关于数学建模的分析
初中数学教学中数学建模的重要性分析
初中数学教学中数学建模的重要性分析
数学建模是将数学知识和方法应用到实际问题中，以便解决问
题的一种方式。
在初中数学教学中，数学建模具有以下重要性：
1.提高数学学习的兴趣。
数学建模可以通过实际问题将抽象的
数学知识和方法应用于实际生活中，使学生更加深刻地了解数学的
重要性和应用价值，从而提高他们对数学学习的兴趣。
2.提升学生的实践能力。
数学建模需要学生实际动手解决实际
问题，这有助于提高他们的实践能力，培养他们的创新思维和解决
问题的能力。
3.增强学生的综合素养。
数学建模需要学生应用多种学科知识
解决实际问题，这有助于增强学生的综合素养，培养他们的跨学科
思维和分析能力。
4.培养学生的团队意识。
数学建模通常需要学生分组合作完成，这有助于培养学生的团队合作意识，加强他们的沟通能力和协作能力。
综上，数学建模在初中数学教学中具有重要性，有助于提高学
生的学习兴趣，提升学生的实践能力，增强学生的综合素养和培养
学生的团队意识。
数学建模方法与分析
数学建模方法与分析
数学建模是利用数学方法解决实际问题的过程。
数学建模的一般步骤包括问题定义、建立数学模型、模型求解和结果分析等阶段。
数学建模方法可以分为多种，常见的方法包括：
1. 数据分析：通过统计分析和数据挖掘等方法，对问题中的数据进行处理和分析，找出其中的规律和趋势。
2. 最优化方法：根据问题的要求，建立相应的数学规划模型，通过求解最优化问题，得到最优解。
3. 随机模型：将问题建立为随机过程或概率模型，通过概率统计的方法进行分析和求解。
4. 系统动力学模型：将问题建立为动态系统模型，通过系统动力学的方法分析系统的行为和演化规律。
5. 图论和网络分析：将问题建立为图模型或网络模型，通过图论和网络分析的方法研究其结构和性质。
6. 分数阶模型：将问题建立为分数阶微分方程或分数阶差分方程，通过分数阶
微积分的方法进行分析和求解。
数学建模的分析阶段是对模型求解结果进行解释和评估。
分析结果可以包括对模型的可行性和有效性进行验证，对模型的优化方向进行探讨，以及对问题的解释和解决方案的提出等。
总的来说，数学建模方法与分析是数学建模过程中重要的环节，通过合理选择建模方法和深入分析模型结果，可以得到对实际问题有价值的解决方案。
数学建模各种分析方法
现代统计学1.因子分析(Faｃｔor Ａｎalysis)因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息.运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。
2．主成分分析主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的.主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。
(screeninｇ the daｔa)，b，和ｃｌuｓteｒ aｎaｌysｉs一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。
（ｒeduce dimensiｏｎality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性。
主成分分析和因子分析的区别1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。
2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。
３、主成分分析中不需要有假设(ａｓｓｕｍptions）,因子分析则需要一些假设。
因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（speｃific fａct ｏr）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关.４、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。
