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数学建模中的常见误区与解决方法数学建模是一项具有重要意义的任务。
它能够帮助我们了解真实世界中的一系列复杂问题，例如物理、生物、社会学等方面。
但是在数学建模过程中，常常会出现一些误区。
本文将讨论数学建模中的常见误区并提出一些解决方法。
误区一：缺乏专业知识在数学建模过程中，可能会缺乏与特定问题相关的必要专业知识。
这是最常见的误区之一。
如果缺乏某种特定的知识领域，就不可能准确地解释问题，更不用说解决问题了。
解决方法：学习相关领域的基础知识解决方法是通过学习相关领域的基础知识。
首先确定问题领域，分布预研深度挖掘问题，全面了解相关信息。
然后，阅读与相关领域有关的文献，在书籍、期刊、研究论文等渠道中获取高质量信息。
误区二：忽略真实数据和共性另一个常见的误区是忽略真实数据和共性。
建立模型时，各种情况的具体数据很重要。
如果模型没有针对真实数据进行优化，可能会造成误导性的结果。
同样地，模型需要考虑共性的问题，根据它们建立更有效的模型。
解决方法：引入数据预处理和数据分析建立模型之前,需要进行数据预处理和数据分析。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、归一化等技术。
数据分析方法包括数据分布分析、相关分析、聚类分析等方法，可以让我们发现数据的共性特征。
误区三：忽略可行性在建立数学模型过程中，还可能忽略可行性因素，那么在实践中,h应用不可行或太过花费时间或资源，或对系统造成负面影响。
解决方法：考虑实际实施过程在建立模型过程中，应该考虑实际实施过程，考虑实际的工程问题，做出可行性分析，根据实际情况进行调整。
误区四：过度简化问题另一种常见的误区是过度简化复杂问题。
有时人们倾向于通过简化模型来处理问题，这样容易导致模型的低可靠性。
解决方法：降低模型复杂度为了降低模型的复杂度，我们可以采用参数标定、参数识别、参数拟合等技术方法实现模型参数的估计。
误区五：过度依赖现有模型在某些情况下，人们过度依赖现有模型，未能充分考虑特定问题的性质和情况，从而导致模型的过度简单或不准确。
1、建模过程中常用的数学方法(微积分、代数、概率外)，主要有：计算方法(如数值微分和
积分、微分方程数值解、代数方程组解法)，优化方法(如线性、非线性规划)，数理统计(如假设检验、回归分析)，图论(如最短路)等。
2、数学建模竞赛期间的注意事项
吃透题意，确定题目
查阅资料、实际调查要适度
保证基本模型和求解的完成，在此基础上完善改进
根据建模的要求，可以增加、删除甚至修改题目的条件；
把握好用现成的模型和方法，与自己创新的模型和方法之间的关系
论文主体由一人完成，并早些开始写作。
3、写好论文（答卷）的注意事项
完整——摘要；问题提出（用自己的语言）；问题分析；模型假设；模型建立；模型求解（算法设计和计算机实现）；结果（数据、图形）；结果分析和检验（如误差分析、统计检验、灵敏性检验）；优缺点，改进方向等，附录（程序、更多的计算结果、复杂的推导、证明等）；
摘要——主要模型（名称）、方法和结果，解决了什么问题，有何特色等；
表述清晰、简明，给出数学符号的确切含义、模型假设的理由等。
高校数学建模竞赛案例分析注意事项一、引言高校数学建模竞赛是一项旨在培养学生数学建模能力的重要比赛，通过解决真实问题，锻炼学生的分析和解决问题的能力。
本文将介绍在参与高校数学建模竞赛时需要注意的几个方面。
二、问题理解在开始分析竞赛案例之前，学生应充分理解所给问题。
这包括仔细阅读相关文献、仔细审视问题陈述和随附材料，并做好笔记。
理解问题的背景和目标是解决问题的关键。
三、建立模型1. 确定变量和参数：为了建立数学模型，需要明确问题中的变量和参数。
变量是需要解决的未知数，而参数是模型中用到的已知数值。
2. 建立关系式：根据问题的要求和所给的条件，建立变量和参数之间的关系式。
可以是线性关系、非线性关系或其他形式的关系。
3. 模型的合理性与精确性：建立模型时需要考虑问题的合理性和精确性。
合理性指模型是否符合问题场景，而精确性指模型是否能够准确描述问题。
四、解决问题1. 选择合适的解决方法：根据所建立的模型和问题的要求，选择合适的解决方法。
可以是数值计算方法、图论方法、优化方法等。
2. 合理利用工具：在解决问题时，可以适当利用数学软件、编程语言和图表工具等辅助工具。
但要注意，并非所有问题都需要使用工具，适度使用即可。
3. 合理负责任务：如题目要求解答多个子问题，可以根据问题的难易程度和时间分配情况，合理分配任务，并确保每个子问题都能得到充分的解决。
五、模型分析和评估分析和评估模型是竞赛中的重要一环。
在分析过程中，可以使用散点图、趋势线、残差分析等方法来评估模型的准确性和可靠性。
同时，也可以通过对模型的参数进行敏感性分析，评估模型对不确定条件的变化的鲁棒性。
六、报告撰写1. 结构清晰：在撰写报告时，应该按照逻辑顺序组织内容，确保结构清晰。
可以根据问题分析、模型建立、问题求解、模型分析等步骤进行组织。
2. 数学符号和公式：在报告中使用的数学符号和公式应该准确无误，并在文中进行适当解释，以方便读者理解。
