2 数学建模概述
数学建模方法简介
二、微分方程模型
1、传染病模型
本例建立了传染病传播的数学模型， 讨论了各类人群的变化趋势，研究了 影响传染病传播的参数及对应的措施。 所用的数学知识：常微分方程及定性 理论。
（一） 问题的提出
传染病是由病原微生物（如病毒、细菌等） 感染 人体后所产生的有传染性的疾病。在历史上，传 染病曾给人类带来很大的灾难。长期以来世界各 国都一直非常关注传染病的研究。老的传染病被 消灭、基本消灭、控制或减少了，但还会有新的 传染病的出现。如艾滋病、SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重呼吸道传染病）等。 据WHO ( World Health Organization，世界卫生组 织 ) 报道，从2002年11月至2003年6月，感染 SARS的患者超过了8000人，其中800多人死亡， 给人类带来了极大的危害。因此，对防治传染病 的研究仍要坚持和加强。
数学建模
以解决某个现实问题为目的，从该问题中 抽象、归结出来的数学问题就是数学建模。
E. A. Bender （本德）：数学建模是关于部 分现实世界为一定目的而作的抽象、简化 的数学结构。
简言之，数学建模就是用数学术语对部分 现实世界的描述。
建模的一般步骤
模型准备：了解问题的实际背景，明确建模目的； 模型假设：对问题进行必要的简化，此步非常关
传染病的研究涉及这些疾病的发病机理、
((1)1 2, (1)1 0)
注意, 这里只取了允许状态.
第2次过河是将 ( 3 , 2 ) , ( 3 , 1 ) , ( 2 , 2 ) 分 别与决策向量进行运算，只须 k = 2 ，如此下去， 不难验证，经11次可取运算三对夫妻就可全部按 规则过河。
为便于计算机求解, 记允许状态集合和决策向量集合分别为
学习重点数学数学建模
学习重点数学数学建模学习重点：数学建模数学建模是指利用数学工具和方法，对实际问题进行抽象和分析，然后构建数学模型，最终得出对问题的解决方案或预测结果的过程。
它在现代科学、工程学、经济学、管理学等领域都有广泛的应用。
学习数学建模可以培养学生的综合素质和创新思维，提高问题解决能力和应用数学的能力。
一、数学建模概述数学建模是一种综合性的学科，它融合了数学、物理、化学、生物等多个学科的知识和方法，通过对实际问题的建模和求解，可以得到更好的问题解决方案。
数学建模分为三个基本步骤：问题分析、建模和求解、模型验证与应用。
1. 问题分析在数学建模过程中，首先需要对实际问题进行充分的分析。
了解问题的背景、条件和限制，搞清楚问题的要求和目标，明确需要解决的具体问题。
问题分析的目的是对问题进行抽象和简化，使其可以用数学语言和工具描述和解决。
2. 建模和求解建模是将实际问题转化为数学问题的过程。
根据问题的特征和要求，选择和确定合适的数学模型，建立数学方程或系统来描述问题。
然后，通过数学方法和技巧，对模型进行求解，得到问题的解决方案或预测结果。
3. 模型验证与应用建立数学模型和求解问题后，需要对模型进行验证和评价。
通过对模型的合理性、准确性和可靠性进行分析和检验，判断模型是否能够真实地反映实际问题的本质和规律。
如果模型验证合格，就可以将模型应用到实际问题中，为问题的解决和决策提供有效的支持。
二、数学建模方法在数学建模中，常用的方法有数理统计法、最优化方法、图论与网络分析方法、随机过程与模拟方法等。
不同的问题需要选择不同的方法和技巧。
1. 数理统计法数理统计法主要用于处理有关概率和统计的问题。
通过对样本数据的分析和统计推断，可以得到总体特征和规律。
在解决实际问题中，数理统计法常用于数据分析、概率计算、回归分析等领域。
2. 最优化方法最优化方法是一种寻找最优解或最优解决方案的方法。
在数学建模中，我们常常需要优化某个目标函数，或在一定的约束条件下求得最优解。
数学建模的概念、方法和意义教学教材
2.1.2 数学建模的全过程
数学建模（Mathematical Modeling）是建立数学 模型解决实际问题的全过程，包括数学模型的建立、
求解、分析和检验四大步骤（见下图）.
现实对象 的信息
建立
数学模型
检验
现实对象 的解答
分析
求解
数学模型 的解答
2.1.2 数学建模的全过程
（1）数学模型的建立，就是指从现实对象的信 息提出数学问题，选择合适的数学方法，识别常量、 自变量和因变量，引入适当的符号并采用适当的单位 制，提出合理的简化假设，推导变量和常量所满足的 数量关系，表述成数学模型.
