数值分析思想方法在数学建模中的应用
数值分析在工程仿真与计算中应用
数值分析在工程仿真与计算中应用数值分析是一种重要的数学方法，在工程仿真和计算中具有广泛的应用。
它通过数值计算和模拟来解决实际工程问题，大大提高了工程设计和优化的效率。
本文将探讨数值分析在工程仿真与计算中的应用，并深入分析其优势和挑战。
一、数值分析在工程仿真中的应用1. 有限元分析有限元分析是一种常用的数值分析方法，它将连续系统离散化为有限个元素，通过求解矩阵方程组得到工程结构的应力、位移等信息。
有限元分析广泛应用于结构力学、流体力学、传热学等领域，能够对结构的强度、稳定性以及流体的流动行为进行准确的预测。
2. 计算流体力学计算流体力学是利用数值方法模拟流体流动和传热过程的一种技术。
它可以通过数值计算求解流体的速度、压力分布以及物质传输等参数。
计算流体力学广泛应用于航空航天、汽车工程、风力发电等领域，可以帮助工程师更好地理解流体流动行为，提高设备的性能。
3. 优化设计数值分析可以结合优化算法，进行工程设计的优化。
通过建立数学模型和运用数值计算方法，可以寻找最优设计方案。
优化设计在制造业、交通运输等领域有着重要的应用，可以显著提高产品的性能和效率。
二、数值分析在工程计算中的应用1. 方程求解数值分析可以有效地求解复杂的方程组，并得到数值近似解。
这对于工程中的参数计算和模型求解具有重要意义。
例如，在电力系统分析中，需要求解大规模的非线性方程组，数值分析可以快速准确地求解出电力系统的各个节点电压和电流。
2. 数据插值与拟合在工程计算中，往往需要通过有限的测量数据得到连续函数的近似值。
数值分析提供了多种数据插值和函数拟合的算法，可以根据已知数据点，推导出全局的连续函数。
这对于工程计算和信号处理非常重要。
三、数值分析的优势与挑战数值分析在工程仿真与计算中的应用具有以下优势：1. 精度高：数值分析能够基于数学模型对问题进行准确建模，得到较高精度的近似解。
2. 效率高：数值分析可以利用计算机进行大规模计算，大大提高了计算效率和速度。
数值分析在计算机仿真中的应用
数值分析在计算机仿真中的应用数值分析是一门应用数学的学科，主要研究如何利用计算机进行数值计算和数值解析。
它在计算机仿真中扮演着重要的角色，能够帮助研究人员模拟和预测复杂的实际问题。
本文将介绍数值分析在计算机仿真中的应用。
一、数值方法的基础在进行计算机仿真之前，首先需要建立数学模型来描述实际问题。
然而，大部分实际问题往往是复杂的，难以直接求解。
这就需要运用数值分析的方法，通过近似和数值计算，来求解模型的数值解。
在数值分析中，常用的数值方法包括插值方法、数值积分、微分方程数值解等。
例如，插值方法可以通过已知数据点的函数值，来估计其他位置的函数值。
而数值积分则可以用于计算复杂函数的积分值。
微分方程数值解则可以帮助模拟动力系统、电路等实际问题的行为。
二、计算机仿真的优势计算机仿真是通过使用计算机模型来模拟和预测实际系统的行为。
相比于传统的实验方法，计算机仿真具有以下几个优势。
首先，计算机仿真可以在较短的时间内获得大量的数据。
通过高速计算，可以对不同的参数进行快速的变动，从而观察系统的行为。
这对于需要大量实验数据的问题尤为重要。
其次，计算机仿真可以模拟一些实验难以实现的问题。
例如，对于一些高风险或高成本的实验，计算机仿真可以提供更加安全和经济的解决方案。
最后，计算机仿真可以在设计初期就对系统进行优化。
通过不断调整参数，可以找到最优的系统配置和运行策略。
这在工程设计和产品开发中具有重要意义。
三、数值分析在计算机仿真中的应用数值分析在计算机仿真中有着广泛的应用。
以下将介绍其中几个典型的应用领域。
1. 流体力学仿真流体力学仿真是通过数值方法对流体力学问题进行模拟和分析的过程。
在航空、汽车、能源等领域，流体力学仿真被广泛运用于优化设计和性能评估。
数值方法可以对复杂的流体流动进行模拟，提供流速、温度、压力等关键参数的分布情况，有助于优化设计和改善气动性能。
2. 结构力学仿真结构力学仿真主要研究结构的应力、应变和变形等问题。
数值分析在工程仿真与计算中应用
数值分析在工程仿真与计算中应用数值分析是一门研究利用计算机对数学问题进行近似或精确求解的学科，它在工程仿真与计算中扮演着至关重要的角色。
