数学建模 最佳击球点

数学建模 最佳击球点
数学建模 最佳击球点

Finding the “Sweet Spot”: A Physical

Collision Model

Li Jia , Wang Zheng and Li Peng

College of Science,Hebei United University,Tangshan,HeBei,China

Keywords: Baseball; Sweet spot; Collision model; Recovery coefficient

Abstract

通过对棒球击球过程进行深入分析,建立简单的物理学非弹性碰撞模型,来研究棒球棒上“最佳击球点“的问题。根据动量守恒定律和角动量守恒定律,对模型进行动力学分析,获得关于棒球击出速度的方程式,并通过求解得到相应数值解。最终,模型结果不仅说明了棒球棒上的“最佳击球点”并不是球棒末端,还解释了一些棒球手在“最佳击球点”添充上软木塞的做法是不可取的,因为这并未提高打击效果,棒球联盟应予以否定。同时,模型还解释了在其他条件相同的情况下,金属球棒确实比木质球棒打击效果好,但由于这对防守的一方不利,处于公平性的考虑,在正式比赛中,联盟会禁止金属球棒。

Introduction

棒球是一项世界性的体育项目,其高度的观赏性和竞技性令世人为之倾倒。“今日美国”节目曾对运动项目难度做了一个评选,棒球的击球被选为最难的动作。同时棒球运动中还有一种有趣的现象——“甜点”效应。当球击在球棒上一个特定的小区域时(亦称为最佳击球点),击球效果最好,球飞得又快又远。控制击球点在最佳击球点附近是棒球击球手的一项极为重要的技术。我们研究的主要目的是寻求最佳击球点。我们基于物理学中动量守恒和角动量守恒知识,结合影响最佳击球点的主要因素,建立起球与棒的碰撞模型。模型结果确定了最佳击球点与各因素之间的关系,并解释了最佳击球点不是球棒最末端,同时我们还研究分析了增加适当填充物以及球棒材质的不同对击球效果的影响。以上研究结果,不仅对球员控制最佳击球点的技术提供理论依据,还对棒球运动训练、棒球选择以及避免运动伤害具有实际的指导作用。

Assumptions and Definitions

●球棒是一个刚体,在碰撞过程中不发生形变.

●棒球视为一个弹性体,然而内部有摩擦.

●球与棒的碰撞时非弹性碰撞.

●由于碰撞时间很短,手握棒的力相对于撞击力很小,予以忽略.

●碰撞发生在水平面内.

●碰前球的速度恰好垂直于棒.

Table 1.

Part 1: Finding the “Sweet Spot”

The Center of Mass

在研究球棒时,为方便起见,我们不对球棒整体进行研究,而是选择对球棒质心进行研究。首先,我们进行以下假设:

●球棒的密度ρ是均匀的.

●棒球球棒可以等效成一个圆柱台.

然后,我们以美国一知名品牌棒球棒为研究对象,来确定其质心具体位置,如图1所示。

Figure 1 The equivalent schematic diagram of the bat

该球棒相应的等效圆柱台上下圆形横截面的半径分别为R=0.035m 和r=0.0125m ,球棒长度l=0.84m 。设质心处圆形横截面的半径为x ,质心到上横截面圆心的距离为y ,则到下横截面圆心的距离为l y -,质心横截面处以上和以下部分体积分别为up V 和down V 。将圆柱台向下延伸,便得到一个圆锥,设下横截面圆心到顶点距离为z 。根据质心的特点可得如下关系式:

up down V V ρρ= 即22221111()()()3333

x l y z r z R l z x l y z ππππ-+-=+--+ 其中,(),l y rl x R r r z l R r -=-+=-

带入相应数据,求解可得y=0.2542m ,即得到质心到上横截面圆心的距离为0.254m 。

A Simple Collision Model

由于球与球棒碰撞作用时间极短,作用以很大,所以碰撞过程中球与棒组成的系统服从动量守恒定律和角动量守恒定律。为方便起见,以球棒质心的碰前速度为参照建立参考系;并作正负号约定:绕质心顺时针旋转为转动的正向。以球的初速度为平动的正向,如图1所示。

Figure 2 The schematic diagram of baseball batting.

我们可以得到下面两个方程:

0120011,(1)

.(2)mv mv Mv dmv J dmv J ωω=++=+

为定量描述球的非弹性属性,也就是球在碰撞过程中消耗动能产生热能的大小,需要使用恢复系数这一物理量。两个碰撞物体的恢复系数定义为:

=碰撞后的相对远离速度恢复系数碰撞前的相对接近速度

, 恢复系数是一个0到1之间的数,它反映了碰撞物体的弹性性质的好差。弹性越好,碰撞过程中的热损耗就越小,恢复系数就越大。例如,理想弹性体发生完全弹性碰撞,恢复系数等于1。按照恢复系数的定义有:

1100e .(3)f

V d v v d ωω+?-=-?

求解以上三个方程,就可以得出棒球弹出时的速度:

00102(1)().(4)1/(/)

e v d V v M m M d I ω+?-?=-++? 观察(4)可知,在其他条件一定的情况下,球的碰后速度由击球点的位置决定。而且由函数形式可以看出1v 有一个极大值点,这个点就是我们要寻找的“甜点”。将1v 对d 求导,再令导数值为零,就能得到球的弹出速度1v 的最大值点也就是“甜点”的位置。最终得出“甜点”到球棒质心的距离:

0v d ω=+ 所以,“甜点”位置不仅取决于球和棒本身的性质,还与碰撞时球与棒的速度比有关。为了获得一个直观的认识,下面给出棒球与球棒的实际参数,看看“甜点”的位置大致在什么地方。同时比较球与棒的不同速度比对“甜点”位置的影响。表1是相关物理量的实际值。

Table 2.

根据公式(5)作出了球棒的碰前角速度恒为43/rad s -(球棒对质心做逆时针转动)时,“甜点”位置随棒球的碰前速度的变化关系曲线,并在纵轴上做出棒球棒的简图以便对照,如图3所示。

Figure 3. The relationship between specific positions of the “sweet point ” and

different ballspeed under the certain angular velocity.

观察图3可知,球速越大,“甜点”到质心距离就越小。通过搜集资料我们得到职业选手的投球速度为120140/

,根据(5)可求得质心到“甜点”距

km h

离为0.20300.

m

,那么“甜点”到球棒末端的距离为-= 。这样我们的模型结果便解释了棒球棒上的“最佳击球

0.02470.0512

y d m

点”并不在棒球棒的最末端。

Part 2: “Corking” a bat or not “corking” a bat Pitching speed and recovery coefficient

通过查阅和搜集资料,我们分别得到了职业选手不同投球速度,如表3,以及木质球棒和填充软木塞球棒的恢复系数,如表4。

Table 3.

Table 4.

