數學建模
⑴ 數學建模方法和步驟
摘要
摘要在整篇論文評閱中佔有重要權重，務必認真書寫（篇幅不能超過一頁）。全國評閱時將首先根據摘要和論文整體結構及概貌對論文優劣進行初步篩選。摘要寫得不好，論點不明，條理不清，評委不再閱讀正文，論文即遭被淘汰。
摘要是全文的精華，摘要應當點明：
（1）
模型的數學歸類（數學上屬於什麼類型，如動態規劃，微分方程穩定性等）
（2）
建模的思想（思路）
（3）
演算法思想（求解思路）
（4）
模型特色（模型優缺點，演算法特點，結果檢驗，靈敏度分析，模型檢驗等）
（5）
主要結果（數值結果，結論）（回答題目所問的全部「問題」）
注意表述一定要准確、簡明、通順、工整，務必認真校對。
1．
問題重述
把原問題簡單重述一遍，但不是照搬，而是從數學的角度重新表述。
2．
模型假設
根據評卷原則，基本假設的合理性占重要比重。
應當根據題目中的條件和要求作出合理假設，假設要切合題意，關鍵性假設不能缺。
3．
模型的建立
（1）數學建模是用數學方法解決問題，首先要有數學模型：數學公式、方程、方案等；要求完整，正確，簡明
（2）模型要實用，有效，以解決問題有效為原則，不追求數學上的高（級）、難（度大）。能用初等方法解決的、就不用高級方法；能用簡單方法解決的，就不用復雜方法；能用被多數人理解的方法，就不用只有少數人能理解的方法。
（3）鼓勵創新，但要切合實際。數模創新可體現在模型中（好思想、好方法、好策略等）；模型求解中（好演算法、好步驟、好程序）；結果表示中（醒目、圖表、分析、檢驗等）；模型推廣中。
4．
模型求解
（1）
需要建立數學命題時：命題敘述要符合數學命題的表述規范，盡可能論證嚴密。
（2）
需要說明演算法的原理、依據、步驟。若用現有軟體，要說明理由，軟體名稱。
（3）
計算過程，中間結果可要可不要的，不必列出。
（4）
設法算出合理的數值結果。
5．模型的結果
（1）
最終數值結果的正確性或合理性是第一位的；
（2）
對數值結果或模擬結果須進行必要的檢驗。結果不正確、不合理、或誤差大時，分析原因，
對演算法、計算方法、或模型進行修正、改進；
（3）
題目中要求回答的問題，數值結果，結論，必須一一列出；
（4）
考慮是否需要列出多組數據，對數據進行比較、分析，為各種方案的提出提供依據；
（5）
結果的表示要集中，醒目，直觀，便於比較分析
（6）
必要時對問題解答，作定性或規律性的討論。最後結論要明確。
6．模型評價
（1）說明特色，優點突出，缺點不迴避。
（2）改變原題要求，重新建模可在此做。
（3）推廣或改進方向時，要合理、可行，不要玩弄新數學術語。
7．參考文獻
按規定列出。
8．附錄
（1）主要結果數據，應在正文中列出。
（2）數據、表格，可在此列出，但不要錯，錯的寧可不列。
⑵ 數學建模是什麼
數學建模就是根據實際問題來建立數學模型，對數學模型來進行求解，然後根據結果去解決實際問題。
當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時，人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上，用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。
數學建模就是建立數學模型，建立數學模型的過程就是數學建模的過程。數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象、簡化建立能近似刻畫並"解決"實際問題的一種強有力的數學手段。
(2)數學建模擴展閱讀：
從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模型。
1. 比例分析法--建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法。
2. 代數方法--求解離散問題(離散的數據、符號、圖形)的主要方法。
3. 邏輯方法--是數學理論研究的重要方法，對社會學和經濟學等領域的實際問題，在決策，對策等學科中得到廣泛應用。
4. 常微分方程--解決兩個變數之間的變化規律，關鍵是建立"瞬時變化率"的表達式。
5. 偏微分方程--解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律。
從大量的觀測數據利用統計方法建立數學模型。
1. 回歸分析法--用於對函數f(x)的一組觀測值(xi, fi)i=1,2…n，確定函數的表達式，由於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
2. 時序分析法--處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
3. 回歸分析法--用於對函數f(x)的一組觀測值(xi, fi)i=1,2…n，確定函數的表達式，由於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
4. 時序分析法--處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
⑶ 大學數學建模是什麼考試形式怎樣
數學建模就是用數學語言描述實際現象的過程。這里的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象，也包涵抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。這里的描述不但包括外在形態，內在機制的描述，也包括預測，試驗和解釋實際現象等內容。
大學數學建模考試是教育部高教司和中國工業與應用數學學會共同主辦的面向全國大學生的群眾性科技活動，目的在於激勵學生學習數學的積極性，培養創新精神及合作意識，推動大學數學教學體系、教學內容及方法的改革。
