2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、數(shù)學建模的體會思考 數(shù)學建模的體會思考經過這段時間的學習,了解了更多的關于這門學科的知識,可以說是見識了很多很多,作為一個數(shù)學系的學生,一直都有一個疑問,數(shù)學的應用在那里。對了,就在這里,在這里,我看到了很多,也學到了很多,關于各個學科,各個領域,都少不了數(shù)學,都是用建模的思想,來解決實際問題,很神奇。數(shù)學建模給了我很多的感觸:它所教給我們的不單是一些數(shù)學方面的知識,更多的其實是綜合能力的培養(yǎng)、鍛煉與提高。它培養(yǎng)了我們全面、多角度考慮問

2、題的能力,使我們的邏輯推理能力和量化分析能力得到很好的鍛煉和提高。它還讓我了解了多種數(shù)學軟件,以及運用數(shù)學軟件對模型進行求解。數(shù)學模型主要是將現(xiàn)實對象的信息加以翻譯,歸納的產物。通過對數(shù)學模型的假設、求解、驗證,得到數(shù)學上的解答,再經過翻譯回到現(xiàn)實對象,給出分析、決策的結果。其實,數(shù)學建模對我們來說并不陌生,在我們的日常生活和工作中,經常會用到有關建模的概念。例如,我們平時出遠門,會考慮一下出行的路線,以達到既快速又經濟的目的;一些廠長

3、經理為了獲得更大的利潤,往往會策劃出一個合理安排生產和銷售的最優(yōu)方案……這些問題和建模都有著很大的聯(lián)系。而在學習數(shù)學建模訓練以前,我們面對這些問題時,解決它的方法往往是一種習慣性的思維方式,只知道該這樣做,卻不很清楚為什么會這樣做,現(xiàn)在,我們這種陳舊的思考方式己經在被數(shù)學建模訓練中培養(yǎng)出的多角度、層次分明、從本質上區(qū)分問題的新穎多維的思考方式所替代。這種凝聚了許多優(yōu)秀方法為一體的思考方式一旦被你把握,它就轉化成了你自身的素質,不僅在你以

4、后的學習工作中繼續(xù)發(fā)揮作用,也為你的成長道路印下了閃亮的一頁。數(shù)學建模所要解決的問題決不是單一學科問題,它除了要求我們有扎實的數(shù)學知識外,還需要我們不停地去學習和查閱資料,除了我們要學習許多數(shù)學分支問題外,還要了解工廠生產、經濟投資、保險事業(yè)等方面的知識,這些知識決不是任何專業(yè)中都能涉獵得到的。它能極大地拓寬和豐富我們的內涵,讓我們感到了知識的重要性,也領悟到了“學習是不斷發(fā)現(xiàn)真理的過程”這句話的真諦所在,這些知識必將為我們將來的學習工

5、作打下堅實的基礎。從現(xiàn)在我們的學習來看,我們都是直接受益者。就拿數(shù)學建模比賽寫的論文來說。原本以為這是一件很簡單的事,但做起來才發(fā)覺事情并沒有想象中的簡單。因為要解決問題,憑我們現(xiàn)有的知識根本不夠。于是,自己必須要充分利用圖書館和網絡的作用,查閱各種有關資料,以盡量獲得比較全面的知識和信息。在這過程中,對自己眼界的開闊,知識的擴展無疑大有好處,各學科的交叉滲透更有利于自己提高解決復雜問題的能力。毫不夸張的說,建模過程挖掘了我們的潛能,使

6、我們對自己的能力有了新的認識,特別是自學能力得到了極大的提高,而且思想的交鋒也迸發(fā)出了智慧的火花,從而增加了繼續(xù)深入學習數(shù)學的主動性和積極性。再次,數(shù)學建模也培養(yǎng)了我們的概括力和想象力,也就是要一眼就能抓住問題的本質所在。我們只有先對實際問題進行概括歸納,同時在允許的情況下盡量忽略各種次要因素,緊緊抓住問題的本質方面,使問題盡可能簡單化,這樣才能解決問題。其實,在我們做論文之前,考慮到的因素有很多,如果把這一系列因數(shù)都考慮的話,將會花費

7、更多的時間和精神。因此,在我們考慮一些因素并不是本質問題的時候,我就將這些因數(shù)做了假設以及在模型的推廣時才考慮。這就使模型更加合理和理想。數(shù)學建模還能增強我們的抽象能力以及想象力。對實際問題再進行“翻譯” ,即進行抽象,y=[a*x(1)*x(2)-b*x(1);-a*x(1)*x(2)];ts=0:50;x0=[0.20,0.98];[t,x]=ode45('ill',ts,x0); 四﹑相軌線分析我們在數(shù)值計算和圖形

8、觀察的基礎上,利用相軌線討論解 i(t),s(t)的性質。D = {(s,i)| s≥0,i≥0 , s + i ≤1}在方程(3)中消去 并注意到 σ 的定義,可得 t d(5) 1 1 isdd? ? ? ? ? ? ? ? sσ0 0 |s s i i ? ?所以:(6) 1 1 i s d d ? ? ? ? ? ? ? ? sσ ?0 0i 1 1si s i s d d ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? sσ利用積分

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