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数学建模学习笔记---数学建模思想

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    发表于 2018-10-30 10:06 |只看该作者 |倒序浏览
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                    变量识别:识别变量(影响事件发展的因素)、数学上能成为变量的有哪些
    % n3 k- e+ q; Q. q0 k1 n
    ) O! [5 Z$ b. J; f                所研究的现象或事件中所有变量明确性
    ) M5 E) d. {8 R; j' y8 A+ I$ d/ q& }/ R' e) k
                    自变量和因变量都明确——只需要建立关系,问题本身很明确,比较简单9 p# F# e. X/ Z- I: \3 `

    , E) f* U+ h/ w5 W( `+ m; i                因变量明确,自变量不明确——自变量有很多都能反映因变量,列举不完全
    & M/ D. T( [: X) \$ b& b; T) e
    , K' n# Q3 x* t/ g; ~; V                自变量明确,因变量不明确——事件已经发生,但是不知道后果如何
    / V" I4 \! K2 S* Y  w& n, @1 u0 }
    ! b" m6 y. b9 c  h/ i! X9 F+ @                因变量和自变量都不明确——采集信息过多不知道需要什么,也不知道能造成什么后果(一般都在还没有被数学化的领域)
    0 @2 H* o9 E+ s. K
    $ h: X) j) X6 m& Q        eg.怎么设计一个供大班级用的演讲厅?. D- a3 Z4 p" u9 H7 H
    ; u: ?5 A$ V, ^; z1 W& g
                    要考虑后面同学和前面同学的椅子有高低之分/有安全通道/效果好的音响系统/投影仪的数量/能看清楚的情况下花费的灯具等费用和能源最少/.............../ t, O6 H2 Y; |! j
    ' ]) F' R; p% ~

    , e4 F; G7 j2 T, K# |9 o" \2 C# B
    ' t) U! d0 I) c+ [5 U数学建模的步骤' Z. [7 a* n0 g" C# ~

    & U5 i7 g& l: S$ u        1.问题分析:抓住事件本质,想象理想状态,确定主要变量,做出合理假设
    ; A5 a' h. A& u: ?. {
    % V  z9 }; |$ c$ O6 X- p/ r% M  _                确定主要变量:抓住事件本质揭示理想状态
    ; b. D7 V' o, d4 p+ b+ `% Y& W$ a$ h$ U6 `
                                           顺着主要因素找出其他因素,根据影响的大小,完善变量体系5 s7 b5 d; m/ l! F- x$ Z  X7 z, w* n

    & [0 @. J4 {/ [8 }7 Y                                       忽略某些变量:影响小的,影响其他因素的方式相同(即使很重要也可以忽略)- ^3 {' [: i5 j' D# B
    ; \; p& h3 j" D$ [
                  eg.设计报告厅的问题:照明是关键因素,但不管怎么设计照明都很重要,影响的方式也都几乎相同7 k# m2 I6 K: ^

    , {( G' p' t, Z; O, ^3 B        2.模型构建      根据所做的假设分析事件的内在规律5 c8 r5 a( U: [. j- v
    - c; `) ^" [: R; s2 |( Y
            3.求解或解释模型       理论与matlab和其他软件的使用
    % q  S$ L' \+ z+ a; p* D
    $ l% |6 [/ J0 h7 ?        4.模型检验
    ! y* y1 \2 Z  ~: t. x
    4 w& \" s/ k4 m+ |) ~                数学关系的正确性
      L% n9 I& B+ ]1 E5 r1 F& {( V
    8 }& Q8 G/ X2 D  H( a                是否会有多解或者无解的情况出现
    ! c6 ?" O: E; `. r& V
    & s$ j- w' b5 s; M( p2 j                数学方法的可行性以及算法的复杂性(该模型在实际意义下有用吗?我们确实能收集到必要的数据来运作吗?有普遍意义吗?还是只适用于这一个问题?)
    ) c& }6 W. t8 T* K( i4 T& z" Z. U  I0 K* E0 z) f/ i: E+ H
                    进行误差分析和灵敏度分析(波动大的时候稳不稳定,波动小的时候能不能感应到)& B( P, a- Y& A. t  M

    4 K9 N9 g! A) S! u        5.模型的改进   7 {) e: P3 K5 w
      b' |; g/ b& }. a
                    一开始考虑的理想状态忽略了其他因素  加入新的因素完善模型& `3 ^3 l  |1 ^! x6 z3 g( M

    6 \6 P  v  |* k) x8 N                建模的方法不够好,还可以优化
    ) E; u0 I) W6 F, P, d5 P7 I& i& b& z. x
                     改进完成之后还要再次检验
    # Q' K% G. A, {5 X  r" E+ s. [$ l( h8 h8 v  y" h
            6.论文写作
    & d/ L" o0 K  N' @5 Z' s; c
    5 y- }3 N5 a3 [% Z# }. ^& P7 a        7.应用模型解决实际问题+ d* y+ m# w1 k) q- ^
    , |' `1 d6 r& R' P% P' q
    论文写作要求
    % Y5 `! N1 l) n8 T
    . y( O% p* b& D$ e        1.摘要(反映作者是否把握了问题的本质,是否找准了最好的方法,准确性,改进程度,应用范围)! ~, m1 E0 T0 e- Z8 ]

    , A2 S7 q0 _: N+ p& a                用什么数学知识,建立了什么模型,通过什么算法进行什么计算,与现实的吻合度怎样: @( j* i) z. @( m6 D+ X, _
    ( R! U/ Z5 h) K7 ?- o
            2.问题重述! k( j1 I0 \' k8 z) l2 g

    + i, p8 B- H5 C* G0 I# s                用自己的语言表达出按自己的理解抽象出的数学问题$ C, y  T3 d5 @2 _# L3 c

    % C. S* r7 ^0 H) U/ ^$ W+ z3 G9 V! i        3.问题的分析(能否抓住问题的本质、规律、变量等)7 u+ b& X% X8 b+ }! e2 h6 Z
    9 a- G4 {6 i% k# L' m
                    用什么方法,为什么用这样的方法,为什么能够吻合
    * M; g0 W: g: v5 h1 D6 Y/ G( m
    8 V. |4 E2 ?4 Q4 u1 Z# v" ]        4.问题的假设与符号(由假设和符号确定主要变量)" u7 T( `4 k& T! Q' H. k# T
    ) g, y! m% d& M* b6 I
            5.问题的解答
    & R% j; j. Y& j4 X# x2 }$ }, e0 R: N) [1 H) Y+ i
                    可能会分为好几个问题,每一个问题分别解答。问题1用什么方法,什么模型,得到什么结论,跟现实的吻合度......问题2.......( x; K) L; b7 N, J) ]. n
    * p7 Z* b3 E! q! T( x# a
            6.结论
    9 s5 Q0 U. J7 E+ D: H& w; U
    ( V' ?! |! i, A        7.参考文献(杂志上的学术论文,学术专著,教科书等)0 \: J3 |3 _0 k9 H4 t+ Q+ _; K

    : U8 j3 ^& o. M5 i- P4 z* ~% W        8.附录(程序以及某些图表可以放在附录)
    & O% d  G, B0 ^* W5 f; `: z  Z2 ?1 q

    8 V0 i& ]$ d0 V9 q3 p& c5 A. L. b) j* H" n6 f: \5 s3 g
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