20112139+黄志平+数学模型

江西科技师范大学实验报告课程数学模型

系别数学与计算机科学学院

班级11信息与计算科学

学号20112139

姓名黄志平

报告规格

一、实验目的

二、实验原理

三、实验仪器四、实验方法及步骤

五、实验记录及数据处理

六、误差分析及问题讨论

目录

1、matlab基本语法及绘图

2 、matlab解规划问题

3 、matlab解微积分与微分方程

4 、matlab解最短路径

5 、概率统计模型

6 、

每次实验课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。

实验时必须遵守实验规则。用正确的理论指导实践，必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动，更不能无故损仪器设备。

这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习

和学习成果。请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新。它将

推动你在人生奋斗的道路上永往直前。

实验一、Matlab 基本语法与绘图

一、实验目的

通过数学软件用矩阵的运算方法求线性方程组的解，并求出线性方程组系数矩阵的秩、特征值和特征向量；学会用matlab 绘制基础函数的图像。

二、实验原理

1.利用矩阵的运算方法求方程组的解123[,,]X x x x =。

1231231

23232253425x x x x x x x x x ++=??

-++=??--=?

2.求上述线性方程组系数矩阵A 的秩、特征值和特征向量。

3.在同一坐标面上绘制出sin ,cos y t y t ==的图形，要求： （1）线型和颜色区分，并且在图的右上角用图例标出； （2）注明横纵为时间，纵轴为幅值。

三、实验仪器

计算机与Windows2000/XP 系统，LINGO 、MATLAB 软件等。 四、实验方法及步骤

1. >> A=[2,1,3;-1,2,5;4,-1,-2]; b=[2;3;5];c=[A b];[rank(A),rank(c)]

ans = 3 3 >> x=inv(A)*b x = 6.0000 77.0000 -29.0000

2．>> A=[2,1,3;-1,2,5;4,-1,-2];

>> [v,d]=eig(A)

v =

0.7499 -0.2461 0.0528

0.5323 -0.7530 0.9368

0.3928 0.6103 -0.3458

d =

4.2812 0 0

0 -2.3794 0

0 0 0.0982

3. >> x=0:0.1:2*pi;

y1=sin(x);

y2=cos(x);

plot(x,y1,'b',x,y2,'g')

hold on

plot(x,y1,'-',x,y2,':')

gtext(' y=sin(x)');

gtext('y=cos(x)');

xlabel('时间');

ylabel('幅值');

五、实验记录及数据处理

1．x1=6, x2=77, x3=-29。

2. 矩阵A的秩为3。

特征值t1=4.2812; t2= -2.3794; t3=0.0982 特征向量:

0.7499 -0.2461 0.0528

0.5323 -0.7530 0.9368

0.3928 0.6103 -0.3458

3.

六、误差分析及问题讨论

使用matlab解决数学问题时，得注意命令书写的规范，否则易造成失误。

实验二、Matlab解规划问题

一、实验目的

利用matlab解决规划模型相关问题；熟悉对matlab的使用。

二、实验原理

1.第四章规划模型课后习题2。

2.第四章规划模型课后习题11。

3.假定某工厂有三个车间A、B、C，生产一种产品的三个零部件

a b c，其生产效率见下表（单位：分钟/个），三个零部件各一个,,

配成一套做成一个成品，试确定生产计划，使得可生产的成品最多。

三、实验仪器

计算机与Windows2000/XP系统，LINGO、MATLAB软件等。

四、实验方法及步骤

1.解：设人数是34千人为区域1，人数是42千人为区域2，人数是29千人为区域3，人数是21千人为区域4，人数是56千人为区域5，人数是18千人为区域6，人数是71千人为区域7。

由题意可知只要求出图形中相邻区人数两两之和最大的。即：29+56=85（千人），71+21=92（千人）。

所以第一个代理点可以是区域3或区域5，第二个代理点可以是区域4或区域7.

2. 假设:同学甲、乙、丙、丁用i表示(i=1,2,3,4),秘书初试、主管复试和经理面试用j表示(j=1,2,3); 表示同学i的面试j时间, 表示同学i到开始面试j之前所用时间.

根据前面的分析,原问题数学模型如下:

Min T=Max{ xi3+ti3 } （Ⅰ）

1、约束条件:

1)时间先后次序约束(每人只有参加完前一个阶段的面试后才能进入下一个阶段):

xij+tij<=xi,j+1(i=1,2,3,4;j=1,2) （Ⅱ）

2)每个阶段j同一时间只能面试1名同学:用0-1变量表示第k名同学是否排在第i名同学前面(1表示是,0表示否),则

xij+tij-xkj<=Tyik (i,k=1,2,3,4;j=1,2,3;i

xkj+tkj-xij<=T(1-yik) (i,k=1,2,3,4;j=1,2,3;i

2、（1）如果第k名同学排在第i名同学前面yik=1.则上两式分别化为

(λ)：xij+tij-xkj≤T,I,k=1,2,3,4,i

Xkj+tkj-xij≤0,I,k=1,2,3,4,i

Xkj+tkj≤xij表示前一名同学j阶段面试结束的时刻不能比后一名同学在j阶段开始面试的时刻晚，这样就保证了每个阶段j同一时间只能面试1名同学。

（2）因为j和k是相邻的，所以此时xij+tij-xkj=tkj+tij，则要求tkj+tij≤T，即是要相邻两个同学i和k在阶段j面试所用的时间之和不超过四位同学面试的总时间。纵观全局，这是绝对成立的。

当第k名同学排在第i名同学后面即yik=0时，则（Ⅲ）（Ⅳ）可分别化为

（ζ）xij+tij-xkj≤0，i，k=1,2,3,4.i

Xkj+tkj-xij≤T，i，k=1,2,3,4，i

从中，我们可以看出（λ）式和（ζ）关于i、k对称，无论i、k先后顺序如何，（Ⅲ）（Ⅳ）式都成立。所以，xij+tij-xkj≤T在这里无意义.。

(3)从(1)、(2)的分析中，我们可知道，（Ⅲ）（Ⅳ）式中，起限制“每个阶段j同一时间只能面试1名同学”作用的只有其中一条，另一条则为了保持在两种抢空约束都成立。

因此，可以将非线性的优化目标（Ⅰ）改写为如下线性优化目标：

MinT ——(Ⅴ)

S，t，T≥xi3+ti3，i=1,2,3，4 （Ⅵ）

式（Ⅱ）~（Ⅵ）就是这个问题的0-1非线性规划模型（当然所有变量还有非负约束，变量iky还有0-1约束）

将目标函数改写为:

Min T

s.t.

