数学中国数学建模网络挑战赛历年的题目和优秀论文哪里可以找到

数学中国数学建模网络挑战赛历年的题目和优秀论文哪里可以找到,第1张

青杨学姐”自己参加过的数学建模竞赛实在是太多了,于是就有了这篇超全的“数学建模竞赛经验汇总”,把我们能想到的都来和大家分享一下:
将参加的竞赛,按照获奖难度(我自己比赛的感受)从高到底进行了汇总:
主要是汇总归纳,各类比赛信息每年通知会有变动,以官方公布为主。
一、数学建模竞赛概要
1数学建模和数学建模比赛:
首先说一下什么叫数学建模,数学建模就是根据实际问题来建立数学模型,对数学模型来进行求解,然后根据结果去解决实际问题。其实根据这段解释来说数学建模的本质:其实就是用数学模型和计算来解决实际的问题。而数学建模比赛呢,其实就是主办方给参赛队题目(一般都是现实中的问题),让你通过数学建模的方式来解决这些实际问题。根据你的方案来评选出相应的获奖等级。
2关于组队:
数学建模类的比赛一般都是3人成队,1名指导教师(很多学校的指导教师就是挂名)。常见的组合是1人负责模型建立,1人负责数据处理,1人负责写论文。但这样的组合其实大多数都是混个奖。一般来说,真正厉害的队伍每个人都可以进行模型建立和算法实现,写代码的。看你的水平如何,根据要达到的目标进行组队。这里要提一下,找队友一定要找靠谱负责任的(适用于任何比赛)。我第一次做建模就是一个队友吹的神乎其神,我自己也不懂以为抱了大腿。结果正式比赛发现什么都不会。那次我直接把我队友踢了,自己独立完成的。
3其余数学建模的比赛:
除去我参加过的(文中写到的这些比赛),给大家列举一些其他的比赛供参考:
(1)中青杯全国大学生数学建模竞赛
(2)MathorCup高校数学建模挑战赛
(3)“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛
(4)“数维杯”全国大学生数学建模竞赛
(5)“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛:面向中学生
二、“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛
很多人把这类机构组织的竞赛称为野赛。虽然不是什么大规模的全国赛事。但是我在此还是要提醒一下大家:当你什么也没有的时候可不要眼高手低。尤其很多都不是数理专业的同学,什么也不会上来做国赛你就能获奖?要不你天赋极高,要不就是有大神带。

查找步骤
1正如开始所示的数据,我们需要把A转换为1,把G转换为2
2首先,我们需要做的是检查数据是否合适,什么名称对应什么,这里因为只有两个,如果有多个需要一一对应。
3接着我们需要做的就是点击spss的相关按钮了。
4当然,这里还有快捷键,就是CTRL+F
5打开后,然后把需要替换的变量和替换的值填入进去。
6这里有一个需要注意的地方就是需要把需要转换的列都选入。不然的话你每次只能转换一列。

一、机理分析法 从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型
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
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
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

数学建模数据缺失的处理也就是缺失值的处理,有以下的方法:

缺失太多,直接删除指标。

例如调查人口信息,发现“年龄”这一项缺失了40%,就直接把该项指标删除。后面做题时也压根不用管这一个变量。

因为当一个变量缺失的数据太多时,即使想办法补上,也可能与实际情况相差甚远,那么这些数据也就没什么价值了。

那么,到底缺多少算“多”呢?这并没有一个硬性的规定,显然要是缺了30%,40%那肯定是多了。而如果调查14亿人的数据中缺少了几千甚至几万,都不算多。所以要具体问题具体分析。

适用赛题:缺失数据“过多”的变量。

用均值、众数补上。

所谓均值就是平均数,众数就是出现次数最多的值。

定量数据,例如关于一群人的身高、年龄等数据,那么用整体的均值放到缺失数据的位置;

定性数据,例如关于一群人的性别、文化程度、某些事件调查的满意度,用出现次数最多的值也就是众数补缺失。

适用赛题:人口的数量年龄、经济产业情况等数据量大、且对个体精度要求不大的数据。

Newton插值法。

简单来说,牛顿插值法就是根据固定公式,构造近似函数,用近似函数的值来补上缺失值。

缺点:区间边缘处的不稳定震荡,即龙格现象。形象的来说就是插值次数高的时候,区间内函数看起来挺正常,但在区间边缘处却变得忽上忽下。

由于龙格现象,牛顿插值法不适合对导数有要求的题目。


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