灵囧境
1. 团队精神:
团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支
持，相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分(数学好的只管建模，计算机好的只
管编程，写作好的只管论文写作)，很多时候，一个人的思考是不全面的，只有
大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心
才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。
2. 有影响力的leader:
在比赛中，leader 是很重要的，他的作用就相当与计算机中的CPU，是全队
的核心，如果一个队的leader 不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人
想做A 题，有人想做B 题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就
没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时(特别是第三天，人可能
已经心力交瘁了)，leader 应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前
功尽弃。
3. 合理的时间安排:
做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规
划，建模一共分十个板块(摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，
模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录)。你每
天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时
间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。
4. 正确的论文格式:
论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定
要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6 要素(问题,方法,模型,算法,结论,特色)
，它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师
说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论
文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
5. 论文的写作:
我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不
多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，
这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有
条例性，能打动评委;其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确
性;另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里
面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
求学习数学建模的感想,急
近来有数位询问我关于数学建模的种种问题，虽然是参与其中，但最终一无所获，不过很感谢你们的信任！接下来的很长时间里我的任务很重，特此集中地就我所知向你们介绍一下，希望不会误导你们：睡觉不出意外应该会分两个阶段进行将近一个月的基本知识的培训，三人组队，需要的是默契和坚持！依我拙见，一人担当组长负责全组的各项策划，进度安排和任务分配，信息获取；三人中不乏理解性强，反应快者；加上长于文字作用，电脑技术；所有的这些加上恒久的耐力和灵通的信息以及机会的把握，我想已经足够，其他的都是浮云，在此强调一下消息的获取一定要灵通，不然前期的辛苦准备不经意就化为乌有了，不要到被团队所抛弃才感到后悔莫及，还有就是在这种场合可以有厚脸皮的。
记住让你们的团队凝聚到一起！期待你们的好成绩！
要数学建模的学习心得
