創建初等模型常用方法

⑴ 數學建模中常用方法

按照應用領域：生物數學模型，醫學數學模型，數量經濟學模型，地理地質模型，人文數學模型，人口模型，交通模型，城市規劃模型，水資源模型，污染模型，生態模型，環境模型，資源利用模型等。
按照建模數學方法：初等模型，幾何模型，微分方程模型，圖論模型，規劃模型，概率統計模型，馬氏鏈模型，排隊論模型，規劃模型等。
按照建模的目的：描述，分析，預測，決策，控制，優化，規劃模型等。
按照對研究對象了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。

⑵ 數學建模分析方法有哪些

初等數學法。主要用於一些靜態、線性、確定性的模型。例如，席位分配問題，學生成績的比較，一些簡單的傳染病靜態模型。

數據分析法。從大量的觀測數據中，利用統計方法建立數學模型，常見的有：回歸分析法，時序分析法。

⑶ 數學建模都要用到那些方法啊

隨著科學技術的迅速發展，數學模型這個詞彙越來越多地出現在現代人的生產、工作和社會活動中。電氣工程師必須建立所要控制的生產過程的數學模型，用這個模型對控制裝置作出相應的設計和計算，才能實現有效的過程式控制制；氣象工作者為了得到准確的天氣預報，一刻也離不開根據氣象站、氣象衛星匯集的氣壓、雨量、風速等資料建立的數學模型；生理醫學家有了葯物濃度在人體內隨時間和空間變化的數學模型，就可以分析葯物的療效，有效地指導臨床用葯；廠長經理們要是能夠根據產品的需求狀況、生產條件和成本、貯存費用等信息，籌劃出一個合理安排生產和銷售的數學模型，一定可以獲得更大的經濟效益。對於廣大的科學技術人員和應用數學工作者來說，建立數學模型是溝通擺在面前的實際問題與他們掌握的數學工具之間的一座必不可少的橋梁。

那麼，什麼是數學模型，又是如何建立起這些形形色色的數學模型的呢？就讓我們走近數學模型看一看吧！

原型與模型

原型（Prototype）:人們在現實世界裡關心、研究或者生產、管理的實際對象。

模型（Model）:為特定的目的，將原型的某一部分信息簡縮、提煉而構造的原型替代物。

數學模型：對於現實世界的一個特定對象，為了一個特定目的，根據特有的內在規律，做出一些必要的簡化假設，運用適當的數學工具，得到的一個數學結構。

注意數學模型(Mathematical Model)與數學建模(Mathematical Modelling)之間的聯系與區別。

建立數學模型的方法

一般說來建立數學模型可以分為表述、求解、解釋、驗證幾個階段，並且通過這些階段完成從現實對象到數學模型，再從數學模型回到現實對象。建立數學模型沒有固定的模式。一般這一過程可以如圖所示的幾個步驟：

數學模型的分類

基於不同的出發點可以有各種不同的分法：

按照模型的應用領域分：如人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、城鎮規劃模型、水資源模型、再生資源利用模型、污染模型等。范疇更大一些則形成許多邊緣學科如生物數學、醫學數學、地質數學、數量經濟學、數學社會學等。

按照建立模型的方法分：如初等數學模型、幾何模型、微分方程模型、圖論模型、馬氏鏈模型、規劃論模型等。

按照模型的表現特性又有幾種分法：

確定行模型和隨機性模型 取決於是否考慮隨機因素的影響。近幾年來隨著數學的發展，又有所謂突變性模型和模糊性模型。

靜態模型和動態模型 取決於是否考慮隨機因數引起的變化。

離散模型和連續模型 指模型中的變數（主要是時間變數）取為離散是連續的。

線性模型和連續模型 取決於模型的基本關系，如微分方程是否是的。

按照建模目的分。有描述模型、分析模型、預報模型、優化模型、決策模型、控制模型等。

按照對模型的了解程度分。有所謂白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等。它們分別意

味著人們對原型的內在機理了解清楚、不太清楚和不清楚。

數學模型的作用

數學是研究現實世界中的數量關系和空間形式的科學。它的產生和許多重大發展都和現實世界的生產活動和其他相應的學科的需要密切相關的。一般的說，當實際問題需要我們對所研究的現實對象提供分析、預報、決策、控制等方面的定量結果時，往往都離不開數學的應用，而建立數學模型則是這個過程的關鍵環節。

