【数学建模学习】MatLab4数值计算(一)
MatLab & 数学建模
授课：唐静波（九江学院理学院）
第四讲数值计算
符号数学工具箱
符号表达式的运算
numeric 符号到数值的转换
pretty 显示悦目的符号输出
subs 替代子表达式
sym 建立符号矩阵或表达式
symadd 符号加法
symdiv 符号除法
symmul 符号乘法
symop 符号运算
sympow 符号表达式的幂运算
symrat 有理近似
symsub 符号减法
symvar 求符号变量
符号表达式的简化
collect 合并同类项
expand 展开
factor 因式
simple 求解最简形式
simplify 简化
symsum 和级数
符号多项式
charpoly 特征多项式
horner 嵌套多项式表示
numden 分子或分母的提取
poly2sym 多项式向量到符号的转换
sym2poly 符号到多项式向量的转换
符号微积分
diff 微分
int 积分
jordan 约当标准形
taylor 泰勒级数展开
符号可变精度算术
digits 设置可变精度
vpa 可变精度计算
求解符号方程
compose 函数的复合
dsolve 微分方程的求解
finverse 函数逆
linsolve 齐次线性方程组的求解
solve 代数方程的求解
符号线性代数
charploy 特征多项式
determ 矩阵行列式的值
eigensys 特征值和特征向量
inverse 矩阵逆
jordan 约当标准形
linsolve 齐次线性方程组的解
transpose 矩阵的转置
一、方程求解
求解单个代数方程
MATLAB具有求解符号表达式的工具,如果表达式不是一个方程式(不含等号)，则在求解之前函数solve将表达式置成等于0。
>> solve( ' a*x^2+b*x+c ' ) % solve for the roots of the eqution ans=
[1/2/a*(-b+(b^2-4*a*c)^1/2)]
[1/2/a*(-b-(b^2-4*a*c)^1/2)]
结果是符号向量，其元素是方程的2个解。如果想对非缺省x变量求解，solve 必须指定变量。
>> solve( ' a*x^2+b*x+c ' ， ' b ' ) % solve for b
ans=
-(a*x^2+c)/x
带有等号的符号方程也可以求解。
>> f=solve( ' cos(x)=sin(x) ' ) % solve for x
f=
1/4*pi
>> t=solve( ' tan(2*x)=sin(x) ' )
t=
[ 0]
[acos(1/2+1/2*3^(1/2))]
[acos(1/2=1/2*3^(1/2))]
并得到数值解。
>> numeric(f)
ans=
0.7854
>> numeric(t)
ans=
0 + 0.8314i
1.9455
注意在求解周期函数方程时，有无穷多的解。在这种情况下，solve对解的搜索范围限制在接近于零的有限范围，并返回非唯一的解的子集。
如果不能求得符号解，就计算可变精度解。
>> x=solve( ' exp(x)=tan(x) ' )
x=
1.306326940423079
代数方程组求解
可以同时求解若干代数方程，语句solve(s1，s2，.....，sn)对缺省变量求解n个方程，语句solve(s1，s2，...，sn，' v1，v2，...，vn ')对n个' v1，v2，...vn '的未知数求解n个方程。
solve(f) 解符号方程式f。
solve(f1,…,fn) 解由f1,…,fn组成的联立方程式。
我们先定义以下的方程式：
>>eq1 = 'x-3=4'; % 注意也可写成'eq1=x-7'
>>eq2 = 'x*2-x-6=0'; % 注意也可写成'eq2=x*2-x-6'
>>eq3 = 'x2+2*x+4=0';
>>eq4 = '3*x+2*y-z=10';
>>eq5 = '-x+3*y+2*z=5';
>>eq6 = 'x-y-z=-1';
>>solve(eq1)
ans=
7
>>solve(eq2)
ans=
[[3],[-2]]' % 原方程式有二个根3, -2
>>solve(eq3)
ans=
[[-1+i*3^(1/2)],[-1-i*3^(1/2)]]' % 注意实根和虚根的表示式
>>solve(eq4,eq5,eq6) % 解三个联立方程式
ans=
x = -2, y = 5, z = -6
如何处理中小学典型的代数问题？
黛安娜(Diane)想去看电影，她从小猪存钱罐倒出硬币并清点，她发现：
?10美分的硬币数加上5美分的硬币总数的一半等于25美分的硬币数。
?1美分的硬币数比5美分、10美分以及25美分的硬币总数多10。
?25美分和10美分的硬币总数等于1美分的硬币数加上1/4的5美分的硬币数
?25美分的硬币数和1美分的硬币数比5美分的硬币数加上8倍的10美分的硬币数多1。
如果电影票价为3.00美元，爆米花为1.00美元，糖棒为50美分，她有足够的钱去买这三样东西？
首先，根据以上给出的信息列出一组线性方程，假如p，n，d和q分别表示1美分，5美分，10美分，和25美分的硬币数
d n p q p n d q q d p n q p n d ++==++-+=++=+-210
481
然后，建立MATLAB 符号方程并对变量求解。
>> eq1= ' d+(n+p)/2=q ' ；
>> eq2= ' p=n+d+q-10 ' ；
>> eq3= ' q+d=p+n/4 ' ；
>> eq4= ' q+p=n+8*d-1 ' ；
>>[pennies ，nickles ，dimes ，quarters]=solve(equ1，equ2，equ3，equ4，' p ，n ，d ，q ' )
pennies=
16
nickles=
8
dimes=
3
quarters=
15
所以，黛安娜有16枚1美分的硬币，8枚5美分的硬币，3枚10美分的硬币，15枚25美分的硬币，这就意味着
>> money=.01*16+.05*8+.10*3+.25*15
money=
4.6100
她就有足够的钱去买电影票，爆米花和糖棒并剩余11美分。
【例】求解二元函数方程组???=+==-=0
)cos(),(0)sin(),(21y x y x f y x y x f 的零点。
（0）从三维坐标初步观察两函数图形相交情况
x=-2:0.05:2;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); %产生x-y 平面上网点坐标 F1=sin(X-Y);F2=cos(X+Y);
F0=zeros(size(X));
surf(X,Y,F1),
xlabel('x'),ylabel('y'),
view([-31,62]),hold on,
surf(X,Y,F2),surf(X,Y,F0),
shading interp,
hold off
图 5.6.3-0 两函数的三维相交图
（1）在某区域观察两函数0等位线的交点情况
clear;
x=-2:0.5:2;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); %产生x-y平面上网点坐标
F1=sin(X-Y);F2=cos(X+Y);
v=[-0.2, 0, 0.2]; %指定三个等位值，是为了更可靠地判断0等位线的存在。contour(X,Y,F1,v) %画F1的三条等位线。
hold on,contour(X,Y,F2,v),hold off %画F2的三条等位线。
图 5.6.3-1 两个二元函数0等位线的交点图
（2）从图形获取零点的初始近似值
在图5.6.3-1中，用ginput获取两个函数0等位线（即三线组中间那条线）交点的坐标。
[x0,y0]=ginput(2); %在图上取两个点的坐标
disp([x0,y0])
-0.7926 -0.7843
