有一定交互。Word倡导一种所见即所得(WYSIWYG)的方式,将编辑和排版集成在一起,使得作者在处理内容的同时就可以设置并立即看到其表现。可惜的是很多作者滥用WYSIWYG,将内容与表现混杂在一起,花费了大量的时间在人工排版上,然而效率和效果都很差。本文所强调的“内容与表现分离”的原则就是说文章作者只要关心文章的内容,所有与内容无关的排版工作都交给Word去完成,作者只需将自己的排版意图以适当的方式告诉Word。因为Word不仅仅是一个编辑器,还是一个排版软件,不要只拿它当记事本或写字板用。主要建议如下。 1. 一定要使用样式,除了Word原先所提供的标题、正文等样式外,还可以自定义样式。如果你发现自己是用选中文字然后用格式栏来设定格式的,一定要注意,想想其他地方是否需要相同的格式,如果是的话,最好就定义一个样式。对于相同排版表现的内容一定要坚持使用统一的样式。这样做能大大减少工作量和出错机会,如果要对排版格式(文档表现)做调整,只需一次性修改相关样式即可。使用样式的另一个好处是可以由Word自动生成各种目录和索引。 2. 一定不要自己敲编号,一定要使用交叉引用。如果你发现自己打了编号,一定要小心,这极可能给你文章的修改带来无穷的后患。标题的编号可以通过设置标题样式来实现,表格和图形的编号通过设置题注的编号来完成。在写“参见第x章、如图x所示”等字样时,不要自己敲编号,应使用交叉引用。这样做以后,当插入或删除新的内容时,所有的编号和引用都将自动更新,无需人力维护。并且可以自动生成图、表目录。公式的编号虽然也可以通过题注来完成,但我另有建议,见5。

数学建模知识竞赛题库

数学建模知识竞赛题库 1.请问计算机中的二进制源于我国古代的哪部经典? D A.《墨经》 B.《诗经》 C.《周书》 D.《周易》 2.世界上面积最大的高原是?D A.青藏高原 B.帕米尔高原 C.黄土高原 D.巴西高原 3.我国海洋国土面积约有多少万平方公里? B A.200 B.300 C.280 D.340 4.世界上面值最高的邮票是匈牙利五百亿彭哥,它的图案是B A.猫 B.飞鸽 C.海鸥 D.鹰 5. 龙虾是我们的一种美食、你知道它体内的血是什么颜色的吗?B A.红色 B.蓝色 C.灰色 D.绿色 6.MATLAB使用三维向量[R G B]来表示一种颜色,则黑色为(D ) A. [1 0 1] B. [1 1 1] C. [0 0 1] D. [0 0 0] 7.秦始皇之后,有几个朝代对长城进行了修葺? A A.7个 B.8个 C.9个 D.10个 8.中国历史上历时最长的朝代是?A A.周朝 B.汉朝 C.唐朝 D.宋朝 9我国第一个获得世界冠军的是谁?C A 吴传玉 B 郑凤荣 C 荣国团 D 陈镜开 10.我国最早在奥运会上获得金牌的是哪位运动员?B A.李宁 B.许海峰 C.高凤莲 D.吴佳怩

11.围棋共有多少个棋子?B A.360 B.361 C.362 D.365 12下列属于物理模型的是:A A水箱中的舰艇 B分子结构图 C火箭模型 D电路图 13名言:生命在于运动是谁说的?C A.车尔尼夫斯基 B.普希金 C.伏尔泰 D.契诃夫 14.饱食后不宜剧烈运动是因为B A.会得阑尾炎 B.有障消化 C.导致神经衰弱 D.呕吐 15、MATLAB软件中,把二维矩阵按一维方式寻址时的寻址访问是按(B)优先的。 A.行 B.列 C.对角线 D.左上角16红军长征中,哪次战役最突出反应毛泽东的军事思想和指挥才?A A.四渡赤水B.抢渡大渡河C.飞夺泸定桥D.直罗镇战役 17色盲患者最普遍的不易分辨的颜色是什么?A A.红绿 B.蓝绿 C.红蓝 D.绿蓝 18下列哪种症状是没有理由遗传的? A.精神分裂症 B.近视 C.糖尿病 D.口吃 19下面哪个变量是正无穷大变量?(A )

