数学建模全套PPT教程376p
《数学建模讲座》课件

讲者:李教授,XX大学数学系副教授。
感谢您的聆听!
数学建模的基本步骤
1
研究问题
了解和分析实际问题,明确目标和需求。
2
建立模型
根据实际问题,选择适当的数学模型,并进行建模。
3
求解模型
利用数学工具和方法求解建立的数学模型。
4
模型分析
对求解的结果进行分析和评价,寻找优劣及改进方案。
数学建模中的数学工具及其应用
优化方法
优化方法可以帮助 我们寻找问题的最 优解或最佳决策。
统计学方法
统计学方法可以帮 助我们分析和理解 数据,揭示其中的 规律和趋势。
线性代数
线性代数在数学建 模中有广泛的应用, 如矩阵运算、线性 方程组的求解等。
概率论与数 理统计
概率论与数理统计 可以帮助我们分析 和预测随机现象, 并进行决策和风险 评估。
结论
数学建模的重要性
数学建模是将数学与实践相结合的要途径,对推动科学和社会的发展具有重要意义。
《数学建模讲座》PPT课件
# 数学建模讲座PPT课件 ## 概述 本讲座将介绍以下内容: 1. 什么是数学建模 2. 数学建模的意义 3. 数学建模的基本步骤 4. 数学建模中的数学工具及其应用
什么是数学建模
1 定义
数学建模是指利用数学语言和工具对真实世界中的问题进行化简、抽象和数学描述的过 程。
将知识转化为实践的能力
通过数学建模,我们可以将抽象的数学理论应用于实际问题的求解与分析。
建立对世界的更深理解
数学建模可以帮助我们深入分析问题,寻找最佳解决方案,从而提高对世界的理解。
Q&A
1 时间
讲座时间:2021年6月15日,上午10点至11点。
《数学建模》PPT课件

( 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
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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。
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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 。
数学建模全套课件

( 2)
方程的解为
W v(t ) C
t 0
计算碰撞速度,需确定圆桶和海底的碰撞时间t0
分析 考虑圆桶的极限速度
W B 527.436 470.327 lim v( t ) t C 0.08
≈713.86(英尺/秒)>>40(英尺/秒)
汽车类型及车身长模拟原理分析 若随机变量X~U(0, 1),有
P{0பைடு நூலகம்X≤0.55}=0.55,
P{0.55≤X≤0.95}=0.4,
P{0.95≤X≤1.0}=0.05. 可用一串随机数(RND)来确定到达车辆的 车型与车身长.
RND 种类 RND 车长 列长
0.10 卡车 0.59 9.44 9.44
0.28 卡车 0.48 8.96 18.4
0.61 0.34 0.77 0.57 0.02 0.88 轿车 卡车 轿车 轿车 卡车 轿车 0.10 0.56 0.30 0.90 0.81 0.66 3.70 9.12 4.10 5.30 9.62 4.82 22.1 31.22 35.32 40.62 50.24 55.06
摩托车
(2) 确定随机到达车辆的身长车. 汽车类型及车身长模拟原理分析 (3) 关于车辆的排放.
甲板可停放两列汽车,可供停车的总长为 32×2=64米
排放原则:两列尽可能均衡。(怎样实现?) 结果分析:由一组特定随机数确定车型和车身 长度,仅得到一个解答.
将一组随机数模拟确定的结果,看成对一次 实际运载情况的“观察”,少数几次观察是无意 义的. 需多次重复模拟, 再进行统计分析
数学模型是现实世界与数学世界的理想桥梁
面对各类问题:
1. 世界的末日?
数学建模过程PPT课件

为了在表决提案时避免可能出现10:10的平局,再设一个席 位。
21个席位的分配结果
系别 人数 所占比例
分配方案
甲 103 103/200=51.5% 51.5 %•21 =10.815
乙 63 63/200=31.5% 31.5%•21=6.615
丙 34 34/200=17.0% 17.0%•21=3.570
3 42 Q3 1(1 1) 578
1 0 32 Q1 3(3 1) 888.4
6 32 Q2 2(2 1) 661.5
3 42 Q3 1(1 1) 578
甲1 乙1 丙1
4 6 7 10 11 13 16 17 19 20 5 8 12 14 18 9 15 21
甲:11,乙:6,丙:4
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练习 学校共1000学生,235人住在A楼,333人住 在B楼,432住在C楼。学生要组织一个10人 委员会,试用惯例分配方法, d’Hondt方法和 Q值方法分配各楼的委员数,并比较结果。
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d’Hondt方法 有k个单位,每单位的人数为 pi ,总席位数为n。 做法: 用自然数1,2,3,…分别除以每单位的人数,从 所得的数中由大到小取前 n 个,(这n 个数来 自各个单位人数用自然数相除的结果),这n 个数中哪个单位有几个所分席位就为几个。
2 建模步骤
模型准备
模型假设
模型检验 模型应用
模型分析
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模型建立 模型求解
1)模型准备: 了解问题的实际背景,明确建模目 的,掌握对象的各种信息如统计数据等,弄清实际 对象的特征。
有时需查资料或到有关单位了解情况等。
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《数学建模》课件

