我对数学建模的认识，2000字以上，谢谢
数学建模一、数学建模的起源数学建模是在20世纪60和70年代进入一些西方国家大学的，我国的几所大学也在80年代初将数学建模引入课堂。
经过20多年的发展现在绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座，为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。
大学生数学建模竞赛最早是1985年在美国出现的，1989年在几位从事数学建模教育的教师的组织和推动下，我国几所大学的学生开始参加美国的竞赛，而且积极性越来越高，近几年参赛校数、队数占到相当大的比例。
可以说，数学建模竞赛是在美国诞生、在中国开花、结果的。
1992年由中国工业与应用数学学会组织举办了我国10城市的大学生数学模型联赛，74所院校的314队参加。
教育部领导及时发现、并扶植、培育了这一新生事物，决定从1994年起由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办全国大学生数学建模竞赛，每年一届。
十几年来这项竞赛的规模以平均年增长25%以上的速度发展。
全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。
本竞赛每年9月(一般在中旬某个周末的星期五至下周星期一共3天，72小时）举行，竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业（但竞赛分本科、专科两组，本科组竞赛所有大学生均可参加，专科组竞赛只有专科生（包括高职、高专生）可以参加）。
2008 年全国有31个省\\\/市\\\/自治区(包括香港)1023所院校、12846个队（其中甲组10384队、乙组2462队）、3万8千多名来自各个专业的大学生参加竞赛，是历年来参赛人数最多二、数学建模的定义 简单地说：数学模型就是对实际问题的一种数学表述。
具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。
更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。
数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。
数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力的数学手段。
三、数学建模的几个过程 1 模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。
用数学语言来描述问题。
2 模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
3 模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。
（尽量用简单的数学工具） 4 模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
5 模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
6 模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。
如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。
如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。
7 模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
四、数学建模的方法 （一）机理分析法 从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。
1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2. 代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。
3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。
4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立瞬时变化率的表达式。
5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。
（二）、数据分析法 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。
1. 回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi, fi）i=1,2… n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