T>=x13+t13

T>=x23+t23

T>=x33+t33

T>=x43+t43

加上约束条件1),2),用LINGO求解得到:

连同约束条件，输入LINGO求解：

代码如下：

model:

min=T;

x41+8

x42+10

x31+20

x32+16

x21+10

x22+20

x11+13

x12+15

T>x43+15;

T>x33+10;

T>x23+18;

T>x13+20;

x31+20-x41

x32+16-x42

x33+10-x43

x21+10-x31

x22+20-x32

x23+18-x33

x21+10-x41

x22+20-x42

x23+18-x43

x11+13-x21

x12+15-x22

x13+20-x23

x11+13-x31

x12+15-x32

x13+20-x33

x11+13-x41

x12+15-x42

x13+20-x43

x41+8-x31

x42+10-x32

x43+15-x33

x41+8-x21

x42+10-x22

x43+15-x23

x31+20-x21

x32+16-x22

x33+10-x23

x21+10-x11

x22+20-x12

x23+18-x13

x31+20-x11

x32+16-x12

x33+10-x13

x41+8-x11

x42+10-x12

x43+15-x13

@bin(y34);@bin(y12);@bin(y13);@bin(y14);

@bin(y23);@bin(y24);

end

Local optimal solution found at iteration: 3095 Objective value: 84.00000 Variable Value Reduced Cost

T 84.00000 0.000000

X13 36.00000 0.000000

T13 20.00000 0.000000

X23 56.00000 0.000000

T23 18.00000 0.000000

X33 74.00000 0.000000

T33 10.00000 0.000000

X43 21.00000 0.000000

T43 15.00000 0.000000

T11 13.00000 0.000000

T12 15.00000 0.000000

T21 10.00000 0.000000

T22 20.00000 0.000000

T31 20.00000 0.000000

T32 16.00000 0.000000

T41 8.000000 0.000000

T42 10.00000 0.000000

X11 8.000000 0.000000

X12 21.00000 0.000000

X21 21.00000 0.000000

X22 36.00000 0.000000

X31 36.00000 0.000000

X32 56.00000 0.000000

X41 0.000000 0.9999970

X42 11.00000 0.000000

Y12 0.000000 -83.99950

Y13 0.000000 0.000000

Y14 1.000000 83.99950

Y23 0.000000 -83.99950

Y24 1.000000 0.000000

Y34 1.000000 0.000000

3. 设：A生产a的个数为a1个，b个数为b1个，c个数为c1个，所用时间为a1/3+b1/7+c1/4。B生产a的个数为a2个，b个数为b2个，c个数为c2个，所用时间为a2/5+b2/4+c2/6。C生产a的个数为a3个，b个数为b3个，c个数为c3个，所用时间为a3/6+b3/5+c3/8。

假设一个生产周期为一天。

max=@smin(x1+x2+x3,y1+y2+y3,z1+z2+z3);

x1/3+y1/7+z1/4<60*24;

x2/5+y2/4+z2/6<60*24;

x3/6+y3/5+z3/8<60*24;

@gin(x1);@gin(x2);@gin(x3);@gin(y1);@gin(y2);@gin(y3);@gin(z1);@gin(z2);@g

in(z3);

Linearization components added:

Constraints: 7

Variables: 4

Integers: 3

Global optimal solution found.

Objective value: 9253.000

Objective bound: 9253.000

Infeasibilities: 0.000000

Extended solver steps: 0

Total solver iterations: 32

Variable Value Reduced Cost

X1 354.0000 -

1.000000

X2 7200.000 -

1.000000

X3 1699.000 -

1.000000

Y1 9254.000

0.000000

Y2 0.000000

0.000000

Y3 0.000000

0.000000

Z1 0.000000

0.000000

Z2 0.000000

0.000000

Z3 9254.000

0.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 9253.000 1.000000

2 0.000000 0.000000

3 0.000000 0.000000

4 0.8333333E-01 0.000000

五、实验记录及数据处理

1. 第一个代理点可以是区域3或区域5，第二个代理点可以是区域4

或区域7.

2. 故所有面试完成至少需要84分钟。

根据y12=0,y13=0,y14=1,y23=0,y24=1,y34=1,可知面试顺序为4-1-2-3，即：丁-甲-乙-丙。

3.参考命令运行结果。

六、误差分析及问题讨论

规划模型写出了约束条件，模型的解就容易求出来，约束条件必须全面，不能遗漏。

实验三、Matlab 解微积分与微分方程

一、实验目的

利用matlab 求解微积分和微分方程。 二、实验原理

1.求二阶常微分方程

2

2(3)0y y y y '''--+=在满足初始条件(0)1y =，(0)3y '=下的解。

2.已知函数2

2cos (sin )x y z x y e -=-，求z

x ??，2z x y ???

