浅谈数学建模的认识

对数学建模的认识与理解
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一、对数学建模的认识
数学建模是指从实际问题中抽象出的数学模型，用数学技术解决实际问题的一种方法。

它是利用数学的观念、公式、算法等，对特定的现实问题，进行数学抽象、概括、表达和模拟，从而得到问题的解决方案的过程。

数学建模是一种技术，它是把实际问题变成可计算的形式，以供计算的有用工具，引入了数学技术来解决实际问题，把实际问题抽象成可计算的数学模型，通过模型建立问题的理论基础，以解决实际问题。

二、对数学建模的理解
数学建模是一种问题解决方法，它可以有效的描述复杂问题和模型，针对问题进行模拟，分析，预测，从而解决问题，是一种具有良好科学性和理论性的问题解决方法，能够有效的揭示实际问题的本质，从而帮助科学家更好的了解实际问题，提出合理的解决方案，发现未知现象的规律。

通过数学建模，可以精确描述复杂的实际问题，从而更好地了解复杂问题的本质，并为解决实际问题提供有效的工具，比如说，经济学中的投资问题，社会学中的社会变迁问题，等等，它都是采用数学建模的技术来探索的问题。

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,可以说就是见识了很多很多,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,我瞧到了很多,也学到了很多,关于各个学科,各个领域,都少不了数学,都就是用建模的思想,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就是一些数学方面的知识,更多的其实就是综合能力的培养、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与量化分析能力得到很好的锻炼与提高。

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。

数学模型主要就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,在我们的日常生活与工作中,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与销售的最优方案……这些问题与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,解决它的方法往往就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您把握,它就转化成了您自身的素质,不仅在您以后的学习工作中继续发挥作用,也为您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就是单一学科问题,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与查阅资料,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,这些知识决不就是任何专业中都能涉猎得到的。

它能极大地拓宽与丰富我们的内涵,让我们感到了知识的重要性,也领悟到了“学习就是不断发现真理的过程”这句话的真谛所在,这些知识必将为我们将来的学习工作打下坚实的基础。

