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数学建模怎么创新,数学建模大赛创新点

来源:整理 时间:2023-09-14 05:59:23 编辑:八论文 手机版

1,数学建模大赛创新点

团队竞赛,能解决实际问题,方法能够创新。。。
大学生全国数学建模,就是给出一个大问题,让你进行数字分析,建立解决模型的理论方法,今年开始时间是2012年9月7日上午8:00

数学建模大赛创新点

2,数学建模怎样建的更好

1、有较宽的数学知识储备,不需要精通,但要了解;2、熟练应用数学编程软件MATLAB、lingo、SPSS等;3、大胆的独立思考不要拘谨常规算法;4、查资料能力,熟练使用搜索;5、多讨论,注意文章的润色,即使没有算好,也要把文章弄好;
根据问题的性质不同,可以采取不同的模型。关键是抽取主要因素,找出内在联系,舍弃次要因素,模型根据情况而定,用初等数学、高等数学、概率论、微分方程、模糊数学等等都行。

数学建模怎样建的更好

3,数学建模怎么搞

模型准备  了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。模型假设  根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。模型建立  在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。模型求解  利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。模型分析  对所得的结果进行数学上的分析。模型检验  将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。模型应用  应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
你们没学过吧,没学过数学就不好搞,大学有数学建模的课程,既要有把实际问题数学化,要把抽象问题模型化,要有很好的想象力,可能还要用到一些计算工具,电脑应该要必备,可以参考一些书籍先

数学建模怎么搞

4,数学建模如何着手做

如果你不是真正的建模爱好者,只是为了证书,或许我可以给点意见:1、其实如果你所就读的学校不是很一流的学校,老师平时讲得方法通常都是用不上的,但是听听有助于你在比赛中找到入手点。软件的熟悉运用软件是很重要的。2、比赛的时候通常所用的方法通常都是老师没讲过的(当然如果你们学校在数学建模方面工作做得很好,也不排除有很强大的老师的情况)。所以学会搜集资料是很重要的。百度文库就是一个很不错的资料库。但是个人觉得通常你再搜索时是没办法找到直接的方法的,你可以搜索问题,然后能找到类似的题,就可以套它的方法。3、在比赛时通常会有很多临时的QQ群,可以加入很多参加讨论,但是涉及关键的大家都不会说,不过还是可以有所帮助。4、为了保证你论文的效率,你可以先写出论文的框架,然后一块一块补进去。以上几点是针对比赛时的一点小建议。如果你很爱好,想在这方面有所建树。可以看看相关的书,思路的展开与数据的分析很有关。在做题前可以把问题中得数据先整理出来。如果是学校模拟,最多的是做最大最小问题,这类问题通常是线性规划的问题,就用线性规划。个人书属于带目的做题的,所以应该也给不了什么比较有建树的意见,自己慢慢在摸索吧!
简单的来说: 数学建模论文包括: 1.题目 2.摘要 3关键词 3.问题重述和模型假设 4.变量介绍 5.模型建立与分析 6.模型评价(及改进---) 参考文献 附录 1.题目:一般可以最后写。 2.摘要:至关重要!!!一般在第一轮的评分中,主看摘要。数学建模的摘要不能有半句废话,一般结构是根据什么方法或定理,文章得到了什么样的结论,结论不是虚的,要具体又概括,比如:通过klett算法,得到北京地区比较合理的激光雷达反演参数k是0.5。如果结论是表或图的而不便于言语叙述的,可写结果见表***,图*** 3.关键词主要是看摘要中用的方法,想要计算的目标,一般关键词合起来之后正好是题目,相差不是太多。 4.问题重述就是把问题概括一下,变作数学问题,模型假设一般是有些无法考虑的因素需要忽略,或是为了计算的方便而需要舍掉一些东西。 5..变量介绍,一般是文章中用到的变量名称,以及字母代号对应,单位等简介 6.模型建立和分析,这个靠你自己。(图与表不要太少,不要有重复性,即有表则不要再对同一个对象又用图表示) 7.模型评价:多说优点,但是缺点也要提,不过要少,而且最后最好说明,以后对于缺点方面准备如何改进 8.参考文献,不提,格式自己查 9.附录:一般是中间用到的编程,或是自己推得的结论的证明过程等。 (如果是数学建模大赛的话,文章最好在18页到25页之间为宜)

