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数学建模与误差分析
数学建模与误差分析
发布时间:2024-04-25 08:30:36 来源:
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第
1
章
数学建模与误差分析
1.1
数学与科学计算
数学是科学之母,
科学技术离不开数学,
它通过建立数学模型与数学产生紧
密联系,
数学又以各种形式应用于科学技术各领域。
数学擅长处理各种复杂的依
赖关系,
精细刻画量的变化以及可能性的评估。
它可以帮助人们探讨原因、
量化
过程、控制风险、优化管理、合理预测。
近
几十年来由于计算机及科学技术的快
速发展,
求解各种数学问题的数值方法即计算数学也越来越多地应用于科学技术
各领域,
相关
交叉学科分支纷纷兴起,如计算力学、计算物理、计算化学、计算
生物、计算经济学等。
科学计算
是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的
计算,
是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、
复杂现象的方法。
科学
计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科,
是
数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具。
科学计算涉及数学的
各分支,
研究它们适合于计算机编程的数值计算方法是计算数学的任务,
它是各
种计算性学科的联系纽带和共性基础,
兼有基础性和应用性的数学学科。
它面向
的是数学问题本身而不是具体的物理模型,但它又是各计算学科共同的基础。
随着计算机技术的飞速发展,
科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大的作用
,
已成为继
科学实验
和
理论研究
之后科学研究的第三种方法。
在实际应用中所建立
的数学模型其完备形式往往不能方便地求出精确解,于是只能转化为简化模型,
如将复杂的非线性模型忽略一些因素而简化为线性模型,
但这样做往往不能满足
精度要求。
因此,
目前使用数值方法来直接求解较少简化的模型,
可以得到满足
精度要求的结果,使科学计算发挥更大作用。了解和掌握科学计算的基本方法、
数学建模方法已成为科技人才必需的技能。
因此,
科学计算与数学建模的基本知
识和方法是工程技术人才必备的数学素质。
1.2
数学建模及其重要意义
数学,
作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学,
在它产生和发展
的历史长河中,
一直是和人们生活的实际需要密切相关。
用数学方法解决工程实
际和科学技术中的具体问题时,
首先必须将具体问题抽象为数学问题,
即建立起
能描述并等价代替该实际问题的数学模型,
然后将建立起的数学模型,
利用数学
理论和计算技术进行推演、
论证和计算,
得到欲求解问题的解析解或数值解,
最
后用求得的解析解和数值解来解决实际问题。
本
章
主要介绍数学建模
基本过程
和
求解数学问题数值方法的
误差传播分析
。
1.2.1
数学建模的过程
数学建模过程就是从现实对象到数学模型,
再从数学模型回到现实对象的循
环,一般通过表述、求解、解释、验证几个阶段完成。
数学建模过程如图,数学
模型求解方法可分为解析法和数值方法,如图
表述
是将现实问题“翻译”成抽象的数学问题,属于归纳。数学模型的求解
方法则属于演绎。
归纳是依据个别现象推出一般规律;
演绎是按照普遍原理考察
特定对象,导出结论。演绎利用严格的逻辑推理,对解释现象做出科学预见,具
有重要意义,
但是它要以归纳的结论作为公理化形式的前提,
只有在这个前提下
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才能保证其正确性。因此,归纳和演绎是辨证统一的过程:归纳是演绎的基础,
演绎是归纳的指导。
图
1.2.1
数学建模过程示意图
图
1.2.2
数学模型求解方法示意图
解释
是把数学模型的解答“翻译”回到现实对象,给出分析、预报、决策或
控制的结果。
最后作为这个过程重要的一个环节,
这些结果需要用实际的信息加
以验证。
图,数学模型是将现实生活中的现象加以归纳、抽象的产物,它源于现实,
又高于现实。
另一方面,
只有当数学模型的结果经受住现实问题的检验时,
才可
以用来指导实际,完成实践→理论→实践这一循环。
1.2.2
数学建模的一般步骤
一般说来,
建立模型需要经过哪几个步骤并没有一定的模式,
通常与问题的
性质和建模的目的等因素有关。下面介绍建立数学模型的一般过程,如图
图
1.2.3
数学建模的一般步骤
分析问题
了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必要的信息,如数据
和现象等,
弄清楚所要研究对象的主要特征,
形成一个比较清晰的
“数学问题”
。
提出假设
根据现象的特征和建模的目的,
抓住问题的本质、
忽略次要因素,
做出
必要的、合理的、简化的假设,并且要在合理和简化之间做出恰当的折中。
通常,
假设的依据一是处于对问题内在规律的认识,
二是来自对现象、
数据的分
析,以及二者的结合。
建立模型
根据所作的假设,用数学的语言、符号描述对象的内在规律,建
立包含常量、变量等的数学模型,如优化模型、微分方程模型、差分方程模型、
图论模型等。
在建模过程中要遵循尽量采用简单的数学工具这一原则,
以便更多
的人了解和使用。
模型求解
可以采用解方程、画图形、优化方法、数值计算、统计分析等各
种数学方法,特别是当前迅猛发展的数学软件和计算机技术。
解的分析
对求解结果进行数学上的分析,如结果的误差分析、统计分析、
模型对数据的灵敏性分析、对假设的强健性分析等。
检验和验证
把求解和分析的结果翻译回到实际问题中,与实际的现象、数
据比较,
检验模型的合理性和适用性。
如果结果与实际不符,
问题常常出现在模
型假设上,此时应该修改、补充假设,重新建立模型
和
求解。
应用与推广
应用的方式与问题性质、建模目的以及最终的结果有关。应当
指出的是,
并不是所有问题的建模都要经过这些步骤,
有时几个步骤之间的界限
也不是那么分明,
建模时不要拘泥于形式上的按部就班,
要采用灵活的表述形式。
1.2.3
数学建模的重要意义
作为用数学方法解决实际问题的第一步,
数学建模自然有着与数学同样悠久
的历史。进入
20
世纪以来,随着数学以空前的广度和深度向一切领域渗透,以
及计算机的出现和飞速发展,
数学建模越来越受到人们的重视,
数学建模在现实
世界中有着重要意义。
(
1
)在一般工程技术领域,数学建模仍然大有用武之地。
在以声、光、热、力、电这些物理学科为基础的诸如机械、电机、土木、水
2
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