数学建模 上机实验报告.pdf

【数学建模与MATLAB软件应用】 数学建模是一种运用数学方法解决实际问题的重要手段，它涉及各种数学分支，如微积分、线性代数、概率统计等，并结合计算机技术，如MATLAB软件，来建立模型、求解问题。MATLAB是一种强大的数值计算和符号计算软件，特别适合于进行数学建模实验。 在描述中，作者提到了初次接触MATLAB时遇到的困难，主要体现在以下几个方面： 1. **函数表达式输入**：在第一个实验中，作者不清楚如何在MATLAB中输入所需的函数表达式。MATLAB支持多种数学函数的直接输入，包括基本的数学运算、高级的矩阵运算等。学习输入函数表达式是MATLAB的基础，通常需要熟悉其语法和命令结构。 2. **运行与环境熟悉**：作者在输入函数后不知道如何运行，这涉及到MATLAB的工作环境和命令行界面的使用。在MATLAB中，用户可以通过命令行窗口执行代码，或在脚本文件中编写和运行代码。 3. **生成随机矩阵**：在第二个实验中，作者遇到生成随机矩阵的问题。MATLAB提供了多种生成随机数的函数，如`rand`和`randn`，可以用于创建不同分布的随机矩阵。 4. **英语基础与矩阵知识**：由于MATLAB的命令多为英文，且涉及矩阵运算，这对英语较差且未学过矩阵的作者构成挑战。理解并熟练使用MATLAB中的矩阵操作是进行数学建模的关键，例如，矩阵的加减乘除、转置、逆矩阵等。 5. **函数输入错误**：在实验中，作者遇到了声明错误、不符合MATLAB要求的函数、无法得出结果等问题，这通常需要对MATLAB的语法和函数用法有深入理解。 6. **编程思维与团队合作**：作者在实验中体验到了团队合作的重要性，尤其是在面对复杂问题时。通过分工协作、查找资料，他们能够共同解决问题，这是数学建模中常遇到的情景。 7. **持续学习与实践**：随着实验次数的增加，作者逐渐掌握了MATLAB的基本操作，并开始理解数学建模的过程。虽然过程中遇到困难，但坚持学习和实践最终能克服难题。 8. **资源获取与利用**：作者提到未能及时找到MATLAB软件资源，这在学习过程中是个阻碍。获取并合理利用学习资源，如参考书籍、在线教程和论坛，是自主学习的重要环节。 通过这些实验，作者不仅学习了MATLAB软件和数学建模的基本技能，也认识到理论学习与实践操作相结合的重要性，以及团队合作的价值。尽管过程充满挑战，但只要投入时间和精力，就能逐步掌握数学建模的技巧，从而更好地应用数学知识解决实际问题。