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数学建模常用知识点总结1.1 矩阵及其运算矩阵是一个矩形的数组，由行和列组成。
可以进行加法、减法和数乘运算。
1.2 矩阵的转置对矩阵进行转置就是把矩阵的行和列互换得到的新矩阵。
1.3 矩阵乘法矩阵A和矩阵B相乘得到矩阵C，要求A的列数等于B的行数，C的行数是A的行数，列数是B的列数。
1.4 矩阵的逆只有方阵才有逆矩阵，对于矩阵A，如果存在矩阵B，使得AB=BA=I，那么B就是A的逆矩阵。
1.5 行列式行列式是一个标量，是一个方阵所表示的几何体积的无向量。
1.6 特征值和特征向量对于矩阵A，如果存在标量λ和非零向量x，使得Ax=λx，那么λ就是A的特征值，x就是对应的特征向量。
1.7 线性相关和线性无关对于一组向量，如果存在一组不全为零的系数，使得它们的线性组合等于零向量，那么这组向量就是线性相关的。
1.8 空间与子空间空间是向量的集合，子空间是一个向量空间的子集，并且本身也是一个向量空间。
1.9 线性变换对于向量空间V和W，如果满足T(v+u)=T(v)+T(u)和T(kv)=kT(v)，那么T就是一个线性变换。
1.10 最小二乘法对于一个线性方程组，如果方程个数大于未知数个数，可以使用最小二乘法来求得最优解。
1.11 奇异值分解矩阵分解的方法之一，将一个任意的矩阵分解为三个矩阵的乘积。
1.12 特征分解对于一个对称矩阵，可以将其分解为特征向量和特征值的乘积。
1.13 线性代数在建模中的应用在数学建模中，线性代数是非常重要的基础知识，它可以用来表示和分析问题中的数据，解决矩阵方程组、优化问题、回归分析等。
二、微积分2.1 极限和连续性极限是指一个函数在某一点上的局部性质，连续性则是函数在某一点上的全局性质。
2.2 导数和微分对于一个函数y=f(x)，它的导数可以表示为f’(x)，其微分可以表示为dy=f’(x)dx。
2.3 泰勒级数泰勒级数是一种用多项式逼近函数的方法，在建模中可以用来进行函数的近似计算。
离散数学模型的应用研究离散数学是一门基础学科，其涉及许多数学工具和理论，能够应用于许多实际问题的建模和解决。
离散数学模型能够模拟现实世界中许多问题，并且能够进行有效的算法设计和优化，广泛应用于计算机科学、通信、运筹学等领域。
以下将介绍离散数学模型在不同领域的应用研究。
一、图论模型图论是离散数学中的一个重要分支，它研究图和网络结构方面的理论和应用。
在计算机科学中，许多问题都可以转化成图论问题进行研究，比如最小生成树问题、最优路径问题、最大流问题等。
此外，图也被广泛应用于通信网络中的路由算法、分布式系统中的资源分配和调度、社交网络分析等领域。
二、组合数学模型组合数学是研究离散对象组合问题的学科，其研究范围包括排列组合、图论、编码理论等诸多方面。
组合数学模型被广泛应用于计算机科学中的算法设计和分析。
比如，在密码学中，基于组合数学的公钥密码、哈希函数等算法被广泛应用于数据保护中。
三、布尔代数模型布尔代数是一种代数系统，其中所有变量都只有两个取值，常用于逻辑运算的表示和计算。
布尔代数模型在计算机科学中有着广泛的应用，如逻辑电路设计、计算机体系结构等领域。
四、离散优化模型离散优化是一种数学工具，它对约束条件和目标函数为离散或组合形式的优化问题进行建模和求解。
离散优化模型被广泛应用于运筹学、制造业、物流管理等领域。
比如，在制造业中，可以利用离散优化模型来进行生产排程、库存管理等工作。
总的来说，离散数学模型在实际问题的建模和解决中具有广泛的应用，不仅可以用于计算机科学领域，还可以用于其他领域，如数学建模、经济学、社会学、工程科学等领域。
离散模型q值法数学建模
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基于q值的离散数学建模是一种在控制工程和智能决策中用于解决决策问题的常用方法。
它将每一种可行的决策都与其相关的期望值产生的“好坏”进行比较，以分析问题并找出好的决策。
大多数Q值方法都是针对不同可能的非确定性模型，例如驱动器分类、动作点击和偏好收购等，以确定“最好”的行动或策略，并以关联参数对比不同结果状态来比较。