3. 回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi, fi）i=1,2…n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
（三）、仿真和其他方法 1. 计算机仿真（模拟）--实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。
① 离散系统仿真--有一组状态变量。
② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图。
2. 因子试验法--在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。
3. 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的可能变化，人为地组成一个系统。
五、数学建模的意义1）在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地。
在以声、光、热、力、电这些物理学科为基础的诸如机械、电机、土木、水利等工程技术领域中，数学建模的普遍性和重要性不言而喻，虽然这里的基本模型是已有的，但是由于新技术、新工艺的不断涌现，提出了许多需要用数学方法解决的新问题；高速、大型计算机的飞速发展，使得过去即便有了数学模型也无法求解的课题（如大型水坝的应力计算，中长期天气预报等）迎刃而解；建立在数学模型和计算机模拟基础上的CAD技术，以其快速、经济、方便等优势，大量地替代了传统工程设计中的现场实验、物理模拟等手段。
2）在高新技术领域，数学建模几乎是必不可少的工具。
无论是发展通讯、航天、微电子、自动化等高新技术本身，还是将高新技术用于传统工业去创造新工艺、开发新产品，计算机技术支持下的建模和模拟都是经常使用的有效手段。
数学建模、数值计算和计算机图形学等相结合形成的计算机软件，已经被固化于产品中，在许多高新技术领域起着核心作用，被认为是高新技术的特征之一。
在这个意义上，数学不再仅仅作为一门科学，它是许多技术的基础，而且直接走向了技术的前台。
国际上一位学者提出了“高技术本质上是一种数学技术”的观点。
3）数学迅速进入一些新领域，为数学建模开拓了许多新的处女地。
随着数学向诸如经济、人口、生态、地质等所谓非物理领域的渗透，一些交叉学科如计量经济学、人口控制论、数学生态学、数学地质学等应运而生。
一般地说，不存在作为支配关系的物理定律，当用数学方法研究这些领域中的定量关系时，数学建模就成为首要的、关键的步骤和这些学科发展与应用的基础。
在这些领域里建立不同类型、不同方法、不同深浅程度模型的余地相当大，为数学建模提供了广阔的新天地。
马克思说过，一门科学只有成功地运用数学时，才算达到了完善的地步。
展望21世纪，数学必将大踏步地进入所有学科，数学建模将迎来蓬勃发展的新时期。
急求学科竞赛获奖感想和感谢词
急啊
亲爱的老师、同学们： 早上好
很荣幸有这个机会站在这里做国旗下讲话。
屈原说：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
”漫漫长路，我们用心血与勤奋打拼；漫漫长路，我们用智慧和耐力探索；漫漫长路，我们用自信与坚持走了下来。
在这个美丽的金秋，我们一路的汗水结成果实。
九月十日，是一个令我们难以忘怀的日子，是全国高中生化学竞赛的复赛日。
当我们目光坚定地走进考场时，就注定了我们将会成功。
因此，我们没有因为三个一等奖而感到意外，我们只是得到了我们应得的。
其实我们的成功也是学校的成功，纵然南师附中本部、南外本部依然在我们前面领跑，然而，我们可以自豪地说，我们学校的化学竞赛已经进入了南京乃至江苏省的前列。
我们的一等奖人数甚至超过了有些市的一等奖人数。
有句话叫做：“心有多大，舞台就有多大。
”我们的心因为化学而充实，所以在这个舞台上，我们才会有如此大的发展空间。
华罗庚先生曾经说过：“聪明在于学习，天才在于积累。
”我们既没有什么过人的天赋，更不是什么天才，但是我们同样成功了。
因为我们勤奋地学习，因为我们不断地积累。
我们的自制力和毅力帮助我们走向了终点。
在学习的过程中，我们也有过失败，我们也有过困惑，可是这些都被我们踩在了脚下。
不经历风雨，怎能见彩虹
风雨过后，用汗水和泪水交织的彩虹，才更加美丽。
努力固然重要，更重要的是我们把握住了正确的前进方向，这使我们少走了许多弯路，直奔终点。
在这一点上，我们的收获也是显著的。
我获得了物理学科竞赛的全国一等奖，市的第一，化学竞赛的全国一等奖。
还有其他23人化学竞赛全国一等奖
当然，并不是只要努力就能成功的。
在这里，我想谈一下自己内心的感受。
首先，我要感谢学校领导对我们的关心和对竞赛的重视。
学校优质的教学设施为我们提供了良好的学习条件。
学校的一些教学设备帮助我们拓展了思维的空间，让我们可以更加深刻地理解一些比较艰深的化学原理。
学校的课程为我们的自主学习、发展兴趣提供了更广阔的空间。
其次，感谢化学组的老师对我们的关心和照顾，以及班主任老师给我们的主持。
其中尤其是我们的教练孙尔清老师。
