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。
全国大学生数学建模竞赛论文格式规范 本科组参赛队从A、B题中任选一题,专科组参赛队从C、D题中任选一题。 论文用白色A4纸单面打印;上下左右各留出至少厘米的页边距;从左侧装订。 论文第一页为承诺书,具体内容和格式见本规范第二页。 论文第二页为编号专用页,用于赛区和全国评阅前后对论文进行编号,具体内容和格式见本规范第三页。 论文题目和摘要写在论文第三页上,从第四页开始是论文正文。 论文从第三页开始编写页码,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。 论文不能有页眉,论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。 论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中;二级、三级标题用小四号黑体字,左端对齐(不居中)。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字,行距用单倍行距,打印时应尽量避免彩色打印。 提请大家注意:摘要应该是一份简明扼要的详细摘要(包括关键词),在整篇论文评阅中占有重要权重,请认真书写(注意篇幅不能超过一页,且无需译成英文)。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。 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)。 在不违反本规范的前提下,各赛区可以对论文增加其他要求(如在本规范要求的第一页前增加其他页和其他信息,或在论文的最后增加空白页等);从承诺书开始到论文正文结束前,各赛区不得有本规范外的其他要求(否则一律无效)。 本规范的解释权属于全国大学生数学建模竞赛组委会。[注]赛区评阅前将论文第一页取下保存,同时在第一页和第二页建立“赛区评阅编号”(由各赛区规定编号方式),“赛区评阅纪录”表格可供赛区评阅时使用(各赛区自行决定是否在评阅时使用该表格)。评阅后,赛区对送全国评阅的论文在第二页建立“全国统一编号”(编号方式由全国组委会规定,与去年格式相同),然后送全国评阅。论文第二页(编号页)由全国组委会评阅前取下保存,同时在第二页建立“全国评阅编号”。全国大学生数学建模竞赛组委会2009年3月16日修订数学建模论文一般结构1摘要 (单独成页)主要理解 、主要方法、 主要结果、 主要特点 (不要图、不要表)作用:了解文件重要性,对文件有大致认识最佳页副:页面2/3。2、问题重述和分析3、问题假设假设是建模的基础,具有导向性,容易被忽视。常犯错误有缺少假设或假设不切实际。对一些关键性的或对结果有重大影响的条件或参数应该在假设中明确约定。作假设的两个原则:① 简化原则:抓住主要矛盾,舍弃次要因素,方便 数学处理。② 贴近原则:贴近实际。以上两个原则是相互制约的,要掌握好“度”。通常是先建模后假设。4、符号说明 (可以合并)5、模型建立与求解(重要程度 :60%以上)6、模型检验(误差一般指均方误差)7、结果分析 (可以合并)8、模型的进一步讨论 或 模型的推广9、模型优缺点10、参考文件11、附件(结果千万不能放在附件中)论文最佳页面数:15-21页 论文结构一题目摘要1.问题的重述2.合理假设3.符号约定4.问题的分析5.模型的建立与求解6.模型的评价与推广1、误差分析2、模型的改进与推广对XXXX切实可行的建议和意见:1.……2.…………7.参考文献8.附录 数学建模论文一般格式 摘要(主要理解、主要方法、主要结果、主要特点)或(背景、目标、方法、结果、结论、建议) 问题重述与分析 问题假设 符号说明 模型建立与求解 模型检验 结果分析 模型的进一步讨论 模型优缺点优秀论文要点:1. 语言精练、有逻辑性、书写有条理2. 文字与图形相结合,使内容直观、清晰、明了、容易理解3. 切忌只用文字进行说明,多运用图形或表格,并对图形或表格做精简的分析,毕竟文字性东西太过于枯燥、乏味,没人有耐性去看那么冗长的文章4. 对论文中所引用或用到的知识、软件要清晰地予以说明。5. 在附录中附上论文所必须要的一些数据(图形或表格),并将论文中所编写的程序附上去各步骤解释摘要:主要理解 、主要方法、 主要结果、 主要特点 (不要图、不要表)作用:了解文件重要性,对文件有大致认识最佳页副:页面2/3问题重述与分析: 一向导、对题意的理解、 建模的创造性创造性是灵魂,文章要有闪光点。好创意、好想法应当既在人意料之外,又在人意料之中。新颖性(独特性)与合理性皆备。误区之一:数学用得越高深,越有创造性。解决问题是第一原则,最合适的方法是最好的方法。误区之二:创造性主要体现在建模与求解上。创造性可以体现在建模的各个环节上,并且可以有多种表现形式。误区之三:好创意来自于灵感,可遇不可求。好创意来自于对数学方法的掌握程度与对问题理解的透彻程度。 表达的清晰性好的文章 = 好的内容 + 好的表达 替读者着想。该交代的要交代,如对题目的理解,关键指标或参数的引入,建模的思路,结果的分析等。 写好摘要,包括:建模主要方法、主要结果,模型主要优点。 专人负责写作,及早动手。考虑写作的过程也是构思框架、理清思路的过程,有利于从总体上把握建模的思路,反过来促进建模。 适当采用图表,增加可读性。
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。
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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.
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下载一片获奖论文,之后的所有基本就都解决了吧!!
我参加过两次建模比赛,也拿过奖,我有很多资料,包括自己写的论文,需要的话我发给你
历年优秀论文要不?
