数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路

一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析

对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。例题：一个笼子里装有鸡和兔若干只，已知它们共有 8 个头和 22 只脚，问该笼子中有多少只鸡和多少只兔？解：设笼中有鸡 x 只，有兔 y 只，由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后，得解 x=5,y=3，即该笼子中有鸡 5 只，有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤： 1）根据问题的背景和建模的目的做出假设（本题隐含假设鸡兔是正常的，畸形的鸡兔除外） 2）用字母表示要求的未知量 3）根据已知的常识列出数学式子或图形（本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚，兔有 4 只脚） 4）求出数学式子的解答 5）验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识，它要考查的内容单一，数据简单明确，不允许用计算器完成。对此而言，数模竞赛题是一个“课题”，大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中，它是一个综合性的问题，数据庞大，需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯一的），呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用，它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分： 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

比较确切的现实问题。 2．若干假设条件有如下几种情况： 1）只有过程、规则等定性假设，无具体定量数据； 2）给出若干实测或统计数据； 3）给出若干参数或图形； 4）蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件，或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。 3．要求回答的问题往往有几个问题，而且一般不是唯一答案。一般包含以下两部分： 1）比较确定性的答案（基本答案）；

2）更细致或更高层次的讨论结果（往往是讨论最优方案的提法和结果）。五、提交一篇论文，基本内容和格式是什么？提交一篇论文，基本内容和格式是什么？内容和格式是什么提交一篇论文，基本内容和格式大致分三大部分：标题、 1. 标题、摘要部分题目——写出较确切的题目（不能只写 A 题、B 题）。摘要——200-300 字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。内容较多时最好有个目录。 2. 中心部分 1）问题提出，问题分析。 2）模型建立：①补充假设条件，明确概念，引进参数；②模型形式（可有多个形式的模型）；③模型求解；④模型性质； 3）计算方法设计和计算机实现。 4）结果分析与检验。 5）讨论——模型的优缺点，改进方向，推广新思想。 6）参考文献——也有特定格式。 3. 附录部分计算程序，框图。各种求解演算过程，计算中间结果。各种图形、表格。（论文有其严格的格式，这里只是一点挂一漏万的表述，详细的内容留有下期，敬请观看）参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？六、参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。具体说来，大概有以下这三个方面：第一方面：第一方面：数学知识的应用能力归结起来大体上有以下几类： 1）概率与数理统计 2）统筹与线轴规划 3）微分方程；相关的数学基础知识包括 1、线性规划 6、最优化理论 2、非线性规划 7、管理运筹学 3、离散数学 8、差分方程 4、概率统计 9、层次分析 5、常微分方程

还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么办呢？一个词“自学”，记得数模评卷的负责教师曾经说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。第二方面：第二方面：计算机的运用能力一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。第三方面：第三方面：论文的写作能力前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识，一篇文章用 10 来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。七、如何从建模例题中学习解题方法在看例题的时候，要看例题是如何作的，即是如何切入，如何选择合理假设，如何分析建立的模型等。数学建模方法常见有：一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。 1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。 2. 代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。 3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。 4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。

5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。二、数据分析法从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型 1. 回归分析法--用于对函数 f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。 2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。三、仿真和其

他方法 1. 计算机仿真（模拟）--实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。①离散系统仿真 --有一组状态变量。②连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图。 2. 因子试验法--在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。八、小组中应该如何分工？小组中应该如何分工？传统的标准答案是——数学，编程，写作。其实分工不用那么明确，但有个前提是大家关系很好。不然的话，很容易产生矛盾。分工太明确了，会让人产生依赖思想，不愿去动脑子。理想的分工是这样的：数学建模竞赛小组中的每一个人，都能胜任其它人的工作，就算小组只剩下她（他）一个人，也照样能够搞定数学建模竞赛。在竞赛中的分工，只是为了提高工作的效率，做出更好的结果。具体的建议如下：一定要有一个人脑子比较活，善于思考问题，这个人勉强归于数学方面吧；一定要有一个人会编程序，能够实现一些算法。另外需要有一个论文写的比较好，不过写不好也没关系，多看一看别人的优秀论文，多用几次 Office 就成了。数学建模是一种科研工作，需要研究、讨论的团队思维模式。要分析、争论、相互启发、集思广义。每个同学都要积极参与，积极思维。若三人之间配合不好，会降低效率，导致整个建模学习的失败。

数学建模知识———之论文写作一、写好数模答卷的重要性 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。

3. 写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。二、答卷的基本内容，需要重视的问题答卷的基本内容， 1．评阅原则假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰程度。 2．答卷的文章结构 1）摘要。 2）问题的叙述，问题的分析，背景的分析等。 3）模型的假设，符号说明（表）。 4）模型的建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等）。 5）模型的求解计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；引用或建立必要的数学命题和定理；求解方案及流程。 6）结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验。 7）模型评价，特点，优缺点，改进方法，推广。 8）参考文献。 9）附录、计算框图、详细图表。 3. 要重视的问题 1）摘要。包括： a. 模型的数学归类（在数学上属于什么类型）； b. 建模的思想（思路）； c. 算法思想（求解思路）； d. 建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验……）； e. 主要结果（数值结果，结论；回答题目所问的全部“问题”。）▲注意表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮；打印最好，但要求符合文章格式。务必认真校对。 2）问题重述。 3）模型假设。根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。 a. 根据题目中条件作出假设 b. 根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意。 4）模型的建立。 a. 基本模型：ⅰ）首先要有数学模型：数学公式、方案等；ⅱ）基本模型，要求完整，正确，简明； b. 简化模型：

