张敬信-数学建模的介绍
基于小学数学建模思想下的数形结合思想研究

基于小学数学建模思想下的数形结合思想研究作者:张克诚来源:《课程教育研究》2019年第29期【摘要】本文首先阐述了数学建模思想与数形结合思想的相关内容,然后从量与计量的学习、表象到抽象的研究过程、抽象问题与直观图的结合这三方面研究了小学数学建模思想下的数形结合思想,希望为我国小学数学教师带来一定的启示,合理在教学中渗透这两种思想,提高教学效果。
【关键词】小学数学 ;数学建模 ;数形结合【中图分类号】G623.5 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2019)29-0123-01近年来,在数学领域中,对于数学建模思想的研究越来越多,其中的数形结合思想是非常值得探索的一部分内容,尤其对于小学数学教师来说,利用数形结合思想可以培养学生的思维能力,提升教学效果。
那么如何将数学建模思想下的数形结合思想渗透在教学过程中呢?下面笔者就结合自身经验,探讨一下小学数学教学中建模思想下的数形结合思想。
一、数学建模思想与数形结合思想数学建模思想是从数学角度研究问题,将数学问题进行规划、整理,综合运用各种数学知识来解决问题的一种思想,其主要是通过建立数学模型的方式,阐释数量的内在关系与外部特征,其做为一种数学结构形式,利于学生发现数学问题的解析规律。
数形结合思想属于数学建模思想的范畴,在数学建模思想的指导下,数形结合的“数”可以产生直观数量,而“形”可以形象生动的呈现数学问题,运用数形结合思想就可以将一些抽象的概念转化为简单直观的图形问题,其作为研究数学的重要方法渗透在数学的教学中,利于提升学生的数学思维能力与创新能力。
二、小学数学建模思想下的数形结合思想(一)量和计量的学习小学数学科目主要研究的是数与形的问题,二者之间是有一定关系的,数形结合思想就是构建数与形之间的关系。
例如,小学数学中量与计量是数学学习的关键部分,在进行这部分知识讲解时,教师就可以渗透数学结合思想。
以24时计时法为例,教师在进行教学时可以将钟表带到课堂中来,为学生构建圆形的钟表图形,利用具体图形让学生理解时针的运动轨迹和计时规律。
数学模型概论

X Y
0 0
3 6 9 12 15 16.6 18 21 24 27 30 33.3 1.19 2.15 2.82 3.28 3.53 3.55 3.54 3.31 2.89 2.22 1.29 0
上面的表中,我们给出了外侧刹车痕迹的有关值,而且,经过测 量还发现,该车并没有偏离它所行驶的转弯路线,也就是说,它 的车头一直指向切线方向。可以假设,该车的重心是沿一个半径 为 r的圆做圆周运动。 上午10时2分
上午10时2分
思考: 大小杯之比? 总人数与扑克牌数关系? 次要的如对酒接受程度即酒量(可做为约束) 决策的结论形式:如牌小于等于7,接牌。
考虑其他人有相同想法是否产生 变化? 比如,猜拳,考虑到你想出布, 对手可能出剪刀,所以,你可能 考虑出石头;...以后会有专题讲
还 有...
上午10时2分
2.
认识社会的工具:
经济数学的成功(多个诺贝尔奖)就是典型。
3.
人类思维(的模式):
抽象:剥开事物的表象,认识世界更深刻。 归纳:统计学等使人们可以从纷繁大千世界中发现规律、看清 本原。
4.
