数学建模步骤

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数学建模流程

数学建模流程

数学建模流程数学建模是指通过材料、理论、方法等综合分析来获取问题的内在规律及其运行机制,并通过运用数学工具和算法来解决实际问题的过程。

数学建模流程主要包括问题分析、模型建立、模型求解和模型评价四个步骤。

问题分析是数学建模的第一步。

在这一步中,需要准确理解问题陈述,并确定问题的具体要求。

在分析问题时,要对问题的背景、目标、约束条件、变量等因素作适当的调研和分析。

问题分析的关键是抽象问题,即将实际问题转化为数学问题。

模型建立是数学建模的核心步骤之一。

在这一步中,需要根据问题的特点选择合适的数学模型。

数学模型由问题变量、约束条件以及目标函数等要素构成。

建立模型的过程需要运用数学知识和技巧,例如微积分、概率统计、线性代数等。

模型的建立要建立在严格的数学推理基础上,确保模型的合理性和准确性。

模型求解是数学建模的重要步骤之一。

在这一步中,需要确定求解模型的方法和算法。

数学建模常用的求解方法有解析法、数值法和优化算法等。

根据具体问题的特点和难度,在数学分析和计算机编程等方面运用相应的方法和技术进行求解。

求解模型的过程中,需要进行一系列的计算和推理,同时要对求解结果进行判断和验证,确保结果的可靠性。

模型评价是数学建模的最后一步。

在这一步中,需要对模型的结果进行评价和分析。

模型评价的目的是检验和验证模型的有效性和适用性。

评价模型的标准通常有模型拟合度、模拟误差、模拟精度等。

通过评价模型,可以得出结论和建议,为实际问题的决策和解决提供参考。

总体而言,数学建模是一个循序渐进的过程,需要将抽象的实际问题转化为数学问题,并运用数学知识和方法进行建模和求解,最后通过对模型结果进行评价和分析,得出相关结论和建议。

数学建模的流程不仅需要运用严谨的数学思维和逻辑推理,还需要具备良好的问题分析和综合分析能力,以及熟练的数学计算和计算机模拟技术。

只有在完整的数学建模流程中,才能得到准确、有效的问题解决方案。

数学建模方法和步骤

数学建模方法和步骤

数学建模的主要步骤:第一、模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征. 第二、模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步.如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化.第三、模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构.这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天.不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值.第四、模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术.一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重.第五、模型分析对模型解答进行数学上的分析."横看成岭侧成峰,远近高低各不?quot;,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次.还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析.数学建模采用的主要方法有:(一)、机理分析法:根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型.1、比例分析法:建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法.2、代数方法:求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法.3、逻辑方法:是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用.4、常微分方程:解决两个变量之间的变化规律,关键是建立“瞬时变化率”的表达式.5、偏微分方程:解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.(二)、数据分析法:通过对量测数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型1、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.2、时序分析法:处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.3、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.4、时序分析法:处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.(三)、仿真和其他方法1、计算机仿真(模拟):实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.①离散系统仿真,有一组状态变量.②连续系统仿真,有解析表达式或系统结构图.2、因子试验法:在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.3、人工现实法:基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.。

数学建模的方法和步骤

数学建模的方法和步骤

数学建模的方法和步骤数学建模(Mathematical modeling)是指运用数学方法及理论来描述某一实际问题,并在此基础上构建数学模型,进而对问题进行分析和求解的过程。

数学建模是一个综合应用学科,它将数学、物理、化学、工程、统计学、计算机科学等学科有机结合起来,用数学语言对现实世界进行描述,可用于各种领域的问题求解,如经济、金融、环境、医学等多个领域。