ⅰ）要明确说明简化思想，依据等；ⅱ）简化后模型，尽可能完整给出； c. 模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上的高（级）、深（刻）、难（度大）。ⅰ）能用初等方法解决的、就不用高级方法；ⅱ）能用简单方法解决的，就不用复杂方法；ⅲ）能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。 d．鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。数模创新可出现在：▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等；▲模型求解中；▲结果表示、分析、检验，模型检验；▲推广部分。 e．在问题分析推导过程中，需要注意的问题：ⅰ）分析：中肯、确切；ⅱ）术语：专业、内行；ⅲ）原理、依据：正确、明确；ⅳ）表述：简明，关键步骤要列出；ⅴ）忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。 5）模型求解。 a. 需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。 b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称。 c. 计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。 d. 设法算出合理的

数值结果。 6）结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示。 a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的； b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验；结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。 c. 题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出； d. 列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据； e. 结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析。▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式。▲求解方案，用图示更好。 7）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。 8）模型评价优点突出，缺点不回避。改变原题要求，重新建模可在此做。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。 9）参考文献 10）附录

详细的结果，详细的数据表格，可在此列出，但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。检查答卷的主要三点，把三关： a. 模型的正确性、合理性、创新性 b. 结果的正确性、合理性 c. 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩三、关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题；问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示；每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据；每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。四、答卷要求的原理 1. 2. 3. 4. 5. 准确――科学性；准确条理――逻辑性；条理简洁――数学美；简洁创新――研究、应用目标之一，人才培养需要；创新实用――建模、实际问题要求。实用

五、建模理念 1. 应用意识要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。 2. 数学建模用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。 3. 创新意识建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。

数学建模知识——之参赛秘诀 1．时间和体力的问题竞赛中时间分配也很重要，分配不好可能完不成论文，所以开始时要大致做一下安排，不必分的太细，比如第一天做第一小题，第二天做第二小题，这样反而会有压力。开始阶段不忙写作，可以将一些小组讨论的要点记录下来，不要太工整，随便一下，到第三天再开始写论文也不迟的。另外要说的就是体力要跟上，三天一般睡眠只有不到 10 个小时。建议是赛前熬夜编程几次，但比赛前一天可不许熬呀，呵呵。 2．团队合作是能否获奖的关键三天的比赛中，团队交流所占用的时间可能会超过一半。当出现分歧的时候应当如何解决是很关键的，甚至直接决定你是否可以获奖，我的建议是“妥协”，不要总认为自己的观点是正确的，多听听别人的观点，在两者之间谋求共同点。合作在竞赛前就应当培养，比如一块儿做一道题什么的，充分利用每个人的优点，也可以张三准备图论，李四准备最优化方法，然后几天后大家一块交流，这些都是可以磨合团队之间的关系的。 3．重视摘要摘要首先不要写废话，也不要照抄题目的一些话，直奔主题，要写明自己怎样分析问题，在中国的竞赛中不写结论的话是一用什么方法解决问题，最重要的是结论是什么要说清楚，定不会得奖的。摘要至少需要琢磨两个小时，不要轻视了它的重要性。多看看优秀论文的摘要是如何去写的很有必要的，并要作为赛前准备的课题之一。 4．论文写作要正规论文一定要大致按照摘要、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、（建立、分析、求解模型）、……、参考文献、附录等等的方式来写。一般初评会先淘汰一些结构失败的文章，如果没有论文的结构，内容再好也没有用。论文前面的结构一般都不会变的，后面可以按照实际情况来安排自己的结构，省略的部分可以有结果说明、灵敏度分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等的东西，多看些优秀论文就知道还有哪些形式的了，附录可以贴一些算法流程图或比较大的结果或图表等等。 5．模型的假设与模型的建立评委看完摘要后紧接着就是看模型假设了，有一个万能的方法就是

可以抄题目中可以作为假设的几句话，这样会给人留下好的印象，毕竟说明你审题了。但不能全抄，要加上自己论文中的一些假设，最好不要太具体了，一些重要参数不要被定死只能取某些值，这样会让人感觉到论文的局限性较强。模型的建立是根据你对问题分析而来的，提出的数学符号和建立模型最好要比较接近，在同一页最好，以便评委可以对照符号来看，数学公式要严谨，推导要严密，这些都反映了一个人的数学素质和能力，即使你推导不对，别人看到你的阵势也首先会误以为你是对的。 6．图文表并茂可以增色我听说一个不确切的信息是评委老师喜欢用 Matlab 编程的论文，不知道有没有这回事，但这说明了老师需要看一个具有图或表在其中的论文，一篇如果像政治书那样写的论文估计没有人会对它感兴趣的，尤其是科技论文。Matlab 编程之所以受到青睐是因为 Matlab 提供的图形处理能力很强大，图表的说明性特别强，如果结论有很多数据的话，最好做成图表的形式加以说明，会令你的论文更有说服力，也更加会受到评委的好评。

数学建模知识——之参考资料一、数学建模竞赛中应当掌握的十类算法 1．蒙特卡罗算法该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。数据拟合、参数估计、 2．数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用 Matlab 作为工具。线性规划、整数规划、多元规划、3．线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用 Lindo、Lingo 软件实现。4．图论算法这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。动态规划、回溯搜索、分治算法、 5．动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中。优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、 6．最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7．网格算法和穷举法网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8．一些连续离散化方法很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9．数值分析算法如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10． 10．图象处理算法赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理。二、数学软件的主要分类有哪些？各有什么特点？数学软件的主要分类有哪些？各有什么特点？数学软件从功能上分类可以分为通用数学软件包和专业数学软件包，通用数学包功能比较完备，包括各种数学、数值计算、丰富的数学函数、特殊函数、绘图函数、用户图形届面交互功能，与其他软件和语言的接口及庞大的外挂函数库机制（工具箱）。常见的通用数学软件包包括 Matlab 和 Mathematica 和 Maple，其中 Matlab 是一个高性能的科技计算软件，广泛应用于数学计算、建模、仿真和数据分析处理及工程作图，Mathematica 是数值和符号计算的代表性软件，Maple 以符号运算、公式推导见长。

