建立数学模型原则

1．试述模型的概念、特征和分类。

概念：模型是对现实世界某些属性的抽象特征：（1）模型是现实世界一部分的抽象或模仿；（2）模型是由那些与问题有关的因素组成；（3）模型表明了有关因素之间的关系分类：图形与实物模型；分析模型；仿真模型；博弈模型；判断模型2．模型构建的原则和主要步骤是什么？原则：（1）建立方框图；（2）考虑信息相关性；（3）考虑信息准确性；（4）考虑信息结集性步骤：（1）形成问题；（2）确定系统的特征因素；（3）确定模型的结构；（4）构建模型；（5）模型真实性检验3．建立模型必须有赖于反映系统特征的各种因素，根据因素在模型中所起的作用不同，可以将因素划分为哪3类？（1）可忽略其影响的因素；（2）对模型起作用但不属于模型描述范围的因素；（3）模型所需研究的因素4．试说明结构模型具有什么样的基本性质。

（1）结构模型是一种图形模型（2）结构模型是一种定性分析为主的模型（3）结构模型可以用矩阵形式来描述，从而使得定性分析和定量分析得到有效结合（4）结构模型作为对系统进行描述的一种形式，正好处在自然科学领域用的数学模型形式和社会科学领域用的以文字表现的逻辑分析形式之间5．试分析邻接矩阵和可达矩阵各自的特点以及二者的区别。

邻接矩阵的特点：（1）矩阵中元素全为零的行对应的节点称作汇点，即只有有向边进入而没有有向边离开该节点；（2）矩阵中元素全为零的列对应的节点称作源点，即只有有向边离开而没有有向边进入该节点；（3）对应每一节点的行中，其元素值为1的数量，就是离开该节点的有向边数；（4）对应每一节点的列中，其元素值为1的数量，就是进入该节点的有向边数。