q值方法表达类似概率偏好的关系，可以在多种类型的离散模型中应用。
互联网领域充满许多非确定性模型，以及不同的结果状态，并且q值法可以用来优化决策的效率。
例如，在单机游戏中，玩家可以使用q值法来对不同的状态行动进行确定性的估计，从而找出最好的行动。
另外，在自然语言处理（NLP）中，q值可以用于计算和识别搜索引擎上搜索结果状态的相似性和差异。
此外，用户调查满意度也可以采取此方法，例如在实验室测试和其他专业仿真分析环境中，使用q值可以更快地对当前结果进行分析和行动。
总而言之，基于q值的离散数学建模是一种常用的决策方法，可以在互联网领域中大量应用，帮助优化能源分配选择，并确定最优的行动策略和解决方案。
离散数学教学方法离散数学是一门研究离散对象及其相互关系、结构、性质和操作方法的数学学科。
它在计算机科学、信息科学、电子科学等领域都有广泛应用。
在教授离散数学时，合理的教学方法非常重要，可以帮助学生充分理解并掌握离散数学的基本概念和理论。
下面将介绍几种常用的教学方法。
1.概念讲解与例题分析：首先对每个重要的概念进行讲解，包括定义、性质、相关定理等。
然后通过一些简单的例题来解释和应用这些概念，帮助学生更好地理解和记忆。
在讲解过程中，可以给学生提供一些与实际问题相关的例子，以增加学习的趣味性和实用性。
2.推理和证明的讲解：离散数学是一门侧重于逻辑推理和证明的学科，因此教学中要注意培养学生的逻辑思维和推理能力。
可以通过讲解常用的推理方法、证明技巧和常见的证明结构来帮助学生理解和掌握推理和证明的方法。
同时，引导学生主动思考，让他们自己进行一些简单的推理和证明的练习，从而提高他们的思辨能力。
3.建模和问题求解：离散数学常用于描述和解决实际问题。
在教学中，可以通过引入一些实际问题，并要求学生将其转化为离散数学模型，以培养学生的建模能力。
然后，通过教授和讲解相应的解题方法和技巧，帮助学生解决这些问题。
这种方法可以使学生更好地理解离散数学的应用领域和实际价值。
4.互动和实践：在课堂教学中，可以采用互动式教学，鼓励学生积极参与讨论和提问。
可以将学生分成小组，让他们合作解决一些课堂练习和问题，从而培养他们的团队合作精神和解决问题的能力。
此外，可以引入一些离散数学的实际应用案例和项目，让学生进行实践和实地操作，提高他们的实际操作能力和创新意识。
5.多媒体和网络辅助教学：离散数学的概念和理论相对抽象，可以通过多媒体和网络技术辅助教学来提供更直观和生动的教学内容。
可以使用幻灯片、动画、视频等多媒体资源来展示和解释一些概念和例题，以增强学生的学习兴趣和理解力。
同时，可以利用网络资源和在线教学平台提供更多的学习资料和练习题，方便学生进一步学习和巩固知识。
离散数学模型的应用研究离散数学模型在实际应用中具有广泛的研究价值和应用前景。
离散数学模型是研究离散化的数学对象和离散化的数学结构的数学学科，主要研究逻辑、集合、关系、图论、代数等离散数学的基本理论和方法，以及这些理论和方法在各个领域的应用。
离散数学模型的应用研究可以有效地解决实际问题，例如在计算机科学中，离散数学模型可以用来描述和解决计算机中的各种问题，如算法分析、图像处理、数据挖掘、网络设计等。
在信息安全领域，离散数学模型可以用来设计和分析密码系统，保障信息传输的安全性。
在通信领域，离散数学模型可以用来研究和优化通信网络的拓扑结构，提高通信的传输效率。
在运筹学和组合优化领域，离散数学模型可以用来描述和优化各种问题，如资源调度、路径规划、任务分配等。
离散数学模型可以通过数学建模的方式，将实际问题转化为离散的数学问题，然后利用离散数学的理论和方法进行求解，得到最优的解决方案。
在金融和经济领域，离散数学模型可以用来建立和分析金融市场和经济市场的模型，预测市场的走势和趋势，提供决策支持和风险管理。
离散数学模型可以用来描述和处理离散的市场交易和价格变动，通过数学模型的分析和预测，帮助投资者和决策者做出合理的决策。
在生物学和医学领域，离散数学模型可以用来研究和分析生物系统和医学系统的结构和功能，例如基因调控网络、蛋白质相互作用网络、疾病传播模型等。
离散数学模型可以通过建立数学模型来预测和优化生物和医学系统的行为，为生物学研究和医学治疗提供理论和方法支持。
