数学建模说明概要
第一章 数学建模概述

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第一章 数学建模概述
3.模型构成. 根据所作的假设以及事物之间的联系 , 利用适当的数学工具去刻划各变 量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型 .把问题化为数学问 题.要注意尽量采取简单的数学工具 ,因为简单的数学模型往往更能反映事物 的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.
数学模型与数学建模方法
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第一章 数学建模概述
1.4 数学建模的一般方法
2.测试分析方法 测试分析方法就是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. (1) 回归分析法--用于对函数 f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表 达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. (2) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法. (3) 回归分析法--用于对函数 f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表 达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. (4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.
数学模型与数学建模方法
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第一章 数学建模概述
如航行问题: 甲乙两地相距 750 公里, 船从甲地到乙地顺水航行需要 30 小时, 而从乙地到甲地逆水航行需要 50 小时,问船速和水速各为多少?
假设船速和水速均为常数,并用 x 表示船速,用 y 表示水速,单位公里/小时。 则可得方程组
30( x y) 750, 50( x y) 750.
数学建模介绍

数学建模介绍1.1 数学模型及其分类数学建模作为用数学方法解决问题的第一步,它与数学本身有着同样悠久的历史。
一个羊倌看着他的羊群进入羊圈,为了确信他的羊没有丢失,他在每只羊进入羊圈时,则在旁边放一颗小石子,如果每天羊全部入圈而他那堆小石子刚好全部放完,则表示他的羊和以前一样多。
究竟羊倌数的是石子还是羊,那是毫无区别的,因为羊的数目同石子的数目彼此相等。
这实际上就使石子与羊“联系”起来,建立了一个使石子与羊一一对应的数学模型。
(1)什么是数学模型人们在认识研究现实世界里的客观对象时,常常不是直接面对那个对象的原形,有些是不方便,有些甚至是不可能直接面对原形,因此,常常设计、构造它的各种各样的模型。
如各式各样的玩具模型、展览厅里的三峡大坝模型、化学上的分子结构模型等。
这些模型都是人们为了一定目的,对客观事物的某一部分进行简化、抽象、提炼出来的原形替代物,集中反映了原形中人们需要的那一部分特征,因而有利于人们对客观对象的认识。
数学模型也是反映客观对象特征的,只不过它刻画的是事物在数量方面的特征或数学结构及其变化规律。
数学模型是人们为了认识客观对象在数量方面的特征、定量地分析对象的内在规律、用数学的语言和符号去近似地刻画要研究的那一部分现象时,所得到的一个数学表述。
建立数学模型的过程称为数学建模。
(2) 数学模型的重要作用进入20世纪以来,数学以空前的广度和深度向一切领域渗透,作为数学的应用,数学建模也越来越受到人们的重视。
在一般工程技术领域,数学模型仍是工程技术人员定量研究有关工程技术问题的重要工具;而随着数学与其他学科领域诸如经济、人口、生态、地质等所谓非物理领域的渗透,一些交叉学科如计量经济学、人口控制论、数学生态学、数学地质学等应运而生;计算机的发展给数学及作为数学应用的数学建模带来了前所未有的机遇和挑战。
计算机改变了人类的生活方式、思考方式和研究方式,极大地提高了人们的计算能力、搜索和分析海量数据和信息的能力。
数学建模简介1

数学建模的方法和步骤
模型假设
在明确建模目的,掌握必要资料的基础上, 通过对资料的分析,根据对象的特征和建 模目的,找出起主要作用的因素,对问题 进行必要的、合理的简化,用精确的语言 提出若干符合客观实际的合理假设。
数学建模的方法和步骤
模型假设
作出合理假设,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。
看谁答得快
1、某甲早8时从山下旅店出发沿一路径上山,下 午5时到达山顶并留宿。次日早8时沿同一路径下 山,下午5时回到旅店。某乙说,甲必在两天中 的同一时刻经过路径中的同一地点,为什么?