0.7926 0.7843
（3）利用fsolve求精确解。以求（0.7926,7843）附近的解为例。
本例直接用字符串表达被解函数。注意：在此，自变量必须写成x(1), x(2)。假如写成xy(1), xy(2)，指令运行将出错。
fun='[sin(x(1)-x(2)),cos(x(1)+x(2))]'; %<12> xy=fsolve(fun,[x0(2),y0(2)])
%<13>
xy =
0.7854 0.7854
（4）检验
fxy1=sin(xy(1)-xy(2));fxy2=cos(xy(1)+xy(2));disp([fxy1,fxy2])
1.0e-006 *
-0.0994 0.2019
〖说明〗
●指令<12><13>可用以下任何一组指令取代。
（A）内联函数形式指令
fun=inline('[sin(x(1)-x(2)), cos(x(1)+x(2))]', 'x'); %项'x'必须有。
xy=fsolve(fun,[x0(2), y0(2)]);
（B）M函数文件形式及指令
先用如下fun.m表示被解函数（并在搜索路径上）
[fun.m]
function ff=fun(x)
ff(1)=sin(x(1)-x(2));
ff(2)=cos(x(1)+x(2));
然后运行指令xy=fsolve('fun',[x0(2),y0(2)]) 。
●第四步检验中的结果表明：所找零点处的函数值小于6
10 ，是一个十分接近
零的小数。该精度由options.TolFun控制。options.TolFun的缺省值是
1.0000e-006。它可以用下列指令看到
options=optimset('fsolve');
options.TolFun
ans =
1.0000e-006
线性方程求解
a= [ 7 2 1 -2
9 15 3 -2
-2 -2 11 5
1 3
2 13]
b=[4 7 -1 0]'
x=a\b
x =
0.4979
0.1445
0.0629
-0.0813
单个微分方程
常微分方程有时很难求解，MATLAB提供了功能强大的工具，可以帮助求解微分方程。函数dsovle计算常微分方程的符号解。因为我们要求解微分方程，就需要用一种方法将微分包含在表达式中。所以，dsovle句法与大多数其它函数有一些不同，用字母D来表示求微分，D2，D3等等表示重复求微分，并以此来设定方程。任何D后所跟的字母为因变量。
MATLAB解常微分方程式的语法是dsolve('equation','condition')，其中equation代表常微分方程式即y'=g(x,y)，且须以Dy代表一阶微分项y'D2y代表二阶微分项y''，condition则为初始条件。
方程d y dx
/=0用符号表达式D2y=0来表示。独立变量可以指定或由symvar 22
规则选定为缺省。例如，一阶方程dy/dx=1+y2的通解为：
>> dsolve( ' Dy=1+y^2 ' ) % find the general solution
ans=
-tan(-x+C1)
其中，C1是积分常数。求解初值y(0)=1的同一个方程就可产生：
>> dsolve(' Dy=1+y^2 '，' y(0)=1 ') % add an initial
condition
y=
tan(x+1/4*pi)
独立变量可用如下形式指定：
>> dsolve(' Dy=1+y^2 '，' y(0)=1 '，' v ') % find
solution to dy/dv
ans=
tan(v+1/4*pi)
让我们举一个二阶微分方程的例子，该方程有两个初始条件：
d y dx
22=cos(2x)-y dy dx (0)=0 y(0)=1
>> y=dsolve(' D2y=cos(2*x)-y '，' Dy(0)=0 '，' y(0)=1 ')
y=
-2/3*cos(x)^2+1/3+4/3*cos(x)
>> y=simple(y) % y looks like it can be simplified
y=
-1/3*cos(2*x)+4/3*cos(x)
通常，要求解的微分方程含有一阶以上的项，并以下述的形式表示：
d y dx
22-2dy dx -3y=0 通解为：
>> y=solve( 'D2y-2Dy-3*y=0 ')
y=
C1*exp(-x)+C2*exp(3*x)
加上初始条件：y(0)=0和y(1)=1可得到：
>> y=solve( ' D2y-2Dy-3*y=0 ' ， ' y(0)=0，y(1)=1 ' )
y=
1/(exp(-1)-exp(3))*exp(-x)-1/(exp(-1)-exp(3))*exp(3
*x)
>> y=simple(y) % this looks like a candidate for
simplification
y=
-(exp(-x)-exp(3*x))/(exp(3)-exp(-1))
>> pretty(y) % pretty it up
exp(-x)-exp(3 x)
- ---------------------
exp(3) -exp(-1)
现在来绘制感兴趣的区域内的结果。
>> ezplot(y，[-6 2])
例:假设有以下三个一阶常微分方程式和其初始条件
y'=3x2, y(2)=0.5
y'=2.x.cos(y)2, y(0)=0.25
y'=3y+exp(2x), y(0)=3
对应上述常微分方程式的符号运算式为：
>>soln_1 = dsolve('Dy = 3*x^2','y(2)=0.5')
ans=
x^3-7.500000000000000
>>ezplot(soln_1,[2,4]) % 看看这个函数的长相
>>soln_2 = dsolve('Dy = 2*x*cos(y)^2','y(0) = pi/4') ans=
atan(x^2+1)
>>soln_3 = dsolve('Dy = 3*y + exp(2*x)',' y(0) = 3')
ans=
-exp(2*x)+4*exp(3*x)
微分方程组
函数dsolve 也可同时处理若干个微分方程式，下面有两个线性一阶方程。
dx
df =3f+4g dg dx =-4f+3g
通解为：
>> [f ，g]=dsolve ( ' Df=3*f+4*g ' ， ' Dg=-4*f+3*g ' )
f=
C1*exp(3*x)*sin(4*x)+C2*exp(3*x)*cos(4*x)
g=
-C2*exp(3*x)*sin(4*x)+C1*exp(3*x)*cos(4*x)
加上初始条件：f(0)=0和g(0)=1，我们可以得到：
>> [f ，g]=dsolve( ' Df=3*f+4*g ' ， ' Dg=-4*f+3*g ' ， ' f(0)=0，g(0)=1 ' )
f=
exp(3*x)*sin(4*x)
g=
exp(3*x)*cos(4*x)
微分和积分
微分和积分是微积分学研究和应用的核心，并广泛地用在许多工程学科。MATLAB 符号工具能帮助解决许多这类问题。
微分
符号表达式的微分以四种形式利用函数diff：
>> f= ' a*x^3+x^2-b*x-c ' % define a symbolic expression
f=
a*x^3+x^2-b*x-c
>> diff(f) % differentiate with respect to the default variable x
ans=
3*a*x^2+2*x-b
>> diff(f，'a ') % differentiate with respect to a
ans=
x^3
>> diff(f，2) % differentiate twice with respect to x
ans=
6*a*x+2
>> diff(f，' a '，2) % differentiate twice with respect to a
ans=
函数diff也可对数组进行运算。如果F是符号向量或数组，diff(F)对数组内的各个元素进行微分。
