数学建模从开题到换题怎么样

❶ 大学生数学建模竞赛如何选题

准备方式：
1.
在组队的时候需要考虑队伍成员的多元化，尽量和不同专业、不同特长的同学组队。因为同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样，如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。所以如果是不同专业组队则有利的多。因为数学建模题有可能出现在各个领域，这也是数学建模适合各个专业学生参加的原因所在，也是数学建模竞赛赛事的魅力所在。
2.
在数学建模竞赛中，每个人都有自己的任务，因此每个人都应该明确自己的定位，根据自己的特点选择队友。众所周知，数学建模竞赛题主要是依靠数学和计算机来完成，所以在组队的时候需要优先考虑队中有这方面才能的人。因此在竞赛中有两种人是必需的：一个是对建模很熟悉、对各类算法理论熟悉，在了解问题背景后能建立模型，设计求解算法，一般来说这样的任务对专业没有特别要求，适合各个专业的同学参加，因为这项任务所需要的能力是可以锻炼的，通过平时的学习以及数学建模的培训，大家可以达到一定的水平；另一个是能将算法编制程序予以实现，求得数学问题的解，这项任务对计算机要求比较高，一般适合信息学院或软件学院的学生参加，这点是非常重要的，因为很多队伍都存在建模与求解之间脱节的情况，在比赛中需要建模与求解相互配合，这样才能获得好成绩。第三个人一般要从写作角度考虑，就是主要承担写作任务，从专业方面看有没有特别的要求，当然最好来自不同专业的学生参加，在数学建模中各种背景的问题都会出现，所以由各种不同专业学生组成的团队可以弥补专业知识方面的不足。如果是参加美国大学生数学建模竞赛的，那么英语能力又是必须考虑的，特别要有一个英语写作能力强的同学来担任写作。
3.
最后在选择队员时还有一点非常重要，就是一定要选择和自己志同道合的同学加入自己的队伍。如果两个人合不来，无论各自的能力有多强，在竞赛中把时间浪费在无谓的争论中，也是无法获得好成绩的。这其实也就是前面一直在说的三个人一定要有团队各做精神。
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述，也就是建立数学模型。然后用通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。

❷ 数学建模如何选题

选题首先看你队伍里面成员专业，物理，化学，生物，建筑，等等，可以优先考虑相关主题的题目。

近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。

数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。

数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。

不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。

❸ 数学建模需要学多久才能学到一定程度

如果对数学有一个宽泛的认识就能迅速找到切入点，在三两天的时间迅速深入到这个知识领域中，掌握它并应用它解决问题。

了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。
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❹ 数学建模做题技巧

