今年暑假我参加了学校组织的数学建模的培训，时间是从7月14号到7月30日，分为四部分进行学习，分别为优化建模，统计建模，matlab编程和**写作。分别进行了每部分程序的编写和数学模型建立的学习。
数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。
数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括**，实验和解释实际现象等内容。
数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
由于老师的安排问题，课程进行了交换，原本首先要学习的统计建模被拖后一天，改为先熟悉matlab软件。这个软件是基于c语言而编写出来的，所以很多语言的应用是与c语言相通的，因为曾经自学过c语言并通过了计算机二级c语言的考试，对这种软件的应用并不很陌生，利用c语言的思想模式可以较快理解此软件。matlab和mathematica、maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。matlab 产品族可以用来进行以下各种工作：
● 数值分析
● 数值和符号计算
● 工程与科学绘图
● 控制系统的设计与**
● 数字图像处理技术
● 数字信号处理技术
通讯系统设计与**
财务与金融工程
matlab 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 matlab 函数集）扩展了 matlab 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用matlab来解算问题要比用c，fortran等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像maple等软件的优点，使matlab成为一个强大的数学软件。
7月15日我们被拖后的统计建模终于开始学习了。统计建模是以计算机统计分析软件为工具，利用各种统计分析方法对批量数据建立统计模型和探索处理的过程，用于揭示数据背后的因素，诠释社会经济现象，或对经济和社会发展作出**或判段。主要是sas软件的应用。
sas软件比较容易掌握，主要是多元统计和时间序列分析，多元统计中的几部分内容基本都可以有固定的程序编写方式，在建模的方法中是比较好掌握的类型，其中多元回归用于对多个变量间的影响分析，聚类分析是对许多数据的分类方法，而判别分析是基于已知类别的样本对未知类别的样本判断，还有主成分分析，因子分析和典型相关分析。时间序列分析是针对3个以上的具有波动性的且与时间年份有关的数据的**。另外还有灰色系统的学习。
老师在教授每一种问题时都结合程序的实例，起初的练习一般是从例子中找到相似的然后将部分实际信息套用在实例中，利用实例加练习逐渐掌握常用语句含义。因为在实际的考试中是可以查找材料利用已有案例的，所以能够理解语句含义套用实例即可完成对sas软件的基本掌握。对我来说sas算是在学习数学建模期间的最实用，最好掌握的软件，利用此软件可以画出某物品在一段时间内某种特性的变化规律以及**图，很有利于作调查统计的**说明，更可以丰富**的内容有图说明也更易于读者理解。
在7月16日的晚上老师请上一届的获奖的学长像我们讲解了**的写作格式和注意事项。**采用word文档格式，首先就必须熟悉word的使用环境和一些功能的使用效果。学长主要针对在比赛中常用的功能和需要的**完成效果进行说明，了解到了在文档中公式插入，书写规定以及对文章的排版需求。
最重要的是还学习到了**的写作格式，这对我们大四的毕业**的准备无疑是非常有帮助的。
7月17日进入了对差分方程，微分方程的学习，这基本上是在数模中的一个难点，但如果可以掌握就能得到比用其他方法更准确更合理的结果。这主要是要用到mtatlab，虽然这个软件比较好掌握但去不容易将各种理解的语句组合成为可以完成一种效果的程序。差分微分的方法在竞赛中比较常见尤其是能够拿到全国奖的**，但是很难掌握，老师结合了四个比较典型的例子讲解在题目中的应用但是也许是自己大一时微积分的基础不牢，也许是理解能力比较慢，两天过后依然对这种方法一知半解，只是能理解老师穿插讲解的计算机**做题法。
不过似乎同学们的理解度差不许多的让我不至于丧失信心可以继续坚持学习下去。
7月19日在迎来一个新老师后我们开始了一个全新部分——优化建模的学习。应用于市场营销(广告预算和媒介选择，竞争性定价，新产品开发，制定销售计划)，生产计划制定(合理下料，配料，“生产计划、库存、劳力综合”)，库存管理(合理物资库存量，停车场大小，设备容量)，运输问题，财政、会计(预算，贷款，成本分析，投资，**管理)，人事(人员分配，人才评价，工资和奖金的确定)，设备管理(维修计划，设备更新)，城市管理(供水，污水管理，服务系统设计、运用)。似乎是很利于对将来公司的合理化安排，对于有创业念头的同学应该有所帮助。
在参加暑期数模培训之前我曾选修过数学建模，因为当时时间有限主要就是接触了数模中的优化问题，说不上难但要首先在思想中建立优化的想法，有了那种思维就不难将问题进行优化处理，做题也是有一定套路的，最优化问题的数学模型的一般形式为：三个要素：决策变量decision bariable，目标函数objective function，约束条件constraints。
而他的对应的软件是lingo，也算是一种傻瓜软件，易掌握，易编写，这种问题关键就是数学模型的建立，所以头脑中要树立优化思想就非常重要。其中的目标规划，动态规划和排队论算是优化问题的重点难点。
。重点联系实例讲解了遗传算法，神经网络等方法。
起初在大一是听到数学建模是觉得离自己很远，很羡慕那些可以在全国数模竞赛获得奖励的学长学姐们，会觉得数模就像是以前的奥林匹克竞赛，感觉应该会学起来很困难很不好理解。但当自己接触了这是几天的数模以后就觉得数模并没有想象中那样高不可攀，只要有决心有毅力就一定可以把知识学到手。在学习期间正值夏天比较热的7月份，再加上学校基本没什么人在食堂的饭食很不理想有时甚至没什么吃的东西，只能在宿舍煮面或吃泡面，还要天天面对电脑，生活还是挺艰苦。
但是同学们都能很安心学习，可以为了讨论问题错过吃饭时间，为了研究一种问题而很晚才回去宿舍，可以说是我们又经历了再一次的短暂高三，生活辛苦而充实。虽然在培训结束时的考试中我没能顺利通过，不能有机会参加全国数模竞赛，但是我很珍惜这次的学习，既感觉到了学习的充实又能学习到对将来很有用的知识，有多少付出就会有多少收获，同学们的付出更多才会比我更有机会参加继续的比赛和学习。希望选上的同学们可以取得很好的成绩，我也会记住这次的感受将这种学习精神运用到将来的学习中可以取得自己想要追求的成绩。
房一粟。2024年8月2日。
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