计算机软件在数学建模中的应用探析
浅谈信息技术在数学建模中的应用
浅谈信息技术在数学建模中的应用多媒体具有直观性、形象性，它以声音、图象来传递教学信息，具有很大的启发性。
它能够很好地帮助学生从生动的直观到抽象的思维。
从而培养学生的观察能力和思维能力，在运用多媒体投影教学时，教师要充分利用多媒体投影放大的画面，围绕教学目的指导学生认真观察，发现问题、提出问题、解决问题。
引导学生进行分析、比较、综合、概括等思维活动，抓住事物的主要特征，揭示事物变化的本质规律。
例如，在学习正弦曲线时采用PPT能够把正弦函数的图像直观地显示出来，学生容易观察，也加深了理解，而且培养了学生的观察能力和分析能力。
在数学建模中运用信息技术是非常重要的基础工作，也是顺应时代发展的表现。
尽管在数学建模准备阶段中，主要的信息技术是教师利用多媒体技术进行课件设计，尽管这只是帮助学生理解并分析实际问题的一种辅助工具，但是如果教师在设计过程中仅仅重视课件的观赏性，而忽视整个课件内容的丰富与连贯，那么必然会造成学生在建模准备阶段的困难。
传统的数学建模教学中不采用信息技术，使用单一的口述与手绘方法进行分析教学，这种模式在一定程度上影响了数学建模活动的有效进行。
当下的数学建模教学活动中已经普遍使用先进的信息技术，例如通过计算机软件进行模型预想、计算、证明等活动帮助学生进行数学建模。
并且教师也可以借助信息结束开展多样性的数学建模活动，让学生在多种建模活动中逐步提升自身的数学综合能力。
总之，信息技术与数学建模和数学探究有机结合的教学有利于激发学生学习数学的兴趣，丰富学生数学探索的情感体验；有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展；有利于学生学会并养成合作与交流的方法、习惯，特别是促进学生学会在交流中学习数学；有利于培养学生的数学应用意识，提高解决实际问题的能力；有利于培养学生的创造性思维能力；有利于学生体会和感悟数学思想方法。
计算机软件在数学建模中的应用探析
计算机软件在数学建模中的应用探析随着计算机技术的不断发展和普及，计算机软件在各个领域的应用越来越广泛，而在数学建模领域，计算机软件的应用则具有特殊的重要性。
本文将探讨计算机软件在数学建模中的应用，并分析其优势和局限性。
一、计算机软件在数学建模中的应用计算机软件在数学建模中的应用可以分为两个方面：数学建模的过程中使用计算机软件进行实际计算，以及数学建模的研究过程中使用计算机软件进行模拟和验证。
1.实际计算在实际计算过程中，计算机软件可以帮助数学建模者进行复杂的数值计算和符号计算。
对于大规模的数据和复杂的方程组，手工计算不仅效率低下，还容易出错。
而计算机软件可以通过编程语言和算法来自动处理这些问题，大大提高了计算精度和工作效率。
例如，在物理建模中，计算机软件可以通过有限元分析方法对复杂的结构进行力学分析和优化设计，从而帮助工程师得到最优的设计方案。
在流体力学建模中，计算机软件可以通过数值模拟方法对复杂的流场进行分析和预测，为工程师提供可靠的设计依据。
2.模拟和验证在数学建模的研究过程中，计算机软件可以用于构建数学模型，并通过模拟和验证来验证模型的有效性和稳定性。
例如，在生物医学领域的数学建模中，计算机软件可以通过建立数学模型来模拟人体器官的运动和生理过程，从而帮助医生和研究者了解器官的功能和疾病的机制，并且通过模拟和验证可以进一步优化模型的参数和结构。
二、计算机软件在数学建模中的优势计算机软件在数学建模中的应用具有以下优势：1.提高计算精度和效率计算机软件可以帮助数学建模者进行精确的数值计算和复杂的符号计算，从而提高了计算精度和工作效率。
而且，计算机软件可以通过并行计算和优化算法来加速计算过程，大大缩短了计算时间。
2.提供直观的可视化结果计算机软件可以将计算结果通过直观的图像、动画和示意图等形式展示出来，使得数学建模者能够更清晰地理解模型的演变过程和结果的含义。
这对于提高数学建模的可视化和交互性非常重要。
计算机软件在数学建模中的应用探析
