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数学建模方法及其应用
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数学建模方法及其应用

数学建模,顾名思义,建立数学模型,需要了解一下常用的数学模型;对于国赛,最常用的,莫过于概率论与数理统计了。有人做过统计,国赛有一半的题目需要用到这方面的知识。今天,一起看看小编给大家带来的数学建模方法及其应用吧!

在有了用数学语言表述的问题后,我们需要选择一个或者多个数学方法来获得解。 许多问题,尤其是运筹优化,微分方程的题目,一般都可以表述成一个已有有效的标准求解形式。这里可以通过查阅相关领域的文献,获得具体的方法。为什么不是查阅教材呢?基本上教材讲的都是基础的,针对特定问题的,教材上一般找不到现成的方法,但是教材依然是很重要的基础工具,有时候想不出思路,教材(比如姜启源那本)翻来翻去,会产生灵感,可以用什么模型。

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机理分析法

从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。

1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。

2. 代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。

3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用。

4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式。

5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

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数据分析法

从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。

1. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法。

2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法。

3. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法。

4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法。

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仿真和其他方法

1. 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验。① 离散系统仿真--有一组状态变量。 ② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图。

2. 因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构。

3. 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统。

以上就是数学建模方法及其应用的相关建议,希望对大家有所帮助!

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