５、在因子分析中,因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。
怎样通过数学建模分析数据
怎样通过数学建模分析数据在当今这个数字化的时代，数据无处不在。
从商业运营到科学研究，从社交媒体到医疗保健，大量的数据不断产生。
然而，仅仅拥有数据是不够的，关键在于如何理解和利用这些数据来获取有价值的信息和做出明智的决策。
数学建模作为一种强大的工具，为我们提供了一种系统和有效的方法来分析数据。
首先，我们要明白什么是数学建模。
简单来说，数学建模就是将实际问题转化为数学问题，然后通过求解数学问题来得到对实际问题的解决方案。
在数据分析中，数学建模就是用数学语言和方法来描述数据之间的关系和规律。
那么，如何开始一个数学建模的过程呢？第一步，是明确问题和目标。
我们需要清楚地知道我们想要从数据中了解什么，是找出某种趋势，还是预测未来的结果，亦或是优化某个流程？例如，如果我们想研究一家电商网站的销售情况，我们的目标可能是找出哪些因素对销售额的影响最大，以便制定更有效的营销策略。
在明确了问题和目标之后，接下来就是收集和整理数据。
数据的质量和完整性对建模的成功至关重要。
我们需要确保数据的准确性、可靠性和代表性。
如果数据存在缺失值或错误，我们需要进行适当的处理，比如用平均值或其他合理的方法来填补缺失值，或者纠正错误的数据。
有了数据之后，我们就可以选择合适的数学模型。
这需要我们对各种数学模型有一定的了解，比如线性回归模型、逻辑回归模型、聚类分析模型等等。
选择模型的依据通常是问题的性质、数据的特点以及我们的目标。
比如，如果我们要研究两个变量之间的线性关系，那么线性回归模型可能是一个合适的选择；如果我们要对数据进行分类，逻辑回归或决策树模型可能更合适。
在确定了模型之后，我们需要对模型进行参数估计和检验。
参数估计就是通过数据来确定模型中的参数值，使模型能够最好地拟合数据。
常用的方法有最小二乘法、最大似然估计等。
然后，我们要对模型进行检验，看看模型是否能够有效地描述数据，是否存在过拟合或欠拟合的问题。
检验的方法有很多，比如残差分析、R 平方值、交叉验证等。
高考试题中数学建模的考查趋势分析及其教学建议
出面积的最大值.
二、数学建模在高中数学内容的渗透
（3）指数函数模型
例 3：（必修 1 第 57 页例 8）截住到 1999 年底，我国 人口约 13 亿.如果今后能将人口年平均增长率控制在 1%，那么经过 20 年后，我国人口数最多为多少（精确 到亿）？
二、数学建模在高中数学内容的渗透
（3）指数函数模型
一、数学建模素养的意义
（四）数学建模能力的构成 1、阅读理解能力 2、抽象概括能力 3、符号表示能力 4、模型选择能力 5、数学运算能力
一、数学建模素养的意义
1、阅读理解能力。
阅读理解能力是学生按照一定思路、步骤感知实际 问题的信息，在对信息分析和思考后，获得对问题感性 认识的能力。阅读理解能力较好的学生，读得准、读得 快、理解快、理解深，这是数学建模的前提。如，1999 年上海高考卷第22题的问题情境是冷轧钢板的过程，题 中出现了“减薄率”这一专门术语，并给出了即时定义 。能否深刻理解该定义，取决于学生阅读理解能力，这 将直接影响该问题的数学建模。
一、数学建模素养的意义
2、抽象概括能力。
如，将银行计息的“复利公式”类比和推 广到计算细胞分裂、人口增长等实际问题， 这不仅给了学生解决实际问题一把通用的钥 匙，也是培养和提高学生抽象概括能力的重 要方式。
一、数学建模素养的意义
3、符号表示能力。
把实际问题中表示数量关系的文字、图像 “翻译”成数学符号语言，即数、式子、方 程、函数、不等式等的能力。这种“翻译” 是数学建模的基础性工作。
二、数学建模在高中数学内容的渗透
数学建模的教学重点在新课程中规定的应用：
1、初步掌握建立函数模型解决问题的过程和方法，能应用导数等 解决一些简单的实际问题。
对数学建模的认识,体会
