什么是数学模型

什么是数学建模数学建模是指运用数学的理论、方法和技术，以模型为基础，通过对实际问题进行抽象、建模、求解和验证，为实际问题的研究和决策提供可靠依据的过程。

数学建模可以帮助我们更好地理解、分析、解决实际问题。

它是一种综合运用数学、物理、计算机科学和其他相关学科知识的跨学科研究领域，可以应用于各个领域的问题，包括自然科学、工程技术、社会科学、医学、金融等。

数学建模的过程一般包括以下几个步骤：1. 定义问题和目标。

在这个阶段，我们需要对实际问题进行全面的了解，明确研究的目标和需要解决的问题是什么，确定问题的限制和条件。

2. 建立模型。

在这个阶段，我们需要根据实际问题的特点和需要解决的问题，选择适当的模型类型，建立数学模型。

模型应该尽可能简明明了，能够比较好地描述实际问题，并且便于求解。

3. 求解模型。

在这个阶段，我们需要根据所建立的模型，采用数学和计算机科学等相关方法，对模型进行求解，得到具体的结果和解决方案。

4. 验证模型。

在这个阶段，我们需要根据模型的求解结果，进行模型的验证。

验证模型的正确性和可靠性，以及对模型的结果进行误差分析和敏感性分析，以保证模型的可行性和实用性。

5. 应用模型。

在这个阶段，我们需要将模型的结果应用于实际问题的解决中。

根据模型的结果，提出相应的决策和措施，实现问题的解决和优化。

数学建模具有广泛的应用领域和重要性。

在物理、化学、生物学和工程技术等领域，数学建模可以帮助我们解决复杂的系统问题，如气候模型、流体力学模型、生物进化模型等。

在社会科学领域，数学建模可以应用于经济学、管理学、社会学等领域，对社会现象进行建模和预测，如人口增长模型、市场模型、网络模型等。

在医学领域，数学建模可以帮助我们研究疾病的发展和治疗方法，如病毒传播模型、治疗模型等。

在金融领域，数学建模可以帮助我们分析风险和投资策略，如股票价格模型、期权评估模型等。

总之，数学建模是一种重要的跨学科研究领域，以模型为基础，运用数学和相关学科知识，对实际问题进行抽象、建模、求解和验证，为实际问题的研究和决策提供可靠依据，具有广泛的应用领域和重要性。

1. 什么是数学模型与数学建模简单地说：数学模型就是对实际问题的一种数学表述。

具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。

更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。

数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。

数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。

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、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。

2.美国大学生数学建模竞赛的由来：1985年在美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大学生数学模型（1987年全称为Mathematical Competition in Modeling,1988年改全称为Mathematical Contest in Modeling,其所写均为MCM）。

这并不是偶然的。

在1985年以前美国只有一种大学生数学竞赛（The william Lowell Putnam mathematial Competition,简称Putman(普特南）数学竞赛），这是由美国数学协会（MAA--即Mathematical Association of America的缩写）主持，于每年12月的第一个星期六分两试进行，每年一次。

在国际上产生很大影响，现已成为国际性的大学生的一项著名赛事。

该竞赛每年2月或3月进行。

我国自1989年首次参加这一竞赛，历届均取得优异成绩。

经过数年参加美国赛表明，中国大学生在数学建模方面是有竞争力和创新联想能力的。

为使这一赛事更广泛地展开，1990年先由中国工业与应用数学学会后与国家教委联合主办全国大学生数学建模竞赛（简称CMCM），该项赛事每年9月进行。

数学模型竞赛与通常的数学竞赛不同，它来自实际问题或有明确的实际背景。

数学建模与数学建模竞赛在说数学建模之前，首先来说一下什么是数学模型：数学模型，就是用数学语言（可能包括数学公式）去描述和模仿实际问题中的数量关系、空间形式等。

这种模仿当然是近似的，但又要尽可能逼真。

实际问题中有许多因素，在建立数学模型时你不可能、也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑，只能考虑其中的最主要的因素，舍弃其中的次要因素。

数学模型建立起来了，实际问题化成了数学问题，就可以用数学工具、数学方法去解答这个实际问题。

数学建模（Mathematical Modelling）简单的来说就是建立数学模型的一个过程。

是一种数学的思考方法，是“对现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示。

”从科学，工程，经济，管理等角度看数学建模就是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工具。

顾名思义，modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思，从而可以理解从不同的侧面，角度去考察问题就会有不尽的数学模型，从而数学建模的创造又带有一定的艺术的特点。

