什么是数学建模?如何建模?

1. 什么是数学建模?如何建模?

数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

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。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。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。
在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。
对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。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。

2. 数学建模怎么做

数学建模是在大学当中的一个数学竞赛项目，其规则就是，通过数学知识来解决实际生活中具体的问题。

数学建模的比赛时间比较长，一般都是要求团队在几天之内完成一个具体的问题，包括画图，写论文等等工作。做数学建模，首先需要扎实的掌握大学中的数学基础知识。其次，还要学习一些数学电脑软件的应用，这在比赛当中非常重要。

因为无论是作图还是写文章，许多地方都需要通过软件来进行辅助制作。其次的话就是需要自己组建团队，一般需要三四个人的样子。

3. 数学建模怎么做?

模型假设根据对象的特征和建模目的，抓住问题的本质，忽略次要因素，做出必要的、合理的简化假设。对于建模的成败这是非常重要和困难的一步。假设做得不和合理或太简单，会导致错误的或无用的模型；假设作得过分详细，试图把复杂对象得总舵因素都考虑进去，会使你很难或无法继续下一步的工作哦。常常需要在合理和简化之间做出恰当的折中。通常，做假设的依据，一是处于对问题内在规律的认识，二是来自对现象、数据的分析，以及二者的综合。想象力、洞察力、判断力以及经验，在模型假设中起着重要作用【摘要】
数学建模怎么做?【提问】
【回答】
首先，我们必须要了解问题的实际背景，明确建模的目的，收集必要的信息如现象，数据等，尽量弄清对象的主要特征形成一个比较清晰的“问题”，由此来初步确定用哪一类模型。【回答】
模型假设根据对象的特征和建模目的，抓住问题的本质，忽略次要因素，做出必要的、合理的简化假设。对于建模的成败这是非常重要和困难的一步。假设做得不和合理或太简单，会导致错误的或无用的模型；假设作得过分详细，试图把复杂对象得总舵因素都考虑进去，会使你很难或无法继续下一步的工作哦。常常需要在合理和简化之间做出恰当的折中。通常，做假设的依据，一是处于对问题内在规律的认识，二是来自对现象、数据的分析，以及二者的综合。想象力、洞察力、判断力以及经验，在模型假设中起着重要作用【回答】
根据所作的假设，用数学的语言、fua+hao描述对象的内在规律，简历包含常量、变量等的数学模型，如优化模型、微分方程模型、差分方程模型、图的模型等，这里除了需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较为广阔地应用数学方面的知识，要善于发挥想象力，注意使用类比法，分析对象与熟悉的其他对象的共性，借用已有的模型。建模时还应遵循的一个原则是：尽量采用简单的数学工具，因为你的模型总是希望更多的人了解和使用，而不是只供少数专家欣赏。【回答】
可以采用解方程、画图形、优化方法、数值计算、统计分析等各种数学方法，特别是数学软件和计算机技术。【回答】
对求解结果进行数学上的分析，如结果的误差分析、统计分析、模型对数据的灵敏性分析、对假设的强健性分析等。【回答】
把求解和分析结果翻译回到实际问题，与实际的现象、数据比较、检验模型的合理性和适用性，如果结果与实际不符，问题常常出现在模型假设上，应当修改，补充假设，重新建模 。【回答】
应用的方式与问题性质、建模目的以及最终得结果有关。【回答】
数学模型是实际问题与数学工具之间联系的一座必不可少的桥梁。试解释数学模型的含义，并按照不同分类方式，阐述常见数学模型类型。请输入答案【提问】
数学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【回答】
天文学数学模型工程学数学模型管理学数学模型【回答】
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【回答】
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【回答】
亲，这是我目前为您整理的资料，不知对您是否有所帮助？【回答】
【提问】
亲，这个截图不是很清晰哦！【回答】
2.二、(20分）2022年在中国有些地区出现电力紧张问题，政府在号召居民节约用电的同时鼓励夜间用电。某地电网居民生活电价表（单位：元/kWh）规定“一户一表”居民生活用电收费标准如下：(1)月用电量在60kwh及以下部分，每日7:00~23:00期间用电，每千瓦时电0.4724元；23：00~次日7：00期间用电，每千瓦时电0.2元.(2)月用电量在61至100kwh部分，每kwh提高标准0.08元.（3）月用电量在100至150kwh部分，每kwh提高标准0.11元.（4）月用电量在150kwh及以上部分，每kwh提高标准0.16元.根据以上规定，建立该地“一户一表”居民用电量与电费之间的函数关系模型。若某户居民6月份的用电量为：7:00~23:00期间用200kwh，23:00~次日7：00期间用了100kwh，请计算这户居民6月份应缴纳的电费。根据所建立的模型为居民提供一个合理化的用电建议。（要求有完整的数学建模过程)【提问】
【回答】
亲，这是我目前为您整理的资料，不知对您是否有所帮助？【回答】

