研究生数学建模经验分享PPT精选文档
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赵永志—数学建模经验介绍PPT课件

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8. 一些连续离散化方法
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9. 网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴 力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用, 当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以 使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作 为编程工具)
10.图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有 关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图 片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需 要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)
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写论文
就数学建模竞赛而言,该队所提交的论文是 评定一个参赛队成绩好坏的主要材料。论文的写 作水平直接影响参赛队的成绩高低和获奖级别。 论文是所有工作的体现,如果论文写的不好就功 亏一篑。论文要不断的修改,修改到自己非常满 意,修改到象所发表在数学期刊中的论文那样才 可以。
此外,就素质教育功能而言,数学建模论文 是科技写作的一种形式。而在科学技术活动中, 撰写科技论文,科技报告,实验报告,课题项目 申请都是必不可少的。
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2.组队和分工
一般的组队情况是和同学组队,很多情况是 三个人都是同一系,同一专业以及一个班的,这 样的组队是不合理的。
让三人一组参赛一是为了培养合作精神,其 实更为重要的原因是这项工作需要多人合作,因 为人不是万能的,掌握知识不是全面的。
而三个人同系同专业甚至同班的话大家的专 业知识一样,如果碰上专业知识以外的背景那会 比较麻烦的。所以如果是不同专业组队则有利的 多。
1. 序
2. 组队和分工
3. 培训和知识准备
4. 选题
5. 文献资料查找
6. 论文写作
1
7. 实战
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1.序
数学建模培训精品课件ppt

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。
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。
数学建模培训精品课件ppt

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。
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
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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——线性回归分析-82页PPT精选文档

2019/11/16
zhaoswallow
5
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166.88
141.4
-144.34
118.67
134.67
159.28
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164.07
143.03
-140.97
118.75
133.75
158.83
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164.27
142.29
-142.15
118.85
134.27
158.37
19
164.57
141.44
9
根据表1和表2围绕方案0的1--32组实验数 据,可以列出关于未知数的32个方程的方程 组,利用SAS或Matlab编程求解方程组,得
2019/11/16
zhaoswallow
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为了确定li和x1,L , x8之间是否有线性关系, 还需要根据样本值运用假设检验来判断, 以确定求得的回归方程是否有价值。
129.63 73
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158.77 73
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145.32 73
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78.596 180
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90.487 180
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125
125
141.58 125
81.1
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数学建模概论---浙江师范大学研究生会ppt课件

原因:人体进食是为了维持能量的消耗,因此所需
的能量与体重有关。而体重w与身高h有什么
关系呢?是否w=精k选h编3辑?ppt
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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
(Case Studies)来学习。
精选编辑ppt
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机理分析的例子
1、问题的分析与假设
把四足动物的躯干看作圆柱体,长度l、直径d、断面 面积s如下图所示。
将这种圆柱体的躯干类比作—根支撑在四肢上的弹性
梁,以便利用弹性力学的一些研究结果。
精选编辑ppt
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机理分析的例子
2、模型的建立:
原理: 动物在自身体重f作用下躯干的最大下垂度b,即梁的
➢ 4.模型求解。
应当借助 计算机 求出数值 解。
➢ 5.模型的分析与检验。
精选编辑ppt
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全国大学生数学建模竞赛
➢ 时间:每年9月中下旬。
➢ 内容:题目由工程技术、管理科学中的实际问题 简化而成,没有标准答案。
➢ 对象:全国本专科学生,专业不限,分甲乙组
➢ 形式:3人一组,三天三夜,自由完成
➢ 目的:培养学生独立进行研究的能力,运用数学 和计算机的能力,团结合作精神和进行协调的组 织能力等。
x(20)0027.54 实际为281.4 (百万)
模型应用——预报美国2010年的人口 加入2000年人口数据后重新估计模型参数
r=0.2490, xm=434.0
x(2010)=306.0
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PPT课件

“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。
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。
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• 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
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• 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。
数学建模培训精品课件ppt

