数学模型课程设计五
什么是数学建模课程设计
什么是数学建模课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数学建模的基本概念，掌握数学建模的主要方法。
2. 学会运用数学知识解决实际问题，提高数学应用能力。
3. 了解数学建模在自然科学、社会科学等领域的应用，拓展知识视野。
技能目标：1. 培养学生运用数学语言进行逻辑推理和分析问题的能力。
2. 提高学生运用数学软件和工具进行数据分析和模型构建的技能。
3. 培养学生团队协作和沟通表达能力，提高解决问题的综合素质。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数学建模的兴趣和热情，激发学生主动探索的精神。
2. 培养学生面对复杂问题时，保持积极的心态，勇于克服困难。
3. 增强学生的创新意识，培养将数学知识应用于实际问题的责任感。
课程性质分析：本课程为选修课程，旨在提高学生的数学应用能力和综合素质。
通过数学建模的学习，使学生掌握运用数学知识解决实际问题的方法，培养创新意识和团队协作能力。
学生特点分析：本课程面向初中年级学生，学生在数学基础知识和逻辑思维能力方面有一定基础，但对数学建模的了解相对较少。
因此，课程设计需注重激发学生兴趣，引导学生主动参与。
教学要求：1. 注重理论与实践相结合，让学生在实际问题中感受数学建模的魅力。
2. 创设生动活泼的课堂氛围，鼓励学生提问、讨论，培养学生的创新思维。
3. 加强团队合作，提高学生沟通协作能力，使学生在合作中共同成长。
二、教学内容1. 数学建模基本概念：介绍数学建模的定义、意义和分类，使学生了解数学建模的广泛应用。
教材章节：第一章 数学建模简介2. 数学建模方法：讲解线性规划、非线性规划、整数规划等基本建模方法，以及差分方程、微分方程等在数学建模中的应用。
教材章节：第二章 数学建模方法3. 数据分析与处理：学习如何收集数据、整理数据、分析数据，掌握利用数学软件进行数据处理的方法。
教材章节：第三章 数据分析与处理4. 数学建模实例分析：分析实际案例，让学生了解数学建模在自然科学、社会科学等领域的具体应用。
数学模型第五版课程设计
数学模型第五版课程设计一、前言数学模型课程是数学学科体系中的一门应用性课程，主要涉及数学知识在现实生活中的应用，帮助学生了解数学如何应用于实际问题中，提高学生的数学建模能力。
本次课程设计旨在通过实例，详细介绍数学模型的建立过程，并帮助学生熟悉数学模型的应用。
二、课程内容1. 前期准备在开始课程设计前，需要学生具备大学线性代数和微积分等基础数学知识，并具有一定的编程能力。
2. 数学模型的定义和建立过程2.1 数学模型的定义数学模型是指利用数学方法对实际问题进行抽象化和形式化处理，以得到问题的数学表示式和解法的方法。
2.2 数学模型的建立过程•确定问题：首先要确定需要解决的实际问题。
•收集数据：通过实验或调查等方式收集与问题相关的数据。
•建立方程或模型：根据数据和问题的特征，建立数学模型或方程。
•解决问题：利用已经建立的数学模型或方程，解决实际问题。
3. 数学模型在实际问题中的应用3.1 核电站事故模拟分析假设某核电站有2个反应堆，采用钴60俘获模型，模拟事故情况下反应堆的输出功率，进而分析事故对反应堆的影响。
假设第一个反应堆关闭，第二个反应堆失去控制，建立以下方程：$$\\frac{dP}{dt}=k_1(P_0-P)-k_2(cN_2-P)$$其中，P表示反应堆的输出功率，P0表示反应堆的初始功率，c表示钴60的俘获截面积，k1和k2代表两个反应的系数，N2代表第二个反应堆的中子数。
通过求解上述方程，可以得到反应堆的输出功率随时间变化的情况。
3.2 股票价格预测根据股票的历史价格数据，建立股票价格变化的数学模型，预测未来的股票价格走势。
假设已知若干个时刻的股票价格，建立以下方程：$$y_t = \\beta_0+\\beta_1x_1+\\beta_2x_2+…+\\beta_nx_n+e_t$$其中，y t表示第t个时刻的股票价格，x1、x2、…x n为若干个自变量（如前几个时刻的股票价格），$\\beta_i$为关于自变量的系数，e t为误差项。
高中数学建模教案设计
高中数学建模教案设计一、教学目标：1. 知识目标：掌握数学建模的基本概念和方法，能够运用数学知识解决实际问题。
