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模型构建法的论文研究方法有

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模型构建法的论文研究方法有

调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法,它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式,对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解,并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳,从而为人们提供规律性的知识。 调查法中最常用的是问卷调查法,它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法,即调查者就调查项目编制成表式,分发或邮寄给有关人员,请示填写答案,然后回收整理、统计和研究。 观察法 观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表,用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象,从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中,观察法具有如下几个方面的作用:①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。 实验法 实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是:第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象,发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件,人为地改变对象的存在方式、变化过程,使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要,借助各种方法技术,减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰,在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三,因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。 文献研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有:①能了解有关问题的历史和现状,帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象,有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。 实证研究法 实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要,提出设计,利用科学仪器和设备,在自然条件下,通过有目的有步骤地操纵,根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。 定量分析法 在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,以便更加科学地揭示规律,把握本质,理清关系,预测事物的发展趋势。 定性分析法 定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法,对获得的各种材料进行思维加工,从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里,达到认识事物本质、揭示内在规律。 跨学科研究法 运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法,也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明,科学在高度分化中又高度综合,形成一个统一的整体。据有关专家统计,现在世界上有2000多种学科,而学科分化的趋势还在加剧,但同时各学科间的联系愈来愈紧密,在语言、方法和某些概念方面,有日益统一化的趋势。 个案研究法 个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象,加以调查分析,弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型:(1)个人调查,即对组织中的某一个人进行调查研究;(2)团体调查,即对某个组织或团体进行调查研究;(3)问题调查,即对某个现象或问题进行调查研究。 功能分析法 功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法,是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要(即具有怎样的功能)来解释社会现象。 数量研究法 数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”,指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究,认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势,借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。 模拟法(模型方法) 模拟法是先依照原型的主要特征,创设一个相似的模型,然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系,模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。 探索性研究法 探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息,探索、创造新知识,产生出新颖而独特的成果或产品。 信息研究方法 信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为,客观世界有一种普遍的联系,即信息联系。当前,正处在“信息革命”的新时代,有大量的信息资源,可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理,通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识,并应用于实践,以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法,它以信息来研究系统功能,揭示事物的更深一层次的规律,帮助人们提高和掌握运用规律的能力。 经验总结法 经验总结法是通过对实践活动中的具体情况,进行归纳与分析,使之系统化、理论化,上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。 描述性研究法 描述性研究法是一种简单的研究方法,它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证,给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述,更多的是解释别人的论证,但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题,揭示弊端,描述现象,介绍经验,它有利于普及工作,它的实例很多,有带揭示性的多种情况的调查;有对实际问题的说明;也有对某些现状的看法等。 数学方法 数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下,用数学工具对研究对象进行一系列量的处理,从而作出正确的说明和判断,得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体,它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识,不仅要研究质的规定性,还必须重视对它们的量进行考察和分析,以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。 思维方法 思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具,在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等,它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。 系统科学方法 20世纪,系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展,为发展综合思维方式提供了有力的手段,使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法,又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性,而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法,既可以作为经验方法,作为获得感性材料的方法来使用,也可以作为理论方法,作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用,而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段,因此,我们称其为系统科学方法。