(3)數學建模擴展閱讀：
數學建模的過程：
1、模型准備
了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓，數學思路貫穿問題的全過程，進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論，符合數學習慣，清晰准確。
2、模型假設
根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
3、模型建立
在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數常量之間的數學關系，建立相應的數學結構。
4、模型求解
利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（或近似計算）。
5、模型分析
對所要建立模型的思路進行闡述，對所得的結果進行數學上的分析。
參考資料來源：網路—數學建模
參考資料來源：網路—中國大學生數學建模競賽
⑷ 常見的數學模型有哪些
1、生物學數學模型
2、醫學數學模型
3、地質學數學模型
4、氣象學數學模型
5、經濟學數學模型
6、社會學數學模型
7、物理學數學模型
8、化學數學模型
9、天文學數學模型
10、工程學數學模型
11、管理學數學模型
(4)數學建模擴展閱讀
數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字，就不斷地建立各種數學模型，以解決各種各樣的實際問題。
數學模型這種數學結構是藉助於數學符號刻劃出來的某種系統的純關系結構。從廣義理解，數學模型包括數學中的各種概念，各種公式和各種理論。
因為它們都是由現實世界的原型抽象出來的，從這意義上講，整個數學也可以說是一門關於數學模型的科學。從狹義理解，數學模型只指那些反映了特定問題或特定的具體事物系統的數學關系結構，這個意義上也可理解為聯系一個系統中各變數間內的關系的數學表達。
⑸ 數學建模競賽流程
1、組隊:大學生以隊為單位參賽，每隊3人（須屬於同一所學校），專業不限。競賽分本科、專科兩組進行，本科生參加本科組競賽，專科生參加專科組競賽（也可參加本科組競賽），研究生不得參加。每隊可設一名指導教師。
2、做題：競賽題目一般來源於工程技術和管理科學等方面經過適當簡化加工的實際問題，不要求參賽者預先掌握深入的專門知識，只需要學過高等學校的數學課程。題目有較大的靈活性供參賽者發揮其創造能力。
參賽者應根據題目要求，完成一篇包括模型的假設、建立和求解、計算方法的設計和計算機實現、結果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文（即答卷）。競賽評獎以假設的合理性、建模的創造性、結果的正確性和文字表述的清晰程度為主要標准。
3、評獎:各賽區組委會聘請專家組成評閱委員會，評選本賽區的一等、二等、三等獎，獲獎比例一般不超過三分之一，其餘凡完成合格答卷者可獲得成功參賽獎。
(5)數學建模擴展閱讀：
數學建模賽題題型結構形式有三個基本組成部分：
一、實際問題背景
1. 涉及面寬--有社會，經濟，管理，生活，環境，自然現象，工程技術，現代科學中出現的新問題等。
2. 一般都有一個比較確切的現實問題。
二、若干假設條件 有如下幾種情況：
1. 只有過程、規則等定性假設，無具體定量數據；
2. 給出若干實測或統計數據；
3. 給出若干參數或圖形；
4. 蘊涵著某些機動、可發揮的補充假設條件，或參賽者可以根據自己收集或模擬產生數據。
⑹ 數學建模論文怎麼寫啊
摘要：隨著全球經濟的發展，計算機的迅速發展，利用計算機去解決數學問題再用數學去解決實際問題顯得尤為重要，而數學建模就是利用計算機與數學解決實際問題。本文從四個方面論述了現代數學應用中數學建模的重要性，詳細闡述了數學建模在生活中的應用和怎樣在學校教育中開展數學建模的教學這兩個問題。通過對四個方面即概念、重要性、應用、養數學建模的能力的深刻論述得出結論，數學建模是架於數學理論和生活實際之間的一個橋梁，讓人們看到了數學建模的價值，體會到數學建模的教學在現代教育中的重要地位和作用。
關鍵詞：數學建模；綜合素質；教學；數學應用
（一）數學建模的概念
數學建模非常廣泛、簡單，它一直與生活、學習息息相關。例如，在學習中學數學的課程時，根據應用題的已知量列出的數學等式就是最簡單的數學模型，對方程進行求解的過程就是在進行簡單的數學建模。數學建模就是應用數學模型來解決各種實際問題的方法。也就是通過對實際問題的抽象、簡化、確定變數和參數、並應用某些「規律」建立變數，參數間的確定性的數學問題（也可稱為一個數學模型）求解數學問題，解釋驗證所得到的解，從而確定能否應用於解決實際問題的多次循環，不斷深化結果。它是用數學方法解決各種實際問題的橋梁。
（二）數學建模的思想內涵
⑺ 數學建模的方法有哪些
預測模塊：灰色預測、時間序列預測、神經網路預測、曲線擬合（線性回歸）；
歸類判別：歐氏距離判別、fisher判別等 ；
圖論：最短路徑求法 ；
最優化：列方程組 用lindo 或 lingo軟體解 ；
其他方法：層次分析法 馬爾可夫鏈 主成分析法 等 。
建模常用演算法，僅供參考：
蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決 問題的演算法，同時間=可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必 用的方法） 。
數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數 據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab 作為工具） 。
