当前位置:文档之家› 数学建模认识学习总结

数学建模认识学习总结

数学建模认识学习总结
数学建模认识学习总结

数学建模认识学习总结

系别

班级

姓名

学号

教师

时间

认识学习总结

数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。

一、数学应用题的特点

我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点:

第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。

第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。

第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。

第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。

二、数学应用题如何建模

建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次:

第一层次:直接建模。

根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型。

第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。

第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。

第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。

三、建立数学模型应具备的能力

从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。

3.1提高分析、理解、阅读能力。

阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。

3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。

将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少?

将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)5

3.3增强选择数学模型的能力。

选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表:

函数建模类型实际问题

一次函数成本、利润、销售收入等

二次函数优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等

幂函数、指数函数、对数函数细胞分裂、生物繁殖等

三角函数测量、交流量、力学问题等。

3.4加强数学运算能力。

数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。

数学模型是数学知识与数学应用的桥梁,研究和学习数学模型,能帮助学生探索数学的应用,产生对数学学习的兴趣,培养学生的创新意识和实践能力,加强数学建模教学与学习对学生的智力开发具有深远的意义,现就如何加强高中数学建模教学谈几点体会。

一.要重视各章前问题的教学,使学生明白建立数学模型的实际意义。

教材的每一章都由一个有关的实际问题引入,可直接告诉学生,学了本章的教学内容及方法后,这个实际问题就能用数学模型得到解决,这样,学生就会产生创新意识,对新数学模型的渴求,实践意识,学完要在实践中试一试。

如新教材“三角函数”章前提出:有一块以O点为圆心的半圆形空地,要在这块空地上划出一个内接矩形ABCD辟为绿册,使其册边AD落在半圆的直径上,另两点BC落在半圆的圆周上,已知半圆的半径长为a,如何选择关于点O对称的点A、D的位置,可以使矩形面积最大?

这是培养创新意识及实践能力的好时机要注意引导,对所考察的实际问题进行抽象分析,建立相应的数学模型,并通过新旧两种思路方法,提出新知识,激发学生的知欲,如不可挫伤学生的积极性,失去“亮点”。

这样通过章前问题教学,学生明白了数学就是学习,研究和应用数学模型,同时培养学生追求新方法的意识及参与实践的意识。因此,要重视章前问题的教学,还可据市场经济的建设与发展的需要及学生实践活动中发现的问题,补充一些实例,强化这方面的教学,使学生在日常生活及学习中重视数学,培养学生数学建模意识。

二.通过几何、三角形测量问题和列方程解应用题的教学渗透数学建模的思想与思维过程。

学习几何、三角的测量问题,使学生多方面全方位地感受数学建模思想,让学生认识更多现在数学模型,巩固数学建模思维过程、教学中对学生展示建模的如下过程:

现实原型问题

数学模型

数学抽象

简化原则

演算推理

现实原型问题的解

数学模型的解

反映性原则

返回解释

列方程解应用题体现了在数学建模思维过程,要据所掌握的信息和背景材料,对问题加以变形,使其简单化,以利于解答的思想。且解题过程中重要的步骤是据题意更出方程,从而使学生明白,数学建模过程的重点及难点就是据实际问题特点,通过观察、类比、归纳、分析、概括等基本思想,联想现成的数学模型或变换问题构造新的数学模型来解决问题。如利息(复利)的数列模型、利润计算的方程模型决策问题的函数模型以及不等式模型等。

三.结合各章研究性课题的学习,培养学生建立数学模型的能力,拓展数学建模形式的多样性式与活泼性。

高中新大纲要求每学期至少安排一个研究性课题,就是为了培养学生的数学建模能力,如“数列”章中的“分期付款问题”、“平面向是…章中?向量在物理中的应用”等,同时,还可设计类似利润调查、洽谈、采购、销售等问题。设计了如下研究性问题。

例1根据下表给出的数据资料,确定该国人口增长规律,预测该国2000年的人口数。

时间(年份) 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990

人中数(百万) 39 50 63 76 92 106 123 132 145

分析:这是一个确定人口增长模型的问题,为使问题简化,应作如下假设:(1)该国的政治、经济、社会环境稳定;(2)该国的人口增长数由人口的生育,死亡引起;(3)人口数量化是连续的。基于上述假设,我们认为人口数量是时间函数。建模思路是根据给出的数据资料绘出散点图,然后寻找一条直线或曲线,使它们尽可能与这些散点吻合,该直线或曲线就被认为近似地描述了该国人口增长规律,从而进一步作出预测。