对数学建模的认识作为一名大学生，我深刻认识到数学建模在现代科学和工程领域中的重要性和广泛应用。

数学建模作为一种将现实世界问题抽象为数学模型，然后通过数学方法进行分析、求解和预测的过程，不仅是学术研究的一部分，更是现实问题解决的有力工具。

在我看来，数学建模不仅是一门学科，更是一种思维方式，它在抽象、分析、解决问题等方面带来了挑战与机遇。

数学建模首先要求我们将复杂的现实问题进行抽象和简化，将问题的关键特征提取出来并用数学语言进行表达。

这个过程不仅需要对问题有深刻的理解，还需要运用数学知识和技能将问题转化为可计算的形式。

例如，考虑一个城市的交通流量问题，我们需要抽象出道路、车辆、人流等元素，并建立数学模型来描述它们之间的关系。

这种抽象能力不仅有助于理清问题，还能够培养我们从问题中抽象出本质的思维方式，使我们能够更好地应对各种挑战。

其次，数学建模要求我们具备丰富的数学知识和技能，能够在建立模型时选择适当的数学方法和工具。

不同的问题可能涉及代数、几何、微积分、概率论等不同领域的知识，因此我们需要具备跨学科的数学素养。

这也激励我在学习数学的过程中不仅仅关注基础知识，还要注重不同领域之间的联系，培养数学思维的广度和深度。

在数学建模过程中，我们需要运用数学方法对模型进行分析和求解。

这就需要我们具备系统的思维和逻辑推理能力，能够从模型中提取有用的信息，得出合理的结论。

这个过程中可能会遇到复杂的计算问题，需要我们具备良好的计算机编程能力，能够用计算机辅助求解模型。

这种分析和计算能力的培养，使我们在面对复杂问题时能够从整体把握问题，迅速找到解决方案。

数学建模也在很大程度上促进了跨学科的合作与交流。

许多问题需要多个领域的专业知识才能全面解决，这就需要不同背景的人能够用共同的语言进行交流和合作。

数学建模提供了一个平台，使不同专业的人能够协同工作，共同解决问题。

这种合作能力在现实生活和职业发展中同样具有重要意义，帮助我们更好地与他人合作，共同创造价值。

数学建模的初步认识数学建模是一种将现实世界问题抽象为数学形式，运用数学理论和方法来解决问题的技术。

它是数学与现实世界相结合的产物，可以帮助人们更好地理解和解决各种问题。

数学建模可以应用于各个领域，如经济、环境、医学、工程等，它的应用领域非常广泛，对于解决实际问题具有重要的意义。

在本文中，我们将初步认识数学建模，并探讨其在实际应用中所具有的重要意义。

一、数学建模的基本概念数学建模是一种通过数学方法解决现实问题的技术。

它的基本概念包括问题提出、问题抽象、模型建立和模型求解四个步骤。

数学建模的过程始于对现实问题的提出，即确定问题的研究对象和目标。

对问题进行抽象，将问题中的各种因素用数学语言进行描述，建立数学模型。

根据建立的数学模型，运用数学理论和方法进行模型的求解，得到问题的解答。

对模型的解答进行验证和解释，得出对实际问题的结论，从而提出解决问题的建议。

这是数学建模的基本流程，也是数学建模能够解决实际问题的基础。

二、数学建模的应用领域数学建模可以应用于各个领域，如经济、环境、医学、工程等。

在经济领域，数学建模可以用来分析市场需求、预测经济发展趋势、评估投资风险等。

在环境领域，可以用来研究气候变化、资源利用、环境保护等问题。

在医学领域，可以用来研究疾病传播、药物作用机理、医疗资源配置等问题。

在工程领域，可以用来优化生产过程、改善产品设计、提高效率等。

数学建模的应用领域非常广泛，它可以帮助人们更好地理解和解决各种问题，对于提高生产效率、改善生活质量具有重要的意义。

三、数学建模的意义和价值数学建模对于解决实际问题具有重要的意义和价值。

数学建模可以帮助人们更好地理解和把握问题的本质和规律性。

通过建立数学模型，可以对问题进行深入分析和研究，从而找出问题的关键因素和解决办法。

数学建模可以帮助人们预测和优化问题的发展过程。

通过建立数学模型，可以对问题的发展趋势进行预测，并据此提出相应的优化措施，以达到更好的解决效果。

对数学建模的认识数学作为现代科学的一种工具和手段，要了解什么是数学模型和数学建模，了解数学建模一般方法及步骤。

关键词：数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展，数学已经渗透到各个领域，数学建模也显得尤为重要。

数学建模在人们生活中扮演着重要的角色，而且随着计算机技术的发展，数学建模更是在人类的活动中起着重要作用，数学建模也更好的为人类服务。

一、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.随着社会的发展,生物,医学,社会,经济…,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决.但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益.他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学.而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识.特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机.可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的.你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是"脏"的数学.其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现.也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型.数学模型具有下列特征：数学模型的一个重要特征是高度的抽象性.通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究.数学模型的另一个特征是经济性.用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出.但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真.所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质.二、数学建模数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象,简化,假设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模.模型是客观实体有关属性的模拟.陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要；然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型.模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构.数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略.数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识.这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模.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.如果有现成的数学工具当然好.如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展.例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明.求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的.因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁.而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路.而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的.数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢不是.既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的.因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等.如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施.但是,十全十美的答案是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进；或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进.应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型.从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础.没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一.三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法：1.机理分析机理分析就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,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.(1)比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法.(2)代数方法--求解离散问题(离散的数据,符号,图形)的主要方法.(3)逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用.(4)常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式.(5)偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.2.测试分析方法测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,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数据拟合得最好的模型.(1)回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(2)时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.(3)回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(4)时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法,在实际过程中用那一种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来决定.机理分析法建模的具体步骤大致可见左图.3.仿真和其他方法(1)计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.①离散系统仿真--有一组状态变量.②连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图.(2)因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.(3)人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.(参见：齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种.1.按照模型的应用领域(或所属学科)分：如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等.范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学社会学等.2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分：如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等.按第一种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用.在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模.3.按照模型的表现特性又有几种分法：确定性模型和随机性模型取决于是否考虑随机因素的影响.近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型.静态模型和动态模型取决于是否考虑时间因素引起的变化.线性模型和非线性模型取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的.离散模型和连续模型指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的.虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型.连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定.在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法.4.按照建模目的分：有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等.5.按照对模型结构的了解程度分：有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型.这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙.白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了.灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做.至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象.有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理.当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的.五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步：1.模型准备.首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息.2.模型假设.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面.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,尽量将问题线性化,均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.3.模型构成.根据所作的假设以及事物之间的联系,利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型.把问题化为数学问题.要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.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,这时往往还要作出进一步的简化或假设.在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解.5.模型分析.对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.6.模型检验.分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充假设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善.7.模型应用.所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善.应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的.。

