1樓:匿名使用者
參考下姜啟源的數學模型吧,裡面有很多基本模型。不同領域模型那就太多了
數學建模常用模型有哪些???
2樓:匿名使用者
1、蒙特卡羅演算法(該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機**來解決問題的算
法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法)
2、資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法(比賽中通常會遇到大量的資料需要
處理,而處理資料的關鍵就在於這些演算法,通常使用matlab作為工具)
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題(建模競賽大多數問題
屬於最優化問題,很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述,通常使用lindo、
lingo軟體實現)
4、圖論演算法(這類演算法可以分為很多種,包括最短路、網路流、二分圖等演算法,涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決,需要認真準備)
5、動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法(這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法,很多場合可以用到競賽中)
6、最優化理論的三大非經典演算法:模擬退火法、神經網路、遺傳演算法(這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法,對於有些問題非常有幫助,但是演算法的實
現比較困難,需慎重使用)
7、網格演算法和窮舉法(網格演算法和窮舉法都是暴力搜尋最優點的演算法,在很多競賽
題中有應用,當重點討論模型本身而輕視演算法的時候,可以使用這種暴力方案,最好
使用一些高階語言作為程式設計工具)
8、一些連續離散化方法(很多問題都是實際來的,資料可以是連續的,而計算機只
認的是離散的資料,因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的)
9、數值分析演算法(如果在比賽中採用高階語言進行程式設計的話,那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函式積分等演算法就需要額外編寫庫函式進行調
用)10、圖象處理演算法(賽題中有一類問題與圖形有關,即使與圖形無關,**中也應該
要不乏**的,這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題,通常使用matlab
進行處理)
作用:應用數學去解決各類實際問題時,建立數學模型是十分關鍵的一步,同時也是十分困難的一步。建立教學模型的過程,是把錯綜複雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。
要通過調查、收集資料資料,觀察和研究實際物件的固有特徵和內在規律,抓住問題的主要矛盾,建立起反映實際問題的數量關係,然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。這就需要深厚紮實的數學基礎,敏銳的洞察力和想象力,對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面。數學建模是聯絡數學與實際問題的橋樑,是數學在各個領械廣泛應用的媒介,是數學科學技術轉化的主要途徑,數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視,它已成為現代科技工作者必備的重要能力之。
參考資料:http://baike.
3樓:匿名使用者
線性規劃模型、非線性規劃模型、結構模型、層次分析法、迴歸分析法等
數學建模主要模型都有哪些?
4樓:匿名使用者
1、蒙特卡羅演算法(該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機**來解決問題的算
法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法)
2、資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法(比賽中通常會遇到大量的資料需要
處理,而處理資料的關鍵就在於這些演算法,通常使用matlab作為工具)
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題(建模競賽大多數問題
屬於最優化問題,很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述,通常使用lindo、
lingo軟體實現)
4、圖論演算法(這類演算法可以分為很多種,包括最短路、網路流、二分圖等演算法,涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決,需要認真準備)
5、動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法(這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法,很多場合可以用到競賽中)
6、最優化理論的三大非經典演算法:模擬退火法、神經網路、遺傳演算法(這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法,對於有些問題非常有幫助,但是演算法的實
現比較困難,需慎重使用)
7、網格演算法和窮舉法(網格演算法和窮舉法都是暴力搜尋最優點的演算法,在很多競賽
題中有應用,當重點討論模型本身而輕視演算法的時候,可以使用這種暴力方案,最好
使用一些高階語言作為程式設計工具)
8、一些連續離散化方法(很多問題都是實際來的,資料可以是連續的,而計算機只
認的是離散的資料,因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的)
9、數值分析演算法(如果在比賽中採用高階語言進行程式設計的話,那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函式積分等演算法就需要額外編寫庫函式進行調
用)10、圖象處理演算法(賽題中有一類問題與圖形有關,即使與圖形無關,**中也應該
要不乏**的,這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題,通常使用matlab
進行處理)
作用:應用數學去解決各類實際問題時,建立數學模型是十分關鍵的一步,同時也是十分困難的一步。建立教學模型的過程,是把錯綜複雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。
要通過調查、收集資料資料,觀察和研究實際物件的固有特徵和內在規律,抓住問題的主要矛盾,建立起反映實際問題的數量關係,然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。這就需要深厚紮實的數學基礎,敏銳的洞察力和想象力,對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面。數學建模是聯絡數學與實際問題的橋樑,是數學在各個領械廣泛應用的媒介,是數學科學技術轉化的主要途徑,數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視,它已成為現代科技工作者必備的重要能力之。
參考資料:http://baike.
