数学实验报告
数学调查实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着社会经济的快速发展，数学作为一门基础学科，在各个领域都发挥着重要作用。
为了提高学生的数学素养，激发学生学习数学的兴趣，培养学生的实践能力，我们开展了一次数学调查实验。
本次实验旨在了解学生在数学学习中的困难、需求以及兴趣点，为今后的数学教学提供参考。
二、实验目的1. 了解学生在数学学习中的困难、需求以及兴趣点；2. 分析学生数学学习现状，为教师改进教学方法提供依据；3. 培养学生的实践能力，提高学生的数学素养。
三、实验方法1. 实验对象：选取我校高一年级100名学生作为实验对象；2. 实验内容：设计调查问卷，包括数学学习困难、需求、兴趣点等方面；3. 实验步骤：（1）制定调查问卷；（2）发放问卷，收集数据；（3）对数据进行分析处理；（4）撰写实验报告。
四、实验结果与分析1. 数学学习困难分析（1）学生在数学学习中的困难主要集中在以下几个方面：①基础知识掌握不牢固；②解题技巧不足；③缺乏对数学问题的思考能力；④学习兴趣不高。
（2）针对以上困难，教师可以采取以下措施：①加强基础知识教学，帮助学生打好基础；②开展解题技巧培训，提高学生解题能力；③引导学生学会思考，培养问题意识；④激发学生学习兴趣，提高学习积极性。
2. 数学学习需求分析（1）学生在数学学习中的需求主要包括：①提高数学成绩；②掌握解题技巧；③提高逻辑思维能力；④拓展知识面。
（2）针对以上需求，教师可以采取以下措施：①制定合理的教学计划，确保教学目标达成；②注重解题技巧训练，提高学生解题能力；③开展思维训练活动，培养学生的逻辑思维能力；④丰富教学内容，拓展学生的知识面。
3. 数学学习兴趣点分析（1）学生在数学学习中的兴趣点主要包括：①数学竞赛；②数学应用；③数学趣味知识；④数学史。
（2）针对以上兴趣点，教师可以采取以下措施：①举办数学竞赛，激发学生学习兴趣；②结合实际生活，开展数学应用教学；③引入数学趣味知识，提高学生学习兴趣；④介绍数学史，培养学生的数学文化素养。
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数学实验报告范文
input x@@;
cards;
4.8 4.7 5.0 5.2 4.7 4.9 5.0 4.6 4.7
;
proc means clm maxdec=3;
run;
输出结果为：
Analysis Variable : X
Lower 95.0% CLM Upper 95.0% CLM
数学实验报告
日期：20年月日
班级
姓名
学号
实验名称
参数的区间估计
实验目的：
复习参数估计的基本理论，熟练掌握sas系统对总体均值、方差进行估计。掌握利用sas系统处理估计理论相关的实际问题。
实验原理与数学模型：(填写所需的基本数学公式、定理、概念等)
单个正态总体 情况：
1、均值 的置信区间
（a）当 已知时，置信水平为 的置信区间为
--------------------------------
4.695 4.994
--------------------------------
均值的置信水平为95%的置信区间为（4.695,4.994）
思考与深入：
（随便写一下自己想法）
教师评语及评分：
（b) 当 未知时，置信水平为 的置信区间为
Hale Waihona Puke （余略）实验所用软件及版本：
SAS13
实验任务：（填写实验问题）
1、若样本4.8 4.7 5.0 5.2 4.7 4.9 5.0 4.6 4.7来自于正态总体，求均值的区
间估计。（1）置信水平为95% （2）置信水平为90%
实验过程记录（含：基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等）：
数值计算基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解数值计算的基本概念和常用算法；2. 掌握Python编程语言进行数值计算的基本操作；3. 熟悉科学计算库NumPy和SciPy的使用；4. 分析算法的数值稳定性和误差分析。