通过上题的研究,既复习巩固了函数知识更培养了学生的数学建模能力和实践能力及创新意识。在日常教学中注意训练学生用数学模型来解决现实生活问题;培养学生做生活的有心人及生活中“数”意识和观察实践能力,如记住一些常用及常见的数据,如:人行车、自行车的速度,自己的身高、体重等。利用学校条件,组织学生到操场进行实习活动,活动一结束,就回课堂把实际问题化成相应的数学模型来解决。如:推铅球的角度与距离关系;全班同学手拉手围成矩形圈,怎样围使围成的面积最大等,用砖块搭成多米诺牌骨等。

四、培养学生的其他能力,完善数学建模思想。

由于数学模型这一思想方法几乎贯穿于整个中小学数学学习过程之中,小学解算术运用题中学建立函数表达式及解析几何里的轨迹方程等都孕育着数学模

型的思想方法,熟练掌握和运用这种方法,是培养学生运用数学分析问题、解决问题能力的关键,我认为这就要求培养学生以下几点能力,才能更好的完善数学建模思想:

(1)理解实际问题的能力;

(2)洞察能力,即关于抓住系统要点的能力;

(3)抽象分析问题的能力;

(4)“翻译”能力,即把经过一生抽象、简化的实际问题用数学的语文符号表达出来,形成数学模型的能力和对应用数学方法进行推演或计算得到注结果能自然语言表达出来的能力;

(5)运用数学知识的能力;

(6)通过实际加以检验的能力。

只有各方面能力加强了,才能对一些知识触类旁通,举一反三,化繁为简,如下例就要用到各种能力,才能顺利解出。

数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。

5/12/2011

数学建模常用模型方法总结精品

【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 (优化模型) 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素:①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

数学建模经验

数学建模经验 我参加了3次“深圳杯”数模,1次全国大学生数模,以及1次全国研究生数模,2016年参加了全国研究生数模的交流会,但没有参加过美赛,应该算是一个江湖老手了吧。下面内容算是得出的一些经验。 如果你是没有太多数模论文书写经历的小白,我觉得你要找一篇优秀论文对照下面的内容好好看一下。如果你是高手的话,就作为交流吧。 一、问题分析 1.假设的必要性。任何理论或者问题都是以必要的假设为前提的。假设可以使你考虑的问题变得简单,降低难度。只要假设是合理的,别人一般都会认同。另外,你的假设也表明你考虑问题比较周全。 2.问题的分析。这个太重要!你需要反复仔细的理解每一个小问题让你考虑什么,解决什么问题。其实,每一个小问题的内容里都对应着评卷的得分点! 3.数据分析。一般,数模给题目的同时也会提供一些数据。有的题目可能也会让你上网查数据。数据的话,首先是看数据元素之间的关联性;然后,数据有没有缺失,缺失数据如何处理,数据里有没有噪声(噪声需不需要处理),数据里的元素需不需要做归一化(这个归一化非常重要)。 二、论文书写 数学建模的论文一般分为以下几个部分:[背景概述](可选)、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、模型建立与求解、模型的总结与改进、参考文献、附录。 举个栗子,可以这样安排结构: 摘要 关键字 一、问题重述 二、模型假设 三、符号说明 四、问题1的分析及模型建立与求解 4.1 问题分析 这里,需要强调,很多人觉得问题分析就是把后面要建立的模型直接说一遍,但不是这样的!这个部分应该是当你刚刚拿到题,你分析问题的切入点是什么,使用哪些信息,大概用什么方法。即是:问题的主要矛盾+大概思路。 4.2 模型建立与求解

