數學模型核心軍備賽學到什麼

㈠ 大學生數學建模大賽要掌握那些知識

大學生數學建模競賽簡介
1、數模競賽的起源與歷史

數模競賽是由美國工業與應用數學學會在1985年發起的一項大學生競賽活動，目的在於激勵學生學習數學的積極性，提高學生建立數學模型和運用計算機技術解決實際問題的綜合能力，鼓勵廣大學生踴躍參加課外科技活動，開拓知識面，培養創精神及合作意識，推動大學數學教學體系、教學內容和方法的改革。我國大學生數學建模競賽是由教育部高教司和中國工業與數學學會主辦、面向全國高等院校的、每年一屆的通訊競賽。其宗旨是：創新意 識、團隊精神、重在參與、公平競爭。1992載在中國創辦，自從創辦以來，得到了教育部高教司和中國工業與應用數學協會的得力支持和關心，呈現出迅速的發展發展勢頭，就2003年來說，報名階段須然受到「非典」影響，但是全國30個省（市、自治區）及香港的637所院校就有5406隊參賽，在職業技術學院增加更快，參賽高校由2002年的1067所上升到了2003年的1410所。可以說：數學建模已經成為全國高校規模最大課外科技活動。

2、什麼是數學建模

數學建模（Mathematical Modelling）是一種數學的思考方法，是「對現實的現象通過心智活動構造出能抓住其重要且有用的特徵的表示，常常是形象化的或符號的表示。」從科學，工程，經濟，管理等角度看數學建模就是用數學的語言和方法，通過抽象，簡化建立能近似刻畫並「解決」實際問題的一種強有力的數學工具。顧名思義，modelling一詞在英文中有「塑造藝術」的意思，從而可以理解從不同的側面，角度去考察問題就會有不盡的數學模型，從而數學建模 的創造又帶有一定的藝術的特點。而數學建模最重要的特點是要接受實踐的檢驗，多次修改模型漸趨完善的過程。

3、競賽的內容

競賽題目一般來源於工程技術和管理科學等方面經過適當簡化加工的實際問題，不要求參賽者預先掌握深入的專門知識，只需要學過普通高校的數學課程。題目有較大的靈活性供參賽者發揮其創造能力。參賽者應根據題目要求，完成一篇包括模型假設、建立和求解、計算方法的設計和計算機實現、結果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文（即答卷）。競賽評獎以假設的合理性、建模的創造性、結果的正確性和文字表述的清晰程度為主要標准。

