什么是数学建模

数学的模型有：应用领域类型：生态模型、交通模型、环境模型、作战模型、社会模型、医学模型、机械模型等。建立模型的数学方法：几何模型、网络模型、运筹模型、随机模型等。建模目的类型：描述模型、分析模型、预测模型、决策模型、控制模型等。模型结构的了解程度类型：白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。建立数学模型的要求：1、真实完整。（1）真实的、系统的、完整的反映客观现象；（2）必须具有代表性；（3）具有外推性，即能得到原型客体的信息，在模型的研究实验时，能得到关于原型客体的原因；（4）必须反映完成基本任务所达到的各种业绩，而且要与实际情况相符合。2、简明实用。在建模过程中，要把本质的东西及其关系反映进去，把非本质的、对反映客观真实程度影响不大的东西去掉，使模型在保证一定精确度的条件下，尽可能的简单和可操作，数据易于采集。3、适应变化。随着有关条件的变化和人们认识的发展，通过相关变量及参数的调整，能很好的适应新情况。

数学模型（mathematical model）就是用数学的语言、方法去近似地刻画实际，描述现实问题的数学公式、图形或算法。数学模型可按不同的方式进行分类。按照模型的应用领域，可分为人口模型、生物模型、生态模型、交通模型、环境模型、作战模型、社会模型、经济模型、医学模型、机械模型等。按照建立模型的数学方法，可分为微分方程模型、几何模型、网络模型、运筹模型、随机模型等。按照建模目的，可分为描述模型、分析模型、预测模型、决策模型、控制模型等。按照对模型结构的了解程度，可分为白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。白箱是指对所涉及问题的机理很清楚，黑箱是完全不了解问题的内部机理，灰箱则介于两者之间。根据模型的表现形态还可分为：静态模型和动态模型、解析模型和数值模型、离散模型和连续模型、确定性模型和随机性模型。数学模型和数学建模介绍数学建模（mathematical modeling）就是通过建立数学模型来解决各种实际问题的方法，也就是通过对实际问题的抽象、简化，确定变量和参数，并应用某些规律建立起变量、参数之间的关系。求解该数学问题，解释、验证所得到的解，从而确定能否用于解决实际问题。数学建模最重要的特点在于它是一个接受实践检验、多次修改、逐渐完善的过程。数学建模没有固定的格式和标准，也没有明确的方法，通常由明确问题、合理假设、搭建模型、求解模型、分析检验等五个步骤组成。一个理想的数学模型，应尽可能满足以下两个条件：模型的可靠性：在误差允许范围内，能正确反映客观实际；模型的可解性：模型能够通过数学计算，得到可行解。一个实际问题往往很复杂的，影响因素也有很多，要解决实际问题，就要将实际问题抽象简化、合理假设，确定变量和参数，建立合适的数学模型，并求解。模型的可靠性和可解性通常互相矛盾，一般总是在模型可解性的前提下力争较满意的可靠性。

数学模型如下：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。3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。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。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。7、网格算法和穷举法。8、一些连续离散化方法。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。建模要求：1）真实的、系统的、完整的,形象的反映客观现象。2）必须具有代表性。3）具有外推性，即能得到原型客体的信息，在模型的研究实验时，能得到关于原型客体的原因。4）必须反映完成基本任务所达到的各种业绩，而且要与实际情况相符合。

以下是十大经典数学模型的简要介绍：1. 线性回归模型：用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系，可以用来进行预测和建立关联。2. 二项式分布模型：用于描述在固定数量的试验中成功的概率，被广泛应用于估计统计数据中的置信度和显著性水平。3. 正态分布模型：一种连续分布，它的形状像一个钟形曲线，可以描述自然界中很多现象的分布，例如身高、体重等。4. 马尔可夫链模型：描述状态在时间上的演变，并用于各种应用中，如自然语言处理、金融市场分析等。5. 黑-斯科尔模型：用于分析金融市场中的风险和回报，可帮助投资者做出最优投资决策。6. 生长模型：描述自然界中生物的生长过程，包括人口增长、细胞分裂、植物生长等，被广泛用于农业、生物学等领域。7. 模拟模型：用于模拟复杂系统的行为，包括气象、交通、城市规划等，可帮助决策者做出最优决策。8. 游戏论模型：用于分析博弈中的策略和结果，包括合作博弈、非合作博弈、零和博弈等。9. 压缩模型：用于压缩数据，以减少存储空间和传输时间，常见的压缩模型包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv编码等。10. 拓扑模型：描述几何形状的变化和特性，如连通性、维数、曲率等，广泛应用于几何学、物理学、计算机科学等领域。

什么是数学模型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。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。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。数学模型可以描述为：针对于现实世界的一个特定对象，为了一个特定的目的，根据其内在的系统特征、规律做出一定的必要假设，采用数学语言，概括地或近似地表述出一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的某种系统的纯关系结构。广义上，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。在一定抽象并且简化的基础之上得到的一个数学结构，也就是数学模型，可以帮助人们更加深刻地认识所研究的对象。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。

模型是为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物,集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。数学建模就是指对于一个现实对象,为了一个特定目的,根据其内在规律,作出必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构，其意义在于用数学方法解决实际问题。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。数学模型可以描述为：对于现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一定的必要假设，然后运用恰当的数学工具得到的一个数学结构。这样，在一定抽象并且简化的基础之上得到的一个数学结构，也就是数学模型，可以帮助人们更加深刻地认识所研究的对象。比方说，我们所研究的物理学，尤其是应用在工程上面的物理学，比如电路，理论力学，材料力学这些，就是对数学建模的一个很好直观的例子。

1、按照模型的应用领域分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型；2、按照建立模型的数学方法分：初等模型、几何模型、微分方程模型、统计回归模型、数学规划模型；3、按照模型的表现特性分：确定性模型和随机性模型、静态模型和动态模型、线性模型和非线性模型、离散模型和连续模型；4、按照建模目的分：描述模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。

数学模型是指对于现实世界的一个特定对象

数学建模中常用的模型有以下几种：1. 线性规划模型：线性规划是一种优化问题的数学模型，可用于在给定的约束条件下，最大化或最小化线性函数的值。线性规划广泛应用于生产排程、资源分配、运输问题等领域。2. 非线性规划模型：非线性规划是一种优化问题的数学模型，可用于在给定的约束条件下，最大化或最小化非线性函数的值。非线性规划广泛应用于工程设计、经济分析、生态保护等领域。3. 时间序列模型：时间序列模型是一种用于分析时间序列数据的数学模型，可用于预测未来的趋势和周期性变化。时间序列模型广泛应用于经济预测、股票交易、气象预报等领域。4. 随机过程模型：随机过程是一种描述随机现象的数学模型，可用于分析随机过程的演化规律。随机过程模型广泛应用于金融风险评估、信号处理、通信系统设计等领域。5. 神经网络模型：神经网络是一种模拟人脑神经系统的数学模型，可用于模拟和预测复杂的非线性系统。神经网络模型广泛应用于图像处理、语音识别、智能控制等领域。6. 遗传算法模型：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的数学模型，可用于求解复杂的优化问题。遗传算法模型广泛应用于工程设计、计划问题、机器学习等领域。

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。

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。现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。"数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。"具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。数学模型（Mathematical Model）是近些年发展起来的新学科，是数学理论与实际问题相结合的一门科学。它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。

我不知道你要模型做什么，我从我的专业说这个数学建摸，我们设计一样东西，比如让你设计一控制器，你把你的想法的实际东西做出来了，然后直接连接到你要控制的对象上，结果那一般是肯定有东西爆了，数学建模，你建立了模型，才有可能进行仿真，分析可否实现，不可实现就查找原因，重新设计等，这模型很多时候是数学模型，你不可能每做一样东西，比如给电厂设计一东西，你不可能建一个比电厂小的比率实物模型吧，数学模型这时候就可以解决问题了

数学八大模型:模型1：A字型相似模型2:“8”字型相似模型3：三平行倒数和模型模型4：一线三等角模型5：半角形似（两个字母型相似）模型6：旋转型相似模型7：与圆有关的简单相似模型8：阿氏圆感谢，望采纳！

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。建模背景数学技术近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。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）。

1、优化模型。优化模型包括四个要素：决策变量、目标函数、约束条件、求解方法；2、微分方程模型。微分方程模型一般适用于动态连续模型，当描述实际对象的某些特性随时间或空间而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态，研究它的控制手段时，通常要建立对象的动态模型。3、概率统计模型。概率统计模型包括预测模型、经济计量模型和马尔可夫链模型三种模型。

推荐使用eviews软件，spss软件也行，建立回归模型。

不一样

数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。"数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。"具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。

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.

手拉手，半角，猪蹄，一线三直角，子母，八字，同余…

结构图也是系统的一种数学模型,它实际上是数学模型的图解化 。

数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。数学模型（Mathematical Model）是近些年发展起来的新学科，是数学理论与实际问题相结合的一门科学。它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。

对实际问题建立数学模型

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。拓展资料：1、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。2、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。3、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。4、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。

求图

数学建模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。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。数学建模的特点创造性和经验模型的构建给定一种实现情景，学习识别问题做出假设和收集数据提出模型，测试假设必要时精炼模型在情况适宜时看看模型和数据是否一致，以及分析模型的基本数学结构以评价并不完全精确地满足假设时对结论的敏感性。模型分析给定一个模型，学会分析反向推理以揭示那些不一定是显式表示的基本假设，审慎严谨地评估这些假设和手头要处理的情景相符合的程度，并估计不完全精确地满足假设时对结论的敏感性。

还有物理模型，概念模型

一、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. 二、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. 三、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.

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。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。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。模型种类：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。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。

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划，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（MathematicalModeling）。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。不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。

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。

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

模型是为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物,集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。数学建模就是指对于一个现实对象,为了一个特定目的,根据其内在规律,作出必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构，其意义在于用数学方法解决实际问题。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。数学模型可以描述为：对于现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一定的必要假设，然后运用恰当的数学工具得到的一个数学结构。这样，在一定抽象并且简化的基础之上得到的一个数学结构，也就是数学模型，可以帮助人们更加深刻地认识所研究的对象。比方说，我们所研究的物理学，尤其是应用在工程上面的物理学，比如电路，理论力学，材料力学这些，就是对数学建模的一个很好直观的例子。

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。现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。数学模型是近些年发展起来的新学科，是数学理论与实际问题相结合的一门科学。它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。

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。

1、概念不同：数学模型是一类方法和一类实例，它是将问题转化为可以用数学解的一系列公式。数学建模是一种竞赛和科目的名称，是学习数学模型和用数学模型来竞赛。2、应用方式不同：数学模型是在实际问题中抽化出数学的模型，也就是纯数学的问题，然后解决这个数学问题，在回到实际问题，也就解决了实际问题。数学建模＝建造模型 ，是建立数学模型的全过程，包括模型准备，假设、建立、求解、分析、检验、应用等。扩展资料：不同的数学模型，是以数学方程式的形势表达一个形态， 应该说是已经做好的方程式或关系式，（是名词，强调结果） 而数学建模是以数学的方法建立事物的形态，（是动词，强调过程） 数学模型是通过数学建模得来的，而数学模型不一定通过数学建模。

