數學模型第五版？那么，數學模型第五版？一起來了解一下吧。
模型1：元素與集合模型
模型2：函數性質模型
模型3：分式函數模型
模型4：抽象函數模型
模型5：函數應用模型
模型6：等面積變換模型
模型7：等體積變換模型
模型8：線面平行轉化模型
模型9：垂直轉化模型
模型10：法向量與對稱模型
模型11：阿圓與米勒問題模型
模型12：條件結構模型
模型13：循環結構模型
模型14：古典概型與幾何概型
模型15：角模型
模型16：三角函數模型
模型17：向量模型
模型18：邊角互化解三角形模型
模型19：化歸為等差等比數列解決遞推數列的問題模型
模型20：構造函數模型解決不等式問題
模型21：解析幾何中的最值模型
離散數學(discrete mathematics)是數學的幾個分支的總稱，以研究離散量的結構和相互間的關系為主要目標，其研究對象一般地是有限個或可數無窮個元素；因此它充分描述了計算機科學離散性的特點。離散數學通常研究的領域包括：數理邏輯、集合論、代數結構、關系論、函數論、圖論、組合學、數論等。由于數字電子計算機是一個離散結構，它只能處理離散的或離散化了的數量關系， 因此，無論計算機科學本身，還是與計算機科學及其應用密切相關的現代科學研究領域，都面臨著如何對離散結構建立相應的數學模型；又如何將已用連續數量關系建立起來的數學模型離散化，從而可由計算機加以處理。 離散數學課程主要介紹離散數學的各個分支的基本概念、基本理論和基本方法。這些概念、理論以及方法大量地應用在數字電路、編譯原理、數據結構、操作系統、數據庫系統、算法的分析與設計、人工智能、計算機網絡等專業課程中；同時，該課程所提供的訓練十分有益于學生概括抽象能力、邏輯思維能力、歸納構造能力的提高，十分有益于學生嚴謹、完整、規范的科學態度的培養。
matlab有什么樣的功能，數學建模大多都可用到，譬如象簡單的計算，模擬，畫圖等功能，在數學建模中的作用非常大，至于更復雜的系統仿真等功能有時也會在建模題中用到。可以這樣說，要想做好數學建模，就不開matlab的支持。
一、數學建模的一般步驟 數學建模并不是新東西，粗略地說， 數學建模是一個多次迭代的過程，每一次 迭代大體上包括:實際問題的抽象、簡化， 做出假設，明確變量和參數;形成明確的 數學問題;以解析形式或者數值形式求解 該數學模型;對結果進行解釋、分析以及 驗證;若符合實際即可，不符合實際則要 進行修改，進入下一個迭代。其一般過程 如圖 1所示。
第一，模型準備。 了解實際背景，明確建 模目的，搜集有關信息， 掌握對象特征，形成一 個比較清晰的 “問題”。
第二，模型假設。針對問題特點和建模目 的，做出合理的、簡化的假設。在合理與 簡化之間作出折中。對數據資料進行分 析計算，找出起主要作用的因素，經過必 要的精煉、簡化，提出若干符合客觀實際 的假設。
第三，模型構成。用數學的語言、 符號描述問題。發揮想象力，使用類比 法。盡量采用簡單的、適當的數學工具表 達各變量之間的關系，建立相應的數學 結構，即建立數學模型。
第四，模型求解。 利用各種數學方法、數學軟件和計算機 技術。在難以得出解析解時，借助計算機 求出數值解。
第五，模型分析。結果的誤 差分析、模型對數據的穩定性分析。
第 六，模型檢驗。與實際現象、數據比較，檢 驗模型的合理性、適用性。
第七，模型應 用。通過檢驗，模型與實際相符后，投入 實際應用，解決實際問題。
二、matlab在數學建模中的應用舉例 正因為 matlab這一數學軟件能夠非 常方便、快捷、高效地解決數學建模所涉 及的眾多實際問題，因此，matlab在數學 建模中為許多建模工作者重視。 1:(包含無風險證券的投資組合問題) 金融市場上有兩種證券:風險證券和 無風險證券。我們一般稱風險證券為股 票，其收益率不確定;無風險證券稱為債 券，其收益率是確定的。通常情況下，無風 險利率也可以認為是國有銀行的存貨款 利率。
