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1、数学模型是对于现实他们不是为了应用数学知化成一个数学问题，这就世界的一个特定对象，一识而寻找实际问题（就像称为数学模型。个特定目的，根据特有的在学校里做数学应用题），数学模型具有下列特内在规律，做出一些必要而是为了解决实际问题而征：数学模型的一个重要的假设，运用适当的数学需要用到数学。而且不止特征是高度的抽象性。通工具，得到一个数学结构。是要用到数学，很可能还过数学模型能够将形象思简单地说：就是系统的某要用到别的学科、领域的维转化为抽象思维，从而种特征的本质的数学表达知识，要用到工作经验和可以突破实际系统的约式（或是用数学术语对部常识。特别是在现代社会，束，运用已有的数学研究分现实世界的描述）
2、，即要真正解决一个实际问题成果对研究对象进行深入用数学式子（如函数、图几乎都离不开计的研究。数学形、代数方程、 微分方程、算机。可以这样模型的另一个积分方程、差分方程等）说，在实际工作中特征是经济来描述（表述、模拟）所遇到的问题， 完全性。用数学模研究的客观对象或系统在纯粹的只用现成型研究不需要某一方面的存在规律。的数学知识就能过多的专用设随着社会的发展，生解决的问题几乎备和工具，可物、医学、社会、经济是没有的。你所能以节省大量的各学科、各行业都涌现现遇到的都是数学设备运行和维出大量的实际课题，亟待和其他东西混杂护费用，用数人们去研究、去解决。但在一起的问题，不是“干学模型可以大大加快研究是，
3、社会对数学的需求并净的”数学，而是“脏”工作的进度，缩短研究周不只是需要数学家和专门的数学。其中的数学奥妙期，特别是在电子计算机从事数学研究的人才，而不是明摆在那里等着你去得到广泛应用的今天，这更大量的是需要在各部门解决，而是暗藏在深处等个优越性就更为突出。但中从事实际工作的人善于着你去发现。也就是说，是，数学模型具有局限性，运用数学知识及数学的思你要对复杂的实际问题进在简化和抽象过程中必然维方法来解决他们每天面行分析，发现其中的可以造成某些失真。所谓“模临的大量的实际问题，取用数学语言来描述的关系型就是模型” ( 而不是原得经济效益和社会效益。或规律，把这个实际问题型 ) ，即是该性质。数学
4、建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、 简化、假设、 引进变量等处理过程后， 将实际问题用数学方式表达， 建立起数学模型， 然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。简而言之 , 建立数学模型的这个过程就称为数学建模。模型是客观实体有关属性的模拟。 陈列在橱窗中的飞机模型外形应当像真正的飞机，至于它是否真的能飞则无关紧要； 然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同， 如果飞行性能不佳，外形再像飞机，也不能算是一个好的模型。 模型不一定是对实体的一种仿照，也可以是对实体的某些基本属性的抽象，例如， 一张地质图并不需要用实物来模拟，它可以用抽象的符号、文字和数字来反映出该地区的地质结
5、构。 数学模型也是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画， 它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、 提炼出数学模型的过程就称为数学建模。实际问题中有许多因素，在建立数学模型时你不可能、 也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑， 只能考虑其中的最主要的因素， 舍弃其中的次要因素。数学模型建立起来了， 实际问题化成了数学问题，就
6、可以用数学工具、 数学方法去解答这个实际问题。如果有现成的数学工具当然好。如果没有现成的数学工具，就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它，这又推动了数学本身的发展。 例如，开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律，牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它，但当时已有的数学工具是不够用的，这促使了微积分的发明。求解数学模型， 除了用到数学推理以外，通常还要处理大量数据，进行大量计算， 这在电子计算机发明之前是很难实现的。因此，很多数学模型，尽管从数学理论上解决了， 但由于计算量太大而没法得到有用的结果，还是只有束之高阁。而电子计算机的出现和迅速发展， 给用数学模型解决实际问题打开了广阔的
7、道路。而在现在，要真正解决一个实际问题， 离了计算机几乎是不行的。 数学模型建立起来了，也用数学方法或数值方法求出了解答， 是不是就万事大吉了呢？不是。既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律， 到底反映得好不好， 还需要接受检验， 如果数学模型建立得不好， 没有正确地描述所给的实际问题， 数学解答再正确也是没有用的。 因此，在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验，看它是否合理，是否可行，等等。如果不符合实际，还应设法找出原因，修改原来的模型，重新求解和检验，直到比较合理可行， 才能算是得到了一个解答，可以先付诸实施。但是，十全十美的答案是没有的，已得到的解答仍有改进的余地，