2. 能力目标：培养学生的数学建模思维能力和创新能力，提高其解决实际问题的能力。
3. 情感目标：激发学生对数学建模的兴趣，培养学生的团队合作精神和实践能力。
二、教学内容：1. 数学建模的概念和意义2. 数学建模的基本方法和步骤3. 常见的数学建模问题及解决方法三、教学过程：1. 导入：通过引入一个实际问题，引发学生对数学建模的兴趣。
2. 讲解：介绍数学建模的基本概念和方法，示范如何解决实际问题。
3. 练习：让学生分组进行数学建模练习，选择一个实际问题并运用数学知识解决。
4. 汇报：学生展示他们的建模结果，并进行讨论和评价。
5. 总结：总结本节课的教学内容，强调数学建模的重要性和实用性。
6. 作业：布置相关的练习和实践任务，巩固学生的知识和能力。
四、教学评价：1. 学生的表现：通过学生的建模作业和实践成果，评价其数学建模能力和创新能力。
2. 学生的反馈：听取学生对本节课的反馈意见和建议，以不断改进教学方法和内容。
3. 教师的评价：评估本节课的教学效果，总结经验和教训，为下一节课的教学做准备。
五、教学反思：1. 教学特点：本节课的教学内容和方法是否符合学生的实际需求和认知水平。
2. 教学效果：学生是否达到了预期的学习目标，是否能够独立运用数学建模解决问题。
3. 改进措施：结合学生的反馈意见和教学评价，提出改进教学方法和内容的建议和措施。
六、教学总结：通过本节课的教学实践，学生不仅掌握了数学建模的基本概念和方法，还培养了解决实际问题的能力和实践能力。
希望学生能够在今后的学习和工作中，运用数学建模思维解决更多的实际问题，展现出优秀的数学建模能力。
高中数学模型教案
高中数学模型教案
目标：学生能够通过建立数学模型来解决实际问题，并能够正确地应用一元二次方程进行求解。
教学目标：
1. 了解一元二次方程的定义和一般形式。
2. 掌握一元二次方程的解法和应用。
3. 能够建立数学模型，解决实际问题。
教学过程：
一、导入（5分钟）
1. 引入实际问题，让学生思考如何用数学方法来解决问题。
2. 提出问题及相关数据，引导学生建立数学模型。
二、知识讲解（15分钟）
1. 回顾一元二次方程的定义和一般形式。
2. 讲解一元二次方程的解法，包括因式分解、配方法、求根公式等。
3. 演示如何应用一元二次方程解决实际问题。
三、练习与巩固（20分钟）
1. 让学生在小组或个人完成相关练习题，巩固所学知识。
2. 提供实际问题让学生建立数学模型，求解一元二次方程。
四、拓展应用（10分钟）
1. 让学生自主设计一个实际问题，建立数学模型并求解。
2. 学生进行展示和讨论。
五、总结与评价（5分钟）
1. 总结本节课所学内容，强调重点和难点。
2. 对学生进行课堂表现和作业情况评价，鼓励他们继续努力。
教学资源：
1. PowerPoint课件
2. 教材相关练习题
3. 实际问题材料
教学反思：
在教学中要充分引导学生将抽象的数学知识与实际问题相结合，培养他们解决问题的能力和思维方式。
同时要注重引导学生自主学习和实践，激发他们的学习兴趣和动力。
制作数学模型高中教案
制作数学模型高中教案
主题：制作数学模型
目标：学生能够理解数学模型的定义和应用，并能够独立制作数学模型。
教学目标：通过本节课的学习，学生将能够：
1. 理解数学模型的定义和特点；
2. 掌握制作数学模型的基本步骤；
3. 能够应用数学模型解决实际问题。
教学内容：
1. 数学模型的定义和特点；
2. 制作数学模型的基本步骤；
3. 实例分析：利用数学模型解决实际问题。
教学步骤：
1.导入（5分钟）：通过例题引入数学模型的概念，让学生了解数学模型的作用和意义。
2.讲解（15分钟）：介绍数学模型的定义和特点，并讲解制作数学模型的基本步骤。
3.练习（20分钟）：让学生分组进行实例分析，利用所学知识制作数学模型解决实际问题。
4.总结（5分钟）：对本节课学习内容进行总结和归纳，强化学生对数学模型的理解和应
用能力。
5.作业布置（5分钟）：布置相关作业，巩固学生对数学模型的掌握程度。
教学资源：教案、PPT、黑板、尺等。
教学反馈：通过课堂练习和作业检查，及时发现学生的问题并进行指导和反馈。
教学延伸：学生可以通过自主学习进一步探索数学模型的应用领域，并尝试制作更复杂的
数学模型。
教学评价：通过学生的表现和作业完成情况，评估学生对数学模型的理解和应用能力。