而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验，多次修改模型渐趋完善的过程。

把实践结果与仿真结果、理论结果做比较，再修改理论、仿真程序、论文，再做实验、做仿真，再比较，再修改，递归到时间的完结，这是数学建模的思想和方法。

建模是一种十分复杂的创造性劳动，现实世界中的事物形形色色，五花八门，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立，这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则：1）模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，收集各种必要的信息．2）模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做必要的、合理的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略问题的次要方面。

3）模型构成：根据所做的假设以及事物之间的联系，构造各种量之间的关系把问题化4）模型求解：利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，此时往往还要作出进一步的简化或假设。

什么是数学模型与数学建模数学模型是对真实事物或问题的抽象描述，采用数学语言来表达，通常可以包含变量、常量、方程、不等式等数学符号和逻辑结构。

而数学建模是指利用数学模型来解决具体问题的过程，在实践中运用数学的知识和方法，将问题转化为数学形式，并通过数学模型分析和求解问题的过程。

数学模型和数学建模在实际应用中具有重要的作用，可以应用于各个领域的科学和工程实践，例如物理、生物、经济、管理、医学等领域。

数学模型和数学建模可以为实际问题提供科学、系统和高效的解决方案，可以预测事物的走向和变化趋势，提高人类社会的生产和生活效率。

数学模型的本质是对真实问题的抽象描述，就是利用数学语言或者符号把一些具体的事物和概念转化为数学的形式，用数学方法和技术解决问题。

数学模型中包含的是一个或多个变量，这些变量代表实际问题中的某些数量或状态，它们的取值是在整个模型中可变的。

同时，数学模型还包括变量之间的关系，这些关系通常以方程或不等式的形式表示，描述了变量之间的相互影响和作用。

数学建模是利用数学模型解决实际问题的过程，它是一种探索和研究未知事物的方法，具有一定的科学性、系统性和操作性。

数学建模首先需要确定问题的范围和要求，然后通过调查、统计、数据分析等方法获取相关信息，构建数学模型，进而进行数学分析和求解，最终获得问题的解答和预测。

这个过程还需要考虑模型的精度和可靠性，进一步调整和优化模型，得到更好的解答和方法。

数学模型和数学建模的应用非常广泛，可以应用于各个领域的科学和工程实践。

在物理领域，数学模型可以用于描述力学、电磁学、热力学等现象和规律，找出物质的运动和相互作用方式。

在生物领域，数学模型可以用于分析生物系统中的代谢、细胞分裂和生长等过程，以及研究遗传基因的传递和变异。

在经济管理领域，数学模型可以用于分析企业的生产和运营模式，利润和风险的管理方式，市场和消费者的需求预测等。

在医学领域，数学模型可以用于研究放射治疗和化学治疗的剂量和效果，以及预判病情的发展和治疗方案的优化。

什么是数学模型？小学数学中的数学模型，主要的是确定性数学模型，广义地讲，数学的概念、法则、公式、性质、数量关系等都是模型。

数学模型具有一般化、典型化、和精确化的特点。

什么是模型思想？就是针对要解决的问题,构造相应的数学模型,通过对数学模型的研究来解决实际问题的一种数学思想方法。

（1）模型化思想是“问题解决”的重要形式（2）模型化思想是培养学生“用数学”的重要途径（3）模型化思想有利于培养学生的创造能力在教学中渗透模型思想比如，在小学阶段，学生认识小数时主要是将它和分数之间进行意义上的关联，即：一位小数表示十分之几，两位小数表示百分之几，三位小数表示千分之几……。

按照螺旋上升的教材编排原则，上述内容大多分解在三、四年级分两次学完，三年级先认识一位小数。

如何在三年级初步认识一位小数时就体现出“建模”的思想呢，可进行如下教学：课始，教师出示到超市购买的一些物品和相应的价钱：水彩笔12元、美工刀3元5角、铅笔0.4元。