4. 数学建模怎么做?

问题一：数学建模怎么做啊？  刚参加完九月份的全国大学生数学建模竞赛。一份基本的的数学建模论文要包含以下几个方面： 
  摘要，问题的背景与提出，问题的分析，模型的假设，符号说明，模型的建立与求解，模型的评价与推广，参考文献。 
  正规的数学建模论文篇幅一般在20页以上。考虑到你读初三，老师的要求不会这么高，而且你的能力应该还有所欠缺。我的建议为你按照自己实际情况选择一个有一定挑战性的题目，题目的性质类似于应用题，但又和普通的应用题不同，可以没有确定答案，针对问题本身做一些分析和探讨，最好能和实际相结合。 
  要注意的是假设要合理，要有数学模型（包括一些方程，不等式等），要有分析思路，并且要对自己建立的模型进行优缺点评价，最好能做相应推广。 
  
   问题二：如何准备数学建模呢 需要做那些准备呢  作为大一、大二学生，第一，找一本有关建模的基础教程，如清华大学姜启源的《数学模型》（第三版）及配套习题和参考解答，系统地看完整个内容，并适当地选择一些复杂的习题自己做一做。第二，学会一门数学软件的使用，如matlab、mathematica、lingo、sps伐等。上面列出的软件中，必须熟练掌握一门，其它的也要进行了解。再就是一般Office软件如word、excel也要熟练掌握。特别要注意，word中数学公式的编排。平时多用，到竞赛时就不会手忙脚乱了。第三，掌握科技论文旋涡状的写作方法。到网上下载一些以前全国或全美大学生数学建模竞赛的获奖论文，学习别人建模写作方法。还有就是，平时多注意一些社会热点问题，看看能否试着用已尝到的数学建模方法去解决。 
  数学建模知识的平时积累，对一个想要参加数学建模竞赛的大学生是非常重要的。你在自我学习的过程中，还就多和身边的同学交流心得，合作地做几个问题，这也有助于自己建模水平的提高，并锻炼自己的协作工作能力、合作精神。 
  
   问题三：如何入门参与数学建模  学习运筹学知识和一些程序知识 
  
   问题四：如何利用excel制作数学模型  1.在表格中列好数据； 
  2.选中数据点击菜单栏中的“插入”，选择子菜单中的“图表”，从图表类型中选择合适的图表。（我一般用“XY散点图”） 
  3.点击菜单栏中的“图表”，可以添加趋势线。 
  如果要添加方程，可以在生成的图表中继续操作。 
  不知道你理解了没？ 
  我给个图片吧。 
  
   问题五：数学建模里的题怎么做？  你这个问题有些不好回答 
  不同的题目所用方法不同建模的目的不同 
  建模的要求不同 
  建模的条件不同 
  都会有影响 
  导致所用方法不同

5. 数学建模怎么做啊

数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。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。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。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常量之间的数学关系，建立相应的数学结构。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。模型分析对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。

