国防科技大学数学建模ppt第100

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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。

国防科技大学数学建模ppt第10

国防科技大学数学建模ppt第10

如果一致
不一致
a23 8 (C2 : C3 )
允许不一致,但要确定不一致的允许范围 考察完全一致的情况
w1 w 1 w2 A w1 wn w 1 w1 w2 w2 w2 wn w2 w1 wn w2 wn wn wn
w (w1, w2 , wn ) (w 1)
T
令aij wi / wj
满足 aij a jk aik , i, j, k 1, 2, 的正互反阵A称一致阵 一致阵 性质
n
☻ A的秩为1,A的唯一非零特征根为n ☻ A的任一列向量是对应于n 的特征向量 ☻ A的归一化特征向量可作为权向量
T w ( x ) w ( x ) wz ( y ) 则 z j y j
( wy1 ( x j ), wyn ( x j )) ( wz ( y1 ), wz ( yn ))
T
最终
wz ( x) (wz ( x1 )
wz ( xn ))T
二. 层次分析法的若干问题
☻正互反阵的最大特征根是否为正数?特征向量 是否为正向量?一致性指标能否反映正互反阵接 近一致阵的程度?
1.769 Aw 0.974 0.286
Aw w
(
1 1.769 0.974 0.268 ) 3.009 3 0.587 0.324 0.089
精确结果: w=(0.588,0.322,0.090)T,
=3.010
3. 特征向量作为权向量——成对比较的多步累积效应 成对比较 Ci:Cj (直接比较) aij ~5 CI 0.018 5 1
随机一致性指标 RI=1.12 (查表) 一致性比率CR=0.018/1.12=0.016<0.1

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。

科学计算与数学建模认识PPT课件

科学计算与数学建模认识PPT课件
科学计算是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问 题的计算,是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、复杂现象的 方法。科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的 新兴交叉学科,是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工 具。
随着计算机技术的飞速发展,科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大 的作用,已成为继科学实验和理论研究之后科学研究的第三种方法。了解或 掌握科学计算的基本方法、数学建模的过程和基本方法已成为科技人才必 需的技能。因此,科学计算与数学建模的基本知识和方法是当代大学生, 尤其是理工科大学生必备的数学素质。
11
下面是一个简单的例算,可以看出近似值带来的误差和算法的选择 对计算结果的精度所产生的巨大影响。
3
例1.3.1 要计算 2 1
x
2 1
可用四种算式算出:
6
x
2 1
x 99 70 2
6
1 x 2 1
x
1
99 70 2
如果分别用近似值 2751.4和 217121.4166
选定适合的算法是整个数值计算中非常重要的一环。例如, 当计算多项式
P (x ) a n x n a n 1 x n 1 a 1 a 0
的值时,若直接计算 aixi(i0,1, ,n) 再逐项相加,共需做
12 (n1)nn(n1) 次乘法和 n 次加法。
2
9
n 10 时需做55次乘法和10次加法。若用著名秦九韶(我国宋朝数学
与实际现象、数据比较
确保模型的合理性、适用性
模型应用
实际问题
6
1.2.3 数学建模意义
作为用数学方法解决实际问题的第一步,数学建模自然有着 与数学同样悠久的历史。进入20世纪以来,随着数学以空前的 广度和深度向一切领域的渗透,以及计算机的出现与飞速发展, 数学建模越来越受到人们的重视,数学建模在现实世界中有着重 要意义。

国防科学技术大学ppt

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研究过程
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研究过程
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教育部直属、国家“211工程”重点 建设的全国重点大学,国家“双一 流”世界一流学科建设高校
这里是小标题
教育部直属、国家“211工程”重点 建设的全国重点大学,国家“双一流
”世界一流学科建设高校
这里是小标题
教育部直属、国家“211工程”重点 建设的全国重点大学,国家“双一流 ”世界一流学科建设高校
阶段1
阶段2
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阶段3
阶段4
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阶段5
阶段6
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论文背景
成果应用
删除图片会出现图片占位符。如果想替换图片 可直接删除原图片,点击图片占位符中图标, 选择合适的图片进行替换。如果发现替换后的 图片裁剪的不合适,点击图片,选择“图片工 具”—“裁剪”下拉小三角—“填充”,即可 调整裁剪位置。
PART 02
理论框架
理论框架
第一层次

