數學建模是什麼?

General 更新 2024-12-21

數學建模是什麼?

數學建模的詳細定義網上多的我就不闡述了,說一點其他的~~

數學的主要發展方向是數學結合計算盯。運用數學的算法結合計算機技術解決實際問題,將來你會比單純學計算機的水平高出一個檔次,因為你的算法比他們的先進。而這也就是數學建模競賽的主要考察的。

數模比賽的含金量也是比較高的,你參加比賽得了名次,完全可以證明你是有一定實力的~~

你擔心數學成績不好,其實是沒有必要的,我參加過幾次比賽,用的數學知識並沒有很高深,高中數學也能解決很多問題了,主要就是優化,模擬,我覺得考驗個人思維能力多一點,況且數學、計算機、寫作三個方面呢,你只要有一方面特長就可以了~~

如果你去參加比賽,真的會給你很多收穫,學到很多新知識不談,還會讓你瞭解原來學的東西可以這麼用在生活中,會提起學習的興趣,真的,我強烈建議你去學一些~~參加比賽~~如果還有其他問題你可以問的呵呵~~~我建模和寫作都弄過,編程差點~~

數學建模是什麼意思

數學模型就是對實際問題的一種數學表述。 具體一點說:數學模型是關於部分現實世界為某種目的的一個抽象的簡化的數學結構。 更確切地說:數學模型就是對於一個特定的對象為了一個特定目標,根據特有的內在規律,做出一些必要的簡化假設,運用適當的數學工具,得到的一個數學結構。數學結構可以是數學公式,算法、表格、圖示等。 數學建模就是建立數學模型,建立數學模型的過程就是數學建模的過程(見數學建模過程流程圖)。 數學建模是一種數學的思考方法,是運用數學的語言和方法,通過抽象、簡化建立能近似刻劃並"解決"實際問題的一種強有力的數學手段。

數模是什麼

又稱數學建模。

數學模型是近些年發展起來的新學科,是數學理論與實際問題相結合的一門科學。它將現實問題歸結為相應的數學問題,並在此基礎上利用數學的概念、方法和理論進行深入的分析和研究,從而從定性或定量的角度來刻畫實際問題,併為解決現實問題提供精確的數據或可靠的指導。

根據研究目的,對所研究的過程和現象(稱為現實原型或原型)的主要特徵、主要關係、採用形式化的數學語言,概括地、近似地表達出來的一種結構,所謂“數學化”,指的就是構造數學模型.通過研究事物的數學模型來認識事物的方法,稱為數學模型方法.簡稱為MM方法。

數學模型是數學抽象的概括的產物,其原型可以是具體對象及其性質、關係,也可以是數學對象及其性質、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定性模型,其數學工具一般是代效方程、微分方程、積分方程和差分方程等,(2)描述客體或然現象的隨機性模型,其數學模型方法是科學研究相創新的重要方法之一。在體育實踐中常常提到優秀運動員的數學模型。如經調查統計.現代的世界級短跑運動健將模型為身高1.80米左右、體重70公斤左右,100米成績10秒左右或更好等。

用字母、數字和其他數學符號構成的等式或不等式,或用圖表、圖像、框圖、數理邏輯等來描述系統的特徵及其內部聯繫或與外界聯繫的模型。它是真實系統的一種抽象。數學模型是研究和掌握系統運動規律的有力工具,它是分析、設計、預報或預測、控制實際系統的基礎。數學模型的種類很多,而且有多種不同的分類方法。

靜態和動態模型  靜態模型是指要描述的系統各量之間的關係是不隨時間的變化而變化的,一般都用代數方程來表達。動態模型是指描述系統各量之間隨時間變化而變化的規律的數學表達式,一般用微分方程或差分方程來表示。經典控制理論中常用的系統的傳遞函數也是動態模型,因為它是從描述系統的微分方程變換而來的(見拉普拉斯變換)。

分佈參數和集中參數模型  分佈參數模型是用各類偏微分方程描述系統的動態特性,而集中參數模型是用線性或非線性常微分方程來描述系統的動態特性。在許多情況下,分佈參數模型藉助於空間離散化的方法,可簡化為複雜程度較低的集中參數模型。

連續時間和離散時間模型  模型中的時間變量是在一定區間內變化的模型稱為連續時間模型,上述各類用微分方程描述的模型都是連續時間模型。在處理集中參數模型時,也可以將時間變量離散化,所獲得的模型稱為離散時間模型。離散時間模型是用差分方程描述的。

隨機性和確定性模型  隨機性模型中變量之間關係是以統計值或概率分佈的形式給出的,而在確定性模型中變量間的關係是確定的。

參數與非參數模型  用代數方程、微分方程、微分方程組以及傳遞函數等描述的模型都是參數模型。建立參數模型就在於確定已知模型結構中的各個參數。通過理論分析總是得出參數模型。非參數模型是直接或間接地從實際系統的實驗分析中得到的響應,例如通過實驗記錄到的系統脈衝響應或階躍響應就是非參數模型。運用各種系統辨識的方法,可由非參數模型得到參數模型。如果實驗前可以決定系統的結構,則通過實驗辨識可以直接得到參數模型。

線性和非線性模型  線性模型中各量之間的關係是線性的,可以應用疊加原理,即幾個不同的輸入量同時作用於系統的響應,等於幾個輸入量單獨作用的響應之和。線性模型簡單,應用廣泛。非線性模型中各量之間的關係不是線性的,不滿足疊加原理。在......