数学建模--教学楼人员疏散--获校数学建模二等 数学建模 人员疏散 本题是由我和我的好哥们张勇还有我们区队的学委谢菲菲经过数个日夜的精心准备而完成的，指导老师沈聪. 摘要 文章分析了大型建筑物内人员疏散的特点，结合我校1号教学楼的设定火灾场景人员的安全疏散，对该建筑物火灾中人员疏散的设计方案做出了初步评价，得出了一种在人流密度较大的建筑物内，火灾中人员疏散时间的计算方法和疏散过程中瓶颈现象的处理方法，并提出了采用距离控制疏散过程和瓶颈控制疏散过程来分析和计算建筑物的人员疏散。
关键字 人员疏散 流体模型 距离控制疏散过程 问题的提出 教学楼人员疏散时间预测 学校的教学楼是一种人员非常集中的场所，而且具有较大的火灾荷载和较多的起火因素，一旦发生火灾，火灾及其烟气蔓延很快，容易造成严重的人员伤亡。
对于不同类型的建筑物，人员疏散问题的处理办法有较大的区别，结合1号教学楼的结构形式，对教学楼的典型的火灾场景作了分析，分析该建筑物中人员疏散设计的现状，提出一种人员疏散的基础，并对学校领导提出有益的见解建议。
前言 建筑物发生火灾后，人员安全疏散与人员的生命安全直接相关，疏散保证其中的人员及时疏散到安全地带具有重要意义。
火灾中人员能否安全疏散主要取决于疏散到安全区域所用时间的长短，火灾中的人员安全疏散指的是在火灾烟气尚未达到对人员构成危险的状态之前，将建筑物内的所有人员安全地疏散到安全区域的行动。
人员疏散时间在考虑建筑物结构和人员距离安全区域的远近等环境因素的同时，还必须综合考虑处于火灾的紧急情况下，人员自然状况和人员心理这是一个涉及建筑物结构、火灾发展过程和人员行为三种基本因素的复杂问题。
随着性能化安全疏散设计技术的发展，世界各国都相继开展了疏散安全评估技术的开发及研究工作，并取得了一定的成果（模型和程序），如英国的CRISP、EXODUS、STEPS、Simulex，美国的ELVAC、EVACNET4、EXIT89,HAZARDI，澳大利亚的EGRESSPRO、FIREWIND，加拿大的FIERA system和日本的EVACS等，我国建筑、消防科研及教学单位也已开展了此项研究工作，并且相关的研究列入了国家“九五”及“十五”科技攻关课题。
一般地，疏散评估方法由火灾中烟气的性状预测和疏散预测两部分组成，烟气性状预测就是预测烟气对疏散人员会造成影响的时间。
众多火灾案例表明，火灾烟气毒性、缺氧使人窒息以及辐射热是致人伤亡的主要因素。
其中烟气毒性是火灾中影响人员安全疏散和造成人员死亡的最主要因素，也就是造成火灾危险的主要因素。
研究表明：人员在CO浓度为4X10-3浓度下暴露30分钟会致死。
此外，缺氧窒息和辐射热也是致人死亡的主要因素，研究表明：空气中氧气的正常值为21%，当氧气含量降低到12%~15%时，便会造成呼吸急促、头痛、眩晕和困乏，当氧气含量低到6%~8%时，便会使人虚脱甚至死亡；人体在短时间可承受的最大辐射热为2.5kW/m2（烟气层温度约为200℃）。
图1 疏散影响因素 预测烟气对安全疏散的影响成为安全疏散评估的一部分，该部分应考虑烟气控制设备的性能以及墙和开口部对烟的影响等；通过危险来临时间和疏散所需时间的对比来评估疏散设计方案的合理性和疏散的安全性。
疏散所需时间小于危险来临时间，则疏散是安全的，疏散设计方案可行；反之，疏散是不安全的，疏散设计应加以修改，并再评估。
图2 人员疏散与烟层下降关系（两层区域模型）示意图 疏散所需时间包括了疏散开始时间和疏散行动时间。
疏散开始时间即从起火到开始疏散的时间，它大体可分为感知时间（从起火至人感知火的时间）和疏散准备时间（从感知火至开始疏散时间）两阶段。
一般地，疏散开始时间与火灾探测系统、报警系统，起火场所、人员相对位置，疏散人员状态及状况、建筑物形状及管理状况，疏散诱导手段等因素有关。
疏散行动时间即从疏散开始至疏散结束的时间，它由步行时间（从最远疏散点至安全出口步行所需的时间）和出口通过排队时间（计算区域人员全部从出口通过所需的时间）构成。
与疏散行动时间预测相关的参数及其关系见图3。
图3 与疏散行动时间预测相关的参数及其关系 模型的分析与建立 我们将人群在1号教学楼内的走动模拟成水在管道内的流动，对人员的个体特性没有考虑，而是将人群的疏散作为一个整体运动处理，并对人员疏散过程作了如下保守假设： u 疏散人员具有相同的特征，且均具有足够的身体条件疏散到安全地点； u 疏散人员是清醒状态，在疏散开始的时刻同时井然有序地进行疏散，且在疏散过程中不会出现中途返回选择其它疏散路径； u 在疏散过程中，人流的流量与疏散通道的宽度成正比分配，即从某一个出口疏散的人数按其宽度占出口的总宽度的比例进行分配 u 人员从每个可用出口疏散且所有人的疏散速度一致并保持不变。
以上假设是人员疏散的一种理想状态，与人员疏散的实际过程可能存在一定的差别，为了弥补疏散过程中的一些不确定性因素的影响，在采用该模型进行人员疏散的计算时，通常保守地考虑一个安全系数，一般取1.5~...