>> F=sym(' [a*x， b*x^2； c*x^3， d*s] ') % create a
symbolic array
F=
[ a*x， b*x^2]
[c*x^3， d*s]
>> diff(F) % differentiate the element with respect to x
ans=
[ a，2*b*x]
[3*c*x^2， 0]
注意函数diff也用在MATLAB，计算数值向量或矩阵的数值差分。对于一个数值向量或矩阵M，diff(M)计算M(2： m，： )-M(1： m-1，： )的数值差分，如下所示：
>> m=[(1： 8).^2)] % create a vector
M=
1 4 9 16 25 36 49 64
>> diff(M) % find the differences between elements
ans=
3 5 7 9 11 13 15
如果diff的表达式或可变参量是数值，MATLAB就非常巧妙地计算其数值差分；如果参量是符号字符串或变量，MATLAB就对其表达式进行微分。
积分
积分函数int(f)，其中f是一符号表达式，它力图求出另一符号表达式F使diff(F)=f。正如从研究微分学所了解的，积分比微分复杂得多。积分或逆求导不一定是以封闭形式存在，或许存在但软件也许找不到，或者软件可明显地求解，但超过内存或时间限制。当MATLAB不能找到逆导数时，它将返回未经计算的命令。
>> int( ' log(x)/exp(x^2) ' ) % attempt to integrate
ans=
log(x)/exp(x^2)
同微分一样，积分函数有多种形式。形式int(f)相对于缺省的独立变量求逆导数；形式(f，' s ')相对于符号变量s积分；形式int(f，a，b)和int(f，' s '，a，b)，a，b是数值，求解符号表达式从a到b的定积分；形式int(f，' m ' ，' n ')和形式int(f，' s '，' m '，' n ')，其中m，n是符号变量，求解符号表达式从m到n的定积分。
>> f=' sin(s+2*x) ' % crate a symbolic function
f=
sin(s+2*x)
>> int(f) % integrate with respect to x
ans=
-1/2*cos(s+2*x)
>> int(f，' s ') % integrate with respect to s
ans=
-cos(s+2*x)
>> int(f，pi/2，pi) % integrate with respect to x from
π/2 toπ
ans=
-cos(x)
>> int(f，' s '，pi/2，pi) % integrate with respect to
s from π/2 to π
ans=
cos(2*x)-sin(2*x)
>> int(f，' m '，' n ') % integrate with respect to x
from m to n
ans=
-1/2*cos(s+2*n)+1/2*cos(s+2*m)
正如函数diff一样，积分函数int对符号数组的每一个元素进行运算。
>> F=sym( ' [a*x，b*x^2；c*x^3，d*s] ' ) % create a symbolic
array
F=
[ a*x，b*x^2]
[c*x^3， d*s]
>> diff(F) % ubtegrate the array elements with respect to x
ans=
[1/2*a*x^2，1/3*b*x^3]
[1/4*c*x^4， d*s*x]
diff函数用以演算一函数的微分项，相关的函数语法有下列4个：
diff(f) 传回f对预设独立变数的一次微分值
diff(f,'t')传回f对独立变数t的一次微分值
diff(f,n)传回f对预设独立变数的n次微分值
diff(f,'t',n)传回f对独立变数t的n次微分值
先定义下列三个方程式，接著再演算其微分项：
>>S1 = '6*x^3-4*x^2+b*x-5';
>>S2 = 'sin(a)';
>>S3 = '(1 - t^3)/(1 + t^4)';
>>diff(S1)
ans=
18*x^2-8*x+b
>>diff(S1,2)
ans=
36*x-8
>>diff(S1,'b')
ans=
x
>>diff(S2)
ans=
cos(a)
>>diff(S3)
ans=
-3*t^2/(1+t^4)-4*(1-t^3)/(1+t^4)^2*t^3
>>simplify(diff(S3))
ans=
t^2*(-3+t^4-4*t)/(1+t^4)^2
int函数用以演算一函数的积分项，这个函数要找出一符号式 F 使得
diff(F)=f。如果积分式的解析式 (analytical form, closed form) 不存在的话或是MATLAB无法找到，则 int 传回原输入的符号式。相关的函数语法有下列4个：
int(f)传回f对预设独立变数的积分值
int(f,'t')传回f对独立变数t的积分值
int(f,a,b)传回f对预设独立变数的积分值，积分区间为[a,b]，a和b为数值式
int(f,'t',a,b)传回f对独立变数t的积分值，积分区间为[a,b]，a和b为数值式
int(f,'m','n')传回f对预设变数的积分值，积分区间为[m,n]，m和n为符号式
我们示范几个例子：
>>S1 = '6*x^3-4*x^2+b*x-5';
>>S2 = 'sin(a)';
>>S3 = 'sqrt(x)';
>>int(S1)
ans=
3/2*x^4-4/3*x^3+1/2*b*x^2-5*x
>>int(S2)
ans=
-cos(a)
>>int(S3)
ans=
2/3*x^(3/2)
>>int(S3,'a','b')
ans=
2/3*b^(3/2)- 2/3*a^(3/2)
>>int(S3,0.5,0.6)
ans=
2/25*15^(1/2)-1/6*2^(1/2)
>>numeric(int(S3,0.5,0.6)) % 使用numeric函数可以计算积分的数值
ans=
0.0741
数值积分
先考虑一个积分式的数学式如下：
其中a, b分别为这个积分式的上限及下限，f(x) 则为要积分的函树。要求解上述的积分式，必须设定a, b和f(x)。以MATLAB 的积分函数求解的过程亦同，也要定义f(x) 及设定a,b，还须设定在区间[a,b] 之间离散点(discretized points) 数目，剩下的工作就是选择精度不同的积分法来求解了。
梯形法
MATLAB提供最简单的积分函数是梯形法trapz，我们先说明梯形法语法
trapz(x,y)，其中x,y分别代表数目相同的阵列或矩阵，而y与x的关系可以由是一函数型态（如y=sin(x)）或是不以函数描述的离散型态。
我们看一简单积分式
以下为MATLAB 的程式
>> x=0:pi/100:pi;
>> y=sin(x);
>> k=trapz(x,y)
k =
1.9998
二次函数法
MATLAB 另外提供二种积分函数，它们分别是辛普森法quad和牛顿-康兹法quad8。三种方法的精确度由低而高，分别为trapz, quad, quad8。
由于这二种方法依据的积分法不同于梯形法，因此它们的语法就和trapz不同；其语法为quad('function',a,b)（quad8语法相同），其中function是一已定义函数的名称（如sin, cos, sqrt, log等），而a, b是积分的下限和上限。和trapz
比较，quad, quad8不同之处在于这二者类似解析式的积分式，只须设定上下限及定义要积分的函数；而trapz则是针对离散点型态的数据做积分。
我们看一简单积分式
以下为MATLAB 的程式>> a=0; b=0.5;
>> kq=quad('sqrt',a,b)
kq =
0.2357
