数学建模设计

『壹』 考试了 求建模高手指导 数学建模方案设计

这么高深的问题在这里找不到人答对了。。。

你就是高人！

『贰』 数学建模

MATLAB
详细信息：

数学建模软件介绍一般的数学建模研究中，常用的有四种软件，即：matlab的，行话，数学和SAS描述如下4简要介绍。

1.MATLAB概况

MATLAB的矩阵实验室（矩阵实验室）之意。除了具有出色的数学能力，还提供了符号计算，文字

管理，可视化，建模和仿真与实时控制功能的专业水平。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的数学表达式和指令，工程常见的形式是非常相似的，所以使用MATLAB来解决要比用C，FORTRAN等问题

经过简单的语言，同样的事情。

目前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0中包含数百个内置函数有主包和几个30套（工具箱）。套件可分为功能性工具

工具袋和学科。功能扩展套件，用于MATLAB的符号计算，可视化，建模和仿真，文字处理和实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强

工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具都属于这一类。

开放如此广泛的MATLAB用户的欢迎除了所有主要包MATLAB的文件和各种可以文件包是可读，用户的源代码

或添加您自己的编程构造新的专用工具包。

2.Mathematica概况

沃尔夫勒姆研究为一体的高科技计算（计算技术）的第一个趋势，发明者成立于

1987年斯蒂芬·沃尔夫勒姆复杂性理论，在1988年推出的高科技计算软件Mathematica的，是一个天才的产品相媲美的诺贝尔奖。数学是一组数学工具来整合数字

和符号计算，提供超过一万世界各地的研究人员，工程师，物理学家，分析师和其他专业技术人员一个易于使用的顶部

科学计算环境。现在，在学术界，电力，机械，化工，土木，信息工程，财务金融，医学，物理，统计，教育出版，OEM等领域有着广泛

盘使用。

数学设有高阶数学函数

·演算方法和丰富的图书馆和一个巨大的数学知识，使线性代数的数学5数值计算，例如功能向量，矩阵求逆等，都做得比的Matlab R13更好，更快，提供了业界最精确的数值计算结果。

·Mathematica可以做不仅数值，但也可以设计，提供最佳的符号计算。

·丰富的数学函数库，可以快速回答微积分，线性代数，微分方程，复变函数，数值分析，概率统计等。

·Mathematica函数可以画出专业显卡的专业领域，提供可视化的呈现结果的丰富的图形表示。

·Mathematica可以安排专业的科学杂志上的论文，使操作和布局在同一个环境下完成，提供高品质的排版公式和可编辑的表单，并自动优化屏幕布局打印，整理计划从最初的概念到最终报告，并输出TXT，HTML，PDF格式，提供最佳的兼容性。

·可以用C，C + +，Fortran语言，Perl中，Visual Basic和Java中使用相结合，提供了强大的高级语言接口功能，使应用程序开发更容易。

·数学本身是一种简单易学的编程语言。 Mathematica提供了丰富的和交互式的帮助功能，使用户现学现卖。功能强大，操作简单，易学易用的特点，可以最有效地缩短了开发时间。

3.lingo概况

LINGO是用来求解非线性规划（NLP - 非线性规划）和次级规则（QP-QUARATIC PROGRAMING），其中

LINGO 6.0学生版版本最多的300个变量和150约束规则问题，其标准版本有解决量级以上的另外10 ^ 4订单的能力。虽然LINDO和

LINGO不能直接求解目标规划问题，但用顺序算法可以分解成一个LINDO和LINGO规划问题可以得到解决。

建模语言和解决引擎集成

LINGO是使建立和求解线性，非线性和整数优化模型更快，更容易，更高效的综合工具。 LINGO提供了一个强大和快速的语言引擎解释和解决求解优化模型。

■简单的模型表示

LINGO可以是线性，非线性和整数问题可能抓紧制定和易于阅读，理解和。

■方便的数据输入和输出选项

LINGO模型可以创建直接从数据库或工作表获取信息。同样地，LINGO解决方案的结果可以直接输出到数据库或工作表。

■强大的内置解决发动机

LINGO求解引擎有线性，非线性（凸和非凸），二次，二次限制和整数最佳化。

■型号交互方式或创建交钥匙应用

LINGO提供完全互动的环境，为您建立，求解和分析模型。 LINGO提供的DLL和OLE界面允许用户从写程序调用。

■帮助功能广泛的文件和所有工具和文件

LINGO提供了快速录入，并允许您开始。有详细的功能定义LINGO用户手册。

4.SAS概况

SAS软件系统，称为统计分析系统，前两个北卡罗来纳毕业生准备的生物统计学学院，并于1976年成立SAS公司的正式推出了SAS软件。 SAS是一个大型综合性信息系统的决策支持，但该软件的功能是有限的，以第一次统计分析，因为统计分析仍然是其核心职能的重要组成部分。 SAS是现在的版本9.0，大约1G的大小。经过多年的发展，SAS已在120多个国家和世界各地的地区通过了近三百万的组织，直接和超过300万用户，遍及金融，医疗，制造，运输，通信，政府，教育和科研等领域。在英国和其他国家，使用SAS统计分析能力是许多公司和研究机构选择的条件之一。在数据处理和统计分析领域，被称为国际标准SAS系统软件系统，并在96到97年已被选择为所选择的产品，以建立数据库。堪称巨无霸社会统计软件。在此仅举一例如下：在以严格闻名世界的美国FDA的药物审批过程中，统计分析只能在规定的SAS进行的药检结果，其他软件无效的结果和无效！即使是简单的平均值和标准差也不行！这表明，权威SAS的位置。