6. 数学建模怎么学

问题一：怎样学习数学建模  先学习高等数学，然后是运筹学，概率论与数理统计，数学建模用到的软件一般是LINGO，MATLAB，SPSS，你可以经常上建模的网站上面看看，这方面的网站数学中国不错，还有其他的，你可以自己找一下，上面有很多高手，有什么不懂的也都可以问，而且那里的资料也很多，你可以下载来看看。 
  
   问题二：数学建模怎么做啊？  刚参加完九月份的全国大学生数学建模竞赛。一份基本的的数学建模论文要包含以下几个方面： 
  摘要，问题的背景与提出，问题的分析，模型的假设，符号说明，模型的建立与求解，模型的评价与推广，参考文献。 
  正规的数学建模论文篇幅一般在20页以上。考虑到你读初三，老师的要求不会这么高，而且你的能力应该还有所欠缺。我的建议为你按照自己实际情况选择一个有一定挑战性的题目，题目的性质类似于应用题，但又和普通的应用题不同，可以没有确定答案，针对问题本身做一些分析和探讨，最好能和实际相结合。 
  要注意的是假设要合理，要有数学模型（包括一些方程，不等式等），要有分析思路，并且要对自己建立的模型进行优缺点评价，最好能做相应推广。 
  
   问题三：数学建模怎么学习？  可以啊!填报名表时写上三个人的名字就可以了，自己交报名费，什么指导老师之类的都是虚的，今年的比赛时间是9月9号8:00----9月12号8:00，早点准备哦! 
  
   问题四：1.什么是数学模型？数学建模的一般步骤是什么？ 2.数学建模需要具备哪些能力和知识？ 答的好悬赏加 100分 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解. 
  数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一. 
  数学建模的一般方法和步骤 
  建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法： 
  机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义. 
  测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识. 
  将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法. 
  在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下： 
  1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数； 
  2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数； 
  3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型； 
  4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模. 
  数学模型的分类： 
  1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等. 
  2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等. 
  数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等. 
  参加数学建模竞赛需知道的内容 
  一、全国大学生数学建模竞赛 
  二、数学建模的方法及一般步骤 
  三、重要的数学模型及相应案例分析 
  1、线性规划模型及经济模型案例分析 
  2、层次分析模型及管理模型案例分析 
  3、统计回归模型及案例分析 
  4、图论模型及案例分析 
  5、微分方程模型及案例分析 
  四、相关软件 
  1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。 
  五、数模十大常用算法 
  1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。 
  六、如何查阅资料 
  七、如何写作论文 
  八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。 
  九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。 
  十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。 
  其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要...>> 
  
   问题五：学习数模需要具备哪些知识  参加数学建模竞赛需知道的内容 
  一、全国大学生数学建模竞赛 
  二、数学建模的方法及一般步骤 
  三、重要的数学模型及相应案例分析 
  1、线性规划模型及经济模型案例分析 
  2、层次分析模型及管理模型案例分析 
  3、统计回归模型及案例分析 
  4、图论模型及案例分析 
  5、微分方程模型及案例分析 
  四、相关软件 
  1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。 
  五、数模十大常用算法 
  1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。 
  六、如何查阅资料 
  七、如何写作论文 
  八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。 
  九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。 
  十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。 
  其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要 
  
   问题六：数学建模是什么?  数学建模的详细定义网上多的我就不阐述了，说一点其他的~~ 
  数学的主要发展方向是数学结合计算盯。运用数学的算法结合计算机技术解决实际问题，将来你会比单纯学计算机的水平高出一个档次，因为你的算法比他们的先进。而这也就是数学建模竞赛的主要考察的。 
  数模比赛的含金量也是比较高的，你参加比赛得了名次，完全可以证明你是有一定实力的~~ 
  你担心数学成绩不好，其实是没有必要的，我参加过几次比赛，用的数学知识并没有很高深，高中数学也能解决很多问题了，主要就是优化，模拟，我觉得考验个人思维能力多一点，况且数学、计算机、写作三个方面呢，你只要有一方面特长就可以了~~ 
  如果你去参加比赛，真的会给你很多收获，学到很多新知识不谈，还会让你了解原来学的东西可以这么用在生活中，会提起学习的兴趣，真的，我强烈建议你去学一些~~参加比赛~~如果还有其他问题你可以问的呵呵~~~我建模和写作都弄过，编程差点~~ 
  