备注：本教案适用于高中数学课程，可以根据不同班级和学生的实际情况进行适当调整和
改进。
初中数学模型教学教案
初中数学模型教学教案【教学目标】1. 理解数学模型的概念和作用；2. 学会建立简单的数学模型；3. 培养学生的逻辑思维能力和解决问题的能力。
【教学内容】1. 数学模型的概念和分类；2. 建立数学模型的基本步骤；3. 常见数学模型的应用。
【教学过程】一、导入（5分钟）1. 引入数学模型的概念，让学生初步了解数学模型是什么；2. 提问：为什么我们需要数学模型？数学模型有什么作用？二、新课讲解（15分钟）1. 讲解数学模型的概念和分类，让学生明确数学模型的种类；2. 讲解建立数学模型的基本步骤，让学生了解如何建立数学模型；3. 通过具体例子，讲解如何建立和求解数学模型。
三、课堂练习（15分钟）1. 让学生分组讨论，每组选择一个具体问题，尝试建立数学模型；2. 学生展示自己的数学模型，让大家一起讨论和评价；3. 教师对学生的数学模型进行点评，指导学生改进和完善。
四、课后作业（5分钟）1. 让学生完成课后练习，巩固所学知识；2. 鼓励学生自主探索，尝试解决更复杂的问题。
【教学反思】本节课通过讲解和练习，让学生初步了解了数学模型的概念和作用，学会了建立简单的数学模型。
在教学过程中，要注意引导学生积极参与，培养学生的逻辑思维能力和解决问题的能力。
同时，也要注重课后作业的布置和批改，及时了解学生的学习情况，为下一步教学做好准备。
【教学评价】通过本节课的学习，学生能够理解数学模型的概念和作用，掌握建立简单数学模型的方法，培养学生的逻辑思维能力和解决问题的能力。
在教学过程中，教师要注意观察学生的学习情况，及时调整教学方法和节奏，确保学生能够更好地掌握所学知识。
高中自制数学模型教案模板
高中自制数学模型教案模板
主题：制作一个数学模型
目标：学生能够理解数学模型的概念，掌握制作数学模型的方法。
教学目标：通过本课的学习，学生能够：
1. 理解数学模型的定义和分类；
2. 掌握制作数学模型的基本步骤；
3. 能够运用所学知识，制作一个简单的数学模型。
教学重点：数学模型的概念和制作方法。
教学难点：如何将数学知识应用到实际生活中，制作一个实用的数学模型。
教学准备：
1. 板书：数学模型的定义和分类；
2. 教材：相关数学模型的案例；
3. 实物：制作数学模型所需的材料。
教学过程：
一、导入（5分钟）
教师出示一个数学模型的图片或实物，让学生猜测是什么，引发学生对数学模型的兴趣。
二、概念讲解（10分钟）
1. 教师讲解数学模型的定义和分类；
2. 通过案例分析，让学生理解数学模型的作用和重要性。
三、制作过程（25分钟）
1. 学生分组，根据所学知识，选择一个实际问题，开始制作数学模型；
2. 教师指导学生进行分析和计算，协助学生解决遇到的问题。
四、展示与总结（10分钟）
1. 每组展示他们制作的数学模型，向全班介绍他们的设计思路；
2. 教师总结学生的表现，肯定他们的努力，并指出需要改进的地方。
五、作业布置（5分钟）
布置作业：让学生整理制作数学模型的过程，写一篇简短的总结报告。
教学反思：
通过本课的教学，学生对数学模型有了更深入的了解，掌握了制作数学模型的基本方法。
在未来的教学中，可以增加更多的实践环节，让学生更加熟练地运用所学知识。
数学模型与优化课程设计
数学模型与优化课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数学模型的基本构建方法和应用，理解数学模型在解决实际问题中的重要性。
2. 使学生掌握线性规划、整数规划等优化方法的基本原理和求解步骤，具备运用这些方法解决实际问题的能力。
3. 帮助学生理解数学与现实生活的联系，提高运用数学知识分析和解决问题的能力。
技能目标：1. 培养学生运用数学软件或工具构建数学模型，解决实际问题的能力。
2. 培养学生运用优化方法对数学模型进行求解，提高问题求解的效率。
3. 培养学生独立思考和团队协作的能力，提高学生在实际问题中运用数学知识进行创新的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数学学科的兴趣和热情，激发学生学习数学的积极性。
2. 培养学生严谨、务实的科学态度，提高学生面对问题时敢于挑战、勇于探索的精神。
