數學的建模

❶ 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。

❷ 數學建模數學要求

數學建模是使用數學模型解決實際問題。
對數學的要求其實不高。
我上大一的時候，連高等數學都沒學就去參賽，就能得獎。
可見數學是必需的，但最重要的是文字表達能力
回答者：抉擇415 - 童生 一級 3-13 14:48

數學模型
數學模型是對於現實世界的一個特定對象，一個特定目的，根據特有的內在規律，做出一些必要的假設，運用適當的數學工具，得到一個數學結構。

簡單地說：就是系統的某種特徵的本質的數學表達式（或是用數學術語對部分現實世界的描述），即用數學式子（如函數、圖形、代數方程、微分方程、積分方程、差分方程等）來描述（表述、模擬）所研究的客觀對象或系統在某一方面的存在規律。

數學建模
數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。即通過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程後，將實際問題用數學方式表達，建立起數學模型，然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解。

數學建模將各種知識綜合應用於解決實際問題中，是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一。

數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟並沒有一定的模式，但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特徵：模型的可靠性和模型的使用性。建模的一般方法：
機理分析：根據對現實對象特性的認識，分析其因果關系，找出反映內部機理的規律，所建立的模型常有明確的物理或現實意義。
測試分析方法：將研究對象視為一個「黑箱」系統，內部機理無法直接尋求，通過測量系統的輸入輸出數據，並以此為基礎運用統計分析方法，按照事先確定的准則在某一類模型中選出一個數據擬合得最好的模型。 測試分析方法也叫做系統辯識。
將這兩種方法結合起來使用，即用機理分析方法建立模型的結構，用系統測試方法來確定模型的參數，也是常用的建模方法。
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究對象的了解程度和建模目的來決定。機理分析法建模的具體步驟大致如下：
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設，確定變數、參數；
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定參數；
3、 用實際問題的實測數據等來檢驗該數學模型；
4、 符合實際，交付使用，從而可產生經濟、社會效益；不符合實際，重新建模。

數學模型的分類：
1、 按研究方法和對象的數學特徵分：初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等。
2、 按研究對象的實際領域（或所屬學科）分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、污染模型、經濟模型、社會模型等。

數學建模需要豐富的數學知識，涉及到高等數學，離散數學，線性代數，概率統計,復變函數等等 基本的數學知識
同時，還要有廣泛的興趣，較強的邏輯思維能力，以及語言表達能力等等

一般大學進行數學建模式從大二下學期開始，一般在九月份開始競賽，一般三天時間，三到四人一組，合作完成！！！

數模網 ：http://www.shumo.com/main/

❸ 數學建模和數學模型有什麼區別

1、原理不同

數學模型是運用數理邏輯方法和數學語言建構的科學或工程模型。針對參照某種事物系統的特徵或數量依存關系，採用數學語言，概括地或近似地表述出的一種數學結構，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。

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。

2、研究方向不同

數學建模：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。

數學模型：所表達的內容可以是定量的，也可以是定性的，但必須以定量的方式體現出來。因此，數學模型法的操作方式偏向於定量形式。

3、建立的基礎不同

數學建模：是研究現實世界數量關系和空間形式的科學，在它產生和發展的歷史長河中，一直是和各種各樣的應用問題緊密相關的。數學的特點不僅在於概念的抽象性，邏輯的嚴密性，結論的明確性和體系的完整性，而且在於它應用的廣泛性。

數學模型：建立模型要把本質的東西及其關系反映進去，把非本質的、對反映客觀真實程度影響不大的東西去掉，使模型在保證一定精確度的條件下，盡可能的簡單和可操作，數據易於採集。

(3)數學的建模擴展閱讀：

數學模型的要求

1、真實的、系統的、完整的,形象的反映客觀現象；

2）必須具有代表性；

3）具有外推性，即能得到原型客體的信息，在模型的研究實驗時，能得到關於原型客體的原因；

4）必須反映完成基本任務所達到的各種業績，而且要與實際情況相符合。

參考資料來源：網路-數學建模

參考資料來源：網路-數學模型

❹ 怎樣學習數學建模

數學建模知識應該具備的數學基礎有高等數學、線性代數、概率論與數理統計，在此基礎上重點看一下運籌學的書籍。當然，數學建模不僅僅是要求數學知識扎實，還需要參賽者廣泛涉獵知識（包括物理、生物、心理學等），因為許多數學建模題目要求背景知識比較深，比如說12年MCM A題要求畫出一棵樹，這就需要參賽隊員了解某類植物樹葉生長具備的特點，涉及生物學知識；第二屆MATHORCUP全球數學建模挑戰賽A題也涉及到空氣動力學知識。因此，數學建模是以數學為基礎，綜合各門學科（涵蓋自然科學和社會科學）的一項賽事。