>> kq8=quad8('sqrt',a,b)
kq8 =
0.2357
再来看一个较复杂的积分式>> x=-1:0.17:2;
>> y=humps(x);
>> area=trapz(x,y)
area =
25.9174
>> x=-1:0.07:2;
>> y=humps(x);
>> area=trapz(x,y)
area =
26.6243
>> area=quad('hump',-1,2)
area =
26.3450
>> area=quad8('hump',-1,2)
area =
26.3450
符号表达式画图
在许多的场合，将表达式可视化是有利的。MATLAB提供了函数ezplot来完成该任务。
>> y=' 16*x^2+64*x+96 ' % expression to plot
y=
16*x^2+64*x+96
>> ezplot(y)
数学建模与计算机关系研究
数学建模与计算机关系研究 【摘要】高等数学与计算机教学具有内在相关性，尤其是在数学建模应用中，根据计算机学科发展来发挥数学建模理论的作用及效果，有助于增强学生对高等数学的理解和应用能力。基于此，本文笔者就从高等数学建模理论与计算机技术的关系研究入手，来阐述建模嵌入在计算机辅助教学中的重要潜力。 【关键词】计算机；高等数学；教学改革；数学建模 1.高等数学与计算机学科发展 有人说，计算机技术的发展可以省去学习数学的麻烦，即便是很多专业计算机教师也抱有同样的想法。然而，对于计算机应用领域及实践中，计算机技术确实给很多从业者带来了便捷与高效，但计算机技术不等于数学，更不能替代数学。从高等数学教学实践来看，对于我们常见的数学概念，如比率、概率、图像、逻辑、误差、机会，以及程序等知识的认识，很多行业都在进行数字化、数量化转变，对数学知识的应用也日益广泛。从这些应用中，数学理论及知识，尤其是数学基本理论研究就显得更为重要。数学，在数学知识的应用中，更需要从练习中来提升对数学知识及概念的理解，也需要通过练习来提升运算能力。如果对数学概念及方法应用的不过，对数学单调性的知识缺乏深刻的认识，就会影响数学知识在实践应用中出现偏差。计算机技术的出现，尤其是程序化语言的应用，使得数学知识在表达与反映中能够依据不同的应用灵活有效、准确的运算，从而减少了不必要的验证，也提升了数学在各行业中的应用效率。 数学软件学科的发展，成为计算机重要的辅助教学的热门领域，也使得计算机技术能够发挥其数学应用能力。在传统的数学教学中，逻辑与直观、抽象与具体始终是研究的矛盾主体，如有些太简单的例子往往无法进行全面的计算；有些复杂的例子又需要更多的计算量。在课堂表现与讲解中，对于理性与感性知识的认知，学生缺乏有效的理解和应用，而强大的计算机运算功能却能够直观的表达和弥补这些缺陷，并依托具体的演示过程中来营造概念间的差异性，帮助学生从中领会知识及方法。在计算机的辅助教学下，教师利用对数学理论课题或应用课题，从鲜活的思维及形象的表达上借助于软件来展现，让学生从失败与成功中得到知识的应用体验，从而将被动的知识学习转变为主动的参与实践，更有助于通过实践来激发学生的创新精神。这种将数学教学思维与逻辑与计算机技术的融合，便于从教学中调整教学目标，依据学生所需知识及专业需求来分配侧重点。数学建模就是从数学学科与计算机学科的融合与实践中帮助学生协作学习，提升自身的能力。 2.信息技术是高等数学应用的产物 现代信息技术的发展及应用无处不在，对数学知识的渗透也是日益深入。当前，各行业在多种协作、多种专业融合中，借助于先进的信息技术都可以实现畅通的表达与物化。如天气预报技术、卫星电视技术、网络通讯技术等都需要从数
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
四年级简便运算
四年级下册简便计算归类总结简便计算 84x101 (300+6)x12 504x25 25x(4+8) 78x102 125x(35+8) 25x204 (13+24)x8 99x64 99X13+13 99x16 25+199X25 638x99 32X16+14X32 999x99 78X4+78X3+78X3 125X32X8 3600÷25÷4 25X32X12 5 8100÷4÷75 88X125 3000÷125÷8 72X125 1250÷25÷5 2 273-73-27
847-527-273 278+463+22+37 732+580+2 68 1034+780320+102 425+14+186 214-（86+1 4） 787-（87-29） 365-（65+118） 455-（155+23 0） 576-285+85 825-657+57 690-177+77 755-287+87 871-299 157-99 363-199 968-599 178X101-178 83X1 02-83X2 17X23-23X7 35X127-35X16-11X35 64÷（8X2）
1000÷（125X4） 375X（109-9） 456X（99+1） 容易出错类型（共五种类型） 600-60÷1520X4÷20 X4 736-35X20 25X4÷25X4 98-18X5+2 5 56X8÷56X8 280-80÷ 412X6÷12X6 175-75÷25 25X8÷25 80-20X2+6 0 36X9÷36X9 36-36÷6-6 25X8÷（25X 8） 100+45-100+45
数学建模专题汇总-离散模型
离散模型 § 1 离散回归模型 一、离散变量 如果我们用0，1，2，3，4，?说明企业每年的专利申请数，申请数是一个离散的变量,但是它是间隔尺度变量，该变量类型不在本章的讨论的被解释变量中。但离散变量0和1可以用来说明企业每年是否申请专利的事项，类似表示状态的变量才在本章的讨论中。在专利申请数的问题中，离散变量0，1，2，3 和4 等数字具 有具体的经济含义，不能随意更改；而在是否申请专利的两个选择对象的选择问题中，数字0和1只是用于区别两种不同的选择，是表示一种状态。本专题讨论有序尺度变量和名义尺度变量的被解释变量。 、离散因变量
在讨论家庭是否购房的问题中，可将家庭购买住房的决策用数字1 表示，而将家庭不购买住房的决策用数字0 表示。 1 yes x 0 no 如果x 作为说明某种具体经济问题的自变量，则应用以前介绍虚拟变量知识就足够了。如果现在考虑某个家庭在一定的条件下是否购买住房问题时，则表示状态的虚拟变量就不再是自变量，而是作为一个被说明对象的因变量出现在经济模型中。因此，需要对以前讨论虚拟变量的分析方法进行扩展，以便使其能够适应分析类似家庭是否购房的问题。因为在家庭是否购房问题中,虚拟因变量的具体取值仅是为了区别不同的状态，所以将通过虚拟因变量讨论备择对象选择的回归模型称为离散选择模型。 三、线性概率模型 现在约定备择对象的0 和1 两项选择模型中，下标i 表示各不同的经济主体，取值
0或l的因变量 y i表示经济主体的具体选择结果，而影响经济主体进行选择的自变量 x i 。如果选择响应YES 的概率为 p(y i 1/ x i ) ，则经济主体选择响应NO 的概率为 1 p(y i 1/ x i)， 则E(y i /x i) 1 p(y i 1/x i) 0 p(y i 0/x i)＝ p(y i 1/x i)。根据经典线性回归，我们知道其总体回归方程是条件期望建立的，这使我们想象可以构造线性概率模型 p(y i 1/ x i) E(y i / x i) x iβ 0 1 x i1 L k x ik u i 描述两个响应水平的线性概率回归模型可推知，根据统计数据得到的回归结果并不一定能够保证回归模型的因变量拟合值界于[0，1]。如果通过回归模型式得到的因变量拟合值完全偏离0或l两个数值，则描述两项选择的回归模型的实际用途就受到很大的限制。为避免出现回归模型的因变量预测值偏离0或1的情形，需要限制因变量的取值范围并对回归模型式进行必要的修正。由于要对其进行修正，那么其模型就会改变，模型改变会导致似然函
简便方法计算方法总结