计算机软件在数学建模中的应用探析随着科技的不断进步，计算机软件的应用已经渗透到了各个行业中。
其中，数学建模领域的计算机软件应用也越来越广泛。
本文将就计算机软件在数学建模中的应用进行探析，分析其优势和局限性。
一、数学建模及其应用数学建模是将实际问题转化为数学模型的过程，即将实际中的研究对象通过数学符号的转化、建立相应的代数方程、微分方程和差分方程等，得到完整的、精确的数学模型。
数学模型可以对事物进行各种数学分析，为人们解决实际问题提供了有效的手段。
因此，数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域中都有广泛的应用。
为了能够有效地解决实际问题，需要对制定出的数学模型进行计算和优化。
这就需要使用计算机进行模拟分析。
在数学建模的过程中，计算机软件可以对数学模型进行分析、求解、优化、模拟等操作，帮助人们找到最优解以及最优决策。
二、计算机软件在数学建模中的主要应用在数学建模中，计算机软件的应用非常广泛。
如今，计算机软件已成为分析和求解复杂问题的重要工具之一，特别是在解决工程技术、经济管理、物理、化学等领域的问题中。
下面简要介绍一些计算机软件在数学建模中的应用。
1.MatLabMatLab是一种高级技术计算语言和交互式环境，可用于数学计算、数据分析、信号处理、图像处理、模型建立等。
MatLab带有一套全面的数学库，可以用于矩阵计算、符号计算、微积分、线性代数、随机数生成等方面。
它还具有绘制2D和3D图形和动画的能力，并可用于非线性优化和模拟。
因此，在数学建模中，MatLab的应用非常广泛，可用于各种数学模型的求解和分析。
2.MathematicaMathematica是一种用于数学、科学和工程的计算机软件，可用于求解各种符号和数字的问题。
它被广泛地应用于各个领域，如物理、工程、计算机科学、生物学、经济学、统计学等。
Mathematica可以进行数据分析、假设检验、统计分析、微积分、线性代数、数值分析和微分方程求解等操作。
计算机技术在数学建模的运用
计算机技术在数学建模的运用数学建模的分析流程包括：通过调查分析了解现实对象，做出研究假设，用数学语言构建约束条件，得出实际问题的解决方案。
而数学建模与数学研究相比，有着自身的显著特点。
1.数学建模与数学研究不同，更侧重于解决实际问题。
以2016年全国大学生数学建模竞赛为例，四道题目分别为：系泊系统的设计、小区开放对道路通行的影响、电池剩余放电时间预测、风电场运行状况分析及优化。
可以看出，数学建模主要研究工业与公共事业规划等应用问题，比纯粹数学研究更为实际，更讲究可操作性。
2.数学建模中的模型设定具有主观性，合理修缮模型能够得出更为精确的解决方案。
对于同一现实问题，不同的模型设定者的思路、角度、约束条件等参数都有所不同，因而数学建模中的模型设定是具有主观性的。
在实际运用中，完美的模型很难建立，模型的多次修改与完善才能够更好地达到预期的效果。
3.数学建模涉及的学科领域更为宽泛，一般需要运用海量数据和复杂计算。
数学建模的运用领域涉及到工业规划、环境保护、经济管理等交叉学科，数据的种类与数量往往十分庞大，运算过程较为复杂，一般需要重复引用并多次计算。
以全国大学生数学建模竞赛2015年B题”互联网+时代出租车资源配置”为例，涉及学科包括交通规划、公共服务、人口学等领域，在建模求解中很可能将处理出行周转量、出租车数量、人口数等大量数据。
1.计算机为数学建模提供了海量计算与存储的强大支持。
自1946年2月世界上第一台电子数字计算机ENIAC诞生开始，计算机的存储与计算能力迎来了飞速发展。
超级计算机的出现，更是使计算机的运行能力达到了新的量级。
现如今，计算机的大容量智能存储与超高速的计算能力，使得气象分析、航空航天与国防军工等尖端研究课题的数学建模成为了可能。
2.计算机为数学建模提供了更为直观全面的多媒体显示。
目前，以计算机为载体的文字、图像、图形、动画、音频、视频等数字化的存储与显示方式被大量运用，使得交互式的信息交流和传播变得更加顺畅。