数学建模培训精品课件ppt

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MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值
计算的编程语言和开发环境。
MATLAB在数学建模中的优势
02
MATLAB提供了丰富的数学函数库和工具箱,支持矩阵运算、
符号计算和数值分析,适用于各种数学建模场景。
MATLAB在数学建模中的应用案例
数学建模在金融领域的应用
金融行业对数学建模的需求日益增长,涉及风险管理、投资组合优化、市场预测等领域 。
数学建模在物理科学和工程中的应用
物理科学和工程领域中的复杂问题需要借助数学建模进行深入研究,如流体动力学、材 料科学等。
提高数学建模能力的建议
01
掌握数学基础知识
数学建模需要扎实的数学基础, 如概率论、统计学、线性代数和 微积分等。
深度学习中的数学建模
探讨深度学习领域中常用的数学方法和模型,如卷积神经网络、循 环神经网络等。
数据科学中的数学建模
数据清洗与预处理
数据可视化的数学基础
介绍数据科学中数据预处理的基本方 法和数学原理。
介绍数据可视化中涉及的数学原理和 可视化技术。
统计分析方法
阐述统计分析中常用的方法和模型, 如回归分析、聚类分析等。
02
实践经验积累
03
学习优秀案例
通过参与数学建模竞赛、科研项 目等方式,积累实践经验,提高 解决实际问题的能力。
学习经典数学建模案例,了解不 同领域中数学建模的应用方法和 技巧。
对未来数学建模的展望
跨学科交叉融合
未来数学建模将更加注重与其他学科的交叉融合,如生物 学、环境科学、社会科学等。
人工智能与数学建模结合

全国大学生数学建模竞赛培训-PPT课件

全国大学生数学建模竞赛培训-PPT课件

三种主要需求:换乘次数,费用,时间
尽可能准确理解题意,明确需要解决哪些问题
分析赛题——问题1 (1)关于模型 ① 这是什么样的数学问题? 1、仅考虑公汽线路,给出任意两公汽站点之间线路选择问题的 一般数学模型与算法。并根据附录数据,利用你们的模型与算法, 优化问题——最佳路线。 求出以下6 对起始站→终到站之间的最佳路线(要有清晰的评价说明)。 ② 至少有哪些需求、哪些目标? (1) S3359→S1828 ;(2) S1557→S0481; (3) S0971→S0485
三个目标各自独立的优化问题,三个独立规划: 最少换乘次数规划,最少行程费用规划,最短行程路程规划;
④ 三个独立的优化问题,最优解不唯一,是否需要 考虑其余目标?其余目标的优先次序如何?
可能的模型方案:三个目标的各种可能排列 ������ 换乘次数第一,其次费用,再次时间; ������ 换乘次数第一,其次时间,再次费用; ������ 费用第一,其次换乘次数,再次时间; ������ 费用第一,其次时间,再次换乘次数; ������ 时间第一,其次换乘次数,再次费用; ������ 时间第一,其次费用,再次换乘次数
分析赛题——明确意图
意图:定量评估2019年上海世博会的影响力
注意:本题是一道比较开放的题目,对问题的理解和所 关注的侧 面(角度)的不同,会导致模型的多样性。
关键:影响力的定义,即因素的选定。
容易考虑到的影响力包括经济、旅游、社会、文化等多个方面也可 以是一个较小的侧面(比如表演、自愿者、摄影)。 世博会在经济方面 考虑到3天时间不太可能进行一个全面的影响力分析,如何恰当地 的影响力 选择一个影响力的侧面极其相关因素是解题的基本前提。 要求有明确具体的定义,要有合理的论证,要有数据支撑。

数学建模培训精品课件

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
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NUDT
Mathematica软件简介
ParametricPlot的可选参数与Plot的可选参数相同
NUDT
Mathematica软件简介
绘制点列 画出点列(1, y1), (2, y2),
ListPlot[{y1, y2, }]
ListPlot[{{x1, y1},{x2, y2}, }] 画出点列(x1, y1), (x2, y2), 注:使用PlotStyle可以设定点的大小和颜色
解不等式
Mathematica没有解不等式的内部函数,但它自带的外部 函数有此功能,将含有此函数的程序文件调入即可用。
调入方法及使用方法
NUDT
Mathematica软件简介
二、基本的符号运算 微积分
求极限 Limit[f , x->x0] 求函数 f 当xx0时的极限
注 当使用内部函数求比较复杂的极限时,输出结果就是原 输入的形式,此时调用自带的外部程序求极限的同名函数, 可提高解题能力
NUDT
Mathematica软件简介
NUDT
Mathematica软件简介
利用外部函数绘制图形
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Mathematica软件简介
图形表达式的操作 Show[{g1, g2, }, options] 将g1, g2, 组合成一个图形显示, options表示可选项 Show[GaphicsArray[list]] 将多个图形按行列同时显示, list是由图形表达式名字组成的表
ContourPlot x
2
y , x, 1, 1 , y, 1, 1 , ContourShading
2
Fals
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NUDT
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绘制条状图
利用外部函数绘制图形
NUDT
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绘制饼状图
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积分变换
LaplaceTransform[ f , t , s] 求函数f(t)的拉氏变换 求函数F(s)的拉氏逆变换
InverseLaplaceTransform[ F , s , t]
NUDT
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三、绘制图形
二维图形 Plot[f(x), {x, a, b}]
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利用Notebook制做文档
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The End !
Thanks !
求和(有限和或无穷级数)
i max
Sum[ f , {i , imin , imax}] 将函数展开成幂级数 Series[ f , {x, x0, n} ]
求和
i i min

