A. 怎样讲好《数学建模》课程
理论知识和案例分析相结合
课堂讲授和学生实践相结合
黑板板书和多媒体课件结合
传授知识和模拟训练相结合
B. 如何学好数学建模
数学建模是使用数学模型解决实际问题。
对数学的要求其实不高。
我上大一的时候，连高等数学都没学就去参赛，就能得奖。
可见数学是必需的，但最重要的是文字表达能力
回答者：抉择415 - 童生 一级 3-13 14:48
数学模型
数学模型是对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。
简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述），即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。
数学建模
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。
数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中，是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。
数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式，但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性。建模的一般方法：
机理分析：根据对现实对象特性的认识，分析其因果关系，找出反映内部机理的规律，所建立的模型常有明确的物理或现实意义。
测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无法直接寻求，通过测量系统的输入输出数据，并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型。 测试分析方法也叫做系统辩识。
将这两种方法结合起来使用，即用机理分析方法建立模型的结构，用系统测试方法来确定模型的参数，也是常用的建模方法。
在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定。机理分析法建模的具体步骤大致如下：
1、 实际问题通过抽象、简化、假设，确定变量、参数；
2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数；
3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型；
4、 符合实际，交付使用，从而可产生经济、社会效益；不符合实际，重新建模。
数学模型的分类：
1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等。
2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等。
数学建模需要丰富的数学知识，涉及到高等数学，离散数学，线性代数，概率统计,复变函数等等 基本的数学知识
同时，还要有广泛的兴趣，较强的逻辑思维能力，以及语言表达能力等等
一般大学进行数学建模式从大二下学期开始，一般在九月份开始竞赛，一般三天时间，三到四人一组，合作完成！！！
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D. 对于数学建模感觉是一头雾水，怎样去切入以进入学习状态需要具备哪些知识和技能如何掌握好这门课程
1、数学建模需要具备基础的数学知识，因为这是你建立模型的基础，当然数学知识知道的越多越好，懂得多了以后可以举一反三，并可以在不同领域找到共同点，有利于建模。
2、知识面也要比较宽泛。很多领域对我们来说都是全新的，对该领域的问题要建立数学模型，就很难了。因此，具备广泛的知识和兴趣点，广泛阅读，对建模前期的分析问题是有好处的。
3、多训练一下发散思维。因为建模的过程通常是要用自己掌握的多个数学知识点来解决一个相对固定的问题，因此，发散思维可能比集中思维更有用处。因此，建议多训练一下发散思维。