工程仿真与计算是一种通过数值模拟来分析工程问题的方法，能够帮助工程师们更好地了解和解决各种工程难题。
在这篇文章中，我们将探讨数值分析在工程仿真与计算中的应用，并讨论其重要性以及对工程领域的影响。
首先，数值分析在工程仿真中的应用包括但不限于有限元分析、有限差分法、有限体积法等。
这些方法通过将连续的问题离散化，将其转化为一系列的代数方程，然后通过数值计算的方式求解这些方程，从而得到问题的近似解。
在工程领域，有限元分析是最常用的数值分析方法之一，它能够对结构力学、热力学、流体力学等领域的问题进行精确求解，并得出工程实践中的可行结果。
其次，数值分析还能够帮助工程师们在设计阶段提前发现并解决潜在的问题。
通过对工程模型进行仿真计算，可以更直观地观察到不同参数对系统的影响，从而进行方案的优化和调整。
比如在建筑结构设计中，可以通过有限元分析模拟地震荷载下的结构响应，评估结构的安全性及抗震性能，从而指导设计师进行合理的结构设计。
此外，数值分析在工程计算中的应用还可以提高计算效率和精度。
传统的手工计算方法在解决复杂的工程问题时常常需要耗费大量的时间和人力，而数值分析方法可以通过计算机的高速运算能力，快速准确地得到结果。
工程师们可以通过调整模型参数和网格密度，不断改进仿真模型，使计算结果更加接近真实情况，为工程决策提供更可靠的依据。
总的来说，数值分析在工程仿真与计算中的应用不仅能够帮助工程师们更好地理解和解决工程问题，提高工程设计的精确度和效率，而且对工程领域的发展和进步起到了积极的推动作用。
随着计算机技术的不断发展和进步，数值分析方法将会变得更加普遍和重要，为工程领域的发展注入新的活力和动力。
希望未来工程界能够更加重视数值分析在工程仿真与计算中的应用，推动工程技术的不断创新和提高。
数学建模与数据分析如何利用数学方法解决实际问题
数学建模与数据分析如何利用数学方法解决实际问题数学建模与数据分析是现代科学和工程领域中不可或缺的工具，能够帮助解决实际问题。
本文将介绍数学建模与数据分析的基本概念和方法，并以几个实际问题为例，阐述如何利用数学方法解决这些问题。
一、数学建模的基本概念和方法数学建模是将实际问题抽象化为数学模型的过程。
首先，我们需要了解问题的背景和相关数据，明确问题的需求和目标。
然后，基于所获取的信息和知识，我们根据实际问题的特点和要求，选择合适的数学方法来构建模型。
最后，通过分析和求解模型，得到问题的解答和结论。
在数学建模中，常用的数学方法包括线性规划、动态规划、微分方程、概率统计等。
不同的问题需要采用不同的数学方法，如优化问题可采用线性规划，动态变化的系统可采用微分方程等。
二、数据分析的基本概念和方法数据分析是对已有数据进行处理和分析，从中挖掘出有用的信息和规律。
数据分析可以帮助我们理解数据背后的趋势和关联，为解决实际问题提供支持。
数据分析的基本方法包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析等。
描述统计用于对数据进行基本的总结和概括；推断统计通过从部分数据中推断总体特征；回归分析用于建立变量之间的关系模型；聚类分析用于将样本划分为不同的组别。
三、利用数学建模和数据分析解决实际问题的例子1. 股票交易策略优化假设我们想设计一个股票交易策略，以获取最大的收益。
首先，我们可以利用数据分析方法分析历史股票价格数据，找出股票价格的趋势和周期性规律。
然后，我们可以利用数学建模方法建立一个动态规划模型，考虑交易成本和风险控制因素，求解出最优的交易策略。
2. 交通拥堵问题优化城市交通拥堵是一个普遍存在的问题，我们可以利用数学建模和数据分析来寻找减少拥堵的方法。
首先，我们可以利用数据分析方法对交通流量进行实时监测和预测，找出交通拥堵的原因和瓶颈。
然后，我们可以利用数学建模方法建立一个优化模型，考虑道路网络、交通信号灯等因素，求解出最优的交通优化方案。
数值分析思想方法在数学建模中的应用
0 引言
数理统计、微分方程、数学规划、图论、模糊数学方法
目前， 数学建模课程已在全国各大高校普遍开 等是常用的建模方法， 而数值分析思想方法的运用
设，越来越多人关注数学建模竞赛，并参加数学建模 相对较少，数值分析思想主要包括逼近和近似思想、