二、实验内容1. 实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3.8科学计算库：NumPy 1.19.2，SciPy 1.5.02. 实验步骤（1）Python编程基础1）变量与数据类型2）运算符与表达式3）控制流4）函数与模块（2）NumPy库1）数组的创建与操作2）数组运算3）矩阵运算（3）SciPy库1）求解线性方程组2）插值与拟合3）数值积分（4）误差分析1）舍入误差2）截断误差3）数值稳定性三、实验结果与分析1. 实验一：Python编程基础（1）变量与数据类型通过实验，掌握了Python中变量与数据类型的定义方法，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典和集合等。
（2）运算符与表达式实验验证了Python中的算术运算、关系运算、逻辑运算等运算符，并学习了如何使用表达式进行计算。
（3）控制流实验学习了if-else、for、while等控制流语句，掌握了条件判断、循环控制等编程技巧。
（4）函数与模块实验介绍了Python中函数的定义、调用、参数传递和返回值，并学习了如何使用模块进行代码复用。
2. 实验二：NumPy库（1）数组的创建与操作通过实验，掌握了NumPy数组的基本操作，包括创建数组、索引、切片、排序等。
（2）数组运算实验验证了NumPy数组在数学运算方面的优势，包括加、减、乘、除、幂运算等。
（3）矩阵运算实验学习了NumPy中矩阵的创建、操作和运算，包括矩阵乘法、求逆、行列式等。
3. 实验三：SciPy库（1）求解线性方程组实验使用了SciPy库中的线性代数模块，通过高斯消元法、LU分解等方法求解线性方程组。
（2）插值与拟合实验使用了SciPy库中的插值和拟合模块，实现了对数据的插值和拟合，并分析了拟合效果。
小学数学趣味实验报告(3篇)
第1篇实验名称：探究“奇数和偶数的奇妙之旅”实验目的：通过趣味实验，让学生了解奇数和偶数的概念，感受数学的乐趣，培养动手操作能力和观察能力。
实验时间：2023年4月15日实验地点：小学一年级教室实验器材：数字卡片、彩笔、白纸、剪刀、胶水、透明胶带实验参与人员：一年级全体学生实验过程：一、导入1. 教师展示数字卡片，引导学生说出奇数和偶数的概念。
2. 学生分享自己对奇数和偶数的理解。
二、实验操作1. 学生每人准备一张白纸，用彩笔在纸上画出若干个数字，要求每个数字之间留有足够的空间。
2. 学生用剪刀将画出的数字剪下来，形成数字卡片。
3. 学生将奇数卡片用红色标记，偶数卡片用蓝色标记。
4. 学生将奇数卡片和偶数卡片分别用透明胶带粘贴在黑板上。
5. 教师提问：奇数卡片和偶数卡片在黑板上排列后，有什么规律？6. 学生观察、讨论，得出结论：奇数卡片之间相差2，偶数卡片之间相差2，且奇数卡片和偶数卡片交替排列。
三、实验验证1. 教师提问：如果我们把黑板上奇数卡片和偶数卡片的顺序打乱，还会出现这样的规律吗？2. 学生分组进行实验，验证打乱顺序后，奇数卡片和偶数卡片是否依然交替排列。
3. 学生分享实验结果，得出结论：无论奇数卡片和偶数卡片的顺序如何，它们都会交替排列。
四、实验拓展1. 教师提问：在生活中，我们还能找到奇数和偶数的例子吗？2. 学生分享生活中的奇数和偶数例子，如：桌子、椅子、书本、水果等。
3. 教师引导学生思考：为什么生活中有这么多奇数和偶数？4. 学生讨论，得出结论：奇数和偶数是自然界和人类社会中普遍存在的现象。
实验总结：本次趣味实验，让学生在轻松愉快的氛围中了解了奇数和偶数的概念，感受到了数学的乐趣。
通过动手操作，学生培养了观察能力和逻辑思维能力。
同时，实验拓展环节让学生将数学知识应用于生活，激发了学生的学习兴趣。
实验反思：1. 实验过程中，教师应注重引导学生观察、思考，培养学生的动手操作能力。
数学实验报告的总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断发展，数学实验在各个领域中的应用越来越广泛。
数学实验作为一种以计算机为工具，通过模拟、计算和验证等方法，对数学理论进行实践探索和研究的方法，已经成为数学研究的重要手段。
本次实验旨在通过数学实验，加深对数学理论的理解，提高数学应用能力，培养创新意识和团队协作精神。