计算机模拟在数学建模中的应用
计算机模拟在数学建模中的应用计算机模拟是按时间来划分的，因为计算机模拟实质上是系统随时间变化而变化的动态写照，以下是搜集整理的一篇探究计算机模拟在数学建模应用的，供大家阅读参考。
【摘要】本文主要阐述了如何利用计算机模拟来解决数学建模中的实际问题.首先，提出问题，根据问题的具体模式对其进行分析整理.其次，对上述问题进行数学建模.然后，利用计算机进行模拟，主要分为随机模拟(蒙特―卡洛方法)、离散系统模拟和连续系统模拟三种类型.最后对结果进行分析，说明计算机模拟方法在数学建模中的有效性.【关键词】计算机模拟;数学建模;随机模拟;离散系统一、引言模型(Model)和模型建构(Modeling)不仅仅是科学理论体系中的重要内容，也是我们认识世界的重要工具和方法.计算机技术的飞速发展给许多学科带来了巨大的影响，计算机使问题的求解变得更加简单方便，同时，也使解决问题的领域变得更加宽泛.计算机适合解决不确定、规模大且难以解析化的数学模型.例如，对于一些带随机因素的复杂系统的问题，建模之前常需要做一些简化假设，这可能导致与实际情况相距甚远，解答无法应用.此时，利用计算机进行模拟几乎成为了唯一的选择.在历届全国和国际大学生数学建模比赛(MCM/ICM)中，计算机模拟常用于去求解、检验，是建模过程中非常重要的一种方法[1].一般地，计算机模拟在以下几种情况中能有效解决问题：(1)难以在实际环境中进行实验和观察，只能用计算机模拟，比如太空飞行的研究;(2)需要在短时间内观察到系统发展的全过程，用来估计某些参数对系统变化的影响;(3)需要对系统进行长时间观察、运行比较，从大量方案中寻求最优方案;(4)难以用解析式表示的系统;(5)虽然有解析式，但是分析、计算过程过于复杂，只能借助计算机模拟来提供简单可行的方法.在通常情况下，计算机模拟是按时间来划分的，因为计算机模拟实质上是系统随时间变化而变化的动态写照.目前，计算机模拟大致可以分为随机模拟(蒙特―卡洛方法)、离散系统模拟和连续系统模拟三类.其中，蒙特―卡洛(MontoCarlo)方法是典型的静态模拟;离散系统模拟和连续系统模拟是属于动态模拟.下面将就具体问题讨论这三种数学建模竞赛中经常用到的模拟方法.二、问题的定义与分类数学建模的第一步，就是提出问题，对具体问题进行分析、整理与归类.1.问题的定义问题是指不能直接利用已有知识处理，但是可以间接用已有知识处理的情境[2].2.问题的分类根据计算机模拟的种类，问题主要可以分为以下三种模式：非线性规划问题、离散系统问题和连续系统问题三种类型.下面举例说明一下这三种不同类型的问题.(1)非线性规划(nonlinearprogramming)问题非线性规划是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，研究一个n元实函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题，且目标函数和约束条件至少有一个是未知量的非线性函数.例1非线性规划问题minf(x)x∈En.s.t.gi(x)≥0i=1，2，…，m.aj≤xj≤bjj=1，2，…，n.(2)离散系统(discretesystem)问题离散系统是指系统状态只在有限的时间点或可数的时间点上有随机事件发生的系统.例如排队系统，显然，状态量的变化只是在离散的随机事件点上完成.假设离散系统状态的变化是在一个时间点上瞬间完成的.例2离散系统问题：库存问题在销售部门、工厂等领域中都存在库存问题，库存太多造成浪费以及资金积压，库存太少不能满足需求也会造成损失.部门的工作人员需决定何时进货，进多少，使得所花费的平均费用最少，而收益最大，这就是库存问题.某企业当天生产的产品必须售出，否则就会变质.该产品单位成本为2.5元，单位产品售价为5元.企业为避免存货过多而造成损失，拟从以下2种库存方案中选出一个较优的方案：方案甲：按前1天的销售量作为当天的库存量;方案乙：按前2天的平均销售量作为当天的库存量.