如何构建数学模型竞彩

‘壹’ 大学的数学建模竞赛怎么准备

我在大二的时候就和室友一起参加过全国大学生数学建模竞赛，学校里也上过这方面的专业课，可以说对此有点自己的见解和建议。下面我想分享一下自己当时做的一些准备供你参考。

首先，肯定要学习数学模型方面的知识。

数学建模，顾名思义就是建立数学模型，需要你去了解一下常用的数学模型。有些同学可能会疑问，数学还有什么模型呢？不就是套套公式吗。其实不然，对于国赛，最常用的莫过于概率论与数理统计了。

当然，如果你学有余力的话，可以去学SPSS这种专业的统计软件，或者像Visio这样的绘图软件，在统计或者绘图等方面，用起来更加方面，图案也更加精美。

总而言之，对于大学的数学建模竞赛，还是需要好好准备的，无论是数学的专业知识还是算法的设计实现。如果能找到合适的队友，那么合作起来还是很轻松的，希望你能得到一个好成绩！

‘贰’ 什么是数学建模如何建模

数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。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来建立数学模型。

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。

‘叁’ 建立数学模型的方法

建立数学模型的方法如下：

1.类比法。

数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。

类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，在不同的对象或完全不相关的对象中找出同样的或相似的关系，用已知模型的某些结论类比得到解决该“类似”问题的数学方法，最终建立起解决问题的模型。

变分法是处理函数的函数的数学领域，即泛函问题，和处理数的函数的普通微积分相对。这样的泛函可以通过未知函数的积分和它的导数来构造，最终寻求的是极值函数。现实中很多现象可以表达为泛函极小问题，即变分问题。变分问题的求解方法通常有两种：古典变分法和最优控制论。受基础知识的制约，数学建模竞赛大专组的建模方法使用变分法较少。

‘肆’ 如何应用及建立数学模型

怎样帮助学生构建“应用问题”数学模型的。构建“应用问题”数学模型，首先要明确这个命题的含义。所谓数学建模，就是对实际问题的一种数学表述，是对现实原型的概括，是数学基础知识与数学实际应用之间的桥梁，简而言之，就是将当前的问题转化为数学模型。如何帮助学生构建“应用问题”数学模型？我想谈谈自己的看法：一、选择学生身边的应用问题“建模”。数学源于生活。在数学教学中,我们应该善于选择学生身边的问题,让学生在生活中学习掌握知识。现实的生活材料,能激发学生思考数学问题的兴趣,他们会认识到现实生活中隐藏丰富的数学问题,这有利于学生地关注生活中的数学问题。就拿行程问题来说，学生每天上学放学的方式、行程路线等就是很好的例子。我们可以充分利用这些知识帮助学生构建数学模型。通过教学实践发现,选择学生有生活经验的事例作“数学建模”,更有利于帮助学生掌握知识,提高应用题的分析能力。二、帮助学生在“建模”的过程中注意由简到繁的认知规律。应用题的背景材料来自于社会生活实际,简单的应用题背景较简单,语言较直接,容易使学生领会如何进行审题,理顺数量关系,容易建立数学模型,为解复杂一点的应用题打下基础,又能带给学生成功解题的体验,增强学应用题的信心。因此，在应用题教学中,我们要以简单题做铺垫,在建立基本模型的基础之上，实现由简到繁。三、教师在实际教学中要注意培养学生建立模型的意识，为应用题“建模”教学做好多方面的准备。在教学中,教师应该以善于发现现实生活中的题材,巧妙地结合各个知识点的训练,编制一些与生产生活实际相联系的应用题,比如:环保问题、节水问题、利润计算问题等等,并努力开展多种形式的数学教学实践活动,这样不仅能激发学生的学习兴趣,还有利于学生地关注社会,用所学的数学知识解决现实生活中的问题,成为一个有数学头脑的人。

‘伍’ 如何建立一个数学模型

一个好的数学模型，首先应该是可以把所提问题解决的，只有能解决问题的模型才是好的模型。其次，就在于模型的创造性，创造性并不是说你非得自己找出个新的方法或者算法来，而是即使你用的是久的算法，但是你用在一个新的领域，并且很好的解决了问题，具有很好的适应性，那样就是一个好的数学模型。注意，数学模型可能是公式，也可能是某种算法，当然也可能是图表类的东西。

‘陆’ 怎样把足球竞彩变成数学模型

某机构曾经对上万支球队数据进行整合，在联赛中某支实力较强球队的获胜概森晌率P为45%+0.53%乘以这两支球队的排名差。SP计为两支球队不小于2.0的最低赔率项，那么我们的博彩期望E=P*SP。如果E>=1，那么我们就有足够的优势从庄滑春慎家那盈利，本赔率项可取；如果E在1和0.93之间，那么我们放弃这个场次；如果E<0.93，那么则取该赔率的相反项进行投注，竞彩也就是选择让负。

针对这三个情况我们举三场比赛的例子：

E>=1的情况：可取

英冠：利兹联(5)VS德比郡(7)

赔率：2.35 2.83 2.85

E=(45%+0.53%*2)*2.35=1.082

那么这场我们的博彩期望为正期望，所以本场第一赔率是可取的

自己写了一个小程序工具，输入大于2的最低赔率和排名差信敬就OK了。

E<1并且E>=0.93的情况：放弃

英超：桑德兰(20)VS伯恩利(12)

赔率：2.38 3.02 2.65

E=(45%+0.53%*(-8))*2.38=0.946

这场放弃。

E<0.93的情况：投注相反方向

荷乙：特尔斯达(15)VS瓦尔韦克(10)

赔率：2.18 3.6 2.7

E=(45%+0.53%*(-5))*2.18=0.923

那么投注相反方向0.43个单位的平和0.57个单位的负竞彩可以直接选择让负或让胜的赔率投注。

‘柒’ 数学建模竞赛需要哪些知识

数学建模竞赛需要哪些知识如下：

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，不要求参赛者预此缺闷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，完成一篇包括模型假设森弯、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。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。

3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题。

4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的扮吵数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。

‘捌’ 数学建模怎么建立模型

1、模型准备

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。

2、模型假设

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。

3、模型构成

根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。

这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。

4、模型求解

可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。

5、模型分析

对模型解答进行数学上的分析。能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论哪种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。

6、模型检验

把数学上分析的结果翻译回到现实问题，并用实际的现象、数据与之比较，检验模型的合理性和适用性。

7、模型应用

取决于问题的性质和建模的目的。

‘玖’ 建立数学模型的一般步骤

建立数学模型的一般步骤图形表示如下：原型分析→确定模型类别→建立模型→检验

第一，掌握和分析客观原型的各种关系，数量形式。数学模型是从现实原型中抽象出来的，如果我们不能准确全面地掌握客观原型的数量关系，内部变化规律等，就会无法构造出正确的数学模型。因此我们要求作为构造数学模型的第一步，要尽量地分析和掌握原型的各种数据和各种关系。

第四，对数学模型进行运演和检验。这一阶段要求把数学模型进行逻辑推理，理论计算的结果返回到实践中去检验，如果其结果不符合客观实践就要被修正，甚至重新构造数学模型。