全国数学建模竞赛一等奖论文

交巡警服务平台的设置与调度 摘要 由于警务资源有限,需要根据城市的实际情况与需求建立数学模型来合理地确定交巡警服务平台数目与位置、分配各平台的管辖范围、调度警务资源。设置平台的基本原则是尽量使平台出警次数均衡,缩短出警时间。用出警次数标准差衡量其均衡性,平台与节点的最短路衡量出警时间。 对问题一,首先以出警时间最短和出警次数尽量均衡为约束条件,利用无向图上任意两点最短路径模型得到平台管辖范围,并运用上下界网络流模型优化解,得到A区平台管辖范围分配方案。发现有6个路口不能在3分钟内被任意平台到达,最长出警时间为5.7分钟。 其次,利用二分图的完美匹配模型得出20个平台封锁13个路口的最佳调度方案,要完全封锁13个路口最快需要8.0分钟。 最后,以平台出警次数均衡和出警时间长短为指标对方案优劣进行评价。建立基于不同权重的平台调整评价模型,以对出警次数均衡的权重u和对最远出警距离的权重v 为参数,得到最优的增加平台方案。此模型可根据实际需求任意设定权重参数和平台增数,由此得到增加的平台位置,权重参数可反映不同的实际情况和需求。如确定增加4个平台,令u=0.6,v=0.4,则增加的平台位置位于21、27、46、64号节点处。 对问题二,首先利用各区平台出警次数的标准差和各区节点的超距比例分析评价六区现有方案的合理性,利用模糊加权分析模型以城区的面积、人口、总发案次数为因素来确定平台增加或改变数目。得出B、C区各需改变2个平台的位置,新方案与现状比较,表明新方案比现状更合理。D、E、F区分别需新增4、2、2个平台。利用问题一的基于不同权重的平台调整评价模型确定改变或新增平台的位置。 其次,先利用二分图的完美匹配模型给出80个平台对17个出入口的最优围堵方案,最长出警时间12.7分钟。在保证能够成功围堵的前提下,若考虑节省警力资源,分析全市六区交通网络与平台设置的特点,我们给出了分阶段围堵方案,方案由三阶段构成。最多需调动三组警力,前后总共需要29.2分钟可将全市路口完全封锁。此方案在保证成功围堵嫌疑人的前提下,若在前面阶段堵到罪犯,则可以减少警力资源调度,节省资源。 【关键字】:不同权重的平台调整评价模糊加权分析最短路二分图匹配

数学建模专题汇总-离散模型

离散模型 § 1 离散回归模型 一、离散变量 如果我们用0,1,2,3,4,?说明企业每年的专利申请数,申请数是一个离散的变量,但是它是间隔尺度变量,该变量类型不在本章的讨论的被解释变量中。但离散变量0和1可以用来说明企业每年是否申请专利的事项,类似表示状态的变量才在本章的讨论中。在专利申请数的问题中,离散变量0,1,2,3 和4 等数字具 有具体的经济含义,不能随意更改;而在是否申请专利的两个选择对象的选择问题中,数字0和1只是用于区别两种不同的选择,是表示一种状态。本专题讨论有序尺度变量和名义尺度变量的被解释变量。 、离散因变量

在讨论家庭是否购房的问题中,可将家庭购买住房的决策用数字1 表示,而将家庭不购买住房的决策用数字0 表示。 1 yes x 0 no 如果x 作为说明某种具体经济问题的自变量,则应用以前介绍虚拟变量知识就足够了。如果现在考虑某个家庭在一定的条件下是否购买住房问题时,则表示状态的虚拟变量就不再是自变量,而是作为一个被说明对象的因变量出现在经济模型中。因此,需要对以前讨论虚拟变量的分析方法进行扩展,以便使其能够适应分析类似家庭是否购房的问题。因为在家庭是否购房问题中,虚拟因变量的具体取值仅是为了区别不同的状态,所以将通过虚拟因变量讨论备择对象选择的回归模型称为离散选择模型。 三、线性概率模型 现在约定备择对象的0 和1 两项选择模型中,下标i 表示各不同的经济主体,取值

0或l的因变量 y i表示经济主体的具体选择结果,而影响经济主体进行选择的自变量 x i 。如果选择响应YES 的概率为 p(y i 1/ x i ) ,则经济主体选择响应NO 的概率为 1 p(y i 1/ x i), 则E(y i /x i) 1 p(y i 1/x i) 0 p(y i 0/x i)= p(y i 1/x i)。根据经典线性回归,我们知道其总体回归方程是条件期望建立的,这使我们想象可以构造线性概率模型 p(y i 1/ x i) E(y i / x i) x iβ 0 1 x i1 L k x ik u i 描述两个响应水平的线性概率回归模型可推知,根据统计数据得到的回归结果并不一定能够保证回归模型的因变量拟合值界于[0,1]。如果通过回归模型式得到的因变量拟合值完全偏离0或l两个数值,则描述两项选择的回归模型的实际用途就受到很大的限制。为避免出现回归模型的因变量预测值偏离0或1的情形,需要限制因变量的取值范围并对回归模型式进行必要的修正。由于要对其进行修正,那么其模型就会改变,模型改变会导致似然函

数学建模认识学习总结

数学建模认识学习总结 系别 班级 姓名 学号 教师 时间

认识学习总结 数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型。 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。

