① 数学建模需要哪些知识
数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言:
1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)。
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)。
4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)。
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)。
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)。
7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)。
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)。
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)。
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)。
② 数学建模的基本思想
数学建模就是构造数学模型的过程,即用数学的语言--公式、符号、图表等刻画和描述一个实际问题,然后经过数学的处理--计算、迭代等得到定量的结果,以供人们作分析、预报、决策和控制。而所谓的数学模型,是关于部分现实世界为一定目的而作的抽象、简化的数学结构。简言之,数学模型是用数学术语对部分现实世界的描述。
③ 什么是建模思想
数学建模思想,本质土是要培养学生灵活运用数学知识解决实际中的问题的能力.在这一过程中,我们需要培养学生的抽象思维、简化思维、批判性思维等数学能力.
1数学建模需要抽象思维
分析上面模型的建立与求解过程,我们可以发现,解决问题时,离不开抽象思维,离不开对高等数学基本概念的深入理解和透彻分析.
当解决问题1时,我们紧密结合“绝对涌出量”与“相对涌出量”的概念,解剖概念所包含的每一点信息,找到了“绝对涌出量”与“相对涌出量”的计算公式,从而建立了数学模型I.
可见,我们要把纷繁芜杂的实际问题,归结到高等数学的相关概念和定义之中,利用定义找到计算公式,从而建立数学模型.在这种层层分析的过程中,抽象思维起到了关键性作用.正是这种层层分析,才使得复杂问题得以解决.所以说,数学建模需要抽象思维.
2数学建模需要简化思维
所谓简化思维,就是把复杂问题进行简化,进而使本质凸显.就像进行X光透视一样,祛除血肉,尽剩骨架.只有迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,找到问题的本质,才能“看透”问题的本质.
例如,鉴别该矿井属于“低瓦斯矿井”还是“高瓦斯矿井”的问题,本质上是要我们先求出“绝对涌出量”与“相对涌出量”,然后把它们与标准值比大小;煤矿发生爆炸的可能性,实际上是概率问题;该煤矿所需要的最佳(总)通风量,实质上就是最优问题,即带约束条件的线性规划问题.
这种简化思维具有深刻性的特点.它并不是天生就具有的,可以经过精心培养而形成,经过刻苦锻炼而强化.在高等数学的教学过程中,需要培养学生的这种深层次的洞察能力.
3数学建模需要批判性思维
在数学模型建立、求解完成后,我们需要对所得的结果进行分析,还需要对所建立的数学模型进行评价,并及时对模型进行改进,以取得最佳结果.同时,我们还要指出所建模型的实际意义,并努力加以推广.这些环节,都需要良好的批判性思维.
在高等数学的教学过程中,我们需要培养学生的批判性思维.在每道题解完后,我们都要进行这种解后反思的训练,不断地提问:结果对吗?符合实际吗?该解法的优缺点在哪里?还有更好的解法吗?如何改进?能够推广吗?……在这种训练的过程中,学生的批判性思维将得到强化和提高.
参考文献:
[1]姜启源.数学实验与数学建模[J].数学的实践与认识,2001(5)
[2]李大潜.将数学建模思想融入数学类主干课程[J].工程数学学报,2005(8)
[3]耿秀荣.煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制模型[J].桂林航天工业高等专科学校学报,2006(4)
[4]高招连,等.煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制模型[J].2006年全国大学生数学建模竞赛广西赛区经验交流及优秀论文选,2007(1)
④ 数学的基本思想具体有哪些
数学的基本思想主要有下面的三个:一个是数学抽象的思想,一个是数学推理的思想,一个是数学建模的思想。
在基本思想下一层还有很多数学思想。例如像数学抽象的思想才能产生出来分类的思想、集合的思想、数形结合的思想、符号表示的思想、对称的思想、对应的思想、有限与无限的思想等等。在基本思想下面会派生出来很多的思想。
例如数学推理的思想,还能派生像归纳的思想,演绎的思想,公理化的思想,转化的思想,类比的思想,逐步逼近的思想,代换的思想,特殊一般的思想,等等。
例如像数学建模的思想,还能进一步派生出来,像简化的思想,量化的思想,函数的思想,方程的思想,优化的思想,随机的思想,抽样统计的思想等等。
⑤ 数学建模的主要思想是什么怎样拥有建模的理念
数学建模网络名片
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,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型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。
目录
背景数学
数学建模
数学建模应用
数学建模的意义数学建模
应用数学模型
过程模型准备
模型假设
模型建立
模型求解
模型分析
模型检验
模型应用
起源进入西方国家大学
在中国
大学生数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛章程(2008年)
第四届全国大学生数学建模竞赛
国际大学生数学建模竞赛
数学建模资料竞赛参考书
国内教材、丛书
国外参考书(中译本)
专业性参考书
数学建模题目两项题
四项题
数学建模相关数学建模的意义
数学建模经验和体会
最新进展
数学建模应当掌握的十类算法背景 数学
数学建模
数学建模应用
数学建模的意义 数学建模
应用数学模型
过程 模型准备
模型假设
模型建立
模型求解
模型分析
模型检验
模型应用
起源 进入西方国家大学
在中国
大学生数学建模竞赛 全国大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛章程(2008年)
第四届全国大学生数学建模竞赛
国际大学生数学建模竞赛
数学建模资料 竞赛参考书
国内教材、丛书
国外参考书(中译本)
专业性参考书
数学建模题目 两项题
四项题
数学建模相关 数学建模的意义
数学建模经验和体会
最新进展数学建模应当掌握的十类算法展开 编辑本段背景
数学
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、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。
数学建模
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划,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。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。
数学建模应用
