數(shù)學(xué)建模是一個(gè)將實(shí)際問題抽象成數(shù)學(xué)模型，并通過數(shù)學(xué)方法求解的過程。它廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)管理等領(lǐng)域。在數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中，參賽者通常需要解決一個(gè)實(shí)際問題，并通過撰寫論文來展示他們的解決方案。
 數(shù)學(xué)建模的主要方法包括：
1. 線性規(guī)劃：用于資源分配問題，尋求在給定的約束條件下，線性目標(biāo)函數(shù)的最大值或最小值。
2. 非線性規(guī)劃：處理目標(biāo)函數(shù)或約束條件為非線性的問題。
3. 動(dòng)態(tài)規(guī)劃：適用于多階段決策過程，通過分解問題和遞歸求解來優(yōu)化整體效益。
4.圖論方法：用于網(wǎng)絡(luò)流問題、路徑規(guī)劃等，通過圖的節(jié)點(diǎn)和邊來表示問題。
5. 概率統(tǒng)計(jì)方法：在問題涉及隨機(jī)性時(shí)使用，如參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等。
6. 微分方程：用于描述系統(tǒng)狀態(tài)隨時(shí)間變化的連續(xù)過程。
7.數(shù)值分析方法：當(dāng)解析解難以獲得時(shí)，使用數(shù)值方法近似求解問題。
寫數(shù)學(xué)建模論文的注意點(diǎn)：
 1. 問題闡述：清晰地描述問題背景、目的和意義。
2.模型假設(shè)：明確列出建模的基本假設(shè)及其合理性。
3.  模型建立：詳細(xì)說明模型的構(gòu)建過程，包括變量定義、關(guān)系建立等。
4. 模型求解：展示求解模型的方法和步驟，包括算法選擇和編程實(shí)現(xiàn)。
5. 結(jié)果分析：對(duì)求解結(jié)果進(jìn)行分析，驗(yàn)證模型的有效性和實(shí)用性。
6. 模型檢驗(yàn)：通過與實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比等方式，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。
7. 討論與改進(jìn)：討論模型的局限性和可能的改進(jìn)方向。
8.參考文獻(xiàn)：列出所有引用的文獻(xiàn)，確保學(xué)術(shù)誠(chéng)信。
       在討論過程中，每個(gè)隊(duì)伍都帶來了新穎的想法，這不僅豐富了大家對(duì)數(shù)學(xué)建模的認(rèn)識(shí)，也激發(fā)了創(chuàng)新思維。例如，有的隊(duì)伍可能提出了一種新的模型構(gòu)建方法，或者在求解過程中使用了一種創(chuàng)新的算法。有的隊(duì)伍可能在論文寫作上提出了獨(dú)特的視角，比如如何更有效地展示結(jié)果，或者如何提高論文的可讀性。
       最后，老師組織發(fā)言，對(duì)每個(gè)隊(duì)伍的討論成果進(jìn)行了總結(jié)，并可能提出了一些指導(dǎo)意見，幫助同學(xué)們進(jìn)一步深化對(duì)數(shù)學(xué)建模的理解，提高解決問題的能力。這種交流和討論的過程，對(duì)于提升同學(xué)們的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、創(chuàng)新思維和學(xué)術(shù)研究能力都是非常有益的。