3. 培养学生具备良好的合作精神，学会尊重他人意见，形成积极向上的人际关系。
课程性质分析：本课程为数学模型与优化课程，旨在教授学生运用数学知识和方法解决实际问题。
课程内容与实际生活紧密联系，注重培养学生的实践能力和创新精神。
学生特点分析：学生处于高年级阶段，已具备一定的数学基础和问题解决能力。
在此阶段，学生具有较强的求知欲和自主学习能力，同时具有一定的团队合作意识。
教学要求：1. 结合课本内容，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
2. 注重启发式教学，引导学生主动思考、探索问题，培养学生的创新意识。
3. 注重教学过程中的师生互动，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 数学模型基本概念与构建方法- 理解数学模型的定义及分类- 掌握数学模型构建的基本步骤和方法- 分析实际问题时，能够运用所学知识建立数学模型2. 线性规划- 线性规划的基本概念与理论- 线性规划模型的建立与求解方法- 应用线性规划解决实际问题3. 整数规划- 整数规划的基本概念与特点- 整数规划模型的建立与求解方法- 应用整数规划解决实际问题4. 非线性规划简介- 非线性规划的基本概念与理论- 非线性规划模型的建立与求解方法- 非线性规划在实际问题中的应用案例5. 模型优化方法- 优化方法的基本原理与分类- 常见优化算法及其应用- 优化方法在实际问题中的应用案例教学内容安排与进度：第一周：数学模型基本概念与构建方法第二周：线性规划基本理论与求解方法第三周：线性规划应用案例分析第四周：整数规划基本理论与求解方法第五周：整数规划应用案例分析第六周：非线性规划简介第七周：优化方法及其在实际问题中的应用本教学内容与课本章节紧密关联，注重理论与实践相结合，旨在提高学生运用数学知识解决实际问题的能力。
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内江师范学院数学模型课程设计实验报告册专业：信息与计算科学班级：2012 级 6 班学号：20120241251姓名：苟大冬数学与信息科学学院2014年6月课程设计目的：1. 掌握回归分析的基本理论；2. 掌握常用的六类曲线及具体代换方法；3. 掌握MA TLAB 优化工具箱求解各类回归问题。
课程设计准备：1. 在开始本实验之前，请回顾相关内容；2. 需要一台准备安装Windows XP Professional 操作系统和装有数学软件的计算机。
课程设计内容及要求要求：设计过程必须包括问题的简要叙述、问题分析、实验程序及注释、实验数据及结果分析和实验结论几个主要部分。
1. 测得16名女子的身高与腿长所得数据如下：根据数据做散点图，由图形可将回归模型确定为一元一次回归模型，即：01y x ββε=++输入数据：x=[143,145,146,147,149,150,153,154,155,156,157,158,159,160,162,164]';X=[ones(16,1) x]; %产生一个第一列全为1，后面是x 的列的矩阵 y=[88,85,88,91,92,93,93,95,96,98,97,96,98,99,100,102]'; 回归分析及检验：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X); b,bint,stats 得出结果：b =-16.0730 0.7194 bint =-33.7071 1.5612 0.6047 0.8340 stats =0.9282 180.9531 0.0000 1.7437即：016.0730β=-，其置信区间为[33.7071 1.5612]-；10.7194β=，其置信区间为[0.60470.8340]2r =0.9282，F=180.9531，p=0.0000做残差分析rcoplot(r,rint)得到右图：做回归模型的预测z=b(1)+b( 2)；plot(x,Y,'k+',x,z,'r')得到下图：2. 出钢时所用的盛钢水的钢包，由于钢水对耐火材料的侵蚀，容积不断增大。
对一钢包做试验，测得的数据列于下表，试研究使用次数与增大的容积之间的关系。