当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结

前言:2012年3月28号晚,我知道了美赛成绩,一等奖(Meritorious Winner),没有太多的喜悦,只是感觉释怀,一年以来的努力总算有了回报。从国赛遗憾丢掉国奖,到美赛一等,这一路走来太多的不易,感谢我的家人、队友以及朋友的支持,没有你们,我无以为继。这篇文章在美赛结束后就已经写好了,算是对自己建模心得体会的一个总结。现在成绩尘埃落定,我也有足够的自信把它贴出来,希望能够帮到各位对数模感兴趣的同学。 欢迎大家批评指正,欢迎与我交流,这样我们才都能进步。 个人背景:我2010年入学,所在的学校是广东省一所普通大学,今年大二,学工商管理专业,没学过编程。 学校组织参加过几届美赛,之前唯一的一个一等奖是三年前拿到的,那一队的主力师兄凭借这一奖项去了北卡罗来纳大学教堂山分校,学运筹学。今年再次拿到一等奖,我创了两个校记录:一是第一个在大二拿到数模美赛一等奖,二是第一个在文科专业拿数模美赛一等奖。我的数模历程如下: 2011.4 校内赛三等奖 2011.8 通过选拔参加暑期国赛培训(学校之前不允许大一学生参加) 2011.9 国赛广东省二等奖 2011.11 电工杯三等奖 2012.2 美赛一等奖(Meritorious Winner) 动机:我参加数学建模的动机比较单纯,完全是出于兴趣。我的专业是工商管理,没有学过编程,觉得没必要学。我所感兴趣的是模型本身,它的思想,它的内涵,它的发展过程、它的适用问题等等。我希望通过学习模型,能够更好的去理解一些现象,了解其中蕴含的数学机理。数学模型中包含着一种简洁的哲学,深刻而迷人。 当然获得荣誉方面的动机可定也有,谁不想拿奖呢? 模型:数学模型的功能大致有三种:评价、优化、预测。几乎所有模型都是围绕这三种功能来做的。比如,今年美赛A题树叶分类属于评价模型,B题漂流露营安排则属于优化模型。对于不同功能的模型有不同的方法,例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等;优化模型方法有启发式算法(模拟退火、遗传算法等)、仿真方法(蒙特卡洛、元胞自动机等);预测模型方法有灰色预测、神经网络、马尔科夫链等。在数学中国网站上有许多关于这些方法的相关介绍与文献。 关于模型软件与书籍,这方面的文章很多,这里只做简单介绍。关于软件这三款已经足够:Matlab、SPSS、Lingo,学好一个即可(我只会用SPSS,另外两个队友会)。书籍方面,推荐三本,一本入门,一本进级,一本参考,这三本足够: 《数学模型》姜启源谢金星叶俊高等教育出版社 《数学建模方法与分析》Mark M. Meerschaert 机械工业出版社 《数学建模算法与程序》司守奎国防工业出版社 入门的《数学模型》看一遍即可,对数学模型有一个初步的认识与把握,国赛前看完这本再练习几篇文章就差不多了。另外,关于入门,韩中庚的《数学建模方法及其应用》也是不错的,两本书选一本阅读即可。如果参加美赛的话,进级的《数学建模方法与分析》要仔细研究,这本书写的非常好,可以算是所有数模书籍中最好的了,没有之一,建议大家去买一本。这本书中开篇指出的最优化模型五步方法非常不错,后面的方法介绍的动态模型与概率模型也非常到位。参考书目《数学建模算法与程序》详细的介绍了多种建模方法,适合用来理解

全国大学生数学建模竞赛论文--范例

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全 名):参赛队员(打印并签名):1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):