(3)连续系统(continuoussystem)问题连续系统是指时间和各个组成部分的变量都具有连续变化形式的系统.例如自动控制系统，只有当受控过程和控制方式同时为连续时的系统才称为连续控制系统.例3连续系统问题：追逐问题追逐问题如图，正方形ABCD的四个顶点各有一人.在某一时刻，四人同时出发以匀速v=1m/s按顺时针方向追逐下一人，如果他们始终保持对准目标，则最终按螺旋状曲线交汇于中心点O.试求出这种情况下每个人的行进轨迹.三、模型的建立与计算机模拟1.随机模拟(蒙特―卡洛方法)(1)蒙特―卡洛(MontoCarlo)方法简介蒙特―卡洛(MontoCarlo)方法(或称随机模拟法)，是计算机模拟的基础，源于1977年法国科学家蒲丰提出的一种计算圆周率π的方法―随机投针法，即著名的蒲丰投针问题[3].蒙特―卡洛方法的基本思想，是建立一个概率模型，使所求问题的解正好是该模型的参数或其他有关的特征量.然后，通过模拟多次随机抽样实验，统计出某事件发生的百分比.只要实验次数n很大，该百分比便近似于事件发生的概率.蒙特―卡洛方法属于试验数学的一个分支.(2)模型建立例1中，对于非线性规划问题minf(x)，x∈En.s.t.gi(x)≥0(i=1，2，…，m).aj≤xj≤bj(j=1，2，…，n).用蒙特―卡洛方法求解的基本思想是，在估计的区域{(x1，x2，……，xn)|xj∈[aj，bj]，j=1，2，……，n}. 内随机取若干个试验点，然后从试验点中找出可行点，再从可行点中选择最小点.假设试验点的第j个分量xj服从[aj，bj]内的均匀分布.符号假设P：试验点总数;maxP：最大试验点总数;K：可行点总数;maxK：最大可行点数;X：迭代产生的最优点;Q：迭代产生的最小值f(X)，其初始值为计算机所能表示的最大数.2.离散系统模拟离散系统模拟是指对离散系统，即系统状态只在有限的时间点或可数的时间点上有随机事件发生的系统进行模拟.例如排队系统.本文例2中讨论某企业生产的库存系统的计算机模拟方法，这是排队系统的一个典型例子.下面对例2中的问题进行分析模拟：(1)模型建立假定市场对该产品的每天需求量是一个随机变量，并且从以往的统计分析得知它服从正态分布：N(135，22.4).计算机模拟的思路如下：一、获得市场对该产品需求量的数据;二、计算出按照2种不同方案，经T天后企业所得的利润值;三、比较大小，并从中选出一个更优的方案.引入下列记号：D：每天需求量;Q1：方案甲当天的库存量;Q2：方案甲当天的库存量;S1：方案甲前1天的销售量;S21：方案乙前1天的销售量;S22：方案乙前2天的销售量;S3：方案甲当天实际销售量;S4：方案乙当天实际销售量;L1：方案甲当天的利润;L2：方案乙当天的利润;TL1：方案甲累计总利润;TL2：方案甲累计总利润;T：预定模拟天数.(2)模型的求解利用Matlab编程来实现这一过程，这需要建立如下的M-文件：function[TL1，TL2]=kucun(T，S1，S21，S22)TL1=0;TL2=0;k=1;whilek Q1=S1;Q2=(S21+S22)/2;D=normrnd(135，22.4);ifD S3=Q1;elseS3=D;endifD S4=Q2;elseS4=D;endL1=5*S3-2.5*Q1;L2=5*S4-2.5*Q2;TL1=TL1+L1;TL2=TL2+L2;k=k+1;endS1=S3;S22=S21;S21=S4;给出一个初值，反复运行上述程序，通过比较最后可得出每一个方案的优劣.计算机模拟在排队系统中其他方面如加工制造系统、订票系统、计算机系统、交通控制系统等，都有广泛的应用.3.连续系统模拟对连续系统的模拟，实际上是将连续状态变量在时间上进行离散化处理，并由此模拟系统的运行状态.下面对例3中的问题进行分析模拟：(1)模型建立a.建平面直角坐标系A(x1，y1)，B(x2，y2)，C(x3，y3)，D(x4，y4).b.取时间间隔为Δt，计算每一点在各个时刻的坐标.