下面我将从数学建模的方法和步骤两方面来探讨这一学科。

一、数学建模的方法数学建模方法是指解决某一具体问题时所采用的数学建模策略和概念。

数学建模方法可分为以下几类:1.现象模型法:这种方法总是从某一实际问题的具体现象入手,把事物之间的关系量化为一种数学模型。

2.实验模型法:这种方法通过一些特定的实验,首先收集实验数据,然后通过分析数据建立一种数学模型,模型中考虑实验误差的影响。

3.参数优化法:这种方法通常是指通过找到最优参数的一种方法建立一个数学模型。

4.时间序列模型法:这种方法主要是通过观察时间内某一变量的变化,构建该变量的时间序列特征,从而建立一个时间序列模型。

二、数学建模的步骤数学建模步骤是指解决一个实际问题时所采用的数学建模过程,根据一些经验和规律推导出一个可行的模型。

数学建模步骤通常分为以下几步:1.钟情问题的主要方面并进行分析:首先要分析问题的背景和主要的影响因素,以便制定一个可行的局部策略。

2.建立初步模型:通过向原问题中引入某些常数或替换一些符号为某一特定变量,以使模型更方便或更加精确地描述问题。

3.策略选择和评估:要选择一个最优的策略,需要在模型的基础上进行评估,包括确定哪个方案更优等。

4.内容不断完善:在初步模型的基础上,不断加深对问题的理解,以逐步提高模型描述问题的准确度和逼真度。

5.模型的验证和验证:要验证模型,需要将模型应用到一些简单问题中,如比较不同方案的结果,并比较模型结果与实际情况。

总之,数学建模是一种复杂的、长期的、有启发性的过程,它要求从一个模糊的、自由的问题开始,通过有计划、有方法的工作,构建出一个能够解决实际问题的数学模型。

北师版高中数学必修第一册精品课件 第8章 数学建模活动(一) 2 数学建模的主要步骤

北师版高中数学必修第一册精品课件 第8章 数学建模活动(一) 2 数学建模的主要步骤
提示:具有实用性,具有数据采集可操作性,问题本身的需求性.
二、建立数学模型
【问题思考】
1.建立数学模型应注意哪些问题?
提示:首先为了排除众多的不同和不确定性干扰因素,建模有
一个重要环节——假设.其次,建模问题需要大量的数据,需要
收集问题涉及的数据.最后考虑数学建模所涉及的数量有哪
些.
2.为什么要检验结果?

-
,

即为不满钩组的概率;
-



满钩组的概率为 1- - − · · -
.
-






所以 D= = {m· · · -
+2m·[1- -
-


· · -
]}
-



-
= -
+ [1- - − · -
§
数学建模的主要步骤
自主预习·新知导学
合作探究·释疑解惑
一、数学建模问题
【问题思考】
1.如何提出数学建模问题?
提示:在实际生活中,我们会遇到各种问题,当我们对这些问题
进行思考时,我们可以提出数学建模所需要的问题.数学建模
问题的提出来源于生活中存在的实际问题.
2.数学建模中提出的问题的依据有哪些?