这里我们取木质球棒和填充软木塞球棒的恢复系数分别为0.26和0.18。根据公式(5),我们可以得到不同击球速度下,两种材质球棒击出的球速,作出图像,如图4所示。

Figure 4. Batting speed of the wooden bat and corking bat 由图可知,在相同的投球速度下,木质球棒比填充了软木塞球棒击出球的速度要大,击球效果更佳。我们的模型结果说明了在最佳击球点添充上软木塞并没有提高打击效果,所以这种做法是不可取的。由于这种做法并没有提高打击效果,所以棒球联盟完全可以否定该方法。

Part3:

通过查阅和搜集资料,我们将木质和铝质球棒不同性质进行对比,如表5

所示。

Table 5.

木棒与铝棒的有两点区别需要明确:

●质心位置不同。铝棒较木棒更靠近底端,距离分别为30.12cn,25.42cm;

●内部构造不同。铝棒内部是空心的,而木棒采用实心全木制,虽然两者

密度不同,但可以达到相同的质量。

●铝棒与木棒的转动惯量也不一样,从而造成最佳击球点位置也不一样,

对击球速度产生影响。

根据转动惯量的计算公式

2220*x l l

J m r x r dr πρ==?其中 =0.0225(l-y)/+0.0125 可得铝棒的转动惯量,从而可以得到铝棒击球速度与最佳击球点之间的关系 根据公式(5)计算,我们可以得到不同击球速度下,两种材质球棒击出的球速,作出图像,如图5所示。

Figure 5. Batting speed of the wooden bat and aluminum bat

由图像可知,铝质球棒比木质球棒击出球的速度更大,打击效果更加。但从双方队员角度考虑,这样打破了双方的攻守平衡,对守方更加不利,降低了棒球的耐观赏性,也有失公平。所以,正式比赛中棒球联盟会禁止使用金属棒球。 Conclusion

通过上述物理碰撞模型及计算,我们得出结论:棒球棒上的“最佳击球点”不仅与本身性质参数有关,还与碰撞时棒球与球棒转动的速度比有关,其规律为球速与球棒转速的速度比越大,“最佳击球点”就越靠近质心。同时,在球棒“最佳击球点”处添充软木塞的做法从理论上说并没有提高打击效果,应否定这种做法。金属球棒的打击效果确实比木质球棒好,但在正式比赛中它打破了攻守平衡,使比赛失去它公平竞争的意义,故应在正式比赛中禁止使用金属球棒。

References

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[4] 王振华,优化棒球棒击球区的方法[J],文体工业科技,第38期:11-12页,2003年.

[5] 百度百科,恢复系数,https://www.360docs.net/doc/324886301.html,/view/1708368.htm,

2010-2-9.

数学建模参赛感想

数学建模竞赛参赛感想 怀着锻炼自己的心和学习数学建模知识的心,参加了全国大学生数学建模大赛。说起为什么会想到参加这个比赛,还得从一年前说起。那时候我刚步入大二,在参加学院的数学建模选修课的时候,对数学建模产生了浓厚的兴趣。之后参加了学院的数学建模选拔赛,获得了三等奖的成绩,这愈发让我有了继续学习和研究下去的动力。 随后在暑假的时候就参加了数学建模暑期培训。看着别的同学都回家了、去找兼职工作了,自己却还在学校呆着。而且学校在夏天的时候特别热、吃饭都成为了问题。但是和一群有着共同目标的小伙伴一起,并肩作战。每天大家都呆在一起,大家一起学习、讨论,然后完成老师布置的题目。我们还需要学习使用统计软件、数学分析软件、学会写论文,如何排版、如何使用各种编辑工具。这些对我们以后深造、升学、工作、学习都是十分有帮助的。学习使用数学软件的时候,体会到了数学软件的神奇的一面,生活的许多的问题都可以和数学结合起来。十分具有趣味性,丰富了自己的知识面和提升自己的数据处理和分析能力。经过将近一个月的学习,我们组队参加了2012年的全国大学生数学建模竞赛。 比赛的时间是三天,现在今年是第二次了。还记得第一次的时候,连续两晚上都没怎么睡觉,努力的编程、书写论文。小组的三个人,各司其职,每个人都进行自己的工作,吃住几乎都在机房了。还记的比赛结束回寝室就呼呼大睡了。虽然很累,但是觉得很有收获。收获知识、收获友谊、收获成长。享受过程,结果将水到渠成。坚持做完题目,完成了论文的写作,我觉得是十分成功的。虽然最后结果出来,没有获奖。但是我觉得是值得的,不能以等奖作为自己动机,这样太短暂。坚持学习、做下去,成功不期而至。抱着这种信念,我和小伙伴参加了华中地区的数学建模邀请赛,大家一起奋斗了三天。大家也算是同甘共苦的好哥们了,并肩作战。顺利完成的竞赛论文的写作。 时间飞逝,今年暑期到了,我还在犹豫要不要参加今年的暑期数学建模培训,最终我决定坚持下来、留下来。坚持学好数学建模,取得一定的成绩。暑期的培训是艰苦的。学校到处很难找到吃饭的地方,睡觉也苦难。因为天气和楼层的原因,晚上睡觉特别热。但是我们没有被这些困难吓倒,我们依然每天坚持上课培训,我们按时,保质保量完成老师的作业。经常和老师交流和讨论,小组一起完成模拟练习,完成论文的写作。不断的磨合团队,大家找到最适合自己的位置,找到自己的长处。 最后时间定格在2013年9月13日早上8点,2013年的比赛正式打响。我们小组三位队员,大家一起查找资料、一起编程、一起写论文。我们几乎没有离开过电脑,一直不断的编程实现,寻找最优答案,找到最好的解题方法。我们选定B题,这道题比较注重编程实现这方面。我们在编程这块花费大量时间,最终我们在规定的时间完成了论文的写作。 两个月后结果出来了,我们小组取得了全国二等奖的好成绩,我们大家很高兴。我们的付出终于有了回报,同时我们也十分感谢老师赛前给予的执导和培训,我们在这个参赛的过程收获颇多。我觉得参加数学建模比赛,是十分有意义、有挑战性的事情。