当“0.4元”出现后，教师提问：师：知道“0.4元”到底是多少钱吗？生：0.4元就是4角钱。

（板书4角=0.4元）师：4角钱有没有1元多？生：没有。

师：看来，和1元相比，0.4元只能算是一个“零头”了。

如果我们用这样的一个长方形来表示1元（出示图1），你能把它分一分、涂一涂，将0.4元表示出来吗？（学生拿出练习纸画画涂涂，把自己的想法表示出来。

交流时，寻找共性特点：平均分成10份，涂出其中的4份）师：为什么这样就将“0.4元”表示出来了呢？生：因为1元等于10角，平均分成10份，1份就是1角，4份就是4角。

师：看着大家画出的图示，让我想起以前咱们学什么时，也是这样子平均分一分、涂一涂？生：分数！师：那0.4元如果用分数表示，如何表示呢？生：十分之四元。

师：数学真是有趣，原来0.4元也就是我们熟悉的十分之四元。

（出示图2）师：老师购买了一块橡皮，它的价钱是多少呢？（出示：0.8元）0.8元是多少钱？生：0.8元就是8角师：又是一个不足1元的零头，如果我们还是用这样的一个长方形来表示1元，那0.8元又该怎么表示呢？学生模仿者刚才的方式表示出“0.8元也就是十分之八元”（见右图）。

数模的概念是什么？数学模型是近些年发展起来的新学科，是数学理论与实际问题相结合的一门科学。

它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。

根据研究目的，对所研究的过程和现象(称为现实原型或原型)的主要特征、主要关系、采用形式化的数学语言，概括地、近似地表达出来的一种结构，所谓“数学化”，指的就是构造数学模型．通过研究事物的数学模型来认识事物的方法，称为数学模型方法．简称为MM方法。

数学模型是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。

数学模型有广义和狭义两种解释．广义地说，数学概念、如数、集合、向量、方程都可称为数学模型，狭义地说，只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类：(1)描述客体必然现象的确定性模型，其数学工具一般是代效方程、微分方程、积分方程和差分方程等，（2）描述客体或然现象的随机性模型，其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。

在体育实践中常常提到优秀运动员的数学模型。

如经调查统计．现代的世界级短跑运动健将模型为身高1.80米左右、体重70公斤左右，100米成绩10秒左右或更好等。

用字母、数字和其他数学符号构成的等式或不等式，或用图表、图像、框图、数理逻辑等来描述系统的特征及其内部联系或与外界联系的模型。

它是真实系统的一种抽象。

数学模型是研究和掌握系统运动规律的有力工具，它是分析、设计、预报或预测、控制实际系统的基础。

数学模型的种类很多，而且有多种不同的分类方法。

静态和动态模型静态模型是指要描述的系统各量之间的关系是不随时间的变化而变化的，一般都用代数方程来表达。

动态模型是指描述系统各量之间随时间变化而变化的规律的数学表达式，一般用微分方程或差分方程来表示。

经典控制理论中常用的系统的传递函数也是动态模型，因为它是从描述系统的微分方程变换而来的（见拉普拉斯变换）。

什么是数学模型?数学模型一般是实际事物的一种数学简化。

它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。

要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。

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。

数学模型是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。

数学模型有广义和狭义两种解释．广义地说，数学概念、如数、集合、向量、方程都可称为数学模型，狭义地说，只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类：(1)描述客体必然现象的确定性模型，其数学工具一般是代效方程、微分方程、积分方程和差分方程等，（2）描述客体或然现象的随机性模型，其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。

数学模型思想？数学模型是用数学语言概括地或近似地描述现实世界事物地特征，数量关系和空间形式的一种数学结构。

从广义角度讲，数学的概念，定理，规律，法则，公式，性质，数量关系式，图表，程序等都是数学模型。

数学的模型思想是一般化的思想方法，数学模型的主要模型形式是数学符号表达式和图表，因而它与符号化思想有很多相同之处，同样具有普遍的意义。

不过，也有很多数学家对数学模型的理解似乎更注重数学的应用性。

即把数学模型描述为特定的事物系统的数学关系结构。

如通过数学在经济，物理，农业，生物，社会学等领域的应用，所构造的数学模型。

为了把数学模型与数学知识或是符号思想明显的区分开来，本文主要从狭义的角度讨论数学模型，即重点分析小学数学的应用及数学模型的构建。

教学中是如何渗透模型思想？例：数学的发现和发展过程，也是一个应用的过程。

（题号前有*的老师没给答案的）一、简答题 6*10=60分1. 什么是数学模型？数学模型是对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构．简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述），即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律．*2. 什么是数学建模？数学建模就是构造数学模型的过程，即用数学的语言——公式、符号、图表等刻画和描述一个实际问题，然后精经过数学的处理——计算、迭代等得到定量的结果，以供人们作分析、预报、决策和控制。

