数学模型第五版？那么，数学模型第五版？一起来了解一下吧。
模型1：元素与集合模型
模型2：函数性质模型
模型3：分式函数模型
模型4：抽象函数模型
模型5：函数应用模型
模型6：等面积变换模型
模型7：等体积变换模型
模型8：线面平行转化模型
模型9：垂直转化模型
模型10：法向量与对称模型
模型11：阿圆与米勒问题模型
模型12：条件结构模型
模型13：循环结构模型
模型14：古典概型与几何概型
模型15：角模型
模型16：三角函数模型
模型17：向量模型
模型18：边角互化解三角形模型
模型19：化归为等差等比数列解决递推数列的问题模型
模型20：构造函数模型解决不等式问题
模型21：解析几何中的最值模型
离散数学(discrete mathematics)是数学的几个分支的总称，以研究离散量的结构和相互间的关系为主要目标，其研究对象一般地是有限个或可数无穷个元素；因此它充分描述了计算机科学离散性的特点。离散数学通常研究的领域包括：数理逻辑、集合论、代数结构、关系论、函数论、图论、组合学、数论等。由于数字电子计算机是一个离散结构，它只能处理离散的或离散化了的数量关系， 因此，无论计算机科学本身，还是与计算机科学及其应用密切相关的现代科学研究领域，都面临着如何对离散结构建立相应的数学模型；又如何将已用连续数量关系建立起来的数学模型离散化，从而可由计算机加以处理。 离散数学课程主要介绍离散数学的各个分支的基本概念、基本理论和基本方法。这些概念、理论以及方法大量地应用在数字电路、编译原理、数据结构、操作系统、数据库系统、算法的分析与设计、人工智能、计算机网络等专业课程中；同时，该课程所提供的训练十分有益于学生概括抽象能力、逻辑思维能力、归纳构造能力的提高，十分有益于学生严谨、完整、规范的科学态度的培养。
matlab有什么样的功能，数学建模大多都可用到，譬如象简单的计算，模拟，画图等功能，在数学建模中的作用非常大，至于更复杂的系统仿真等功能有时也会在建模题中用到。可以这样说，要想做好数学建模，就不开matlab的支持。
一、数学建模的一般步骤 数学建模并不是新东西，粗略地说， 数学建模是一个多次迭代的过程，每一次 迭代大体上包括:实际问题的抽象、简化， 做出假设，明确变量和参数;形成明确的 数学问题;以解析形式或者数值形式求解 该数学模型;对结果进行解释、分析以及 验证;若符合实际即可，不符合实际则要 进行修改，进入下一个迭代。其一般过程 如图 1所示。
第一，模型准备。 了解实际背景，明确建 模目的，搜集有关信息， 掌握对象特征，形成一 个比较清晰的 “问题”。
第二，模型假设。针对问题特点和建模目 的，做出合理的、简化的假设。在合理与 简化之间作出折中。对数据资料进行分 析计算，找出起主要作用的因素，经过必 要的精炼、简化，提出若干符合客观实际 的假设。
第三，模型构成。用数学的语言、 符号描述问题。发挥想象力，使用类比 法。尽量采用简单的、适当的数学工具表 达各变量之间的关系，建立相应的数学 结构，即建立数学模型。
第四，模型求解。 利用各种数学方法、数学软件和计算机 技术。在难以得出解析解时，借助计算机 求出数值解。
第五，模型分析。结果的误 差分析、模型对数据的稳定性分析。
第 六，模型检验。与实际现象、数据比较，检 验模型的合理性、适用性。
第七，模型应 用。通过检验，模型与实际相符后，投入 实际应用，解决实际问题。
二、matlab在数学建模中的应用举例 正因为 matlab这一数学软件能够非 常方便、快捷、高效地解决数学建模所涉 及的众多实际问题，因此，matlab在数学 建模中为许多建模工作者重视。 1:(包含无风险证券的投资组合问题) 金融市场上有两种证券:风险证券和 无风险证券。我们一般称风险证券为股 票，其收益率不确定;无风险证券称为债 券，其收益率是确定的。通常情况下，无风 险利率也可以认为是国有银行的存货款 利率。
三、结论 从以上优化问题和高等统计学问题 这两个实例中，可以看出 matlab在数学建 模中的巨大优势，充分显现出了其强大的 数值计算、数据处理和图形处理功能，无 论是在建立模型的哪个阶段，matlab都有 其他语言无法比拟的高效、快捷、方便的 功能，大大提高了数学建模的效率，丰富 了数学建模的方法和手段，有力地促进了 问题的解决。另外，将 matlab应用于实际 的教学过程中，可以激发学员学习数学的 兴趣和热情，从而提高学员运用所学数学 知识分析、解决实际问题的能力。
以下建议针对非数学系的新人，可以有计划的学习，不过别忘记，比赛是3个人的事情，所以下面涉及的知识仅靠一个人是不太可能胜任的（不排除有大牛人），这时候队友的分工协作就尤为重要了。
首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的，又有ACM经验的话，那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学（比如当年的我）来说，应该是没有什么算法的经验了，所以恒心和毅力，对队友的信任，以及RP值（这点我超级自信）就非常重要了。
模型方面：姜启源的那本《数学模型》第三版，谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了，不用抱着一堆书结果什么都看不了。
算法的实现对于数学建模起着决定性的作用，一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样，追求log n或者n或者nlog n的算法复杂度，只要能出结果就行，10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊，要好多年才出结果。
1、 动态规划（工序调度，排课表，排比赛场次）
2、 0-1规划（投资，下料，运输）
3、 线性规划（投资，下料，运输）
4、 图的一系列问题（深度广度搜索，遍历，TSP，着色等等）
5、 网络流（多半转化成规划问题）
6、 最好能掌握神经网络，遗传，模拟退火，蚁群，禁忌搜索中的一种或多种，因为离散的赛题多半是组合优化的问题，大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的（二维下料，排课表，TSP等等），所以启发式算法就显得尤为重要，比如遗传算法，MATLAB7.X已经有这个工具箱了，但是一定要弄清原理，知道怎么编码，怎么确定种群规模和遗传代数，怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟，怎么跳离局部最优。
软件方面：
1、 C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。
2、 MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。
3、 LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobal Solverà Use Global Solver）
然后是我不擅长的连续模型（可以说完全不懂，囧）。这个对编程能力的要求相对低一点，但是数学基本功要好，主要涉及的知识是数理统计和微分方程。
统计类问题：聚类，判别，单因素多因素方差分析，回归，拟合，还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型，听说很好用，但是我不会。
微分方程：不说什么了，这个我完全不懂，应该就是什么龙格库塔那类的，用MATLAB算参数的，其他的我也不说什么了，说得太多只能暴露我的无知。
以上就是我的一点点心得，希望可以对参加数学建模的同学有帮助，如果不仅仅是为了比赛获奖，当作一项爱好也是不错的选择。
数学建模就是利用数学模型来解决问题。，她得关键是提炼数学模型，所谓提炼数学模型，就是运用科学抽象法，把复杂的研究对象转化为数学问题，经合理简化后，建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式提炼数学模型，一般采用以下六个步骤完成: 第一步:根据研究对象的特点，确定研究对象属哪类自然事物或自然现象，从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。 第二步:确定几个基本量和基本的科学概念，用以反映研究对象的状态。这需要根据已有的科学理论或假说及实验信息资料的分析确定。第三步:抓住主要矛盾进行科学抽象。 第四步:对简化后的基本量进行标定，给出它们的科学内涵。 第五步:按数学模型求出结果。 第六步:验证数学模型。
以上就是数学模型第五版的全部内容，..。
