数学建模PPT教学课件

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数学建模培训精品课件ppt

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R具有丰富的统计函数库和图形库,可以进行各种统计分析 、数据挖掘和预测建模。R还具有开源的特性,用户可以自由 地使用和修改代码,同时也有大量的社区资源和教程可供参 考。
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。

数学建模课堂PPT(部分例题分析)

数学建模课堂PPT(部分例题分析)
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、
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。

数学建模培训精品课件ppt

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提高解决问题的能力
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。

数学建模宣导ppt课件

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数学建模的软件工具
❖ 3.lingo的概况
LINGO则用于求解非线性规划(NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING)和二次规 则(QP—QUARATIC PROGRAMING)其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变 量和150个约束的规则问题,其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解 决的规划问题。
❖ Lingo的特色:模型建立语言和求解引擎的整合 A. Lingo是建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。 提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。 B. Lingo可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示,并且容易阅读、了解和修 改。 C. LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地, LINGO可以将求 解结果直接输出到数据库或工作表。 D. LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和 整数最佳化。 E.LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界 面可供使用者由撰写的程序中呼叫。 F.LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功 能定义。
Mathematica 在线性代数方面的数值运算,例如特征向量、 反矩阵等,皆比
Matlab R13做得更快更好,提供业界最精确的数值运算结果。Mathematica不但
可以做数值计算,还提供最优秀的可设计的符号运算。
数学建模的软件工具
❖ B.丰富的数学函数库,可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函 数、数值分析、机率统计等等问题。 C.Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形,提供丰富的图形表示方法, 结果呈现可视化。 4.Mathematica可编排专业的科学论文期刊,让运算与排版在同一环境下完成, 提供高品质可编辑的排版公式与表格,屏幕与打印的 自动最佳化排版,组织由 初始概念到最后报告的计划,并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好 的兼容性。 D.可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合,提供强大高 级语言接口功能,使得程序开发更方便。 Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰 富的帮助功能,让使用者现学现卖。强大的功能,简单的操作,非常容易学习 特点,可以最有效的缩短研发时间。

《数学建模培训》PPT课件

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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。

《数学建模》PPT课件

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( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。

《数学建模讲义》PPT课件

《数学建模讲义》PPT课件

f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;
return
2. 可以直接使用函数fun.m
例如:计算 f(1,2), 只需在Matlab命令窗口键入命令:
x=[1 2];fun(x)
15
4.4 函数调用和参数传递
在MATLAB中,调用函数的常用形式是: [输出参数1,输出参数2,…] = 函数名(输入参数1,输入参数2, …)
14
M文件建立方法:
1. 在Matlab中点:File->New->M-file 2. 在编辑窗口中输入程序内容 3. 点:File->Save存盘,文件名必须函数名一致。
例:定义函数 f(x1,x2)=100(x2-x12)2+(1-x1)2 1.建立M文件:fun.m
function f=fun(x)
(5)使用方便,具有很好的扩张功能。 使用MATLAB语言编写的程序可以直接运行,无需编译。 可以M文件转变为独立于平台的EXE可执行文件。
MATLAB的应用接口程序API是MATLAB提供的十分重要 的组件 ,由 一系列接口指令组成 。用户就可在FORTRAN 或C中 , 把MATLAB当作计算引擎使用 。 (6)具有很好的帮助功能 提供十分详细的帮助文件(PDF 、HTML 、demo文件)。 联机查询指令:help指令(例:help elfun,help exp,help simulink),lookfor关键词(例: lookfor fourier )。 5
6
一、变量与函数
1、变量 MATLAB中变量的命名规则
(1)变量名必须是不含空格的单个词; (2)变量名区分大小写; (3) 变量名必须以字母打头,之后可以是任意字 母、数字或下划线,变量名中不允许使用标点符

