如何准备数模.ppt

1、如何准备数学建模竞赛,集 美 大 学 诚 毅 学 院 肖 世 校,一 常用数学建模方法,1 最优化理论 离散优化（线性、非线性规划等 ） 连续优化（KUUN-TUCK条件等） 变分法（如最速下降问题） 随机优化（涉及概率） 模糊规划,2 微分方程建模（如07年国赛的人口预测问题） 预测 稳定性分析 分叉理论 混沌,3 统计方法 统计预测（回归、时间序列、马尔可夫预测、灰色预测等） 方差分析 主成份分析/因子分析 判别分析 聚类分析,4 图论建模 欧拉巡游问题 TSP问题 匹配问题 最大团问题等,5其他方法 层次分析法 排队理论 数据包络分析,二 选题与审题,自己熟悉的背景或知识 多读题目，正确

2、理解题意 抓住要点，各个击破 查阅文献，寻找方法 集美大学超星书库, 期刊网, 网络 , 书籍 .,四 数模论文的基本内容,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。,模型准备,模型假设,模型构成,模型求解,模型分析,模型检验,模型推广 及应用,建模步骤示意图,0、摘要 1、问题的叙述，问题的分析，背景的分析等， 2、模型的假设，符号说明（表） 3、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） 4、模型的求解 5、模型检验:结果表示、分析与检验，误差分析， 6、模型评价:特点，优缺点，改进方法，推广. 7、参考文献 8、 附录：计算框图、详细图

3、表,论文的文章结构,需要重视的问题,0摘要 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，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”）,1、 建模准备及问题重述：了解问题实际背景，明确建模目的，搜集文献、数据等，确定模型类型，作好问题重述。2、模型假设、符号说明 基本假设的合理性很重要（1）根据题目中条件作出假设； （2）根据题目中要求作出假设；（3）关键性假设不能缺；（4）符号使用要简洁、通用。,3、模型的建立（1）基本模型1) 首先要有数学模

4、型：数学公式、方案等2) 基本模型，要求 完整，正确，简明 （2）简化模型1）要明确说明：简化思想，依据2）简化后模型，尽可能完整给出,（3）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）。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。,（4）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，模型检验 推广部分,(5)在问题分析推导过程中，需要注意的问题

5、分析：中肯、确切；术语：专业、内行；原理、依据：正确、明确； 表述：简明，关键步骤要列出；忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱、繁琐。,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；（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。（4）设法算出合理的数值结果。,5、模型检验、结果分析（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

6、；（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；（4）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。,6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。7参考文献规范格式：1 陈理荣，数学建模导论（M），北京：北京邮电大学出版社，1999.2 楚扬杰，快速聚类分析在产品市场区分中的应用（J）,武汉理工大学学报，2004，23(2)，2023.8附录 详细的数据表格、程序可在此列出。但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出。,几点说明,注意存盘，以防意外 写作与建模工作同步 注意休息与饮食卫生 注意保密，以防抄袭,分工协作取佳绩,预祝大家 取得好成绩,