具備上述基礎知識以後，就著重看一些建模方面的書籍，如：趙靜和但琦的《數學建模與數學實驗》、姜啟源和謝金星的《數學模型》、《運籌學》、肖華勇的《實用數學建模與軟體應用》。每一本書都有自己的特色，也沒必要仔仔細細地把整本書都看完，甚至你可以只知道模型的大致步驟，真正用到的時候再翻書詳細了解這個模型。因為數學建模本身就是一個學習的過程，在短短3天時間里，將陌生的知識轉化成自己的知識是具有挑戰的，更何況還要對模型進行改進，但是正是這樣，我們才能不斷接觸新知識，不斷培養自己的學習能力。

熟悉模型之後，基本能夠看懂大部分的優秀論文了。個人認為看一些「高教杯」特等獎論文及美賽Outstanding對自己思路、知識、寫作能力提升非常快，這些論文一般邏輯性很強，層次感出眾。在欣賞優秀論文的過程中，還要注意模型的適用范圍，舉個例子來說，對於預測類的題目，比較常用的預測模型有時間序列模型、灰色預測模型、貝葉斯預測模型、神經網路預測模型等，這些模型並不是對所有的數據都是適的，有些模型需要先對數據進行剔除、平均等處理，這些細節需要特別注意，一旦不注意就會影響整篇論文的量。

上述三步進行之後，接下來就是實戰演練了。參加完後主動找組委會要評語（因為那些評語里記錄著你的不足，便於今後改正）。

❺ 對於數學，建模的意義是什麼數學建模是怎樣建立的又是怎樣掌握數學的

題主的問抄題表述可能不太准確，應該說對於建模，數學的意義是什麼？
數學本身不依賴於建模，也就是說建模對數學而言毫無意義可言。
但建模依賴於數學，這體現在建模的思想、求解等方面。譬如許多建模的問題是將實際問題中的若干變數轉換為一個或多個線性規劃、非線性規劃問題去解釋、求最優值，這就依賴於數學學科的「運籌學分支」。更不用提一些建模問題本身就具有統計學意義了。
數學建模的建立時間應該沒有準確的定論，因為數學建模的本質就在於用合理化的數學模型去解決生活問題，依照這個定義而言，建模其實質就是數學的應用意義，而數學最早就是從實際化走向抽象化的，既然如此，又談何建立本身呢？有數學的時候就已然有了數學建模。
第三個問題建模是如何掌握數學的，我個人認為是不嚴密的說法，應該說建模是掌握應用數學，而非掌握了理論數學。應用數學是為了解決實際問題而進行研究發展的，是數學建模中的數學知識這一部分，其發展是根據實際需要進行的。而純粹的理論數學則不具備這種性質。

