怎么学习数学建模怎样进行数学建模

2023-08-16 14:28:03 浏览

数学建模(mathematicalmodeling)就是通过建立数学模型来解决各种实际问题的方法。数学建模没有固定的格式和标准,也没有明确的方法,通常有6个步骤:

怎么学习数学建模怎样进行数学建模

数学建模所处理的问题通常是各领域的实际问题,这些问题本身往往含糊不清,难以直接找到关键所在,不能明确提出该用什么方法。因此建立模型的首要任务是辨明问题,分析相关条件和问题,一开始尽可能使问题简单,然后再根据目的和要求逐步完善。

作出合理假设,是建模的一个关键步骤。一个实际问题不经简化、假设,很难直接翻译成数学问题,即使可能也会因其过于复杂而难以求解。因此,根据对象的特征和建模的目的,需要对问题进行必要合理地简化。

合理假设的作用除了简化问题,还对模型的使用范围加以限定。

作假设的依据通常是出于对问题内在规律的认识,或来自对数据或现象的分析,也可以是两者的综合。作假设时,既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济、机械等专业方面的知识,也要充分发挥想象力、洞察力和判断力,辨别问题的主次,尽量使问题简化。

为保证所作假设的合理性,在有数据的情况下应对所作的假设及假设的推论进行检验,同时注意存在的隐含假设。

搭建模型就是根据实际问题的基本原理或规律,建立变量之间的关系。

要描述一个变量随另一个变量的变化而变化,最简单的方法是作图,或者画表格,还可以用数学表达式。在建模中,通常要把一种形式转换成另一种形式。将数学表达式转换成图形和表格较容易,反过来则比较困难

用一些简单典型函数的组合可以组成各种函数形式。使用函数解决具体的实际问题,还比须给出各参数的值,寻求这些参数的现实解释,往往可以抓住问题的一些本质特征。

对模型的求解往往涉及不同学科的专业知识。现代计算机科学的发展提供了强有力的辅助工具,出现了很多可进行工程数值计算和数学推导的软件包和仿真工具,熟练掌握数学建模的仿真工具可大大增强建模能力。

不同数学模型的求解难易不同,一般情况下很多实际问题不能求出解析解,因此需要借助计算机用数值的方法来求解,在编写代码之前要明确算法和计算步骤,弄清初始值、步长等因素对结果的影响。

在求出模型的解后,必须对模型和“解”进行分析,模型和解的适用范围如何,模型的稳定性和可靠性如何,是否到达建模目的,是否解决了问题?

模型假设的误差:一般来说模型难以完全反映客观实际,因此需要做不同的假设,在对模型进行分析时,需要对这些假设小心检验,分析比较不同假设对结果的影响。

求近似解方法的误差:一般来说很难得到模型的解析解,在采用数值方法求解时,数值计算方法本身也会有误差。这类误差许多是可以控制的。

计算工具的舍入误差:在用计算器或计算机进行数值计算时,都不可避免由于机器字长有限而产生舍入误差,如果进行了大量运算,这些误差的积累是不可忽视的。

数据的测量误差:在用传感器、调查问卷等方法获得数据时,应注意数据本身的误差。

数学建模的最后阶段是用现实世界的语言对模型进行翻译,这对使用模型的人深入了解模型的结果是十分重要的。模型和解是否有实际意义,是否与实际证据相符合。这一步是使数学模型有实际价值的关键一步。

数学模型和数学建模介绍

数学建模知识应该具备的数学基础有高等数学、线性代数、概率论与数理统计,在此基础上重点看一下运筹学的书籍。当然,数学建模不仅仅是要求数学知识扎实,还需要参赛者广泛涉猎知识(包括物理、生物、心理学等),因为许多数学建模题目要求背景知识比较深,比如说12年MCM

A题要求画出一棵树,这就需要参赛队员了解某类植物树叶生长具备的特点,涉及生物学知识;第二届MATHORCUP全球数学建模挑战赛A题也涉及到空气动力学知识。因此,数学建模是以数学为基础,综合各门学科(涵盖自然科学和社会科学)的一项赛事。

具备上述基础知识以后,就着重看一些建模方面的书籍,如:赵静和但琦的《数学建模与数学实验》、姜启源和谢金星的《数学模型》、《运筹学》、肖华勇的《实用数学建模与软件应用》。每一本书都有自己的特色,也没必要仔仔细细地把整本书都看完,甚至你可以只知道模型的大致步骤,真正用到的时候再翻书详细了解这个模型。因为数学建模本身就是一个学习的过程,在短短3天时间里,将陌生的知识转化成自己的知识是具有挑战的,更何况还要对模型进行改进,但是正是这样,我们才能不断接触新知识,不断培养自己的学习能力。

熟悉模型之后,基本能够看懂大部分的优秀论文了。个人认为看一些“高教杯”特等奖论文及美赛Outstanding对自己思路、知识、写作能力提升非常快,这些论文一般逻辑性很强,层次感出众。在欣赏优秀论文的过程中,还要注意模型的适用范围,举个例子来说,对于预测类的题目,比较常用的预测模型有时间序列模型、灰色预测模型、贝叶斯预测模型、神经网络预测模型等,这些模型并不是对所有的数据都是适的,有些模型需要先对数据进行剔除、平均等处理,这些细节需要特别注意,一旦不注意就会影响整篇论文的量。

建模

上述三步进行之后,接下来就是实战演练了。参加完后主动找组委会要评语(因为那些评语里记录着你的不足,便于今后改正)。

数学建模入门方式如下:

②如果参加数学建模竞赛,一定要分工明确,安排好各个环节大家的工作,而且要有领头的人,很多问题难以确定时,需要有人拍板的。

③参加国内赛,论文和解题的思路还是要比较严谨一些的好,解题的各个环节基本都要有,要比较完整才能得高分;美国赛就要尽情的放开思路,把奇思妙想都放进去,一些想法建立的模型复杂难解也没有关系,可以提出解题思路即可。全网招募小白免费学习,测试一下你是否有资格。

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