第2章 数学建模型的概念和分类
数学模型（Mathematical Model）是由数字、字 母或者其他数学符号组成的，描述现实对象数量规律 的数学公式、图形或算法.
2.1.1 数学模型的概念和分类
数学模型可以按照数学方法来分类，例如：初等 模型、几何模型、图论模型、组合模型、微分方程模 型、线性规划模型、整数规划模型、非线性规划模型、 目标规划模型、遗传算法模型、神经网络模型、统计 回归模型、马氏链模型、排队论模型等.
2.1.2 数学建模的全过程
强健性就是模型假设相对于实际情况的精确程 度对模型解答的影响. 从现实对象到数学模型，需要 提出一些模型假设，假设相对于实际情况的精确程 度，会影响数学模型能否取得符合或近似现实对象信 息的解答. 如果模型假设相对于实际情况的精确程度 对模型解答的影响不大，就称该数学模型是强健的 （robust）；反之，如果数学模型的解答很依赖于某个 假设相对于实际情况的精确程度，就称该数学模型是 脆弱的（fragile）.
2.1.1 数学模型的概念和分类
数学模型可以按照表现特性来分类，例如：线性 模型与非线性模型（取决于模型的基本数量关系是否 是线性的）、离散模型与连续模型（取决于模型中的 变量（主要是时间）是离散的还是连续的）、静态模 型与动态模型（取决于是否考虑时间引起的变化）、 确定性模型与随机性模型（取决于是否考虑随机因素 的影响）.
数学建模第二章
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参数估计
w0=100 kg, g=2kg, p0=7.5 元, r=(7.8-7.5)/5=0.06 元, k=7.1 元 P(t) = R(t) – C(t) = (7.5－0.06 t)(100 + 2t) – (500+7.1t) P(t) = 250 + 1.9t – 0.12 t2.
第二章 数学(shùxué) 建模
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回顾(huígù )
数学模型： 通过抽象和化简， 使用数学语言， 对实际问题的一个(yī ɡè)近似描述， 以便于人们更深刻地认识所研究的对象。 数学模型的特点： 实践性；应用性；综合性。
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数学(shùxué)建模 (Mathematical modelling)
数学建模是一种数学的思考方 法，用数学的语言和方法，通过 抽象、简化建立能近似刻画并" 解决(jiějué)"实际问题的路径。
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构建(ɡòu jiàn)数学模型的基本 步骤：
识别问题：什么是要探究的问题？要将不 同学科(xuékē)对问题的语言陈述用数学 方式表达。
做出假设：抓住主要因素，降低问题的复 杂性，确定所考虑到的因素之间的关系。 这包括引入参量、自变量、因变量。
度 v*, 使得疏散的时间最短？
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V=ad/(b+d) =7.83d/(75.60+d)
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例6. 生猪饲养
一头重量是100 kg的猪， 在上一周每天增重约2 kg。 五天前售价为7.8元/kg，但现在猪价下降到
7.5元/kg， 饲料每天需花费(huāfèi)7.1元。 前期育肥的投入大约500元。 求出售猪的最佳时间。 目标（求什么）？ 实现目标的关键？ 有关的因素？
《数学建模培训》PPT课件
数学建模案例解析
04
经济学案例：供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关 系，涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据，建立需求函数和供给函数，通过 求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势，分析政策对市场的影响，为企业 决策提供支持。
物理学案例：热传导模型
Lingo在数学建模中的应 用案例
展示Lingo在数学建模中的实 际应用，如线性规划、整数规 划、非线性规划等优化问题的 求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能，以及其 在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能，以及其在数学建模 中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处 理、异常值检测等，保证 数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展 示数据，便于理解和分析 。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分 析、聚类分析等，用于挖 掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因 变量之间的线性关系，得到最佳
模型应用
