數學建模設計

『壹』 考試了 求建模高手指導 數學建模方案設計

這么高深的問題在這里找不到人答對了。。。

你就是高人！

『貳』 數學建模

MATLAB
詳細信息：

數學建模軟體介紹一般的數學建模研究中，常用的有四種軟體，即：matlab的，行話，數學和SAS描述如下4簡要介紹。

1.MATLAB概況

MATLAB的矩陣實驗室（矩陣實驗室）之意。除了具有出色的數學能力，還提供了符號計算，文字

管理，可視化，建模和模擬與實時控制功能的專業水平。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的數學表達式和指令，工程常見的形式是非常相似的，所以使用MATLAB來解決要比用C，FORTRAN等問題

經過簡單的語言，同樣的事情。

目前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0中包含數百個內置函數有主包和幾個30套（工具箱）。套件可分為功能性工具

工具袋和學科。功能擴展套件，用於MATLAB的符號計算，可視化，建模和模擬，文字處理和實時控制等功能。學科工具包是專業性比較強

工具包，控制工具包，信號處理工具包，通信工具都屬於這一類。

開放如此廣泛的MATLAB用戶的歡迎除了所有主要包MATLAB的文件和各種可以文件包是可讀，用戶的源代碼

或添加您自己的編程構造新的專用工具包。

2.Mathematica概況

沃爾夫勒姆研究為一體的高科技計算（計算技術）的第一個趨勢，發明者成立於

1987年斯蒂芬·沃爾夫勒姆復雜性理論，在1988年推出的高科技計算軟體Mathematica的，是一個天才的產品相媲美的諾貝爾獎。數學是一組數學工具來整合數字

和符號計算，提供超過一萬世界各地的研究人員，工程師，物理學家，分析師和其他專業技術人員一個易於使用的頂部

科學計算環境。現在，在學術界，電力，機械，化工，土木，信息工程，財務金融，醫學，物理，統計，教育出版，OEM等領域有著廣泛

盤使用。

數學設有高階數學函數

·演算方法和豐富的圖書館和一個巨大的數學知識，使線性代數的數學5數值計算，例如功能向量，矩陣求逆等，都做得比的Matlab R13更好，更快，提供了業界最精確的數值計算結果。

·Mathematica可以做不僅數值，但也可以設計，提供最佳的符號計算。

·豐富的數學函數庫，可以快速回答微積分，線性代數，微分方程，復變函數，數值分析，概率統計等。

·Mathematica函數可以畫出專業顯卡的專業領域，提供可視化的呈現結果的豐富的圖形表示。

·Mathematica可以安排專業的科學雜志上的論文，使操作和布局在同一個環境下完成，提供高品質的排版公式和可編輯的表單，並自動優化屏幕布局列印，整理計劃從最初的概念到最終報告，並輸出TXT，HTML，PDF格式，提供最佳的兼容性。

·可以用C，C + +，Fortran語言，Perl中，Visual Basic和Java中使用相結合，提供了強大的高級語言介面功能，使應用程序開發更容易。

·數學本身是一種簡單易學的編程語言。 Mathematica提供了豐富的和互動式的幫助功能，使用戶現學現賣。功能強大，操作簡單，易學易用的特點，可以最有效地縮短了開發時間。