无忧在线有很多数学建模论文,你去搜一下就行
在我空间里面有,你去看下吧,就是历年的论文。希望你看得懂
1、小学低年级数学游戏教学方法的案例研究。
2、以学习为中心的小学数学教学过程研究。
3、激发小学生数学学习兴趣的实践研究。
4、农村小学与初中数学教学衔接问题的研究。
5、小学低年级学生数学学习兴趣的培养。
6、游戏化教学在小学数学教学中的应用与研究。
7、激发兴趣对小学生数学探究能力影响的研究。
8、小学数学教学中信息技术应用策略研究。
9、《几何画板》在小学平面图形上的教学应用研究。
注意。
1、选题能决定论文的阅读价值。导师在某一方面的知识面是很广的,研究也是有深度的,所以如果对新的有价值的选题肯定特别有兴趣。
2、选题能够规划文章的方向、角度和规模,弥补知识储备的不足。对于所搜集的资料进行整理,加固积累,加深理解,对于分散的思想进行选择、鉴别和几种,最后对文章进行整体轮廓的勾勒。
3、合适的选题可以保证写作的顺利进行,提高研究能力。选题是论文实践的第一步,需要积极思考,适当的选题能够使论文写作过程进行得比较顺利。
4、考虑写作过程。在确定选题的时候虽然有些新颖的观点固然可以吸引到是的眼球,但是有的学生提出的新观点水平太高,可是学生的知识储备不够,语言表达得也不精练、准确、专业,结果弄巧成拙。也有的学生提出的观点自己在论证时就感觉到不是很可信。
取数学建模论文题目取法如下:
首先看论文首页的三要素:
1.标题:基于xx模型的xx问题研究
2.摘要:针对每一个问题分别阐述问题、方法、结果
3.关键词
其次看论文题目基本要求:
简短精练、高度概括、准确得体、恰如其分;既要准确表达论文内容,恰当反映所研究的范围和深度;又要尽可能概括、精练,力求题目的字数较少。
最后论文题目的字数一般不要超过20个字;当希望题目字数少与恰当反映论文内容发生冲突,可多用几个字表达准确。
基于旅行商规划模型(方法)的碎纸片拼接复原问题(问题)研究
基于利润最大化的奥运商业网点分布微观经济模型
基于力学分析的系泊系统设计
奥运场馆中临时商业网点设计中的数学模型化方法
CT 系统参数标定及反投影重建成像
拓展
参加数学建模比赛的意义
有利于培关学生综合解决问题的能力因为数学建模最后提交的成果是交一篇完整5论文,于大多数学生决说,款是第一次,已可么想高学生如何的数学知识用到实呀生活中的能力,提高学生合理利用网络道淘资料物能力,超是高学生的新意识和团队协作能力等,很名参委学生事后感收到团以合作能力对于建模比赛很重要,这对街后参加工作也会有很好的帮助。
2有利干促迸高职数学课程的改革
大多数学校的高职数学课还是采用软师在上面讲,学生在下面听的方法,殊不和对于高职生历言,他们不但听不懂,而目也不愿意听,这就促进教师要改进教学方法,最好的方法是在机房里上课,吉师把重要的理论思想教给学生之后,具体的计算方法可以让学生利用软件在电脑上操作,这样既提高了学生的学习兴趣,也提高了学生运用软件的能力。
论文首页的三要素:1.标题:基于xx模型的xx问题研究2.摘要:针对每一个问题分别阐述问题、方法、结果3.关键词:…、…、建模论文题目形式一般采用以下两种:Ø 基于xx模型/方法(主要的、特色的)Ø 赛题所给题目/研究的问题
模糊数学又称Fuzzy 数学,是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法。模糊性数学发展的主流是在它的应用方面。
由于模糊性概念已经找到了模糊集的描述方式,人们运用概念进行判断、评价、推理、决策和控制的过程也可以用模糊性数学的方法来描述。例如模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊决策与模糊预测、模糊控制、模糊信息处理等。
扩展资料
模糊数学为现代数学的基础,集合可以表现概念,把具有某种属性的东西的全体称为集合。现实生活中许多事物(或现象)的变化是过渡性的,没有明确的界限,如人长得高、矮、胖瘦等,都是模糊性的语言。
正思通感围像具有模物性的特征,为了提高分类精度,在通感图像识别中,引人模糊数学方法是很有前景的。应当指出,在目前的技术条件下,并算机自动识别方法还无法代特目视解译方法。
定义在1965 年美国控制论学者.扎德发表论文《模糊集合》,标志着这门新学科的诞生。现代数学建立在集合论的基础上。一组对象确定一组属性,人们可以通过指明属性来说明概念,也可以通过指明对象来说明。符合概念的那些对象的全体叫做这个概念的外延,外延实际上就是集合。一切现实的理论系统都有可能纳入集合描述的数学框架。经典的集合论只把自己的表现力限制在那些有明确外延的概念和事物上,它明确地规定:每一个集合都必须由确定的元素所构成,元素对集合的隶属关系必须是明确的。对模糊性的数学处理是以将经典的集合论扩展为模糊集合论为基础的,乘积空间中的模糊子集就给出了一对元素间的模糊关系。对模糊现象的数学处理就是在这个基础上展开的。从纯数学角度看,集合概念的扩充使许多数学分支都增添了新的内容。例如模糊拓扑学、不分明线性空间、模糊代数学、模糊分析学、模糊测度与积分、模糊群、模糊范畴、模糊图论、模糊概率统计、模糊逻辑学等。其中有些领域已有比较深入的研究。模糊性数学发展的主流是在它的应用方面。由于模糊性概念已经找到了模糊集的描述方式,人们运用概念进行判断、评价、推理、决策和控制的过程也可以用模糊性数学的方法来描述。例如模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊决策与模糊预测、模糊控制、模糊信息处理等。这些方法构成了一种模糊性系统理论,构成了一种思辨数学的雏形,它已经在医学、气象、心理、经济管理、石油、地质、环境、生物、农业、林业、化工、语言、控制、遥感、教育、体育等方面取得具体的研究成果。模糊性数学最重要的应用领域应是计算机智能。它已经被用于专家系统和知识工程等方面,在各个领域中发挥看非常重要的作用,并已获得巨大的经济效益。