4、关于matlab，应该说，它并不是必须掌握的。首先明白，数学模型建立后，大多数情况下，需要用计算机和软件辅助来解数学模型。但并没有确定要用哪一个软件来求解，因此我认为一个比较好的选择方法是：用自己比较熟悉的、比较顺手的软件来求解就可以了。说的直白一点：就像程咬金用斧子一样。那么，第二个问题就来了，为什么很多同学和老师都说要学matlab呢？这是因为matlab跟其他的软件比起来，有着独到的优越之处。一、matlab功能强大，几乎可以说包罗万象，你在大学数学中所学过的任何知识点，都可以用matlab进行求解。二、matlab的人机交互界面比较友好，另外还有强大的m文件编辑功能，程序编译比较直观和简单。三、matlab有强大的工具箱toolbox做后盾之城，全世界matlab爱好者还在源源不断的开发，很诱人。
当然我上面说的这些matlab的有点还不太完全，总之，如果你还没有顺手的工具，那么就直接学习matlab吧！
E. 数学建模怎么入门
数学建模入门方式如下：
①先看看书，最好一本国内的，一本国外的，数学建模书--推荐(数学建模(原书第4版)作者:(美)Brooks R. Cole William P.Fox Steven B. Horton Maurice D.Weir 叶其孝 姜启源 译)，姜启源，编的那本可以)。--学习相关的软件和数学方法(MATLAB、Lingo、SAS等)--看些历年的题--做一些老题。
②如果参加数学建模竞赛，一定要分工明确，安排好各个环节大家的工作，而且要有领头的人，很多问题难以确定时，需要有人拍板的。
③参加国内赛，论文和解题的思路还是要比较严谨一些的好，解题的各个环节基本都要有，要比较完整才能得高分;美国赛就要尽情的放开思路，把奇思妙想都放进去，一些想法建立的模型复杂难解也没有关系，可以提出解题思路即可。全网招募小白免费学习，测试一下你是否有资格。
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F. 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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G. 如何入门数学建模呢我大一可以说是很小白的状态了，现在开始学习5.17比赛
本人大三计算机专业，17年电工杯二等奖、MathorCup一等奖、国赛省一等奖、数创杯一等奖，奖项很水，但有必要介绍一下我参加建模的过程，希望对学弟学妹们有所帮助。
本人大一没想过比赛，大二为了我女朋友才跟她组队开始学着参加数学建模，从2017年2月开始上《数学建模》与《数学建模软件》两门选修课，从中对MATLAB有所了解，数学建模课程比较枯燥，仅仅是听过而已。
到2017年4月校赛，开始拿到校赛题目，时长15天，这15天的时间所做的题目是2017年认证杯第一阶段赛题：考研移动端产品的使用与评价，本题有大量数据，曾经高分通过计算机等级考试二级MS Office的我使用EXCEL对数据进行了处理，这起到了很大的作用，第一题是一个因子分析和聚类分析，经过网络得知可以使用SPSS，于是学习了SPSS，这个很好上手，网络相应的方法即可找到教程。
校赛后，拿电工杯和MathorCup练手，电工杯题目是人口预测，用到了leslie模型，MathorCup是共享单车的题目，又是大数据分析，这次直接是EXCEL完成的。
扯了这么多，给大家说一下如何准备数学建模吧。
首先，数学建模比赛一般分为优化类型的题目和数据分析或评价类的题目，需要3-4天提交一篇论文，三个成员需要有一名写手、一名编程人员和一名统筹调度（建模和想思路）人员，这三人的调度和论文撰写工作最好都要熟悉。是对题目的解答，而论文包括：摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型的建立与求解、模型的评价、模型的改进与推广、参考文献、附录几大部分，最关键的是摘要，摘要写的不好，论文直接pass掉。
而如果摘要写的还可以，就是论文格式和所用的模型了，三人均需要熟练掌握OFFICE软件，EXCEL可以处理数据，里面的一些公式和函数一定要会，Word也要熟练掌握，尤其是其中的mathtype公式编辑器，要求所有的公式都需要用公式编辑器输入。编程人员需要熟练掌握Matlab、SPSS、Lingo，都很简单。
对于学习数学建模的方法，大概包括：规划（最优化）、图论、评价、相关性分析、回归等模型，还有一些比较高大上的算法，比如模拟退火算法、神经网络、粒子群算法，这些大多是处理优化问题的，当然神经网络还可以做分类，这些网上都有现成的代码，了解数据输入输出和如何分析结果即可。推荐司守奎老师的《数学建模与应用》一书（侧重实现），还有姜启源老师的《数学模型》一书（侧重原理的讲解）。
多看看优秀论文，注意格式和内容，掌握这些，建模应该不成问题了，祝各位同学好运。
H. 怎么能学好数学建模
