数学建模常识与经验精品文稿.ppt
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1、数学建模常识与经验第1页,本讲稿共22页一、什么是数学建模一、什么是数学建模数学建模竞赛:它名曰数学,当然要用到数学知数学建模竞赛:它名曰数学,当然要用到数学知识,但却与以往所说的那种数学竞赛(那是纯数识,但却与以往所说的那种数学竞赛(那是纯数学竞赛)不同。学竞赛)不同。(建模赛场一览建模赛场一览)Match?Or Project?Case?它要用到计算机,甚至离不开计算机,但却不它要用到计算机,甚至离不开计算机,但却不是纯粹的计算机竞赛,它涉及物理、化学、生物、是纯粹的计算机竞赛,它涉及物理、化学、生物、医学、电子、农业、管理等各学科、各领域的知医学、电子、农业、管理等各学科、各领域的知识,
2、但也不是这些学科、领域里的纯知识竞赛,识,但也不是这些学科、领域里的纯知识竞赛,它涉及各学科、各领域,但又不受任何一个具体它涉及各学科、各领域,但又不受任何一个具体的学科、领域的局限。(例如的学科、领域的局限。(例如)第2页,本讲稿共22页它要用到各方面的综合的知识,但还不限于此参赛选手不只是要有各方面的知识,还要驾驭这些知识,应用这些知识处理实际问题的能力。知识是无止境的,还必须有善于获得新的知识的能力。总之,数学建模竟赛,既要比赛各方面的综合知识,也要比赛各方面的综合能力。它的特点就是综合,它的优点也是综合。在这个意义上看,它与任何一个学科领域内的纯知识竞赛都不相同的特点就是不纯,它的优点
3、也就是不纯,综合就是不纯。“树上有十只鸟,开枪打死一只,还剩几只?”第3页,本讲稿共22页二、相关的数学基础线性规划概率统计图论常微分方程最优化理论第4页,本讲稿共22页三、如何组队及合作 根据数学建模竞赛章程,三人组成一队,这三人中必须一人数学基础较好,一人应用数学软件(如Matlab,lindo,maple等)和编程(如c,Matlab,vc+等)的能力较强,一人科技论文写作的水平较好。科技论文的写作要求整篇论文的结构严谨,语言要有逻辑性,用词要准确。三人之间要能够配合得起来。若三人之间配合不好,会降低效率,导致整个建模的失败。如果可能的话,最好是数学好的懂得编程的一些知识,编程好的了解建
4、模,搞论文写作也第5页,本讲稿共22页要了解建模,这样会合作得更好。因为数学好的在建立模型方案时会考虑到编程的便利性,以利于编程;编程好的能够很好地理解模型,论文写作的能够更好、更完全地阐述模型。否则会出现建立的模型不利于编程,程序不能完全概括模型,论文写作时会漏掉一些不经意的东西。第6页,本讲稿共22页在合作的过程中,最好是能够在三人中找出一个所谓的组长,即要能够总揽全局,包括任务的分配,相互间的合作和进度的安排。在建模过程中出现意见不统一如何处理?仅我个人的经验而言,除了一般的理解与尊重外,我觉得最重要的一点就是“给我一 个相信你的理由”和“相信我,我的理由是”,不要作无谓的争论。第7页,
5、本讲稿共22页四、如何从建模例题中学习解题方法你们在看例题的时候,要看例题是如何着手的,即是如何切入,如何建立的方程等。第8页,本讲稿共22页 数学建模方法一、机理分析法一、机理分析法 从基本物理定律以及系统的结构从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。数据来推导出模型。1.比例分析法比例分析法-建立变量之间函数关系的最基本最常建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。用的方法。2.代数方法代数方法-求解离散问题(离散的数据、符号、图求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。形)的主要方法。3.逻辑方法逻辑方法-是数学理论研究的重要方法,对社会学是数学理论研究的重要方法,对社会学
6、和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中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。得到广泛应用。4.常微分方程常微分方程-解决两个变量之间的变化规律,解决两个变量之间的变化规律,第9页,本讲稿共22页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。二、数据分析法 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(
7、x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,n,确定函数的表达式,由第10页,本讲稿共22页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。三、仿真和其他方法1.计算机仿真(模拟)-实质上是统计估计方法,等效于抽样试验。离散系统仿真-有一组状态变量。连续系统仿真-有解析表达式或系统结构图。2.因子试验法-在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构。第11页,本讲稿共22页1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时
8、可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规竞赛大多数问题
9、属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)备)计算机上的十种武器:计算机上的十种武器:第12页,本讲稿共22页5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到(这
10、些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等些数值分析中常用
11、的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)算法就需要额外编写库函数进行调用)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)要的)第13页,本讲稿共22页9、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型
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