专用数学包包括绘图软件类 MathCAD ， Tecplot ， IDL ， Surfer ，Origin, SmartDraw,DSP2000），数值计算类：（Matcom， IDL， DataFit，S-Spline，Lindo，Lingo， O-Matrix，Scilab，Octave）, 数值计算库（linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML）, 有限元计算类（ANSYS，MARC，PARSTRAN，FLUENT，FEMLAB，FlexPDE，Algor，COSMOS, ABAQUS，ADINA），计算化学类（Gaussian98，Spartan，ADF2000，ChemOffice），数理统计类（GAUSS，

SPSS， SAS， Splus， statistica， minitab）数学公式排版类 , （MathType， MikTeX，Scientific Workplace，Scientific Nootbook）。三、关于数模竞赛的几本好书▲姜启源，《数学模型（第二版），高等教育出版社》▲姜启源、谢金星、叶俊《数学建模（第三版），高等教育出版社》▲萧树铁等，《数学实验》，高等教育出版社▲马新生，《高等数学实验》，科学出版社▲▲▲▲▲▲朱道元，《数学建模案例精选》，科学出版社雷功炎，《数学模型讲义》，北京大学出版社叶其孝等，《大学生数学建模竞赛辅导教材（一）~（四），湖南教育出版社》江裕钊、辛培清，《数学模型与计算机模拟》，电子科技大学出版社杨启帆、边馥萍，《数学模型》，浙江大学出版社赵静等，《数学建模与数学实验》，高等教育出版社，施普林格出版社

四、基础学科 1．数学分析 2．高等代数 3．概率与数理统计 4．最优化理论 5．图论 6．组合数学 7．微分方程稳定性分析 8．排队论五、常用网站和 ftp ▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲ https://www.wendangku.net/doc/0e3611489.html,/ 全国大学生数模竞赛官方网站 https://www.wendangku.net/doc/0e3611489.html, 中国数学建模网站https://www.wendangku.net/doc/0e3611489.html, 中科大数模网站https://www.wendangku.net/doc/0e3611489.html,/mmb/index.php 浙江大学数模网https://www.wendangku.net/doc/0e3611489.html,/hmcm 哈工大数模网站https://www.wendangku.net/doc/0e3611489.html,/~fangq/wiki/?MathTools_FAQ 数学工具FAQ ftp://https://www.wendangku.net/doc/0e3611489.html,/Public/Document/Science/matlab/ ftp://202.198.71.195 ftp://166.111.8.229 ftp://166.111.30.174

▲▲▲▲

ftp://166.111.68.183 ftp://166.111.158.102 ftp://166.111.163.248:40021 ftp://166.111.172.77

六、历年试题 1．MCM（美国大学生数学建模竞赛）大学生数学建模竞赛）．（美国大学生数学建模竞赛 1985 A 题动物群体管理 1985 B 题战略物资存储管理 1986 A 题水道测量数据 1986 B 题应急设施的位置 1987 A 题盐的贮存 1987 B 题停车场 1988 A 题确定走私船的位置 1988 B 题两辆铁路平板车的装货问题 1989 A 题蠓的分类 1989 B 题飞机排队 1990 A 题药物在大脑中的分布 1990 B 题扫雪问题 1991 A 题估计水箱的流水量 1991 B 题最小费用极小生成树 1992 A 题航空控制雷达的功率 1992 B 题应急电力修复系统 1993 A 题加速餐厅剩菜堆肥的生成 1993 B 题倒煤台的操作方案 1994 A 题建筑费用 1994 B 题计算机传输 1995 A 题单螺旋线 1995 B 题教师薪金分配 1996 A 题海底探测 1996 B 题竞赛论文的评定 1997 A 题疾走龙属问题 1997 B 题开会决策 1998 A 题 MRI 扫描仪 1998 B 题学生等级划分 1999 A 题小型星撞击 1999 B 题非法集会 1999 C 题大地污染 2000 A 题空中交通控制 2000 C 题大象的数量 2002 A 题风和喷水池2002 B 题航空公司超员订票 2003 A 题特技人员 2003 B 题 GAMMA 刀治疗计划 2004 A 题指纹是独一无二的吗？ 2004 B 题更快的快通系统 2．CUMCM（全国大学生数学建模竞赛）．（全国大学生数学建模竞赛） 1993 年 A 题非线性交调的频率设计 1993 年 B 题球队排名问题

1994 年 A 题逢山开路 1994 年 B 题锁具装箱 1995 年 A 题一个飞行管理模型1995 年 B 题天车与冶炼炉的作业调度 1996 年 A 题最优捕鱼策略 1996 年 B 题节水洗衣机 1997 年 A 题零件的参数设计 1997 年 B 题截断切割 1998 年 A 题投资的收益和风险 1998 年 B 题灾情巡视路线 1999 年 A 题自动化车床管理 1999 年 B 题钻井布局 2000 年 A 题 DNA 序列分类 2000 年 B 题钢管定购和运输 2001 年 A 题血管的三维重建 2001 年 B 题公交车调度 2002 年 A 题车灯线光源的优化设计 2002 年 B 题彩票中的数学 2003 年 A 题 SARS 的传播 2003 年 B 题露天矿生产的车辆安排 2004 年 A 题奥运会临时超市网点设计 2004 年 B 题电力市场的输电阻塞管理

