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怎样进行数学建模?——与青年朋友谈科研(9) 精选

已有 15112 次阅读 2010-10-3 11:15 |个人分类:科研方略|系统分类:科研笔记| 过程, 科学研究, 分类, 数学建模, 内涵

在昨天的博文中谈及了“应用数学过程”,明确指出:在实施应用数学过程中,数学建模起了核心作用。作为数理科学的科研工作者必须学会数学建模,这是管用一辈子的本领。建模方法千变万化,我这里只能讲一个梗概,要学会建模本事,需要再读一些著述,更重要的是边干边学,在建模中学建模。

本文概述数学建模的涵义、过程、分类和一个著名例子。

1)数学建模的一般涵义

数学建模——根据需要针对实际问题构建数学模型的过程,亦即,通过抽象和简化,使用数学语言对实际现象和实际问题进行近似刻画,以便于更深刻地认识所研究的对象。

数学模型不是对现实系统的简单的复制和模拟,而是经过对现实现象进行分析、提炼、归纳、升华的结果,是以数学语言来正确地描绘现实对象的基本内在特征,从而通过数学上的演绎推理和分析,运用解析、实验(保持相似律成立)或数值求解。

整个建模过程要注意高瞻远瞩、抓大放小,把握问题的内在本质。当研究问题有了正确的数学描述后,寻找适当的数学工具分析求解。关于求解方法的改进方面,要尽可能使所用的方法精确化、细致化和全面化。必须结合实例,就建模的正确性、有效性、可用性和适用范围进行准确的界定;对所产生的误差和不确定性进行实事求是的分析;对所得的结果,必须从物理学视角和实际应用角度进行解读。

 

2)数学建模的一般过程

 

首先,基于一系列基本的简化假设,把实际问题中的数学描绘明确地表述出来,也就是说,通过对实际问题的分析、归纳、简化,给出用以描述该问题的数学提法;然后采用数学的理论和方法进行求解,得出结论;最后再返回去阐释所研究的实际问题,总结一般规律,即实现第一章中所述的应用数学过程,在数学理论和所要解决的实际问题之间构建一座桥梁。

具体来说,数学建模的步骤如下:

l        通过调研,掌握实际问题的背景材料。明确研究对象(如物理问题、工程问题)和研究目的,了解相关的数据资料和基本事实(包括已有理论结果、观察结果、观测数据、实验资料等),提出清晰的基本目标,并在实际研究过程中随时准备不断修正预期目标;

l        辨识并列出与问题有关的各主要因素。建立基本假设,简化所研究的问题。明确模型中必须考虑的主要因素,预测、分析它们在问题中的作用,以变量或参数的形式表示这些因素。建模之初通常应最大限度地简化问题,建立最简单的模型,然后不断调整假设,提出修正,使得模型尽可能接近实际;

l        运用物理和数学知识和技巧建立问题中变量之间的关系。通常可以用离散的或连续的数学表达式来描述,例如,比例关系(如:牛顿粘性定律)、线性关系(如:广义牛顿粘性定律、胡克定律等)、非线性关系(如:非牛顿流体的本构关系、物理非线性材料的本构方程)、经验关系(如:反映非光滑管的阻力系数的尼古拉捷规律、水动力学摩阻的Manning公式等)、输入输出原理(如:元胞自动机模型的演进规则)、平衡原理(如:热动平衡规律、捕食者和猎物之间的关系等)、守恒原理(如:能量守恒、质量守恒、动量守恒、KdV守恒律等)、牛顿运动定律、微分方程或差分方程、矩阵关系、概率关系、统计分布等等(变量之间的关系不一定非要用方程来描述,只要能解决问题,可用各种方法确定问题的物理量之间的关系,例如离散映射关系),从而建立问题的数学模型。常见的表述各物理量之间的关系的有:代数方程,映射关系,差分方程,常微分方程,偏微分方程,积分方程,积分-微分方程等等;

l        进行参数辨识或参数标定。使用观测数据或问题的相关背景知识,辨识出问题中的参数的估计值;设计专门实验,标定参数。参数识辨和标定经常采用实测方法和数理统计方法。由于问题的参数识辨较为困难,所以成功的模型应该是简单的,所涉及参数尽可能地少且容易识辨;

l        运用所得的模型,进行分析求解。采用各种有效的数学工具求解所得到的数学方程等,然后,分析、解释模型的结果或把模型运行的结果与实际观测进行比较,开展进一步的案例分析,验证模型的正确性;

l        总结一般规律。对验证成立的数学模型进行总结归纳,尽可能上升到新的理论高度。

 

3.1 数学建模的应用数学过程(见附件)

 

运作要点:a. 掌握第一手资料;

b. 抓住问题的主要因素;

c. 建立真实合适的模型;

d. 比照实际。

 

3)数学模型的分类

按数学表述的形式分:连续模型;离散模型;

按表述的确定性分:确定性模型;非确定性模型(随机模型);混合模型;

按问题的求解步骤分:正问题模型;反问题模型;

按数学物理工具分:基于量纲分析的轮廓模型;

基于数据拟合的经验模型;

基于守恒原理的方程模型;

基于平衡原理的机理模型;

基于运筹优化的规划模型;

基于网络分析的图论模型;

基于复杂性研究的层次分析模型等等。

 

4)数学建模的经典范例

哥尼斯堡七桥问题——图论模型的典范

问题:哥尼斯堡城有一条河,现在用七座桥来连接河的两岸AB和河中两岛CD(如图3.2所示),试问:可否一次性不重复地走过这七座桥?

模型:1734年,Euler解决了这个问题。他把问题抽象简化为图论中的一笔划问题:数学上可证明:一笔划的基本要求是各点要有偶数条起迄路径,但是本题四点起迄路径均为奇数条,从而不可实现一笔划。即不能一次性不重复走过这七座桥。

3.2 哥尼斯堡城七桥问题示意图(见附件)

    以上对数学建模给出了一个概论,日后将继续予以深化叙述。

 

写于2010103

怎样进行数学建模(插图)

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