对数学建模的认识,体会篇一：数学建模是一种以数学方法解决实际问题的学科,是科学、工程、经济、管理等领域中的重要工具。
通过数学建模,人们可以将复杂的问题转化为简单的数学模型,进而利用数学方法和工具进行分析、计算、预测和优化。
数学建模是一种综合性的学科,需要综合运用数学、物理、化学、生物、经济学、管理学、计算机科学等多个领域的知识。
在进行数学建模时,首先需要明确问题的本质和目标,然后设计合适的数学模型,并利用数学方法和工具进行计算和验证。
数学建模的过程需要不断地进行假设、探索、优化和验证,直到找到最优的解决方案。
在这个过程中,人们需要具有创新思维、严谨的思维方式、解决问题的能力和良好的团队协作能力。
数学建模可以带来许多实际的好处。
它可以为解决实际问题提供有效的工具和方法,帮助人们更好地理解和掌握复杂的问题,提高解决问题的能力和创造力。
篇二：数学建模是一种应用数学方法解决实际问题的创造性过程,通过建立数学模型、收集数据、分析数据和制定解决方案,来探究问题的本质、寻找最优解法和预测未来趋势。
数学建模不仅是一种科学方法,也是一种思维方式和工作习惯,能够帮助人们更好地理解世界、解决实际问题和提高决策能力。
以下是我对数学建模的认识和体会:1. 数学建模是一种创造性的过程。
在数学建模中,人们需要通过观察、分析和解决问题,发掘问题的本质和规律,从而建立数学模型来描述和预测问题。
这需要创新思维和敏锐的洞察力,需要有发现问题和解决问题的勇气。
2. 数学建模需要熟练掌握数学方法和工具。
数学建模需要使用各种数学方法和工具,包括代数、微积分、概率统计、数值计算和图论等,这些工具能够帮助人们解决实际问题,也有助于提高建模效率和精度。
3. 数学建模需要团队合作和协作。
数学建模通常需要多个学科领域的专家和团队成员协作,需要大家相互配合、分工合作,共同解决问题。
团队合作和协作能够提高建模效率和质量,也能够帮助团队成员之间建立良好的沟通和信任关系。
数学建模的实例分析
数学建模的实例分析数学建模是一种将实际问题转化为数学模型进行求解的方法。
通过对问题的分析、建立适当的模型，运用数学方法进行求解，从而得到对实际问题的理解和解决方案。
本文将通过一个实例来具体分析数学建模在实际问题中的应用。
一、问题描述假设某城市的道路交通堵塞问题日益严重，市政府计划对交通信号灯进行优化。
为了合理地调配交通信号灯的时长，需要考虑到车辆流量、道路长度、红绿灯周期等多个因素。
具体问题如下：如何合理地设置交通信号灯的时长，以最大程度地提高交通效率并减少交通拥堵。
二、问题分析针对上述的问题，我们可以首先将道路网络抽象为一个图论模型。
将路口作为节点，道路作为边，通过各个路口之间的连接关系来描述交通情况。
而交通信号灯的时长则可以视为图论中边的权重，表示车辆通过该边所需要的时间。
基于上述分析，我们将问题进行数学建模：1. 定义变量：- $N$：路口数量- $G = (V, E)$：图，其中 $V$ 表示路口的集合，$E$ 表示道路的集合- $L$：红绿灯周期长度- $T(e)$：边 $e$ 的通过时间2. 建立模型：- 目标函数：最小化车辆的平均通过时间 $C$，即\[C = \frac{1}{N} \sum_{e \in E} \frac{T(e)}{T(L)}\]- 约束条件：- 路口的通过时间必须满足红绿灯周期长度 $L$，即对于任意路口 $i \in V$，有\[\sum_{e \in E(i)} T(e) = L\]其中 $E(i)$ 表示与路口 $i$ 相关联的道路集合。
3. 求解方法：- 利用优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，求解上述问题模型，得到最优的交通信号灯时长。
三、实例分析以某城市的一个交通繁忙的路口为例来具体分析。
1. 数据采集：- 通过交通监控摄像头，采集车辆通过路口的数据，并记录通过时间。
- 统计各个道路的车辆流量、道路长度等信息。
2. 建模过程：- 根据采集到的数据，构建图模型。
数学建模各种分析方法