开放性的数学思维:
上午10时2分
古希腊哲学家芝诺说的,阿基里斯与龟 气压表测楼的高度问题
司机问题
上午10时2分
解法一
第一步:
①第一天,司机省20分钟驱车时间,S先生在距车站10分钟驱车路 程地方上了车; ②S先于16时50分被接上车; ③司机驱车10分钟路相当于S先生步行50分钟,即车速是步行5倍。
第二步:设t是司机接到S先生提前的时间(驱车时间)
①第二天,S先生步行5t分钟,司机驱车t分钟走完S先生5t分钟走 过路程; ②S先生在17时前t分钟即16时(60-t)分被接上车; ③S 先生步行了5t分钟,故在16时(30+5t)分上车; ④60-t=30+5t→t=5分钟; ⑤司机在一个方向省5分,共省10分钟。
数学建模 优化模型介绍p134

引言---数学之重要
一门科学只有当它达到能够成功地运用 数学时,才算真正发展了。
---- Karl Marx
数学是一种语言,是一切科学的共同语言
Galileo : 展现在我们眼前的宇宙像一本用数
学语言写成的大书,如不掌握数学符号语言,就像在黑暗 的迷宫里游荡,什么也认识不清。
docin/sundae_meng
数学建模
优化模型介绍
docin/sundae_meng
引言---数学之重要
……数学使人周密…… ---- Francis Bacon
数学处于人类智能的中心领域……数学方 法渗透、支配着一切自然科学的理论分支…… 它已愈来愈成为衡量成就的主要标志。
---- von Neumann
docin/sundae_meng
优 纯整数规划(PIP), 混合整数规划(MIP) 化 一般整数规划,0-1(整数)规划
docin/sundae_meng
优化模型的简单分类和求解难度
优化
连续优化
整数规划
线性规划
二次规划
非线性规划
问题求解的难度增加
docin/sundae_meng
线性规划
Linear Programming
数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个 特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假 设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.
简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表 达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即 用数学式子(如函数、图形、代数方程、微分方程、 积分方程、差分方程等)来描述(表述、模拟)所研 究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.
(2)确定目标函数
找到模型的目标或判据,写成决策变量的线性函数,以便求出 其最大值或最小值
初中数学“数学建模”的教学研究

初中数学“数学建模”的教学研究张思明(北大附中,数学特级教师)鲍敬谊(北大附中数学学科主任,高级教师)白永潇(北京教育学院数学教师)一、什么是数学建模?1.1数学建模(Mathematical Modeling)是建立数学模型并用它解决问题这一过程的简称,有代表的定义如下:(1)普通高中数学课程标准中认为,数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程,已经成为不同层次数学教育的重要内容和基本内容。
(2)叶其孝在《数学建模教学活动与大学数学教育改革》一书中认为,数学建模(M athematical Modeling)就是应用建立数学模型来解决各种实际问题的方法,也就是通过对实际问题的抽象、简化,确定变量和参数,并应用某些“规律”建立起变量、参数间的确定的数学问题(也可称为一个数学模型),求解该数学问题,解释、验证所得到的解,从而确定能否用于解决实际问题的多次循环、不断深化的过程。
两种定义的区别在于课程标准对数学建模的定义没有强调建立特定的解决问题的数学模型。
数学建模的过程中当然会运用数学思想、方法和知识解决实际问题,但仅仅如此很难称得上是“数学建模”。
处理很多事情,比如法律和组织上的问题,常常会用到分类讨论的思想、转化的思想、类比的思想,而并没有建立数学模型,这就不能说是进行了数学建模。
这里所谈(实际上,同大部分人认为的一样)的数学建模,其过程是要建立具体的数学模型的。
什么是数学模型?根据徐利治先生在《数学方法论选讲》一书中所谈到,所谓“数学模型”(Mathematic Model)是一个含义很广的概念,粗略的讲,数学模型是指参照某种事物系统的特征或数量相依关系,采用形式化数学语言,概括地或近似地表达出来的一个数学结构。
广义的说,一切数学概念、数学理论体系、数学公式、数学方程以及由之构成的算法系统都可以称为数学模型;狭义的解释,只有那些反应特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构才叫数学模型。
数学建模宣导ppt课件

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。
综合评价与决策方法

表14.4 表11.3的数据经规范化后的属性值
j i
人均专著
1 0.0638
2 0.1275
3 0.2550
4 0.5738
5 0.7651
生师比
0.597 0.597 0.4975 0.199
0
科研经费
0.3449 0.4139 0.4829 0.6898 0.0276
逾期毕业 率
0.4546 0.5417 0.6481 0.2225 0.1741
w=[0.2 0.3 0.4 0.1]; c=b.*repmat(w,m,1);
% 1×n % 加权
表 14.5 归范化后的数据做加权处理
j 人均专著
i
x1
1 0.0128
2 0.0255
3 0.0510
4 0.1148
5 0.1530
生师比 x2
0.1791 0.1791 0.1493 0.0597