   问题七：学习数学建模看哪本书最好  数学建模感想 
  纪念逝去的大学数学建模：两次校赛，两次国赛，两次美赛，一次电工杯。从大一下学期组队到现在，大三下学期，时间飞逝，我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们，滴水之恩当涌泉相报，写下这篇感想，希望可以给学弟学妹们一丝启发，也就完成我的想法了。拙劣的文笔，也不知道写些啥，按顺序随便写写吧。 
  我是怎么选择建模的： 
  大一上，第一次听到数学建模其实是大一上学期，not大一下学期。某次浏览网页偶然发现的，源于从小对数学，哲学以及历史的崇敬吧（虽然大学没敢选择其中任何一个专业，尤其是数学和哲学，怕太难了，学不好），我就坚定了学习数学建模的想法。通过翻阅学校发的学生手册还是神马的资料，发现我们学校有数学建模竞赛的。鉴于大一上啥数学知识都没有，也就没开始准备，把侧重点放在找队友上。 一次打乒乓球，认识了两位信电帅哥，以后也会一起打球。其中一位（M）很有学霸潜质，后来期末考试后，我打听了他的高数成绩，果然的杠杠滴，就试探性的问了下，要不要一起参加建模，嗯，成功！ 
  第二位队友是在大一上学期认识的（向她请教了很多关于转专业的事情），但是是第二学期找她组队的。老样子，打听成绩，一打听吓一跳，是英语超好，微积分接近满分的女生F（鄙人第二学期转入了她的学院）。果断发送邀请，是否愿意一起组队，嗯，成功。 
  关于找队友：在信息不对称的情况下，优先考虑三人的专业搭配，比如或信电的小伙伴负责编程和理工科题建模，经济金融统计负责论文和统计建模，数学计算专业的全方位建模以及帮忙论文，个人感觉这样子比较好。由于建模粗略地可以分为建模，编程，论文，三块，整体上是一人负责一块的，但是绝对不能走极端，每个人就单单的负责一块，这样子的组合缺乏沟通和互动。应该要在培训中磨合，结合每个人的个人特点。主要负责哪几块，辅助哪几块。 
  接下来就到了第一次校赛了：第一次还是挺激动的，因为之前问了几个学长学姐说，建模都是要通宵的，于是我们也做好了通宵的准备。第一次拿到的题目是关于一个单位不同工作部门不同饮食习惯的人，健康水平的关系。 后来回顾过来，这其实是一个比较简单的统计分析题。但是想当年可没有这等觉悟，做题全靠office，对着题目想半天也不知道该怎么做。做的过程很痛苦，但是也很兴奋，校赛三等奖的结果证明了光有一股热情是不行的，需要恶补大量知识。 
  推荐新手入门书目： 
  数学模型(姜启源、谢金星) 
  数学建模方法与分析.(新西兰)Mark.M．Meerschaert. 
  第一本是姜老先生写的，很适合新手，在内容编排上也是国产风格，按模型知识点分类，一块一块讲，面面俱到。第二本是新西兰的，我是大二的时候看这本书的，只看了前面一部分。发现这本书挺适合新手，它是典型的外国教材风格，从一个模型例子开始，娓娓道来，跟你讲述数学建模的方方面面，其中反复强调的一个数学建模五步法，后来细细体会起来的确很有道理，看完大部分这本书的内容，就可以体会并应用这个方法了。（第一次校赛，就是因为五步法的第一步，都没有做到）。对了，还有老丁推荐的一本，美利坚合众国数学建模竞赛委员会主席Giordano写的A first course in mathematic modeling，有姜启源等翻译的中文版，but我没能在图书馆借到，所以没看过，大家有机会可以看看。 
  怎么建模 
  第一次国赛前的放假开始学校培训，我提前借了一大堆书，把卡都借满了。第一次国赛前的那次培训，对我而言，这段时期是收获最大的时期，比其他任何时间段都来得大。 
  这段时间内，我们三个人都很辛苦。白天培训要学习很多知识，完了只能休息......>>

7. 数学建模如何建立模型?

