1樓:匿名使用者
微分模型,差分模型,層次分析法,模糊數學,多元分析等等,基本上生活中的問題都能解決就看你怎麼用了
數學建模常用模型及其作用
2樓:匿名使用者
1、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**來解決問題的算
法,同時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)
2、資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法(比賽中通常會遇到大量的資料需要
處理,而處理資料的關鍵就在於這些演算法,通常使用matlab作為工具)
3、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)
4、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、二分圖等演算法,涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決,需要認真準備)
5、動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法(這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法,很多場合可以用到競賽中)
6、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)
7、網格演算法和窮舉法(網格演算法和窮舉法都是暴力搜尋最優點的演算法,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
使用一些高階語言作為程式設計工具)
8、一些連續離散化方法(很多問題都是實際來的,資料可以是連續的,而計算機只
認的是離散的資料,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)
9、數值分析演算法(如果在比賽中採用高階語言進行程式設計的話,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、函式積分等演算法就需要額外編寫庫函式進行調
用)10、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,**中也應該
要不乏**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)
作用: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,是把錯綜複雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。
要通過調查、收集資料資料,觀察和研究實際物件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係,然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。這就需要深厚紮實的數學基礎,敏銳的洞察力和想象力,對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面。數學建模是聯絡數學與實際問題的橋樑,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。
數學建模主要有哪些分析方法?
3樓:匿名使用者
2常用的建模方法(i)初等數學法。主要用於一些靜態、線性、確定性的模型。例內如,席位分配問題,容學生成績的比較,一些簡單的傳染病靜態模型。
(2)資料分析法。從大量的觀測資料中,利用統計方法建立數學模型,常見的有:迴歸分析法,時序分析法。
(3)**和其他方法。主要有計算機模擬(是一種統計估計方法,等效於抽樣試驗,可以離散系統模擬和連續系統模擬),因子試驗法(主要是在系統上做區域性試驗,根據試驗結果進行不斷分析修改,求得所需模型結構),人工現實法(基於對系統的瞭解和所要達到的目標,人為地組成一個系統)。(4)層次分析法。
主要用於有關經濟計劃和管理、能源決策和分配、行為科學、軍事科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、人才、醫療、環境等領域,以便進行決策、評價、分析、**等。該方法關鍵的一步是建立層次結構模型。
4樓:匿名使用者
這個可多了,你是要做評價類的、**類的、模擬類的、統計類的,好多的,建議你找本建模書看,推薦姜啟源的《數學模型》
1.什麼是數學模型?數學建模的一般步驟是什麼? 2.數學建模需要具備哪些能力和知識? 答的好懸賞加 100
5樓:匿名使用者
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:根據對現實物件特性的認識,分析其因果關係,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:將研究物件視為一個「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資料,並以此為基礎運用統計分析方法,按照事先確定的準則在某一類模型中選出一個資料擬合得最好的模型.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引數,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物件的瞭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、引數;
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定引數;
3、 用實際問題的實測資料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、 按研究方法和物件的數學特徵分: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、 按研究物件的實際領域(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、汙染模型、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,複變函式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.
參加數學建模競賽需知道的內容
一、全國大學生數學建模競賽
二、數學建模的方法及一般步驟
三、重要的數學模型及相應案例分析
1、線性規劃模型及經濟模型案例分析
2、層次分析模型及管理模型案例分析
3、統計迴歸模型及案例分析
4、圖論模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相關軟體
1、matlab軟體及程式設計;2、lingo軟體;3、lindo軟體。
五、數模十大常用演算法
1. 蒙特卡羅演算法。2.
資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法。3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類演算法。
4. 圖論演算法。5.
動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法。6. 最優化理論的三大非經典演算法。
7. 網格演算法和窮舉法。8.
一些連續資料離散化方法。9. 數值分析演算法。
10. 圖象處理演算法。
六、如何查閱資料
七、如何寫作**
八、如何組織隊伍:團隊精神,配合良好,不斷的提出問題和解決問題。
九、如何才能獲獎:比較完整,有幾處創新點。
十、如何資訊處理:word、latex,飛秋、**。
其實主要看下例子就可以了,知道一些基本的模型,我這裡也有很多例子,各個學校的講座都有要的話直接向我要
關於數學建模**型別的模型或者方法有哪些
6樓:泗水幕
灰色**,迴歸分析等等,matlab和excel都可以做曲線擬合的。
7樓:匿名使用者
灰色** 時間序列 gm模型 神經網路訓練 小波分析 迴歸分析
8樓:永遠平安
灰色** 擬合
9樓:匿名使用者
灰色** 迴歸分析 時間序列 神經網路
模糊數學評價模型,數學建模中的評估模型有哪些
綜合評價是綜合考慮受多種因素影響的事物或系統對其進行總的評價，當評價因素具有模糊性時，則被稱為模糊綜合評價。基坑降水環境影響模糊綜合評價模型的構建步驟如下 1 確定評價集和因子集 評價單元的評價指標集合 基坑降水工程的環境效應與評價方法 其中 u1，u2，u9為參與評價的9個環境因子的性狀資料。環境...
請問常用的玩具模型收藏術語有哪些
afa 這個多用國際認證，太長了，說起來比較麻煩，你自己看資料吧misb 全新 mib 二手但東西全 tf 變形金剛 哪些動漫玩具模型值得收藏 高達，eva系列的，聖衣神話的，好多，看自己喜好了，一般都買bandai的 高達系列，從高達seed，一直到高達00都是很不錯，且值得收藏的，不過你要是覺得...
常用色彩模型有哪些？試加以簡單介紹。
cmy是一種顏料混合配色體系。rgb是一種光混合配色體系。c cyan 青 互補色 r red 紅。m magenta 品紅 互補色 g green 綠。y yellow 黃 互補色 b blue 藍。工業印刷中用前一種配色體系 因為是用顏料印刷嘛 但是如果用cmy來配黑色的話很難，往往配出的是一種...