可达矩阵的特点：推移规律性，即如果Si 经过长度为1的通路直接到达Sk ，而Sk 经过长度为1的通路直接到达Si ，那么，经过长度为2的通路就可直接到达Sj 。

二者的区别：邻接矩阵描述了系统各要素两两之间的直接关系。

若在矩阵A 中第i 行和第j 列的元素aij=1，则表明节点Si 和Si 有关系，即表明从Si 到Si 有一长度为1的通路，Si 可以直接到达Si 。

数学建模的原理
数学建模是一种以数学方法和工具为基础，对现实问题进行抽象和表达的过程。

其原理可以简单概括为以下几个步骤。

1. 问题抽象：将现实问题转化为数学模型。

在这一步骤中，需要明确问题的目标、限制条件和相关因素，并对它们进行数学化的描述。

2. 假设建立：基于对问题的理解和分析，提出相关的假设并建立相应的数学关系。

这些数学关系可以是方程、函数、概率模型等，用来表达问题中的变量间的关系。

3. 模型求解：利用数学方法，对所建立的数学模型进行求解。

这包括求解方程组、优化问题、概率分布等。

通常需要运用数学分析、优化方法、概率统计等工具以及计算机编程进行模型求解。

4. 模型评价：对得到的解进行评价，检验模型的有效性和可行性。

这可以通过与现实数据对比、敏感性分析、误差分析等方式来进行。

5. 结果分析：根据模型的求解结果，对问题的解释和分析。

分析模型的局限性、推断模型的适用范围，探究问题的深层次原因等。

6. 结论表达：将建模过程和结果进行总结和表达。

可以通过报告、论文、演示等形式对建模过程和结果进行系统化的呈现。

在数学建模过程中，需要深入理解问题本质和实际应用背景，结合数学理论和方法，进行抽象和简化，以符合现实问题的特点和需求。

同时，建模者需要具备良好的数学基础、逻辑思维能力、计算机编程技能等，并注重模型的可靠性、有效性和实用性。

如何在小学一年级数学教学中帮助学生建立数学模型小学一年级是数学学习的起点，对于学生来说，建立数学模型是一个良好的学习习惯和思维方式。

通过数学模型，学生可以将抽象的数学概念与真实生活中的问题相联系，更好地理解和应用数学知识。

本文将介绍在小学一年级数学教学中如何帮助学生建立数学模型。

一、培养学生的观察能力观察是建立数学模型的第一步，学生需要通过观察现实中的问题，寻找数学模型的应用场景。

教师可以通过布置观察任务、提供真实情境等方式，引导学生主动发现周围的数学问题。

例如，老师可以要求学生观察日常生活中的物体形状、大小、数量等，培养学生的观察能力。

二、引导学生提出问题在学生观察到问题后，教师需要指导学生提出相关的问题。

问题提出的好坏直接关系到数学模型的建立和解决。

教师可以通过启发式提问的方式，帮助学生主动思考并提问。

例如，教师可以问学生：“你观察到的这个问题有哪些数学特征？有什么规律？”通过引导学生思考，培养他们的问题意识和数学思维。

三、激发学生的兴趣建立数学模型需要学生对数学的兴趣和热情。

作为教师，我们应该注重培养学生对数学的兴趣，使他们能够主动参与到数学学习中来。

教师可以通过丰富的教学资源、趣味性的教学活动等方式，激发学生的兴趣。

四、让学生参与实践实践是建立数学模型的重要环节。

学生通过实践活动，将抽象的数学概念与具体的实际问题相结合，形成数学模型。

例如，教师可以给学生提供一些实际问题，鼓励他们思考并找到解决问题的方法。

同时，学生可以利用各种教具，如计算器、尺子等，辅助他们进行实践操作。

五、培养学生的逻辑思维能力逻辑思维是建立数学模型的基本能力。

学生需要通过逻辑推理和分析，将问题拆解成小问题，再进行综合。

教师可以通过训练学生的逻辑思维能力，提高其建立数学模型的能力。

例如，教师可以设计一些逻辑思维训练题，让学生进行思维锻炼。

六、鼓励学生合作学习数学模型的建立可以通过合作学习的方式展开。

学生可以在小组内相互讨论、交流，并共同解决问题。

第六章数学模型的概念建立模型必须具备两个条件：（1）模型和原型之间有相似关系；（2）模型在科学认识过程中是被研究客体的代表者，可以从对模型的研究中获得关于原型的信息。

模型的特征：（1）目的性.每一个模型，都是人们为了解决某一实际问题，自觉使用相应的工具建构而成的．因此，目的性是模型的一个基本特征．（2）清晰性.在建构模型时，有意识地舍弃了原型的一些不合目的性的非本质属性，从而使事物的本质属性在模型中比在原型中体现得更为清晰，也更便于研究和运用．（3）准确性.模型必须准确反映原型的本质属性（4）经济性数学模型及其类型：数学模型按其性能可以分为概念性数学模型、方法性数学模型和结构性数学模型．数学模型按其性能还可分为应用性数学模型、概括性数学模型和抽象性数学模型. 以函数为例，我们对这三类数学模型加以说明：例：设一学生大学毕业后的四年中，用于买书的钱分别为：196，231，268，302元，根据这四年他用于买书的钱，试估计他第五年用于买书的钱．这4年该生用于买书的钱每年分别增加35，37，34元，基本上每年增加35元．可以认为时间与书费基本上是成线性关系的．这就可求出时间和书费之间的一个函数关系为用这一函数关系，可以估计出该生第五年用于买书的钱为337元．这一函数式是一个应用性数学模型．这一类的函数式又被概括为一般的线性函数y kx b=+,它就是一个概括性数学模型。

而各种各样不同种类的函数，通过进一步的抽象，就得到了函数的概念．那么，函数概念就是一个抽象性数学模型．函数概念就是一个抽象性数学模型．上述三类模型，实际上正是数学与其他学科及生产实际之间、纯数学和应用数学之间互相关系的缩影．数学模型的特征：数学模型具有一般模型的性质，更为基本的性质是高度的抽象性和经济性．数学模型建构步骤1．掌握和分析客观原型的各种关系、数量形式。