3.lingo概況

LINGO是用來求解非線性規劃（NLP - 非線性規劃）和次級規則（QP-QUARATIC PROGRAMING），其中

LINGO 6.0學生版版本最多的300個變數和150約束規則問題，其標准版本有解決量級以上的另外10 ^ 4訂單的能力。雖然LINDO和

LINGO不能直接求解目標規劃問題，但用順序演算法可以分解成一個LINDO和LINGO規劃問題可以得到解決。

建模語言和解決引擎集成

LINGO是使建立和求解線性，非線性和整數優化模型更快，更容易，更高效的綜合工具。 LINGO提供了一個強大和快速的語言引擎解釋和解決求解優化模型。

■簡單的模型表示

LINGO可以是線性，非線性和整數問題可能抓緊制定和易於閱讀，理解和。

■方便的數據輸入和輸出選項

LINGO模型可以創建直接從資料庫或工作表獲取信息。同樣地，LINGO解決方案的結果可以直接輸出到資料庫或工作表。

■強大的內置解決發動機

LINGO求解引擎有線性，非線性（凸和非凸），二次，二次限制和整數最佳化。

■型號交互方式或創建交鑰匙應用

LINGO提供完全互動的環境，為您建立，求解和分析模型。 LINGO提供的DLL和OLE界面允許用戶從寫程序調用。

■幫助功能廣泛的文件和所有工具和文件

LINGO提供了快速錄入，並允許您開始。有詳細的功能定義LINGO用戶手冊。

4.SAS概況

SAS軟體系統，稱為統計分析系統，前兩個北卡羅來納畢業生准備的生物統計學學院，並於1976年成立SAS公司的正式推出了SAS軟體。 SAS是一個大型綜合性信息系統的決策支持，但該軟體的功能是有限的，以第一次統計分析，因為統計分析仍然是其核心職能的重要組成部分。 SAS是現在的版本9.0，大約1G的大小。經過多年的發展，SAS已在120多個國家和世界各地的地區通過了近三百萬的組織，直接和超過300萬用戶，遍及金融，醫療，製造，運輸，通信，政府，教育和科研等領域。在英國和其他國家，使用SAS統計分析能力是許多公司和研究機構選擇的條件之一。在數據處理和統計分析領域，被稱為國際標准SAS系統軟體系統，並在96到97年已被選擇為所選擇的產品，以建立資料庫。堪稱巨無霸社會統計軟體。在此僅舉一例如下：在以嚴格聞名世界的美國FDA的葯物審批過程中，統計分析只能在規定的SAS進行的葯檢結果，其他軟體無效的結果和無效！即使是簡單的平均值和標准差也不行！這表明，權威SAS的位置。

SAS系統是軟體系統，該系統形成多個功能模塊，在BASE SAS模塊的基本組成部分的組合的組合。 BASE SAS的SAS模塊是系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，並管理用戶環境，用戶語言處理，調用其他SAS模塊和產品。換句話說，運行的SAS系統，我們必須首先啟動BASE SAS模塊，它本身就具有數據管理，除了方案設計和無法形容的統計計算，或中央控制室的SAS系統。此外，它可以存在外單獨或與其他產品或模塊組合在一起，形成一個完整的系統。安裝模塊和更新可通過其安裝過程中可以容易地進行。 SAS系統具有靈活的擴展介面和強大的功能模塊，BASE SAS的基礎上，您還可以添加以下不同的模塊，並添加不同的功能：SAS / STAT（統計分析模塊），SAS / GRAPH（繪圖模塊），SAS / QC（質量控制模塊），SAS / ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊），SAS / OR（運籌學模塊），SAS / IML（互動式矩陣程序設計語言模塊），SAS / FSP（互動式菜單系統用於快速數據模塊處理），SAS / AF（互動式全屏幕應用系統軟體模塊）等。 SAS有一個智能繪圖系統，不僅可以繪制各種圖表，還繪制地圖。 SAS提供了一些統計程序，每個含有極豐富可選的。用戶還可以設置一系列數據處理，實現更復雜的統計分析。此外，SAS還提供了多種概率分析功能，分位數函數，樣本統計函數和隨機數生成功能，讓用戶輕松實現具體的統計要求。

『叄』 數學建模怎樣設計急需

多找一些往年的獲獎的論文，好好的研究一下。另外還要有團隊的協助！

『肆』 數學建模設計

數學建模是利用數學工具解決實際問題的重要手段。數學教育不僅要教給學生數學知識，更要教給學生運用所學知識去解決實際問題。針對專科普系的學清特點教師要善於在教學中把數學的概念法則和解題方法進行模型化，使學生既能掌握數學的基礎知識,又能應用數學知識解決生活和生產中出現的問題。[1]