3. 简述数学模型的分类？按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、扩散模型等． 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等．4. 请给出最小生成树的定义与Kruskal 算法的内容。

最小生成树： 在赋权图G 中，求一棵生成树，使其总权最小，称这棵生成树为图G 的最小生树.Kruskal 算法思想及步骤：Kruskal （1959）提出了求图的最小生成树的算法，其中心思想是每次添加权尽量小的边，使新的图无圈，直到生成一棵树为止，便得最小生成树，其算法步骤如下：（1）把赋权图G 中的所有边按照权的非减次序排列；（2）按（1）排列的次序检查G 中的每一条边，如果这条边与已得到的边不产生圈， 这一条边为解的一部分.（3）若已取到n-1条边，算法终止，此时以V 为顶点集，以取到的1 n 条边为边集的图即为最小生成树.5. 适合于计算机仿真的问题有哪些？在下列情况中，计算机仿真能有效地解决问题：(1) 难以用数学表示的系统，或者没有求解数学模型的有效方法；(2) 虽然可以用解析的方法解决问题，但数学的分析与计算过于复杂，这时计算机仿真可能提供简单可行的求解方法；(3) 希望能在较短的时间内观察到系统发展的全过程，以估计某些参数对系统行为的影响；(4) 难以在时间环境中进行实验和观察时，计算机仿真是唯一可行的方法，例如太空飞行的研究；(5) 需要对系统或过程进行长期运行的比较，从大量方案中寻找最优方案。

数学中的数学模型数学是一门精确而抽象的学科，它通过建立数学模型，来描述和解决各种实际问题。

数学模型是数学思维在实际应用中的体现，它可以帮助我们理解和预测客观世界的现象。

本文将探讨数学中的数学模型及其在现实生活中的应用。

一、数学模型的概念及分类数学模型是对实际问题的抽象描述，它由数学符号、方程、不等式等组成。

数学模型可以分为确定性模型和随机性模型两类。

确定性模型是指在一定条件下，能够准确预测事物发展趋势或结果的模型。

比如，线性规划模型可以用来求解一组线性约束条件下的最优解，常微分方程模型可以描述物理系统中的变化规律等。

随机性模型是指含有随机因素的模型，无法准确预测事物发展趋势或结果，只能给出概率性的结果。

概率论和统计学是随机性模型的基础，通过对大量数据的分析与推理，能够得出一定的结论和预测。

二、数学模型在实际中的应用1. 自然科学中的应用数学模型在自然科学中有广泛的应用。

比如，在物理学中，质点运动的数学模型可以用微积分方程来描述；在天文学中，行星运动和天体力学的数学模型可以帮助天文学家预测行星轨道和彗星轨道的运动；在生物学中，生物种群的增长和传染病的传播可以用差分方程和微分方程来模拟。

2. 社会科学中的应用数学模型在社会科学中也有很多应用。

比如，在经济学中，经济增长模型和供需模型可以帮助经济学家研究宏观经济现象和预测市场行情；在社会学中，网络模型和社会网络分析可以研究社会系统的结构和相互关系；在心理学中，数理心理学模型可以研究人类思维和行为的规律等。

3. 工程技术中的应用数学模型在工程技术中有着广泛的应用。

比如，在电力系统中，电力负荷的预测模型可以帮助电力公司合理调配电力资源；在交通规划中，交通流量分析模型可以帮助交通规划师科学规划交通路网；在通信系统中，信道编码和调制解调技术的数学模型可以提高信息传输的稳定性和可靠性等。