3.设位于坐标原点的A 舰艇向位于点(2,0)的B 舰艇发射导弹，导弹

在运行过程中始终对准B 舰艇，如果B 舰艇以最大速度v 向正北（Y 轴正向）直线行驶，导弹速度为4V ，求出导弹的运行轨迹，并求出导弹击中B 舰艇的坐标。

三、实验仪器

计算机与Windows2000/XP 系统，LINGO 、MATLAB 软件等。 四、实验方法及步骤

1. 建立diffierential ： function dy=differential(x,y)

dy=zeros(2,1); dy(1)=y(2);

dy(2)=2*(3-y(1)^2)*y(2)+y(1);

建立diffierential1：[X,Y]=ode15s('differential',[0 3000],[1 3]); plot(X,Y(:,1),'-'

)

2. >> syms x y;

>> z=(x.^2-sin(y)).*exp(cos(x)-y.^2); >> Zx=diff(z,x) Zx =

2*x*exp(cos(x)-y^2)-(x^2-sin(y))*sin(x)*exp(cos(x)-y^2) >> Zxy=diff(diff(z,x),y) Zxy =

-4*x*y*exp(cos(x)-y^2)+cos(y)*sin(x)*exp(cos(x)-y^2)+2*(x^2-sin(y))*sin(x)*y*exp(cos(x)-y^2)

3.建立df： function dy=df(x,y)

dy=zeros(2,1);

dy(1)=y(2);

dy(2)=1/4*sqrt(1+y(1)^2)/(2-x);

建立df1： x0=0,xf=1.9999

[x,y]=ode15s('df',[x0 xf],[0 0]);

plot(x,y(:,2),'b.')

hold on

y=0:0.1:2;

plot(2,y,'b*')

如图所示，导弹的运行轨迹虚线构成的弧线，导弹击中B舰艇的坐标约为（2,1.51）

五、实验记录及数据处理

1.如上图所示。

2. Zx =2*x*exp(cos(x)-y^2)-(x^2-sin(y))*sin(x)*exp(cos(x)-y^2)

Zxy=-4*x*y*exp(cos(x)-y^2)+cos(y)*sin(x)*exp(cos(x)-y^2)+2*(x^2-sin(y))*sin(x)*y*exp(cos(x)-y^2)

3.导弹击中B舰艇的坐标约为（2,1.51）

六、误差分析及问题讨论

用matlab解微积分和微分方程需要熟记各种命令。

实验四、Matlab解最短路问题

一、实验目的

利用matlab解决实际问题，如最短路径问题。

二、实验原理

机器人避障问题

图1是一个800×800的平面场景图，在原点O(0, 0)点处有一个机器人，它只能在该平面场景范围内活动。图中有12个不同形状的区域是机器人不能与之发

标点与障碍物的距离至少超过10个单位）。规定机器人的行走路径由直线段和圆弧组成，其中圆弧是机器人转弯路径。机器人不能折线转弯，转弯路径由与直线路径相切的一段圆弧组成，也可以由两个或多个相切的圆弧路径组成，但每个圆弧的半径最小为10个单位。为了不与障碍物发生碰撞，同时要求机器人行走线路与障碍物间的最近距离为10个单位，否则将发生碰撞，若碰撞发生，则机器人无法完成行走。

请建立机器人从区域中一点到达另一点的避障最短路径和最短时间路径的数学模型。对场景图中4个点O(0, 0)，A(300, 300)，B(100, 700)，C(700, 640)，具体计算：

问题：机器人从O(0, 0)出发，O→A、O→B、O→C和O→A→B→C→O的最短路径。

三、实验仪器

计算机与Windows2000/XP系统，LINGO、MATLAB软件等。

四、实验方法及步骤

针对区域中一点到达另一点的避障的最短路径问题，首先，本文证明了圆弧位置设定在需要绕过障碍物的顶角上，且圆弧半径为10个单位时，能够使得机器人从区域中一点到达另一点的行进路径最短；其次，本文将最短路径选择问题转化成了最短路径的优选问题，根据避障条件，建立了具有较高普适性的避障最短路径的优化模型。为便于求解，本文巧妙地将此优化模型转化成了以可行路径不与障碍物边界相交、不与圆弧相交为约束条件，以机器人从区域中一点达到另一点避障路径最短为目标的0-1规划模型；再次，本文构建了两种有效的启发式算法，利用MATLAB软件编程求得了O→A、O→B、O→C、O→A→B →A→C的最短路径，最短路径长分别为471.0372、853.7001、1088.1952、2725.1596，其中O-->A的最短路径为(0,0)→(70.5063,213.1405) →(75.975,219.1542)→（300,300)，对应圆弧的圆心坐标为(80,210)，O→B的最短路径，对应圆弧的圆心坐标：(60,300)、(150,435)、（220、470）、(220,530)、(150,600)，O→C经过的圆心：(410,100)、(230,60)、(720,520)，（720,600），(500,200)，O→A→B→C→O经过的圆心：(410,100)，(230,60)，(80,210)，(220,530)，(150,600)，(270,680)，(370,680)， (430,680)，(670,730)，(540,730)，(720,520)，(720,600)，

(500,200)。

本问题要求机器人从区域中一点到达另一点的避障最短路径。机器人只要做到转弯时的圆弧半径最小为10个单位、与障碍物最近距离单时刻保持大于10个单位，那么可行走的路径就有无数条，若想求得机器人从区域中一点到达另一点的避障最短路径，则需要建立避障的最短路径模型，而建立避障的最短路径模型有一定难度。根据对问题的分析，我们认为可以从简单做起，先确定小范围内最短路径条件，如圆弧位置的影响，圆弧半径的大小，避免与障碍物碰撞条件等，通过确定最短路径条件来建立避障的最短路径模型。对于最短路径的求取，我们可以通过确定穷举原则，利用穷举法来求解，当然也可以通过构建启发式算法的进行求解。 Z ：避障最短路径；

ij a ：圆弧i 切点到圆弧j 切点的直线距离，即机器人从圆弧i 切点到圆弧j 切点的直线路径，j i n n j i ≠==,36,...1,；

ij b ：机器人从圆弧i 行进至圆弧j 切点时的转弯路径，j i n n j i ≠==,36,...1,；

i x ：圆弧i 的横坐标，36..1=i ； i y ：圆弧i 的纵坐标，36..1=j

θ：圆弧对应圆心角； ρ：圆弧的半径；

我们取机器人从O 到A 点的行走过程来说明问题。在行走过程中要求机器人行走线路与障碍物的最短距离为10个单位，圆弧（转弯）半径最小为10个单位。我们先令机器人转弯半径为10个单位，根据机器人行走过程中的要求，我们易得两条极端的行走路径，如图1。将路线II 中圆弧3两切点线延长，两延长交路线I ，两交点处分别作半径为10个单位的圆弧，由此我们可得机器人从O 到A 点的行走时转弯中心坐标的范围，如图2中四边形abcd 。

图1 两条极端路径 图2 转弯中心坐标的范围

图1中路线I 是理想化路线，机器人不能沿800800?平面区域边界行走，800800?平面区域边界也可以看成是一个障碍物，且有要求机器人行走线路与障碍物的最短距离为10个单位，实际上作这样的处理并不会影响我们说明问题。

我们假设在平面中有),0(a A 和)0,(A O -两点，中间有一正方形的障碍物，将图2进行转化，如图3.