离散数学模型的应用研究在各个领域都有广泛的应用前景和研究价值，通过离散数学模型的建立和求解，可以解决实际问题，提供理论和方法支持，为决策和科学研究提供帮助。
随着科学技术的不断发展和进步，离散数学模型的应用研究将得到进一步的推广和应用。
离散模型的原理及应用1. 离散模型的概述离散模型是一种基于离散数学的数学模型，用于描述和解决离散化问题。
离散化问题是指将连续变量或过程转化为离散的情况。
离散模型在各个领域中都有广泛的应用，包括计算机科学、数学、物理学、生物学等。
2. 离散模型的基本原理离散模型的基本原理包括离散化、离散空间的建模以及离散函数的定义和求解等。
2.1 离散化离散化是将连续数据转化为离散数据的过程。
在离散化过程中，需要选择适当的方法和步长来将连续数据划分为离散的取值。
2.2 离散空间的建模离散空间的建模是将问题所涉及的状态和变量离散化，并定义问题的状态空间和动作空间。
离散空间的建模可以简化问题的复杂性，并方便进行计算和求解。
2.3 离散函数的定义和求解离散函数是离散模型中的核心概念，它描述了离散数据的变化规律和关系。
离散函数的定义和求解是解决离散问题的关键步骤，常用的方法包括数学方法、图论方法和优化方法等。
3. 离散模型的应用离散模型在许多领域中都有重要的应用。
下面列举了几个离散模型的应用示例：3.1 图论在网络 routing 中的应用图论是离散模型中的重要分支，它研究了图的性质和图中的路径问题。
在网络routing 中，图论可以用于描述路由器之间的连接关系和寻找最短路径，从而提高网络传输的效率和可靠性。
3.2 数字图像处理中的像素离散化在数字图像处理中，离散模型可以用来描述图像中的像素点。
通过对图像进行像素离散化，可以实现对图像的各种处理操作，例如滤波、边缘检测和图像压缩等。
3.3 离散事件模拟在生产排程中的应用离散事件模拟是一种用于模拟离散事件系统的方法，它可以用来建立和优化生产排程等复杂系统。
通过离散事件模拟，可以模拟和评估不同生产排程方案的性能，并提出最佳的排程策略。
3.4 离散概率模型在金融风险管理中的应用离散概率模型是一种描述离散性随机变量的数学模型，它在金融风险管理中有重要的应用。
通过建立离散概率模型，可以对金融市场的风险进行评估和管理，例如计算风险价值、估计默认概率和构建风险度量模型等。
离散数学知识点笔记离散数学是对数学理论与应用的整合，这里涉及到的知识点很多。
几乎涉及到数学中的涉及的任何一部分，每个知识点都有其特点，在此我们将介绍一些离散数学中常用的知识点。
一、定义、实例和性质定义、实例和性质是离散数学知识点的基本内容，也是学习离散数学的必备基础知识。
它们综合涵盖了数学中的定义、性质和实例的基本知识。
这些知识点是数学的基础，运用了数学中定义、证明和实例的相关方法，通过它们可以了解数学中丰富的定义、性质和实例。
二、集合基础集合基础是理解离散数学关系和操作的基本工具。
它涉及到集合的性质、运算、概念等，是离散数学中最基础的概念，并且可以用来解决很多实际问题。
因此，掌握和深入学习离散数学中的集合基础非常重要。
三、函数、逻辑和图论函数、逻辑和图论在离散数学中占据重要的地位，函数是表达数学关系的基本方式，逻辑是分析离散数学关系的基本方法，图论是表示离散数学关系的基本工具。
熟悉函数、逻辑和图论知识可以帮助我们更好地理解数学中的关系并解决相关问题。
四、数学归纳法数学归纳法是离散数学的经典方法，它包括逐步归纳和变量归纳，是归纳和证明离散数学性质的基本方法。
它可以用来解决复杂的离散数学问题，是离散数学的重要工具。
五、数据结构和算法数据结构和算法是离散数学的重要组成部分，是运用离散数学解决实际问题的基本方法。
它们可以帮助我们更好地理解离散数学中的概念，并且可以用来设计出有效的数据结构和算法，解决复杂的离散数学问题。
六、数学建模数学建模是运用离散数学解决问题的重要方法，它可以帮助我们更好地理解实际问题，并通过建模、分析和推理形成有效的解决方案。
它是一种基于离散数学方法的复杂思维，也是理解和应用离散数学概念的基础要求。
综上所述，离散数学涉及到了定义、实例和性质、集合基础、函数、逻辑和图论、数学归纳法、数据结构和算法以及数学建模等知识点。