三、数学模型的建立和求解建立数学模型的重要步骤包括：问题的分析与理解、模型的假设与建立、模型参数的确定等。

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。

什么是数学模型
数学模型是一种基于数学理论和科学计算方法的描述现
实世界问题的工具。

其目的是通过数学模型来对现实问题进行描述、分析和预测，以便于更好地理解和解决问题。

在实际应用中，数学模型可以分为线性模型和非线性模型。

线性模型是指函数关系为线性的模型，包括线性回归模型、线性规划模型、线性差分方程模型等。

这种模型具有简单、易于理解和求解等优点，是一些简单问题的常用解决方法。

非线性模型则是指函数关系为非线性的模型，包括非线性回归模型、非线性规划模型、非线性差分方程模型等。

这种模型具有灵活和精度高的优势，适用于解决较为复杂的问题。

数学模型的主要特点是把现实复杂问题抽象出来，通过
模拟和计算实现对问题的分析和预测。

它能很好地反映不同因素之间的相互作用和影响关系，为实际问题提供科学的解决方案。

在实际生产和社会经济领域，各种数学模型已经被广泛应用，包括大型投资决策、企业经营管理、环境保护、航空航天、交通运输、医学卫生等各个领域。

数学模型的建立需要很强的数学功底和实际应用经验。

为了开发有效的数学模型，需要对问题进行深入的分析和研究，建立数学模型时需要选择合适的数学工具和方法，进行参数的估计和求解，最后对模型进行有效性检验。

在数学领域中，为了更加深入地研究数学模型的原理和
应用，创立了数学模型理论。

数学模型理论在很大程度上促进了数学模型的发展和应用。

总的来说，数学模型是一种对复杂的现实问题进行分析和预测的重要工具。

它可以使人们更好地理解问题本质和解决途径，具有广泛的应用前景。

什么是数学建模数学建模是一种通过数学方法解决实际问题的过程。

它结合数学理论与实际问题，将抽象的数学模型与具体的实际情况相结合，通过计算机模拟、优化算法等手段，对问题进行分析和求解，从而得到实际问题的答案或者有效的解决方案。

数学建模可以应用于各个领域，如物理学、生物学、经济学、化学、环境科学、社会学等。

在实际问题中，通常会涉及到大量的变量、约束条件和目标函数。

数学建模的过程一般包括以下几个步骤：问题的建立、模型的建立、模型的求解、模型的验证和结果的分析与应用。

首先，问题的建立是数学建模的起点。

在这一步骤中，需要明确问题的目标、所处环境以及问题的限制条件。

具体来说，要确定需要解决的问题是什么、为什么需要解决这个问题、解决这个问题对应的适用范围等。

接下来，模型的建立是数学建模的关键步骤。

在这一步骤中，需要确定适用的数学模型和假设，并将实际问题转化为数学形式。

根据实际问题的性质，常见的数学模型包括线性规划模型、非线性规划模型、随机模型等。

通过数学模型的建立，可以对问题进行抽象和简化，提高问题的可计算性和可解性。

然后，模型的求解是数学建模的核心步骤。

在这一步骤中，需要用数学方法和计算机技术对建立的模型进行求解。

根据不同的数学模型，常见的求解方法包括数值计算方法、优化算法、随机模拟等。

通过模型的求解，可以得到问题的解答、最优解或者有效的解决方案。

模型的验证是数学建模的重要步骤。

在这一步骤中，需要对模型的求解结果进行验证和分析。

对模型的验证可以通过与实际数据的对比、灵敏性分析、误差分析等方法进行。

通过验证结果，可以判断建立的模型是否准确可靠，并根据需要进行调整和优化。

最后，结果的分析与应用是数学建模的最终目标。

在这一步骤中，需要对模型的求解结果进行分析和解释，从而得出实际问题的结论或者决策依据。

根据实际问题的需求，可以通过模型的结果进行业务分析、评估和预测等。

总之，数学建模是一种结合数学理论和实际问题的求解方法。

数学建模入门篇（新手必看）一、什么是数学建模1、什么是数学模型数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系，采用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的某种系统的纯关系结构。

从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。

(MBA智库)2、数学建模数学建模课看作是把问题定义转化为数学模型的过程。

简单的来说，对于我们学过的所有数学知识，要去解决生活中遇到的各种各样的问题，就需要我们建立相关的模型，使用数学这个工具来解决各种实际的问题，这就是建模的核心。

3、数学建模的思想对于数学建模的思想可以分为下列方法：（知乎张浩驰）对于数学建模的思想知乎上有各种解释，下面一篇解释的非常好，大家感兴趣的可以去知乎浏览什么是数学建模（讲的比较好）？二、数学建模比赛数学建模的相关比赛有很多，不同的比赛的影响力不同，在各个高校的认可度也不一样。