简便方法计算方法总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
（一）“凑整巧算”——运用加法的交换律、结合律进行计算。要求学生善于观察题目，同时要有凑整意识。 【评注】凑整，特别是“凑十”、“凑百”、“凑千”等，是加减法速算的重要方法。 1、加法交换律 定义：两个数交换位置和不变， 公式：A+B =B+A， 例如：6+18+4=6+4+18 2、加法结合律 定义：先把前两个数相加，或者先把后两个数相加，和不变。 公式：（A+B）+C=A+(B+C)， 例如：(6+18)+2=6+(18+2) 3、引申——凑整 例如：1.999+19.99+199.9+1999 =2+20+200+2000-0.001-0.01-0.1-1 =2222-1.111 =2220.889 【评注】所谓的凑整，就是两个或三个数结合相加，刚好凑成整十整百，譬如此题，“1.999”刚好与“2”相差0.001，因此我们就可以先把它读成“2”来进行计算。但是，一定要记住刚才“多加的”要“减掉”。“多减的”要“加上”！ （二）运用乘法的交换律、结合律进行简算。 1、乘法交换律 定义：两个因数交换位置，积不变. 公式：A×B=B×A 例如：125×12×8=125×8×12 2、乘法结合律 定义：先乘前两个因数，或者先乘后两个因数，积不变。 公式：A×B×C=A×(B×C), 例如：30×25×4=30×（25×4） （三）运用减法的性质进行简算，同时注意逆进行。 1、减法 定义：一个数连续减去两个数，可以先把后两个数相加，再相减。 公式：A－B－C=A－(B+C)，【注意：A－(B+C)= A－B－C的运用】 例如：20－8－2=20－（8+2） （四）运用除法的性质进行简算 (除以一个数，先化为乘以一个数的倒数，再分配)。 1、除法 定义：一个数连续除去两个数，可以先把后两个数相乘，再相除。 公式：A÷B÷C=A÷(B×C)， 例如：20÷8÷1.25=20÷(8×1.25)
最新中南大学科学计算与数学建模试题(A)
精品文档 ………… 评卷密封线 ……………… 密封线内不要答题，密封线外不准填写考生信息，违者考试成绩按0分处理 ……………… 评卷密封线 ………… 中南大学考试试卷（A ） 2013.2~2013.6学年上学期 科学计算与数学建模 课程 时间100分钟 一、单项选择题(本题16分，每小题4分) 1、线性方程组b Ax =能用高斯消元法直接求解的充要条件是( )。 A. A 为非奇异矩阵 B. A 为对称正定矩阵 C. 0A ≠ D. A 的各阶顺序主子式非零 （2） 设差商表如下 A. 4 B. -8/3 C. 2/3 D. -5/6 （3） 设数据x1，x2的绝对误差限分别为α和β，那么两数的乘积x1x2的绝对误差限ε(x1x2)＝ ( ) A. max{,}αβ B. 12()x x αβ+ C. 12()()x x αβ++ D. 21x x αβ+ （4） 设???? ??-=3111A ，则A 的谱半径)(A ρ＝( ) A.1 B.2 C.3 D.4
精品文档 二、填空题(本题24分，每小题4分) (1) 数值积分公式10()(0.5)f x dx f ≈?的代数精度为是 。 (2)按列选取主元素消去法解线性方程组b Ax =，是为了降低 运算对误差的传播。 (3)已知(1)1,(3)2,(4)3f f f =-==-，那么)(x f y =的拉格朗日插值多项式为： ()L x = 。 (4) 设)(x f 可微，求方程)(2 x f x =根的Newton 迭代格式为 。 (5)设2 20(),(1)n k k k f x dx A y n -=≈≥∑?是Newton-Cotes 求积公式，=∑=n k k A 0 。 (6)用改进Euler 法求微分方程'3,[0,1](0)1 y x y x y ?=-∈?=?数值解，取步长0.02h =，计算1y 的 值 。 三、 (本题8分) 对于非线性方程：()0f x x ==，说明利用迭代求根公式：1k x +=能收敛？并求111111lim n n →∞++++++。
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。
(完整word版)数学建模四大模型总结,推荐文档
四类基本模型 1 优化模型 1.1 数学规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 1.2 微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS 传播模型。 1.3 图论与网络优化问题 最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。 1.4 概率模型 决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。 1.5 组合优化经典问题 ● 多维背包问题(MKP) 背包问题：n 个物品，对物品i ，体积为i w ，背包容量为W 。如何将尽可能多的物品装入背包。 多维背包问题：n 个物品，对物品i ，价值为i p ，体积为i w ，背包容量为W 。如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。 多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于NP 难问题。 ● 二维指派问题(QAP) 工作指派问题：n 个工作可以由n 个工人分别完成。工人i 完成工作j 的时间为ij d 。如何安排使总工作时间最小。 二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n 台机器要布置在n 个地方，机器i 与k 之间的物流量为ik f ，位置j 与l 之间的距离为jl d ，如何布置使费用最小。 二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。 ● 旅行商问题(TSP) 旅行商问题：有n 个城市，城市i 与j 之间的距离为ij d ，找一条经过n 个城
市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。 ● 车辆路径问题(VRP) 车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n 个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。 TSP 问题是VRP 问题的特例。 ● 车间作业调度问题(JSP) 车间调度问题：存在j 个工作和m 台机器，每个工作由一系列操作组成，操作的执行次序遵循严格的串行顺序，在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成，每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作，同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。如何求得从第一个操作开始到最后一个操作结束的最小时间间隔。 2 分类模型 判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。 聚类分析则是给定的一批样品，要划分的类型实现并不知道，正需要通过局内分析来给以确定类型的。 2.1 判别分析 ● 距离判别法 基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组(类)的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类。 至于距离的测定，可以根据实际需要采用欧氏距离、马氏距离、明科夫距离等。 ● Fisher 判别法 基本思想：从两个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个判别函数或称判别式1p i i i y c x ==∑。其中系数i c 确定的原则是使两 组间的区别最大，而使每个组内部的离差最小。 对于一个新的样品，将它的p 个指标值代人判别式中求出 y 值，然后与判别临界值(或称分界点(后面给出)进行比较，就可以判别它应属于哪一个总体。在两个总体先验概率相等的假设下，判别临界值一般取： (1)(2)1 2012n y n y y n n +=+