Python在数学建模中的应用
开源、跨平台
VS
Python是一种开源的、跨平台的编 程语言,被广泛应用于数学建模领域 。Python具有简洁的语法和丰富的 库,可以方便地进行数值计算和数据 可视化。
Python在数学建模中的应用
科学计算、数据分析
Python拥有许多科学计算和数据分析的库,如 NumPy、Pandas和SciPy等,可以方便地进行矩阵运 算、统计分析等。
MATLAB在数学建模中的应用
功能强大、广泛使用
MATLAB是一款由MathWorks公司开发的商业数学软件,主要用于算法开发、 数据可视化、数据分析以及数值计算。在数学建模领域,MATLAB因其强大的矩 阵运算和绘图功能被广泛使用。
MATLAB在数学建模中的应用
数值计算、算法开发
MATLAB提供了大量的内置函数,可以方便地进行数值计算,包括线性代数、微积分、常微分方程求解等。同时,它也支持 用户自定义函数,可以方便地进行算法开发。
2023 WORK SUMMARY
数学建模培训精品课 件
汇报人:可编辑
2023-12-26
REPORTING
目录
• 数学建模基础 • 数学建模应用实例 • 数学建模软件介绍 • 数学建模竞赛经验分享 • 数学建模前沿动态 • 数学建模课程建议与展望
PART 01
数学建模基础
数学建模的定义与重要性
方案优化等。
未来数学建模的发展趋势
跨学科融合
大数据与机器学习
随着各学科的交叉融合,数学建模将与其 他领域更加紧密地结合,形成新的研究领 域和应用方向。
随着大数据和机器学习技术的发展,数学 建模将更多地应用于数据分析和预测等领 域。
数学建模PPT经验交流

