计算机在数学建模中的应用(精选5篇)

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计算机在数学建模中的应用范文第1篇

即。本文基于2015年全国大学生数学建模获奖作品提出了一种改进遗传算法，结合最小二乘法，利用MATLAB、JAVA软件对太阳影子定位问题进行数学建模分析。

【关键词】遗传算法 最小二乘法 非线性超定方程组

1 问题分析

（1）天安门广场一根3m的直杆，时间确定为10月22日，根据广场位置确定经纬度及太阳的直纬δ，推导出太阳高度角h、太阳方位角A及时角。直杆影子长度随着各个参数的变化规律同时可得到。

（2）直杆太阳影子的端点的纵坐标和横坐标之间的的关系与直杆自身的高度无关。缺少直杆的高度，采用最小二乘法进行曲线拟合最低点即影长最小点对应太阳直射时间，由真太阳时与北京时间的关系得出经度。再建立非线性超定方程组，求解得测量地点纬度。

（3）日期未知，赤纬δ不唯一，变量增多，求解难度增大，故选择利用性能较优的遗传算法求解，从而确定测量地点。

2 模型建立与求解

2.1 直杆影子端点变化模型

对任意直杆，设其杆高为H，太阳光线通过杆的最高点P，投影到了地面上端点P'，则其影长为OP'，定义太阳光和水平地面夹角h，即太阳高度角，可得如下数学关系：

（1）

得：，测量时差时，平太阳时t平及真太阳时t真关系如下：，m为分钟，n为日期序号，，

，

，方位角

，而影长为影子端点P'到原点O的距离：

（2）

方位角满足

（3）

利用MATLAB软件做出影子的长度随时间变化曲线如图1。

图1

2.2 最小二乘法拟合影长随时间变化关系

符合二次曲线关系：。原理如下：设定参数S，针对yi和当S取最小值时作为优化判据。模型一中日期确定得直纬δ，从而得纬度和高度角关系达到换元效果。对附件数据用此方法拟合，求解如下最小二乘法模型，当S取最小值时，a，b，c即为二次拟合函数系数：

（4）

2.3 经度E的求解

对公式

时影长L有最小值，太阳直射本地，解

得经度E。21组数据则可得到含有21个超越方程的非线性方程组：

（5）

然后利用matlab软件逼近求解此超越方程组得纬度，推算出日期序列号n=108，确定赤纬角δ=10.51 。根据已求得δ，的值最后确定测量地点：（108.265E，2.846N）海南省乐东黎族自治县（109.156E，18.615N）肯达旺岸西海域。

下面给出遗传算法的具体步骤：

Step 1：选择编码策略，把参数集合（可行解集合）转换染色体结构空间；

Step 2：确定适应函数，用于便于计算适应值，确定遗传策略，包括群体大小的选择，选择、交叉、变异方法以及交叉概率的确定、变异概率等各遗传参数；

Step 3：初始化群体利用计算机随机产生，先对群体中的个体或染色体对解码，然后计算后群体中的个体或染色体的适应值

Step 4：依据遗传策略，使用选择、交叉和变异算子作用于群体，产生下一代群体；

Step 5：对群体性能进行判断，看其对某一指标是否满足、或者对预定的迭代次数是否已完成，如果不满足，则返回第五步、或者对遗传策略进行修改，然后再返回第4步。对于遗传算法，针对问题三根据上述分析，可得目标函数R，

（6）

其中，m为太阳影子个数，Li为预测影子长度，为实际影子长度。利用MATLAB软件对遗传算法所分析模型进行求解。得到的结果如下：

附件2：（83.887E，35.701N）7月9日新疆交界处（84.667E，37.472S） 8 月2日印度洋海域

附件3：（111.921E，41.735N）9月14日呼和浩特（115.423E，41.735N） 9月14日山西

3 小结

本文采用的遗传算法是一种较为先进的现代优化算法，具有很强的并行性和全局搜索能力，其编码技术和遗传操作较为简单，对优化问题的限制性条件要求低。目前各类遗传算法已在机器学习、图像处理、模式识别、优化控制、组合优化和管理决策等领域得到了很好的应用，遗传算法的研究和推广对于经济社会发展具有重大意义。

参考文献

[1]郑鹏飞，林大钧，刘小羊，吴志庭.基于影子轨迹线反求采光效果的技术研究[D].上海：华东理工大学机械与动力工程学院，2010.

计算机在数学建模中的应用范文第2篇

【关键词】 计算机 数学建模 应用

前言

数学的研究是对模式的研究，而数学建模即是通过数学方法对现实规律进行抽象概括从而求解的过程。在自然科学领域，数学建模利用逻辑严密、体系完整的数学语言求解出了更为精确的方案。

而近年来，交叉学科的发展使得数学建模技术逐渐运用到了金融、经济、环境等多个领域，重要性日益凸显。而计算机本身强大的计算能力使得复杂的数学建模成为了可能，逐渐成为建模过程中必不可少的重要工具。

一、数学建模的主要特点

数学建模的分析流程包括：通^调查分析了解现实对象，做出研究假设，用数学语言构建约束条件，得出实际问题的解决方案。而数学建模与数学研究相比，有着自身的显著特点。

1.数学建模与数学研究不同，更侧重于解决实际问题。以2016年全国大学生数学建模竞赛为例，四道题目分别为：系泊系统的设计、小区开放对道路通行的影响、电池剩余放电时间预测、风电场运行状况分析及优化。可以看出，数学建模主要研究工业与公共事业规划等应用问题，比纯粹数学研究更为实际，更讲究可操作性。

