- 1.1 Matlab編程簡介與實(shí)例(一)
- 1.2 Matlab編程簡介與實(shí)例(二)
- 1.3 LINGO編程簡介與實(shí)例
- 2.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型巧用
- 2.2 棋子顏色問題
- 2.3 四人追逐問題
- 2.4 艦艇追擊問題
- 3.1 兩輛平板車裝貨問題
- 3.2 選修課策略問題
- 3.3 最優(yōu)組隊(duì)問題
- 3.4 鋼管下料問題
- 3.5 易拉罐下料問題
- 3.6 天然腸衣問題
- 4.1 圖論中最短路算法與程序?qū)崿F(xiàn)
- 4.2 圖論中TSP問題的LINGO求解與應(yīng)用
- 4.3 圖論中最優(yōu)樹問題的Lingo求解
- 5.1 層次分析法與應(yīng)用
- 5.2 循環(huán)比賽排名模型
- 6.1 線性回歸模型與軟件計(jì)算
- 7.1 微分方程模型(一)-----傳染病模型
- 7.2 微分方程模型(二)-----戰(zhàn)爭模型
- 7.3 微分方程模型(三)-----Logistic模型
- 8.1 排隊(duì)論模型(一)-----基本模型與LINGO求解
- 8.2 排隊(duì)論模型(二)-----計(jì)算機(jī)模擬
- 9.1 灰色系統(tǒng)模型
- 9.2 時(shí)間序列典型分解模型
- 9.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
- 9.4 插值與擬合模型(一)-----水道測量問題
- 9.5 插值與擬合模型(二)-----水塔流量問題
- 10.1 指標(biāo)合成的客觀權(quán)重方法
- 11.1 競賽案例(一)------葡萄酒評價(jià)問題
- 11.2 競賽案例(二)-----五連珠問題
- 11.3 競賽案例(三)-----交巡警平臺設(shè)置與調(diào)度問題
課程定義與目標(biāo)
數(shù)學(xué)建模是一門將實(shí)際問題通過數(shù)學(xué)語言進(jìn)行抽象、簡化,建立數(shù)學(xué)模型,并利用數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)求解,最后對結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證的學(xué)科。其主要目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用數(shù)學(xué)知識解決實(shí)際問題的能力,提高學(xué)生的創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力。
例如,在交通流量控制問題中,通過建立數(shù)學(xué)模型來預(yù)測不同時(shí)間段的車流量,從而為交通信號燈的設(shè)置提供合理的時(shí)間分配方案,以緩解交通擁堵。
課程內(nèi)容
數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)
介紹什么是數(shù)學(xué)模型,包括其定義、分類和構(gòu)建模型的一般步驟。學(xué)生將學(xué)習(xí)到各種常見的數(shù)學(xué)模型,如代數(shù)模型、幾何模型、概率模型等。例如,用代數(shù)方程來描述商品價(jià)格與銷售量之間的關(guān)系就是一種簡單的代數(shù)模型。
同時(shí),還會涉及模型的假設(shè)與簡化,這是建模過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因?yàn)閷?shí)際問題往往很復(fù)雜,需要在不影響問題本質(zhì)的前提下,對一些因素進(jìn)行合理假設(shè)和簡化。比如在研究行星運(yùn)動時(shí),可假設(shè)行星為質(zhì)點(diǎn),忽略其自身的大小和形狀。
數(shù)學(xué)工具與方法
涵蓋微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識在建模中的應(yīng)用。例如,利用微積分來求解最優(yōu)化問題,像在生產(chǎn)計(jì)劃中如何使成本最小化或利潤最大化;運(yùn)用線性代數(shù)來處理線性方程組,在電路網(wǎng)絡(luò)分析中有重要應(yīng)用。
還包括一些專門用于數(shù)學(xué)建模的方法,如數(shù)學(xué)規(guī)劃(線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃)、圖論方法、動態(tài)規(guī)劃等。以物流配送路徑規(guī)劃為例,可以利用圖論中的最短路徑算法來確定最優(yōu)配送路線。
編程與軟件應(yīng)用
由于實(shí)際問題的數(shù)據(jù)量可能很大,需要借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行求解。學(xué)生將學(xué)習(xí)編程語言(如 Matlab、Python 等)在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用。例如,在數(shù)據(jù)分析和可視化方面,Python 中的 NumPy、pandas 和 matplotlib 庫可以方便地處理數(shù)據(jù)并生成直觀的圖表。
同時(shí),還會介紹一些專業(yè)的數(shù)學(xué)建模軟件,如 Lingo(用于求解優(yōu)化問題)、SPSS(用于統(tǒng)計(jì)分析)等,幫助學(xué)生提高建模效率。
案例分析與實(shí)踐
通過對實(shí)際案例的分析,讓學(xué)生了解數(shù)學(xué)建模的全過程。這些案例涉及多個(gè)領(lǐng)域,如生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)金融、工程技術(shù)等。例如,在生態(tài)模型中,通過建立微分方程模型來描述生物種群的增長和相互作用;在經(jīng)濟(jì)模型中,用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來預(yù)測市場趨勢。
安排實(shí)踐環(huán)節(jié),讓學(xué)生以小組形式完成實(shí)際問題的建模任務(wù)。例如,要求學(xué)生對學(xué)校食堂的就餐效率進(jìn)行建模,提出改進(jìn)建議,使學(xué)生在實(shí)踐中提高建模能力。
課程的重要性
培養(yǎng)綜合能力:數(shù)學(xué)建模課程能夠綜合培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)學(xué)思維、邏輯思維、創(chuàng)新思維和計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力。在建模過程中,學(xué)生需要運(yùn)用多種數(shù)學(xué)知識,結(jié)合實(shí)際問題進(jìn)行創(chuàng)新思考,并通過計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)模型求解。
跨學(xué)科應(yīng)用廣泛:它是一門跨學(xué)科的課程,與眾多學(xué)科領(lǐng)域緊密相連。無論是自然科學(xué)、工程技術(shù)還是社會科學(xué)等領(lǐng)域,都有大量的實(shí)際問題需要通過數(shù)學(xué)建模來解決。例如,在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,通過建立藥物動力學(xué)模型來研究藥物在體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄過程。
提高解決實(shí)際問題的能力:使學(xué)生學(xué)會從實(shí)際問題中抽象出數(shù)學(xué)問題,建立合理的數(shù)學(xué)模型,求解并驗(yàn)證模型的有效性,從而提高學(xué)生解決實(shí)際問題的能力,為今后從事科研、工程設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)分析等工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
課程要求與考核方式
一般要求學(xué)生具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和計(jì)算機(jī)操作能力。在學(xué)習(xí)過程中,學(xué)生需要積極參與課堂討論、案例分析和實(shí)踐活動。
考核方式通常包括平時(shí)作業(yè)(包括建模報(bào)告的撰寫)、課堂表現(xiàn)、期中考試(可能是小型建模項(xiàng)目或理論知識測試)和期末考試(通常是綜合建模項(xiàng)目)等多種形式,以全面評價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)成果。
