A. 怎樣講好《數學建模》課程
理論知識和案例分析相結合
課堂講授和學生實踐相結合
黑板板書和多媒體課件結合
傳授知識和模擬訓練相結合
B. 如何學好數學建模
數學建模是使用數學模型解決實際問題。
對數學的要求其實不高。
我上大一的時候，連高等數學都沒學就去參賽，就能得獎。
可見數學是必需的，但最重要的是文字表達能力
回答者：抉擇415 - 童生 一級 3-13 14:48
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！！！
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D. 對於數學建模感覺是一頭霧水，怎樣去切入以進入學習狀態需要具備哪些知識和技能如何掌握好這門課程
1、數學建模需要具備基礎的數學知識，因為這是你建立模型的基礎，當然數學知識知道的越多越好，懂得多了以後可以舉一反三，並可以在不同領域找到共同點，有利於建模。
2、知識面也要比較寬泛。很多領域對我們來說都是全新的，對該領域的問題要建立數學模型，就很難了。因此，具備廣泛的知識和興趣點，廣泛閱讀，對建模前期的分析問題是有好處的。
3、多訓練一下發散思維。因為建模的過程通常是要用自己掌握的多個數學知識點來解決一個相對固定的問題，因此，發散思維可能比集中思維更有用處。因此，建議多訓練一下發散思維。
4、關於matlab，應該說，它並不是必須掌握的。首先明白，數學模型建立後，大多數情況下，需要用計算機和軟體輔助來解數學模型。但並沒有確定要用哪一個軟體來求解，因此我認為一個比較好的選擇方法是：用自己比較熟悉的、比較順手的軟體來求解就可以了。說的直白一點：就像程咬金用斧子一樣。那麼，第二個問題就來了，為什麼很多同學和老師都說要學matlab呢？這是因為matlab跟其他的軟體比起來，有著獨到的優越之處。一、matlab功能強大，幾乎可以說包羅萬象，你在大學數學中所學過的任何知識點，都可以用matlab進行求解。二、matlab的人機交互界面比較友好，另外還有強大的m文件編輯功能，程序編譯比較直觀和簡單。三、matlab有強大的工具箱toolbox做後盾之城，全世界matlab愛好者還在源源不斷的開發，很誘人。
當然我上面說的這些matlab的有點還不太完全，總之，如果你還沒有順手的工具，那麼就直接學習matlab吧！
E. 數學建模怎麼入門
數學建模入門方式如下：
①先看看書，最好一本國內的，一本國外的，數學建模書--推薦(數學建模(原書第4版)作者:(美)Brooks R. Cole William P.Fox Steven B. Horton Maurice D.Weir 葉其孝 姜啟源 譯)，姜啟源，編的那本可以)。--學習相關的軟體和數學方法(MATLAB、Lingo、SAS等)--看些歷年的題--做一些老題。
②如果參加數學建模競賽，一定要分工明確，安排好各個環節大家的工作，而且要有領頭的人，很多問題難以確定時，需要有人拍板的。
③參加國內賽，論文和解題的思路還是要比較嚴謹一些的好，解題的各個環節基本都要有，要比較完整才能得高分;美國賽就要盡情的放開思路，把奇思妙想都放進去，一些想法建立的模型復雜難解也沒有關系，可以提出解題思路即可。全網招募小白免費學習，測試一下你是否有資格。
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F. 如何准備數學建模呢 需要做那些准備呢
如何准備數學建模，需要做這些准備。第一，找一本有關建模的基礎教程，第二，學會一門數學軟體的使用，三，掌握科技論文旋渦狀的寫作方法。
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，數學模型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，數學模型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)。
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G. 如何入門數學建模呢我大一可以說是很小白的狀態了，現在開始學習5.17比賽
本人大三計算機專業，17年電工杯二等獎、MathorCup一等獎、國賽省一等獎、數創杯一等獎，獎項很水，但有必要介紹一下我參加建模的過程，希望對學弟學妹們有所幫助。
本人大一沒想過比賽，大二為了我女朋友才跟她組隊開始學著參加數學建模，從2017年2月開始上《數學建模》與《數學建模軟體》兩門選修課，從中對MATLAB有所了解，數學建模課程比較枯燥，僅僅是聽過而已。
到2017年4月校賽，開始拿到校賽題目，時長15天，這15天的時間所做的題目是2017年認證杯第一階段賽題：考研移動端產品的使用與評價，本題有大量數據，曾經高分通過計算機等級考試二級MS Office的我使用EXCEL對數據進行了處理，這起到了很大的作用，第一題是一個因子分析和聚類分析，經過網路得知可以使用SPSS，於是學習了SPSS，這個很好上手，網路相應的方法即可找到教程。
校賽後，拿電工杯和MathorCup練手，電工杯題目是人口預測，用到了leslie模型，MathorCup是共享單車的題目，又是大數據分析，這次直接是EXCEL完成的。
扯了這么多，給大家說一下如何准備數學建模吧。
