방법, 시뮬레이션을 통해 모형의 정확성을 검증할 수 있습니다. 이것이 경쟁에서 필요한 방법입니다.)
2, 데이터 맞춤, 매개변수 추정, 보간 등의 데이터 처리 알고리즘 (일반적으로 경기의 많은 데이터 요구 사항을 충족합니다.
데이터 처리의 핵심은 이러한 알고리즘이며, 일반적으로 Matlab 을 도구로 사용합니다.)
3, 선형 계획, 정수 계획, 다중 계획, 2 차 계획 및 기타 계획 문제 (모델링 경쟁의 대부분의 문제
최적화 문제입니다. 수학 프로그래밍 알고리즘으로 설명할 수 있는 경우가 많습니다. 일반적으로 린도,
은어 소프트웨어 구현)
4, 그래프 이론 알고리즘 (이러한 알고리즘은 최단 경로, 네트워크 흐름, 이분도 등 다양한 알고리즘으로 나눌 수 있습니다.
그래프 이론 관련 문제는 이러한 방법으로 해결할 수 있으므로 진지하게 준비해야 한다.)
5, 동적 계획, 역추적 검색, 분할 알고리즘, 분기 경계 컴퓨터 알고리즘 (모두 알고리즘 설계임)
비교적 자주 사용하는 방법으로 경기 중 많은 경우에 사용할 수 있다.)
6. 최적화 이론의 세 가지 비고전적 알고리즘: 시뮬레이션 어닐링, 신경망 및 유전 알고리즘 (이러한 문제는
어려운 최적화 문제를 해결하는 데 사용되는 알고리즘은 일부 문제에 도움이 되지만 알고리즘은 사실입니다
지금은 비교적 어렵기 때문에 신중하게 사용해야 한다.)
7, 그리드 알고리즘과 철저한 방법 (그리드 알고리즘과 철저한 방법은 많은 경기에서 폭력적인 검색을위한 최고의 알고리즘입니다.
제목에 응용이 있다. 우리가 모델 자체에 집중하고 알고리즘을 경멸할 때 이런 폭력적인 방안을 사용하는 것이 가장 좋다.
일부 고급 언어를 프로그래밍 도구로 사용)
8, 몇 가지 연속 이산화 방법 (많은 문제가 실용적이고, 데이터는 연속적일 수 있으며, 컴퓨터만 있을 수 있다
우리가 식별한 것은 이산적인 데이터이기 때문에 이산화한 후, 우리는 미분이 아닌 차이를 만들고, 적분보다는 합계를 한다.
보통 중요)
9, 수치 분석 알고리즘 (게임에서 고급 언어 프로그래밍을 사용하는 경우, 그 수치 분석은 종종 발생합니다.
사용된 알고리즘 (예: 방정식 풀기, 행렬 연산, 함수 적분 등) 은 조정을 위해 라이브러리 함수를 추가로 작성해야 합니다.
사용)
10, 이미지 처리 알고리즘
그림이 부족하지 않고, 이러한 그래픽을 표시하고 처리하는 방법은 해결해야 할 문제이며, 일반적으로 Matlab 을 사용합니다.
처리용)
기능:
수학을 적용하여 각종 실제 문제를 해결할 때, 수학 모형을 만드는 것은 매우 중요한 단계이자 매우 어려운 단계이다. 교수 모델을 만드는 과정은 복잡한 실제 문제를 단순화하고 추상적인 합리적인 수학 구조로 만드는 과정이다. 조사와 자료 수집을 통해 실제 대상의 내면적 특징과 법칙을 관찰하고 연구하고, 문제의 주요 모순을 파악하고, 실제 문제를 반영하는 수량관계를 수립한 다음 수학 이론과 방법을 이용하여 문제를 분석하고 해결한다. 이를 위해서는 깊고 탄탄한 수학 기초, 예리한 통찰력과 상상력, 실제 문제에 대한 깊은 관심과 광범위한 지식이 필요하다. 수학적 모델링은 수학과 실제 문제 사이의 다리이며, 수학이 각종 무기에 광범위하게 적용되는 매체이며, 수학 과학기술을 변화시키는 주요 수단이다. 과학 기술 발전에서 수학 모델링의 중요한 역할은 수학과 공학계의 중시를 받아 현대 과학기술 종사자에게 꼭 필요한 능력 중 하나가 되었다.