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,自从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21世纪这个知识经济时代,数学科学的地位会发生巨大的变化,它正在从国家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,数理论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。
编辑本段数学建模的意义
数学建模
数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 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,也包含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。
应用数学模型
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,是数学在各个领域广泛应用的媒介,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一个重要方面,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Spss,Lingo,Mapple,Mathematica,Matlab甚至排版软件等。
编辑本段过程
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(或近似计算)。
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。
编辑本段起源
进入西方国家大学
数学建模是在20世纪60和70年代进入一些西方国家大学的,我国的几所大学也在80年代初将数学建模引入课堂。经过20多年的发展现在绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座,为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。 大学生数学建模竞赛最早是1985年在美国出现的,1989年在几位从事数学建模教育的教师的组织和推动下,我国几所大学的学生开始参加美国的竞赛,而且积极性越来越高,近几年参赛校数、队数占到相当大的比例。可以说,数学建模竞赛是在美国诞生、在中国开花、结果的。
在中国
1992年由中国工业与应用数学学会组织举办了我国10城市的大学生数学模型联赛,74所院校的314队参加。教育部领导及时发现、并扶植、培育了这一新生事物,决定从1994年起由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办全国大学生数学建模竞赛,每年一届。十几年来这项竞赛的规模以平均年增长25%以上的速度发展。 2009 年全国有33个省/市/自治区(包括香港和澳门特区)1137所院校、15046个队(其中甲组12276队、乙组2770队)、4万5千多名来自各个专业的大学生参加竞赛,是历年来参赛人数最多的(其中西藏和澳门是首次参赛)!
编辑本段大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛是国家教育部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。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。 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;竞赛一般在每年9月末的三天内举行;大学生以队为单位参赛,每队3人,专业不限。
全国大学生数学建模竞赛章程(2008年)
第一条 总则 全国大学生数学建模竞赛(以下简称竞赛)是教育部高等教育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,只需要学过高等学校的数学课程。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.竞赛每年举办一次,一般在某个周末前后的三天内举行。 3.大学生以队为单位参赛,每队3人(须属于同一所学校),专业不限。竞赛分本科、专科两组进行,本科生参加本科组竞赛,专科生参加专科组竞赛(也可参加本科组竞赛),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.竞赛开始后,赛题将公布在指定的网址供参赛队下载,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.竞赛由全国大学生数学建模竞赛组织委员会(以下简称全国组委会)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。 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。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(以下简称赛区组委会),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。未成立赛区的各省院校的参赛队可直接向全国组委会报名参赛。 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,以参赛校数和队数、征题的数量和质量、无违纪现象、评阅工作的质量、结合本赛区具体情况创造性地开展工作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可获得成功参赛证书。 2.各赛区组委会按全国组委会规定的数量将本赛区的优秀答卷送全国组委会。全国组委会聘请专家组成全国评阅委员会,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。 3.全国与各赛区的一、二等奖均颁发获奖证书。 4.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。对违反评奖工作规定的赛区,全国组委会不承认其评奖结果。 第六条 异议期制度 1.全国(或各赛区)获奖名单公布之日起的两个星期内,任何个人和单位可以提出异议,由全国组委会(或各赛区组委会)负责受理。 2.受理异议的重点是违反竞赛章程的行为,包括竞赛期间教师参与、队员与他人讨论,不公正的评阅等。对于要求将答卷复评以提高获奖等级的申诉,原则上不予受理,特殊情况可先经各赛区组委会审核后,由各赛区组委会报全国组委会核查。 3.异议须以书面形式提出。个人提出的异议,须写明本人的真实姓名、工作单位、通信地址(包括联系电话或电子邮件地址等),并有本人的亲笔签名;单位提出的异议,须写明联系人的姓名、通信地址(包括联系电话或电子邮件地址等),并加盖公章。全国组委会及各赛区组委会对提出异议的个人或单位给予保密。 4.与受理异议有关的学校管理部门,有责任协助全国组委会及各赛区组委会对异议进行调查,并提出处理意见。全国组委会或各赛区组委会应在异议期结束后两个月内向申诉人答复处理结果。 第七条 经费 1.参赛队所在学校向所在赛区组委会交纳参赛费。 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。 第八条 解释与修改
⑥ 什么是数学建模思想数学建模思想在数学中有什么作用
上一节课,我们讲了“【关系】是数学思想的基础,也是数学思想的核心!”可以说,数学是一门关系学。不论是什么样的数学题,其实都是在围绕着“关系”来论证的。解题的过程,其实就是“找关系,理顺关系”的过程。那么,我们今天讲一下数学思想中的“建模思想”:
“数学建模思想”的核心,就是数学和生活密不可分,数学是生活的缩影。所有的数学题都能在生活中找到它的原形,每一道数学题其实就是生活中存在的一个东西。把数学题当成生活中的东西看,一个抽象,一个直观,把抽象和直观联系起来,数学题也就由难变得简单了!