全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

眼科病床的合理安排 摘要 病床是医院的重要卫生资源,其使用情况是反映医院工作效率的重要指标,合理分配床位、提高病床使用率对于充分利用医疗资源、提高医院的两个效益有着十分重要的意义。 本题针对某医院眼科病床分配中存在的不合理现象,让我们建立一个合理的病床安排模型,以解决病床的最优分配问题,从而提高对医院资源的有效利用。 针对问题一,本文制定的指标评价体系包括门诊相关指标集(病人平均等待时间、门诊等待平均队长、病人平均满意度)和病床相关指标集(出院者平均住院日数、病床平均工作日、病床平均周转率、实际病床利用率)。为了能够全面地评价出模型的优劣,本文采用目前普遍使用的密切值法、TOPSIS法和RSR法等综合评价方法,并对应建立了三个评价模型,以得出更为科学合理的结论。 针对问题二,本文建立了以病床需求数为状态转移变量、以各类病人的病床安排数为决策变量的动态规划模型。模型中,充分考虑了观测期内病人平均等待时间、病床平均周转率、病床利用率和潜在流失率等指标,且在制定寻优策略时,引入了病人满意度量化函数和优先级函数,使得模型更加合理。通过Matlab 对该模型求解,得出了次日病床安排方案(结果见表4)。 综合评价模型时,以该医院目前的病床安排方案和我国医院通用的病床安排方法为比较对象,借助上述三种评价方法和模型,进行了综合评价比较,从综合评价结果来看,本文的模型相对较优(评价结果见表9)。 针对问题三,本文既充分考虑了如何缩短病人平均等待时间和提高病床利用率,又兼顾了公平原则,根据病症的不同和就诊病人到院的顺序制订了优先服务策略,给出了每个病人相应的入住时间区间(见P18)。 针对问题四,由于住院部周六和周日不安排手术,对某些类型病人的病床安排产生了一定的影响,因此我们对问题二中模型的优先级函数进行了相应的调整,并利用Matlab进行了求解(结果见表10)。 为了判断手术安排时间是否改变,本文根据问题一的评价方法和模型对修改后的模型进行了综合评价,从评价结果得知,手术安排时间应该做相应的调整。 针对问题五,为了使所有病人在系统内的平均逗留时间(含等待入院及住院时间)最短,本文建立了以其为目标函数且带约束条件的非线性规划模型,并利用了Lingo 软件对其进行求解,得出的结论是:分配给外伤、白内障(双眼)、白内障(单眼)、青光眼、视网膜疾病等各类型病人的床位数依次为:8、16、12、21、22,分别占总床数的比例为:10.13%、20.25%、15.19%、26.58%、27.85%。 最后,本文对所建模型的优点和缺点进行了客观的评价,认为本文研究的结果在实际医院病床安排中有一定的参考价值。 关键词:病人平均等待时间;实际病床利用率;RSR 法;满意度量化函数;动态规划模型;非线性规划 1.问题重述 医院就医排队是大家都非常熟悉的现象,它以这样或那样的形式出现在我们面前,例如,

(完整word版)数学建模四大模型总结,推荐文档

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。如何求得从第一个操作开始到最后一个操作结束的最小时间间隔。 2 分类模型 判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据,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析。 聚类分析则是给定的一批样品,要划分的类型实现并不知道,正需要通过局内分析来给以确定类型的。 2.1 判别分析 ● 距离判别法 基本思想:首先根据已知分类的数据,分别计算各类的重心即分组(类)的均值,判别准则是对任给的一次观测,若它与第i 类的重心距离最近,就认为它来自第i 类。 至于距离的测定,可以根据实际需要采用欧氏距离、马氏距离、明科夫距离等。 ● Fisher 判别法 基本思想:从两个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据,借助方差分析的思想构造一个判别函数或称判别式1p i i i y c x ==∑。其中系数i c 确定的原则是使两 组间的区别最大,而使每个组内部的离差最小。 对于一个新的样品,将它的p 个指标值代人判别式中求出 y 值,然后与判别临界值(或称分界点(后面给出)进行比较,就可以判别它应属于哪一个总体。在两个总体先验概率相等的假设下,判别临界值一般取: (1)(2)1 2012n y n y y n n +=+

数学建模心得体会3篇_心得体会

数学建模心得体会3篇_心得体会 数学建模学习心得(2): 数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程,也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程,更是一个思想与方法的产生与选择的过程。它给学生再现了一种“微型科研”的过程。数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣,丰富学生数学探索的情感体验;有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识,促进知识的深化、发展;有利于学生体会和感悟数学思想方法。同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力,才能指导和要求学生通过主动思维,自主构建有效的数学模型,从而使数学课堂彰显科学的魅力。 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。有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。 1. 只有经历这样的探索过程,数学的思想、方法才能沉积、凝聚,从而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。因此,在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流,对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升,力求建构出人人都能理解的数学模型。 教师不应只是“讲演者”,而应不时扮演下列角色:参谋——提一些求解的建议,提供可参考的信息,但并不代替学生做出决断。询问者——故作不知,问原因、找漏洞,督促学生弄清楚、说明白,完成进度。仲裁者和鉴赏者——评判学生工作成果的价值、意义、优劣,鼓励学生有创造性的想法和作法。 2. 数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。教师在设计数学建模活动时,特别应考虑学生的实际能力和水平,起始点要低,形式应有利于更多的学生能参与。在开始的教学中,在讲解知识的同时有意识地介绍知识的应用背景,在数学模型的应用环节进行比较多的训练;然后逐步扩展到让学生用已有的数学知识解释一些实际结果,描述一些实际现象,模仿地解决一些比较确定的应用问题;再到独立地解决教师提供的数学应用问题和建模问题;最后发展成能独立地发现、提出一些实际问题,并能用数学建模的方法解决它。 3.由于知识产生和发展过程本身就蕴含着丰富的数学建模思想,因此老师既要重视实际问题背景的分析、参数的简化、假设的约定,还要重视分析数学模型建立的原理、过程,数学知识、方法的转化、应用,不能仅仅讲授数学建模结果,忽略数学建模的建立过程。 4.数学应用与数学建模的目的并不是仅仅为了给学生扩充大量的数学课外知识,也不是仅仅为了解决一些具体问题,而是要培养学生的应用意识,提高学生数学能力和数学素质。因此我们不应该沿用老师讲题、学生模仿练习的套路,而应该重过程、重参与,从小培养学数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,培养学生应用数学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。小学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。因此,用建模思想指导小学数学教学显得愈发重要。 数学建模心得体会 一年一度的全国数学建模大赛在今年的9 月21 日上午8 点拉开战幕,各队将在3 天72 小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立,求解和分析,确定题目后,我们队三人分头行动,一人去图书馆查阅资料,一人在网上搜索相关信息,一人建立模型,通过三人的