图3 最短路径证明图

图3中，I C B ...,为切点，d c b a ,,,为圆弧圆心，四边形abcd 为圆弧中心点的范围。

对于最佳圆弧位置确定，我们采用“覆盖法”。我们容易知道，若路线II 与OA 构成的区域II 能够完整覆盖线I 与OA 构成的区域I ，即区域I 属于区域II ，那么区域II 的周长一定大于区域I ，否则。

图3中路线I 与OA 构成的区域I 周长为直线段CA OB +长度、圆弧BC 长、OA 长之和，区域I 周长1l 为

OA BC CA OB l +++=1

机器人沿路线I 的路径长1c 可表示为

BC CA OB c ++=1

路线II 与OA 构成的区域II 周长为直线段FA OH +长度、圆弧FG 长、OA 长之和，区域II 周长2l 为

OA FG GA OF l +++=2

机器人沿路线II 的路径长2c 可表示为

FG GA OF c ++=2

显然我们知道区域II 能够覆盖区域I ，即可得12l l >，进而可得到

21c c <

同理，在圆弧中心点的范围任意取一点作为机器人转弯圆弧中点，并作路线i ，再将路线i 与路线I 做比较，可得到

i c c <1

由此，我们可得出结论：机器人从区域中一点到达另一点过程中，当圆弧位置设定障碍物顶角上时，绕行路径最短，此时圆弧中心点坐标为障碍物顶角坐标。

在模型准备中我们已得出要使得机器人从区域中一点到达另一点的行进路径最短，应使圆弧位置设定在需要绕过障碍物的顶角上最佳，此时圆弧中心点坐标为障碍物顶角坐标，并且此时圆弧的半径为10个单位。因此，我们将800800?的平面场景图进行处理，处理原则有：

（1）每个障碍物的顶角都设定一个圆弧； 2.圆弧坐标为障碍物顶点坐标；

3.圆弧的半径设定为10个单位；

4.给每一段圆弧从2...n标号，O点标记为1、36。

根据处理原则，得图5。

图5 处理后800

800 的平面场景图

在原问题中，若没进行确定圆弧位置与转弯半径以及平面场景的处理，原问题求解将会很难，并且所有的转弯点均是未知，经处理后，我们将问题转化为在已知转弯点，寻找合适的转弯点，使得路径最短，即我们将问题转化为了最短路径的优化问题。

避障最短路径简化模型

∑∑==+=n i n

j ij ij ij b a X Z 11

)(min

????

?????

??

????

??????

≠≤==≠=-+-=∈-+=-+-≠==≤≤≤≤≤≥）（或j i n n j i Y X j i j i y y x x a y y x x y y x y x x x y y x x j i j i b x y x x y y y y x

x X Y t s ij

ij j i j i ij p p p j i i i j i i i i i i ij j i j i j j i i i i ij ij ,36,,...2,1,10,,36..1,)()((0,800),,,,,,,,,,cos 2)()(,36..1,.212222121112122222

1221

1

212222121

θ

ρρρθρ

图9 O-->A 最短路径 五、实验记录及数据处理

及相应最短路长、O-->A-->B-->C-->O 的最短路径及相应最短路长.

六、误差分析及问题讨论

解决最短路径问题必须要有一定的几何知识和逻辑思维能力，处理这一类的问题必要时须把模型简化，这样能更好的理解和建立模型。

实验五、概率统计模型

一、实验目的

用spss软件解决概率统计模型。

二、实验原理

1.下表是某班数学分析的期末考试成绩，画出它的频数直方图，并

三、实验仪器

计算机与Windows2000/XP系统，spss19.0、MATLAB软件等。

四、实验方法及步骤

1.打开spss19.0，将表中数据输入到spss中，选择图形---图形画板模板选择程序---频数直方图。

2.打开spss19.0，将表中数据输入到spss中，选择分析---回归---曲线分析。

五、实验记录及数据处理

1.由图可知，其数据符合正态分布，且均值为6

2.20。

2.

