Ⅰ 試述什麼是數學建模和數學模型
數學模型(Mathematical
Model)是一種模擬,是用數學符號、數學式子、程序、圖形等對實際課題本質屬性的抽象而又簡潔的刻劃,它或能解釋某些客觀現象,或能預測未來的發展規律,或能為控制某一現象的發展提供某種意義下的最優策略或較好策略。數學模型一般並非現實問題的直接翻版,它的建立常常既需要人們對現實問題深入細微的觀察和分析,又需要人們靈活巧妙地利用各種數學知識。這種應用知識從實際課題中抽象、提煉出數學模型的過程就稱為數學建模(Mathematical
Modeling)。
Ⅱ 什麼是數學模型,什麼是數學
中國數學建模
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數學模型
數學模型是對於現實世界的一個特定對象,一個特定目的,根據特有的內在規律,做出一些必要的假設,運用適當的數學工具,得到一個數學結構。
簡單地說:就是系統的某種特徵的本質的數學表達式(或是用數學術語對部分現實世界的描述),即用數學式子(如函數、圖形、代數方程、微分方程、積分方程、差分方程等)來描述(表述、模擬)所研究的客觀對象或系統在某一方面的存在規律。
數學建模
數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。即通過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程後,將實際問題用數學方式表達,建立起數學模型,然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解。
數學建模將各種知識綜合應用於解決實際問題中,是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一。
數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟並沒有一定的模式,但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特徵:模型的可靠性和模型的使用性。建模的一般方法:
機理分析:根據對現實對象特性的認識,分析其因果關系,找出反映內部機理的規律,所建立的模型常有明確的物理或現實意義。
測試分析方法:將研究對象視為一個「黑箱」系統,內部機理無法直接尋求,通過測量系統的輸入輸出數據,並以此為基礎運用統計分析方法,按照事先確定的准則在某一類模型中選出一個數據擬合得最好的模型。 測試分析方法也叫做系統辯識。
將這兩種方法結合起來使用,即用機理分析方法建立模型的結構,用系統測試方法來確定模型的參數,也是常用的建模方法。
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究對象的了解程度和建模目的來決定。機理分析法建模的具體步驟大致如下:
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設,確定變數、參數;
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定參數;
3、 用實際問題的實測數據等來檢驗該數學模型;
4、 符合實際,交付使用,從而可產生經濟、社會效益;不符合實際,重新建模。
數學模型的分類:
1、 按研究方法和對象的數學特徵分:初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等。
2、 按研究對象的實際領域(或所屬學科)分:人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、污染模型、經濟模型、社會模型等。
數學建模需要豐富的數學知識,涉及到高等數學,離散數學,線性代數,概率統計,復變函數等等 基本的數學知識
同時,還要有廣泛的興趣,較強的邏輯思維能力,以及語言表達能力等等
一般大學進行數學建模式從大二下學期開始,一般在九月份開始競賽,一般三天時間,三到四人一組,合作完成!!!