竞赛。就全国大学生数学建模竞赛而言，2015 年， 来 递推与迭代思想、 连续问题离散化思想及工程应用
的
应
%三次样条插值
用
运行结果如下：
t=10.2000 30.0000 30.9000 24.9000 %
3.2，6.5，7.1，11.7 小时后温度分布
T= 9.6734 30.0427 31.1755 25.3820
比较发现，样条插值与线性插值的结果不同。在
此基础上，每隔 1/10 小时估计一次温度值，由于数
编写 M 文件 forcast.m 如下： x=0:5:55;
y=[0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.15 4.37 4.51 4.58 4.62 4.64];
plot(x,y,'k.','markersize',25); axis([0 60 0 5]); p=polyfit(x,y,2) t=0:0.01:60;
数值分析方法理论内容之多，必须认真筛选，将 重点的、常用的内容合理安排数学建模教学之中。首 先，在数学与应用数学、信息与计算科学专业第 4 学 期《数学建模》课程中，讲授数值分析建模思想、插值 法和拟合建模方法（4 课时）。 然后，在理工、经管其 他专业公选课《数学建模》课程中，讲授数值分析建 模思想、插值法和拟合建模方法（4 课时），并加带实 验作业。 最后，参加校大学生数学建模竞赛，并进行
数值分析在数学建模中的应用
数值分析在数学建模中的应用数值分析是数学中的一个重要分支，它主要研究用计算机计算方法解决数学问题的理论和方法。
在数学建模中，数值分析发挥着非常重要的作用，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。
本文将探讨数值分析在数学建模中的应用。
一、插值法插值法是数值分析中常用的一种方法，其基本思想是根据一些已知的数据点，推导出这些数据点之间的未知数值。
在数学建模中，我们常常需要根据给定的数据点去估计其他数据点的数值。
插值法可以帮助我们根据已知数据点推导出未知数据点，从而更好地分析和处理问题。
二、数值解微分方程微分方程在数学建模中是非常重要的，它描述了很多现实世界中的现象和规律。
但是有些微分方程很难或者无法通过解析方法求解，这时就需要借助数值分析的方法。
数值解微分方程可以帮助我们模拟和预测各种现象的发展趋势，为实际问题的研究和应用提供帮助。
三、最优化问题在数学建模中，有很多问题可以归结为最优化问题，即在一定条件下寻找使某个函数值达到最大或最小的变量取值。
数值分析中的最优化方法可以帮助我们求解各种最优化问题，例如线性规划、非线性规划等。
这些方法可以有效地提高问题的求解效率，为决策提供重要的参考依据。
四、线性代数问题线性代数在数学建模中也占据着重要地位，许多实际问题可以用线性代数的方法进行建模和求解。
在数值分析中，我们可以通过矩阵运算、线性方程组等方法解决各种线性代数问题，从而更好地理解和处理实际问题。
这些方法在计算机科学、金融工程、物理学等领域都得到了广泛的应用。
五、误差分析数值分析中的另一个重要问题是误差分析，即通过分析数值计算中的误差来源和传播规律，评估数值计算的可靠性和准确性。
误差分析可以帮助我们提高数值计算的精度和稳定性，避免因误差累积导致的计算结果不准确。
在数学建模中，误差分析是不可或缺的一部分，可以帮助我们更加准确地理解和解决实际问题。
综上所述，数值分析在数学建模中发挥着重要的作用，可以帮助我们更好地理解和解决各种实际问题。
浅谈数值分析在数学建模中模型求解的应用
浅谈数值分析在数学建模模型求解中的应用姓名：孙亚丽 学号：2013G0602015 专业：计算机技术1. 引言数值分析主要介绍现代科学计算中常用的数值计算方法及其基本原理，研究并解决数值问题的近似解，是数学理论与计算机和实际问题的有机结合[1]。
随着科学技术的迅速发展，运用数学方法解决科学研究和工程技术领域中的实际问题，已经得到普遍重视。
数学建模是数值分析联系实际的桥梁。
在数学建模过程中，无论是模型的建立还是模型的求解都要用到数值分析课程中所涉及的算法,如插值方法、最小二乘法、拟合法等，那么如何在数学建模中正确的应用数值分析内容，就成了解决实际问题的关键。