第一章课程概述§1.1 数学模型与数学建模一.基本概念数学是研究现实世界中数量关系和空间形式的科学。
其产生以及许多重大发展都是和现实世界的生产活动和其他相应学科的需要密切相关的;同时,作为认识和改造世界的强有力的工具,又促进了科学技术和生产建设的发展。
特别在当今时代,由于计算机软硬件的迅速发展和普及,数学方法被广泛应用于生产实践、社会管理的各个领域和层面。
对具体的应用问题或问题类进行合理的简化假设以及适当的抽象并最终表述为某种数学结构,即我们在这里讨论的数学模型,是现代生产实践与社会生活实现优化决策和科学管理的必要环节。
而数学建模则是指根据实际需要或最终管理目标,对现实问题构建数学模型,对模型进行分析求解,并最终将模型解翻译为决策方案应用于实际的一个由诸多环节组成的一个完整过程。
为理解现实对象与数学模型的关系,以下给出数学建模的一个流程图:二.(引例1)椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。
这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?三.(引例2)商人过河设有三名商人,各带一个随从,欲乘一小船渡河,小船只能容纳两人,须由他们自己划行。
随从们密约,在河的任何一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货。
而如何乘船渡河的大权掌握在商人们的手中。
商人们怎样才能安全渡河呢?椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。
这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?以下的模型给出了肯定的回答。
一.模型假设:1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一点,四脚的连线呈正方形;2.地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没台阶)。
即地面可视为数学上的连续曲面;3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,使椅子在任何位置上至少有三只脚同时着地。
数学建模概论PPT课件

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20
数学建模的六个环节
六个环节各自的含义
(5)讨论和验证:根据模型求解的结果,讨论得到的解是 否和情况相符。模型的各个环节都可能影响模型的结果,例 如假设是否合适,归结为数学问题时推理是否正确,求解所 用的方法是否恰当,数据是否满足一定的精确度要求等等, 都应该在讨论的范围之内。
数学建模理论与实践
—— 数学建模概论
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1
本讲主要内容
数学建模的基本含义 数学建模的六个环节 数学建模的学习建议
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2
数学建模的基本含义 数学建模的六个环节 数学建模的学习建议
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3
数学建模的含义
数学模型的起源
1980年4月,美国数学教师协会(NCTM)公布了一份指 导80年代学校数学教育的纲领性文件《关于行动的议程》。 该文件指出:“80年代的数学教育大纲,应当在各年级都介 绍数学的应用,把学生引进到问题解决中去”;“数学课程 应当围绕问题解决来组织,数学教师应当创造一种使问题解 决得以蓬勃发展的课堂环境。” “必须把问题解决作为学校数学教育的核心”。
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9
数学建模的含义
数学建模是一个“迭代”的过 程
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10
数学建模的含义
传统的应用题与数学建模的关系
当前应用题教学的主要变化趋势是:问题的来源更生活化, 更贴近实际;条件和结论更模糊;可用信息和最终结论更有 待学生自己去挖掘;数据量或信息量趋于海量。因此,当前 应用题教学的发展趋势是逐步向数学建模过渡。数学建模要 从应用做起,从应用题的改革做起。
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11
数学建模的含义
一个简单的实例
数学建模培训精品课件