一． 数学的重要性：
学了这么多年的书，感觉最有用的就是数学课了，相信还是有很多人和我一样的想法的
。 大家回想一下：有什么课自始至终都用到？我想了一下只有数学了，当然还有英语。
特别到了大学，学信号处理和通信方面的课时，更是感到了数学课的重要性。计算机：
数据结构，编程算法....哪个不需要数学知识和思想。有这样的说法，数学系的人学计
算机才是最牛的。信号与系统：这个变换那个变换的。通信：此编码彼编码的。数字图
像与模式识别：这个概率论和数理统计到处都是。线性代数和矩阵论也是经常出现。
二． 数学的学习方法：
最重要的是遇到问题首先不畏惧，然后知道类似的问题别人是如何处理，我们是否可以
借鉴，然后再比较我们的问题和已有的问题有何异同，已有的方法有什么不足，我们应
从哪里着手考虑新方法。思考路线比具体推导更重要。数学并非说得越玄乎越显水平。
真正的理解在于抓住实质，"如果你还觉得某个东西很难、很繁、很难记住，说明你还沉
迷于细节，没有抓住实质，抓住了实质，一切都是简单的。"这是概率之父Kolmogorov的
名言。我们平时在学习数学时，也时刻问自己，能不能向一个外行讲清楚这是怎么回事
，如果不能，说明我们自己还没有真正理解。数学推导的功夫应该是在课下通过大量的
练习得到的，在课下花的时间要远大于课上的时间。
三． 数学软件介绍：
在当今30多个数学类（为区别于文字处理和作图类而加的修饰词）科技应用软件中，就
软件数学处理的原始内核而言，可分为两大类。一类是数值计算（Number Crunching）
）型软件，如Matlab， Xmath，MLAB等。这类软件对大批数据具有较强的管理、计算和
可视化能力，运行效率高。另一类是数学分析（Math Analysis）型软件，如Mathemati
ca、Maple，Macsyma等。它们以符号计算见长，并可得到解析符号解和任意精度解，但
处理大量量数据时运行效率较低。经过多年的国际竞争，MATLAB已经占据了数值型软件
市场的主导地位，处于其后的是Xmath;而Maple，Mathematica，Macsyma位居符号软件的
前三名（见IEEE Spectrum）。 在国际流行的科技应用软件中，Mathcad 别具特色。该
软件的开发商Mathsoft公司一开始就把面向教学和办公作为Mathcad的市场目标。在对待
数值计算、符号分析、文字处理、图形能力的开发商，不以专业水准为追求，而尽力集
各种功能于一体。MathWorks公司顺应多功能需求之潮流，在其卓越数值计算和图视能力
的基础商，又率先在专业水平上开拓其符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控
制能力，精心营造适合多学科、多部门要求的新一代科技应用软件MATLAB。
对电子系同学最常用的软件而且基本上唯一使用的数学软件就是matlab了。Matlab 5.3
版本（最新版本6.0版）完全安装，包括帮助、以及各种工具箱一共竟需要1G多硬盘空间
。当然，这一个G的容量并不是被各种垃圾文件所充斥，相反的，它是由无数在Matlab系
统上运行的函数文件所占据。由此可以看出Matlab的功能是多么的全面。1984年，计算
数学家Steve Bangert、Steve Kleiman、John Little、Cleve Morer在原来 FORTRAN程
序的基础上开发了一个解决线性系统计算问题的C语言程序，他们给它起了个响亮的名字
Matlab(Matrix Laboratory)。从此以后，Matlab系统便一发而不可收拾，成千上万的软
件工程师、计算科学家、和各种应用领域的科技工作人员加入了Matlab的开发者的行列
。他们把各自科研、应用领域中的常用算法用Matlab系统提供的编程语言做成程序集，
于是就产生了Matlab的特色之一："工具箱系统"(Toolbox)。在Matlab5.3 中大约有几十
个工具箱，其中包括通信，信号系统分析、离散信号分析、优化、偏微分方程、小波变
换、地图、财经、电力系统、神经网络，数值计算等等。工具箱中每一个函数都是采用
了该领域中最先进的高效算法，无数这样的函数文本文件组成了Matlab这个巨无霸，由