数学建模 个人认识和心得体会

数学建模的体会思考 经过这段时间的学习,了解了更多的关于这门学科的知识,可以说就是见识了很多很多,作为一个数学系的学生,一直都有一个疑问,数学的应用在那里。对了,就在这里,在这里,我瞧到了很多,也学到了很多,关于各个学科,各个领域,都少不了数学,都就是用建模的思想,来解决实际问题,很神奇。 数学建模给了我很多的感触:它所教给我们的不单就是一些数学方面的知识,更多的其实就是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力,使我们的逻辑推理能力与量化分析能力得到很好的锻炼与提高。它还让我了解了多种数学软件,以及运用数学软件对模型进行求解。 数学模型主要就是将现实对象的信息加以翻译,归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证,得到数学上的解答,再经过翻译回到现实对象,给出分析、决策的结果。其实,数学建模对我们来说并不陌生,在我们的日常生活与工作中,经常会用到有关建模的概念。例如,我们平时出远门,会考虑一下出行的路线,以达到既快速又经济的目的;一些厂长经理为了获得更大的利润,往往会策划出一个合理安排生产与销售的最优方案……这些问题与建模都有着很大的联系。而在学习数学建模训练以前,我们面对这些问题时,解决它的方法往往就是一种习惯性的思维方式,只知道该这样做,却不很清楚为什么会这样做,现在,我们这种陈旧的思考方式己经在被数学建模训练中培养出的多角度、层次分明、从本质上区分问题的新颖多维的思考方式所替代。这种凝聚了许多优秀方法为一体的思考方式一旦被您把握,它就转化成了您自身的素质,不仅在您以后的学习工作中继续发挥作用,也为您的成长道路印下了闪亮的一页。 数学建模所要解决的问题决不就是单一学科问题,它除了要求我们有扎实的数学知识外,还需要我们不停地去学习与查阅资料,除了我们要学习许多数学分支问题外,还要了解工厂生产、经济投资、保险事业等方面的知识,这些知识决不就是任何专业中都能涉猎得到的。它能极大地拓宽与丰富我们的内涵,让我们感到了知识的重要性,也领悟到了“学习就是不断发现真理的过程”这句话的真谛所在,这些知识必将为我们将来的学习工作打下坚实的基础。从现在我们的学习来瞧,我们都就是直接受益者。就拿数学建模比赛写的论文来说。原本以为这就是一件很简单的事,但做起来才发觉事情并没有想象中的简单。因为要解决问题,凭我们现有的知识根本不够。于就是,自己必须要充分利用图书馆与网络的作用,查阅各种有关资料,以尽量获得比较全面的知识与信息。在这过程中,对自己眼界的开阔,知识的扩展无疑大有好处,各学科的交叉渗透更有利于自己提高解决复杂问题的能力。毫不夸张的说,建模过程挖掘了我们的潜能,使我们对自己的能力有了新的认识,特别就是自学能力得到了极大的提高,而且思想的交锋也迸发出了智慧的火花,从而增加了继续深入学习数学的主动性与积极性。再次,数学建模也培养了我们的概括力与想象力,也就就是要一眼就能抓住问题的本质所在。我们只有先对实际问题进行概括归纳,同时在允许的情况下尽量忽略各种次要因素,紧紧抓住问题的本质方面,使问题尽可能简单化,这样才能解决问题。其实,在我们做论文之前,考虑到的因素有很多,如果把这一系列因数都考虑的话,将会花费更多的时间与精神。因此,在我们考虑一些因素并不就是本质问题的时候,我就将这些因数做了假设以及在模型的推广时才考虑。这就使模型更加合理与理想。数学建模还能增强我们的抽象能力以及想象力。对实际问题再进行“翻译”,即进行抽象,要用我们熟悉的数学语言、数学符号与数学公式将它们准确的表达出来。

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤； 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非 预制性、条理性、技艺性和局限性等特点；； 3.能表述数学建模的分类； 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型； 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无法直接寻求，可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification)．将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构，用系统辨识确定模型的参数． 可以看出，用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的．如果掌握了机理方面的一定知识，模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主．当然,若需要模型参数的具体数值，还可以用系统辨识或其他统计方法得到．如果对象的内部机理基本上没掌握，模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报，则可以系统辩识方法为主．系统辨识是一门专门学科，需要一定的控制理论和随机过程方面的知识．以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与实际问题的性质、建模的目的等有关，从 §16.2节的几个例子也可以看出这点．下面给出建模的—般步骤，如图16-5所示． 图16-5 建模步骤示意图 模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．

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

数学建模心得体会3篇_心得体会

数学建模心得体会3篇_心得体会 数学建模学习心得（2）： 数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程，也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程，更是一个思想与方法的产生与选择的过程。它给学生再现了一种“微型科研”的过程。数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣，丰富学生数学探索的情感体验；有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展；有利于学生体会和感悟数学思想方法。同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力，才能指导和要求学生通过主动思维，自主构建有效的数学模型，从而使数学课堂彰显科学的魅力。 为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。 1. 只有经历这样的探索过程，数学的思想、方法才能沉积、凝聚，从而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。因此，在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流，对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升，力求建构出人人都能理解的数学模型。 教师不应只是“讲演者”，而应不时扮演下列角色：参谋——提一些求解的建议，提供可参考的信息，但并不代替学生做出决断。询问者——故作不知，问原因、找漏洞，督促学生弄清楚、说明白，完成进度。仲裁者和鉴赏者——评判学生工作成果的价值、意义、优劣，鼓励学生有创造性的想法和作法。 2. 数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。教师在设计数学建模活动时，特别应考虑学生的实际能力和水平，起始点要低，形式应有利于更多的学生能参与。在开始的教学中，在讲解知识的同时有意识地介绍知识的应用背景，在数学模型的应用环节进行比较多的训练；然后逐步扩展到让学生用已有的数学知识解释一些实际结果，描述一些实际现象，模仿地解决一些比较确定的应用问题；再到独立地解决教师提供的数学应用问题和建模问题；最后发展成能独立地发现、提出一些实际问题，并能用数学建模的方法解决它。 3.由于知识产生和发展过程本身就蕴含着丰富的数学建模思想，因此老师既要重视实际问题背景的分析、参数的简化、假设的约定，还要重视分析数学模型建立的原理、过程，数学知识、方法的转化、应用，不能仅仅讲授数学建模结果，忽略数学建模的建立过程。 4.数学应用与数学建模的目的并不是仅仅为了给学生扩充大量的数学课外知识，也不是仅仅为了解决一些具体问题，而是要培养学生的应用意识，提高学生数学能力和数学素质。因此我们不应该沿用老师讲题、学生模仿练习的套路，而应该重过程、重参与，从小培养学数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，培养学生应用数学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。小学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。因此，用建模思想指导小学数学教学显得愈发重要。 数学建模心得体会 一年一度的全国数学建模大赛在今年的9 月21 日上午8 点拉开战幕，各队将在3 天72 小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的

