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玖兰卅麻
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Khloekloklo

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数学建模论文写作 一、写好数模答卷的重要性 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。 3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 二、答卷的基本内容,需要重视的问题 1.评阅原则 假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。 2.答卷的文章结构 题目(写出较确切的题目;同时要有新意、醒目) 摘要(200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结论) 关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语) 1)问题重述。 2)问题分析。 3)模型假设。 4)符号说明。 5)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。 6)模型求解(计算方法设计或选择;算法设计或选择,算法思想依据,步骤及实现,计算框图;所采用的软件名称;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。) 7)进一步讨论(结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验) 8)模型评价(特点,优缺点,改进方法,推广。) 9)参考文献。 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。) 3. 要重视的问题 1)摘要。 包括: a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型); b. 建模的思想(思路); c. 算法思想(求解思路); d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……); e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。 ▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。 2)问题重述。 3)问题分析。 因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。 5)模型假设。 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 a. 根据题目中条件作出假设 b. 根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意。 6) 模型的建立。 a. 基本模型: ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等; ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明; b. 简化模型: ⅰ)要明确说明简化思想,依据等; ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出; c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。 ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法; ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法; ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在: ▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等; ▲ 模型求解中; ▲ 结果表示、分析、检验,模型检验; ▲ 推广部分。 e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题: ⅰ)分析:中肯、确切; ⅱ)术语:专业、内行; ⅲ)原理、依据:正确、明确; ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出; ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。 7)模型求解。 a. 需要建立数学命题时: 命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密。 b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。 若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称。 c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 d. 设法算出合理的数值结果。 8) 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。 a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的; b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验; 结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。 c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; d. 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据; e. 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析。 ▲ 数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式。 ▲ 求解方案,用图示更好。 9)必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。 10)模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。 11)参考文献 12)附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。检查答卷的主要三点,把三关: a. 模型的正确性、合理性、创新性 b. 结果的正确性、合理性 c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩 三、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题; 问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示; 每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据; 每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。 四、答卷要求的原理 1. 准确――科学性; 2. 条理――逻辑性; 3. 简洁――数学美; 4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要; 5. 实用――建模、实际问题要求。 五、建模理念 1. 应用意识 要解决实际问题,结果、结论要符合实际; 模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。 2. 数学建模 用数学方法解决问题,要有数学模型; 问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。 3. 创新意识 建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。