法学毕业论文的准备工作(一)搜集材料所谓准备,主要就是充分占有资料,研究、参考他人的看法。材料越多越好,材料不够就写不出好文章。读的书看的论文很少,知识贫乏,是没法写论文和提出新的见解来的。如何搜集资料?可以围绕法学毕业论文的选题方向和具体题目,去图书馆、书店,查找有关的专著、论文集、主要法学期刊以及最近几年的统编教材,也可以在网上搜索、查找法学论文。搜集材料的过程,就是调查研究、思考钻研、形成论点的过程。(二)提炼材料,确定论证的主题和方法在提炼材料的过程中,通常有三种情况:一是同意别人的论点,但自已有独特的感受,可从新的角度补充新的理由,丰富别人的论点。二是不同意别人的见解,可以展开争论,但必须注意忠实地引用原文,说明自己的理由。三是受了别人的启发,在别人见解的基础上产生新见解,或者别人没有讲到,自已有见解,只要言之有理,也是创见。论文的主题,是一篇文章的核心和灵魂。法学毕业论文的主题,就是作者对这个法律问题研究成果的基本观点。主题应力求做到以下五点:一要正确,符合法理和客观规律。二要新颖,具有理论意义和实践价值,不人云亦云。三要直白,不要隐讳。法学毕业论文的主题越直白明确越好,要让读者一看就知道,一看就懂,不能让读者云山雾罩,看后不知道说的是什么。四是主题要贯彻始终,在文章中不能改变,应围绕中心和基本观点去写。五是主题要简明,理论要深厚。论证方法是说明主题的基本方法。一般来说,法学毕业论文的基本论证方法是立论,即确立文章的基本论点,围绕这个主题,全面阐述它的正确性、必要性和适用性。有时,也适当运用驳论的方法,如针对某个问题学术界有几种不同的观点,对它们进行评析,然后提出自己的观点。从具体的论述方法来看,一般使用归纳法和演绎法。(三)法学毕业论文提纲拟写法学毕业论文提纲的主要好处是帮助自己从全局着眼,构建论文的基本骨架,明确层次和重点,简明具体,一目了然。论文定稿后,修正或保留的提纲就变成了目录。提纲可以帮助我们把材料组织成一个理论系统,而不是毫无层次、毫无逻辑联系地罗列和堆砌在一起。法学毕业论文的初稿(一)运用逻辑思维写学术论文,逻辑上有两种科学方法,一个是演绎,一个是归纳。所谓演绎,就是从一般到特殊(个别);所谓归纳,就是从特殊(个别)到一般。依靠逻辑思维所产生的分析能力,对他人的观点作出补充、发挥、纠正、批驳,就自然会形成自已的新观点,写出自己的法学毕业论文,就不会只是停留于抄录他人现成的观点和材料。(二)主题突出,论点鲜明(三)结构严谨,层次分明(四)持之有故,言之成理(五)文字表述清楚准确、简练流畅法学毕业论文格式和规范要求(一)法学毕业论文格式打印使用B5纸,便于存档,装订线在左面。法学毕业论文打印一般用宋体。文章题目用3号黑体,题名应简明、具体、恰当,能概括文章的特定内容,一般不超过20个字。正文内标题末不用标点符号。一级题序及标题用“一、二、三……”序号和小3黑体。二级题序及标题用“(一)(二)(三)……”序号和4号黑体。三级题序及标题用“1、2、3……”序号和小4黑体。四级题序及标题用“(1)、(2)、(3)……”序号,不用黑体。正文用小4号宋体。这样,文章就眉清目透,井井有条。当然,这种分题也不是绝对的,要结合实际,该怎样分,就怎样分,但要遵循分题的规则。此外,分成几级题目也是可以变通的,例如不用“1、2、3……”,改用“一是、二是、三是”或“第一,第二,第三”、“其一,其二,其三”也是可以的,但是,无论用什么,都要层次清楚。法学毕业论文格式为:封面;题目;摘要;关键词;目录;引言;正文;结论;注释和参考文献。封面的作用在于使别人知道这是一篇法学本科毕业论文。摘要是指摘录下来的要点,主要是表述本文的主要观点,一般为100—200字。摘要的写作方法,我认为包括两部分:一是用一两句话简要概括论题的意义,二是将法学毕业论文几部分内容表述为阐述论文观点的一段话。关键词是反映论文主题概念的词或词组,一般应选3—8个。(二)法学毕业论文注释现代学术视注释为学术规范与纪律的重要组成部分。在学术论著和文章中,注释不是装饰品,它具有重要意义:一是引用他人成说,注示出处,既表示相关论说非作者独造,并对他人成果给予应有之尊重,又可为读者提供该领域的文献信息,以便利后来之研究。二是反映了作者观点与其他学者观点的联系与区别,或者是对作者自己观点的进一步说明,因而,也是正文不可缺少的补充部分。三是大量的引文意味着作者的研究的确是在前人和他人的研究成果及所积累的资料基础上进行的,不是凭空捏造的。注释要写得规范。最规范的,就是《法学研究》的注释方法:分为著作类、论文类、文集类、译作类、报纸类、古籍类、辞书类、港台著作、外文类等九个类别,并有注释例;非引用原文者,注释前加“参见”;引用资料非来自原始出处者,注明“转引自”;等等。详细的内容请看《法学研究》上的注释体例和文章的注释方法。为提高刊物质量和文献信息计量、评价与研究的水平,促进学术成果在网络化、数字化条件下的交流与传播,教育部2000年1月颁发了《中国高等学校社会科学学报编排规范》(修订版),其中注释主要用于以文章篇名、作者等及文内某一特定内容的解释和补充说明,注释序号用带圆括号的阿拉伯数字表示;参考文献置于文本,采用顺序编码制,在引文处按引用文献在论文中出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编码,序号置于方括号内,并列举了其格式,详情请看《河北大学学报》(社科版)或其它中文社科学术期刊。写法学毕业论文,上述两种注释方法,可选择一种使用,但不能交叉使用。法学毕业论文的修改定稿、答辩法学毕业论文初稿完成以后,应再三修改,审查是否符合要求。大到问题是否提得鲜明中肯,论点和论据有无说服力,结构层次是否严密合理,小至文字的修饰加工,有无废话,语言表述是否简洁准确,通顺流畅,符号使用是否恰当,等等。自己修改后,再交给指导教师进行修改,然后定稿。为了使法学毕业论文能真实地反映学生的理论水平和科研能力,建立论文答辩制度是一种积极有效的措施。答辩是毕业论文的一个重要环节,是对毕业论文的全面检查。答辩首先由学生本人简要介绍论文的写作目的和思路、主要观点,然后由答辩委员会向答辩人提问,让作者略作准备做出回答,从而进一步考查作者对所论述的问题是否有深广的知识基础,创造性的见解和充分扎实的理由。答辩提出的问题,不管作者当场是否能作出完善的回答,都是对于作者一次很好的帮助和指导。

最近我也在写论文的开题报告。下面是我复制的,百分之百正确。调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法,它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式,对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解,并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳,从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法,它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法,即调查者就调查项目编制成表式,分发或邮寄给有关人员,请示填写答案,然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表,用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象,从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中,观察法具有如下几个方面的作用:①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是:第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象,发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件,人为地改变对象的存在方式、变化过程,使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要,借助各种方法技术,减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰,在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三,因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有:①能了解有关问题的历史和现状,帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象,有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要,提出设计,利用科学仪器和设备,在自然条件下,通过有目的有步骤地操纵,根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,以便更加科学地揭示规律,把握本质,理清关系,预测事物的发展趋势。定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法,对获得的各种材料进行思维加工,从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里,达到认识事物本质、揭示内在规律。跨学科研究法运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法,也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明,科学在高度分化中又高度综合,形成一个统一的整体。据有关专家统计,现在世界上有2000多种学科,而学科分化的趋势还在加剧,但同时各学科间的联系愈来愈紧密,在语言、方法和某些概念方面,有日益统一化的趋势。个案研究法个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象,加以调查分析,弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型:(1)个人调查,即对组织中的某一个人进行调查研究;(2)团体调查,即对某个组织或团体进行调查研究;(3)问题调查,即对某个现象或问题进行调查研究。功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法,是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要(即具有怎样的功能)来解释社会现象。数量研究法数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”,指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究,认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势,借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。模拟法(模型方法)模拟法是先依照原型的主要特征,创设一个相似的模型,然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系,模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息,探索、创造新知识,产生出新颖而独特的成果或产品。信息研究方法信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为,客观世界有一种普遍的联系,即信息联系。当前,正处在“信息革命”的新时代,有大量的信息资源,可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理,通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识,并应用于实践,以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法,它以信息来研究系统功能,揭示事物的更深一层次的规律,帮助人们提高和掌握运用规律的能力。经验总结法经验总结法是通过对实践活动中的具体情况,进行归纳与分析,使之系统化、理论化,上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。描述性研究法描述性研究法是一种简单的研究方法,它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证,给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述,更多的是解释别人的论证,但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题,揭示弊端,描述现象,介绍经验,它有利于普及工作,它的实例很多,有带揭示性的多种情况的调查;有对实际问题的说明;也有对某些现状的看法等。数学方法数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下,用数学工具对研究对象进行一系列量的处理,从而作出正确的说明和判断,得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体,它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识,不仅要研究质的规定性,还必须重视对它们的量进行考察和分析,以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。思维方法思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具,在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等,它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。系统科学方法20世纪,系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展,为发展综合思维方式提供了有力的手段,使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法,又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性,而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法,既可以作为经验方法,作为获得感性材料的方法来使用,也可以作为理论方法,作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用,而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段,因此,我们称其为系统科学方法。

