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刘小淼淼淼
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专业的吃货一枚

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数学建模论文范文--利用数学建模解数学应用题 数学建模随着人类的进步,科技的发展和社会的日趋数字化,应用领域越来越广泛,人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度,通过数学建模解数学应用题,提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点,把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析,希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验,考查的是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式 应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题,假设车流平稳,没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型,解决数学问题从而解决实际问题,这一数学全过程的教学关键是建立数学模型,数学建模能力的强弱,直接关系到数学应用题的解题质量,同时也体现一个学生的综合能力。 3.1提高分析、理解、阅读能力。 阅读理解能力是数学建模的前提,数学应用题一般都创设一个新的背景,也针对问题本身使用一些专门术语,并给出即时定义。如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述,给出了“减薄率”这一专门术语,并给出了即时定义,能否深刻理解,反映了自身综合素质,这种理解能力直接影响数学建模质量。 3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。 将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等,这种译释能力是数学建成模的基础性工作。 例如:一种产品原来的成本为a元,在今后几年内,计划使成本平均每一年比上一年降低p%,经过五年后的成本为多少? 将题中给出的文字翻译成符号语言,成本y=a(1-p%)5 3.3增强选择数学模型的能力。 选择数学模型是数学能力的反映。数学模型的建立有多种方法,怎样选择一个最佳的模型,体现数学能力的强弱。建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。结合教学内容,以函数建模为例,以下实际问题所选择的数学模型列表: 函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。 数学应用题一般运算量较大、较复杂,且有近似计算。有的尽管思路正确、建模合理,但计算能力欠缺,就会前功尽弃。所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在,忽视运算能力,特别是计算能力的培养,只重视推理过程,不重视计算过程的做法是不可取的。 利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题,培养学生发散思维能力是很有益的,是提高学生素质,进行素质教育的一条有效途径。同时数学建模的应用也是科学实践,有利于实践能力的培养,是实施素质教育所必须的,需要引起教育工作者的足够重视。 加强高中数学建模教学培养学生的创新能力 摘要:通过对高中数学新教材的教学,结合新教材的编写特点和高中研究性学习的开展,对如何加强高中数学建模教学,培养学生的创新能力方面进行探索。 关键词:创新能力;数学建模;研究性学习。 《全日制普通高级中学数学教学大纲(试验修订版)》对学生提出新的教学要求,要求学生: (1)学会提出问题和明确探究方向; (2)体验数学活动的过程; (3)培养创新精神和应用能力。 其中,创新意识与实践能力是新大纲中最突出的特点之一,数学学习不仅要在数学基础知识,基本技能和思维能力,运算能力,空间想象能力等方面得到训练和提高,而且在应用数学分析和解决实际问题的能力方面同样需要得到训练和提高,而培养学生的分析和解决实际问题的能力仅仅靠课堂教学是不够的,必须要有实践、培养学生的创新意识和实践能力是数学教学的一个重要目的和一条基本原则,要使学生学会提出问题并明确探究方向,能够运用已有的知识进行交流,并将实际问题抽象为数学问题,就必须建立数学模型,从而形成比较完整的数学知识结构。 数学模型是数学知识与数学应用的桥梁,研究和学习数学模型,能帮助学生探索数学的应用,产生对数学学习的兴趣,培养学生的创新意识和实践能力,加强数学建模教学与学习对学生的智力开发具有深远的意义,现就如何加强高中数学建模教学谈几点体会。 一.要重视各章前问题的教学,使学生明白建立数学模型的实际意义。 教材的每一章都由一个有关的实际问题引入,可直接告诉学生,学了本章的教学内容及方法后,这个实际问题就能用数学模型得到解决,这样,学生就会产生创新意识,对新数学模型的渴求,实践意识,学完要在实践中试一试。 如新教材“三角函数”章前提出:有一块以O点为圆心的半圆形空地,要在这块空地上划出一个内接矩形ABCD辟为绿册,使其册边AD落在半圆的直径上,另两点BC落在半圆的圆周上,已知半圆的半径长为a,如何选择关于点O对称的点A、D的位置,可以使矩形面积最大? 这是培养创新意识及实践能力的好时机要注意引导,对所考察的实际问题进行抽象分析,建立相应的数学模型,并通过新旧两种思路方法,提出新知识,激发学生的知欲,如不可挫伤学生的积极性,失去“亮点”。 这样通过章前问题教学,学生明白了数学就是学习,研究和应用数学模型,同时培养学生追求新方法的意识及参与实践的意识。因此,要重视章前问题的教学,还可据市场经济的建设与发展的需要及学生实践活动中发现的问题,补充一些实例,强化这方面的教学,使学生在日常生活及学习中重视数学,培养学生数学建模意识。
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我究竟怎么了555

