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数学建模

把工程、经济、生物与社会问题转化为变量、假设、可解模型、经过检验的答案与明确的局限说明。

模型建立与假设

  • 数学建模流程

    把真实问题拆成变量、假设、可解模型、求解与对照数据的检验步骤。

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  • 模型假设与简化

    写明忽略哪些因素及理由,使模型既可解又能被数据检验。

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  • 变量与状态量定义

    写方程前先给每个符号定单位与取值范围,否则结果无法核验。

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  • 量纲分析

    校验等式两边单位一致,并可推出雷诺数等无量纲组合。

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  • 离散化

    用网格、时间步或抽样把连续问题离散化,并研究由此产生的截断误差。

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  • 建模论文结构

    按假设、建模、求解、检验、局限作答,让评审能复核每个选择。

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优化类模型

  • 线性规划模型

    在线性不等式约束下优化线性目标,是资源配置类问题的主力模型。

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  • 可行域与图解法

    画出约束得到可行多边形,最优解通常落在顶点,除非目标在某边上是平的。

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  • 单纯形法

    沿可行多面体的顶点逐步移动,每步改进目标,直到没有可改进的边。

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  • 对偶理论与影子价格

    每个线性规划都有对偶;紧约束的对偶值就是放宽一个单位带来的边际价值。

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  • 整数规划

    要求部分变量取整数或 0/1,用来表达是否选择、计数与排序决策。

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  • 分支定界

    先解线性松弛,再对分数变量分支,并剪掉界值无法超过当前解的节点。

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  • 非线性规划与 KKT 条件

    光滑非线性模型的最优性要求驻点、原始与对偶可行以及互补松弛。

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  • 多目标优化与帕累托前沿

    在相互冲突的目标间权衡,帕累托前沿上的解无法在不损害其他目标的情况下改进某个目标。

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  • 最短路模型

    Dijkstra 处理非负权网络,Bellman-Ford 允许负边并支撑路径定价。

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  • 网络流模型

    在容量约束下最大化流量,最小割定理把瓶颈论述变成可算的上界。

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  • 最小生成树

    用 Kruskal 或 Prim 以最小总代价连通所有节点,是布线与管网设计的基础。

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  • 运输与指派问题

    按最小成本把供给运到需求或把人岗匹配,特殊结构比通用求解更快。

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  • 背包问题

    在容量限制下选取子集,动态规划可伪多项式求解。

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  • 旅行商路径

    以最短总路程访问各点一次,实际建模常用启发式加下界。

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  • 动态规划递推

    把序贯决策分阶段,缓存子问题值使每个只计算一次。

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  • 排队与库存模型

    用到达与服务率平衡等待时间,用订货成本与存储成本权衡订货批量。

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  • 人口与增长模型

    把人口的出生死亡率写成微分方程,逻辑斯蒂项用环境容纳量限制增长。

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  • 房室微分方程模型

    把系统分成若干房室并在其间设置流量,SIR 是经典的传染病例子。

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  • 差分方程模型

    描述世代或季度等离散步动态,通过乘子大小判断稳定性。

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  • 马尔可夫链预测

    用转移矩阵推进状态分布,其平稳向量给出各状态的长期占比。

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评价与决策模型

  • 层次分析法

    对指标做两两比较矩阵,由主特征向量导出权重并做一致性检验。

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  • TOPSIS 排序法

    用方案到正理想解的相对贴近度与到负理想解的距离来排序。

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  • 熵权定权

    让数据按离散程度决定指标权重:某列越均匀信息量越小,权重越低。

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  • 模糊综合评价

    用隶属函数与模糊关系把等级评价合成为一个可比较的分值。

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数据与统计模型

  • 回归建模

    用条件均值函数拟合数据,系数只在样本覆盖范围内可解释。

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  • 最小二乘与残差诊断

    先最小化残差平方和,再看残差图判断弯曲、异方差与异常值,然后才谈 R 方。

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  • 插值与曲线拟合

    插值穿过每个样点,拟合则以偏差换方差来平滑噪声。

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  • 标准化与量纲缩放

    基于距离的方法前要先缩放各列,否则单位最大的变量会主导结果。

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  • 异常值处理

    区分录入错误与真实极端值,稳健拟合与截尾处理对结论的影响不同。

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  • 主成分分析

    把相关变量旋转到方差最大的正交方向,仅保留前若干主成分。

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  • 聚类分析

    按距离度量分组,度量与连接方式与算法本身同样决定分区结果。

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  • 判别分析

    寻找能区分已标注组的线性组合,并按最近的组心对新样本分类。

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  • 时间序列与指数平滑

    按时间建模水平、趋势与季节项,平滑对近期观测赋更大权重。

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  • ARIMA 与差分

    先差分到平稳,再拟合自回归与移动平均项,预测误差随步长增长。

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  • 蒙特卡洛模拟

    反复抽样不确定输入,得到输出的分布与答案的置信区间。

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检验与灵敏度

  • 灵敏度与鲁棒性分析

    扰动参数重跑模型,看究竟哪些假设真正决定结论。

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  • 模型检验与误差指标

    留出一部分数据做检验,核对单位与量级,报告读者能据以决策的误差。

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建模常见问题

  • 过拟合与数据泄漏

    在测试集上调参或引入未来信息的模型看起来极好,在新数据上失效。

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  • 单位与量纲不一致

    公里与小时混用、百分比与比例混用,是最常见的隐性建模错误。

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  • 套用模板而不写假设

    沿用知名模型却不写前提,会掩盖答案何时不再成立。

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课程范围参考