离散模型之三——冲量过程建模 例能源利用系统的预测Ⅴ—能源利用量;v2能源价格V3能源生产率;Ⅴ环境质量;

5.1基本概念 工程问题是相当复杂的,涉及不同的物理系统、不同的领域,并且具有不同的 目标。为了正确设计、分析工程问题,我们首先必须对实际工程问题进行简化描 述,并利用已有的数学、物理等基本概念、原理和方法,描述工程问题。这个过程 就是系统建模,即建立描述工程问题的物理模型和数学模型

6.1五步建模思想 第一步:开发思想,形成概念,通过定性分析、研究,明确研究的方向、目标、 途径、措施,并将结果用准确简练的语言加以表达,这是语言模型。 第二步:剖析语言模型中各个因素之间的相互关系,并以框图的形式表示出来

2 LINGO中的集 说明:实际问题建模时,总会遇到一群或多群相互联系的对象, 如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。 LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集sets)一旦把对象聚 合成集,就可利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。 学完本节后,对集如何引入模型会有一个基本的理解

离散模型是将实际问题直接抽象成离散的数、符号或图形，然后以离散数学为主要研究工具来解决的数学模型。连续模型进行离散化所得到的数学模型不在此讨论

针对工厂烟囱排放的灰尘扩散问题，本文基于微分方程的大气扩散数学模型，建立一个能够模拟灰尘浓度分布特征的模型，用于确定工厂周围地表灰尘浓度。该模型考虑了烟囱排放的灰尘量、风速和地形等因素，并使用了数值方法进行求解

任何新生事物的产生和发展,都要经过一个由弱到强,逐步成长壮大的过程, 一种新理论、一种新学科的问世,往往一开始会受到许多人的怀疑甚至否定。模 糊数学自1965年L.A. Zadeh教授开创以来所走过的道路,充分证实了这一点, 然而,实践是检验真理的标准,模糊数学在理论和实际应用两方面同时取得的巨 大成果,不仅消除了人们的疑虑,而且使模糊数学在科学领域中,占有了自己的 席之地

一、优物模型的一般意义 (一)型的数学 将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数 u=f(x) x=(x1 x2,,)

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

§1 高等数学相关模型 1.1卫星轨道长度 1.2射击命中概率 1.3人口增长率 §2 线性代数相关模型 2.1投入产出综合平衡分析 2.2输电网络 §3 概率统计相关模型 3.1合金强度与碳含量 3.2年龄与运动能力 3.3商品销售量与价格