数值分析第一章绪论习题答案
第一章绪论 1．设0x >,x 的相对误差为δ，求ln x 的误差。 解：近似值* x 的相对误差为* **** r e x x e x x δ-= == 而ln x 的误差为()1ln *ln *ln ** e x x x e x =-≈ 进而有(ln *)x εδ≈ 2．设x 的相对误差为2%，求n x 的相对误差。 解：设()n f x x =，则函数的条件数为'() | |() p xf x C f x = 又1 '()n f x nx -= , 1 ||n p x nx C n n -?∴== 又((*))(*)r p r x n C x εε≈? 且(*)r e x 为2 ((*))0.02n r x n ε∴≈ 3．下列各数都是经过四舍五入得到的近似数，即误差限不超过最后一位的半个单位，试指 出它们是几位有效数字：*1 1.1021x =,*20.031x =, *3385.6x =, * 456.430x =,*57 1.0.x =? 解：*1 1.1021x =是五位有效数字； *20.031x =是二位有效数字； *3385.6x =是四位有效数字； *456.430x =是五位有效数字； *57 1.0.x =?是二位有效数字。 4．利用公式(2.3)求下列各近似值的误差限：(1) * * * 124x x x ++,(2) ***123x x x ,(3) **24/x x . 其中****1234 ,,,x x x x 均为第3题所给的数。 解：
*4 1* 3 2* 13* 3 4* 1 51()1021()1021()1021()1021()102 x x x x x εεεεε-----=?=?=?=?=? *** 124***1244333 (1)()()()() 1111010102221.0510x x x x x x εεεε----++=++=?+?+?=? *** 123*********123231132143 (2)() ()()() 111 1.10210.031100.031385.610 1.1021385.610222 0.215 x x x x x x x x x x x x εεεε---=++=???+???+???≈ ** 24**** 24422 *4 33 5 (3)(/) ()() 11 0.0311056.430102256.43056.430 10x x x x x x x εεε---+≈ ??+??= ?= 5计算球体积要使相对误差限为1，问度量半径R 时允许的相对误差限是多少？ 解：球体体积为34 3 V R π= 则何种函数的条件数为 2 3'4343 p R V R R C V R ππ=== (*)(*)3(*)r p r r V C R R εεε∴≈= 又(*)1r V ε=
第1节 数学建模与数学探究
第1节数学建模与数学探究 【内容要求】 数学建模活动是对现实问题进行数学抽象，用数学语言表达问题、用数学方法构建模型解决问题的过程.主要包括：在实际情境中从数学的视角发现问题、提出问题，分析问题、构建模型，确定参数、计算求解，检验结果、改进模型，最终解决实际问题.数学建模活动是基于数学思维运用模型解决实际问题的一类综合实践活动，是高中阶段数学课程的重要内容. 【基本过程】 数学建模活动的基本过程如下： 数学探究活动是围绕某个具体的数学问题，开展自主探究、合作研究并最终解决问题的过程.具体表现为：发现和提出有意义的数学问题，猜测合理的数学结论，提出解决问题的思路和方案，通过自主探索、合作研究论证数学结论.数学探究活动是运用数学知识解决数学问题的一类综合实践活动，也是高中阶段数学课程的重要内容. 【过程解读】 掌握建模基本过程，会对实际问题进行问题分析，善于合理假设. ·问题分析也常称为模型准备或问题重述.由于数学模型是建立数学与实际现象之
间的桥梁，因此，首要的工作是要设法用数学的语言表述实际现象.所谓问题重述是指把实际现象尽量地使用贴近数学的语言进行重新描述.为此，要充分了解问题的实际背景，明确建模的目的，尽可能弄清对象的特征，并为此搜集必需的各种信息或数据.要善于捕捉对象特征中隐含的数学因素，并将其一一列出.至此，我们便有了一个很好的开端，而有了这个良好的开端，不仅可以决定建模方向，初步确定用哪一类模型，而且对下面的各个步骤都将产生影响. ·模型假设(即合理假设)是与问题分析紧密衔接的又一个重要步骤.根据对象的特征和建模目的，在问题分析基础上对问题进行必要的、合理的取舍简化，并使用精确的语言作出假设，这是建模至关重要的一步.这是因为，一个实际问题往往是复杂多变的，如不经过合理的简化假设，将很难于转化成数学模型，即便转化成功，也可能是一个复杂的难于求解的模型从而使建模归于失败.当然，假设作得不合理或过分简单也同样会因为与实际相去甚远而使建模归于失败.一般地，作出假设时要充分利用与问题相关的有关学科知识，充分发挥想象力和观察判断力，分清问题的主次，抓住主要因素，舍弃次要因素. 【实际意义】 数学建模的实际意义 1.在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地. 在以声、光、热、力、电这些物理学科为基础的诸如机械、电机、土木、水利等工程技术领域中，数学建模的普遍性和重要性不言而喻，虽然这里的基本模型是已有的，但是由于新技术、新工艺的不断涌现，提出了许多需要用数学方法解决的新问题；高速、大型计算机的飞速发展，使得过去即便有了数学模型也无法求解的课题(如大型水坝的应力计算，中长期天气预报等)迎刃而解；建立在数学模型和计算机模拟基础上的CAD技术，以其快速、经济、方便等优势，大量地替代了传统工程设计中的现场实验、物理模拟等手段. 2.在高新技术领域，数学建模几乎是必不可少的工具. 无论是发展通讯、航天、微电子、自动化等高新技术本身，还是将高新技术用于传统工业去创造新工艺、开发新产品，计算机技术支持下的建模和模拟都是经常使用的有效手段.数学建模、数值计算和计算机图形等相结合形成的计算机软件，已经被固化于产品中，在许多高新技术领域起着核心作用，被认为是高新技术的特征之一.
数学建模专题方法总结
最短路问题、公路连接问题、指派问题、中国邮递员问题、推销员问题、旅行商问题、运输问题 上述问题有两个共同的特点： 一是它们的目的都是从若干可能的安排或方案中寻求某种意义下的最优安排或方案，数学上把这种问题称为最优化或优化问题； 二是它们都易于用图形的形式直观地描述和表达，数学上把这种与图相关的结构称为网络。 与图和网络相关的最优化问题就是网络最优化或称网络优化问题。所以上面例子中介绍的问题都是网络优化问题。
离散数据的处理可用插值、拟合。 插值：已知某些离散点的函数值，构造一个简单的函数通过所有离散点，可求离散点区域内其他中间点的值。若要求所求曲线（面）通过所给所有数据点，就是插值问题。 拟合：不要求通过所有数据点，可预测以前的值。若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象整体的变化趋势，这就是数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。 函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似，由于近似的要求不同，二者在数学方法上是完全不同的。
元法建模3用模拟近似法建模。 微分方程数值解求近似解。 有限差分法--------偏微分方程的一种数值解法
