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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。
$ h0 i3 Z I3 n2 f, p一、 第一天上午
/ ]$ N$ {8 W: H/ ^0 B) w1. 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。
0 n* B c7 U* }' @; N$ V2. 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。)5 L k' N k9 \3 G# K
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。& s x. K/ H) e7 \$ a% D
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。: E/ Y2 s1 n `( E& }' L k3 J
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。
, q) x- m8 q# \9 n; q2)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。& n1 V" S: {: I% m1 c
二、 第一天下午
! o" V4 n6 E7 M0 E- Z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。
" {3 w1 }5 _& S- D; g* M. y三、 第二天上午
$ }- A& F. \7 z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。)
' h# m" N2 U h; |5 C* D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)。
, \2 ?2 l* `: P& o5 [; Y' t四、 第二天下午( b1 k* Q9 X* l
写文章的继续。
5 z" c/ h* H8 {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。
2 k6 K9 w0 b6 c; _" U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)
' A o- d8 M A" ~# z五、 第三天上午" W" s/ `* k3 g; ?
应该给出所有问题的计算结果了(最迟下午6点前)。5 P9 q) U; a2 Q0 j6 [( u
产生论文初稿。( u* O4 b0 R- J7 k6 d3 P# {4 u0 e
六、 第三天下午- c: W* K! Y k, v
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。)' C+ p* z' A% \* P4 o
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!
: [' d5 z8 w" S- y m. x七、 第三天晚上. L4 R- N# G7 @
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。)
7 O/ q, O, R- t. Q' [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。
" Q) e' Y- }, a; u# j$ a) k! m- \
注:
0 }8 z- P: R" m: I1)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!' J$ A0 _" `2 _2 [7 l$ ]$ M1 L. f
2)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。( H4 o Y+ E" m* c) S" m5 e
3)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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