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美妙琴色

全国大学生数学建模竞赛论文格式规范  本科组参赛队从A、B题中任选一题,专科组参赛队从C、D题中任选一题。  论文用白色A4纸单面列印;上下左右各留出至少厘米的页边距;从左侧装订。  论文第一页为承诺书,具体内容和格式见本规范第二页。  论文第二页为编号专用页,用于赛区和全国评阅前后对论文进行编号,具体内容和格式见本规范第三页。  论文题目和摘要写在论文第三页上,从第四页开始是论文正文。  论文从第三页开始编写页码,页码必须位于每页页尾中部,用阿拉伯数字从“1”开始连续编号。  论文不能有页首,论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。  论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中;二级、三级标题用小四号黑体字,左端对齐(不居中)。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字,行距用单倍行距,列印时应尽量避免彩色列印。  提请大家注意:摘要应该是一份简明扼要的详细摘要(包括关键词),在整篇论文评阅中占有重要权重,请认真书写(注意篇幅不能超过一页,且无需译成英文)。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。  引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料) 必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号,如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出,其中书籍的表述方式为: [编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为: [编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为: [编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。  在不违反本规范的前提下,各赛区可以对论文增加其他要求(如在本规范要求的第一页前增加其他页和其他资讯,或在论文的最后增加空白页等);从承诺书开始到论文正文结束前,各赛区不得有本规范外的其他要求(否则一律无效)。  本规范的解释权属于全国大学生数学建模竞赛组委会。 [注] 赛区评阅前将论文第一页取下储存,同时在第一页和第二页建立“赛区评阅编号”(由各赛区规定编号方式),“赛区评阅纪录”表格可供赛区评阅时使用(各赛区自行决定是否在评阅时使用该表格)。评阅后,赛区对送全国评阅的论文在第二页建立“全国统一编号”(编号方式由全国组委会规定,与去年格式相同),然后送全国评阅。论文第二页(编号页)由全国组委会评阅前取下储存,同时在第二页建立“全国评阅编号”。 全国大学生数学建模竞赛组委会 2009年3月16日修订 数学建模论文一般结构 1摘要 (单独成页) 主要理解 、主要方法、 主要结果、 主要特点 (不要图、不要表) 作用:了解档案重要性,对档案有大致认识 最佳页副:页面2/3。 2、问题重述和分析 3、问题假设 假设是建模的基础,具有导向性,容易被忽视。常犯错误有缺少假设或假设不切实际。对一些关键性的或对结果有重大影响的条件或引数应该在假设中明确约定。 作假设的两个原则: ① 简化原则:抓住主要矛盾,舍弃次要因素,方便 数学处理。 ② 贴近原则:贴近实际。 以上两个原则是相互制约的,要掌握好“度”。通常是先建模后假设。 4、符号说明 (可以合并) 5、模型建立与求解(重要程度 :60%以上) 6、模型检验(误差一般指均方误差) 7、结果分析 (可以合并) 8、模型的进一步讨论 或 模型的推广 9、模型优缺点 10、参考档案 11、附件(结果千万不能放在附件中) 论文最佳页面数:15-21页  论文结构一 题目 摘要 1.问题的重述 2.合理假设 3.符号约定 4.问题的分析 5.模型的建立与求解 6.模型的评价与推广 1、误差分析 2、模型的改进与推广 对XXXX切实可行的建议和意见: 1.…… 2.…… …… 7.参考文献 8.附录  数学建模论文一般格式  摘要 (主要理解、主要方法、主要结果、主要特点) 或(背景、目标、方法、结果、结论、建议)  问题重述与分析  问题假设  符号说明  模型建立与求解  模型检验  结果分析  模型的进一步讨论  模型优缺点 优秀论文要点: 1. 语言精练、有逻辑性、书写有条理 2. 文字与图形相结合,使内容直观、清晰、明了、容易理解 3. 切忌只用文字进行说明,多运用图形或表格,并对图形或表格做精简的分析,毕竟文字性东西太过于枯燥、乏味,没人有耐性去看那么冗长的文章 4. 对论文中所引用或用到的知识、软体要清晰地予以说明。 5. 在附录中附上论文所必须要的一些资料(图形或表格),并将论文中所编写的程式附上去 各步骤解释 摘要:主要理解 、主要方法、 主要结果、 主要特点 (不要图、不要表) 作用:了解档案重要性,对档案有大致认识 最佳页副:页面2/3 问题重述与分析: 一向导、对题意的理解、  建模的创造性 创造性是灵魂,文章要有闪光点。 好创意、好想法应当既在人意料之外,又在人 意料之中。 新颖性(独特性)与合理性皆备。 误区之一:数学用得越高深,越有创造性。 解决问题是第一原则,最合适的方法是最好的方法。 误区之二:创造性主要体现在建模与求解上。 创造性可以体现在建模的各个环节上,并且可以有多种表现形式。 误区之三:好创意来自于灵感,可遇不可求。 好创意来自于对数学方法的掌握程度与对问题理解的透彻程度。  表达的清晰性 好的文章 = 好的内容 + 好的表达  替读者着想。该交代的要交代,如对题目的理解,关键指标或引数的引入,建模的思路,结果的分析等。  写好摘要,包括:建模主要方法、主要结果,模型主要优点。  专人负责写作,及早动手。考虑写作的过程也是构思框架、理清思路的过程,有利于从总体上把握建模的思路,反过来促进建模。  适当采用图表,增加可读性。

模型准备:了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握物件的各种资讯。用数学语言来描述问题。 模型假设:根据实际物件的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。 模型建立:在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变数之间的数学关系,建立相应的数学结构。(尽量用简单的数学工具) 模型求解:利用获取的资料资料,对模型的所有引数做出计算(估计)。 模型分析:对所得的结果进行数学上的分析。 模型检验:将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。 模型应用:应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

