2020研究生数学建模国赛题目
2020年数学建模a题炉温曲线
2020年数学建模a题炉温曲线一、引言2020年数学建模竞赛的a题涉及到炉温曲线的建模和分析，这是一个具有挑战性和实用性的课题。
炉温曲线在工业生产中具有重要意义，对炉内温度进行准确的预测和控制，能够有效地提高生产效率和保证产品质量。
本文将从深度和广度的角度，对炉温曲线的建模进行分析，并探讨该课题的实际应用和意义。
二、炉温曲线的实际意义炉温曲线是指随时间变化的炉内温度曲线，它反映了炉内物料的受热情况和燃烧过程的稳定性。
准确地掌握炉温曲线，能够帮助生产者根据不同的生产需求合理控制燃料的消耗和炉内温度的分布，从而提高生产效率和产品质量。
三、炉温曲线的建模方法针对炉温曲线的建模，我们可以采用多种数学方法进行分析和预测。
常见的方法包括利用热力学原理建立炉温分布的方程式，通过实验数据拟合炉温曲线的数学模型，以及利用计算机模拟进行炉温曲线的预测等。
这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况进行选择和结合。
四、炉温曲线在工业生产中的应用炉温曲线在工业生产中有着广泛的应用，例如在冶金、化工、玻璃等行业都需要准确地控制炉温曲线，以确保产品的质量和生产的效率。
另外，在能源生产领域，炉温曲线的合理控制也能够降低能源消耗和减少环境污染，具有重要的经济和社会意义。
五、对炉温曲线建模的个人理解对于炉温曲线的建模和分析，我个人认为需要充分考虑炉内物料的传热特性和燃烧过程的动态变化，结合实际生产的需求和实际炉内温度的测量数据，采用多种方法进行综合分析和预测。
我认为在建模过程中需要重视模型的精确性和实用性，尽量减少模型的复杂性，以便更好地应用于实际生产中。
总结通过本文的分析，我们对2020年数学建模a题炉温曲线的建模和分析有了更深入的了解。
炉温曲线的建模需要结合多种数学方法和实际生产的需求，能够有效地提高工业生产的效率和产品质量。
我个人对炉温曲线的建模能够更好地应用于实际生产中，具有重要的理论和实践意义。
在撰写这篇文章的过程中，我对炉温曲线的建模和分析进行了深入的思考和总结，希望能够为你提供有价值的信息和观点，促进你更深入地认识和理解炉温曲线的重要意义和实际应用。
2020年国赛数学建模e题
2020年国赛数学建模e题摘要：一、2020 年国赛数学建模e 题的背景和概述1.数学建模国赛简介2.2020 年国赛数学建模e 题的题目和背景二、2020 年国赛数学建模e 题的解题思路及方法1.题目分析2.解题思路和方法三、2020 年国赛数学建模e 题的模型建立1.模型的构建2.模型的求解四、2020 年国赛数学建模e 题的结论和应用1.结论的得出2.模型的应用和推广五、2020 年国赛数学建模e 题的优缺点分析1.优点的总结2.缺点的反思正文：一、2020 年国赛数学建模e 题的背景和概述全国大学生数学建模竞赛是中国工业与应用数学学会主办的面向全国大学生的群众性科技活动，旨在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。
2020 年国赛数学建模e 题是该竞赛的一个题目，具有相当的难度和挑战性。
二、2020 年国赛数学建模e 题的解题思路及方法2020 年国赛数学建模e 题的题目具有一定的复杂性，需要参赛者具备较强的数学功底和建模能力。
在解题过程中，首先需要对题目进行深入的理解和分析，明确题目的要求，然后根据题目的特点，选择合适的建模方法和求解策略。
具体的解题思路和方法需要参赛者在实际操作中进行探索和总结。
三、2020 年国赛数学建模e 题的模型建立在解题过程中，根据题目的要求，需要构建一个数学模型，用于描述题目中的问题。
模型的构建需要充分考虑题目的特点和实际背景，力求简洁、准确。
模型的求解需要运用合适的数学方法和计算工具，得出模型的解，并对解进行分析和讨论。