数模电课程复习

第一部分《模拟电子技术基础》 参考书: [1]刘京南主编:电子电路基础。电子工业出版社,2003 [2]康华光主编:电子技术基础,模拟部分,第四版。高等教育出版社,1999 一、半导体器件概述 (1)PN结及二极管 主要内容:半导体及PN结、二极管的基本特性、二极管的电路模型及主要参数、特殊二极管 (2)半导体三极管 主要内容:三极管的基本工作原理、三极管的基本特性、三极管的电路模型及主要参数 (3)半导体场效应管 主要内容:结型场效应管、绝缘栅场效应管、场效应管的主要参数及电路模型 (4)集成运算放大器 主要内容:集成运放的基本特性、理想运放 二、基本放大电路 (1)放大电路的组成与技术指标 主要内容:放大电路的组成、放大电路的技术指标 (2)放大电路的稳定偏置 主要内容:温度对半导体器件的影响、分压式偏置电路、电流源偏置电路 (3)各种基本组态放大电路的分析与比较 主要内容:共基极放大电路、共集电极放大电路、场效应管的直流偏置电路、共源极放大电路、共漏极放大电路 三、组合放大电路 (1)一般组合放大电路 主要内容:组合放大电路的级间耦合、组合放大电路的增益、共源—-共射放大电路、共射—共基—共集放大电路 (2)差动放大电路 主要内容:基本差动放大电路、差动放大电路的传输特性(3)集成运放的典型电路 主要内容:偏置电路及输入级、中间级及输出级电路 (4)集成运放的参数及实际电路模型 主要内容:集成运放的主要参数、集成运放的实际电路模型、运放电路的调零

四、放大电路的频率响应 (1)放大电路频率响应的有关概念 主要内容:幅频响应、相频响应、波特图、上限频率、下限频率(2)单级放大电路频率响应的分析方法 主要内容:单管放大电路的高频响应、单管放大电路的低频响应(3)多级放大电路的频率响应 主要内容:多级放大电路的高频响应、多级放大电路的低频响应 五、反馈放大电路及其稳定性分析 (1)反馈的基本概念与分类 主要内容:反馈的基本概念、反馈的分类与判断、反馈放大电路的方框图表示及其一般表达式 (2)负反馈对放大器性能的改善 主要内容:提高放大倍数的稳定性、减少非线性失真、扩展通频带、对输入电阻和输出电阻的影响 (3)深度负反馈放大电路的分析计算 主要内容:深度负反馈的特点、深度负反馈放大电路的计算(4)负反馈放大电路的稳定性分析及频率补偿 主要内容:负反馈电路的稳定性分析、常用的频率补偿方法 六、波形产生与整形电路 (1)正弦波振荡电路的基本概念 主要内容:正弦波振荡器的振荡条件、正弦波振荡器的组成及分类(2)正弦波振荡电路 主要内容:RC文氏电桥振荡电路、LC三点式振荡电路、变压器反馈式振荡电路、石英晶体振荡电路 (3)非正弦振荡电路 主要内容:矩形波振荡电路、三角波振荡电路 七、信号运算和处理电路 (1)集成运放运算电路 主要内容:比例运算电路、加减运算电路、微分与积分电路、对数与反对数电路 (2)有源滤波器 主要内容:滤波器的基本概念、一阶有源滤波电路、二阶有源滤波电路、状态变量滤波器 (3)模拟乘法器 主要内容:对数式模拟乘法器、变跨导式模拟乘法器、模拟乘法器应用(4)锁相环电路 主要内容:锁相环的基本概念、锁相环的相位模型与系统分析、集成锁相环及其应用