此可见，Matlab对于解决工程问题是极其具有优越性的。是我们电子系学生的最爱。上
面介绍了Matlab的主要特色之一：工具箱。下面来谈谈它的另一个特色，就是与其他语
言和编译器之间的接口。这个问题一直是关于Matlab的最热门的话题。原因很简单，1.
Matlab如此全面高效的算法和功能都是建立在Matlab提供的平台上才能运行，这样限制
了这些程序的使用范围，即如果想应用这些程序，你首先必需在你的计算机上安装一个
多达几百兆的Matlab，给使用带来了不便。另外，由于Matlab采用的是逐行解释的方式
来执行代码，因此运行速度比编译为exe 的二进制文件要慢，因此，利用编译器，把m文
件变为二进制的exe或dll文件，会大大缩短计算时间. 尽管Matlab是一个完善的系统，
但毕竟术业有专攻，各种语言的可视化编程环境(如VC，C++Builder，Delphi等)在用户
界面设计和其他系统功能方面具有Matlab不能比拟的快捷和高效，因此，如何把Matlab
强大的数值计算功能与可视编程集成环境IDE结合起来，开发用户操作方便、计算功能完
备、运行快捷的应用程序便成为程序开发者的最大愿望。Matlab中包含了大量的矩阵运
算、数值运算函数、图形操作函数、用户图形界面函数等等，用他可以象C语言一样书写
函数流程，而且开发WIN图形界面的用户程序。Matlab强大的功能、方便的操作给它赢得
了世界上最流行的数学软件的桂冠。难怪在网上大家奔走相告"出国前一定要把Matlab学
好"。
四． 其他数学软件简介（也算开开眼界尽管基本上不用（除了第一个外））：
1． Matcom：Matcom是MathTools开发的一个m文件解释器（即将Matlab中的编程语
言解
释为C语言），不仅可以把m文件编译为可以独立执行的exe或dll文件，而且可以自动产
生C源代码，供其他高级语言编译器使用。Matcom所实现的在C语言中直接书写类似于ma
tlab语句的功能，带来了以下几个明显的优点：一，是利用Matcom编制的程序可以在任
何不安装 Matlab系统的计算机上运行; 二是运行速度比m文件快了数倍；三是实现了Ma
tlab强大的计算功能与各种C编译器界面设计 的完美组合。我现在最喜欢用的就是在vc
上作界面来方便用户操作，用Matcom库实现算法计算，这样相得益彰，用这种方法编成
的程序，操作方便简洁，计算图形功能强大，速度快。
2． Mathmatica：最令人着迷的是它的完美的符号运算功能。所谓符号运算是指它
所处
理的对象不仅仅是常见的数字（如12或3.14），而是一些带有代数符号的表达式，我们
在代数中曾经学过运用代数的运算规则，对一个含有符号的表达式进行恒等变换，一个
函数就是一种规则或者说映射，比如定义如下一个规则，我们就可以运用这法则将下式
变换。而Mathematica正是具有这种类似人类思维的功能，它能不断学会并记忆各种变化
规则，并把这些各式各样的变化应用到各种表达式上，无论形式多么复杂，总能得到我
们想得到的带有代数符号的结果。而在C语言或其他编程语言中，对于一个符号，必须先
声明，然后赋值才能使用。因此它所表达的含意是有限的，而Mathematica完全抛开了这
种限制，一个符号可以表示任意对象，没有类型限制，真正实现了"代数"中的"代"字。
Mathematica象一个不知疲倦的公式推导家，它能在一秒钟之内将一个复杂的函数关系复
合上万次，它能在各种复杂表达式形式中找到最简单的。Mathematica对于大一、大二的
同学可能是一个福音，对于大家在高等数学、线性代数中常碰到的对表达式求极限、微
分、定积分、不定积分、级数、向量代数等内容在Mathematica都有内部函数来直接计算
结果。当然，希望大家还是自己动手练一练公式推导的基本功，把Mathematica当作一个
检验工具是无可厚非。Mathematica4.0中， 系统函数涵盖了微积分、线性代数、概率、
几何、图论、组合数学、数论数学、特殊函数等绝大多数常用数学分支。
3． Mathcad 8.0，Maple 5： 着名的符号运算数学软件，与Mathematica 类似，内
存管
理较好，SAS 6.12 统计学专业软件，压缩文件100多M（最权威的统计软件）。
