数学建模实战：手把手教你参加数学建模竞赛
王海华
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王海华
本书浓缩了笔者这些年的数学建模竞赛与培训经验，面向所有对数学建模感兴趣的学生和教师。通过阅读此书，读者可以快速了解什么是数学建模、如何掌握数学建模竞赛所需的能力、如何参与数学建模比赛，更重要的是形成清晰的使用数学建模的解决问题的思维框架并设计自己的学习路径。本书有以下特色： 全面覆盖参加数学建模竞赛所需的知识和能力：数学、编程、写作、合作。数学建模竞赛不仅考察学生数学建模能力，它还考察了学生们如何进行团队合作解决问题并将成果汇报出来的能力，本书基于笔者竞赛指导经验，分享了建模竞赛中最实用的技能和经验； 案例丰富且新颖。本书除了整理了部分经典模型以外，更是融入了笔者个人原创的案例，这些案例富有生活气息，时代感强，更容易激发读者对问题的解决欲望和对背后模型、方法的学习欲望； 实战性强，每个案例都进行了数学建模全过程的讲解。通过完整的建模过程，读者会更深刻地体会到数学建模需要哪些能力、应该从怎样的角度思考问题。数学建模全过程的展示也帮助学生理解数学建模论文的写作逻辑，在真正竞赛时写起论文来会更加流畅； 独特的模型编排方式。并非像市面上大部分建模书籍按照建模方法进行编排，本书基于解决问题的逻辑，从问题情境（境），到解决思维（道），再到具体建模方法（术）进行介绍。基于解决问题的类型（描述与理解型，溯因与解释型，估计与预测型和评价与决策型）进行分类，从不同类型问题的特点出发介绍分析特定类型问题的思维（比如细分思维、演绎思维等），最后以具体案例建模解决的全过程来呈现思维方法的综合应用。这样的编排方式更加自然，充分体现建模是针对问题的解决过程，而非只是应用方法。 详尽的代码解释。编程是很多学习者头疼但又不得不迈过的坎，本书对于重要结果的代码都在正文中进行了呈现，同时对代码进行了详细注释。读者可以据此复现本书中的所有重要结果。建议读者便阅读边进行代码练习，这样可以高效精进编程和建模能力。
流程清晰，例子丰富，python入门讲解写的很很精彩，虽然有一些小错，但瑕不掩瑜。 数学建模流程总结 数学建模是一个系统性过程，通常包括以下几个关键步骤： 1. 问题理解与分析 - 明确问题背景：仔细阅读题目，理解问题的实际背景和需求。 - 确定目标：明确需要解决的核心问题，确定建模的目标（如预测、优化、评估等）。 - 梳理已知条件：整理题目中给出的数据、约束条件和假设信息。 2. 假设与简化 - 合理假设：基于问题背景和目标，提出合理的假设来简化问题。假设应有助于模型的建立，同时不影响问题的本质。 - 确定变量：明确模型中的自变量、因变量和参数，定义变量的范围和性质。 3. 模型建立 - 选择模型类型：根据问题特点，选择合适的数学模型（如线性模型、非线性模型、概率模型、优化模型等）。 - 构建数学表达式：将问题转化为数学公式，建立目标函数和约束条件。 - 引入工具与方法：选择合适的建模工具（如MATLAB、Python、LINGO等）和算法（如线性规划、动态规划、回归分析、机器学习算法等）。 4. 模型求解 - 数据处理：对已知数据进行清洗、整理和预处理，确保数据的准确性和可用性。 - 编程实现：使用选定的工具和算法，编写代码实现模型的求解。 - 结果计算：运行程序，得到模型的初步结果，并进行初步验证。 5. 模型验证与优化 - 结果验证：通过实际数据或逻辑推理，验证模型结果的合理性和准确性。检查是否存在异常值或不合理结果。 - 灵敏度分析：分析模型对关键参数的敏感性，评估模型的稳定性和可靠性。 - 优化调整：根据验证结果，调整模型假设、改进算法或优化参数，以提高模型的性能和准确性。 6. 结果分析与展示 - 结果解释：对模型结果进行详细解释，说明其实际意义和对问题的解答。 - 可视化展示：使用图表（如折线图、柱状图、散点图等）直观展示结果，增强说服力。 - 撰写报告：按照竞赛或实际需求，撰写完整的建模报告，包括问题描述、建模过程、求解方法、结果分析和结论等内容。 7. 论文撰写 - 论文结构： - 摘要：简要概述问题背景、建模方法、主要结果和结论，突出亮点和创新点。 - 问题重述：重新描述问题，明确问题的核心和目标。 - 模型假设：列出所有假设及其合理性说明。 - 符号说明：定义所有符号及其含义。 - 模型建立：详细描述模型的构建过程，包括目标函数和约束条件。 - 模型求解：说明求解方法和步骤，展示代码实现（可附录）。 - 结果分析：对结果进行详细解释，结合图表展示。 - 模型验证：说明验证方法和结果的可靠性。 - 模型优化：提出优化建议和改进方向。 - 结论与建议：总结建模过程，提出实际建议。 - 参考文献：列出所有引用的文献。 - 附录：附上相关代码、数据和补充材料。 - 写作技巧： - 逻辑清晰：按照建模流程组织内容，确保逻辑连贯。 - 语言简洁：使用简洁明了的语言，避免冗长复杂的句子。 - 图表清晰：图表应清晰、准确，附上必要的说明和标题。 - 突出创新：强调模型的创新点和独特之处。 - 多次修改：初稿完成后，多次修改润色，确保论文质量。 8. 总结与反思 - 总结经验：回顾建模过程，总结成功经验和不足之处。 - 提出改进建议：针对发现的问题，提出改进方向和优化建议，为未来建模提供参考。 总结 数学建模不仅是一个技术过程，更是一个系统性的思维过程。通过合理假设、科学建模、严谨求解和深入验证，可以有效解决实际问题。在竞赛或实际应用中，注重细节、灵活运用工具和方法，并不断优化模型，是提升建模效果的关键。同时，高质量的论文撰写能够更好地展示建模成果，提升竞赛成绩或实际应用效果。
大致看了一下，作者的章节安排非常适合我这种小白，用于学习和速查都很适合。不过今年的比赛因为各种原因失败了，再接再厉！
大家好，我是本书的作者王海华。本书浓缩了本人这些年的数学建模竞赛与培训经验，面向所有对数学建模感兴趣的学生和教师。通过阅读此书，读者可以快速了解什么是数学建模、如何掌握数学建模竞赛所需的能力、如何参与数学建模比赛，更重要的是形成清晰的使用数学建模的解决问题的思维框架并设计自己的学习路径。希望对大家有所启发，感谢读者朋友们！
相当实用！参加数学建模竞赛必看！
非常棒的一本书！内容丰富且系统，读后很有收获！
推荐数学建模竞赛的学员，很值得阅读！