下载文档原格式
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数模分析报告1. 引言在信息时代，数据的积累和处理变得愈发重要。
数模（数学建模）作为一种综合运用数学、统计学及计算机技术等方法与手段对实际问题进行建模和分析的方法，被广泛应用于各个领域，并取得了良好的效果。
本文将针对数模分析过程进行详细介绍和分析，以便更好地理解和应用数模方法。
2. 数模分析过程2.1 定义问题数模分析的第一步是准确定义问题。
问题的准确定义对后续的建模和分析至关重要。
在这一步中，需要明确问题的背景、目标和约束条件。
2.2 收集数据在问题定义之后，需要收集相关数据，这些数据将成为建模和分析的基础。
数据可以通过实地调查、观察、实验或网络等途径获取。
数据的收集应该全面、准确，并结合问题的特点和需求进行筛选和整理。
2.3 建立模型建立数学模型是数模分析的核心环节。
模型的建立需要根据问题的性质选择合适的数学方法和工具，如代数方程、微积分、概率论等。
模型应该是简明、准确且可行的，能够对问题进行合理的描述和分析。
2.4 模型求解模型建立完成后，可以用数值计算或符号计算等方法对模型进行求解。
数值计算方法通常通过编程语言实现，而符号计算方法则借助专业软件实现。
在求解过程中，需要关注计算精度、稳定性和计算效率等问题。
2.5 模型评价模型求解完成后，需要对模型进行评价。
评价的主要目标是验证模型的合理性和准确度，以及对模型进行优化和改进。
评价可以通过对比模型结果与实际数据的拟合程度、敏感性分析和误差分析等途径。
3. 数模分析工具数模分析过程中需要使用一些专业的工具和软件，以便更加高效和准确地进行建模和分析。
3.1 MATLABMATLAB是一种广泛应用于数学计算、可视化和编程的工具。
它提供了强大的数值计算和符号计算功能，可以方便地实现各种数模分析所需的算法和方法。
MATLAB还提供了丰富的绘图和可视化工具，有助于对分析结果进行直观展示。
3.2 R语言R语言是一种自由、开源且功能强大的统计和数据分析工具。
数值分析在数学建模中的应用数值分析是数学中的一个重要分支，它主要研究用计算机计算方法解决数学问题的理论和方法。
在数学建模中，数值分析发挥着非常重要的作用，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。
本文将探讨数值分析在数学建模中的应用。
一、插值法插值法是数值分析中常用的一种方法，其基本思想是根据一些已知的数据点，推导出这些数据点之间的未知数值。
在数学建模中，我们常常需要根据给定的数据点去估计其他数据点的数值。
插值法可以帮助我们根据已知数据点推导出未知数据点，从而更好地分析和处理问题。
二、数值解微分方程微分方程在数学建模中是非常重要的，它描述了很多现实世界中的现象和规律。
但是有些微分方程很难或者无法通过解析方法求解，这时就需要借助数值分析的方法。
数值解微分方程可以帮助我们模拟和预测各种现象的发展趋势，为实际问题的研究和应用提供帮助。
三、最优化问题在数学建模中，有很多问题可以归结为最优化问题，即在一定条件下寻找使某个函数值达到最大或最小的变量取值。
数值分析中的最优化方法可以帮助我们求解各种最优化问题，例如线性规划、非线性规划等。
这些方法可以有效地提高问题的求解效率，为决策提供重要的参考依据。
四、线性代数问题线性代数在数学建模中也占据着重要地位，许多实际问题可以用线性代数的方法进行建模和求解。
在数值分析中，我们可以通过矩阵运算、线性方程组等方法解决各种线性代数问题，从而更好地理解和处理实际问题。
这些方法在计算机科学、金融工程、物理学等领域都得到了广泛的应用。
五、误差分析数值分析中的另一个重要问题是误差分析，即通过分析数值计算中的误差来源和传播规律，评估数值计算的可靠性和准确性。
误差分析可以帮助我们提高数值计算的精度和稳定性，避免因误差累积导致的计算结果不准确。
在数学建模中，误差分析是不可或缺的一部分，可以帮助我们更加准确地理解和解决实际问题。
综上所述，数值分析在数学建模中发挥着重要的作用，可以帮助我们更好地理解和解决各种实际问题。
浅谈数值分析在数学建模模型求解中的应用姓名：孙亚丽 学号：2013G0602015 专业：计算机技术1. 引言数值分析主要介绍现代科学计算中常用的数值计算方法及其基本原理，研究并解决数值问题的近似解，是数学理论与计算机和实际问题的有机结合[1]。