预测舆论走向，分析社会热点问题，为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域 。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘 图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍 、基本语法和数据类型等。
数学建模简介课件
数学建模的方法、步骤
数学建模的基本方法
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式，但一个理想的 模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性 建模的一般方法： ◆ 机理分析 ◆ 测试分析方法 机理分析：根据对现实对象特性的认识，分析其因果关系，找 出反映内部机理的规律，所建立的模型常有明确的物理或现实意 义． 测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理 无法直接寻求，通过测量系统的输入输出数据，并以此为基础运用 统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据 拟合得最好的模型． 测试分析方法也叫做系统辩识． 将这两种方法结合起来使用，即用机理分析方法建立模型的结 构，用系统测试方法来确定模型的参数，也是常用的建模方法．
不难看出，这些假设是苛刻的、不现实的，所以模型2 只符合人口的过去结果而不能用于预测未来人口。
模型3
阻滞增长模型(Logistic模型) 人口增长到一定数量后，增长率下降的原因： 资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用 且阻滞作用随人口数量增加而变大 假设 r是x的减函数
r ( x) r sx (r, s 0)
k
人口指数增长模型（马尔萨斯Malthus，1766--1834）
模型假设 1）时刻t人口增长的速率与当时人口数成正比， 增长率为常数r。 2）以x(t)表示时刻t某地区（或国家）的人口数， 设人口数x(t)足够大，可以视做连续函数处理， 且x(t)关于t连续可微
模型建立及求解
据模型假设，在t到 t + t 时间内人口数的增长量为
x(t t ) x(t ) r x(t ) t
x(t t ) x(t ) r x(t ) t
dx rx dt
数学建模简介及数学建模常用方法
利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，这时往往还要 做出进一步的简化或假设。在难以得出解析解时，也应当借助计算机求出 数值解。 5 ．模型分析。
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简
化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起
数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。简而言之
,
建立数学模型的这个过程就称为数学建模。
模型是客观实体有关属性的模
至于它是否真的能飞则无关紧要；
拟。陈列在橱窗中
然而参加航模比赛的飞机模
的飞机模型外形应
型则全然不同， 如果飞行性能
当像真正的飞机，
不佳， 外形再像飞机， 也不能
算是一个好的模型。模型不一定是 对实体的一种仿照，也可以是对实 体的某些基本属性的抽象，例如， 一张地质图并不需要用实物来模 拟，它可以用抽象的符号、文字和 数字来反映出该地区的地质结构。 数学模型也是一种模拟，是用数学 符号、数学式子、程序、图形等对 实际课题本质属性的抽象而又简洁 的刻画，它或能解释某些客观现象， 或能预测未来的发展规律，或能为 控制某一现象的发展提供某种意义 下的最优策略或较好策略。数学模 型一般并非现实问题的直接翻版， 它的建立常常既需要人们对现实问 题深入细微的观察和分析，又需要 人们灵活巧妙地利用各种数学知 识。这种应用知识从实际课题中抽 象、提炼出数学模型的过程就称为 数学建模。 实际问题中有许多因素， 在建立数学模型时你不可能、也没 有必要把它们毫无遗漏地全部加以
数学建模解析
数学建模解析数学建模是指将现实中的问题转化为数学模型，并使用数学工具和方法对这些模型进行描述、求解和分析的过程。
它是数学、科学和工程领域的重要研究方法之一，已经在各个领域得到广泛应用。
本文将对数学建模方法进行解析，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、数学建模的基本思想数学建模的基本思想是通过建立合适的数学模型来描述问题，并基于此模型进行分析和求解。
数学模型是问题的抽象和理想化表示，它可以是一个方程、一个函数、一个图形或者一个统计模型等。
建立数学模型需要考虑问题的实际情况、目标和约束条件，以及相关的数学理论和方法。
数学模型不仅能够帮助我们深入理解问题的本质，还可以用于预测、优化和决策等方面。
二、数学建模的步骤数学建模的过程可以分为以下几个步骤：1. 问题理解与分析：首先需要全面理解和分析问题，包括确定问题的背景、目标和限制条件，找出关键因素和变量，并确定建模的范围和要求。
2. 建立数学模型：根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型来描述问题。
常用的数学模型包括数学方程、统计模型、优化模型等。
3. 模型求解与分析：利用数学工具和方法对模型进行求解和分析。