三、結論 從以上優化問題和高等統計學問題 這兩個實例中，可以看出 matlab在數學建 模中的巨大優勢，充分顯現出了其強大的 數值計算、數據處理和圖形處理功能，無 論是在建立模型的哪個階段，matlab都有 其他語言無法比擬的高效、快捷、方便的 功能，大大提高了數學建模的效率，豐富 了數學建模的方法和手段，有力地促進了 問題的解決。另外，將 matlab應用于實際 的教學過程中，可以激發學員學習數學的 興趣和熱情，從而提高學員運用所學數學 知識分析、解決實際問題的能力。
以下建議針對非數學系的新人，可以有計劃的學習，不過別忘記，比賽是3個人的事情，所以下面涉及的知識僅靠一個人是不太可能勝任的（不排除有大牛人），這時候隊友的分工協作就尤為重要了。
首先是我擅長的離散型的模型。如果你是計算機專業的，又有ACM經驗的話，那么你可以大展身手了。不過對于非計算機專業的同學（比如當年的我）來說，應該是沒有什么算法的經驗了，所以恒心和毅力，對隊友的信任，以及RP值（這點我超級自信）就非常重要了。
模型方面：姜啟源的那本《數學模型》第三版，謝金星的《優化建模與LINDO/LINGO軟件》就可以了，不用抱著一堆書結果什么都看不了。
算法的實現對于數學建模起著決定性的作用，一般要會以下算法。不過不用像計算機專業的那樣，追求log n或者n或者nlog n的算法復雜度，只要能出結果就行，10min還是20min都可以。不過千萬不要用LINGO求解TSP啊，要好多年才出結果。
1、 動態規劃（工序調度，排課表，排比賽場次）
2、 0-1規劃（投資，下料，運輸）
3、 線性規劃（投資，下料，運輸）
4、 圖的一系列問題（深度廣度搜索，遍歷，TSP，著色等等）
5、 網絡流（多半轉化成規劃問題）
6、 最好能掌握神經網絡，遺傳，模擬退火，蟻群，禁忌搜索中的一種或多種，因為離散的賽題多半是組合優化的問題，大多數模型在現有算法能力下是沒有精確解的（二維下料，排課表，TSP等等），所以啟發式算法就顯得尤為重要，比如遺傳算法，MATLAB7.X已經有這個工具箱了，但是一定要弄清原理，知道怎么編碼，怎么確定種群規模和遺傳代數，怎么確定遺傳概率和交叉概率。怎么避免早熟，怎么跳離局部最優。
軟件方面：
1、 C/C++/JAVA/BASIC。隨便會一種就可以，C的算法效率絕對比MATLAB高出很多，所以一般的算法還是用C實現吧。
2、 MATLAB。很無敵的數學軟件，不多介紹了，最好能掌握神經網絡工具箱和遺傳算法工具箱的使用方法。算法的話，它可以實現的的C/C++也可以，用什么就看個人喜好了。
3、 LINGO。很無敵的規劃模型的求解軟件，對于離散模型來說，這個必須掌握。別忘記求解的時候在“全局最優”復選框前打鉤，不然結果可能是局部最優。（LingoàOptionsàGlobal Solverà Use Global Solver）
然后是我不擅長的連續模型（可以說完全不懂，囧）。這個對編程能力的要求相對低一點，但是數學基本功要好，主要涉及的知識是數理統計和微分方程。
統計類問題：聚類，判別，單因素多因素方差分析，回歸，擬合，還有那叫什么灰色預測的和時間序列分析的模型，聽說很好用，但是我不會。
微分方程：不說什么了，這個我完全不懂，應該就是什么龍格庫塔那類的，用MATLAB算參數的，其他的我也不說什么了，說得太多只能暴露我的無知。
以上就是我的一點點心得，希望可以對參加數學建模的同學有幫助，如果不僅僅是為了比賽獲獎，當作一項愛好也是不錯的選擇。
數學建模就是利用數學模型來解決問題。，她得關鍵是提煉數學模型，所謂提煉數學模型，就是運用科學抽象法，把復雜的研究對象轉化為數學問題，經合理簡化后，建立起揭示研究對象定量的規律性的數學關系式提煉數學模型，一般采用以下六個步驟完成:? ?第一步:根據研究對象的特點，確定研究對象屬哪類自然事物或自然現象，從而確定使用何種數學方法與建立何種數學模型。? ?第二步:確定幾個基本量和基本的科學概念，用以反映研究對象的狀態。這需要根據已有的科學理論或假說及實驗信息資料的分析確定。第三步:抓住主要矛盾進行科學抽象。?第四步:對簡化后的基本量進行標定，給出它們的科學內涵。? 第五步:按數學模型求出結果。??第六步:驗證數學模型。
以上就是數學模型第五版的全部內容，..。