非线性------曲线线性-------直线
预测方法总结：1回归拟合预测------最小二乘法（数据较多、不能太多也不能太少、适合中 等数据量的问题） 2灰色预测（小样本的预测，数据量少）需做数据预处理 3模糊数学预测
模糊数学是研究和揭示模糊现象的定量处理方法。 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择 模糊聚类分析--------对所研究的事物按一定标准进行分类。对客观事物按一定的标准进行分类的数学方法称为聚类分析，它是多元统计的一种分类方法。 模糊模式识别------已知某类事物的若干标准模型，给出一个具体的对象，确定把它归于哪一类模型。 模糊综合评判------从某一事物的多个方面进行综合评价 模糊线性规划-----将线性规划的约束条件或目标函数模糊化,引入隶属函数，从而导出一个新的线性规划问题, 其最优解称为原问题的模糊最优解。
科学计算与数学建模教学大纲
科学计算与数学建模教学大纲 课程编号：13070162 课程名称：科学计算与数学建模 英文名称：Scientific Computing & Mathematical Modeling 总学时：64 学分：4 先修课程要求：高等数学、线性代数 适应专业：全校理、工、医、经、管、文、法等专业 教材与主要教学参考书目（注：加*号的为指定教材或辅助教材） [1]*郑洲顺，张鸿雁等，科学计算与数学建模，上海：复旦大学出版社，2011. [2]*李庆扬，王能超，易大义．数值分析，通高等教育“十一五”国家级规划教材，北京：清 华大学出版社，2008 [3] *姜启源，谢金星，叶俊．数学模型（第三版），北京：清华大学出版社，2007. [4] 邓建中，刘之行．计算方法，西安：西安交通大学出版社，2001. [5] 谭永基等．数学模型，上海：复旦大学出版社，1997. [6] 韩旭里，万中．数值分析与实验，北京：科学出版社，2006年. [7] 蔡大用，白峰杉．高等数值分析．北京：清华大学出版社，1998 [8] 曹志浩，张玉德，李瑞遐．矩阵计算与方程求根．北京：高等教育出版社，1984 [9] 李庆扬，关治，白峰杉．数值计算原理，北京：清华大学出版社，2000 [10]索尔（美）著．吴兆金，范红军译．数值分析，北京：人民邮电出版社，2010 [11]叶其孝．大学生数学建模竞赛辅导教材(1-5)．长沙：湖南教育出版社，1993-2008 [12]刘来福，曾文艺．数学模型与数学建模．第二版．北京：北京师范大学出版社，2002 [13]李尚志．数学建模竞赛教程．江苏：江苏教育出版社，1996 [13]李大潜．中国大学生数学建模竞赛．北京：高等教育出版社，1998 [14] *李荣华，冯果忱．微分方程数值解法．第二版．北京：高等教育出版社，1989 [15]施妙根，顾丽珍．科学和工程计算基础．北京：清华大学出版社，1999 [16]郭金玉，张忠彬，孙庆云．层次分析法在安全科学研究中的应用[J]．中国安全生产科学 技术，2008，4(2)：69-73 [17]陈义华．数学建模的层次分析法. 甘肃工业大学学报．1997，23(3):92-97 [18]郭亚军．综合评价理论、方法及应用．北京：科学出版社，2007 [19]韩中庚．数学建模方法及其应用. 北京:高等教育出版社,2005 [20]易丹辉．统计预测方法与应用-北京：中国统计出版社，2004
数学建模学习心得体会
数学建模学习心得体会 【1】数学建模学习心得体会 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，
小学简便计算方法总结
卓立教育-小学数学简便计算方法总结 一、拆分法：为了方便计算或能使计算变得简便，在进行计算时，会将某些数字拆分开来再进行重新组 合，这样的方法叫拆分法。 例题1：101＋75=（100＋1）＋75=100＋75＋1=176 例题2：125×32=125×8×4=1000×4=4000 例题3：999×999＋1999 =999×999＋（1000＋999）【将1999拆分】 =999×999＋999＋1000 去括号，并使用交换律交换位置 =999×999＋999×1＋1000 为使用乘法分配律，故将原式变形，给拆分出来的999乘以1 =999（999＋1）＋1000 使用乘法分配律，提取999 =999000＋1000 =1000000 例题4：33333×66666＋99999×77778 此题数字中最为特殊的是77778，我们发现这个数字加上22222正好等于100000，所以最好能从其他数字中拆分出来22222。经过观察，我们发现只有66666可以拆出，所以将66666拆分成22222×3。 原式=33333×3×22222＋99999×77778 =99999×22222＋99999×77778 =99999（22222＋77778） =9999900000 例题5：13000÷125=13×1000÷125=13×8=104 例题6：19881988÷20002000 = 1988×10001÷2000×10001 =1998÷2000，即 二、归零法：为了方便计算或能使计算变得简便，在进行计算时，要在计算式中加上一个数再减去同一 个数的方法叫归零法。（即等于加了个“0”，所以叫归零法） 例题1：＋＋＋＋＋＋ =＋＋＋＋＋＋＋－ 在上式中，我们加了一个又减去了一个，等于没加没减。这样一来，除最后一项之外，每一项与前一项相加就会等于前一项。则： =1－ 三、凑整法：为了方便计算或能使计算变得简便，在进行计算时，要通过“凑”的方式让计算式中出现 整百、整千、整万等数字。 例题：99999＋9999＋999＋99＋9 =（99999＋1）＋（9999＋1）＋（999＋1）＋（99＋1）＋（9＋1）－ （加了5个1，所以减去5） =100000＋10000＋1000＋100＋10－5 =111110—5 =111105 四、代入法：为了方便计算或能使计算变得简便，在进行计算时，把一些相同项用字母代替的方法。例题：﹙＋＋﹚×﹙＋＋﹚－﹙＋＋＋﹚×﹙＋﹚
第1章 数学建模与误差分析
第1章数学建模与误差分析 1.1 数学与科学计算 数学是科学之母，科学技术离不开数学，它通过建立数学模型与数学产生紧密联系，数学又以各种形式应用于科学技术各领域。数学擅长处理各种复杂的依赖关系，精细刻画量的变化以及可能性的评估。它可以帮助人们探讨原因、量化过程、控制风险、优化管理、合理预测。近几十年来由于计算机及科学技术的快速发展，求解各种数学问题的数值方法即计算数学也越来越多地应用于科学技术各领域，相关交叉学科分支纷纷兴起，如计算力学、计算物理、计算化学、计算生物、计算经济学等。 科学计算是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算，是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、复杂现象的方法。科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科，是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具。科学计算涉及数学的各分支，研究它们适合于计算机编程的数值计算方法是计算数学的任务，它是各种计算性学科的联系纽带和共性基础，兼有基础性和应用性的数学学科。它面向的是数学问题本身而不是具体的物理模型，但它又是各计算学科共同的基础。 随着计算机技术的飞速发展，科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大的作用,已成为继科学实验和理论研究之后科学研究的第三种方法。在实际应用中所建立的数学模型其完备形式往往不能方便地求出精确解，于是只能转化为简化模型，如将复杂的非线性模型忽略一些因素而简化为线性模型，但这样做往往不能满足精度要求。因此，目前使用数值方法来直接求解较少简化的模型，可以得到满足精度要求的结果，使科学计算发挥更大作用。