3. 图表的使用：合理使用图表来展示数据和结果，可以增加报告的直观性。
数学建模注意事项数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法进行求解和分析的过程。
在进行数学建模时，需要注意以下几个方面的问题。
要明确问题的背景和目标。
在开始建模之前，需要对问题进行全面的了解和分析，明确问题的背景和目标。
了解问题的背景有助于我们确定模型的适用范围和限制条件，而了解问题的目标则有助于我们确定模型的评价指标和优化目标。
要选择适当的数学模型。
数学模型是对实际问题的抽象和简化，它可以帮助我们理清问题的关键因素和相互关系。
在选择数学模型时，需要根据问题的特点和要求，选择适合的数学方法和技术。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型、优化模型、概率模型等。
然后，要进行合理的假设和参数设定。
在建立数学模型时，常常需要进行一些假设和参数设定，以简化问题和提高求解效率。
但是，这些假设和参数设定必须合理，并能够在一定程度上反映实际情况。
如果假设和参数设定过于理想化或不符合实际情况，可能会导致模型的失真和求解结果的不准确。
接下来，要进行有效的模型求解和分析。
在建立数学模型之后，需要进行模型的求解和分析。
这通常涉及到数学计算和算法实现。
在进行模型求解和分析时，要选择合适的数值方法和计算工具，以确保求解结果的准确性和可靠性。
同时，还需要对求解结果进行合理的解释和分析，以便得出有关问题的结论和决策。
要进行模型的验证和优化。
在完成数学模型的求解和分析之后，还需要对模型进行验证和优化。
模型的验证是指将模型的预测结果与实际观测数据进行比较，以评估模型的准确性和可靠性。
如果模型的预测结果与实际观测数据吻合较好，说明模型具有一定的预测能力；反之，则需要对模型进行修正和改进。
模型的优化是指通过调整模型的参数和结构，以改善模型的性能和效果。
优化的目标是使模型的预测结果更加准确和可靠。
数学建模是一项复杂而又有趣的工作。
在进行数学建模时，我们需要注意问题的背景和目标，选择适当的数学模型，进行合理的假设和参数设定，进行有效的模型求解和分析，以及进行模型的验证和优化。
全国大学生数学建模竞赛的注意事项数学建模竞赛是大学生们展示数学能力和创新思维的重要舞台。
参加全国大学生数学建模竞赛需要高度的准备和专注。
为了帮助准备参赛的同学们更好地应对挑战，下面是一些需要注意的事项。
1.详细阅读竞赛规则：在参赛之前，请仔细阅读竞赛规则和要求。
确保你明确理解和遵守规则，包括选题范围、时间限制和提交要求等。
2.选择适合的队友：组队参加数学建模竞赛是常见的形式。
选择适合的队友很重要，队友之间应该有良好的沟通和合作能力。
团队合作可以促进好的思想碰撞和解决问题的能力。
3.合理安排时间：数学建模竞赛通常是一个时间紧迫的过程。
在开始竞赛之前，制定一个合理的计划。
给每个任务和阶段都设定时间限制，确保在规定时间内完成。
4.选择合适的选题：在确定选题时，选择一个感兴趣且有挑战性的课题。
避免选择过于简单或过于复杂的题目，因为这会影响团队的工作效率。
5.准备必备工具和资料：确保所有需要用到的工具和资料都准备齐全。
这可能包括计算器、电脑、数学参考书和相关的数据集等。
提前准备会帮助你在竞赛过程中更加高效。
6.分工合作：为了时间利用效率和团队协作的需要，将任务合理地分配给队友。
每个人都应负责特定的部分，并及时交流进展和意见。
7.思路清晰，解题方法灵活：竞赛中遇到的问题可能是多样且复杂的。
在思考解决方案时，要确保思路清晰，并在需要时灵活地调整解题方法。
实践不同的数学模型和技巧可能会有助于获得更好的结果。
8.注意问题的提出和解释：在书写和解释问题陈述时，要简洁明了。
使用图表、符号等辅助说明，以便清楚地传达你的观点。
9.检查和校对：在提交前，请仔细检查和校对你的作品。
查看是否有语法错误、拼写错误或其他错误。
确保所有数据和结果的准确性，并确认是否符合竞赛要求。
10.积极面对挑战：数学建模竞赛是一个考验挑战解决能力的过程。
在竞赛中遇到问题时，保持积极的态度，坚持努力，不断尝试解决办法。
总之，全国大学生数学建模竞赛需要准备充分、合理规划时间、合作紧密以及具备灵活的思维和解题能力。
数学建模过程中的难点
在数学建模过程中，可能会遇到以下难点：
1.问题转化：将实际问题转化为数学模型是数学建模的第一步，但这往往需要很高的抽象能力和实践经验。
2.数据采集：建模需要大量的数据支持，但数据采集可能存在误差和不确定性，这需要建模者有很好的数据预处理和分析能力。
3.模型选择：在建模过程中，需要选择合适的模型，但不同的模型可能有不同的假设，这需要建模者有一定的领域知识和模型评价能力。
4.算法实现：建模完成后，需要使用算法求解，但不同的算法可能有不同的优劣，这需要建模者有一定的算法分析和实现能力。
5.模型验证：模型验证是评价模型优劣的重要步骤，但验证结果可能存在不确定性和误差，这需要建模者有一定的统计分析和实验设计能力。
总之，在数学建模过程中，需要建模者具备多方面的能力，包括问题抽象能力、数据处理能力、模型选择和评价能力、算法实现能力、实验设计和数据分析能力等。