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作为一个高等数学教师,特别是一个常年辅导并带队参加全国大学生数学建模竞赛的指导老师,能深深地体会到数学建模竞赛论文与一般的数学论文不同,主要表现在它的综合性.数学建模竞赛论文紧密联络实际,针对问题的客观实际特征,有分析、整理综合的过程.它包含题意解读、选择合适的数学工具、建立合理的数学模型、使用恰当的计算方法、严格的论证和推演、明确的结论、结果的实际检验、恰如其分的评估和总结.还要有通俗简洁的语言.一篇好文章应具备以下特色:切合实际的分析,合理且令人信服的假设,选择合适的数学知识,严密的逻辑推理和论证,合理使用计算方法和软体并得出正确的解答,检验结果的正确性和实事求是的评估,既简单扼要又能说明问题的摘要.一、切合实际的分析和理解数学建模竞赛的题目都是客观的实际问题,内容无所不包.准确地了解题目的背景和要求是解题的第一步.这就要求我们对题目所涉及的各种因素进行分析.要分析有哪些因素对我们所讨论的问题有影响,哪些因素是主要因素,哪些因素是次要因素,哪些是起决定性作用的因素,哪些因素是微不足道的,以及各因素之间的主从关系.要充分和正确理解题目的要求,即题目要求我们要解决哪些问题.千万不能曲解题意,否则将前功尽弃,徒劳无功.要分析解决问题需要一些什么怎样的资料,这些资料题目是否已经给足,如果不够就要我们自己去收集.要分析哪些数学工具适合于问题的求解,哪些数学知识无助于问题的解决,或是不适合于本问题的解决.在分析的基础上,最好能够制定出解题的步骤和方法以及所需的工具(这里主要指数学知识、计算方法和软体).这样我们就可以有条不紊,从容不迫,按部就班地进行求解和写作.二、令人信服的合理假设数学模型的建立是在假设的基础上进行的.根据题目的要求,首先要收集有关的资料.这些资料必须来源可靠,具有一定的权威性.合理指符合客观实际,不能与已经被证明是正确的定理和规律相悖.假设是数学建模至关重要的一步,关系到建模的成败和模型的优劣.假设也是数学建模的一个难点,数学建模的假设就是要发挥每个人的想象力和创造力,提出适当的、合理的见解.如果这一步成功了,那么你的整个建模过程也就成功了一半.本题的合理的令人信服的假设我个人认为主要是:不同地区,不同学校,不同专业收费标准应该有区别;也就是说,你的模型是针对什么地区,哪类学校,什么专业的.所有的这些资料的来源应该都是可靠和具有权威性.模型的理据应该充分,有说服力.三、选择适合的数学知识数学建模中,同样的一道题可以有多种方法求解,因此往往可以用多种不同的数学知识.在可供选择的多种数学方法中,当然是所用数学知识越简单越好.因为我们的模型是给人看的,是为解决实际问题而建立的.只有模型(包括计算)越简单才能被的人看懂和应用,模型的应用价值也就更高.如果用得不当,不但不能解决问题,反而使问题复杂化,有时甚至得出荒谬的结果,这是我们需要慎重考虑和认真解决的.四、严密的逻辑推理和论证要按照不同地区、不同专业建立相应的模型.在分析论证过程中一定要有充分的依据,要说明资料的来源,且必须有充分的依据.不能凭借著自己的感觉去估算,要使人信服.五、注意语言的通俗和简洁数学建模的论文和其他科学论文一样,语言是给人的第一个印象,就好比人的衣着,要得体,既要朴素、整洁、好看,又不能太过华丽,更不能奇装异服,使人看起来很不舒服.这就要求我们平常要多训练,多看一些好文章;要善于学习别人的长处,有时候也可以模仿别人的做法.模仿不是抄袭.在前人已有的基础上,学习别人的思想方法,根据自身问题的客观实际,加以改进并结合自己的观点,这就是创新,这就是创造发明.六、好的摘要是第一道门坎为什么这样讲?因为现在参赛的队数越来越多,阅卷的专家人数有限,阅卷时先看摘要,如果看了摘要后给人的印象是这篇文章不值得一看,那就可能第一步就被淘汰,连门都进不了,哪里还有获奖的机会.摘要至少要包含思想方法、主要结论和优缺点.建议多看一些写得好的摘要,多动手,多训练.最好能达到如下的效果:就是看了你的文章的摘要后能使人产生有必要进一步细看文章内容的欲望.七、再谈谈文章的新意和创新1.创新创意从一点一滴做起文章要有不同于一般常人的新意和创新,这个可以从以下几点体现:(1)在模型的假设中体现;(2)在建模中体现;(3)在论证推导中体现;(4)在求解和计算中体现;(5)在资料的收集中体现

