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数学建模培训精品课件ppt

CHAPTER 04
数学建模竞赛经验分享
竞赛准备
知识储备
01
掌握数学建模所需的基本数学知识,如概率论、统计学、线性
代数和微积分等。
Python的NumPy库提供了强大的数组操作功能,可以进行大规模数值计算; Pandas库提供了数据分析和处理的功能;SciPy库可以进行各种科学计算和数学 建模;Scikit-learn库则提供了丰富的机器学习算法和模型。
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言,它提供了大量的 统计函数和图形工具,方便用户进行数据分析、统计建模和 可视化。
微分方程模型
总结词
微分方程模型用于描述动态系统的变化规律,通过建立微分方程来描述系统的状态和行 为。
详细描述
微分方程模型基于物理定律和数学原理,通过求解微分方程来预测系统的未来状态。常 见的微分方程模型有常微分方程、偏微分方程等,广泛应用于物理学、工程学等领域。
优化模型
总结词
优化模型用于寻找最优解,通过建立数学模型来描述问题的约束条件和目标函数。
任务。
创新思维
在解决问题时尝试不同 的方法和思路,不要局
限于一种解决方案。
文档规范
注意文档的规范性和可 读性,方便评委理解和
评价。
CHAPTER 05
数学建模前沿动态
人工智能与数学建模
人工智能算法的数学原理
解释人工智能算法背后的数学原理,如线性代数、概率论和统计 等。
机器学习与数学建模
介绍机器学习中的数学建模方法,如回归分析、分类和聚类等。
数学建模算法及应用教学课件

第一章 线性规划重要性:在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题。
此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划。
自从提出单纯性方法,利用该算法,可利用计算机的超级计算能力解决大型线性规划问题,我们的数学建模中有很多问题都是有关于线性规划或者可转化为线性规划的问题,所以学习线性规划问题的解决办法很有必要。
1.1.1 线性规划的实例与定义例1.1 某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为4000元与3000元。
生产甲机床需用A 、B 机器加工,加工时间分别为每台2小时和1小时;生产乙机床需用A 、B 、C 三种机器加工,加工时间为每台各一小时。
若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时,问该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总利润最大?上述问题的数学模型:设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润z 最大,则目标函数:12max 43z x x =+约束条件:12122122108..7,0x x x x s t x x x +≤⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 由于是在一组约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题,故称为线性规划问题。
1.1.2 线性规划问题的解的概念一般线性规划问题的(数学)标准型为:目标函数:1max nj j j z c x ==∑约束条件:1,1,2,,,..0,1,2,,.nij j j ja xb i m s t x j n =⎧==⎪⎨⎪≥=⎩∑其中:0,1,2,,.ib i m ≥=例: 12min 56z x x =+121221231028..4,0x x x x s t x x x +≥⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 将该线性规划问题转化为标准型。
可行解:满足约束条件的解[]12,,Tx x x =,称为线性规划问题的可行解,而使目标函数达到最大值的可行解为最优解。
可行域:所有可行解构成的集合称为问题的可行域,记为R 。
数学建模课堂PPT(部分例题分析)

在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。
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学员们认为,通过案例分析和实践操作,他们能够更好地解决实 际问题,提高了工作效率。
结识优秀的同行
学员们结识了很多优秀的同行,通过互相学习和交流,彼此的能 力都得到了提升。
未来发展趋势预测
数学建模与大数据结合
随着大数据时代的到来,数学建模将会与大数据更加紧密 结合,利用数据挖掘和分析技术,更好地解决实际问题。
数学建模培训精品课 件
汇报人:可编辑 2023-12-22
目 录
• 数学建模概述 • 数学建模基础知识 • 数学建模方法与技巧 • 数学建模应用领域 • 数学建模实践项目 • 数学建模培训总结与展望
01
数学建模概述
定义与特点
定义
数学建模是指用数学语言描述实 际现象、解释自然规律、解决实 际问题的过程。
Python
一款开源的编程语言,具有丰富的数 学库和工具包,适用于各种数学建模 任务。
03
数学建模方法与技巧
建模方法分类
初等模型
利用初等数学知识建立 模型,如代数方程、不
等式、几何图形等。
微分方程模型
利用微积分知识,通过 建立微分方程来描述实
际问题。
概率统计模型
利用概率论和统计学知 识,通过随机变量和随 机过程来描述实际问题
求解与分析
指导学生运用数学软件或编程语言对模型 进行求解和分析,得出结论。
建立模型
指导学生根据问题特点,选择合适的数学 方法和工具,建立数学模型。
项目成果展示与评价
成果展示
组织学生进行项目成果展示, 包括项目报告、论文、PPT演示
等。
评价标准
制定评价标准,包括问题的难 度、模型的合理性、求解的准 确性、论文的规范性等方面。
《数学建模培训》PPT课件