同时，建模过程中需要积极探索、勇于创新，并不断完善自己的建模思维和方法，才能在数学建模领域中不断发展和创新。
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数学建模注意事项数学建模是一种将现实问题抽象为数学问题，并利用数学方法进行求解的过程。
在数学建模过程中，需要注意以下几个方面的问题：首先，明确问题的数学表达形式。
在建模过程中，需要将实际问题抽象为数学问题，因此需要明确问题的数学表达形式。
这包括确定问题的变量、约束条件和目标函数等。
其次，选择合适的数学模型。
不同的问题需要采用不同的数学模型进行建模。
例如，线性规划适用于优化问题，微分方程适用于描述动态系统等。
因此，在选择数学模型时，需要考虑问题的特性和复杂度。
再次，合理选择数学方法。
在建模过程中，需要根据问题的特点选择合适的数学方法进行求解。
常用的数学方法包括线性规划、非线性规划、微分方程求解等。
选择合适的数学方法可以提高建模的准确性和效率。
此外，注意模型的合理性和可行性。
在建模过程中，需要对模型进行合理性和可行性分析。
合理性分析包括对模型的假设和前提条件进行评估，确保模型能够准确地反映实际问题。
可行性分析包括对模型的求解方法、数据收集和处理等进行评估，确保模型的求解过程和结果是可行的。
最后，进行模型验证和敏感性分析。
在建模过程中，需要对建立的数学模型进行验证和敏感性分析。
验证模型可以通过与实际数据对比，评估模型的准确性和预测能力。
敏感性分析可以评估模型中各个参数的变化对结果的影响程度，帮助了解模型的稳定性和可靠性。
总之，数学建模是一项综合性的工作，需要综合运用数学、经济学、统计学等多个学科的方法和理论。
在建模过程中，需要注意问题的数学表达形式、选择合适的数学模型和数学方法、分析模型的合理性和可行性、进行模型验证和敏感性分析等。
只有注意这些事项，才能够建立准确、可行的数学模型，并用于解决实际问题。
1、每个队员都要对资料有所备份
2、论文在一个地方改，每日修改的最终稿，保存在写作同学那里。
3、及时分配编程任务
4、前期分析需做全
5、个人写的文件，命名为个人的名字
6、编程队友要及时记录进度
7、写论文的时候，刚开始就要注意格式（至少框架不能错）
8、以后统一用WPS，之后转码成PDF
9、所有变量名，都用公式编辑器
10、以后画图，“图1”等直接截到图片里面
11、公式推导部分，不可以占用太多篇幅（待定，具体询问老师，自己创造的和别人的）
12、工作提纲写法：问题特征，问题要求，问题间关系，问题性质（模型样子），建模方向，后期工作，日程表
13、开始写作要在第2天下午至晚上
14、。
数学建模不要忘记的几个问题作者：aqua2001来源：互联网时间：2010-05-28 11:00:16点击：1.解释。
大家都很关注数学模型的建立和求解过程。
这也是最富有技术性的部分。
但在建立和求解以后，一定要做出合理的解释。
把数学结果翻译成实际问题的语言。
而且即使是在一些技术细节上，如果能做出和实际相符的解释，也会使模型变得可靠和有意义。
有的手段，无论输入什么数据，都能得到某些结果。
比如拟合，比如神经网络，比如计算机仿真。
但是否有真实意义，这需要“解释”来揭示和验证。
设想一个最简单的预测问题，如果搞一个高次多项式，一定可以把现有的数据拟合得天衣无缝。
但这又能说明什么呢？2.检验。
上面所说，有许多建模中常用的手段，无论什么数据输进去，都能输出一些结果。
而这些结果是否真的可信，往往需要检验。
事实上，凡是从特殊的事例推到一般情况时，结论是否可靠，都需要进行检验。
例如给了一系列数据 (x,y)，我们通过某种手段，找到了x与y之间的关系（当然这往往是近似的）。
我们就应当事先保留一些没用过的数据，最后用于模型的检验，如果检验的结果是吻合得相当不错，那我们的模型是可靠的。
这个步骤不要忽略，在许多建模问题中，至少有30%的数据是专门用来检验模型结论的。
3. 灵敏度分析和可靠性评估。
粗略地讲，灵敏度是指模型的结论与初始条件之间的关系是否非常敏感。
模型总要做许多假设，这些假设不总是万无一失的。
模型也总是要输入一些初始的数据，无论是调查还是测量得来，数据总会有误差。
如果初始条件有微小的偏差，结果就有显著的变化，那这个模型可以说是毫无意义的。
所以低灵敏度在某种意义上意味着高可靠性。
传统上，狭义的灵敏度分析就是指输入数据的误差，引起结果的变化，这有许多成型的方法来进行分析。
而对广义的，由于假设不够准确而引起结果的变化，很难有系统的方法来分析。
但是，总之对模型的灵敏度和可靠性要通过各种角度，做出全面的分析，这是建模工作是否完善的重要标志。
一．关于参赛时间分配，竞赛共72个小时完成。
下题：今年是9月11日早上8：00在下载，9月14日早8：00交试题。
选题：这三天的时间按排基本如下：11日8：00-15：00左右选题，选题分为粗选，细选。
粗选就是直观的看这两道题是否平时练习相关问题或方法的，选题要对每试题的每一问都要认真分析，大至看看基本能用哪些方法，做到心中有数，对两道题都分析后在选择自已能够容易完成的一题去做。
选题的过程中要去查资料、找数据、看论文，通过这些工作，你可以发现找到的东西能否够解决你选的题。