建立模型法。论文中建立模型属于建立模型法,是科学研究的基本方法之一。论文,是指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称论文。

论文研究模型的构建方法

你说的模型通常应该是指遥感的数值模型,尤其是遥感反演模型,输入和输出变量都应该是有物理意义的遥感参数。

sor论文模型构造方式如下。引入刺激-认知-反馈(SOR)模型,可以突破传统研究的局限性,将企业各方面的表现,用户感知到的满意度水平和再购买意愿有机结合起来。

模型构建法的论文研究方法怎么写

如何撰写数学建模论文兼谈数学建模竞赛答卷要求当我们完成一个数学建模的全过程后,就应该把所作的工作进行小结,写成论文.撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷,在许多方面是类似的.事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试,因此,论文的写作是一个很重要的问题. 首先要明确撰写论文的目的.数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的,也许那些部门还在经济上提供了资助,这时论文具有向特定部门汇报的目的,但即使在其他情况下,都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结,使有关的技术人员(竞赛时的阅卷人员)读了之后,相信模型假设的合理性,理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性,从而确信该模型的数据和结论,放心地应用于实践中.当然,一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的. 其次,要注意论文的条理性. 下面就论文的各部门应当注意的地方具体地来作一些分析. (一) 问题提出和假设的合理性 在撰写论文时,应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体,因此,首先要简单地说明问题的情景,即要说清事情的来龙去脉.列出必要数据,提出要解决的问题,并给出研究对象的关键信息的内容,它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象,以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题.历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例. 对情景的说明,不可能也不必要提供问题的每个细节.由此而来建立数学模型还是不够的,还要补充一些假设,模型假设是建立数学模型中非常关键的一步,关系到模型的成败和优劣.所以,应该细致地分析实际问题,从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量,并简化它们的关系.这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现.由于假设一般不是实际问题直接提供的,它们因人而异,所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面: (1) 论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达,使读者不致产生任何曲解. (2) 所提出的假设确实是建立数学模型所必需的,与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考. (3) 假设应验证其合理性.假设的合理性可以从分析问题过程中得出,例如从问题的性质出发作出合乎常识的假设;或者由观察所给数据的图象,得到变量的函数形式;也可以参考其他资料由类推得到.对于后者应指出参考文献的相关内容. (二) 模型的建立 在作出假设后,我们就可以在论文中引进变量及其记号,抽象而确切地表达它们的关系,通过一定的数学方法,最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题,此处,一定要用分析和论证的方法,即说理的方法,让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大,影响论文的说服力,需要推理和论证的地方,应该有推导的过程而且应该力求严谨;引用现成定理时,要先验证满足定理的条件.论文中用到的各种数学符号,必须在第一次出现时加以说明.总之,要把得到数学模型的过程表达清楚,使读者获得判断模型科学性的一个依据. (三)模型的计算与分析 把实际问题归结为一定的数学问题后,就要求解或进行分析.在数值求解时应对计算方法有所说明,并给出所使用软件的名称或者给出计算程序(通常以附录形式给出).还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图,来形象地表达数值计算结果.基于计算结果,可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论.有些模型(例如非线性微分方程)需要作稳定性或其他定性分析.这时应该指出所依据的数学理论,并在推理或计算的基础上得出明确的结论. 在模型建立和分析的过程中,带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来.结论使用时要注意的问题,可以用助记的形式列出.定理和命题必须写清结论成立的条件. (三) 模型的讨论 对所作的数学模型,可以作多方面的讨论.例如可以就不同的情景,探索模型将如何变化.或可以根据实际情况,改变文章一开始所作的某些假设,指出由此数学模型的变化.还可以用不同的数值方法进行计算,并比较所得的结果.有时不妨拓广思路,考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化. 通常,应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较,并实事求是地指出模型的使用范围. 除正文外,论文和竞赛答卷都要求写出摘要.我们不要忽视摘要的写作.因为它会给读者和评卷人第一印象.摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚,让人看到论文的新意. 语言是构成论文的基本元素.数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样,要求达意、干练.不要把一句句子写得太长,使人不甚卒读.语言中应多用客观陈述句,切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句.在英语论文写作中应多用被动语态,科学命题与判断过程一般使用现在时态. 最后,论文的书写和附图也都很重要.附图中的图形应有明确的说明,字迹力求端正.有条件的,最好能把文章用计算机打印出来.如何写好数学建模竞赛答卷一、写好数模答卷的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别, 数模答卷,是唯一依据.2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式.3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练. 二、答卷的基本内容,需要重视的问题1 评阅原则: 假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度. 2 答卷的文章结构0. 摘要1. 问题的叙述,问题的分析,背景的分析等,略 2. 模型的假设,符号说明(表)3. 模型的建立(问题分析,公式推导, 基本模型,最终或简化模型 等) 4. 模型的求解▲ 计算方法设计或选择;算法设计或选择, 算法思想依据,步骤及实现,计算框图;所采用的软件名称;▲ 引用或建立必要的数学命题和定理;▲ 求解方案及流程 5. 结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验……6. 模型评价,特点,优缺点,改进方法,推广…….7. 参考文献8. 附录计算框图详细图表……3 要重视的问题 0. 摘要.包括: a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型)b. 建模的思想(思路)c . 算法思想(求解思路)d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验…….)e. 主要结果(数值结果,结论)(回答题目所问的全部“问题”)▲ 表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮;打印最好,但要求符合文章格式.务必认真校对.1. 问题重述.略2. 模型假设跟据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要.(1)根据题目中条件作出假设(2)根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺;假设要切合题意3. 模型的建立(1) 基本模型:1) 首先要有数学模型:数学公式、方案等2) 基本模型,要求 完整,正确,简明(2) 简化模型1) 要明确说明:简化思想,依据2) 简化后模型,尽可能完整给出(3) 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则.数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上:高(级)、深(刻)、难(度大).能用初等方法解决的、就不用高级方法;能用简单方法解决的,就不用复杂方法;能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法.(4)鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异,数模创新可出现在 ▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等,▲ 模型求解中▲ 结果表示、分析、检验,模型检验▲ 推广部分(5)在问题分析推导过程中,需要注意的问题:分析:中肯、确切术语:专业、内行原理、依据:正确、明确,表述:简明,关键步骤要列出切忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长.4. 模型求解(1) 需要建立数学命题时:命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密.(2) 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤.若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称(3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出.(4) 设法算出合理的数值结果.5. 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示(1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ;(2) 对数值结果或模拟结果进行必要的检验.结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进;(3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; (4) 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;(5) 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析 ▲ 数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式▲ 求解方案,用图示更好 (6) 必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论.最后结论要明确.6.模型评价优点突出,缺点不回避.改变原题要求,重新建模可在此做.推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语.7.参考文献8.附录详细的结果,详细的数据表格,可在此列出.但不要错,错的宁可不列.主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复. 检查答卷的主要三点,把三关:模型的正确性、合理性、创新性;结果的正确性、合理性;文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩.三、对分工执笔的同学的要求四、关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题;问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示;每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据;每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数……五、答卷要求的原理准确――科学性 实用――实际问题要求.建模理念:1. 应用意识:要解决实际问题,结果、结论要符合实际;模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题.2. 数学建模:用数学方法解决问题,要有数学模型;问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决.3. 创新意识:建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新