数学建模案例解析
04
经济学案例:供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关 系,涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据,建立需求函数和供给函数,通过 求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势,分析政策对市场的影响,为企业 决策提供支持。
物理学案例:热传导模型
Lingo在数学建模中的应 用案例
展示Lingo在数学建模中的实 际应用,如线性规划、整数规 划、非线性规划等优化问题的 求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能,以及其 在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能,以及其在数学建模 中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处 理、异常值检测等,保证 数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展 示数据,便于理解和分析 。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分 析、聚类分析等,用于挖 掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因 变量之间的线性关系,得到最佳
模型应用
预测舆论走向,分析社会热点问题,为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域 。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘 图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍 、基本语法和数据类型等。
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10
2020年7月11日
二、树的概念和算法
2、 应用实例:修路选线问题
假设要修建连接若干个城市的公路网,已知 i 城与 j
城之间路的造价为 Cij ,请设计一条线路使总的造价最低
(如下图)。
v3 5
v5
v3
v5
W
(
P(v0
,
v))
minW P
(
P).
即从 v0 到 v 的所有轨道长中寻求最小的一个。W (P)
是轨道 P 上各边长之和。
6
2020年7月11日
一、图 的 概 念 与 算 法
2、应用实例:最短路问题
注意:若u,v V (G) ,
v1
v0
V2
当 u,v 不 相 邻 时 , 则 v2
w(u,v) 。
Dijkstra 算法的时间复杂度为 O(V (G) 2 ) 。
8
2020年7月11日
二、树的概念和算法
1、 树的基本概念
无圈的连通图称为树,记为T ;其一次顶点称为叶;
显然有边的树至少有两个叶。
若图 G 满足V (G) V (T ), E(T ) E(G) ,则称T 是图 G 的生成树。图 G 为连通的充要条件是 G 有生成树。
6
v1
1
7
5
4
33
v0 v1
1
4
5
4
3
v0
v2 2
v4
v2
2
v4
11
2020年7月11日
二、树的概念和算法
2、 应用实例:修路选线问题
这类问题的数学模型就是在连通的加权图上
整理《数学建模方法及其应用》教学片课件

1. 引例:股票的组合投资问题
3 . 模型的建立
1. 引例:股票的组合投资问题
3 . 模型的建立
问题(2):希望在标准差最大不超过12%的情 况下,获得最大的收益.
1. 引例:股票的组合投资问题
(1) 问题的提出
(1)希望将投资组合中的股票收益的标 准差降到最小,以降低投资风险,并希望五 年后的期望收益率不少于65%.
(2)希望在标准差最大 不超过12%的情况下, 获得最大的收益.
1. 引例:股票的组合投资问题
2 . 模型的分析
. 引例:股票的组合投资问题
数学建模教学片
1
第十二章 非线性规划方法
非线性规划主的要一般内模容型;
无约束线性规划的求解方法; 带约束非线性规划的求解方法; 非线性规划的软件求解方法; 非线性规划的应用案例分析。
一、非线性规划的一般模型
1. 引例:股票的组合投资问题
1. 引例:股票的组合投资问题
(1) 问题的提出
试从两个方面分别给出三支股票的 投资比例:
《数学建模方法及其应用》电子课件 第10章 线性规划方法3