品的概率,即任一只钩子为空钩的概率是 - ;任一只钩子非


空的概率是 p=1- - ,传送系统的效率指标为 D= =


.①


为了得到比较简单的结果,在钩子数 m 相对于工人数 n 较大,


即较小的情况下,将多项式 - 展开后只取前 3 项,则有

数学建模是什么

数学建模是什么

数学建模是什么
数学建模是指利用数学工具和方法分析和解决实际问题的过程,是一种跨学科的综合性应用科学研究方法。

数学建模的基本步骤包括:问题建模、假设、模型的构建、模型求解和模型评价。

在这个过程中,数学建模的核心是模型的构建和求解,其中模型的构建需要理解实际问题的基本特征和数学方法的应用,而模型求解则需要掌握数学分析、数值计算等技能和方法。

数学建模的应用范围非常广泛,包括但不限于自然科学、社会科学、经济学、工程学等领域的问题。

数学建模在现实生活中的应用包括:企业生产、物流配送、城市交通规划、自然资源评估、环境保护、金融、医学等各个领域。

数学建模的方法多种多样,常见的数学方法包括:微积分、线性代数、概率论、统计学、优化理论等。

通过对实际问题的建模、数学方法的应用和模型求解的计算和分析,数学建模可进一步为决策提供科学依据和参考。

数学建模的主要特点是模型化思维、跨学科交叉和创新性思维。

在这个过程中,数学建模要求研究者对问题进行深入的分析和研究,要对数学方法的应用有较大的理解和掌握,并且要结合实际考虑模型的可行性。

数学建模的创新性思维则要求研究者在模型的构建和求解中体现出一定的创新性和思维深度。

无论是学术界还是实际应用领域,数学建模的应用都已经深入到各个角落。

在数学建模中,数学是一种工具性语言,
而模型则是实际问题的一种映射。

数学建模不仅促进了数学研究和应用之间的相互促进和发展,还连接了传统学科和新兴学科之间的桥梁,推动了知识的跨领域传播和交流。

数学建模方法与实例

数学建模方法与实例

数学建模方法与实例数学建模是一种将数学方法与实际问题相结合的过程,通过建立数学模型来分析和解决实际问题。

本文将介绍数学建模的基本步骤以及一些实例来说明其应用。

一、数学建模的基本步骤数学建模通常包含以下几个基本步骤:问题理解、建立数学模型、求解与分析、结果验证和模型优化。

具体步骤如下:1. 问题理解:首先需要对给定的实际问题进行深入理解,明确问题的背景、目标和限制条件。

2. 建立数学模型:在问题理解的基础上,将实际问题转化为数学语言,建立相应的数学模型。

模型可以是代数方程、微分方程、概率统计模型等。

3. 求解与分析:通过合适的数学方法和工具,对建立的数学模型进行求解与分析,得出问题的解决方案或结论。

4. 结果验证:对求解得到的结果进行验证,比较模型预测结果与实际观测数据或实验结果之间的差异。

5. 模型优化:根据验证结果,对建立的数学模型进行调整和优化,进一步提高模型的准确性和适用性。

二、数学建模的实例1. 城市交通流量模型假设某城市的交通拥堵问题需要解决,可以建立一个基于交通流理论的数学模型。

通过收集交通流量数据、道路网络信息和车辆速度等参数,建立基于微分方程的交通流模型,进而分析不同路段的交通流量、拥堵原因和解决方案。

2. 股票价格预测模型股票价格的涨跌对投资者来说具有重要意义。

利用时间序列分析方法,可以建立股票价格波动模型,通过对历史股票价格数据的分析,预测未来股票价格的走势。

3. 化学反应动力学模型在化学领域,建立反应动力学模型是研究化学反应过程的重要手段。

通过收集实验数据,利用代数方程和微分方程等数学方法,建立化学反应速率方程,进而预测反应速率与反应条件之间的关系。

4. 生态系统模型生态系统的演化和平衡是生态学研究的重要内容。

通过建立生态系统模型,分析不同物种之间的关系、资源分配和环境因素对生态系统的影响,进而预测生态系统的发展趋势和稳定性。

以上只是数学建模的一些实例,实际应用范围非常广泛,涵盖了自然科学、工程技术、社会经济等各个领域。

数学建模的一般步骤和案例

2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。 从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始,世博会正 日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体 现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选 择感兴趣的某个侧面,建立数学模型,利用互联网数 据,定量评估2010年上海世博会的影响力。
本题是一道比较开放的题目,同学对问题的理解和所 关注的侧面(角度)的不同,会导致答卷的多样性。 以下几点在评阅中值得特别关注: 1. 影响力的定义,即因素的选定:考虑到3天时间不 太可能进行一个全面的影响力分析,如何恰当地选择 一个影响力的侧面极其相关因素是解题的基本前提。 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)。要求有明确具体的定义,要有合理的 论证,要有数据支撑。 2. 因素的组织结构模型和有关信息的搜索:因素的相 关性、信息的完备性等都是值得注意的问题。鼓励直 接从网络采集因素数据,比如词汇搜索量、点击率等 等。 3. 定量建模,数据的收集和分析:要注意模型的合理 性,注意数据之间的可比性与归一化。鼓励纵向(时 间)和横向(其它重大事件)的比较。 4. 科学、直观地表达结论:结论一般不应该是一个简 单常识。
1、中间柱体体积的计算变换
油位探针
β
横向变位 前油液面
横向变位 后油液面
h0 h
图11 储油罐横向变位示意图
h R ( R h0 ) cos R(1 cos ) h0 cos
2、球冠体积的计算

容易计算球冠的半径为1.625m
Y
计算体积可以近似看做高为
h 2 tan
1m O 1.625m X
h 2tan 的球缺的体积,

数学建模的方法与步骤

数学建模的方法与步骤
数学建模是将实际问题转化为数学模型,通过数学技术来解决问题的一种方法。

数学建模的方法与步骤包括:
1. 问题分析:确定问题的内容,把复杂的问题分解为更容易处理的子问题;
2. 模型构建:根据问题的特点,选择合适的数学模型;
3. 模型解答:使用数学方法对模型进行求解,求出模型的解;
4. 模型验证:检验模型的解是否符合实际,并对模型的有效性进行评价;
5. 结果分析:对模型解的结果进行分析,得出有用的结论。

