数学建模优秀论文范文步骤怎么写的
基本步骤:答卷的基本内容1、问题的叙述,背景的分析等 。2、模型的假设,符号说明(列表)。3、 模型的建立:问题分析,引用的数学命题,公式推导,模型Ⅰ,模型Ⅱ 等。。4、 模型的求解:计算方法设计或选择,计算步骤(框图),所采用的软件名称等。5、模型的结果:误差分析,模型检验。6、模型评价:特色,优缺点,改进方法,推广。7、 参考文献。8、 附录:图表、程序等。
根据实际问题,用数学模式对其进行建模,论文就是写你建模的过程,即分析问题、建立模型、得出结论 例文 加强初中数学建模教学 培养学生应用数学意识。
答卷的基本步骤:一、答卷的基本内容 摘要 问题的叙述,背景的分析等 模型的假设,符号说明(列表) 模型的建立:问题分析,引用的数学命题,公式推导,模型Ⅰ,模型Ⅱ 等 模型的求解:计算方法设计或选择,计算步骤(框图),所采用的软件名称等 模型的结果:误差分析,模型检验…… 模型评价:特色,优缺点,改进方法,推广…… 参考文献 附录:图表、程序等二、对基本内容的一些说明 摘要摘要在整篇论文评阅中占有重要权重,务必认真书写(篇幅不能超过一页)。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。摘要写得不好,论点不明,条理不清,评委不再阅读正文,论文即遭被淘汰。摘要是全文的精华,摘要应当点明: (1) 模型的数学归类(数学上属于什么类型,如动态规划,微分方程稳定性等) (2) 建模的思想(思路) (3) 算法思想(求解思路) (4) 模型特色(模型优缺点,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验等) (5) 主要结果(数值结果,结论)(回答题目所问的全部“问题”) 注意表述一定要准确、简明、通顺、工整,务必认真校对。1. 问题重述 把原问题简单重述一遍,但不是照搬,而是从数学的角度重新表述。2. 模型假设 根据评卷原则,基本假设的合理性占重要比重。 应当根据题目中的条件和要求作出合理假设,假设要切合题意,关键性假设不能缺。3. 模型的建立 (1)数学建模是用数学方法解决问题,首先要有数学模型:数学公式、方程、方案等;要求完整,正确,简明 (2)模型要实用,有效,以解决问题有效为原则,不追求数学上的高(级)、难(度大)。能用初等方法解决的、就不用高级方法;能用简单方法解决的,就不用复杂方法;能用被多数人理解的方法,就不用只有少数人能理解的方法。 (3)鼓励创新,但要切合实际。数模创新可体现在模型中(好思想、好方法、好策略等);模型求解中(好算法、好步骤、好程序);结果表示中(醒目、图表、分析、检验等);模型推广中。4. 模型求解 (1) 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。 (2) 需要说明算法的原理、依据、步骤。若用现有软件,要说明理由,软件名称。 (3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不必列出。 (4) 设法算出合理的数值结果。5.模型的结果 (1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的; (2) 对数值结果或模拟结果须进行必要的检验。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; (3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,必须一一列出; (4) 考虑是否需要列出多组数据,对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据; (5) 结果的表示要集中,醒目,直观,便于比较分析 (6) 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。6.模型评价 (1)说明特色,优点突出,缺点不回避。 (2)改变原题要求,重新建模可在此做。 (3)推广或改进方向时,要合理、可行,不要玩弄新数学术语。7.参考文献 按规定列出。8.附录 (1)主要结果数据,应在正文中列出。 (2)数据、表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。 三、写答卷前的思考和工作规划事先要有一个统筹安排: (1) 答卷需要回答哪几个问题——建模需要解决哪几个问题; (2) 问题以怎样的方式回答——结果以怎样的形式表示; (3) 每个问题要列出哪些关键数据——建模要计算哪些关键数据; (4) 每个量,列出一组还是多组数——要计算一组还是多组数……列出条目,一气呵成。切不可想到那里,写道那里,杂乱无序。
数学建模论文基本格式摘要 (200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。)关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语) 内容较多时最好有个目录1。问题重述 2。问题分析3。模型假设与约定4。符号说明及名词定义5。模型建立与求解 ①补充假设条件,明确概念,引进参数; ②模型形式(可有多个形式的模型);6。进一步讨论(参数的变化、假设改变对模型的影响)7。模型检验 (使用数据计算结果,进行分析与检验)8。模型优缺点(改进方向,推广新思想)9。参考文献及参考书籍和网站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。)小经验:1。随时记下自己的假设。有时候在很合理的假设下开始了下一步的工作,就应该顺手把这个假设给记下 来,否则到了最后可能会忘掉,而且这也会让我们的解答更加严谨。2。随时记录自己的想法,而且不留余地的完全的表达自己的思想。3。要有自己的特色,闪光点。如何撰写数学建模论文当我们完成一个数学建模的全过程后,就应该把所作的工作进行小结,写成论文。撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷,在许多方面是类似的。