四、2020 年国赛数学建模e 题的结论和应用通过对题目的求解，可以得出一定的结论。
这些结论可以用来解释题目中的现象，也可以为实际问题提供一定的参考和指导。
同时，根据模型的特点和求解结果，可以对模型的应用和推广进行讨论，为类似问题的解决提供借鉴。
2020年全国数学建模a题
全国数学建模A题是一个涉及城市垃圾分类与处理的复杂问题。
本题要求我们以小组的形式，利用所学的数学建模知识，构建数学模型，分析问题，并给出合理的解决方案。
下面我将用1500字左右的篇幅来详细回答这个问题。
一、问题分析首先，我们需要对城市垃圾分类与处理问题进行全面的分析。
通过阅读背景材料，我们可以了解到当前城市垃圾处理面临的问题和挑战，包括垃圾产量逐年增长、分类难度大、回收利用率低等。
同时，政策文件也提供了相关政策要求和指导意见，为我们提供了解决问题的方向。
二、模型假设在建立数学模型之前，我们需要对问题进行合理的假设。
根据实际情况，我们可以做出以下假设：1. 假设垃圾产量随时间、人口和经济发展等因素而变化；2. 假设垃圾分类可简单分为可回收垃圾和其他垃圾；3. 假设政府投入足够的人力和财力资源推动垃圾分类和回收工作。
三、模型建立与求解1. 垃圾产量模型根据实际情况，我们可以建立垃圾产量的时间序列模型。
通过收集历年的人口、经济发展数据，以及生活垃圾产生数据，我们可以建立如下回归模型：垃圾产量= β0 + β1*时间+ β2*人口+ β3*经济发展+ ε其中，垃圾产量是因变量，时间、人口、经济发展是自变量，ε是随机误差项。
通过逐步回归分析和模型优化，我们可以得到一个拟合度较好的模型，并利用该模型预测未来的垃圾产量。
2. 垃圾分类回收模型基于前述假设，我们可以将垃圾分类为可回收垃圾和其他垃圾。
为了提高回收率，我们可以建立如下优化模型：目标函数：最大化可回收垃圾回收量约束条件：（1）可回收垃圾总量约束：可回收垃圾总量= 初始可回收垃圾量+ 回收量；（2）其他垃圾量约束：其他垃圾量≤初始其他垃圾量；（3）资源约束：投入的人力、财力等资源有限。
通过优化算法求解该模型，我们可以得到一组最优解，包括投入的人力、财力资源以及可回收垃圾的回收量和分配比例等。
四、结果分析根据模型求解结果，我们可以对城市垃圾分类与处理工作进行分析和评估：1. 根据垃圾产量模型预测未来垃圾产量，为政策制定和资源规划提供依据；2. 根据优化模型的结果，我们可以制定合理的资源配置方案，提高可回收垃圾的回收率；3. 根据其他垃圾量约束条件，我们可以对政策执行情况进行监督和评估；4. 考虑资源约束条件，我们需要根据实际情况调整政策措施和资源配置方案，以实现可持续发展。
2020年中国研究生数学建模竞赛A题--华为题_芯片相噪算法设计
2020年中国研究生数学建模竞赛A题（华为公司命题）ASIC芯片上的载波恢复DSP算法设计与实现光数字信号处理（DSP）芯片是光传输领域里的“心脏”，这种芯片往往是基于专用集成电路（ASIC）实现的。
例如，采用7nm芯片工艺制造的光传输芯片容量可以达到800Gbps，相当于单光纤可实现48T bps的容量，保障了网络流量的爆发型增长。
ASIC芯片的DSP算法设计通常包含两个主要步骤，第一步是根据信道损伤的物理模型设计补偿算法，此时只需要考虑浮点计算；第二步是根据芯片资源和功耗约束，将算法改造成ASIC芯片可实现的定点形式，此时需要将算法细化为芯片上最基本的乘、加等运算，并考虑定点量化噪声的影响。
怎样权衡性能和资源，实现具体场景下的最优设计，是DSP芯片算法工程领域持久不变的课题。
本题以oDSP中一种关键的载波恢复算法为例，探讨算法与芯片的最优工程设计。
首先介绍关于基本通信系统和ASIC芯片上算法设计的基本知识。
一、通信系统模型本题考虑一个简化的数字通信系统性能评估模型，如图1所示。
发送端编码后的二进制序列映射调制为星座点上的符号并向外发送，每秒发送的符号个数称为波特率fBaud。