编辑本段产生现代数学是建立在集合论的基础上。集合论的重要意义就一个侧面看,在于它把数学的抽象能力延伸到人类认识过程的深处。一组对象确定一组属性,人们可以通过说明属性来说明概念(内涵),也可以通过指明对象来说明它。符合概念的那些对象的全体叫做这个概念的外延,外延其实就是集合。从这个意义上讲,集合可以表现概念,而集合论中的关系和运算又可以表现判断和推理,一切现实的理论系统都一可能纳入集合描述的数学框架。但是,数学的发展也是阶段性的。经典集合论只能把自己的表现力限制在那些有明确外延的概念和事物上,它明确地限定:每个集合都必须由明确的元素构成,元素对集合的隶属关系必须是明确的,决不能模棱两可。对于那些外延不分明的概念和事物,经典集合论是暂时不去反映的,属 控制论模型于待发展的范畴。在较长时间里,精确数学及随机数学在描述自然界多种事物的运动规律中,获得显著效果。但是,在客观世界中还普遍存在着大量的模糊现象。以前人们回避它,但是,由于现代科技所面对的系统日益复杂,模糊性总是伴随着复杂性出现。各门学科,尤其是人文、社会学科及其它“软科学”的数学化、定量化趋向把模糊性的数学处理问题推向中心地位。更重要的是,随着电子计算机、控制论、系统科学的迅速发展,要使计算机能像人脑那样对复杂事物具有识别能力,就必须研究和处理模糊性。我们研究人类系统的行为,或者处理可与人类系统行为相比拟的复杂系统,如航天系统、人脑系统、社会系统等,参数和变量甚多,各种因素相互交错,系统很复杂,它的模糊性也很明显。从认识方面说,模糊性是指概念外延的不确定性,从而造成判断的不确定性。在日常生活中,经常遇到许多模糊事物,没有分明的数量界限,要使用一些模糊的词句来形容、描述。比如,比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远……。这些概念是不可以简单地用是、非或数字来表示的。在人们的工作经验中,往往也有许多模糊的东西。例如,要确定一炉钢水是否已经炼好,除了要知道钢水的温度、成分比例和冶炼时间等精确信息外,还需要参考钢水颜色、沸腾情况等模糊信息。因此,除了很早就有涉及误差的计算数学之外,还需要模糊数学。人与计算机相比,一般来说,人脑具有处理模糊信息的能力,善于判断和处理模糊现象。但计算机对模糊现象识别能力较差,为了提高计算机识别模糊现象的能力,就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序,以便机器能像人脑那样简洁灵活的做出相应的判断,从而提高自动识别和控制模糊现象的效率。这样,就需要寻找一种描述和加工模糊信息的数学工具,这就推动数学家深入研究模糊数学。所以,模糊数学的产生是有其科学技术与数学发展的必然性。编辑本段研究内容现代计算机的计算速度及贮存能力几乎达到了无与伦比的程度,它不仅可以解决复杂的数学问题,还可以参与控制航天飞机等。既然计算机有如此威力,那么为什么在判断和推理方面有时不如人脑呢? 美国加利福尼亚大学Zadeh(扎德)教授仔细的研究了这个问题,以至于她在科研工作中 经常回旋与“人脑思维”、“大系统”与“计算机”的矛盾之中。1965年,他发表了论文《模糊集合论》“隶属函数”这个概念来描述现象差异中的中间过渡,从而突破了古典集合论中属于或不属于的绝对关系。Zadeh教授这一开创性的工作,标志着模糊数学这门学科的诞生。模糊数学的研究内容主要有以下三个方面:第一,研究模糊数学的理论,以及它和精确数学、随机数学的关系。查德以精确数学集合论为基础,并考虑到对数学的集合概念进行修改和推广。他提出用“模糊集合”作为表现模糊事物的数学模型。并在“模糊集合”上逐步建立运算、变换规律,开展有关的理论研究,就有可能构造出研究现实世界中的大量模糊的数学基础,能够对看来相当复杂的模糊系统进行定量的描述和处理的数学方法。在模糊集合中,给定范围内元素对它的隶属关系不一定只有“是”或“否”两种情况,而是用介于0和1之间的实数来表示隶属程度,还存在中间过渡状态。比如“老人”是个模糊概念,70岁的肯定属于老人,它的从属程度是 1,40岁的人肯定不算老人,它的从属程度为 0,按照查德给出的公式,55岁属于“老”的程度为,即“半老”,60岁属于“老”的程度。查德认为,指明各个元素的隶属集合,就等于指定了一个集合。当隶属于0和1之间值时,就是模糊集合。第二,研究模糊语言学和模糊逻辑。人类自然语言具有模糊性,人们经常接受模糊语言与模糊信息,并能做出正确的识别和判断。为了实现用自然语言跟计算机进行直接对话,就必须把人类的语言和思维过程提炼成数学模型,才能给计算机输入指令,建立合适的模糊数学模型,这是运用数学方法的关键。查德采用模糊集合理论来建立模糊语言的数学模型,使人类语言数量化、形式化。如果我们把合乎语法的标准句子的从属函数值定为1,那么,其他近义的,以及能表达相仿的思想的句子,就可以用以0到1之间的连续数来表征它从属于“正确句子”的隶属程度。这样,就把模糊语言进行定量描述,并定出一套运算、变换规则。目前,模糊语言还很不成熟,语言学家正在深入研究。人们的思维活动常常要求概念的确定性和精确性,采用形式逻辑的排中律,即:非真即假,然后进行判断和推理,得出结论。现有的计算机都是建立在二值逻辑基础上的,它在处理客观事物的确定性方面,发挥了巨大的作用,但是却不具备处理事物和概念的不确定性或模糊性的能力。为了使计算机能够模拟人脑高级智能的特点,就必须把计算机转到多值逻辑基础上,研究模糊逻辑。目前,模糊逻辑还很不成熟,尚需继续研究。第三,研究模糊数学的应用。模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象的。模糊集合的出现是数学适应描述复杂事物的需要,查德的功绩在于用模糊集合的理论找到解决模糊性对象加以确切化,从而使研究确定性对象的数学与不确定性对象的数学沟通起来,过去精确数学、随机数学描述感到不足之处,就能得到弥补。