2、两兄妹分别在离家2千米和1千米且方向相反 的两所学校上学,每天同时放学后分别以4千米/ 小时和2千米/小时的速度步行回家,一小狗以6千 米/小时的速度从哥哥处奔向妹妹,又从妹妹处奔 向哥哥,如此往返直至回家中,问小狗奔波了多 少路程?
四、模型的特点:
逼真性和可行性 渐进性 强健性 可移植性 非预测性 条理性 技艺性 局限性
五、建模能力的培养:
具有广博的知识(包括数学和各种实际知 识)、丰富的经验、各方面的能力、注意 掌握分寸。
具有丰富的想象力和敏锐的洞察力
类比法和理想化方法
直觉和灵感
实例研究法
学 习 、 分 析 别 人 的 模 型 亲 手 去 做
模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征
什么是数学建模
什么是数学模型?
简单地说:数学模型就是对实际问题的一种 数学表述。
具体一点说:数学模型是以部分现实世界为某 种研究目的的一个抽象的、简化的数学结构。 这种数学结构可以是数学公式、算法、表格、 图示等。
数学建模概述(李福乐)

一、数学建模概述1.1 什么是数学建模通常我们把现实问题的一个模拟称为模型,如交通图、地质图、航空模型等。
利用数学的语言、公式、图、表、或符号等来模拟现实的模型称为数学模型。
我们知道,对于一个现实问题的研究,一般不需要甚至不可能直接研究现实问题的本身,而是研究模拟该现实问题的模型。
举个简单例子:某司机欲把某货物从甲地运往已地,应如何选择运输路线使总路程最短?该司机不会开着车去试探,而是利用交通图来确定自己的行车路线。
从这个简单的例子中我们可以看到数学建模的重要性。
1.2 数学建模包含哪些步骤数学建模主要包含模型建立、求解以及对结果的分析与检验等步骤。
模型建立 模拟现实问题建立数学模型,不仅要有一定的数学知识与技巧,还要有敏锐的洞察力与理解力,善于抓住问题的内在联系,作出合理的假设与简化,找出影响问题的各种因素及其相互关系。
建立数学模型,不仅要有一定的数学知识与技巧,还要具备其他学科的一些知识,另外还要有一定的编程能力。
一般来说,模型建立的方法不止一种。
如最短路线问题,可以用图论方法,也可以用线性规划方法,有时还可用动态规划的方法。
模型求解 在建立模型之后,就要求解模型,给出有效的计算方法。
例如旅行推销员问题:一个推销员要到n 个城市去推销,如何安排行程?如果用简单的组合算法,其计算步骤是!n 的倍数,随着n 的增大,计算量之大以至无法得到结果。
如30n ,即使以每秒以2410步的速度来计算,也需要8年多,况且现在的计算机还没有达到上述速度。
结果的分析与检验 有些问题需要对解的现实意义作出解释,检验模型的正确性,并对模型的稳定性进行分析。
如种群的相互竞争问题需要对解的现实意义作出解释,并对模型的稳定性进行分析。
二、基本知识微分方程在科技、工程、经济管理、生态、环境、人口、交通等各个领域中有着广泛的应用。
大量的实际问题需要用微分方程来描述。
首先,我们要对实际研究现象作具体分析,然后利用已有规律、或者模拟,或近似的得到各种因素变化率之间的关系,从而建立一个微分方程。
数学建模的介绍总结

间,问当他们到达学校时小狗在何处?
5
某人由A处到B处去,途中需到河边取些水, 如下图。问走那条路最近?(用尽可能简单的 办法求解。) A B 河 d
示例1 椅子能在不平的地面上放稳吗
(选自姜启源数学模型第一章示例)
• 把椅子往不平的地面上一放,通常只有三 只脚着地,放不稳,然后只需挪动几次, 就可以使四只脚同时着地,放稳了,这个 看来与数学无关的现象能用数学语言给以 表述,并用数学工具来证明吗?
