建模的核心理念有哪些要求，数学建模的主要思想是什么怎样拥有建模的理念

1、数学建模的主要思想是什么???怎样拥有建模的理念

不会吧

数学建模就是构造数学模型的过程，即用数学的语言--公式、符号、图表等刻画和描述一个实际问题，然后经过数学的处理--计算、迭代等得到定量的结果，以供人们作分析、预报、决策和控制。而所谓的数学模型，是关于部分现实世界为一定目的而作的抽象、简化的数学结构。简言之，数学模型是用数学术语对部分现实世界的描述。

建模主要copy思想是：理论结合实际，把实际的事物抽象成数学模型，再利用所学的理论解决问题。例如，你去果园摘苹果。把你看百作是一运动点，苹果树为各个固定的点，如何运动才能节省度劳动量？可以考虑任何因素，身体因素、树结果多少等等。

2、什么是数学模型?数学建模可遵循哪些基本原则

建模要求 真实完整 一）真实、系统、完整,形象反映客观现象； 二）必须具代表性； 三）具外推性即能原型客体信息模型研究实验能关于原型客体原； 四）必须反映完基本任务所达各种业绩且要与实际情况相符合 简明实用 建模程要本质东西及其关系反映进非本质、反映客观真实程度影响东西掉使模型保证定精确度条件尽能简单操作数据易于采集 适应变化 随着关条件变化认识发展通相关变量及参数调整能适应新情

一、董事会议，参加者为29位公司董事会成员，其中9位是在职董事（即公司的雇员）。会期一天，每个小组上午开三段，下午开四段，每段会议开45分钟，从上午九点到下午四点每整点开始开会，中午12：00—12：40午餐。上午的每段会议都有六个小组开会，每个小组都由一位非董事会的资深高级职员来主持。因此，每位资深高级职员都要主持上午的三个不同的讨论会。这些职员不参加下午的讨论会，而且

下午的每段会议开只有四个不同的小组讨论会。

公司董事长需要一份由公司董事参加的7段分组会议的每个小组的分配名单，这份名单要尽可能多的把董事均匀搭配，理想的搭配应该是任意两个董事同时参加一个小组讨论会的次数相同，与此同时，要使在不同时段的小组会中同在一起开会的董事总数达到最少。

名单搭配中还需满足以下两个准则：

1、在上午的讨论会上，不允许一位董事参加由

同一位资深高级职员主持的两次会议。

2、每个分组讨论会都应将在职董事均匀分配到 各小组中。

给出一份1-9号在职董事，10-29号董事，1-6号公司资深高级职员的分组搭配名单，说明该名单在大多程度上满足了前面提出的各种要求和规则，因为有的董事可能在最后一分钟宣布不参加会议，也可能不在名单上的董事将出席会议。因此，一个能使秘书能在会前一小时接到参会与否的通知情况下来调整搭配分组的算法定会得到赏识。如果算法还能用于不同水平的与会者与参加后面会议中的每一类与会者合理搭配的话，那就更理想了。

二、模型假设

1、各场会议间及各小组之间是相对独立的。

2、所有资深高级职员和董事会成员都严格遵守派遣方案。

3、若能够满足每位董事出席会议的次数都相等，则模型被认为是理想的。

4、6位资深高级职员之间无差异，同样，9位在职董事之间、20位外部董事之间也是无差异的。

5、引入符号：

o={oi∣i=1,2,…,6}为资深高级职员集合。

m={mi∣i=1,2,…,29}为董事会成员集合。

i(9)={mi∣i=1,2,…,9}为在职董事会成员集合。

e(20)={mi∣i=10,11,…,29}为外部董事会成员

集合。

gn表示在一次分组会议中第n(1≤n≤6)组的与会

成员的集合。

gn(k)=表示分组会议的第n(1≤n≤6)组经过k次分派(每次分派一名成员)后的会议成员集合。

aij表示董事会第i位成员与第j位成员分在同一组的次数

(1≤i,j≤29,i≠j)。

w(k)表示两位董事会成员分在同一组时所赋予的权重。

bij表示资深高级职员oi(i=1,2,…,6)与董事会成员

mj(j=1,2,…,29)在此之前是否同组的指标，即当属于同

一组时取值为1，否则取值为0。

ri(k)=∣gi(k)∩i(9)∣表示在gi(k)中在职董事的数量。

hi/2表示董事会两位在职董事在同一个讨论组中达到i次

的对数。

ti表示第i组中在职董事数与外部董事数之比。

三、模型分析

根据问题的具体要求，我们注意到分组工作要遵循如下两个原则：

1、均衡分派原则：尽可能使得各讨论组成员人数均等。

2、分派比例原则：各讨论组的在职董事数与外部董事的比例要大致相等。

据此我们得到两种分派方案：

方案一：如果公司总裁更希望使各组的成员人数尽可能相等，则每场上午分组会议共分为6组，其中一组由4名董事会成员组成，其余五组每组由5名董事会成员组成。其中有三个小组每组有2名在职董事，另外三组每组只有1名在职董事，具体对于每组成员的分派都是随机的。