第二讲数学建模的基本方法和步骤

第二讲 数学建模的基本方法与步骤 数学建模面临的实际问题就是多种多样的,建模的目的不同、分析的方法不同、采用的数学工具不同,所得模型的类型也不同,我们不能指望归纳出若干条准则,适用于一切实际问题的数学建模方法。下面所谓基本方法不就是针对具体问题而就是从方法论的意义上讲的。(注:用最初等的方法解决,越受人尊重) 一 数学建模的基本方法 一般说来数学建模的方法大体上可分为机理分析与测试分析两种。 ????????????? 机理分析: 是根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数 量规律,建立的数学模型常有明确的物理或现实意义。 建模方法测试分析: 将研究对象看作一个“黑箱”(意思是内部机理看不清 楚),通过对测量数据的统计分析,找出与数据拟合最 好的模型。 面对于一个实际问题用哪一种方法建模,主要取决于人们对研究对象的了解程度与建模目的。如果掌握了一些内部机理的知识,模型也要求具有反映内部特征的物理意义,建模就应以机理分析为主。而如果对象的内部机理规律基本上不清楚,模型也不需要反映内部特征,那么可以用测试分析。对于许多实际问题也常常将两种方法结合起来,用机理分析建立模型结构,用测试分析确定模型的参数。 二 数学建模的一般步骤 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与问题性质与建模的目的等有关。下面给出建模的一般步骤,如图1、2所示。 ⑴ 模型准备:了解实际背景,明确建模目的,搜索必要信息,弄清对象的主要特征,形成一个比较清晰的“问题”(即问题的提出)。情况明才能方法对,在这个阶段要深入调查研究,虚心向实际工作者请教,尽量掌握第一手资料。

⑵模型假设:根据对象的特征与建模目的,抓住问题的本质,忽略次要因素,作出必要的、合理的简化假设。对于建模的成败这就是非常重要与困难的一步。假设不合理或太简单,会导致错误的或无用的模型;假设作得过分详细,试图把复杂对象的众多因素都考虑进去,会使您很难或无法继续下一步的工作。常常需要在合理与简化之间作出恰当的折衷,要不段积累经验,并注意培养与充分发挥对事物的洞察力与判断力。 ⑶模型的建立:根据假设,用数学的语言、符号描述对象的内在规律,得到一个数学结构。这里除了需要一些相关的专门知识外,还常常需要较为广阔的应用数学方面的知识,要善于发挥想象力,注意使用类比法,分析对象与熟悉的其她对象的共性,借用已有的数学模型。建模时还应遵循的一个原则就是尽量采用简单数学工具,因为您的模型总希望更多的人了解与使用,而不就是只供少数专家欣赏。 ⑷模型求解:使用各种数学方法、数学软件与计算机技术对模型求解。 ⑸模型分析:对求解结果进行数学上的分析,如对结果进行误差分析,分析模型对数据的稳定性或灵敏性等。 ⑹模型检验:把求解与分析结果翻译回到实际问题,与实际现象、数据进行比较,检验模型的合理性与适用性。如果结果与实际不符,问题常常出现在模型假设上,应该修改或补充假设,重新建模。这一步对于模型就是否真的有用就是非常关键的,要以严肃认真的态度对待。 ⑺模型应用:这与问题的性质、建模的目的以及最终结果有关,一般不属于本书讨论的范围。 应该指出,并不就是所有问题的建模都要经过这些步骤,有时各步骤之间的界限也不那么分明,建模时不要拘泥于形式上的按部就班。 三数学建模的全过程 数学建模的全过程可分为表述、求解、解释、验证几个阶段,并且通过这些阶段完成从现实对象到数学模型,再从数学模型回到现实对象的循环,如图1、3所示。 表述就是根据建模目的与信息将实际问题“翻译”成数学问题,即将现实问题“翻译”成抽象的数学问题,属于归纳法。数学模型的求解选择适当的数学方

大学生数学建模竞赛组队方案

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名):成都纺织高等专科学校 参赛队员(打印并签名) :1. XXX(机电XXX) 2. XXX国贸XXX) 3. XXX(电商XXX) 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期: 2014 年 06 月 06 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

目录 一、问题的重述 (1) 1.1 背景资料与条件 (1) 1.2 需要解决的问题 (1) 二、问题的分析 (2) 2.1 问题的重要性分析 (2) 2.2问题的思路分析 (3) 三、模型的假设 (4) 四、符号及变量说明 (4) 五、模型的建立与求解 (4) 5.1建立层次结构模型 (4) 5.2构造成对比较矩阵 (5) 5.3成对比较矩阵的最大特征根和特征向量的实用算法 (6) 5.4一致性检验 (7) 5.5层次分析模型的求解与分析 (8) 5.5.1 构造成对比较矩阵 (8) 5.5.2计算25优秀大学生的综合得 (9) 六、模型的应用与推广 (11) 七、模型的评价与改进 (12) 7.1模型的优点分析 (12) 7.2模型的缺点分析 (12) 7.3模型的进一步改进 (12) 八、参考文献 (13) 附件一 (14) 附件二 (16)

最优投资方案数学模型

项目投资的最优问题 摘要 本文主要讨论项目投资的最优化问题。首先对该问题进行分析,建立相应的数学模型,以使得投资获得的总利润达到最大值。这是一个典型的线性规划问题,我们首先建立单目标的优化模型,以资金总额加上各种投资项目的限制为约束条件。再用lingo软件对问题进行求解,得到比较理想的结果。在本文最后我们对项目投资最优的建模方法做了评价,对其算法进行综合考虑并做了简要分析 关键字:线性规划;LINGO软件;优化模型; 0-1规划

一、问题的重述与分析 随着市场经济的快速发展,投资各个项目进行盈利已成为许多公司取得利润的主要途径,但盈利的多少与项目的选择息息相关,所以有时需要对项目进行选择性投资。本题就是针对这样一个问题建立数学优化模型,用数学的眼光看待及解决这个问题。项目j 所需投资额和预期收益分别为:aj 、cj(j=1,2,...,n) (1)若选择项目1,就必须选择项目2,反之不一定;(2)项目3和4中至少选择一个;(3)项目5、6、7中恰好选择两个。 问题:在各项目只可进行单次投资(模型一)和可重复投资(模型二)两种情况下分别建立一个数学优化模型,如何选择投资项目使投资收益最大化。 二、模型假设 1.无交易费和投资费用等的费用开支; 2.投资期间市场发展基本稳定; 3.投资期间社会政策无较大变化; 4.公司的经济发展对投资无较大影响; 三、符号说明 j a :项目j 所需投资金额; c j :项目j 的预期收益金额; x j :投资项目的决策变量(x j =0,1); z:投资的最大收益 ij a :项目j 投资i 次所需投资金额; ij c :项目j 投资i 次的预期收益金额; 四、模型建立 (1)模型一: 各项目只可进行单次投资,通过问题分析,运用线性规划的方法建立模型一。 目标函数为: ).....4,3,2,1(max 1n j c x z n j j j ==∑=