随着科学技术的迅速发展，运用数学方法解决科学研究和工程技术领域中的实际问题，已经得到普遍重视。
数学建模是数值分析联系实际的桥梁。
在数学建模过程中，无论是模型的建立还是模型的求解都要用到数值分析课程中所涉及的算法,如插值方法、最小二乘法、拟合法等，那么如何在数学建模中正确的应用数值分析内容，就成了解决实际问题的关键。
2.数值分析在模型求解中的应用2.1．插值法和拟合法在模型求解中的应用2.1.1．拟合法求解在数学建模中，我们常常建立了模型，也测量了（或收集了）一些已知数据，但是模型中的某些参数是未知的，此时需要利用已知数据去确定有关参数，这个过程通常通过数据拟合来完成。
最小二乘法是数据拟合的基本方法。
其基本思想就是：寻找最适合的模型参数，使得由模型给出的计算数据与已知数据的整体误差最小。
假设已建立了数学模型),(c x f y =，其中，T m c c c c ),,,(21 =是模型参数。
已有一组已知数据),(1,1y x ，),(22y x ，…，),(,k k y x ，用最小二乘确定参数c ，使∑=-=ki i i c x f y c e 12)),(()(最小。
函数),(c x f 称为数据),,2,1)(,(,k i y x i i =的最小二乘拟合函数。
如果模型函数),(c x f y =具有足够的可微性，则可用微分方程法解出c 。
最合适的c应满足必要条件m j c c x f c x f y c c e k i j i i i j ,,2,1,0),()),((2)(1==∂∂--=∂∂∑=。
2.1.2．插值法求解在实际问题中，我们经常会遇到求经验公式的问题，即不知道某函数)(x f y =的具体表达式，只能通过实验测量得到该函数在一些点的函数值，即已知一部分精确的函数值数据),(1,1y x ，),(22y x ，…，),(,k k y x 。
数学建模在数值分析教学中的实践数学建模在数值分析教学中的实践摘要：为有效地实施数值分析课程的实践教学，首先分析了数学建模思想与数值分析课程教学有机融合的必要性，然后针对数值分析的不同教学内容，介绍了几个精选的数学建模实践教学案例。
通过在数值分析教学中融入数学建模的实践，不但可以使学生较好的掌握数值分析的有关理论与方法，而且还可以培养学生的数学建模能力。
关键词：数值分析;教学实践;数学建模;案例教学数值分析作为高等院校应用数学专业、信息与计算科学专业的主要基础课程和很多理工科专业的公共课，主要研究求解数学模型的算法及有关理论，是求解数学模型的不可缺少的途径和手段。
在信息科学和计算机技术飞速发展的今天，数值分析课程中所介绍的数值方法更显得极其重要。
与其它数学课程的最明显的区别在于，数值分析是一门更注重应用的科学，特别注意在方法的精确性和计算的效率之间的平衡。
传统的教学模式只注重讲授数值方法的原理，算法的理论推导占据了整个教学过程的大部分时间，再加上缺乏实践环节的教学，就使得学生不能很好的运用所学的理论去解决实际问题[1]。
既然数值分析主要研究数学模型的求解算法及有关理论，因此将数学建模思想融入到数值分析的教学中是可行的[2]。
为有效地实施数值分析课程的实践教学，本文主要介绍了几个针对数值分析不同教学内容的数学建模实践教学案例，这些精选的案例都涉及到相关的数值分析理论和方法。
通过对实际问题进行数学模型的建立和求解，将数学建模思想和数值分析教学进行有机的融合，不但可以激发学生的学习积极性和学习兴趣，提高了学习效率，而且可以培养学生运用数值方法求解实际问题的能力。
1数学建模思想与数值分析课程教学有机融合的必要性数值分析是一门理论抽象但实践性较强的课程，传统的教学模式一般只注重理论证明和公式推导，再加上学时的限制，很少会利用数学软件进行相应的实践性教学，导致学生只掌握了数值分析中的基本方法和原理，而运用数值方法解决实际问题的能力没有得到较好的锻炼。
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数字建模在各个领域中的应用越来越广泛。
数字应用建模是将现实世界的复杂问题转化为数学模型，通过计算机模拟和分析，为决策提供科学依据。
本实验旨在通过数字应用建模的方法，解决实际问题，提高学生对数学建模的理解和应用能力。
二、实验目的1. 理解数字应用建模的基本原理和方法；2. 掌握数学建模软件的使用；3. 提高解决实际问题的能力；4. 培养团队合作精神和沟通能力。
三、实验内容1. 实验题目：某城市交通流量优化研究2. 实验背景：随着城市人口的增加，交通拥堵问题日益严重。