新出茅庐，踏入江湖面对诸多《葵花宝典》，各种形式武林秘籍，诸位新生是否蠢蠢欲动，是否有些头昏眼花？面对各路高手，诸位肯定下定决心潜心修炼誓将与之 PK 喽！然而刚刚进入象牙塔，不少有志之士面对浩浩江湖，有些迷茫困顿吧，再次小弟献丑给大家将些经验之谈一定要学好基础知识（数学，英语，计算机和互联网的使用）应用领域很多看似高深的技术很多年后就会被新的技术或工具所取代，只有基础知识的学习才可以终身受益，数学是理工科学生必备的基础，很多大学生，一旦发现本专业对数学要求不高就会放松对数学知识的学习，但大家不要忘记很多数理工科专业的知识体系都建立在数学的基石上，另外数学也是人类几千年积累的智慧结晶，学习数学知识可以培养和锻炼人的思维，学习数学不能仅仅局限于选修相关的课程，而是要从学习数学的过程中掌握认知和思考的方法那如何学好数学这一重要招式呢数学奇才悟空支着：第一，“学思习”是第一，学第一是学习高等数学大的模式。抓住要学习高等数学大的模式点”使“书本变薄”的这种勤于思考善于思考，从厚到薄的学习数学的的方法，值得我们借鉴。所谓习，就高等数学而言，就是做练习。这一点数学有自身的特点，练习一般分为两类，一是基础训练练习，经常附在每章每节之后。第二，狠抓基础，循序渐进高等数学有一些重要的基础内容，它关系的全局。第二，狠抓基础，循序渐进以微积分部分为例，极限贯穿着整个微积分，函数的连续性及性质贯穿着后面一系列定理结论，初等函求导法及积分法关系到今后个学科第三，归类小结，从厚到薄。第三，归类小结，从厚到薄归类小节时，要特别注意有基础内容派生出来的一些结论，即所谓一些中间结果，这些结果常常在一些典型例题和习题上出现第四，精读一本参考书第四，精读一本参考书。实践证明，在教师指导下，抓准一本参考书，精读到底，如果你能熟读了一本有代表性的参考书，再看其他参考书就会迎刃而解了。

第二章导数与微分一元函数微分再微积分中具有很重要地位，是基础知识，必考内容必须熟练掌握主要考点：主要考点：1 求函数导数 A）复合函数求导——应避免漏看一层，求参数方程确定函数的二阶导数时，所涉及的是关于参数 t 的函数对 x 求导数。。应利用复合函数求导法则得。，（例 1）

B）隐函数与幂函数求导法则——1 若已知 F(x,y)=0，求） a)：若方程 F(x,y)=0，能化为 b)：若方程 F(x,y)=0，不能化为成 x 的函数

时，一般按下列步骤进行求解：

的形式，则用前面我们所学的方法进行求导；的形式，则是方程两边对 x 进行求导，并把 y 看

，用复合函数求导法则进行。（例 2）

2 对数求导的法则对数求导的法则特别适用于幂函数，多项式连乘除和开根号的求导问题。然后再把它看成隐函数进行求导，先对其两边取自然对数，就比较简便些。例题 3、4）（例题、） C）变限积分求导——公式——公式—— D）高阶导数 1 直接法求高阶导数多次接连地求导，求二阶、三阶、四阶从中找规律三阶、三阶四阶从中找规律 2 间接法代数或三角变形，变为常见函数——关键将其分解为 sinα、cosβ。。；。。和差积商 E）分段函数——只能用导数定义不能用导数法则：1 当分段点左右表达式不同时，左右导数定义判断，看二只者否相等 2 当分段点左右表达式相同时，常用导数定义判断（例题 5）例题） 2 已知某极限求给定点的已知某极限求给定点的导数————先写出指定点出导数定义将问题转化为某极限，利用极限求解。

3 可导条件下求某极限或参数……可导条件下求某极限或参数。。。。 A））例题 2：求隐函数：解答：解答：两边对 x 求导，在 x=0 处的导数

故

当 x=0 时，y=0.故

例题 3：已知：先两边取对数：

x＞0，求

把其看成隐函数，再两边求导

因为

，所以

例题 4：已知：求导解答：解答：先两边取对数

，求

此题可用复合函数求导法则进行求导，但是比较麻烦，下面我们利用对数求导法进行再两边求导

因

为

，

所

以

在美国受欢迎程度仅次于扑克牌的游戏是 21 点纸牌游戏，其规则：手里拿的纸牌必须小于等于 21，越接近 21 就能赢。美国加利福尼亚大学数学教授爱德华.桑波在 1960 年美国数学会上发表“幸运的公式；21 点纸牌游戏的成功战略”引起人们瞩目，根据数学概率计算形成桑波的 21 点纸牌游戏的成功战略一部分内容，如下；若牌和小于 11 要多要牌，若在 17 以上就不要了，若在 12~16 之间看对方扣下的牌吧若手中牌包括 A 纸牌是大于 7 的数就要，对方的牌若在 2~6 之间就不要一门科学，只有当它成功地运用数学时，才能华罗庚说过：“就数学本身而言，是壮丽多彩、千姿百态、引人入胜的……”。达到真正完善的地步. 读者朋友们看数学与生活有着那么大的联系，生活数学是如此现实、有趣、有用，让数学贴近生活，让我们一起领略他的趣味——马克思趣味谜题一张烧焦了的遗嘱趣味谜题一张烧焦了的遗嘱 TOP 大侦察梅森，被请来破一张烧焦了的遗属之谜。百万富翁布朗死于一场大火，留下了一张烧焦了的、难以辨认的遗嘱，遗嘱里除了说明要把他的全部遗产均分给他的众多继承人外，还有一张长长的除法运算。不幸的，这个除法运算中只有商数中一个数字可辨认。在显微镜下，还可以看出图中标出的每个位置上都曾有过数字，然而没有余数。（下图）这些条件对梅森已经足够了，当他用唯一可能的方法填上缺少的数字时，发现除数和被除数正好与继承人数和遗产总价值相符合。请问梅森是怎样推理的？继承人有多少？这些条件对梅森已经足够了，当他用唯一可能的方法填上缺少的数字时，发现除数和被除数正好与继承人数和遗产总价值相符合。请问梅森是怎样推理的？继承人有多少？