王彬彬(电气0804)
教练组
一等奖
一等奖
古向楠(软件0801)
尹瑞(电气0810)
隆茂(电气0810)
教练组
二等奖
一等奖
李精松(农电0802)
孙晓茹(测控0803)
高成彬(电气0803)
教练组
一等奖
李弘扬(动力实08)
许加庆(动力实08)
何荷(电力实08)
教练组
二等奖
马蕊(电气0801)
申雪(电气0801)
段鑫 林聪强 王魁
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http://www.kumholife.co.kr/
华北电力大学(NCEPU)
数学建模俱乐部
不抛弃,不放弃,绝望也会变成希 望!
张雪丽
——电力实
数学建模,是思想与思想交会时蹦发 的火花,是知识与创新交融时产生的结 晶,尝试过才知道亦苦亦甜的味道 一个暑假的辛勤付出,三个日日夜 夜地奋斗!付出了很多,收获了很多, 谢谢培训我们的老师们,谢谢我的队友!
我们的团队
张坡: 男,数理系
信息教研室教师, 2003年开始于国内 和国际大学生数学 建模竞赛的培训和 竞赛指导工作,主 要负责数学软件 Matlab训练和微分 法建模的培训。
辛 酸 并 甜 蜜 着
中国.中学政治教学网崇尚互联共享
全国大学生数学建模竞赛(CUMCM )
刘大正(电力实08)
教练组
二等奖
孔令号(电气0807)
高龙龙(自动化0803) 余丽莹(自动化0804)
教练组
二等奖
郑磊(电气0802)
唐贤敏(电气0802)
王旭斌(电气0802)
教练组
二等奖
美国国际大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)
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3
2017年“华为杯”第十四届中国研究生数学建模竞赛
2017年全国共有32个省、直辖市、自治区和香港、澳门特别行政区以及来自美国加 州大学圣克鲁兹分校硅谷学院、英国谢菲尔德大学,伦敦大学学院、新加波南洋理 工大学等著名高校的11834支队伍,35502名研究生报名参赛。 最终,437家培养单位的10468支参赛队伍提交论文,10315支参赛队伍,30945名研 究生成功参赛。共评选出一等奖150队 (1.45%);二等奖1383队(13.4%) ;三 等奖2085队(20.2%),总获奖比例达35%。参赛研究生专业领域广,十三个学科门 类已经全部覆盖。
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2018年,下一个就是你!
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2.如何组队
1.组队原则
➢ 分解责任,提高效率三个人侧重点不同: ➢ 建模:推导数学模型,数学能力强; ➢ 编程:计算机能力强; ➢ 论文写作:写作能力强 想想,你担任什么角色?怎么进行最好的准备? ➢ 一个队员负责写论文,保证写作从一开始就进行,可以有充足的时间进行修改完善,而不
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文档技能
➢ 文字处理word (转pdf)和绘图软件VISIO 以及公式编辑器 ➢ 文字表达能力:科技论文写作,英文科技论文的写作 ➢ 文献检索方法
➢ 在建模过程中出现意见不统一——如何处理?除了一般的理解与尊重外,我觉得 最重要的一点就是“给我一个相信你的理由”和“相信我,我的理由是……”,不 要作无谓的争论。
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3.前期准备
数学知识储备: ➢ 数学分析 ➢ 高等代数 ➢ 概率与数理统计 ➢ 最优化理论 ➢ 图论 ➢ 组合数学 ➢ 微分方程稳定性分析 ➢ 排队论
第三队员
➢ 查资料,寻求能建模和解决问题的方法,建立模型等 ➢ 帮助写作,确保论文清晰、流畅、可读性强,当然,不要只做一个读者; ➢ 会编程,帮助编程队员运行程序,准备数据等,将结果整理到论文中,工作量大时也可编
写调试程序。
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3.沟通交流
➢ 在合作的过程中,最好是能够在三人中找出一个所谓的组长,即要能够总揽全局 ,包括任务的分配,相互间的合作和进度的安排。
➢ 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问 题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用 Lindo、Lingo 软件实现)
➢ 图论算法(这类算法可分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉 及到图论的问题可用这些方法解决)
➢ 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设 计中比较常用的方法)
2017年上海理工大学:一等奖:3名 二等奖:87名 三等奖:113名 成功参赛奖:263名
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西安交通大学:2017年研究生数学建模竞赛颁奖典礼(2017.12.16)
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交流分享
受邀参加2017年研究生数学建模竞赛(D题)交流分享 时间:2017年12月16日下午2:00-4:30 地点:西安交通大学仲英楼
是到最后一天才匆匆写作,丢三落四,如错漏连篇效果可想而知。 ➢ 一个队员负责编程,有的题目需要大量的计算,至少应有一人能正确熟练的编写程序。
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2.团队分工
编程队员
➢ 任何一个成功的参赛队都要做大量编程。 ➢ 熟悉MATLAB,Lindo,Lingo 或c/c++ ➢ 如何绘各种类型的图形?如何产生服从各种概率分布的随机数?如何解方程、方程组以及
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数学建模常用算法 :
➢ 蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的 算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)
➢ 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需 要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab 作为工具)
➢ 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题 是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是 算法的实现比较困难,需慎重使用)
➢ 图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应 该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常 使用Matlab 进行处理)
微分方程?如何求复杂函数的积分、(数值)微分,如何做插值、拟合、回归?如何做统 计计算和分析?如何求解优化问题?做灵敏度分析?… ➢ 参看历届的竞赛优秀论文,总结里面涉及哪唯一材料 ➢ 要保证文章非常清晰、简单而准确,切忌把东西复杂化; ➢ 最好能提前一天完成初稿,所有队员都要对文章的各部分提出修改意见,反复修改完善。 ➢ 多看历届的竞赛优秀论文,学习表达方式、技巧。 ➢ 熟悉文字处理软件(word或Latex),公式编辑,绘图,排版。
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需要掌握的软件
基本工具类的:进行数学建模工作的软件 (1) 智能的数学软件有:mathtool 实用数学软件 (2) 数学软件有:Matlab, Mathematica, Maple, MathCad,
Scilab, SAGE等。 (3) 统计软件有:SAS、SPSS、Minitab 等。 (4) 数学规划的软件有:Lingo、Lindo 等。
研究生数学建模的那些事
景传奇 2018.4.26
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目录
