一、 LINDO公司的主要软件产品及功能简介 二、LINDO软件的使用简介 三、 LINGO软件的使用简介 四、建模与求解实例

§1 从现实对象到数学模型 §2 数学建模的重要意义 §3 概率统计相关模型 §4 数学建模的基本方法和步骤 §5 数学建模的特点和分类 §6 数学建模能力的培养

前面建立的模型都用了考察对象在系统中的均匀分布假设。这种方法建模被称为集中参数法 考虑个体差异(或分布差异)的建模方法被称为分布参数法。分布参数法用于连续变量的问题时,得到的通常都是 偏微分方程,无论建模还是求解都比较困难。仅举两个简单例子,来说明这种方法的应用

一、系统建模简介 二、逻辑数据建模的过程 三、数据的收集和整理技术 四、构建数据库模型的步骤 五、分析数据模型 六、类和对象建模

数学模型的建立与建模目的密切相关 几类常见建模目的: 1. 描述或解释现实世界的 各类现象(常采用机理分析的方法,探索研究对象的内在规律性)；

本章讨论的是用数学建模的方法来处理优化问题：即建立和求解所谓的优化模型。注意的是建模时要作适当的简化，可能使得结果不一定完全可行或达到实际上的最优，但是它基于客观规律和数据，又不需要多大的费用。如果在建模的基础上再辅之以适当的检验，就可以期望得到实际问题的一个比较圆满的回答。本章介绍较为简单的优化模型，归结为微积分中的极值问题，因而可以直接使用微积分中的方法加以求解

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

《高中数学》全程设计同步配套教学课件（A版选修第三册）数学建模建立统计模型进行预测