怎样学习数学建模
数学建模知识应该具备的数学基础有高等数学、线性代数、概率论与数理统计，在此基础上重点看一下运筹学的书籍。
当然，数学建模不仅仅是要求数学知识扎实，还需要参赛者广泛涉猎知识（包括物理、生物、心理学等），因为许多数学建模题目要求背景知识比较深，比如说12年MCM A题要求画出一棵树，这就需要参赛队员了解某类植物树叶生长具备的特点，涉及生物学知识；第二届MATHORCUP全球数学建模挑战赛A题也涉及到空气动力学知识。
因此，数学建模是以数学为基础，综合各门学科（涵盖自然科学和社会科学）的一项赛事。
具备上述基础知识以后，就着重看一些建模方面的书籍，如：赵静和但琦的《数学建模与数学实验》、姜启源和谢金星的《数学模型》、《运筹学》、肖华勇的《实用数学建模与软件应用》。
每一本书都有自己的特色，也没必要仔仔细细地把整本书都看完，甚至你可以只知道模型的大致步骤，真正用到的时候再翻书详细了解这个模型。
因为数学建模本身就是一个学习的过程，在短短3天时间里，将陌生的知识转化成自己的知识是具有挑战的，更何况还要对模型进行改进，但是正是这样，我们才能不断接触新知识，不断培养自己的学习能力。
熟悉模型之后，基本能够看懂大部分的优秀论文了。
个人认为看一些“高教杯”特等奖论文及美赛Outstanding对自己思路、知识、写作能力提升非常快，这些论文一般逻辑性很强，层次感出众。
在欣赏优秀论文的过程中，还要注意模型的适用范围，举个例子来说，对于预测类的题目，比较常用的预测模型有时间序列模型、灰色预测模型、贝叶斯预测模型、神经网络预测模型等，这些模型并不是对所有的数据都是适的，有些模型需要先对数据进行剔除、平均等处理，这些细节需要特别注意，一旦不注意就会影响整篇论文的量。
上述三步进行之后，接下来就是实战演练了。
参加完后主动找组委会要评语（因为那些评语里记录着你的不足，便于今后改正）。
...
数学建模论文范文怎么写
数学建模论文写作 一、写好数模答卷的重要性 1. 评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。
2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。
二、答卷的基本内容，需要重视的问题 1.评阅原则 假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰程度。
2.答卷的文章结构 题目（写出较确切的题目；同时要有新意、醒目） 摘要（200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结论） 关键词（求解问题、使用的方法中的重要术语） 1）问题重述。
2）问题分析。
3）模型假设。
4）符号说明。
5）模型的建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等）。
6）模型求解（计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；引用或建立必要的数学命题和定理；求解方案及流程。
） 7）进一步讨论（结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验） 8）模型评价（特点，优缺点，改进方法，推广。
） 9）参考文献。
10）附录（计算程序，框图；各种求解演算过程，计算中间结果；各种图形，表格。
） 3. 要重视的问题 1）摘要。
包括： a. 模型的数学归类（在数学上属于什么类型）； b. 建模的思想（思路）； c. 算法思想（求解思路）； d. 建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验……）； e. 主要结果（数值结果，结论；回答题目所问的全部“问题”）。
▲ 注意表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。
务必认真校对。
2）问题重述。
3）问题分析。
因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。
5）模型假设。
根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。
a. 根据题目中条件作出假设 b. 根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺；假设要切合题意。
6） 模型的建立。
a. 基本模型： ⅰ）首先要有数学模型：数学公式、方案等； ⅱ）基本模型，要求完整，正确，简明； b. 简化模型： ⅰ）要明确说明简化思想，依据等； ⅱ）简化后模型，尽可能完整给出； c. 模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上的高（级）、深（刻）、难（度大）。
ⅰ）能用初等方法解决的、就不用高级方法； ⅱ）能用简单方法解决的，就不用复杂方法； ⅲ）能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。
d.鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。
数模创新可出现在： ▲ 建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等； ▲ 模型求解中； ▲ 结果表示、分析、检验，模型检验； ▲ 推广部分。
e.在问题分析推导过程中，需要注意的问题： ⅰ）分析：中肯、确切； ⅱ）术语：专业、内行； ⅲ）原理、依据：正确、明确； ⅳ）表述：简明，关键步骤要列出； ⅴ）忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。
7）模型求解。
a. 需要建立数学命题时： 命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。
b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称。
c. 计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。
d. 设法算出合理的数值结果。
8） 结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示。
a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的； b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验； 结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因， 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。
c. 题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出； d. 列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据； e. 结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析。
▲ 数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式。
▲ 求解方案，用图示更好。
9）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。
最后结论要明确。
10）模型评价 优点突出，缺点不回避。
改变原题要求，重新建模可在此做。
推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。
11）参考文献 12）附录 详细的结果，详细的数据表格，可在此列出，但不要错，错的宁可不列。
主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。
检查答卷的主要三点，把三关： a. 模型的正确性、合理性、创新性 b. 结果的正确性、合理性 c. 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩 三、关于写答卷前的思考和工作规划 答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题； 问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示； 每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据； 每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。
四、答卷要求的原理 1. 准确――科学性； 2. 条理――逻辑性； 3. 简洁――数学美； 4. 创新――研究、应用目标之一，人才培养需要； 5. 实用――建模、实际问题要求。
五、建模理念 1. 应用意识 要解决实际问题，结果、结论要符合实际； 模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在...