数学建模感想

学习数学建模心得体会 这学期参加数学建模培训,使我感触良多:它所教给我们的不单是一些数学方面的知识,更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力,使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。它还让我了解了多种数学软件,以及运用数学软件对模型进行求解。 到目前为止,我们已经学习科学计算与数学建模这门课程半个学期了,渐渐的对这门课程有点了解了。我觉得开设数学建模这一门学科是应了时代的发展要求,因为随着科学技术的发展,特别是计算机技术的飞速发展和广泛应用,科学研究与工程技术对实际问题的研究不断精确化、定量化、数字化,使得数学在各学科、各领域的作用日益增强,而数学建模在这一过程中的作用尤为突出。在前一阶段的学习中我了解到它不仅仅是参加数学建模比赛的学生才要学的,也不仅仅是纯理论性的研究学习,这门课程是在实际生产生活中有很大的应用,突破了以前大家对数学的误解,也在一定程度上培养了我们应用数学工具解决实际问题的能力。具体结合教材内容说,在很多时候课本里的都是引用实际生产生活的例子,这样我们更能够切切实实感受到这门课程对实际生产生活的帮助,而并非是我们空想着学这门课有什么作用啊,简直是浪费时间啊什么的。现在我就说说我到目前为止学到了什么,首先,我知道了数学建模的基本步骤:第一步我们肯定是要将现实问题的信息归纳表述为我们的数学模型,然后对我们建立的数学模型进行求解,这一步也可以说是数学模型的解答,最后一步我们要需要从那个数学世界回归到现实世界,也就是将数学模型的解答转化为对现实问题的解答,从而进一步来验证现实问题的信息,这一步是非常重要的一个环节,这些结果也需要用实际的信息加以验证。 这个步骤在一定程度上揭示了现实问题和数学建模的关系,一方面,数学建模是将现实生活中的现象加以归纳、抽象的产物,它源于现实,却又高于现实,另一方面,只有当数学模型的结果经受住现实问题的检验时,才可以用来指导实践,完成实践到理论再回归到实践的这一循环。 数学模型主要是将现实对象的信息加以翻译,归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证,得到数学上的解答,再经过翻译回到现实对象,给出分析、决策的结果。其实,数学建模对我们来说并不陌生,在我们的日常生活和工作中,经常会用到有关建模的概念。例如,我们平时出远门,会考虑一下出行的路线,以达到既快速又经济的目的;一些厂长经理为了获得更大的利润,往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案……这些问题和建模都有着很大的联系。而在学习数学建模训练以前,我们面对这些问题时,解决它的方法往往是一种习惯性的思维方式,只知道该这样做,却不很清楚为什么会这样做,现在,我们这种陈旧的思考方式己经在被数学建模训练中培养出的多角度、层次分明、从本质上区分问题的新颖多维的思考方式所替代。这种凝聚了许多优秀方法为一体的思考方式一旦被你把握,它就转化成了你自身的素质,不仅在你以后的学习工作中继续发挥作用,也为你的成长道路印下了闪亮的一页。 数学建模所要解决的问题决不是单一学科问题,它除了要求我们有扎实的数学知识外,

全国大学生数学建模竞赛的准备方法

全国大学生数学建模竞赛的准备方法 全国大学生数学建模竞赛于每年9月上旬(今年是9月7日)举行。但是在此之前,需要做好哪些准备,让各个参赛队员在竞赛中做到有备无患呢?在总结过去多年培训指导各种数学建模竞赛的基础上,仅就个人观点,介绍一些关于如何准备数学建模竞赛的经验和体会,仅供参考。在这里主要向大家介绍竞赛的基本情况,包括如何组队、如何选题以及在竞赛中如何合理分配时间。通过本次学习,希望大家能够了解数学建模竞赛的基本情况,为全国大学生数学建模竞赛以及其他各类数学建模竞赛做好准备。 一、如何组建优秀数学建模队伍 进入大学阶段参加各种科技竞赛,可以体会到一种和中学竞赛不同的感受,这种感受来自团队合作。以前的各项赛事都是以个人为单位参加竞赛,它们都是考查个人的能力。但是在大学中,由于难度和任务量的加重以及对团队合作精神的关注,因此大部分的赛事都是以团队为单位参加的。竞赛在考查个人能力的同时,还考查团队成员的合作精神。在数学建模竞赛中,团队合作精神是能否取得好成绩的最重要的因素,一队三个人要分工合作、相互支持、相互鼓励。从历年的统计数据可以看出,竞赛成绩优秀的队员往往并不是每个人在各个方面都特别擅长的队伍,而是团队相处得最融洽的队伍。从这一点也可以看出团队合作的重要性。 在竞赛的过程中,切勿自己只管自己的那一部分,一定要记住这是一个集体的竞赛。很多时候,往往一个人的思考是不全面的,只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚。因此无论做任何事情,三个人一定要齐心才行,只靠一个人

的力量,要在3天之内写出一篇高水平的论文几乎是不可能的。让三人一组参赛一方面是为了培养合作精神,其实更为重要的原因是这项工作确实需要多人合作,因为一个人的能力是有限的,知识掌握也往往是不全面的。一个人做题,经常会走向极端,得不到正确的解决方案。而三个人相互讨论、取长补短,可以弥补一个人所带来的不足。 在队伍组建的时候,需要强调“队长”这个名词概念。虽然在全国大学生数学建模竞赛中并没有设立队长,作为队长在获得的证书上也没有特别标注。但是在队内设立“队长”是非常有必要的。因为在比赛中可能会碰到各种突发状况,队长是很重要的,他的作用就相当于计算机中的CPU,是全队的核心。如果一个队的队长不得力,往往影响一个队的正常发挥。竞赛是非常残酷的,在3天3夜(72h)的比赛中,大家睡眠时间都得不到保障,怎样合理安排团队时间就是队长需要做的事情。在比赛过程中,由于睡眠不足,大家脾气都会很急躁。在这种情况,往往会为了一些小事而发生争吵,如果没有适当的处理,有些队伍将会放弃比赛,而队长就应该在这个时候担起责任。 在明确“队长”这个概念后,接下去谈谈怎样科学选择队友。在数学建模竞赛中,题目要求完成的工作量是很大的,因此这项任务是必须分工完成的,各有侧重、相互帮助,这样才能获得好成绩。而科学地选择队友则显得非常重要,也是走向成功的第一步。一般情况下选择队友可以从以下几个方面考虑着手: 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。

数学建模之土地拍卖方案

课程设计报告 课程设计题目:拍卖土地方案 姓名1:孙宏山学号:1020420201 姓名2:钟丽学号:1020420216 姓名3:朱诗悦学号:1020420210 专业通信工程 班级通信2班(10204202) 指导教师樊继秋 2011年10月20日