数学中的一些美丽定理具有这样的特性: 它们极易从事实中归纳出来, 但证明却隐藏的极深. 数学是科学之王. ——高斯

一张烧焦了的遗嘱答案数学趣题“一张烧焦了的遗嘱”的解法有几百种，为了得出答案，可能要采取十几个步骤，占用好几页的篇幅。事实上，要完全解开这个迷，用以下三个容易的推理步骤就足够了。 1.商数的第四个数字显然是 0，因为被除数的两个数字必须同时拿下来。 2.商数第一个数字和最末一个数字都比第三个大，因为它们与除数的乘积是四位数字，而第三个数字又比第二个数字大 7 大，这是因为一个大的数减去第三个数与除数的乘积所得的差，比从一个较小的数减去 7 与除数的乘积所得的差小。这就意味着，商数第一个数字和最末一个数字是 9，第三个数字是 8。因此，商等于 97809。 3.因为除数的 8 倍不大于 999，这是第三个乘积可能取的最大的数，所以除数不大于 124。又因为最后一个减法运算的头两个数字不能大于 11，而这两个数是第三个减法中，一个四位数与第三个乘积的差，四位数至少是 1000。所以第三个乘积至少是 989，因而出示至少是 124。因此，除数是 124，商是 97809。这就是说，百万富翁留下 12128316 美元，打算分给 124 位继承人，每个继承

人平均得 97809 美元。高明的蜂王 TOP

有一箱蜜蜂，每天辛勤地采蜜。但是如果它们归巢时蜂拥而来，就会拥挤碰伤。聪明的蜂王想了一个办法：把蜜蜂分成三群，第一群 50 分时间归巢一次；第二群 60 分时间归巢一次；第三群 70 分时间归巢一次。这样就避免了全体一起归巢的情况发生。你能说明这是为什么吗？

50＝2×5

2

2

60＝2 ×3×5 70＝2×5×7 最小公倍数＝2 ×3×5 ×7＝2100（分）＝35 小时

2 2

如果早上九时，蜜蜂倾巢而出的话，要到 35 小时以后，即第二天晚上八时才会出现全体同时归巢的情况，而蜜蜂晚上不工作，因此不必担心拥挤了。

每当新学年来临之时，总会有近万名高中毕业生怀揣着各自的梦想融入美丽的昌大校园。然而，在新环境中，他们或迈向辉煌，或甘于平庸，那么究竟是什么导致了这种差距呢？我想，这不仅仅是由于新生对于新环境在行为和心理上的适应能力不同，学习方法的改变也不容忽视。尤其是高数，它以其强逻辑性，抽象性和教师授课的快速性让许多新生茫然失措。下面就让我们讨论一下如何能够高效率的学好高数希望能对同学们有所帮助！首先，我们需要有学好高数的信心，信心是成功的一半，昌大学子，个个都是优秀的，我们没有理由去怀疑自己的实力，要知道任何困难都阻挡不住我们火一般的热情. 其次，我们要有学习的主动性,不应该为了学习而学习，应当明确学习高数不仅仅是课程的需要,更是时代的需要。在今天这个信息时代里，每一项高新技术的背后都存在着及其抽象的数学.我们想要有所作为，就必须具备扎实的数学基础，较好的数学修养和较高的数学思维。最后,我们还学要掌握科学的学习方法。许多成功之士对此曾给我们留下了宝贵经验，值得我们借鉴。一、及时转变往日的学习方法，大多数新生已经习惯高中时在老师的直接指导下进行模仿性和单一性的学习，而大学需要的则是创造性的学习，以老师所讲的重难点为线索，通过对教材的定量阅读，尽可能消化所学内容,最后利用习题加以巩固。诚然这是一项艰辛的脑力劳动, 需要高度的自觉性,能在松散的环境下约束自己,要知道不付出哪有回报？二、注重课前、课中和课后三个环节。只有课前预习方能做到心中有数,知道什么是重难点，带着问题去听课,效果更明显。课内要专心听讲，特别要做好课堂笔记,因为老师的讲稿都是在参阅同类书籍之后再结合个人成功的教学经验经反复推敲而成就的，书本上没有的, 同时做笔记也是对工作能力的一种培养。课后要注意复习和整理，在需要理解的地方添

上自己的学习心得，掌握知识后再做作业效率更高,效果更好。三、善于归纳.学习是知识的积累，我们不可能记住所有的知识而不遗忘,这需要我们对所学的知识加以归纳总结，找出它们之间的内在联系和共同本质，并使之条理化和系统化，通过对一些有代表性的知识的记忆去推出其余的知识。也许您还有自己更独特的见解，但我们可以肯定，谁都能学好高数。其实在数学的海洋里有着许多我们已发现和尚待发现的风景，希望您也能够扬帆前进，用自己智慧的双眼去探寻新的奇观。

供稿: 供稿吕志

不同的学科有不同的特点，在学习中要针对学科的特点，采用不同的方法。学习高等数学必须要按照高等数学的学科特点（数学的特点）来学习。第一，数学是严密的科学。数第一学是由概念、公理、定理、公式等，按照一定的逻辑规则组成的严密的知识体系，有很强的系统性。因此，在数学的学习中，一定要循序渐进，打好基础，完整地、系统地掌握基本概念和基本原理，这样才能为解题打好坚实的基础。如果基础层次的数学知识

没有掌握，学习高层次的数学知识时就会感到很困难，甚至是不可能的。例如，如果不会微积分的基础知识，那就根本不可能学会高等数学的其他部分。有相当一部分成绩不好的学生就是因为基础太差而导致学习困难，到最后完全失去了对学习的兴趣和信心，从而使学习彻底失败。第二，数学是精确的科学。数第二学是由数字、符号、图表等组成的十分精确的科学，其整个计算和推理过程不能有丝毫的差错。因此，在数学的学习中，一定要小心谨慎，来不得半点的粗心马虎。对于平时因不小心而容易出错的地方更要认真，如去括号、移项等。实际上，有不少同学就是因为马虎而在考试中失去了很多分。第三，数学是培养解题能力的第三科学。在掌握了基础知识后，一定要在解题实践中培养自己分析问题和解决问题的能力。在解题的过程中，一方面要继续巩固基础知识，加深对教材的理解；另一方面要理清解题思路，掌握解题方法，积累解题经验，探索解题技巧。只要按照以上数学学科的三个特点来学习高等数学，认真对待预习、听课、作业、复习等各个环节，再加上自己的不懈的努力，就一定能学好高等数学