论文(答卷)用白色A4纸,上下左右各留出5厘米的页边距。论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中。论文中其它汉字一律采用小四号黑色宋体字,行距用单倍行距。论文从正文开始编写页码,页码必须位于每页页脚中部,用阿拉伯数字从“1”开始连续编号引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料) 必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号,如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出,其中书籍的表述方式为: [编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为: [编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为: [编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。

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爱生活的哒哒

奥运会临时超市网点设计模型(小三黑体,题目直接用竞赛试题题目,不必另起) 摘要 (一级标题,4号黑体,居中)(论文其他内容小4号宋体字,单倍行距,左侧装订)本文根据题目附录中提供的问卷调查数据,利用关系数据库查询语言,从不同侧面进行了准确统计,找出了运动会期间观众在出行方式、餐饮方式以及消费额(非餐饮)三方面所反映的规律:大部分(约72%)的观众坐公交和地铁出行;过半数(约52%)的观众选择西餐作为餐饮方式;绝大部分(约88%)的观众消费额在300以下,其中200到300之间人数约占44%。根据观众在出行方式、餐饮方式以及消费额(非餐饮)三方面所反映的规律,对不同消费档次(非餐饮)的观众进行统计,分别测算出题目(图2)中20个商区的人流量分布:A1:83% A2:09% A3:63% A4:19% A5:72% A6:73% A7:04% A8:49% A9:95% A10:40%B1:81% B2:26% B3:55% B4:95% B5:49% B6:27% C1:69% C2:60% C3:39% C4:84%在解决了问题1、2的基础上,对不同消费档次的观众赋予不同消费档次指数,然后,通过对综合购买力的分析以及对各消费档次观众的消费水平进行全面、综合考查,并以此为依据对问题3建立了线性优化模型,运用数学软件MATLAB编程对模型进行二维搜索,得到了模型最优解,设计出了各商区两种类型迷你超市网MS的分布方案: 商区网类型 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10小MS个数 5 4 4 4 5 8 4 3 3 2大MS个数 5 4 4 5 5 9 4 4 3 3 商区网类型 B1 B2 B3 B4 B5 B6 C1 C2 C3 C4小MS个数 2 3 4 3 4 6 2 2 4 3大MS个数 2 1 3 3 3 5 1 2 4 5最后,通过综合分析,我们建立的模型能够准确描述各商区消费水平,得出两种不同类型MS个数分布基本均衡,既满足了奥运会期间的购物需求,又考虑了商业赢利。关键词(一级标题,四号黑体,居中)人流量;二维搜索;消费档次指数;线性优化模型;综合购买力(3-5个)(第一页只有摘要和关键词,而且论文从这一页开始编页号,页码居中)一. 问题的提出(一级标题,四号黑体,居中)2008年北京奥运会的建设工作已经进入全面设计和实施阶段。奥运会期间,在比赛主场馆的周边地区需要建设由小型商亭构建的临时商业网点,称为迷你超市(Mini Supermarket, 以下记做MS)网,以满足观众、游客、工作人员等在奥运会期间的购物需求,主要经营食品、奥运纪念品、旅游用品、文体用品和小日用品等。在比赛主场馆周边地区设置的这种MS,在地点、大小类型和总量方面有三个基本要求:满足奥运会期间的购物需求、分布基本均衡和商业上赢利。图1给出了比赛主场馆的规划图。作为真实地图的简化,在图2中仅保留了与本问题有关的地区及相关部分:道路(白色为人行道)、公交车站、地铁站、出租车站、私车停车场、餐饮部门等,其中标有A1-A10、B1-B6、C1-C4的黄色区域是规定的设计MS网点的20个商区。为了得到人流量的规律,一个可供选择的方法,是在已经建设好的某运动场(图3)通过对预演的运动会的问卷调查,了解观众(购物主体)的出行和用餐的需求方式和购物欲望。假设我们在某运动场举办了三次运动会,并通过对观众的问卷调查采集了相关数据,参照采集的数据,请你按以下步骤对图2的20个商区设计MS网点:1. 根据附录中给出的问卷调查数据,找出观众在出行、用餐和购物等方面所反映的规律。 2. 假定奥运会期间(指某一天)每位观众平均出行两次,一次为进出场馆,一次为餐饮,并且出行均采取最短路径。依据1的结果,测算图2中20个商区的人流量分布(用百分比表示)。3. 如果有两种大小不同规模的MS类型供选择,给出图2中20个商区内MS网点的设计方案(即每个商区内不同类型MS的个数),以满足上述三个基本要求。4. 阐明你的方法的科学性,并说明你的结果是贴近实际的。(图2,图3请见附录2)。