⑴ 數學建模的七個步驟
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。數學建模沒有固定的格式和標准，也沒有明確的方法，通常有6個步驟：
明確問題
合理假設
搭建模型
求解模型
分析檢驗
模型解釋
1、明確問題
數學建模所處理的問題通常是各領域的實際問題，這些問題本身往往含糊不清，難以直接找到關鍵所在，不能明確提出該用什麼方法。因此建立模型的首要任務是辨明問題，分析相關條件和問題，一開始盡可能使問題簡單，然後再根據目的和要求逐步完善。
2、合理假設
作出合理假設，是建模的一個關鍵步驟。一個實際問題不經簡化、假設，很難直接翻譯成數學問題，即使可能也會因其過於復雜而難以求解。因此，根據對象的特徵和建模的目的，需要對問題進行必要合理地簡化。
合理假設的作用除了簡化問題，還對模型的使用范圍加以限定。
作假設的依據通常是出於對問題內在規律的認識，或來自對數據或現象的分析，也可以是兩者的綜合。作假設時，既要運用與問題相關的物理、化學、生物、經濟、機械等專業方面的知識，也要充分發揮想像力、洞察力和判斷力，辨別問題的主次，盡量使問題簡化。
為保證所作假設的合理性，在有數據的情況下應對所作的假設及假設的推論進行檢驗，同時注意存在的隱含假設。
3、搭建模型
搭建模型就是根據實際問題的基本原理或規律，建立變數之間的關系。
要描述一個變數隨另一個變數的變化而變化，最簡單的方法是作圖，或者畫表格，還可以用數學表達式。在建模中，通常要把一種形式轉換成另一種形式。將數學表達式轉換成圖形和表格較容易，反過來則比較困難。
用一些簡單典型函數的組合可以組成各種函數形式。使用函數解決具體的實際問題，還比須給出各參數的值，尋求這些參數的現實解釋，往往可以抓住問題的一些本質特徵。
4、求解模型
對模型的求解往往涉及不同學科的專業知識。現代計算機科學的發展提供了強有力的輔助工具，出現了很多可進行工程數值計算和數學推導的軟體包和模擬工具，熟練掌握數學建模的模擬工具可大大增強建模能力。
不同數學模型的求解難易不同，一般情況下很多實際問題不能求出解析解，因此需要藉助計算機用數值的方法來求解，在編寫代碼之前要明確演算法和計算步驟，弄清初始值、步長等因素對結果的影響。
5、分析檢驗
在求出模型的解後，必須對模型和「解」進行分析，模型和解的適用范圍如何，模型的穩定性和可靠性如何，是否到達建模目的，是否解決了問題？
數學模型相對於客觀實際不可避免地會帶來一定誤差，一方面要根據建模的目的確定誤差的允許范圍，另一方面要分析誤差來源，想辦法減小誤差。
一般誤差有以下幾個來源，需要小心分析檢驗：
模型假設的誤差：一般來說模型難以完全反映客觀實際，因此需要做不同的假設，在對模型進行分析時，需要對這些假設小心檢驗，分析比較不同假設對結果的影響。
求近似解方法的誤差：一般來說很難得到模型的解析解，在採用數值方法求解時，數值計算方法本身也會有誤差。這類誤差許多是可以控制的。
計算工具的舍入誤差：在用計算器或計算機進行數值計算時，都不可避免由於機器字長有限而產生舍入誤差，如果進行了大量運算，這些誤差的積累是不可忽視的。
數據的測量誤差：在用感測器、調查問卷等方法獲得數據時，應注意數據本身的誤差。
6、模型解釋
數學建模的最後階段是用現實世界的語言對模型進行翻譯，這對使用模型的人深入了解模型的結果是十分重要的。模型和解是否有實際意義，是否與實際證據相符合。這一步是使數學模型有實際價值的關鍵一步。
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數學模型和數學建模介紹
數學建模常用的
⑵ 數學建模競賽中的各種數據表格都是從哪得到的
到處搜，一般都能搜到一些
自己編，需要什麼結果編就是了
。。。。。。
⑶ 數學建模方法和步驟
數學建模的主要步驟:
第一、 模型准備
首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。
第二、 模型假設
根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建
模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以
高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應
盡量使問題線性化、均勻化。
第三、 模型構成
根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間
的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老
人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱
大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工
具愈簡單愈有價值。
第四、模型求解
可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，
特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計
算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。
第五、模型分析
對模型解答進行數學上的分析。"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不?quot;，能否對模型結果作
出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差
分析，數據穩定性分析。
數學建模採用的主要方法有：
（一）、機理分析法：根據對客觀事物特性的認識從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模
型。
1、比例分析法：建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法。
2、代數方法：求解離散問題（離散的數據、符號、圖形）的主要方法。
3、邏輯方法：是數學理論研究的重要方法，對社會學和經濟學等領域的實際問題，在決策，對策
等學科中得到廣泛應用。
4、常微分方程：解決兩個變數之間的變化規律，關鍵是建立「瞬時變化率」的表達式。