在模糊数学中,目前已有模糊拓扑学、模糊群论、模糊图论、模糊概率、模糊语言学、模糊逻辑学等分支。编辑本段应用模糊数学是一门新兴学科,它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊 智能化聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。然而模糊数学最重要的应用领域是计算机智能,不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。目前,世界上发达国家正积极研究、试制具有智能化的模糊计算机,1986年日本山川烈博士首次试制成功模糊推理机,它的推理速度是1000万次/秒。1988年,我国汪培庄教授指导的几位博士也研制成功一台模糊推理机——分立元件样机,它的推理速度为1500万次/秒。这表明我国在突破模糊信息处理难关方面迈出了重要的一步。模糊数学还远没有成熟,对它也还存在着不同的意见和看法,有待实践去检验。编辑本段产生历史模糊数学是运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学新分支。它以“模糊集合”论为基础。模糊数学提供了一种处理不肯定性和不精确性问题的新方法,是描述人脑思维处理模糊信息的有力工具。它既可用于“硬”科学方面,又可用于“软”科学方面。 模糊数学由美国控制论专家.扎德()教授所创立。他于1965年发表了题为《模糊集合论》(《FuzzySets》)的论文,从而宣告模糊数学的诞生。.扎德教授多年来致力于“计算机”与“大系统”的矛盾研究,集中思考了计算机为什么不能象人脑那样进行灵活的思维与判断问题。尽管计算机记忆超人,计算神速,然而当其面对外延不分明的模糊状态时,却“一筹莫展”。可是,人脑的思维,在其感知、辨识、推理、决策以及抽象的过程中,对于接受、贮存、处理模糊信息却完全可能。计算机为什么不能象人脑思维那样处理模糊信息呢?其原因在于传统的数学,例如康托尔集合论(Cantor′sSet),不能描述“亦此亦彼”现象。集合是描述人脑思维对整体性客观事物的识别和分类的数学方法。康托尔集合论要求其分类必须遵从形式逻辑的排中律,论域(即所考虑的对象的全体)中的任一元素要么属于集合A,要么不属于集合A,两者必居其一,且仅居其一。这样,康托尔集合就只能描述外延分明的“分明概念”,只能表现“非此即彼”,而对于外延不分明的“模糊概念”则不能反映。这就是目前计算机不能象人脑思维那样灵活、敏捷地处理模糊信息的重要原因。为克服这一障碍,.扎德教授提出了“模糊集合论”。在此基础上,现在已形成一个模糊数学体系。模糊数学产生的直接动力,与系统科学的发展有着密切的关系。在多变量、非线性、时变的大系统中,复杂性与精确性形成了尖锐的矛盾。.扎德教授从实践中总结出这样一条互克性原理:“当系统的复杂性日趋增长时,我们作出系统特性的精确然而有意义的描述的能力将相应降低,直至达到这样一个阈值,一旦超过它,精确性和有意义性将变成两个几乎互相排斥的特性。”这就是说,复杂程度越高,有意义的精确化能力便越低。复杂性意味着因素众多,时变性大,其中某些因素及其变化是人们难以精确掌握的,而且人们又常常不可能对全部因素和过程都进行精确的考察,而只能抓住其中主要部分,忽略掉所谓的次要部分。这样,在事实上就给对系统的描述带来了模糊性。“常规数学方法的应用对于本质上是模糊系统的分析来说是不协调的,它将引起理论和实际之间的很大差距。”因此,必须寻找到一套研究和处理模糊性的数学方法。这就是模糊数学产生的历史必然性。模糊数学用精确的数学语言去描述模糊性现象,“它代表了一种与基于概率论方法处理不确定性和不精确性的传统不同的思想,……,不同于传统的新的方法论”。它能够更好地反映客观存在的模糊性现象。因此,它给描述模糊系统提供了有力的工具。.扎德教授于1975年所发表的长篇连载论著《语言变量的概念及其在近似推理中的应用》(《TheConceptofaLinguisticVariable&ItsApplicationtoApproximateReasoning》),提出了语言变量的概念并探索了它的含义。模糊语言的概念是模糊集合理论中最重要的发展之一,语言变量的概念是模糊语言理论的重要方面。语言概率及其计算、模糊逻辑及近似推理则可以当作语言变量的应用来处理。人类语言表达主客观模糊性的能力特别引人注目,或许从研究模糊语言入手就能把握住主客观的模糊性、找出处理这些模糊性的方法。有人预言,这一理论和方法将对控制理论、人工智能等作出重要贡献。模糊数学诞生至今仅有22年历史,然而它发展迅速、应用广泛。它涉及纯粹数学、应用数学、自然科学、人文科学和管理科学等方面。在图象识别、人工智能、自动控制、信息处理、经济学、心理学、社会学、生态学、语言学、管理科学、医疗诊断、哲学研究等领域中,都得到广泛应用。把模糊数学理论应用于决策研究,形成了模糊决策技术。只要经过仔细深入研究就会发现,在多数情况下,决策目标与约束条件均带有一定的模糊性,对复杂大系统的决策过程尤其是如此。在这种情况下,运用模糊决策技术,会显得更加自然,也将会获得更加良好的效果。编辑本段应用前景模糊数学是研究现实中许多界限不分明问题的一种数学工具,其基本概念之一是模糊集合。利用模糊数学和模糊逻辑,能很好地处理各种模糊问题。模式识别是计算机应用的重要领域之一。人脑能在很低的准确性下有效地处理复杂问题。如计算机使用模糊数学,便能大大提高模式识别能力,可模拟人类神经系统的活动。在工业控制领域中,应用模糊数学,可使空调器的温度控制更为合理,洗衣机可节电、节水、提高效率。在现代社会的大系统管理中,运用模糊数学的方法,有可能形成更加有效的决策。模糊数学这种相当新的数学方法和思想方法,虽有待于不断完善,但其应用前景却非常广阔。编辑本段模糊数学研究[1]模糊数学研究 是一本关注运筹学与模糊学领域最新进展的国际中文期刊,由汉斯出版社发行,主要刊登数学规划、数学统筹、模糊信息与工程、模糊管理学相关内容的学术论文和成果评述。