s .t .
n
Pjx j b
j1
m
n
Pj x j b Pj x j
X 0
j 1
j m1
令 x j 0( j m 1,, n) , 则 称 解 向 量
X (x1, x2 ,, xm ,0,,0)T 为问题的基解。
(4)基可行解:满足非负约束条件的基解称为基
可行解。
2021/7/31
数学建模方法及其应用(3)-- 韩中庚
7
1. 线性规划解的概念
(2)基
基:设系数矩阵 A (aij )mn 的秩为 m ,则称 A 的某个 mm阶非奇异子矩阵 B( B 0) 为线性规划问题的一个基。
基向量与非基向量:如果基为 B (aij )mm (P1, P2,, Pm ) , 则称向量 Pj (a1j,a2 j,,amj )T ( j 1,2,, m) 为基向量,其它称
n
决策变量所受的约束条件为 max z c j x j
n
aij x j bi
(i 1, 2,
j1
x
j
0
( j 1, 2,
, n)
, m)
j 1
s.t.
n j 1
aij x j
bi (i
1,2, , m)
称之为问题的约束条件。
x
j
0
( j 1,2, , n)
2021/7/31
数学建模方法及其应用(3)-- 韩中庚
20
用LINGO求解线性规划模型
对于线性规划模型:
n
max z cj xj j 1
s.t.
n
aij x j
j 1
bi
(i 1, 2,
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对于所有的点 k 1,2, , n ,则定义比较数列 xi 对参考
数列 x0 的灰关联度为
ri
r(x0 , xi )
1 n
n k 1
r(x0 (k), xi (k))
(i 1,2, , m) (2)
即用灰关联度 ri 可以表示因素
8
2020年6月17日
设原始数列为 x(0) x(0) (1), x(0) (2), , x(0) (n) ,令
k
x(1) (k) x(0) (i) (k 1,2, , n)
(3)
i 1
则称 x(1) (k ) 为数列 x (0) 的1-次累加生成,数列
数学建模教学片
第二十章 灰色系统分析方 法
灰色系统分主析的要基内本容概念;
灰色系统模型DM; 灰色预测方法; 灰色决策方法; 案例:SARS疫情对某些经济指标影响。
2
2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
系统:由客观世界中相同或相似的事物和因素 按一定的秩序相互关联、相互制约而构成一个整体.
3
2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
1 . 灰数的概念及其表示法
灰数:信息不完全的数。 例如:“那个小姑娘的身高大约有 165 公分左 右,体重只有 40 公斤左右”.这里的 165 左右和 40
公斤左右都是灰数,分别记为 (165) 和 (40) .
再如:“他的体温大约在 38 度~39 度之间”,
度来表示 xi 对 x0 影响大小的方法,则称为灰关联分析.
设系统行为因子 x0 的参考数列为
x0 {x0 (k) | k 1,2, , n} x0 (1), x0 (2), , x0 (n)
相关因素为 xi (i 1,2, , n) ,即比较数列为
xi {xi (k) | k 1,2, , n} xi (1), xi (2), , xi (n) (i 1,2, , m)
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---单因子的情况
参考数列对于各比较数列间的绝对差为
i (k) x0 (k) xi (k) (k 1,2, , n;1 i m)
记 i i (1), i (2), , i (n) ,称之为差数列.
定义比较数列 xi 对参考数列 x0 在第 k 点的灰关联系数为
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---多因子的情况
r(xi(k)x,j(k) )m i m jiim (n k k) i n i(ik m ) n im m a jim x m k aa j x im a (x k k a )xx ia (k)x
其中常数 [0,1]为分辨率系数. x j 对 xi 的灰关联度为
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---多因子的情况
设系统行为有多个因子,因子集为 X {xi | i 1,2, ,l}.
如果因素数列 xi 满足下列条件,则称 X 为灰关联因子集: (1) 数列 xi 的数据 xi (k) 之间具有数值可比性,即指定 xi (k) 与
x j (t) 之间的数值是可以比较的,或相等、或接近、或同数量级等.
白色系统:具有充足的信息量,其发展变化的规 律明显、定量描述方便、结构与参数具体.
黑色系统:一个系统的内部特性全部是未知的. 灰色系统:介于白色系统和黑色系统之间的.即系 统内部信息和特性是部分已知的,另一部分是未知 的.
灰色系统分析建模方法:根据具体灰色系统的行为 特征数据,利用数量不多的数据信息寻求相关各因素 之间的数学关系,即建立相应的数学模型.
差数列为 ij ij (1), ij (2), , ij (n) ,其比较数列 x j 对参考数
列 xi 在第 k 点的灰关联为
r(xi
(k), x j
(k))
min i
min j
min k
i
(k
)
max i
max j
max k
i
i
(k
)
max i
max j
max k
i
(k
)
(k)
2020年6月17日
关于体温是灰数,记为 (T ) [38,39].
4
2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
1 . 灰数的概念及其表示法
如果 ~ 为灰数 的白化默认(即对形象、形态、实体、数 字的默认)数,简称为白化数,则灰数 是白化数 ~ 的全体.
如果 是离散灰数,则有 ~ ~ A {x(k) | k K {1,2, , n}}
(2) 数列 xi 之间具有可接近性,即非平等性;
(3) 数列 xi 之间具有同极性。
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---多因子的情况
以灰关联因子集 X 中的一个因子 xi (1 i l) 为参考数列,以任
意因子 x j X 为比较数列,则绝对差:
ij (k) xi (k) x j (k) (k 1,2, ,n; j 1,2, ,l) 。
r(x0
(k),
xi
(k))
min i
min k
i
(k
)
max i
max k
i
i
(k
)
max i
max k
i
(k
)
(k)
(1)
其中常数 [0,1] ,称为分辨率系数.当 越大时,分辨率越大;
当 越小时,分辨率越小,一般情况取 0.5 .
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---单因子的情况
rij
r(xi , x j )
1 n
n
r(xi (k), x j (k))
k 1
(i 1,2, , m; j 1,2, ,l)
2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
3. 灰色生成数列 (1)累加生成数列
把数列各时刻数据依次累加的过程称为累加生成过程,
记为 AGO.由累加生成过程所得新数列称为累加生成数列.
如果灰数 中的白化数是按区间连续分布的,则有 ~ ~ It(a,b) {[a,b], (a,b),[a,b), (a,b]}
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析
(1) 单因子的情况
如果系统的行为只有一个因子 x0 ,而 x0 受到多种因素
xi (i 1,2, , n) 的影响,一种利用因素 xi 对因子 x0 的灰关联