论文研究模型构建的方法,主要是需要掌握学员的论文构建模式。利用论文的框架结构来完成模式的修改以及模板的操作。

数学建模论文写作一、写好数模答卷的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。二、答卷的基本内容,需要重视的问题1.评阅原则假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。2.答卷的文章结构题目(写出较确切的题目;同时要有新意、醒目)摘要(200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结论)关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语)1)问题重述。2)问题分析。3)模型假设。4)符号说明。5)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。6)模型求解(计算方法设计或选择;算法设计或选择,算法思想依据,步骤及实现,计算框图;所采用的软件名称;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。)7)进一步讨论(结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验)8)模型评价(特点,优缺点,改进方法,推广。)9)参考文献。10)附录(计算程序,框图;各种求解演算过程,计算中间结果;各种图形,表格。)3. 要重视的问题1)摘要。包括:a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型);b. 建模的思想(思路);c. 算法思想(求解思路);d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……);e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。2)问题重述。3)问题分析。因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。5)模型假设。根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。a. 根据题目中条件作出假设b. 根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺;假设要切合题意。6) 模型的建立。a. 基本模型:ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等;ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明;b. 简化模型:ⅰ)要明确说明简化思想,依据等;ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出;c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法;ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法;ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在:▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等;▲ 模型求解中;▲ 结果表示、分析、检验,模型检验;▲ 推广部分。e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题:ⅰ)分析:中肯、确切;ⅱ)术语:专业、内行;ⅲ)原理、依据:正确、明确;ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出;ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。7)模型求解。a. 需要建立数学命题时:命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密。b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称。c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。d. 设法算出合理的数值结果。8) 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的;b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验;结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出;d. 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;e. 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析。▲ 数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式。▲ 求解方案,用图示更好。9)必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。10)模型评价优点突出,缺点不回避。改变原题要求,重新建模可在此做。推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。11)参考文献12)附录详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。检查答卷的主要三点,把三关:a. 模型的正确性、合理性、创新性b. 结果的正确性、合理性c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩三、关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题;问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示;每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据;每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。四、答卷要求的原理1. 准确――科学性;2. 条理――逻辑性;3. 简洁――数学美;4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要;5. 实用――建模、实际问题要求。五、建模理念1. 应用意识要解决实际问题,结果、结论要符合实际;模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。2. 数学建模用数学方法解决问题,要有数学模型;问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。3. 创新意识建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。

你说的模型通常应该是指遥感的数值模型,尤其是遥感反演模型,输入和输出变量都应该是有物理意义的遥感参数。

定量模型的构建方法研究论文

论文文献研究方法部分怎么写

论文文献研究方法部分怎么写,毕业论文对大学生是很重要的一项内容,如果毕业论文不通过就可能毕不了业了,论文的研究方法是很重要的,下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写,一起来了解一下吧。

1、调查法

调查法是最为常用的方法之一,是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料,并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法,分发给有关人员,然后加以回收整理出对论文有用的信息。

2、观察法

观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具,直接观察被研究的对象,可以让人们的观察的过程中,可以拥有新的发现,还可以更好的启发人们的思维。

3、文献研究法

以一定的目标,来调查文献,从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象,可以对相关资料进行分析与比较,从而获得事物的全貌。

论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法,都是值得大家采用的方法。

论文写作中的研究方法与研究步骤

一、研究的循环思维方式

二、研究的路径

三、研究的分析方法

四、研究过程的设计与步骤

五、对传统研究思维模式的再思考

在我们指导研究生写论文的过程中,甚至于我们自己从事课题研究时,不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如,我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中,我们是为了完成论文本身的写作,还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程,那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决,对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此,本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。

世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物,也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律,将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理,它也要在实践中不断地被修正,因此,就会有人对理论的前提和内容进行质疑,并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证,从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程,我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]:

Facts —Theory—Speculation

事实——理论——猜想

上述从“事实”到“理论”,再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程,也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程,而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后,理论就会得到进一步的修正。

上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律,而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。

另外,从知识管理角度看研究的过程,在某种意义上,研究的过程也可以被理解为,将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外,还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来,让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果,对社会进步都是没有意义的。

我们认为,研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程,不断探索和总结未知事物及其规律,对实践产生影响。我们强调,论文的写作不是想法(idea)的说明,也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤,在一定的假设和前提下,去推理和/或验证某事物的一般规律。因此,对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。

研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches):实证研究和规范研究。

实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法,或者通过观察对现象进行描述,主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设,并验证理论。规范研究(Normative Study):是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。

我们认为,上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言,实证研究与规范研究二者缺一不可,前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。

针对上述两个路径,研究过程中都存在着分析(Analytical)过程,也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is),而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。

[2]。然而,更多的学者倾向认为,定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为,任何的研究过程都要涉及数据的收集,而数据有可能是定性的,也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法,也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题,以及研究过程的不同阶段,不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势,国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。

因此,定性分析方法是对用文字所表述的内容,或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容,或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中,往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what),而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立,并对其进行数值上衡量[6]。

定量分析的主要工具是统计方法,用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括:频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析,以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调,是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled),不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing),而不是创建理论(Theory Generation)。当然,相对自然科学的研究,社会科学和商务研究由于人的因素存在,其各种变量的可控性被遭到质疑,因此,定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)

定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的,文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此,定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点,定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而,定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上,定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终,包括在数据的收集之前,有关研究问题的形成、理论的假设形成,以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程,即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则,那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具,例如,摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面,像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外,从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。