导数在实际问题中的应用近几年来导数的实际应用题在高考试卷中已经出现，并且新教材中导数的实际应用体的比重也有所增加，因此应更加重是这方面的学习。现在，我们研究几个导数在经济生活中的实际问题。 1 有甲、乙两个工厂，甲厂位于一直线河岸的岸边 A 处，乙厂与甲厂在河的的两侧，乙厂位于离河岸 40km 的 B 处，乙厂到河岸的垂足D 与 A 相距 50 km，两厂要在此岸边合建一个供水站 C，从供水站到甲厂和乙厂的水管费用分别为 3a 元和 5a 元，问供水站 C 建在何处才能使水管费用最省？分析：根据题设建立数学模型，借助图像寻找个条件间的联系，适当设定变元，构造相应的函数关系，通过求导和其他方法求出最值，可确定 C 点的位置。解法一：据题意知，只有点 C 在线段 AD 上某一适当位置，才能能使总运费最省，设 C 点距 D 点 xkm，如图所示，则 BD=40， ? x, AC=50

用为 f 依

(θ ) ，

题意，有

f (θ ) = 3a ( 50 ? 40 cot θ ) + 5a

150a + 40a ? 5 ? 3cos θ sin θ

40 sin θ

=

∴ f ′(θ ) = 40a ?

= 40a ?

( 5 ? 3cosθ )′ ? sin θ ? ( 5 ? 3cosθ ) ? ( cosθ )′

sin 2 θ

3 ? 5 cos θ sin 2 θ 3 。根据问题的实 5

B

令 f ′ (θ ) = 0, 得 cos θ = 际意义，当

cos θ

3 时， 5

函数取得最小值，此时

θ

A C x

D

∴ BC = BD 2 + CD 2 = x 2 + 402 ,

又设总的水管费用为 y 元，由题意得

2014美国数学建模A题解题思路大全

美国高速公路限速是多少?美国高速公路的限速一般在60至75英里之间，多数州规定不能超过限速100英里。也就是说，你在限速75英里的美国高速公路上跑到85英里，一般不会遭到警察追击。但再高上去，麻烦就来了，警车往往是在你毫无戒备的情况下出现的，那时候你根本不知道自己已经超速，更不知道自己已经成了某个警察的猎物。 1英里(mi.)=1760码=5280英尺=1.6093公里=3.2187市里=3.2187华里=1609.3米 中国最高车速不得超过每小时120公里<<中华人民共和国道路交通安全法实施条例>> 第七十八条高速公路应当标明车道的行驶速度，最高车速不得超过每小时120公里，最低车速不得低于每小时60公里。在高速公路上行驶的小型载客汽车最高车速不得超过每小时120公里，其他机动车不得超过每小时100公里，摩托车不得超过每小时80公里。同方向有2条车道的，左侧车道的最低车速为每小时100公里;同方向有3条以上车道的，最左侧车道的最低车速为每小时110公里，中间车道的最低车速为每小时90公里。道路限速标志标明的车速与上述车道行驶车速的规定不一致的，按照道路限速标志标明的车速行驶。 高速公路（简称为高速路或高速），一般是指双向2条车道以上、双向分隔行驶、完全控制出入口、 提出交通流模型前，应当将实际的涉及到车道数目、最高时速限制、交通路口、机械故障、驾驶员反 应能力等多种因素的实际问题理想化，以便于应用数学方法进行分析讨论。此处所做的假设包括： a．车辆沿一条无限长单向车道运动；

b．车辆在单向车道内只能朝一个方向运动； c．单向车道是全封闭的，即没有供车辆驶入或者驶出的岔路口； d．车辆相对于此序列中的其他车辆位置不发生改变，即没有抛锚或超车的情况。 基于上述的假设，对作匀速运动的恒定密度车流而言，交通流变量的函数关系为： q=P0 0 (4) 式中，P。为车辆运动时的恒定密度；。为车辆做匀速运动的速度。 实际的非恒定密度和非匀速运动的交通流仍然满足上述关系，其函数表达式为： g( ，t)=P( ，￡)口( ，￡ 车辆守恒方程 由基本的交通流变量中所做的假设可知车辆的总体数目不会因观测点、观测时间的变化而变化。 因此在单向车道的区间[a，b]内，车辆数目变化完全取决于在位置X=a处驶入的车辆及在位置x=b处 驶出的车辆数目之差。 交通流模型 将式(5)代人式(13)后，车辆守恒方程可以变形为： a￡+’ (、ID，t，)=一0 (、14) 式(14)给出p和的关系。如果车流速度可知，则式(14)可以转化为关于密度P的偏微分方程，因 此可用于预测车流密度的变化情况。但是在实际应用中，车流的密度无法事先确定，因为对于各个具体 车辆而言，影响其速度的因素很多，包括驾驶者的意图和判断，交通状况的变化，驾驶者的反应速度等。如果要用数学模型的方法建构方程，则需对实际问题做进一步简化和假设。与车辆守恒方程中影响速 度的因素相关假设 问题A：保持向右行驶除非要超车的交通规则 在一些国家，汽车行驶在右边是规则，比如，美国，中国和其他大多数国家，除了英国，澳大利亚和一些前英国殖民地。多车道高速公路经常使用一个规则，就是要求司机在最右边的车道驾驶，除非它们要超车。超车就是他们开到左边的一个车道，超越，并恢复到原来的行驶车道。 （1）建立和分析一个数学模型来分析这一规则在车流量少和车流量大的不同时刻的表现。不妨检查权衡交通流量和其安全性。这些保持原车道或者被超车的速度限制（即限制最大速度和最小速度），或者其他的因素，可以不用考虑到问题中。 （2）这个规则，能有效地促进了更多的车流量吗？如果不能，提出并分析备选方案（之中最好不要用到题目中这类规则），能够促进更多的交通流量，安全性，或者你认为重要的其他因素。 （3）在一些国家，汽车行驶在左边是常态，讨论你的解决方案是否能够转用，