4、競賽的步驟

建模是一種十分復雜的創造性勞動，現實世界中的事物形形色色，五花八門，不可能用一些條條框 框規定出各種模型如何具體建立，這里只是大致歸納一下建模的一般步驟和原則：

1）模型准備：首先要了解問題的實際背景，明確題目的要求，收集各種必要的信息．

2）模型假設：為了利用數學方法，通常要對問題做必要的、合理的假設，使問題的主要特徵凸現出來，忽略問題的次要方面。

3）模型構成：根據所做的假設以及事物之間的聯系，構造各種量之間的關系把問題化

4）模型求解：利用已知的數學方法來求解上一步所得到的數學問題，此時往往還要作出進一步的簡化或假設。為數學問題，注意要盡量採用簡單的數學工具。

5）模型分析：對所得到的解答進行分析，特別要注意當數據變化時所得結果是否穩定。

6）模型檢驗：分析所得結果的實際意義，與實際情況進行比較，看是否符合實際，如果不夠理想，應該修改、補充假設，或重新建模，不斷完善。

7）模型應用：所建立的模型必須在實際應用中才能產生效益，在應用中不斷改進和完善。

5、模型的分類

按模型的應用領域分類

生物數學模型
醫學數學模型
地質數學模型
數量經濟學模型
數學社會學模型

按是否考慮隨機因素分類

確定性模型
隨機性模型

按是否考慮模型的變化分類

靜態模型
動態模型

按應用離散方法或連續方法

離散模型
連續模型

按建立模型的數學方法分類

幾何模型
微分方程模型
圖論模型
規劃論模型
馬氏鏈模型

按人們對事物發展過程的了解程度分類

白箱模型：
指那些內部規律比較清楚的模型。如力學、熱學、電學以及相關的工程技術問題。
灰箱模型：
指那些內部規律尚不十分清楚，在建立和改善模型方面都還不同程度地有許多工作要做的問題。 如氣象學、生態學經濟學等領域的模型。
黑箱模型：
指一些其內部規律還很少為人們所知的現象。如生命科學、社會科學等方面的問題。但由於因素眾多、關系復雜，也可簡化為灰箱模型來研究。

6、數學建模應用

今天，在國民經濟和社會活動的以下諸多方面，數學建模都有著非常具體的應用。
分析與設計 例如描述葯物濃度在人體內的變化規律以分析葯物的療效；建立跨音速空氣流和激波的數學模型，用數值模擬設計新的飛機翼型。
預報與決策 生產過程中產品質量指標的預報、氣象預報、人口預報、經濟增長預報等等，都要有預報模型。使經濟效益最大的價格策略、使費用最少的設備維修方案，是決策模型的例子。
控制與優化 電力、化工生產過程的最優控制、零件設計中的參數優化，要以數學模型為前提。建立大系統控制與優化的數學模型，是迫切需要和十分棘手的課題。
規劃與管理 生產計劃、資源配置、運輸網路規劃、水庫優化調度，以及排隊策略、物資管理等，都可以用運籌學模型解決。