这里要指出的是,科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程,而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法,并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论,从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。

第五步、进行数据的处理和分析

数据的处理主要是保证数据的准确性,并将原始的数据进行分类,以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏,尽可能改正过来,以保证数据的准确性、一致性、完整性,便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类,并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中,录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件,例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据,也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。

数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题,采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究,仅需要描述性的统计方法,对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中,假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究,一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证,最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association),通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。

值得注意的是,随着我们研究和分析的`问题越来越复杂,计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系,我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques),如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA,Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL,Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系,我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques),如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序,我们不考虑变量之间的因果关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律,我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件,如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。

第六步、得出结论,并完成论文

论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定,容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果,例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容:摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。

针对社会科学和商务领域的问题研究,我们传统上所遵循的研究思维模式是:“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题,并解决问题。然而,用这一思维模式来指导研究的过程,容易使我们混淆研究者与决策者的地位,找不准研究者的定位。首先,这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次,没有突出,或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看,问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性,与理论和实践紧密联系,防止出现只做表面文章的情况,解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性,使研究结果有说服力。当然,在此,我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的,也不否认研究的目的是指导实践。然而,我们觉得,这一传统研究思维模式太笼统,太注重结果导向,不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。

在社会科学和商务研究中,运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文,容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程,而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果,不重视过程。在此情况下,论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是,如果一味将论文的写作定位在这样的过程,显然有就事论事的嫌疑,无助于问题的澄清和问题的解决,也有悖于知识创造的初衷。特别是,既没有识别问题的过程,也没有形成研究问题和研究假设,甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法,就泛泛对一个问题进行一般描述,进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究,还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内,在一定的假设前提下进行证明或推理,从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而,决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的,考虑的问题与研究者或许一致,或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示,并促其做出多赢的选择。因此,传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准,缺乏系统性和可控性,也不具备可操作性,容易让研究者急功近利,盲目追求片面的终极的解决方案。

在指导对外经济贸易大学研究生的实践中,我们曾试图改变以往的传统思维模式,尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来,特别注重研究的过程和研究方法,并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如,2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析,以及研究结论和启示等五个主要部分,运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力,因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工,而是借鉴前人的理论研究框架,运用问卷定量调查等手段,遵循案例研究的方法,对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论,对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法,我们又应用在其他研究生的论文写作过程中,例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》,以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作,这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中,其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈,效果还是非常好的。

【注释】:

[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。

[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。

[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)

[4] Cook, . and Reichardt, . (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.

[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。

[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32

[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素,而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如:数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断,以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。

[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。

[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352

数学应用是数学 教育 的重要内容,呼唤数学应用意识,提高数学应用教学质量,已成为广大数学教育工作者的共识。下面是我为大家推荐的数学建模论文,供大家参考。

数学建模论文 范文 一:建模在高等数学教学中的作用及其具体运用

一、高等数学教学的现状

(一) 教学观念陈旧化

就当前高等数学的教育教学而言,高数老师对学生的计算能力、思考能力以及 逻辑思维 能力过于重视,一切以课本为基础开展教学活动。作为一门充满活力并让人感到新奇的学科,由于教育观念和思想的落后,课堂教学之中没有穿插应用实例,在工作的时候学生不知道怎样把问题解决,工作效率无法进一步提升,不仅如此,陈旧的教学理念和思想让学生渐渐的失去学习的兴趣和动力。

(二) 教学 方法 传统化

教学方法的优秀与否在学生学习的过程中发挥着重要的作用,也直接影响着学生的学习成绩。一般高数老师在授课的时候都是以课本的顺次进行,也就意味着老师“由定义到定理”、“由习题到练习”,这种默守陈规的教学方式无法为学生营造活跃的学习氛围,让学生独自学习、思考的能力进一步下降。这就要求教师致力于和谐课堂氛围营造以及使用新颖的教育教学方法,让学生在课堂中主动参与学习。

二、建模在高等数学教学中的作用

对学生的 想象力 、观察力、发现、分析并解决问题的能力进行培养的过程中,数学建模发挥着重要的作用。最近几年,国内出现很多以数学建模为主体的赛事活动以及教研活动,其在学生学习兴趣的提升、激发学生主动学习的积极性上扮演着重要的角色,发挥着突出的作用,在高等数学教学中引入数学建模还能培养学生不畏困难的品质,培养踏实的工作精神,在协调学生学习的知识、实际应用能力等上有突出的作用。虽然国内高等院校大都开设了数学建模选修课或者培训班,但是由于课程的要求和学生的认知水平差异较大,所以课程无法普及为大众化的教育。如今,高等院校都在积极的寻找一种载体,对学生的整体素质进行培养,提升学生的创新精神以及创造力,让学生满足社会对复合型人才的需求,而最好的载体则是高等数学。

高等数学作为工科类学生的一门基础课,由于其必修课的性质,把数学建模引入高等数学课堂中具有较广的影响力。把数学建模思想渗入高等数学教学中,不仅能让数学知识的本来面貌得以还原,更让学生在日常中应用数学知识的能力得到很好的培养。数学建模要求学生在简化、抽象、翻译部分现实世界信息的过程中使用数学的语言以及工具,把内在的联系使用图形、表格等方式表现出来,以便于提升学生的表达能力。在实际的学习数学建模之后,需要检验现实的信息,确定最后的结果是否正确,通过这一过程中的锻炼,学生在分析问题的过程中可以主动地、客观的辩证的运用数学方法,最终得出解决问题的最好方法。因此,在高等数学教学中引入数学建模思想具有重要的意义。

三、将建模思想应用在高等数学教学中的具体 措施

(一) 在公式中使用建模思想

在高数教材中占有重要位置的是公式,也是要求学生必须掌握的内容之一。为了让教师的教学效果进一步提升,在课堂上老师不仅要让学生对计算的技巧进一步提升之余,还要和建模思想结合在一起,让解题难度更容易,还让课堂氛围更活跃。为了让学生对公式中使用建模思想理解的更透彻,老师还应该结合实例开展教学。

(二) 讲解习题的时候使用数学模型的方式

课本例题使用建模思想进行解决,老师通过对例题的讲解,很好的讲述使用数学建模解决问题的方式,让学生清醒的认识在解决问题的过程中怎样使用数学建模。完成每章学习的内容之后,充分的利用时间为学生解疑答惑,以学生所学的专业情况和学生水平的高低选择合适的例题,完成建模、解决问题的全部过程,提升学生解决问题的效率。

