面对一些生活中的实际问题,比如说饲料搭配问题、指派问题等,我们通常要对它们进行数据分析、问题简化后抽象出来,通过后期的数据筛选、分析内在规律等后,把实际问题转化成一个数学问题,这其实就是一个数学模型,对于建立数学模型的过程,我们称之为数学建模,而计算机的产生正是数学建模的产物。
解决数学模型,我们要将实际问题转化成我们熟悉的数学问题,这时就可以利用我们学到的数学方法、数学原理去解决这个问题。但是在求解数学模型的过程中,除了要用到数学推理以外,通常我们不可避免地是,会需要处理大量的数据。进行大量计算,如果是想单单靠纯手工计算,这是难以实现的,也不代表数据处理一定就是准确无误,这样会降低结论的说服力。因此,这时计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路。
已知问题求出了答案,但这样还不够,因为数学模型只能近似地反映出实际问题的关系和规律,但是反映得好不好,还需要接受检验与验证。因此,所得结论必须接受实际的检验,看它是否合理可行,是否符合现实生活。如果不符合实际,还要设法找出原因,修改模型,重新求解和检验,直到结论比较合理,才能算得到了解答。但是,即便是已得到的答案也一定还有需要改进的余地,后面还要根据实际情况继续调整。如果再次利用数学工具、数学方法去解决这个数学模型,这个过程是及其繁琐而又耗费时间的。这时我们可以运用计算机,建立优化模型,运用某种软件,代替手工计算,省去繁杂的步骤,这样我们就可以快速而又精准地得到答案。
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