方案二：如果公司总裁更希望使各组的与会成员成员的比例尽可能相等，即要求各组中在职董事与外部董事的比例应该近似相等，大致为9/20=0.45:1。那么最接近的方案为：

上午：t1=1:2,t2=1:2,t3=1:2,t4=2:4,t5=2:5,t6=2:5

或者上午：

t1=1:2,t2=1:2,t3=1:3,t4=2:4,t5=2:4t6=2:5

下午：t1=2:4,t2=2:4,t3=2:5,t4=3:7

四、模型建立

模型ⅰ：第一分派方案

第一步：上午第一场会议的分派方案。

首先，随机的把29名董事会成员大致均匀的分派成6组，其中一组由4名成员组成，其余五个组每组由5各成员组成。然后，随机的将集合o中的6位资深高级职员分配到每一个组中，分别记为gi(i=1,2,…,6),从而完成了第一场会议的分派。

第二步：上午第二场会议的分派方案

首先，任取一个oi∈o，将其分派到gi中，即oi∈gi(i=1,2,…,6),从而使每个组gi都由一名资深高级职员oi(i=1,2,…,6)作为主持，然后，按下面的方法分派董事会成员。

（1）先为每组gi分派第一名董事会成员

若

否则，随机选择另一个

直到 ，并令

这样，就位每一组分派了第一名董事会成员。

（2）假设已为每个组分配了k-1位董事即

已确定。要分派第k位董事会成员给gi,即确定

。

任意随机选择一个 ，计算

或 分别考虑。

1）如果 ，则考虑以下两种情况：

情况1：若 ，即为在职董事，并确定

。

(a)若 ,则令集合

(b)若 ,则选择另一位董事会成员

,直到 且

为止，则令集合 。

情况2：如果 ，即为外部董事，记

为所有候选的外部董事的集合。对

计算 ,在集合c中求出使得

2）如果 ，则可以选择另一位董事会成员 ，直到 ，同样使用上述方

法，也能确定集合 。最后，我们可以确定出 从而得到第二场会议的分派结果。

第三步：类似上述方法分派上午第三场会议的分组结果。

第四步：下午分组会议的分派方案安排。

（1）随机任意选取 ，作为下午每一组的第一位成员。

（2）重复上面的第一步和第二步，注意在这里四个组的在职董事分配比例为2:2:2:3。这样，我们就可以得到下午每场会议的分派方案。

模型ⅱ：第二种分派方案

根据上面的分析，我们采用下面的分派方案将会得到最佳的比例，即有最理想的均衡性。

在上午每一场讨论会的六个讨论小组中，我们取在职董事与外部董事的比例分别为(a): 1:2 , 1:2 , 1:2 , 2:4 , 2:5 , 2:5 ；或者为(b): 1:2 , 1:2 , 1:3 , 2:4 , 2:4 , 2:5 ；在下午会议的四个组中，二者的比例均为：2:4 , 2:4 , 2:5 , 3:7 。

3、数学建模论文摘要该怎么写?

一、写好数模答卷的重要性

1. 评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。

2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。

3. 写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。

二、答卷的基本内容，需要重视的问题

1．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。

2．答卷的文章结构

题目（写出较确切的题目；同时要有新意、醒目）

摘要（200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结论）

关键词（求解问题、使用的方法中的重要术语）

1）问题重述。

2）问题分析。

3）模型假设。

4）符号说明。

5）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）。

6）模型求解（计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；引用或建立必要的数学命题和定理；求解方案及流程。）

7）进一步讨论（结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验）

8）模型评价（特点，优缺点，改进方法，推广。）

9）参考文献。

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。）

3. 要重视的问题

1）摘要。

包括：

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，结果检验，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”）。

