1樓：匿名使用者
模型種類
用字母、數字和其他數學符號構成的等式或不等式,或用圖表、影象、框圖、數理邏輯等來描述系統的特徵及其內部聯絡或與外界聯絡的模型.它是真實系統的一種抽象.數學模型是研究和掌握系統運動規律的有力工具,它是分析、設計、預報或**、控制實際系統的基礎.
數學模型的種類很多,而且有多種不同的分類方法.
靜態和動態模型
靜態模型是指要描述的系統各量之間的關係是不隨時間的變化而變化的,一般都用代數方程來表達.動態模型是指描述系統各量之間隨時間變化而變化的規律的數學表示式,一般用微分方程或差分方程來表示.經典控制理論中常用的系統的傳遞函式也是動態模型,因為它是從描述系統的微分方程變換而來的（見拉普拉斯變換）.
分布引數和集中引數模型
分布引數模型是用各類偏微分方程描述系統的動態特性,而集中引數模型是用線性或非線性常微分方程來描述系統的動態特性.在許多情況下,分布引數模型借助於空間離散化的方法,可簡化為複雜程度較低的集中引數模型.
連續時間和離散時間模型
模型中的時間變數是在一定區間內變化的模型稱為連續時間模型,上述各類用微分方程描述的模型都是連續時間模型.在處理集中引數模型時,也可以將時間變數離散化,所獲得的模型稱為離散時間模型.離散時間模型是用差分方程描述的.
常見的數學模型有哪些
2樓：匿名使用者
1、生物學數學模
型2、醫學數學
模型3、地質學數學模型
4、氣象學數學模型
5、經濟學數學模型
6、社會學數學模型
7、物理學數學模型
8、化學數學模型
9、天文學數學模型
10、工程學數學模型
11、管理學數學模型
擴充套件資料數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字，就不斷地建立各種數學模型，以解決各種各樣的實際問題。
數學模型這種數學結構是借助於數學符號刻劃出來的某種系統的純關係結構。從廣義理解，數學模型包括數學中的各種概念，各種公式和各種理論。
因為它們都是由現實世界的原型抽象出來的，從這意義上講，整個數學也可以說是一門關於數學模型的科學。從狹義理解，數學模型只指那些反映了特定問題或特定的具體事物系統的數學關係結構，這個意義上也可理解為聯絡乙個系統中各變數間內的關係的數學表達。
3樓：匿名使用者
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機**來解決問題的算
法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法）
2、資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法（比賽中通常會遇到大量的資料需要
處理,而處理資料的關鍵就在於這些演算法,通常使用matlab作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題
屬於最優化問題,很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述,通常使用lindo、
lingo軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種,包括最短路、網路流、二分圖等演算法,涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決,需要認真準備）
5、動態規劃、回溯搜尋、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法,很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法,對於有些問題非常有幫助,但是演算法的實
現比較困難,需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜尋最優點的演算法,在很多競賽
題中有應用,當重點討論模型本身而輕視演算法的時候,可以使用這種暴力方案,最好
使用一些高階語言作為程式設計工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的,資料可以是連續的,而計算機只
認的是離散的資料,因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高階語言進行程式設計的話,那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函式積分等演算法就需要額外編寫庫函式進行調
用）10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關,即使與圖形無關,**中也應該
要不乏**的,這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題,通常使用matlab
進行處理）
作用：應用數學去解決各類實際問題時,建立數學模型是十分關鍵的一步,同時也是十分困難的一步.建立教學模型的過程,是把錯綜複雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程.
要通過調查、收集資料資料,觀察和研究實際物件的固有特徵和內在規律,抓住問題的主要矛盾,建立起反映實際問題的數量關係,然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題.這就需要深厚紮實的數學基礎,敏銳的洞察力和想象力,對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面.數學建模是聯絡數學與實際問題的橋梁,是數學在各個領械廣泛應用的媒介,是數學科學技術轉化的主要途徑,數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視,它已成為現代科技工作者必備的重要能力之
什麼是統計學
4樓：縱橫豎屏
統計學是收集、處理、分析、解釋資料並從資料中得出結論的科學。
它是通過蒐集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方**科學。由於統計學的定量研究具有客觀、準確和可檢驗的特點，所以統計方法就成為實證研究的最重要的方法，廣泛適用於自然、社會、經濟、科學技術各個領域的分析研究。