Residual Case Order PlotR e s i d u a l sCase Number输入题中的数据做散点图，确定本题为指数非线性模型，即/b x y ae =根据模型建立M 文件f.m function yhat=f(beta,x)yhat=beta(1)*exp(beta(2)./x);输入数据求回归系数并进行残差分析： x=2:16;y=[6.42 8.20 9.58 9.50 9.70 10.00 9.93 9.99 10.49 10.59 10.60 10.80 10.60 10.90 10.76]; beta0=[8 2]';[beta,r,J]=nlinfit(x',y','f',beta0);beta得出结果为： beta =11.6037-1.0641即： 1.0641/11.6037xy e-=做残差分析rcoplot(r,J)，得到右图：Residual Case Order PlotR e s i d u a l sCase Number模型预测并作出图形：[YY,delta]=nlpredci('f',x',beta,r,J); plot(x,y,'+',x,YY,'-')3. 观测物体降落的距离s 与时间t 的关系，得到数据如下表，求s 关于t 的回归方程2s a bt ct =++做二次多项式回归： t=1/30:1/30:14/30;s=[11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90 85.44 99.08 113.77 129.54 146.48]; [p,s]=polyfit(t,s,2) 得到结果：p = 489.2946 65.8896 9.1329 s = R: [3x3 double] df: 11 normr: 0.1157 所以，2489.294665.88969.1329s t t =++4. 财政收入预测问题：财政收入与国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口、就业人口、固定资产投资等因素有关。
下表列出了1952—1981年的原始数据，试构造预测模型。
首先，根据影响因素数据，用MATLAB中的绘图功能绘画出财政收入与各因素之间的散点图，从图中可以知道，财政收入与各因素成正的线性关系。
然后，根据所画的图形，对数据进行了回归分析，并构造预测模型y=ax1+bx2+cx3+dx4+ex5+fx6而后运用回归思想获得模型的回归系数。
接着对模型进行分析，分析残差的数值，以及利用模型比较预测值与残差值之间的差距。
设y：财政收入；x1：国民收入；x2：工业总产值；x3：农业总产值；x4：总人口；x5：就业人口；x6：固定资产投资；r：残差；1、对数据进行初步分析。
作出y对各因素的散点图。
如下：其中，y-x5的图中，有一点特别地偏离，就业人口不断增长的时候，财政收入却减少，这是不合理的现象。
为了减少干扰，我们把这个不合理的数据去掉。
2、模型的建立。
根据对散点图的分析，我们可以假设y=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+e*x5+f*x6对回归模型建立M文件model.m如下：function yy=model(beta0,X)a=beta0(1);b=beta0(2);c=beta0(3);d=beta0(4);e=beta0(5);f=beta0(6);x1=X(:,1);x2=X(:,2);x3=X(:,3);x4=X(:,4);x5=X(:,5);x6=X(:,6);yy=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+e*x5+f*x6;主程序p5.m如下：X=[598 349 461 57482 20729 44;586 455 475 58796 21364 89;707 520 491 60266 21832 97;737 558 529 61465 22328 98;825 715 556 62828 23018 150;837 798 575 64653 23711 139;1028 1235 598 65994 26600 256;1114 1681 509 67207 26173 338;1079 1870 444 