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论运筹与模糊学领域内不同方向问题与发展的交流平台。运筹学研究研究领域: · 数学规划· 图论组合优化· 随机模型· 决策与对策(博弈)· 金融数学· 统筹论· 军事运筹· 计算机仿真· 数据挖掘· 统计与预测学· 模糊数学与系统· 启发式演算法· 模糊控制· 智能、软计算· 可靠性· 管理与模糊管理学· 模糊信息与工程编辑本段模糊数学在中国在美国,日本,法国等世界数学强国相继研究模糊数学,并取得一些阶段性的进展的同时,1976年中国开始注意模糊数学的研究,世界著名模糊学家考夫曼(,法国)、山泽(.法国)、营野(日本)和美籍华人等先后来华讲学,推动了我国模糊数学的高速发展,很快就拥有一支较强的研究队伍。1980年成立了中国模糊集与系统协会。1981年,创办《模糊数学》杂志,1987年,创办了《模糊系统与数学》杂志。还出版过大量的颇有价值的论著。例如:汪培庄教授所著《模糊集与随机集落影》,《模糊集合论及其应用》,张文修教授编著的《模糊数学基础》等。1988年我国汪培庄教授指导几位博士生研制成功了一台模糊推理机-----分立元件样机。它的推理速度为1500万次/秒,这表明中国在突破模糊信息处理难关方面迈出重要一步。中国科研人员在Fuzzy领域中取得了卓越成就。何新贵院士将Fuzzy方面的论文在国内外权威杂志上发表。这标志着中国研究已经达到国内外先进水平。至此,中国已成为全球四大模糊数学研究中心之一。(美国,西欧,中国,日本)2005年,是一个值得中国所有模糊研究人员和学者庆祝的一个丰收年,在这个丰收年里有两件值得庆祝的大事。一,经国际模糊系统协会(IFSA)专家评审,最终确定授予中国四川大学副校长刘应明院士“FuzzyFellow奖”。“FuzzyFellow奖”是模糊数学领域的最高奖项,专门授予得到国际公认的,在模糊数学领域做出杰出贡献的科学家。二,2005年8月20日,中国运筹会Fuzzy信息与工程分会正式成立。Fuzzy信息与工程分会成立,是隶属于全国两大数学方向的一级学会之一------中国运筹会,表明Fuzzy数学在中国已取得了应有的地位,尤其是Fuzzy数学的创始人扎德教授的出席会议,中国运筹学会理事长,中国科学院数学与系统科学研究院副院长袁亚湘教授和广州大学校长廖建设教授为学会揭牌,这给成立大会增添的极大的光彩。也极大的鼓舞了全国Fuzzy研究工作者。Fuzzy信息与工程分会的宗旨:在完善和加强Fuzzy集理论研究的同时,更侧重于Fuzzy技术的应用和Fuzzy产品的开发研究。注:1、广州大学校长为庾建设。2、中国运筹会Fuzzy信息与工程分会首任理事长为广州大学曹炳元教授。
只要能应用到计算机领域就可以,比如该算法可否在计算机领域内解决某一个问题或者技术方案
人工智能是计算机科学中的一个分支,用模糊数学的命题逻辑和谓词逻辑,使计算机能构造出语句来表达知识和意思。人工智能的发展,使人们认识到人类的活动,无非是进行能量变换和信息交换,大大地推动了社会的前进,深化了人们对认识论问题的研究。 在日常生活中,经常遇到许多模糊事物,没有分明的数量界限,要使用一些模糊的词句来形容、描述。比如,比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远……。在人们的工作经验中,往往也有许多模糊的东西。例如,现在的掌门识别,要确认某个人的身份,要基于此人的手掌识别,然他的手掌的形状以及各种情况的考虑除了很早就有涉及误差的计算数学之外,还需要模糊数学。 人与计算机相比,一般来说,人脑具有处理模糊信息的能力,善于判断和处理模糊现象。但计算机对模糊现象识别能力较差,为了提高计算机识别模糊现象的能力,就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序,以便机器能像人脑那样简洁灵活的做出相应的判断,从而提高自动识别和控制模糊现象的效率。这样,就需要寻找一种描述和加工模糊信息的数学工具,这就推动数学家深入研究模糊数学。所以,模糊数学的产生是有其科学技术与数学发展的必然性。 1965年,美国控制论专家、数学家查德发表了论文《模糊集合》,标志着模糊数学这门学科的诞生。 模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象的。模糊集合的出现是数学适应描述复杂事物的需要,查德的功绩在于用模糊集合的理论找到解决模糊性对象加以确切化,从而使研究确定性对象的数学与不确定性对象的数学沟通起来,过去精确数学、随机数学描述感到不足之处,就能得到弥补。在模糊数学中,目前已有模糊拓扑学、模糊群论、模糊图论、模糊概率、模糊语言学、模糊逻辑学等分支。 模糊数学是一门新兴学科,它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。然而模糊数学最重要的应用领域是计算机职能,不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。 目前,世界上发达国家正积极研究、试制具有智能化的模糊计算机,1986年日本山川烈博士首次试制成功模糊推理机,它的推理速度是1000万次/秒。1988年,我国汪培庄教授指导的几位博士也研制成功一台模糊推理机——分立元件样机,它的推理速度为1500万次/秒。这表明我国在突破模糊信息处理难关方面迈出了重要的一步。 三、模糊数学的主要应用 1.模糊数学自身的理论研究进展迅速。我国模糊数学自身的理论研究仍占模糊数学及其应用学科的主导地位,所取得的研究成果在《模糊数学》、《模糊系统与数学》等数十种学术期刊和全国高校学报中经常可见,模糊聚类分析理论、模糊神经网络理论和各种新的模糊定理及算法不断取得进展。 