附录 详细的结果,详细的资料表格,可在此列出。 但不要错,错的宁可不列。 主要结果资料,应在正文中列出,不怕重复。 检查答卷的主要三点,把三关: n 模型的正确性、合理性、创新性 n 结果的正确性、合理性 n 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩

踢球中的数学

摘要:席位分配是日常生活中经常遇到的问题,对于企业、公司、、学校 *** 部门都能解决实际的问题。席位可以是代表大会、股东会议、公司企业员工大会、等的具体座位。假设说,有一个学校要召集开一个代表会议,席位只有20个,三个系总共200人,分别是甲系100,乙系60,丙系40.如果你是会议的策划人,你要合理的分配会议厅的20个座位,既要保证每个系部都有人参加,最关键的就是要对个公平都公平,保证三个系部对你所安排的位置没有异议。那么这个问题就要靠数学建模的方法来解决。 关键词: Q值法 公平席位 问题的重述:三个系部学生共200名,(甲系100.乙系60,丙系40)代表会议共20席,按比例分配三个系分别为10、6、4席。老情况变为下列情况怎样分配才是最公平的,现因学生转系三系人数为. (1) 问20席该如何分配。 (2) 若增加21席又如何分配。 问题的分析: 一、通常分配结果的公平与否以每个代表席位所代表的人数相等或接近来衡量。目前沿用的惯例分配方法为按比例分配方法,即: 某单位席位分配数 = 某单位总人数比例′总席位 如果按上述公式参与分配的一些单位席位分配数出现小数,则先按席位分配数的整数分配席位,余下席位按所有参与席位分配单位中小数的大小依次分配之。这样最初学生人数及学生代表席位为 系名 甲 乙 丙 总数 学生数 100 60 40 200 学生人数比例 100/200 60/200 40/200 席位分配 10 6 4 20 学生转系情况,各系学生人数及学生代表席位变为 系名 甲 乙 丙 总数 学生数 103 63 34 200 学生人数比例 103/200 63/200 34/200 按比例分配席位 20 按惯例席位分配 10 6 4 20 (1)20席应该甲系10席、乙系6席,丙系4席这样分配 二、学院决定再增加一个代表席位,总代表席位变为21个。重新按惯例分配席位,有 系名 甲 乙 丙 总数 学生数 103 63 34 200 学生人数比例 103/200 63/200 34/200 按比例分配席位 21 按惯例席位分配 11 7 3 21 这个分配结果出现增加一席后,丙系比增加席位前少一席的情况,这使人觉得席位分配明显不公平。要怎样才能公平呢,这时就要用数学建模要解决。 模型的建立: 假设由两个单位公平分配席位的情况,设 单位 人数 席位数 每席代表人数 单位A p1 n1 单位B p2 n2 要公平,应该有 = , 但这一般不成立。注意到等式不成立时有 若 > ,则说明单位A 吃亏(即对单位A不公平 ) 若 < ,则说明单位B 吃亏 (即对单位B不公平 ) 因此可以考虑用算式 来作为衡量分配不公平程度,不过此公式有不足之处(绝对数的特点),如: 某两个单位的人数和席位为 n1 =n2 =10 , p1 =120, p2=100, 算得 p=2 另两个单位的人数和席位为 n1 =n2 =10 , p1 =1020,p2=1000, 算得 p=2 虽然在两种情况下都有p=2,但显然第二种情况比第一种公平。 下面采用相对标准,对公式给予改进,定义席位分配的相对不公平标准公式: 若 则称 为对A的相对不公平值, 记为 若 则称 为对B的相对不公平值 ,记为 由定义有对某方的不公平值越小,某方在席位分配中越有利,因此可以用使不公平值尽量小的分配方案来减少分配中的不公平。 确定分配方案: 使用不公平值的大小来确定分配方案,不妨设 > ,即对单位A不公平,再分配一个席位时,关于 , 的关系可能有 1. > ,说明此一席给A后,对A还不公平; 2. < ,说明此一席给A后,对B还不公平,不公平值为 3. > ,说明此一席给B后,对A不公平,不公平值为 4. < ,不可能 上面的分配方法在第1和第3种情况可以确定新席位的分配,但在第2种情况时不好确定新席位的分配。用不公平值的公式来决定席位的分配,对于新的席位分配,若有 则增加的一席应给A ,反之应给B。对不等式 rB(n1+1,n2)