f (i ) 的值
将f(x)在x0处展成幂级数至n 次项
幂级数的两个操作函数 Normal[expr] 将幂级数去掉余项转换成多项式 SeriesCoefficient[expr, n] 提取幂级数expr的n次幂的系数 注:可以对幂级数进行四则运算、符合运算等
Integrate[ f , {x, a, b}, {y, y1 ,y2}] 求二次积分 d x f ( x, y ) d y a y
1
b
y2
NIntegrate[ f , {x, a, b}] 求定积分 a f ( x)d x 的近似值 可选参数的假定
b
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NUDT
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1
0.5
t1 -0.5
t 13
t2
2
3
-1
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可选参数 PlotStyle(曲线的线型、颜色) PlotPoints(规定作图时取的最小点数)
GridLines(用于加网格线,可以在指定位置或默认)
Background(用于指定背景颜色,或灰度GreyLevel)
euler f_, t_, t0_, t1_, h_ , x_, x0_ , opt___ : Module graph While ti ti, xi, graph , ti t0, x0 t1, xi ; N xi h f . t ti, x xi ; ti ti t0; xi x0;
h;
AppendTo graph, ti, xi ; ListPlot graph, opt 1 f x_, y_ : y 1000 y ; 2000 euler f x, y , x, 0, 15, 1 , y, 20 , PlotStyle RGBColor 1, 0, 0 , PointSize 0.02
NUDT
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求函数 f 的对自变量var的导数(或偏导数)
求函数 f 对自变量 x1,x2,混合偏导数 求函数 f 对自变量 x1,x2,的 n1,n2,阶混合偏导数
求导数(偏导数)
D[f , var]
D[f , x1, x2 ,]
D[f , {x1,n1},{ x2 ,n2},]
绘制向量场
NUDT
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三维图形 Plot3D[ f , {x, xmin, xmax}, {y, ymin, ymax}] 这里二元函数f(x,y)的定义域为矩形区域 注:Mathematica将函数f(x,y)的定义域分割成若干小矩 形,计算各小矩形的顶点处的函数值,得到曲面上的若 干点,顺次连接这些点便得到曲面的近似图形。 可选参数 Boxed(是否给图形加立体框)、BoxRatios[r1, r2, r3] Mesh(是否加网格)、ViewPoint(设置观察点位置)
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NUDT
Mathematica软件简介
利用可选参数PlotJoined可将各点顺次连接起来
NUDT
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1
0.5
-3
-2
-1
1
2
3
-0.5
-1
NUDT
Mathematica软件简介
等值线图 ContourPlot[ f , {x, xmin, xmax}, {y, ymin, ymax}] 注:利用可选参数Contours可指定等值线的条数和对应 不同函数值的等值线。
NUDT
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NUDT
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三维参数图形 ParametricPlot3D[{x(t), y(t), z(t)},{t, a, b}] 三维参数曲线
ParametricPlot3D[{x(u,v), y(u,v), z(u,v)},{u, umin, umax},{v, vmin, vmax}] 三维参数曲面
绘制f(x)在区间[a, b]范围的图形
Plot[{f1(x), f2(x),}, {x, a, b}] 绘制多个函数图形 可选参数 PlotRange(绘图范围)、AspectRatio(高宽比)、
Axes(坐标)、AxesLabel(坐标名称)、
Ticks(坐标刻度标记)、AxesStyle(坐标轴颜色、线宽)
NUDT
Mathematica软件简介
解方程(组) Solve[ eqns , vars ] 对系数按常规约定求解出方程(组)
Reduce[ eqns , vars ] 讨论系数出现的可能性,分别求解
NUDT
Mathematica软件简介
方程解集的再处理——提取解的值供以后引用
NUDT
Mathematica软件简介
直接在窗口播放 选中所有图片,在其中任一图片上双击即可 将动画生成GIF型动画文件 图形生成后,键入Export[“test.gif”,%],即可按GIF型文 件格式将动画图片保存到名为test.gif的文件中.
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四、Mathematica高级应用
Mathematica编程
二维和三维图形元素
图形元素包含的基本图形有:点、折线、圆、圆弧、椭 圆、多边形,填充圆、立方体等,图形指示可用于指明 基本图形的颜色、点的大小、线的宽度等。
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NUDT
Mathematica软件简介
NUDT
Mathematica软件简介
动画的制作与播放 所谓动画,就是连续显示一系列的图片,特别注意,图片 的大小要一样。 首先要生成一系列的图片
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Mathematica软件简介
解常微分方程(组) DSolve[eqn, y[x], x] 求方程eqn的通解,x为自变量
DSolve[{eqn, y[x0]==y0}, y[x], x] 求方程eqn的特解 DSolve[{eqn1, eqn2, },{y1[x], y2[x], },x] 求方程组的通解 DSolve[{eqn1, },{y1[x]==y0, },{y1[x],},x] 求方程组的特解
NUDT
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全微分和全导数
Dt[f]
求函数 f 的全微分
求函数 f 的对自变量var的全导数,其中 f 的各元都是var的函数
Dt[f , var]
NUDT
Mathematica软件简介
求关于 x 的函数 f 的一个原函数
b
不定积分、定积分和重积分 Integrate[ f , x] Integrate[ f , {x, a, b}] 求定积分 a f ( x)d x 的值
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