▲ 注意表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。

2）问题重述。

3）问题分析。

因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。

5）模型假设。

根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。

a. 根据题目中条件作出假设

b. 根据题目中要求作出假设

关键性假设不能缺；假设要切合题意。

6） 模型的建立。

a. 基本模型：

ⅰ）首先要有数学模型：数学公式、方案等；

ⅱ）基本模型，要求完整，正确，简明；

b. 简化模型：

ⅰ）要明确说明简化思想，依据等；

ⅱ）简化后模型，尽可能完整给出；

c. 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）。

ⅰ）能用初等方法解决的、就不用高级方法；

ⅱ）能用简单方法解决的，就不用复杂方法；

ⅲ）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。

d．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、检验，模型检验；

▲ 推广部分。

e．在问题分析推导过程中，需要注意的问题：

ⅰ）分析：中肯、确切；

ⅱ）术语：专业、内行；

ⅲ）原理、依据：正确、明确；

ⅳ）表述：简明，关键步骤要列出；

ⅴ）忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。

7）模型求解。

a. 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。

b. 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。

c. 计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。

d. 设法算出合理的数值结果。

8） 结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示。

a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；

b. 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。

c. 题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；

d. 列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；

e. 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。

▲ 求解方案，用图示更好。

9）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。

10）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。

11）参考文献

12）附录

详细的结果，详细的数据表格，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，不怕重复。

检查答卷的主要三点，把三关：

a. 模型的正确性、合理性、创新性

b. 结果的正确性、合理性

c. 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩

三、关于写答卷前的思考和工作规划

答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题；

问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示；

每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据；

每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。

四、答卷要求的原理

1. 准确――科学性；

2. 条理――逻辑性；

3. 简洁――数学美；

4. 创新――研究、应用目标之一，人才培养需要；

5. 实用――建模、实际问题要求。

五、建模理念

1. 应用意识

要解决实际问题，结果、结论要符合实际；

模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。

2. 数学建模

用数学方法解决问题，要有数学模型；

问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。

3. 创新意识

建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。

有一隧道既是交通拥挤地段，又是事故易发 地段，为了保证安全，交通部门规定，隧道 内的车距d（m）正比于车速v（km/h）的 平方与自身长（m）的积，且车距不得小于 半个车身长．假定车身长约为l（m），当车 速为60（km/h）时，车距为1.44个车身 长．在交通繁忙时，应规定怎样的车速，可 使隧道的车流量最大？如何写这论文的摘要。很急

数学建模论文摘要要怎么写

摘要:对于学费制定标准问题,有很多学者认为是难以量化的,因此学术界对此问题缺乏深入系统的研究。因此应对此问题进行深入探讨和相关的分析研究。根据能力支付原则和利益获得原则,初步构建一个涵盖五个主要经济因素———各方面的承受能力、高等教育个人收益率、高等教育供需状况、生均培养成本以及地区差异的学费标准制定的量化模型,并在此基础上具体提出各专业、各地区的学费制定标准的两个公式模型。

诚信论文网定位于高端的核心论文发表服务，关注我国核心期刊的发展动向，洞悉各个核心期刊的论文刊登方向和排期，与300余家核心期刊建立战略合作伙伴关系。合作领域广泛,涉及教育\体育\经济\管理\医药\卫生\科技\计算机\文学\艺术\机械\建筑\社科\法律等领域

4、数学建模应该本着什么指导思想,必须依赖于复杂的算法

1. 蒙特卡洛方法：

又称计算机随机性模拟方法，也称统计实验方法。可以通过模拟来检验自己模型的正确性。

2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理

比赛中常遇到大量的数据需要处理，而处理的数据的关键就在于这些方法，通常使用matlab辅助，与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题。

3. 规划类问题算法：

包括线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等；竞赛中又很多问题都和规划有关，可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件，几个函数表达式作为目标函数的问题，这类问题，求解是关键。

这类问题一般用lingo软件就能求解。

4. 图论问题：

主要是考察这类问题的算法，包括：Dijkstr

a、Floy

d、Prim

e、Bellman-Ford，最大流、二分匹配等。熟悉ACM的人来说，应该都不难。

5. 计算机算法设计中的问题：

算法设计包括：动态规划、回溯搜索、分治、分支定界法（求解整数解）等。

6. 最优化理论的三大非经典算法：

a) 模拟退火法（SA）

b) 神经网络（NN）

c) 遗传算法（GA）

7. 网格算法和穷举算法

8. 连续问题离散化的方法

因为计算机只能处理离散化的问题，但是实际中数据大多是连续的，因此需要将连续问题离散化之后再用计算机求解。

如：差分代替微分、求和代替积分等思想都是把连续问题离散化的常用方法。

9. 数值分析方法

主要研究各种求解数学问题的数值计算方法，特别是适用于计算机实现的方法与算法。

包括：函数的数值逼近、数值微分与数值积分、非线性返程的数值解法、数值代数、常微分方程数值解等。

主要应用matlab进行求解。

10. 图像处理算法

这部分主要是使用matlab进行图像处理。

包括展示图片，进行问题解决说明等。

先说一下去年的建模自己酱油，现在后悔的要死，看着同事每天建模跑程序，我靠！还没出来？这内存，怎么又有问题？好好学吧。

再看看别人怎么说的。

5、数学建模思想方法有哪些

数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解决。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。

数学建模的过程

1）模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。(2) 模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。(3) 模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）(4) 模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。(5) 模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。(6) 模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。(7) 模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

数学建模的意义是：

1、培养创新意识和创造能力

2、训练快速获取信息和资料的能力

3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能

4、培养团队合作意识和团队合作精神

5、增强写作技能和排版技术

6、荣获国家级奖励有利于保送研究生

7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学