Ⅲ 什麼是數學模型和數學建模
數學模型是運用數理邏輯方法和數學語言建構的科學或工程模型。數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字,就不斷地建立各種數學模型,以解決各種各樣的實際問題。對於廣大的科學技術工作者對大學生的綜合素質測評,對教師的工作業績的評定以及諸如訪友,采購等日常活動,都可以建立一個數學模型,確立一個最佳方案。建立數學模型是溝通擺在面前的實際問題與數學工具之間聯系的一座必不可少的橋梁。
Ⅳ 舉例說明什麼是數學模型
數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字,就不斷地建立各種數學模型,以解決各種各樣的實際問題。對於廣大的科學技術工作者對大學生的綜合素質測評,對教師的工作業績的評定以及諸如訪友,采購等日常活動,都可以建立一個數學模型,確立一個最佳方案。建立數學模型是溝通擺在面前的實際問題與數學工具之間聯系的一座必不可少的橋梁。現在數學模型還沒有一個統一的准確的定義,因為站在不同的角度可以有不同的定義。不過我們可以給出如下定義。"數學模型是關於部分現實世界和為一種特殊目的而作的一個抽象的、簡化的結構。"具體來說,數學模型就是為了某種目的,用字母、數字及其它數學符號建立起來的等式或不等式以及圖表、圖象、框圖等描述客觀事物的特徵及其內在聯系的數學結構表達式。
Ⅳ 數學模型有哪些
數學模型(mathematical model)就是用數學的語言、方法去近似地刻畫實際,描述現實問題的數學公式、圖形或演算法。
數學模型可按不同的方式進行分類。
按照模型的應用領域,可分為人口模型、生物模型、生態模型、交通模型、環境模型、作戰模型、社會模型、經濟模型、醫學模型、機械模型等。
按照建立模型的數學方法,可分為微分方程模型、幾何模型、網路模型、運籌模型、隨機模型等。
按照建模目的,可分為描述模型、分析模型、預測模型、決策模型、控制模型等。
按照對模型結構的了解程度,可分為白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。白箱是指對所涉及問題的機理很清楚,黑箱是完全不了解問題的內部機理,灰箱則介於兩者之間。
根據模型的表現形態還可分為:靜態模型和動態模型、解析模型和數值模型、離散模型和連續模型、確定性模型和隨機性模型。
數學模型和數學建模介紹
數學建模(mathematical modeling)就是通過建立數學模型來解決各種實際問題的方法,也就是通過對實際問題的抽象、簡化,確定變數和參數,並應用某些規律建立起變數、參數之間的關系。求解該數學問題,解釋、驗證所得到的解,從而確定能否用於解決實際問題。數學建模最重要的特點在於它是一個接受實踐檢驗、多次修改、逐漸完善的過程。
數學建模沒有固定的格式和標准,也沒有明確的方法,通常由明確問題、合理假設、搭建模型、求解模型、分析檢驗等五個步驟組成。
一個理想的數學模型,應盡可能滿足以下兩個條件:
模型的可靠性:在誤差允許范圍內,能正確反映客觀實際;
模型的可解性:模型能夠通過數學計算,得到可行解。
一個實際問題往往很復雜的,影響因素也有很多,要解決實際問題,就要將實際問題抽象簡化、合理假設,確定變數和參數,建立合適的數學模型,並求解。模型的可靠性和可解性通常互相矛盾,一般總是在模型可解性的前提下力爭較滿意的可靠性。
Ⅵ 一,什麼是數學模型
數學模型是針對參照某種事物系統的特徵或數量依存關系,採用數學語言,概括地或近似地表述出的一種數學結構,這種數學結構是藉助於數學符號刻劃出來的某種系統的純關系結構。從廣義理解,數學模型包括數學中的各種概念,各種公式和各種理論。因為它們都是由現實世界的原型抽象出來的,從這意義上講,整個數學也可以說是一門關於數學模型的科學。從狹義理解,數學模型只指那些反映了特定問題或特定的具體事物系統的數學關系結構,這個意義上也可理解為聯系一個系統中各變數間內的關系的數學表達。
數學模型所表達的內容可以是定量的,也可以是定性的,但必須以定量的方式體現出來。因此,數學模型法的操作方式偏向於定量形式。
Ⅶ 什麼樣的模型稱為數學模型
數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字,就不斷地建立各種數學模型,以解決各種各樣的實際問題。對於廣大的科學技術工作者對大學生的綜合素質測評,對教師的工作業績的評定以及諸如訪友,采購等日常活動,都可以建立一個數學模型,確立一個最佳方案。建立數學模型是溝通擺在面前的實際問題與數學工具之間聯系的一座必不可少的橋梁。