这些知识点是离散数学的基础，掌握了这些知识点，我们就可以更好地理解和运用离散数学解决实际问题。
离散数学模型的应用研究离散数学模型是指使用离散数学方法和理论建立的数学模型，主要用于分析和描述离散化的问题和系统。
离散数学模型的应用研究包括很多领域，以下将介绍其中几个重要的应用领域。
一、计算机科学和信息技术领域离散数学模型在计算机科学和信息技术领域中有广泛的应用。
它被用来描述和分析算法的复杂性及正确性，如用数学方法表示和证明一个算法的时间复杂度、空间复杂度以及正确性等。
离散数学模型也被用来研究计算机网络、信息系统和数据库等的设计和优化问题。
用图论模型来描述和分析互联网的结构和性能，用关系代数模型来设计和查询数据库，用图论和数论模型来研究密码学等。
二、运筹学领域离散数学模型在运筹学领域的应用非常重要。
运筹学是一门研究在资源有限的情况下，如何做出最优决策的学科。
离散数学模型被用来构建和求解各种最优化问题，如线性规划、整数规划、网络流问题等。
运筹学在交通运输、生产调度、供应链管理等领域中有广泛的应用。
三、图论和网络分析领域图论是离散数学中的一个重要分支，研究图和图的性质以及在实际问题中的应用。
图论被广泛应用于网络分析领域，用来描述和分析物理网络、社交网络、电力网络、通信网络等。
图论模型被用来研究网络的连通性、最短路径、最大流、最小割等问题，从而优化网络的性能和可靠性。
四、组合优化领域组合优化是研究如何在离散集合上作最优选择的学科。
离散数学模型在组合优化中有广泛的应用，如旅行商问题、背包问题、分配问题等。
组合优化研究如何通过对离散数学模型的建模和算法的设计，对复杂的组合优化问题进行求解。
五、人工智能和机器学习领域离散数学模型在人工智能和机器学习领域中也有重要的应用。
图论模型可以用来表示和学习复杂的关系网络，关系代数和逻辑模型可以用于知识表示和推理，决策树和贝叶斯网络等模型可以用来进行分类和预测等。
离散数学模型的应用研究涉及的领域很广泛，包括计算机科学、运筹学、图论和网络分析、组合优化、人工智能和机器学习等。
21数学建模国赛c题（原创实用版）目录一、问题背景二、题目要求三、解题思路四、具体解答五、结论正文一、问题背景2021 年全国大学生数学建模竞赛（国赛）的 C 题是一道涉及离散数学、图论和最短路径问题的题目。
这类问题在实际生活中有着广泛的应用，例如网络设计、物流配送、数据传输等。
因此，解决这类问题对于培养学生的实际问题解决能力和创新思维具有重要意义。
二、题目要求题目描述如下：给定一个无向图，要求找到一条从起点到终点的最短路径，同时要求这条路径经过的所有顶点的度数（即连接该顶点的边的数量）均不超过 2。
请问如何设计一个高效的算法来解决这个问题？三、解题思路为了解决这个问题，我们可以采用分阶段决策的方法。
具体来说，我们可以将问题分为两个阶段：第一阶段：对给定的无向图进行预处理，得到一个邻接表，用于描述图中顶点之间的关系。
同时，我们需要对每个顶点的度数进行预处理，以便在后续计算最短路径时能够快速判断路径是否满足题目要求。
第二阶段：利用 Dijkstra 算法或 Floyd 算法等最短路径算法，从起点开始遍历整个图，找到一条满足条件的最短路径。
在遍历过程中，我们需要判断当前路径上的顶点是否满足度数不超过 2 的条件。
如果满足，则继续搜索；否则，放弃当前路径，尝试其他路径。
四、具体解答在第一阶段，我们可以采用邻接矩阵或邻接表来表示无向图。
为了快速判断路径中顶点的度数是否满足条件，我们可以预先计算出每个顶点的度数，并将其存储在一个数组中。
在第二阶段，我们可以使用 Dijkstra 算法或 Floyd 算法来搜索最短路径。
在遍历过程中，我们需要根据顶点的度数数组来判断路径是否满足题目要求。
五、结论通过以上分析，我们可以设计一个分阶段决策的算法来解决 2021 年数学建模国赛 C 题。
在第一阶段，我们需要对给定的无向图进行预处理，得到邻接表和顶点度数数组。
在第二阶段，我们利用最短路径算法搜索满足条件的最短路径。
数学建模的基本方法和应用数学建模是将实际问题转化为数学模型，并通过数学方法进行分析、求解的过程。
它在现代科学和工程领域中发挥着重要的作用。
本文将介绍数学建模的一些基本方法和应用。