2．确定所研究原形的本质属性，从而抓住问题的实质。

3．在数学概念、语言表述、符号等基础上，建立数学模型。

数学模型在小学数学教学中的作用结构一、数学模型的简介。

二、建立数学模型的基本原则三、建立数学模型的基本方法四、小学数学中基本模型五、模型在小学数学小数学习中的体现六、小学数学教学中的小学教学中的实录正文一、数学模型的简介。

1 什么是数学模型？数学模型，一般是指用数学语言、符号或图形等形式来刻画、描述、反映特定的问题或具体事物之间关系的数学结构。

小学数学中的数学模型，主要的是确定性数学模型，广义地讲，一般表现为数学的概念、法则、公式、性质、数量关系等。

数学模型具有一般化、典型化和精确化的特点。

2 数学模型的意义（1）建立数学模型是数学教学本质特征的反映。

①数学模型是对客观事物的一般关系的反映，也是人们以数学方式认识具体事物、描述客观现象的最基本的形式。

例如，舍去一切具体情景，行程问题的基本模型是：路程=速度×时间(s=vt)，只不过在具体问题解决时，需要对这个模型进行一次构建还是多次构建的问题。

因此，数学模型有效地反映了思维的过程，是将思维过程用语言符号外化的结果。

显然，学生对数学模型的理解、把握与构建的能力，在很大程度上反映了他的数学思维能力、数学观念及意识。

②人们在以数学方式研究具体问题时，是通过分析、比较、判断、推理等思维活动，来探究、挖掘具体事物的本质及关系的，而最终以符号、模型等方式将其间的规律揭示出来，使复杂的问题本质化、简洁化，甚至将其一般化，使某类问题的解决有了共同的程序与方法。

因此，可以说，数学模型不仅反映了数学思维的过程，而且是高级的、高效的数学思维的反映。

2建立数学模型是数学问题解决的有效形式。

①数学模型是数学基础知识与数学应用之间的桥梁，建立和处理数学模型的过程，就是将数学理论知识应用于实际问题的过程。

并且，建立模型更为重要的是，学生能体会到从实际情景中发展数学，获得再创造数学的绝好机会，在建立模型，形成新的数学知识的过程中，学生能更加体会到数学与大自然和社会的天然联系。

