求一份关于教育信息化，信息推荐的算法，用数学建模来，好的话加悬赏
数学建就是通过计算得到果来解释实际问题，并接受实际的检验建立数学模型的全过程。
当需要量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
数学模型（Mathematical Model）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划，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（MathematicalModeling）。
不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。
在2010的数学建模b题中，我们可以考虑的方面有那些具体，越多越好
别理你们那个老师，他没文化。
首先相信自己接受能力不差，自信是成功的关键。
初一数学并不难，自己看看例题，深入理解再多做练习就可以了。
学会预习和复习，多向学习好的同学请教，更重要的是掌握一种方法。
1.什么是数学模型
数学建模的一般步骤是什么
2.数学建模需要具备哪些能力和知识
答的好悬赏加
数学建模是利学方法解决实际的一种实践.即通过抽象、简化、、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. 数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生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和步骤 建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,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： 机理分析：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. 测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,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.测试分析方法也叫做系统辩识. 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.机理分析法建模的具体步骤大致如下：1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数； 2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数； 3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型； 4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模.数学模型的分类：1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等.2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等.数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等.参加数学建模竞赛需知道的内容一、全国大学生数学建模竞赛二、数学建模的方法及一般步骤三、重要的数学模型及相应案例分析1、线性规划模型及经济模型案例分析2、层次分析模型及管理模型案例分析3、统计回归模型及案例分析4、图论模型及案例分析5、微分方程模型及案例分析四、相关软件1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。
五、数模十大常用算法1. 蒙特卡罗算法。
2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。
3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。
4. 图论算法。
5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。
6. 最优化理论的三大非经典算法。
7. 网格算法和穷举法。
8. 一些连续数据离散化方法。
9. 数值分析算法。
10. 图象处理算法。
六、如何查阅资料七、如何写作论文八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。
九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。
十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。
其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要
数学建模论文摘要该怎么写
一、写好数模答卷的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。
2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。
二、答卷的基本内容，需要重视的问题1．评阅原则假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰程度。
2．答卷的文章结构题目（写出较确切的题目；同时要有新意、醒目）摘要（200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结论）关键词（求解问题、使用的方法中的重要术语）1）问题重述。
2）问题分析。
3）模型假设。
4）符号说明。
5）模型的建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等）。
6）模型求解（计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；引用或建立必要的数学命题和定理；求解方案及流程。
）7）进一步讨论（结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验）8）模型评价（特点，优缺点，改进方法，推广。
）9）参考文献。
10）附录（计算程序，框图；各种求解演算过程，计算中间结果；各种图形，表格。
）3. 要重视的问题1）摘要。
包括：a. 模型的数学归类（在数学上属于什么类型）；b. 建模的思想（思路）；c. 算法思想（求解思路）；d. 建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验……）；e. 主要结果（数值结果，结论；回答题目所问的全部“问题”）。
▲ 注意表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。
务必认真校对。
2）问题重述。
3）问题分析。
因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。
5）模型假设。
根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。
a. 根据题目中条件作出假设b. 根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意。
6） 模型的建立。
a. 基本模型：ⅰ）首先要有数学模型：数学公式、方案等；ⅱ）基本模型，要求完整，正确，简明；b. 简化模型：ⅰ）要明确说明简化思想，依据等；ⅱ）简化后模型，尽可能完整给出；c. 模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上的高（级）、深（刻）、难（度大）。