浅谈数学建模的认识我们生活在一个丰富多彩，变化万千的世界中，在这里，人们用智慧和力量去认识、去利用、甚至去改变这个世界。

而为了解决各种问题，就出现了各种各样的模型，这些模型是为了简化现实生活中复杂繁琐的实际问题，从而给出正确使用的解决方案而产生。

在现代的生活中，各种模型到处可见，而各种模型的存在都在一定程度上离不开数学模型。

可见数学模型的重要意义。

通过两个多月对数学建模的学习，我学习到了很多东西，对数学建模有了一定的认识的理解。

一般来说，数学模型可以描述为，对于现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据特有的内在规律，作出一些必要的简化家假设，应用适当的数学工具，得到的一个数学结构。

通俗地讲，数学模型就是为了一定的目的对原型进行一定的模拟，而由数字、字母或其它数学符号组成的，描述现实对象数量规律的数学公式、图形和算法等。

学习数模之前我以为数模是很难学习和完成的一项任务，但通过这一学期的学习，我对数摸有了全新的认识，数学建模并不是我所想象的那么难学，虽然要建立一个好的数学模型不是那么容易，甚至可以说是相当难的，但在建立模型的过程中，我们需要不断的查阅一些资料，在建立模型中，在查阅资料中不断学习到新的知识，体会到数学建模的乐趣，也是一件很快乐的事情。

经过一段时间的数学建模的学习，我渐渐的发现了建立数学模型是有方法可依的，因为各种模型再怎么不同也跑不出那么几种类型的模型的，大家都大同小异。

只要掌握了一定的方法，通过耐心的探索，建立起一个好的数学模型也就不是那么难的一件事情了。

数学建模的一般步骤有如下几步：模型准备，模型假设，模型构成，模型求解，模型分析，模型检验，模型应用。

模型准备和模型假设是建模的前提，充分地准备的恰当的假设是建立一个好的数学模型的重要步骤。

而模型构成则是一个数学建模的核心，它是根据所作的假设，用数学的语言符号描述对象的内在规律，建立包含常量、变量等的数学模型，数学模型当然也有各种各样，选择一个什么样的模型是这个问题能被解决得怎么样的关键。