数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路 一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。例题：一个笼子里装有鸡和兔若干只，已知它们共有 8 个头和 22 只脚，问该笼子中有多少只鸡和多少只兔？解：设笼中有鸡 x 只，有兔 y 只，由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后，得解 x=5,y=3，即该笼子中有鸡 5 只，有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤： 1）根据问题的背景和建模的目的做出假设（本题隐含假设鸡兔是正常的，畸形的鸡兔除外） 2）用字母表示要求的未知量 3）根据已知的常识列出数学式子或图形（本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚，兔有 4 只脚） 4）求出数学式子的解答 5）验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识，它要考查的内容单一，数据简单明确，不允许用计算器完成。对此而言，数模竞赛题是一个“课题”，大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中，它是一个综合性的问题，数据庞大，需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯一的），呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用，它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分： 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的

数学建模答题模板

例：某公司有6个仓库，库存货物总数分别为60,55,51,43,41,52，现有8个客户各要一批货，数量分别为35,37,22,32,41,32,43,38.各仓库到8个客户处得单位货物运价见下表。 问题分析：本问题中，各仓库的供应总量为302个单位，需求量为280个单位，为一个供需不平衡问题。目标函数为运输费用，约束条件有两个：分别是供应方和需求方的约束。 解： 引入决策变量ij x ，代表着从第i 个仓库到第j 个客户的货物运量，用符号ij c 表示从第i 个仓库到第j 个客户的单位货物运价，i a 表示第i 个仓库的最大供货量，j d 表示第j 个客户的订货量。 则本问题的数学模型为： 68 11 min ij ij i j z c x ===∑∑ s.t 8 1 61,1,2,6,1,2,,80,1,2,6,1,2,,8ij i j ij j i ij x a i x d j x i j ==? ≤=???? ? ? ≤=????? ?≥=???=?????∑∑ 模型求解：用LINGO 语言编写程序（程序见题后附录），运行得到以下求解结果：

以下省略了其他变量的具体数值。 计算结果表明：目标函数值为664.00，最优运输方案见下表 【参考文献】 [1]李大潜，中国大学生数学建模竞赛（第三版）[M]，北京：高等教育出版社，2009 [2]叶其孝，大学生数学建模竞赛辅导教材（五）[M]，长沙：湖南教育出版社，2008 [3]袁新生，邵大宏，郁时炼.LINGO和EXCEL在数学建模中的应用[M]，北京：科学出版社，2007 附录：LINGO程序 model: sets: wh/w1..w6/:ai;vd/v1..v8/:dj; links(wh,vd):c,x; endsets data: ai=60,55,51,43,41,52; dj=35,37,22,32,41,32,43,38; c=6,2,6,7,4,2,5,9 4,9,5,3,8,5,8,2 5,2,1,9,7,4,3,3 7,6,7,3,9,2,7,1 2,3,9,5,7,2,6,5 5,5,2,2,8,1,4,3; enddata min=@sum(links(i,j):c(i,j)*x(i,j));

数学建模常用模型方法总结精品

【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法；数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法；解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法；图论算法；动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法；最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法；网格算法和穷举法；一些连续离散化方法；数值分析算法；图象处理算法。 关键词：数学建模；蒙特卡罗算法；数据处理算法；数学规划算法；图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1，…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

数学建模10种常用算法

数学建模10种常用算法 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问 题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行

编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组 求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库 函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关， 即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些 图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通 常使用Matlab进行处 参数估计 C.F. 20世纪60年代,随着电子计算机的 。参数估计有多种方法，有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。在一定条件下，后面三个方法都与极大似然法相同。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法. 基本介绍 参数估计（parameter 尽可能接近的参数 误差 平方和　 θ,使已知数据Y 最大,这里P(Y│θ)是数据Y P(Y│θ)。在实践中这是困难的，一般可假设P（Y│θ

数学建模十种常用算法

数学建模有下面十种常用算法, 可供参考： 1.蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问 题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数 据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多 数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4.图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算 法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算 法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些 问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7.网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很 多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8.一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计 算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9.数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分 析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10.图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中 也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）

数学建模常用方法

数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考： 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通 常使用L i n d o、L i n g o软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种 暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文 中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理） 一、在数学建模中常用的方法： 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划） 11.机理分析 12.排队方法

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1）以社会，经济，管理，环境，自然现象等现代科学中出现的新问题为背景，一般都有一个比较确切的现实问题。 2）给出若干假设条件： 1. 只有过程、规则等定性假设； 2. 给出若干实测或统计数据； 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题，优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案，统计问题一般具有大量的数据需要处理，寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型，寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析，寻求规律建立数学模型，采用的分析方法一般有： 1）. 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。 2）. 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。 3）、多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。 3、计算机仿真（又称统计估计方法）：根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿，观察在某种规则限制下的仿真结果（如蒙特卡罗模拟）。 三、模型求解： 模型建好了，模型的求解也是一个重要的方面，一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要，常用求解软件有matlab，mathematica，lingo，lindo，spss，sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解，spss，sas一般用于统计问题的求解，matlab，mathematica功能较为综合，分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有：数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力： 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用，在现行方案不令人满意或难以进展时，一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站：CNKI、VIP、万方。 五、论文结构： 0、摘要 1、问题的重述，背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设，符号说明 4、模型的建立（局部问题分析，公式推导，基本模型，最终模型等） 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验，误差分析 7、模型评价:优缺点，模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现，因此论文的写法至关重要：