根据问题的具体情况，可以采用解析方法、数值计算方法或者计算机仿真等技术。
4. 模型验证与评估：验证模型的有效性和准确性，评估模型的适用性和可靠性。
可以通过与实际数据对比、敏感性分析、误差分析等方法进行验证和评估。
5. 结果解释与应用：对模型求解结果进行解释和应用。
将模型的分析结果与实际问题相结合，提出合理的建议和决策。
三、数学建模的应用领域数学建模在各个领域都有广泛的应用，例如：1. 自然科学领域：物理学、化学、生物学等学科中常用数学建模方法来描述和解释自然现象，如运动学模型、化学反应动力学模型、生物群体模型等。
2. 工程技术领域：工程和技术领域中需要用数学模型来设计和优化系统和设备，如电力系统、交通网络、通信系统等。
3. 经济管理领域：在经济和管理领域中，数学建模被广泛应用于预测、决策和优化问题，如经济增长模型、风险管理模型、供应链优化模型等。
数学建模知识点总结
数学建模知识点总结一、数学建模的基本概念数学建模是指利用数学方法和技术对实际问题进行数学化描述和求解的过程。
数学建模的核心是将实际问题抽象化为数学模型，并通过数学方法对模型进行求解，从而得出对实际问题的合理解释和解决方案。
二、数学建模的基本步骤1. 问题的分析与建模：对实际问题进行深入分析，明确问题的目标和约束条件，然后将问题转化为数学模型的形式。
数学模型可以是代数方程、差分方程、微分方程、优化问题等。
2. 模型的求解：根据具体问题的特点，选择合适的数学方法和技术对模型进行求解。
常见的数学方法包括数值计算、概率统计、优化算法等。
3. 模型的验证与评估：对求解得到的数学模型进行验证，检验模型的有效性和可行性。
可以通过实际数据的拟合度、模型的稳定性等方面来评估模型的质量。
4. 结果的解释与应用：将数学模型的求解结果进行解释和分析，得出对实际问题的合理解释和解决方案。
根据实际需求，可以对模型进行调整和优化，进一步提高模型的准确性和实用性。
三、常见的数学建模方法和技术1. 线性规划：线性规划是一种优化方法，用于解决目标函数线性、约束条件线性的优化问题。
通过线性规划可以求解最大化或最小化目标函数的最优解，广泛应用于生产调度、资源分配等领域。
2. 非线性规划：非线性规划是一种优化方法，用于解决目标函数非线性、约束条件非线性的优化问题。
非线性规划相比线性规划更加复杂，但可以处理更为实际的问题，如经济增长模型、能源消耗模型等。
3. 微分方程模型：微分方程模型是一种描述系统演化过程的数学模型，广泛应用于物理、生物、经济等领域。
通过求解微分方程模型，可以揭示系统的动力学行为和稳定性特征。
4. 差分方程模型：差分方程模型是一种递推关系式，描述系统在离散时间点上的变化规律。
差分方程模型常用于描述离散事件系统、人口增长模型等。
5. 概率统计模型：概率统计模型是一种利用概率统计方法对随机事件进行建模和分析的方法。
通过概率统计模型，可以对实际问题的不确定性进行量化和分析，如风险评估、市场预测等。
第讲-数学建模简介()
• 数学是一个工具。
• 数学是一个基础。
• 数学是一门科学。
• 数学是一种文化。
数学技术
对问题有一个精细的模型； 有很好的数学方法和算法； 有高效率的软件； 有普适性； 与有关工程领域溶为一体。
(2) 数学面临的新形势
数学科学的地位发生了巨大的变化—— 从国民经济的幕后走到了前台；
全国大学生数学建模竞赛章程
第一条 总则
• 全国大学生数学建模竞赛（以下简称竞赛）是 国家教委高教司和中国工业与 应用数学学会共 同主办的面向全国大学生的群众性科技活动， 目的在于激励 学生学习数学的积极性，提高学 生建立数学模型和运用计算机技术解决实际 问 题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科 技活动，开拓知识面，培养 创造精神及合作意 识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法 的改革。
三、近几年全国大学生数学建模竞赛题
A 1994
B
逢山开路 锁具装箱
A
一个飞行管理问题
1995
B 天车与冶炼炉的作业调度
A 1996
B
节水洗衣机问题 最优捕鱼问题
A 1997
B
零件的参数设计 最优截断切割问题
A 1998
B
投资的收益和风险 灾情巡视路线
A 1999
B
自动化车床管理 钻井布局
A 2000
数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中， 是培养和提高同学们应用所学知识分析问题、解决问 题的能力的必备手段之一。
二、数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式，但一个理想的模 型应能反映系统的全部重要特征： 模型的可靠性和模型的使用性 建模的一般方法：
◆ 机理分析 ◆ 测试分析方法 机理分析：根据对现实对象特性的认识，分析其因果关系，找出 反映内部机理的规律，所建立的模型常有明确的物理或现实意义。 测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无 法直接寻求，通过测量系统的输入输出数据，并以此为基础运用统 计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟 合得最好的模型。 测试分析方法也叫做系统辩识。 将这两种方法结合起来使用，即用机理分析方法建立模型的结 构，用系统测试方法来确定模型的参数，也是常用的建模方法。