数学建模 数学建模 编程软件

数学建模

数学建模 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。 我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。 数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。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。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。 数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，进入20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在即将进入21世纪的知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。 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折和解决问题。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。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是：以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分折和解决问题的全过程，提高他们分折问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生 积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”（或讲座），用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Mathemathmatica,Matlab,Mapple，甚至排版软件等。 数学建模的几个过程： 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。 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。 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） 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）。 模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。 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。 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 编程软件

你说的vb是编程语言，c 和java都是编程的，但数学建模比赛用的是特殊的软件建立模型，通过对模型的解析得到你想要的结果，matlab和lingo只是其中的两种，Mathematica这个也是数学建模的软件。还有挺多的，好不好学是看个人的学习能力和理解能力，建议到数学中国论坛看看吧，里面有很多教程和获奖论文，你边看边学就会很快的明白数学建模是怎么一回事了。百度数学中国第一个就是了。

数学建模步骤

摘要
摘要在整篇论文评阅中占有重要权重，务必认真书写（篇幅不能超过一页）。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。摘要写得不好，论点不明，条理不清，评委不再阅读正文，论文即遭被淘汰。
摘要是全文的精华，摘要应当点明：
（1） 模型的数学归类（数学上属于什么类型，如动态规划，微分方程稳定性等）
（2） 建模的思想（思路）
（3） 算法思想（求解思路）
（4） 模型特色（模型优缺点，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验等）
（5） 主要结果（数值结果，结论）（回答题目所问的全部“问题”）
注意表述一定要准确、简明、通顺、工整，务必认真校对。
1． 问题重述
把原问题简单重述一遍，但不是照搬，而是从数学的角度重新表述。
2． 模型假设
根据评卷原则，基本假设的合理性占重要比重。
应当根据题目中的条件和要求作出合理假设，假设要切合题意，关键性假设不能缺。
3． 模型的建立
（1）数学建模是用数学方法解决问题，首先要有数学模型：数学公式、方程、方案等；要求完整，正确，简明
（2）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则，不追求数学上的高（级）、难（度大）。能用初等方法解决的、就不用高级方法；能用简单方法解决的，就不用复杂方法；能用被多数人理解的方法，就不用只有少数人能理解的方法。
（3）鼓励创新，但要切合实际。数模创新可体现在模型中（好思想、好方法、好策略等）；模型求解中（好算法、好步骤、好程序）；结果表示中（醒目、图表、分析、检验等）；模型推广中。
4． 模型求解
（1） 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。
（2） 需要说明算法的原理、依据、步骤。若用现有软件，要说明理由，软件名称。
（3） 计算过程，中间结果可要可不要的，不必列出。
（4） 设法算出合理的数值结果。
5．模型的结果
（1） 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；
（2） 对数值结果或模拟结果须进行必要的检验。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；
（3） 题目中要求回答的问题，数值结果，结论，必须一一列出；
（4） 考虑是否需要列出多组数据，对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；
（5） 结果的表示要集中，醒目，直观，便于比较分析
（6） 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。
6．模型评价
（1）说明特色，优点突出，缺点不回避。
（2）改变原题要求，重新建模可在此做。
（3）推广或改进方向时，要合理、可行，不要玩弄新数学术语。
7．参考文献
按规定列出。
8．附录
（1）主要结果数据，应在正文中列出。
（2）数据、表格，可在此列出，但不要错，错的宁可不列。

数学建模怎么做

这个呢 也不是我们一句两句就说清楚的 说了 你也不会太懂 姐参加过今年的大学生数学建模 总之呢 想要做 也是你在掌握一些数学常用软件的基础上 比如matlab excel 我自己蛮喜欢用spss的 我在比赛的过程中都基本上使用那个软件 主要就是处理数据 很方便 网上也有学习教程 可以看下 不是太难 英语不好的话 就看中文版的教程吧 建模 也是分好多个模块的 比如用微分方程来解题的 也要有经济学的一些基础 概率统计 特别是统计 还是很有用的 我也只是暑期培训了几天 要说难也不难 简单也不简单 可以去图书馆借建模的书 都很详细的 这样说 真的不知道怎么说 好好加油吧 到时候去参加比赛