5、偏微分方程：解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律。
（二）、數據分析法：通過對量測數據的統計分析，找出與數據擬合最好的模型
1、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由
於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
2、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
3、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由
於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
4、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
（三）、模擬和其他方法
1、計算機模擬（模擬）：實質上是統計估計方法，等效於抽樣試驗。①離散系統模擬，有一組狀
態變數。②連續系統模擬，有解析表達式或系統結構圖。
2、因子試驗法：在系統上作局部試驗，再根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需的模型結構
。
3、人工現實法：基於對系統過去行為的了解和對未來希望達到的目標，並考慮到系統有關因素的
可能變化，人為地組成一個系統。
⑷ 數學建模步驟
摘要
摘要在整篇論文評閱中佔有重要權重，務必認真書寫（篇幅不能超過一頁）。全國評閱時將首先根據摘要和論文整體結構及概貌對論文優劣進行初步篩選。摘要寫得不好，論點不明，條理不清，評委不再閱讀正文，論文即遭被淘汰。
摘要是全文的精華，摘要應當點明：
（1） 模型的數學歸類（數學上屬於什麼類型，如動態規劃，微分方程穩定性等）
（2） 建模的思想（思路）
（3） 演算法思想（求解思路）
（4） 模型特色（模型優缺點，演算法特點，結果檢驗，靈敏度分析，模型檢驗等）
（5） 主要結果（數值結果，結論）（回答題目所問的全部「問題」）
注意表述一定要准確、簡明、通順、工整，務必認真校對。
1． 問題重述
把原問題簡單重述一遍，但不是照搬，而是從數學的角度重新表述。
2． 模型假設
根據評卷原則，基本假設的合理性占重要比重。
應當根據題目中的條件和要求作出合理假設，假設要切合題意，關鍵性假設不能缺。
3． 模型的建立
（1）數學建模是用數學方法解決問題，首先要有數學模型：數學公式、方程、方案等；要求完整，正確，簡明
（2）模型要實用，有效，以解決問題有效為原則，不追求數學上的高（級）、難（度大）。能用初等方法解決的、就不用高級方法；能用簡單方法解決的，就不用復雜方法；能用被多數人理解的方法，就不用只有少數人能理解的方法。
（3）鼓勵創新，但要切合實際。數模創新可體現在模型中（好思想、好方法、好策略等）；模型求解中（好演算法、好步驟、好程序）；結果表示中（醒目、圖表、分析、檢驗等）；模型推廣中。
4． 模型求解
（1） 需要建立數學命題時：命題敘述要符合數學命題的表述規范，盡可能論證嚴密。
（2） 需要說明演算法的原理、依據、步驟。若用現有軟體，要說明理由，軟體名稱。
（3） 計算過程，中間結果可要可不要的，不必列出。
（4） 設法算出合理的數值結果。
5．模型的結果
（1） 最終數值結果的正確性或合理性是第一位的；
（2） 對數值結果或模擬結果須進行必要的檢驗。結果不正確、不合理、或誤差大時，分析原因， 對演算法、計算方法、或模型進行修正、改進；
（3） 題目中要求回答的問題，數值結果，結論，必須一一列出；
（4） 考慮是否需要列出多組數據，對數據進行比較、分析，為各種方案的提出提供依據；
（5） 結果的表示要集中，醒目，直觀，便於比較分析
（6） 必要時對問題解答，作定性或規律性的討論。最後結論要明確。
6．模型評價
（1）說明特色，優點突出，缺點不迴避。
（2）改變原題要求，重新建模可在此做。
（3）推廣或改進方向時，要合理、可行，不要玩弄新數學術語。
7．參考文獻
按規定列出。
8．附錄
（1）主要結果數據，應在正文中列出。
（2）數據、表格，可在此列出，但不要錯，錯的寧可不列。
⑸ 數學建模的步驟
數學建模的主要步驟:
第一、 模型准備
首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。
第二、 模型假設
根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建
模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以
高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應
盡量使問題線性化、均勻化。
第三、 模型構成
根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間
的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老
人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱
大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工
具愈簡單愈有價值。
第四、模型求解
可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，
特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計
算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。
第五、模型分析
對模型解答進行數學上的分析。"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不?quot;，能否對模型結果作
出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差
分析，數據穩定性分析。
數學建模採用的主要方法有：
