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1、博士生科学研究方法谭营 教授信息学院智能科学系内容 科研计划书的准备 先期准备工作 科研工作具体实施 科研工作的总结 撰写科研结题报告 科研成果的报奖 科研成果的宣传科研计划书的准备 明确该项目的研究任务 细化研究任务先期准备工作 科研实施地点的确定 材料预定和采购 设备购置和安装 研究团队中个成员的任务分工科研工作具体实施 科研任务的分割 各子任务的接口明确 子任务的实施 协调各子任务间工作量的平衡 联调 测试子任务的实施 建立模型/实验装置 拟定算法 实现算法 验证算法 讨论 小结和文挡整理数学模型的建模方法 机理分析 根据客观事物的特性,找出内部机理的数学规律 工具:初等数学,图解法,比
2、例法,代数法,微分方程,组合优化, 数学规划,逻辑推理, 等等 数据分析 在一定准则下,对系统的输入/出进行拟合,得到最好的公 式或曲线 工具:回归分析法,时间序列法,神经网络法等 计算机仿真 利用计算机对系统进行各种条件下的仿真,从而可以深入 地,动态地认识实际系统 计算机及其各种模拟软件.数学模型的分类根据认识程度分类 白箱模型 灰箱模型 黑箱模型 根据变量性质分类 确定性模型 随机性模型 根据变量取值分类 连续模型 离散模型 根据时间关系分类 静态模型 动态模型 根据研究领域分类 人口模型，交通模型，广告模型，生态模型，生命模型，社会模型等 根据研究方法分类 初等模型,图论模型,代数模型
3、,微分方程模型,组合优化模型,数学规划模型,统计模 型，概率模型，非线性模型，模糊逻辑推理模型, 等等数学建模的常用软件工具 Mathematica 绘图功能强 符号演算能力强 易扩充和修改 符号演算，数值计算和图形绘制的有机结合 对话式人机交互功能 MATLAB (Matrix Laboratory) 功能强大 使用简单 编程容易、效率高、接口丰富 扩充能力强 SAS（Statistical Analysis System） 功能齐全，使用灵活 编程简单，语言简洁 将数据处理与统计分析融为一体 适用性强、应用面广 可以运行在任何操作系统。 LINDO (Linear Interactive and Discrete Optimizer) LINDO, LINGO可以用来求解线性规划、整数规划和二次规划问题 Gino (General Interactive Optimizer)可以非线性规划建立模型的步骤 模型准备 了解问题背景和相关信息 模型假设 对问题简化、抽象、数学化 模型建立 各种数理方法应用 模型求解 推理、证明、软件等 模型验证 与现实问题的拟合分析 模型应用 预测、决策、解释问题等准备假设模型建立模型求解验证应用建模能力 具有较强的观察力 需要具备抽象分析能力 丰富的想象力 较强的运用数学工具的能力 数学和软件的应用能力