5,关于数学模型的创新性体现在哪里

数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家,生物学家,经济学家甚至心理学家等等的过程。数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等等。为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性,结论的明确性和体系的完整性,而且在于它应用的广泛性,进入20世纪以来,随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及,人们对各种问题的要求越来越精确,使得数学的应用越来越广泛和深入,特别是在即将进入21世纪的知识经济时代,数学科学的地位会发生巨大的变化,它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展,数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分折和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才,数学建模已经在大学教育中逐步开展,国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛,将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面,现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合,努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路,与我国高校的其它数学类课程相比,数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点,数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式,数学建模课程指导思想是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分折和解决问题的全过程,提高他们分折问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主,教师利用一些事先设计好问题启发,引导学生主动查阅文献资料和学习新知识,鼓励学生 积极开展讨论和辩论,培养学生主动探索,努力进取的学风,培养学生从事科研工作的初步能力,培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛,教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力,增强他们的数学素质和创新能力,提高他们的数举素质,强调的是获取新知识的能力,是解决问题的过程,而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包的使用等等“短课程”(或讲座),用的学时不多,多数是启发性的讲一些基本的概念和方法,主要是靠同学们自己去学,充分调动同学们的积极性,充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式,同学自己报告、讨论、辩论,教师主要起质疑、答疑、辅导的作用,竞赛中一定要使用计算机及相应的软件,如Mathemathmatica,Matlab,Mapple,甚至排版软件等。邬利循弼庄襄迩煌工皋鲍栩杳雟必敏形占镝为庄