数学建模教学设计说明

《函数模型的应用实例--数学建模》教学设计说明 郑州市第九中学郑敏 本节课是数学建模的入门课.数学建模是高中数学新课程中新增的研究性学习的内容,《课程标准》中没有对数学建模的内容做具体安排,只是建议将数学建模穿插在相关模块的教学中,要求通过数学建模,了解和经历解决实际问题的全过程,体验数学与日常生活的联系.而以函数为模型的应用题是中学数学中最重要的内容之一,从应用题中抽象出问题的数学特征,找出函数关系,解决实际问题也是中学数学教学的重要任务之一.所以本节课从“3.2 函数模型应用实例”中选取一道生活中的建模实例,借助图形计算器,综合分析对比一次函数、二次函数、指数函数、对数函数、幂函数在实际生活中应用的优缺点,为以后的数学建模打基础,但未能使学生全面认识数学建模的全过程,于是又在本题的基础上有所改编,从实际问题出发,通过分析探究、交流合作、小组展示、总结归纳、深化反思等数学活动引导学生建立完整的数学模型解决实际问题,从而深化数学建模思想.因此本节课是从函数出发,综合运用数学知识、思想和方法,尝试数学建模,让学生从不同的角度理解数学的魅力. 高一下学期的学生学习过一次函数、二次函数、指数函数、对数函数、幂函数各自的函数特点,基于学校的支持,学生对于图形计算器已经有一定的基础,知道数形结合、转化化归、由特殊到一般的思想方法,但对于如何建立数学模型尚不明确.从数学活动经验上来说,学生具备了一定的数学活动经验,有主动参与数学活动的意识和小组合作学习的经验,好奇心强,学习比较积极主动. 本节课是数学建模的基础课,对学生来说是一个全新的认识,在认知方式和思维难度上对学生有较高的要求,而学生的抽象概括能力比较薄弱,学生在建立数学模型及优化数学模型的过程中会比较困难. 在领会以上精神后,我在设计本节课时注意了以下问题: 从主导思想上:本节课依据“教评学一致性”的理念进行课堂教学设计,实施目标导引教学.基于学习目标创设学习问题,激发学生的学习兴趣,基于目标设计与之匹配的评价设计和教学方案,引导学生主动参与学习过程,动手动脑动口,在学习过程中逐步锻炼分析问题、抽象概括的能力. 从内容上:本节课是数学建模的基础课,数学建模是高中数学新课程中研究性学习的内容,《课程标准》中要求通过数学建模,了解和经历解决实际问题的全过程,体验数学与日常生活的联系.所以本节课从“3.2 函数模型应用实例”中选取一道生活中的建模实例,借助图形计算器,对于选择数学模型这一难点,通过分析探究、交流合作、小组展示、师生释疑等环节,设计一系列环环相扣的问题,引导学生思考、讨论、对比各自函数的特点,得出符合题意的数学模型,从而突出本节课的重点.但在实际生活中,符合题意的数学模型不一定符合实际情况,于是在题目的基础上加以修改,用实际问题去检验数学模型,不断拟合出最优的数学模型,让学生体会数学