数学建模是一种有效的解决实际问题的方法,它要求我们把复杂的问题分解,选择合适的模型,求解模型,验证模型,分析模型的结果,得出有用的结论。

数学建模是一门跨学科的学科,它能够提供有助于解决实际问题的新思路和新方法。

数学建模的一般步骤

数学建模的⼀般步骤数学建模的⼀般步骤建⽴数学模型与其说是⼀门技术,不如说是⼀门艺术。

成功建⽴⼀个好的模型,就如同完成⼀件杰出的艺术品,是⼀种复杂的创造性劳动。

正因为如此,这⾥介绍的步骤只能是⼀种⼤致上的规范。

1.模型准备:在建模前应对实际背景有尽可能深⼊的了解,明确所要解决问题的⽬的和要求,收集必要的数据。

归纳为⼀句话:深⼊了解背景,明确⽬的要求,收集有关数据。

2.模型假设:在充分消化信息的基础上,将实际问题理想化、简单化、线性化,紧紧抓住问题的本质及主要因素,作出既合情合理,⼜便于数学处理的假设。

归纳为⼀句话:充分消化信息,抓住主要因素,作出恰当假设。

3.模型建⽴:①⽤数学语⾔描述问题。

②根据变量类型及问题⽬标选择适当数学⼯具。

③注意模型的完整性与正确性。

④模型要充分简化,以便于求解;同时要保证模型与实际问题有⾜够的贴近度。

正确翻译问题,合理简化模型,选择适当⽅法。

4.模型求解:就复杂⼀些的实际问题⽽⾔,能得到解析解更好,但更多情形是求数值解。

对计算⽅法与应⽤软件掌握的程度,以及编程能⼒的⾼低,将决定求解结果的优化程度及精度。

掌握计算⽅法,应⽤数学软件,提⾼编程能⼒。

5.模型检验与分析:模型建⽴后,可根据需要进⾏以下检验分析。

①结果检验:将求解结果“翻译”回实际问题中,检验模型的合理性与适⽤性。

②敏感性分析:分析⽬标函数对各变量变化的敏感性。

③稳定性分析:分析模型对参数变化的“容忍”程度。

④误差分析:对近似计算结果的误差作出估计。

概括地说,数学建模是⼀个迭代的过程,其⼀般步骤可⽤流程图表⽰:数学建模论⽂的撰写及格式撰写数学建模论⽂和通常完成数学建模竞赛的答卷是类似的, 都是在完成了⼀个数学建模问题的全部过程后, 把所作的⼯作进⾏⼩结, 以有清楚定义的格式写出解法论⽂,⽤于交流或给有关部门、⼈员汇报。

数学建模论⽂的结构:⼀份完整的答卷应包含以下内容:论⽂题⽬;摘要;问题的重述;模型的假设、符号约定和名词解释;模型的建⽴、模型的求解、模型的结果和检验;模型的评价和改进;参考⽂献;附录。

什么是数学建模

什么是数学建模数学建模是一种通过数学方法解决实际问题的过程。

它结合数学理论与实际问题,将抽象的数学模型与具体的实际情况相结合,通过计算机模拟、优化算法等手段,对问题进行分析和求解,从而得到实际问题的答案或者有效的解决方案。