下面列举一些影响力和认可度较大的比赛。

1、"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛参赛对象：本科生参赛时间：每年9月份（2020年为9月10日-9月13日）竞赛简介：“高教社杯”是目前影响力以及认可度最高的数学建模比赛，俗称“国赛”。

2020年共有来自全国及美国、英国、马来西亚的1470所院校/校区、45680队(本科41826队、专科3854队)、13万多人报名参赛。

在一些高校中对于国赛的认可度较高，国家级奖更是有极高的含金量。

竞赛官网："高教社杯"全国大学生数学建模竞赛2、美国大学生数学建模竞赛参赛对象：本科生参赛时间：每年2月份左右竞赛简介：美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。

赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。

竞赛官网：[美国大学生数学建模竞赛]添加链接描述(https:///undergraduate/contests/mcm/login.php)3、中国研究生数学建模竞赛（华为杯）参赛对象：研究生参赛时间：每年9月份左右竞赛简介：该赛事起源于2003年东南大学发起并成功主办的“南京及周边地区高校研究生数学建模竞赛”，2013年被纳入教育部学位中心“全国研究生创新实践系列活动”。

“把实际问题化成一个数学问题，建立数学模型，这个过程称为数学建模”。

数学模型不同于一般的模型，它是用数学语言模拟现实的一种模型，即把一个实际问题中某些事情的主要特征、主要关系抽象成数学语言，近似地反映事物的内在联系与变化的过程。

解决此类问题的关键步骤主要有两个：一是建立数学模型(建模)；二是运用有关知识求解数学模型(解模)。

建模就是构建适当的数学关系(如公式、函数、方程或图形)，使原来的问题情境转化为易于解决的问题的解题方法，解模就是从题设条件和求解结论中得出启示，构造出一些新的数学形式，通过对这些数学形式的研究可以得出解题思路，从而达到解题的目的。

解应用题的策略：1、审读题意：从读懂文字叙述，理解实际背景入手，概括出问题的数学实质。

２、实际问题数学化（即数学建模）将实际问题转化为方程（组）、不等式组、函数等数学问题。

３、数学问题标准化，将建好的数学模型转化为一个常规的数学问题。

数学建模的常规流程是：创设问题情境，通过实例引导学生探索，建立数学模型，进行数学处理，解决实际问题。

其流程图为：，建模解释下面谈谈如何在一元一次方程应用题的教学中渗透数学建模的思想与思维过程.一、行程问题建模教学背景问题相遇问题1、A、B两地相距230干米，甲从A出发两小时后，乙从B出发，与甲相向而行，出发2小时后甲、乙相遇，已知乙速度比甲速度每小时快1干米，求甲、乙的速度各是多少？数学建模可设甲的速度为χ干里/时，则乙的速度为（χ+1）干米/时，可构建数学模型：相遇时甲走的路程+乙走的路程=230千米。

模型求解解：设甲的速度为χ干里/时，根据题意得（2+2）χ+2（χ+1）=230解得χ=3838+1=39（干米/时）答：甲的速度为38干米/时，则乙的速度为39干米/时。

追及问题2、甲、乙两车自南向北行驶，甲车的速度是每小时48干米，乙车速度是每小时72干米，甲车开出25分钟后乙车开出，问几小时后乙车追上甲车？数学建模可设χ小时后乙车追上甲车，则可建立数学模型：乙追上甲时，乙行驶的路程=甲行驶的路程。