2.模糊数学目前在自动控制技术领域仍然得到最广泛的应用,所涉及的技术复杂繁多,从微观到宏观、从地下到太空无所不有,在机器人实时控制、电磁元件自适应控制、各种物理及力学参数反馈控制、逻辑控制等高新技术中均成功地应用了模糊数学理论和方法。 3.模糊数学在计算机仿真技术、多媒体辨识等领域的应用取得突破性进展,如图像和文字的自动辨识、自动学习机、人工智能、音频信号辨识与处理等领域均借助了模糊数学的基本原理和方法。 4.模糊聚类分析理论和模糊综合评判原理等更多地被应用于经济管理、环境科学、安全与劳动保护等领域,如房地价格、期货交易、股市情报、资产评估、工程质量分析、产品质量管理、可行性研究、人机工程设计、环境质量评价、资源综合评价、各种危险性预测与评价、灾害探测等均成功地应用了模糊数学的原理和方法。 5.地矿、冶金、建筑等传统行业在处理复杂不确定性问题中也成功地应用了模糊数学的原理和方法,从而使过去凭经验和类比法等处理工程问题的传统做法转向数学化、科学化,如矿床预测、矿体边界确定、油水气层的识别、采矿方法设计参数选择、冶炼工艺自动控制与优化、建筑物结构设计等都有应用模糊数学的成功实践。 6.我国医药、生物、农业、文化教育、体育等过去看似与数学无缘的学科也开始应用模糊数学的原理和方法,如计算机模糊综合诊断、传染病控制与评估、人体心理及生理特点分析、家禽孵养、农作物品种选择与种植、教学质量评估、语言词义查找、翻译辨识等均有一些应用模糊数学的实践,并取得很好效果。李洪兴教授,他领导的科研团队采用“变论域自适应模糊控制理论”成功地实现了全球首例“四级倒立摆实物系统控制”。据介绍,倒立摆仿真或实物控制实验是控制领域中用来检验某种控制理论或方法的典型方案。目前,实现三级倒立摆控制的实物系统仍然是世界公认的难题,而要实现四级倒立摆控制实物系统,在世界范围内更是一项空白。北师大模糊系统与模糊信息研究中心暨复杂系统智能控制实验室采用李洪兴教授提出的“变论域自适应模糊控制”理论,先后成功地实现了四级倒立摆控制仿真实验、三级倒立摆实物系统控制,并于今年8月11日实现了全球首例四级倒立摆实物系统控制。而由此项理论产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器人技术、导弹拦截控制系统、航空器对接控制技术等方面具有广阔的开发利用前景。
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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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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[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.
数学是知识的工具,亦是 其它 知识工具的泉源。所有研究顺序和度量的科学均和数学有关,数学建模是培养学生运用数学工具解决实际问题的最好表现。下文是我为大家搜集整理的关于2017年全国大学生数学建模竞赛优秀论文的内容,欢迎大家阅读参考!
浅析数学建模课程改革及其 教学 方法
论文关键词:数学课程;数学建模;课程设置;课程改革
论文摘要:数学建模教学和竞赛的开展,是培养学生创新能力的重要途径。对数学建模竞赛中出现的问题进行分析,找出问题产生的根源与必修课和专业课设置不合理有关,应对高校数学课程的设置、教学方式等进行改革,并提出具体改革建议。
1. 前言
数学建模,从宏观上讲是人们借助数学改造自然、征服自然的过程,从微观上讲是把数学作为一种工具并应用它解决实际问题的教学活动方式。数学建模 教育 本身是一种素质教育,数学建模的教学与竞赛是实施素质教育的有效途径,它既增强了学生的数学应用意识,又提高了学生运用数学知识和计算机技术分析和解决问题的能力。因而加强数学建模教育,培养学生的数学应用意识与能力已成为我国高校数学建模课程改革的重要目标之一。虽然目前我国许多高校在数学建模方面取得了一些成绩,但大学生们在竞赛中也暴露出了许多问题,引发出对传统的课程设置和教学方法的思考。
2. 数学建模的现状和所存在问题与原因分析
建模竞赛的现状
根据竞赛时间(九月中下旬),我国大部分高校每年一般在七月中旬便开始组织学生的报名培训工作。培训内容分为两个部分:首先集中讲解一些基础知识,主要包括常微分方程、概率与数理统计、运筹学、数学实验、建模基础等课程;然后进行建模的模拟训练,以往届国内外普通组和大专组的部分竞赛题为选题,让学生自愿结组,在规定时间内完成,并自愿为同学讲解各自的解题思路和方法。
参赛学生首先要参加培训,他们一般是先关注校园网上的通知,再到各院系自愿报名而组成,经培训后选拔出参赛队员。事实上,一般参赛的学生并没有选拔的过程,基本上是学生在培训阶段就自动减员,所剩人数就是参赛人数。几年来,参加培训、竞赛的学生构成基本类似。报名学生数量不多,而且他们大多是来看看是怎么回事,听了一、两次课就不见踪影或自动退出。
数学建模课程的教学内容是以问题为中心,块状编排;开设数学建模课程的时间较短,缺乏应有的教学 经验 来借鉴,大多数教师都是采用模型的机械讲解。至于问题的形成背景,建模过程中可能用到的多种数学思想和方法很少顾及,更谈不上让学生在课堂进行讨论、交流与合作,使得学生难以掌握数学建模的思想和方法。
所存在的问题及原因分析