设某点在t时刻的坐标为(xi，yi)，则在t+Δt时刻的坐标为(xi+vΔtcosα，yi+vΔtsinα)，其中cosα=xi+1-xid，sinα=yi+1-yid，d=(xi+1-xi)2+(yi+1-yi)2.c.取足够小的ε，当d<ε时结束算法.d.连接每一个点在各个时刻的位置，即得所求运动轨迹(如图2).(2)模型的求解利用Matlab编程来实现这一过程，这需要建立如下的M-文件：v=1;dt=0.05;x=[001010];x=[010100];fori=1：4plot(x(i)，y(i)，'.')，holdonendd=20;while(d>0.1)x(5)=x(1);y(5)=y(1);fori=1：4d=sqrt((x(i+1)-x(i))^2+(y(i+1)-y(i))^2);x(i)=x(i)+v*dt*(x(i+1)-x(i))/d;y(i)=y(i)+v*dt*(y(i+1)-y(i))/d;plot(x(i)，y(i)，'.')，holdonendend四、结果分析对以上各个例子中的结果进行分析，发现计算机模拟的结果能更加真实的表现系统实际的动态变换过程.事实上，还有很多实际问题都可以用计算机模拟来解决，如背包问题、安排比赛选手的比赛日程、三国时期的“华容道”问题等等都可以用计算机模拟来解决.总之，使用计算机模拟来进行数学建模，可以使求解更加快捷、方便和精确，另外，也使得解决问题的领域扩大，从离散、连续确定性领域延伸到随机的非确定性领域，计算机模拟正是处理此类问题的重要方法.【】[1]谢国瑞，郝志峰，汪国祥.概率论与数理统计[M].北京：高等教育出版社，2012.[2]王沫然.Matlab7.0与科学计算[M].北京：电子工业出版社，2011.[3]赵静，但琦，严尚安，等.数学建模与数学实验[M].北京：高等教育出版社，2010。
浅谈数学建模与计算机应用的融合论文
浅谈数学建模与计算机应用的融合论文浅谈数学建模与计算机应用的融合论文摘要：所谓数学建模，即借助数学模型，处理所遇到的具体问题的课程，在本文中，分别就教学、模型建立以及相应的信息检索来进行研究，通过将这三面进行相应的糅合从而证明可以将计算机技术引入到相应的建模实践中，从而有效促进数学建模的发展，使得教学质量得以有效提升。
关键词：数学建模；计算机应用；融合1.数学建模与计算机技术概述目前计算机在生活中应用极为广泛，借助于计算机能够使得先前较为复杂繁琐的问题得以简化，有效提升计算速率。
就数学建模来看，计算机在此方面的作用不言而喻。
对于此，人们普遍认为，能够借助于计算机将任何一个数学问题进行简化处理。
而对于生活中所遇到的任意一个实际问题，均能够借助于相应的数学模型来进行表示，在建模过程中，也可以根据实际情况来做出一些相应的简化处理，从而将其归属于完全的数学问题，最终建立起能够用变量所描述的数学模型。
之后，借助于相应的计算机、软件以及编程方面的知识，来对此模型进行相应的求解计算。
2.计算机技术在数学建模中的应用计算机在数学建模中的应用面非常的广泛，限于笔者的水平，本文主要就两个方面展开讨论：第一，确定建模思想；第二，对数学模型进行求解计算。
2.1计算机技术辅助确立数学建模思想对于数学建模，其最为重要的目的便是为了能够提升学生对于数学知识的使用性，借助于相关的数学思想来对实际问题进行解决，同时，还能够促进学生数学思想的发展、建模能力发展以及相关数学知识的`完善，最终提升其对于数学知识的使用能力。
培养数学思维重在将学生所思所想以最快最佳的方式展示出来，计算机技术在数学建模中的应用使得这个设想变得可能。
因为数学模型的计算和设计工作量大，传统的计算办法不能迅速解决某个问题，但是在建模的辅助下一切问题迎刃而解。
2.2计算机技术促进数学建模结果求解对于数学建模，其属于一项系统性工程，整个过程工作量较多。
在前期，对于模型的构想与建立需要不断完善，此后，对于模型的求解也是极为困难的，这主要因为其涉及到非常多的数据处理与计算。
计算机技术在数学建模中的应用
