游戏数学建模中可以有哪些假设
❶ 数学建模中如何对问题进行假设,假设时应该注意哪些问题
1.假设尽量要少,要不然就太过理想化了,失去了其实际意义
2.假设必须要基础,切实可行,容易达到
3.假设要合情合理
4.假设最好不要重复,同一类的要最简洁的就好
❷ 数学建模(出出主意,应该提出什么假设,列些什么式子做呢)越详细越好,答好的一定悬赏丰厚!!
建议你去中国知网搜搜文献,标准不是自己定的,数据可以再年鉴上找找,必须有确实依据才行,数学建模本就是本着解决实际生活中问题才出现的,各种指标必须有根有据才好......
❸ 数学建模有趣的例子
1. 数学建模有趣小知识(数学建模可以用来做哪些有趣的事)
数学建模有趣小知识(数学建模可以用来做哪些有趣的事) 1.数学建模可以用来做哪些有趣的事
数学建模可以用来分析任何事,但是有没有效要看你的模怎么建。后面有例子有解释。
现在几乎所有工科,还有一些人文社科,如果你读到博士,就会发现里面有各种数学模型。例如
1. 人口增长模型。本来我们只是观察到一个村落,没有外界影响,人会慢慢变多。那只是最粗略的观察。后来发现人的增长速度大致跟人的基数有关系,就可以用常微分方程描述成一个动态系统。我们就可以知道人口会成指数增长。后来又发现不完全对,当人口到达一定水平,资源不够,人的增长就会受到限制,于是给我们的模型添一项修正,再研究新模型发现,噢,原来如果受到资源限制,最终人口会停在某个水平。随着我们观察到更多,我们可以把观察到的翻译成数学语言“添”到旧模型,就可以得到更多数学结果,翻译回来,我们对人口增长这个问题就能得到更多认识。
2. 德州扑克(或者其他扑克游戏)。这个涉及多个玩家,每个玩家都要最大化自己利润,所以可以模拟成game(博弈)。而由于翻牌的时候带有不确定性(不知道下一张翻出来的牌是什么),所以这是一个随机的过程。现在大家都用马尔科夫博弈来建模。建完模能怎样?赚钱算不算一个用处?现在已经有很多德州扑克的软件很牛。有软件可以确保在一对一的时候打败人类,但是多人局还不行,计算需要的时间还太长。
3. 怀孕预测。Target在美国是家大超市,他们有所有消费者的记录。通过一些统计分析,他们发现某个女孩极可能最近刚怀孕,于是给她推销相关产品。数学模型在哪里?这里的模型就是女孩怀孕概率和各项女孩的消费行为的定量关系。
4. 扑克牌相关的一些魔术。经常会有人通过扑克牌来表演魔术,而有些魔术不需要手快,不需要障眼法,不需要道具,只需要数学(或者说概率)。通过某些步骤,有些人可以让下一张翻出的牌是你想要的牌的概率极高。Berkeley有个数学教授就专门研究这个,cool爆了!
5. 音频处理。前一阵子不是老在聊“我是歌手”和“中国好声音”的修音问题吗?修音也跟数学建模有关系。一段音乐可以被看成一段信号,有频率,有振幅。我们可以把它model成一些波的叠加。这样建模以后我们就可以很方便地做一些音乐修改了。例如低音太难听了,要把它去掉,那就弄走低频的一些波。要再加入一段伴奏,那就在原来的波上再叠加一段新的代表伴奏的波。
这里蜻蜓点水写了几个。其实还有挺多好玩的,开个专栏都可以了。By the way,现在还有不少人用数学研究神学和哲学,你们可以到coursera网络课程上搜到。
数学建模其实就是用数学语言把现实问题“翻译”成数学问题,后续步骤做得好的话还可以把分析结果“翻译”回来从而让我们对现实世界认识更深。欢迎讨论!