% “生师比”数据做变换
表14.2 “生师比” 数据处理结果
j i
生师比 处理后的生师比
1
5
1
2
6
1
3
7
0.8333
4
10
0.3333
5
2
0
20
(4)向量规范化 无论成本型还是效益型属性,向量规范化均用下式进 行线性变换:
bij aij
m
ai2j ,i 1, ,m,j 1, ,n. (14.13)
i
(本/人) 比 (万元/年) (%)
1
0.1
5
5000
4.7
2
0.2
6
6000
5.6
数学建模:算法与编程实现

目录分析
第1章数学建模 概述
第2章从算法到 编程实现
1.1什么是数学建模 1.2数学建模算法与实现 1.3数学建模的一般流程 1.4数学建模的应用领域 思考题1
2.1如何从算法到代码 2.2以层次分析法为例 思考题2
第3章人口模型
第4章传染病模 型
3.1 Malthus人口模型 3.2 Logistic人口模型 3.3 Leslie模型 思考题3
数学建模:算法与编程实现
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
应用
线性
算法
统计
灰色
硕导
分析
数学
数学
建模 模型
评价
编程
第章
数据
编程
建模
规划
案例
内容摘要
本书由哈尔滨工业大学基础数学博士,哈尔滨商业大学数学与应用数学系主任、副教授、应用统计硕导、数 学建模竞赛主教练张敬信老师编写,是一本编程技巧与建模方法高度融合的数学建模指导手册。
附录E MATLAB 求解线性规划
附录F正态性变 换
作者介绍
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读书笔记
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精彩摘录
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7.1优化建模技术 7.2案例:露天矿生产车辆安排 思考题7
第8章经典评价 模型
第9章模糊理论
8.1数据指标预处理 8.2主客观赋权法 8.3理想解法 8.4数据包络分析 思考题8
走进数学建模

课 改 前 沿149 都市家教走进数学建模726000 商洛职业技术学院 陕西 商洛 张安平【摘 要】各类数学建模大赛正在如火如荼举行,为了使更多同学了解数学建模,走进数学建模,本文就数学模型、数学建模、建模步骤及建模能力培养谈了一些自己认识。
【关键词】模型;数学模型;数学建模数学建模是近几年来在我国大学及普通中学中广泛开展起来的一项活动,随着各类数学建模竞赛的举办以及数学建模向数学教学的不断渗透,数学建模活动越来越受到学生和数学教师重视,在教学实践过程中,发现数学建模是创新教育与数学教学最好结合点,数学建模就像一座桥,它将抽象、艰深的数学理论和它在现实生活中丰富多彩的应用连接起来,同学们,尝试着去走走这座桥吧,它将带你走入一个充满挑战和乐趣的世界!一、数学模型和数学建模所谓数学模型是指通过抽象和简化,使用数学语言对实际现象的一个近似的刻画,以便于人们更深刻地认识所研究对象,数学模型不是对现实系统的简单模拟,它是人们用以认识现实系统和解决实际问题工具,数学模型是对现实对象的信息通过提炼、分析、归纳、翻译的结果。
它使用数学语言精确地表达了对象内在特征,通过数学上演绎推理和分析求解,使得我们能够深化对所研究的实际问题认识。
从这一意义上讲,我们以前在物理学和化学中学习过许多公式,都可以看作一个数学模型。
随着数学应用日益广泛,数学模型也越来越多地出现在社会科学及人文科学许多领域。
例如,人口增长问题可以用一个指数函数描述并进行预测,某种新产品销售量变化,可以通过一个微分方程来进行解释。
数学建模是指通过对实际问题抽象、简化,确定出变量和参数,并应用某些规律建立起变量与参数间关系的数学模型,求解该数学模型、解释、验证所得的解,确定能否多次循环用于解决实际问题过程,由此可以看出,数学建模是一个创造性的过程,这个过程一般可以分为分析问题、查阅资料、建立模型、求解模型、完善写作等阶段。
二、数学建模一般步骤建模要经过哪些步骤并没有一定模式,通常与问题性质、建模目的有关,下面介绍是机理分析方法建模一般过程。
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2. 赛题的开放性增大,新方法不断涌现 (1)赛题的开放性增大解法的多样性,一道 赛题可用多种解法; (2)开放性还表现在对模型假设和对数据处 理上。
3. 专业知识和已有模型是一把"双刃剑" 专业知识用来理解竞赛题,了解其 关键所在,但又不能拘泥于专业知识, 而不顾赛题本身的要求。 已有的模型可以给选手提供必要的 解题思路指导或解题模型,但是如何合 理地对已有模型进行修改以使用于赛题 都是选手们在参加竞赛时应当注意的问 题。
99A 自动化车床管理 随机优化、计算机模拟 99B 钻井布局0-1 规划、图论 00A DNA 序列分类 模式识别、Fisher 判别、人工神经网络 00B 钢管订购和运输 组合优化、运输问题 01A 血管三维重建 曲线拟合、曲面重建 01B 工交车调度问题 多目标规划 02A 车灯线光源的优化 非线性规划 02B 彩票问题 单目标决策 03A SARS 的传播 微分方程、差分方程 03B 露天矿生产的车辆安排 整数规划、运输问题 04A 奥运会临时超市网点设计 统计分析、数据处理、优化 04B 电力市场的输电阻塞管理 数据拟合、优化 05A 长江水质的评价和预测 预测评价、数据处理 05B DVD 在线租赁 随机规划、整数规划
该应用题 , 已经包含了建立数学模型的 基本内容,即: 根据问题背景和建模目的作出必要的简化 假设
航行中船速和水速均为常数;
用字母和符号表示有关的量
x,y分别表示船速和水速;
利用相应的物理(或其它)规律建模
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.