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给个邮箱,晚上给你发过去,我有一篇当时我们参加全国大学生数学竞赛的论文(草稿,草稿比较容易理解),当时是获得了全国二等奖。希望对你有用

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小冷0623

下载一片获奖论文,之后的所有基本就都解决了吧!!

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子非鱼1102

数学建模内容摘要:数学作为现代科学的一种工具和手段,要了解什么是数学模型和数学建模,了解数学建模一般方法及步骤。关键词:数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展,数学已经渗透到各个领域,数学建模也显得尤为重要。数学建模在人们生活中扮演着重要的角色,而且随着计算机技术的发展,数学建模更是在人类的活动中起着重要作用,数学建模也更好的为人类服务。一、数学模型数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述(表述,模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.随着社会的发展,生物,医学,社会,经济……,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决.但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益.他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学.而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识.特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机.可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的.你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是"脏"的数学.其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现.也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型.数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性.通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究.数学模型的另一个特征是经济性.用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出.但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真.所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质.二、数学建模 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象,简化,假设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模.模型是客观实体有关属性的模拟.陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型.模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构.数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略.数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识.这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模.实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能,也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素.数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具,数学方法去解答这个实际问题.如果有现成的数学工具当然好.如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展.例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明.求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的.因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁.而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路.而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的.数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢 不是.既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的.因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等.如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施.但是,十全十美的答案是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进;或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进. 应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型.从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础.没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一.三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法:1.机理分析 机理分析就是根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.(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.2.测试分析方法 测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型. (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.将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致可见左图.3.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.(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.(参见:齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种.1.按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等.范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学社会学等.2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等.按第一种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用.在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模.3.按照模型的表现特性又有几种分法:确定性模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响.近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型.静态模型和动态模型 取决于是否考虑时间因素引起的变化.线性模型和非线性模型 取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的.离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的.虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型.连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定.在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法.4.按照建模目的分:有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等.5.按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型.这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙.白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了.灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做.至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象.有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理.当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的.五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步:1.模型准备.首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息.2.模型假设.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理,化学,生物,经济等方面的知识,又要充分发挥想象力,洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化,均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.3.模型构成.根据所作的假设以及事物之间的联系, 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型.把问题化为数学问题.要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.4.模型求解.利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,这时往往还要作出进一步的简化或假设.在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解.5.模型分析.对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.6.模型检验.分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充假设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善.7.模型应用.所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善.应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的.参考文献:(1)齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996。(2)《数学的实践与认识》,(季刊),中国数学会编辑出版。