信号在信道中受到色散和相位噪声的影响，并人为加入加性高斯白噪声，噪声量用信号和噪声功率的比值表示。
接收端先补偿色散，再由载波恢复(Carrier Recovery, CR)算法补偿相位噪声，最后信号进行判决后逆映射为二进制比特序列。
受信道中损伤和噪声影响，星座图会发生扩散，从而导致信号判错，使接收到的二进制序列与发端不一致，从而带来误码。
错误二进制比特占总二进制比特的比率称为误码率（BER）。
只要BER小于某个门限，那么纠错编码后的BER就能够小于1e-15次方量级，达到工程意义上的“无误码”传输。
本题中不考虑纠错编码，BER均指直接判决后的BER。
算法评估中常用RSNR（Required SNR）代价来评估算法性能。
SNR(Signal-to-Noise Ratio)指的是信号功率和噪声功率的比例。
2020年数学建模A题--华为题_芯片相噪算法设计题目重点
2020年中国研究生数学建模竞赛A题（华为公司命题）ASIC芯片上的载波恢复DSP算法设计与实现光数字信号处理（DSP）芯片是光传输领域里的“心脏”，这种芯片往往是基于专用集成电路（ASIC）实现的。
例如，采用7nm芯片工艺制造的光传输芯片容量可以达到800Gbps，相当于单光纤可实现48T bps的容量，保障了网络流量的爆发型增长。
ASIC芯片的DSP算法设计通常包含两个主要步骤，第一步是根据信道损伤的物理模型设计补偿算法，此时只需要考虑浮点计算；第二步是根据芯片资源和功耗约束，将算法改造成ASIC芯片可实现的定点形式，此时需要将算法细化为芯片上最基本的乘、加等运算，并考虑定点量化噪声的影响。
怎样权衡性能和资源，实现具体场景下的最优设计，是DSP芯片算法工程领域持久不变的课题。
本题以oDSP中一种关键的载波恢复算法为例，探讨算法与芯片的最优工程设计。
首先介绍关于基本通信系统和ASIC芯片上算法设计的基本知识。
一、通信系统模型本题考虑一个简化的数字通信系统性能评估模型，如图1所示。
发送端编码后的二进制序列映射调制为星座点上的符号并向外发送，每秒发送的符号个数称为波特率fBaud。
信号在信道中受到色散和相位噪声的影响，并人为加入加性高斯白噪声，噪声量用信号和噪声功率的比值表示。
接收端先补偿色散，再由载波恢复(Carrier Recovery, CR)算法补偿相位噪声，最后信号进行判决后逆映射为二进制比特序列。
受信道中损伤和噪声影响，星座图会发生扩散，从而导致信号判错，使接收到的二进制序列与发端不一致，从而带来误码。
错误二进制比特占总二进制比特的比率称为误码率（BER）。
只要BER小于某个门限，那么纠错编码后的BER就能够小于1e-15次方量级，达到工程意义上的“无误码”传输。
本题中不考虑纠错编码，BER均指直接判决后的BER。
算法评估中常用RSNR（Required SNR）代价来评估算法性能。
SNR(Signal-to-Noise Ratio)指的是信号功率和噪声功率的比例。
全国研究生数学建模竞赛题目
中国研究生数学建模竞赛试题汇总2021赛题汇总2021-A：相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模2021-B：空气质量预报二次建模2021-C：帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究2021-D：抗乳腺癌候选药物的优化建模2021-E：信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题2021-F：航空公司机组优化排班问题2020赛题汇总2020-A：芯片相噪算法2020-B：汽油辛烷值建模2020-C：面向康复工程的脑信号分析和判别建模2020-D：无人机集群协同对抗2020-E：能见度估计与预测2020-F：飞行器质心平衡供油策略优化2019赛题汇总2019-A: 