2
一、竞赛简介 二、如何组队 三、前期准备 四、论文写作与评阅 五、总结 六、Q&A
一、竞赛简介
起源于2003年由东南大学发起并主办的“南京及周边地区高校研究生数学建模竞赛 ”。 2013年,该赛事被纳入教育部学位中心主办的中国研究生创新实践系列大赛。 2017年,由于参赛高校扩大到国外高校,再次更名为“中国研究生数学建模竞赛” 。 该竞赛旨在以研究生培养机制改革为契机,以提升研究生创新实践能力为核心,以 提高研究生培养质量为目标,营造研究生创新良好氛围,促进我国研究生教育发展 水平与服务支撑能力的全面提升。如今,中国研究生数学建模竞赛已成为我国学位 与研究生教育中最具影响力的创新实践品牌学术竞赛系列活动之一,也成为各企业 发现高水平创新人才、推广企业文化的重要平台。
2017年“华为杯”第十四届中国研究生数学建模竞赛
2017年全国共有32个省、直辖市、自治区和香港、澳门特别行政区以及来自美国加 州大学圣克鲁兹分校硅谷学院、英国谢菲尔德大学,伦敦大学学院、新加波南洋理 工大学等著名高校的11834支队伍,35502名研究生报名参赛。 最终,437家培养单位的10468支参赛队伍提交论文,10315支参赛队伍,30945名研 究生成功参赛。共评选出一等奖150队 (1.45%);二等奖1383队(13.4%) ;三 等奖2085队(20.2%),总获奖比例达35%。参赛研究生专业领域广,十三个学科门 类已经全部覆盖。
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2018年,下一个就是你!
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2.如何组队
1.组队原则
➢ 分解责任,提高效率三个人侧重点不同: ➢ 建模:推导数学模型,数学能力强; ➢ 编程:计算机能力强; ➢ 论文写作:写作能力强 想想,你担任什么角色?怎么进行最好的准备? ➢ 一个队员负责写论文,保证写作从一开始就进行,可以有充足的时间进行修改完善,而不
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文档技能
➢ 文字处理word (转pdf)和绘图软件VISIO 以及公式编辑器 ➢ 文字表达能力:科技论文写作,英文科技论文的写作 ➢ 文献检索方法
➢ 在建模过程中出现意见不统一——如何处理?除了一般的理解与尊重外,我觉得 最重要的一点就是“给我一个相信你的理由”和“相信我,我的理由是……”,不 要作无谓的争论。
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3.前期准备
数学知识储备: ➢ 数学分析 ➢ 高等代数 ➢ 概率与数理统计 ➢ 最优化理论 ➢ 图论 ➢ 组合数学 ➢ 微分方程稳定性分析 ➢ 排队论
第三队员
➢ 查资料,寻求能建模和解决问题的方法,建立模型等 ➢ 帮助写作,确保论文清晰、流畅、可读性强,当然,不要只做一个读者; ➢ 会编程,帮助编程队员运行程序,准备数据等,将结果整理到论文中,工作量大时也可编
写调试程序。
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3.沟通交流
➢ 在合作的过程中,最好是能够在三人中找出一个所谓的组长,即要能够总揽全局 ,包括任务的分配,相互间的合作和进度的安排。
➢ 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问 题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用 Lindo、Lingo 软件实现)
➢ 图论算法(这类算法可分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉 及到图论的问题可用这些方法解决)
➢ 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设 计中比较常用的方法)
2017年上海理工大学:一等奖:3名 二等奖:87名 三等奖:113名 成功参赛奖:263名
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西安交通大学:2017年研究生数学建模竞赛颁奖典礼(2017.12.16)
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交流分享
受邀参加2017年研究生数学建模竞赛(D题)交流分享 时间:2017年12月16日下午2:00-4:30 地点:西安交通大学仲英楼
是到最后一天才匆匆写作,丢三落四,如错漏连篇效果可想而知。 ➢ 一个队员负责编程,有的题目需要大量的计算,至少应有一人能正确熟练的编写程序。
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2.团队分工
编程队员
➢ 任何一个成功的参赛队都要做大量编程。 ➢ 熟悉MATLAB,Lindo,Lingo 或c/c++ ➢ 如何绘各种类型的图形?如何产生服从各种概率分布的随机数?如何解方程、方程组以及
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数学建模常用算法 :
➢ 蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的 算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)
➢ 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需 要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab 作为工具)
➢ 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题 是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是 算法的实现比较困难,需慎重使用)
➢ 图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应 该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常 使用Matlab 进行处理)
微分方程?如何求复杂函数的积分、(数值)微分,如何做插值、拟合、回归?如何做统 计计算和分析?如何求解优化问题?做灵敏度分析?… ➢ 参看历届的竞赛优秀论文,总结里面涉及哪唯一材料 ➢ 要保证文章非常清晰、简单而准确,切忌把东西复杂化; ➢ 最好能提前一天完成初稿,所有队员都要对文章的各部分提出修改意见,反复修改完善。 ➢ 多看历届的竞赛优秀论文,学习表达方式、技巧。 ➢ 熟悉文字处理软件(word或Latex),公式编辑,绘图,排版。
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需要掌握的软件
基本工具类的:进行数学建模工作的软件 (1) 智能的数学软件有:mathtool 实用数学软件 (2) 数学软件有:Matlab, Mathematica, Maple, MathCad,
Scilab, SAGE等。 (3) 统计软件有:SAS、SPSS、Minitab 等。 (4) 数学规划的软件有:Lingo、Lindo 等。
研究生数学建模的那些事
景传奇 2018.4.26
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目录
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一、竞赛简介 二、如何组队 三、前期准备 四、论文写作与评阅 五、总结 六、Q&A
一、竞赛简介
起源于2003年由东南大学发起并主办的“南京及周边地区高校研究生数学建模竞赛 ”。 2013年,该赛事被纳入教育部学位中心主办的中国研究生创新实践系列大赛。 2017年,由于参赛高校扩大到国外高校,再次更名为“中国研究生数学建模竞赛” 。 该竞赛旨在以研究生培养机制改革为契机,以提升研究生创新实践能力为核心,以 提高研究生培养质量为目标,营造研究生创新良好氛围,促进我国研究生教育发展 水平与服务支撑能力的全面提升。如今,中国研究生数学建模竞赛已成为我国学位 与研究生教育中最具影响力的创新实践品牌学术竞赛系列活动之一,也成为各企业 发现高水平创新人才、推广企业文化的重要平台。