二、实验目的1. 熟悉数学实验的基本方法，掌握数学实验的基本步骤。
2. 通过实验，加深对数学理论的理解，提高数学应用能力。
3. 培养创新意识和团队协作精神，提高自身综合素质。
三、实验内容本次实验主要包括以下内容：1. 实验一：线性方程组的求解通过编写程序，实现线性方程组的直接法、迭代法等求解方法，并对比分析各种方法的优缺点。
2. 实验二：矩阵运算实现矩阵的加法、减法、乘法、转置等基本运算，以及求逆矩阵、特征值和特征向量等高级运算。
3. 实验三：数值积分通过编写程序，实现定积分、变积分、高斯积分等数值积分方法，并分析各种方法的误差和适用范围。
4. 实验四：常微分方程的数值解法实现欧拉法、龙格-库塔法等常微分方程的数值解法，并对比分析各种方法的稳定性、精度和适用范围。
四、实验过程1. 确定实验内容，明确实验目的。
2. 设计实验方案，包括实验步骤、算法选择、数据准备等。
3. 编写实验程序，实现实验方案。
4. 运行实验程序，收集实验数据。
5. 分析实验数据，得出实验结论。
6. 撰写实验报告，总结实验过程和结果。
五、实验结果与分析1. 实验一：线性方程组的求解通过实验，验证了直接法和迭代法在求解线性方程组时的有效性。
直接法在求解大规模线性方程组时具有较好的性能，而迭代法在求解稀疏线性方程组时具有较好的性能。
2. 实验二：矩阵运算实验结果表明，矩阵运算的程序实现具有较高的精度和效率。
在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的矩阵运算方法。
3. 实验三：数值积分通过实验，验证了各种数值积分方法的有效性。
高斯积分具有较高的精度，但在求解复杂函数时，需要调整积分区间和节点。
《数学实验》实验报告——最小二乘法
《数学实验》实验报告１x=Table[10.0+5.0*i,{i,0,4}];y={27.0,26.8,26.5,26.3,26.1};xy=Table[{x[[i]],y[[i]]},{i,1,5}];q[a_,b_,c_] :=Sum[(a+b*x[[i]]+c*x[[i]]^2-y[[i]])^2,{i,1,5}]NSolve[{D[q[a,b,c],a]==0, D[q[a,b,c],b]==0,D[q[a,b,c],c]==0},{a,b,c}]t1=ListPlot[xy,PlotStyle->PointSize[0.02]];f[x_] :=27.56+ -0.0574286*x+0.000285714*x^2;t2=Plot[f[x],{x,5,35},AxesOrigin->{5,25}];Show[t1,t2]首先得到a，b，c三个值： {{a->27.56,b->-0.0574286,c->0.000285714}}然后得到同一坐标系下的数据点散点图及拟合函数的图形：试验过程（含详细试验步骤、程序清单及异常情况记录等）输入以下mathematica语句求解参数a,b,c:运行后可得解：２为求得数据点的散点图及拟合函数的图形，输入以下语句，并将两个图画在同一坐标下：运行得：３在最开始时，我输入的程序是这样的：x=Table[10.0+5.0*i,{i,0,4}];y={27.0,26.8,26.5,26.3,26.1};xy=Table[{x[[i]],y[[i]]},{i,1,5}];q[a_,b_,c_] :=Sum[(a+b*x[[i]]+c*x[[i]]^2-y[[i]])^2,{i,1,5}]NSolve[{D[q[a,b,c],a]==0, D[q[a,b,c],b]==0,D[q[a,b,c],c]==0},{a,b,c}]t1=ListPlot[xy,PlotStyle->PointSize[0.02],DisplayFunction->Identity];f[x_] :=27.56+ -0.0574286*x+0.000285714*x^2;t2=Plot[f[x],{x,5,35},AxesOrigin->{5,25},DisplayFunction->Identity];Show[t1,t2, DisplayFunction->$ DisplayFunction]然而得到的结果没有图形（如下）：我比照了老师的讲义，改动了“DisplayFunction->Identity”，可是，结果还是一样，没有图形。