数学建模中常见的十大模型讲课稿

数学建模中常见的十 大模型

精品文档 数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除

数学建模方法详解种最常用算法

数学建模方法详解--三种最常用算法 一、层次分析法 层次分析法[1] (analytic hierarchy process，AHP)是美国著名的运筹学家T．L．Saaty教授于20世纪70年代初首先提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法[2，3，4]．该方法是社会、经济系统决策的有效工具，目前在工程计划、资源分配、方案 排序、政策制定、冲突问题、性能评价等方面都有广泛的应用． (一) 层次分析法的基本原理 层次分析法的核心问题是排序，包括递阶层次结构原理、测度原理和排序原理[5]．下面分别予以介绍． 1．递阶层次结构原理 一个复杂的结构问题可以分解为它的组成部分或因素，即目标、准则、方案等．每一个因素称为元素．按照属性的不同把这 些元素分组形成互不相交的层次，上一层的元素对相邻的下一层的全部或部分元素起支配作用，形成按层次自上而下的逐层支配 关系．具有这种性质的层次称为递阶层次． 2．测度原理 决策就是要从一组已知的方案中选择理想方案，而理想方案一般是在一定的准则下通过使效用函数极大化而产生的．然而对 于社会、经济系统的决策模型来说，常常难以定量测度．因此，层次分析法的核心是决策模型中各因素的测度化．3．排序原理

层次分析法的排序问题，实质上是一组元素两两比较其重要性，计算元素相对重要性的测度问题．(二) 层次分析法的基本步骤 层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一致的[1] ． 1．成对比较矩阵和权向量 为了能够尽可能地减少性质不同的诸因素相互比较的困难，提高结果的准确度．T ．L ．Saaty 等人的作法，一是不把所有因 素放在一起比较，而是两两相互对比，二是对比时采用相对尺度． 假设要比较某一层n 个因素n C C ,,1对上层一个因素O 的影响，每次取两个因素i C 和j C ，用ij a 表示i C 和j C 对O 的影响之比， 全部比较 结 果 可 用 成 对 比 较 阵 1 ,0,ij ij ji n n ij A a a a a 表示，A 称为正互反矩阵．一般地，如果一个正互反阵 A 满足： , ij jk ik a a a ,,1,2,,i j k n （1） 则A 称为一致性矩阵，简称一致阵．容易证明n 阶一致阵A 有下列性质： ①A 的秩为1，A 的唯一非零特征根为n ；②A 的任一列向量都是对应于特征根 n 的特征向量． 如果得到的成对比较阵是一致阵，自然应取对应于特征根n 的、归一化的特征向量（即分量之和为1）表示诸因素n C C ,, 1对 上层因素O 的权重，这个向量称为权向量．如果成对比较阵A 不是一致阵，但在不一致的容许范围内，用对应于A 最大特征根(记

常用数学建模方法

数学建模常用方法以及常见题型 核心提示： 数学建模方法一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型 1.比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。 2.代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。3. 逻辑方法--是数学理论研的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。4.常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。 5.偏微分方程--解决因变量与两个以上自 数学建模方法 一、机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型 1.比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。 2.代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。 3. 逻辑方法--是数学理论研的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。 4.常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。 5.偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。 二、数据分析法从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型 1.回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）I=1,2,…,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。 2.时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。 3.回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）I=1,2,…,n，确定函数的表达式，于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。 4.时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

数学建模方法模型

数学建模方法模型 一、统计学方法 1 多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候用到。具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx 来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候，一定要注意两件事: (1) 回归方程的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) (2) 回归系数的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) 检验是很多学生在建模中不注意的地方，好的检验结果可以体现出你模型的优劣，是完整论文的体现，所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1)根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2)选取适当的回归方程; (3)拟合回归参数; (4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5)进行后继研究(如:预测等)

2 聚类分析 1、方法概述 该方法说的通俗一点就是，将 n个样本，通过适当的方法(选取方法很多，大家可以自行查找，可以在数据挖掘类的书籍中查找到，这里不再阐述)选取 m 聚类中心，通过研究各样本和各个聚类中心的距离 Xij，选择适当的聚类标准，通常利用最小距离法(一个样本归于一个类也就意味着，该样本距离该类对应的中心距离最近)来聚类，从而可以得到聚类结果，如果利用sas 软件或者 spss 软件来做聚类分析，就可以得到相应的动态聚类图。这种模型的的特点是直观，容易理解。 2、分类 聚类有两种类型: (1) Q型聚类:即对样本聚类; (2) R型聚类:即对变量聚类; 通常聚类中衡量标准的选取有两种: (1) 相似系数法 (2) 距离法 聚类方法: (1) 最短距离法 (2) 最长距离法 (3) 中间距离法 (4) 重心法 (5) 类平均法 (6) 可变类平均法 (7) 可变法

数学建模笔记

数学模型按照不同的分类标准有许多种类： 1.按照模型的数学方法分，有几何模型，图论模型，微分方程模型。概率模型，最优控制模型，规划论模型，马氏链模型。 2.按模型的特征分，有静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型。 3.按模型的应用领域分，有人口模型，交通模型，经济模型，生态模型，资源模型。环境模型。 4.按建模的目的分，有预测模型，优化模型，决策模型，控制模型等。 5.按对模型结构的了解程度分，有白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。 数学建模的十大算法： 1.蒙特卡洛算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，比较好用的算法。） 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用matlab作为工具。） 3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用lingo、lingdo软件实现） 4.图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。） 5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题时用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需谨慎使用） 7.网格算法和穷举法（当重点讨论模型本身而情史算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8.一些连续离散化方法（很多问题都是从实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认得是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9.数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。） 10.图像处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用matlab来处理问题。） 数学建模方法 统计：1.预测与预报2.评价与决策3.分类与判别4.关联与因果 优化：5.优化与控制 1.预测与预报 ①灰色预测模型（必须掌握） 满足两个条件可用： a数据样本点个数少，6-15个

数学建模中常见的十大模型

数学建模中常见的十大 模型 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。

8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。