請問三維建模和數學建模有什麼區別

三維模型是物體的多邊形表示,通常用計算機或者其它視頻設備進行顯示。顯示的物體是可以是現實世界的實體,也可以是虛構的物體。任何物理自然界存在的東西都可以用三維模型表示。

三維模型已經用於各種不同的領域。在醫療行業使用它們製作器官的精確模型;電影行業將它們用於活動的人物、物體以及現實電影;視頻遊戲產業將它們作為計算機與視頻遊戲中的資源;在科學領域將它們作為化合物的精確模型;建築業將它們用來展示提議的建築物或者風景表現;工程界將它們用於設計新設備、交通工具、結構以及其它應用領域;在最近幾十年,地球科學領域開始構建三維地質模型。

數學建模是一種數學的思考方法,是運用數學的語言和方法,通過抽象,簡化建立能近似刻畫並"解決"實際問題的一種強有力的數學手段。

數學建模就是用數學語言描述實際現象的過程。觸裡的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象,也包含抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。這裡的描述不但包括外在形態,內在機制的描述,也包括預測,試驗和解釋實際現象等內容。

數學建模是什麼東西?能不能詳細用幾個例子講解一下 60分

數學建模就是用數學工具,比如各種形式的方程來描述實際的物理世界。

比如,最簡單的勻速直線運動,用s=vt來描述位移和速度與時間的關係,就是對這一物理運動的數學建模。

當然,還有更復雜的物理環境,就需要用到更高深的數學工具,比如多階的微分方程,或是採用狀態變量的方法對物理世界進行分析,但總而言之,都是用數學語言來描述物理世界。

一個數學建模例子

wenku.baidu.com/...Vo4Ooi

數學建模經典案例詳解

wenku.baidu.com/...IQkSrO

數學建模大賽到底是幹什麼的?一定要會編程嗎?

我曾參加過數學建模競賽。全國大學生數學建模大賽目的是培養大學生能夠在學習知識的同時,學會運用知識解決實際問題,學會將實際問題轉化成數學問題,用數學知識來解決實際問題。並且,培養小組團結合作精神。必須是三人一組,不過最好可以是不同專業的三個人,這樣知識面廣,好解決問題,分工合作。最好會編程,但是不會的話,也可以求助會的人,比如求助你的老師或者會編程的同學。希望我的回答對你有幫助,也希望你能參加,這個大賽很能鍛鍊人。

數學建模的思路是什麼?

數學建模關鍵是提煉數學模型,所謂提煉數學模型,就是運用科學抽象法,把複雜的研究對象轉化為數學問題,經合理簡化後,建立起揭示研究對象定量的規律性的數學關係式(或方程式)。這既是數學方法中最關鍵的一步,也是最困難的一步。提煉數學模型,一般採用以下六個步驟完成:

第一步:根據研究對象的特點,確定研究對象屬哪類自然事物或自然現象,從而確定使用何種數學方法與建立何種數學模型。即首先確定對象與應該使用的數學模型的類別歸屬問題,是屬於“必然”類,還是“隨機”類;是“突變”類,還是“模糊”類。

第二步:確定幾個基本量和基本的科學概念,用以反映研究對象的狀態。這需要根據已有的科學理論或假說及實驗信息資料的分析確定。例如在力學系統的研究中,首先確定的摹本物理量是質主(m)、速度(v)、加速度(α)、時間(t)、位矢(r)等。必須注意確定的基本量不能過多,否則未知數過多,難以簡化成可能數學模型,因此必須詵擇出實質性、關鍵性物理量才行。 禒 第三步:抓住主要矛盾進行科學抽象。現實研究對象是複雜的,多種因素混在一起,因此,必須變複雜的研究對象為簡單和理想化的研究對象,做到這一點相當困難,關鍵是分清主次。如何分清主次只能具體問題具體分析,但也有兩條基本原則:一是所建數學模型一定是可能的,至少可給出近似解;二是近似解的誤差不能超過實際問題所允許的誤差範圍。

第四步:對簡化後的基本量進行標定,給出它們的科學內涵。即標明哪些是常量,哪些是已知量,哪些是待求量,哪些是矢量,哪些是標量,這些量的物理含義是什麼?

第五步:按數學模型求出結果。

第六步:驗證數學模型。驗證時可根據情況對模型進行修正,使其符合程度更高,當然這以求原模型與實際情況基本相符為原則。

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