数学建模美赛参考文献

数学建模美赛参考文献 Since 1982, the official publication of the teaching of mathematical modeling contest, translations and guidance materials, and related with the mathematical modeling of mathematics experiment teaching material ( only according to statistics all told ): E. A. Bender, an introduction to mathematical model, Zhu Yaochen, Xu Weixuan translation, popular science press, 1982 Kondo Jiro, Miya Eiaki, et al, mathematical model, mechanical industry press, 1985 C. L. Daimler, E. S. Ai Wei, mathematical modeling principle, Ocean Press, 1985 Jiang Qiyuan, mathematical model, higher education press, 1987 Ren Shanqiang, mathematical model, Chongqing University press, 1987 M. Braun, C. S. Coleman, D. A. Drew, the differential equation model, Zhu Yumin, Zhou yu-hun translation, National University of Defense Technology press, ( the book for the W. F.Lucas editor of the Modules in Applied Mathematics a book first volume ), 1988 Chen Anqi, mathematical model of scientific and technical engineering, China Railway Publishing House, 1988 Jiang Yuzhao, Xin Peiqing, mathematical model and computer simulation, University of Electronic Science and Technology Press, 1989 Yang Qifan, Bian Fu Ping, mathematical model, Zhejiang University press, 1990 Dong Jiali, Cao Xudong, Shim Hito, mathematical model, Beijing University of Technology press, 1990 Tang Huanwen, Feng Enmin, sun Yuxian, Sun Lihua, an introduction to the mathematics model, Dalian University of Technology press, 1990 Jiang Qiyuan, the mathematical model (the Second Edition ), higher education press, 1991 H. P. Williams, the mathematical model and computer application, National Defence Industry Press, 1991

数学建模专题方法总结

最短路问题、公路连接问题、指派问题、中国邮递员问题、推销员问题、旅行商问题、运输问题 上述问题有两个共同的特点: 一是它们的目的都是从若干可能的安排或方案中寻求某种意义下的最优安排或方案,数学上把这种问题称为最优化或优化问题; 二是它们都易于用图形的形式直观地描述和表达,数学上把这种与图相关的结构称为网络。 与图和网络相关的最优化问题就是网络最优化或称网络优化问题。所以上面例子中介绍的问题都是网络优化问题。

离散数据的处理可用插值、拟合。 插值:已知某些离散点的函数值,构造一个简单的函数通过所有离散点,可求离散点区域内其他中间点的值。若要求所求曲线(面)通过所给所有数据点,就是插值问题。 拟合:不要求通过所有数据点,可预测以前的值。若不要求曲线(面)通过所有数据点,而是要求它反映对象整体的变化趋势,这就是数据拟合,又称曲线拟合或曲面拟合。 函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似,由于近似的要求不同,二者在数学方法上是完全不同的。

元法建模3用模拟近似法建模。 微分方程数值解求近似解。 有限差分法--------偏微分方程的一种数值解法

非线性------曲线线性-------直线

预测方法总结:1回归拟合预测------最小二乘法(数据较多、不能太多也不能太少、适合中 等数据量的问题) 2灰色预测(小样本的预测,数据量少)需做数据预处理 3模糊数学预测

模糊数学是研究和揭示模糊现象的定量处理方法。 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择 模糊聚类分析--------对所研究的事物按一定标准进行分类。对客观事物按一定的标准进行分类的数学方法称为聚类分析,它是多元统计的一种分类方法。 模糊模式识别------已知某类事物的若干标准模型,给出一个具体的对象,确定把它归于哪一类模型。 模糊综合评判------从某一事物的多个方面进行综合评价 模糊线性规划-----将线性规划的约束条件或目标函数模糊化,引入隶属函数,从而导出一个新的线性规划问题, 其最优解称为原问题的模糊最优解。

