大学数学建模论文(期末考试)
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数学建模学报告班级:0309411班*****学号:*********专业:电子信息科学与技术数学建模学期总结报告[摘要]:数学建模在数学学习和应用中占据着重要的地位,它与数学模型法有不完全相同。
培养学生数学建模能力可从如下四方面着手:1.对已建的数学模型进行“意义赋予”,让学生感受建模作用;2.应用题要应用,在实际问题解决中训练学生建模;3.提高学生的元认知水平;4.实行探究性学习,促进学生主动建模。
本报告选取了几个典型题目并给予了解答。
[关键词]:数学建模、数学模型法、最优解法一、概论数学模型法是数学的一种重要方法,是应用数学解决其他学科问题的主要方法。
相对于现实来说,数学中的数、式、方程、函数、统计量等都可视为数学模型,它是实际问题的数学化。
数学建模不同于数学模型法,通常后者主要被当作一种“静态的”数学方法,而前者关注的是过程。
学生解决实际问题,一般要把实际问题转化成数学问题,再通过数学建模,继而解决问题。
数学建模是学生解决问题过程中的重要一环,是要解问题通向问题解决的桥梁。
数学建模不仅真正训练了学生把现实问题抽象为数学问题、求解数学问题的数学思维,而且把学生实践能力的培养真正落到实处,还可以让学生感受到“在现实中学数学,在做中学数学”,也有利于发挥并培养学生的主体性,实现全方位的数学目的。
二、题型1、某场生产一种产品,估计该产品在未来四个月销售量分别为4、5、3、2、(单位:百件).该产品的生产准备费用每批为500元,每件的生产费用为1元,存储费用每件为1元,假定一月初的存货为100件,五月初的存货为0。
试求该厂在这四个月内的最优生产计划?答:本题存储费用与时间无关,生产费用、总量已定,可变的只有批数、存储件数。
设1月产x百件,2月产y百件,3月产z百件,则4月产(13-x-y-z)百件,则x>=3,x+y>=8,x+y+z>=11,每月做一批,生产准备费用与存储费用的和w=500*4+100(x-3)+100(x+y-8)+100(x+y+z-11)=300x+200y+100z-200,当x=3,y=5,z=3时w|min=2000;若前3个月各做一批,4月不做,则生产准备费用与存储费用的和w'=500*3+100(x-3)+100(x+y-8)+200=600+200x+100y,当x=3,y=5时w'|min=1700.若前2个月各做一批,3、4月不做,则生产准备费用与存储费用的和w''=500*2+100(x-3)+500 =1200+100x,当x=3时w''|min=1500.该厂在这四个月内的最优生产计划:1月产3百件,2月产10百件.注:当月的产品如即卖出,未计算存储费用。
数学建模结课论文重大疾病保险模型班级:化学工程与工艺一班姓名:学号:指导老师:2012年12月29日星期日重大疾病保险模型摘要重大疾病险,是指由保险公司经办的以特定重大疾病,如恶性肿瘤、心肌梗死、脑溢血等为保险对象,当被保人患有上述疾病时,由保险公司对所花医疗费用给予适当补偿的商业保险行为。
重大疾病保险于1983年在南非问世,是由外科医生马里优斯巴纳德最先提出这一产品创意的。
1995年,我国内地市场引入了重大疾病保险,现已发展成为人身保险市场上重要的保障型产品。
本文通过收集历年投保人数,建立模型,判断出影响显著的因素,忽略次要因素,建立较为简单的数据模型,分析影响重大疾病保险对受保人的权益保障是否可信。
此模型将人民币升贬值考虑在内,因为近几年来人民币的兑换率一直不太稳定,且直接影响了投保人的资金安排是否合理。
关键词:特定重大疾病保险权益可信一、问题重述今天建行来跟推保险,说每个月交414元,连续15年,然后保这15年+10年的25种重大疾病保险,保额20万,25年后返还总额+10%,但是15-25年的时候也不能拿,要等到25年到了才能拿,中途如果断供估计会损失挺多的,请问划算吗?二、问题分析现实中,人们购买保险都过于盲目,缺少科学的指导以及合理的安排。
目前在国内该问题还不被大多数人知道,很多人购买保险都是“随意购买”,并不是根据家庭的实际情况来规划,一但遇到紧急情况,钱虽然花了,却不能解决实际问题,其实作为一份科学的保险保障规划案,和家庭的现金流缺口是紧密相关的。
本文通过利用数学模型展示买保险的投保总额与返回总额之间的关系,它们之间的差额是否能对投保人产生益处。
作为投保人必须本着有利于自身的立场才去购买保险,所以问题的划算即是买了保险后返回给投保人的钱是否多于成本。
三、建模过程1)模型假设①假设该保险公司可靠且在此过程不存在资金问题②假设社会环境稳定,如自然灾害,政治,军事等③假设投保人不存在断供情况2)符号说明3)模型建立符号之间的关系式Z=Y-X Y=X*(1-U)4)模型求解T=12*15=180个月X=i*T=414*12*15=7.452万元Y=X*(1+10%)=7.452*(1+10%)=8.1972万元以下对多种可能出现的情况进行分类讨论。
大学数学建模论文范文3000字第1篇一、小学数学建模_数学建模_已经越来越被广大教师所接受和采用,所谓的_数学建模_思想就是通过创建数学模型的方式来解决问题,我们把该过程简称为_数学建模_,其实质是对数学思维的运用,方法和知识解决在实际过程中遇到的数学问题,这一模式已经成为数学教育的重要模式和基本内容。
叶其孝曾发表《数学建模教学活动与大学数学教育改革》,该书指出,数学建模的本质就是将数学中抽象的内容进行简化而成为实际问题,然后通过参数和变量之间的规律来解决数学问题,并将解得的结果进行证明和解释,因此使问题得到深化,循环解决问题的过程。
二、小学数学建模的定位1.定位于儿童的生活经验儿童是小学数学的主要教学对象,因此数学问题中研究的内容复杂程度要适中,要与儿童的生活和发展情况相结合。
_数学建模_要以儿童为出发点,在数学课堂上要多引用发生在日常生活中的案例,使儿童在数学教材上遇到的问题与现实生活中的问题相结合,从而激发学生学习的积极性,使学生通过自身的经验,积极地感受数学模型的作用。
同时,小学数学建模要遵循循序渐进的原则,既要适合学生的年龄特征,赋予适当的.挑战性;又要照顾儿童发展的差异性,尊重儿童的个性,促进每一个学生在原有的基础上得到发展。
2.定位于儿童的思维方式小学生的特点是年龄小,思维简单。
因此小学的数学建模必须与小学生的实际情况相结合,循序渐进的进行,使其与小学生的认知能力相适应。
实际情况表明,教师要想使学生能够积极主动的思考问题,提高他们将数学思维运用到实际生活中的能力,就必须把握好儿童在数学建模过程中的情感、认知和思维起点。
我们以《常见的数量关系》中关于速度、时间和路程的教学为例,有的老师启发学生与二年级所学的乘除法相结合,使乘除法这一知识点与时间、速度和路程建立了关联,从而使_数量关系_与数学原型_一乘两除_结合起来,并且使学生利用抽象与类比的思维方法完成了_数量关系_的_意义建模_,从而创建了完善的认知体系。
优秀的数学建模论文范文第1篇摘要:将数学建模思想融入高等数学的教学中来,是目前大学数学教育的重要教学方式。
建模思想的有效应用,不仅显著提高了学生应用数学模式解决实际问题的能力,还在培养大学生发散思维能力和综合素质方面起到重要作用。
本文试从当前高等数学教学现状着手,分析在高等数学中融入建模思想的重要性,并从教学实践中给出相应的教学方法,以期能给同行教师们一些帮助。
关键词:数学建模;高等数学;教学研究一、引言建模思想使高等数学教育的基础与本质。
从目前情况来看,将数学建模思想融入高等教学中的趋势越来越明显。
但是在实际的教学过程中,大部分高校的数学教育仍处在传统的理论知识简单传授阶段。
其教学成果与社会实践还是有脱节的现象存在,难以让学生学以致用,感受到应用数学在现实生活中的魅力,这种教学方式需要亟待改善。
二、高等数学教学现状高等数学是现在大学数学教育中的基础课程,也是一门必修的课程。
他能为其他理工科专业的学生提供很多种解题方式与解题思路,是很多专业,如自动化工程、机械工程、计算机、电气化等必不可少的基础课程。
同时,现实生活中也有很多方面都涉及高数的运算,如,银行理财基金的使用问题、彩票的概率计算问题等,从这些方面都可以看出人们不能仅仅把高数看成是一门学科而已,它还与日常生活各个方面有重要的联系。
但现在很多学校仍以应试教育为主,采取填鸭式教学方式,加上高数的教材并没有与时俱进,将其与生活的关系融入教材内,使学生无法意识到高数的重要性以及高数在日常生活中的魅力,因此产生排斥甚至对抗的心理,只是在临考前突击而已。
因此,对高数进行教学改革是十分有必要的,而且怎么改,怎么让学生发现高数的魅力,并积极主动学习高数也是作为教师所面临的一个重大问题。
三、将数学建模思想融入高等数学的重要性第一,能够激发学生学习高数的兴趣。
建模思想实际上是使用数学语言来对生活中的实际现象进行描述的过程。
把建模思想应用到高等数学的学习中,能够让学生们在日常生活中理解数学的实际应用状况与解决日常生活问题的方便性,让学生们了解到高数并不只是一门课程,而是整个日常生活的基础。
数学建模期末论文题目
A题:依据表1中的某高校一年级90名学生的体能测试数据,建立一个数学模型,分析“身高体重分数”,“肺活量体重分数”,“耐力类项目分数”和“柔韧、力量类项目分数”之间的关系.
