摘要,问题的背景与提出,问题的分析,模型的假设,符号说明,模型的建立与求解,模型的评价与推广,参考文献。
正规的数学建模论文篇幅一般在20页以上。考虑到你才读初三,老师的要求不会这么高,而且你的能力应该还有所欠缺。我的建议为你按照自己实际情况选择一个有一定挑战性的题目,题目的性质类似于应用题,但又和普通的应用题不同,可以没有确定答案,针对问题本身做一些分析和探讨,最好能和实际相结合。
要注意的是假设要合理,要有数学模型(包括一些方程,不等式等),要有分析思路,并且要对自己建立的模型进行优缺点评价,最好能做相应推广。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。。。
按照本人参赛经历,觉得数学建模是个好东西,很值得你去参加。。对于个人的提高,自主创新能力很有提高。。。一般来说,是三个人一个小组,男女混合是最好的。。其中三人,一人熟悉软件的使用,一人文笔功底较强大,一人最好是综合型的人才。。。这东西,数学不一定要好。。。希望你满意。。。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
数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一
数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,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: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
测试分析方法: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测试分析方法也叫做系统辩识
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如下:
1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数;
2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数;
3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型;
4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益;不符合实际,重新建模
数学模型的分类:
1、 按研究方法和对象的数学特征分:初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等
2、 按研究对象的实际领域(或所属学科)分:人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等
数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等
参加数学建模竞赛需知道的内容
一、全国大学生数学建模竞赛
二、数学建模的方法及一般步骤
三、重要的数学模型及相应案例分析
1、线性规划模型及经济模型案例分析
2、层次分析模型及管理模型案例分析
3、统计回归模型及案例分析
4、图论模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相关软件
1、Matlab软件及编程;2、Lingo软件;3、Lindo软件。
五、数模十大常用算法
1 蒙特卡罗算法。2 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4 图论算法。5 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6 最优化理论的三大非经典算法。7 网格算法和穷举法。8 一些连续数据离散化方法。9 数值分析算法。10 图象处理算法。
六、如何查阅资料
七、如何写作论文
八、如何组织队伍:团队精神,配合良好,不断的提出问题和解决问题。
九、如何才能获奖:比较完整,有几处创新点。
十、如何信息处理:WORD、LaTeX,飞秋、QQ。
其实主要看下例子就可以了,知道一些基本的模型,我这里也有很多例子,各个学校的讲座都有要的话直接向我要所谓提炼数学模型,就是运用科学抽象法,把复杂的研究对象转化为数学问题,经合理简化后,建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式(或方程式)。这既是数学方法中最关键的一步,也是最困难的一步。提炼数学模型,一般采用以下六个步骤完成:
第一步:根据研究对象的特点,确定研究对象属哪类自然事物或自然现象,从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。即首先确定对象与应该使用的数学模型的类别归属问题,是属于“必然”类,还是“随机”类;是“突变”类,还是“模糊”类。
第二步:确定几个基本量和基本的科学概念,用以反映研究对象的状态。这需要根据已有的科学理论或假说及实验信息资料的分析确定。例如在力学系统的研究中,首先确定的摹本物理量是质主(m)、速度(v)、加速度(α)、时间(t)、位矢(r)等。必须注意确定的基本量不能过多,否则未知数过多,难以简化成可能数学模型,因此必须诜择出实质性、关键性物理量才行。
第三步:抓住主要矛盾进行科学抽象。现实研究对象是复杂的,多种因素混在一起,因此,必须变复杂的研究对象为简单和理想化的研究对象,做到这一点相当困难,关键是分清主次。如何分清主次只能具体问题具体分析,但也有两条基本原则:一是所建数学模型一定是可能的,至少可给出近似解;二是近似解的误差不能超过实际问题所允许的误差范围。
第四步:对简化后的基本量进行标定,给出它们的科学内涵。即标明哪些是常量,哪些是已知量,哪些是待求量,哪些是矢量,哪些是标量,这些量的物理含义是什么
第五步:按数学模型求出结果
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