请问数学建模是什么？
一、请问数学建模是什么？
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。
数学建模是近些年发展起来的新学科，是数学理论与实际问题相结合的一门科学。它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。根据研究目的，对所研究的过程和现象(称为现实原型或原型)的主要特征、主要关系、采用形式化的数学语言，概括地、近似地表达出来的一种结构，所谓“数学化”，指的就是构造数学模型．通过研究事物的【数学模型】来认识事物的方法，称为数学模型方法．简称为mm方法。数学建模是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。
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二、数学建模具体有些什么内容？如何进行？
一、定义
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。
数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。
我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
二、数学建模的几个过程
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。
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。
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。
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）。
模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
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。
模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
三、参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识
数学建模竞赛的内容：
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
数学建模大赛步骤：
建模是一个非常复杂和创造性的工作。现实世界中的事物是如此的多样化和繁杂，以至于不可能指定如何使用一些规则和规则来构建各种模型。下面是对建模的一般步骤和原则的概括总结：
1、模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确课题的要求，收集各种必要的信息。
2、模型假设：为了使用数学方法，通常需要对问题做出合理的假设，突出问题的主要特征，忽略问题的次要方面。
3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题。
4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。
数学建模竞赛的内容：
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
扩展资料：
数学建模大赛步骤：
建模是一个非常复杂和创造性的工作。现实世界中的事物是如此的多样化和繁杂，以至于不可能指定如何使用一些规则和规则来构建各种模型。下面是对建模的一般步骤和原则的概括总结：
1、模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确课题的要求，收集各种必要的信息。
2、模型假设：为了使用数学方法，通常需要对问题做出合理的假设，突出问题的主要特征，忽略问题的次要方面。
3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题
4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。
5、模型分析：对得到的解进行分析，特别注意数据变化时结果是否稳定。
6、模型检验：分析所得结果的实际意义，并与实际情况进行比较，看是否符合实际。如果这些假设不够理想，就应该对其进行修改、补充或再次建模，以实现持续改进。
7、模型应用：所建立的模型必须应用到实践中才能产生效益，并在应用中不断改进和完善。
参加数学建模大赛需要大概要掌握的知识：
1、数学建模方面主要掌握： 运筹学、微分方程、概率数理统计、模糊数学等。基础根基应该扎实，但各类应用方法的涉及面要广。
2、软件方面主要掌握： Matlab、Lingo8.0（专解规划模型），以上两项软件必备 。Lindo（解线性规划模型）、Visual C++（编程软件）、Spss（解决统计问题） 。
3、计算机编程方面主要掌握： 基础算法、图论、数论等 。如：图论算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等算法。三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法。（这些算法用来解决一些较困难的最优化问题，对于有些问题非常有帮助，但算法的实现比较困难，需慎重使用）。
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本人曾参加过两次数模大赛。并都获得二等奖以上。
首先，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路，步骤等。
其次，看点数学的知识。重点是优化、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的。
第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了。并用MATLAB maple等实现以下。
第四、学习一下编程的知识，比如C++，MATLAB，lingo等。
第五、找到两个跟你互补的人，组成团队，有人侧重编程，有人侧重论文，有人侧重数学等等。
最后，祝你好运。
1，多看看有关统计分析的书2，多看看编程类的书