数学模型可以分为三类:(1)概念型数学模型(2)方法型数学模型(3)结构型数学模型

优化模型、微分方程模型、稳定性分析模型、代数模型、图论模型、动态规划模型、随机模型、决策与对策模型。 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~~ 数学建模是什么意思 数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。 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、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 数模是什么 又称数学建模。 数学模型是近些年发展起来的新学科，是数学理论与实际问题相结合的一门科学。它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。 根据研究目的，对所研究的过程和现象(称为现实原型或原型)的主要特征、主要关系、采用形式化的数学语言，概括地、近似地表达出来的一种结构，所谓“数学化”，指的就是构造数学模型．通过研究事物的数学模型来认识事物的方法，称为数学模型方法．简称为MM方法。 数学模型是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。数学模型有广义和狭义两种解释．广义地说，数学概念、如数、 *** 、向量、方程都可称为数学模型，狭义地说，只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类：(1)描述客体必然现象的确定性模型，其数学工具一般是代效方程、微分方程、积分方程和差分方程等，（2）描述客体或然现象的随机性模型，其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。在体育实践中常常提到优秀运动员的数学模型。如经调查统计．现代的世界级短跑运动健将模型为身高1.80米左右、体重70公斤左右，100米成绩10秒左右或更好等。 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......>> 请问三维建模和数学建模有什么区别 三维模型是物体的多边形表示，通常用计算机或者其它视频设备进行显示。显示的物体是可以是现实世界的实体，也可以是虚构的物体。任何物理自然界存在的东西都可以用三维模型表示。 三维模型已经用于各种不同的领域。在医疗行业使用它们制作器官的精确模型；电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的精确模型；建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现；工程界将它们用于设计新设备、交通工具、结构以及其它应用领域；在最近几十年，地球科学领域开始构建三维地质模型。 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。触里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含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。 数学建模是什么东西？能不能详细用几个例子讲解一下 60分 数学建模就是用数学工具，比如各种形式的方程来描述实际的物理世界。 比如，最简单的匀速直线运动，用s＝vt来描述位移和速度与时间的关系，就是对这一物理运动的数学建模。 当然，还有更复杂的物理环境，就需要用到更高深的数学工具，比如多阶的微分方程，或是采用状态变量的方法对物理世界进行分析，但总而言之，都是用数学语言来描述物理世界。 一个数学建模例子 wenku.baidu/...Vo4Ooi 数学建模经典案例详解 wenku.baidu/...IQkSrO 数学建模大赛到底是干什么的？一定要会编程吗？ 我曾参加过数学建模竞赛。全国大学生数学建模大赛目的是培养大学生能够在学习知识的同时，学会运用知识解决实际问题，学会将实际问题转化成数学问题，用数学知识来解决实际问题。并且，培养小组团结合作精神。必须是三人一组，不过最好可以是不同专业的三个人，这样知识面广，好解决问题，分工合作。最好会编程，但是不会的话，也可以求助会的人，比如求助你的老师或者会编程的同学。希望我的回答对你有帮助，也希望你能参加，这个大赛很能锻炼人。 数学建模的思路是什么？ 数学建模关键是提炼数学模型，所谓提炼数学模型，就是运用科学抽象法，把复杂的研究对象转化为数学问题，经合理简化后，建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式(或方程式)。这既是数学方法中最关键的一步，也是最困难的一步。提炼数学模型，一般采用以下六个步骤完成： 第一步：根据研究对象的特点，确定研究对象属哪类自然事物或自然现象，从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。即首先确定对象与应该使用的数学模型的类别归属问题，是属于“必然”类，还是“随机”类；是“突变”类，还是“模糊”类。 第二步：确定几个基本量和基本的科学概念，用以反映研究对象的状态。这需要根据已有的科学理论或假说及实验信息资料的分析确定。例如在力学系统的研究中，首先确定的摹本物理量是质主(m)、速度(v)、加速度(α)、时间(t)、位矢(r)等。必须注意确定的基本量不能过多，否则未知数过多，难以简化成可能数学模型，因此必须诜择出实质性、关键性物理量才行。 禒 第三步：抓住主要矛盾进行科学抽象。现实研究对象是复杂的，多种因素混在一起，因此，必须变复杂的研究对象为简单和理想化的研究对象，做到这一点相当困难，关键是分清主次。如何分清主次只能具体问题具体分析，但也有两条基本原则：一是所建数学模型一定是可能的，至少可给出近似解；二是近似解的误差不能超过实际问题所允许的误差范围。 第四步：对简化后的基本量进行标定，给出它们的科学内涵。即标明哪些是常量，哪些是已知量，哪些是待求量，哪些是矢量，哪些是标量，这些量的物理含义是什么? 第五步：按数学模型求出结果。 第六步：验证数学模型。验证时可根据情况对模型进行修正，使其符合程度更高，当然这以求原模型与实际情况基本相符为原则。

