《数学建模》课程教学计划new

《数学建模》课程教学计划new

ID:19514134

大小:86.00 KB

页数:7页

时间:2018-10-03

《数学建模》课程教学计划new_第1页
《数学建模》课程教学计划new_第2页
《数学建模》课程教学计划new_第3页
《数学建模》课程教学计划new_第4页
《数学建模》课程教学计划new_第5页
资源描述:

《《数学建模》课程教学计划new》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、《数学建模》课程教学计划第一部分:数学建模理论教学内容一、开设数学建模课程宗旨数学模型方法是数学领域中的一个重要分支,是随着计算机技术的广泛应用飞速发展起来的一门数学学科。它利用数学理论与方法,通过计算机技术手段来解决复杂的实际问题。应运而生的《数学建模》课程注重学生的创造性思维和创新意识的培养,将实践检验放在重要的地位,以提高学生从事现代科学研究和工程技术开发的能力为目标。二、课程设计特点本课程的教学内容设计充分考虑课程特点:创造性,综合性、实践性。[1]强调数学理论与实际应用并重,既重视理论的完整性又兼顾应用的适用性。[2]充分考虑我校不同专业

2、学生的原有数学基础,同时加深拓展学生的数学基础和知识面,补充了最优化、多元统计分析、组合数学与图论等部分理论知识。[3]以介绍数学建模方法为主线,同时介绍不同数学分支的经典数学模型。[4]将理论教学与实验实践环节相结合,统筹安排理论教学与建模实验设置内容。[5]教学内容由浅入深,循序渐进,并配有对应的不同层次实践型练习题目。[6]设置足量的数学建模案例供教师课堂组织讨论或作案例分析用,供学生练习用。二、课程内容体系结构[1]掌握量纲分析建模法、机理分析建模法等基本建模方法,重点掌握建模创新思维方法。[2]掌握数学建模的一般流程:模型的整体设计、模型

3、假设、变量的数学描述、数学模型求解、模型解的分析与检验。[3]掌握各类基于数据的经验模型建立方法:拟合法、回归法、层次分析法,以及数据的识别与整理,数据的误差分析。[4]模拟模型的应用以及动态(静态)系统的模拟技术。[5]掌握线性规划、非线性规划、组合数学与图论的部分基本概念以及相应模型的建立方法。三、课程重点与难点1.重点与难点本课程教学中的重点是培养学生应用数学知识建立数学模型的意识及能力,难点是培养学生独立解决实际问题的实际动手能力。知识模块重点难点数学与数学建模数学模型与工程、科学技术之间的关系、初步了解各类建模方法理解数学建模思想建模方法

4、概论创造性思维方法,问题前期分析,模型整体设计、变量关系的数学描述、数学模型求解、模型解的分析与检验创造性思维方法,问题前期分析量纲分析建模法量纲齐次原则、BuckinghamPi定理量纲分析建模法数据的建模法数据的收集与整理,经验模型的建立,模型的参数估计,模型检验数据的收集与整理,经验模型建立模拟模型随机现象的模拟,随机数的产生,蒙特卡罗模拟,动态系统模拟动态系统模拟机理分析建模法微分方程的建立,微分方程的定性分析微分方程的定性分析多元回归建模法多元线性回归和多项式回归经验模型建立,模型分析与检验自变量选择和优良性判断,预报和控制,稳健性回归方

5、法线性规划建模一般线性规划建模与求解,目标规划建模与求解,求解的软件实现常见线性规划问题建模组合数学建模排列组合的概念,鸽笼原理和容斥原理,母函数、递推关系的计算排列组合的计算及建模,错排问题,递推关系建模图论建模方法图的基本概念、分类及矩阵表示,最优生成树,最短路问题及Dijkstra算法,网络流最短路问题的建模及实现,网络流应用实例及算法2.解决方法(1)强调数学理论与实际应用并重。将理论介绍和应用实践按两条主线有机结合,既重视理论的完整性又兼顾应用的适用性,同时加深拓展学生的数学基础和知识面。(2)将课程分为三个层次:建模入门阶段,强化数学基

6、础阶段,建模实践阶段,使学生循序渐进地奠定良好的数学基础和数学应用能力;(3)设置实践环节《数学建模实验》以及上机实践课。熟练掌握数学软件,强化算法设计、上机编程运算等解决实际问题的动手能力。(4)将能力培养向课堂外扩展。作为培养学生群体创新思维的重要环节,按照教学进程,给学生们布置适当的数学建模习题,让学生在课后以小组为单位集体完成,提交书面报告或论文。四、教学内容和学时计划课堂理论教学(66学时)1.数学与数学建模(4学时)   序言、数学模型、数学建模(2),建模案例介绍(2)2.建模方法概论(9学时)   建模的思维方法介绍(1)、模型的整

7、体设计(1),模型的假设及条件设定(1),变量关系的数学描述(2),求解数学模型(2),模型解的分析与检验(2)。3.量纲分析建模法(3学时)   量纲齐次原则、BuckinghamPi定理(1),量纲分析建模法(2)。4.基于数据的建模方法(6学时)   数据的收集与整理(1)、经验模型的建立(2)、模型的参数估计(1)、模型的误差分析、模型检验(2)5.模拟模型(6学时)   模拟模型的应用、随机现象的模拟(2),随机数的产生、蒙特卡罗模拟(2),动态系统模拟(2)6.机理分析建模法(6学时)   微分方程的建立(2),微分方程的定性分析及应用

8、实例(2),逻辑建模法(2)。7.多元回归建模方法(6学时)   多元线性回归和多项式回归经验模型建立(2)、模型的分析与

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。