(三) 组织学生积极参加数学建模竞赛

一般而言,在竞赛中可以很好地锻炼学生竞争意识以及独立思考的能力。这就要求学校充分的利用资源并广泛的宣传,让学生积极的参加竞赛,在实践中锻炼学生的实际能力。在日常生活中使用数学建模解决问题,让学生独自思考,然后在竞争的过程中意识到自己的不足,今后也会努力学习,改正错误,提升自身的能力。

四、结束语

高等数学主要对学生从理论学习走向解决实际问题的能力进行培养,在高等数学中应用建模思想,促使学生对高数知识更充分的理解,学习的难度进一步降低,提升应用能力和探索能力。当前,在高等教学过程中引入建模思想还存在一定的不足,需要高校高等数学老师进行深入的研究和探索的同时也需要学生很好的配合,以便于今后的教学中进一步提升教学的质量。

参考文献

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[2] 李薇. 在高等数学教学中融入数学建模思想的探索与实践[J]. 教育实践与改革,2012 ( 04) : 177 -178,189.

[3] 杨四香. 浅析高等数学教学中数学建模思想的渗透 [J].长春教育学院学报,2014 ( 30) : 89,95.

[4] 刘合财. 在高等数学教学中融入数学建模思想 [J]. 贵阳学院学报,2013 ( 03) : 63 -65.

数学建模论文范文二:数学建模教学中数学素养和创新意识的培养

前言

创新人才的培养是新的时代对高等教育提出的新要求.培养高质量、高层次人才不仅需要传统意义上的逻辑思维能力、推理演算能力,更需要具备对所涉及的专业问题建立数学模型,进行数学实验,利用先进的计算工具、数学软件进行数值求解和做出定量分析的能力.

因此,如何培养学生的求知欲,如何培养学生的学习积极性,如何培养学生的创新意识和创新能力已成为高等教育迫切需要解决的问题[1].

在数学教学中,传统的数学教学往往注重知识的传授、公式的推导、定理的证明以及应用能力的培养.尽管这种模式并非一无是处,甚至有时还相当成功,但它不能有效地激发广大学生的求知欲,不能有效地培养学生的学习积极性,不能有效地培养学生的创新意识和创新能力.

而如何培养学生的创新意识和创新能力,既没有现成的模式可循,也没有既定的方法可套用,只能靠广大教师不断探索和实践.

近年来,国内几乎所有大学都相继开设了数学建模和数学实验课,在人才培养和学科竞赛上都取得了显着的成效.数学建模是指对特定的现象,为了某一目的作一些必要的简化和假设,运用适当的数学理论得到的一个数学结构,这个数学结构即为数学模型,建立这个数学模型的过程即为数学建模[2].

所谓数学教学中的数学实验,就是从给定的实际问题出发,借助计算机和数学软件,让学生在数字化的实验中去学习和探索,并通过自己设计和动手,去体验问题解决的教学活动过程.数学实验是数学建模的延伸,是数学学科知识在计算机上的实现,从而使高度抽象的数学理论成为生动具体的可视性过程.

因此,数学实验就是一个以学生为主体,以实际问题为载体,以计算机为媒体,以数学软件为工具,以数学建模为过程,以优化数学模型为目标的数学教学活动过程[3-7].

因此,如何把实际问题与所学的数学知识联系起来;如何根据实际问题提炼数学模型;建模的方法和技巧;数学模型所涉及到的各类算法以及这些算法在相应数学软件平台上的实现等问题就成了我们研究的重点.现结合教学实践,谈谈笔者在数学建模和数学实验课的教学中 总结 的几点看法.

1掌握数学语言独有的特点和表达形式

准确使用数学语言模拟现实模型数学语言是表达数学思想的专门语言,它是自然语言发展到高级状态时的特殊形式,是人类基于思维、认知的特殊需要,按照公有思维、认知法则而制造出来的语言及其体系,给人们提供一套完整的并不断精细、完善、完美的思维和认知程序、规则、方法.

用数学语言进行交流和良好的符号意识是重要的数学素质.数学建模教学是以训练学生的思维为核心,而语言和思维又是密不可分的.能否成功地进行数学交流,不仅涉及一个人的数学能力,而且也涉及到一个人的思路是否开阔,头脑是否开放,是否尊重并且愿意考虑各方面的不同意见,是否乐于接受新的思想感情观念和新的行为方式.数学建模是利用数学语言模拟现实的模型,把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征.

现实问题要通过数学方法获得解决,首先必须将其中的非数学语言数学化,摒弃其中表面的具体叙述,抽象出其中的数学本质,形成数学模型.通过分析现实中的数学现象,对常见的数学现象进行数学语言描述,从而将现实问题转化为数学问题来解决.

2借助数学建模教学使学生学会使用数学语言构建数学模型

根据现阶段普通高校学生年龄特点和知识结构,我们可以通过数学建模对学生加强数学语言能力的培养,让他们熟练掌握数学语言,以期提升学生的形象思维、 抽象思维 、逻辑推理和表达能力,提高学生的数学素质和数学能力.在数学建模教学过程中,教师要力求做到用词准确,叙述精炼,前后连贯,逻辑性强.在问题的重述和分析中揭示数学语言的严谨性;在数学符号说明和模型的建立求解中揭示数学语言的简约性,彰显数学语言的逻辑性、精确性和情境性,突出数学符号语言含义的深刻性;在模型的分析和结果的罗列中,显示图表语言的直观性,展示数学语言的确定意义、语义和语法;在模型的应用和推广中,显示出数学符号语言的推动力的独特魅力.

而在学生的书面作业或论文 报告 中,注意培养学生数学语言表达的规范性.书面表达是数学语言表达能力的一种重要形式.通过教师数学建模教学表述规范的样板和学生严格的书面表达的长期训练来完成.在书面表达上,主要应做到思维清晰、叙述简洁、书写规范.例如在建立模型和求解上,严格要求学生在模型的假设,符号说明、模型的建立和求解,图形的绘制、变量的限制范围、模型的分析与推广方面,做到严谨规范.

对学生在利用建模解决问题时使用符号语言的不准确、不规范、不简洁等方面要及时纠正.