他帮我们梳理一个又一个知识点，他帮我们解答了一道又一道难题；当我们争得面红耳赤之时，他始终耐心地给我们讲解；他为了我们，放弃了更多的休息时间……如果没有老师的辛勤栽培，或许今天就不会有令人骄傲的成绩。
在这里，请允许我郑重地说一句：“老师，谢谢你
” 另外，我要感谢父母给我的源源不断的精神动力和丰富的学习资料。
感谢妈妈为了帮我找书而在炎炎夏日里四处奔波。
我也要感谢蒋浩宇、李锡珑、周旸和黄敏学同学，在共同学习的时光里，他们给了我无数的帮助和鼓励。
那是一段非常幸福的时光。
在竞争中，我们学会了微笑，也学会了用微笑去面对竞争。
我还要感谢那些一直在支持我的朋友们。
是他们在我迷茫的时候，让我变得清醒；在我想要退缩、放弃的时候，让我有一直奋斗下去的决心和勇气…… 金色的秋天，我收获的不仅仅是成绩，更多的是人生中最难得的、最珍贵的东西。
一切的荣誉虽然是那么美好，可它终究已经过去，它只能代表我曾经的汗水，曾经的成功。
前进的道路并没有结束，我们即将面临的是期中考试。
在此，我想就期中考试说一些心得。
首先，我们要制订一套完整的复习计划，有目的的进行复习。
“眉毛胡子一把抓”是复习的大忌。
我们可以结合课本找到自己的不足。
然后，按计划重点弥补。
其次，心理素质也是决定考试成败的一个重要因素。
以一个良好的心理状态应对每一门考试。
不要因一道做错的或不会做的题目而懊恼。
积极为下一场考试作准备。
考完之后，也不必急着对答案，对了答案也无济于事，只会增加心理压力。
考试，只是对一个阶段学习状况的检测。
因此，在考试中，最重要的莫过于诚信。
为了分数而侮辱了自己的人格，很不值得。
让我们每人都做一只海燕吧
在每一次考试中拼搏与奋斗
我相信，在初冬的时候，我们会收获更多
最后，祝愿大家在、中考中取得好成绩
学习数学建模的心得体会
一年一度的全国数学建模大赛在今年的9 月22 日上午8 点拉开战幕，各队将在3 天72 小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的努力，在前两天中建立出两个模型并编程求解，经过艰苦的奋斗，终于在第三天完成了论文的写作，在这三天里我感触很深，现将心得体会写出，希望与大家交流。
1. 团队精神：团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支持，相互鼓励。
切勿自己只管自己的一部分（数学好的只管建模，计算机好的只管编程，写作好的只管论文写作），很多时候，一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。
2. 有影响力的leader：在比赛中，leader 是很重要的，他的作用就相当与计算机中的CPU，是全队的核心，如果一个队的leader 不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人想做A 题，有人想做B 题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时（特别是第三天，人可能已经心力交瘁了），leader 应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。
3. 合理的时间安排：做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规划，建模一共分十个板块（摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录）。
你每天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。
4. 正确的论文格式：论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论,特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
5. 论文的写作：我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。
一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
6. 算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：1、 蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）以上便是我这次参加这次数学建模竞赛的一点心得体会，只当贻笑大方，不过就数学建模本身而言，它是魅力无穷的，它能够锻炼和考查一个人的综合素质，也希望广大同学能够积极参与到这项活动当中来。
谁能帮忙来一篇3000字的数学建模学习报告（任意题）
数学建模学习调查报告一.调查目的: 现在越来越多的学生对数学和数学建模的学习很感兴趣，为了掌握我校学生学习数学建模的情况，特拟定了一份调查问卷，于2010年5月15日-5月21日对大二年级的不同班级的学生进行问卷调查。
并对其进行了分类分析。
本调查报告主要从学生对数学学习的态度、数学学习的目的认识、学习数学的兴趣、学习习惯、学习数学的难易程度和学习的四个基本环节即预习、听课、复习、作业，老师的授课情况进行调查，以下便是此次调查的详细内容：二. 问卷分析: 根据调查报告中设定的问题，我总结出了同学们的状况。