2.大学生数学建模大赛要掌握那些知识
大学生数学建模竞赛简介 1、数模竞赛的起源与历史 数模竞赛是由美国工业与应用数学学会在1985年发起的一项大学生竞赛活动,目的在于激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动,开拓知识面,培养创精神及合作意识,推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。
我国大学生数学建模竞赛是由教育部高教司和中国工业与数学学会主办、面向全国高等院校的、每年一届的通讯竞赛。其宗旨是:创新意 识、团队精神、重在参与、公平竞争。
1992载在中国创办,自从创办以来,得到了教育部高教司和中国工业与应用数学协会的得力支持和关心,呈现出迅速的发展发展势头,就2003年来说,报名阶段须然受到“非典”影响,但是全国30个省(市、自治区)及香港的637所院校就有5406队参赛,在职业技术学院增加更快,参赛高校由2002年的1067所上升到了2003年的1410所。可以说:数学建模已经成为全国高校规模最大课外科技活动。
2、什么是数学建模 数学建模(Mathematical Modelling)是一种数学的思考方法,是“对现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示,常常是形象化的或符号的表示。”从科学,工程,经济,管理等角度看数学建模就是用数学的语言和方法,通过抽象,简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学工具。
顾名思义,modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思,从而可以理解从不同的侧面,角度去考察问题就会有不尽的数学模型,从而数学建模 的创造又带有一定的艺术的特点。而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验,多次修改模型渐趋完善的过程。
3、竞赛的内容 竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题,不要求参赛者预先掌握深入的专门知识,只需要学过普通高校的数学课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。
参赛者应根据题目要求,完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
4、竞赛的步骤 建模是一种十分复杂的创造性劳动,现实世界中的事物形形 *** ,五花八门,不可能用一些条条框 框规定出各种模型如何具体建立,这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则: 1)模型准备:首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,收集各种必要的信息. 2)模型假设:为了利用数学方法,通常要对问题做必要的、合理的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面。 3)模型构成:根据所做的假设以及事物之间的联系,构造各种量之间的关系把问题化 4)模型求解:利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,此时往往还要作出进一步的简化或假设。
为数学问题,注意要尽量采用简单的数学工具。 5)模型分析:对所得到的解答进行分析,特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。
6)模型检验:分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果不够理想,应该修改、补充假设,或重新建模,不断完善。 7)模型应用:所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益,在应用中不断改进和完善。
5、模型的分类 按模型的应用领域分类 生物数学模型 医学数学模型 地质数学模型 数量经济学模型 数学社会学模型 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 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。 6、数学建模应用 今天,在国民经济和社会活动的以下诸多方面,数学建模都有着非常具体的应用。
分析与设计 例如描述药物浓度在人体内的变化规律以分析药物的疗效;建立跨音速空气流和激波的数学模型,用数值模拟设计新的飞机翼型。 预报与决策 生产过程中产品质量指标的预报、气象预报、人口预报、经济增长预报等等,都要有预报模型。
使经济效益最大的价格策略、使费用最少的设备维修方案,是决策模型的例子。 控制与优化 电力、化工生产过程的最优控制、零件设计中的参数优化,要以数学模型为前提。
建立大系统控制与优化的数学模型,是迫切需要和十分棘手的课题。 规划与管理 生产计划、资源配置、运输网络规划、水库优化调度,以及排队策略、物资管理等,都可以用运筹学模型解决。
3.学习数学建模所需的知识
1. 什么是数学建模?
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。
2. 什么是数学模型?
数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。它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。
3. 为什么要建立数学模型?
在科学领域中,数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言--因为他们普遍相信,自然是严格地演化
着的,尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。因此,人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述
解释,预计或分析出与实际事物相关的规律。
4.参加数学建模需要哪些必备的数学知识
首先是数学建模方面的知识,大师级的一些优秀书籍必须是要看几本的:
(1) 数学模型 姜启源、谢金星、叶俊 高等教育出版社
(2) 数学建模案例选集 姜启源、谢金星 高等教育出版社
(3) 实用运筹学:模型、方法与计算 韩中庚 主编/2007年12月/清华大学出版社
模型的求解方面,需要用到Matlab、lingo等数学软件, 现在Matlab书籍很多,适合数学建模的,下面几本还不错:
(1) MATLAB 7.0从入门到精通(修订版) 刘保柱,苏彦华,张宏林 编着/2010年05月/人民邮电出版社
(2) 优化建模LINDO/LINGO软件 谢金星,薛毅 编着/2005年07月/清华大学出版社
还有一本新书,觉得对参加数学建模竞赛还是很给力的:
matlab在数学建模中的应用 卓金武,魏永生,秦健,李必文编着 北航出版社出版
这几位作者都是参加过建模竞赛的,书中有经验介绍,有很多实际建模竞赛中开发的Matlab源程序,还有原版的获奖论文,觉得对参加数学建模竞赛的应该还是很有启发的。
5.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、参数估计抄、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
❹ 全国大学生数学建模竞赛论文的模型假设怎么写
