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수학적 모델링 방법은 무엇입니까?
1 예측 모듈: 회색 예측, 시계열 예측, 신경망 예측, 곡선 맞춤 (선형 회귀);
2 분류 차별: 유클리드 거리 차별, 피셔 차별 등
3 그래프 이론: 최단 경로 방법;
4 최적화: 열 방정식은 lindo 또는 lingo 소프트웨어로 풀립니다.
5 기타 방법: 분석 계층 마르코프 체인 주성분석법 등
6 소프트웨어 사용: MATLAB lindo (lingo) excel;
7 경기 전에 몇 편의 모드 논문을 쓰다. < P > 는 매년 출전하는 사이티와 수상작의 해법이다. 직접 가늠해 보세요 ... < P > 문제 해결
93A 비선형 조정의 주파수 설계 맞춤, 계획
93B 축구팀 순위 그래프, 계층 분석, 정수 계획
94A 봉산 개방 그래프, 보간, 동적 계획
94B 잠금 포장 문제 그래프 이론, 조합 수학
95A 비행 관리 문제 비선형 계획, 선형 계획
95B 천차와 제련로의 작업 스케줄링 동적 계획, 큐잉 이론, 그래프 이론
96A 최적 어업 전략 미분 방정식, 최적화
96B 절수 세탁기 비선형 계획
97A 부품의 매개변수 설계 비선형 계획
97B 절단 절단의 최적 배열 임의 시뮬레이션, 다이어그램
98A 포트폴리오 문제 다목적 최적화, 비선형 계획
98B 재해 순시를 위한 최적의 경로 다이어그램, 조합 최적화
99A 자동화 선반 관리 임의 최적화, 컴퓨터 시뮬레이션
99B 시추 레이아웃 -1 계획, 다이어그램
A DNA 시퀀스 분류 패턴 인식, Fisher 판별, 인공신경망
B 강관 주문 및 운송 조합 최적화, 운송 문제
1A 혈관 3D 재구성 곡선 맞춤, 표면 재구성
1B 공교차 스케줄링 문제 다목표 계획
2A 전조등 광원 최적화 비선형 계획
2B 복권 문제 단일 목표 결정
3A SARS 전파 미분 방정식, 차이 방정식
3B 노천 광산에서 생산된 차량 배치 정수 계획, 운송 문제
4A 올림픽 임시마트점 설계 통계 분석, 데이터 처리, 최적화
4B 전력 시장의 송전 차단 관리 데이터 맞춤, 최적화
5A 장강 수질 평가 및 예측 평가, 데이터 처리
5B DVD 온라인 임대 임의 계획, 정수 계획 < P > 알고리즘의 설계 좋고 나쁨은 연산 속도의 속도에 직접적인 영향을 미칠 수 있으므로 수학 소프트웨어 (< P > Mathematic E, Matlab, Maple, Mathcad; 여기에 1 가지 수학 < P > 모델링 공통 알고리즘이 있습니다.
1, 몬테카를로 알고리즘 (무작위성 시뮬레이션 알고리즘이라고도 함) 은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 < P > 문제를 해결하는 알고리즘이며 시뮬레이션을 통해 모델의 정확성을 검증할 수 있습니다. 경기 시 반드시 사용해야 하는 방법)
2, 데이터 맞춤, 매개변수 추정, 보간 등의 데이터 처리 알고리즘 많은 경우 이러한 문제는 수학 계획 알고리즘으로 설명할 수 있으며, < P > 를 통해 Lindo, Lingo 소프트웨어를 통해 자주 구현됨)
4, 다이어그램 알고리즘 (이러한 알고리즘은 최단 경로, 네트워크 흐름, 이분도 등 여러 가지로 나눌 수 있음 < P > 방법 신중하게 준비해야 함)
5, 동적 계획, 역추적 검색, 분할 알고리즘, 분기 구분 등 컴퓨터 알고리즘 (이러한 알고리즘은 < P > 방법 설계에서 비교적 일반적으로 사용되는 방법으로 많은 경우에 사용할 수 있음)
6, 최적화 이론의 세 가지 비클래식 알고리즘: 시뮬레이션 어닐링 방법 < P > 그러나 알고리즘의 실현은 비교적 어렵기 때문에 신중히 사용해야 한다.)
7, 그리드 알고리즘, 궁거법 (그리드 알고리즘과 궁거법은 모두 폭력 검색의 가장 좋은 알고리즘으로, < P > 다경연에 적용돼 모델 자체에 초점을 맞추고 알고리즘을 경시할 때 사용할 수 있다. 데이터는 연속적일 수 있지만, < P > 컴퓨터는 이산적인 데이터만 인식하므로 미분을 차별화하고, < P > 포인트 대신 합계를 내는 것이 중요합니다.)
9, 수치 분석 알고리즘 (게임에서 고급 언어로 프로그래밍하는 경우, 수치 분할 < P > 분석에서 일반적으로 사용되는 알고리즘 (예: 방정식 해결, 행렬 연산, 함수 적분 등) < P > 쓰기 라이브러리 함수 호출 필요)
1, 이미지 처리 알고리즘
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