8、可以根据实际情况，或者继续研究和改进；或者暂时告一段落， 待将来有新的情况和要求后再作改进。应用数学知识去研究和和解决实际问题，遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型。从这一意义上讲， 可以说数学建模是一切科学研究的基础。 没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果，所以， 建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一。 数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中， 是培养和提高同学们应用所学知识分析问题、 解决问题的能力的必备手段之一。数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式， 但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法：1机理
9、分析机理分析就是根据对现实对象特性的认识， 分析其因果关系， 找出反映内部机理的规律， 所建立的模型常有明确的物理或现实意义。（ 1） 比例分析法 - 建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。（ 2） 代数方法 - 求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。（ 3） 逻辑方法 - 是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。（ 4） 常微分方程 - 解决两个变量之间的变化规律，关键是建立 瞬时变化率 的表达式。（5） 偏微分方程 - 解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。2测试分析方法测试分析方法就是将研究对象视为一个“黑箱”系统
10、，内部机理无法直接寻求， 通过测量系统的输入输出数据， 并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型。回归分析法 - 用于对函数 f （x）的一组观测值（ xi,fi）i=1,2,n ，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。时序分析法 - 处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。将这两种方法结合起来使用，即用机理分析方法建立模型的结构，用系统测试方法来确定模型的参数，也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定。3仿真和其他方法计算机仿真（模拟） - 实质上是统
11、计估计方法，等效于抽样试验。离散系统仿真 -有一组状态变量。连续系统仿真 -有解析表达式或系统结构图。因子试验法 - 在系统上作局部试验， 再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。人工现实法 - 基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的可能变化，人为地组成一个系统。数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步：1模型准备。首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，搜集各种必要的信息。2模型假设。在明确建模目的，掌握必要资料的基础上，通过对资料的分析计算，找出起主要作用的因素， 经必要的精炼、 简化，提出若干符合客观实际的假设，使问题的主要特征凸现出来，
12、忽略问题的次要方面。一般地说， 一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解。不同的简化假设会得到不同的模型。假设作得不合理或过分简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作。通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识。 二是来自对数据或现象的分析， 也可以是二者的综合。 作假设时既要运用与问题相关的物理、 化学、生物、经济等方面的知识， 又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化，经验在这
13、里也常起重要作用。写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样。3模型构成。根据所作的假设以及事物之间的联系，利用适当的数学工具去刻画各变量之间的关系，建立相应的数学结构即建立数学模型。把问题化为数学问题。要注意尽量采取简单的数学工具，因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质，而且也容易使更多的人掌握和使用。4模型求解。利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题， 这时往往还要做出进一步的简化或假设。在难以得出解析解时，也应当借助计算机求出数值解。5模型分析。对模型解答进行数学上的分析， 有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况，有时是根据所得结果给出数学上的预报，有时则可能要给出数学上的最优决策或控制，不论哪种情况还常常需要进行误差分析、模型对数据的稳定性或灵敏性分析等。6模型检验。分析所得结果的实际意义，与实际情况进行比较，看是否符合实际， 如果结果不够理想，应该修改、补充假设或重新建模，有些模型需要经过几次反复, 不断完善。7模型应用。所建立的模型必须在实际中应用