推荐:数学建模参赛真实经验(强烈推荐)1

数学建模参赛真实经验(强烈推荐) 本文档节选自: Matlab在数学建模中的应用,卓金武等编著,北航出版社,2011年4月出版 以下内容根据作者的讲座整理出来,多年数学建模实践经历证明这些经验对数学建模参赛队员非常有帮助,希望大家结合自己的实践慢慢体会总结,并祝愿大家在数学建模和Matlab世界能够找到自己的快乐和价值所在。 一、如何准备数学建模竞赛 一般,可以把参加数学建模竞赛的过程分成三个阶段:第一阶段,是个人的入门和积累阶段,这个阶段关键看个人的主观能动性;第二阶段,就是通常各学校都进行的集训阶段,通过模拟实战来提高参赛队员的水平;第三阶段是实际比赛阶段。这里讲的如何准备数学建模竞赛是针对第一阶段来讲的。 回顾作者自己的参赛过程,认为这个阶段是真正的学习阶段,就像是修炼内功一样,如果在这个阶段打下深厚的基础,对后面的两个阶段非常有利,也是个人是否能在建模竞赛中占优势的关键阶段。下面就分几个方面谈一下如何准备数学建模竞赛。 首先是要有一定的数学基础,尤其是良好的数学思维能力。并不是数学分数高就说明有很高的数学思维能力,但扎实的数学知识是数学思维的根基。对大学生来说,有高等数学、概率和线性代数就够了,当然其它数学知识知道的越多越好了,如图论、排队论、泛函等。我大一下学期开始接触数学建模,大学的数学课程只学习过高等数学。说这一点,主要想说明只要数学基础还可以,平时的数学考试都能在80分以上就可以参加数学建模竞赛了,数学方面的知识可以在以后的学习中逐渐去提高,不必刻意去补充单纯的数学理论。 真正准备数学建模竞赛应该从看数学建模书籍开始,要知道什么是数学建模,有哪些常见的数学模型和建模方法,知道一些常见的数学建模案例,这些方面都要通过看建模方面的书籍而获得。现在数学建模的书籍也比较多,图书馆和互联网上都有丰富的数学建模资料。作者认为姜启源、谢金星、叶齐孝、朱道元等老师的建模书籍都非常的棒,可以先看二三本。刚开始看数学建模书籍时,一定会有很多地方看不懂,但要知道基本思路,时间长了就知道什么问题用什么建模方法求解了。这里面需要提的一点是,运筹学与数学建模息息相关,最好再看一二本运筹学著作,仍然可以采取诸葛亮的看书策略,只观其大略就可以了,等知道需要具体用哪块知识后,再集中精力将其消化,然后应用之。 大家都知道,参加数学建模竞赛一定要有些编程功底,当然现在有Matlab这种强大的工程软件,对编程的的要求就降低了,至少入门容易多了,因为很容易用1条Matlab命令解决以前要用20行C语言才能实现的功能。因为Matlab的强大功能,Matlab在数学建模中已经有了非常广泛的应用,在很多学校,数学建模队员必须学习Matlab。当然Matlab的入门也非常容易,只要有本Matlab参考书,照猫画虎可以很快实现一些基本的数学建模功能,如数据处理、绘图、计算等。我的一个队友,当年用一天时间把一本二百多页的Matlab 教程操作完了,然后在经常运用中,慢慢地就变成了一名Matlab高手了。 对于有些编程基础的同学,最好再看一些算法方面的书籍,了解常见的数据结构和基本

数学建模入门试题极其答案

1.你要在雨中从一处沿直线走到另一处,雨速是常数,方向不变。 你是否走得越快,淋雨量越少呢? 2.假设在一所大学中,一位普通教授以每天一本的速度开始从图书 馆借出书。再设图书馆平均一周收回借出书的1/10,若在充分长的时间内,一位普通教授大约借出多少年本书? 3.一人早上6:00从山脚A上山,晚18:00到山顶B;第二天,早 6:00从B下山,晚18:00到A。问是否有一个时刻t,这两天都在这一时刻到达同一地点? 4.如何将一个不规则的蛋糕I平均分成两部分? 5.兄妹二人沿某街分别在离家3公里与2公里处同向散步回家,家 中的狗一直在二人之间来回奔跑。已知哥哥的速度为3公里/小时,妹妹的速度为2公里/小时,狗的速度为5公里/小时。分析半小时后,狗在何处? 6.甲乙两人约定中午12:00至13:00在市中心某地见面,并事先 约定先到者在那等待10分钟,若另一个人十分钟内没有到达,先到者将离去。用图解法计算,甲乙两人见面的可能性有多大? 7.设有n个人参加某一宴会,已知没有人认识所有的人,证明:至 少存在两人他们认识的人一样多。 8.一角度为60度的圆锥形漏斗装着10 端小孔的 面积为0.5 9.假设在一个刹车交叉口,所有车辆都是由东驶上一个1/100的斜

坡,计算这种情 下的刹车距离。如果汽车由西驶来,刹车距离又是多少? 10. 水管或煤气管经常需要从外部包扎以便对管道起保护作用。包扎时用很长的带子缠绕在管道外部。为了节省材料,如何进行包扎才能使带子全部包住管道而且带子也没有发生重叠。 :顶=1:a:b ,选坐v>0,而设语雨速 L( 1q -+v x ),v≤x Q(v)= L( v x -q +1),v>x 2.解:由于教授每天借一本书,即一周借七本书,而图书馆平均每周