link appraisement 佳木斯大学 理学院中国科技信息2020年第9期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION May.2019◎10万～30万效和精准，充分实现了数学建模的智能化。
计算机技术在数学建模当中的功能分析（一）为数学建模提供计算和存储功能随着计算机技术的不断完善，计算机的计算能力以及存储能力都得到了有效创新和发展，同时超级计算机的创新和应用，也为诸多领域和行业提供有效的技术支持，计算机技术以其自身的特点为数学建模提供了数据计算以及存储的功能，可以为当前的气象分析以及航空航天等诸多领域的数学建模提供了技术支持。
（二）为数学建模提供直观的多媒体显示当前计算机技术的功能不断完善，其可以实现文字、图像以及视频等多元化内容的存储以及应用，让信息传递也变得越来越高效。
在数学建模当中，计算机技术可以为数学建模提供直观的多媒体显示，并且可以有效提升信息传递的效率。
（三）维数学建模查找和修复漏洞计算机技术自身的智能化以及自动化在数学建模中发挥了重要的作用，能够根据所设定的程序查找数学模型中所存在的漏洞，并及时的修复，例如：对于数学模型中特定参数的修改，其可以利用自动化的功能实现对数学模型整体的修改和计算，保证各个环节的统一。
计算机技术在数学建模当中的具体应用（一）计算机快速运算能力的应用数学建模流程相对复杂，数学计算成为数学建模中的一大难点，也大大影响了数学建模的效率，依靠人工的数学运算很难满足庞大的数据计算以及存储需求，在计算机技术的创新和应用过程中，计算机技术的快速运算能力被广泛的应用在数学建模当中，可以快速计算复杂的数学问题，在当前我国的气象分析中，就需要依靠现有数据进行计算，传统人工的计算方法计算周期时间长，无法发挥天气预测的功能，而计算机技术计算功能的运用，可以大大提升数据计算的效率，同时也能保证数据运算的准确性，可以通过对气象数据的分析预测地区未来某一时间段的天气情况，为人类的生产和生活提供重要帮助。
浅议Python在数学建模中的应用
浅议 Python在数学建模中的应用摘要：在计算机技术迅速发展的今天，计算和建模更成了数学向科学技术转化的主要途径。
数学建模是联系数学和实际问题的桥梁，是数学在各个领域广泛应用的具体实现。
Python语言在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面有十分的优势，这恰好解决了在建模中的数据分析与优化模型。
关键词：Python 数学建模数据处理在科学和技术发展的过程中，人们用建立数学模型的办法解决需要寻求数量规律的现实问题，取得了许多成果。
在计算机技术迅速发展的今天，计算和建模更成了数学向科学技术转化的主要途径。
数学建模是联系数学和实际问题的桥梁，是数学在各个领域广泛应用的具体实现。
数学建模在科学技术发展中的重要作用受到了人们的普遍重视，成为促进教学的一种方式。
用数学建模来解决实际问题，不仅要对实际问题有深刻的理解，能建立起合适的数学模型，还依赖于对模型进行求解的计算技术。
对于大型复杂的数据分析与数据优化模型，往往由于变量数目大、约束条件类型众多或形式复杂，使得模型的求解需要花费大量的时间和精力，而Python语言的应用能够使人们从繁重的工作中解放出来。
一、Python语言处理数据的优点（一）简单易学Python语法简单，代码容易读写，最适合刚刚入门的学生去学习。
在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的还是学过编程的都能够看懂这个数据。
Python在数据分析和交互、探索计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，Python拥有很多库，这在处理数据方面有着无与伦比的优势。
（二）强大的编程能力Python有非常强大的编程能力、数据分析能力，利用它可进行爬虫、写游戏、开发软件等，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，充分体现了Python有利于各个业务之间的融合，使用Python处理数据，能够大大的提高工作效率。