二. 问题假设(一级标题,四号黑体,居中)1.奥运会期间(指某一天)每位观众平均出行两次,一次为进出场馆,一次为餐饮,并且出行均采取最短路径。2.观众在一天内的行程如下: 进场馆——>出场餐饮——>餐饮完回场馆——>出场馆且进场馆和出场馆路径相同,出场餐饮和餐饮完回场路径相同。3.出场餐饮与餐饮完回场馆时不考虑出行方式,只按餐饮方式采取最短路径。4.各场馆内进出口与看台一一对应(即进场时一个进口只能到达唯一确定看台,出场时一个出口对应唯一看台,看台之间不能相互跨越)。5.每位观众通过出行或餐饮路径上所有商区(包括看台出口所对的商区)。6.三个场馆人数固定(A区为10万人,B区为6万人,C区为4万人),每个看台人数固定,均为1万人(即商区A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10、B1、B2、B3、B4、B5、B6、C1、C2、C3、C4对应的二十个看台每个均为一万人)。7.观众在奥运期间的出行方式、餐饮方式、消费额档次均不变,且服从问卷调查所得规律。三. 假设合理性分析及说明(一级标题,四号黑体,居中)根据最短路径原则,观众从各车站或停车场到场馆往返路径相同;同理,餐饮往返路径也相同。因此只须考虑观众看完比赛从场馆到车站或停车场的路径(下称第一类路径)以及观众出场馆到达餐饮地点的路径(下称第二类路径)即可。即对各商区人流量只须计算这两类路径的人流量,各商区总人流量为观众走这两类路径人流量的2倍。为方便计算,本模型中人流量仅为第一类和第二类路径人流量之和。从图2可以看出,各场馆到餐饮地点或者无车可乘或者相距很近无须乘车,故在观众出场馆餐饮时只根据餐饮方式采取最短路径,忽略出行方式。四. 符号约定(一级标题,四号黑体,居中)W: 出行方式为公交(东西);N: 出行方式为公交(南北);E: 出行方式为地铁东;R: 出行方式为地铁西;P: 出行方式为私车;T: 出行方式为出租;C: 餐饮方式为中餐;F: 餐饮方式为西餐;B: 餐饮方式为商场;五. 模型建立与求解(一级标题,四号黑体,居中) 问题1求解根据附录中给出的问卷调查数据,我们利用数据库编程(Visual Basic +SQL关系数据查询语言)首先统计得出了三次问卷调查中按年龄、出行方式、餐饮方式、消费水平分档的各类人数,如表1所示。……………………………………………………………………………………………………………………………………………为了能清楚看出观众在出行、用餐和购物等方面反映的情况,用百分比表示各出行方式、餐饮方式、消费额档次人群的分布情况,如表2所示:(略)…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………2.问题2求解商区人流量与平均购物欲望是影响商区选址的主要因素。各商区人流量与观众出行方式、餐饮方式有关。商区人流量的消费档次水平分布,体现了该商区人流的平均购物欲望。因此,以消费档次水平为划分标准,分别按出行方式及餐饮方式对人群进行统计,不同消费档次水平人数及百分比表示如表3所示:………………………………………………………………………………………………………………………………………3.问题3求解……………………………………………………………………………………商区Z的综合购买力(百万元)H =商区Z各个消费档次购买力之和。各个消费档次购买力为:该消费档次人流量╳消费档次指数根据以上标准可以建立以总出售能力最小作为目标函数的模型: Min f=m1╳( + + )+m2╳( + + )约束条件为: ╳m1+ ╳m2>= (i=1,2……10) ╳m1+ ╳m2>= (j=1,2……6) ╳m1+ ╳m2>= (k=1,2,3,4) , , , , , >=1且为整数 m1=1 && m1<=4 m2=m1+2; while m2<=7 s1=0;vlb=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];vub=[];a=[-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-m2];%b=[-1020,-4069,-3143,-7830,-4440,-2131,-7830,-0859,-4069,-7279,-0663,-3783,-4027,-0663,-7363,-7978,-9456,-7796,-9323,-3817];b=[-1027,-0825,-7618,-4591,-1203,-2161,-1094,-4121,-7328,-0535,-3921,-7038,-4033,-7418,-4121,-7996,-0290,-7802,-8503,-3827];c=[m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2];[x,lam]=lp(c,a,b,vlb,vub) for i=1:20 s1=s1+x(i)*m1+x(20+i)*m2; end if min_value>s1 min_value=s1; t=x; p=m1; q=m2; end m2=m2+2; end m1=m1+2;endplot(j,x);附录2:图二图三

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