1、学数学和学其他课一样,上课要注意听讲,上课或下课要预习和复习,把每个知识点学透彻.但各门课程都有不同点：比如语文课今天我没上，明天上完课再补也可以，而数学是一环套一环的，比如：学小数加减混合运算，如果不先学小数加法和减法就不会，所以每个知识点一定要学透彻。
2、同学们最怕考试做错题，做错了就要分析，总结。我总结了一下丢分的四种情况：一种是会做，但粗心，做错了。第二种是一时想不出怎么做，事后就会做了。第三种是时间不够，多给一点时间思考，也许就会做了。第四种是绝对做不出来，让你坐在那里一万年，你也做不出来。解决方法有这样几点：一，今后要细心，千万要细心。二，今后要多做多练，所谓“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”。三，要会用时间！要快！但是，快，容易出错！怎么才能快？只有一条路：多练！第四种最可怕！这里面有两种情况。一种是你不会做，是因为你没有学好，做不出来；另一种情况是，你学好了，但缺少举一反三和综合能力，做不出来。大部分同学问题出在第二种。老师出这样的题目是有道理的。大家绝对不会做的题目，老师是不会出的，老师是在考大家举一反三，综合能力。你脑子要多绕几个弯子，多想几个为什么，就能做出来。
3、有这么一句话：兴趣是最好的老师。大家先把喜爱数学的兴趣培养出来，就能学好。
祝你学业有成！谢谢！
I. 如何在数学教学中让学生学会数学建模
一、数学建模促进相美课程的学习
计算方法足计算机课程重要的组成部分。数值分析与计算方法通常使用C语言等描述算法，复杂的算法描述甚为哕嗦，采用数学软件(Matlab，Mathematica，Maple，MathCAD等)的命令描述算法。既简单又能易于上机实验。求特征根与特征向量、样条与插值、方程和程组求解等，数学软件中使用参数调用标准的函数或过程就可实现问题求解。用于直接计算或验证用算法语言编写的计算方法结果的正确性．颇有裨益。概率统计、规划优化、线性代数、微积分、平面几何与立体几何等科目。数学建模提供了问题求解的极住手段．对这些课程的辅助学习帮助极大。
二、数学建横促进科学问题的探索
自然科学中的许多前沿研究问题不少最终可以归结为某些数学问题。数学建模将这些应用问题的静态特性和静态特性用数据和图形的方式多方面描述，有助于问题的解决。比如离子通道实验反映给药后钾离子浓度的变化过程，用随机微分方程来描述，利用数学吏验模拟和仿真，辅助前沿课题的研究。经济均衡模型的分析和仿真．描述了市场经济的“看不见的手”的强大魔力。我们在课程穿插r诸如此类的我们的研究课题中的应用实例．可知学生已经去感受前沿问题的研究
三、数学建横培彝数学课件创作人才
远程数学教学系统需要制作火的数学课件．制作数学课件存在的主要困难是：如何获得大量的数学对象(数学符号、数学公式，数学表格、数学图形)。数学建模的特点是利用数学软件（Matlab．Mathematica，SAS等)，完成复杂的数值计算和符号运算。并分析大量精确的数学图形擞学表格，得到实验结论。数学软件的HTML、TeX、图形输出格式，可以直接用于数学课件的创作。我们在讲授用于数值计算和符号运算、制作图表的数学软件的同时，讲授了呵方便得到高质萤的数学符号和公式的数学排版系统(LaTeX、ams'~X等)，由于不少学生已经熟悉网页制作软件(Flash．Firework、Dreamweaver等)和图形处理软件。学生提交的电子版的数学实验报告．梢加润色，顷刻成为高水平的数学课件样本。
J. 怎样学数学建模数学课怎么学
数学建模最重要的是什么呢？或者说，数学建模中最难的是什么呢？大概有三个问题，1、如何用学到的数学思想来表述所面对的问题，所谓的建模。2、应用学到的数学知识解刚刚建立的数学模型，并进行优化。3、将刚刚得到的数学上的解解释为现实问题中的现象或者是方法。这三个过程体现了一个“现实——>数学——>现实”的一个过程。这其实就是最难的地方。这需要你首先了解面临的实际问题，然后从现实中转入数学，再从数学中跳出来回到现实。
你问题中也说了，你的数学课程还没有学完，相应的，能熟练应用的数学知识肯定还不太够。因此，面对正式的国家赛题或者是美赛赛题，可能会摸不着头脑。这是正常现象。
我给你的建议是：
1、努力学习数学知识，完善自己的知识体系，尤其是与数学相关的知识体系，比如高等数学、工程数学和应用数学的相关知识；
2、扩充自己的知识面，你可以看到很多赛题都是很现实的社会热点问题，相关的背景知识是非常必要的；
3、多看一些案例分析的教程，在学习案例分析时的注意点是：如何考虑现实问题中的各个因素，综合运用所学知识，建立适当的模型；如何进行模型的优化；如何求解模型；如何解释模型的解。