6,数学建模步骤

数学建模关键是提炼数学模型,所谓提炼数学模型,就是运用科学抽象法,把复杂的研究对象转化为数学问题,经合理简化后,建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式(或方程式)。这既是数学方法中最关键的一步,也是最困难的一步。提炼数学模型,一般采用以下六个步骤完成: 第一步:根据研究对象的特点,确定研究对象属哪类自然事物或自然现象,从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。即首先确定对象与应该使用的数学模型的类别归属问题,是属于“必然”类,还是“随机”类;是“突变”类,还是“模糊”类。 第二步:确定几个基本量和基本的科学概念,用以反映研究对象的状态。这需要根据已有的科学理论或假说及实验信息资料的分析确定。例如在力学系统的研究中,首先确定的摹本物理量是质主(m)、速度(v)、加速度(α)、时间(t)、位矢(r)等。必须注意确定的基本量不能过多,否则未知数过多,难以简化成可能数学模型,因此必须诜择出实质性、关键性物理量才行。 第三步:抓住主要矛盾进行科学抽象。现实研究对象是复杂的,多种因素混在一起,因此,必须变复杂的研究对象为简单和理想化的研究对象,做到这一点相当困难,关键是分清主次。如何分清主次只能具体问题具体分析,但也有两条基本原则:一是所建数学模型一定是可能的,至少可给出近似解;二是近似解的误差不能超过实际问题所允许的误差范围。 第四步:对简化后的基本量进行标定,给出它们的科学内涵。即标明哪些是常量,哪些是已知量,哪些是待求量,哪些是矢量,哪些是标量,这些量的物理含义是什么? 第五步:按数学模型求出结果。 第六步:验证数学模型。验证时可根据情况对模型进行修正,使其符合程度更高,当然这以求原模型与实际情况基本相符为原则。
摘要摘要在整篇论文评阅中占有重要权重,务必认真书写(篇幅不能超过一页)。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。摘要写得不好,论点不明,条理不清,评委不再阅读正文,论文即遭被淘汰。摘要是全文的精华,摘要应当点明: (1) 模型的数学归类(数学上属于什么类型,如动态规划,微分方程稳定性等)(2) 建模的思想(思路)(3) 算法思想(求解思路)(4) 模型特色(模型优缺点,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验等)(5) 主要结果(数值结果,结论)(回答题目所问的全部“问题”)注意表述一定要准确、简明、通顺、工整,务必认真校对。1. 问题重述把原问题简单重述一遍,但不是照搬,而是从数学的角度重新表述。2. 模型假设根据评卷原则,基本假设的合理性占重要比重。应当根据题目中的条件和要求作出合理假设,假设要切合题意,关键性假设不能缺。3. 模型的建立(1)数学建模是用数学方法解决问题,首先要有数学模型:数学公式、方程、方案等;要求完整,正确,简明(2)模型要实用,有效,以解决问题有效为原则,不追求数学上的高(级)、难(度大)。能用初等方法解决的、就不用高级方法;能用简单方法解决的,就不用复杂方法;能用被多数人理解的方法,就不用只有少数人能理解的方法。(3)鼓励创新,但要切合实际。数模创新可体现在模型中(好思想、好方法、好策略等);模型求解中(好算法、好步骤、好程序);结果表示中(醒目、图表、分析、检验等);模型推广中。4. 模型求解(1) 需要建立数学命题时:命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密。(2) 需要说明算法的原理、依据、步骤。若用现有软件,要说明理由,软件名称。(3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不必列出。(4) 设法算出合理的数值结果。5.模型的结果(1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的;(2) 对数值结果或模拟结果须进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进;(3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,必须一一列出; (4) 考虑是否需要列出多组数据,对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;(5) 结果的表示要集中,醒目,直观,便于比较分析 (6) 必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。6.模型评价(1)说明特色,优点突出,缺点不回避。(2)改变原题要求,重新建模可在此做。(3)推广或改进方向时,要合理、可行,不要玩弄新数学术语。7.参考文献按规定列出。8.附录(1)主要结果数据,应在正文中列出。(2)数据、表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。
原发布者:okluck媛媛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
摘要是全文的精华,摘要应当点明: (1) 模型的数学归类(数学上属于什么类型,如动态规划,微分方程稳定性等)(2) 建模的思想(思路)(3) 算法思想(求解思路)(4) 模型特色(模型优缺点,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验等)(5) 主要结果(数值结果,结论)(回答题目所问的全部“问题”)注意表述一定要准确、简明、通顺、工整,务必认真校对。1. 问题重述把原问题简单重述一遍,但不是照搬,而是从数学的角度重新表述。2. 模型假设根据评卷原则,基本假设的合理性占重要比重。应当根据题目中的条件和要求作出合理假设,假设要切合题意,关键性假设不能缺。3. 模型的建立4.模型求解5.模型的结果6.模型评价 7.参考文献8.附录