❻ 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。

(6)數學的建模擴展閱讀：

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

❼ 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。

(7)數學的建模擴展閱讀：

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。

❽ 數學建模是什麼

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。
我們也可以這樣直觀地理解這個概念：數學建模是一個讓純粹數學家（指只懂數學不懂數學在實際中的應用的數學家）變成物理學家，生物學家，經濟學家甚至心理學家等等的過程。
數學模型一般是實際事物的一種數學簡化。它常常是以某種意義上接近實際事物的抽象形式存在的，但它和真實的事物有著本質的區別。要描述一個實際現象可以有很多種方式，比如錄音，錄像，比喻，傳言等等。為了使描述更具科學性，邏輯性，客觀性和可重復性，人們採用一種普遍認為比較嚴格的語言來描述各種現象，這種語言就是數學。使用數學語言描述的事物就稱為數學模型。有時候我們需要做一些實驗，但這些實驗往往用抽象出來了的數學模型作為實際物體的代替而進行相應的實驗，實驗本身也是實際操作的一種理論替代。
數學是研究現實世界數量關系和空間形式的科學，在它產生和發展的歷史長河中，一直是和各種各樣的應用問題緊密相關的。數學的特點不僅在於概念的抽象性、邏輯的嚴密性，結論的明確性和體系的完整性，而且在於它應用的廣泛性，進入20世紀以來，隨著科學技術的迅速發展和計算機的日益普及，人們對各種問題的要求越來越精確，使得數學的應用越來越廣泛和深入，特別是在即將進入21世紀的知識經濟時代，數學科學的地位會發生巨大的變化，它正在從國或經濟和科技的後備走到了前沿。經濟發展的全球化、計算機的迅猛發展，數學理倫與方法的不斷擴充使得數學已經成為當代高科技的一個重要組成部分和思想庫，數學已經成為一種能夠普遍實施的技術。培養學生應用數學的意識和能力已經成為數學教學的一個重要方面。
應用數學去解決各類實際問題時，建立數學模型是十分關鍵的一步，同時也是十分困難的一步。建立教學模型的過程，是把錯綜復雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。要通過調查、收集數據資料，觀察和研究實際對象的固有特徵和內在規律，抓住問題的主要矛盾，建立起反映實際問題的數量關系，然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。這就需要深厚扎實的數學基礎，敏銳的洞察力和想像力，對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面。數學建模是聯系數學與實際問題的橋梁，是數學在各個領械廣泛應用的媒介，是數學科學技術轉化的主要途徑，數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視，它已成為現代科技工作者必備的重要能力之。為了適應科學技術發展的需要和培養高質量、高層次科技人才，數學建模已經在大學教育中逐步開展，國內外越來越多的大學正在進行數學建模課程的教學和參加開放性的數學建模競賽，將數學建模教學和競賽作為高等院校的教學改革和培養高層次的科技人才的個重要方面，現在許多院校正在將數學建模與教學改革相結合，努力探索更有效的數學建模教學法和培養面向21世紀的人才的新思路，與我國高校的其它數學類課程相比，數學建模具有難度大、涉及面廣、形式靈活，對教師和學生要求高等特點，數學建模的教學本身是一個不斷探索、不斷創新、不斷完善和提高的過程。為了改變過去以教師為中心、以課堂講授為主、以知識傳授為主的傳統教學模式，數學建模課程指導思想是：以實驗室為基礎、以學生為中心、以問題為主線、以培養能力為目標來組織教學工作。通過教學使學生了解利用數學理論和方法去分析和解決問題的全過程，提高他們分析問題和解決問題的能力；提高他們學習數學的興趣和應用數學的意識與能力，使他們在以後的工作中能經常性地想到用數學去解決問題，提高他們盡量利用計算機軟體及當代高新科技成果的意識，能將數學、計算機有機地結合起來去解決實際問題。數學建模以學生為主，教師利用一些事先設計好問題啟發，引導學生主動查閱文獻資料和學習新知識，鼓勵學生 積極開展討論和辯論，培養學生主動探索，努力進取的學風，培養學生從事科研工作的初步能力，培養學生團結協作的精神、形成一個生動活潑的環境和氣氛，教學過程的重點是創造一個環境去誘導學生的學習慾望、培養他們的自學能力，增強他們的數學素質和創新能力，提高他們的數舉素質，強調的是獲取新知識的能力，是解決問題的過程，而不是知識與結果。接受參加數學建模競賽賽前培訓的同學大都需要學習諸如數理統計、最優化、圖論、微分方程、計算方法、神經網路、層次分析法、模糊數學，數學軟體包的使用等等「短課程」（或講座），用的學時不多，多數是啟發性的講一些基本的概念和方法，主要是靠同學們自己去學，充分調動同學們的積極性，充分發揮同學們的潛能。培訓中廣泛地採用的討論班方式，同學自己報告、討論、辯論，教師主要起質疑、答疑、輔導的作用，競賽中一定要使用計算機及相應的軟體，如Mathemathmatica,Matlab,Mapple，甚至排版軟體等。
數學建模的幾個過程
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。用數學語言來描述問題。
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。
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之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具）
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（估計）。
模型分析：對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，再次重復建模過程。
模型應用：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。