有51.17%的同学喜欢数学的学习，少部分学生觉得学习数学困难，缺乏兴趣，没有目标，对数学学习的目的不明确。
男生几乎全部都喜欢，而女生确有部分讨厌是讨厌学习数学的，原因有很多，有的是从开始学习数学起，基础就比较差，所以后来一直都不喜欢数学；有的是因为数学的思想方法真的很跳跃，她感觉有些东西会想不到，所以会讨厌学习数学。
大多数的同学都觉得学习数学知识应该具有独立思考的能力，另外还要勤奋学习，看一些课外参考书来扩展自己的思路。
大家都知道，数学在生活中的应用真的很重要，但是有的同学却对本课程的设置都有疑问,16.0%的人认为大学没有必要设置数学建模这门课程,剩下的20.0%的学生认为它作为基础学习的东西还是有必要的,30.0的人认为学习数学建模的内容很有意义,可以增加对现实生活中出现的具体问题有一个很好的解决方法,有34.0%的人对数学建模的学习和思维方式很感兴趣,学到这种思考方式真的很有益处,能开发一个人的四维空间。
所以说，还是大部分的人认为学习这门课程是有必要的。
虽然是这样，但是大家根本就没有好的学习习惯，以至于还是学习不好这门课程。
据调查统计课前从来没有预习和偶尔预习的同学占89.7%，听课较不专心和不专心的占42.4%，上课一般有记笔记的只占17.6%,老师提问时能主动回答的只占4.8%，学完一章后有回顾的有23.9%，作业独立完成的只占20%，作业发下来后有加以订正的只占10.9%，只有4.5%的学生能够主动做一些课外练习，每天花在数学学习上的时间少于半小时的占44.2%，这些说明大部分学生没有良好的学习习惯，没有把握好学习的各个环节。
我们学校的教师可以说是很负责的，所以每次讲课的内容都很丰富，同学们都喜欢这种板书和多媒体结合的教学方式，所以还算吸引学生的眼球。
对于老师的授课方法等调查我都用图形方式表达出来了，以便大家的观察。
选项1.不知道 2.不喜欢 3.还可以 4.喜欢 5.很喜欢问卷题目选 项123451、 我喜欢数学建模课程人 数2133510954百分率（%）0.94%6.10%16.43%51.17%25.35%2、 我喜欢老师的授课方法人 数89398858百分率（%）3.96%4.46%19.31%43.56%28.71%3、 我喜欢自己解决数学问题人 数164682548百分率（%）7.77%22.33%39.81%26.21%3.88%4、 我喜欢由老师来决定我们该学什么。
人 数3069718614百分率（%）11.11%25.56%26.30%31.85%5.19%5、 我一直对数学有浓厚的兴趣。
人 数353066101百分率（%）1.46%2.44%14.63%32.20%49.27%三. 调查结果分析: （一）缺乏学习数学的兴趣和学习意志薄弱是造成学习困难的主要内在心理因素。
对于大学生来说，学习的积极性主要取决于学习兴趣和克服学习困难的毅力。
调查中发现，大部分学生学习数学的兴趣不浓，学好数学的信心不足，学习愿望不够强烈。
调查中还发现，学习数学兴趣比较淡薄的学生数学学习成绩也比较差，学习成绩与学习兴趣有着密切的联系。
学习意志是为了实现学习目标而努力克服困难的心理活动，是学习能动性的重要体现。
学习活动总是与不断克服学习困难相联系的，与中学阶段的学习相比，大学数学难度加深，教学方式的变化也比较大，教师辅导减少，学生学习的独立性增强。
在衔接过程中有的学生适应性强，有的学生适应性差，表现出学习情感脆弱、意志不够坚强，在学习中，一遇到困难和挫折就退缩，甚至丧失信心，导致学习成绩下降。
（二）掌握知识、技能不系统，没有形成较好的数学认知结构，不能为连续学习提供必要的认知基础。
相比中学数学而言，大学数学教材结构的逻辑性、系统性更强。
首先表现在教材知识的衔接上，前面所学的知识往往是后边学习的基础；其次还表现在掌握数学知识的技能技巧上，新的技能技巧形成都必须借助于已有的技能技巧。
因此，如果学生对前面所学的内容达不到规定的要求，不能及时掌握知识，形成技能，就造成了连续学习过程中的薄弱环节，跟不上集体学习的进程。
（三）思维方式和学习方法不适应数学学习要求。
大学阶段的数学学习明显不同于高中阶段。
大学阶段数学课程对学生抽象逻辑思维能力要求有了明显提高。
由于高职学生大部分本身在中学没有打好基础，没有形成比较成熟的抽象逻辑思维方式，而且学生个体差异也比较大，有的抽象逻辑思维能力好一些，很大一部分较差，因此这部分学生表现出学习接受能力的差。
除了客观因素以外，大部分教师也是刚介入高职数学的教学，缺少经验，没有很好地根据学生的实际和教学要求去组织教学活动，指导学生掌握有效的学习方法，促进学生抽象逻辑思维的发展，提高学习能力和学习适应性。
四．倡议：数学知识的学习对我们的终身发展和思维确实有改变和提高的作用，所以还是希望同学们能找到自己适合的方法，努力的学习，为自己学习其他的知识打下坚实的基础。
数学建模
数学建模数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。
当需要从定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。