帕累托最优状态

帕累托最优状态 百科名片 帕累托最优状态（Pareto Optimality），也称为帕累托效率、帕累托改善，是博弈论中的重要概念，并且在经济学、工程学和社会科学中有着广泛的应用。帕累托最优是以提出这个概念的意大利经济学家维弗雷多·帕雷托的名字命名的，维弗雷多·帕雷托在他关于经济效率和收入分配的研究中使用了这个概念。 解释 所谓帕累托最优，一种解释：它是指这样一种状态：在不使其他人境况变糟的情况下，而不可能再使另一部分人的处境变好。如果一种变革能够使没有任何人处境变坏的情况下，至少有一个人处境变得更好，我们就把这个变化称为帕累托改进。一般地说，如果一个社会的现状不是处在帕累托最优状态，就存在着帕累托改进的可能。相应地，如果没有任何帕累托改进余地，就意味着现状已经达到了帕累托最优的状态。 另种解释：它是指资源分配的一种理想状态，假定固有的一群人和可分配的资源，从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好，这就是帕累托改进或帕累托最优化。帕累托最优的状态就是不可能在有更好的帕累托改进的余地；换句话说，帕累托改进是达到帕累托最优的路径和方法。帕累托最优是公平与效率的“理想王国”。 两种解释大同小异，任选一种即可。 帕累托改进是指一种变化，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好。一方面，帕累托最优是指没有进行帕累托改进的余地的状态；另一方面，帕累托改进是达到帕累托最优的路径和方法。 条件 一般来说，达到帕累托最优时，会同时满足以下3个条件： 1、交换最优 即使再交易，个人也不能从中得到更大的利益。此时对任意两个消费者，任意两种商品的边际替代率是相同的，且两个消费者的效用同时得到最大化。 2、生产最优 这个经济体必须在自己的生产可能性边界上。此时对任意两个生产不同产品的生产者，需要投入的两种生产要素的边际技术替代率是相同的，且两个消费者的产量同时得到最大化。 3、产品混合最优

体会：数学建模的学习心得体会

数学建模的学习心得体会 通过对专题七的学习，我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性，知道了什么是数学建模，数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题，然后用数学方法去解决它，之后我们再把它放回到实际当中去，用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。 知道了数学建模的几点要求：一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中，了解和经历解决实际问题的过程，并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。同时，希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。当然也希望同学们在这样的过程当中，学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样学生要有一个尝试，一个探索的过程查询资料等手段来获取信息，之后采取各种合作的方式解决问题，养成与人交流的能力。 实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样的话学生要有一个尝试，一个探索的过程。数学探究活动的关健词就是探究，探究是一个活动或者是一个过程，也是一种学习方式，我们比较强调是用这样的方式影响学生，让他主动的参与，在这个活动当中得到更多的知识。 探究的结果我们认为不一定是最重要的，当然我们希望探究出来一个结果，通过这种活动影响学生，改变他的学习方式，增加他的学习兴趣和能力。我们也关心，大家也可以看到在标准里面，有非常突出的数学建模的这些内容，但是它

什么是数学模型与数学建模

1. 什么是数学模型与数学建模 简单地说：数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 2.美国大学生数学建模竞赛的由来： 1985年在美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大学生数学模型（1987年全称为Mathematical Competition in Modeling,1988年改全称为Mathematical Contest in Modeling,其所写均为MCM）。这并不是偶然的。在1985年以前美国只有一种大学生数学竞赛（The william Lowell Putnam mathematial Competition,简称Putman(普特南）数学竞赛），这是由美国数学协会（MAA--即Mathematical Association of America的缩写）主持，于每年12月的第一个星期六分两试进行，每年一次。在国际上产生很大影响，现已成为国际性的大学生的一项著名赛事。该竞赛每年2月或3月进行。 我国自1989年首次参加这一竞赛，历届均取得优异成绩。经过数年参加美国赛表明，中国大学生在数学建模方面是有竞争力和创新联想能力的。为使这一赛事更广泛地展开，1990年先由中国工业与应用数学学会后与国家教委联合主办全国大学生数学建模竞赛（简称CMCM），该项赛事每年9月进行。

帕累托最优

. 帕累托最优帕累托改善、、帕累托效率（Pareto Efficiency）帕累托最优(Pareto Optimality)，也称为工程学和社会科学中有着广泛的并且在经济学，是博弈论中的重要概念，帕累托最佳配置，从即假定固有的一群人和可分配的资源，最优是指资源分配的一种理想状态，应用。帕累托也不可能再使某一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，些人的处境变好。换句话说，就是不可能再改善某些人的境况，而不使任何其他人受损。 简介(Pareto Optimality) 和收经济效率·帕累托的名字命名的，他在关于这个概念是以意大利经济学家维弗雷多入分配的研究中最早使用了这个概念。最优帕累托）。），也称为帕累托效率（Pareto efficiency帕累托最优（Pareto Optimality工程学和社会科学中有着广泛的应中的重要概念，并且在经济学、，和帕累托改进是博弈论用。不可能再使某的一种状态，在不使任何人境况变坏的情况下，帕累托最优是指资源分配些人的处境变好。 帕雷托，是指一种变化，在没有使任何人境况变坏的情况）帕累托改进（Pareto improvement 下，使得至少一个人变得更好。改进是达帕累托余地的状态；另一方面，一方面，帕累托最优是指没有进行帕累托改进。理想王国的“”与到帕累托最优的路径和方法。帕累托最优是公平效率个条件：最优时，会同时满足以下3一般来说，达到帕累托帕累托最优的条件：实现、交换的最优条件；1 2、生产的最优条件；3、交换和生产的最优条件。.. . 定义在完全竞争条件下，由市场供求所形成的均衡价格，能够引导社会资源实现有效配置，对任何两种产使任何两种产品对于任何两个消费者的边际替代率都相等，任何两种生产要素从而达到任何资源的再配置都已不可能在不使任何人的处境变品生产的技术替代率都相等，[1]坏的同时，使一些人的处境变好。这就是所谓的帕累托最优状态。详细介绍使得至少一个人变得更帕累托改进是指一种变化，在没有使任何人境况变坏的前提下，好。 帕累托最优帕累托改进最优的状态就是不可能再有更多的帕累托改进的余地；换句话说，而帕累