数学建模各种分析方法数学建模是指将实际问题转化为数学问题，然后利用数学方法求解的过程。
在数学建模中，有各种各样的分析方法可以辅助研究人员进行问题分析和求解。
下面将介绍一些常用的数学建模分析方法。
1.计算方法：计算方法是数学建模中最基础也是最常用的方法之一、它可以包括求解方程组、数值积分、数值微分、插值与拟合、数值优化等。
通过这些计算方法，可以将实际问题转化为数学模型，然后利用计算机进行数值计算和模拟实验。
2.统计分析方法：统计分析在数学建模中也起着非常重要的作用。
它可以用来分析数据、建立概率模型、进行参数估计和假设检验等。
统计分析可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，深入分析问题的特征和规律，为问题解决提供参考。
3.线性规划模型：线性规划是一种优化模型，常用于解决资源分配、生产计划、物流运输等问题。
线性规划模型的目标是最大化或最小化一些线性函数，同时满足一系列线性等式或不等式约束。
通过线性规划模型，可以确定最优决策和最优解。
4.非线性规划模型：非线性规划是一种更一般的优化模型，用于解决非线性约束条件下的最优化问题。
非线性规划模型常用于经济管理、工程设计、生物医学等领域。
非线性规划模型的求解较复杂，需要借助数值计算和优化算法。
5.动态规划模型：动态规划是一种用来解决决策问题的数学方法，其特点是将问题分解为多个阶段，并利用最优子结构的性质进行递推求解。
动态规划模型常用于决策路径规划、资源调度、序列比对等问题。
它优化了逐步贪心法的局部最优解，能够得到全局最优解。
6.图论模型：图论是一种数学工具，用于研究图或网络结构及其属性。
图论模型在数学建模中可以用来分析网络拓扑、路径优化、最短路径、最小生成树等问题。
图论模型的特点是简洁明了，适用于复杂问题的分析和求解。
7.随机过程模型：随机过程是一种描述随机变量随时间变化的数学模型，常用于建立概率模型和分析具有随机性的系统。
随机过程模型常用于金融风险评估、天气预测、信号处理、优化设计等问题。
数学建模分析总结范文
一、引言数学建模是一种运用数学方法对现实问题进行抽象、简化和解决的过程。
它通过建立数学模型，对问题进行定量分析和求解，从而为决策提供科学依据。
本文以某市交通拥堵问题为例，通过数学建模分析，总结了建模过程中的关键步骤、常用方法和需要注意的问题。
二、问题背景与模型假设1. 问题背景随着城市化进程的加快，交通拥堵已成为我国许多城市面临的重要问题。
某市作为典型的城市，交通拥堵现象日益严重，严重影响了市民的出行和生活质量。
为解决这一问题，政府部门决定开展交通拥堵建模研究。
2. 模型假设（1）道路网络结构固定，不考虑道路扩建和改造等因素。
（2）交通流在道路上的运行遵循一定的规律，如流量-速度关系。
（3）交通需求在短时间内保持稳定。
（4）车辆行驶过程中，不考虑驾驶员的驾驶行为差异。
三、模型建立与求解1. 模型建立（1）交通流模型：采用流量-速度关系，描述道路上的交通流量与速度之间的关系。
（2）交通需求模型：采用生成-分布模型，描述交通需求的生成和分布。
（3）交通分配模型：采用用户均衡原理，将交通需求分配到道路网络上。
2. 模型求解（1）利用软件工具（如MATLAB、Python等）对模型进行编程实现。
（2）采用数值计算方法（如迭代法、梯度下降法等）求解模型。
四、结果分析与讨论1. 结果分析通过数学建模，得到了某市交通拥堵问题的流量-速度关系、交通需求分布和交通分配结果。
结果表明，该市主要交通拥堵路段主要集中在市中心和部分住宅区。
2. 讨论与建议（1）针对交通拥堵问题，政府部门应优先考虑优化交通分配策略，引导交通流向非拥堵路段。
（2）加强公共交通建设，提高公共交通服务水平，吸引市民使用公共交通工具。
（3）加强交通需求管理，合理引导交通需求，降低交通拥堵程度。
五、结论本文通过数学建模方法对某市交通拥堵问题进行了分析，得到了一些有价值的结论和建议。
这为政府部门制定交通拥堵治理政策提供了科学依据。