表1 某高校一年级90名学生的体能测试数据
B题:某储蓄所每天的营业时间是上午9:00到下午5:00. 根据经验,每天不同时段所需要的服务员数量如下表:
表2 不同时段所需要的服务员数量
储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员. 全时服务员每天报酬100元,从上午9:00到下午5:00工作,但中午12:00到下午2:00之间必须安排1h的午餐时间. 储蓄所每天可以雇佣不超过3名的半时服务员,每个半时服务员必须连续工作4h,报酬40元. 问该储蓄所应如何雇佣全时和半时两类服务员?如果不能雇佣半时服务员,每天至少增加多少费用?如果雇佣半时服务员的数量没有限制,每天可以减少多少费用?
注:1.可从A题和B题选择一题来写;
2.论文必须有:题目,作者姓名,摘要,关键词,正文,参考文献,如果用了计算机程序,应附运行程序;
3.要求论文至少10页;正文文字要求用四号宋体;
4.要求论文在8k纸上打印。
大学生数学建模是一项基础性得学科竞赛,可以交流更多得经验,学习更多得知识,所以大学生数学建模很受学者们得欢迎,本篇文章就向大家介绍一些大学生数学建模论文,供给大家作为一个参考。
大学生数学建模论文专业推荐范文10篇之第一篇:数学建模对大学生综合素质影响得调查研究---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------感谢使用本套资料,希望本套资料能带给您一些思维上的灵感和帮助,个人建议您可根据实际情况对内容做适当修改和调整,以符合您自己的风格,不太建议完全照抄照搬哦。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------摘要:文章通过问卷网以调查问卷得形式和线下访谈得方法 ,对笔者所在学校参加过数学建模竞赛得同学和未参加过数学建模竞赛得同学对数学建模对自身综合素质得影响进行了调查研究。
调查表明,大部分学生都能认识到数学建模学习和竞赛对其自身综合素质得提升是有帮助得,但是大多数学生对数学建模得意义认识还不到位。
文章对调查结果进行分析,结合笔者得切身体会对地方高校数学建模课程教学及学生参加竞赛提出某些建议。
关键词:数学建模; 大学生; 综合素质; 研究;一、前言随着社会得不断进步和发展,大学生想要在激烈得人才竞争中脱颖而出,就必须要不断提高自己得综合素质,而良好得综合素质不仅应具有坚实得理论基础,扎实得专业知识,还应该具有较强得创新能力、与他人合作得能力、较强得语言表达能力、以及稳定得心理状态。
许多科学家断言未来科学技术得竞争是数学技术得竞争,这无疑对数学能力提出了更高得要求,不可否认数学建模课程教学及建模竞赛是提升大学生数学能力得有效途径。
学科论文写作期末考核XXXX一、根据提供的以下主题,选择一个主题查阅文献资料写文献综述(30分)“如何培养数学建模能力〞文献综述二十一世纪的竞争是人才的竞争,人才的竞争归根到底是教育的竞争。
因此教育面临着巨大的机遇和挑战。
我国传统的数学教育强调传授给学生系统的理论知识而缺乏培养学生动手解决实际问题的能力。
而数学是在一定社会条件下通过人类的社会实践和生产活动开展的一种智力积累,数学教学的最终目的是为了运用已有的〔甚至是未有的〕数学知识解决生活中的问题。
数学学科素养是数学课程目标的集中表达。
而数学建模作为数学学科素养之一在整个数学学习中自然占据重要的地位。
然而函数又是整个数学学习的重要内容,根本贯穿于整个数学学习中。
在实际的生活中被广泛应用。
社会生活中的许多实际问题都要利用函数知识建立相应函数模型来解决。
因此,本文通过介绍函数模型、数学模型、数学建模能力的概念,并且结合查阅的提高建模能力的理论依据和生活中的实际情况,给出培养数学建模能力方法。
什么叫数学建模数学建模就是用数学语言、数学符号描述实际现象,用数学知识解决实际问题的过程。
它是将纷繁复杂的实际事物进行一种数学简化,抽象为合理的数学结构用它来解释特定现象之间的数学联系。
数学本身就是实际应用中产身开展的,要解决实际问题就需要建立数学模型。
在此意义上说数学建模是同数学本身同时产身开展的。
数学建模的过程包括这样几个环节:从分析实际问题出发,到建立数学模型,得出数学结果,再把结果带入实际问题检验,用实际数据检验模型的合理性。
假设符合实际情况那么可作为结论使用,假设不符合实际情况那么对模型进行修改和完善或干脆建立新的模型,直到最后将模型用于解决实际问题。
例如:生活中我们使用要考虑费用问题,某电信公司推出甲、乙两种收费方式供我们选择:甲种方式每月收月租20元,每分钟通话费0.2元;乙种方式不收月租,每分钟通话费0.4元。
根据通话时间的多少选择那种适宜的方式呢?我们经过分析可以建立数学模型:设通话时间为x分钟,收费为y元,那么甲种方式收费函数为y 甲=20+0.2 x,乙种方式收费函数为y乙=0.4x。
全国大学生数学建模竞赛论文范例摘要:本文通过对具体问题的研究,建立了相应的数学模型,并运用具体方法进行求解和分析。
通过对结果的讨论,得出了具有一定实际意义的结论和建议。
一、问题重述详细阐述所给定的问题,明确问题的背景、条件和要求。
二、问题分析(一)对问题的初步理解对问题进行初步的思考和分析,明确问题的关键所在和需要解决的核心问题。
(二)可能用到的方法和模型根据问题的特点,探讨可能适用的数学方法和模型,如线性规划、微分方程、概率统计等。
三、模型假设(一)假设的合理性说明所做假设的依据和合理性,确保假设不会对问题的解决产生过大的偏差。
(二)具体假设内容列举出主要的假设条件,如忽略某些次要因素、变量之间的关系等。
四、符号说明对文中使用的主要符号进行清晰的定义和说明,以便读者理解。
五、模型建立与求解(一)模型的建立详细阐述模型的构建过程,包括数学公式的推导和逻辑关系的建立。
(二)模型的求解运用适当的数学软件或方法对模型进行求解,给出求解的步骤和结果。
六、结果分析(一)结果的合理性对求解得到的结果进行合理性分析,判断其是否符合实际情况。
(二)结果的敏感性分析探讨模型中某些参数或条件的变化对结果的影响。
七、模型的评价与改进(一)模型的优点总结模型的优点,如准确性、简洁性、实用性等。
(二)模型的不足分析模型存在的不足之处,如局限性、假设的不合理性等。
(三)改进的方向针对模型的不足,提出可能的改进方向和方法。
八、结论与建议(一)结论总结问题的解决结果,明确回答问题的核心要点。
(二)建议根据结论,提出具有实际意义的建议和措施,为相关决策提供参考。
以下是一个具体的示例,假设我们要解决一个关于交通流量优化的问题。
问题重述在某城市的一个交通路口,每天早晚高峰时段都会出现严重的交通拥堵。
现需要建立数学模型,优化信号灯的设置时间,以提高交通流量,减少拥堵。
问题分析首先,我们需要收集该路口的交通流量数据,包括不同时间段各个方向的车辆数量。
数学建模–期末论文引言数学建模是一门将数学理论与实际问题相结合的学科,为解决实际问题提供了一种有效的方式。
在本期末论文中,我们将探讨数学建模的相关主题,包括建模框架、建模方法和建模实例的应用。
通过研究和分析这些主题,我们将能够更好地理解数学建模在现实世界中的应用和意义。
1. 建模框架在进行数学建模之前,我们需要建立一个合适的框架来引导我们的工作。
一个典型的建模框架包括以下几个步骤:1.问题定义:明确问题的背景和目标,确定需要解决的关键问题。
2.问题分析:对问题进行分析,理解问题的各个方面和存在的困难。
3.数学模型建立:建立数学模型来描述问题,包括模型的变量、参数和约束条件。
4.模型求解:针对建立的数学模型,采用适当的求解方法进行求解,得到问题的解决方案。
5.模型验证:对求解得到的结果进行验证,和实际情况进行比较,评估模型的准确性和可行性。
6.模型优化:如果求解结果不理想,可以对模型进行调整和优化,以改善模型的表现。
7.结果解释和应用:对求解得到的结果进行解释和分析,理解结果的实际意义,并在实际应用中加以推广和应用。
2. 建模方法在建模过程中,我们可以采用不同的方法来解决问题。