事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试,因此,论文的写作是一个很重要的问题。首先要明确撰写论文的目的。数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的,也许那些部门还在经济上提供了资助,这时论文具有向特定部门汇报的目的,但即使在其他情况下,都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结,使有关的技术人员(竞赛时的阅卷人员)读了之后,相信模型假设的合理性,理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性,从而确信该模型的数据和结论,放心地应用于实践中。当然,一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的。其次,要注意论文的条理性。下面就论文的各部分应当注意的地方具体地来做一些分析。(一) 问题提出和假设的合理性在撰写论文时,应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体,因此,首先要简单地说明问题的情景,即要说清事情的来龙去脉。列出必要数据,提出要解决的问题,并给出研究对象的关键信息的内容,它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象,以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。对情景的说明,不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立数学模型还是不够的,还要补充一些假设,模型假设是建立数学模型中非常关键的一步,关系到模型的成败和优劣。所以,应该细致地分析实际问题,从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量,并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。由于假设一般不是实际问题直接提供的,它们因人而异,所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面:(1)论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达,使读者不致产生任何曲解。(2)所提出的假设确实是建立数学模型所必需的,与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。(3)假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出,例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设;或者由观察所给数据的图像,得到变量的函数形式;也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。 (二) 模型的建立在做出假设后,我们就可以在论文中引进变量及其记号,抽象而确切地表达它们的关系,通过一定的数学方法,最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题,此处,一定要用分析和论证的方法,即说理的方法,让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大,影响论文的说服力,需要推理和论证的地方,应该有推导的过程而且应该力求严谨;引用现成定理时,要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种数学符号,必须在第一次出现时加以说明。总之,要把得到数学模型的过程表达清楚,使读者获得判断模型科学性的一个依据。 (三)模型的计算与分析把实际问题归结为一定的数学问题后,就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明,并给出所使用软件的名称或者给出计算程序(通常以附录形式给出)。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图,来形象地表达数值计算结果。基于计算结果,可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。有些模型(例如非线性微分方程)需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的数学理论,并在推理或计算的基础上得出明确的结论。在模型建立和分析的过程中,带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题,可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。(四) 模型的讨论对所作的数学模型,可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景,探索模型将如何变化。或可以根据实际情况,改变文章一开始所作的某些假设,指出由此数学模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算,并比较所得的结果。有时不妨拓广思路,考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。通常,应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较,并实事求是地指出模型的使用范围。除正文外,论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚,让人看到论文的新意。语言是构成论文的基本元素。数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样,要求达意、干练。不要把一句句子写得太长,使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句,切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态,科学命题与判断过程一般使用现在时态。最后,论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明,字迹力求端正。