求解方程,得到数学上的解答 x=20,y=5; 用这个结果回答原问题 船速为每小时20千米. 如果是实际问题,其结果还必须用实际 信息来检验。
全国大学生数学建模竞赛
简称“国赛”,是由 教育部高等教育司 和 中国工业与应用数学学会 共同主办,面向全国 高等院校所有专业、所有学生的一项大规模竞 赛活动。 国赛始于 1992 年,每年九月的第 3 个周末 举行(三天三夜)。目前已经成为全国高等院 校中规模最大的课外科技活动。
国赛是全国统一出题,在“全国大学生数学建 模竞赛”官网公布: / 采取通讯方式,由各赛区负责组织实施。
06A出版社书号问题 06B Hiv病毒问题 07A 人口问题 07B 公交车问题 08A 照相机问题 08B 大学学费问题
整数规划、数据处理、优化 线性规划、回归分析 微分方程、数据处理、优化 多目标规划、动态规划、图论、0-1规划 非线性方程组、优化 数据收集和处理、统计分析、回归分析
1. 对选手的计算机能力提出了更高的要求 (1)近年来试题向大规模数据处理方向发 展,使得赛题的解决依赖计算机,手工计算不 能完成; (2)求解算法和各类现代算法的融合,需 要计算机模拟和以算法形式给出最终(数值) 结果。
在数学建模竞赛中使用的具体数学方法 是多种多样的,而且一个竞赛题的解决也可 以使用多种方法。 总的来说,常用的数学建模方法有优化 方法,曲线拟合,回归方法,层次分析,图 论方法等等;而对于每个问题,在具体使用 一类方法时又有具体的体现,如优化方法又 有线性规划,非线性规划,动态规划,多目 标优化等等。
给大家的建议
1. 正确地认识数学建模 真正完成一次数学建模是件很困难的事情,需要一定 量的知识储备(数学知识和论文写作知识) 、快速学习 能力、团队协作能力,以及吃苦耐劳的心态、持之以恒 的坚持。所以, “13级学生组的队”最好明年再参加; “对建模基本不了解、又没有付出大努力的觉悟,只想容易 就能得奖的”最好现在就退出; 知识储备不够很正常,这次建模就是学习提高的过程,但是 真的需要付出努力学习才行。
东北三省大学生数学建模联赛
由黑龙江、吉林、辽宁三省有关高校联 合主办,旨在便于各校培养和选拔参加全国 竞赛的代表队。
近年来,题目都采用“深圳杯”数学建 模夏令营 的竞赛题,比赛一般四月中旬开始, 周期较长一个月左右,所以这也是学生学习 和提高建模水平的绝佳的锻炼机会。
2013年以来我校学生获得的建模成绩
应当指出的是,虽然很多问题最终可以 归结为同样一类方法加以解决,但是对具体 的问题,在分析问题的过程中需要联系背景 专业知识,使用内在规律建立模型;而且不 同方法之间在具体的解法上可以相互转换, 相互借鉴,因此不能独立地来看待这些方法。
历年“国赛”试题及算法
93A 非线性交调的频率设计 拟合、规划 93B 足球队排名 图论、层次分析、整数规划 94A 逢山开路 图论、插值、动态规划 94B 锁具装箱问题 图论、组合数学 95A 飞行管理问题 非线性规划、线性规划 95B 天车与冶炼炉的作业调度 动态规划、排队论、图论 96A 最优捕鱼策略 微分方程、优化 96B 节水洗衣机 非线性规划 97A 零件的参数设计 非线性规划 97B 截断切割的最优排列 随机模拟、图论 98A 一类投资组合问题 多目标优化、非线性规划 98B 灾情巡视的最佳路线 图论、组合优化
理清整体解决该问题思路,大问题细化为小问题, 小问题大体如何解决(可能用到什么算法,有哪些难点, 缺少什么数据和文献等等),谁负责解决哪块。
注意:考虑问题一定要全面,各种影响因素尽可能多的考 虑进来,再合理假设(忽略次要因素的影响)简化问题。