摘要 “拍卖土地问题”主要是探讨如何能够在满足投标人的购买兴趣的前提下获取最大福利。由题目我们知道拍卖的土地有五块,投标人有三个,经初步分析,本次问题有排列组合和最大值问题两部分。我们就是要分析,在哪种组合的情况下,政府能够获得最大的利益。因此我们就常常会需要用到数学当中数学建模来解决这个实际中的问题了,利用数学中的方法来找到一个最佳最优最完好拍卖方案。选择最优化来实现总福利最多是拍卖方案中最常见的问题,也是最有实际意义的问题。我们所要解决的就是在多种方案中,计算出最佳拍卖方案。 所以在解决此类经济学问题的时候,我们需要应用数学知识,借助数学模型来得到具体的组合方案并结合经济学的观点进行综合性的分析。在解决最优问题时,我们也会需要应用线性规划法来确定最优组合方案的决策。在具体计算中,我们也常常借助于lingo软件来计算,希望能够得到比较精确的数据,进行更有实际意义的经济揣摩,从而指导实际当中的工作。 通过精确计算所得到的数据,便于我们结合经济知识去分析和找出多种商品组合中的最优组合方案,并分析其最优方案时所需的成本。在实际经济应用中,能做到有效的节约成本,对我们是具有指导性意义的. 关键词:土地拍卖投标人出售土地最大化社会福利

一、问题重述与分析 问题:假设某国政府准备将5块土地A,B,C,D,E对外拍卖,采用在规定日期前 投标人提交投标书的方式进行,最后收到了3个投标人的投标书。每个投标人对 其中的若干块土地有购买兴趣,分别以两个组合包的形式投标,但每个投标人最 多只能购买其中1个组合包,投标价格如下表所示。如果政府希望最大化社会福利,这5块土地应该如何售出? 投标组合包投标人1 投标人1 投标人2 投标人2 投标人3 投标人3 包含的土地ABD CDE BE AD BDE CE 投标价格95 80 60 82 90 71 分析:通过对题目的分析,我们可以清晰看到,这样类型的题目是一个优化求 极值的问题,而且是代有线性约束优化条件的极大值问题.首先,我们要考虑土 地实际价值与投标者的投标价格之间的区别,政府希望最大化社会福利,也就是 希望5块土地以某种方案售出时投标价格总和最大(不一定每块土地的投标价格 都比真实价值高,只考虑总和最大化)。 当然,方案的制定是有条件约束的:注意到第一个限制, 5块土地都必须 以组合包的形式拍卖,而不能单独售出,投标者也想同时购得组合包中的几块土地,土地的多种组合方式造成拍卖方案的多样化;在第二个限制中,虽然每个投 标者给出两种选择方式,但最多只能购买一个组合包,这样有些组合方式也就不 能实现,问题得到简化。 这样我们就能通过一系列假设来建立如下的数学模型。 二、模型假设与符号说明 根据上述分析,我们作如下假设: 1.假设每个投标人确实是对自己的投标组中土地都有购买兴趣 2.假设每个投标人对各自提交的投标组都很感兴趣 3.假设所有投标者给出的投标价格是经过慎重考虑的,并且在提交投标书后 不再变更 4.假设投标是在公平公正的原则下进行的

数学建模竞赛参赛感言

数学建模竞赛参赛感言 一次竞赛,终生受益 尊敬的各位老师,亲爱的同学们: 大家下午好!我叫×××,来自理学院T1203-1班。首先,我要感谢老师,感谢数学建模协会,给了我一个机会,让我站在这里发言。今天,我要演讲的题目是:《一次竞赛,终生受益》。 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。所以说参加数学建模竞赛是一件很有意义,很了不起的事情,它不仅考验每个参赛者各方面的知识综合运用的能力、心理承受能力,而更重要的是培养参赛者与伙伴的有效交流和共同完成某项工作的能力。 有时闲下来的时候,参加数学建模竞赛这件事就自然而然地在脑海跃现,它竟然由一些非常琐细的场景,经典的语言和熟悉的人串成了清晰的一条线,也许,很久以后,这段经历都会带来快乐与思索,而且,我现在就确定,它赋予了我许多新鲜与宝贵的财富。 数学建模暑期培训的一个月是我在大学收获最多的时期,也是我全部所学知识的一个整合、大爆发时期。短短几个星期,我学会了matlab、lingo、SAS三种软件,掌握了回归分析、典型相关分析、平稳性检验等多种数据处理方法,熟悉了优化问题、匹配问题等常见问题……解决问题的对象可以覆盖到交通、运输、航天、金融等社会的方方面面。而这些知识在课堂上是无法学到的。更重要的,数学建模给我最大的冲击是我的自信心得到了空前的高涨,我始终相信,没有什么问题是我们建模人不能解决的!使得我在以后的学习生活中,以一种高亢的态度,淡然对待遇到的所谓的学习困难。 参加数学建模竞赛,还让我收获了友谊。从组队时的不熟悉,到逐渐的磨合,产生默契,我们的友谊在共同的努力、学习中得到了见证。我永远忘不了那竞赛三天三个人在小实验室里的奋斗,讨论的声音、翻书的声音、键盘的声音……永远忘不了三个人围在一起吃饭还讨论着题目的思路,永远忘不了最后一天不眠不休奋战24小时也要把问题解决的永不言弃的决心……建模比赛以一种特殊的强有力的形式将我们三人联系在了一起,如果说战场上的友谊是真挚,则建模比赛

第1章 数学建模与误差分析

第1章数学建模与误差分析 1.1 数学与科学计算 数学是科学之母,科学技术离不开数学,它通过建立数学模型与数学产生紧密联系,数学又以各种形式应用于科学技术各领域。数学擅长处理各种复杂的依赖关系,精细刻画量的变化以及可能性的评估。它可以帮助人们探讨原因、量化过程、控制风险、优化管理、合理预测。近几十年来由于计算机及科学技术的快速发展,求解各种数学问题的数值方法即计算数学也越来越多地应用于科学技术各领域,相关交叉学科分支纷纷兴起,如计算力学、计算物理、计算化学、计算生物、计算经济学等。 科学计算是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算,是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、复杂现象的方法。科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科,是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具。科学计算涉及数学的各分支,研究它们适合于计算机编程的数值计算方法是计算数学的任务,它是各种计算性学科的联系纽带和共性基础,兼有基础性和应用性的数学学科。它面向的是数学问题本身而不是具体的物理模型,但它又是各计算学科共同的基础。 随着计算机技术的飞速发展,科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大的作用,已成为继科学实验和理论研究之后科学研究的第三种方法。在实际应用中所建立的数学模型其完备形式往往不能方便地求出精确解,于是只能转化为简化模型,如将复杂的非线性模型忽略一些因素而简化为线性模型,但这样做往往不能满足精度要求。因此,目前使用数值方法来直接求解较少简化的模型,可以得到满足精度要求的结果,使科学计算发挥更大作用。了解和掌握科学计算的基本方法、数学建模方法已成为科技人才必需的技能。因此,科学计算与数学建模的基本知识和方法是工程技术人才必备的数学素质。 1.2 数学建模及其重要意义 数学,作为一门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,一直是和人们生活的实际需要密切相关。用数学方法解决工程实际和科学技术中的具体问题时,首先必须将具体问题抽象为数学问题,即建立起能描述并等价代替该实际问题的数学模型,然后将建立起的数学模型,利用数学理论和计算技术进行推演、论证和计算,得到欲求解问题的解析解或数值解,最后用求得的解析解和数值解来解决实际问题。本章主要介绍数学建模基本过程和求解数学问题数值方法的误差传播分析。 1.2.1 数学建模的过程 数学建模过程就是从现实对象到数学模型,再从数学模型回到现实对象的循环,一般通过表述、求解、解释、验证几个阶段完成。数学建模过程如图1.2.1所示,数学模型求解方法可分为解析法和数值方法,如图1.2.2所示。 表述是将现实问题“翻译”成抽象的数学问题,属于归纳。数学模型的求解方法则属于演绎。归纳是依据个别现象推出一般规律;演绎是按照普遍原理考察特定对象,导出结论。演绎利用严格的逻辑推理,对解释现象做出科学预见,具有重要意义,但是它要以归纳的结论作为公理化形式的前提,只有在这个前提下