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基本步骤:答卷的基本内容1、问题的叙述,背景的分析等 。2、模型的假设,符号说明(列表)。3、 模型的建立:问题分析,引用的数学命题,公式推导,模型Ⅰ,模型Ⅱ 等。。4、 模型的求解:计算方法设计或选择,计算步骤(框图),所采用的软件名称等。5、模型的结果:误差分析,模型检验。6、模型评价:特色,优缺点,改进方法,推广。7、 参考文献。8、 附录:图表、程序等。
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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: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: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。
数学建模论文范文--利用数学建模解数学应用题 数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点,把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析,希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式 应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。 3.1提高分析、理解、阅读能力。 阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。 3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。 将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。 例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少? 将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)5 3.3增强选择数学模型的能力。 选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表: 函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。 数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。 利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题,培养学生发散思维能力是很有益的,是提高学生素质,进行素质教育的一条有效途径。同时数学建模的应用也是科学实践,有利于实践能力的培养,是实施素质教育所必须的,需要引起教育工作者的足够重视。 加强高中数学建模教学培养学生的创新能力 摘要:通过对高中数学新教材的教学,结合新教材的编写特点和高中研究性学习的开展,对如何加强高中数学建模教学,培养学生的创新能力方面进行探索。 关键词:创新能力;数学建模;研究性学习。 《全日制普通高级中学数学教学大纲(试验修订版)》对学生提出新的教学要求,要求学生: (1)学会提出问题和明确探究方向; (2)体验数学活动的过程; (3)培养创新精神和应用能力。 其中,创新意识与实践能力是新大纲中最突出的特点之一,数学学习不仅要在数学基础知识,基本技能和思维能力,运算能力,空间想象能力等方面得到训练和提高,而且在应用数学分析和解决实际问题的能力方面同样需要得到训练和提高,而培养学生的分析和解决实际问题的能力仅仅靠课堂教学是不够的,必须要有实践、培养学生的创新意识和实践能力是数学教学的一个重要目的和一条基本原则,要使学生学会提出问题并明确探究方向,能够运用已有的知识进行交流,并将实际问题抽象为数学问题,就必须建立数学模型,从而形成比较完整的数学知识结构。 数学模型是数学知识与数学应用的桥梁,研究和学习数学模型,能帮助学生探索数学的应用,产生对数学学习的兴趣,培养学生的创新意识和实践能力,加强数学建模教学与学习对学生的智力开发具有深远的意义,现就如何加强高中数学建模教学谈几点体会。 一.要重视各章前问题的教学,使学生明白建立数学模型的实际意义。 教材的每一章都由一个有关的实际问题引入,可直接告诉学生,学了本章的教学内容及方法后,这个实际问题就能用数学模型得到解决,这样,学生就会产生创新意识,对新数学模型的渴求,实践意识,学完要在实践中试一试。 如新教材“三角函数”章前提出:有一块以O点为圆心的半圆形空地,要在这块空地上划出一个内接矩形ABCD辟为绿册,使其册边AD落在半圆的直径上,另两点BC落在半圆的圆周上,已知半圆的半径长为a,如何选择关于点O对称的点A、D的位置,可以使矩形面积最大? 这是培养创新意识及实践能力的好时机要注意引导,对所考察的实际问题进行抽象分析,建立相应的数学模型,并通过新旧两种思路方法,提出新知识,激发学生的知欲,如不可挫伤学生的积极性,失去“亮点”。 这样通过章前问题教学,学生明白了数学就是学习,研究和应用数学模型,同时培养学生追求新方法的意识及参与实践的意识。因此,要重视章前问题的教学,还可据市场经济的建设与发展的需要及学生实践活动中发现的问题,补充一些实例,强化这方面的教学,使学生在日常生活及学习中重视数学,培养学生数学建模意识。请采纳。
数学建模论文的步骤
刚刚也回答了一个这类的问题,还是那句话,我建议你去看下参考文献,如建模与仿真这本期刊的文献,多学习下
