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数学建模的灵敏度分析

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3.模型建立在假设的基础上 ， 用数学工具来描述变量和常数之间的关系 ， 建立相应的数学结构(尽量使用简单的数学工具) 。当需要从定量的角度研究一个实际问题分析时，人们应该在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设和分析内部规律的基础上，用数学的符号和语言来建立 。
【数学建模的灵敏度分析】
1、 数学 建模中评价类论文需要注意什么评价方法很多，如主成分分析、层次分析法、模糊综合评价等等 。做这类论文，首先要确定评价指标体系 。从某种意义上说，这一步也是很有挑战性的，因为考虑哪些指标关系到评价结果 ， 这些指标的数据有时候很难获得 。其次 ， 运用评价的方法对相关数据进行处理 。当然 ， 不同的评价方法在数据处理方法上有很大的差异 。

2、 数学 建模论文要怎么样写,才能更好得把模型的优点体现出来 。要写一篇正式论文，必须按照摘要、问题重述、模型假设、符号解释、问题分析、(建立、分析、求解模型)、参考文献、附录等方式来写 。一般初评会先剔除一些结构失效的文章 。没有论文的结构 ， 再好的内容也没用 。一般来说，论文前面的结构是不会变的，你可以根据实际情况在后面安排自己的结构 。省略的部分可以包括结果、-1 分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等 。多看看优秀的论文，你就知道还有什么形式了 。可以贴附录 。

3、用到系统辨识法 数学 建模问题1)建模Preparation数学建模是一项创新活动，它所面对的课题是人们在生产和科研中进一步发展认识和实践所必须解决的问题 。“有什么问题吗？问题是事物的矛盾 。哪里有未解决的矛盾，哪里就有问题 。”所以发现主体的过程是分析矛盾的过程贯穿于生产和科技之中 。根本矛盾是认识和实践的矛盾 。我们分析这些矛盾，从中我们找到了尚未解决的矛盾，也就是我们找到了需要解决的现实问题 。如果这些实际问题需要给出定量分析并回答，那么这些实际问题就可以确立为数学 建模的主语 。准备就是了解问题的实际背景，明确建模的目的，掌握对象的各种信息 ， 找出实际对象的特点 ， 知道如何去做 。

4、最佳投资问题( 数学 建模Question(1)分析Question分析这个优化问题的目标是证券回收利益最大化，所要做的决策就是投资方案 。也就是要购买的各种证券数量的分布 。综合考虑:具体的证券购买、资金限制、平均信用等级、平均寿命，根据题目要求，可以通过决策变量、决策目标、约束条件组成的优化模型来解决问题 。该模型的决策变量为X1、X2、X3、X4、X5，分别代表买入A、B、C、D、E证券的价值 。单位:百万元 。目标函数是在给定条件下使银行管理者的利润最大化 。

指数5、 数学 建模敏感性高好还是低好灵敏度越高越好 ， 也就是说我们的诊断模型灵敏度越高越好 。其他知识:数学 建模，即根据实际问题建立数学模型，求解数学模型，然后根据结果解决实际问题 。当需要从定量的角度研究一个实际问题分析时，人们应该在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设和分析内部规律的基础上，用数学的符号和语言来建立 。

取数学思想包含问题的本质，数学思想贯穿问题的全过程，然后用数学语言来描述问题 。要求符合数学理论，符合数学习惯 ， 清晰准确 。2.模型根据实际对象的特点和建模的目的对问题进行了简化，用精确的语言提出了一些适当的假设 。3.模型建立在假设的基础上，用数学工具来描述变量和常数之间的关系，建立相应的数学结构(尽量使用简单的数学工具) 。
6、 数学 建模作业(2线性规划模型1 。一位银行经理计划用一笔钱投资证券，可供购买的证券及其信用评级、到期日和收益如表1所示 。根据规定，市政证券的收入可以免税，其他证券的收入应按50%的税率征税，此外还有以下限制:(1)购买政府和机关的证券，合计至少400万元；(2)所购买证券的平均信用等级不超过1.4(信用等级数越小 ， 信用等级越高)；(三)所购买证券的平均寿命不超过5年 。

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