4． 其他：SPSS 8.0 社会科学统计软件包；Lindo/Lingo 50线性、非线性规划软件
；A
nsys 5.4 权威的有限元法（FEM）计算软件，安装文件约200~300M ；Algo 有限元法软
件包；Statistics 统计软件 ；Datafit 数值拟合专业软件 ；Origin 6.0 微软的数据
分析绘图软件，可以与Excel数据库通讯；Netlib 网络并行计算库 ；Isoft 电磁仿真软
件 ；Auto 非线性动力系统计算软件 ；Flexpde 2.10 求解偏微分方程的数值软件；Te
cplot 8.0流速与值线流体力学 ；RATS 数值分析软件。
一、是数学建模竞赛
数学建模竞赛就是这样。它名曰数学，当然要用到数学知识，但却与以往所说的那种数
学竞赛(那种纯数学竞赛)不同。它要用到计算机，甚至离不开计算机，但却不是纯粹的
计算机竞赛，它涉及物理，化学，生物，电子，农业，管理等各学科，各领域的知识，
但也不是这些学科领域里的纯知识竞赛。它涉及各学科，各领域，但又不受任何一个具
体的学科，领域的局限。它要用到各方面的综合的知识，但还不限此。选手们不只是要
有各方面的知识，还要有驾域这些知识，应用这些知识处理实际问题的能力。知识是无
止境的，你还必须有善于获得新的知识的能力。总之，数学建模竞赛，即要比赛各方面
的综合知识，也比赛各方面的综合能力。它的特点就是综合，它的优点也是综合。在这
个意义上看，它与任何一个学科领域内的知识竞赛都不相同的特点就是不纯，它的优点
也就是不纯，综合就是不纯。纯数学竞赛，如中学生的国际数学奥林匹克竞赛，或美国
大学生的普特南数学竞赛，已经有很长的历史，也为大家所熟悉。特别是近若干年来我
国选手在国际数学奥林匹克竞赛中年年取得好成绩，更使这项竞赛在我国有很高的知名
度，在全国各地的质量教高的中学中广泛开展。纯数学竞赛主要考核选手对数学基础知
识的掌握情况逻辑推理及证明的能力和技巧思维是否敏捷，计算能力的强弱等。试题都
是纯数学问题，考试方式是闭卷考试。参赛学生在规定的时间(一般每次为三小时)内独
立做题，不准交头接耳相互讨论，不准看任何书籍和参考资料，不准用计算机(器) 。考
题都有标准答案。当然，选手的解答方法可以与标准答案不同，但其解答方法的正确与
否也是绝对的，特别是计算题的得数一定要与标准答案相同。考试结果，对每个选手的
答案给出分数，按分数高低来判定优劣。 尽管也要对参赛的团体(代表一个国家，地区
或学校)计算团体总分，但这个团体总分也是将每个团体的选手得分加起来得到的，在比
赛过程中同一团体的选手们绝对不能互相帮助。因此，这样的竞赛从本质上说是个人赛
而不相帮助。因此，这样的竞赛从本质上说是个人赛而不是团体赛。团体要获胜主要靠
每名选手个自的水平高低而不存在互相配合的问题(当然在训练过程中可以互相帮助)。
这样的竞赛，对于吸引青年人热爱数学从而走上数学研究的道路，对于培养数学家和数
学专门人才，起了很大的作用。
随着社会的发展，数学在社会各领域中的应用越来越广泛，作用越来越大，不但运用于
自然科学各个领域，各学科，而且渗透到经济，军事，管理以至于社会科学和社会活动
的各个领域。但是，社会对数学的需求并不只是需要在各部门中从事实际工作的人善于
运用数学知识及数学大思维放法来解决他们每天面临的大量的实际问题，取得经济效益
和社会效益。他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就象在学校里做数学应用题)
，而是为了解决实际问题而需要用到数学。而且不止是要用到数学，很可能还要用到别
的学科，领域的知识，要用到工作经验和常识。特别是在现代社会，要真正解决一个实
际问题几乎都离不开计算机。可以这样说，在实际工作中遇到的问题，完全纯粹的只用
现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的。你所能遇到的都是数学和其他东西混杂
在一起的问题，不是"干净的"数学，而是"脏"的数学。其中的数学奥妙不是明摆在那里
等着你去解决，而是暗藏在深处等着你去发现。也就是说，你要对复杂的问题进行分析
，发现其中的可用数学语来描述的关系或规律，把这个实际问题化成一个数学问题，这