由以上可以看出,我国大部分高校在建模的工作中存在着一定的问题。第一,没有把数学建模工作纳入日常的教学工作中,临时抱佛脚,突击应对,学生对数学建模兴趣不浓,积极性不高。第二,参加培训竞赛的学生专业比较单一,数学建模活动没有全面展开,这虽然与宣传的力度有关,更主要是缺少必要的教学环节。第三,高年级学生参赛的较少,获奖的比例却较大。特别是大四年级的学生,由于他们面临 毕业 ,就业压力、 考研 压力很大,尽管他们有较深厚的数学基础,却无心顾及竞赛;低年级学生参加培训竞赛的人数较多,积极性很高,但却不出成绩。这表明数学建模与知识的掌握、积累密切相关,是理论与实际应用相结合、知识整合与释放相结合的过程,低年级课程设置不合理,一些相关课程开设太晚。第四,不少人认为应该把课程的重点放在具有复杂背景的实际问题的解决上,持这种观点的人主要是忽视了数学教育专业的特点和培养目标。我们认为,数学教育专业数学建模课程重点应放在树立信念、培养意识和能力上。
另外,数学建模课程开设及教材使用也存在诸多不足之处。据了解,绝大部分高校数学教育专业教学建模课程照搬理工类专业数学建模教材,这些教材主要存在以下问题:第一,教材主要涵盖大量难度较大的现成的数学模型,而这些模型应用了大量的非数学领域的知识和方法,要理解这些问题,对于数学教育专业的学生来说缺乏应有的基础,学习起来只能依靠模仿和机械记忆;第二,教材主要是采用以问题为主线的块状编排体系,重点是问题的罗列,过分突出问题解决。照搬这类教材给数学教育专业数学建模教学带来了较大的负面影响,学生接受难,教师驾驭难。更重要的是难以落实数学教育专业数学建模课程应使学生树立“数学具有广泛应用性”的信念,培养学生数学应用的意识和能力,使学生掌握一套数学建模方法等目标,难以适应高等学校数学教育改革的需要。
综上所述,我们认为,解决数学教育专业开设数学建模课程工作中所出现的问题是课程建设与改革的重中之重,建构符合数学教育专业实际和特色的教材以及形成一套与数学教育专业特点相适应的、科学的教学方法是当务之急。
3. 以数学建模活动为载体开展数学建模教学的途径与方法
目前,开展数学建模教学的途径与方法很多,其中比较常用且很奏效的途径和方法就是以数学建模活动为载体开展数学建模教学,其途径和方法可以描述如下:
精心设计教学案例,开展案例教学法
所谓案例教学法就是在课堂教学中,教师以具体的案例作为主要的教学内容,通过具体问题的建模示例,介绍建模的思想方法。课堂上的活动一部分是老师讲授,另一部分是让学生进行课堂讨论,即由学生发言,提出对问题的理解和所建立的数学模型的认识,并提出新的数学模型,对其求解、分析、讨论,进行比较检验。实施案例教学要把握好以下环节:
(1)教学案例的选取。要使案例教学达到最佳效果,最重要的就是选好教学案例。选取案例时应该遵循以下的原则:①代表性。案例避免涉及过多的专业知识,又要考虑到科学的发展,学科之间的联系,同时可以拓宽学生的知识面。②原始性。来自广播电视、报刊的信息,政府机关、企事业单位的 报告 、计划、统计资料等等,都是数学建模问题原始资料的重要来源;也可以引导学生亲自到一线调查研究,注意积累课题资料。③趣味性。在具体选取案例时,应该选择既有趣味性又能充分体现数学建模思想的案例,如人口问题、七桥问题、人狼羊过河问题、三级火箭发射卫星问题、森林灭火问题等等。从培养兴趣入手,让学生逐步体会到建模的思想方法和建模的重要性。④创新性。编制建模例题时,必须考虑培养学生的创新精神和创造能力。为此,应注重一题多模或多题一模、统计图表等例题的编拟,密切关注现代科学技术的发展,使学生创新和高新技术密切结合,融入当代科学发展的主流。
(2)案例的课堂教学。教师在讲授具体的建模案例时,应注重两个方面。第一个方面要从实际问题出发,讲清问题的背景、建模的要求和已掌握的信息,如何通过合理的假设和简化分析建立优化的数学模型。还要强调如何用求解结果去解释实际现象,检验模型。这种方法既突出了教学的重点,又给学生留下了进一步思考的空间。例如讲授传染病模型时,不同的假设会导致建立不同的模型,只有从实际出发,不断地修正才能使之成为一个成功的模型。除此,还可以给学生提供一些改进的方向,让学生自己课外独立探索和钻研。另外一个方面是教师的讲授必须和学生的讨论相结合。在教师先讲清楚案例的背景、关键的因素、所运用的数学工具等情况下,运用怎样的数学知识和数学思想、建立怎样的数学模型可以让学生各抒己见,进行讨论式教学。这样一方面可以避免教师的“满堂灌”,另一方面可以活跃课堂气氛,提高学生的课堂学习兴趣和积极性,使传授知识变为学习知识、应用知识,真正地达到提高素质和培养能力的教学目的。
把好课后建模实践训练关,巩固和深化课堂教学
为了巩固和深化课堂教学的内容,使学生进一步地提高建模能力,建模实践训练也是数学建模教学的重要环节。主要有以下的形式:一是布置课后训练题。第一种类型的训练题可以是用课堂上讲过的数学建模方法建模或者是对课上某个问题做进一步的讨论,这是为了达到巩固课堂教学的目的。
另一种类型是为了达到深化课堂教学的目的,在学完有关数学知识单元后,布置该单元知识的训练题,在特定的时间内,让学生在数学建模实验室进行建模强化训练。对每次的训练题要完整地完成,从提出问题、分析问题、建立模型、求解模型到模型的分析、检验、推广的全过程,并在规定时间内完成一篇思路清晰、条理有序的数学论文。通过此过程的强化训练,使学生的认模、建模、用模的能力得到充分地锻炼和提高。每次训练题做完后第一个环节就是教师对训练论文认真批阅审定,对论文中出现的问题及时提出指正意见;第二个环节是组织全班成员对训练论文进行专题讨论,让同学们讲述论文构思、建模思想与方法。通过整体交流,让大家互 相学 习、取长补短,达到共同提高的目的。二是系统讲授数学软件,并让学生上机实习。随着计算机技术的发展,一些高性能的、应用性强的数学软件应运而生,如Matlab、Mathematica、Mapple、SAS、Lindo、Lingo等。有了这些数学软件的出现,教材中复杂的数据计算和处理不再是难题。教师在系统讲授这些数学软件的具体使用技能后,让学生亲自上机操作,掌握这些软件在实际数学运算的应用。例如,如何利用软件进行求导、求积分、求极限等运算;如何利用软件解方程、方程组,解线性规划;如何利用数学软件研究函数变化规律,画出曲线、曲面的图形等等。
不断提高数学教师自身的水平来促进数学建模教学