数学建模可以应用于各个领域,如物理学、生物学、经济学、化学、环境科学、社会学等。

在实际问题中,通常会涉及到大量的变量、约束条件和目标函数。

数学建模的过程一般包括以下几个步骤:问题的建立、模型的建立、模型的求解、模型的验证和结果的分析与应用。

首先,问题的建立是数学建模的起点。

在这一步骤中,需要明确问题的目标、所处环境以及问题的限制条件。

具体来说,要确定需要解决的问题是什么、为什么需要解决这个问题、解决这个问题对应的适用范围等。

接下来,模型的建立是数学建模的关键步骤。

在这一步骤中,需要确定适用的数学模型和假设,并将实际问题转化为数学形式。

根据实际问题的性质,常见的数学模型包括线性规划模型、非线性规划模型、随机模型等。

通过数学模型的建立,可以对问题进行抽象和简化,提高问题的可计算性和可解性。

然后,模型的求解是数学建模的核心步骤。

在这一步骤中,需要用数学方法和计算机技术对建立的模型进行求解。

根据不同的数学模型,常见的求解方法包括数值计算方法、优化算法、随机模拟等。

通过模型的求解,可以得到问题的解答、最优解或者有效的解决方案。

模型的验证是数学建模的重要步骤。

在这一步骤中,需要对模型的求解结果进行验证和分析。

对模型的验证可以通过与实际数据的对比、灵敏性分析、误差分析等方法进行。

通过验证结果,可以判断建立的模型是否准确可靠,并根据需要进行调整和优化。

最后,结果的分析与应用是数学建模的最终目标。

在这一步骤中,需要对模型的求解结果进行分析和解释,从而得出实际问题的结论或者决策依据。

根据实际问题的需求,可以通过模型的结果进行业务分析、评估和预测等。

总之,数学建模是一种结合数学理论和实际问题的求解方法。

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第一 组队 队员性别不要太单一,最好的组合是2男1女,再就2女1男(本人的队型)。队员的分工最好如下:队员1(本人)负责模型建立的整体脉络,这就需要队员1需要有很广的知识面和对数学有极大的兴趣,平时有时间多接触数学类知识,比如运筹学、模糊数学、数据分析等,以便在真正建模的时候能够把握大方向,知道问题该用什么数学模型来解决;队员2负责为建立的数学模型编程,常用的编程软件有Matlab、Lingo和SPSS(我们一般都用EXCEL代替)。队员2最好是计算机专业相关学生,因为编程语言都是相通的,计算机专业学生能很快接受一种新的编程语言。我们队三个人都是学计算机专业的,本人负责Lingo编程,另外一个负责Matlab,还有一个负责EXCEL;队员3需要才华横溢,能够用学术型语言写出建模论文,能够清晰表达出模型的建立过程;最后关于指导教师问题,不需要指导教师有多强的实力,但求能够对队员们认真负责,最好也成为一名队员和我们一起研究。 第二 时间 全国大学生数学建模竞赛(也包括地区及学校竞赛)一般是在当天早上8:00发题。第一天上午11:00之前必须确定选题,根据本人经验A题一般比较明了,也比较难,但数据也很充分。B题一般比较含糊,需要队员自己发挥的空间很大。中午养精蓄锐之后下午开始解题,刚开始的题(一般是第1、2题)一般比较简单普通方法就可以解决,如果不出意外并且合作得好的话当天晚上之前应该能解决,并且为接下来的题开头。第一天晚上要养精蓄锐,千万不能熬夜;第二天上午和下午开始解决中间部分的题(一般是3、4题),并且当天下午队员3应该开始起草论文写作了,保证进度并发进行。解决中间部分题需要有理论知识保证,队员1就要真正开始发挥作用了,需要选择一个合适的数学模型,并且配合队员2在当天晚上前将其解决,并且也一定要为剩下的题开头,最好不要拖到第三天早上。第二天晚上依然养精蓄锐,不可熬夜;第三天上午开始真正考虑剩余的题(一般是第5、6题),这部分题一般比较难,没有确定解,也决定着论文的获奖层次,所以十分重要,需要3个队员和指导教师一起配合完成。这部分问题是考验的不仅是队员们的实力,更是队员们的创造力和想象力。这就需要队员们在平时多练习,多看看以往建模全国奖的文章,从中吸取经验。