数学建模论文中的推广怎么写
听数学建模课的感想 今年，我选修了数学建模这门课，因为我感觉数学建模是非常有用的一门课，而且我对数学建模也非常感兴趣。
在学习的过程中，我获得了很多知识，对我有非常大的提高。
同时我有了一些感想和体会。
数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解决。
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。
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。
在学习中，我知道了数学建模的过程，其过程如下：（1）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。
（2） 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。
（3） 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。
（尽量用简单的数学工具）（4） 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）。
（5） 模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
（6） 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。
（7） 模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
我还了解到学习数学建模的意义是： 1、培养创新意识和创造能力 2、训练快速获取信息和资料的能力 3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能 4、培养团队合作意识和团队合作精神 5、增强写作技能和排版技术 6、荣获国家级奖励有利于保送研究生 7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学 在学习了数学建模后，我有了很多体会，我认为数学建模带给我的是现在的指示，发散性思维，各种研究方法和手段。
特别是对我们未来人生的奠基作用，毫不夸张地说，我们将在以后的人生享受它的思慧！通过数学建模，我学会了“我们”，培养了“三人同心，其利断金”的团队精神，数学建模教会了我顽强和忍耐，教会我做事谨慎，言如其实，教会我凡事要有自己的创新，不能局限于俗套，它还教会我踏踏实实做人，认认真真做事。
是数学建模让我提高了自己，在今后，我会用数学建模的思想去思考问题。
我相信，我会进步更多的！我永远不会忘了我的数学建模课！ 这是我写的，你看能不能用
求一篇对数学建模认识的论文 1000字左右
数学，作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和人们生活的实际需要密切相关的。
作为用数学方法解决实际问题的第一步，数学建模自然有着与数学同样悠久的历史。
两千多年以前创立的欧几里德几何，17世纪发现的牛顿万有引力定律，都是科学发展史上数学建模的成功范例。
从自身经历谈数学建模，我觉得越是走近它，越是容易被它深深地吸引。
参加比赛，虽然很累，但是在短短的日子里，得到的要比付出的多很多，这也就使我们感到无比的满足和充实。
谈及获奖的心得，我想主要有以下几个方面：首先，赛前的准备。
万事预则立，不预则废，所以一个好的开始至关重要。
在这里我要感谢学校跟师兄师姐，每年比赛前都开办赛前培训班，为更多的同学介绍经验，讲解数学建模的基本思想和常用模型。
我们都具备数学的基本常识，但是要用模型的思想来解决问题，脑子里没有几个模型是不可能写出好论文的。
有了好的环境，更重要的就是参考书了，我们的脑子再好用也记不住那么多的公式和模型，准备几本好的参考书是必须的。
赛前争取多学习几篇往届的获奖优秀论文，总结一下论文中用到的算法和模型，到比赛的时候看看有没有现成的例子可以利用。
历届的试题和论文在数模论坛上都有下载。
其次，多利用网络。
由于建模比赛是半封闭式的，所以在比赛过程中应尽可能多的利用网络来查阅文献资料和交流信息，像是学校的电子图书馆、QQ群、论坛等。
在与别人交流讨论的过程中，别人不经意的一句话，可能就会使你茅塞顿开，想出一些新的思路，当然，分享并不代表分享所有的东西，思想可以交流，有时结论也可以相互对照，但是具体到过程就要保密了，不过也不要因为此就过于保守，毕竟交流是相互的，要相信，付出就会有回报。