一、问题的数学建模数学建模过程通常包括问题描述、建立数学模型、求解和验证模型等步骤。
首先，对于给定的实际问题，我们需要准确地描述问题的背景和要解决的核心问题。
然后，根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型来描述问题。
数学模型可以是方程、函数、图形或者统计模型等。
接下来，我们使用数学方法对模型进行求解，并在解的基础上得出对问题的回答。
最后，我们需要验证我们的模型和解是否符合实际情况，通过与实际数据进行比较和分析来验证模型的有效性。
二、常用的数学建模方法1. 数理统计法数理统计是利用数学统计方法对实际数据进行分析和推断的过程。
在建模过程中，我们可以使用数理统计方法对数据进行收集、整理和清洗，然后通过统计分析来描述数据的分布规律，从而得到对问题的解答。
2. 最优化方法最优化方法是寻找最优解的数学方法。
在建模过程中，我们常常需要优化某个目标函数，例如最大化利润、最小化成本等。
通过建立数学模型和应用最优化方法，我们可以求解出最优解，并得到对问题的最佳回答。
3. 微分方程模型微分方程是描述变量之间变化关系的数学模型。
在建模过程中，我们经常遇到一些动态变化的问题，例如人口增长、化学反应等。
通过建立微分方程模型，我们可以研究变量之间的关系，预测未来的发展趋势，并得出对问题的解答。
4. 离散数学模型离散数学模型是以离散对象和离散关系为基础的数学模型。
在建模过程中，我们常常需要处理离散的数据和变量，例如图论、排队论等。
通过建立离散数学模型，我们可以对离散问题进行分析和求解，得出对问题的解答。
三、数学建模的应用领域数学建模在各个领域都有广泛的应用，例如：1. 自然科学领域：物理学、化学、生物学等领域都需要通过数学建模来研究和解决实际问题，例如天体力学、药物代谢等。
离散建模专业计算机科学与技术班级姓名学号授课教师二 O 一七年十二月离散建模是离散数学与计算机科学技术及IT技术应用间的联系桥梁。
也是学习离散数学的根本目的。
它有两部分内容组成:1.离散建模概念与方法2.离散建模应用实例一.离散建模概念与方法1.1离散建模概念在客观世界中往往需要有许多问题等待人们去解决。
而解决的方法很多，最为常见的方法是将客观世界中的问题域抽象成一种形式化的数学表示称数学模型，从而将对问题域的求解变成为对数学表示式的求解。
而由于人们对数学的研究已有数千年历史，并已形成了一整套行之有效的对数学求解的理论与方法，因此用这种数学方法去解决实际问题可以取得事倍功半的作用。
而采用这种方法的关键之处是数学模型的建立，它称为数学建模，而当这种数学模型是建立在有限集或可列集之上时，此种模型的建立称离散建模。
1.2.离散建模方法（1）两个世界理论在离散建模中有两个世界，一个是现实世界另一个是离散世界。
现实世界是问题域产生的世界，离散世界则是一种数学世界，它有三个特性：离散世界采用离散数学语言，该语言具有简洁性且表达力丰富。
离散世界所表示的是一种抽象符号，它是一种形式化符号体系。
离散世界中的环境简单，它在离散建模时设立，可以屏蔽大量无关信息对问题求解的干扰。
为求解问题须将问题域转换成离散模型,然后对离散模型求解,再逆向转换成现实世界中的解.（2）两个世界的转换在离散建模方法中需要构作两种转换，即由现实世界到离散世界的转换以及由离散世界到现实世界的逆转换，而其中第一种转换尤为重要，这种转换我们一般即称之为离散建模。
下面对两种转换作介绍：现实世界到离散世界的转换该转换又称离散建模或简称转换。
这种转换是离散建模方法的核心。
它实际上是将现实世界中的问题转换成离散世界中的离散模型。
这种过程是将问题域中问题采取屏蔽语义、简化环境、强化关系所形成的一种抽象化、形式化过程，在转换时所要采用下面几种手段：1.选取一种离散语言，亦即是选择一个离散数学学科门类，（如图论，代数系统，数理逻辑及关系等，也可以选择其中的一些子门类如图论中的树，代数系统中的群论等等），以此学科的符号体系作为一种形式语言称离散语言。
数学建模所需要的数学基础数学建模是将实际问题转化为数学模型并通过数学方法进行求解的过程。
它在现代科学研究和工程实践中具有重要的应用价值。