数学建模PPT课件

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“树上有十只鸟,开枪打死一只,还剩几只?”
二、相关的数学基础
• 线性规划 • 概率统计 • 图论 • 常微分方程 • 最优化理论
三、如何组队及合作
• 根据数学建模竞赛章程,三人组成一队,这 三人中必须一人数学基础较好,一人应用数学 软件(如Matlab,lindo,maple等)和编程(如 c,Matlab,vc++等)的能力较强,一人科技论文 写作的水平较好。科技论文的写作要求整篇论 文的结构严谨,语言要有逻辑性,用词要准确。
2
• 它要用到各方面的综合的知识,但还不限于 此.参赛选手不只是要有各方面的知识,还要 驾驭这些知识,应用这些知识处理实际问题的 能力。知识是无止境的,还必须有善于获得新 的知识的能力。总之,数学建模竟赛,既要比 赛各方面的综合知识,也要比赛各方面的综合 能力。它的特点就是综合,它的优点也是综合。 在这个意义上看,它与任何一个学科领域内的 纯知识竞赛都不相同的特点就是不纯,它的优 点也就是不纯,综合就是不纯。
• 三人之间要能够配合得起来。若三人之间配 合不好,会降低效率,导致整个建模的失败。
• 如果可能的话,最好是数学好的懂得编程的 一些知识,编程好的了解建模,搞论文写作也
5
• 要了解建模,这样会合作得更好。因为 数学好的在建立模型方案时会考虑到编 程的便利性,以利于编程;编程好的能 够很好地理解模型,论文写作的能够更 好、更完全地阐述模型。否则会出现建 立的模型不利于编程,程序不能完全概 括模型,论文写作时会漏掉一些不经意 的东西。
• 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。
• 三、仿真和其他方法
• 1. 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方 法,等效于抽样试验。
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用模型预报1990年美国人口,与实际数据比较
x(1990 ) x(1980 ) x x(1980 ) rx(1980 )[1 x(1980 ) / xm ]
x(1990) 250.5 实际为251.4 (百万)
模 型 应 用——人 口 预 报
用美国1790~1990年人口数据重新估计参数
r=0.2083, xm=457.6
实际上,由于测试有误差,最好用足够多的数据作拟合。
现有一批测试数据:
t 0 20 40 60 80 n 0000 1153 2045 2800 3466 t 100 120 140 160 183.5 n 4068 4621 5135 5619 6152
建模示例 如何预报人口的增长
背景
世界人口增长概况
年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60
中国人口增长概况
年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 人口(亿) 3 4.7 6 7 10.1 11.3 12
t wk 2 n2 2rk n
v
v
但仔细推算会发现稍有差别,请解释。
2.模型中有待定参数 r, w, v, k,
确定参数的一种办法是测量或调查,试设计测量方法。
参数估计
确定参数的另一种方法——测试分析
将模型改记作 t an2 bn , 只需估计 a , b ,
理论上,已知t=183.5, n=6152, 再有一组(t, n)数据即可;
在一次使用中录象带已经转过大半,计数器读数为
4580,问剩下的一段还能否录下1小时的节目?
要求
不仅回答问题,而且建立计数器读数与 录象带转过时间的关系。
思考 计数器读数是均匀增长的吗?
观 察 计数器读数增长越来越慢! 问 题 分 析 录象机计数器的工作原理
左轮盘 录象带
右轮盘 主动轮
0000 计数器
最后,因为f(t) •g(t)=0,所以f(t0)= g(t0)=0。
建模示例 商人们怎样安全过河
问题(智力游戏)
随从们密约, 在河的任一岸, 河 一旦随从的人数比商人多,
就杀人越货.
小船(至多2人)
但是乘船渡河的方案由商人决定. 3名商人
商人们怎样才能安全过河?
3名随从
问题分析 多步决策过程
研究人口变化规律
控制人口过快增长
指数增长模型
常用的计算公式 今年人口 x0r)k
k
0
马尔萨斯(1788--1834)提出的指数增长模型(1798)
x(t) ~时刻t人口
r ~ 人口(相对)增长率(常数)
x(t t) x(t) rx(t)t
dx rx, dt
数学建模讲座
第一章 建立数学模型
什么是数学模型
我们常见 的模型
玩具、照片… 风洞中的飞机… 地图、电路图…
~ 实物模型 ~ 物理模型 ~ 符号模型
模型是为了一定目的,对客观事物的一部分进行 简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物。
模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。
你碰到过的数学模型——“航行问题”
•二者结合 机理分析建立模型结构,测试分析确定模型参数
机理分析没有统一的方法,主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析
数学建模的一般步骤
模型准备
模型假设
模型构成
模型检验
模型分析
模型求解
模型应用
怎样学习数学建模
数学建模与其说是一门技术,不如说是一门艺术
技术大致有章可循 艺术无法归纳成普遍适用的准则
3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的, 使椅子的任何位置至少有三只脚同时着地。