㈡ 大家好，我想學習數學建模，請問我應該從哪些方面入手，先學什麼在學什麼，求指教！！

你好，我想你學數學建模的主要目的是為了參加數學建模比賽吧，包括省級聯賽、國賽和美賽等。如果是基於這樣的目的，那麼首先你要了解這些比賽的比賽時間、基本內容和大致流程，然後有針對性的進行准備和學習，合理規劃時間和內容。
下面從我個人經歷和角度，說一下如果對於一個數學建模初學者該做的事。以下所述，建議要廣泛涉獵，但沒有必要都一一記住，做到了解就可以，遇到問題可以具體查資料，因為任何數學建模比賽都可以利用一切你可以利用的資源(書籍、講義、網路等等)。
首先要對數學建模有個了解，知道數學建模是個什麼東西，有哪些基本模型，大致哪些問題可以歸結到哪些模型當中。有很多經典問題，當然，現在遇到的很多問題無法直接應用這些經典模型來解決，但是很多可以通過演化或者其中某一部分運用到某些模型，或者至少給你一些啟示。姜啟源有本書叫《數學模型》，可以拿來看看，作為入門了解。但是僅僅知道這些模型是遠遠不夠的，這些僅作為了解，如果真的碰到，知道哪一類現去查資料就可以。
然後就是一些相關基礎知識的准備。有那麼句話「建模問題中一大半問題是優化問題，剩下一小半問題中的一大半可以運用到優化問題」，所以一般來講，數學建模中優化問題極為突出。建議學習一下最優化原理與方法，我當時用的是薛嘉慶寫的《最優化原理與方法》，了解最優化基本原理，類似書很多，可以找些來看看。如果有精力還可以學學運籌學，國內用的比較多的胡運權寫的《運籌學基礎及應用》，事實上優化即是運籌學的一大重要分支，而其他相關的知識也可以了解以備用。圖論作為運籌學的一個分支問題也可以著重看下，比如經典的旅行商問題以及有一年MCM考的掃雪的問題就屬於圖論范疇，計算機專業一般都會學《集合論與圖論》，書應該很好找。數理統計和回歸分析在很多時候是很有用的，近年來這種對於大量數據的統計處理和分析能力的考察也逐漸被重視，國賽中常會出現，美賽中更是有ICM那道題完全就是這種類型，找一本比較完善的數理統計的書，好好研究一下。當然，如果精力再允許，還可以涉獵一些關於經濟學、量化分析、時間序列分析等等相關。近年來對於經濟學相關問題出的挺多，量化分析(如有一年國賽一道評價上海世博會的)更是在日常生活中經常用到。
再次要准備的就是計算方法和軟體應用。計算方法來說一般有很多相關書籍可以查找，主要是掌握些基本的演算法，有效的演算法可以使計算效率更高，甚至影響結果的收斂性。而對於軟體的應用，以前有很多，現在常用的差不多隻有MATLAB和LINDO/LINGO，當然如果你所學專業涉及到VB、C、C++、FORTRAN等編程語言，也可以用來作為計算。MATLAB是目前解決數學問題基本上最牛逼的軟體之一，其內置的函數庫涵蓋數學各個領域，調用非常方便，所以常常被使用，如果用其他語言自行編寫，可能需要一段子程序的在MATLAB中可能只要一個語句。從計算效率上來講，可能C++、FORTRAN更高，不過一般數學建模中對模型和計算方法優化後，往往不需要很高的計算效率也能得出結果。但是這需要很高深的編程功底，認識的人中一個優化問題為了搜索兩個參數的最優值，計算機跑了3個小時。LINDO/LINGO是優化問題常用的軟體，專門解決優化問題，功能強大，不僅能解決有解的問題，還能解無解但是條件優化的問題。很遺憾我當年沒有學會使用，所以也沒咋用過這個軟體。對於MATLAB也好，各種語言也好，LINDO/LINGO也好，建議看一些與數學建模相關的應用類書籍，單純講軟體的東西擴展的很多，用不到那麼多。推薦幾本書：姜啟源《大學數學實驗》，謝金星《優化建模與LINDO/LINGO軟體》，邢文訓《現代優化計算方法》，周建興《MATLAB從入門到精通》等。MATLAB及各種編程語言建議找一本完整介紹的參考書，遇到問題可以查一查即可。
下面要提醒的就是，任何建模比賽都可以使用一切手段查找一切資料，但底線是不可以抄襲。這包括抄襲前人已有和找人代做。所以查找資料成為每次比賽的關鍵。往往我們可以找到相關、相似的問題前人已經做過，所以要妥善運用這些方法或者結論。我個人認為這是比前面都關鍵的一步，資料查找和閱讀將直接影響題目的選擇、模型的確定和計算方法的運用。切記要學會查資料！
還要啰嗦一句的就是，數學建模比賽不同於其他學科競賽，其結果要以論文形式提交，那麼如何寫學術論文，如何清楚的表達，如何寫摘要，如何將提出的問題有邏輯有條理的表達在你的文章當中，學問就非常大了，不是我三言兩語可以解決，多查多看多寫，我想你自己會有心得。
最後，附上幾個常用的大學生數學建模網站，供你獲取信息、討論和學慣用。
全國大學生數學建模競賽網 http://www.mcm.e.cn/
美國數學及其應用聯合會網 http://www.comap.com/ (美賽信息、報名、答題網站)
中國數學建模網 http://www.shumo.com/
數學中國(數學建模) http://www.madio.net/forum.php

就說這些吧先 希望你學有所成 比賽也取得好成績

㈢ 誰知道數學建模考什麼

根據題目，進行分析，分析後對一系列的數據進行處理，得出相關的關系，再根據這些建立數學模型，對自己建的數學模型分析求解，得出結果。一般數學建模大賽涉及到的是工程管理，經濟教育，生物物理這些方面的東西。

㈣ 大學的數學建模競賽怎麼准備

我在大二的時候就和室友一起參加過全國大學生數學建模競賽，學校里也上過這方面的專業課，可以說對此有點自己的見解和建議。下面我想分享一下自己當時做的一些准備供你參考。

首先，肯定要學習數學模型方面的知識。

數學建模，顧名思義就是建立數學模型，需要你去了解一下常用的數學模型。有些同學可能會疑問，數學還有什麼模型呢？不就是套套公式嗎。其實不然，對於國賽，最常用的莫過於概率論與數理統計了。