无线智能传播模型2019-B：天文导航中的星图识别2019-C：视觉情报信息分析2019-D：汽车行驶工况构建2019-E：全球变暖?2019-F：多约束条件下智能飞行器航迹快速规划2018赛题汇总2018-A ：关于跳台跳水体型系数设置的建模分析2018-B：光传送网建模与价值评估2018-C：对恐怖袭击事件记录数据的量化分析2018-D：基于卫星高度计海面高度异常资料获取潮汐调和常数方法及应用2018-E：多无人机对组网雷达的协同干扰2018-F：机场新增卫星厅对中转旅客影响的评估方法2017赛题汇总2017-A：无人机在抢险救灾中的优化运用2017-B：面向下一代光通信的VCSEL激光器仿真模型（华为命题）2017-C：航班恢复问题2017-D：基于监控视频的前景目标提取2017-E：多波次导弹发射中的规划问题2017-F：构建地下物流系统网络2016赛题汇总2016-A：多无人机协同任务规划2016-B：具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析2016-C：基于无线通信基站的室内三维定位问题2016-D：军事行动避空侦察的时机和路线选择2016-E：粮食最低收购价政策问题研究2015赛题汇总2015-A：水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型2015-B：数据的多流形结构分析2015-C：移动通信中的无线信道“指纹”特征建模2015-D：面向节能的单/多列车优化决策问题2015-E：数控加工刀具运动的优化控制2015-F：旅游路线规划问题2014赛题汇总2014-A：小鼠视觉感受区电位信号（LFP）与视觉刺激之间的关系研究2014-B：机动目标的跟踪与反跟踪2014-C：无线通信中的快时变信道建模2014-D：人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究2014-E：乘用车物流运输计划问题2013赛题汇总2013-A：变循环发动机部件法建模及优化2013-B：功率放大器非线性特性及预失真建模2013-C：微蜂窝环境中无线接收信号的特性分析2013-D：空气中PM2.5问题的研究2013-E：中等收入定位与人口度量模型研究2013-F：可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究2012赛题汇总2012-A：基因识别问题及其算法实现2012-B：基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析2012-C：有杆抽油系统的数学建模及诊断2012-D：基于卫星云图的风矢场（云导风）度量模型与算法探讨2011赛题汇总2011-A：基于光的波粒二象性一种猜想的数学仿真2011-B：吸波材料与微波暗室问题的数学建模2011-C：小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型2011-D：房地产行业的数学建模2010赛题汇总2010-A：确定肿瘤的重要基因信息2010-B：与封堵溃口有关的重物落水后运动过程的数学建模2010-C：神经元的形态分类和识别2010-D：特殊工件磨削加工的数学建模2009赛题汇总2009-A：我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模2009-B：枪弹头痕迹自动比对方法的研究2009-C：多传感器数据融合与航迹预测2009-D：110警车配置及巡逻方案2008赛题汇总2008-A：汶川地震中唐家山堰塞湖泄洪问题2008-B：城市道路交通信号实时控制问题2008-C：货运列车的编组调度问题2008-D：中央空调系统节能设计问题2007赛题汇总2007-A：建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题2007-B：机械臂运动路径设计问题2007-C：探讨提高高速公路路面质量的改进方案2007-D：邮政运输网络中的邮路规划和邮车调度2006赛题汇总2006-A：Ad