对数学建模的认识与理解数学建模是指将实际问题转化为数学模型，通过数学方法进行分析和求解的过程。

它是数学与实际问题相结合的一种方法，是现代科学技术发展的重要手段之一。

对数学建模的认识与理解，不仅有助于我们更好地理解数学的本质和应用，还能够提高我们解决实际问题的能力和水平。

对数学建模的认识与理解需要从数学的本质出发。

数学是一门研究数量、结构、变化和空间等概念的学科，它是一种抽象的语言和思维工具。

数学建模就是将实际问题抽象为数学模型，通过数学语言和思维工具进行分析和求解。

因此，数学建模是数学的一种应用，是数学在实际问题中的体现。

对数学建模的认识与理解需要从实际问题出发。

实际问题是数学建模的源泉，数学建模的目的就是解决实际问题。

实际问题的复杂性和多样性要求我们在建模过程中要考虑多种因素，如时间、空间、人员、物资等，同时还要考虑问题的约束条件和目标函数等。

只有充分考虑实际问题的特点和要求，才能够建立合理的数学模型，得到准确的结果。

对数学建模的认识与理解需要从数学方法出发。

数学建模的过程中，需要运用各种数学方法，如微积分、线性代数、概率论、统计学等。

这些数学方法不仅是数学建模的基础，也是解决实际问题的重要工具。

在建模过程中，我们需要根据实际问题的特点和要求，选择合适的数学方法，进行分析和求解。

对数学建模的认识与理解需要从实践中出发。

数学建模是一种实践性很强的学科，需要我们在实际问题中进行实践和探索。

在实践中，我们需要不断地调整和完善数学模型，以适应实际问题的变化和发展。

同时，我们还需要不断地学习和掌握新的数学方法和技术，以提高数学建模的水平和能力。

对数学建模的认识与理解是非常重要的。

它不仅有助于我们更好地理解数学的本质和应用，还能够提高我们解决实际问题的能力和水平。

在今后的学习和实践中，我们应该注重对数学建模的认识和理解，不断地提高自己的数学建模能力，为实际问题的解决做出更大的贡献。

数学建模的初步认识数学建模是一个抽象而又具体化的过程，它将实际问题通过数学方法进行抽象和归纳，从而建立数学模型，解决实际问题。

数学建模是数学的应用，也是数学与其他学科的交叉学科，它具有广泛的应用范围，在工程、物理、经济、生物等领域都有着重要的作用。

有人把数学建模称为“数学的艺术”，因为数学建模需要将实际问题转化为数学问题，这需要一定的抽象和思维能力。

数学建模也需要一定的实际问题理解和分析能力，因为只有对实际问题有深刻的理解，才能够准确地进行数学建模。

数学建模的基本流程一般包括以下几个环节：实际问题的分析和选择、数学模型的建立、模型的求解和分析、对模型结果的验证和应用。

下面我们将一一介绍这几个环节。

首先是实际问题的分析和选择。

在实际问题的分析中，需要对问题有一个深刻的理解，包括问题的背景、目标、以及影响因素。

同时也需要对问题的约束条件进行分析，这些约束条件可能来自于技术、经济、社会等方面。

在实际问题的选择中，需要根据实际情况和需求选择适合的数学方法和技术。

需要考虑问题的复杂度、数据的可获得性、模型的可行性等因素。

其次是数学模型的建立。

在实际问题的基础上，需要对问题进行抽象和简化，然后根据问题的特点选择适合的数学模型。

数学模型可以是各种数学形式，如代数方程、微分方程、统计模型等。

在模型的建立中，需要考虑模型的适用性、精确性和可行性，同时也需要考虑模型的可解性和解的稳定性。

接下来是模型的求解和分析。

在模型的求解中，需要选择适合的数学方法和技术进行求解。

这可能包括数值计算、仿真、优化等方法。

在模型的分析中，需要对求得的结果进行分析和检验，验证模型的有效性和可靠性。

这可能包括对结果的灵敏度分析、参数的优化、对比实际数据等方法。

最后是对模型结果的验证和应用。

在模型结果的验证中，需要对模型的结果进行对比实际数据，确定模型的有效性和可靠性。

在模型结果的应用中，需要将模型的结果转化为实际问题的解决方案，这可能包括对策、决策、控制等方面。

数学建模的认识与体会一、数学建模的起源1985年，在美国科学基金会的资助下，创办了一个名为“数学建模竞赛”（Mathematical Competition in Modeling 后改名Mathematical Contest in Modeling，简称MCM）一年一度的大学水平的竞赛，竞赛以三名学生组成一个队，赛前有指导教师培训。

MCM的宗旨是鼓励大学师生对范围并不固定的各种实际问题予以阐明、分析并提出解法，通过这样一种结构鼓励师生积极参与并强调实现完整的模型构造的过程。

以竞赛的方式培养学生应用数学进行分析、推理、证明和计算的能力；用数学语言表达实际问题及用普通人能理解的语言表达数学结果的能力；应用计算机及相应数学软件的能力；独立查找文献，自学的能力，组织、协调、管理的能力；创造力、想象力、联想力和洞察力。

他还可以培养学生不怕吃苦、敢于战胜困难的坚强意志，培养自律、团结的优秀品质，培养正确的数学观。

它是一种彻底公开的竞赛，每年的赛题来源于实际问题。

比赛时要求就选定的赛题每个队在连续三天的时间里写出论文，它包括：问题的适当阐述；合理的假设；模型的分析、建立、求解、验证；结果的分析；模型优缺点讨论等。

最后由专家组成的评阅组进行评阅，评出优秀论文，并给予某种奖励。

它只有唯一的禁律，就是在竞赛期间不得与队外任何人（包括指导教师）讨论赛题，但可以利用任何图书资料、互联网上的资料、任何类型的计算机和软件等，为充分发挥参赛学生的创造性提供了广阔的空间。

第一届MCM 时，就有美国70所大学90个队参加，到1992年已经有美国及其它一些国家的189所大学292个队参加，在某种意义下，已经成为一种国际性的竞赛，影响极其广泛。

我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建模竞赛。

1992年由中国工业与应用数学协会组织举办了自己的大学生数学建模竞赛，并成为国家教育部组织的全国大学生四项学科竞赛之一。

十几年来，这项比赛的规模以年增长率25%以上的速度在发展。

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