以下是一些常用的建模方法:1.数学规划模型:数学规划模型是一种基于优化理论的建模方法,通过设置目标函数和约束条件来求解最优解。
2.统计建模:统计建模是一种基于统计学理论的建模方法,通过对统计数据进行分析和建模来寻找问题的解决方案。
3.数据挖掘:数据挖掘是一种从大量数据中发现潜在模式和规律的建模方法,可以帮助我们发现隐藏在数据中的有用信息。
4.仿真建模:仿真建模是一种通过构建计算机模型来模拟实际情况的建模方法,可以用来研究和预测系统的行为和性能。
3. 建模实例的应用为了更好地理解数学建模的应用,下面将列举一些实际的建模实例:1.交通拥堵建模:通过建立交通流模型,并考虑各种因素如车辆数量、路线选择等,可以预测市区的交通拥堵情况,并提供相应的优化策略。
数学建模论文(精选4篇)数学建模论文模板篇一1数学建模竞赛培训过程中存在的问题1.1学生数学、计算机基础薄弱,参赛学生人数少以我校理学院为例,数学专业是本校开设最早的专业,面向全国28个省、市、自治区招生,包括内地较发达地区的学生、贫困地区(包括民族地区)的学生,招收的学生数学基础水平参差不齐.内地较发达地区的学生由于所处地区的经济文化条件较好,教育水平较高,高考数学成绩普遍高于民族地区的学生.民族地区由于所处地区经济文化较落后,中小学师资力量严重不足,使得少数民族学生数学基础薄弱,对数学学习普遍抱有畏难情绪,从每年理学院新生入学申请转系的同学较多可以窥见一斑.虽然学校每年都组织学生参加全国大学生数学建模竞赛,但人数都不算多.从专业来看,参赛学生主要以数学系和计算机系的学生为主,间有化学、生科、医学等理工科学生,文科学生则相对更少.理工科类的学生基本功比较扎实,他们在参赛过程中起到了重要作用.文科学生数学和计算机功底大多薄弱,更多的只是一种参与.从年级来看,参赛学生以大二的学生居多;大一的学生已学的数学和计算机课程有限,基本功还有些欠缺;大三、大四的学生忙着考研和找工作,对数学建模竞赛兴趣不大.从参赛的目的来看,有20%左右的学生是非常希望通过数学建模提高自己的综合能力,他们一般能坚持到最后;还有50%的学生抱着试试看的态度参加培训,想锻炼但又怕学不懂,觉得可以坚持就坚持,不能则中途放弃;剩下的30%的学生则抱着好奇好玩的态度,他们大多早早就出局了.学生的参赛积极性不高,是制约数学建模教学及竞赛有效开展的不利因素.1.2无专职数学建模培训教师,培训教师水平有限,培训方法落后数学建模的培训教师主要由理学院选派数学老师临时组成,没有专职从事数学建模的教师.由于学校扩招,学生人数多,教师人数少,数学教师所承担的专业课和公共课课程多,授课任务重;备课、授课、批改作业占用了教师的大部分工作时间,并且还要完成相应的科研任务.而参加数学建模教学及竞赛培训等工作需要花费很多时间和精力,很多老师都没有时间和精力去认真从事数学建模的教学工作.培训教师队伍整体素质不够强、能力欠缺,指导起学生来也不是那么得心应手,且从事数学建模教学的老师每年都在调整,不利于经验的积累.另外,学校对参与数学建模教学及竞赛培训的教师的鼓励措施还不是十分到位和吸引人,培训教师对数学建模相关的工作热情不够,缺乏奉献精神.在2011年以前,数学建模培训主要采用教师授课的方式进行,但各位老师授课的内容互不联系.比如说上概率论的老师就讲概率论的内容,上常微分方程的老师就讲常微分的内容.学生学习了这些知识,不知道有什么用,怎么用,不能将这些知识联系起来转化为数学建模的能力.这中间缺少了很重要的一个环节,就是没有进行真题实训.结果就是学生既没有运用这些知识构建数学模型的能力,也谈不上数学建模论文写作的技巧.虽然学校年年都组织学生参加全国大学生数学建模竞赛,但结果却不尽如人意,获奖等次不高,获奖数量不多.1.3学校重视程度不够,相关配套措施还有待完善任何一项工作离开了学校的支持,都是不可能开展得好的,数学建模也不例外.在前些年,数学建模并没有引起足够的重视,学校盼望出成绩但是结果并不理想,对老师和学生的信心不足.由于经费紧张,并未专门对数学建模安排实验室,图书资料很少,学生用电脑和查资料不方便,没有学习氛围.每年数学建模竞赛主要由分管教学的副院长兼任组长,没有相应专职的负责人,培训教师去参加数学建模相关交流会议和学习的机会很少.学校和二级学院对参加数学建模教学、培训的老师奖励很少,学生则几乎没有.在课程的开设上也未引起重视,虽然理学院早在1997年就将数学实验和数学建模课列为专业必修课,但非数学专业只是近几年才开始列为公选课开设,且选修率低.2针对存在问题所采取的相应措施2.1扩大宣传,重视数学和计算机公选课开设,举办数学建模学习讨论班最近两年,学院组建了数学建模协会,负责数学建模的宣传和参赛队员的海选,通过各种方式扩大了对数学建模的宣传和影响,安排数学任课教师鼓励数学基础不错的学生参赛.同时邀请重点大学具有丰富培训经验的老师来做数学建模专题讲座,交流经验.学院重视数学专业的基础课程、核心课程的教学,选派经验丰富的老教师、青年骨干教师担任主讲,随时抽查教学质量,教学效果.严抓考风学风,对考试作弊学生绝不姑息;学生上课迟到、早退、旷课一律严肃处理.通过这些举措,学生学习态度明显好转,数学能力慢慢得到提高.学校有意识在大一新生中开设数学实验、数学建模和相关计算机公选课,让对数学有兴趣的学生能多接触这方面的知识,减少距离感.选用的教材内容浅显而有趣味,主要目的是让同学们感受到数学建模并非高不可攀,数学是有用的,增加学生学习数学的热情和参加数学建模竞赛的可能性.为了解决学生学习数学建模过程中的遇到的困难,学院组织老师、学生参加数学建模周末讨论班,老师就学生学习过程中遇到的普遍问题进行讲解,学生分小组相互讨论,尽量不让问题堆积,影响后续学习积极性.通过这些措施,参赛学生的人数比以往有了大的改观,参赛过程中退赛的学生越来越少,参赛过程中的主动性也越来越明显.2.2成立数学建模指导教师组,分批培养培训教师,改进培训方法近年来,学院开始重视对数学建模培训教师的梯队建设,成立了数学建模指导教师组.把培训教师分批送出去进修,参加交流会议,学习其它高校的经验,并安排老教师带新教师,培训教师队伍越来越稳定、壮大.从去年开始,理学院组织学生进行了为期一个月的暑期数学建模真题实训,从8月初到8月底,培训共分为7轮.学生首先进行三天封闭式真题训练———其次答辩———最后交流讨论.效果明显,学生的数学建模能力普遍得到了提高,学习积极性普遍高涨.9月份顺利参加了全国大学生数学建模竞赛.从竞赛结果来看,比以前有了比较大的进步,不管是获奖的等次还是获奖的人数上都取得了历史性突破.有了这些可喜的变化,教师和学生的积极性都得到了提高,对以后的数学建模教学和培训工作将起着极大的促进作用.除了这种集训,今后,数学建模还需要加强平时的教学和培训工作.2.3学校逐渐重视,加大了相关投入,完善了激励措施最近几年,学校加大了对数学建模教学和培训工作的相关投入和鼓励措施.安排了专门的数学建模实验室,配备了学院最先进的电脑、打印机等设备,购买了数学建模相关的书籍.划拨了数学建模教学和培训专项经费.虽然数学建模教学还没有计入教学工作量,但已经考虑计入职称评定的相关工作量中,对参加数学建模教学和培训的老师减少了基本的教学工作量,使他们有更多的时间和精力投入到数学建模的相关工作中去.对参加全国大学生数学建模竞赛获奖的老师和学生的奖励额度也比以前有了很大的提高,老师和学生的积极性得到了极大的提高.3结束语对我们这类院校而言,最重要的数学建模赛事就是一年一度的全国大学生数学建模竞赛了.竞赛结果大体可以衡量老师和学生的付出与收获,但不是绝对的,教育部组织这项赛事的初衷主要是为了促进各个院校数学建模教学的有效开展.如果过分的看重获奖等次和数量,对学校的数学建模教学和组织工作都是一种伤害.参赛的过程对学生而言,肯定是有益的,绝大多数参加过数学建模竞赛的学生都认为这个过程很重要.这个过程可能是四年的大学学习过程中体会最深的,它用枯燥的理论知识解决了活生生的现实中存在的问题,虽然这种解决还有部分的理想化.由于我校地处偏远山区,教育经费相对紧张,投入不可能跟重点院校的水平比,只能按照自身实际来.只要学校、老师、学生三方都重视并积极参与这一赛事,数学建模活动就能开展的更好.数学建模论文模板篇二培养应用型人才是我国高等教育从精英教育向大众教育发展的必然产物,也是知识经济飞速发展和市场对人才多元化需求的必然要求。