第三，比赛中的心态。
网络会给我们提供信息，但同时也会给我们带来压力，就我们自己来说，在本次比赛中，当得知别人第一问的结论跟我们相去甚远的时候，我们紧张了一段时间，因为比赛时间已过半，我们却连第一问还没有解决，且落后别人很多。
这时要告诉自己，现在最重要的是要解决问题，踏踏实实地做好自己的题目，而不是跟时间比，更不要跟其他队伍比。
平静下来后，我们最终得出了比其他组更优的解，第四，队员的分工。
一个队伍三个队员，不需要每个人都是高手，但一定要各有所长。
我们的分工是一个调试程序，一个主攻算法，一个专门写作。
但是分工并不是各干各的，一定要相互协作，多讨论多商量，让比赛在紧凑和谐的氛围中进行。
最后，简单说一下论文的写作，论文的大体框架在此我就不赘述了。
首先，论文一定要有条理性，思路清晰，格式简洁，否则再好的内容也没有评委喜欢去评阅；其次，由于这是数学建模比赛，逻辑性要强，定义、定理、命题等的证明，公式的推导，算法的递推一定要有理可据；再就是论文中一定要有数学模型，将实际问题抽象为一个模型是建模的第一步，也是最重要的一步；比赛过程中的每一种解法都不要轻易的舍弃掉（除非解法是完全错误的），有必要可以一并写在论文中，作为模型假设也好，作为算法论证也好，至少可以让老师们知道你曾经这样考虑过，说不定这也是一个好的解法，只是没有走到底。
数学是一门深奥的学科，数学建模拉近了我们和数学的距离，让数学走进我们的学习生活， 让一切变得更加简单、更加有趣。
数学建模我现在是大一的新生,感觉数模很能够提高人的能力请问各位...
1.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，并接受实际的检验。
这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。
数学建模对理科、工科还是有帮助的。
需要的数学知识主要有大学里基础学的微积分、线代、概率论、数理统计等。
学校里有时候也会开数学建模的课程，你可以去听听。
另外，感觉运筹学的内容和数学建模比较接近，可以去听听。
数学建模组队里面，一般要有一个擅长编程的，特别是matlab，比赛时用得比较多；一个侧重负责写论文的；一个负责整体思路把握和时间管理的。
全国赛和美国赛的时候，论文排版用latex会比较专业一些。
2.一般学校在春夏学期会有数学建模校赛，挑选校队的参加全国赛。
你可以查学校网站以前的通知或问获奖的学长你们校赛的时间。
3.你现在才大一，不用急，数学建模一般大二大三做比较合适。
先把数学基础课程学好。
浙大之前出过一本历届数学建模获奖论文集，可以去找来看看，了解一下题型、解法、模式，翻一翻基本上数学建模是干什么的就清楚了。
推荐一个数学建模网站
数学建模,如何客观,合理的评价学生学习状况
评价学生学习状况的目的是通过了解学生在校基本的学习情况，便于因材施教和学生个性化培养，使学生共同进步。
然而，现行的评价方法单纯的以学生的考试成绩作为衡量学生学习状况的依据，忽略了由于诸多因素导致的个体学生基础条件差异的现实，很难对基础较差和吸收能力慢的学生起到促进作用。
本文根据六百多名学生四个学期的综合成绩，采用主成份分析法，科学、合理的评价这些学生的学习状况，为高校学生的学习状况评价提供参考。
一、学习状况评价分析要想科学、合理的评价学生的学习状况，不仅要参考学生学习状况的平均值，还必须参考学生成绩的进退、稳定性和基础影响等一系列因素，然后依据成熟的评价分析算法进行综合评价。
二、学习状况评价前提（1）假设学生并未适应新的学习环境，把第一学期成绩作为学生的基础情况。
（2） 假设学生之间的成绩互不影响，学生之间的成绩不存在明显的关联性。
（3） 假设学生本身的学习状态作为学生的成绩主要影响因素。
三、计算公式的符号说明j：每个学期的成绩平均值；i：所有学期的成绩平均值；sj：第j学期的成绩方差；v1：偏度；v2：峰度；R：相关系数的计算矩阵；dq(x,y):Minkowski 距离；Mtw：第t学期的加权移动平均数；p(k)：级比偏差；λ（k）：级数比；四、学习状况评价的模型建立与求解通过主成份分析可以用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异， 将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量.通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标.由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。