数学的模型与实验数学是一门具有广泛应用价值的学科。

在解决现实问题和进行科学研究中，数学模型和实验是不可或缺的工具。

本文将探讨数学的模型与实验在科学研究和实际应用中的作用以及其重要性。

一、数学模型的定义和应用1.1 数学模型的定义数学模型是对实际问题的抽象和描述。

它通过数学语言和符号来揭示问题的本质和规律，从而能够进行预测、分析和优化。

1.2 数学模型的应用领域数学模型广泛应用于自然科学、社会科学、工程技术等领域。

比如物理学中的力学方程、经济学中的供求模型、生态学中的生物种群模型等。

二、数学模型的建立和求解2.1 数学模型的建立数学模型的建立需要选择适当的数学工具和方法。

根据问题的特点，可以采用微分方程、概率统计、图论等数学方法进行建模。

2.2 数学模型的求解数学模型的求解可以通过数值计算、解析解、数值模拟等方法实现。

其中数值计算是将数学模型转化为计算机可处理的形式，通过数值算法进行求解。

三、数学模型的优势和局限性3.1 数学模型的优势数学模型可以对问题进行精确的分析和预测，为决策提供科学依据。

它能够简化问题的复杂性，揭示问题的内在规律，从而提高问题的解决效率。

3.2 数学模型的局限性数学模型的建立需要对问题作出一定的理性假设，这可能与实际情况存在一定差距。

此外，数学模型往往只能描述问题的某些方面，对于复杂问题的全面分析仍然具有挑战性。

四、数学实验的意义和方法4.1 数学实验的意义数学实验是为了验证数学模型的正确性和可靠性。

通过实验数据的收集和分析，可以检验模型的预测结果与实际情况的吻合程度。

4.2 数学实验的方法数学实验可以通过实际观测、样本调查、计算机模拟等方式进行。

实验数据的收集和处理需要采用统计学方法和数学计算工具。

五、数学模型与实验的应用案例5.1 物理学中的数学模型与实验物理学中的数学模型和实验相辅相成。

比如经典力学中的牛顿定律，通过数学模型的建立和实验验证，深化了我们对物体运动规律的认识。

数学建模是什么1. 什么是数学建模？：数学建模是一种以数学方法描述和分析实际问题的方法。

它是一种将实际问题的复杂性转化为数学模型，以便更好地理解和解决实际问题的方法。

数学建模的过程包括描述实际问题，建立数学模型，求解模型，验证模型，以及分析模型的结果。

数学建模的目的是提出有效的解决方案，以解决实际问题，并且可以更好地控制和管理实际问题。

数学建模的应用非常广泛，可以用于科学研究，经济分析，社会研究，工程设计，管理决策，以及其他各种实际问题的分析和解决。

2. 数学建模的基本步骤：数学建模是一种将实际问题转换为数学模型，以便利用数学方法来解决实际问题的方法。

它是一种以数学抽象的方式来描述实际问题的过程，是一种将实际问题转换为数学模型的过程，是一种将实际问题转换为数学模型的过程。

数学建模的基本步骤包括：首先，要确定问题的范围和目标，明确问题的描述，确定变量和参数，构建数学模型，解决模型，分析模型的结果，并将模型的结果应用到实际问题中。

确定问题的范围和目标时，要明确问题的描述，以便确定问题的范围和目标，以及确定变量和参数。

确定变量和参数时，要确定变量的类型，变量的取值范围，参数的取值，以及变量和参数之间的关系。

构建数学模型时，要根据问题的描述，确定变量和参数，构建一个恰当的数学模型，以表达问题的特征。

解决模型时，要根据模型的特征，利用数学方法来解决模型，求出模型的解。

分析模型的结果时，要分析模型的结果，分析模型的有效性，并对模型的结果进行评价。

最后，将模型的结果应用到实际问题中，以解决实际问题。

3. 数学建模的应用领域数学建模的应用领域十分广泛，从社会科学到工程科学，从经济学到生物学，都可以使用数学建模来解决问题。

在社会科学领域，数学建模可以用来研究社会系统中的结构和行为，以及社会系统中的社会经济、政治、文化等因素之间的关系。

在工程科学领域，数学建模可以用来研究和设计工程系统，比如电力系统、燃气系统、水利系统等，以及这些系统中的各种参数和变量之间的关系。

数学建模是什么意思为了描述一个实际现象更具科学性，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。

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。

为了叙述一个实际现象极具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们使用一种普遍认为比较严苛的语言去叙述各种现象，这种语言就是数学。

采用数学语言叙述的事物就称作数学模型。

有时候我们须要搞一些实验，但这些实验往往用抽象化出了的数学模型做为实际物体的替代而展开适当的实验，实验本身也就是实际操作的一种理论替代。

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。

(1)模型准备工作：介绍问题的实际背景，明晰其实际意义，掌控对象的各种信息。

用数学语言去叙述题(2) 模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。

(3) 模型创建：在假设的基础上，利用适度的数学工具去刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。

(尽量用直观的数学工具)(4) 模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算(估计)。

(5) 模型分析：对税金的结果展开数学上的分析。

(6) 模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。