五邑大学数学建模课程考核论文2010-2011 学年度第 2 学期要求:应根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。
评分标准:以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
特别注意:摘要和论文整体结构及概貌占有较大比率的分值。
愿意参加2011年全国大学生数学建模竞赛的同学填写以下面内容抑制物价快速上涨问题摘要本文根据所查得的数据,建立一个多元线性回归模型较好地解决了影响物价因素的问题。
由于物价问题比较复杂,在本次实验中我们参阅大量资料把影响物价的的因素主要概括房地产价格、固定资产投资总额、进出口总额、货币供应量、社会零售商品总额以及其他因素(如预期因素等)。
首先,为了确定物价和影响因素之间的关系我们用了多元线性回归,从国家统计局找到相关数据经过挑选,建立了函数关系。
本文利用matlab软件实现了拟合出多元线性回归函数y=86.4798967193207+0.00441024146152813*x1+4.32730555279258e-007*x2+0.00377788223112076*x3+2.70211635024846e-006*x4+7.58738000216411e-005*x5,置信度95%,且20.932609896853743,_检验值8.30338450288840R F==>,α=005相关的P=0.055839417524896,以上指标值都较好,说但是显著性概率.明回归效果比较理想,同时解决以下问题:1.建立一个物价指数的数学模型,通过这个模型对物价的形成过程、演化机理进行深入细致的分析。
2.通过深入分析找出影响物价的主要因素,并就此分析现在物价的上涨情况。
3.仔细阅读《关于稳定消费价格总水平保障群众基本生活的通知》,基于上面的分析结论来评价这个通知的合理性。
4.请你根据模型分析,给出抑制物价的政策建议,并对你的建议可能产生的效果进行科学的预测和评价。
数学建模竞赛优秀大学生论文随着科学技术的高速发展,数学的应用价值越来越得到众人的重视,因此数学建模也被逐渐的引起重视了。
下面是店铺为大家整理的数学建模优秀论文,供大家参考。
数学建模优秀论文篇一:《数学建模用于生物医学论文》1数学建模的过程1.1模型准备首先要了解实际背景,寻找内在规律,形成一个比较清晰的轮廓,提出问题。
1.2模型假设在明确目的、掌握资料的基础上,抓住问题的本质,舍弃次要因素,对实际问题做出合理的简化假设。
1.3模型建立在所作的假设条件下,用适当的数学方法去刻画变量之间的关系,得出一个数学结构,即数学模型。
原则上,在能够达到预期效果的基础上,选择的数学方法应越简单越好。
1.4模型求解建模后要对模型进行分析、求解,求解会涉及图解、定理证明及解方程等不同数学方法,有时还需用计算机求数值解。
1.5模型分析、检验、应用模型的结果应当能解释已存的现象,处理方法应该是最优的决策和控制方案,所以,对模型的解需要进行分析检验。
把求得的数学结果返回到实际问题中去,检验其合理性。
如果理论结果符合实际情况,那么就可以用它来指导实践,否则需再重新提出假设、建模、求解,直到模型结果与实际相符,才能进行实际应用。
总之,数学建模是一项富有创造性的工作,不可能用一些条条框框的规则规定的十分死板,只要是能够做到全面兼顾、能抓住问题的本质、最终检验结果合理,都是一个好的数学模型。
2数学建模在生物医学中的应用2.1DNA序列分类模型DNA分子是遗传信息存储的基本单位,许多生命科学中的重大问题都依赖于对这种特殊分子的深入了解。
因此,关于DNA分子结构与功能的问题,成为二十一世纪最重大的课题之一。
DNA序列分类问题是研究DNA分子结构的基础,它常用的方法是聚类分析法。
聚类分析是使用数据建模简化数据的一种方法,它将数据分成不同的类或者簇,同一个簇中的数据有很大的同质性,而不同的簇中的数据有很大的相异性。
在对DNA序列进行分类时,需首先引入样品变量,比如说单个碱基的丰度、两碱基丰度之比等;然后计算出每条DNA序列的样品变量值,存入到向量中;最后根据相似度度量原理,计算出所有序列两两之间的Lance与Williams距离,依据距离的远近进行分类。
全国大学生数学建模竞赛论文范例摘要:本文通过对具体问题的深入研究,建立了数学模型并进行求解,旨在为相关领域提供有益的参考和决策支持。
文中首先对问题进行了详细的分析和阐述,然后构建了相应的数学模型,运用了列举所用的方法和工具等方法进行求解,最后对结果进行了分析和讨论,并提出了一些改进和优化的建议。
一、问题重述在当今社会,具体问题背景。
本次数学建模竞赛的问题是:详细描述问题。
需要我们通过建立合理的数学模型,来解决阐述问题的核心和关键,并得出具有实际意义的结论和建议。
二、问题分析为了有效地解决上述问题,我们首先对其进行了深入的分析。
从问题的性质来看,它属于定性问题的类型,如优化问题、预测问题等。
进一步分析发现,影响问题的主要因素有列举主要因素,这些因素之间可能存在着描述因素之间的关系,如线性关系、非线性关系等。
基于以上分析,我们决定采用列举解决问题的总体思路和方法的方法来建立数学模型。
三、模型假设为了简化问题并使模型更具可操作性,我们做了以下假设:假设 1:具体假设 1 的内容假设 2:具体假设 2 的内容假设 n:具体假设 n 的内容需要说明的是,这些假设在一定程度上简化了实际情况,但在后续的模型验证和改进中,我们会对其合理性进行检验和调整。
四、符号说明为了便于后续模型的建立和表述,我们对文中用到的符号进行如下说明:符号 1:符号 1 的名称和含义符号 2:符号 2 的名称和含义符号 n:符号 n 的名称和含义五、模型建立与求解(一)模型 1 的建立与求解基于前面的分析和假设,我们首先建立了模型 1。
详细描述模型 1 的数学表达式和原理通过求解模型 1 所使用的方法和工具,我们得到了模型 1 的解为:给出模型 1 的解(二)模型 2 的建立与求解为了进一步提高模型的精度和适用性,我们又建立了模型 2。
详细描述模型 2 的数学表达式和原理运用求解模型 2 所使用的方法和工具,解得模型 2 的结果为:给出模型 2 的解(三)模型的比较与选择对建立的多个模型进行比较和分析,从准确性、复杂性、适用性等方面综合考虑,最终选择了说明选择的模型作为最优模型。
成绩:阅卷人:数学建模期末考试论文(2011-2012第一学期)专业班级:姓名:学号:2011年12 月2 日中心医院选址问题摘 要 运用Dijkstra 法解决选址问题一、问题提出市政府某地区打算在一开发区建立一中心医院,已知此开发区的交通网络如图,其中点代表居民小区,边代表公路,权值为小区间公路距离,假设各区的常住人口密度大致一样,为了使各个小区的居民看病最方便,即使离医院最远的小区居民就诊时所走的路程最近,问区中心医院应建在哪个小区,可使离医院最远的小区居民就诊时所走的路程最近?二、问题分析题中要求在该地区的交通网络图中,从1v -8v 八个代表居民小区的点中选择一个点i v (i=1,2…8)即一个小区建立中心医院,使得离i v 距离最大的点到i v 的距离最小。
三、模型假设假设各居民点的居民到中心医院时选择路线都为最短路线。
1v 2v 45v 6v 78v 103四、符号说明A ij 居民点i v 到居民点j v 的距离X ij 居民点i v 到居民点j v 的最短距离Z i 以居民点i v 为出发点到各居民点的最短距离中的最大距离 Y 表示中Z i 的最小值五、模型建立分别以1v -8v 为出发点,用图论中的求最短路的算法(Dijkstra 法)求个点到出发点的最短距离,选其最大值作为的Z i 值,再在Z i 中选取最小值,得出最终解。