Hoc网络中的区域划分和资源分配问题2006-B：确定高精度参数问题2006-C：维修线性流量阀时的内筒设计问题2006-D：学生面试问题2005赛题汇总2005-A：Highway Traveling time Estimate and Optimal Routing 2005-B：空中加油2005-C：城市交通管理中的出租车规划2005-D：仓库容量有限条件下的随机存贮管理2004赛题汇总2004A：发现黄球并定位2004B：实用下料问题2004C：售后服务数据的运用2004D：研究生录取问题。
数学建模国赛2020b题
数学建模国赛2020b题摘要：一、数学建模国赛简介1.数学建模国赛背景与历史2.2020年数学建模国赛概述二、2020b题解析1.题目背景及要求2.题目难点与关键点3.解题思路与方法三、数学建模国赛对人才培养的作用1.培养学生的创新思维与解决问题的能力2.提升学生的团队协作与沟通能力3.对未来发展的积极影响四、建议与展望1.对参赛者的建议2.我国数学建模竞赛的未来发展正文：一、数学建模国赛简介数学建模国赛，全名为全国大学生数学建模竞赛，是由中国数学会主办的全国性大学生数学竞赛活动。
自1992年首次举办以来，数学建模国赛已经走过了近30个年头，成为了我国高校中最具影响力的竞赛之一。
2020年数学建模国赛共有来自全国各地的近2000所高校，超过13万名学生参赛，竞争激烈。
二、2020b题解析2020年数学建模国赛B题涉及到新型冠状病毒（COVID-19）疫情期间的资源配置问题。
题目要求参赛者通过建立数学模型，分析疫情对我国某一地区医疗资源的影响，并为政府部门提供合理的资源配置建议。
此题具有很强的现实意义，考验着参赛者对现实问题的敏锐洞察力和解决问题的能力。
三、数学建模国赛对人才培养的作用数学建模国赛不仅要求参赛者具备扎实的数学基础，更需要具备创新思维和解决实际问题的能力。
此外，竞赛过程中团队协作和沟通能力也至关重要。
因此，参加数学建模国赛对于培养学生的综合素质具有极大的促进作用，对未来发展有着积极的影响。
四、建议与展望对于准备参加数学建模国赛的学生，建议提前熟悉各类数学建模方法和软件，加强与其他学科的交叉学习，提高自己的实际问题解决能力。
2020研究生数学建模原题
有关研究生“数学建模”的原题
研究生数学建模竞赛是数学建模领域的一项重要赛事，旨在培养研究生的创新能力和解决实际问题的能力。
有关研究生“数学建模”的原题如下：
1.金融风险评估：给定一组金融数据，评估投资组合的风险和回报，并设计一个有效的投
资策略。
2.城市交通规划：分析城市交通流量数据，预测未来的交通需求，为城市交通规划提供建
议和方案。
3.网络安全问题：设计一种算法，检测和预防网络攻击，提高网络安全防护能力。
4.医疗数据分析：利用医疗数据，预测疾病的发生和发展趋势，为医疗决策提供支持。
5.气候变化研究：分析全球气候变化数据，预测未来的气候变化趋势，并提出应对措施和
方案。
6.供应链优化：优化一个供应链网络，降低成本并提高效率，确保供应链的稳定性和可靠
性。
7.机器学习算法设计：设计一种新的机器学习算法，解决一个实际问题，并评估其性能和
效果。
8.图像处理与计算机视觉：设计一种算法，对图像进行识别、分类或目标跟踪等任务。
9.社交网络分析：分析社交网络数据，挖掘用户行为和关系，发现社交网络中的社区和结
构。
10.生物信息学研究：利用生物信息学数据，分析基因组、蛋白质组或其他生物分子数据，
发现生物过程的规律和机制。
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主题：2020研究生数学建模国赛题目
内容：
一、赛题介绍