2.数值分析在模型求解中的应用2.1．插值法和拟合法在模型求解中的应用2.1.1．拟合法求解在数学建模中，我们常常建立了模型，也测量了（或收集了）一些已知数据，但是模型中的某些参数是未知的，此时需要利用已知数据去确定有关参数，这个过程通常通过数据拟合来完成。
最小二乘法是数据拟合的基本方法。
其基本思想就是：寻找最适合的模型参数，使得由模型给出的计算数据与已知数据的整体误差最小。
假设已建立了数学模型),(c x f y =，其中，T m c c c c ),,,(21 =是模型参数。
已有一组已知数据),(1,1y x ，),(22y x ，…，),(,k k y x ，用最小二乘确定参数c ，使∑=-=ki i i c x f y c e 12)),(()(最小。
函数),(c x f 称为数据),,2,1)(,(,k i y x i i =的最小二乘拟合函数。
如果模型函数),(c x f y =具有足够的可微性，则可用微分方程法解出c 。
最合适的c应满足必要条件m j c c x f c x f y c c e k i j i i i j ,,2,1,0),()),((2)(1==∂∂--=∂∂∑=。
2.1.2．插值法求解在实际问题中，我们经常会遇到求经验公式的问题，即不知道某函数)(x f y =的具体表达式，只能通过实验测量得到该函数在一些点的函数值，即已知一部分精确的函数值数据),(1,1y x ，),(22y x ，…，),(,k k y x 。
数值分析简述及求解应用
数值分析简述及求解应用摘要：数值分析是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科，本文主要介绍了数值分析的一些求解方法的原理和过程，并应用在电流回路和单晶硅提拉过程中的，进一步体现数值分析的实际应用。
关键字：解方程组插值法牛顿法一、引言随着科学技术的发展，提出了大量复杂的数值计算问题，在建立电子计算机成为数值计算的主要工具以后，它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象。
有可靠的理论分析，要有数值实验，并对计算的结果进行误差分析。
数值分析的主要内容包括插值法，函数逼近，曲线拟和，数值积分，数值微分，解线性方程组的直接方法，解线性方程组的迭代法，非线性方程求根，常微分方程的数值解法。
运用数值分析解决问题的过程包括：实际问题→数学建模→数值计算方法→程序设计→上机计算求出结果。
在自然科学研究和工程技术中有许多问题可归结为求解方程组的问题,方程组求解是科学计算中最常遇到的问题。
如在应力分析、电路分析、分子结构、测量学中都会遇到解方程组问题。
在很多广泛应用的数学问题的数值方法中，如三次样条、最小二乘法、微分方程边值问题的差分法与有限元法也都涉及到求解方程组。
在工程中常会遇到求解线性方程组的问题，解线性方程组的方法有直接法和迭代法，直接法就是经过有限步算术运算，可求的线性方程组精确解的方法（若计算过程没有舍入误差），但实际犹如舍入误差的存在和影响，这种方法也只能求得近似解，这类方法是解低阶稠密矩阵方程组级某些大型稀疏矩阵方程组的有效方法。
直接法包括高斯消元法，矩阵三角分解法、追赶法、平方根法。
迭代法就是利用某种极限过程去逐步逼近线性方程组精确解的方法。
将方程组的解看作是某极限过程的极限值，且计算这一极限值的每一步是利用前一步所得结果施行相同的演算步骤而进行。
迭代法具有需要计算机的存储单元少，程序设计简单，原始系数矩阵在计算过程始终不变等优点，但存在收敛性级收敛速度问题。
迭代法是解大型稀疏矩阵方程组（尤其是微分方程离散后得到的大型方程组）的重要方法。
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自全国 31 个省市自治区、港澳地区及新加坡和美国 思想等[1]。 数值分析方法主要包括插值与拟合、数值
的 1326 所院校、28665 个队（其中本科组 25646 队、 积分法、微分方程数值求解法、非线性方程求解等。