做题：11日15点-13日22点左右。
从第一天下午开始去做题，做题的过程分为问题分析，数据处理，模型建立，模型求解等，一会在下边要专门讨论。
换题：如果选题后做一些后其它问题不好处理，或者没有办法处理，有人就会想到换题，当然尽可能的不要换题，要是换题一定不能晚于11日20:00,否则就有做不完题的可能。
当然也因人而宜。
写论文：最迟要在13日22：00开始，到14日凌晨5：00写完，尽可能让指导教师帮着修改。
7：00打印，打印好后要仔细看一遍，有问题在修改。
8：00交论文。
写论文的过程贯穿于选题做题过程之中，我们在选题做题时就把做的一些东西分别处理好，只是这说的写论文就是把所做的题目的不同问题，不同部分都贯穿在一起，形成一篇有血有肉的论文。
论文写作应该专门有一人在做题的过程中进行。
二、关于写论文1.正确的论文格式：论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论,特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
2、论文的写作：论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。
一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
三、算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：3.1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）3.2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）3.3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）3.4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）3.5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）3.6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。
3.7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）。
3.8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）。
3.9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）3.10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）。
四、论文的进一步详细要求（一）、写好数模答卷的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。
2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。
（二）、建模文章正文基本内容，1）需要重视的问题1 评阅原则：假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰程度。
2 答卷的文章结构： [0].摘要 [1].问题的叙述，问题的分析，背景的分析等，略 [2]．模型的假设，符号说明（表） [3]．模型的建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等） [4]．模型的求解▲ 计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；▲ 引用或建立必要的数学命题和定理；▲ 求解方案及流程 [5]．结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验…… [6]．模型评价，特点，优缺点，改进方法，推广……. [7]．参考文献 [8]．附录计算框图详细图表……3 要重视的问题：2.3.1摘要。
它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论, 特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光。
包括： a. 模型的数学归类（在数学上属于什么类型） b. 建模的思想（思路） c . 算法思想（求解思路） d. 建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验…….） e. 主要结果（数值结果，结论）（回答题目所问的全部“问题”）▲表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮；打印最好，但要求符合文章格式。
务必认真校对。
1、1）根据题目中条件作出假设（2）根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意。
