常见的数学模型有哪些 什么是数学模型?怎样建模?常见的数学模型有哪些?

www.zhiqu.org     时间: 2024-05-31

1、生物学数学模型

2、医学数学模型

3、地质学数学模型

4、气象学数学模型

5、经济学数学模型

6、社会学数学模型

7、物理学数学模型

8、化学数学模型

9、天文学数学模型

10、工程学数学模型

11、管理学数学模型

扩展资料

数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字,就不断地建立各种数学模型,以解决各种各样的实际问题。

数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解,数学模型包括数学中的各种概念,各种公式和各种理论。

因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的,从这意义上讲,整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解,数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构,这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。

参考资料来源:百度百科-数学模型



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、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)
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、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)
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)
作用:
应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步.建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程.要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题.这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面.数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之

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、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,当重点讨论模型本身

常见的数学模型有哪些~

首先,常用的数学模型有优化模型(主要是统计回归,包括对数据的处理,用到拟合,差值等等),微分方程模型(常微较多,偏微不常用),差分方程型(就是离散型,这类不能求导微分等等),概率论模型,还有什么图论啊 一些乱七八糟的 (以上我说的都是一些很基础的模型,复杂的模型差不多都是基于简单模型) 数学建模主要有三步,1.把实际问题转化成数学问题(这一般是竞赛前两天的工作);2.用数学知识和计算机知识(主要是MATLAB)解决数学问题;3.整理和完善,论文写作 我认为数学建模最重要的一步就是把实际问题转化成数学问题这一步,因为后面两步往往是不难的。 关键点有 1头脑要灵活一点,要大胆的想,考虑的因素要全面一点,但是呢,不能想出一个模型就马上建模,因为要考虑很多问题,比如是否可行(主要是实际的问题,比如合作模型中,合作中每个人得到的利益要大于等于没有合作时原来每个人的利益),比如建立的数学模型是否容易解决(比如你建立了一个常微分方程组,这个问题一般情况下好像数学家都还没给出解决,所以可想而知你和计算机能不能解决了,这个时候你应该考虑把问题巧妙地转换一下或者简化一下) 关键点之2,要找到实际问题之中和核心问题,然后由这个或者这几个核心(最好不要太多核心)来拓展。比如火箭三级助推这个问题,它的核心问题是对火箭质量改变规律的探究。然后呢,做完了核心问题的研究以后,想想实际的问题。比如,还是火箭助推这个问题,发现了助推器越多越好这个规律后,是不是就要用无穷级助推呢?显然不是,这就是后续的最优化问题。 你可以找个班去听听,或者借本书看看。(主要推荐姜启源的《数学建模》),然后自己试着建模,慢慢来。然后学一些知识,数学当然不能少(主要你要学运筹学,最优化等等,如果你想在建模中脱颖而出的话),还有要早点组队磨合,做好分工与合作。 论文一般没什么,主要就把你的思路清晰简洁的表达出来,结合图形,表格等等,然后语言要严谨,用词准确,能生动就更好了。(当然美国的数模竞赛还要你英语水平比较高才行)你可以去研读一些优秀论文,对你帮助很大的。 希望我能帮到你~

数学模型就是把抽象的模型具体化
建模步骤
先假设模型
再构成模型
在求解
验证


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