数学模型与数学建模

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。

航天控制中的数学模型与建模技术研究随着人类社会的不断发展和进步，航空航天技术的发展也越来越迅速。

而在飞行控制这一领域，数学模型与建模技术是不可或缺的重要环节。

数学模型可以通过物理、化学、工程和经济等学科理论和原理，对问题进行抽象和简化，作为研究过程的工具和途径。

在航天领域，数学模型可以帮助人们理解和描述航天器的运动和姿态变化，以及预测其行为和性能等。

而建模技术则是指将实际问题转化为数学模型的过程，即建立数学模型。

航天控制中的数学模型通常包括基于质量、力学和运动方程的姿态控制模型，以及基于信号处理和计算机控制系统的轨道控制模型。

其中，姿态控制是航天控制中最重要的环节之一，因为航天器姿态的调整和控制是保证其安全、有效地完成各项任务的前提。

而姿态控制的过程，主要涉及到航天器的角速率、角位移、旋转矩阵等参数。

在姿态控制模型中，数学模型的主要目的是为了描述航天器的动力学特性。

因此，在进行数学建模时，需要考虑诸如重力、惯性、气动力等因素，并衡量它们之间的相互作用。

此外，数学模型的成功与否还取决于模型的准确性、可靠性和精度等。

在建立模型的过程中，需要大量的实验数据和理论知识作为基础，以实现模型精度的提高。

除了姿态控制之外，轨道控制模型也是航天控制中的重要环节。

在实际操作中，轨道控制是保证航天器正确进入和退出轨道的关键。

而轨道控制涉及到多种因素，如空气动力学、引力和惯性力等。

在数学建模时，必须考虑这些因素对轨道控制的影响，并确保通过计算机程序和控制算法控制航天器的位置和速度等参数。

由于航天控制涉及到多种因素和环节，因此数学建模的过程变得非常复杂。

除了需要收集和分析大量的实验数据和理论知识之外，还需要建立适当的数学模型来描述和预测航天器的运动和行为。

同时，建模过程还需要考虑如何应用计算机和控制算法来进行有效的控制。

为了实现更精确、可靠和高效的航天控制，必须不断探索和完善数学模型和建模技术。

在未来，基于深度学习和人工智能等新技术的发展，航空航天的数学建模和控制技术将进一步提高。

数学模型与数学建模数学模型数学模型（Mathematical Model）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。

一、建立数学模型的要求：1、真实完整。

1）真实的、系统的、完整的,形象的映客观现象；2）必须具有代表性；3）具有外推性，即能得到原型客体的信息，在模型的研究实验时，能得到关于原型客体的原因；4）必须反映完成基本任务所达到的各种业绩，而且要与实际情况相符合。

2、简明实用。

在建模过程中，要把本质的东西及其关系反映进去，把非本质的、对反映客观真实程度影响不大的东西去掉，使模型在保证一定精确度的条件下，尽可能的简单和可操作，数据易于采集。

3、适应变化。

随着有关条件的变化和人们认识的发展，通过相关变量及参数的调整，能很好的适应新情况。

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。

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。

数学模型与数学建模数学模型是运用数学方法描述现实或抽象问题的一种工具或方法。

数学模型又可分为解析模型和仿真模型两种。

解析模型是指基于已知公式和数据进行分析求解，得到数学表达式或数值解的模型。

仿真模型是指利用计算机建立的模拟系统模型，根据模型建立的规则模拟输入变量所产生的输出结果。

数学建模是指通过数学知识把实际问题抽象为数学问题，并基于其建立数学模型。

数学建模技术可应用于各个领域，如自然科学、工程技术、社会科学、医学等。

下面就对数学模型和数学建模的一些概念和应用进行详细介绍。

一、数学模型的分类数学模型主要包括解析模型和仿真模型。

下面分别介绍：1、解析模型解析模型是指通过已知数据和公式，进行分析推导求解数学表达式或数值解的模型。

它是基于数学理论和分析方法的，其主要步骤为：建立问题的数学模型、求解模型、验证模型和应用模型。

解析模型主要包括以下几种类型：（1）几何模型几何模型是指通过几何图形描述实际问题的模型。

如，根据实际问题的条件，建立几何图形，求解图形的面积、周长、体积等数学问题，就是利用几何模型进行的建模。

几何模型常用于计算机图形学、工程地质学、建筑工程学等领域。

（2）微积分模型微积分模型是指通过微积分的方法求解实际问题的模型。

微积分是数学分析的基础，微积分模型广泛应用于科学工程领域。

如在热力学、流体力学、电磁学、生物学等领域，常用微积分模型来研究问题。

（3）代数模型代数模型是指通过代数方程和不等式描述实际问题的模型。

如根据实际问题建立代数模型求解方程组、解析几何等问题。

代数模型广泛应用于物理、经济、金融等领域。

（4）概率统计模型概率统计模型是指通过概率统计理论描述实际问题的模型。

如，许多保险公司的经营决策是基于概率统计模型的建立和分析的。

又如，酒店的房价决定也取决于概率统计模型。

2、仿真模型仿真模型是指利用计算机模拟系统建立的模型。

计算机可以模拟出一些人工难以模拟或难以观测的复杂系统，并通过模拟结果对系统进行推理分析或进行决策。

数学模型与数学建模第一篇：数学模型的基本概念在现代科学研究中，数学模型是一种非常重要的工具，通过建立描述物理或社会现象的数学模型，我们可以更好地理解和控制这些现象。

在本文中，我们将介绍数学模型的基本概念及其在现实中的应用。

一、数学模型的定义和分类数学模型是用数学符号、方程和图表等数学表达方式来描述现实世界的一个抽象表示。

它可以用于解释和预测各种现象及其规律，从而帮助我们做出决策和解决问题。

根据研究领域和目标，数学模型可以分为物理模型、经济模型、生物模型、社会模型等。

二、数学模型的建立过程数学模型的建立通常包括以下步骤：1.问题分析：确定研究对象、研究目的和相关因素。

2.假设建立：对研究对象进行适当的简化和假设，确定研究范围和基本假设。

3.数学表示：用数学符号和方程来表示研究对象和变量之间的关系。

4.参数设定：指明各个变量的具体数值和范围，以及与现实世界的对应关系。

5.模型验证：通过模拟或实验验证模型的正确性和可行性。

三、数学模型的应用领域数学模型被广泛应用于各个领域，如天文学、物理学、化学、生物学、经济学、社会学等。

以下是一些典型的例子：1.天文学中的数学模型可以用来描述星体和行星的运动轨迹，预测彗星和陨石的轨迹和时间，以及预测备选行星的轨迹和特性。

2.经济学中的数学模型可以用来预测市场供求关系、利率、汇率等，并进行政策规划和决策。

3.生物学中的数学模型可以用来描述生物进化、种群动态、生态系统和生物物种间的关系，以及预测疾病传播和药物研发。

四、数学模型的发展趋势随着科技、数据采集和计算能力不断发展，数学模型也不断更新和进化。

未来数学模型的发展趋势主要包括：1.数据驱动模型：基于大数据的机器学习和人工智能等技术，依靠数据直接训练和生成模型。

2.多学科交叉模型：跨学科合作，利用多层次、多角度的学科与方法，进一步提升模型的准确性和实用性。

3.可解释性模型：提高模型的可解释性，利用统计学方法和可视化技术，使模型结果更易读懂和理解。