3借助数学实验教学,展示高度抽象

的数学理论成为具体的可视性过程要培养创新人才,上好数学实验课,首先要有创新型的教师,建立起一支"懂实验""会试验""能创新"的教师队伍.由于数学实验课理论联系实际,特点鲜明,内容新颖,方法特别,所以能够上好数学实验课,教师就必须具备扎实的数学理论功底,计算机软件应用操作能力,良好的科研素质与科研能力.

因此,数学与统计学院就需要选取部分教师,主攻数学建模、数学实验、数值分析课程.优先选派数学实验教师定期出去进修深造提高,以便真正形成一支"懂实验""会实验""能创新"的教师队伍.实验课的地位要给予应有的重视.我院现存的一个重要表现就是实验设备不足,实验室开放时间不够.为了确保数学实验有物质条件上的保证,必须建立数学实验与数学建模实验室.

配备足够的高性能计算机,全天候对学生开放,尽快尽早淘汰陈旧的计算机设备.精心设计实验内容,强化典型实验,培养宽厚扎实理论水平;精选实验内容,加强学生之间的互动,培养协作意识和团队精神.在实验教学时数有限的情况下,依据培养目标和教学纲要,对教材中的实验内容进行选择、设计.要最大限度地开发学生的创造性思维,数学实验在项目设计过程中应当遵循适应性、趣味性、灵活性、科学性、渐进性和应用性的基本原则.

选择基础性试验,重点培养宽厚扎实的理论水平,提高对数学理论与方法的深刻理解.熟练各种数学软件的应用与开发,提高计算机应用能力,增强实践应用技能;增加综合性实验和设计性实验,从实际问题出发,培养学生分析问题,解决问题的能力,强化 创新思维 的开发.

教学方法上实行启发参与式教学法:启发-参与-诱导-提高.充分发挥学生主体作用,以学生亲自动脑动手为主.

教师先提出问题,对实验内容,实验目标,进行必要的启发;然后充分发挥学生主体作用,学生动手操作,每个命令、语句学生都要在计算机上操作得到验证;根据学生出现的情况,老师总结学生出现的问题,进行进一步的诱导;再让其理清思路,再次动手实践,从理论与实践的结合上获得能力上提高.数学实验是一门强调实践、强调应用的课程.

数学实验将数学知识、数学建模与计算机应用三者融为一体,可以使学生深入理解数学的基本概念和理论,掌握数值计算方法,培养学生运用所学知识使用计算机解决实际问题的能力,是一门实践性很强的课程.在这一教学活动中,通过数学软件如MAT-LAB、Mathematica、SPSS的教学和综合数学实验,如碎片拼接、罪犯藏匿地点的查找、光伏电池的连接、野外漂流管理、水资源的有效利用、葡萄酒的分类等,通这些实际问题最终的数学化的解决,将高度抽象的数学理论呈现为生动具体的可视性结论,展示数学模型与计算机技术相结合的高度抽象的数学理论成为生动具体的可视性过程.

4突出学生的主体作用,循序渐进培养学生学习、实践到创新

实践教学的目的是要提高学生应用所学知识分析、解决实际问题的综合能力.

在教学中,搭建数学建模与数学实验这个平台,提示学生用计算机解决经过简化的问题,或自己提出实验问题,设计实验步骤,观察实验结果,尤其是将庞大繁杂的数学计算交给计算机完成,摆脱过去害怕数学计算、画函数图像、解方程等任务,避免学生一见到庞大的数学计算公式就会产生畏惧心理,从而丧失信心,让学生体会到在数学面前自己由弱者变成了强者,由失败者变成了胜利者、成功者.

再设计让学生自己动手去解决的各类实际问题,使学生通过对实际问题的仔细分析、作出合理假设、建立模型、求解模型及对结果进行分析、检验、总结等,解决实际问题,逐步培养学生熟练使用计算机和数学软件的能力以及运用数学知识解决实际问题的意识和能力.

同时,给学生提供大量的上机实践的机会,提高学生应用数学软件的能力.一个实际问题构成一个实验内容,通过实践环节加大训练力度,并要求学生通过计算机编程求解、编写实验报告等形式,达到提高学生解决实际问题综合能力的目标.数学建模与数学实验课程通过实际问题---方法与分析---范例---软件---实验---综合练习的教学过程,以实际问题为载体,以大学基本数学知识为基础,采用自学、讲解、讨论、试验、文献阅读等方式,在教师的逐步指导下,学习基本的建模与计算方法.

通过学习查阅文献资料、用所学的数学知识和计算机技术,借助适当的数学软件,学会用数学知识去解决实际问题的一些基本技巧与方法.通过实验过程的学习,加深学生对数学的了解,使同学们应用数学方法的能力和发散性思维的能力得到进一步的培养.实践已证明,数学建模与数学实验课这门课深受学生欢迎,它的教学无论对培养创新型人才还是应用型人才都能发挥其他课程无法替代的作用.

5具体的教学策略和途径

数学建模课程和数学实验课程同时开设,在课程教学中,要尽可能做到如下几个方面:

1)注重背景的阐述

让学生了解问题背景,才能知道解决实际问题需要哪些知识,才能做出贴近实际的假设,而这恰恰是建立一个能够解决实际问题的数学模型的前提.再者,问题背景越是清晰,越能够体现问题的重要性,这样才能激发学生解决实际问题的兴趣.

2)注重模型建立与求解过程中的数学语言的使用

在做好实际问题的简化后,使用精炼的数学符号表示现实含义是数学语言使用的彰显.基于必要的背景知识,建立符合现实的数学模型,通过多个方面对模型进行修正,向学生展示不同的条件相对应的数学模型对于现实问题的解决.在模型的求解上,严格要求学生在模型的假设,符号说明、图形的绘制、变量的限制范围、模型的分析与推广方面,做到严谨规范.对学生在利用建模解决问题时使用符号语言的不准确、不规范、不简洁等方面及时纠正.

3)注重经典算法的数学软件的实现和改进

由于实际问题的特殊性导致数学模型没有固定的模式,这就要求既要熟练掌握一般数学软件和算法的实现,又要善于改进和总结,使得现有的算法和程序能够通过修正来解决实际问题,这对于学生能力的培养不可或缺.只有不断的学习和总结,才有数学素养的培养和创新能力的提高.

参考文献:

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[2]颜荣芳,张贵仓,李永祥.现代信息技术支持的数学建模创新教育[J].电化教育研究,2009,(3)。

[3]郑毓信.数学方法论的理论与实践[M].广西教育出版社,2009.

