清华大学数学建模讲义
- 格式:pdf
- 大小:703.01 KB
- 文档页数:28
第一讲数学模型、数学建模基础知识一、几个数学建模竞赛赛题(CUMCM 96B 节水洗衣机)假设在放入衣物和洗涤后洗衣机的运行程序为加水—漂洗—脱水—加水—漂洗—脱水(称“加水—漂水—脱水”为一轮)。
现为洗水机设计一种程序(包括运行多少轮、每轮加水量等)、使得在满足一定洗涤效果的条件下,总用水量最少。
(MCM1997 问题B 为取得富有成果的讨论怎样搭配与会成员)为讨论重要问题,特别是长远规划问题而召开的小组讨论会正变得越来越普遍。
人们相信很多人参加的会妨碍有成果的讨论,甚至一位占支配地位的人能控制并操纵会议的讨论。
因此,在公司的董事会议中在召集全体董事会议之前会开一下讨论有关事务的小组会议。
这些规模较小的小组会议仍然有被某个占支配地位的人控制的危险。
为降低这种危险,常用的办法是安排每个小组开几次会,每个会有不同的人参加。
An Tostal 公司的一次会议的参加者为29位公司董事会成员,其中9位是在职董事(即公司的雇员),会议要开一天,每个小组上午开三段,下午四段,每段会议开45分钟,从上午9:00到下午4:00每整点开始开会,中午12:00午餐。
上午的每段会议都有6个小组讨论会,每个小组讨论会都由公司的一个资深高级职员来主持讨论。
这些资深高级职员都不是董事会的成员。
因此每位资深高级职员都要主持三个不同的小组讨论会。
这些资深高级职员不参加下午的讨论会,而且下午的每段会议只有4个不同的小组讨论会。
公司董事长要一份公司董事参加7段会议的每个小组讨论会的分配名单。
这份搭配名单要尽可能多的把董事均匀分配。
理想的搭配应每一位董事和另一位董事一起参加小组讨论会的次数相同,与此同时要使不同段的小组中在一起开过会的董事数达到最小。
名单中的搭配还应满足下列两个准则:1.在上午的讨论会上,不允许一位董事参加由同一位资深高级职员主持的两次会议。
2.每个分组讨论会都不应有不匀称数目的在职董事参加。
给出一张1—9号在职董事,10—29号董事,1—6号公司资深高级职员的搭配名单,说明该名单在多大程度上满足了前面提出的各种要求和准则。
《数学建模》课程教学大纲课程编号:适用专业:数学专业学时数:64 学分数:4 开课学期:第4学期先修课程:《数学分析》,《高等代数》,《概率与数理统计》执笔者:徐全智编写日期:2013年1月审核人(教学副院长):一、课程性质和目标授课对象:数学专业二年级课程类别:学科基础课教学目标:在现有数学基础上拓展加深学生的数学理论、提高数学素养. 为培养学生初步具备与其他学科领域沟通,并将数学理论成功地运用于各个学科领域的素质和能力奠定基础. 初步掌握运用数学理论分析及研究方法,初具进行数学建模、科学计算、数据处理、使用数学软件、查阅科技文献、撰写科技论文等科研能力. 培养学生的创新思维、创新意识与创新能力.二、课程内容安排和要求(一)教学内容、要求及教学方法教学方法:课堂讲授与上机实践结合, 采用开放式的问题驱动式授课形式. 加强学生的课上课下实践环节.课堂讲授56学时, 上机实践10学时第一章建模概念及建模方法论(20学时)理解数学科学的重要性; 理解数学模型定义(E.A.Bendar); 理解数学模型的可转移性与普适性;掌握从现实对象到数学模型的抽象过程;了解数学建模过程的不唯一性,建模方法的多样性;掌握数学建模应遵循的一般原则.了解数学建模的各主要阶段性工作: 问题前期分析、条件假设、数学模型建立、模型参数估计、模型求解、模型解的分析和检验等.了解几种数学创造性思维方法:发散性思维、类比思维、猜测思维、归纳思维等;掌握启发思维的提问题法和关键词联想法; 掌握小组群体思维方法,整体把握问题的问题分解法;掌握分析问题的基本步骤:明确问题、条件及数据分析、建立问题的整体框架;了解数据对模型建立的作用; 了解常见收集数据方法,掌握数据的初步分析与整理方法;了解建立数学模型的几类方法: 机理分析法、测试分析法、模拟仿真法;掌握建立微分方程的微元法、平衡与增长式、机理分析法等.掌握建立数学模型的技巧:模型的整体设计、利用假设简化或明确问题、用数学语言和数学表达式表述数学模型;掌握求解数学模型的基本技巧和原则;了解模型以及模型解的分析和检验思想及方法.第二章数值计算方法(6学时)理解插值基本概念,掌握线性插值,理解拉格朗日插值,理解三次样条插值,了解插值应用案例.理解曲线拟合的最小二乘法原理,掌握求解曲线拟合的最小二乘解法,了解拟合应用实例.理解数值求积思想,掌握梯形公式,理解牛顿-柯特斯求积公式,了解拉格朗日型数值积分的误差,掌握高斯求积公式,了解高斯点及系数的计算.第三章最优化模型(6学时)理解线性规划概念,了解求解线性规划模型的Matlab函数,了解线性规划问题建模实例;非线非线性规划概念,了解求解非线性规划模型的Matlab函数,理解蒙特卡罗法在求解非线性规划问题中的应用过程,了解非线性规划问题建模实例;了解最优化问题综合建模案例,掌握最优化模型的建模步骤.第四章随机数据建模(10学时)了解离散数据的归类: 随机数据与非随机数据,了解随机数据的归类:动态数据与静态数据;了解针对不同数据的建模方法的差异.掌握经验模型建立的思想和关键步骤; 掌握基于静态数据的回归分析建模思想以及多元线性回归模型的关键步骤; 了解一元多项式回归模型线性化处理方法.掌握基于动态数据的时间序列分析建模思想; 了解三类线性时间序列模型AR(p)、MA(q)和ARMA(p, q);了解非平稳时间序列分解预处理方法.了解统计模型的检验与评价的必要性;掌握多元线性回归模型检验:回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验、“最优”回归方程的选择.掌握探索性数据分析的图表描述方法及常见统计指标,并能通过软件实现;了解聚类分析和方差分析的基本原理,并能通过软件实现.第五章微分与差分方程(8学时)了解量纲齐次原则和Buckinggham Pi定理,掌握量纲分析法对模型进行检验。