论文心得-数学建模优秀论文心得体会

论文心得-数学建模优秀论文心得体会.txt你妈生你的时候是不是把人给扔了把胎盘养大？别把虾米不当海鲜。别把虾米不当海鲜。阅读一篇论文对我主要有以下四个方面的启发与指导： (1)大致了解数学建模论文写作时应包含哪些内容 (2)每部分内容都应写些什么 (3)汲取他写作与处理问题的成功之处，以便将这些优点运用于我以后的论文写作中 (4)总结这篇论文写作与处理问题过程中的败笔，提醒我注意在写作论文时不要犯类似错误 所以，在下面的学习心得中将主要涉及以上四个方面的内容。 摘要： 简明扼要地指出了处理问题的方法途径并给出作答，起到了较好的总结全文，理清条理的作用。让读者对以下论述有一个总体印象，而且对于本题的答案用图表形式给出，清晰明了 问题重述：（略） 问题背景： 交待问题背景，说明处理此问题的意义和必要性。 优点：叙述详尽，条理清楚，论证充分 缺点：前两段过于冗长，可作适当删节 问题分析： 进一步阐述解决此问题的意义所在，分析了问题，简述要解决此问题需要哪些条件和大体的解决途径 优点：条理比较清晰，论述符合逻辑，表达清楚 缺点：似乎不够详细，尤其是第三段有些过于概括。 模型的假设与约定： 共有8条比较合理的假设 优点：假设有依据，合情合理。比如第3条对上座率的假设，参考了上届奥运会的情况并充分考虑了我国国情，客观真实。第8条假设用了分块规划和割补的方法，估计面积形状比较合理，而且达到了充分花剑问题的作用。 缺点：有些假设阐述不太清楚也存在不合理之处，第4条假设中面积在50-100之间，下面的假设应该是介于50-100之间的数，假设为最小的50平方米，有失一般性。第6条假设中，假设MS最大营业额为20万，没有说明是多长时间内的，而且此处没有对下文提到的LMS 作以说明。 符号说明及名词定义 优点：比较详细清楚，考虑周全，而且较合理地将定性指标数量化。 缺点：有些地方没有标注量纲，比如A和B的量纲不明确。 模型建立与求解 6.1问题一： 对所给数据惊醒处理和统计，得出规律，找到联系。 优点：统计方法合理，所统计数据对解决问题确实必不可少，而且用图表和条形图的方式反映不同量的变化趋势，图文并茂，叙述清楚而且简明扼要，除了对数据统计情况进行报告以外，还就他们之间相关量之间的关系进行了详细阐述，使数据统计更具实效性。 6.2问题二： 6.2.1最短路的确定 为确定最短路径又提出了一系列假设并阐述了理由，在这些假设下规定了最短路径

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：

浅谈数学模型在实际生活中的应用

万方数据

浅谈数学模型在实际生活中的应用 作者：蔡桂荣 作者单位：湖北黄冈职业技术学院 刊名： 黑河教育 英文刊名：HEIHE EDUCATION 年，卷(期)：2010，""(8) 被引用次数：0次 参考文献(2条) 1.问题解决的数学模型方法 1999 2.数学建模基础 2004 相似文献(10条) 1.期刊论文陈登连整体建构学生活数学自主探究过数学生活——浅谈小学数学课堂教学的有效性-科技信息2009,""(34) 课堂教学的有效性直接影响学生知识的建构和数学素养的养成.新课程下提高数学教学的有效性,关键在于教师要树立以学生发展为中心的教学理念,尊重学生的主体地位,科学地解读教材与学生,充分考虑学生的已有知识经验,不断沟通生活数学与教材数学的联系,努力为学生营造一个适合探索的氛围,满足学生的求知心理需求;沟通数学与生活的联系,让书本的数学成为生活的数学,让凝固的数学成为活动的数学,让理论的数学成为实践的数学.通过有效的课堂,让学生快乐地学"生活数学",愉快地过"数学生活". 2.期刊论文梁慧也谈数学与生活-教师2010,""(19) 数学来源于生活,生活中又充满着数学.学生的数学知识与才能,不仅来自于课堂,还来自于现实生活实际.所以教师在课堂教学中要善于发现和挖掘生活中的数学素材,把数学和学生的现实生活结合起来,从学生的实际生活中引出数学知识,让学生深刻感受到自己的生活中处处都有教学问题,自己的生活实际本身就是和数学知识融为一体的,这样学生学起来也会感到自然亲切和真实.因此,在数学教学中教师应重视学生的生活体验,把学生的生活体验和我们的数学知识相联系,把生活情境和数学问题相结合,让我们的教学生活化,让我们的生活数学化. 3.期刊论文程继德.许洪洪回归数学本质,把"生活数学"提升到"学校数学"-教育实践与研究2007,""(3) 数学教学"生活化"是新课程改革极为重视和倡导的内容,但由于一些教师对数学教学"生活化"的片面理解,错误地将"生活数学"等同于"学校数学",出现了片面追求数学教学生活化的倾向.对此我们认为要正确看待"生活数学",认识"生活数学"的必要性和局限性,以及"生活数学"与"学校数学"的不同点.要克服"生活数学"的局限性,数学教学必须回归数学本质,把"生活数学"提升到"学校数学",从具体的生活情景中抽象概括出一般的数学知识;从现实的生活问题中归纳建立适用的数学模型;从普通的生活现象中发展学生的数学思考. 4.期刊论文沙宪柱在生活中学习数学,在数学中感受生活-青年与社会·中外教育研究2009,""(12) 为使学生感受数学与现实生活的联系,教学时必须从学生熟悉的生活情景和感兴趣的事物出发,为他们提供观察和操作的机会,使他们有更多的机会从周围熟悉的事物中学习和理解数学,体会到数学就在我们身边,感受到数学的趣味和作用,体验到数学的魅力. 5.期刊论文郑吉洁生活中的数学,数学中的生活——记课例:数学归纳法及其应用(第一课时)-科教导刊2010,""(21) 新课程强调数学课堂教学应为学生提供丰富的学习材料,拓展学生的数学活动空间,让学生感受数学来源于生活,发展学生"做数学""用数学"的意识,认识到课本不是课程的唯一资源;课本不是学生的世界,而世界才是学生的课本.只有教师跳出数学看数学,学生才能透过数学看世界. 6.期刊论文陈雪燕引生活之源活数学之水——谈小学"生活数学"的构建-现代中小学教育2009,""(8) 数学来源于生活,而又应用于生活,因此在教学中应奉行"生活数学"的教学理念.构建生活数学需采用一定的策略:运用"生活语言",感受数学的趣味性;捕捉"生活现象",认识数学的普遍性;模拟"生活情景",感悟数学的生动性;开展"生活实践",体验数学的实践性;拓展"生活时空",体会数学的应用性. 7.期刊论文张维数学来源于生活、生活中处处有数学-中国科教创新导刊2007,""(2) 数学来源于生活,又应用于生活.教学与生活是一个相辅相成、和谐兼容的有机整体.生活的世界就是教学的世界.那么,如何让小学生在数学生活中体验生括、在感受生活中学会数学呢?下面就此谈谈自己的几点粗浅的认识. 8.期刊论文胡支祥数学源于生活用于生活-剑南文学2010,""(5) 数学源于实际生活,植根于生活,教育只有通过生活才能产生作用并真正成为教育.学生用数学可以解决生活中的实际问题,增强其学习数学的主动性. 9.期刊论文任浙斌生活与数学走得更近一些-湖南中学物理·教育前沿2009,""(4) 数学是对客观世界数量关系和空间关系的一种抽象.可以说生活中处处有数学.<课程标准>中指出:"数学教学是数学活动,教师要紧密联系学生的生活环境,从学生的经验和已有的知识出发,创设生动的数学情境……."数学的兴趣和学习数学的信心对学生来说是十分重要的问题,教师就应该将学生的生活与数学学习结合起来,让学生熟知.亲近.现实的生活数学走进学生视野,进入数学课堂,使数学教材变的具体.生动.直观,使学生感悟,发现数学的作用与意义,学会用数学的眼光观察周围的客观世界,增强数学作用意识. 10.期刊论文杨潮突出"生活数学",营造教学之美-考试周刊2010,""(22) 数学来源于生活,而又应用于生活.教师应让数学走出书本、走出教室,融进生活、融进活动,把生活问题带进数学课堂,紧密联系学生的生活实际讲数学,把生活经验数学化,把数学问题生活化,让学生在感知、认知的气氛中想学、乐学、会学,使学生感受到生活的世界是一个充满数学的世界,把看似枯燥的数学教得生动、有趣、易于理解,营造数学课堂教学之美,真正调动学生学习数学的积极性,培养他们的自主探索能力. 本文链接：https://www.wendangku.net/doc/339379366.html,/Periodical_hhjy201008056.aspx