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系实际,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件并得出正确的解答,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数据,这些数据题目是否已经给足,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、计算方法和软件)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,首先要收集有关的数据这些数据必须来源可靠,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数据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)越简单才能被更多的人看懂和应用,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,要说明数据的来源,且必须有充分的依据不能凭借着自己的感觉去估算,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)在数据的收集中体现
答卷的基本步骤:一、答卷的基本内容 摘要 问题的叙述,背景的分析等 模型的假设,符号说明(列表) 模型的建立:问题分析,引用的数学命题,公式推导,模型Ⅰ,模型Ⅱ 等 模型的求解:计算方法设计或选择,计算步骤(框图),所采用的软件名称等 模型的结果:误差分析,模型检验…… 模型评价:特色,优缺点,改进方法,推广…… 参考文献 附录:图表、程序等二、对基本内容的一些说明 摘要摘要在整篇论文评阅中占有重要权重,务必认真书写(篇幅不能超过一页)。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。摘要写得不好,论点不明,条理不清,评委不再阅读正文,论文即遭被淘汰。摘要是全文的精华,摘要应当点明: (1) 模型的数学归类(数学上属于什么类型,如动态规划,微分方程稳定性等) (2) 建模的思想(思路) (3) 算法思想(求解思路) (4) 模型特色(模型优缺点,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验等) (5) 主要结果(数值结果,结论)(回答题目所问的全部“问题”) 注意表述一定要准确、简明、通顺、工整,务必认真校对。1. 问题重述 把原问题简单重述一遍,但不是照搬,而是从数学的角度重新表述。2. 模型假设 根据评卷原则,基本假设的合理性占重要比重。 应当根据题目中的条件和要求作出合理假设,假设要切合题意,关键性假设不能缺。3. 模型的建立 (1)数学建模是用数学方法解决问题,首先要有数学模型:数学公式、方程、方案等;要求完整,正确,简明 (2)模型要实用,有效,以解决问题有效为原则,不追求数学上的高(级)、难(度大)。能用初等方法解决的、就不用高级方法;能用简单方法解决的,就不用复杂方法;能用被多数人理解的方法,就不用只有少数人能理解的方法。 (3)鼓励创新,但要切合实际。数模创新可体现在模型中(好思想、好方法、好策略等);模型求解中(好算法、好步骤、好程序);结果表示中(醒目、图表、分析、检验等);模型推广中。4. 模型求解 (1) 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。 (2) 需要说明算法的原理、依据、步骤。若用现有软件,要说明理由,软件名称。 (3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不必列出。 (4) 设法算出合理的数值结果。5.模型的结果 (1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的; (2) 对数值结果或模拟结果须进行必要的检验。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; (3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,必须一一列出; (4) 考虑是否需要列出多组数据,对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据; (5) 结果的表示要集中,醒目,直观,便于比较分析 (6) 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。6.模型评价 (1)说明特色,优点突出,缺点不回避。 (2)改变原题要求,重新建模可在此做。 (3)推广或改进方向时,要合理、可行,不要玩弄新数学术语。7.参考文献 按规定列出。8.附录 (1)主要结果数据,应在正文中列出。 (2)数据、表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。 三、写答卷前的思考和工作规划事先要有一个统筹安排: (1) 答卷需要回答哪几个问题——建模需要解决哪几个问题; (2) 问题以怎样的方式回答——结果以怎样的形式表示; (3) 每个问题要列出哪些关键数据——建模要计算哪些关键数据; (4) 每个量,列出一组还是多组数——要计算一组还是多组数……列出条目,一气呵成。切不可想到那里,写道那里,杂乱无序。
可以多看看与建模相关的网站和书籍,具体写的时候可以按照以下步骤撰写:一、问题重述:主要是对需要解决的问题用自己的语言对问题的重要特征或者重点进行描述。二、模型假设:对你将要建立的模型进行理想假设。三、符号说明:将你要建立的模型中的一些参量用符号代替表示。四、模型建立:这个是介绍你模型建立的原理和步骤,以及最终的模型结果。五、利用你上面建立的模型,对题目提出的问题进行求解。六、模型改进:解决完上面题目提出的问题之后,可以对你的模型不足的地方再提出来,并提出改进的方案,以完善整个模型。七、参考文献。