分析 通常是指定量研究現實對象的某種現象，或定量描述某種特性。例如 研究不同種群的生物在同一自然環境下生存時，相互競爭和依存的現象；描述葯物濃度在人體內的變化規律以分析葯物的療效。

預報 一般是根據對象的固有特性預測當時間或環境變化時對象的發展規律。人口預報、天氣預報以及傳染病蔓延高潮時刻的預報可以作為這方面的例子。

決策 其含義很廣，譬如根據對象滿足的規律作出使某個數量指標達到最優的決策。使經濟效益最大的價格策略，使總費用最少的設備維修方案都是這類決策。

控制 一般是指根據對象的特徵和某些指標給出盡可能滿意的控制方案。例如化工生產過程中溫度和流量的控制，利用紅綠燈對交流進行控制等

數學建模（mathematical modelling）

數學建模是構造刻劃客觀事物原型的數學模型並用析究和解決實際問題的種方法。運用這種科學方法，建模者必須從實際問題出發，遵循「實踐――認識――實踐」的辨證唯物主義認識規律，緊緊圍繞著建模的目的，運用觀察力、想像力和邏輯思維，對問題進行抽象、簡化，反復探索、逐步完善，直到構造出一個能夠用於分析、研究和解決實際問題的數學模型。因此，數學建模不僅僅是一種定量解決實際問題的科學方法，而且還是一種從無到有的創新活動過程。當代計算機的發展和廣泛應用，使得數學模型的方法如虎添翼，加速了數學向各個學科的滲透，產生了眾多的邊緣學科。當今幾乎所有重要的學科，只要在其名稱前面或後面加上「數學」或「計算」二字，就成了現有的一種國際學術雜志名稱。這表明各學科正在利用數學方法和數學成果來加速本學科的發展。就連計算機本身的產生和進步也是強烈地依賴於數學科學的發展，而計算機軟體技術說到底也是數學技術。

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⑷ 請教關於統計建模的問題

數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟並沒有一定的模式，但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特徵：模型的可靠性和模型的使用性。建模的一般方法：
機理分析：根據對現實對象特性的認識，分析其因果關系，找出反映內部機理的規律，所建立的模型常有明確的物理或現實意義。
測試分析方法：將研究對象視為一個「黑箱」系統，內部機理無法直接尋求，通過測量系統的輸入輸出數據，並以此為基礎運用統計分析方法，按照事先確定的准則在某一類模型中選出一個數據擬合得最好的模型。 測試分析方法也叫做系統辯識。
將這兩種方法結合起來使用，即用機理分析方法建立模型的結構，用系統測試方法來確定模型的參數，也是常用的建模方法。
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究對象的了解程度和建模目的來決定。機理分析法建模的具體步驟大致如下：
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設，確定變數、參數；
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定參數；
3、 用實際問題的實測數據等來檢驗該數學模型；
4、 符合實際，交付使用，從而可產生經濟、社會效益；不符合實際，重新建模。

數學模型的分類：
1、 按研究方法和對象的數學特徵分：初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等。
2、 按研究對象的實際領域（或所屬學科）分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、污染模型、經濟模型、社會模型等。

⑸ 3dmax怎麼建模3d max建模有哪幾種方法方式

MAX有多邊形，面片及NURBS三種建模方法。

具體操作步驟如下：

1、建立牆體模型，單擊選擇 「2.5」這里 2.5的意思是畫到底部。