了解和掌握科学计算的基本方法、数学建模方法已成为科技人才必需的技能。因此，科学计算与数学建模的基本知识和方法是工程技术人才必备的数学素质。 1.2 数学建模及其重要意义 数学，作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和人们生活的实际需要密切相关。用数学方法解决工程实际和科学技术中的具体问题时，首先必须将具体问题抽象为数学问题，即建立起能描述并等价代替该实际问题的数学模型，然后将建立起的数学模型，利用数学理论和计算技术进行推演、论证和计算，得到欲求解问题的解析解或数值解，最后用求得的解析解和数值解来解决实际问题。本章主要介绍数学建模基本过程和求解数学问题数值方法的误差传播分析。 1.2.1 数学建模的过程 数学建模过程就是从现实对象到数学模型，再从数学模型回到现实对象的循环，一般通过表述、求解、解释、验证几个阶段完成。数学建模过程如图1.2.1所示，数学模型求解方法可分为解析法和数值方法，如图1.2.2所示。 表述是将现实问题“翻译”成抽象的数学问题，属于归纳。数学模型的求解方法则属于演绎。归纳是依据个别现象推出一般规律；演绎是按照普遍原理考察特定对象，导出结论。演绎利用严格的逻辑推理，对解释现象做出科学预见，具有重要意义，但是它要以归纳的结论作为公理化形式的前提，只有在这个前提下
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，但是它的要求、定位和为什么把这些领域加到我的标准当中，你应该怎么看待这部分内容。
数值计算方法第一章
第一章 绪 论 本章以误差为主线，介绍了计算方法课程的特点，并概略描述了与算法相关的基本概念，如收敛性、稳定性，其次给出了误差的度量方法以及误差的传播规律，最后，结合数值实验指出了算法设计时应注意的问题． §1.1 引 言 计算方法以科学与工程等领域所建立的数学模型为求解对象，目的是在有限的时间段内利用有限的计算工具计算出模型的有效解答。 由于科学与工程问题的多样性和复杂性，所建立的数学模型也是各种各样的、复杂的. 复杂性表现在如下几个方面：求解系统的规模很大，多种因素之间的非线性耦合，海量的数据处理等等，这样就使得在其它课程中学到的分析求解方法因计算量庞大而不能得到计算结果，且更多的复杂数学模型没有分析求解方法． 这门课程则是针对从各种各样的数学模型中抽象出或转化出的典型问题，介绍有效的串行求解算法，它们包括 (1) 非线性方程的近似求解方法； (2) 线性代数方程组的求解方法； (3) 函数的插值近似和数据的拟合近似； (4) 积分和微分的近似计算方法； (5) 常微分方程初值问题的数值解法； (6) 优化问题的近似解法；等等 从如上内容可以看出，计算方法的显著特点之一是“近似”． 之所以要进行近似计算，这与我们使用的工具、追求的目标、以及参与计算的数据来源等因素有关． 计算机只能处理有限数据，只能区分、存储有限信息，而实数包含有无穷多个数据，这样，当把原始数据、中间数据、以及最终计算结果用机器数表示时就不可避免的引入了误差，称之为舍入误差． 我们需要在有限的时间段内得到运算结果，就需要将无穷的计算过程截断， 从而产生截断误差． 如 +++=! 21 !111e 的计算是无穷过程，当用 ! 1 !21!111n e n ++++= 作为e 的近似时，则需要进行有限过程的计算，但产生了 截断误差e e n -．
四年级数学简便计算方法汇总
四年级数学简便计算：乘除法篇 一、乘法： 1.因数含有25和125的算式： 例如①：25×42×4 我们牢记25×4=100，所以交换因数位置，使算式变为25×4×42. 同样含有因数125的算式要先用125×8=1000。 例如②：25×32 此时我们要根据25×4=100将32拆成4×8，原式变成25×4×8。 例如③：72×125 我们根据125×8=1000将72拆成8×9，原式变成8×125×9。 重点例题：125×32×25 =（125×8）×（4×25） 2.因数含有5或15、35、45等的算式： 例如：35×16 我们根据需要将16拆分成2×8，这样原式变为 35×2×8。因为这样就可以先得出整十的数，运算起来比较简便。 3.乘法分配率的应用： 例如：56×32+56×68 我们注意加号两边的算式中都含有56，意思是32个56加上68个56的和是多少，于是可以提出56将算式变成56×（32+68） 如果是56×132—56×32 一样提出56，算是变成56×（132-32） 注意：56×99+56 应想99个56加上1个56应为100个56，所以原式变为56×(99+1) 或者56×101-56 =56×（101-1）另外注意综合运用，例如： 36×58+36×41+36 =36×（58+41+1） 47×65+47×36-47 =47×(65+36-1) 4.乘法分配率的另外一种应用： 例如：102×47 我们先将102拆分成100+2 算式变成（100+2）×47 然后注意将括号里的每一项都要与括号外的47相乘，算式变为： 100×47+2×47 例如：99×69 我们将99变成100-1 算式变成（100-1）×69 然后将括号里的数分别乘上69，注意中间为减号，算式变成： 100×69-1×69 二、除法： 1.连续除以两个数等于除以这两个数的乘积： 例如：32000÷125÷8 我们可以将算式变为32000÷（125×8） =32000÷1000 2.例如：630÷18 我们可以将18拆分成9×2 这时原式变为630÷（9×2） 注意要加括号，然后打开括号，原式变成 630÷9÷2=70÷2 三、乘除综合：
项目学习与数学建模的完美融合
项目学习与数学建模的完美融合 一年一度的全国大学生数学建模竞赛从1992年开始，已经走过了24年的历程。每一次的比赛都是紧张激烈的，每一次的经历都是收获丰硕的。在近年的备赛阶段研究其活动方式，竟发现数学建模与项目学习不期而遇，项目学习宛如一位老友走进了数学建模，与数学建模完美地融合了。项目学习与全国大学生数学建模竞赛的完美融合，提高了学生自主学习的能力，促进了学生团队合作的能力，增强了各个学科的相通，使数学建模更加整体有序。 一、项目学习与数学建模在理论层面的融合 数学建模是通过建立数学模型来解决实际问题。它的基本过程是：第一，根据问题来设计问题，即根据题目要求来确定任务，把实际问题转化为数学问题；第二，积极探索，处理数据，解决问题；第三，撰写论文，展示成果。 要想成功地建立数学模型需要具备以下几方面的能力：第一，扎实的基础，这里所谓的基础并不单独是指数学基础，而是指包括数学、物理、化学、生物、地理等方面的常识；第二，丰富的想象力，不拘泥于固定的思维方式，要敢于尝试别人没有使用过的方法；第三，坚定的信念，要坚定一定可以找到答案的信念，并努力探索，这样即使没有解决问题，
在探索过程中也会学到很多东西；第四，要具备良好的编程素养，要解决实际问题，就一定会有数据，而且要处理很多大数据，是一定需要通过计算机编程来完成的。 项目学习与数学建模在理论层面的融合体现在以下几 个方面： 1.在设计问题阶段的融合。 这是数学建模与项目学习的天然融合。首先，项目学习是从问题驱动出发，驱动问题就像“灯塔”一样激励着学生的兴趣，指引学生向项目目标努力；而数学建模也必须先确定出问题，才能开始后续的探索，数学建模竞赛的试题来源于生活，而且实用性强，能够很好地激发学生的兴趣。其次，项目学习以终为始，即工作伊始就明确形成的成果是什么，有什么用，数学建模也是如此，最后形成的解决方案，就是项目学习中的成果。最后，项目学习是要确定项目范围，在项目启动的时候就确定项目的时间，数学建模也是如此。 2.在问题探索阶段的融合。 这个阶段更加体现出了数学建模与项目学习的天然融合，浑然天成。项目学习是以探索体验为重点，数学建模的过程就是探索体验的过程。项目学习在探索体验阶段，不仅是一种学习方式，还是一种协同工作、收集信息和呈现信息的方式，团队协作是项目成功的关键。数学建模竞赛也要求学生必须具备很强的团队合作精神，要收集信息、呈现信息、