数学模型有哪些

1. 数学模型有哪些

数学建模常用模型主要有：
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）

2. 数学建模主要有哪些分析方法？

2常用的建模方法(I)初等数学法。主要用于一些静态、线性、确定性的模型。例如，席位分配问题，学生成绩的比较，一些简单的传染病静态模型。(2)数据分析法。从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。(3)仿真和其他方法。主要有计算机模拟(是一种统计估计方法，等效于抽样试验，可以离散系统模拟和连续系统模拟)，因子试验法(主要是在系统上做局部试验，根据试验结果进行不断分析修改，求得所需模型结构)，人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标，人为地组成一个系统)。(4)层次分析法。主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领域，以便进行决策、评价、分析、预测等。该方法关键的一步是建立层次结构模型。

3. 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）

4. 数学模型有哪些呢？

数学模型有如下：
1、生物学数学模型。
2、医学数学模型。
3、地质学数学模型。
4、气象学数学模型。
5、经济学数学模型。
6、社会学数学模型。
7、物理学数学模型。
8、化学数学模型。
9、天文学数学模型。
10、工程学数学模型。
11、管理学数学模型。
数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型。 
数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。
对于广大的科学技术工作者对大学生的综合素质测评,对教师的工作业绩的评定以及诸如访友，采购等日常活动，都可以建立一个数学模型，确立一个最佳方案。建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间联系的一座必不可少的桥梁。

数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系，采用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。
数学模型所表达的内容可以是定量的，也可以是定性的，但必须以定量的方式体现出来。因此，数学模型法的操作方式偏向于定量形式。
模型种类
1、静态和动态模型。
2、分布参数和集中参数模型。
3、连续时间和离散时间模型。
4、随机性和确定性模型。
5、参数与非参数模型。
6、线性和非线性模型。
数学模型特点：
1、模型的逼真性、可行性。
2、模型的渐进性。（对于复杂的模型，可以进行多次迭代等）
3、模型的强健性。（在观测数据发生变化是，模型的参数也会随着变化）
4、模型的可转移性。（比如：为了物理领域的某种事情而建立的模型，在条件合适的时候，也可以转移到社会领域来使用）
5、模型的非预制性。（无法事先准备好模型来应对事件，当事件发生后才可以依照需求来建设）
6、模型的条理性。

5. 数学模型有哪些?

1、生物学数学模型
2、医学数学模型
3、地质学数学模型
4、气象学数学模型
5、经济学数学模型
6、社会学数学模型
7、物理学数学模型
8、化学数学模型
9、天文学数学模型
10、工程学数学模型
11、管理学数学模型

扩展资料：数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。
数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。
因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的，从这意义上讲，整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解，数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构，这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。

6. 数学模型有哪些

模型种类
用字母、数字和其他数学符号构成的等式或不等式，或用图表、图像、框图、数理逻辑等来描述系统的特征及其内部联系或与外界联系的模型。它是真实系统的一种抽象。数学模型是研究和掌握系统运动规律的有力工具，它是分析、设计、预报或预测、控制实际系统的基础。数学模型的种类很多，而且有多种不同的分类方法。

静态和动态模型
静态模型是指要描述的系统各量之间的关系是不随时间的变化而变化的，一般都用代数方程来表达。动态模型是指描述系统各量之间随时间变化而变化的规律的数学表达式，一般用微分方程或差分方程来表示。经典控制理论中常用的系统的传递函数也是动态模型，因为它是从描述系统的微分方程变换而来的（见拉普拉斯变换）。
分布参数和集中参数模型
分布参数模型是用各类偏微分方程描述系统的动态特性，而集中参数模型是用线性或非线性常微分方程来描述系统的动态特性。在许多情况下，分布参数模型借助于空间离散化的方法，可简化为复杂程度较低的集中参数模型。
连续时间和离散时间模型
模型中的时间变量是在一定区间内变化的模型称为连续时间模型，上述各类用微分方程描述的模型都是连续时间模型。在处理集中参数模型时，也可以将时间变量离散化，所获得的模型称为离散时间模型。离散时间模型是用差分方程描述的。
随机性和确定性模型
随机性模型中变量之间关系是以统计值或概率分布的形式给出的，而在确定性模型中变量间的关系是确定的。
参数与非参数模型
用代数方程、微分方程、微分方程组以及传递函数等描述的模型都是参数模型。建立参数模型就在于确定已知模型结构中的各个参数。通过理论分析总是得出参数模型。非参数模型是直接或间接地从实际系统的实验分析中得到的响应，例如通过实验记录到的系统脉冲响应或阶跃响应就是非参数模型。运用各种系统辨识的方法，可由非参数模型得到参数模型。如果实验前可以决定系统的结构，则通过实验辨识可以直接得到参数模型。
线性和非线性模型
线性模型中各量之间的关系是线性的，可以应用叠加原理，即几个不同的输入量同时作用于系统的响应，等于几个输入量单独作用的响应之和。线性模型简单，应用广泛。非线性模型中各量之间的关系不是线性的，不满足叠加原理。在允许的情况下，非线性模型往往可以线性化为线性模型，方法是把非线性模型在工作点邻域内展成泰勒级数，保留一阶项，略去高阶项，就可得到近似的线性模型。

7. 数学模型有哪些？

内容如下：
1、生物学数学模型
2、医学数学模型
3、地质学数学模型
4、气象学数学模型
5、经济学数学模型
6、社会学数学模型
7、物理学数学模型
8、化学数学模型
9、天文学数学模型
10、工程学数学模型
11、管理学数学模型


数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。
数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。
因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的，从这意义上讲，整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解，数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构，这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。

8. 数学模型有哪些

模型分类
按应用领域分类：
生物学数学模型
医学数学模型
地质学数学模型
气象学数学模型
经济学数学模型
社会学数学模型
物理学数学模型
化学数学模型
天文学数学模型
工程学数学模型
管理学数学模型
按是否考虑随机因素分类：
确定性模型
随机性模型
按是否考虑模型的变化分类：
静态模型
动态模型
按应用离散方法或连续方法分类：
离散模型
连续模型
按建立模型的数学方法分类：
几何模型
微分方程模型
图论模型
规划论模型
马氏链模型
按人们对事物发展过程的了解程度分类：
白箱模型：
指那些内部规律比较清楚的模型。如力学、热学、电学以及相关的工程技术问题。
灰箱模型：
指那些内部规律尚不十分清楚，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做的问题。如气象学、生态学经济学等领域的模型。
黑箱模型：
指一些其内部规律还很少为人们所知的现象。如生命科学、社会科学等方面的问题。但由于因素众多、关系复杂，也可简化为灰箱模型来研究。