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全国大学生数学建模竞赛论文格式规范 本科组参赛队从A、B题中任选一题,专科组参赛队从C、D题中任选一题。 论文用白色A4纸单面打印;上下左右各留出至少厘米的页边距;从左侧装订。 论文第一页为承诺书,具体内容和格式见本规范第二页。 论文第二页为编号专用页,用于赛区和全国评阅前后对论文进行编号,具体内容和格式见本规范第三页。 论文题目和摘要写在论文第三页上,从第四页开始是论文正文。 论文从第三页开始编写页码,页码必须位于每页页脚中部,用阿拉伯数字从“1”开始连续编号。 论文不能有页眉,论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。 论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中;二级、三级标题用小四号黑体字,左端对齐(不居中)。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字,行距用单倍行距,打印时应尽量避免彩色打印。 提请大家注意:摘要应该是一份简明扼要的详细摘要(包括关键词),在整篇论文评阅中占有重要权重,请认真书写(注意篇幅不能超过一页,且无需译成英文)。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。 引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料) 必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号,如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出,其中书籍的表述方式为:[编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。参考文献中期刊杂志论文的表述方式为:[编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。参考文献中网上资源的表述方式为:[编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。 在不违反本规范的前提下,各赛区可以对论文增加其他要求(如在本规范要求的第一页前增加其他页和其他信息,或在论文的最后增加空白页等);从承诺书开始到论文正文结束前,各赛区不得有本规范外的其他要求(否则一律无效)。 本规范的解释权属于全国大学生数学建模竞赛组委会。[注]赛区评阅前将论文第一页取下保存,同时在第一页和第二页建立“赛区评阅编号”(由各赛区规定编号方式),“赛区评阅纪录”表格可供赛区评阅时使用(各赛区自行决定是否在评阅时使用该表格)。评阅后,赛区对送全国评阅的论文在第二页建立“全国统一编号”(编号方式由全国组委会规定,与去年格式相同),然后送全国评阅。论文第二页(编号页)由全国组委会评阅前取下保存,同时在第二页建立“全国评阅编号”。全国大学生数学建模竞赛组委会2009年3月16日修订数学建模论文一般结构1摘要 (单独成页)主要理解 、主要方法、 主要结果、 主要特点 (不要图、不要表)作用:了解文件重要性,对文件有大致认识最佳页副:页面2/3。2、问题重述和分析3、问题假设假设是建模的基础,具有导向性,容易被忽视。常犯错误有缺少假设或假设不切实际。对一些关键性的或对结果有重大影响的条件或参数应该在假设中明确约定。作假设的两个原则:① 简化原则:抓住主要矛盾,舍弃次要因素,方便 数学处理。② 贴近原则:贴近实际。以上两个原则是相互制约的,要掌握好“度”。通常是先建模后假设。4、符号说明 (可以合并)5、模型建立与求解(重要程度 :60%以上)6、模型检验(误差一般指均方误差)7、结果分析 (可以合并)8、模型的进一步讨论 或 模型的推广9、模型优缺点10、参考文件11、附件(结果千万不能放在附件中)论文最佳页面数:15-21页 论文结构一题目摘要1.问题的重述2.合理假设3.符号约定4.问题的分析5.模型的建立与求解6.模型的评价与推广1、误差分析2、模型的改进与推广对XXXX切实可行的建议和意见:1.……2.…………7.参考文献8.附录 数学建模论文一般格式 摘要(主要理解、主要方法、主要结果、主要特点)或(背景、目标、方法、结果、结论、建议) 问题重述与分析 问题假设 符号说明 模型建立与求解 模型检验 结果分析 模型的进一步讨论 模型优缺点优秀论文要点:1. 语言精练、有逻辑性、书写有条理2. 文字与图形相结合,使内容直观、清晰、明了、容易理解3. 切忌只用文字进行说明,多运用图形或表格,并对图形或表格做精简的分析,毕竟文字性东西太过于枯燥、乏味,没人有耐性去看那么冗长的文章4. 对论文中所引用或用到的知识、软件要清晰地予以说明。5. 在附录中附上论文所必须要的一些数据(图形或表格),并将论文中所编写的程序附上去各步骤解释摘要:主要理解 、主要方法、 主要结果、 主要特点 (不要图、不要表)作用:了解文件重要性,对文件有大致认识最佳页副:页面2/3问题重述与分析: 一向导、对题意的理解、 建模的创造性创造性是灵魂,文章要有闪光点。好创意、好想法应当既在人意料之外,又在人意料之中。新颖性(独特性)与合理性皆备。误区之一:数学用得越高深,越有创造性。解决问题是第一原则,最合适的方法是最好的方法。误区之二:创造性主要体现在建模与求解上。创造性可以体现在建模的各个环节上,并且可以有多种表现形式。误区之三:好创意来自于灵感,可遇不可求。好创意来自于对数学方法的掌握程度与对问题理解的透彻程度。 表达的清晰性好的文章 = 好的内容 + 好的表达 替读者着想。该交代的要交代,如对题目的理解,关键指标或参数的引入,建模的思路,结果的分析等。 写好摘要,包括:建模主要方法、主要结果,模型主要优点。 专人负责写作,及早动手。考虑写作的过程也是构思框架、理清思路的过程,有利于从总体上把握建模的思路,反过来促进建模。 适当采用图表,增加可读性。

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