A是的 B不是 C不知道 D没听过 选A

对数学建模的认识与理解如下：一、必然。数学建模是对现实问题进行数学抽象，用数学的语言表达问题、用数学方法构建模型解决问题的素养。数学建模是数学应用价值的直接体现。当今，数学与社会的高度联系使得我们的生活根本离不开数学，但人们在享受数学带来的好处的同时，却忽视了数学在其中所起到的作用。很多成年人会觉得“当年所学的数学知识已经都还给老师了”，甚至觉得数学的价值仅止步于高考。深思这一现象背后的原因，不得不反思传统教育中的数学教学目标与数学的实用性之间存在着巨大的鸿沟。由此看来，数学建模的提出是数学教育发展的一种必然。数学建模是应用数学的知识与方法，通过建立数学模型去解决问题。数学模型可以理解为是某个现象的一个简化的数学描述。从应用的角度来看，函数就是模型。但函数关系并不能囊括所有模型，不过人们所遇到的相当多的模型确实都是由函数关系来描述的。二、意义。数学建模不同于常规意义上的数学应用题。以往的数学应用题是已经做好了数学抽象并预设好了数学模型，学生的主要任务是求解模型。而真正的数学建模过程并不是从固有的模式中寻找到答案，而是尝试在某些基本假设下发现一类现象，从而建立一个模型去探寻它的数学模式，试着推出一些结论或者预测一类现象，这非常有利于学生创新思维能力的养成。这一过程需要学生对基本假设的选取有充分的讨论甚至辩论，这就需要大量的数学想象和抽象。很多时候，学生一开始可能选择了他认为正确的基本假设，但他的数学能力和数学知识储备没办法帮助他建立此基本假设，怎样才能在进一步简化问题的同时保留自己对问题的观点，这就非常能锻炼学生的实践能力。而模型建立后还要对模型进行充分的思考和解读，需要用数学推理和现实数据进行对比检验，并且也要兼顾运算的复杂度。由此可见，数学建模并不是独立存在的，它与其他五个数学学科核心素养直接关联、相辅相成。三、价值。数学建模还强调“一个问题在不同的基本假设下有不同的解答”，对于高中数学的学习，能够获得这种开放性的体验至关重要。因为学生之前接触的数学都是确定的、单指向的，从答案到过程，非此即彼。而建模问题则需要根据现实情境与条件，形成假设与合情推理，在此基础上自行构建模型，再根据已有数据来验证模型，并运用模型来猜想验证新的情境，最后再用以解释现实世界。如果学生发现某些数据与所建的模型结论不符，就必须调整模型甚至推翻假设，如此循环往复。因此，数学建模能引导高中生学会用科学、审慎的眼光，思考、观察、接纳和理解身边的自然和现实世界，并养成追求真理的科学精神和在实事求是基础上大胆创新的科学素养。四、落实。1、重视教材中的实际应用内容，例如教材中的个人所得税的计算、投资方案的选择、潮起潮落的变化规律等实例，既贴近生活，又能反应数学的实用性，是非常好的讲解建模的素材。切不要因为讲解复杂、耽误教学进度而舍弃不讲，这样的内容才是真正能够培养学生数学核心素养的好材料。在教学过程中需重点引导学生学会用数学的思维分析问题、解决问题，体会数学在各行业、各领域中的应用价值。2、开设数学建模校本课程，鼓励学生自主发现生活中的问题，大胆提出问题，并用数学的眼光观察问题，用数学的思维思考问题。在2019年首届上海地区数学建模联校活动(SJMMA2019)比赛试题中，E题就是以学生提出的“扫雷游戏评估”问题为背景改编而来的。数学建模校本课可以利用往届数学建模比赛的试题组织学生进行探究，经历数学建模的全过程，感悟数学的现实性和应用性。