数学建模基础教程

数学建模新手“必读教程” 第一部分基本知识: 一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解

数学建模入门基本知识

数学建模知识 ——之新手上路一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤

1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析。

学习数学建模的目标

学习数学建模的目标 1.能表述建立数学模型的方法、步骤; 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可 转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点; 3.能表述数学建模的分类; 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型; 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法。机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification).将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构,用系统辨识确定模型的参数.可以看出,用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的.如果掌握了机理方面的一定知识,模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主.当然,若需要模型参数的具体数值,还可以用系统辨识或其他统

计方法得到.如果对象的内部机理基本上没掌握,模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报,则可以系统辩识方法为主.系统辨识是一门专门学科,需要一定的控制理论和随机过程方面的知识。以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与实际问题的性质、建模的目的等有关,下面给出建模的—般步骤。 模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识,又要充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线

高中数学建模的三种教学形式(教师)

高中数学建模的三种教学形式 左双奇* (位育中学) 问题的提出 数学建模的教学实践在我国己有十多年的探索了,新的国家课程标准和新的教材都将数学建模内容列入学生必修内容。在探究性学习的探索中,一些学校选择了数学建模做为突破口;在进行数学课题学习的教学实践中,数学建模是其中的一种重要形式。近年来,我校为配合上海市中学生数学知识应用竞赛,对数学建模教学进行了积极的探索,针对人为地将数学建模教学与曰常课堂教学相割裂、教师和学生对数学建模这种具有多样性、新奇性的学习形式存在的畏难心理等困难,我校在数学建模的教学中主要采用了以下循序渐近的三个不同层次的教学形式来克服以上的困难。 研究方法和过程 一、常规课堂教学中的数学建模教学 广义地说,一切数学概念、数学理论体系、数学公式、方程式和算法系统都可以称为数学模形。如“椭圆的方程及图象”就是一个数学模型,“用…二分法?求方程的一个近似解”也是一个数学模型。针对学生在数学建模中不会对实际问题进行抽象、简化、假设变量和参数,形成明确的数学框架的困难,我们在常规的数学课堂教学中,有意识地选择合适的教学内容,模仿实际问题中建立数学模型的过程,来处理教材中常规的学习内容,从而为学生由实际问题来建立模型奠定基础。 譬如,对于二面角内容的教学,在学生原有生活经历中,有水坝面和水平面成适当 的角的印象;有半开着的门与墙面形成角的印象,那么我们在让学生形成二面角的概念时,应当从学生已有的这些认识中,舍弃具体的水坝、门等对象,而抽象出“从一条直线出发的两个半平面所组成的图形叫做二面角”,在这里,半平面是相对于水坝拦水面、门等的具体对象而进行合理假设得到的理想化对象,而在进一步研究如何度量一个二面角的大小时,我们是让学生提出各种方案,然后通过讨论、比较各方案所定义的几何量对给定的二面角是不是不变量,同时又简洁表达了二面角中两个半平面闭合程度的大小。以上关于二面角的概念及其度量方法的教学过程,实际上就是建立数学模型并研究模型的过程。 这个教学案例说明,在常规的曰常课堂教学中,完全可以选定适当内容,创设出数学建模的教学情景来处理教学内容,从而为学生真正面对实际问题来建立模型、研究模型创造条件。 二、教师提供问题的数学建模教学 教师提供问题的数学建模,基本上同目前开展的大学生、中学生数学建模竞赛中需要完成的建模任务相同。这种形式的数学建模学生不需要自己选定实际问题研究,而是由教师选定适合于学生水平的实际问题呈现给学生,在教师的启发、引导下,学生小组通过讨论,自己完成模型选择和建立、计算、验证等过程,最后用小论文的形式呈现自己的研究成果,这种形式的数学建模学生已真正接触到实际问题,并经历建模的全过程。