（一）基本思想及方法如果用x1,x2…xp表示p门课程，c1,c2，…，cp表示各门课程的权重，那么加权之和就是s=c1x1+c2x2+…+cpxp我们希望选择适当的权重能更好的区分学生的成绩.每个学生都对应这样的综合成绩，记为s1,s2,sn,n为学生人数.如果这些值很分散，表明区分得很好，即是说，需要寻找这样的加权，能使尽可能的分散，下面来看它的统计定义。
设X1,X2，…，Xp表示以x1,x2，…，xp为样本观测值的随机变量，如果能找到c1,c2，…，cp，使得Var(c1X1+c2X2+cpXp)的值达到最大，则由于方差发映了数据的差异程度，因此也就表明我们抓住了这变量的最大变异.当然，（1）式必须加上某种限制，否则权值可选无穷大而没有意义，通常规定c+c+…c=1。
在此约束下，求（1）式的最优解。
由于这个解是p-维空间的一个单位向量，它代表一个“方向”，它就是通常所说的主成份方向。
一个主成份不足以代表原来的p个变量，因此需要寻找第二乃至第三、第四主成份，第二个主成份不应该在包含第一个主成份的信息，统计上的描述就是让这两个主成份的协方差为零，几何上就是让这两个主成份的方向正交.（二）模型求解1、提取612名学生成绩的特征向量由于现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异，从而导致只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用.我们除了提取平均成绩作为特征向量外，还应提取能反映学生进退步情况，入学时基础的影响的特征向量。
记（xi1,xi2,xi3,xi4）,i=1,2…，n，为n（这里n=612）名学生的四个学期的成绩定义特征向量：x1=i=xij平均成绩：x2=s=(xij-i)2表示学生的成绩方差：x3=xi1，为学生第一学期成绩，近似认为是入学成绩。
x4=，表示四学期平均成绩比入学成绩的提升比例，其中，m=4,i=1,2,3，…6122、对原始数据进行标准化处理将各观测值xij转化成标准化值ij=(i=1,2，…，n;j=1,2,3,4)3、计算相关系数矩阵R相关系数矩阵R=(rij)mxm式中rii=1,rij=rji,rij是xi与xj的相关系数。
rij=,(i,j=1,2,3,4)4、计算特征值和特征向量计算的相关系数矩阵的4个特征值分别为λ1=2.3263，λ2=1.1167，λ3=0.5472，λ4=0.0098四个主成份分别为1=(1,2,3,4，)?ф12=(1,2,3,4，)?ф23=(1,2,3,4，)?ф34=(1,2,3,4，)?ф4得到总得分y=-0.47131+0.25472-0.17673-0.34164，（三）结论分析我们依据y值对学生进行全方面评价，评价详细排名见附表1.我们认为综合得分越小学生表现越好，并与只依据平均分进行的评价作比较.例如我们分析排名前3名和后3名的学生得分表2 综合评价排名结合原始数据，我们看到经主成分综合评分在前列的学生不仅平均成绩高，成绩稳定，还有一定的进步幅度和；排在后列的几名学生则平均分低，成绩或起伏太大，或下降幅度太大.通过比较，传统的按照平均分对学生进行的评价方式不够全面.总结本文通过合理的考虑学生的入学基础、成绩稳定性、进步情况等因素综合起来对个体学生进行评价。
利用主成分分析法得到各个特征的权值，，根据得出的学生综合得分对学生的学习状况进行了科学合理的评价分析。
数学建模论文
数学建模论文范文--利用数学建模解数学应用题数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。
强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。
数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。
本文将结合数学应用题的特点，把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析，希望得到同仁的帮助和指正。
一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。
数学应用题具有如下特点：第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。
这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。
