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升级   41.5% TA的每日心情 | 开心 2011-11-26 09:52 |
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签到天数: 8 天 [LV.3]偶尔看看II
- 自我介绍
- 我是一个热衷于数学的一份子....参加这一建模比赛进一步了解数学的广域....*-*
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拿到建模题目以后,按照一下流程去分工合作。
' q( s9 e( l* O! g2 ]' f一、 第一天上午
, @/ |- U7 W/ K* n" M, ?/ |1. 各自对立思考1个小时,主要分析题目的问题背景,已知条件,建模目的等问题。至少每人必须提出10到15个问题,并回答自己的问题。' g3 n6 ~; D% F; r% o$ Y
2. 重点用语言的形式表述清楚问题的结构,即用语言描述自己的初步模型。(要自己提出的模型,可能就会产生一些假设。)* A) v/ t2 y3 @3 M: v4 T0 L
3. 再和队友讨论。讨论1个小时。形成自己团队的初步模型,同样是以语言形式描述的。& A* S, T4 u5 L: R% {* z
4. 接下来查找一些文献,讨论修改团队的模型,形成一个最终较完整的模型。并根据讨论最后形成对问题的统一认识,形成问题重述部分的内容。
5 w. r9 [4 a) _! E6 n$ U注:1)如果问题有好几问,可以重点讨论第一个问题,但是也要考虑其他问题与第一问的关系!(一般建模中的几问都是有一定联系得);也可以同时考虑,同时建模。
0 I: G0 I2 ]# V/ Y2)注意参考文献的处理,参考别人的方法一定要在文中注明!这也是要求一直留意查找文献的目的。* V0 j' w5 E- a( s
二、 第一天下午4 C( k) N8 x% Y# u2 ]% b$ g5 J
将自己团队的模型数学化,用数学符号和数学语言公式的形式,表述自己的模型。此时会继续需要查文献,产生一些假设条件,并产生自己论文中的符号说明。
* ~+ h7 L: @7 q8 C k% H0 l$ _三、 第二天上午
6 _, s$ @# u# B一个人开始写文章,语言重在逻辑清晰,叙述简洁明了!图、表准确。文章格式正确、内容完整。(问题重述,问题分析,模型假设,符号说明,模型形式,以及参考文献都已经在第一天的讨论中有了一定的共识。)" Q6 |8 O0 r- ?+ U) t/ ?* ^
其余两个人(在不清楚时3人讨论),开始考虑第一个问题的模型的求解,即研究模型的解法。查找文献或者自己提出对模型的求解方法。此时可能需要继续对第一天建立的模型进行修改,简化等处理。(讨论后,及时告诉写文章的队友)。
! D: E' o7 a$ e. z四、 第二天下午
w$ S" i0 C4 F/ h! e2 j写文章的继续。
+ |+ q2 W/ q2 r编程的开始编程计算模型。此时,可能需要根据所采取的算法对模型的表述重新修改。
& b: f* z, b3 X% I6 C另一人帮忙编程,并开始考虑第二个、第三个问题的模型及求解方法。并一起讨论,形成共识,写进文章中。(此时,同样可能需要查文献,符号表示,产生假设)
9 B* C- A% R8 N1 E五、 第三天上午& j, K& ]5 a, [' u3 J
应该给出所有问题的计算结果了(最迟下午6点前)。
; p, k' ?$ y. L产生论文初稿。
6 W0 p z0 E8 M/ a2 W; X6 Z1 I! O六、 第三天下午9 {( o/ ^; x' {7 C
进行模型的分析。主要是分析编程计算出的解的现实意义等,通过图、表等形式说明自己的结果。并一定进行误差分析(因为模型是对实际问题的近似,同时在建模中也进行的假设,所以必须进行误差分析。)6 J% N3 H+ [- c8 e/ j
注:如果模型的计算在下午才出来,需要加紧进度。晚上不要休息了!
9 F0 E E& y# w七、 第三天晚上3 [3 t. b7 C8 o! t9 G
对模型进行总结推广(3人讨论1个小时,切忌不要在这个问题上过多的讨论,只需写一段。只讨论模型本身的问题,假设的合理性去处和条件的放松,模型的求解方法等。文章的此部分必须有,但是一定不能太多。)$ O5 t+ d. g/ N6 U
重点精力放在对模型的摘要的书写上,一定3人认真讨论2小时左右。摘要A4纸2/3,主要是模型的目标,方法,结果。用清晰简洁的语言叙述,突出创新的内容。
3 w+ E/ s2 G$ h' j) T; q m- t! L: D% K, g0 ^
注:+ K2 j1 Q( e. l
1)整建模过程中要注意自己数据,文章的电子文件的保存,随时保存副本!
# l0 q: y. l6 @: s. P2)队内交流,不可队外交流,不要和其他队和人交流!以免雷同,抄袭的发生!保护自己的劳动成果。
) l8 k" u: d) P1 ]* g3)假设要认真考虑,切合实际,又合理,同时,可以使处理的问题简单化。一定不要为了假设而假设(即为了论文中有模型假设这一内容,而做出一些无意的假设!)。
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