在数学建模教学中,教师是关键。教师水平的高低直接决定着数学建模教学能否达到预期的培养学生能力的目的。讲授数学建模教学的教师不仅要求具备较高的专业水平,还必须具备丰富的实践经验和很强的解决实际问题的能力。因此,为了提高教师的水平,一方面可以多派教师走出去进行专业培训学习和学术交流,比如多参加各种学术会议、到名校去做访问学者等等。另一方面可以多请着名的专家教授走进来做建模学术报告,使师生增长知识,拓宽视野,了解科学发展前沿的新趋势、新动态。另外,数学教师还必须更新教育理念,不断积累和更新专业知识,其中包括较宽广的人文和科学素养。数学教师只有不断创新,努力提高自身素质,才能适应新的形势,符合时代发展的要求。
总之,数学建模内容具有实用价值,数学建模课程授课可以生动有趣,数学建模可能有知识创新的产品和成果。特别是促进相关数学课程的教学,应该在学生学习了相关课程后或者学习相关课程中开设数学建模,至少应该在现有教学内容中安排一定的数学实验。
参考文献:
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论数学建模思想教学
1在线性代数教学中融入数学建模思想的意义
激发学生的学习兴趣,培养学生的创新能力
教育的本质是让学生在掌握知识的同时可以学以致用。但是目前的线性代数教学重理论轻应用,学生上课觉得索然无味,主动学习的积极性差,创新性就更无从谈起。如果教师能够将数学建模的思想和方法融入到线性代数的日常教学中,不仅可以激发学生学习线性代数的兴趣,而且可以调动学生使用线性代数的知识解决实际问题的积极性,使学生认识到线性代数的真正价值,从而改变线性代数无用的观念,同时还可以培养学生的创新能力。
提高线性代数课程的吸引力,增加学生的受益面
数学建模是培养学生运用数学工具解决实际问题的最好表现。若在线性代数的教学中渗透数学建模的思想和方法,除了能够激发学生学习线性代数的兴趣,使学生了解到看似枯燥的定义、定理并非无源之水,而是具有现实背景和实际用途的,这可以大大改善线性代数课堂乏味沉闷的现状,从而提高线性代数课程的吸引力。由数学建模的教学现状可以看到学生的受益面很小,然而任何高校的理工类、经管类专业都会开设高等数学、线性代数以及概率统计这3门公共数学必修课,若能在线性代数、高等数学及概率统计等公共数学必修课的教学中渗透数学建模的思想和方法,学生的受益面将会大大增加。
促进线性代数任课教师的自我提升
要想将数学建模的思想和方法融入线性代数课程中,就要求线性代数任课教师不仅要具有良好的理论知识讲授技能,更需要具备利用线性代数知识解决实际问题的能力,这就迫使线性代数任课教师要不断学习新知识和新技术,促进自身知识的不断更新,进而达到提高教学和科研能力的效果。
2在线性代数教学中融入数学建模
思想的途径虽然线性代数课程本身的内容多,课时不够,但我们将数学建模的思想融入线性代数课程中,并不是用“数学建模”课的内容抢占线性代数课程的课时,在此,笔者仅从下面2个方面着手将建模的思想逐步渗透到线性代数的教学中。
在线性代数的概念中融入数学建模的思想
从广义上说,线性代数教材中的行列式、矩阵、矩阵乘法、向量、线性方程组等复杂抽象的概念都来源于实际。因此在讲授这些概念时可以恰当选取一些生动的实例来吸引学生的注意力,同时将概念模型自然地建立起来,使学生充分感受到实际问题向数学的转化。例如矩阵是线性代数中的一个重要概念,在引入矩阵的概念时,可以从一个简单的投入产出问题出发,将这个问题中的数据用矩形表来表示,这种简化思想即是建模抽象化思想的很好体现,而这样的矩形表就称为矩阵。
在线性代数的课外作业中融入数学建模的思想
课外作业是对课堂教学内容的消化和巩固,然而目前线性代数的教材以及相关参考书中的习题都没有涉及到线性代数中定义、定理在实际中的应用问题,为了弥补这一点,我们可以在习题中补充一些线性代数建模问题,具体的做法如下。1)在学完1~2个单元后,针对所学的内容开展1次大型作业,学生可以3人一组通过合作的方式来完成该作业(即完成1篇小论文)。学生在完成作业的过程中,不仅可以加强和巩固线性代数的课堂教学内容,还可以提高自学能力和论文写作能力以及培养他们的团队合作精神。同时通过完成大型作业可以使学生尽早地接触科研方法,这与目前鼓励大学生进行科研创新的宗旨是一致的。2)在所有学生的大型作业完成之后,可以组织学生讲解完成作业的思路以及遇到的问题,而教师则针对不同的 文章 做出相应的点评并指出改进的方向。这种学生讲教师听的换位教学模式不仅可以督促学生更好地完成作业,还可以提高学生的语言表达能力以及促进师生的关系,从而大大提高了教学效果。
3在线性代数教学中融入数学建模
思想的案例案例1:投入产出问题[4]。某地有一座煤矿,一个发电厂和一条铁路。经成本核算,每生产价值1元钱的煤需消耗元的电;为了把这1元钱的煤运出去需花费元的运费;每生产1元的电需元的煤作燃料;为了运行电厂的辅助设备需消耗元的电,还需要花费元的运费;作为铁路局,每提供1元运费的运输需消耗元的煤,辅助设备要消耗元的电。现该煤矿接到外地6万元煤的订货,电厂有10万元电的外地需求,问:煤矿和电厂各生产多少才能满足需求?模型假设:假设不考虑价格变动等其他因素。
4结束语
在线性代数教学中融入数学建模思想,培养学生的建模能力,是符合当代人才培养要求的,是可行的。同时也要认识到数学类主干课程的原有体系是经过多年历史积累和考验的产物,若没有充分的根据不宜轻易彻底变动[6]。因此数学建模思想的融入要采用渐进的方式,尽量与已有的教学内容进行有机的结合。实践证明,通过在线性代数教学中融入数学建模思想,不仅激发了学生的学习兴趣,培养了学生的创新能力,还可以促进教师进行自我提升。但如何在线性代数教学中很好地融入数学建模思想目前还处于探索阶段,仍需要广大数学教师的共同努力。
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。