数学中的数学模型建立在数学领域中，数学模型被广泛应用于解决各种实际问题。

通过建立数学模型，我们能够简化真实世界的复杂情况，将其转化为数学问题，并通过分析和计算来获得预测结果。

本文将介绍数学中的数学模型建立的基本方法和应用领域。

一、数学模型的基本构成1.问题的抽象化在建立数学模型之前，首先需要对待解问题进行抽象化。

抽象化是将实际问题中的关键要素提取出来，并将其转化为数学符号和表达式。

通过这种方式，我们可以将复杂的问题简化为数学问题。

2.建立数学表达式在数学模型中，数学表达式是非常重要的部分。

数学表达式可以用来描述问题的特性、关系和约束条件。

常见的数学表达式包括方程、不等式、函数等。

通过合理选择和构建数学表达式，可以准确地刻画问题的本质和特点。

3.参数的确定数学模型中的参数是指那些在问题求解过程中需要给定的常量或变量。

参数的确定对于模型的有效性和准确性有重要影响。

参数的选择需要考虑实际问题的特点和要求，并通过实验、观察或数据分析等手段来确定。

4.模型的求解建立数学模型后，我们需要对模型进行求解，以获得问题的解答或预测结果。

模型的求解可以采用不同的方法，例如解析解、数值解或模拟仿真等。

根据问题的特点和要求，选择合适的求解方法对于模型的成功应用至关重要。

二、数学模型的应用领域1.物理学领域中的数学模型物理学是最早采用数学模型进行研究的学科之一。

在物理学中，很多现象都可以通过数学模型进行描述和解释。

例如，牛顿的力学定律可以通过建立动力学方程来描述；热传导现象可以通过建立热传导方程来描述。

数学模型在物理学中的应用不仅扩展了我们对自然世界的认识，也为科学技术的发展提供了重要的支持。

2.生物学领域中的数学模型生物学是研究生命现象和生物系统的学科，也离不开数学模型的应用。

生物学中的数学模型可以用来研究生物体的生长、繁殖、迁徙等行为，以及生物系统的动力学特性。

例如，建立动力学方程可以帮助我们理解种群数量的变化规律；建立生物过程的数学模型可以用来预测疾病的传播和控制。

开题报告中的模型构建在开题报告中，模型构建是一个关键步骤，它对于研究的成功和有效性至关重要。

模型构建是指通过收集和分析数据来建立一个能够对现象进行解释、预测或模拟的数学模型。

在本文中，我们将探讨模型构建的基本原则和方法，并通过几个实例来进一步说明。

首先，模型构建的第一步是确定研究的目标和问题。

在开题报告中，研究目标通常是明确的，但问题可能需要进一步细化和明确化。

研究问题应该具有明确的可测量性和可操作性，以便能够收集和分析相关的数据。

例如，如果我们的研究目标是探究人们对某种新产品的购买意愿，我们可以将问题细化为：“什么因素会影响人们对新产品的购买意愿？”其次，模型构建的第二步是选择合适的数学模型。

根据研究目标和问题的不同，我们可以选择不同类型的模型，例如线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等。

选择合适的模型需要考虑多个因素，包括数据的性质、模型的拟合程度和解释能力等。

在模型构建的过程中，我们需要收集和整理相关的数据。

数据可以通过实地调查、实验、文献研究等多种途径获取。

收集到的数据应该具有代表性，并经过预处理和清洗，以确保数据的质量和准确性。

在某些情况下，我们还可以通过模拟或仿真来生成合适的数据。

在模型构建的过程中，我们需要将收集到的数据与选择的数学模型进行匹配。

这涉及到模型参数的估计和模型的拟合。

参数估计可以通过最小二乘法、最大似然估计等方法来进行。

模型的拟合可以通过拟合指标（如均方误差、拟合优度等）来评估。

一旦模型建立完成，我们可以进一步进行模型的验证和测试。

验证模型的目的是评估模型的可靠性和准确性。

验证过程通常包括使用独立数据集进行外部验证，以及使用交叉验证等方法进行内部验证。

测试模型的目的是评估模型在新数据上的预测能力。

测试过程通常包括使用保留数据集进行模型测试，并使用测试指标（如预测准确率、召回率等）来评估模型的性能。

最后，我们需要对模型的结果进行解释和分析。

解释模型的结果可以帮助我们理解问题的本质和机制，并从中得出有关现象、变量之间关系等的结论。

经济数学模型论文谢杜杜06信管（1）班2006429020149我们知道：数学与经济学息息相关，可以说每一项经济学的研究、决策，都离不开数学的应用。

特别是自从诺贝尔经济学奖创设以来，利用数学工具来分析经济问题得到的理论成果层出不穷，经济学中使用数学方法的趋势越来越明显。

当代西方经济学认为，经济学的基本方法是分析经济变量之间的函数关系，建立经济模型，从中引申出经济原则和理论，进行预测、决策和监控。

在经济领域，数学的运用首要的问题是实用性和实践性问题，即能否用所建立的模型去概括某一经济现象或说明某一经济问题。

因而，数学模型分析已成为现代经济学研究的基本趋向，经济数学模型在研究许多特定的经济问题时具有重要的不可替代的作用，在经济学日益计量化、定量分析的今天，数学模型方法显得愈来愈重要。

一、经济数学模型的基本内涵数学模型是数学思想精华的具体体现，是对客观实际对象的数学表述，它是在一定的合理假设前提下，对实际问题进行抽象和简化，基于数学理论和方法，用数学符号、数学命题、图形、图表等来刻画客观事物的本质属性及其内在联系。