数学实验报告模板
篇一：数学实验报告样本数学实验报告实验序号： 3日期：2013年 12 月 14 日１２３４篇二：数学实验报告模板数学实验报告题目对成绩数据的统计与分析2013年12月15日对成绩数据的统计与分析一、实验目的1. 掌握matlab基础功能的使用方法，以加强大学生数学实验与数学建模能力。
2. 通过对程序设计的学习增强学生对数学问题处理方法探究的兴趣。
二、实验问题问题背景：每门课程考试阅卷完毕，任课老师都要对班中考试成绩进行统计，于是出现下面两个问题1. 统计全班人数，平均分，不及格人数及90分以上人数2. 计算0-60，60-90，90-100的成绩分布情况，绘制饼状图，凸显不及格的人。
三、建立数学模型现将以上实际问题转化为一下数学问题：现给出一个数组[a1，a2，a3······an]，通过循环语句计数求出n的值，并计算数组中数值大于等于90和小于60的元素个数，绘制不同数值段（0-60，60-90，90-100）的百分比的饼状图。
四、问题求解和程序设计流程1.关于成绩，选择将成绩做成数组的形式进行处理。
2.处理则运用for-end，if-else if-end，while-end等循环语句。
3.绘制饼状图则使用一般的数学运算及一些基本绘图代码（pie命令，explode命令）。
五、上机实验结果的分析与结论1.设计程序如下：a=input (请输入成绩组a[n]=); [h,j]=size(a); zongrenshu=j; pingjunfen=0; gaofen=0;bujige=0; yiban=0; for i=1:1:j; fenshu=a(i); if fenshu>90;gaofen=gaofen+1;pingjunfen=pingjunfen+fenshu;else if fenshu<60; bujige=bujige+1;pingjunfen=pingjunfen+fenshu;else pingjunfen=pingjunfen+fenshu;endend end pingjunfen=pingjunfen/zongrenshu; yiban=zongrenshu-bujige-gaofen; x=[bujige,yiban,gaofen]; explode=[1,0,0]; pie(x,explode); zongrenshu pingjunfen bujige gaofen运行结果截图： 2.由于图片大小问题，请看下一页通过输入了一组成绩数据，得出了该数据的总人数、平均分、不及格人数及高分段人数，并绘制出了相应饼状图。
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∴制定的作战方案为初速度v=600m/s, a=7.71344°
实验结果报告与实验总结：
实验结果报告与实验总结：
这个实验对于mathematica的熟练运用有很高的要求，无论是画图观察总结规律还是利用各种函数求值，都要求我们对于软件的是拥有足够的了解。通过这个实验，我对斜抛模型有了更深的认识。同时对运用mathematica处理实际问题转化为数学模型也有了实际的体验；处理数学模型中所运用的物理、数学的相关知识，让我认识到了不同学科之间的沟通、灵活运用的重要性。在今后的学习中，我会更加注重使用mathematica来解决问题，让它成为学习的得力助手。
进行调整 角度调整为/3.5作图
ParametricPlot[{Cos[Pi/3.5]*320*t,Sin[Pi/3.5]*320*t-4.9*t^2},{t,0,52},AspectRatioAutomatic]
继续进行不断地调整，发现当发射角度为π/3.7时，落点十分接近(10000,0)点 作图如下
主要容（要点）：
1.选取一个初始速度和发射角，利用Mathematica画出炮弹运行的轨迹
2.假定坦克在大炮前方10km处静止不动，炮弹发射的初速度为0.32km/s,应选择什么样的发射角才能击中坦克？画出炮弹运行的轨迹图，通过实验数据和图形来说明你的结论的合理性.