六、模型求解1. 以1v 为出发点i=0:令=0S {1v },P (1v )=0,;i=1:(a )T (2v )=3,T (3v )=10,(b )标号中T (2v )最小,令P (2v )=3,=1S {1v 2v };i=2:(a )T (3v )=10,T (4v )= P (2v )+24A =3+5=8,(b )标号中T (4v )最小,令P (4v )=8,=1S {1v 2v 4v }; i=3:(a )T (3v )=10,T (5v )= P (4v )+54A =8+4=12,T (7v )= P (4v )+47A =8+10=18,(b )标号中T (3v )最小,令P (3v )=10,=1S {1v 2v 4v 3v }; i=4:(a )T (5v )=12,T (7v )=18,(b )标号中T (5v )最小,令P (5v )=12,=1S {1v 2v 4v 3v 5v }; i=5:(a )T (7v )=min{18, P (5v )+57A =12+5=17}=17,T (6v )= P (5v )+56A =12+9=21,(b )标号中T (7v )最小,令P (7v )=17,=1S {1v 2v 4v 3v 5v 7v };i=6:(a )T (6v )= min{21, P (7v )+67A =17+3=20}=20,T (8v )= P (7v )+78A =17+6=23, (b )标号中T (6v )最小,令P (6v )=20,=1S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v }; i=7:(a )T (8v )= min{23, P (6v )+68A =20+4=24}=23,(b )标号中T (8v )最小,令P (8v )=23,=1S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v 8v }; 所以1Z =Max{ P (i v );i=1-8}=23;Y=232. 以2v 为出发点i=0:令=0S {2v },P (2v )=0,;i=1:(a )T (1v )=3,T (4v )=5,(b )标号中T (1v )最小,令P (1v )=3,=1S {1v 2v };i=2:(a )T (3v )=13,T (4v )=5,(b )标号中T (4v )最小,令P (4v )=5,=2S {1v 2v 4v };i=3:(a )T (3v )=11,T (5v )= 9,T (7v )=15,(b )标号中T (5v )最小,令P (5v )=9,=3S {1v 2v 4v 5v };i=4:(a )T (3v )=11,T (7v )=14,T (6v )=18,(b )标号中T (3v )最小,令P (3v )=11,=4S {1v 2v 4v 3v 5v };i=5:(a )T (7v )=14,T (6v )= 18,(b )标号中T (7v )最小,令P (7v )=14,=5S {1v 2v 4v 3v 5v 7v };i=6:(a )T (6v )= 17,T (8v )=20,(b )标号中T (6v )最小,令P (6v )=17,=6S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v }; i=7:(a )T (8v )=20,(b )标号中T (8v )最小,令P (8v )=20,=7S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v 8v };所以2Z =Max{ P (i v );i=1-8}=20;Y=Min{1Z 2Z }= Min{23 20}=203. 以3v 为出发点i=0:令=0S {3v },P (3v )=0,;i=1:(a )T (1v )=10,T (4v )=6,(b )标号中T (4v )最小,令P (4v )=6,=1S {3v 4v };i=2:(a )T (1v )=10,T (2v )=11,T (5v )=10,T (7v )=16,(b )标号中T (1v )最小,令P (1v )=10,P (5v )=10,=2S {3v 4v 1v 5v }; i=3:(a )T (2v )=11,T (6v )=19,T (7v )=15,(b )标号中T (2v )最小,令P (2v )=11,=3S {3v 4v 1v 5v 2v };i=4:(a )T (6v )=19,T (7v )=15,(b )标号中T (7v )最小,令P (7v )=15,=4S {3v 4v 1v 5v 2v 7v };i=5:(a )T (6v )= 18,P (8v )=21(b )标号中T (6v )最小,令P (6v )=18,=5S {3v 4v 1v 5v 2v 7v 6v }; i=6:(a )T (8v )=21,(b )标号中T (8v )最小,令P (8v )=21,=6S {3v 4v 1v 5v 2v 7v 6v 8v }; 所以3Z =Max{ P (i v );i=1-8}=21;Y=Min{1Z 2Z 3Z }= Min{23 20 21}=204. 以4v 为出发点i=0:令=0S {4v },P (4v )=0,;i=1:(a )T (2v )=5,T (3v )=6,T (5v )=4,T (7v )=10,(b )标号中T (5v )最小,令P (5v )=4,=1S {4v 5v };i=2:(a )T (2v )=5,T (3v )=6, T (7v )=9,T (6v )= 13,(b )标号中T (2v )最小,令P (2v )=5,=2S {4v 5v 2v };i=3:(a )T (7v )=9,T (6v )= 13,T (3v )=6,T (1v )=8,(b )标号中T (3v )最小,令P (3v )=6,=3S {4v 5v 2v 3v };i=4:(a )T (7v )=9,T (6v )= 13, T (1v )=8,(b )标号中T (1v )最小,令P (1v )=8,=4S {4v 5v 2v 3v 1v };i=5:(a )T (7v )=9,T (6v )= 13,(b )标号中T (7v )最小,令P (7v )=9,=5S {4v 5v 2v 3v 1v 7v };i=6:(a )T (6v )= 12,T (8v )=25,(b )标号中T (6v )最小,令P (6v )=12,=6S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v }; i=7:(a )T (8v )=15,(b )标号中T (8v )最小,令P (8v )=15,=7S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v 8v }; 所以4Z =Max{ P (i v );i=1-8}=15;Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z }= Min{23 20 21 15}=155. 以5v 为出发点i=0:令=0S {5v },P (5v )=0,;i=1:(a )T (4v )=4,T (6v )=9, T (7v )=4,(b )标号中T (4v )最小,令P (4v )=4,=1S {4v 5v };i=2:(a )T (2v )=9,T (3v )=10, T (7v )=5,T (6v )= 9,(b )标号中T (7v )最小,令P (7v )=5,=2S {4v 5v 7v };i=3:(a )T (8v )=11,T (6v )= 8,T (3v )=10,T (2v )=9,(b )标号中T (6v )最小,令P (6v )=8,=3S {4v 5v 7v 6v };i=4:(a )T (8v )=11, T (3v )=10,T (2v )=9,(b )标号中T (2v )最小,令P (2v )=9,=4S {4v 5v 7v 6v 2v };i=5:(a )T (8v )=11, T (3v )=10,T (1v )=12(b )标号中T (3v )最小,令P (3v )=10,=5S {4v 5v 7v 6v 2v 3v };i=6:(a )T (1v )= 12,T (8v )=11,(b )标号中T (8v )最小,令P (8v )=11,=6S {4v 5v 7v 6v 2v 3v 8v }; i=7:(a )T (1v )= 12,(b )标号中T (1v )最小,令P (1v )=12,=7S {4v 5v 7v 6v 2v 3v 8v 1v }; 所以5Z =Max{ P (i v );i=1-8}=12;Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z }= Min{23 20 21 15 12}=126. 