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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
    ' E& u  F$ W$ x6 M+ k- a! p( e. e9 d4 j4 r& U7 O7 F7 e. H/ X, ?$ ]
                    所研究的现象或事件中所有变量明确性
    6 o3 L# d( D% r# h
    . i. R6 c+ m! H; z# y/ z, ?. 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
    8 l: }5 ^8 e% ^1 i0 F# }( |
    1 J. w, G$ f9 }' Y8 u; Z2 `                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/ h8 f4 s8 D( r. W

    0 L# b5 @5 w( f                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
    & y! v7 z; ~# [5 C; n7 h. m
    ) v  D5 |9 E* b! m4 h                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)
    : X2 `/ ?9 o  V# Y
    7 v5 y% Z: h2 C8 ^! U4 o" t        eg.怎么设计一个供大班级用的演讲厅?0 i$ S: U+ w( ]7 ^/ I4 o

    ; p: j# D) V/ L3 B! o                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/...............
    7 n# v1 M7 M: V0 ~9 d. {4 t+ r, N
    4 C! Q" l. W/ b. I
    ( O0 V) y! R, R+ a, t# D" d4 G2 x8 K( p$ _+ E9 K
    数学建模的步骤
    , D$ N4 H% z& t3 p; v: N2 j, U( i: ^, x+ S4 M
            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
    " ?, P' }! k0 C! i6 @3 t1 X) k8 ~! S5 W
                    确定主要变量:抓住事件本质揭示理想状态5 V  b- Y% b* y
    " F9 i, b  V5 K
                                           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
    # F  e/ V. T  F  J: Q9 W; p4 D* [3 v) T1 W; b0 V- 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)
    ! z2 H% D3 H: m" n3 H. t! o1 A* Q1 J
                  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 `7 l# V% Y$ r0 Z5 e' s% d/ X
            2.模型构建      根据所做的假设分析事件的内在规律
    : n+ E) z7 @* j( J2 |; h% i* F3 v+ R! x( R# f1 V
            3.求解或解释模型       理论与matlab和其他软件的使用2 H5 w9 E" i2 W" G. Z; z9 ?6 v

    / D* W$ r& R: Z8 n0 j  c2 [, U2 k2 n3 ?; O        4.模型检验
    , Q7 R9 [1 \  j# g8 ^7 e# \
    1 q% k/ J7 Z$ d; {4 y' h! N* q) l# u                数学关系的正确性/ o$ F$ P% f( D& N+ ]0 h
    3 ~. v; K; E- n; L3 D& _6 C* [5 H
                    是否会有多解或者无解的情况出现
    3 l% _' ?" F- a% l% p; `% `2 M" ~- I; r& S& D
                    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?)# ^8 H6 i' h8 t' N- {

    7 b% i- m) |: n) x# u                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)3 f& P1 L: w7 M# C
    7 t5 `! C* c( f+ g
            5.模型的改进   3 |2 l" i1 [6 F: e

    6 G/ {( i) N3 I& U9 j                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 `% e9 m1 j* b# H# r' K3 O' a2 `1 W- i
                    建模的方法不够好,还可以优化: B: }& Z  O  l* P# `" W1 b8 Y

    ' Q6 B8 \) J* Y6 Y  s3 ]0 V! P2 s                 改进完成之后还要再次检验
    . g& \" J2 h  d4 Z0 Z* C% W
    . w- y  V% B* _/ b        6.论文写作
    & N# r% @2 A: W$ }* d, ?5 \' K% n" C& f8 A1 U
            7.应用模型解决实际问题
    : S4 ?6 d% o( J0 h. C1 ^  B, i# R" f) l9 R/ f
    论文写作要求
    7 h' j$ H" v' i" b; U6 A
    : c% ?, {6 N$ Q; M4 f2 e3 T        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)
    . O' B8 I# F" L- S/ o6 n" U! k4 C2 s: U
                    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
    4 v4 j* ?  r9 l$ u1 w! [* a: t% q9 }! f* ]+ @  U
            2.问题重述
    1 E  N3 D& A7 v! l
    5 c; v! i) i+ P2 @                用自己的语言表达出按自己的理解抽象出的数学问题
    9 R  t/ I' y& Q' B4 a% F
    9 Y7 T# ~! i4 I: K" Q        3.问题的分析(能否抓住问题的本质、规律、变量等)
    , M9 e) K/ k' E, Z1 B
    ! x2 d. ?2 L; e* c                用什么方法,为什么用这样的方法,为什么能够吻合5 i/ q) J" E6 W; f
    0 {4 u* ^. Y1 @" r1 y2 G3 _
            4.问题的假设与符号(由假设和符号确定主要变量)* l' c2 m4 a1 m: J1 o- q
    ( i; D8 _; Z4 }* d
            5.问题的解答
    3 q+ u& e% p8 W# I) {- u6 L
    3 U3 S, \% [0 w- o5 V5 d                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.......
    * L7 c$ N/ d4 p; _7 Y/ O) I7 Y0 \( l" e% I
            6.结论
    / |  |# ?! h! c$ m% L" u, h6 H" Z" C) {
            7.参考文献(杂志上的学术论文,学术专著,教科书等)  F9 x4 d! v2 p

    * ~( F! E0 ?3 P* H! r/ h: i        8.附录(程序以及某些图表可以放在附录)
    9 k7 S3 i) n, ]! R( L+ j" N, b3 C) {( @' \0 U
    ; C: u1 U: n8 P5 [! f; d# L
      q$ y4 k6 }* _* u) T4 V
    zan
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