三、历年数学建模竞赛题目
• • • • • • • • • • • • • • • 2008年 (A)数码相机定位, (B)高等教育学费标准探讨, (C)地面搜索, (D)NBA赛程的分析与评价 2009年 (A)制动器试验台的控制方法分析 (B)眼科病床的合理安排 (C)卫星和飞船的跟踪测控 (D)会议筹备 2010年 (A)储油罐的变位识别与罐容表标定 (B)2010年上海世博会影响力的定量评估 (C)输油管的布置 (D)对学生宿舍设计方案的评价
数 学 世 界
解释
数学模型的解答
表述 求解
根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成数学问 题 选择适当的数学方法求得数学模型的解答
解释
验证
将数学语言表述的解答“翻译”回实际对象
用现实对象的信息检验得到的解答
实践
理论
实践
三、历年数学建模竞赛题目
• • • • • • • • • • • • • 1992年 (A) 施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝); (B) 实验数据分解问题(华东理工大学:俞文此; 复旦大学:谭永 基) 1993年 (A) 非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁) (B) 足球排名次问题(清华大学:蔡大用) 1994年 (A) 逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可) (B) 锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此) 1995年 (A) 飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此) (B) 天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)
数学建模的主要内容

数学建模的主要内容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,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。
这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。
本期学习数学建模的主要内容如下:一、数学建模的简介二、MATLAB入门——MATLAB是MathWorks公司于1984年推出的一套数值计算软件,分为总包和若干个工具箱,可以实现数值分析、优化、统计、微分方程数值解、信号处理、图像处理等若干领域的计算和图形显示功能。
它将不同数学分支的算法以函数的形式分类成库,使用时直接调用这些函数并赋予实际参数就可以解决问题,快速而且准确。
MATLAB建立在向量、数组和矩阵的基础上,使用方便,人机界面直观,输出结果可视化,深受用户欢迎,应用范围十分广泛。
本章主要学习了MATLAB的进入与运行方式、变量与函数、数组与矩阵、MATLAB 程序设计、MATLAB作图。
三、线性规划——这章主要学习线性规划模型、运用MATLAB优化工具箱解线性规划、运用LINGO解线性规划等。
四、非线性规划——目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的最优化问题叫做非线性规划问题。
本章主要学习的是非线性规划的数学模型、非线性规划问题的解、用MATLAB优化工具箱解非线性规划等。
五、微分方程——微分方程是研究函数变化规律的有力工具,在科技、工程、经济管理、生态、环境、人口、交通等各个领域中有着广泛的应用。
建立微分方程模型要对研究对象作具体分析。
一般有一下三种方法:一是根据规律建模;二是用微元法建模;三是用模拟近似法建模。
在这章主要学习微分方程模型、微分方程的定性理论、微分方程的稳定性理论、微分方程数值解、用MATLAB解微分方程等。
六、最短路问题——对某些较复杂的多阶段决策问题,可以通过构造适当的图,将它转化成最短路问题,从而使问题变得清晰、直观。
第1讲 数学建模简介

关于数学建模竞赛
数学建模竞赛受益面不断扩大
• 在竞赛推动下学校普遍开设数学建模课程 • 许多学校举办校内竞赛或选拔赛 • 同学们自发组织数学建模协会 • 地区性、行业性的数学建模联赛(或邀请赛) • 两次全国性的大学生数学建模夏令营(2001,2006) • 参赛同学大多数来自工程、经管等非数学专业
随着计算机技术的迅速发展,数学的应用不仅在 工程技术、自然科学等领域发挥作用, 而且以空前的 广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地 质、人口、交通等新的领域渗透
3数学的重要性:似是而非?
不少同学(甚至社会)的反映:
---- 无用 原因:很少用;用不好 ---- 难学
• 既要学好“算数学”, 更要培养“用数学”的能力
指数增长模型 预测人口(百万 ) 误差(%)
1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860
7.3 10.0 13.7 18.7 25.6 35.0
1.4 4.2 6.2 9.4 10.3 10.8
1870
1880 1890 1900
38.6
50.2 62.9 76.0
38.6
50.2 62.9 76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4
25.1731
30.9687 38.0986 46.8699 57.6607 70.9359 87.2674 107.3588 132.0759 162.4835 199.8919 245.9127 302.5288
数学建模实例二
2)指数增长模型(马尔萨斯人口模型):
英国人口学家马尔萨斯(Malthus1766~1834)于1798年 提出。 [1] 假设:人口增长率r是常数 (或单位时间内人口的增长量x ( t ) 与当时的人口成正比).
