数学建模案例选集姜启源第二章（数学建模 姜启源 电子书）

文章目录段落：

• 1、姜启源主要经历
• 2、大一参加数学建模该怎样做?
• 3、怎样学习数学建模
• 4、姜启源的主要著作
• 5、数学建模

姜启源主要经历

代表作品：《数学模型》（姜启源编高等教育出版社1987年）人物简介姜启源教授1962年毕业于清华大学，国内知名数学建模专家、学者、清华大学数学系教授。研究领域主要研究领域为系统辨识、数学建模、数学规划及其在生产计划中的应用等。

正如竞赛组委会秘书长姜启源教授所说，数学建模竞赛锻炼了大学生从互联网和图书馆查阅文献、收集资料的能力，提高了他们的文字表达水平；培养了他们同舟共济的团队精神和进行协调的组织能力；同学们在竞赛中经历了诚信意识和自律精神的考验，这种品格的锤炼使他们终身受益。

多尝试，不要急数学建模比赛其实是一个宝贵的学习过程，很多人从零开始，边参加比赛边学习建模知识，经过一定时间的练习、学习、听课、刷视频，水平会提高很多。想我身边的同学，基本是大一尝试着参加比赛体验感觉，大二之后再通过逐渐积累的经验参加一些大一点的比赛，然后获奖。

大一参加数学建模该怎样做?

在学习数学建模的过程中，我认为要遵循三个主要阶段：首先是掌握扎实的数学基础，然后是熟悉数学模型，最后是研读优秀论文。数学建模不仅需要扎实的数学基础，还要求参赛者广泛涉猎其他学科的知识，例如物理、生物、心理学等。

学习基础知识：数学建模竞赛需要一定的数学和计算机知识，因此大一学生应该先打好基础，包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。学习编程语言：数学建模竞赛通常需要编写程序来解决问题，因此大一学生应该学习至少一种编程语言，如C++、Python等。

持续学习和实践：学习数学建模需要持之以恒的努力和实践，通过课程学习、竞赛参与、团队合作等多种方式，不断积累经验，提升自己的数学建模能力。通过以上步骤和方法，大学生可以系统地学习和提高数学建模能力，为未来的职业发展奠定坚实的基础。

数学建模比赛全国性的有两种，高教社杯（每年的9月份，大型，多数学校参加）和电工杯（奇数年11月份举行）。一般学校会有组织报名参加。比赛以三个人组队的方式进行，最好有个人能比较熟悉数学软件，因为比赛的题目计算量还是挺大的，用人工算不现实，而且时间也不够。

可以去学SPSS这种专业的统计软件，或者像Visio这样的绘图软件，在统计或者绘图等方面，用起来更加方面，图案也更加精美。总而言之，对于大学的数学建模竞赛，还是需要好好准备的，无论是数学的专业知识还是算法的设计实现。

如何准备数学建模，需要做这些准备。第一，找一本有关建模的基础教程，第二，学会一门数学软件的使用，三，掌握科技论文旋涡状的写作方法。

怎样学习数学建模

学习数学建模，可以从以下几个方面入手：掌握基础模型类型 方程模型：学习如何根据实际问题中的数量相等关系，建立方程或方程组。这涉及到理解各种方程的解法，以及如何运用这些方程解决实际问题，如银行利息问题、数字问题、工程问题等。

多做练习：通过大量的练习来巩固所学知识，提高数学建模能力。参与竞赛：参加数学建模竞赛可以锻炼自己的建模能力和团队协作能力，同时了解数学建模的最新动态和发展趋势。实际应用：将数学建模应用于实际问题中，如经济、工程、生物等领域，以解决实际问题并推动学科发展。

学习数学建模，可以从以下几个方面入手： 掌握基础数学模型 方程模型：理解并掌握如何根据实际问题中的数量相等关系，建立并求解方程。这包括但不限于一元一次方程、一元二次方程、方程组等，适用于解决如银行利息、数字计算、工程分配、行程规划等实际问题。

加强实践训练：通过参与数学建模竞赛、解决实际项目等方式，加强实践训练，提升数学建模的实际应用能力。注重跨学科融合：数学建模往往涉及多个学科的知识，要注重跨学科的学习与融合，以便更好地解决实际问题。综上所述，学习数学建模需要从掌握基础模型类型开始，同时注重数学思维的培养、实践训练以及跨学科融合。

姜启源的主要著作

1、教学成果《数学模型》（姜启源编高等教育出版社1987年）在1992年第二届全国教材评选中获全国优秀奖，该书第二版于1993年出版，累计印数五万余册；《工程学科数学教育的改革》1997年获国家级教学成果二等奖。

数学建模

1、数学建模比赛含金量排序如下：MathorCup 是一项国家级比赛，具有较高的含金量和获奖率。 获奖比例：大赛设置有全国一等奖、二等奖、三等奖和成功参赛奖。一等奖获奖比例为5%，二等奖获奖比例为15%，三等奖获奖比例为30%。成功提交符合要求且通过查重的论文即可获得成功参赛奖。

2、数学建模含金量排名如下： 第一梯队：高教杯全国大学生数学建模竞赛 这是国内最大型的数学建模类比赛，多数学校均可通过参与此比赛获得保研加分，属于A类比赛，含金量极高。

3、数学建模是用数学语言对实际现象进行描述和建模的过程。具体来说：描述范围广泛：数学建模涵盖对具体和抽象现象的描述，包括外在形态、内在机制、预测、试验和解释等方面。数学简化的工具：数学模型是实际事物的数学简化，虽然以抽象形式存在，但与真实事物之间有着密切的联系，是理解和解释现实世界的工具。

4、数学建模是运用数学语言描绘实际现象的过程。具体解释如下：描述对象广泛：数学建模的描述对象既包括具体的自然现象，也包含抽象现象。这种描述不仅涉及现象的外在形态和内在机制，还包括预测、试验和解释实际现象。

5、数学建模是从现实问题中提炼出数学问题，并通过数学方法解决这些问题，再将解决方案应用到实际场景中的过程。这个过程包含以下几个关键步骤：问题理解与信息收集：深入研究实际问题，收集和整理相关信息，了解问题的背景和具体情况。