就称为数学模型，建立数学模型的这个过程就称为数学建模。模型这个词对我们来说并
不陌生，它可以说是对某种事物的一种仿制品。比如飞机模型，就是模仿飞机造出来的
。既然是仿造，就不是真的，只能是"假冒"，但不能是"伪劣"，必须真实地反映所模仿
的对象的某一方面的属性。如果只是模仿飞机的模样，这样的飞机模型只要看起像飞机
就行了，可以摆在展览馆供人参观，照相，但不能飞。如果要模仿飞机的飞行原理，就
得造一个能飞起来的飞机模型，比如航空模型比赛的作品，它在空气中的飞行原理与飞
机有相同之处。但当然不像飞机那样靠烧燃料来飞行，外观上也不必那么像飞机，可见
，模型所模仿的都只是真实事物的某一方面的属性。而数学模型，就是用数学语言(可能
包括数学公式)去描述和模仿实际问题中的数量关系，空间形式等。这种模仿当然是近似
的，但又要尽可能的逼真。实际问题中的许多因素，在建立数学模型时你不可能，也没
有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑，只能考虑其中的最主要的因素，舍弃其中的次
要因素，数学模型建立起来后，实际问题化成数学问题，就可以用数学工具，数学方法
去解答。如果有现成的数学工具当然好。如果没有现成的数学工具，就促使数学家们(也
包括建立数学模型的人)寻找和发展出新的数学工具去解决它，这又推动了数学本身的发
展。例如，开普勒由行星运动的观测数据总结出开普勒三定理(这就是行星运行的数学模
型)，牛顿试图用自己发现的力学定理去解释它，但当时的数学工具是不够用的，这使了
微积分的发明。求解数学模型，除了用到数学推理以外，通常还要处理大量数据，进行
大量计算。这在电子计算机发明之前是很难实现的。因此，很多数学模型，尽管从数学
理论上解决了，但由于计算量太大而没法得到有用的结果，还是只有束之高阁。而计算
机的出现和迅速发展，给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路。而在现在，要真
正解决一个实际问题，离了计算机几乎是不行的。数学模型建立起来了，也用数学方法
或数据方法求出了解答，是不是就万事大吉了呢?不是。既然数学模型只能近似地反映实
际问题中的关系和规律，到底反应的好不好，还需要接受检验。如果数学模型建立的不
好，如果没有正确地描述所给的实际问题，数学解答再正确也是没有用的。因此，在得
出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的考察，看它是否合理，是否可行。如果不
符合实际，还应设法找出原因，修改原来的模型，重新求解和检验，直到比较合理可行
，才算是得到一个解答，可以先付诸实施，但是，十全十美的答案是没有的，已得到的
答案一定还有改进的余地，还可以根据实际情况，或者继续研究和改进;或者暂停告一段
落，待将来有新的情况和要求后再作该进。
上面所说的建立数学模型来解决问题的过程，是各行各业各个领域大量需要的，也是我
们的学生在走上工作单位后常常要做的工作。做这样的事情，所需要的远不只是数学知
识和解数学题的能力，而需要多方面的综合能力。社会对具备这种能力的人的需求，比
对数学专门人才的需求要多的多。因此，在学校里就应当努力陪养和提高学生在这方面
的能力。当然有多种形式来达到这个目的。比如开设数学模型方面的课程;让学生多接触
实际工作，得到锻炼，获得知识及其他各方面的能力)去参与解决问题的全过程。这些实
际问题并不限于某一方面，可以涉及非常广泛的，并不固定的范围。这样来促进应用人
才的培养。
二、数学模型的基础
1． 数学模型的定义
现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同: 的角度可以有不同的定义
。不过我们可以给出如下定义。: "数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作
的一个抽象的、简化的结构。" : 具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数
学及其它:数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特
征及其内在联系的数学结构表达式。
