当前位置： 首页 > article >正文

数学建模与数学建模竞赛

article 2025/2/28 20:18:44

什么是数学建模？

数学建模是通过数学的方法和工具，对现实世界的一个特定对象，依据其内在规律，做出一些必要的简化假设，从而建立一个数学结构的过程。数学建模的历史和数学的起源几乎同步开始，2000多年前，人类用算术和几何方法去解决天文、农业生产中的各种问题已经蕴含了数学建模的思想。如今，不论在自然科学还是人文社科领域，数学建模都是人们分析设计、控制预测和管理决策等各方面的重要技术和工具。

数学建模表述

简单来说数学建模就是
在这里插入图片描述

五步法

小船过河问题

在这里插入图片描述

从小学开始，我们就已经接触了数学建模，所以大家不要把数学建模想的很高深，实际上很贴近我们的生活。

数学建模的应用

在这里插入图片描述

几个简单的数学建模问题

细菌繁衍问题

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

商品的储存费问题

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

数据分析

数据分析是从原始数据中提取有意义的信息并支持决策制定的过程。它包括数据收集、整理、处理、分析和解释。

数据分析的关键步骤

  1. 数据收集：收集来自不同来源的数据，例如数据库、传感器、网络日志、调查问卷等。
  2. 数据预处理：
    • 数据清洗：处理缺失值、重复值和异常值。
    • 数据转换：标准化、归一化或离散化数据，确保数据适合模型输入。
    • 特征选择：选择最相关的变量（特征）以提高分析的效率和准确性。
  3. 探索性数据分析：通过图表（如散点图、直方图、箱线图）和统计量（如均值、方差）理解数据的分布、趋势和模式。
  4. 模型构建：根据分析目标选择合适的模型，可能是回归模型、分类模型、聚类模型等。
  5. 模型训练与测试：将数据分为训练集和测试集，训练模型并评估其性能。
  6. 数据可视化：用可视化技术展示分析结果，帮助解释数据模式和趋势。
  7. 结果解释与决策：基于模型的输出和分析结果，提供业务洞察并制定决策。

数据预处理

数据清洗是指对数据进行处理和纠错，以去除或修复数据集中存在的错误、不致、不完整和冗余的数据，从而使数据更加准确、可靠和有用。

以下是使用matlab实时编辑器的方法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

正态性检验

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

线性回归模型

在这里插入图片描述

逻辑回归模型

在这里插入图片描述

时间序列模型

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

数学建模竞赛

在这里插入图片描述

“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛

在这里插入图片描述

A题汇总

在这里插入图片描述

B题汇总

在这里插入图片描述

C题汇总

在这里插入图片描述

美国大学生数学建模竞赛

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

MathorCup应用数学挑战赛

在这里插入图片描述

全国大学生电工数学建模竞赛

在这里插入图片描述

APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛

在这里插入图片描述

请添加图片描述


http://www.kler.cn/a/453782.html

相关文章：

  • WPF+MVVM案例实战与特效（四十七）-实现一个路径绘图的自定义按钮控件
  • FD（File Descriptor）泄漏
  • 虚幻引擎结构之TArray
  • niushop开源商城靶场漏洞
  • 高校网络安全存在的问题与对策研究
  • PCB注意事项
  • mac 关闭 sip
  • new_event_loop k8s 不显示log
  • 真实环境下实车运行，新能源汽车锂离子电池数据集
  • 同源策略详解
  • windows安装vmware
  • Flink 集群有哪些⻆⾊？各⾃有什么作⽤？
  • 【MySQL】MySQL表的约束
  • Spring Security3.0.2.1版本
  • Leetcode - 146双周赛
  • Milvus×EasyAi：如何用java从零搭建人脸识别应用
  • AI新书推荐：深度学习和大模型原理与实践（清华社）
  • 深度解析：Maven 和 Gradle 的使用比较及常见仓库推荐
  • 单片机里不想阻塞系统的延时
  • DBeaver 咋手动配置sqlite 驱动