當然，如果你學有餘力的話，可以去學SPSS這種專業的統計軟體，或者像Visio這樣的繪圖軟體，在統計或者繪圖等方面，用起來更加方面，圖案也更加精美。

總而言之，對於大學的數學建模競賽，還是需要好好准備的，無論是數學的專業知識還是演算法的設計實現。如果能找到合適的隊友，那麼合作起來還是很輕松的，希望你能得到一個好成績！

㈤ 數學建模大賽到底是干什麼的一定要會編程嗎

我曾參加過數學建模競賽。全國大學生數學建模大賽目的是培養大學生能夠在學習知識的同時，學會運用知識解決實際問題，學會將實際問題轉化成數學問題，用數學知識來解決實際問題。並且，培養小組團結合作精神。必須是三人一組，不過最好可以是不同專業的三個人，這樣知識面廣，好解決問題，分工合作。最好會編程，但是不會的話，也可以求助會的人，比如求助你的老師或者會編程的同學。希望我的回答對你有幫助，也希望你能參加，這個大賽很能鍛煉人。

㈥ 初學者，數學建模需要准備些什麼東西

數學建模應當掌握的十類演算法
‍‍ 1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算 法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法） 2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要 處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具） 3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題 屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、 Lingo軟體實現） 4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉 及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備） 5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計 中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中） 6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是 用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實 現比較困難，需慎重使用） 7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽 題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好 使用一些高級語言作為編程工具） 8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只 認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非 常重要的） 9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常 用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調 用） 10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該 要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab 進行處理）
數學建模資料
競賽參考書
l、中國大學生數學建模競賽，李大潛主編，高等教育出版社(1998)． 2、大學生數學建模競賽輔導教材，(一)(二)(三)，葉其孝主編，湖南教育 出版社(1993，1997，1998)． 3、數學建模教育與國際數學建模競賽 《工科數學》專輯，葉其孝主編， 《工科數學》雜志社，1994)．
國內教材、叢書
1、數學模型，姜啟源編，高等教育出版社(1987年第一版，1993年第二版，2003年第三版；第一版在 1992年國家教委舉辦的第二屆全國優秀教材評選中獲"全國優秀教材獎")． 2、數學模型與計算機模擬，江裕釗、辛培情編，電子科技大學出版社，(1989)． 3、數學模型選談(走向數學從書)，華羅庚，王元著，王克譯，湖南教育出版社；(1991)． 4、數學建模--方法與範例，壽紀麟等編，西安交通大學出版社(1993)． 5、數學模型，濮定國、 田蔚文主編，東南大學出版社(1994)． 6..數學模型，朱思銘、李尚廉編，中山大學出版社，(1995) 7、數學模型，陳義華編著，重慶大學出版社，(1995) 8、數學模型建模分析，蔡常豐編著，科學出版社，(1995)． 9、數學建模競賽教程，李尚志主編，江蘇教育出版社，(1996)． 10、數學建模入門，徐全智、楊晉浩編，成都電子科大出版社，(1996). 11、數學建模，沈繼紅、施久玉、高振濱、張曉威編，哈爾濱工程大學出版社，(1996). 12、數學模型基礎，王樹禾編著，中國科學技術大學出版社，(1996). 13、數學模型方法，齊歡編著，華中理工大學出版社，(1996)． 