数学建模中的灵敏度分析问题

数学建模中的评估模型有: 1.层次分析法,构造两两比较判断矩阵,单一准则下元素相对权重计算及一致性检验,一致性检验,计算各层元素对目标层的总排序权重: 2.灰色关联分析体系: 3.DEA评价体系,比率模式,超级效率模式,线性规划模式,超级效率之多阶排序模型: 4.模糊数学评价模型. 数学建模就是根据实际问题来建立数学模型,对数学模型来进行求解,然后根据结果去解决实际问题. 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,

1.蛛网模型:运用弹性原理解释某些生产周期较长的商品在失去均衡时发生的不同波动情况的一种动态分析理论. 2.层次分析法:将与决策总是有关的元素分解成目标.准则.方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法. 3.熵权法:按照信息论基本原理的解释,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量:如果指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越大,在综合评价中所起作用理当越大,权重就应该越高.

常用的软件有四种:matlab.lingo.Mathematica和SAS. 1.MATLAB: MATLAB是矩阵实验室之意.除具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能. 2.Mathematica: Mathematica是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件,提供了全球超过百万的研究人员,工程师,物理学家,分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境. 3.lingo: LINGO则用于求解非线性规划和二次规则,最多版最多达

1.<数学模型>,作者:姜启源: 2.<数学建模竞赛获奖论文精选与点评>,作者:韩中庚: 3.<数学建模方法及其应用>,作者:韩中庚: 4.<MATLAB在数学建模中的应用>,作者:卓金武: 5.<数学建模>,作者:Frank R.Giordano.

在数学建模中,主要软件分为统计类.规划类还有通用编程类. 1.统计类的主要软件包括R.SPSS.SAS.R和SAS可以根据自己的需求进行编辑,相对较为灵活.R不仅免费而且开源,有很多程序包都是相应专业人编写,已经在很大程度上满足了实际问题的需求.而SAS的优势在于权威. 2.规划类主要适用的是LINGO和LINDO,但两者相对适用较少,因为直接的规划类问题很少出现在建模竞赛之中.它们主要是解决规划类问题和运筹学的问题,包括线性规划,排队论等问题. 3.通用编程类可以解决大多数问题.主要包括MAT

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. 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程.这一过程也是质量管理体系的支持过程.在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动.

模型是为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩,抽象提炼出来的原型的替代物,集中反映了原型中人们需要的那一部分特征.数学建模就是指对于一个现实对象,为了一个特定目的,根据其内在规律,作出必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构.其意义在于用数学方法解决实际问题.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,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,

数学模型是一种模拟,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

1.类比法,数学建模的过程就是把实际问题经过分析.抽象.概括后,用数学语言.数学概念和数学符号表述成数学问题,而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图: 2.量纲分析法,量纲分析是20世纪初提出的在物理领域中建立数学模型的一种方法,它是在经验和实验的基础上,利用物理定律的量纲齐次性,确定各物理量之间的关系: 3.差分法,差分法的数学思想是通过taylor级数展开等方法把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散,从而建立以网格节点上的值为未知数的方程组: