数学建模方法
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Ⅲ、数学建模方法：
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。
3. 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。 4. 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。
（参见：齐欢《数学模型方法》，华中理工大学出版社，1996） Ⅳ、题型：
赛题题型结构形式有三个基本组成部分：
一、实际问题背景 1. 涉及面宽--有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。 2. 一般都有一个比较确切的现实问题。 二、若干假设条件 有如下几种情况： 1. 只有过程、规则等定性假设，无具体定量数据； 2. 给出若干实测或统计数据； 3. 给出若干参数或图形； 4. 蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件，或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。 三、要求回答的问题 往往有几个问题（一般不是唯一答案）: 1. 比较确定性的答案（基本答案）； 2. 更细致或更高层次的讨论结果（往往是讨论最优方案的提法和结果）。 Ⅴ、竞赛答卷:
提交一篇论文，基本内容和格式大致分三大部分：
一、标题、摘要部分：精品文档，欢迎下载
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1．题目--写出较确切的题目（不能只写A题、B题）。
2．摘要--200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。 3．内容较多时最好有个目录。 二、中心部分：
1．问题提出，问题分析。 2．模型建立：
①补充假设条件，明确概念，引进参数； ②模型形式（可有多个形式的模型）； ③模型求解； ④模型性质；
3．计算方法设计和计算机实现。 4