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[5]姜启源,谢金星,叶俊.数学建模[M].第3版.北京:高等教育出版社,2002.

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[7]付桐林.数学建模教学与创新能力培养[J].教育导刊,2010,(08):89-90.

结构建模研究方法论文

数学建模论文写作 一、写好数模答卷的重要性 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。 2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。 3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 二、答卷的基本内容,需要重视的问题 1.评阅原则 假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。 2.答卷的文章结构 题目(写出较确切的题目;同时要有新意、醒目) 摘要(200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结论) 关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语) 1)问题重述。 2)问题分析。 3)模型假设。 4)符号说明。 5)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。 6)模型求解(计算方法设计或选择;算法设计或选择,算法思想依据,步骤及实现,计算框图;所采用的软件名称;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。) 7)进一步讨论(结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验) 8)模型评价(特点,优缺点,改进方法,推广。) 9)参考文献。 10)附录(计算程序,框图;各种求解演算过程,计算中间结果;各种图形,表格。) 3. 要重视的问题 1)摘要。 包括: a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型); b. 建模的思想(思路); c. 算法思想(求解思路); d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……); e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。 ▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。 2)问题重述。 3)问题分析。 因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。 5)模型假设。 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 a. 根据题目中条件作出假设 b. 根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意。 6) 模型的建立。 a. 基本模型: ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等; ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明; b. 简化模型: ⅰ)要明确说明简化思想,依据等; ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出; c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。 ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法; ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法; ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在: ▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等; ▲ 模型求解中; ▲ 结果表示、分析、检验,模型检验; ▲ 推广部分。 e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题: ⅰ)分析:中肯、确切; ⅱ)术语:专业、内行; ⅲ)原理、依据:正确、明确; ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出; ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。 7)模型求解。 a. 需要建立数学命题时: 命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密。 b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。 若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称。 c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 d. 设法算出合理的数值结果。 8) 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。 a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的; b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验; 结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。 c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; d. 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据; e. 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析。 ▲ 数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式。 ▲ 求解方案,用图示更好。 9)必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。 10)模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。 11)参考文献 12)附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。检查答卷的主要三点,把三关: a. 模型的正确性、合理性、创新性 b. 结果的正确性、合理性 c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩 三、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题; 问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示; 每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据; 每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。 四、答卷要求的原理 1. 准确――科学性; 2. 条理――逻辑性; 3. 简洁――数学美; 4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要; 5. 实用――建模、实际问题要求。 五、建模理念 1. 应用意识 要解决实际问题,结果、结论要符合实际; 模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。 2. 数学建模 用数学方法解决问题,要有数学模型; 问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。 3. 创新意识 建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。

如何写好一篇论文:论文的写作格式、流程与写作技巧 广义来说,凡属论述科学技术内容的作品,都称作科学著述,如原始论著(论文)、简报、综合报告、进展报告、文献综述、述评、专著、汇编、教科书和科普读物等。但其中只有原始论著及其简报是原始的、主要的、第一性的、涉及到创造发明等知识产权的。其它的当然也很重要,但都是加工的、发展的、为特定应用目的和对象而撰写的。下面仅就论文的撰写谈一些体会。在讨论论文写作时也不准备谈有关稿件撰写的各种规定及细则。主要谈的是论文写作中容易发生的问题和经验,是论文写作道德和书写内容的规范问题。论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述。(一)论文——题目科学论文都有题目,不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合,尽量不设副题,不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气,不用惊叹号或问号,也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人,应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上,那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者,也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。(三)论文——引言 是论文引人入胜之言,很重要,要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格,写出实验方法、指标、判断标准等,写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。(五)论文——实验结果 应高度归纳,精心分析,合乎逻辑地铺述。应该去粗取精,去伪存真,但不能因不符合自己的意图而主观取舍,更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因,不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃,不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题,删繁就简,有些数据不一定适合于这一篇论文,可留作它用,不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图,可以不用图表的最好不要用图表,以免多占篇幅,增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代,不要随意丢弃。(六)论文——讨论 是论文中比较重要,也是比较难写的一部分。应统观全局,抓住主要的有争议问题,从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理,而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论,表明自己的观点,尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设,提出本题的发展设想,但分寸应该恰当,不能写成“科幻”或“畅想”。(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果,写出确凿的结论。论文的文字应简洁,可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉,便于查找,同时也是尊重前人劳动,对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题,也有科学道德问题。一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法;在结果中有时要引上与文献对比的资料;在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的,不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意,不能拉大旗作虎皮。(十)论文——摘要或提要:以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写,有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影,或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外,还应给出几个关键词,关键词应写出真正关键的学术词汇,不要硬凑一般性用词。

数学建模文章格式模版 题目:明确题目意思一、摘要:500个字左右,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果二、关键字:3-5个三.问题重述。略四. 模型假设 根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。 (1)根据题目中条件作出假设 (2)根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺;假设要切合题意五. 模型的建立 (1) 基本模型: 1) 首先要有数学模型:数学公式、方案等 2) 基本模型,要求 完整,正确,简明 (2) 简化模型 1) 要明确说明:简化思想,依据 2) 简化后模型,尽可能完整给出 (3) 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题, 不追求数学上:高(级)、深(刻)、难(度大)。 u 能用初等方法解决的、就不用高级方法, u 能用简单方法解决的,就不用复杂方法, u 能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。 (4)鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异数模创新可出现在 ▲建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等, ▲模型求解中 ▲结果表示、分析、检验,模型检验 ▲推广部分 (5)在问题分析推导过程中,需要注意的问题: u 分析:中肯、确切 u 术语:专业、内行;; u 原理、依据:正确、明确, u 表述:简明,关键步骤要列出 u 忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。六. 模型求解 (1) 需要建立数学命题时:命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密。 (2) 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称 (3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。 (4) 设法算出合理的数值结果。七、 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示 (1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ; (2) 对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进; (3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出; (4) 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据; (5) 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析 ▲数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式 ▲求解方案,用图示更好 (6) 必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。八.模型评价 优点突出,缺点不回避。 改变原题要求,重新建模可在此做。 推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。九、参考文献.十、附录 详细的结果,详细的数据表格,可在此列出。 但不要错,错的宁可不列。 主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。 检查答卷的主要三点,把三关: n 模型的正确性、合理性、创新性 n 结果的正确性、合理性 n 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩

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