专科组 3019 队）、近 86000 名大学生报名参加，目前 事实上，近年来，数值分析思想方法广泛应用于数学
模型建立、模型求解、模型分析、模型检验。 数学建 赛 C 题雨量预报， 2011 年国赛 A 题城市表层土壤
模解决实际问题，而实际问题很多来自机械、电子、 重金属污染问题、 C 题企业退休职工养老金制度改
地质采矿等工程领域。 比如 1999 国赛 A 题 自动化 革等赛题用到插值、 拟合方法、 数值积分等数值方
数学建模教学内容较多，然而课时有限，在规定 的课时合理安排各知识点教学时间，对数学建模教 学、竞赛成效起关键作用。 以石家庄学院为例，数学 与应用数学、信息与计算科学专业第 4 学期开设《数 学建模》（32 课时）、《数学建模实验》（32 课时）课程， 《数学建模》课程重在系统讲授建模理论方法，《数学
假设及求解过程中都运用近似思想。 数值分析主要 如表一所示[4]。 试估计在开始测量 3.2，6.5，7.1，11.7
研究用计算机求解各种数学问题，探讨近似求解法 小时后的温度。
及求近似值。 通过数值分析学习，使学生掌握近似
表一 实测 12 次温度值
分析：拉格朗日插值函数会有振荡现象，即出现 龙格现象， 收敛性很难保证， 所以它常用于理论分
ematical software MATLAB. Finally, we discuss the content arrangement of numerical analysis in the teaching of
mathematical modeling.
Keywords：Mathematical Modeling；Numerical Analysis；Interpolation；Fitting；MATLAB
the necessity of the numerical analysis method in mathematical modeling teaching and competition. Then, we cite
examples of interpolation and fitting in the application of mathematical modeling, and process data by using math-
221
科技广场 2015.9
s=polyval(p,t); hold on plot(t,s,'k-','linewidth',2) %作图（见图二） Grid gtext(' 二次拟合 '),
图二 二次项式拟合关系图
通过函数 polyfit ( )， 得知拟合曲线二次方程 Y=0.002X2+0.1992X+0.2453， 通过该方程可以预测 后面时刻的分解物的浓度， 比如 t=60 时， 浓度为 4.2773。 3 数学建模教学中数值分析方法内容安排
素，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一 想方法在数学建模中的应用。
些恰当的假设。 模型求解利用获取的数据资料，选
（1）例 1 插值法案例
择适当的数学方法对模型的所有参数进行计算（或
某一地区，为方便市民出行，准确预告某一时间
近似计算），得出模型的精确解（或近似解）。 在模型 点的温度，在 12 小时内，每隔 1 小时测量一次温度，
赛中的必要性，再例举插值法、拟合在数学建模应用中的实例，并结合数学软件 MATLAB 进行数据处理，最
后就数学建模教学培训中数值分析内容安排进行探讨。
关键词：数学建模；数值分析；插值；拟合；MATLAB
中图分类号：O24
文献标识码：A
文章编号：1671-4792（2015）09-0219-05
Abstract：Firstly, we introduce the main ideas and methods of numerical analysis. Secondly, we demonstrate
222
实践检验。再后，暑期数学建模培训，讲授数值积分、 参考文献
非线性方程求根，通过建模案例重点讲授数值分析
[1]孙亮.数值分析方法课程的特点与思想[J].工 数
值
应用，课堂 4 课时，课外实践练习 4～6 课时。 这样 科数学，2002，18（01）：84-86.