以6v 为出发点i=0:令=0S {6v },P (6v )=0,;i=1:(a )T (8v )=4, T (5v )=9,T (7v )=3,(b )标号中T (7v )最小,令P (7v )=3,=1S {6v 7v };i=2:(a )T (8v )=4, T (5v )=8,T (4v )=13,(b )标号中T (8v )最小,令P (8v )=4,=2S {6v 7v 8v };i=3:(a )T (5v )=8,T (4v )=13,(b )标号中T (5v )最小,令P (5v )=8,=3S {6v 7v 8v 5v };i=4:(a )T (4v )=12,(b )标号中T (4v )最小,令P (4v )=8,=4S {6v 7v 8v 5v 4v };i=5:(a )T (3v )=18,T (2v )= 17,(b )标号中T (2v )最小,令P (2v )=17,=5S {6v 7v 8v 5v 4v 2v };因为6Z =Max{ P (i v );i=1-8} ≥P (2v )=17>12所以Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z 6Z }=127. 以7v 为出发点i=0:令=0S {7v },P (7v )=0,;i=1:(a )T (8v )=6, T (5v )=5,T (6v )=3,T (4v )=10,(b )标号中T (6v )最小,令P (6v )=3,=1S {7v 6v };i=2:(a )T (8v )=6, T (5v )=5,T (4v )=10,(b )标号中T (5v )最小,令P (5v )=5,=2S {7v 6v 5v };i=3:(a )T (8v )=6, T (4v )=9,(b )标号中T (8v )最小,令P (8v )=6,=3S {7v 6v 5v 8v };i=4:(a )T (3v )=15,T (2v )= 14,(b )标号中T (2v )最小,令P (2v )=14,=4S {7v 6v 5v 8v 2v };因为7Z =Max{ P (i v );i=1-8} ≥P (2v )=14>12所以Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z 6Z 7Z }=128. 以8v 为出发点i=0:令=0S {8v },P (8v )=0,;i=1:(a )T (7v )=6, T (6v )=4,(b )标号中T (6v )最小,令P (6v )=4,=1S {8v 6v };i=2:(a )T (7v )=6, T (5v )=13,(b )标号中T (7v )最小,令P (7v )=6,=2S {8v 6v 7v };i=3:(a )T (5v )=11, T (4v )=16,(b )标号中T (5v )最小,令P (5v )=6,=3S {8v 6v 7v 5v };i=4:(a )T (4v )=15,(b )标号中T (4v )最小,令P (4v )=15,=4S {8v 6v 7v 5v 4v };因为7Z =Max{ P (i v );i=1-8} ≥P (4v )=15>12所以Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z 6Z 7Z 8Z }=5Z =12七、分析结果有结果得:在位于5v 点的小区建中心医院,可使离医院最远的小区居民就诊时所走的路程最近。
数学与应用数学数学建模大学期末论文摘要:本文探讨了数学与应用数学在数学建模中的重要性,并通过实例分析,阐述了数学建模在现实问题中的应用。
论文分为三个主要部分,分别是数学建模的基本概念与方法、数学建模在自然科学领域的应用以及数学建模在社会科学领域的应用。
第一部分数学建模的基本概念与方法数学建模是现代科学与技术发展中的一门重要学科。
它通过运用数学的理论与方法,对现实世界中的问题进行量化描述、模拟分析和预测预测。
数学建模的方法包括建立模型、求解模型以及对模型的精确性和合理性进行验证。
数学建模的过程呈现出了观察现象、提出问题、分析问题、建立模型、求解模型、验证模型几个关键步骤。
第二部分数学建模在自然科学领域的应用数学建模在自然科学领域中有着广泛的应用。
以生态学为例,数学建模可以帮助我们预测种群的数量及其动态变化规律,对生态平衡进行研究。
在物理学领域,数学建模可以帮助我们研究物体受力情况、电路中电流分布、相对论效应等问题。
在化学领域,数学建模可以用于分析化学反应动力学、化学平衡等问题。
这些应用都显示了数学建模在自然科学领域中不可或缺的作用。
第三部分数学建模在社会科学领域的应用数学建模在社会科学领域中也有着重要的应用价值。
以经济学为例,数学建模可以帮助我们提前预测经济走势、分析经济政策的效果、研究市场供求关系等。
在管理学领域,数学建模可以帮助我们优化管理决策、提高生产效率、分析市场竞争等。
在社会学领域,数学建模可以用于分析人群行为规律、社会网络的形成等问题。
这些应用展示了数学建模在社会科学领域中的潜力和应用前景。
结论:综上所述,数学与应用数学在数学建模中起着重要的作用。
通过数学建模,我们可以更好地理解现实世界中的问题,预测和解决实际问题。
数学建模在自然科学领域和社会科学领域都有广泛的应用和发展空间。
随着技术的进步和理论的深入,数学建模必将在更多领域发挥重要作用,为人类社会的发展做出更大的贡献。
一、模型:薪金模型某地人事部门为研究大学教师的薪金与他们的资力、性别、教育程度及培训情况等因素之间的关系,要建立一个数学模型,分析人事策略的合理性,特别是考察女教师是否受到不公正的待遇,以及她们的婚姻状况是否会影响收入。
为此,从当地教师中随机选了一些进行观察,附表是90位教师的相关数据,现将表中数据的符号介绍如下: Z~月薪(元); X1~工作时间(月);X2~=1男性,X2=0~女性;X3=1~男性或单身女性,X3=0~已婚女性; X4~学历(取值0~6,值越大表示学历越高); X5=1~受雇于重点大学,X5=0~其它;X6=1~受过培训的毕业生,X6=0~未受过培训的毕业生或受过培训的肄业生; X7=1~已两年以上未从事教学工作,X7=0~其它。
请解决以下问题: (1) 建立数学模型,分析人事策略的合理性,特别是考察女教师是否受到不公正的待遇,以及她们的婚姻状况是否会影响收入。
(2) 表中所列的数据指标是否全面、合理,结合目前全国正在进行的工资改革,请为某所重点理工大学拟定一份绩效工资分配方案。
(提示:是否需要考虑教师的课时量、科研成果等,或者考虑大学排名用到的指标)二、摘要本文建立了大学教师的薪金与他们的资历,性别,教育程度及培训情况等之间关系的统计回归模型.针对题目要求,我们分析了各变量的特点以及各个变量之间的联系,利用逐步回归法,得出大学教师的薪金只与其工作时间及学历有密切关系,不存在性别和婚姻状况上的差异,即女教师未受到不公正的待遇,她们的婚姻状况也不影响收入。
因此我们认为大学的人事策略较为合理。
我们将影响不显著的因素剔除,再在粗略模型中分别加入工作时间及学历的交错项与平方项,利用MATLAB 等软件,最终得到较理想的大学教师薪金模型:2141ln() 6.91150.0042240.0899830.000006Z X X X =++-根据得出的上述模型,在进行大量的资料查询后,假设绩效工资同样服从多元线性回归模型,结合全国正在进行的工资改革,使用加权平均,为某大学拟定了一份绩效工资分配方案。