为了缓解交通压力，提高城市交通效率，本研究旨在通过数字应用建模方法，优化该城市的交通流量。
3. 实验步骤：（1）数据收集：收集该城市主要道路的实时交通流量数据、道路长度、交叉口数量、道路等级等数据。
（2）建立数学模型：根据交通流量数据，建立交通流量的数学模型，如线性回归模型、多元回归模型等。
（3）模型求解：利用数学建模软件（如MATLAB、Python等）对建立的数学模型进行求解，得到最优交通流量分布。
（4）结果分析：对求解结果进行分析，评估优化后的交通流量分布对缓解交通拥堵的影响。
（5）模型改进：根据分析结果，对模型进行改进，以提高模型的准确性和实用性。
4. 实验结果：（1）通过建立数学模型，得到优化后的交通流量分布。
（2）优化后的交通流量分布较原始分布，道路拥堵程度明显降低，交通效率得到提高。
（3）通过模型改进，进一步优化交通流量分布，提高模型的准确性和实用性。
四、实验总结1. 本实验通过数字应用建模方法，成功解决了某城市交通流量优化问题，提高了交通效率，为城市交通管理提供了科学依据。
2. 在实验过程中，学生掌握了数学建模的基本原理和方法，熟悉了数学建模软件的使用，提高了解决实际问题的能力。
3. 实验过程中，学生学会了团队合作和沟通，提高了自己的综合素质。
五、实验心得1. 数字应用建模是一种解决实际问题的有效方法，通过建立数学模型，可以将复杂问题转化为可操作的解决方案。
数学建模与数据分析
随着社会的发展，数学建模和数据分析越来越受到重视，它们在工业、技术、科学、商业和管理领域都有着广泛的应用。
数学建模是指利用数学方法，将实际问题转化为可计算的抽象模型，
并且尽可能求解出解决方案。
数学建模可以用来解决复杂的实际问题，使
得问题变得更清晰、更具体，从而可以直接采取有效的措施，提升业务效率，降低操作成本。
数据分析是指从数据中提取出有价值的信息，并结合相关的分析工具
对数据进行分析，帮助用户更好地分析出市场趋势，进而制定有效的战略
和计划以实现最终的商业目标。
首先，数学建模可以用来解释数据，从而更深入地了解数据中的信息。
数学建模可以提供更多的解释性因素，从而帮助用户对数据的分析和理解
更加清晰。
其次，数学建模可以作为数据分析的前提条件。
在进行数据分析前，
必须要先通过数学建模来构建出适当的模型，以此来获得真实可靠的数据。
最后，数据分析可以帮助用户验证和优化数学建模的结果。
数学实验实训课程学习总结数学建模与数据分析的实际应用研究数学实验实训课程学习总结——数学建模与数据分析的实际应用研究在这个信息化、数字化的时代，数据分析已经成为各行各业不可或缺的重要工具。
为了更好地培养学生的数据分析能力，我参加了数学实验实训课程，这是一门专注于数学建模与数据分析的课程。
通过这门课程的学习，我对数学建模与数据分析的实际应用有了更深入的了解，并提高了自己的学习能力和探索精神。
首先，在数学实验实训课程中，我们学习了数学建模的基本原理和方法。
数学建模是通过数学方法解决实际问题的过程。
我们需要从实际问题中抽象出数学模型，然后利用数学工具进行分析和求解。
通过学习数学建模，我深刻体会到数学的实际应用价值。
在实际问题中，我们可以利用数学建模的方法解决各种实际问题，比如优化调度问题、风险评估问题等。
通过不断的实践和探索，我逐渐提高了数学建模的能力，能够独立思考和解决一些实际问题。
其次，在数据分析方面，数学实验实训课程提供了大量的机会和平台。
数据分析是指通过对数据的采集、处理和分析，得出有价值的结论和决策。
在课程中，我们使用了各种数据分析工具和方法，比如Python编程语言、统计学方法、机器学习算法等。
通过实践操作，我熟练掌握了这些工具和方法，并能够应用于实际问题中。
数据分析的过程需要对数据进行清洗、可视化和建模，然后进行统计分析和预测。
通过课程的学习，我不仅学到了理论知识，还锻炼了实际操作的能力，从而更好地掌握了数据分析的技能。
此外，数学实验实训课程还注重培养学生的团队合作和创新能力。
在实验过程中，我们需要组成小组，共同解决复杂的实际问题。
每个小组成员可以根据自己的专长和兴趣来分工合作，通过交流和协作，解决问题并得出结论。
这种团队合作的方式培养了我们的合作精神和团队意识。
通过数学实验实训课程的学习，我不仅掌握了数学建模与数据分析的基本理论和方法，还提高了自己的学习能力和探索精神。
我学会了如何从实际问题中抽象出数学模型，并利用数学工具进行求解和分析。