14、數學建模與實驗，南京地區工科院校數學建模與工業數學討論班編，河海大學 出版社，(1996)． 15、數學模型與數學建模，劉來福、曾文藝編，北京師范大學出版杜(1997)． 16. 數學建模，袁震東、洪淵、林武忠、蔣魯敏編，華東師范大學出版社. 17、數學模型，譚永基，俞文吡編，復旦大學出版社，(1997)． 18、數學模型實用教程，費培之、程中瑗層主編，四川大學出版社，(1998)． 19、數學建模優秀案例選編(工科數學基地建設叢書)，汪國強主編，華南理工大學出版社，(1998)． 20、經濟數學模型(第二版)(工科數學基地建設叢書)，洪毅、賀德化、昌志華 編著，華南理工大學出版社，(1999)． 21、數學模型講義，雷功炎編，北京大學出版社(1999)． 22、數學建模精品案例，朱道元編著，東南大學出版社，(1999)， 23、問題解決的數學模型方法，劉來福，曾文藝編著、北京師范大學出版社，(1999)． 24、數學建模的理論與實踐，吳翔，吳孟達，成禮智編著，國防科技大學出版社， (1999)． 25、數學建模案例分析，白其嶺主編，海洋出版社，(2000年，北京)． 26、數學實驗(高等院校選用教材系列)，謝雲蓀、張志讓主編，科學出版社，(2000)． 27、數學實驗，傅鵬、龔肋、劉瓊蓀，何中市編，科學出版社，(2000)． 28、數學建模與數學實驗，趙靜、但琦編，高等教育出版社，(2000).
國外參考書(中譯本)
1、數學模型引論， E．A。Bender著，朱堯辰、徐偉宣譯，科學普及出版社(1982). 2、數學模型，[門]近藤次郎著，官榮章等譯，機械工業出版社，(1985)． 3、微分方程模型，(應用數學模型叢書第1卷)，[美]W．F．Lucas主編，朱煜民等 譯，國防科技大學出版社，(1988)． 4、政治及有關模型，(應用數學模型叢書第2卷)，[美W．F．Lucas主編，王國秋 等譯，國防科技大學出版社，(1996)． 5、離散與系統模型，(應用數學模型叢書第3卷)，[美w．F．Lucas主編，成禮智 等譯，國防科技大學出版社，(1996)． 6、生命科學模型，(應用數學模型叢書第4卷)，[美1W．F．Lucas主編，翟曉燕等 譯，國防科技大學出版社，(1996)． 7、模型數學--連續動力系統和離散動力系統，[英1H．B．Grif6ths和A．01dknow 著，蕭禮、張志軍編譯，科學出版社，(1996)． 8、數學建模--來自英國四個行業中的案例研究，(應用數學譯叢第4號)， 英]D．Burglles等著，葉其孝、吳慶寶譯，世界圖書出版公司，(1997)
專業性參考書
(這方面書籍很多，僅列幾本供參考) ： 1、水環境數學模型，[德]W．KinZE1bach著，楊汝均、劉兆昌等編纂，中國建築工 業出版社，(1987)． 2、科技工程中的數學模型，堪安琦編著，鐵道出版社(1988) 3、生物醫學數學模型，青義學編著，湖南科學技術出版杜(1990)． 4、農作物害蟲管理數學模型與應用，蒲蟄龍主編，廣東科技出版社(1990)． 5、系統科學中數學模型，歐陽亮編著， E山東大學出版社，(1995)． 6、種群生態學的數學建模與研究，馬知恩著，安徽教育出版社，(1996) 7、建模、變換、優化--結構綜合方法新進展，隋允康著，大連理工大學出版社， (1986) 8、遺傳模型分析方法，朱軍著，中國農業出版社(1997)． (中山大學數學系王壽松編輯，2001年4月)
過程
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。用數學語言來描述問題。
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。
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）。
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）。
模型分析
對所得的結果進行數學上的分析。
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。
模型應用
應用方式因問題的性質和建模的目的而異。

1、努力學習數學知識，完善自己的知識體系，尤其是與數學相關的知識體系，比如高等數學、工程數學和應用數學的相關知識；
2、擴充自己的知識面，你可以看到很多賽題都是很現實的社會熱點問題，相關的背景知識是非常必要的；
3、多看一些案例分析的教程，在學習案例分析時的注意點是：如何考慮現實問題中的各個因素，綜合運用所學知識，建立適當的模型；如何進行模型的優化；如何求解模型；如何解釋模型的解。
還要逐步去理解數學建模中最難的三個問題，1、如何用學到的數學思想來表述所面對的問題，所謂的建模。2、應用學到的數學知識解剛剛建立的數學模型，並進行優化。3、將剛剛得到的數學上的解解釋為現實問題中的現象或者是方法。這三個過程體現了一個「現實——>數學——>現實」的一個過程。這其實就是最難的地方。這需要你首先了解面臨的實際問題，然後從現實中轉入數學，再從數學中跳出來回到現實。
4、說到matlab，我建議你借一本matlab手冊做參考書就行了！畢竟matlab只是實現你數學模型的基礎，這不是說matlab不重要，其實matlab也很重要！
祝你快樂！