数学建模期末论文总结本学期我参加了数学建模课程,经过几个月的学习和实践,我有了深刻的收获和体会。
在这篇期末论文总结中,我将对本学期的学习内容、实践过程以及收获进行详细地总结。
首先,我想回顾一下我们在课堂上学到的内容。
本学期我们主要学习了数学建模的基础知识和方法,包括建模的基本步骤、模型的建立和求解、模型的评估和改进等。
通过课堂教学和课外阅读,我对数学建模的理论基础有了更加深入的了解。
同时,我们还学习了一些相关的数学工具和软件,如Matlab、Python和Mathematica,这些工具在建模过程中起到了非常重要的作用。
其次,我想谈一谈我们在实践中遇到的问题和挑战。
在数学建模的实践过程中,我们需要遵循科学的方法和严谨的逻辑,否则很容易陷入误区。
另外,由于建模问题通常来自实际应用领域,我们需要对这些领域有一定的了解。
在实践中,我们还面临着数据不准确、模型过于复杂等问题,这些都给我们的工作带来了困难和挑战。
然而,通过不断的努力和思考,我们最终还是能够找到解决问题的方法和路径。
最后,我想强调一下我在数学建模课程中获得的收获。
首先,我学会了科学建模的方法和技巧,这对我今后的学习和研究有着重要的指导意义。
其次,我提高了分析问题和解决问题的能力,培养了自学和独立思考的能力。
此外,我还学会了如何团队合作,与同学们一起合作完成建模项目,不仅锻炼了我的团队合作意识,也提高了我与人合作的能力。
最重要的是,数学建模课程培养了我对数学的热爱,并激发了我继续深入学习的动力。
总之,数学建模课程是我大学阶段最有收获的课程之一。
通过这门课程,我不仅学到了理论知识和实践技能,还锻炼了自己的综合素养和能力。
我相信,这门课程对我今后的学习和职业发展都具有重要的意义。
我会努力将所学知识应用于实际中,不断提高自己的建模能力。
谢谢!。
数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021一、基于数学建模的空气质量预测研究本文以某城市为研究对象,通过数学建模方法对空气质量进行预测。
通过收集历史空气质量数据,构建空气质量预测模型。
运用机器学习算法对模型进行训练和优化,提高预测精度。
通过对预测结果的分析,为城市环境管理部门提供决策支持,有助于改善城市空气质量。
二、数学建模在物流优化中的应用本文针对某物流公司配送路线优化问题,运用数学建模方法进行求解。
建立物流配送模型,考虑配送成本、时间、距离等因素。
运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。
通过对求解结果的分析,为物流公司提供优化配送路线的建议,降低物流成本,提高配送效率。
三、基于数学建模的金融风险管理研究本文以某银行为研究对象,通过数学建模方法对金融风险进行管理。
构建金融风险预测模型,考虑市场风险、信用风险、操作风险等因素。
运用风险度量方法对模型进行评估。
通过对预测结果的分析,为银行提供风险控制策略,降低金融风险,提高银行稳健性。
四、数学建模在能源消耗优化中的应用本文针对某工厂能源消耗优化问题,运用数学建模方法进行求解。
建立能源消耗模型,考虑设备运行、生产计划等因素。
运用优化算法对模型进行求解。
通过对求解结果的分析,为工厂提供能源消耗优化策略,降低能源消耗,提高生产效益。
五、基于数学建模的交通流量预测研究本文以某城市交通流量为研究对象,通过数学建模方法进行预测。
收集历史交通流量数据,构建交通流量预测模型。
运用时间序列分析方法对模型进行训练和优化。
通过对预测结果的分析,为城市交通管理部门提供决策支持,有助于缓解城市交通拥堵。
数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021六、数学建模在医疗资源优化配置中的应用本文以某地区医疗资源优化配置问题为研究对象,通过数学建模方法进行求解。
建立医疗资源需求模型,考虑人口分布、疾病类型等因素。
运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。
通过对求解结果的分析,为政府部门提供医疗资源优化配置策略,提高医疗服务质量。
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展,股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型,通过分析历史数据,预测未来股票价格走势。
实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和鲁棒性,为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
二、基于优化算法的智能交通信号控制策略研究随着城市化进程的加快,交通拥堵问题日益严重。
本文提出了一种基于优化算法的智能交通信号控制策略,通过优化信号灯的配时方案,实现交通流量的均衡分配,提高道路通行能力。
实验结果表明,该策略能够有效缓解交通拥堵,提高交通效率。
三、基于数据挖掘的电商平台用户行为分析电商平台在电子商务领域发挥着重要作用,用户行为分析对于电商平台的发展至关重要。
本文提出了一种基于数据挖掘的电商平台用户行为分析模型,通过分析用户购买行为、浏览行为等数据,挖掘用户偏好和需求。
实验结果表明,该模型能够有效识别用户行为特征,为电商平台提供个性化的推荐服务。
四、基于机器学习的疾病预测模型研究疾病预测对于公共卫生管理具有重要意义。
本文提出了一种基于机器学习的疾病预测模型,通过分析历史疾病数据,预测未来疾病的发生趋势。
实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和可靠性,为疾病预防控制提供了一种有效的手段。
五、基于模糊数学的农业生产决策支持系统研究农业生产决策对于提高农业效益和农民收入具有重要意义。
本文提出了一种基于模糊数学的农业生产决策支持系统,通过分析农业环境、市场需求等因素,为农民提供合理的生产决策建议。
实验结果表明,该系统能够有效提高农业生产效益,促进农业可持续发展。
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展,股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型,通过分析历史数据,预测未来股票价格走势。
实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和鲁棒性,为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
重庆工贸职业技术学院数学建模论文论文题目:生产计划问题小组成员:2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则。
我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导老师)研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): C我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):重庆工贸职业技术学院参赛队员(打印并签名):1. 李旭2. 秦飞3. 刘霖指导教师或指导教师负责人(打印并签名):邹友东日期:2015年6月12日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):生产计划问题摘要本文中我们通过对农作物的种植计划以及种植农作物的投资的合理设置进行研究,通过对题目的分析可以看出本题是关于线性规划的问题,解决此类问题要找出决策变量,目标函数,约束条件等,由于涉及的未知量较多,并没有使用常规的图解法,而是通过建立基于目标函数与约束条件的线性规划模型,和Mathematica软件的运作求解,寻求农作物的种植和总投资的最优化方案,得到种植农作物的总产量最高, 而总投资最少的计划。