数学建模个人经验谈——组队和分工

数学建模个人经验谈——组队与分工 数学建模竞赛就是三个人得活动,参加竞赛首要就是要组队,而怎么样组队就是有讲究得。此外还需要分工等等,一般得组队情况就是与同学组队,很多情况就是三个人都就是同一系,同一专业以及一个班得,这样得组队就是不合理得。让三人一组参赛一就是为了培养合作精神,其实更为重要得原因就是这项工作需要多人合作,因为人不就是万能得,掌握知识不就是全面得,当然不排除有这样得牛人存在,事实上也就是存在得,什么都会,竞赛可以一个人独立搞定。但既然允许三个人组队,有人帮忙总就是好得,至少不会太累。而三个人同系同专业甚至同班得话大家得专业知识一样,如果碰上专业知识以外得背景那会比较麻烦得。所以如果就是不同专业组队则有利得多。 众所周知,数学建模特别需要数学与计算机得能力,所以在组队得时候需要优先考虑队中有这方面才能得人,根据现在得大学专业培养信息与计算科学,应用数学专业得较为有利,尤其就是信息与计算科学可以说就是数学与计算机专业得结合,两方面都有兼顾,虽然说这个专业得出路不就是很好,数学与计算机都涉及点但就是都没有真正得学通这两门专业得,但对于弄数学建模来说就是再合适不过了。应用数学则偏重于数学,但就是一般来讲玩计算机得时间不会太少,尤其就是在科学计算与程序设计都会设计到比较多,又有深厚得数学功底,也就是很不错得选择。 有不少得人会认为第一人选就是数学方面得那第二人选就应该

考虑计算机了,因为学计算机得会程序,其实这个概念可以说就是对也可以说就是不对得。之所以需要计算机方面得人就是为了弥补数学方面得人在算法实践方面得不足,但就是不就是所有得计算机方面专业人都擅长算法实践得,如果要选得话就选擅长算法分析实践得,因为学计算机得不一定会程序,并且会程序得不一定会算法。拿出一个算法,让学计算机得编写程序实践不一定能行,不就是小瞧计算机得,但就是这种情况还就是比较多得,不然可以瞧到参加ACM得数学系得居多,比学计算机得搞得好。因此一定要弄清这个概念,不就是计算机得就适合得。所以在组队中有两种人就是必需得,一个就是对建模很熟悉得,对各类算法理论熟悉,在了解背景后对此背景下得各类问题能建立模型,设计求解算法。一个就是能将算法编制程序予以实现,求得解。当然有可能就是一个人就将这两种都具备了,这样得话再找个任意具备上述两种能力得人就可以了,以减轻工作量,不然非累死不可。第三个就就是专门需要写作得啦,从专业角度瞧就是需要别得专业,比较适合得有生物、土木、机电、电信或机械等专业。在数学建模中各种背景得问题都会出现,所以有其她专业同学得话可以弥补专业知识方面得不足。 综上所述,组队要根据分工而来得,三个人要具备一个数学功底深厚,理论扎实,一个擅长算法实践,另一个就是写作(弥补专业知识不足),如果一个组能有这样得人员配置就是比较合理得。但就是往往事事不能如意,所以不能满足这种人员配置得时候就尽量往这样人员配置靠。

完整的数学建模-最佳捕鱼方案

会。

承诺书 我们仔细阅读了数学建模联赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为: 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 日期:年月日

评阅记录 题目:最佳捕鱼方案 摘要 在充分理解题意的基础上,我们提出了合理的假设。通过对问题的深入分析和对草鱼损失率的不同理解,我们建立了三个模型。 模型一中,损失率是基于水库草鱼的总量,草鱼的损失是一些定值的累加。在这种情况下,我们进行了粗略的估算,在日供应量方面,我们让每日草鱼的供应量达到售价方面的临界值。提出了四个可行的方案。通过比较认为方案四·能使总利润达到最大值404636元,共损失草鱼量为2625kg,当且仅当第1天至第15天,日供应量为1000kg,单价为25元,第16天至19天,日供应量为1500kg,单价为20元。第20天售出1375kg,单价为20元。 在模型二、三中,为了更接近现实生活中的情况及人们的认知观,我们对第n天草鱼的损失率的理解是基于第n-1天剩下的草鱼而言。模型二,不考虑日供应量在1500kg以上的情况,运用LINGO解出的结果为总利润的最大值为373260.0元,草鱼的损失为7113.960kg。第1天到第14天及第16天,每天售出草鱼1000kg,第19天售出886.04kg,其余每天售出500kg。 模型三在模型二的基础上做了一些改进(如考虑日供应量在1500kg以上的情况),建立了多目标的规划模型,求得总利润的最大值为332875元,草鱼的总死亡量为8828.493kg。第2天到第5天及第11天到16天,每天售出1000kg,其余每天售出500kg。 关键词: 0-1变量规划问题多目标 LINGO

体会:数学建模的学习心得体会

数学建模的学习心得体会 通过对专题七的学习,我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性,知道了什么是数学建模,数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题,然后用数学方法去解决它,之后我们再把它放回到实际当中去,用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。 知道了数学建模的几点要求:一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中,了解和经历解决实际问题的过程,并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。同时,希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。当然也希望同学们在这样的过程当中,学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中,老师有些在课堂上也是这样教学的,他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式,首先就是这个问题就是有点儿全新性,解决的方案不是很明了,这样学生要有一个尝试,一个探索的过程查询资料等手段来获取信息,之后采取各种合作的方式解决问题,养成与人交流的能力。 实际上数学探究本身应该说在平时教学当中,老师有些在课堂上也是这样教学的,他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式,首先就是这个问题就是有点儿全新性,解决的方案不是很明了,这样的话学生要有一个尝试,一个探索的过程。数学探究活动的关健词就是探究,探究是一个活动或者是一个过程,也是一种学习方式,我们比较强调是用这样的方式影响学生,让他主动的参与,在这个活动当中得到更多的知识。 探究的结果我们认为不一定是最重要的,当然我们希望探究出来一个结果,通过这种活动影响学生,改变他的学习方式,增加他的学习兴趣和能力。我们也关心,大家也可以看到在标准里面,有非常突出的数学建模的这些内容,但是它