擴充套件資料：
統計學主要術語：
1，統計學（statistics）：收集、處理、分析、解釋資料並從資料中得出結論的科學。
2，描述統計（descriptive statistics）：研究資料收集、處理和描述的統計學方法。
3，推斷統計（inferential statistics）：研究如何利用樣本資料來推斷總體特徵的統計學方法。
4，變數（variable）：每次觀察會得到不同結果的某種特徵。
5，分類變數（categorical variable）：觀測結果表現為某種類別的變數。
6，順序變數（rank variable）：又稱有序分類變數，觀測結果表現為某種有序類別的變數。
7，數值型變數（metric variable）：又稱定量變數，觀測結果表現為數字的變數。
8，均值（mean）：均值也就是平均數，有時特指算術平均數，這是相對其他方式計算的均值，求法是先將所有數字加起來，然後除以數字的個數，這是測量集中趨勢，或者說平均數的一種方法。
9，中位數（median）：也就是選取中間的數，要找中位數，首先需要從小到大排序，排序後，再看中間的數字是什麼。
10，眾數（mode）：眾數也就是資料集中出現頻率最多的數字。
5樓：如願生涯
統計學是近年來比較熱門的專業之一，許多同學數學基礎比較好都會考慮是否要選擇統計學專業，但實際上統計學與大家心目中所想的可能還是有所差異的，社會上也普遍存在一些誤解，比如說
社會上存在兩種觀點，對統計學有著片面理解。一種觀點是，統計學就是統計資料、畫畫圖表，比數學、物理、化學等基礎性理科要簡單得多，容易學。從而，一部分數學基礎不好，甚至對數學沒有興趣的學生都選報統計學。
另一種觀點認為，統計學就是金融管理、保險精算，一心想報考統計專業的目的，就是僅僅學習金融、經濟、保險等，就是要想在這些行業、部門找工作。實際上，統計專業的本科生既要學習概率統計理論知識，又要學習建模方法，還要培訓軟體操作。
專業介紹
統計學關注開發和研究「收集、分析、解釋和呈現資料」的方法，統計學家利用各種數學和計算工具來開發和研究統計學的基礎理論和方法。統計學是乙個高度跨學科的專業，幾乎所有科學領域都有統計學應用的身影，同時各種科學領域的研究問題也促進了統計理論的發展和新方法的產生。
統計學的兩個基本思想是不確定性和變異性。概率是一種用於討論不確定事件的數學語言，概率在統計學中起著關鍵作用。任何資料的測量和收集都會包含變化和差異。
統計學家試圖理解和控制（在可能的情況下）問題情境中的變異**。
統計學是一門交叉性和應用性都很強的學科。統計學源於實踐並用於實踐，通常從實際應用問題開始，經過加工提煉，形成概率統計模型，並最終指導實踐。乙個問題的完整解決往往需要設計試驗、資料處理分析、撰寫總結報告等。
因此，統計學專業學生需要具備良好的文理綜合素質，需要良好的動手能力以及一定的組織協調能力。
開設的主要課程有：數學分析、高等代數、解析幾何、大學物理、常微分方程、實變函式、復變函式、概率論、數理統計、隨機過程、統計計算、應用線性模型、時間序列分析、數學建模以及多元統計分析、抽樣調查、非引數統計、精算數學、精算模型、金融數學等等。通過四年的系統學習，學生能掌握較為系統的統計理論與方法，具有寬厚的數學基礎和深厚的統計學理論素養，具備概率統計思維能力和熟練運用數學與統計方法分析處理資料能力。
學生畢業後能夠從事資料分析與建模方面的開發、應用、教學和研究工作。
核心課程
數學分析（或者微積分、分析基礎）、高等代數（或線性代數）、幾何學、概率論、數理統計、隨機過程、時間序列、回歸分析、多元分析、抽樣調查、金融風險管理、保險精算、生物統計、實變函式、復變函式、統計計算（軟體）、常微分方程等。
學生在專業學習過程中可能遇到以下兩種困難：
（1）概率論、隨機過程、數理統計等理論課程是一門嚴謹的數學學科，需要良好的抽象邏輯思維能力和嚴密計算能力。一部分學生數學基礎薄弱，難以適應；
（2）統計學本身並不等同於數學其他學科，它有自身特點。建立合理的統計模型，並不以數學上正確為唯一依據。在建模時，模型簡單、計算方便、應用面廣、容易理解等等都需要重視。
一部分學生缺少實際問題背景，缺少其他學科知識，對應用性問題缺乏敏感性，導致模型沒有切中實際問題的實質。
就業流向
統計學專業重在培養學生具備收集資料、處理資料、分析資料、運用資料等基本能力。簡單地說，只要有資料的地方，就需要統計專業人才。資料量越大，結構越複雜，就越需要高階統計人才。
比如，投資風險評估、保險費率確定、產品質量管理、藥品質量認證、環境質量控制、科學試驗設計、人口經濟普查問卷設計，人才培養質量評估等等。在當下電子商務普遍的大資料時代，如何從海量資料中挖掘出有效資訊需要更加專門化的統計人才——資料科學家和工程師。
就業面廣、選擇多樣。近年來，越來越多的學生選擇出國繼續深造，專業方向包括金融統計、醫藥統計、生物統計、電子商務等等；推薦就讀研究生的比例高；2023年教育部增設「應用統計碩士專業學位」，即m.a.
s.，許多高校都積極設定相關專業；其他學生選擇到金融**、保險、銀行、海關、行政機關、企事業、科研等單位直接就業，從事統計調查諮詢、資料分析、決策支援和資訊管理等工作。
什麼是數學規劃模型，最優化問題的數學模型是什麼 什麼叫線性規劃,什麼叫非線性規劃
在單純形法 屬中，如果可行域不存在，對應於基變數中有非零的人工變數。察看任何一本運籌學書籍都有詳細敘述，推薦 運籌學 第三版 運籌學 教材編寫組 編，清 最優化問題的數學模型是什麼?什麼叫線性規劃,什麼叫非線性規劃?數學模型可以是乙個公式，也可以是圖表類的東西，也可以是一種演算法程式，並沒有明確的定...
投入產出數學模型的分類，經濟學有那些模型？
消耗部門產品的價值量也稱中間使用的價值量，生產部門的價值量也稱中間投入的價值量，新創造價值也稱增加值。第 象限 行方向表明某部門生產的產品分配給各部門使用的價值量，也稱中間產品或中間使用 列方向表明某部門在生產過程中消耗各部門的產品的價值量，也稱為中間投入或中間消耗。第 象限 由個部門和各行與最終產...
關於殺馬公式的數學模型怎麼分析
全國3d膽碼殺碼公式總匯 1 上期百位號碼乘以4 上期十位號碼乘以9 上期個位號碼乘以9，在這個和的基礎上再加3，然後除以10，所得的餘數就可以作為下一期的膽碼。即 百位 4 十位 9 個位 9 3 10。2 3膽公式 b 147 s 258 g 369 479 3 膽碼公式 b 147 s 258...