如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题；与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题；与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。
第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。
第三、数学应用题涉及的知识点多。
是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。
第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。
往往是一种新颖的实际背景，难于进行题型模式训练，用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。
必须依靠真实的能力来解题，对综合能力的考查更具真实、有效性。
因此它具有广阔的发展空间和潜力。
二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键，如何建立数学模型可分为以下几个层次： 第一层次：直接建模。
根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型，注解图为： 将题材设条件翻译 成数学表示形式应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解 选定可直接运用的 数学模型第二层次：直接建模。
可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出，然后才能使用现有数学模型。
第三层次：多重建模。
对复杂的关系进行提炼加工，忽略次要因素，建立若干个数学模型方能解决问题。
第四层次：假设建模。
要进行分析、加工和作出假设，然后才能建立数学模型。
如研究十字路口车流量问题，假设车流平稳，没有突发事件等才能建模。
三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型，解决数学问题从而解决实际问题，这一数学全过程的教学关键是建立数学模型，数学建模能力的强弱，直接关系到数学应用题的解题质量，同时也体现一个学生的综合能力。
3.1提高分析、理解、阅读能力。
阅读理解能力是数学建模的前提，数学应用题一般都创设一个新的背景，也针对问题本身使用一些专门术语，并给出即时定义。
如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程叙述，给出了“减薄率”这一专门术语，并给出了即时定义，能否深刻理解，反映了自身综合素质，这种理解能力直接影响数学建模质量。
3.2强化将文字语言叙述转译成数学符号语言的能力。
将数学应用题中所有表示数量关系的文字、图象语言翻译成数学符号语言即数、式子、方程、不等式、函数等，这种译释能力是数学建成模的基础性工作。
例如：一种产品原来的成本为a元，在今后几年内，计划使成本平均每一年比上一年降低p%，经过五年后的成本为多少？ 将题中给出的文字翻译成符号语言，成本y=a(1-p%)53.3增强选择数学模型的能力。
选择数学模型是数学能力的反映。
数学模型的建立有多种方法，怎样选择一个最佳的模型，体现数学能力的强弱。
建立数学模型主要涉及到方程、函数、不等式、数列通项公式、求和公式、曲线方程等类型。
结合教学内容，以函数建模为例，以下实际问题所选择的数学模型列表：函数建模类型 实际问题 一次函数 成本、利润、销售收入等 二次函数 优化问题、用料最省问题、造价最低、利润最大等 幂函数、指数函数、对数函数 细胞分裂、生物繁殖等 三角函数 测量、交流量、力学问题等 3.4加强数学运算能力。
数学应用题一般运算量较大、较复杂，且有近似计算。
有的尽管思路正确、建模合理，但计算能力欠缺，就会前功尽弃。
所以加强数学运算推理能力是使数学建模正确求解的关键所在，忽视运算能力，特别是计算能力的培养，只重视推理过程，不重视计算过程的做法是不可取的。
利用数学建模解数学应用题对于多角度、多层次、多侧面思考问题，培养学生发散思维能力是很有益的，是提高学生素质，进行素质教育的一条有效途径。
同时数学建模的应用也是科学实践，有利于实践能力的培养，是实施素质教育所必须的，需要引起教育工作者的足够重视。
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