然而，由于模型假设的局限性，模型的精度仍有待提高。
数学建模总结归纳
数学建模总结归纳数学建模是一种综合运用数学、计算机科学、统计学等知识，解决实际问题的方法和工具。
通过对实际问题进行分析、建立模型、求解问题，可以帮助我们了解问题背后的规律，并为决策提供科学依据。
在进行数学建模的过程中，我们需要掌握一些基本方法和技巧，也需要不断总结和归纳经验，以提高解决问题的效率和精度。
一、问题分析和建模在进行数学建模之前，我们首先需要对问题进行全面的分析。
这包括了理解问题的背景和目标、明确问题的约束条件和可行性等。
通过对问题进行逐步剖析，我们可以明确问题的关键因素和需求，为建立合适的模型打下基础。
建立模型是数学建模的核心环节。
在建立模型时，我们需要选择适当的数学方法和工具，并根据问题的特点进行模型的抽象和简化。
模型的好坏直接影响到问题求解的效果，因此需要在实践中不断修正和改进模型，以获得更准确的解决方案。
二、问题求解和验证在建立模型之后，我们需要对模型进行求解，得到问题的答案。
常用的求解方法有数值计算、优化算法、统计推断等。
根据问题的具体情况，选择合适的求解方法并进行计算。
求解完成后，我们需要对结果进行验证。
验证可以通过多种方式进行，例如与实际数据的对比、与已有的研究成果的比较等。
通过验证，我们可以评估模型的精度和可靠性，为后续的决策提供可信的依据。
三、模型改进和应用通过对问题的求解和验证，我们可以对模型进行改进。
改进可以从多个方面入手，包括模型的结构、参数的调整、算法的优化等。
通过不断完善模型，我们可以提高模型的适用性和预测能力。
改进完成后，我们可以将模型应用到实际问题中。
实际应用需要考虑问题的复杂性和实施的可行性，并结合实际环境进行调整。
将模型应用到实际问题中，可以帮助我们解决实际困难，提高工作效率。
四、经验总结和归纳在进行数学建模的过程中，我们需要不断总结和归纳经验。
经验总结可以从多个方面入手，包括问题分析的方法、模型建立的技巧、求解方法的选择等。
通过总结和归纳，我们可以提高问题解决的效率和质量，并积累经验供以后的工作参考。
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关于数学建模的分析
一、应用数学的发展与现状
最初的应用数学在创立的时候，只有很少的几个分支，经过时
间的沉淀和进一步的开拓，到如今，应用数学已经有了非常迅速的发展，几乎可以将应用数学的方法融入到各个科学领域，尤其是与其它很多学科的联系越来越趋于紧密，起着举足轻重的作用。
应用数学早已不仅仅局限于传统学科如物理学、医学、经济学的原始问题，而随着信息化时代的到来，应用数学更多的应用于新兴信息学、生态学一些划时代的学科中，在边缘科学中也发挥这越来越重要的作用，甚至进入了金融、保险等行业，给应用科学带来了巨大的前途和发展空间，充满了更多的机遇和挑战。
应用数学是一门数学，更是一门科学。
很久以来，在应用数学
的教学和实践中，很多人一直不了解如何把理论知识与实际很好的结合，其根本原因就是没有将数学建模思想渗透到真正的应用数学中去。
很多熟知应用数学的人员却不能将其运用到实际领域中去，他们也许很多人都还不知道什么是数学建模，也不了解数学建模的过程是什么，更不会知道数学建模能有这么大的用处。
马克思曾经说过：一门科学只有当它充分利用了数学之后，才能成为一门精确的科学。
随着应用数学的发展，给它提供了更广阔的空间，也给应用者们带来了巨大的挑战。
这就迫使应用数学的学习者要自觉学习了解各个行业的知识，进入充满悬念的非传统领域，在高尖端的应用领域中放手一搏，能及时跟上应用数学的变化并走在时代的前沿。
二、数学建模在应用数学中的重要作用
数学模型是用数学来解决实际问题的桥梁。
数学模型与数学建
模不仅仅展示了解决实际问题时所使用的数学知识与技巧，更重要的是它告诉我们如何挖掘实际问题中的数学内涵并使用所学数学知识
来解决它。
数学建模就是应用数学理论和方法去分析和解决实际问题，简单的说，就是用数学语言描述实际现象的过程。
