系列文章目录在最后面，各位同仁感兴趣可以看看！
什么是数学建模
含义
所谓数学建模，简言之，就是对研究对象进行系统的抽象和概化，进而形成数学模型的全过程。这一过程涉及使用数学语言——例如公式、符号、图表等对现实世界中的某个实际问题进行精准刻画和描述。随后，通过各种数学处理方法，包括复杂的计算、深入的推导和严谨的证明得到相应的定量结果。这些结果不仅为问题分析提供了有力依据，还可以用于预测未来趋势、辅助决策制定和实施有效的控制措施。
1.区分数学模型和数学建模
（1）什么是数学模型
数学模型是对现实世界中某一特定对象的抽象化描述。为了达到特定的目的，我们根据该对象的内在规律，进行必要的简化假设，并运用适当的数学工具构建出一个数学结构。简言之，数学模型就是用数学语言或术语对特定研究对象的系统性描述。
数学模型的基本结构通常包括：数学符号、数学表达式、程序和图形等。这些结构用于刻画实际问题或研究对象的本质属性，解释其客观现象，预测未来的发展规律，或者为控制某一现象的发展提供最优或较好的策略。通过这种建模过程，我们能够深入理解研究对象，并制定科学有效的决策方案。
（2）数学建模特点：
数学建模是一个实践性非常强的学科，具有以下一些显著特点：
1.涉及学科领域广泛：数学建模应用于物理、化学、生物、经济、管理、医学、环境、军事等众多学科和领域，涵盖面非常广泛。
2.灵活运用数学知识：建模过程中需要灵活运用多种数学知识，包括微分方程、运筹学、概率统计、图论、数值计算、集合论等，以解决实际问题。
3. 需要各种技术手段配合：数学建模不仅依赖于理论知识，还需要使用文献检索、计算机技术、数学软件和编程语言等技术手段，以提高建模的效率和准确性。
4.模型不是唯一的：针对同一个实际问题，可以建立多个不同的数学模型。评价数学模型优劣的标准是看其是否满足实际需求，能否有效解决问题。
5.模型与建模目的相关：建立的数学模型通常与建模目的密切相关。针对同一个实际问题，因建模目的不同，模型的结构和形式可能会有显著的差异，例如在进行人口预测与控制时所用的模型可能会有所不同。
（3）数学建模无处不在一-从日常生活中的数学问题看数学建模
1.营养搭配问题一一最小的花费满足营养需求；
2.学生综合评价问题一-以奖学金或优秀毕业生评选为例；
3.教师教学质量、课堂教学效果评价问题；
4.储蓄问题；
5.贷款问题(买房、车等)；
6.工作单位选择问题. …等
2. 建立数学模型的注意事项
建立数学模型应注意的几个问题：
1.根据研究对象的本质或研究目的，确定一个恰当的数学结构；
2.鉴于实际问题涉及因素很多，应注意确定哪些是问题的主要因素？哪些是次要因素？恰当地抛弃次要因素，以降低数学模型的复杂度；
3.对建立好的数学模型应选择恰当的数学方法或数学软件进行求解；
4.求解结果应与实际问题作比较分析，找出问题，分析产生问题的原因；
5.根据分析，进一步修正基本假设或模型结构，以得到更为满意的数学模型.
3.数学建模流程图解
通过上面的流程图，可以直观了解数学建模的过程，该如何进行着每一个步骤。
（1）模型准备:了解问题的实际背景，明确建模的目的，搜集必要的信息，初步确定模型的类别；
（2）模型假设:根据对象的特征和建模的目的，作出必要的、合理的假设；
（3）建立模型:根据假设，用数学的语言，建立起问题中相关变量或因素之间的数学关系表达式或算法，或包含常量、变量等的数学模型，如优化模型、微分方程模型、差分模型、图的模型等；
（4）求解模型:利用数学方法、数学软件和计算机吾言等，求出模型的解；
（5）结果分析与假设检验：对求解结果进行数学上的分析，如误差分析、灵敏度分析、统计假设检验等；
（6）模型应用：模型是否可以应用在其他类似的情况问题
参加大学生数学建模竞赛，一般应学习过:高等数学，线性代数，概率论与数理统计，数学规划，计算方法等.同时应接受数学模型、数学实验和计算机编程类课程培训或学习.
4.数学建模模型分类
数学模型可以按照不同的方式进行分类：
（1）按照应用领域划分:如人口模型、传染病模型、交通模型、环境模型、生态模型、管理模型、经济模型等.
（2）按建模方法划分:如初等数学模型、微分方程模型、离散模型、几何模型、优化模型等.
（3）按模型的表现特性划分：确定性模型和随机性模型；静态模型和动态模型；线性模型与非线性模型；连续模型与离散模型等
（4）按建模目的划分：可分为描述性模型、预测预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等.
（5）按对模型的了解程度划分:可分为白箱模型、灰箱模型、黑箱模型.
5.论文常用套路
摘要
一、问题重述（背景介绍、文献综述、问题重述等）
二、问题分析（对问题进行描述，让问题更清晰，可以做一个流程图）
三、问题假设（对所在的问题进行限制边界，外在因素影响，使得更具体）
四、符号说明（对出现的问题公式符号进行解释，方便评委老师更好的理解）
五、模型建立与求解（主要部分，对你所建立的模型进行求解，证明过程）
六、灵敏度分析（分析模型的输出，因为某参数变化时是否有巨大震荡）
七、模型的推广及优缺点（对模型的进一步分析改进建议和解释）
参考文献、代码附录
6.最后：总结
通过上面大介绍，大概了解和认识到了什么时数学建模，以及一些建模小知识，如果有什么讲的有错误的希望大佬们指正，谢谢！最后哈哈哈哈哈，还是希望，能给我点赞收藏关注一下，真的非常谢谢咯，最后后续看看还有什么可以讲解的，后续进行分享。别忘了点赞！！！！！！哈哈哈哈哈哈，下期继续更新建模的算法。
系列文章目录
专栏1：
第一篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)
第二篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础
第三篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法
第四篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取
第五篇文章: 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)—模式识别与视觉计数
第六篇文章: 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(5)—BP神经网络和视觉标定
第七篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术实战示例文档—鱼苗面积预测计数
第八篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(6)—帧差法和videoinput视频读取
第九篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(7)续—BP神经网络
专栏2：
第一篇文章：初步认识数学建模