数学建模的过程包括：模型准备、模型假设、模型建立、模型求解、模型的分析与检验、模型应用。（1）模型准备要建立实际问题的数学模型，首先要对需要解决问题的实际背景和内在机理进行深刻的了解，通过适当的调查和研究明确所解决的问题是什么？所要达到的主要目的是什么？在此过程中，需要深入实际进行调查和研究，收集和掌握与研究问题相关的信息、资料，查阅有关的文献资料，与熟悉情况的有关人员进行讨论，弄清实际问题的特征，按解决问题的目的更合理地收集数据，初步确定建立模型的类型等。（2）模型假设一般来说，现实世界里的实际问题往往错综复杂，涉及面极广。这样的问题，如果不经过抽象和简化，人们就无法准确地把握它的本质属性、就很难将其转化为数学问题；即便可以转化为数学问题，也会很难求解。因此要建立一个数学模型，就要对所研究的问题和收集到的相关信息进行分析，将那些反映问题本质属性的形态量及其关系抽象出来，而简化掉那些非本质的因素，使之摆脱实际问题的集体复杂形态，形成对建立模型有用的信息资源和前提条件。作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力。但是，对实际问题的抽象和简化也不是无条件的（不合理的假设或过于简单的假设会导致模型的失败），必须按照一定的合理性原则进行。假设的合理性原则有以下几点。①目的性原则：根据研究问题的特征抽象出与建模目的有关的因素，简化掉那些与建立模型无关或关系不大的因素。②简明性原则：所给出的假设条件要简单、准确，有利于构造模型。③真实性原则：假设条件要符合情理，简化带来的误差应满足实际问题所能允许的误差范围。④全面性原则：在对问题作出假设的同时，还要给出实际问题所处的环境条件等。总之，模型假设就是根据实际对象的特征和建模的目的，在掌握必要资料的基础上，对问题进行合理的抽象和必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。应该说这是一个比较困难的过程，也是建模过程中十分关键的一步，往往不能一次完成，而需要经过多次反复才能完成。（3）模型建立在模型假设的基础上，首先区分哪些是常量、哪些是变量、哪些是已知量、哪些是未知量；然后查明各种量所处的地位、作用和它们之间的关系。利用适当的数学工具刻画各变量之间的关系（等式或不等式），建立相应的数学结构（命题、表格、图形等），从而构造出所研究问题的数学模型。在构造模型时究竟采用什么数学工具要根据问题的特征、建模的目的要求以及建模人的数学特长而定。可以这样讲，数学的任一分支在构造模型是都可能用到，而同一实际问题也可采用不同的数学方法构造出不同的数学模型。但在能够达到预期目的的前提下，尽量采用简单的数学工具，以便得到的模型能够具有更广泛的应用。另外，在建立模型时究竟采用什么方法也要根据问题的性质和模型假设所提供的信息而定。随着现代技术的不断发展，建模的方法层出不穷，它们各有所长、各有所短。在建立模型时，可以同时采用，以取长补短，最终达到建模的目的。在初步建立数学模型之后，一般还要进行必要的分析和简化，使其达到便于求解的形式，并根据研究问题的目的和要求，对其进行检查，主要看它是否能代表所研究的实际问题。（4）模型求解构造数学模型之后，再根据已知条件和数据、分析模型的特征和结构特点，设计或采用求解模型的数学方法和算法，主要包括解方程、画图形、逻辑运算、数值计算等各种传统的和现代的数学方法，特别是现代计算机技术和数学软件的使用，可以快速、准确地进行模型的求解。（5）模型的分析与检验根据建模的目的和要求，对模型求解的数值结果进行数学上的分析，主要采用的方法有：进行变量之间依赖关系的分析，进行稳定性分析，进行系统参数的灵敏度分析，进行误差分析等。通过分析。如果不符合要求，就修改或增减模型假设条件，重新建立模型，直至符合要求；如果符合要求，还可以对模型进行评价、预测、优化等。在模型分析符合要求之后，还必须回到实际问题中对模型进行检验，利用实际现象、数据等检验模型的合理性和适用性，即检验模型的正确性。如果由模型计算出来的理论数值与实际数值比较吻合，则模型是成功的；如果理论数值与实际数值差别太大或部分不符，则模型是失败的。若能肯定建模和求解过程准确无误的话，一般来讲，问题往往出在模型假设上。此时，应该对实际问题中的主次因素再次进行分析，如果某些因素因被忽略而使模型失败，则再建立模型时将其重新考虑进去。修改时可能去掉或增加一些变量，也可能改变一些变量的性质；或者调整参数，或者改换数学方法，通常一个模型需要经过反复修改才能成功。因此，模型的检验对于模型的成败至关重要，必不可少。（6）模型应用目前，数学模型的应用已经非常广泛，越来越渗透到社会学科、生命学科、环境学科等各个领域。而模型的应用才是数学建模的宗旨，也是对模型的最客观、最公正的检验。因此，一个成功的数学模型，必须根据建模的目的，将其用于分析、研究和解决实际问题，充分发挥数学模型在生产和科研中的重要作用和意义。

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。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。

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、spss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。

数学模型有以下几种分类方法1. 按模型的数学方法分：几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等。2. 按模型的特征分：静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型等。3. 按模型的应用领域分：人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。4. 按建模的目的分： ：预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等。一般研究数学建模论文的时候，是按照建模的目的去分类的，并且是算法往往也和建模的目的对应5. 按对模型结构的了解程度分： ：有白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等。比赛尽量避免使用，黑箱模型、灰箱模型，以及一些主观性模型。6. 按比赛命题方向分：国赛一般是离散模型和连续模型各一个，2016 美赛六个题目（离散、连续、运筹学/复杂网络、大数据、环境科学、政策）知识科普：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。

每年的全国大学生数学建模比赛分两组：本科组 ，专科组。a、b供本科学生做；c、d供专科学生做。全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区（包括香港、澳门和台湾）及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。数学技术近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。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）。不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。

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.

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