1）基本模型： 1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等 2) 基本模型，要求完整，正确，简明（2）简化模型： 1）要明确说明：简化思想，依据 2）简化后模型，尽可能完整给出（3）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上：高（级）、深（刻）、难（度大）。
建模型注意事项{A1 能用初等方法解决的、就不用高级方法， A2 能用简单方法解决的，就不用复杂方法，A3 能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。
}（4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。
但是数模创新可出现在▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等，▲模型求解中▲结果表示、分析、检验，模型检验▲推广部分（5）在问题分析推导过程中，需要注意的问题： A1 分析：中肯、确切 A2 术语：专业、内行；；A3原理、依据：正确、明确, A4 表述：简明，关键步骤要列出， A5 忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。
1）需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。
（2）需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。
（4）设法算出合理的数值结果。
1）最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；（2）对数值结果或模拟结果进行必要的检验。
结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；（4）列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；（5）结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式▲求解方案，用图示更好（6）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。
最后结论要明确。
方向时，不要玩弄新数学术语。
2.3.8参考文献结果数据，应在正文中列出，不怕重复。
检查答卷的主要三点，把三关：1模型的正确性、合理性、创新性2结果的正确性、合理性3文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩（四）．1.关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题？？？2、建模需要解决哪几个问题？？3、问题以怎样的方式回答？？4、结果以怎样的形式表示每个问题要列出哪些关键数据5、建模要计算哪些关键数据。
每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数……五、建模理念：1. 应用意识：要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。
2. 数学建模：用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。
3. 创新意识：建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。
六、要求熟悉整理的资料对以下内容要基本了解，对，2、3、4、8重点关注。
并将其相关内容归类整理到一块，以备随时查阅。
1、matlab相关内容。
2、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）3、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）4、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）5、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）6、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）7、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）8、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）9、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）10、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）11、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）。