2020年研究生数学建模国赛题目一共包括A、B、C三个题目，每个题目都涉及不同的数学模型和建模方法。
选手需要在规定的时间内，根据题目要求，利用所学的数学理论和建模技巧，结合实际问题，提出合适的数学模型，并进行建模和求解。
二、题目分析
A题：某市卫生系统抗击新型冠状病毒的医疗物资储备规划
该题目要求选手基于实际情况，分析某市卫生系统在抗击新型冠状病毒疫情期间的医疗物资储备情况，包括不同类型物资的需求量、储备量和使用情况，同时要考虑到疫情发展的不确定性和医疗物资的供给情况，提出合理的储备规划方案，以保障医疗物资的有效利用。
B题：某地区新冠病毒传播及防控策略分析
该题目要求选手建立新冠病毒传播的数学模型，分析某地区疫情的传
播规律和发展趋势，同时提出有效的防控策略，包括隔离措施、医疗
资源的分配等，以减缓疫情的蔓延和降低疫情的危害。
C题：疫情期间人口迁徙与城市规划
该题目要求选手结合人口迁徙的规律和城市规划的要求，建立相关数
学模型，分析疫情期间的人口迁徙对城市规划的影响，提出合理的城
市规划方案，以应对疫情期间的人口流动和城市发展需求。
三、解题思路
针对以上三个题目，选手需要运用数学建模的知识和方法，首先要对
实际问题进行深入的分析和调研，了解所涉及的领域背景和相关数据，其次要选择合适的数学模型，例如微分方程、概率统计等，然后进行
模型的建立和求解，最后根据实际情况提出有效的建议和策略。
四、总结
2020年研究生数学建模国赛题目涉及的问题都是与当下热点、实际情况紧密相关的，要求选手具备扎实的数学基础知识和数学建模能力，
能够熟练运用数学模型和方法分析并解决实际问题。
希望所有参赛选
手在比赛中能够充分发挥自己的数学建模能力，为应对当前的疫情和
其他社会问题提供有益的建议和思路。
研究生数学建模国赛作为一个
全国性的赛事，旨在通过数学建模的竞赛形式，培养学生分析和解决
实际问题的能力，提高他们的创新意识和团队合作精神。
今年的比赛
题目涉及了当前备受关注的新型冠状病毒疫情，这不仅对参赛选手提
出了更高的要求，也反映了当前社会对于数学建模能力的重视和需要。
A题要求选手基于实际情况，分析某市卫生系统在抗击新型冠状病毒
疫情期间的医疗物资储备情况。
在这个题目中，选手需要考虑到医疗
物资的需求量、储备量和使用情况，同时要考虑到疫情发展的不确定
性和医疗物资的供给情况，提出合理的储备规划方案。
这个题目要求
选手结合数学模型来实现对医疗物资的储备规划，需要选手深入了解
医疗物资的使用情况和供需关系，通过数学模型分析和建模，提出有
效的储备规划方案。
B题则要求选手建立新冠病毒传播的数学模型，分析某地区疫情的传
播规律和发展趋势，并提出有效的防控策略。
在这个题目中，选手需
要对疫情传播的规律和现状进行深入的调研和分析，建立相应的数学
模型进行预测和分析，并提出科学的防控策略。
选手需要考虑到各种
情况下的疫情传播情况和防控策略的影响，通过数学建模的方法来提
出有效的防控方案，从而减缓疫情的蔓延和降低疫情的危害。
C题则要求选手结合人口迁徙的规律和城市规划的要求，建立相关数
学模型，分析疫情期间的人口迁徙对城市规划的影响，并提出合理的
城市规划方案。
在这个题目中，选手需要考虑到人口迁徙对城市规划
的影响，通过数学建模的方法进行分析和预测，提出相应的城市规划方案。
这要求选手深入了解城市规划的相关知识和人口迁徙的情况，通过数学模型进行分析和建模，提出科学的城市规划方案，以应对疫情期间的人口流动和城市发展需求。
以上三个题目都要求选手具备扎实的数学基础知识和数学建模能力，能够熟练运用数学模型和方法分析并解决实际问题。
这需要选手具备良好的数学素养和科学研究能力，能够在实际问题中灵活运用数学工具进行分析和建模，并提出有效的解决方案。
希望所有参赛选手在比赛中能够充分发挥自己的数学建模能力，为应对当前的疫情和其他社会问题提供有益的建议和思路。
也希望本次比赛能够进一步推动数学建模在实际问题中的应用和发展，为社会的发展和进步贡献力量。