问题一：数学建模怎么做啊？  刚参加完九月份的全国大学生数学建模竞赛。一份基本的的数学建模论文要包含以下几个方面： 
  摘要，问题的背景与提出，问题的分析，模型的假设，符号说明，模型的建立与求解，模型的评价与推广，参考文献。 
  正规的数学建模论文篇幅一般在20页以上。考虑到你读初三，老师的要求不会这么高，而且你的能力应该还有所欠缺。我的建议为你按照自己实际情况选择一个有一定挑战性的题目，题目的性质类似于应用题，但又和普通的应用题不同，可以没有确定答案，针对问题本身做一些分析和探讨，最好能和实际相结合。 
  要注意的是假设要合理，要有数学模型（包括一些方程，不等式等），要有分析思路，并且要对自己建立的模型进行优缺点评价，最好能做相应推广。 
  
   问题二：1.什么是数学模型？数学建模的一般步骤是什么？ 2.数学建模需要具备哪些能力和知识？ 答的好悬赏加 100分 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解. 
  数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一. 
  数学建模的一般方法和步骤 
  建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法： 
  机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义. 
  测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识. 
  将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法. 
  在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下： 
  1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数； 
  2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数； 
  3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型； 
  4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模. 
  数学模型的分类： 
  1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等. 
  2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等. 
  数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等. 
  参加数学建模竞赛需知道的内容 
  一、全国大学生数学建模竞赛 
  二、数学建模的方法及一般步骤 
  三、重要的数学模型及相应案例分析 
  1、线性规划模型及经济模型案例分析 
  2、层次分析模型及管理模型案例分析 
  3、统计回归模型及案例分析 
  4、图论模型及案例分析 
  5、微分方程模型及案例分析 
  四、相关软件 
  1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。 
  五、数模十大常用算法 
  1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。 
  六、如何查阅资料 
  七、如何写作论文 
  八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。 
  九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。 
  十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。 
  其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要...>> 
  
   问题三：怎么建立一个好的数学模型？  一个好的数学模型，首先应该是可以把所提问题解决的，只有能解决问题的模型才是好的模型。其次，就在于模型的创造性，创造性并不是说你非得自己找出个新的方法或者算法来，而是即使你用的是久的算法，但是你用在一个新的领域，并且很好的解决了问题，具有很好的适应性，那样就是一个好的数学模型。注意，数学模型可能是公式，也可能是某种算法，当然也可能是图表类的东西。 
  
   问题四：数学建模的一般步骤是什么？？  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。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。 
  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常量之间的数学关系，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（或近似计算）。 
  模型分析 
  对所要建立模型的思路进行阐述，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。 
  模型应用与推广 
  应用方式因问题的性质和建模的目的而异。而模型的推广就是在现有模型的基础上对模型有有一个更加全面，考虑更符合现实情况都适用的模型。 
  
   问题五：支北是什么? 5分 福州话里是脏话也.. 
  形容女人的.... 
  
   问题六：常见的建立数学模型的方法有哪几种  ―般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义

8. 数学建模步骤

数学建模（mathematical modeling）就是通过建立数学模型来解决各种实际问题的方法。 数学建模没有固定的格式和标准，也没有明确的方法，通常有6个步骤： 1、明确问题；2、合理假设；3、搭建模型；4、求解模型；5、分析检验；

6、模型解释。 数学建模所处理的问题通常是各领域的实际问题，这些问题本身往往含糊不清，难以直接找到关键所在，不能明确提出该用什么方法。因此建立模型的首要任务是辨明问题。