4 第2章 数学建模概述

2. 问题分析
可以假设车型、轮胎类型、路面条件都相同; 假设汽车没有超载; 假设刹车系统的机械状况、轮胎状况、天气状况 以及驾驶员状况都良好; 假设汽车在平直道路上行驶,驾驶员紧急刹车, 一脚把刹车踏板踩到底, 汽车在刹车过程没有转方向. 这些假设都是为了使我们可以仅仅考虑车速对 刹车距离的影响. 这些假设是初步的和粗糙的,在建 模过程中,还可能提出新假设,或者修改原有假设.
2.1.2 数学建模的全过程
数学建模(Mathematical Modeling)是建立数学 模型解决实际问题的全过程,包括数学模型的建立、 求解、分析和检验四大步骤(见下图). 现实对象 的信息 检验 现实对象 的解答 分析 建立 数学模型 求解 数学模型 的解答
2.1.2 数学建模的全过程
(1)数学模型的建立,就是指从现实对象的信 息提出数学问题,选择合适的数学方法,识别常量、 自变量和因变量,引入适当的符号并采用适当的单位 制,提出合理的简化假设,推导变量和常量所满足的 数量关系,表述成数学模型.
2.1.4 数学建模的方法
4. 连续化和离散化
根据研究对象是随着时间(或空间)连续变化还 是离散变化,可以建立连续模型或者离散模型. 连续模型便于利用微积分求出解析解,并做理论 分析,而离散模型便于在计算机上做数值计算. 在数学建模的过程中,连续模型离散化、离散变 量视作连续变量都是常用方法. 典型的例子有微分方程模型及其数值解.
2.1.2 数学建模的全过程
(4)数学模型的检验,就是指把数学模型的解 答解释成现实对象的解答,给出实际问题所需要的分 析、预报、决策或控制的结果,检验现实对象的解答 是否符合现实对象的信息(包括实际的现象、数据或 计算机仿真) ,从而检验数学模型是否合理、是否适 用.
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一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。
不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。
”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。
一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。
例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。
今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。
特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。
因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。
二、建立数学模型的方法和步骤1. 模型准备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。
“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,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,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析。
三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识,它要考查的内容单一,数据简单明确,不允许用计算器完成。
对此而言,数模竞赛题是一个“课题”,大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中,它是一个综合性的问题,数据庞大,需要用计算机来完成。
其答案往往不是唯一的(数学模型是实际的模拟,是实际问题的近似表达,它的完成是在某种合理的假设下,因此其只能是较优的,不唯一的),呈报的成果是一编“论文”。
由此可见“数模竞赛”偏重于应用,它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。
赛题题型结构形式有三个基本组成部分:1. 实际问题背景涉及面宽——有社会,经济,管理,生活,环境,自然现象,工程技术,现代科学中出现的新问题等。
一般都有一个比较确切的现实问题。
2.若干假设条件有如下几种情况:1)只有过程、规则等定性假设,无具体定量数据;2)给出若干实测或统计数据;3)给出若干参数或图形;4)蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件,或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。
3.要求回答的问题往往有几个问题,而且一般不是唯一答案。
一般包含以下两部分:1)比较确定性的答案(基本答案);2)更细致或更高层次的讨论结果(往往是讨论最优方案的提法和结果)。
五、提交一篇论文,基本内容和格式是什么?提交一篇论文,基本内容和格式大致分三大部分:1. 标题、摘要部分题目——写出较确切的题目(不能只写A题、B题)。
摘要——200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。
内容较多时最好有个目录。
2. 中心部分1)问题提出,问题分析。
2)模型建立:① 补充假设条件,明确概念,引进参数;② 模型形式(可有多个形式的模型);③ 模型求解;④ 模型性质;3)计算方法设计和计算机实现。
4)结果分析与检验。
5)讨论——模型的优缺点,改进方向,推广新思想。
6)参考文献——注意格式。
3. 附录部分计算程序,框图。
各种求解演算过程,计算中间结果。
各种图形、表格。
六、参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识?没有必要很系统的学很多数学知识,这是时间和精力不允许的。
很多优秀的论文,其高明之处并不是用了多少数学知识,而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。
有时候,在论文中可能碰见一些没有学过的知识,怎么办?现学现用,在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的,你当然有必要去翻一翻。
具体说来,大概有以下这三个方面:第一方面:数学知识的应用能力归结起来大体上有以下几类:1)概率与数理统计2)统筹与线轴规划3)微分方程;还有与计算机知识交叉的知识:计算机模拟。
上述的内容有些同学完全没有学过,也有些同学只学过一点概率与数理统计,微分方程的知识怎么办呢?一个词“自学”,我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。
第二方面:计算机的运用能力一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”,掌握电子表格“Excel”的使用;“Mathematica”软件的使用,最好还具备语言能力。
这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面:论文的写作能力前面已经说过考卷的全文是论文式的,文章的书写有比较严格的格式。
