数学建模讲义4.1

数学建模基础知识引言：数学建模是一门以数学为工具、以实际问题为研究对象、以模型为核心的学科。

它通过将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法对模型进行分析和求解，从而得到问题的解决方案。

在数学建模中，有一些基础知识是必不可少的，本文将介绍数学建模的基础知识，包括概率与统计、线性代数、微积分和优化算法。

一、概率与统计概率与统计是数学建模的基础。

概率论用于描述随机现象的规律性，统计学则用于从观测数据中推断总体的特征。

在数学建模中，需要根据实际问题的特点选择合适的概率模型，并利用统计方法对模型进行参数估计。

1.1 概率模型概率模型是概率论的基础，在数学建模中常用的概率模型包括离散型随机变量模型和连续型随机变量模型。

离散型随机变量模型适用于描述离散型随机事件，如投硬币的结果、掷骰子的点数等；连续型随机变量模型适用于描述连续型随机事件，如身高、体重等。

在选择概率模型时，需要根据实际问题的特点进行合理选择。

1.2 统计方法统计方法用于从观测数据中推断总体的特征。

在数学建模中，经常需要根据样本数据对总体参数进行估计。

常用的统计方法包括点估计和区间估计。

点估计用于估计总体参数的具体值，如均值、方差等；区间估计则用于给出总体参数的估计范围。

另外，假设检验和方差分析也是数学建模中常用的统计方法。

二、线性代数线性代数是数学建模的重要工具之一。

它研究线性方程组的解法、向量空间与线性变换等概念。

在线性方程组的求解过程中，常用的方法包括高斯消元法、矩阵的逆和特征值分解等。

线性代数还广泛应用于图论、网络分析等领域。

2.1 线性方程组线性方程组是线性代数的基础，它可以用矩阵和向量的形式来表示。

求解线性方程组的常用方法有高斯消元法、矩阵的逆矩阵和克拉默法则等。

高斯消元法通过矩阵的初等行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形式，从而求得方程组的解。

2.2 向量空间与线性变换向量空间是线性代数的核心概念，它由若干个向量组成，并满足一定的运算规则。

数学建模课程讲义前言一、数学模型的定义1、原型与模型：原型与模型是一对对偶体，原型是指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。

模型不是原型，既简单于原型，又高于原型。

模型可以分为形象模型和抽象模型，数学模型是最主要的抽象模型。

2、数学模型：当一个数学结构作为某种形式语言（既包括常用符号、函数符号、谓词符号等符号集合）解释时，这个数学结构就称为数学模型。

换言之，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，作出一些必要的假设，运用适当的数学工具得到的一个数学结构。

也就是说，数学模型是通过抽象、简化的过程，使用数学语言对实际现象的一个近似的刻画，以便人们更深刻地认识所研究的对象。

实际中能够直接使用数学方法解决的实际问题是不多的，然而，应用数学知识解决实际问题的第一步就是通过实际问题本身，从形式上杂乱无章的现象中抽象出恰当的数学关系，也就是构建这个实际问题的数学模型，其过程就是数学建模的过程。

3、数学模型与数学区别：（1）研究内容：数学主要是研究对象的共性和一般规律，而数学模型主要是研究对象的的个性和特殊规律。

（2）研究方法：数学的主要研究方法是演绎推理，见照一般原理考察特定的对象，导出结论。

而数学模型的主演研究方法是归纳加演绎，归纳是依据个别现象推断一般规律。

归纳是演绎的基础，演绎是归纳的指导。

即数学模型是将现实对象的信息加以翻译、归纳的结果，经过求解、演绎，得到数学上的解答，再经过翻译回到现实对象，经过分析、预报、决策、控制的结果。

（3）研究结果：数学的研究结果被证明了就一定是正确的，而数学模型研究结果被证明了未必一定正确，这是因为与模型的简化和模型的假设有关，因此，对数学模型的研究结果必须接受实际的检验。