全國大學生數學建模競賽章程
（一九九七年十二月修訂）
第一條 總則
全國大學生數學建模競賽（以下簡稱競賽）是國家教委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，提高學生建立數學模型和運用計算機技術解決實際
問題的綜合能力，鼓勵廣大學生踴躍參加課外科技活動，開拓知識面，培養
創造精神及合作意識，推動大學數學教學體系、教學內容和方法的改革。
第二條 競賽內容
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，只需要學過普通高校的數學課程。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。
第三條 競賽形式、規則和紀律
1．全國統一競賽題目，採取通訊競賽方式，以相對集中的形式進行。
2．競賽一般在每年9月末的三天內舉行。
3．大學生以隊為單位參賽，每隊3人，專業不限。研究生不得參加。每隊可設一名指
導教師（或教師組），從事賽前輔導和參賽的組織工作，但在競賽期間必須迴避參
賽隊員，不得進行指導或參與討論，否則按違反紀律處理。
4．競賽期間參賽隊員可以使用各種圖書資料、計算機和軟體，在國際互聯網上瀏覽，
但不得與隊外任何人（包括在網上）討論。
5．
工作人員將密封的賽題按時啟封發給參賽隊員，參賽隊在規定時間內完成答卷，
並准時交卷。
6 ．參賽院校應責成有關職能部門負責競賽的組織和紀律監督工作，保證本校競賽
的規范性和公正性。
第四條 組織形式
1．競賽由全國競賽組織委員會主持，負責每年發動報名、擬定賽題、組織全國優秀
答卷的復審和評獎、印製獲獎證書、舉辦全國頒獎儀式等。全國競賽組委會每屆
任期四年，其組成人員由國家教委高教司和中國工業與應用數學學會負責確定。
2．競賽分賽區組織進行。原則上一個省（自治區、直轄市）為一個賽區，每個賽區
應至少有6所院校的20個隊參加（每所院校至多10個隊）。鄰近的省可以合並成立
一個賽區。每個賽區建立組織委員會，負責本賽區的宣傳發動及報名、監督競賽紀
律和組織評閱答卷等工作。組委會成員由各省（自治區、直轄市）教委、工業與應
用數學學會的同志及有關人士組成（沒有成立地方學會的，由各地教委與全國競賽
組委會指定的院校協商確定），報全國競賽組委會備案，並保持相對穩定。未成立
賽區的各省院校的參賽隊可直接向全國競賽組委會報名參賽。
3．設立組織工作優秀獎，表彰在競賽組織工作中成績優異或進步突出的賽區組委會，
以參賽（相對）校數和（絕對）隊數、征題的數量和質量、無違紀現象、以及與
全國組委會的配合等為主要標准。
第五條 評獎辦法
1．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、二等獎（也可增設三等獎），
獲獎比例一般不超過三分之一，其餘凡完成合格答卷者獲得成功參賽獎。
2．各賽區組委會按規定的比例將本賽區的優秀答卷送全國競賽組委會。全國競賽組委
會聘請專家組成全國評委會，按統一標准從各賽區送交的優秀答卷中評選出全國一等、
二等獎，獲獎比例為全國參賽隊數的百分之十左右。
3．全國與各賽區的一、二等獎均頒發獲獎證書。競賽成績記入學生檔案，對成績優秀的參
賽學生，各院校在評優秀生、獎學金及報考（或免試直升）研究生時應予以適當考慮。
對指導教師的辛勤努力應予以表彰。
4．參賽隊的指導教師一律不得參加本賽區及全國的評閱和決定獲獎名次的工作。
5．對違反競賽規則的參賽隊，一經發現，取消參賽資格，成績無效。對所在院校要予以
警告、通報，直至取消該校下一年度參賽資格。對違反評閱答卷和評獎工作規定的賽區，
全國競賽組委會不承認其評獎結果。
6．設立異議期制度，具體內容見《全國大學生數學建模競賽異議期制度的若干規定》。
第六條 經費
1．參賽隊向各賽區組委會交納報名費。
2．賽區組委會向全國組委會交納一定數額的經費。
3．各級教育管理部門的資助。
4．社會各界的資助。