2．建立数学模型的方法和步骤
第一、 模型准备 (问题的提出与分析)
首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特
征。
第二、 模型假设与符号说明
根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设
，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法
欠佳的行为，: 所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力 ，善于辨别主次
，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。
第三、 模型的建立与求解
通过对问题的分析和模型假设后建立数学模型（模型运用数学符号和数学语言来描述）
，并过设计算法、运用计算机实现等途径（根据模型的特征和要求确定）求解模型！此
过程是整：个数模过程的最重要部分，需慎重对待！
第四、 型的检验
即通过问题所提供的数据或相对于实际生活中的情况对模型的合理性、准确性等进行判
别模型的优劣！可通过计算机模拟等手段来完成！
第五、 模型的完善与推广
此步骤可根据建模时具体情况而定！
关于建模的步骤并不一定必须按照以上几步进行，有兴趣的同仁可参考建模的相关书籍
。
三、数学建模参考资料：
1、《数学模型基础》 王树禾 中国科学技术大学出版社 1996
2、《数学模型》 谭永基，俞文 复旦大学出版社 1997
3、《数学建模竞赛教程》 李尚志 江苏教育出版社 1996
这些书均可在图书馆借到或在九章书店买到。其他方面的书也很多，有足够时间可以去
翻翻。全国大学生数学建模竞赛的有关信息，可在Internet上中国工业与应用数学学业
会 （CSIAM）的主页内浏览，网址为：http://www.csiam.e.cn/。数学建模比赛每年
的9月下旬举行，每年6月份报名，三人组成一个参赛队。欲参加比赛的同学应该到数学
系旁听数学模型课或者选修公共选修课"数学模型"。
《吉米多维奇数学分析习题集》
本书只适合超级大牛同学做。图书馆有借和海淀图书城的九章数学书店有售。
《数学分析中的典型问题与方法》
裴礼文着，高教出版社。本书可谓宝典级的圣书。适合一般牛的同学。图书馆不多，九
章书店有售。
《大学生数学竞赛试题解析选编》
第二版，李心灿等编，高教出版社。凡是科协课外小组的同学要求人手一本。里面收集
了北京市大学生数学竞赛的历年真题，比较好，对于水平中等及中等以上的同学均有意
义。九章数学书店有售。
《高等数学复习题解与指导》
陈文灯着，上下两本，北京理工大学出版社：该书讲解十分详尽，对于各类水平的同学
均有很大的帮助。呕血推荐！！！九章书店有售。
《数学复习指南》
理工类，陈文灯等着。该书高数内容与上本书基本一致。但该书还有线性代数，概率论
等部分，非常全面。图书馆有借。各大书店均有售。适合所有水平的同学。
《高等数学解题过程的分析和研究》
钱昌本着。该书主要介绍高等数学的思维方法。例题很有启发性。图书馆有借。九章书
店有售。
从常微分方程开始，数学课就变成没底的东西，每一个标题做下去都是数学研究里面庞
大的一块。对于一门基本课程应该讲些什么也始终讨论不断。下面开始说参考书，毫无
疑问，我们还是得从我们强大的北方邻国说起。
《常微分方程讲义》
彼得罗夫斯基。在20世纪数学史上，这位前莫斯科大学校长占据着一个非常特殊的地位
。从学术上说，他在偏微那一块有非常好的工作，五十年代谷先生去苏联读学位的时候
还参加过他主持的讨论班。他从三十年代末开始就转向行政工作。在他早年的学生里面
有许多后来苏联的高官，所以他就利用和这些昔日学生的关系为苏联数学界构筑了一个
保护伞，他这本书在相当长的时期里是标准教材。
《常微分方程》
庞特里亚金。庞特里亚金院士十四岁时因化学实验事故双目失明，在母亲的鼓励和帮助
下，他以惊人的毅力走上了数学道路，别的不说，光看看他给后人留下的"连续群"，"最
佳过程的数学理论"，你就不得不对他佩服得五体投地，有六体也投 下来了。他的这本
课本就是李迅经先生他们翻译的。此书影响过很多我们的老师辈的人物。