首先，數學建模比賽一般分為優化類型的題目和數據分析或評價類的題目，需要3-4天提交一篇論文，三個成員需要有一名寫手、一名編程人員和一名統籌調度（建模和想思路）人員，這三人的調度和論文撰寫工作最好都要熟悉。是對題目的解答，而論文包括：摘要、問題重述、問題分析、模型假設、符號說明、模型的建立與求解、模型的評價、模型的改進與推廣、參考文獻、附錄幾大部分，最關鍵的是摘要，摘要寫的不好，論文直接pass掉。
而如果摘要寫的還可以，就是論文格式和所用的模型了，三人均需要熟練掌握OFFICE軟體，EXCEL可以處理數據，裡面的一些公式和函數一定要會，Word也要熟練掌握，尤其是其中的mathtype公式編輯器，要求所有的公式都需要用公式編輯器輸入。編程人員需要熟練掌握Matlab、SPSS、Lingo，都很簡單。
對於學習數學建模的方法，大概包括：規劃（最優化）、圖論、評價、相關性分析、回歸等模型，還有一些比較高大上的演算法，比如模擬退火演算法、神經網路、粒子群演算法，這些大多是處理優化問題的，當然神經網路還可以做分類，這些網上都有現成的代碼，了解數據輸入輸出和如何分析結果即可。推薦司守奎老師的《數學建模與應用》一書（側重實現），還有姜啟源老師的《數學模型》一書（側重原理的講解）。
多看看優秀論文，注意格式和內容，掌握這些，建模應該不成問題了，祝各位同學好運。
H. 怎麼能學好數學建模
1、學數學和學其他課一樣,上課要注意聽講,上課或下課要預習和復習,把每個知識點學透徹.但各門課程都有不同點：比如語文課今天我沒上，明天上完課再補也可以，而數學是一環套一環的，比如：學小數加減混合運算，如果不先學小數加法和減法就不會，所以每個知識點一定要學透徹。
2、同學們最怕考試做錯題，做錯了就要分析，總結。我總結了一下丟分的四種情況：一種是會做，但粗心，做錯了。第二種是一時想不出怎麼做，事後就會做了。第三種是時間不夠，多給一點時間思考，也許就會做了。第四種是絕對做不出來，讓你坐在那裡一萬年，你也做不出來。解決方法有這樣幾點：一，今後要細心，千萬要細心。二，今後要多做多練，所謂「熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟」。三，要會用時間！要快！但是，快，容易出錯！怎麼才能快？只有一條路：多練！第四種最可怕！這裡面有兩種情況。一種是你不會做，是因為你沒有學好，做不出來；另一種情況是，你學好了，但缺少舉一反三和綜合能力，做不出來。大部分同學問題出在第二種。老師出這樣的題目是有道理的。大家絕對不會做的題目，老師是不會出的，老師是在考大家舉一反三，綜合能力。你腦子要多繞幾個彎子，多想幾個為什麼，就能做出來。
3、有這么一句話：興趣是最好的老師。大家先把喜愛數學的興趣培養出來，就能學好。
祝你學業有成！謝謝！
I. 如何在數學教學中讓學生學會數學建模
一、數學建模促進相美課程的學習
計算方法足計算機課程重要的組成部分。數值分析與計算方法通常使用C語言等描述演算法，復雜的演算法描述甚為噦嗦，採用數學軟體(Matlab，Mathematica，Maple，MathCAD等)的命令描述演算法。既簡單又能易於上機實驗。求特徵根與特徵向量、樣條與插值、方程和程組求解等，數學軟體中使用參數調用標準的函數或過程就可實現問題求解。用於直接計算或驗證用演算法語言編寫的計算方法結果的正確性．頗有裨益。概率統計、規劃優化、線性代數、微積分、平面幾何與立體幾何等科目。數學建模提供了問題求解的極住手段．對這些課程的輔助學習幫助極大。
二、數學建橫促進科學問題的探索
自然科學中的許多前沿研究問題不少最終可以歸結為某些數學問題。數學建模將這些應用問題的靜態特性和靜態特性用數據和圖形的方式多方面描述，有助於問題的解決。比如離子通道實驗反映給葯後鉀離子濃度的變化過程，用隨機微分方程來描述，利用數學吏驗模擬和模擬，輔助前沿課題的研究。經濟均衡模型的分析和模擬．描述了市場經濟的「看不見的手」的強大魔力。我們在課程穿插r諸如此類的我們的研究課題中的應用實例．可知學生已經去感受前沿問題的研究
三、數學建橫培彝數學課件創作人才
遠程數學教學系統需要製作火的數學課件．製作數學課件存在的主要困難是：如何獲得大量的數學對象(數學符號、數學公式，數學表格、數學圖形)。數學建模的特點是利用數學軟體（Matlab．Mathematica，SAS等)，完成復雜的數值計算和符號運算。並分析大量精確的數學圖形擻學表格，得到實驗結論。數學軟體的HTML、TeX、圖形輸出格式，可以直接用於數學課件的創作。我們在講授用於數值計算和符號運算、製作圖表的數學軟體的同時，講授了呵方便得到高質螢的數學符號和公式的數學排版系統(LaTeX、ams'~X等)，由於不少學生已經熟悉網頁製作軟體(Flash．Firework、Dreamweaver等)和圖形處理軟體。學生提交的電子版的數學實驗報告．梢加潤色，頃刻成為高水平的數學課件樣本。
J. 怎樣學數學建模數學課怎麼學
數學建模最重要的是什麼呢？或者說，數學建模中最難的是什麼呢？大概有三個問題，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。
你問題中也說了，你的數學課程還沒有學完，相應的，能熟練應用的數學知識肯定還不太夠。因此，面對正式的國家賽題或者是美賽賽題，可能會摸不著頭腦。這是正常現象。
我給你的建議是：
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。