深度学习与神经网络
介绍深度学习和神经网络的基本原理 ,以及在数学建模中的应用和挑战。
探讨机器学习算法如何与数学建模相 结合,实现数据分析和预测。
大数据时代的数学建模挑战与机遇
大数据的数学建模方法
介绍处理大规模数据集的数学建模方法和技巧,如分布式计算、 云计算等。
数据清洗与预处理
阐述数据预处理在数学建模中的重要性,以及如何进行数据清洗和 特征提取。
THANKS.
04
模型评估与改进技巧
误差分析
分析模型预测误差来源,提高模型预测精度 。
多目标优化
在满足多个约束条件下,优化模型目标函数 。
敏感性分析
评估模型参数对结果的影响程度,优化模型 参数。
模型集成
将多个模型组合起来,提高整体预测性能。
数学建模软件介绍
04
MATLAB的使用介绍
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数
数学建模应用实例
02
微积分建模实例
总结词:微积分建模是数学建模中的基 础,通过实例可以更好地理解微积分的 实际应用。
经济学中的边际分析:通过微积分分析 经济活动中成本、收益和利润的变化, 为决策提供依据。
人口增长模型:利用微积分的知识,建 立人口增长模型,预测未来人口数量和 增长趋势。
详细描述
瞬时速度与加速度:通过分析物体运动 的速度和加速度,建立微积分模型,用 于预测物体的运动轨迹和时间。
模型验证:使用实际数据对模型进行 验证,评估模型的准确性和可靠性。
应用与优化:将模型应用于未来气候 预测中,根据反馈进行模型优化和调 整。
数学建模前沿动态
06
人工智能与数学建模的结合
数学建模常用方法介绍ppt课件

