重申了一下题目,但是还是很有必要,简要概述:解决实际问题时构建数学模型的过程。
很优秀的一个版本来自刘宏志老师《数据、模型与决策》书中解释:数学模型是利用系统化的符号和数学表达式对间题的一种抽象描述。数学建模可看作是把问题定义转换为数学模型的过程。 和问题定义相对应,数学模型包括几个主要组成部分:决策变量、环境变量、目标函数和约束条件。决策变量表示决策者可以控制的因素,即可控输入,是需要通过模型求解来确定的模型中的未知变量。环境变量表示决策者不可控的外界因素,即非可控输入,需要在收集数据阶段确定其具体数值,并在模型中以常量表示。目标函数是指描述问题目标的数学方程,而约束条件则是指描述问题中制约和限制因素的数学表达式(等式或不等式)。(这个主要是规划的一种定义) 数学建模是一项富有创造性的工作。对任何问题,“没有唯一正确的模型”。数学模型是对现实问题的一种抽象描述,必然会忽略一些因素。而这些被忽略的看似无关或不重要的因素,可能会引起重大的变化,例如人们熟知的“蝴蝶效应”。著名的统计学家乔治·博克斯曾说过:“All models are wrong.Some are useful.”(所有的模型都是错误的,但有一些是有用的。)对同一问题,可以从不同角度对其构建出多个不同的模型。 对于复杂问题的建模,很难一步到位,通常需要采取一种逐步演化的方式来进行。从简单的模型开始(忽略一些难以处理的因素),然后通过逐步添加更多相关因素,让模型演化,使其与实际问题更加接近。基于模型分析得出的结论或建议的价值,与模型对实际情况的描述符合程度有很大的关系。通常,模型越接近实际,分析得出的结果的价值也越大。
下面都是一些比较通俗易懂的一些术语,结合表层含义即可了解:
重点:以上都是错的!!!
实际上:
(图片来源:《老哥带你学数模》课程截图)
如下:
简要说一下,最极端情况下团队之间也应该互相理解和信任,团队协作因人而异,具体的就比赛而言团队协作有一下几个方面:
作为一篇文章还是要把重要的知识点部分的介绍放在前面,此部分就只是一些自己的想法和阐述。
简单来说就是自己个人失败的大学前两年经历的总结和后续的目标规划。本人目前在校大二计算机专业学生,无论专业知识还是人际社交都并不是十分优秀,甚至都不敢称呼自己“科班生”,软件编程学习上目前才一个非常一般的蓝桥杯省级三等奖,也参加了一些大大小小的省部级赛事却很少拿到好的名次,大一刚进入大学校园的那一份热血、展望、豪言想起来却只能去苦笑。
话入正题,浅谈一下数学建模竞赛的影响,本来是要大一就去参加数学建模的却很离谱的连群聊都没进入,通知直接都没收到,遗憾无缘比赛。大二下学期和两个志同道合的同学一起报名了数学建模竞赛(也一起参加了很多其他比赛),由于疫情缘故数学建模课程的培训来到了线上,教学内容也在教学课时的限制下简要带过了很多重要知识点,但是数学建模竞赛的老师们(我学校采取每节课不同老师讲授)的教学方式和内容和我所学习的知识很多内容都相契合,在校级数学建模竞赛中我也很荣幸的获得了校级一等奖第一名,感受到了那种“兴趣指引”的快乐,线上学习的方式利弊无疑也是一把双刃剑,但是对于去热爱的同学会带来更多的益处。
甚至可以说:数学建模点燃了我的希望之火,结束了学校的课程,我也积极投入到自己的系统性数学建模学习过程中去,课程的选择上两手抓运用好网络资源,
B站上面我听的是老哥的《老哥带你学数模》系列课程偏向零基础学习,时长偏多,内容详细;
大学Mook上面我选择了西北工业大学肖华勇老师的《数学建模》,更加倾向于模型结合实例的教学,对于不了解的同学无疑可以直接听一个去了解比赛完整体系流程。
书籍比较多,我推荐是电子书为主,网络资源获取,我目前以姜启源老师的《数学模型(第四版)》和司守奎《数学建模算法和应用》为主,很对书籍都是重推导过程,应对比赛我个人认为先系统性全部学习过后去做模型,决定好方法后可以用一定时间去了解优缺点(也便于论文撰写),当然大神级别可以直接去啃书了。
我也是备战数模竞赛,虽然也有了一些基础,但是暑假期间时间较长更适合系统性学习(其他竞赛可能会影响更新进度),文章内容将结合二者一起进行总结和介绍,结合视频课件来总结并提出自己的一些想法,查阅资料后再度总结,最后尽量做到完备,也希望我的数学建模系列可以受到大家支持。
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