关键词合理分配投资农作物种植分配线性规划Mathematica软件LINDO软件一、问题重述有甲、乙、丙三块地, 单位面积的产量(单位:kg)如下:种植水稻、大豆和玉米的单位面积投资分别是200元、500元和100元。
现要求最低产量分别是25万公斤、8万公斤和50万公斤时,如何制定种植计划才能使总产量最高,而总投资最少?试建立数学模型。
二、模型假设1.以上数据能正确反映实际生产,在种植过程中产量能够保持不变,在种植过程中不考虑因自然灾害和病虫害等无法估计的灾害以及人为因素的影响而导致的农作物产量减少;2.农作物种植面积保持不变,不能占用将其用作其它用途,不能种植除水稻、大豆、玉米之外的其它农作物;3.单位面积的农作物种植的投资金额不会因市场物价等因素而造成的上升或者下降。
三、符号说明x…………………………………………………水稻在甲地的种植面积;1x…………………………………………………大豆在甲地的种植面积;2x…………………………………………………玉米在甲地的种植面积;3y…………………………………………………水稻在乙地的种植面积;1y…………………………………………………大豆在乙地的种植面积;2y…………………………………………………玉米在乙地的种植面积;3z…………………………………………………水稻在丙地的种植面积;1z…………………………………………………大豆在丙地的种植面积;2z…………………………………………………玉米在丙地的种植面积;3S …………………………………………………总投资金额。
四、问题分析与模型建立问题分析本文中我们通过对农作物的种植计划以及种植农作物的投资的合理设置进行研究,通过对题目的分析可以看出本题是关于线性规划的问题,解决此类问题要找出决策变量,目标函数,约束条件等,由于涉及的未知量较多,并没有使用常规的图解法,而是通过建立基于目标函数与约束条件的线性规划模型,和Mathematica软件的运作求解,寻求农作物的种植产量和总投资的最优化方案,得到种植农作物的总产量最高, 而总投资最少的计划。
问题是在甲乙丙三地种植水稻和大豆、玉米,种植水稻和大豆、玉米的单位面积投资分别是200元、500元和100元,现要求最低产量分别是25万公斤和8万公斤、50万公斤时,如何种植才能使总产量最高,而总投资金额最少。
约束条件:1)甲地使用面积为20亩;2)乙地使用面积为40亩;3)丙地使用面积为60亩;4)水稻最低产量为25万公斤;5)大豆最低产量为8万公斤;6)玉米最低产量为50万公斤。
目标函数:总投资最少金额模型建立假设农作物在甲地的种植面积为i x ,农作物在乙地的种植面积为i y ,农作物在丙地的种植面积为i z ,水稻在某地的种植面积为i=1,大豆在某地的种植面积为i=2,玉米在某地的种植面积为i=3。
所以设水稻在甲地的种植面积为1x ,大豆在甲地的种植面积为2x ,玉米在甲地的种植面积为3x ,水稻在乙地的种植面积为1y ,大豆在乙地的种植面积为2y ,玉米在乙地的种植面积为3y ,水稻在丙地的种植面积为1z ,大豆在丙地的种植面积为2z ,玉米在丙地的种植面积为3z ,总投资金额为S 。
目标函数:Smin ≤200(1x +1y +1z )+500(2x +2y +2z )+100(3x +3y +3z ) 约束条件:1)甲地使用面积为20亩1x +2x +3x =202)乙地使用面积为40亩1y +2y +3y =403)丙地使用面积为60亩1z +2z +3z =604)水稻最低产量为25万公斤75001x +65001y +60001z ≥2500005)大豆最低产量为8万公斤40002x +45002y +35002z ≥800006)玉米最低产量为50万公斤1000003x +90003y +85003z ≥500000(1x 、2x 、3x 、1y 、2y 、3y 、1z 、2z 、3z )≥0模型:Smin =200(1x +1y +1z )+500(2x +2y +2z )+100(3x +3y +3z )1x +2x +3x =201y +2y +3y =401z +2z +3z =6075001x +65001y +60001z ≥25000040002x +45002y +35002z ≥800001000003x +90003y +85003z ≥500000(1x 、2x 、3x 、1y 、2y 、3y 、1z 、2z 、3z )≥0五、模型求解1)应用LINDO 软件,所编程序如下:min 200x1+200y1+200z1+500x2+500y2+500z2+100x3+100y3+100z3 subject toc1) 7500x1+6500y1+6000z1>=250000c2) 4000x2+4500y2+3500z2>=80000c3) 10000x3+9000y3+8500z3>=500000c4) x1+x2+x3=20c5) y1+y2+y3=40c6) z1+z2+z3=60end2)程序输入运行所得结果:LP OPTIMUM FOUND AT STEP 0OBJECTIVE FUNCTION VALUE1) 22649.57VARIABLE VALUE REDUCED COSTX1 20.000000 0.000000Y1 15.384615 0.000000Z1 0.000000 7.692307X2 0.000000 59.829060Y2 17.777779 0.000000Z2 0.000000 88.888885X3 0.000000 15.384615Y3 6.837607 0.000000Z3 60.000000 0.000000ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICESC1) 0.000000 -0.015385C2) 0.000000 -0.088889C3) 71538.460938 0.000000C4) 0.000000 -84.615387C5) 0.000000 -100.000000C6) 0.000000 -100.000000NO. ITERATIONS= 03)由程序输入运行所得结果可知:S min=22649.57,即最少总投资金额为22649.57元;x=20,即水稻在甲地的种植面积为20亩;1y=15.384615,即水稻在乙地的种植面积为15.384615亩;1y=17.777779,即大豆在乙地的种植面积为17.777779亩;2y=6.837607,即玉米在乙地的种植面积为6.837607亩;3z=60,即玉米在丙地的种植面积为60亩。
3进而得出农作物的产量:水稻的产量为20×7500+15.384615×6500=250000(kg)大豆的产量为17.777779×4500=80000(kg)玉米的产量为6.837607×9000+60×8500=571538.460938(kg)总产量=水稻产量+大豆产量+玉米产量=250000+80000+571538.460938=901538.490938(kg)因此,我们计算得出的结果是种植计划为甲地种植水稻20亩,乙地种植水稻15.384615亩、大豆17.777779亩、玉米6.837607亩,丙地种植玉米60亩。
这样种植能使总产量最高为901538.490938公斤(kg),总投资金额最少为22649.57元。
六、结果分析根据这个结果可以合理的种植三种农作物水稻、大豆、玉米,在一定条件下使其总产量最大,总投资最少。
有一个缺点,就是问题的分析都是在理想的条件中进行的,还不能真正的反映事实,只能是提供一个参考。
本模型很实用,公式简单明了,通俗易懂,是学习生活中可以涉及到的。
另外,模型的求解方法还有多种。
七、参考文献[1]束金龙,《线性规划理论与模型应用》,科学出版社,2003。
[2]谢金星薛毅,《优化建模与LINGO软件》,清华大学出版社,2005。