66207 25880 380;757 1156 434 65859 25590 138;677 964 461 67295 25110 66;779 1046 514 69172 26640 85;943 1250 584 70499 27736 129;1152 1581 632 72538 28670 175;1322 1911 687 74542 29805 212;1249 1647 697 76368 30814 156;1187 1565 680 78534 31915 127;1372 2101 688 80671 33225 207;1638 2747 767 82992 34432 312;1780 3156 790 85229 35620 355;1833 3365 789 87177 35854 354;1978 3684 855 89211 36652 374;1993 3696 891 9085937369 393;2121 4254 932 92421 38168 462;2052 4309 955 93717 38834 443;2189 4925 971 94974 39377 454;2475 5590 1058 96259 39856 550;2702 60651150 97542 40581 564;2791 6592 1194 98705 41896 568;2927 6862 1273 100072 73280 496];y=[184.00 216.00 248.00 254.00 268.00 286.00 357.00 444.00 506.00 ...271.00 230.00 266.00 323.00 393.00 466.00 352.00 303.00 447.00 ...564.00 638.00 658.00 691.00 655.00 692.00 657.00 723.00 922.00 ...890.00 826.00 810.0]';beta0=[0.50 -0.03 -0.60 0.01 -0.02 0.35];betafit = nlinfit(X,y,'model',beta0)结果为：betafit =0.3459 -0.0180 -0.3700 0.0030 -0.0020 0.4728即y=0.3459x1-0.0180x2-0.3700x3+0.0030x4-0.0020x5+0.4728x63、结果分析：上图是nlintool交互式拟合曲线。
由程序：[beta,r,J]=nlinfit(X,y,'model',beta0) 可以得到r =3.336222.658812.668219.9831-10.900212.6243-19.5673-30.44425.5600-19.76812.224412.520419.811515.293234.6007-32.1574-58.0218-6.95224.779420.931921.131320.2299-19.8821-37.5972-32.7726-4.986191.015014.1155-57.60016.4210根据所得的残差的值，数据不会太大，说明模型回归分析还可以。
接着，我们用模型对财政收入的预测值与实际值进行比较，得到如下数据：预测值真实值181.7874 184194.4966 216236.5169 248235.2277 254280.1455 268274.6605 286377.9140 357475.8260 444501.8111 506292.1017 271229.1221 230254.8721 266 304.6199 323 379.1928 393 432.9414 466 385.7259 352 362.6309 303 455.6294 447 560.9738 564 618.8850 638 638.7289 658 672.6844 691 676.8301 655 731.6025 692 691.8082 657 730.0743 723 833.1275 922 878.0750 890 885.8443 826 806.0881 810从对比中可以看出，我们预测的财政收入与真实值之间还是有偏差的，不过误差是不可避免的，我们只有尽量做到让误差最小。