常見的數學模型有哪些
5樓:匿名使用者
1、生物學數學模
型2、醫學數學
模型3、地質學數學模型
4、氣象學數學模型
5、經濟學數學模型
6、社會學數學模型
7、物理學數學模型
8、化學數學模型
9、天文學數學模型
10、工程學數學模型
11、管理學數學模型
擴充套件資料數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字,就不斷地建立各種數學模型,以解決各種各樣的實際問題。
數學模型這種數學結構是藉助於數學符號刻劃出來的某種系統的純關係結構。從廣義理解,數學模型包括數學中的各種概念,各種公式和各種理論。
因為它們都是由現實世界的原型抽象出來的,從這意義上講,整個數學也可以說是一門關於數學模型的科學。從狹義理解,數學模型只指那些反映了特定問題或特定的具體事物系統的數學關係結構,這個意義上也可理解為聯絡一個系統中各變數間內的關係的數學表達。
6樓:匿名使用者
1、蒙特卡羅演算法(該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機**來解決問題的算
法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法)
2、資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法(比賽中通常會遇到大量的資料需要
處理,而處理資料的關鍵就在於這些演算法,通常使用matlab作為工具)
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題(建模競賽大多數問題
屬於最優化問題,很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述,通常使用lindo、
lingo軟體實現)
4、圖論演算法(這類演算法可以分為很多種,包括最短路、網路流、二分圖等演算法,涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決,需要認真準備)
5、動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法(這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法,很多場合可以用到競賽中)
6、最優化理論的三大非經典演算法:模擬退火法、神經網路、遺傳演算法(這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法,對於有些問題非常有幫助,但是演算法的實
現比較困難,需慎重使用)
7、網格演算法和窮舉法(網格演算法和窮舉法都是暴力搜尋最優點的演算法,在很多競賽
題中有應用,當重點討論模型本身而輕視演算法的時候,可以使用這種暴力方案,最好
使用一些高階語言作為程式設計工具)
8、一些連續離散化方法(很多問題都是實際來的,資料可以是連續的,而計算機只
認的是離散的資料,因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的)
9、數值分析演算法(如果在比賽中採用高階語言進行程式設計的話,那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函式積分等演算法就需要額外編寫庫函式進行調
用)10、圖象處理演算法(賽題中有一類問題與圖形有關,即使與圖形無關,**中也應該
要不乏**的,這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題,通常使用matlab
進行處理)
作用:應用數學去解決各類實際問題時,建立數學模型是十分關鍵的一步,同時也是十分困難的一步.建立教學模型的過程,是把錯綜複雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程.
要通過調查、收集資料資料,觀察和研究實際物件的固有特徵和內在規律,抓住問題的主要矛盾,建立起反映實際問題的數量關係,然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題.這就需要深厚紮實的數學基礎,敏銳的洞察力和想象力,對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面.數學建模是聯絡數學與實際問題的橋樑,是數學在各個領械廣泛應用的媒介,是數學科學技術轉化的主要途徑,數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視,它已成為現代科技工作者必備的重要能力之
數學建模常見模型有哪些?
7樓:匿名使用者
這問題問的
常見模型很多,個人感覺微分方程模型和優化模型、概率模型是相對比較常用的吧!
8樓:鯤......鵬
fdgdfgdsfg
數學建模的模型都有哪些,要常用的~~
9樓:望琅洋嘉怡
灰色**,迴歸分析等等,matlab和excel都可以做曲線擬合的。
數學建模都有哪些方法
10樓:郟苑之安娜
有很多方法,根據具體問題採用不同的模型,已存在很多模型一般以存在的模型為基礎建模就行
數學建模中的評估模型有哪些
11樓:匿名使用者
請問您所說的評復估是指制
指標評價嗎?如果是的話:
在數學建模中,其實大多數指標是要根據實際情況來定義的,所以沒有通用的模型,在評價過程中,常常會用到多指標綜合評價,這個方面比較常用的方法有:熵值法、神經網路、層次分析法、主成分分析法等等。但是無一例外都需要大樣本的資料來作為運算的支撐,不然都不準。
注:模糊數學也是一個很常用的評價模型,適合於模糊評價。
數學模型問題，數學建模問題？
先要提取出職業選擇的要素，如工資 地點 待遇 住房以及發展前景，而後要量化的分析畢業生對這些要素的看重情況，如甲比較看重工資，其次待遇，地點，住房，發展前景。那麼我們在模型上記為來衡量具體的職業在甲的就業取向的得分最高，上面那個人列了一堆職業，拿這些就業要考量的因素來評價具體職業的得分即可。數學建模...
數學模型有什麼用，數學建模是什麼
數學模型是數學抽象的概括的產物，其原型可以是具體物件及其性質 關係，也可以是數學物件及其性質 關係。數學模型有廣義和狹義兩種解釋 廣義地說，數學概念 如數 集合 向量 方程都可稱為數學模型，狹義地說，只有反映特定問題和特定的具體事物系統的數學關係結構方數學模型大致可分為二類 1 描述客體必然現象的確...
數學建模需要學什麼，數學建模需要掌握哪些程式語言和技術？
參加數學模型比賽，恐怕關鍵不是數學知識，要多瞭解一些別人已經做過的數學模型，然後自己認真地做 一 兩個模型，一定會有長足的進步。數學建模猶如平時做應用題，但又不盡相同，做應用題一般題目裡會給定條件，並且條件都會用到，而且有正確的答案。數學建模則不然，條件需要自己找，並且在眾多的條件中還要忽略一些次要...