另外,我刚说的想象力和创造力需要有宽广的知识面保证,如果了解的知识不多,那么也不会有很强的创造力。当天晚上需要把这部分问题解决。当天晚上考虑模型的检测和优化过程。(注意:一定要协调好队员3,保证论文的进度)。当天晚上准备好咖啡等提神用品,准备熬夜,我们学校一般给发夜宵和咖啡。这是论文完善阶段,也是建模的最后阶段,第四天上午提交论文。 第三 先机 数学模型一般主要分为三大类:优化、预测和评价。其中属优化最重要,队员们应当重视。另外,所谓的数学建模十大著名算法应熟练掌握,还有部分智能算法,如神经网络、遗传算法、支持向量机、模拟退火等。这些数学中国论坛里都有详细资料,在平时应该多多了解,在真正的建模过程中做到游刃有余。数学建模初学者可以参考的比较有实用价值的资料书:《数学建模竞赛教程》邬学军著,浙江大学出版社;《数学建模及其应用》韩中庚著,高等教育出版社。 第四 成败 对数学建模结果的评价一般没有一个标准的答案,参考的评分标准如下(也是在数学中国论坛里找到的,不知道是否准确):摘要5分,数学筛选35分,数学模型35分,数据模拟15分,总体感觉10分。摘要相当重要,在摘要里一定要将结果和方法说明白,另外数据一定要算准确,保持严谨的风格,如果数据计算明显有误或者模型方法选错则肯定失败。通知推荐全国评奖的日期一般是9月中下旬,如果推荐为全国一等奖则需在11月份进行答辩,答辩都是形式化的,只要证明论文是自己做得就行,我们队上次答辩的时间也就几分钟,只问了论文的整体框架和部分细节问题,如果推荐不成功则可能是全国二等奖或者是省一等(我们那年比较悲剧,答辩成功但推荐不成功,之后获个全国二等);如果推荐全国二等的话不用答辩,等着11月中下旬的获奖通知,有可能推荐不成功,但是至少是省一等。另外,评卷结果可能有误差,有一定的随机性,这是不可避免的,可能你很努力了,结果也做得相当好,但是连省级不能获奖;也有可能做得马马虎虎却能推荐进全国。这就要看各位的人品了,本人的人品不好也不坏,一般都能推荐进全国,但最后结果都得降一等级。所以,一定要做最大的努力,并做好最坏的打算。最后一点,在写论文的时候一定要注意格式问题,包括行间距、页边距、字体风格大小和论文内容都有一定的标准,具体要求见论坛里面,本人在论坛里下过一份论文模板,经过改编后在此奉上。 拿到建模题目以后,按照一下流程去分工合作。 一、第一天上午 1.各自对立思考1个小时,主要分析题目的问题背景,已知条件,建模目的等问题。至少每人必须提出10到15个问题,并回答自己的问题。 2.重点用语言的形式表述清楚问题的结构,即用语言描述自己的初步模型。(要自己提出的模型,可能就会产生一些假设。) 3.再和队友讨论。讨论1个小时。形成自己团队的初步模型,同样是以语言形式描述的。 4.接下来查找一些文献,讨论修改团队的模型,形成一个最终较完整的模型。并根据讨论最后形成对问题的统一认识,形成问题重述部分的内容。 注: 1)如果问题有好几问,可以重点讨论第一个问题,但是也要考虑其他问题与第一问的关系!(一般建模中的几问都是有一定联系得);也可以同时考虑,同时建模。 2)注意参考文献的处理,参考别人的方法一定要在文中注明!这也是要求一直留意查找文献的目的。 二、第一天下午 将自己团队的模型数学化,用数学符号和数学语言公式的形式,表述自己的模型。此时会继续需要查文献,产生一些假设条件,并产生自己论文中的符号说明。 三、第二天上午 一个人开始写文章,语言重在逻辑清晰,叙述简洁明了!图、表准确。文章格式正确、内容完整。(问题重述,问题分析,模型假设,符号说明,模型形式,以及参考文献都已经在第一天的讨论中有了一定的共识。) 其余两个人(在不清楚时3人讨论),开始考虑第一个问题的模型的求解,即研究模型的解法。查找文献或者自己提出对模型的求解方法。此时可能需要继续对第一天建立的模型进行修改,简化等处理。(讨论后,及时告诉写文章的队友)。 四、第二天下午 写文章的继续。编程的开始编程计算模型。此时,可能需要根据所采取的算法对模型的表述重新修改。 另一人帮忙编程,并开始考虑第二个、第三个问题的模型及求解方法。并一起讨论,形成共识,写进文章中。