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数学建模经验与同常识.ppt
数学建模常识与经验;一、什么是数学建模;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,它的优点也就是不纯,综合就是不纯。;二、相关的数学基础;三、如何组队及合作;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。;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。;四、如何从建模例题中学习解题方法;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(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。 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。 ① 离散系统仿真--有一组状态变量。 ② 连续系统仿???--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。 ;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) 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) 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划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo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) ;5、动态规划、回溯有哪些信誉好的足球投注网站、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) 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要的);9、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力有哪些信誉好的足球投注网站最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具) 10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理);题型: 赛题题型结构形式有三个基本组成部分: 一、实际问题背景 1. 涉及面宽--有社会,经济,管理,生活,环境,自然现象,工程技术,现代科学中出现的新问题等。 2. 一般都有一个比较确切的现实问题。 二、若干假设条件 有如下几种情况: 1. 只有过程、规则等定性假设,无具体定量数据; 2. 给出若干实测或统计数据; 3. 给出若干参数或图形; 4. 蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件,或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。 三、要求回答的问题 往往有几个问题(一般不是唯一的答案): 1.
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