1、真實完整。
1)真實的、系統的、完整的,形象的反映客觀現象;
2)必須具有代表性;
3)具有外推性,即能得到原型客體的信息,在模型的研究實驗時,能得到關於原型客體的原因;
4)必須反映完成基本任務所達到的各種業績,而且要與實際情況相符合。
2、簡明實用。在建模過程中,要把本質的東西及其關系反映進去,把非本質的、對反映客觀真實程度影響不大的東西去掉,使模型在保證一定精確度的條件下,盡可能的簡單和可操作,數據易於採集。
3、適應變化。隨著有關條件的變化和人們認識的發展,通過相關變數及參數的調整,能很好的適應新情況。
根據研究目的,對所研究的過程和現象(稱為現實原型或原型)的主要特徵、主要關系、採用形式化的數學語言,概括地、近似地表達出來的一種結構,所謂「數學化」,指的就是構造數學模型.通過研究事物的數學模型來認識事物的方法,稱為數學模型方法.簡稱為MM方法。
數學模型是數學抽象的概括的產物,其原型可以是具體對象及其性質、關系,也可以是數學對象及其性質、關系。數學模型有廣義和狹義兩種解釋.廣義地說,數學概念、如數、集合、向量、方程都可稱為數學模型,狹義地說,只有反映特定問題和特定的具體事物系統的數學關系結構方數學模型大致可分為二類:(1)描述客體必然現象的確定性模型,其數學工具一般是代數方程、微分方程、積分方程和差分方程等,(2)描述客體或然現象的隨機性模型,其數學模型方法是科學研究相創新的重要方法之一。在體育實踐中常常提到優秀運動員的數學模型。如經調查統計.現代的世界級短跑運動健將模型為身高1.80米左右、體重70公斤左右,100米成績10秒左右或更好等。
用字母、數字和其他數學符號構成的等式或不等式,或用圖表、圖像、框圖、數理邏輯等來描述系統的特徵及其內部聯系或與外界聯系的模型。它是真實系統的一種抽象。數學模型是研究和掌握系統運動規律的有力工具,它是分析、設計、預報或預測、控制實際系統的基礎。數學模型的種類很多,而且有多種不同的分類方法。
靜態和動態模型 靜態模型是指要描述的系統各量之間的關系是不隨時間的變化而變化的,一般都用代數方程來表達。動態模型是指描述系統各量之間隨時間變化而變化的規律的數學表達式,一般用微分方程或差分方程來表示。經典控制理論中常用的系統的傳遞函數也是動態模型,因為它是從描述系統的微分方程變換而來的(見拉普拉斯變換)。
分布參數和集中參數模型 分布參數模型是用各類偏微分方程描述系統的動態特性,而集中參數模型是用線性或非線性常微分方程來描述系統的動態特性。在許多情況下,分布參數模型藉助於空間離散化的方法,可簡化為復雜程度較低的集中參數模型。
連續時間和離散時間模型 模型中的時間變數是在一定區間內變化的模型稱為連續時間模型,上述各類用微分方程描述的模型都是連續時間模型。在處理集中參數模型時,也可以將時間變數離散化,所獲得的模型稱為離散時間模型。離散時間模型是用差分方程描述的。
隨機性和確定性模型 隨機性模型中變數之間關系是以統計值或概率分布的形式給出的,而在確定性模型中變數間的關系是確定的。
參數與非參數模型 用代數方程、微分方程、微分方程組以及傳遞函數等描述的模型都是參數模型。建立參數模型就在於確定已知模型結構中的各個參數。通過理論分析總是得出參數模型。非參數模型是直接或間接地從實際系統的實驗分析中得到的響應,例如通過實驗記錄到的系統脈沖響應或階躍響應就是非參數模型。運用各種系統辨識的方法,可由非參數模型得到參數模型。如果實驗前可以決定系統的結構,則通過實驗辨識可以直接得到參數模型。
線性和非線性模型 線性模型中各量之間的關系是線性的,可以應用疊加原理,即幾個不同的輸入量同時作用於系統的響應,等於幾個輸入量單獨作用的響應之和。線性模型簡單,應用廣泛。非線性模型中各量之間的關系不是線性的,不滿足疊加原理。在允許的情況下,非線性模型往往可以線性化為線性模型,方法是把非線性模型在工作點鄰域內展成泰勒級數,保留一階項,略去高階項,就可得到近似的線性模型。
編輯本段數學模型的定義現在數學模型還沒有一個統一的准確的定義,因為站在不同的角度可以有不同的定義。不過我們可以給出如下定義。"數學模型是關於部分現實世界和為一種特殊目的而作的一個抽象的、簡化的結構。"具體來說,數學模型就是為了某種目的,用字母、數字及其它數學符號建立起來的等式或不等式以及圖表、圖象、框圖等描述客觀事物的特徵及其內在聯系的數學結構表達式。
Ⅷ 什麼是數模
數學建模就是根據實際問題來建立數學模型,對數學模型來進行求解,然後根據結果去解決實際問題。