数学建模文章格式模版
题目:明确题目意思
一、摘要:500个字左右,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果
二、关键字:3-5个
三、问题重述。
四、模型假设
根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。
(1)根据题目中条件作出假设。
(2)根据题目中要求作出假设。
建模过程
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)。
以上内容参考:网络-数学建模
❺ 数学建模中 模型假设怎么写
数学建模中模型假设怎么写这个问题我不是很清楚。
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。数学模型(Mathematical Model)是一种模拟,是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模(Mathematical Modeling)。
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❻ 数学建模如何做假设 我有一本数学建模的书 看过后面对一些实际问题还是不知道如何下手
一、根据网上资料加以整理,回答如下:
1、根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。
(1)根据题目中条件作出假设
(2)根据题目中要求作出假设
关键性假设不能缺;假设要切合题意。
2、合理的假设可以简化模型,从而反映模型的本质问题,如果过多考虑次要因素会使模型的建立难度加大,理论和实际问题总是存在差距,这是不可避免的。所有理论模型都是理想的,但所有理论模型又是有用的。
3、假设就是把复杂的问题假设成简单的问题,当然这不能改变题原来的本意,尽量的把一些不确定因素,假设出来,也就是把他定加以限定或不予考虑等等。
4、数学建模大都是开放性的试题,主要就是要有合理的假设。但不是一次性就假设完的,你在做题过程中还会发现新的问题,要么改进模型,要么增加假设,具体用哪个就要看合不合理了。
【参考网址见附件】
二、根据自己多次数学建模经验,回答如下:
1、首先,多看优秀论文肯定会找到感觉的,这种感觉就是如何用建模的语言表达问题。
2、其次,每个人都有自己的专长,最合理的就是,让那个最会写作的(这里指学术论文写作)来写。
3、假设看似只是建模的第一步,实际上在整个建模过程中,都要不断的来验证、完善假设,也就是完善模型。
4、“给一个问题不知道要做什么,怎么做”,这其中涉及到选题。每个人(或者每个建模团队)都有自己擅长的题目。在看有些优秀论文时,我们只需要粗略浏览;而有些就要细细品味。
5、除了多看书和论文,参加培训以及之后的建模模拟练习都是必不可少的。
你已经对建模感兴趣了,剩下的就是努力。相信会有好的回报的!
❼ 数学建模的论文的模型假设
储蓄所的营业情况保持稳定;服务员的工作能力都相同;
❽ 数学建模模型假设
数学建模文章格式模版
题目:明确题目意思
一、摘要:500个字左右,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果
二、关键字:3-5个
三.问题重述。略
四.
模型假设
根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。
(1)根据题目中条件作出假设
(2)根据题目中要求作出假设
关键性假设不能缺;假设要切合题意
五.
模型的建立
(1)
基本模型:
1)
首先要有数学模型:数学公式、方案等
2)
基本模型,要求
完整,正确,简明
(2)
简化模型
1)
要明确说明:简化思想,依据
2)
简化后模型,尽可能完整给出
(3)
模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题,
不追求数学上:高(级)、深(刻)、难(度大)。
u
能用初等方法解决的、就不用高级方法,
u
能用简单方法解决的,就不用复杂方法,
u
能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。
(4)鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异
数模创新可出现在
▲建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等,
▲模型求解中
▲结果表示、分析、检验,模型检验
▲推广部分
(5)在问题分析推导过程中,需要注意的问题:
u
分析:中肯、确切
u
术语:专业、内行;;
u
原理、依据:正确、明确,
u
表述:简明,关键步骤要列出
u
忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。
六.
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)
需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称
(3)
计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。
(4)
设法算出合理的数值结果。
七、
结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示
(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,须一一列出;
(4)
列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据
对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;
(5)
结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析
▲数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式
▲求解方案,用图示更好
(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。
八.模型评价
优点突出,缺点不回避。
改变原题要求,重新建模可在此做。
推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。
九、参考文献.十、附录
详细的结果,详细的数据表格,可在此列出。
但不要错,错的宁可不列。
主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。
检查答卷的主要三点,把三关:
n
模型的正确性、合理性、创新性
n
结果的正确性、合理性
n
文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩
内容你自己写吧,我也正想要呢
❾ 数学建模具体有些什么内容如何进行
一、定义
数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。
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。
二、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。
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。