模 椅脚连线为正方形ABCD(如右图)。 型
B‘
构 t ~椅子绕中心点O旋转角度 成 f(t)~A,C两脚与地面距离之和
C
f(t), g(t) 0
g(t)~A,C两脚与地面距离之和
C‘
B A‘
t O
D
Ax D‘
数学模型:对于一个现实对象,为了一个特定目的, 根据其内在规律,作出必要的简化假设,运用适当 的数学工具,得到的一个数学结构。
数学建模:建立数学模型的全过程 (包括建立、求解、分析、检验)。
数学建模的重要意义
• 电子计算机的出现及飞速发展 • 数学以空前的广度和深度向一切领域渗透 数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步,
想象力 洞察力
判断力
创新意识
• 学习、分析、评价、改进别人作过的模型
• 亲自动手,认真作几个实际题目
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、某人家住T市在他乡工作,每天下班后乘火车于6时抵达T市 车站,他的妻子驾车准时到车站接他回家。一日他提前下班 搭早一班火车于5时半抵T市车站,随即步行回家,他的妻子 像往常一样驾车前来,在路上遇到他接回家时,发现比往常 提前了10分钟,问他步行了多长时间?
• 作出简化假设(船速、水速为常数); • 用符号表示有关量(x, y表示船速和水速); • 用物理定律(匀速运动的距离等于速度乘以
时间)列出数学式子(二元一次方程); • 求解得到数学解答(x=20, y=5);
• 回答原问题(船速每小时20公里)。
数学模型 (Mathematical Model) 和 数学建模(Mathematical Modeling)
s r r(x) r(1 x )
xm
xm
阻滞增长模型 (Logistic模型)
dx rx dt
dx/dt
dx
x
r(x)x rx(1 )
dt
xm
x
xm
xm/2
0
xm/2
xm x
x0 0
x(t)
xm
1 ( xm 1)e rt
x0
t
x(t)~S形曲线, x增加先快后慢
模型的参数估计
用指数增长模型或阻滞增长模型作人口预报, 必须先估计模型参数 r 或 r, xm
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk~第k次渡船上的商人数 uk, vk=0,1,2;
vk~第k次渡船上的随从数 k=1,2, dk=(uk , vk)~决策 D={(u , v) u+v=1, 2} ~允许决策集合 sk+1=sk+(-1)kdk ~状态转移律
乘以转过的长度,即
3. 考察t到t+dt录象带在 右轮盘缠绕的长度,有
[(r wkn)2 r 2 ] wvt (r wkn)2kdn vdt
t wk 2 n 2 2rk n
v
v
思 考 1. 3种建模方法得到同一结果
m
2
(r
wi)
vt
i 1
[(r wkn)2 r2 ] wvt
(r wkn)2kdn vdt
• 利用统计数据用最小二乘法作拟合
例:美国人口数据(单位~百万)
1790 1800 1810 1820 1830 …… 1950 1960 1970 1980 3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 …… 150.7 179.3 204.0 226.5
r=0.2072, xm=464
• 专家估计
模型检验
磁头
压轮
录象带运动
录象带运动方向 右轮盘半径增大 计数器读数增长变慢
录象带运动速度是常数
右轮转速不是常数
模型假设
• 录象带的运动速度是常数 v ; • 计数器读数 n与右轮转数 m成正比,记 m=kn; • 录象带厚度(加两圈间空隙)为常数 w; • 空右轮盘半径记作 r ;
• 时间 t=0 时读数 n=0 .
越来越受到人们的重视。
数学建模
如虎添翼
计算机技术
知识经济
建模示例 椅子能在不平的地面上放稳吗?
问题 椅子能在不平的地面上放稳吗?
模 1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一人点,四
型 假
脚的连线呈正方形;
设 2.地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没
有像台阶那样的情况),即地面可视为数学上的连续曲面;
x(2000)=275.0 x(2010)=297.9
Logistic模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量)
数学建模的方法和步骤 基本方法
根据对客观事物特性的认识, •机理分析 找出反映内部机理的数量规律 •测试分析 将研究对象看作“黑箱”,通过对量测数据
的统计分析,找出与数据拟合最好的模型
建模目的
建立时间t与读数n之间的关系
(设V,k ,w ,r 为已知参数)
模型建立
建立t与n的函数关系有多种方法
1. 右轮盘转第 i 圈的半径为r+wi, m圈的总长度 等于录象带在时间t内移动的长度vt, 所以
m
2
(r
wi)
vt
i 1
m kn
t wk 2 n 2 2rk n
v
v
模型建立
2. 考察右轮盘面积的 变化,等于录象带厚度
模型构成 由假设1,f和g都是连续函数
由假设3,椅子在任何位置至少有三只脚
B‘
同时着地:对任意t ,f(t)和g(t)中至少有一
个为0。当t=0时,不妨设g(t)=0,f(t)>0,原题
C
归结为证明如下的数学命题:
已知f(t)和g(t)是t的连续函数,对任意t, f(t) •g(t)=0, C‘ 且g(0)=0,f(0)>0。则存在t0,使f(t0)= g(t0)=0
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