数学建模感想

学习数学建模心得体会 这学期参加数学建模培训，使我感触良多：它所教给我们的不单是一些数学方面的知识，更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。它还让我了解了多种数学软件，以及运用数学软件对模型进行求解。 到目前为止，我们已经学习科学计算与数学建模这门课程半个学期了，渐渐的对这门课程有点了解了。我觉得开设数学建模这一门学科是应了时代的发展要求，因为随着科学技术的发展，特别是计算机技术的飞速发展和广泛应用，科学研究与工程技术对实际问题的研究不断精确化、定量化、数字化，使得数学在各学科、各领域的作用日益增强，而数学建模在这一过程中的作用尤为突出。在前一阶段的学习中我了解到它不仅仅是参加数学建模比赛的学生才要学的，也不仅仅是纯理论性的研究学习，这门课程是在实际生产生活中有很大的应用，突破了以前大家对数学的误解，也在一定程度上培养了我们应用数学工具解决实际问题的能力。具体结合教材内容说，在很多时候课本里的都是引用实际生产生活的例子，这样我们更能够切切实实感受到这门课程对实际生产生活的帮助，而并非是我们空想着学这门课有什么作用啊，简直是浪费时间啊什么的。现在我就说说我到目前为止学到了什么，首先，我知道了数学建模的基本步骤：第一步我们肯定是要将现实问题的信息归纳表述为我们的数学模型，然后对我们建立的数学模型进行求解，这一步也可以说是数学模型的解答，最后一步我们要需要从那个数学世界回归到现实世界，也就是将数学模型的解答转化为对现实问题的解答，从而进一步来验证现实问题的信息，这一步是非常重要的一个环节，这些结果也需要用实际的信息加以验证。 这个步骤在一定程度上揭示了现实问题和数学建模的关系，一方面，数学建模是将现实生活中的现象加以归纳、抽象的产物，它源于现实，却又高于现实，另一方面，只有当数学模型的结果经受住现实问题的检验时，才可以用来指导实践，完成实践到理论再回归到实践的这一循环。 数学模型主要是将现实对象的信息加以翻译，归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，再经过翻译回到现实对象，给出分析、决策的结果。其实，数学建模对我们来说并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。例如，我们平时出远门，会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长经理为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案……这些问题和建模都有着很大的联系。而在学习数学建模训练以前，我们面对这些问题时，解决它的方法往往是一种习惯性的思维方式，只知道该这样做，却不很清楚为什么会这样做，现在，我们这种陈旧的思考方式己经在被数学建模训练中培养出的多角度、层次分明、从本质上区分问题的新颖多维的思考方式所替代。这种凝聚了许多优秀方法为一体的思考方式一旦被你把握，它就转化成了你自身的素质，不仅在你以后的学习工作中继续发挥作用，也为你的成长道路印下了闪亮的一页。 数学建模所要解决的问题决不是单一学科问题，它除了要求我们有扎实的数学知识外，还需要我们不停地去学习和查阅资料，除了我们要学习许多数学分支问题外，还要了解工厂生产、经济投资、保险事业等方面的知识，这些知识决不是任何专业中都能涉猎得到的。它

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

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 ()

薅§16.3建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 螁[学习目标] 蚀1.能表述建立数学模型的方法、步骤； 蒆2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点；； 羆3.能表述数学建模的分类； 蒃4.会采用灵活的表述方法建立数学模型； 葿5.培养建模的想象力和洞察力。 薆一、建立数学模型的方法和步骤 膃—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.§16.2节的示例都属于机理分析方法。测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无法直接寻求，可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(SystemIdentification)．将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构，用系统辨识确定模型的参数． 袁可以看出，用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的．如果掌握了机理方面的一定知识，模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主．当然,若需要模型参数的具体数值，还可以用系统辨识或其他统计方法得到．如果对象的内部机理基本上没掌握，模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报，则可以系统辩识方法为主．系统辨识是一门专门学科，需要一定的控制理论和随机过程方面的知识．以下所谓建模方法只指机理分析。 膈建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与实际问题的性质、建模的目的等有关，从 薆§16.2节的几个例子也可以看出这点．下面给出建模的—般步骤，如图16-5所示． 薄图16-5建模步骤示意图 蚃模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料. 芁模型假设根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．

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