二、数学建模课程的作用1、扩展知识面；2、沟通数学知识与专业知识的联系；3、数学建模在学习方式、学习能力、科学研究过程的体验上都对同学有很大的有利影响。

第一章课程概述§1.1 数学模型与数学建模一．基本概念数学是研究现实世界中数量关系和空间形式的科学。

其产生以及许多重大发展都是和现实世界的生产活动和其他相应学科的需要密切相关的；同时，作为认识和改造世界的强有力的工具，又促进了科学技术和生产建设的发展。

特别在当今时代，由于计算机软硬件的迅速发展和普及，数学方法被广泛应用于生产实践、社会管理的各个领域和层面。

对具体的应用问题或问题类进行合理的简化假设以及适当的抽象并最终表述为某种数学结构，即我们在这里讨论的数学模型，是现代生产实践与社会生活实现优化决策和科学管理的必要环节。

而数学建模则是指根据实际需要或最终管理目标，对现实问题构建数学模型，对模型进行分析求解，并最终将模型解翻译为决策方案应用于实际的一个由诸多环节组成的一个完整过程。

为理解现实对象与数学模型的关系，以下给出数学建模的一个流程图：二．（引例1）椅子的平稳放置问题将（四脚）椅子置于不平的地面，通常只有三只脚着地，放不稳；然而只需稍挪动几次，就可以使四只脚同时着地，放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢，还是有其必然性呢？三．（引例2）商人过河设有三名商人，各带一个随从，欲乘一小船渡河，小船只能容纳两人，须由他们自己划行。

随从们密约，在河的任何一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货。

而如何乘船渡河的大权掌握在商人们的手中。

商人们怎样才能安全渡河呢？椅子的平稳放置问题将（四脚）椅子置于不平的地面，通常只有三只脚着地，放不稳；然而只需稍挪动几次，就可以使四只脚同时着地，放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢，还是有其必然性呢？以下的模型给出了肯定的回答。

一．模型假设：1．椅子四条腿一样长，椅脚与地面接触处可视为一点，四脚的连线呈正方形；2．地面高度是连续变化的，沿任何方向都不会出现间断（没台阶）。

即地面可视为数学上的连续曲面；3．对于椅脚的间距和椅腿的长度而言，地面是相对平坦的，使椅子在任何位置上至少有三只脚同时着地。

《数学建模》课程教案教学文档一、教学内容本节课选自《数学建模》教材第四章：线性规划及其应用。

详细内容包括线性规划的基本概念、线性规划模型的建立、单纯形方法及其应用。

二、教学目标1. 理解线性规划的基本概念，掌握线性规划模型的建立方法。

2. 学会运用单纯形方法求解线性规划问题，并能将其应用于实际问题。

3. 培养学生的数学建模能力，提高解决实际问题的能力。

三、教学难点与重点难点：线性规划模型的建立、单纯形方法的运用。

重点：线性规划的基本概念、线性规划模型的求解。

四、教具与学具准备教具：黑板、粉笔、PPT课件。

学具：教材、笔记本、计算器。

五、教学过程1. 导入：通过一个实际情景，引出线性规划问题。

实践情景：某工厂生产两种产品，产品A和产品B。

生产每个产品A需要2小时工时和3平方米厂房面积，生产每个产品B需要4小时工时和1平方米厂房面积。

工厂每天有8小时工时和6平方米厂房面积可用。

如何分配生产时间和厂房面积，使得工厂每天的生产利润最大？2. 知识讲解：1) 线性规划的基本概念。

2) 线性规划模型的建立。

3) 单纯形方法及其应用。

3. 例题讲解：例题1：求解导入环节提出的实际线性规划问题。

例题2：求解一个标准形式的线性规划问题。

4. 随堂练习：让学生独立求解一个线性规划问题，并给出解答。

六、板书设计1. 线性规划基本概念2. 线性规划模型的建立3. 单纯形方法4. 例题解答七、作业设计1. 作业题目：习题4.1：求解线性规划问题。

习题4.2：应用单纯形方法求解实际问题。

2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对线性规划的基本概念和求解方法掌握程度，以及对实际问题的建模能力。

2. 拓展延伸：探讨线性规划的其他求解方法，如内点法、对偶问题等。

引导学生关注线性规划在实际问题中的应用，如物流、生产计划等。

重点和难点解析1. 线性规划模型的建立。

2. 单纯形方法的运用。

3. 例题讲解与随堂练习的设置。