好了,同学们,讲到这里,你们还会把数学题当成一个干巴巴的白纸黑字吗?数学建模思想吃透了,学起数学来就事半功倍了!
今天就讲到这里,我们下一节课讲“学习最有效的方法”!谢谢大家!
⑦ 数学建模思想方法有哪些
数学建模属于一门应用数学,学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题,然后用适当的数学方法去解决。数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。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。
数学建模的过程
1)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。(2) 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。(3) 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)(4) 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)。(5) 模型分析:对所得的结果进行数学上的分析。(6) 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。(7) 模型应用:应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
数学建模的意义是:
1、培养创新意识和创造能力
2、训练快速获取信息和资料的能力
3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能
4、培养团队合作意识和团队合作精神
5、增强写作技能和排版技术
6、荣获国家级奖励有利于保送研究生
7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学
⑧ 高中数学建模运用了哪些函数思想
数形结合思想,函数与方程思想,分类与整合思想,化归与转化思想,特殊与一般思想,有限与无限思想等。
⑨ 数学建模应该本着什么指导思想,必须依赖于复杂的算法
1.
蒙特卡洛方法:
又称计算机随机性模拟方法,也称统计实验方法。可以通过模拟来检验自己模型的正确性。
2.
数据拟合、参数估计、插值等数据处理
比赛中常遇到大量的数据需要处理,而处理的数据的关键就在于这些方法,通常使用matlab辅助,与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题。
3.
规划类问题算法:
包括线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等;竞赛中又很多问题都和规划有关,可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件,几个函数表达式作为目标函数的问题,这类问题,求解是关键。
这类问题一般用lingo软件就能求解。
4.
图论问题:
主要是考察这类问题的算法,包括:Dijkstra、Floyd、Prime、Bellman-Ford,最大流、二分匹配等。熟悉ACM的人来说,应该都不难。
5.
计算机算法设计中的问题:
算法设计包括:动态规划、回溯搜索、分治、分支定界法(求解整数解)等。
6.
最优化理论的三大非经典算法:
a)
模拟退火法(SA)
b)
神经网络(NN)
c)
遗传算法(GA)
7.
网格算法和穷举算法
8.
连续问题离散化的方法
因为计算机只能处理离散化的问题,但是实际中数据大多是连续的,因此需要将连续问题离散化之后再用计算机求解。
如:差分代替微分、求和代替积分等思想都是把连续问题离散化的常用方法。
9.
数值分析方法
主要研究各种求解数学问题的数值计算方法,特别是适用于计算机实现的方法与算法。
包括:函数的数值逼近、数值微分与数值积分、非线性返程的数值解法、数值代数、常微分方程数值解等。
主要应用matlab进行求解。
10.
图像处理算法
这部分主要是使用matlab进行图像处理。
包括展示图片,进行问题解决说明等。
⑩ 数学建模思想是什么意思,什么叫数学建模思想方法
1.通俗的讲,就是把数学的理论应用到实际当中。
2.数学建模,很多时候是直接涉及到一些工程领域、实际问题的,基本思想是基于数学理论以及其它知识,如机械、化工、土木,抽象得到一个或一系列的数学结论,数学建模属于一门应用数学,学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题,然后用适当的数学方法去解决。
3.数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力的数学手段。
4.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。
5.使用数学语言描述的事物就称为数学模型。