當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時,人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上,用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。
(8)什麼是數學模型擴展閱讀:
應用領域:
數學建模應用就是將數學建模的方法從目前純競賽和純科研的領域引向商業化領域,解決社會生產中的實際問題,接受市場的考驗。
可以涉足企業管理、市場分類、經濟計量學、金融證券、數據挖掘與分析預測、物流管理、供應鏈、信息系統、交通運輸、軟體製作、數學建模培訓等領域,提供數學建模及數學模型解決方案及咨詢服務,是對咨詢服務業和數學建模融合的一種全新的嘗試。
目前,北京交通大學、北京郵電大學、中國農業大學等在校學生組建了國內第一支數學建模應用團隊,在北京交通大學數學應用和建模研究所的名下展開了數學建模應用推廣和應用。
數學建模項目:
在社會企業的工程和商業運作過程中出現的資源優化使用安排、銷售策略、定價機制、市場分類、數據分析與挖掘、交通運輸、物流管理等問題。
有必要通過數學建模方法應用到解決社會實際生產和生活中來,發揮其自身優勢,為社會帶來更大的便利、利潤和資源重整。同時,需要雙方通過項目的方式來溝通和解決。數學建模項目正在越來越多的發現和解決。
Ⅸ 數學建模 什麼意思
數學建模就是根據實際問題來建立數學模型,對數學模型來進行求解,然後根據結果去解決實際問題。
當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時,人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上,用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。
數學模型(Mathematical Model)是一種模擬,是用數學符號,數學式子,程序,圖形等對實際課題本質屬性的抽象而又簡潔的刻畫,它或能解釋某些客觀現象,或能預測未來的發展規律,或能為控制某一現象的發展提供某種意義下的最優策略或較好策略。
數學模型一般並非現實問題的直接翻版,它的建立常常既需要人們對現實問題深入細微的觀察和分析,又需要人們靈活巧妙地利用各種數學知識。這種應用知識從實際課題中抽象、提煉出數學模型的過程就稱為數學建模(Mathematical Modeling)。
(9)什麼是數學模型擴展閱讀:
建模過程
1、模型准備
了解問題的實際背景,明確其實際意義,掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓,數學思路貫穿問題的全過程,進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論,符合數學習慣,清晰准確。
2、模型假設
根據實際對象的特徵和建模的目的,對問題進行必要的簡化,並用精確的語言提出一些恰當的假設。
3、模型建立
在假設的基礎上,利用適當的數學工具來刻劃各變數常量之間的數學關系,建立相應的數學結構(盡量用簡單的數學工具)。
4、模型求解
利用獲取的數據資料,對模型的所有參數做出計算(或近似計算)。
5、模型分析
對所要建立模型的思路進行闡述,對所得的結果進行數學上的分析。
6、模型檢驗
將模型分析結果與實際情形進行比較,以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合,則要對計算結果給出其實際含義,並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設,再次重復建模過程。
7、模型應用與推廣
應用方式因問題的性質和建模的目的而異,而模型的推廣就是在現有模型的基礎上對模型有一個更加全面的考慮,建立更符合現實情況的模型。
Ⅹ 什麼是數學模型,什麼又是物理模型,還有什麼樣的模型,怎麼區別
數學模型就是一種有一定通用性的能解決一類問題的框架模型,比如說方程就是一種數學模型,物理模型類似就是用一組容易分析的框架類符號來表示一些物體的物理性質,使得這些性質便於分析,比如什麼斜坡上物體受力模型那類的,共同點都是用來解決問題的。也可以這么理解,模型就是公式,可以用來給一些要分析的問題套用的,是工具,是分析時的一些形象的便於分析的表達