数学建模基础(入门必备)

一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果

数学建模基础知识竞赛策划书

安徽大学江淮学院数学建模协会 ----数学建模基础知识竞赛 策 划 书 主办单位:安徽大学江淮学院委员会 安徽大学江淮学院社团管理部承办单位:安徽大学江淮学院数学建模协会

活动背景 鉴于亲爱的学弟学妹,对于数学建模这一新接触的有关应用数学的活动形式的不了解,安徽大学江淮学院数学建模协会正在积极筹划一场关于数学建模基础知识竞赛,旨在增强同学们对于数学建模的了解,积极参与数学建模活动,把自己成长为:文能提笔安天下,武能骑虎定乾坤的文武全才。下面是对于本次竞赛活动的简要介绍。 活动内容 本次活动分为初赛和决赛两个阶段: 初赛: 活动形式:以论文形式上交 上交时间:2013.12.9日18:00—18:30 上交地点:主教学楼一楼大厅 论文要求:论文的标题采用四号黑体,一级目录采用小四黑体,正文采用五号字体,行间距为单倍行距。论文题目自选,A4纸打印,字数至少两千字。 注:论文内容是关于数学建模相关的基础知识(如:数学建模的发展史,用到的相关软件:matlab、lingo等),同学们可以在网上查找,将查找的资料组织成自己的语言写成论文。 决赛: 参赛选手:从初赛的论文中选出优秀作品的团队参加决赛

活动形式:数学建模基础知识竞赛(主要是关于计算机基础知识)活动时间:2013.12.12日18:00 活动地点:北区学术报告厅 参与人员:全院全体学生 一.宣传安排 1、以海报形式宣传 2、通知各班班长进行本班宣传 3,校园主干道LED屏幕 二.活动流程 1、2013.12.9日18:00主教学楼一楼大厅收论文 2、2013.12.12日18:00数学建模基础知识竞赛,秘书部做 好签到工作 3、本次比赛以团队形式参加,每队3人(设队长一名)。从 初赛的论文中选出优秀作品的团队进入决赛,决赛题目分为必答题、可答题、抢答题。 三、后续工作 1、赛后场地清理,设备归还 2、学员后期提交培训心得 注意事项

数学建模到底是学什么

数学建模到底是学什么? 数学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生活中存在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。 该学科通过具体实例引入使学生掌握数学建模基本思想、基本方法、基本类型。学会进行科学研究的一般过程,并能进入一个实际操作的状态。通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍,培养学生双向翻译能力,数学推导计算和简化分析能力,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;培养学生应用数学解决实际问题的能力。 学习数学建模需要具备的基础知识: 高等数学、线性代数、概率论与数理统计。 学习内容简述: 数学建模的概述、初等模型、简单优化模型、微分方程模型、离散模型、线性规划模型、概率模型等模型的基本建模方法及求解方法。 学习内容详述: 以建立不同的数学模型作为教学项目载体,每个项目分解为若干个学习任务:下面是整合两个版本的内容,供参考。 教学项目一:建立数学模型 学习内容: (1)数学建模的历史和现状; (2)高职院校开设数学建模课的现实意义; (3)数学模型的基本概念; (4)数学模型的特点和分类; (5)数学建模的方法及基本步骤。 教学项目二:初等数学建模 学习内容: (1)初等函数建模法:基本初等函数数学模型;常用的经济函数模型; (2)集合建模法:鸽笼原理;“奇偶效验”法;相识问题; (3)比例与函数建模法:动物体型模型;双重玻璃的功效模型;席位分配模型。 教学项目三:微分方程建模 学习内容: (1)微分方程建模方法; (2)熟悉微分方程建模案例:Malthus模型;Logistic模型;具有收获的单种群模型; (3)经济增长模型;资金与劳动力的最佳分配;劳动生产率增长; (4)人口的预测和控制; (5)微分方程稳定性理论简介。 教学项目四:数学规划建模 学习内容: (1)想行规划模型原理与案例:运输模型;食谱模型;河流污染与净化模型;合理下料模型;

相关文档
最新文档