❾ 數學建模怎麼入門

以下建議針對非數學系的新人，可以有計劃的學習，不過別忘記，比賽是3個人的事情，所以下面涉及的知識僅靠一個人是不太可能勝任的（不排除有大牛人），這時候隊友的分工協作就尤為重要了。
首先是我擅長的離散型的模型。如果你是計算機專業的，又有ACM經驗的話，那麼你可以大展身手了。不過對於非計算機專業的同學（比如當年的我）來說，應該是沒有什麼演算法的經驗了，所以恆心和毅力，對隊友的信任，以及RP值（這點我超級自信）就非常重要了。
模型方面：姜啟源的那本《數學模型》第三版，謝金星的《優化建模與LINDO/LINGO軟體》就可以了，不用抱著一堆書結果什麼都看不了。
演算法的實現對於數學建模起著決定性的作用，一般要會以下演算法。不過不用像計算機專業的那樣，追求log
n或者n或者nlog
n的演算法復雜度，只要能出結果就行，10min還是20min都可以。不過千萬不要用LINGO求解TSP啊，要好多年才出結果。
1、
動態規劃（工序調度，排課表，排比賽場次）
2、
0-1規劃（投資，下料，運輸）
3、
線性規劃（投資，下料，運輸）
4、
圖的一系列問題（深度廣度搜索，遍歷，TSP，著色等等）
5、
網路流（多半轉化成規劃問題）
6、
最好能掌握神經網路，遺傳，模擬退火，蟻群，禁忌搜索中的一種或多種，因為離散的賽題多半是組合優化的問題，大多數模型在現有演算法能力下是沒有精確解的（二維下料，排課表，TSP等等），所以啟發式演算法就顯得尤為重要，比如遺傳演算法，MATLAB7.X已經有這個工具箱了，但是一定要弄清原理，知道怎麼編碼，怎麼確定種群規模和遺傳代數，怎麼確定遺傳概率和交叉概率。怎麼避免早熟，怎麼跳離局部最優。
軟體方面：
1、
C/C++/JAVA/BASIC。隨便會一種就可以，C的演算法效率絕對比MATLAB高出很多，所以一般的演算法還是用C實現吧。
2、
MATLAB。很無敵的數學軟體，不多介紹了，最好能掌握神經網路工具箱和遺傳演算法工具箱的使用方法。演算法的話，它可以實現的的C/C++也可以，用什麼就看個人喜好了。
3、
LINGO。很無敵的規劃模型的求解軟體，對於離散模型來說，這個必須掌握。別忘記求解的時候在「全局最優」復選框前打鉤，不然結果可能是局部最優。（LingoàOptionsàGlobal
Solverà
Use
Global
Solver）
然後是我不擅長的連續模型（可以說完全不懂，囧）。這個對編程能力的要求相對低一點，但是數學基本功要好，主要涉及的知識是數理統計和微分方程。
統計類問題：聚類，判別，單因素多因素方差分析，回歸，擬合，還有那叫什麼灰色預測的和時間序列分析的模型，聽說很好用，但是我不會。
微分方程：不說什麼了，這個我完全不懂，應該就是什麼龍格庫塔那類的，用MATLAB算參數的，其他的我也不說什麼了，說得太多隻能暴露我的無知。
以上就是我的一點點心得，希望可以對參加數學建模的同學有幫助，如果不僅僅是為了比賽獲獎，當作一項愛好也是不錯的選擇。

❿ 數學建模的步驟

數學建模的主要步驟:

第一、 模型准備
首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。

第二、 模型假設
根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建

模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以

高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應

盡量使問題線性化、均勻化。

第三、 模型構成
根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間

的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老

人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱

大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工

具愈簡單愈有價值。

第四、模型求解
可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，

特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計

算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。

第五、模型分析
對模型解答進行數學上的分析。"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不?quot;，能否對模型結果作

出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差

分析，數據穩定性分析。

數學建模採用的主要方法有：

（一）、機理分析法：根據對客觀事物特性的認識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。

（二）、數據分析法：通過對量測數據的統計分析，找出與數據擬合最好的模型

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。

（三）、模擬和其他方法
1、計算機模擬（模擬）：實質上是統計估計方法，等效於抽樣試驗。①離散系統模擬，有一組狀

態變數。②連續系統模擬，有解析表達式或系統結構圖。
2、因子試驗法：在系統上作局部試驗，再根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需的模型結構

。
3、人工現實法：基於對系統過去行為的了解和對未來希望達到的目標，並考慮到系統有關因素的

可能變化，人為地組成一個系統。
希望能解決您的問題。