体会:数学建模的学习心得体会

数学建模的学习心得体会 通过对专题七的学习,我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性,知道了什么是数学建模,数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题,然后用数学方法去解决它,之后我们再把它放回到实际当中去,用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。 知道了数学建模的几点要求:一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中,了解和经历解决实际问题的过程,并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。同时,希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。当然也希望同学们在这样的过程当中,学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中,老师有些在课堂上也是这样教学的,他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式,首先就是这个问题就是有点儿全新性,解决的方案不是很明了,这样学生要有一个尝试,一个探索的过程查询资料等手段来获取信息,之后采取各种合作的方式解决问题,养成与人交流的能力。 实际上数学探究本身应该说在平时教学当中,老师有些在课堂上也是这样教学的,他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式,首先就是这个问题就是有点儿全新性,解决的方案不是很明了,这样的话学生要有一个尝试,一个探索的过程。数学探究活动的关健词就是探究,探究是一个活动或者是一个过程,也是一种学习方式,我们比较强调是用这样的方式影响学生,让他主动的参与,在这个活动当中得到更多的知识。 探究的结果我们认为不一定是最重要的,当然我们希望探究出来一个结果,通过这种活动影响学生,改变他的学习方式,增加他的学习兴趣和能力。我们也关心,大家也可以看到在标准里面,有非常突出的数学建模的这些内容,但是它

全国大学生数学建模竞赛论文

2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名):1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):指导教师组 日期:年月日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

论文标题 摘要 摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述,其作用是使读者不阅读论文全文即能获得必要的信息。 一般说来,摘要应包含以下五个方面的内容: ①研究的主要问题; ②建立的什么模型; ③用的什么求解方法; ④主要结果(简单、主要的); ⑤自我评价和推广。 摘要中不要有关键字和数学表达式。 数学建模竞赛章程规定,对竞赛论文的评价应以: ①假设的合理性 ②建模的创造性 ③结果的正确性 ④文字表述的清晰性 为主要标准。 所以论文中应努力反映出这些特点。 注意:整个版式要完全按照《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范》的要求书写,否则无法送全国评奖。

数学建模学习心得体会

数学建模学习心得体会 【1】数学建模学习心得体会 数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程,也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程,更是一个思想与方法的产生 与选择的过程。它给学生再现了一种“微型科研”的过程。数学建 模教学有利于激发学生学习数学的兴趣,丰富学生数学探索的情感 体验;有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识,促进知识的深化、发展;有利于学生体会和感悟数学思想方法。同时教师自身具备数学 模型的构建意识与能力,才能指导和要求学生通过主动思维,自主 构建有效的数学模型,从而使数学课堂彰显科学的魅力。 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。有时候我们需要做一些 实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代 替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。1. 只有经历这样的探索过程,数学的思想、方法才能沉积、凝聚,从 而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是 学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、 活泼的、生动和富有个性的过程。因此,在教学时我们要善于引导 学生自主探索、合作交流,对学习过程、学习材料、学习发现主动 归纳、提升,力求建构出人人都能理解的数学模型。 教师不应只是“讲演者”,而应不时扮演下列角色:参谋——提一些求解的建议,提供可参考的信息,但并不代替学生做出决断。 询问者——故作不知,问原因、找漏洞,督促学生弄清楚、说明白,完成进度。仲裁者和鉴赏者——评判学生工作成果的价值、意义、 优劣,鼓励学生有创造性的想法和作法。 2.数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。教师在设计数学建模活动时,特别应考虑学生的实际能力和水平,