《数值分析与数学建模》

2007-2008学年第一学期《数值分析与数学建模》课程考核题目 说明: 本次考核题目共有五个部分,请从每一部分中任选一题作答。选择时请注意:每题难度不同分值也有所不同。 完成时间:2007-2008学年第二学期开学第一周前三个工作日,过期无效。 答卷提交方式:手写稿或打印稿请直接交到5号楼202室;电子稿可以发送Email 至 tzl99@https://www.360docs.net/doc/324886301.html, 。 要求: (1)标清题号; (2)列出关键的数学模型及模型中各参数的含义; (3)可利用Matalb 软件中相关库函数直接求解,请注明你所用到的关键函数及其作用; (4)也可以在建立模型之后,自行选择数值分析课程中介绍的合适算法并利用Matlab 软件编程实现;如此,你将获得额外加分; (5)对得到的结果加以适当评价,以及对问题本身提出相应的思考与改进,也将获得额外加分; (6)鼓励相互讨论,不允许相互抄袭;雷同(绝大部分相同)答卷按无效答卷处理,不予记录成绩;若某些题目解答完全相同,则该题不得分。 第一部分 说明: Ex1、Ex2每题10分;Ex3~Ex6每题15分 Ex1:以定期存储为基础的储蓄账户的累积值可由“定期年金方程”确定, ]1)1[(-+= n i i P A ; 在这个方程中,A 是账户中的数额,P 是定期存储的数额,i 是n 个存储期间的每期利率。一个工程师想在20年内退休时储蓄账户上的数额达到750000美元,而为了达到这个目标他每个月能存1500美元。为实现他的储蓄值目标,最小利率应是多少?假定利息是月复利的。 Ex2:在固定的时期内需付抵押贷款的数额问题和下面的称为“普通年金方程”的公式有关, ]) 1(1[n i i P A -+-= 在这个方程中,A 是抵押贷款的数额,P 是每期付款的数额,i 是n 个付款期的每期利率。假设需要30年房屋按揭贷款135000美元,又假设借款人每月至多能付1000美元房款。借款人能付得起的最大利率是多少? Ex3:病人用的药在血流中产生的浓度由ml mg e t A t c t 3 ) (-=给出(注射了A 单位药物后的t 小时以后血液中药物的浓度)。病人能够承受的药物最大安全浓度是1 ml mg 。 (1)分别利用微积分知识以及Matlab 软件描绘出浓度随时间变化的图形; (2)应该注射多大的量来达到最大的安全浓度?什么时候达到这个最大的安全浓度? (3)在浓度下降到0.25ml mg 后,要给病人注射这种药的附加的药量。确定何时应进行第二次注射,精确到分钟; (4)假设连续注射的浓度是可加的,又假设开始注射的75%的药量仍在第二次注射中起作用。什么时候可以进行第三次注射?

数学建模比赛的选拔问题

数学建模比赛的选拔问题 卢艳阳 王伟 朱亮亮 (黄河科技学院通信系,) 摘要 本文是关于全国大学生数学建模竞赛选拔的问题,依据数学建模组队的要求,每队应具备较好的数学基础和必要的数学建模知识、良好的编程能力和熟练使用数学软件等的综合实力,在此前提下合理的分配队员,利用层次分析法,建立合理分配队员的数学模型,利用MATLAB ,LONGO 工具求出最优解。、 问题一:依据建模组队的要求,合理分配每个队员是关键,主要由团队精神、建模能力、编程能力、论文写作能力、思维敏捷以及数学知识等等,经过讨论分析,确定良好的数学基础、建模能力,编程能力为主要参考因素。 问题二:根据表中所给15人的可参考信息,我们对每个队员的每一项素质进行加权,利用层次分析法选出综合素质好的前9名同学,然后利用0-1规划的相关知识对这9人进行合理分组,利用MATLAB 、LINGO 得到其中一个如下的分 组:'1s 、10s 、4s ;2s 、11s 、14s ;6s 、13s 、8s 问题三:我们将所选出的这9名同学和这个计算机编程高手的素质进行量化加权,然后根据层次分析法,利用MATLAB 工具进行求解,得出了最佳解。由于我们选取队员参考的是这个人的综合素质,而不是这个人的某项素质,并由解出的数据可以看出这个计算机编程高手不能被直接录用。所以说只考虑某项素质,而不考虑其他的素质的同学是不能被直接录用的。 问题四:根据前面三问中的分组的思路,我们通过层次分析法先从所有人中依据一种量化标准选出符合要求的高质量的同学,然后利用0-1变量进行规划,在根据实际问题的约束,对问题进行分析,然后可以得出高效率的分组。

旅游方案设计数学建模

黄金周旅游方案设计 摘要 本文主要解决的是去安徽旅游的最佳旅游路线的设计问题。花最少的钱游览尽可能满意度高的景点是我们追求的目标。基于对此的研究,我们建立了三个模型。 针对方案一:建立了单目标最优化模型。选定10个游览景点,在约束条件下,建立0-1规划模型,以总费用最小为目标函数。使用lingo 编程,最后求得的最小费用是:755元。具体方案为:11→7→4→6→3→2→1→10→11针对方案二:建立了单目标最优化模型。巧妙地将该问题化为TSP,以满意度为目标函数,在时间的约束条件下,运用lingo 编程,最后求得满意度是:0.86。旅游路线为:11→2→4→7→9→10→11 针对方案三:建立了多目标最优化模型。基于方案一与二,以最小费用和最大满意度为目标函数,在约束条件下,采用分层求解法,运用lingo 编程,最后得出满意度是:0.83,费用为782元。推荐路线:11→2→7→6→3→10→9→11 、 关键词:多目标最优化模型 0-1规划模型 TSP lingo求解%

! 一、问题重述 1.1问题背景 安徽是全国旅游大省,每年接纳游客上千万人次。现假设黄金周期间,你在外地读书的老同学、好朋友前来看望你,并要在安徽游玩几天,请查阅相关资料,从车费,餐饮,门票,景点满意度等多方面综合考虑,建立相关数学模型,列出一个四天三夜的游玩计划。 1.2需要解决的问题 根据对题目的理解我们可以知道,需要解决的问题是在安徽游玩四天三夜,并且综合考虑车费,餐饮,门票,景点满意度等多方面因素。所以我们的目标就是在满足所有约束条件的情况下,求出最少费用。 : 二、模型假设 假设1:旅行路线的总路程不包括在某一城市中观光旅游的路程; 假设2:旅行者在某一城市的旅游结束前往下一个目的地时,所乘坐的交通工具都是非常顺利的,不会出现被滞留等意外情况; 假设3:在乘坐交通工具的途中,不考虑除交通费用之外的其它任何费用; 假设4:任意两点之间来回路程相等; 假设5:每个景点游玩时间与满意度成正比,比例常数为k; 假设6:定义满意度为该景点客流量占总客流量的比例; 假设7:每天固定餐饮等消费为100元/天; ) 假设8:每天游玩10个小时;