㈦ 數學建模到底是什麼，競賽有必要參加嗎

全國數學建模大賽是3天的時間，國際為4天。說是浪費時間，其實不然，只要你有一些底子，老師輔助，團隊協作，一般90%的人都能拿到省獎。國家獎，就要看你的論文水平了，建模的創新性稍次，如果想得到高獎，比如國家一等，則又需要看你的創新。（建議你參加，我當初一個隊，兩人是歇著，我自己那會兒把matlab都忘幹了，三天時間一個人搞的亂騰騰的，結果還在省里有個三等獎···汗顏）

㈧ 核軍備競賽 數學模型 當雙方都發展多彈頭導彈，每個彈頭可以獨立地摧毀目標，究竟使雙方的核導彈數增加

東風-41洲際彈道導彈 東風-41是8,000公里-射程DF-31 ICBM的一種進一步發展改型。DF-41最大射程可達約14,000公里，促成它幾乎可以打擊地球上的任何點。 「東風-41」採用多彈頭獨立重返大氣層載具（MIRV）技術。該技術並非是簡單地在一枚導彈上裝載多枚分彈頭，而是讓每個分彈頭都有獨立的飛行彈道，可調整軌跡攻擊不同目標。這樣每枚反導攔截導彈最多隻能摧毀一個分彈頭，讓反導系統的效能大為降低，「東風-41」可攜帶多達10枚分導式核彈頭，這將嚴重動搖各國反導系統的可靠性。

㈨ 數學建模是什麼專業，主要是做什麼的

數學建模是數學的分支，不是專業，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。

近半個多世紀以來，隨著計算機技術的迅速發展，數學的應用不僅在工程技術、自然科學等領域發揮著越來越重要的作用，而且以空前的廣度和深度向經濟、管理、金融、生物、醫學、環境、地質、人口、交通等新的領域滲透，所謂數學技術已經成為當代高新技術的重要組成部分。

數學建模的應用：

數學是研究現實世界數量關系和空間形式的科學，在它產生和發展的歷史長河中，一直是和各種各樣的應用問題緊密相關的。數學的特點不僅在於概念的抽象性、邏輯的嚴密性、結論的明確性和體系的完整性，而且在於它應用的廣泛性。

自從20世紀以來，隨著科學技術的迅速發展和計算機的日益普及，人們對各種問題的要求越來越精確，使得數學的應用越來越廣泛和深入，特別是在21世紀這個知識經濟時代，數學科學的地位會發生巨大的變化，它正在從國家經濟和科技的後備走到了前沿。

以上內容參考：網路—數學建模

㈩ 核軍備競賽 數學模型 當雙方都發展多彈頭導彈，每個彈頭可以獨立地摧毀目標，究竟使雙方的核導彈數增加

減少，不用保持太多的彈頭。從防禦的一方來說，對手同時用多個彈頭飽和攻擊，防禦的一方會窮於應付。但是，核爆會產生輻射，會嚴重影響後續彈頭的精度，後續打擊就不順利。與其增加數量，不如增加打擊精度。美的彈頭就向精度提高方向發展。蘇俄迫於技術原因，只能用大當量來彌補精度的缺陷。所以只要保持足夠的彈頭，保證一次打擊和二次反擊所需要的彈頭數量就可以了。多的彈頭根本不能發揮作用。正因為這樣，美蘇才簽訂削減協議，以為多餘的彈頭已經超過需要了，沒有現實意義。