(此时,同样可能需要查文献,符号表示,产生假设) 五、第三天上午 应该给出所有问题的计算结果了(最迟下午6点前)。产生论文初稿。 六、第三天下午 进行模型的分析。主要是分析编程计算出的解的现实意义等,通过图、表等形式说明自己的结果。并一定进行误差分析(因为模型是对实际问题的近似,同时在建模中也进行的假设,所以必须进行误差分析。) 注:如果模型的计算在下午才出来,需要加紧进度。晚上不要休息了! 七、第三天晚上 对模型进行总结推广(3人讨论1个小时,切忌不要在这个问题上过多的讨论,只需写一段。只讨论模型本身的问题,假设的合理性去处和条件的放松,模型的求解方法等。文章的此部分必须有,但是一定不能太多。) 重点精力放在对模型的摘要的书写上,一定3人认真讨论2小时左右。摘要A4纸2/3,主要是模型的目标,方法,结果。用清晰简洁的语言叙述,突出创新的内容。 注: 1)整建模过程中要注意自己数据,文章的电子文件的保存,随时保存副本! 2)队内交流,不可队外交流,不要和其他队和人交流!以免雷同,抄袭的发生!保护自己的劳动成果。 3)假设要认真考虑,切合实际,又合理,同时,可以使处理的问题简单化。一定不要为了假设而假设(即为了论文中有模型假设这一内容,而做出一些无意的假设!)。 1 诚信是最重要的 数学建模竞赛是考查学生研究能力和实践能力的一场综合性比赛,有很多方面的知识和能力可以考查,但其中我觉得最重要的是诚信。我感到中国在这方面的教育还远远不够,我知道有很多同学写论文并不是实事求是地去做,而是编造数据、修改结论,明明自己没法编程实现却硬说自己做出来了,还编了一些数据。这些行为也许能够骗过评委,也许可以因“此”而获奖,但是这对他们将来是很不利的,希望能够引起足够的注意。 2 团队合作是能否获奖的关键 在三天的比赛中,团队交流所占用的时间可能会超过一半。在一个小组中,出现意见不一是非常正常的,如果一个队意见完全一致,我想他们肯定不会拿奖。出现分歧的时候应当如何解决是很关键的,甚至直接决定你是否可以获奖,我的建议是“妥协”,这似乎是个贬义词,但我的意思是说不要总认为自己的观点是正确的,多听听别人的观点,在两者之间谋求共同点。如果三个人都是自傲类型的人,也许每个人都非常强,但一旦合作,分歧就无法解决,做出来的就是一团糟,也就是说“三个诸葛亮顶不上一个臭皮匠”。我奉劝这样的话最好别组成一队了。合作在竞赛前就应当培养,比如一块儿做模拟题什么的,充分利用每个人的优点,也可以张三准备图论,李四准备最优化方法,然后几天后大家一块交流,这些都是可以磨合团队之间的关系的。通常在比赛时,三个人的分工是明确的,一个是领军人物,主要是构建整个问题的框架并提出有创意的idea,自然其他部分比如论文写比如程序设计比如计算他也能参加,应该算是一名全能型的人物;第二个是算手,顾名思义,主司计算方面的问题,比如编程计算一个微积分或者手工计算一条最优路径等。优秀的团队算手一般会精通(是精通不是入门)一个软件的应用,比如C比如MATLAB比如LINGO;最后一个是写手,主要工作在于论文的写作和润色上。好的论文要让人一眼就明了其中的意思,所以写手的工作还是需要一定的技巧的。当然,最重要的还是三个队员之间的讨论和交流,同心协力,在整个比赛过程中形成一种良好的交流氛围。 3 时间和体力的问题 竞赛中时间分配也很重要,分配不好可能完不成论文,所以开始时要大致做一下安排。不必分的太细,比如第一天做第一小题,第二天做第二小题,这样反而会有压力,一切顺其自然。开始阶段不忙写作,可以将一些小组讨论的要点记录下来,不要太工整,随便写一下,到第三天再开始写论文也不迟的。也不要到第三天晚上才开始。另外要说的就是体力要跟上,三天一般睡眠只有不到10 个小时,所以没有体力是不行的,建议是赛前熬夜编程几次,既训练了自己的建模能力,也达到了训练体力的目的,赛前锻炼身体我觉得没什么用处,多熬夜就行了,但比赛前一天可不许熬。 4 重视摘要 摘要是论文的门面,摘要写的不好评委后面就不会去看了,自然只能给个成功

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