当数学模型与经济问题有机地结合在一起时，经济数学模型也就产生了。

所谓经济数学模型，就是把实际经济现象内部各因素之间的关系以及人们的实践经验，归结成一套反映数量关系的数学公式和一系列的具体算法，用来描述经济对象的运行规律。

所以，经济数学模型是对客观经济数量关系的简化反映，是经济现象和经济过程中客观存在的量的依从关系的数学描述，是经济分析中科学抽象和高度综合的一种重要形式。

经济数学模型是研究分析经济数量关系的重要工具，它是经济理论和经济现实的中间环节。

它在经济理论的指导下对经济现实进行简化，但在主要的本质方面又近似地反映了经济现实，所以是经济现实的抽象。

经济数学模型能起明确思路、加工信息、验证理论、计算求解、分析和解决经济问题的作用，特别是对量大面广、相互联系、错综复杂的数量关系进行分析研究，更离不开经济数学模型的帮助。

数学解题三步骤一、引言数学，作为一门严谨的科学，其解题过程往往需要遵循一定的步骤和原则。

本文将探讨数学解题的三个核心步骤：理解问题、分析问题和解答问题，并通过具体实例加以阐述。

这三个步骤相互关联，共同构成了数学解题的完整过程。

二、理解问题理解问题是数学解题的第一步，也是最关键的一步。

只有充分理解题目的要求和条件，才能为后续的分析和解答奠定基础。

理解问题主要包括以下几个方面：1. 识别题目类型：根据题目的表述和特点，判断其所属的数学领域和具体类型，如代数、几何、概率等。

这有助于确定解题的基本思路和方法。

2. 提取关键信息：从题目中筛选出对解题有用的关键信息，如已知条件、未知量、目标等。

这些信息是构建数学模型和制定解题策略的依据。

3. 转化问题表述：将题目中的文字描述转化为数学语言或符号，以便进行数学运算和推理。

例如，将实际问题中的数量关系转化为方程或不等式。

三、分析问题分析问题是数学解题的第二步，也是最具挑战性的一步。

在这一阶段，需要对问题进行深入剖析，挖掘其内在的数学结构和规律。

分析问题主要包括以下几个方面：1. 建立数学模型：根据问题的实际背景，选择合适的数学工具和方法，构建数学模型。

模型应能准确地反映问题的本质特征，且易于处理。

2. 探究解题思路：结合数学模型和已知条件，探索可能的解题路径。

这包括选择合适的定理、公式或方法，以及确定解题的具体步骤和顺序。

3. 预测解题难度：根据问题的复杂程度和自身掌握的知识水平，对解题的难度进行初步评估。

这有助于合理分配时间和精力，避免在难题上过度纠结。

四、解答问题解答问题是数学解题的最后一步，也是最直接体现解题成果的一步。

在这一阶段，需要将分析阶段得到的解题思路和策略付诸实践，通过具体的数学运算和推理得出问题的答案。

解答问题主要包括以下几个方面：1. 执行解题计划：按照预先设计的解题步骤和顺序，逐步进行数学运算和推理。

这包括代数运算、图形绘制、逻辑推导等。

仿真模型简化原则
仿真模型简化原则是为了提高模型的可理解性和可操作性，需要遵循以下几个原则：
1. 精简模型结构：在建立仿真模型时，应尽量避免过于复杂的结构，将模型简化为最核心的元素和关系，以便更好地理解模型的运行机制和结果。