分
析
经过两个环节，两次实践，同学们能较好地将数值分
车床管理，1993 年国赛 A 题非线性交调的频率设 法[2-3]。
计， 1999 年国赛 B 题钻井布局等，数值分析中工程 2 数值分析思想方法在数学建模中应用举例
应用思想正好用到实处。 模型假设是根据实际对象
数学建模中会遇到各种问题， 需要多种数学方
的特征和建模的目的，抓住主要因素，忽略次要因 法进行处理， 下面具体举两个例子阐述数值分析思
已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛， 也是 模型的求解， 是参加数学建模竞赛必不可少的数学
世界上规模最大的数学建模竞赛。微积分、概率论与 工具。因此，本文将阐述数学建模中应用数值分析思
★基金项目：石家庄学院教学改革研究项目；石家庄 学院模糊数学应用研究团队项目
想方法的必要性， 然后例举数值分析思想方法在数 学建模中的应用， 最后就数学建模教学培训中数值
的
应
%三次样条插值
用
运行结果如下：
t=10.2000 30.0000 30.9000 24.9000 %
3.2，6.5，7.1，11.7 小时后温度分布
T= 9.6734 30.0427 31.1755 25.3820
比较发现，样条插值与线性插值的结果不同。在
此基础上，每隔 1/10 小时估计一次温度值，由于数
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科技广场 2015.9
分析内容安排进行探讨。
思想，并应用于数学建模过程之中。数学模型的求解
1 数学建模中应用数值分析思想方法的必要性
需要数值分析方法等理论进行处理。比如，使用插值
在数学建模课程教学和建模竞赛中引进数值分 法、曲线拟合进行预测、数据补缺，使用数值积分方
析是很有必要的。 首先，数学建模过程中需要数值 法求面积、体积等等。具体地，1994 年国赛 A 题计算
0 引言
数理统计、微分方程、数学规划、图论、模糊数学方法
目前， 数学建模课程已在全国各大高校普遍开 等是常用的建模方法， 而数值分析思想方法的运用
设，越来越多人关注数学建模竞赛，并参加数学建模 相对较少，数值分析思想主要包括逼近和近似思想、
竞赛。就全国大学生数学建模竞赛而言，2015 年， 来 递推与迭代思想、 连续问题离散化思想及工程应用
数
值
分
数值分析思想方法在数学建模中的应用
析 思 想
方
Application of Numerical Analysis Method in Mathematical Mode东凯
学
Li Weicai Zhao Liqin Zhang Dongkai
建 模
（石家庄学院数学与信息科学学院， 河北 石家庄 050035）
中
（College of Mathematics and Information Science， Shijiazhuang University， Heibei Shijiazhuang 050035）
的 应
用
摘 要：本文首先介绍数值分析的主要思想和方法，然后阐述了数值分析思想方法在数学建模教学及竞
数值分析方法理论内容之多，必须认真筛选，将 重点的、常用的内容合理安排数学建模教学之中。首 先，在数学与应用数学、信息与计算科学专业第 4 学 期《数学建模》课程中，讲授数值分析建模思想、插值 法和拟合建模方法（4 课时）。 然后，在理工、经管其 他专业公选课《数学建模》课程中，讲授数值分析建 模思想、插值法和拟合建模方法（4 课时），并加带实 验作业。 最后，参加校大学生数学建模竞赛，并进行
的
应
法。 数值分析思想方法在数学建模教学及竞赛中发
[4]陈根永.数值计算方法与 MATLAB 应用[M]. 用
挥重要作用。 数值分析思想方法在数学建模教学和 郑州：郑州大学出版社，2010.
[2]王增波，周勇，彭仁忠.数据处理方法在数学
思 想
析思想方法应用于数学建模、数学建模竞赛之中。
方 建模竞赛中的应用[J].软件导刊，2015，14（01）：200- 法
在
4 结束语
201.
数
学
数学建模是一个创造性的思维过程，它是分析
[3]王积建.全国大学生数学建模竞赛试题研究
建 模
中
问题、解决问题的过程，过程中需要数值分析思想方 （上、下册）[M].北京：国防工业出版社，2015.
编写 M 文件 forcast.m 如下： x=0:5:55;
y=[0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.15 4.37 4.51 4.58 4.62 4.64];
plot(x,y,'k.','markersize',25); axis([0 60 0 5]); p=polyfit(x,y,2) t=0:0.01:60;
建模实验》主要介绍 MATLAB 等数学软件，训练运 用掌握的理论结合数学软件求解数学模型。 选用教 材是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材， 赵静、但琦主编的《数学建模与数学实验》（第 4 版）， 整书分十二章， 主要包括建模简介、MATAB 基础、 规划模型、网络优化、微分方程、统计分析等，其中第 7 章插值与拟合， 教学内容知识涉及较全面，有 MATLAB 基本知识介绍，每章附有编程代码，学生 上手较容易。每年理工、经管等专业大学生参加全国 大学生数学建模竞赛，而理工、经管等非数学专业没 有开设《数学建模》及相关课程，为了提高这些专业 大学生数学方法和思想的实际应用能力及综合素 质，学习《数学建模》是个重要途径，参加数学建模竞 赛是个实践平台。石家庄学院数信学院教师开设《数 学建模》和《数学实验》两门公选课，满足全校学生的 需求， 并通过校内数学建模竞赛遴选优秀选手参加 暑期专业培训，最后参加全国大学生数学建模竞赛。