数学建模竞赛的心得体会

数学建模竞赛的心得体会 9月16日早7点37分在我们三个人的注视下,滚烫的论文成功发送到了全国 建模组委会邮箱,宣告着三天三夜的数学建模竞赛终于结束,我们终于可以长长的舒一口气了。 第一天,我们拿到题目,A题是嫦娥三号软着陆问题,B题是创意桌子的折叠 问题,考虑到B题涉及较复杂和繁多的编程而我们学校的弱势便是编程,我和队长一致同意选A题,而杨彦云偏向于B题,因为对于专业为数学的我们,物理航天知识很欠缺,分析权衡后最终我们决定选A题。选好题后我们开始仔细读题并查找相关资料,深入读题后才发现涉及的物理航天知识很多,我们的物理知识储备对于这个题来说完全是小学生水平,我们需要大量补充知识,因此,我们去图书馆借了 10本左右的相关书籍。我们把题干简化,分析要解决的问题,并不断翻阅资料, 却发现有用的知识点很少。经过一天大海捞针地找资料,补充知识,我们几乎毫无进展,明显感觉大家都很沮丧,每个人都在暗暗为自己加油打气。因为是第一天,大家没有过多的紧张,而且也没有思路于是我们调好闹钟,凌晨1点左右就休息了。 第二天凌晨6点我们又打起精神继续奋战,把题目转化成数学问题的形式,简化问题要求,建立初等模型,为了避免一个人考虑不全面且思维有限,我们三个人各自发表自己的解题思路,然后进行综合、补充,但到第二天下午时,我们的若干想法被否定后,我们依然处在原地,而培训时老师强调过到建模第二天第二问要基本做完,开始写作,但我们还是一筹莫展,紧张与恐慌是必然的。我们决定改变策略,我和杨彦云共同做第一问,吴珍(队长)做第二问。到晚上2点左右第一小问基本做完,可是第一题的第二小问这个拦路石,任凭我们绞尽脑汁也没有撼动它分毫,我们三个人不得不一起攻克第一问,跌跌撞撞写完第一问,虽然感觉答案并不太令人满意,但由于只剩一天一夜了,我们必须开始做第二问。吴珍一直负责第二问,杨彦云开始思考第三问,而我开始写作。 第三天,我们的几乎没合眼,到了晚上,第一问论文已经写完,但第二问的复杂程度远远超过了第一问,我们又开始共同完成第二问,毫无进展,主心骨吴珍再次发挥了队长风范,最终是她完成了第二问。晚上11点左右指导老师对我们的论 文进行建议和细节的修改,最重要的是摘要把关,摘要是建模论文的核心。老师走后,我们几乎又扑在电脑上,三人合力完成了第二问,此时已是凌晨4点左右,杨彦云开始完善第三问,我主要负责修改前面两问的论文和格式问题,吴珍处理数据,编写程序,到凌晨6点左右我们的论文基本成型,我们三个人开始一起修改论文,到16日早7点37分,我们终于成功交上了论文。经过三天三夜的艰苦奋战,当我们走出教学楼的那一刻,似乎有一种解脱的感觉,我们终于熬过了三天三夜! 数学建模的比赛是艰苦的,三个比赛日,不允许一丝的倦怠,必须全力以赴的投入进去。三天我的睡眠时间不超过8小时,咖啡几乎当饭吃,总是打着十二分的精力坐在电脑前,疲惫不堪时才会在桌上趴一会儿,但我却感谢这痛苦的三天,因

数学建模个人经验谈-组队和分工

数学建模个人经验谈——组队和分工(转发) 舵手发表于2007-5-18 21:52:00 数学建模竞赛是三个人的活动,参加竞赛首要是要组队,而怎么样组队是有讲究的。此外还需要分工等等一般的组队情况是和同学组队,很多情况是三个人都是同一系,同一专业以及一个班的,这样的组队是不合理的。让三人一组参赛一是为了培养合作精神,其实更为重要的原因是这项工作需要多人合作,因为人不是万能的,掌握知识不是全面的,当然不排除有这样的牛人存在,事实上也是存在的,什么都会,竞赛可以一个人独立搞定。但既然允许三个人组队,有人帮忙总是好的,至少不会太累。而三个人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。 众所周知,数学建模特别需要数学和计算机的能力,所以在组队的时候需要优先考虑队中有这方面才能的人,根据现在的大学专业培养信息与计算科学,应用数学专业的较为有利,尤其是信息与计算科学可以说是数学和计算机专业的结合,两方面都有兼顾,虽然说这个专业的出路不是很好,数学和计算机都涉及点但是都没有真正的学通这两门专业的,但对于弄数学建模来说是再合适不过了。应用数学则偏重于数,但是一般来讲玩计算机的时间不会太少,尤其是在科学计算和程序设计都会设计到比较多,又有深厚的数学功底,也是很不错的选择。

有不少的人会认为第一人选是数学方面的那第二人选就应该考虑计算机了,因为学计算机的会程序,其实这个概念可以说是对也可以说是不对的。之所以需要计算机方面的人是为了弥补数学方面的人在算法实践方面的不足,但是不是所有的计算机方面专业人都擅长算法实践的,如果要选的话就选擅长算法分析实践的,因为学计算机的不一定会程序,并且会程序的不一定会算法。拿出一个算法,让学计算机的编写程序实践不一定能行,不是小看计算机的,但是这种情况还是比较多的,不然可以看到参加ACM的数学系的居多,比学计算机的搞的好。因此一定要弄清这个概念,不是计算机的就适合的。所以在组队中有两种人是必需的,一个是对建模很熟悉的,对各类算法理论熟悉,在了解背景后对此背景下的各类问题能建立模型,设计求解算法。一个是能将算法编制程序予以实现,求得解。当然有可能是一个人就将这两种都具备了,这样的话再找个任意具备上述两种能力的人就可以了,以减轻工作量,不然非累死不可。第三个就是专门需要写作的拉,从专业角度看是需要别的专业,比较适合的有生物、土木、机电、电信或机械等专业。在数学建模中各种背景的问题都会出现,所以有其他专业同学的话可以弥补专业知识方面的不足。 综上所述,组队要根据分工而来的,三个人要具备一个数学功底深厚,理论扎实,一个擅长算法实践,另一个是写作(弥补专业知识不足),如果一个组能有这样的人员配置是比较合理的。但是

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