2. 简化输入变量：在仿真模型中，输入变量的数量应尽量减少，只保留对模型结果影响最显著的变量。

对于不必要或较弱影响的变量，可以通过合理的假设或平均值进行简化。

3. 减少参数个数：模型中使用的参数应尽量减少，只保留对模型输出结果具有重要影响的参数。

对于较小影响的参数可以进行合理的假设或根据经验进行估计。

4. 简化模型方程：在建立仿真模型时，应尽量简化模型的方程表达形式，避免过多复杂的数学运算和变量的复杂关系。

可以使用平均值、概率分布或其他简化方法来描述模型的输入和输出。

5. 增加模型可操作性：在设计仿真模型时，应考虑模型的可操作性，使模型具有可调节参数、可变动输入、可输出结果等功能，方便用户进行不同场景的模拟和分析。

仿真模型简化原则主要包括精简模型结构、简化输入变量、减少参数个数、简化模型方程和增加模型可操作性。

通过遵循这些原则，可以使仿真模型更易理解、操作和使用，提高模型的实际应用价值。

数学建模中的模型建立与求解数学建模是一种通过数学模型描述和解决实际问题的方法，它在各个领域具有重要应用。

在数学建模过程中，模型的建立和求解是关键步骤，决定了最终的分析和预测结果。

本文将探讨数学建模中的模型建立与求解的方法和技巧。

一、模型建立模型建立是数学建模的基础，它要求根据实际问题的特点和背景进行合理的抽象和假设，将复杂的实际问题转化为易于处理的数学形式。

模型的建立需要遵循以下原则：1. 简化与拟合：模型应该尽可能简化实际问题，将其关键特点和变量进行提取和抽象。

同时，模型也需要与实际数据进行拟合，以确保模型的准确性和可靠性。

2. 合理性与可验证性：模型的建立应该基于科学的理论和推理，避免主观臆断和不合理的假设。

模型也需要通过实际数据和实验进行验证，确保其能够准确地描述和预测实际问题。

3. 可操作性与实用性：模型的建立需要考虑其可操作性和实用性，以便能够得到实际问题的解决方案。

模型应该能够提供可行的策略和可靠的结果，帮助决策者做出正确的决策。

二、模型求解模型求解是数学建模的核心，它要求通过数学的方法和工具对模型进行求解，并得到实际问题的答案和解决方案。

在模型求解的过程中，可以采用多种方法和技巧，包括数值方法、优化方法和统计方法等。

1. 数值方法：数值方法是模型求解中常用的方法之一，它通过数值计算和近似算法来求解复杂的数学模型。

数值方法的优点是求解速度快，适用范围广，但精度相对较低。

常用的数值方法包括数值积分、数值逼近和数值解微分方程等。

2. 优化方法：优化方法是模型求解中常用的方法之一，它通过优化算法和数学规划来求解最优化问题。

优化方法的优点是能够得到全局最优解或近似最优解，但求解复杂度较高。

常用的优化方法包括线性规划、非线性规划和整数规划等。

3. 统计方法：统计方法是模型求解中常用的方法之一，它通过数据分析和概率统计来求解和预测实际问题。

统计方法的优点是能够考虑不确定性和随机性因素，但需要依赖大量的实际数据。

城镇内涝防治系统数学模型构建和应用规程
《城镇内涝防治系统数学模型构建和应用规程》
第一条为了解决城镇内涝问题，建立城镇内涝防治系统数学模型，构建和应用规程。

第二条城镇内涝防治系统数学模型构建阶段，应按照下列原则确定模型：
（1）建立模型时，要尽可能准确地确定城镇内涝污水体系、涝区、灌溉区和其他相关体系的基本情况。

（2）以涝污水体系的运行机理为基础，系统描述涝区的水文、地质、植被、水环境等相关特征，并分析涝污水体系的水源、涝水、收集、引水、淤泥等各种涝水特性。

（3）分析涝污水体系运行状况，建立系统动态特征描述，计算涝污水体系的产状，识别其节能减排策略。

第三条城镇内涝防治系统数学模型的应用，应按照下列原则进行：（1）根据模型的功能（如水资源分配、水质变化等），选择合适的计算方法，建立实现该功能的数学模型；
（2）根据实际情况，采用相应的变量表达式，描述不同城镇内涝防治系统的性能：
（3）对数学模型进行参数调优，使其在实际场合下有更好的应用效果；
（4）评价模型预测结果，及时调整模型参数，满足场地的要求。

第四条相关方可根据实际情况，适当增加或修改本规程的内容。

特此告知。