7,我做 数学建模 比较多如何把 数学建模 和 创业 结合

要了解数学建模,首先要知道什么是数学模型。 一般地说,数学模型可以描述为,对于现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。而建立数学模型的全过程就称为数学建模。 最简单的例子就是,我们中学是做的应用题,通过题目,找出它的规律,列出数学式子,最后解答。 数学建模的一般步骤: 模型准备——了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。 模型假设——根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。 模型建立——在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。 模型求解——利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。 模型分析——对所得的结果进行数学上的分析。 模型检验——将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。 模型应用——应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
要了解数学建模,首先要知道什么是数学模型。 一般地说,数学模型可以描述为,对于现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。而建立数学模型的全过程就称为数学建模。 最简单的例子就是,我们中学是做的应用题,通过题目,找出它的规律,列出数学式子,最后解答。 数学建模的一般步骤: 模型准备——了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。 模型假设——根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。 模型建立——在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。 模型求解——利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。 模型分析——对所得的结果进行数学上的分析。 模型检验——将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。 模型应用——应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
问题 某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资,可供购进的证券以及其信用等级、到期年限、收益如下表所示。按照规定,市政证券的收益可以免税,其它证券的收益需按50%的税率纳税。此外还有以下限制: (1)政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元; (2)所购证券的平均信用等级不超过1.49信用等级数字越小,信用程度越高; (3)所购证券的平均到期年限不超过5年。 证券名称 证券种类 信用等级 到期年限 到期税前收益(%) a 市政 2 9 4.3 b 代办机构 2 15 5.4 c 政府 1 4 5.0 d 政府 1 3 4.4 e 市政 5 2 4.5 (1)若该经理有1000万元资金,应如何投资? (2)如果能够以2.75%的利率借到不超过100万元资金,该经理应如何操作? (3)在1000万元资金情况下,若证券a的税前收益增加为4.5%,投资应否改变?若证券c的税前收益减少为4.8%,投资应否改变? 问题(1)分析 问题分析 这个优化问题的目标是有价证券回收的利息为最高,要做的决策是投资计划。即应购买的各种证券的数量的分配。综合考虑:特定证券购买、资金限制、平均信用等级、平均年限这些条件,按照题目所求,将决策变量、决策目标和约束条件构成的优化模型求解问题便得以解决。 模型建立 决策变量 用x1、x2、x3、x4、x5、分别表示购买a、b、c、d、e证券的数值, 单位:百万元 目标函数 以所给条件下银行经理获利最大为目标。则,由表可得: max z=0.043x1+0.027x2+0.025x3+0.022x4+0.045x5 (1) 约束条件 为满足题给要求应有: x2+x3+x4> = 4 (2) x1+x2+x3+x4+x5<=10 (3) 6x1+6x2-4x3-4x4+36x5<=0 (4) 4x1+10x2-x3-2x4-3x5<=0 (5) 且 x1、x2、3x、x4、x5均非负。 模型求解 将(1)(2)(3)(4)(5)构成的线性规划模型输入lindo如下: max 0.043x1+0.027x2+0.025x3+0.022x4+0.045x5 st x2+x3+x4> = 4 x1+x2+x3+x4+x5<=10 6x1+6x2-4x3-4x4+36x5<=0 4x1+10x2-x3-2x4-3x5<=0 end 求解并进行灵敏度分析,得到: lp optimum found at step 0 objective function value 1) 0.2983637 variable value reduced cost x1 2.181818 0.000000 x2 0.000000 0.030182 x3 7.363636 0.000000 x4 0.000000 0.000636 x5 0.454545 0.000000 row slack or surplus dual prices 2) 3.363636 0.000000 3) 0.000000 0.029836 4) 0.000000 0.000618 5) 0.000000 0.002364 no. iterations= 0 ranges in which the basis is unchanged: obj coefficient ranges variable current allowable allowable coef increase decrease x1 0.043000 0.003500 0.013000 x2 0.027000 0.030182 infinity x3 0.025000 0.017333 0.000560 x4 0.022000 0.000636 infinity x5 0.045000 0.052000 0.014000 righthand side ranges row current allowable allowable rhs increase decrease 2 4.000000 3.363636 infinity 3 10.000000 infinity 4.567901 4 0.000000 105.714287 20.000000 5 0.000000 10.000000 12.000000 即a,c,e证券分别投资2.182百万元,7.364百万元,0.455百万元。最大税后收益为0.298百万元。 问题(2)分析 问题分析 由(1)中的“影子价格”可知,若投资增加100万元,收益可增加0.0298百万元。大于以2.75%的利率借到100万元的利息,所以应借贷。 模型建立 故可安(1)的模型将第2个约束右端改为11,求解即可。 模型求解 得到:证券a、c、e分别投资2.40百万元,8.10百万元,0.50百万元,最大收益为0.3007百万元 问题(3)分析及求解 由(1)的结果中目标系数的允许范围可知,证券a的税前收益可增加0.35%,故证券a的税前收益增加4.5%,投资不应改变;证券c的税前收益了减0.112%(按50%纳税),故证券c的税前收益可减4.8%,故投资应改变。
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