text: 数学建模有哪些方法？
  数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解决。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。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。 数学建模的过程 1）模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。(2) 模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。(3) 模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）(4) 模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。(5) 模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。(6) 模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。(7) 模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。 数学建模的意义是： 1、培养创新意识和创造能力 2、训练快速获取信息和资料的能力 3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能 4、培养团队合作意识和团队合作精神 5、增强写作技能和排版技术 6、荣获国家级奖励有利于保送研究生 7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学
  一、机理分析法 从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。
  　　1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
  　　2. 代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方 法。
  　　3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。
  　　4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。
  　　5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。
  二、数据分析法 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。
  　　1. 回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi, fi）i=1,2… n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
  2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
  三、仿真和其他方法
  　　1. 计算机仿真（模拟）--实质上是统计估计方法，等效于抽样试验
  　　① 离散系统仿真--有一组状态变量。
  　　② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图。
  　　2. 因子试验法--在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。
  　　3. 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的可能变化，人为地组成一个系统。