SAS系统是软件系统，该系统形成多个功能模块，在BASE SAS模块的基本组成部分的组合的组合。 BASE SAS的SAS模块是系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户环境，用户语言处理，调用其他SAS模块和产品。换句话说，运行的SAS系统，我们必须首先启动BASE SAS模块，它本身就具有数据管理，除了方案设计和无法形容的统计计算，或中央控制室的SAS系统。此外，它可以存在外单独或与其他产品或模块组合在一起，形成一个完整的系统。安装模块和更新可通过其安装过程中可以容易地进行。 SAS系统具有灵活的扩展接口和强大的功能模块，BASE SAS的基础上，您还可以添加以下不同的模块，并添加不同的功能：SAS / STAT（统计分析模块），SAS / GRAPH（绘图模块），SAS / QC（质量控制模块），SAS / ETS（经济计量学和时间序列分析模块），SAS / OR（运筹学模块），SAS / IML（交互式矩阵程序设计语言模块），SAS / FSP（交互式菜单系统用于快速数据模块处理），SAS / AF（交互式全屏幕应用系统软件模块）等。 SAS有一个智能绘图系统，不仅可以绘制各种图表，还绘制地图。 SAS提供了一些统计程序，每个含有极丰富可选的。用户还可以设置一系列数据处理，实现更复杂的统计分析。此外，SAS还提供了多种概率分析功能，分位数函数，样本统计函数和随机数生成功能，让用户轻松实现具体的统计要求。

『叁』 数学建模怎样设计急需

多找一些往年的获奖的论文，好好的研究一下。另外还要有团队的协助！

『肆』 数学建模设计

数学建模是利用数学工具解决实际问题的重要手段。数学教育不仅要教给学生数学知识，更要教给学生运用所学知识去解决实际问题。针对专科普系的学清特点教师要善于在教学中把数学的概念法则和解题方法进行模型化，使学生既能掌握数学的基础知识,又能应用数学知识解决生活和生产中出现的问题。[1]

『伍』 数学概率问题，数学建模是设计

4队两两比赛，共比6场，结果有6^3=216种，
把这216种用枚举法来做就可以了……然后8个组一共是8*216=1728种，建模的话也不是很多
主要的是3队同分的情况你这边还没办法考虑
具体列式我按列来看：四个队ABCD
第1到4列：A B C D
5到10列： AB胜负 AC胜负 AD胜负 BC胜负 BD胜负 CD胜负
11列： 概率
12到15列 A积分 B积分 C积分 D积分
16列到17列：出线队伍（第一第二）
然后把第1617列进行汇总，把里面有A的所在行的第11列的概率加起来就是A出线的概率

怎么不能三队同分呢？A赢三场，B赢C，C赢D，D赢B
或者A输三场，B赢C，C赢D，D赢B等等……有很多呢

『陆』 数学建模——设计，急

用lingo解决的话 用下面的程序 第二问把min里面的5 1 2 7改成变量就行了
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』 数学建模策划书

数学建模论文基本格式
摘要 (200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。)
关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语) 内容较多时最好有个目录
1。问题重述
2。问题分析
3。模型假设与约定
4。符号说明及名词定义
5。模型建立与求解 ①补充假设条件，明确概念，引进参数； ②模型形式（可有多个形式的模型）；
6。进一步讨论（参数的变化、假设改变对模型的影响）
7。模型检验 (使用数据计算结果，进行分析与检验)
8。模型优缺点（改进方向，推广新思想）
9。参考文献及参考书籍和网站
10。附录 (计算程序，框图；各种求解演算过程，计算中间结果；各种图形、表格。)
小经验：
1。随时记下自己的假设。有时候在很合理的假设下开始了下一步的工作，就应该顺手把这个假设给记下 来，否则到了最后可能会忘掉，而且这也会让我们的解答更加严谨。
2。随时记录自己的想法，而且不留余地的完全的表达自己的思想。
3。要有自己的特色，闪光点。

如何撰写数学建模论文
当我们完成一个数学建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷，在许多方面是类似的。事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。
首先要明确撰写论文的目的。数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员（竞赛时的阅卷人员）读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。当然，一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。
下面就论文的各部分应当注意的地方具体地来做一些分析。
（一） 问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。
对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立数学模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
（1）论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
（2）所提出的假设确实是建立数学模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
（3）假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。
（二） 模型的建立
在做出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的数学方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨；引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种数学符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到数学模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。
（三）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的数学问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序（通常以附录形式给出）。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。
有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。
（四） 模型的讨论
对所作的数学模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此数学模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。
除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。
语言是构成论文的基本元素。数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。
最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。
（非原创）

『捌』 数学建模设计过程

从实际问题抽象成数学模型的过程

『玖』 数学建模是什么

数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。

(9)数学建模设计扩展阅读：

从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。

1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。

2. 代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。

3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。

4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。

5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。

1. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。

2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

3. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。

4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。