❺ 如何准备数学建模呢 需要做那些准备呢

如何准备数学建模，需要做这些准备。第一，找一本有关建模的基础教程，第二，学会一门数学软件的使用，三，掌握科技论文旋涡状的写作方法。

数学模型(Mathematical Model)是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，数学模型或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，数学模型的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模(Mathematical Modeling)。
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❻ 数学建模结课了，但是论文写作没头绪，不知道如何选题

合适的选题可以保证写作的顺利进行，提高研究能力。选题是论文实践的第一步，需要积极思考，适当的选题能够使论文写作过程进行得比较顺利。

选题的重要性

1、选题能决定论文的阅读价值。导师在某一方面的知识面是很广的，研究也是有深度的，所以如果对新的有价值的选题肯定特别有兴趣。

2、选题能够规划文章的方向、角度和规模，弥补知识储备的不足。对于所搜集的资料进行整理，加固积累，加深理解，对于分散的思想进行选择、鉴别和几种，最后对文章进行整体轮廓的勾勒。

3、合适的选题可以保证写作的顺利进行，提高研究能力。选题是论文实践的第一步，需要积极思考，适当的选题能够使论文写作过程进行得比较顺利。

4、考虑写作过程。在确定选题的时候虽然有些新颖的观点固然可以吸引到是的眼球，但是有的学生提出的新观点水平太高，可是学生的知识储备不够，语言表达得也不精练、准确、专业，结果弄巧成拙。也有的学生提出的观点自己在论证时就感觉到不是很可信。

选题时的注意事项

1、查阅文献看别人怎么做。

2、资料是否充足。

3、在选择较具争议性的研究题目之前需慎重考虑。

4、调查您的研究题目研究是否未被研究过。

5、要充分考量自身的能力问题。

6、选择您喜爱的研究题目。

7、时间条件和导师指导条件也是选题时需要考虑的因素。

❼ 数学建模具体流程是什么

数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。
我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。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。
数学是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，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，进入20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在即将进入21世纪的知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领械广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是：以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程，提高他们分析问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生 积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”（或讲座），用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Mathemathmatica,Matlab,Mapple，甚至排版软件等。
数学建模的几个过程
模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。
模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