3.假定坦克在大炮前方10km处静止不动,探索降低或调高炮弹发射的初速度的情况下,应如何选择炮弹的发射角？从上述讨论中总结出最合理有效的发射速度和发射角.
化为360制 发射角为 a=7.89828°
第四题
运用最大速度可以最早击中敌方，所以选定速度v=600m/s
X=cosa*t*600=10000-t*(50/3.6)
Y=sina*t*600-4.9*t^2=0
解一元二次方程组
解得：
经验证，只有第三组解a=0.134625,t=16.434936符合现实情况.
得出
将这个值由弧度制化为360度制
a=53.4285°
∴最佳发射角为53.4285°
第三题
由第二题的320m/s起步进行研究
1.首先研究速度增大运用与第二题相似的研究方法，先大致计算符合要求的角度
(1)V=350m/s时，最佳发射角为π/6.8:
(2)V=400m/s时，最佳发射角为π/9.5:
(3)V=450m/s时，最佳发射角为π/12.3:
实验目的：
通过运用mathematica建立数学模型解决实际问题来掌握数学建模的一些方法，加强对mathematica的灵活运用。
实验原理与数学模型：
该模型为斜抛模型。炮弹拥有初速度且与水平面成一定夹角，可将炮弹的运动分解成沿x轴方向与沿y轴方向解决。
实验所用软件及版本：
Wolfram Mathematica 9.0
4.在上题结论的基础上,继续探索,假定坦克在大炮前方10km处以每小时50km向大炮方向前进,此时应如何制定迅速摧毁敌军坦克的方案？
实验过程记录（含基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等）：
第题
选择初速度v=0.6km/s,发射角a=45°
X轴方向运动为x=cosa*v*t
Y轴方向运动为y=sina*v*t-1/2*g*t2
数学实验报告
实验序号： 日期：2016年 月 日
班级
学号
实验名称
问题背景描述：
根据侦察,发现离我军大炮阵地水平距离10km的前方有一敌军的坦克群正以每小时50km向我军阵地驶来,现欲发射炮弹摧毁敌军坦克群.为在最短时间有效摧毁敌军坦克,要求每门大炮都能进行精确射击,这样问题就可简化为单门大炮对移动坦克的精确射击问题.假设炮弹发射速度可控制在0.2km/s至0.6km/s之间,问应选择怎样的炮弹发射速度和怎样的发射角度可以最有效摧毁敌军坦克.
(4)V=500m/s时，最佳发射角为π/15.4:
(5)V=600m/s时，最佳发射角为π/22.5
可见随着发射初的增大，发射角应变小。
2.研究速度减小 由320m/s起步研究
V=300m/s时，无法到达10000m处，速度更小时，也无法到达10000m处。
解均为虚数
可见当速度增大时应当减小发射角，同时从函数中可以看到，速度越大时，到达10000m处用时越短，所以为了更快的击中敌方应选取最高速度即600m/s,此时，发射角为
思考与深入：
未考虑空气阻力的存在对炮弹飞行造成的影响；
默认g=9.8,未考虑海拔因素；
教师评语：
因此可以确定最合适的发射角就在π/3.7附近，此时可以利用FindRoot函数找出准确值
首先需要对已知式做等量变换：
∵X=cosa*v*t
∴t=x/(cos a*v)
将上式代入y=sina*v*t-1/2*g*t2中可得到
Y=tana*x-1/2*g*(x/(cosa*v))2
将y=0, x=10000, g=9.8, v=320代入 利用FindRoot函数求解a的围在π/3.7附近的a的值：
统一单位将0.6km/s化为600m/s将数据代入利用函数 做出运动轨迹，函数式为
第二题
确定速度为320m/s，求最佳角度使得轨迹与X轴交点为(10000,0)
先假定发射角为/4作图
ParametricPlot[{Cos[Pi/4]*320*t,Sin[Pi/4]*320*t-4.9*t^2},{t,0,47},AspectRatioAutomatic]