论文数学模型有哪些

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具）3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现）4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备）5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中）6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用）7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具）8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理） 作用：应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之

作为一个高等数学教师，特别是一个常年辅导并带队参加全国大学生数学建模竞赛的指导老师，能深深地体会到数学建模竞赛论文与一般的数学论文不同，主要表现在它的综合性数学建模竞赛论文紧密联系实际，针对问题的客观实际特征，有分析、整理综合的过程它包含题意解读、选择合适的数学工具、建立合理的数学模型、使用恰当的计算方法、严格的论证和推演、明确的结论、结果的实际检验、恰如其分的评估和总结还要有通俗简洁的语言一篇好文章应具备以下特色：切合实际的分析，合理且令人信服的假设，选择合适的数学知识，严密的逻辑推理和论证，合理使用计算方法和软件并得出正确的解答，检验结果的正确性和实事求是的评估，既简单扼要又能说明问题的摘要一、切合实际的分析和理解数学建模竞赛的题目都是客观的实际问题，内容无所不包准确地了解题目的背景和要求是解题的第一步这就要求我们对题目所涉及的各种因素进行分析要分析有哪些因素对我们所讨论的问题有影响，哪些因素是主要因素，哪些因素是次要因素，哪些是起决定性作用的因素，哪些因素是微不足道的，以及各因素之间的主从关系要充分和正确理解题目的要求，即题目要求我们要解决哪些问题千万不能曲解题意，否则将前功尽弃，徒劳无功要分析解决问题需要一些什么怎样的数据，这些数据题目是否已经给足，如果不够就要我们自己去收集要分析哪些数学工具适合于问题的求解，哪些数学知识无助于问题的解决，或是不适合于本问题的解决在分析的基础上，最好能够制定出解题的步骤和方法以及所需的工具（这里主要指数学知识、计算方法和软件）这样我们就可以有条不紊，从容不迫，按部就班地进行求解和写作二、令人信服的合理假设数学模型的建立是在假设的基础上进行的根据题目的要求，首先要收集有关的数据这些数据必须来源可靠，具有一定的权威性合理指符合客观实际，不能与已经被证明是正确的定理和规律相悖假设是数学建模至关重要的一步，关系到建模的成败和模型的优劣假设也是数学建模的一个难点，数学建模的假设就是要发挥每个人的想象力和创造力，提出适当的、合理的见解如果这一步成功了，那么你的整个建模过程也就成功了一半本题的合理的令人信服的假设我个人认为主要是：不同地区，不同学校，不同专业收费标准应该有区别；也就是说，你的模型是针对什么地区，哪类学校，什么专业的所有的这些数据的来源应该都是可靠和具有权威性模型的理据应该充分，有说服力三、选择适合的数学知识数学建模中，同样的一道题可以有多种方法求解，因此往往可以用多种不同的数学知识在可供选择的多种数学方法中，当然是所用数学知识越简单越好因为我们的模型是给人看的，是为解决实际问题而建立的只有模型（包括计算）越简单才能被更多的人看懂和应用，模型的应用价值也就更高如果用得不当，不但不能解决问题，反而使问题复杂化，有时甚至得出荒谬的结果，这是我们需要慎重考虑和认真解决的四、严密的逻辑推理和论证要按照不同地区、不同专业建立相应的模型在分析论证过程中一定要有充分的依据，要说明数据的来源，且必须有充分的依据不能凭借着自己的感觉去估算，要使人信服五、注意语言的通俗和简洁数学建模的论文和其他科学论文一样，语言是给人的第一个印象，就好比人的衣着，要得体，既要朴素、整洁、好看，又不能太过华丽，更不能奇装异服，使人看起来很不舒服这就要求我们平常要多训练，多看一些好文章；要善于学习别人的长处，有时候也可以模仿别人的做法模仿不是抄袭在前人已有的基础上，学习别人的思想方法，根据自身问题的客观实际，加以改进并结合自己的观点，这就是创新，这就是创造发明六、好的摘要是第一道门坎为什么这样讲？因为现在参赛的队数越来越多，阅卷的专家人数有限，阅卷时先看摘要，如果看了摘要后给人的印象是这篇文章不值得一看，那就可能第一步就被淘汰，连门都进不了，哪里还有获奖的机会摘要至少要包含思想方法、主要结论和优缺点建议多看一些写得好的摘要，多动手，多训练最好能达到如下的效果：就是看了你的文章的摘要后能使人产生有必要进一步细看文章内容的欲望七、再谈谈文章的新意和创新创新创意从一点一滴做起文章要有不同于一般常人的新意和创新，这个可以从以下几点体现：（1）在模型的假设中体现；（2）在建模中体现；（3）在论证推导中体现；（4）在求解和计算中体现；（5）在数据的收集中体现创新创意其实并不难有人认为创新创意太难，不是我们常人能做到的事，这种想法是不对的什么是创新？（剩余0字）

1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算 法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具) 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题 属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、 Lingo软件实现) 4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉 及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计 中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是 用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实 现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛 题中有应用,当重点讨论模型本身

优化模型、规划模型、微分方程模型、代数方程与差分方程模型、稳定性模型、离散模型、概率模型、统计回归模型、博弈模型、马氏链模型 等等。