遗传算法一般步骤
1. 完成了预先给定的进 化代数 2. 种群中的最优个体在 连续若干代后没有改进 3. 平均适应度在连续若 干代后基本没有改进
竞赛中的群体思维方法
✓平等地位、相互尊重、充分交流 ✓杜绝武断评价 ✓不要回避责任 ✓不要对交流失去信心
竞赛中的发散性思维方法
➢ 借助于一系列问题来展开思路
与模糊数学相关的问题(二)
模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造 模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来 确定其分类关系
模糊层次分析法—两两比较指标的确定
模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素 制约的事物或对象作出一个总的评价,如产 品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植 适应性的评价等,都属于综合评判问题。由 于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性 和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评 判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效 果
3. 合并距离最近的两类为一个新类 4. 计算新类与当前各类的距离(新类与当
前类的距离等于当前类与组合类中包含 的类的距离最小值),若类的个数等于 1,转5,否则转3 5. 画聚类图 6. 决定类的个数和类。
统计方法(判别分析)
➢ 判别分析—在已知研究对象分成若干类型,并已取 得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础 上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样 品进行判别分类。
这个问题与什么问题相似? 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样? 极限情形(或理想状态)如何? 综合问题的条件可得到什么结果? 要实现问题的目标需要什么条件?
➢ 借助于下意识的联想(灵感)来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想 综合所得到的联想和猜想,得到一些结论 进一步思考找出新思路和方法
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数学建模教程
第1章 从实际问题到数学模型
1.1 初识数学模型 1.2 几个历史性问题 1.3 利益博弈 1.4 几项智力游戏 1.5 棋牌中的数学
第3章 竞赛题选讲
3.1 基金使用计划 3.2 车灯线光源的优化设计 3.3 锁具装箱 3.4 节水洗衣机问题 3.5 最优捕鱼策略 3.6 艾滋病疗法评价及疗效预测
[返回]
1.1 初识数学模型
1.1.1 简化和替代 军队作战室中的沙盘、建筑开发商售楼的立体广 告,还有航空模型等等。 为了展示微观的分子结构,要把模型做大些。 象棋和军棋是从战争简化而来的,下棋过程可以理解 为战争的模型。 社会的经济增长率、人口增长预测对应着公式和图表 。
要是忽略和淡化应用的背景,所遇到的问题就转化成了公式、图 表、方程组等等,这样就得到了与实际问题相对应的数学模型。
数学最基本的学科特征在于
来源的实践性、 结构的抽象性、
模型的多样性、
计算的精确性、 应用的广泛性。
推理的精密性、
体系的统一性、
华罗庚所说:“宇宙之大,粒子之多,化工之巧,地 球之变,生物之谜,日用之繁……无一不可用数学来表 达。” 任何应用问题,一旦建立起了数学的模型,就会立 即显现出解决问题的清晰途径和通向胜利的一线曙光。
第2章 基础数学模型
2.1 概率模型 2.2 几个简单的高等数学问题 2.3 万有引力定律与三个宇宙速度 2.4 规划模型 2.5 经济数学模型 2.6 生物种群增长的数学模型
3.7 长江竞渡
附:全国大生数学建模竞赛章程
序 言
一、历史地看数学 二、从模型的角度看数学 三、数学的严谨性和实用性
一. 历史地看数学
恩格斯认为,“数学是研究现实世界的空间形式 和数量关系的科学”。 《九章算术》是我国古代的经典数学名著。 欧几里得的《几何原本》是近代数学公理化的楷模。 十七世纪,由于科学与技术上的要求促使数学家们研 究运动与变化。 十八世纪,解析几何与微积分创立。 十九世纪开始,概率论、拓扑学、运筹学、系统论、 控制论、数理统计学等学科产生并且迅速完善起来。
美国著名数学家R.柯朗指出:“毫无疑问,数学 的一切进展都不同程度地植根于实际的需要。但是,一 旦数学在实际需要的迫使下被推动了,它自身就不可避 免地便获得一种动量,使之超越出直接应用的界限。”
数学的内涵发生了变化,人们很难再去用代数、几 何以及空间形式和数量关系这样寥寥的词汇来给数学做 出令人信服地描述性定义了。因为数学已经深入研究了 数和形以外的太多的东西。 数学是关于抽象模型的科学。
把握均衡和追求精确的侧重取向 是工程师和学者的主要区别 精确地刻画均衡 期待数学的介入 很多直感美蕴含着价值因素,美的结论应该立足 于价值的精确性 首推数学模型 [返回]
第1章 从实际问题到数学模型
1.1 初识数学模型
1.2 几个历史性问题 1.3 利益博弈 1.4 几项智力游戏 1.5 棋牌中的数学
(以数学的抽象方式来体现事物规律的替代品)
1.1.2 数是抽象模型
“2+1”是数学模型.不同的问题可能得到 相同的数学模型. 分数和小数. 有理数与无理数. 虚数 i
1
.
1.1.3 两道算术题 例1 两台不同功率的抽水机向一个大水池中注水。如 果第一台抽水机单独工作,4小时可以将水池注满;如 果第二台抽水机单独工作,6小时可以将水池注满。现 在由两台抽水机同时工作,需要多长时间注满水池?
二. 从模型角度看数学
“1”是最简单的数学模型。
3x+1=10
方程是表现等量关系的数学模型 “点”、“面”、“线”都是抽象的模型,几何学可 以说是研究模型的科学。 非欧几何以及泛函分析、拓扑理论的诞生,几何这 种数学模型挣脱了直观和低维的束缚,空间的内涵有 了极大的改变。
数学的发展过程,就是不断地构建新的模型、完善模 型和从低层次模型过渡到高层次模型的过程。
设水池的总容量为1。两台抽水机同时工作所需要 时间为
1
1 1 + 4 6
=2.4
(小时)
例2 大孩和小孩带着一条狗在马路上奔跑。初始时刻小孩在大 孩和狗的前面100米,小孩以每分钟20米的速度向前跑,大孩以每 分钟30米的速度追赶小孩,狗的速度是每分钟50米。狗和大孩同 时开始追赶小孩,它追上小孩后立即折回跑向大孩,与大孩子相 遇后返身继续追小孩,…。从大孩子开始追小孩到追上小孩的这 段时间内,狗一共跑了多少路程?
数学是一门古老的科学,也是生命力极其旺盛的科 学。不同学科很多方面的应用问题,经过适当的简化和 提炼都归结成了数学。数学的知识和方法无处不在。 天气有冷有热,物体可重可轻。创造了温度计和秤, 冷热就有了度数,物体就有了重量。 有了度量标准,各方面因素都可以赋予一定的量值。 数学模型只是事物本质属性的某种替代品。
数学独立于自然科学和社会科学
科学和学说是对客观规律的理论解释.
牛顿是在苹果树下顿悟了万有引力定律,牛顿坚信质 量的恒定。 进入上个世纪以后,著名物理学家爱因斯坦推翻了 质量不变的神话。 m0 m v2 1 2 c
经验罗列是学科发展的最初级阶段 科学研究就是寻求事物的公共特征、探索其 公共属性 古罗马建筑的窗户宽长比大多接近0.618 均衡、知识的通用性和严密性 是学科审美的基本依据 数学具有独到的学科美
数学建模教程
什么是模型? 什么是数学模型? 数学模型从哪里来,到哪里去? 如何去培养数学建模的自觉性?
你想了解数学建模竞赛吗?
——《数学建模教程》 令你耳目一新
本书从若干智力游戏、 历史趣题和一些看似简单 的实用问题入手,循序渐 进地引进数学建模的基本 思想和方法。 在简要介绍了规划模型、 经济数学模型、生物数学 模型等基础数学模型之后, 对全国大学生数学建模竞 赛的若干典型赛题进行了 探讨。
至少可以说,数学是一门与抽象模型密切相关的科学。 当今和未来的很多数学研究,其对象或许是建立在已 有数学模型基础之上的更加抽象化的模型。
三. 数学的严谨性和实用性
自然科学的主要研究对象是 物质存在的自然规律 社会科学的主要研究对象的是 社会规律和主观意识
当然,自然科学不能脱离社会,社会科学也不 能与自然无关。