要清楚地表达自己的想法并不容易,有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。
评卷的教师们有一个共识,一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话,这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。
七、小组中应该如何分工?传统的标准答案是——数学,编程,写作。
其实分工不用那么明确,但有个前提是大家关系很好。
不然的话,很容易产生矛盾。
分工太明确了,会让人产生依赖思想,不愿去动脑子。
理想的分工是这样的:数学建模竞赛小组中的每一个人,都能胜任其它人的工作,就算小组只剩下她(他)一个人,也照样能够六、参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识?没有必要很系统的学很多数学知识,这是时间和精力不允许的。
很多优秀的论文,其高明之处并不是用了多少数学知识,而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。
有时候,在论文中可能碰见一些没有学过的知识,怎么办?现学现用,在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的,你当然有必要去翻一翻。
具体说来,大概有以下这三个方面:第一方面:数学知识的应用能力归结起来大体上有以下几类:1)概率与数理统计2)统筹与线轴规划3)微分方程;还有与计算机知识交叉的知识:计算机模拟。
上述的内容有些同学完全没有学过,也有些同学只学过一点概率与数理统计,微分方程的知识怎么办呢?一个词“自学”,我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。
第二方面:计算机的运用能力一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”,掌握电子表格“Excel”的使用;“Mathematica”软件的使用,最好还具备语言能力。
这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面:论文的写作能力前面已经说过考卷的全文是论文式的,文章的书写有比较严格的格式。
要清楚地表达自己的想法并不容易,有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。
评卷的教师们有一个共识,一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话,这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。
搞定数学建模竞赛。
在竞赛中的分工,只是为了提高工作的效率,做出更好的结果。
具体的建议如下:一定要有一个人脑子比较活,善于思考问题,这个人勉强归于数学方面吧;一定要有一个人会编程序,能够实现一些算法。
另外需要有一个论文写的比较好,不过写不好也没关系,多看一看别人的优秀论文,多用几次word,Visio就成了。
一、写好数模答卷的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。
2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。
3. 要重视的问题1)摘要。
包括:a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型);b. 建模的思想(思路);c. 算法思想(求解思路);d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……);e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。
▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮;打印最好,但要求符合文章格式。
务必认真校对。
2)问题重述。
3)模型假设。
根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。
a. 根据题目中条件作出假设b. 根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺;假设要切合题意。
4)模型的建立。
a. 基本模型:ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等;ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明;b. 简化模型:ⅰ)要明确说明简化思想,依据等;ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出;c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。
ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法;ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法;ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。
d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。
数模创新可出现在:▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等;▲ 模型求解中;▲ 结果表示、分析、检验,模型检验;▲ 推广部分。
e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题:ⅰ)分析:中肯、确切;ⅱ)术语:专业、内行;ⅲ)原理、依据:正确、明确;ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出;ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。
5)模型求解。
a. 需要建立数学命题时:命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密。
b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称。
c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。
d. 设法算出合理的数值结果。
6)结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。
a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的;b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验;结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因,对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。