学数学建模算法对计算机的好处,浅议数学建模与算法

一、数学建模发展现状分析1.数学建模概述数学模型是反应客观世界的一个假设对象,通过系统分析客观事物的发生规律、变化规律,测算出客观事物的变化范围和发展方向,找出客观事物发生演变的内在规律。因为任何事物都可以通过数学建模进行研究,所以数学建模在人们生产和生活的各个领域应用非常广泛。通常情况下,在对事物进行数学建模之前,应提出一个建模假设,这个假设构想是建立数学模型的重要依据,研究人员应深入研究建模对象的分析、测算、控制、选择的各参数变量,将参数变量引入数学模型中,可以通过测算精准的计算出客观事物发展的规律性参数,翻译这些参数,可以让研究者知道客观事物发生变化的具体规律。2.在教学中应用数学建模的重要性随着计算机网络技术的发展和改革,数学建模技术的发展速度飞快,在教学中引入数学建模思想,不仅可以提升学生的解题思维能力,还能有效地增加学生的辩证思维能力。据相关数据统计,2012年我国各高校开展的数学建模研讨会多达135场,学生通过数学建模思想的学习,将数学建模思想和所学的专业知识有机的结合在一起,深化数学建模理论在实际应用中的能力。由此可见,数学建模理论不仅对教学具有重要发展意义,还能够提升我国各领域产业的发展效果。因为数学建模理论涉及到辩证思维和数学计算,所以要想让数学建模理论在实际应用中更好的实施,必须完善其数学建模理论,制定合理的数学建模步骤,改善数学建模算法,这种才能充分体现出数学建模理论的综合应用性能。二、数学建模方法通过对数学建模理论进行系统分析可知,常用的数学建模种类有很多,其应用性能也存在很大的差异性,具体分类情况如下。1.初等教学法初等教学法是最基础的数学建模方法,这种建模方法构建出的数学模型的等级结构很简单,一般为静态、线性、确定性的数学模型结构,这种数学模型的测算方法相对简单,其测量值的范围也很小,一般应用在学生成绩比较、材料质量对比等单一比较的模型中。2.数据分析法对数据信息庞大的数据进行测算时,经常会应用到数据分析法,这种数学模型建立在统计学的基础上,通过对数据进行测算分析和对比,可以精准地计算出数据的变化规律和变化特征,常用的测算方法有时序和回归分析法。3.仿真模拟法在数学建模中引用计算机网络技术,不仅可以提高数学模型的准确度和合理性,还能通过计算机模拟技术更直观、更客观地体现出数学模型的实验方法。统计估计法和等效抽样法是仿真模拟数学模型最常应用的测算方法,通过连续和离散系统的虚拟模型,制定出合理的试验步骤,并测算出试验结果。4.层次分析法层次分析法可以对整体事物进行层级分离,并逐一层级的对数学模型结构进行测算,这种分析方法可以体现数学模型的公平性、理论性和分级性,所以被广泛地应用在经济计划和企业管理、能源分配领域。

三、数学建模算法的改进意见1.数学建模算法目前常用的数学建模算法主要有6类,其具体算法如下:模拟算法,通过计算机仿真模拟技术,将数据引入模型构架,并通过虚拟模型的测算结果来验证数学模型的准确性和合理性;数据处理算法,数据是数学建模算法的重要测算依据,通过数据拟合、参数变量测算、参数插值计算等,可以增强数据的规律性和规范性,Matlab工具是进行数据处理的主要应用软件;规划算法,规划不仅可以优化数学模型结构,还能增加数学建模结构的规范性,常用的规划方法有线性、整数、多元、二次规划,通过数学规划测算方法可以精准的描述出数学模型的结构变化特征;图论算法,图论可以直观的反映出数学模型的结构构架,包括短路算法、网络工程算法、二分图算法;分治算法,分治算法应用在层级分析数学模型中,通过数据分析对模型的动态变化进行系统的规划