要进行数学建模，需要一定的数学基础。
本文将介绍数学建模所需要的数学基础，并提供一些指导意义的建议。
第一，数学分析是数学建模的基础。
数学分析是对实数、复数、函数等数学概念和性质的研究。
它主要包括极限、连续性、微积分等内容。
在数学建模中，往往需要通过分析来建立模型的数学表达式，计算模型的数值结果等。
因此，熟练掌握数学分析的理论和方法对于数学建模非常重要。
第二，概率论与数理统计是数学建模的重要工具。
概率论用于描述和研究随机现象的规律性，数理统计则是通过概率论的方法进行随机数据的分析和推断。
在数学建模中，不可避免地会涉及到一些随机性的问题，例如随机变量、概率分布、抽样调查等。
因此，对概率论和数理统计的基本概念和方法需要有一定的了解和掌握。
第三，线性代数是数学建模的基础工具。
线性代数主要研究线性方程组、线性映射、向量空间等内容。
在数学建模中，线性代数常常用于描述和计算模型中的向量、矩阵等数学对象。
例如，矩阵可以表示线性变换、线性方程组可以用于描述模型的关系等。
因此，对线性代数的理论和方法需要有一定的了解和熟练掌握。
第四，离散数学是数学建模的基础理论之一。
离散数学主要研究离散结构和离散对象的性质和关系。
在数学建模中，离散数学常常用于描述和计算离散的模型对象，例如图论、组合数学等。
熟练掌握离散数学的基本概念和方法有助于解决实际问题中的离散性特征。
综上所述，数学建模所需要的数学基础主要包括数学分析、概率论与数理统计、线性代数和离散数学等。
建议在学习数学建模时，首先要打好数学基础，通过系统地学习和练习以上所述的数学知识和方法。
其次，结合实际问题进行数学建模实践，不断提升数学建模的能力和经验。
此外，还需要培养数学思维和创新能力，灵活运用已学知识解决实际问题。
通过不断地学习和实践，相信每个人都能够掌握数学建模所需要的数学基础，并在实践中取得优秀的成绩。
离散建模专业计算机科学与技术班级姓名学号授课教师二 O 一七年十二月离散建模是离散数学与计算机科学技术及IT技术应用间的联系桥梁。
也是学习离散数学的根本目的。
它有两部分内容组成:1.离散建模概念与方法2.离散建模应用实例一.离散建模概念与方法1.1离散建模概念在客观世界中往往需要有许多问题等待人们去解决。
而解决的方法很多，最为常见的方法是将客观世界中的问题域抽象成一种形式化的数学表示称数学模型，从而将对问题域的求解变成为对数学表示式的求解。
而由于人们对数学的研究已有数千年历史，并已形成了一整套行之有效的对数学求解的理论与方法，因此用这种数学方法去解决实际问题可以取得事倍功半的作用。
而采用这种方法的关键之处是数学模型的建立，它称为数学建模，而当这种数学模型是建立在有限集或可列集之上时，此种模型的建立称离散建模。
1.2.离散建模方法（1）两个世界理论在离散建模中有两个世界，一个是现实世界另一个是离散世界。
现实世界是问题域产生的世界，离散世界则是一种数学世界，它有三个特性：离散世界采用离散数学语言，该语言具有简洁性且表达力丰富。
离散世界所表示的是一种抽象符号，它是一种形式化符号体系。
离散世界中的环境简单，它在离散建模时设立，可以屏蔽大量无关信息对问题求解的干扰。
为求解问题须将问题域转换成离散模型,然后对离散模型求解,再逆向转换成现实世界中的解.（2）两个世界的转换在离散建模方法中需要构作两种转换，即由现实世界到离散世界的转换以及由离散世界到现实世界的逆转换，而其中第一种转换尤为重要，这种转换我们一般即称之为离散建模。
下面对两种转换作介绍：现实世界到离散世界的转换该转换又称离散建模或简称转换。
这种转换是离散建模方法的核心。
它实际上是将现实世界中的问题转换成离散世界中的离散模型。
这种过程是将问题域中问题采取屏蔽语义、简化环境、强化关系所形成的一种抽象化、形式化过程，在转换时所要采用下面几种手段：1.选取一种离散语言，亦即是选择一个离散数学学科门类，（如图论，代数系统，数理逻辑及关系等，也可以选择其中的一些子门类如图论中的树，代数系统中的群论等等），以此学科的符号体系作为一种形式语言称离散语言。
从问题域中确定离散模型的基本对象集合。
从问题域中确定离散模型的静态结构、动态行为以及约束规则。
用离散语言描述这些集合、结构，行为与规则并组成离散模型。