（一）、機理分析法：根據對客觀事物特性的認識從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模
型。
1、比例分析法：建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法。
2、代數方法：求解離散問題（離散的數據、符號、圖形）的主要方法。
3、邏輯方法：是數學理論研究的重要方法，對社會學和經濟學等領域的實際問題，在決策，對策
等學科中得到廣泛應用。
4、常微分方程：解決兩個變數之間的變化規律，關鍵是建立「瞬時變化率」的表達式。
5、偏微分方程：解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律。
（二）、數據分析法：通過對量測數據的統計分析，找出與數據擬合最好的模型
1、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由
於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
2、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
3、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由
於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
4、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
（三）、模擬和其他方法
1、計算機模擬（模擬）：實質上是統計估計方法，等效於抽樣試驗。①離散系統模擬，有一組狀
態變數。②連續系統模擬，有解析表達式或系統結構圖。
2、因子試驗法：在系統上作局部試驗，再根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需的模型結構
。
3、人工現實法：基於對系統過去行為的了解和對未來希望達到的目標，並考慮到系統有關因素的
可能變化，人為地組成一個系統。
希望能解決您的問題。
⑹ 有關數學建模數據處理
數據是電子版的？如果是文本框什麼的可以用excel直接打開整理成一張表格 再在matlab新建變數直接在workplace里雙擊變數 然後把excel里編輯好的數據復制到裡面就可以了 如果是時間序列要畫圖，就用reshape 具體看help
⑺ 如何用word做數學建模論文表格
(一)要有全局觀念，從整體出發去檢查每一部分在論文中所佔的地位和作用。看看各部分的比例分配是否恰當，篇幅的長短是否合適，每一部分能否為中心論點服務。比如有一篇論文論述企業深化改革與穩定是辯證統一的，作者以浙江××市某企業為例，說只要幹部在改革中以身作則，與職工同甘共苦，可以取得多數職工的理解。從全局觀念分折，我們就可以發現這里只講了企業如何改革才能穩定，沒有論述通過深化改革，轉換企業經營機制，提高了企業經濟效益，職工收入增加，最終達到社會穩定。
(二)從中心論點出發，決定材料的取捨，把與主題無關或關系不大的材料毫不可惜地舍棄，盡管這些材料是煞費苦心費了不少勞動搜集來的。有所失，才能有所得。一塊毛料寸寸寶貴，捨不得剪裁去，也就縫制不成合身的衣服。為了成衣，必須剪裁去不需要的部分。所以，我們必須時刻牢記材料只是為形成自己論文的論點服務的，離開了這一點，無論是多少好的材料都必須捨得拋棄。
(三)要考慮各部分之間的邏輯關系。初學撰寫論文的人常犯的毛病，是論點和論據沒有必然聯系，有的只限於反復闡述論點，而缺乏切實有力的論據;有的材料一大堆，論點不明確;有的各部分之間沒有形成有機的邏輯關系，這樣的論文都是不合乎要求的，這樣的論文是沒有說服力的。為了有說服力，必須有虛有實，有論點有例證，理論和實際相結合，論證過程有嚴密的邏輯性，擬提綱時特別要注意這一點，檢查這一點。
(四)論文的基本結構由序論、本論、結論三大部分組成。序論、結論這兩部分在提綱中部應比較簡略。本論則是全文的重點，是應集中筆墨寫深寫透的部分，因此在提綱上也要列得較為詳細。本論部分至少要有兩層標准，層層深入，層層推理，以便體現總論點和分論點的有機結合，把論點講深講透。
⑻ 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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⑼ 在數學建模優秀論文中一些數學公式和圖表如何編輯
最好用03版自帶的吧，其他的有可能會出現問題的，
如果是平時的話，MathType
這個真的不錯
，下載下來，一般就可以直接用的，基本是數學中的所有符號，裡面都有的
⑽ 數學建模,希望有詳細的建模過程
建模是一個辛苦的過程，但是從中你也能獲得極大的提高，這些是你平常不可能去思考，去獲取的。我想參加過建模的一定有同感。
建模流程不是固定不變的，但每一步要做什麼是基本不變的，時間安排上可以適當的放鬆一下，早點晚點不太要緊，關鍵是認真、踏實的完成每一個任務。
與人合作，首先要正視自己的優點、不足；要有耐心，這樣才能夠清楚、簡潔明了的表達自己的意見、想法，並虛心、積極的接受，思考隊友的想法。
建模很難，困難重重，建模的過程是在不斷的思考，討論，修改中進行的。所以，模型有反復，自己開始沒有想清楚很正常，要正視這個過程。3天的建模，大家都會承受很大的壓力，所以彼此之間要鼓勵，合作才會高效。
要養成很好的記錄習慣，負責會有大量的時間在重復、或者在尋找已經做過的事情。
在平時，應該多加練習編程能力,Matlab,Lingo,Excel這三個軟體一定要比較熟悉，至少是隊內負責編成的人，主要完成模型的計算。其他人員也應該熟悉一點，以便到時候可以討論。
再有就是word要會用，特別一些表格圖表的設置要熟悉，這個主要是負責寫文章的人負責。
模型大家討論，一起研究，但是要有一個人主要負責。寫出模型的數學形式，符號說明，並考慮模型的計算方法和推廣。
要注意身體，勞逸結合，要有緊張有序的工作程序，不要侃大山，一直在討論，要動手做工作。
模型是根據自己的審題，討論，思考，以及你們的知識結構，得出來的。不是事先選擇好的，千萬不可根據模型去思考題目，而是要閱讀思考討論題目得模型。題目徹底明白了，模型自然就會有，之後寫成數學表達的形式，然後再去尋找解決方法，不可為了使用某種演算法而硬去套用。
希望，各位都取得好的成績，並從數學建模競賽中獲得更大的收獲和進步。