(4) 分工合作,逐步解决问题 ① 负责建模部分的人,挑选最可能会用到的论文,结合 (建模算法的书)快速读懂论文,准备套用论文解决问题; 逐步完成解决各个小问题的算法理论部分; ② 负责计算机编程部分的人,初步处理数据,编程实现 各个算法理论,解出每一步骤的数值结果;
美赛:
(2013年)一等奖 1 项、二等奖 1 项
(2014年)二等奖 5 项
2013年国赛:
国家二等奖 2 项;
赛区一等奖 2 项、二等奖 5 项、三等奖 2 项
2013年东北三省赛:
一等奖 21 项、二等奖 31 项
数学建模竟赛的解题方法总结
数学建模使用的数学方法涉及到初等数 学和高等数学的多个领域,包括运筹学、 统计学、图论、概率论、数值分析、微 积分和微分方程等。
大学生以队为单位参赛,每队3人,专业不限。 每队可设一名指导教师(或指导组),从事赛前辅 导和参赛的组织工作。
竞赛采取开卷形式,学生可以查阅和利用各种 图书资料、期刊杂志、国际互联网等。但竞赛期间 不得与队外的任何人包括指导教师进行讨论和交流。
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学 等方面经过适当简化加工的实际问题(尤其 是当前热点问题),不要求参赛者预先掌握 深奥的数学专门知识,只需要学过普通高校 的数学课程。 题目有较大的灵活性和开放性供参赛者 发挥其创造能力。本科组竞赛题目分 A、B两 题,专科组竞赛题目分 C、D两题,供参赛者 任选一题。
数 学 建 模
1、数学建模简介; 2、数学建模竟赛的解题方法总结。
数学建模简介
什么是数学模型?
应用题:甲乙两地相距750千米,船从甲到 乙顺水航行需30小时,从乙到甲逆水航行需50 小时,问船的速度是多少. 解:用x,y分别表示船速和水速,列方程: (x+y)×30=750, (x-y)×50=750 求解得x=20,y=5,故船速为每小时20千米.
3. 如何具体的去做建模? 知识储备有限,靠自己会的东西完成建模不现实。所以, (1) 仔细读懂题目,理解清楚题目要解决哪些问题, 这些问题可能用到什么算法,用题目中的关键词 (描述问题和算法的名词)去初步查阅文献; (2) 队员之间认真讨论哪个题目更适合自己做,选定题目;
(3) 三人一起仔细和具体地读题和查相关文献(尤其是 相关论文),并搜集数据资料;然后具体分析问题:
写作部分可以适当推后框架形成、大部分算法的理论和编程都实现 的差不多了,负责论文写作的人,开始严格按照建模论文 的结构和写法专门负责写作。 另两个人继续解决各自剩下的问题。
注意: 不要凭空想如何让论文有创新之处,优先确保通过 套用别人文献的算法(可以适当根据具体问题做些小修正), 处理题目中的数据,得到数值结果,解答出题目中的大 部分问题【到这已经是篇不错的建模论文了】。
2. 组队原则 尽量找志同道合、不容易遇到困难就半途而废的人; 尽量找学习能力强的人,比基础好坏更重要; 最佳组队方案:
1 人建模: 查到合适的文献资料,迅速读懂和套用到建模题上; 1 人编程求解: 计算机编程能力强(从处理数据、实现算法、得到数值 结果); 1 人论文写作: 具备基础的科技论文写作能力, 结果和过程一般,但能 叙述的头头是道、细致漂亮、逻辑清晰。
数学模型——为了定量地解决一个实际问题 , 从中抽象、归结出来的数学结构。 具体可以描述为 ,对于现实世界的一个研究对 象,为了一个特定目的 ,根据对象的内在规律 ,做出 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,指的是建立数学模型的全过程,包括 模型的建立、求解、分析和检验.