论文心得-数学建模优秀论文心得体会

论文心得-数学建模优秀论文心得体会 阅读一篇论文对我主要有以下四个方面的启发与指导: (1)大致了解数学建模论文写作时应包含哪些内容 (2)每部分内容都应写些什么 (3)汲取他写作与处理问题的成功之处,以便将这些优点运用于我以后的论文写作中 (4)总结这篇论文写作与处理问题过程中的败笔,提醒我注意在写作论文时不要犯类似错误 所以,在下面的学习心得中将主要涉及以上四个方面的内容。 摘要: 简明扼要地指出了处理问题的方法途径并给出作答,起到了较好的总结全文,理清条理的作用。让读者对以下论述有一个总体印象,而且对于本题的答案用图表形式给出,清晰明了 问题重述:(略) 问题背景: 交待问题背景,说明处理此问题的意义和必要性。 优点:叙述详尽,条理清楚,论证充分 缺点:前两段过于冗长,可作适当删节 问题分析: 进一步阐述解决此问题的意义所在,分析了问题,简述要解决此问题需要哪些条件和大体的解决途径 优点:条理比较清晰,论述符合逻辑,表达清楚 缺点:似乎不够详细,尤其是第三段有些过于概括。 模型的假设与约定: 共有8条比较合理的假设 优点:假设有依据,合情合理。比如第3条对上座率的假设,参考了上届奥运会的情况并充分考虑了我国国情,客观真实。第8条假设用了分块规划和割补的方法,估计面积形状比较合理,而且达到了充分花剑问题的作用。 缺点:有些假设阐述不太清楚也存在不合理之处,第4条假设中面积在50-100之间,下面的假设应该是介于50-100之间的数,假设为最小的50平方米,有失一般性。第6条假设中,假设MS最大营业额为20万,没有说明是多长时间内的,而且此处没有对下文提到的LMS 作以说明。 符号说明及名词定义 优点:比较详细清楚,考虑周全,而且较合理地将定性指标数量化。 缺点:有些地方没有标注量纲,比如A和B的量纲不明确。 模型建立与求解 6.1问题一: 对所给数据进行处理和统计,得出规律,找到联系。 优点:统计方法合理,所统计数据对解决问题确实必不可少,而且用图表和条形图的方式反映不同量的变化趋势,图文并茂,叙述清楚而且简明扼要,除了对数据统计情况进行报告以外,还就他们之间相关量之间的关系进行了详细阐述,使数据统计更具实效性。 6.2问题二: 6.2.1最短路的确定

2014年数学建模美赛题目原文及翻译

2014年数学建模美赛题目原文及翻译 作者:Ternence Zhang 转载注明出处:https://www.doczj.com/doc/1d5301254.html,/zhangtengyuan23 MCM原题PDF: https://www.doczj.com/doc/1d5301254.html,/detail/zhangty0223/6901271 PROBLEM A: The Keep-Right-Except-To-Pass Rule In countries where driving automobiles on the right is the rule (that is, USA, China and most other countries except for Great Britain, Australia, and some former British colonies), multi-lane freeways often employ a rule that requires drivers to drive in the right-most lane unless they are passing another vehicle, in which case they move one lane to the left, pass, and return to their former travel lane. Build and analyze a mathematical model to analyze the performance of this rule in light and heavy traffic. You may wish to examine tradeoffs between traffic flow and safety, the role of under- or over-posted speed limits (that is, speed limits that are too low or too high), and/or other factors that may not be

数学建模感想

学习数学建模心得体会 这学期参加数学建模培训,使我感触良多: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。 到目前为止,我们已经学习科学计算与数学建模这门课程半个学期了,渐渐的对这门课程有点了解了。我觉得开设数学建模这一门学科是应了时代的发展要求,因为随着科学技术的发展,特别是计算机技术的飞速发展和广泛应用,科学研究与工程技术对实际问题的研究不断精确化、定量化、数字化,使得数学在各学科、各领域的作用日益增强,而数学建模在这一过程中的作用尤为突出。在前一阶段的学习中我了解到它不仅仅是参加数学建模比赛的学生才要学的,也不仅仅是纯理论性的研究学习,这门课程是在实际生产生活中有很大的应用,突破了以前大家对数学的误解,也在一定程度上培养了我们应用数学工具解决实际问题的能力。具体结合教材内容说,在很多时候课本里的都是引用实际生产生活的例子,这样我们更能够切切实实感受到这门课程对实际生产生活的帮助,而并非是我们空想着学这门课有什么作用啊,简直是浪费时间啊什么的。现在我就说说我到目前为止学到了什么,首先,我知道了数学建模的基本步骤:第一步我们肯定是要将现实问题的信息归纳表述为我们的数学模型,然后对我们建立的数学模型进行求解,这一步也可以说是数学模型的解答,最后一步我们要需要从那个数学世界回归到现实世界,也就是将数学模型的解答转化为对现实问题的解答,从而进一步来验证现实问题的信息,这一步是非常重要的一个环节,这些结果也需要用实际的信息加以验证。 这个步骤在一定程度上揭示了现实问题和数学建模的关系,一方面,数学建模是将现实生活中的现象加以归纳、抽象的产物,它源于现实,却又高于现实,另一方面,只有当数学模型的结果经受住现实问题的检验时,才可以用来指导实践,完成实践到理论再回归到实践的这一循环。 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

相关主题
文本预览
相关文档 最新文档