Ⅰ 数学模型有哪些
内容如下:
1、生物学数学模型
2、医学数学模型
3、地质学数学模型
4、气象学数学模型
5、经济学数学模型
6、社会学数学模型
7、物理学数学模型
8、化学数学模型
9、天文学数学模型
10、工程学数学模型
11、管理学数学模型
数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字,就不断地建立各种数学模型,以解决各种各样的实际问题。
数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解,数学模型包括数学中的各种概念,各种公式和各种理论。
因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的,从这意义上讲,整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解,数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构,这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。
Ⅱ 数学模型有哪些
数学建模常用模型主要有:
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)
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题
属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、
Lingo软件实现)
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)
Ⅲ 数学建模中综合评价的方法有哪些
综合评价有许多不同的方法:
1、综合指数法:
综合指数法是先综合,后对比平均,其最大优点在于不仅可以反映复杂经济现象总体的变动方向和程度,而且可以确切地、定量地说明现象变动所产生的实际经济效果。但它要求原始资料齐全。平均指数法是先对比,后综合平均,虽不能直接说明现象变动的绝对效果,但较综合指数法灵活,便于实际工作中的运用。
2、TOPSIS法:
其基本原理,是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序,若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解,则为最好;否则不为最优。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值。最劣解的各指标值都达到各评价指标的最差值。
3、层次分析法:
运用层次分析法有很多优点,其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况,还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身,它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。
另外还有RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等,这些方法各具特色,各有利弊。
(3)评价效率的数学的模型有哪些扩展阅读:
综合评价的一般步骤
1、根据评价目的选择恰当的评价指标,这些指标具有很好的代表性、区别性强,而且往往可以测量,筛选评价指标主要依据专业知识,即根据有关的专业理论和实践,来分析各评价指标对结果的影响,挑选那些代表性、确定性好,有一定区别能力又互相独立的指标组成评价指标体系。
2、根据评价目的,确定诸评价指标在对某事物评价中的相对重要性,或各指标的权重;
3、合理确定各单个指标的评价等级及其界限;
4、根据评价目的,数据特征,选择适当的综合评价方法,并根据已掌握的历史资料,建立综合评价模型;
5、确定多指标综合评价的等级数量界限,在对同类事物综合评价的应用实践中,对选用的评价模型进行考察,并不断修改补充,使之具有一定的科学性、实用性与先进性,然后推广应用。
Ⅳ 数学模型的分类有哪些
优化模型、微分方程模型、稳定性分析模型、代数模型、图论模型、动态规划模型、随机模型、决策与对策模型
Ⅳ 数学的模型有哪些
数学的模型有:
应用领域类型:生态模型、交通模型、环境模型、作战模型、社会模型、医学模型、机械模型等。
建立模型的数学方法:几何模型、网络模型、运筹模型、随机模型等。
建模目的类型:描述模型、分析模型、预测模型、决策模型、控制模型等。
模型结构的了解程度类型:白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。
建立数学模型的要求:
1、真实完整。
(1)真实的、系统的、完整的反映客观现象;
(2)必须具有代表性;
(3)具有外推性,即能得到原型客体的信息,在模型的研究实验时,能得到关于原型客体的原因;
(4)必须反映完成基本任务所达到的各种业绩,而且要与实际情况相符合。
2、简明实用。在建模过程中,要把本质的东西及其关系反映进去,把非本质的、对反映客观真实程度影响不大的东西去掉,使模型在保证一定精确度的条件下,尽可能的简单和可操作,数据易于采集。
3、适应变化。随着有关条件的变化和人们认识的发展,通过相关变量及参数的调整,能很好的适应新情况。
Ⅵ 常见的数学模型有哪些
首先,常用的数学模型有优化模型(主要是统计回归,包括对数据的处理,用到拟合,差值等等),微分方程模型(常微较多,偏微不常用),差分方程型(就是离散型,这类不能求导微分等等),概率论模型,还有什么图论啊 一些乱七八糟的 (以上我说的都是一些很基础的模型,复杂的模型差不多都是基于简单模型) 数学建模主要有三步,1.把实际问题转化成数学问题(这一般是竞赛前两天的工作);2.用数学知识和计算机知识(主要是MATLAB)解决数学问题;3.整理和完善,论文写作 我认为数学建模最重要的一步就是把实际问题转化成数学问题这一步,因为后面两步往往是不难的。 关键点有 1头脑要灵活一点,要大胆的想,考虑的因素要全面一点,但是呢,不能想出一个模型就马上建模,因为要考虑很多问题,比如是否可行(主要是实际的问题,比如合作模型中,合作中每个人得到的利益要大于等于没有合作时原来每个人的利益),比如建立的数学模型是否容易解决(比如你建立了一个常微分方程组,这个问题一般情况下好像数学家都还没给出解决,所以可想而知你和计算机能不能解决了,这个时候你应该考虑把问题巧妙地转换一下或者简化一下) 关键点之2,要找到实际问题之中和核心问题,然后由这个或者这几个核心(最好不要太多核心)来拓展。比如火箭三级助推这个问题,它的核心问题是对火箭质量改变规律的探究。然后呢,做完了核心问题的研究以后,想想实际的问题。比如,还是火箭助推这个问题,发现了助推器越多越好这个规律后,是不是就要用无穷级助推呢?显然不是,这就是后续的最优化问题。 你可以找个班去听听,或者借本书看看。(主要推荐姜启源的《数学建模》),然后自己试着建模,慢慢来。然后学一些知识,数学当然不能少(主要你要学运筹学,最优化等等,如果你想在建模中脱颖而出的话),还有要早点组队磨合,做好分工与合作。 论文一般没什么,主要就把你的思路清晰简洁的表达出来,结合图形,表格等等,然后语言要严谨,用词准确,能生动就更好了。(当然美国的数模竞赛还要你英语水平比较高才行)你可以去研读一些优秀论文,对你帮助很大的。 希望我能帮到你~
Ⅶ 数学建模中的评估模型有哪些
评价类数学模型有:一、层次分析法(1、构造两两比较判断矩阵 2、单一准则下元素相对权重计算及一致性检验 3、一致性检验 4、计算各层元素对目标层的总排序权重)
二、灰色关联分析体系
三、DEA评价体系(1、比率模式 2、超级效率模式 3、线性规划模式 4、超级效率之多阶排序模型)
四、模糊数学评价模型
Ⅷ 数学模型有哪些
1、生物学数学模型
2、医学数学模型
3、地质学数学模型
4、气象学数学模型
5、经济学数学模型
6、社会学数学模型
7、物理学数学模型
8、化学数学模型
9、天文学数学模型
10、工程学数学模型
11、管理学数学模型
数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字,就不断地建立各种数学模型,以解决各种各样的实际问题。
数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解,数学模型包括数学中的各种概念,各种公式和各种理论。
因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的,从这意义上讲,整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解,数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构,这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。
Ⅸ 什么数学模型中既考虑公平性又考虑效率
多目标优化问题。
对于教师和学生的满意可以用几个关键性的指标,如衡量老师的工作效率和工作强度及往返强度等,如定义
效率w=教师的实际上课时间/(教师坐班车时间+上课时间+在学校逗留时间)。
Ⅹ 评价一个方案的实施效果用什么数学建模评价方法
综合评价有许多不同的方法,如综合指数法、TOPSIS法、层次分析法、RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等,这些方法各具特色,各有利弊。综合评价的一般步骤1.根据评价目的选择恰当的评价指标,这些指标具有很好的代表性、区别性强,而且往往