在转换过程中要注意如下几点：所选用的离散语言并不是唯一的，有时可以有多种选择。
所建的离散模型有时可能与传统的数学结构不完全一致，此时须构造新的数学结构以适应建模的需要。
问题域中的环境与平台一般可用离散模型中的约束规则实现。
2.从离散世界到现实世界的转换该转换是一种语义化的转换，它是一种逆向转换，因此又称逆转换，在该转换中是将离散模型的解转换成问题域中的解。
由于离散世界中解的形式是一种抽象的形式化符号体系，没有任何语义，只有赋予问题域中语义后才成为问题域中的解。
两个世界理论与两个世界转换构成了完整的离散建模方法，它可以用下面的图表示。
而离散建模方法的整个过程可以用下面几个步骤表示：在现实世界中给出问题域；将问题域抽象成离散模型；离散模型求解；解的语义化；问题域的解。
1.3.离散建模的步骤在离散建模实际操作中须有若干个步骤的操作过程，它们是：需求描述—问题域形成；离散模型形成；离散模型检验与修改；离散模型求解；解的语义化及问题域解的获得。
二 . 离散建模应用实例1.需求描述死锁检测为操作系统中死锁现象出现提供实时报警信号。
操作系统是管理计算机资源，协调计算机用户与资源间的关系，为用户在计算机中顺利运行提供支撑的一种软件系统。
而死锁现象则是用户间为争夺资源而产生的一种矛盾，因此及时发现矛盾及化解矛盾是操作系统重要职能之一。
在操作系统中有两种重要的注视目标，它们是“资源”与“进程”：（1）资源：操作系统是管理计算机中资源的机构，而计算机中的资源包括有CPU资源，内存资源，外部设备资源（如打印机等），通道资源等多种。
（2）进程：在一台计算机中往往可以运行多个程序，而一般运行的程序称为进程。
在资源与进程之间存在着紧密的关联，其中主要的关联是：进程需要资源，只有有了充足的资源，进程才能运行。
在一般情况下，进程在运行前需申请资源，只有获得资源后才能运行，在运行过程中还不断申请资源以获得继续运行的权力，同时也不断释放资源，使资源能得以充分利用；而当进程所申请的资源无法得到时（即表示此资源被它进程所占有），它必须等待，直到它进程对该资源使用完毕并释放后此进程才能获得该资源并继续运行直至进程结束。
因此，进程与资源的关系是一种动态关系，其演化过程可以用下面的图1表示之。
而死锁的产生则是进程演化中的一种特殊现象。
如进程甲占有资源A同时又申请资源B，与此同时进程乙占有资源B同时又申请资源A，此时两进程都无法申请到所需资源，因此只能等待，而等待是无期限的，因而称为死锁。
推而广之，对多个进程与多个资源可能还会出现循环等待的现象，这就是一般意义上的死锁。
2.离散建模及模型建立（1）选择一种离散语言：根据问题域描述，该项死锁检测主要研究资源间的一种特殊关系，因此用关系或图论较为合适，而考虑到图的方法结构性好，直观性强，因而以图论作为建模工具较为合理。
（2）确定研究对象：在离散建模中，操作系统的基本研究对象集合为资源集合与进程集合，设有n个资源与m个进程，它们可表示为：资源集合：R={R1，R2，…，Rn}进程集合：P={P1，P2，…，Pm}（3）资源间的关系：进程P已占有资源Ri且申请资源Rj并处等待中，可用有序偶（Ri，Rj）表示。
而它们的全体则构成一个关系，称资源申请关系S。
（4）模型的建立：以R为结点以S为边可以构成一个有向图G=（R，S）。
它组成了进程资源申请的图模型。
在这个图中的每个边均有权Pi，它表示申请资源的进程。
3.模型求解在问题域中死锁检验的解是资源循环等待，而在图论模型中资源循环等待相当于图中存在回路。
进一步，可以用可达性矩阵计算方法判别是否出现回路，即可达性矩阵的对角线中出现有“1”。
如设可达性矩阵为如图3所示，则判别产生回路的计算公式为D’=d11（+）d22（+）…（+）dnn=1.4.解的语义化最后在模型中所产生的判别公式D’，可将其语义化为：当D’为1时表操作系统已产生死锁；当D’为0时表操作系统未产生死锁。
在例中我们有该图的可达性矩阵为：从而有D’=1，这表明在时刻t时系统产生死锁。
5. 死锁检测的离散建模特点是：（1）该离散建模所建模型简单，可计算且效果好。
（2）该离散建模可以同时用图论与关系实现，但由于在图论中对回路的研究与表示都优于关系，因此用图论较为合适。