数学源于生活实践，是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，最终也将应用于生活。
在如今，数学以空前的广度和深度向其他科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在也在迅速的贴近数学，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，数学建模不仅凸现出其重要性，而且已成为现代应用数学的一个重要组成部分。
从马克思方法论来说，数学建模实质上就是一种数学思想方法。
从工程、金融、设计等各个角度来运用数学建模，就是用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立数学模型，近似勾勒出数学模型，在对数学模型的研究中完成对实际的模拟。
数学建模能解决各个领域的实际问题，它从模型和量去考察实际问题，尽可能用数学的规律和参数变量来模拟实际问题的发展和结果，数学模型的建立可分为以下几个步骤：用理论和定律来确定变量，建立各个参数之间的定量或定性关系，进一步建立出数学模型;用数学的计算方法进行分析、求解;然后尽可能用实验的、观察的、历史的数据来验证该数学模型。
若检验符合实际，则建模成功;若不符合实际，则需要重新考虑抽象、简化建
立新的数学模型。
由数学建模的复杂过程可知，数学建模是一个需要多次迭代重复检验才能完成的过程，最重要的是它反映了解决实际问题的真实过程。
数学建模思想在应用数学中的作用主要教体现在：
1.全面提高建立模型解决问题的能力
要学会将应用数学用到解决各种实际问题，需要很多方面的要求。
对于每一个学习应用数学的人，首先有必要掌握充实的数学理论知识和方法，要有较强的自学能力，其实要有数学建模的意识，有能应用数学的知识去解决问题的能力。
在数学建模的学习和掌握过程中，必须能使学到了应用数学的知识，又能运用它们解决一些实际问题，这才是应用数学培养人才的根本目标。
为使学生能够进入一种周而复始的学习、应用的良性循环，从知识和能力来讲，数学建模的教学与实践活动非常重要。
所以在培养学生学习应用数学的同时，要注重数学建模思想的培养，只有这样才能做到学以致用，才能全面提高用应用数学解决实际问题的能力。
2.全面提高创新综合分析问题的能力
传统的数学教学时枯燥而又封闭的，学生提不起兴趣，自己学
不到有用的知识。
而创新前提下的数学建模的教学具有开放性多元性的特点，学生主动阐明自己的想法，也是师生交流增多，更有利于产生碰撞的火花。
在应用数学教学中渗透数学建模思想，更能全面提高学生的创新综合分析问题的能力，激发学习应用数学的兴趣，让他们通过数学建模更好的理解应用数学，真正明白应用数学的重要性。
三、将数学建模思想渗透到应用数学中去
1.注重数学应用与理论相结合，成立数学建模小组
数学的基础理论和概念是学习数学建模的根基。
一切数学概念和知识都是从现实世界模型中抽象出来的，用建模的思想进行教学是理论与应用相结合的重要手段。
在讲解数学概念时，尽量从学生熟悉的生活实例或与专业相结合的实例中引出，减少学生对应用数学的抽象感。
用身边的实例进行讲解，能拓宽学生的思路。
成立数学建模小组，举办专题讲座，学生自己选取实例进行建模，从而让学生尝到数学建模成功的甜和难于解决的苦，对数学建模的方法加深理解，增长知识，积累经验。
2.以建模的思想开展应用数学教学内容，掌握建模方法
将教科书中的实例模型化，用经验材料进行描述，利用应用数学的理论跟公式推导运算出实际模型的结果，要转变观念，抛弃过去的僵化模式，以新观点来领导课堂，应用数学方法和思想进行综合分析推理的能力、锻炼创造力、想象力、联想力和洞察力、学习建模能力并查阅文献资料。
应用数学的教学中应形成以实际问题为中心，以分析和解决问题为基本出发点，以数学模型的建立为基本途径，把应用数学、数学建模和课外活动有机的结合起来，完成应用数学和数学建模思想的渗透，寓数学建模于应用数学中。
参考文献：
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