ⅰ）能用初等方法解决的、就不用高级方法；ⅱ）能用简单方法解决的，就不用复杂方法；ⅲ）能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。
d．鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。
数模创新可出现在：▲ 建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等；▲ 模型求解中；▲ 结果表示、分析、检验，模型检验；▲ 推广部分。
e．在问题分析推导过程中，需要注意的问题：ⅰ）分析：中肯、确切；ⅱ）术语：专业、内行；ⅲ）原理、依据：正确、明确；ⅳ）表述：简明，关键步骤要列出；ⅴ）忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。
7）模型求解。
a. 需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。
b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称。
c. 计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。
d. 设法算出合理的数值结果。
8） 结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示。
a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验；结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因， 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。
c. 题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；d. 列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；e. 结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析。
▲ 数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式。
▲ 求解方案，用图示更好。
9）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。
最后结论要明确。
10）模型评价优点突出，缺点不回避。
改变原题要求，重新建模可在此做。
推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。
11）参考文献12）附录详细的结果，详细的数据表格，可在此列出，但不要错，错的宁可不列。
主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。
检查答卷的主要三点，把三关：a. 模型的正确性、合理性、创新性b. 结果的正确性、合理性c. 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩三、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题；问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示；每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据；每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。
四、答卷要求的原理 1. 准确――科学性；2. 条理――逻辑性；3. 简洁――数学美；4. 创新――研究、应用目标之一，人才培养需要；5. 实用――建模、实际问题要求。
五、建模理念 1. 应用意识要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。
2. 数学建模用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。
3. 创新意识建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。
高分悬赏 ：请数学建模高手指导，有一个数学建模题目，谁能尽快给出一个方案，结果好的话还可以加分
发给我吧
希望有一个数学建模很好的人帮我学习数学建模，我现在刚刚接触，感觉很多都不懂，希望还要非常有耐心。
你自己在知网中检索，然后下载。
里面都是各种论文以及学位论文，可以帮会你。
大学数学建模是什么
越详细越好
就是处理一个实际问题，比方说道路交通问题，公交调度问题，设计一个桌子，怎样更牢固，需要建立数学模型，最终编程实现结果。
这个比赛先是省里初选，完了省一就会参加国家奖的遴选，一个队3个人，总共3天时间，时间还是比较紧的，我曾经得过国二，还有什么不知道的欢迎追问。
数学建模的语言选择问题。
我也是参加过数模的，个人觉得如果有能力的话最好学一下MATLAB，这个基本的数模软件，MATLAB语言有点像C，功能非常强大，基本通杀。
还有一个是lingo，因为你是财经专业的，所以到时候选题的时候很可能是选规划类的（离散型的题目比较多），lingo在统计方面功能很强大。
C和C++的话个人感觉在数学建模比赛里面显得有点吃力，没有MATLAB好，当然如果本身C比较厉害的话，也可以用C来处理，不过强烈建议是MATLAB，因为MATLAB里面有不少很好用的模块，很多算法已经帮你做好了，不用自己再去写，如果用C的话有些算法要自己从新写，比较耗费时间，数模只有3天，而且这3天里面真正给你编程的时间不会太长的，想方案就会占去你们至少一天左右，然后其他工作，写文章什么的又差不多一天，真正编程就1天，好点的情况会有1天半吧，差点的情况比如说要模拟的结果需要计算机运行很久的时候（有时有些算法会让计算机每次进行模拟都耗很长时间）就可能会使得时间很紧了。
四个月足够掌握MATLAB和lingo的基本语言了，当然你得对电脑编程本身就有一定熟悉，逻辑思维要比较好（如果你想在数模里担任编程员的话这个素质必须有）。
入门的话去图书馆找下这方面的书看下吧，或者你可以拿一些已往的赛题，看他们的解答之后，想下那些解答应该怎么转化为算法。
（我们当时组内2个编程的，不过我们都学过C语言，所以MATLAB上手很快，MATLAB语言与c的逻辑很像，部分语句也很像，不过就多了很多打好包的算法，而且拟合方面也非常给力）。
多点用MATLAB去试着解决一下问题。
其实如果你想搞数模，我建议你还是先学好数学，数学的思想很重要，看看数模的书，看看人家是怎么构建一个模型，掌握一些比较常见的数学建模方法。
数模有两道题，一道多是用到离散的知识，涉及统计比较多，一道是多用到连续的函数，涉及微分方程比较多。
能双攻当然最好。
数模是3个人的数模，不是一个人的，还要看你搭档的情况，不同的搭档是需要你给予不同方面的支持的。
如果要举例某些比较常见的数学模型的话，这个帖子里面说的比较具体，书里也很多。
我就不具体讲。
数模关键是建立适合的模型，如果模型需要用计算机模拟，那就要找到相应的算法（就是把你的模型转变为计算机语言）。
如果你们学校有开数学建模课的话，强烈建议去听一下，老师的意见是非常重要的。
真正比赛的时候一般也是要有带队老师的。
还有补充一点，让你对数模是一个怎样的比赛有个概念：数模最初始于美国，当时很多美国学生觉得奥数比赛太难，只是少数天才的娱乐，为了创造一种有趣的竞赛模式，让大多数大学生参加进来，一位美国教授第一次主持数学建模比赛。
比赛非常的自由，不限制思路。
给你一个题目，让你天马行空，只要不跑题就OK，要用什么数学方法，要建立怎么样的模型完全自由。
比如说有一届美国赛其中一题就是：分析恐龙的捕猎行为，给你一些生物学的数据，让你自己建立捕猎模型。
好玩吧。
不知道你还想知道些什么