全国大学生数学建模竞赛章程
（一九九七年十二月修订）
第一条 总则
全国大学生数学建模竞赛（以下简称竞赛）是国家教委高教司和中国工业与
应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动，目的在于激励
学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际
问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养
创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。
第二条 竞赛内容
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，
不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。题
目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一
篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析
和检验、模型的改进等方面的论文（即答卷）。竞赛评奖以假设的合理性、建
模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
第三条 竞赛形式、规则和纪律
1．全国统一竞赛题目，采取通讯竞赛方式，以相对集中的形式进行。
2．竞赛一般在每年9月末的三天内举行。
3．大学生以队为单位参赛，每队3人，专业不限。研究生不得参加。每队可设一名指
导教师（或教师组），从事赛前辅导和参赛的组织工作，但在竞赛期间必须回避参
赛队员，不得进行指导或参与讨论，否则按违反纪律处理。
4．竞赛期间参赛队员可以使用各种图书资料、计算机和软件，在国际互联网上浏览，
但不得与队外任何人（包括在网上）讨论。
5．
工作人员将密封的赛题按时启封发给参赛队员，参赛队在规定时间内完成答卷，
并准时交卷。
6 ．参赛院校应责成有关职能部门负责竞赛的组织和纪律监督工作，保证本校竞赛
的规范性和公正性。
第四条 组织形式
1．竞赛由全国竞赛组织委员会主持，负责每年发动报名、拟定赛题、组织全国优秀
答卷的复审和评奖、印制获奖证书、举办全国颁奖仪式等。全国竞赛组委会每届
任期四年，其组成人员由国家教委高教司和中国工业与应用数学学会负责确定。
2．竞赛分赛区组织进行。原则上一个省（自治区、直辖市）为一个赛区，每个赛区
应至少有6所院校的20个队参加（每所院校至多10个队）。邻近的省可以合并成立
一个赛区。每个赛区建立组织委员会，负责本赛区的宣传发动及报名、监督竞赛纪
律和组织评阅答卷等工作。组委会成员由各省（自治区、直辖市）教委、工业与应
用数学学会的同志及有关人士组成（没有成立地方学会的，由各地教委与全国竞赛
组委会指定的院校协商确定），报全国竞赛组委会备案，并保持相对稳定。未成立
赛区的各省院校的参赛队可直接向全国竞赛组委会报名参赛。
3．设立组织工作优秀奖，表彰在竞赛组织工作中成绩优异或进步突出的赛区组委会，
以参赛（相对）校数和（绝对）队数、征题的数量和质量、无违纪现象、以及与
全国组委会的配合等为主要标准。
第五条 评奖办法
1．各赛区组委会聘请专家组成评阅委员会，评选本赛区的一等、二等奖（也可增设三等奖），
获奖比例一般不超过三分之一，其余凡完成合格答卷者获得成功参赛奖。
2．各赛区组委会按规定的比例将本赛区的优秀答卷送全国竞赛组委会。全国竞赛组委
会聘请专家组成全国评委会，按统一标准从各赛区送交的优秀答卷中评选出全国一等、
二等奖，获奖比例为全国参赛队数的百分之十左右。
3．全国与各赛区的一、二等奖均颁发获奖证书。竞赛成绩记入学生档案，对成绩优秀的参
赛学生，各院校在评优秀生、奖学金及报考（或免试直升）研究生时应予以适当考虑。
对指导教师的辛勤努力应予以表彰。
4．参赛队的指导教师一律不得参加本赛区及全国的评阅和决定获奖名次的工作。
5．对违反竞赛规则的参赛队，一经发现，取消参赛资格，成绩无效。对所在院校要予以
警告、通报，直至取消该校下一年度参赛资格。对违反评阅答卷和评奖工作规定的赛区，
全国竞赛组委会不承认其评奖结果。
6．设立异议期制度，具体内容见《全国大学生数学建模竞赛异议期制度的若干规定》。
第六条 经费
1．参赛队向各赛区组委会交纳报名费。
2．赛区组委会向全国组委会交纳一定数额的经费。
3．各级教育管理部门的资助。
4．社会各界的资助。满意还望采纳

❽ 数学建模新手如何选题

关于选题，具体展开讲讲。

全国赛分为本科组和大专组，历年每组两题（2019年额外增加一题），虽然题数有改变，但赛题无非就是评价、优化和预测类。

优化类题目只要题意理解正确，模型正确，能正常求解，有参考答案，只要解在参考答案附近那基本就能得奖了。而对于非运筹优化类则较为复杂，各式各样的问题都有，并且一般来讲没有参考答案，只要有思想有方法就会得到好的结果。

所以一般来讲做优化问题简单的时候，做优化的比做非优化的人数要多。但是涉及到比较复杂的时候那就要颠倒下了。就得奖人数来说两类题的各级得奖人数是相仿的，这时如果做A的人数少则得奖率就高了多了，所以在选题人数比较悬殊的时候则要选选做的人数相对少的那个题做。

而当选题人数比较平均的时候，就选自己拿手的做了。当然要知道这个选题比例那是不可能的，所以要实现小范围的互动了，由于一开始是赛区内评价所以在小范围内互动是有必要的，在自己的学校内尽量做到平均，不然就是自相残杀了。