（3）在该离散模型中运用图论中的通路与回路以及相应的矩阵计算方法较为方便的解决了死锁问题。
2.3数据库中关系数据模型的离散建模1.需求描述关系数据理论就是用关系理论研究数据模型，在这里涉及到两方面的问题，它们是：数据模型关系模型（1）数据模型数据模型是对数据存储与操纵的抽象表示。
其主要内容是用于存储数据的数据结构表示以及建立在该结构上的数据操作表示。
（2）关系数据模型关系数据模型是一种以二维表的形式表示数据结构又以二维表上的数据操作为特点的数据模型。
1）首先介绍二维表。
二维表又称表，它由表框架及表元组两部分组成。
表框架由表名及n个命名属性列所构成。
表12.1给出了一个表名为student的表框架表1 表名为student的表框架其中sno，sn，sd及sa分别表示属性学号、学生姓名，学生系别及学生年龄等。
在表框架中可以按行存放数据，表中每个数据称元组。
元组由若干个分量组成，其每个分量对应表框架中的一个属性值，如在表框架student中可以有如下的元组：它表示一个学生的相应信息，该学生学号为07001，姓名为张曼英，计算机系，年龄为18岁，它们分别是一个元组中的四个元组分量。
一个表框架可以存储若干个元组。
它们构成了一个完整的二维表。
表12.2给出了二维表的例。
表2 二维表student的例2）接下来，介绍建立在二维表上的数据操作:○1查询操作○2删除操作○3插入操作○4修改操作关系数据模型中的基本逻辑操作共六种：○1表的列指定○2表的行选择○3两表的合并○4查询操作○5删除操作○6插入操作3）关系数据模型的基本面貌：关系数据模型是以二维表为数据结构，以元组为基本数据单位，在它的上面可以有六种基本操作。
它构成了一个数据库系统的基本面貌。
3.关系数据模型离散建模之一—关系代数模型关系代数模型以关系与代数系统为工具研究关系数据模型。
（1）首先从二维表讨论起，二维表实际上是元组的集合，而元组则可视为n 元有序组，因此二维表是n元有序组的集合亦即二维表即是n元关系。
（2）其次，二维表上的操作即是关系的运算。
二维表上的六种基本操作可对应关系的五种运算。
1）插入：R∪R’2）删除R－R’3）两表合并R× S4）列指定：∏Ai1, Ai2,…,Aim ( R )5）行选择σF（R）（3）关系代数由关系所组成的集合A上的五种运算，它们分别是三种二元运算—并，差及笛卡尔运算，以及两种一元运算—投影及选择运算，且都是封闭的，从而构成一个代数系统：（A，∏，σ，∪，－，×）该代数系统称关系代数。
（4）关系代数的运算规则1）并运算满足结合律与交换律：R1∪（R2∪R3）=（R1∪R2）∪R3R1∪R2= R2∪R12）投影运算满足交换律、吸收律及归零律当a1, a 2,…, an与R无关时有∏a1, a 2,…, am (R)=?∏a1, a 2,…, am（∏b1, b 2,…, bn(R)）=∏b1, b 2,…, bn（∏a1, a 2,…, am(R)）当a1, a 2,…, an与R无关而b1, b 2,…, bm与R有关时，∏a1, a 2,…, an, b1, b 2,…, bmR=∏b1, b 2,…, bmR∏a1, a 2,…, am（∏b1, b 2,…, bn(R)）=∏a1, a 2,…, am (R)3）选择运算满足交换律、串接律：σF1（σF2(R)）=σF2（σF1(R)）σF1（σF2(R)）=σF1∧F2(R)4）选择与投影运算满足交换律：σF（∏a1, a 2,…, am(R)）=∏a1, a 2,…, am（σF（R））5）选择对笛卡尔乘积满足分配律：σF（R1×R2）=σFR1×σFR2当F与R无关，此时有：σFR= R，因此有：若F仅涉及R1有：σF（R1×R2）=σF（R1）×R2若F仅涉及R2有：σF（R1×R2）= R1×σF（R2）若F= F1∧F2，而F1仅涉及R1；F2仅涉及R2，有：σF（R1×R2）=σF1（R1）×σF2（R2）6）投影对笛卡尔乘积满足分配律：∏a1, a 2,…, an（R1×R2）=∏a1, a 2,…, anR1×∏a1, a 2,…, an R2（5）关系代数模型关系代数及其七组运算规则组成了关系代数模型。