『伍』 數學概率問題，數學建模是設計

4隊兩兩比賽，共比6場，結果有6^3=216種，
把這216種用枚舉法來做就可以了……然後8個組一共是8*216=1728種，建模的話也不是很多
主要的是3隊同分的情況你這邊還沒辦法考慮
具體列式我按列來看：四個隊ABCD
第1到4列：A B C D
5到10列： AB勝負 AC勝負 AD勝負 BC勝負 BD勝負 CD勝負
11列： 概率
12到15列 A積分 B積分 C積分 D積分
16列到17列：出線隊伍（第一第二）
然後把第1617列進行匯總，把裡面有A的所在行的第11列的概率加起來就是A出線的概率

怎麼不能三隊同分呢？A贏三場，B贏C，C贏D，D贏B
或者A輸三場，B贏C，C贏D，D贏B等等……有很多呢

『陸』 數學建模——設計，急

用lingo解決的話 用下面的程序 第二問把min裡面的5 1 2 7改成變數就行了
model:
sets:
location/1..6/:a,b,demand,x,y;
endsets
data:
a=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;
b=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.25;
demand=3 5 4 7 6 11;
enddata
min=@sum(location:x*@sqrt((a-5)^2+(b-1)^2)+y*@sqrt((a-2)^2+(b-7)^2));
@sum(location:x)<=20;
@sum(location:y)<=20;
@for(location:demand=x+y);
end

『柒』 數學建模策劃書

數學建模論文基本格式
摘要 (200-300字，包括模型的主要特點、建模方法和主要結果。)
關鍵詞(求解問題、使用的方法中的重要術語) 內容較多時最好有個目錄
1。問題重述
2。問題分析
3。模型假設與約定
4。符號說明及名詞定義
5。模型建立與求解 ①補充假設條件，明確概念，引進參數； ②模型形式（可有多個形式的模型）；
6。進一步討論（參數的變化、假設改變對模型的影響）
7。模型檢驗 (使用數據計算結果，進行分析與檢驗)
8。模型優缺點（改進方向，推廣新思想）
9。參考文獻及參考書籍和網站
10。附錄 (計算程序，框圖；各種求解演算過程，計算中間結果；各種圖形、表格。)
小經驗：
1。隨時記下自己的假設。有時候在很合理的假設下開始了下一步的工作，就應該順手把這個假設給記下 來，否則到了最後可能會忘掉，而且這也會讓我們的解答更加嚴謹。
2。隨時記錄自己的想法，而且不留餘地的完全的表達自己的思想。
3。要有自己的特色，閃光點。