線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多 數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通 常使用Lindo、Lingo 軟體實現） 。
圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等算 法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備） 。
動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是算 法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中） 。
最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些 問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助， 但是演算法的實現比較困難，需慎重使用） 。
網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很 多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種 暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具） 。
一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計 算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替 積分等思想是非常重要的） 。
數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分 析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編 寫庫函數進行調用） 。
圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文 中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問 題，通常使用Matlab 進行處理）。
⑻ 什麼是數學建模大賽
簡單地說：數模競賽就是對實際問題的一種數學表述。
具體一點說：數學模型是關於部分現實世界為某種目的的一個抽象的簡化的數學結構。更確切地說：數學模型就是對於一個特定的對象為了一個特定目標，根據特有的內在規律，做出一些必要的簡化假設，運用適當的數學工具，得到的一個數學結構。
數學結構可以是數學公式，演算法、表格、圖示等。數學建模就是建立數學模型，建立數學模型的過程就是數學建模的過程（見數學建模過程流程圖）。數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象、簡化建立能近似刻畫並"解決"實際問題的一種強有力的數學手段。
全國大學生數學建模競賽是全國高校規模最大的課外科技活動之一。
該競賽每年9月（一般在上旬某個周末的星期五至下周星期一共3天，72小時）舉行，競賽面向全國大專院校的學生，不分專業（但競賽分本科、專科兩組，本科組競賽所有大學生均可參加，專科組競賽只有專科生（包括高職、高專生）可以參加）。
全國大學生數學建模競賽創辦於1992年，每年一屆，目前已成為全國高校規模最大的基礎性學科競賽，也是世界上規模最大的數學建模競賽。
2018年，來自全國33個省/市/區(包括香港、澳門和台灣)及美國和新加坡的1449所院校/校區、42128個隊（本科38573隊、專科3555隊）、超過12萬名大學生報名參加本項競賽。
(8)數學建模擴展閱讀：
競賽宗旨
創新意識 團隊精神 重在參與 公平競爭。
指導原則
指導原則：擴大受益面，保證公平性，推動教學改革，提高競賽質量，擴大國際交流，促進科學研究。
相關意義
1、培養創新意識和創造能力
2、訓練快速獲取信息和資料的能力
3、鍛煉快速了解和掌握新知識的技能
4、培養團隊合作意識和團隊合作精神
5、增強寫作技能和排版技術
6、榮獲國家級獎勵有利於保送研究生
7、榮獲國際級獎勵有利於申請出國留學
8、更重要的是訓練人的邏輯思維和開放性思考方式
⑼ 2018年數學建模 國賽時間
2018 高教社杯全國大學生數學建模競賽的具體時間已經確定為9月13日（周四）20時至9月16日（周日）20時 。
作為四大國家級大學生競賽之一，數學建模大賽是針對遇到的問題或者具體事例，通過數學建模的方式對結果進行預測，建立的模型沒有固定答案，靠抽象思維。
(9)數學建模擴展閱讀:
全國大學生數學建模競賽創辦於1992年，每年一屆，目前已成為全國高校規模最大的基礎性學科競賽，也是世界上規模最大的數學建模競賽。2017年，來自全國34個省/市/區(包括香港、澳門和台灣)及新加坡和澳大利亞的1418所院校/校區、36375個隊（本科33062隊、專科3313隊）、近11萬名大學生報名參加本項競賽。
⑽ 數學建模是什麼
數學建模,一般是指從實際問題中建立數學模型.最常見的是函數建模.函數建模分兩類:
一類變數間具有確定關系的問題. 要麼是已知函數模型直接應用；要麼是間接已知函數模型，先用待定系數法求出模型（如果已知模型類型的話），或者先利用數學的、物理的…知識建立函數模型，再應用.
另一類變數間不具有確定關系的問題. 這類問題只是給出了兩個變數的對應值（是搜集或者用實驗得到的），需要我們根據數據特點，選擇、擬合函數模型. 這反映了一個較為完整的建立函數模型，解決實際問題的過程.