数学学习的计算机计算机在数学学习中的作用和应用
数学学习的计算机计算机在数学学习中的作用和应用数学学习的计算机在数学学习中的作用和应用数学是理科中一门重要的学科，它有着广泛的应用和深远的影响。
而计算机技术的发展也为数学学习提供了新的方式和工具。
本文将探讨计算机在数学学习中的作用和应用。
一、计算机在数学学习中的作用计算机在数学学习中扮演着重要的角色，它可以提供以下几个方面的帮助：1. 提供实时计算和解题过程展示计算机可以以图形化的方式展示数学计算和解题过程，帮助学生更好地理解和掌握数学概念和原理。
通过实时演示，学生可以看到数学问题的求解过程，加深对数学方法和思想的理解。
2. 提供交互式学习环境计算机可以提供交互式的学习环境，学生可以通过计算机软件进行数学练习和测试，及时获取答题结果和反馈，从而及时纠正错误和提高成绩。
此外，计算机还可以根据学生的学习情况和表现，个性化地调整难度，使学习更加有效。
3. 提供数学模拟和实验计算机可以进行各种数学模拟和实验，帮助学生更好地理解和应用数学知识。
例如，在几何学习中，计算机可以模拟几何图形的变换和运动，使学生对几何变换有更深入的认识；在概率学习中，计算机可以模拟概率实验，加深学生对概率的理解和应用。
二、计算机在数学学习中的应用除了上述作用，计算机还有很多具体的应用场景：1. 数据分析和统计计算机可以对大量的数据进行分析和统计，帮助学生更好地理解和应用统计学知识。
例如，在统计学习中，学生可以通过计算机软件对数据进行可视化展示和分析，从而发现数据的规律和趋势。
2. 数学建模计算机在数学建模中发挥着重要的作用。
通过计算机的计算和模拟，学生可以建立数学模型，并通过模型进行预测和分析。
例如，在物理学中，学生可以利用计算机模拟物体的运动和力学过程，从而更好地理解和应用物理学知识。
3. 数学软件开发计算机可以用于开发数学软件，为学生和教师提供更好的数学学习和教学工具。
例如，数学软件可以提供丰富的数学题库和解题技巧，帮助学生提高解题能力；数学软件还可以提供各种数学工具，如图形绘制、计算器等，方便学生进行数学计算和实验。
计算机模拟在数学建模中的应用探讨
到精确分析系统的效果，需要从大量方案中寻求最优的方案。( 四)用现有的解析式表示系统及其困难。(五)如今一些实际问题 虽然有解析式计算，可以往的方法计算困难，因此寻求新的方 法迫在眉睫。
三、模拟问题的分类 (一)非线性规划问题 非线性规划即所求问题函数不具有线性关系，其分布为杂 乱无章状态。比如当我们寻求一个n元实函数在某一个(例如另一 组式子)约束条件下的极值问题，且目标函数和约束条件至少有 一个是未知数量的非线性函数。非线性问题数学模型表示如下：
2018.No40 54
(一)模拟问题在连续系统中的应用
当我们在连续系统中寻求答案时，在计算机模拟对其计算
方法的分析下，在计算方式优化的过程中找出简便性的连续系
统模拟形式。下面以追逐问题为例进行模拟分析。
1.模型建立
(一)建立平面直角坐标系上的点：A(x ，y )，B(x ，y )，
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C(x ，y )，D(x ，y )；(二)取时间间隔为Δt，计算每一点
专业，应用技术大学软件工程专业的创新创业培养不能靠单一 平台来实现，科技竞赛、科学研究、专业第二课堂、产业实践 的“四位一体”立体化教学平台建设正有利于为应用技术大学 软件工程专业学生创新创业活动的开展，能从全方位培养该专 业学生的创新创业能力，也是培养应用技术大学学生创新创业 能力的重要方向。
参考文献：
计算机模拟在数学建模中的应用探讨
梁劭颖1 马国栋2
(1.玉林师范学院电子与通信工程学院；2.数学与统计学院 广西玉林 537思想，以探讨利用计 算机技术对连续系统和离散系统进行模拟的方法，探讨如何建 立计算机模拟模型并应用MATLAB编程语言进行实验计算。