如何撰寫數學建模論文
當我們完成一個數學建模的全過程後，就應該把所作的工作進行小結，寫成論文。撰寫數學建模論文和參加大學生數學建模時完成答卷，在許多方面是類似的。事實上數學建模競賽也包含了學生寫作能力的比試，因此，論文的寫作是一個很重要的問題。
首先要明確撰寫論文的目的。數學建模通常是由一些部門根據實際需要而提出的，也許那些部門還在經濟上提供了資助，這時論文具有向特定部門匯報的目的，但即使在其他情況下，都要求對建模全過程作一個全面的、系統的小結，使有關的技術人員（競賽時的閱卷人員）讀了之後，相信模型假設的合理性，理解在建立模型過程中所用數學方法的適用性，從而確信該模型的數據和結論，放心地應用於實踐中。當然，一篇好的論文是以作者所建立的數學模型的科學性為前提的。其次，要注意論文的條理性。
下面就論文的各部分應當注意的地方具體地來做一些分析。
（一） 問題提出和假設的合理性
在撰寫論文時，應該把讀者想像為對你所研究的問題一無所知或知之甚少的一個群體，因此，首先要簡單地說明問題的情景，即要說清事情的來龍去脈。列出必要數據，提出要解決的問題，並給出研究對象的關鍵信息的內容，它的目的在於使讀者對要解決的問題有一個印象，以便擅於思考的讀者自己也可以嘗試解決問題。歷屆數學建模競賽的試題可以看作是情景說明的範例。
對情景的說明，不可能也不必要提供問題的每個細節。由此而來建立數學模型還是不夠的，還要補充一些假設，模型假設是建立數學模型中非常關鍵的一步，關繫到模型的成敗和優劣。所以，應該細致地分析實際問題，從大量的變數中篩選出最能表現問題本質的變數，並簡化它們的關系。這部分內容就應該在論文的「問題的假設」部分中體現。由於假設一般不是實際問題直接提供的，它們因人而異，所以在撰寫這部分內容時要注意以下幾方面：
（1）論文中的假設要以嚴格、確切的數學語言來表達，使讀者不致產生任何曲解。
（2）所提出的假設確實是建立數學模型所必需的，與建立模型無關的假設只會擾亂讀者的思考。
（3）假設應驗證其合理性。假設的合理性可以從分析問題過程中得出，例如從問題的性質出發做出合乎常識的假設；或者由觀察所給數據的圖像，得到變數的函數形式；也可以參考其他資料由類 推得到。對於後者應指出參考文獻的相關內容。
（二） 模型的建立
在做出假設後，我們就可以在論文中引進變數及其記號，抽象而確切地表達它們的關系，通過一定的數學方法，最後順利地建立方程式或歸納為其他形式的數學問題，此處，一定要用分析和論證的方法，即說理的方法，讓讀者清楚地了解得到模型的過程上下文之間切忌邏輯推理過程中躍度過大，影響論文的說服力，需要推理和論證的地方，應該有推導的過程而且應該力求嚴謹；引用現成定理時，要先驗證滿足定理的條件。論文中用到的各種數學符號，必須在第一次出現時加以說明。總之，要把得到數學模型的過程表達清楚，使讀者獲得判斷模型科學性的一個依據。
（三）模型的計算與分析
把實際問題歸結為一定的數學問題後，就要求解或進行分析。在數值求解時應對計算方法有所說明，並給出所使用軟體的名稱或者給出計算程序（通常以附錄形式給出）。還可以用計算機軟體繪制曲線和曲面示意圖，來形象地表達數值計算結果。基於計算結果，可以用由分析方法得到一些對實踐有所幫助的結論。
有些模型（例如非線性微分方程）需要作穩定性或其他定性分析。這時應該指出所依據的數學理論，並在推理或計算的基礎上得出明確的結論。
在模型建立和分析的過程中，帶有普遍意義的結論可以用清晰的定理或命題的形式陳述出來。結論使用時要注意的問題，可以用助記的形式列出。定理和命題必須寫清結論成立的條件。
（四） 模型的討論
對所作的數學模型，可以作多方面的討論。例如可以就不同的情景，探索模型將如何變化。或可以根據實際情況，改變文章一開始所作的某些假設，指出由此數學模型的變化。還可以用不同的數值方法進行計算，並比較所得的結果。有時不妨拓廣思路，考慮由於建模方法的不同選擇而引起的變化。
通常，應該對所建立模型的優缺點加以討論比較，並實事求是地指出模型的使用范圍。
除正文外，論文和競賽答卷都要求寫出摘要。我們不要忽視摘要的寫作。因為它會給讀者和評卷人第一印象。摘要應把論文的主要思路、結論和模型的特色講清楚，讓人看到論文的新意。
語言是構成論文的基本元素。數學建模論文的語言與其他科學論文的語言一樣，要求達意、干練。不要把一句句子寫得太長，使人不甚卒讀。語言中應多用客觀陳述句，切忌使用你、我、他等代名詞和帶主觀意向的語句。在英語論文寫作中應多用被動語態，科學命題與判斷過程一般使用現在時態。
最後，論文的書寫和附圖也都很重要。附圖中的圖形應有明確的說明，字跡力求端正。
（非原創）

『捌』 數學建模設計過程

從實際問題抽象成數學模型的過程

『玖』 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。

(9)數學建模設計擴展閱讀：

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。