2.数学建模中的模型设定具有主观性，合理修缮模型能够得出更为精确的解决方案。对于同一现实问题，不同的模型设定者的思路、角度、约束条件等参数都有所不同，因而数学建模中的模型设定是具有主观性的。在实际运用中，完美的模型很难建立，模型的多次修改与完善才能够更好地达到预期的效果。

3.数学建模涉及的学科领域更为宽泛，一般需要运用海量数据和复杂计算。数学建模的运用领域涉及到工业规划、环境保护、经济管理等交叉学科，数据的种类与数量往往十分庞大，运算过程较为复杂，一般需要重复引用并多次计算。以全国大学生数学建模竞赛2015年B题“互联网+时代出租车资源配置”为例，涉及学科包括交通规划、公共服务、人口学等领域，在建模求解中很可能将处理出行周转量、出租车数量、人口数等大量数据。

二、计算机技术在数学建模运用中的主要功能

1.计算机为数学建模提供了海量计算与存储的强大支持。自1946年2月世界上第一台电子数字计算机ENIAC诞生开始，计算机的存储与计算能力迎来了飞速发展。超级计算机的出现，更是使计算机的运行能力达到了新的量级。现如今，计算机的大容量智能存储与超高速的计算能力，使得气象分析、航空航天与国防军工等尖端研究课题的数学建模成为了可能。

2.计算机为数学建模提供了更为直观全面的多媒体显示。目前，以计算机为载体的文字、图像、图形、动画、音频、视频等数字化的存储与显示方式被大量运用，使得交互式的信息交流和传播变得更加顺畅。在数学建模中，多学科的涉及使得建模过程中的显示、推断与监测变得尤为重要，而计算机的出现大幅提高了信息传递、显示、交互的效率。

3.计算机自动化、智能化的属性与数学建模相辅相成，互相促进。在计算机的辅助下，程序能够智能化地进行模型建立、模型漏洞的修缮，避免了低效率的计算过程。例如，某个关键数据或参数的修改，对于整个模型是“牵一发而动全身”的，计算机不仅能够保存多个版本的计算结果，它的智能引用还能够使得各项计算自动引用修改后的新数据，从而使整个模型时刻保持统一。

4.计算机模拟能在不确定的条件下模拟现实生活中难以重复的试验，大幅降低了实验成本，缩短了辅助决策的时间。由于在实际问题中，我们所需参数的值通常是不确定的，无法用数学分析的方法分析和建立数学模型，且通过大量实验来确定参数的过程从时间、人力、物力等因素都要付出昂贵的代价，甚至从客观上无法进行。而计算机通过历史数据或者特定函数或概率关系能够建立预测模型，得到目标值的概率分布从而辅助决策过程。

下面我们以经济管理中的项目决策为例，简要分析计算机模拟的强大功能。

假设我们要启动某大型商场的建造，目标是利润最大化，但项目成本与项目收益都是不确定的，我们便可以建立数学模型，辅助我们的投资决策过程。

（1）模型建立

建立基本的函数关系，构建目标变量。在本案例中，收入减去支出等于利润为最基本的关系，而利润最大化即为目标。

（2）具体参数输入

分析每项变量的影响因素，收集相关数据。在收入中，决定因素包括了消费人数和人均消费额，这两项参数又可由商圈人流量、地理位置、居民的人均收入、商场的档次定位几项参数决定。在成本中，商品成本、以广告费用为主的销售费用、管理费用、财务费用和非经常性项目构成了主要成本。值得注意的是，有些指标之间是具有相关性的，例如商圈地理位置将影响到租金，商场的定位将影响所售商品的成本，而销售费用除了直接影响支出以外，在一般情况下也与收入成正相关关系。这些复杂相关关系的运算量很大，使用计算机能够高效地实现计算和模拟。

（3）具体参数预测

分析每项细分参数的概率分布，控制输入。可以通过静态模拟和动态模拟进行预测。例如人流量、人均收入等都是不可控变量，可通过不断的实时数据输入进行预测，而销售费用等变量可通过内部管理进行调控，可以使用特定比例等方式直接进行静态预测。

（4）结果分析

根据各项变量的概率分布，我们可以根据不同变量的特定值进行组合，从而得到特定组合下的利润值，最终得到利润在其值域上的概率分布，从而辅助我们的决策过程。例如，在利润为负（即亏损）的概率超过某个百分比时不启动项目，在利润超过某个值的概率超过某个百分比时启动项目。

笔者认为，计算机模拟集合了海量存储与计算、仿真与模拟等功能，是数学建模中最为强大的运用，大幅提高了决策过程的效率。现如今，计算机模拟已经在经济管理决策、自然预测等方面起到了重要作用。

三、计算机技术在数学建模中的主要运用工具

3.1数学软件

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件，是数值分析计算、数据可视化等领域的高级计算语言，不仅能够对微积分、代数、概率统计等领域进行常规求解，还在符号、矩阵计算方面各有特长。这些软件是数学建模中运用最为广泛的工具。

3.2图像处理

（1）Photoshop：著名的图像处理软件，主要运用于平面O计与图像的后期修饰。

（2）CAD：可视化的图像处理软件，能够实现三维绘图，广泛运用于工程设计领域。图像处理软件能够满足部分建模问题中精确构图显示的要求，例如工程设计等问题，CAD的三维建模能够有效协助决策分析。

3.3统计软件

（1）R语言：免费开源的统计软件，程序包可以实现强大的统计分析功能。

（2）SPSS：入门级统计软件，能够完成描述性统计、相关分析、回归分析等基础的统计功能。

（3）SAS：专业的数据存储与分析软件，具备强大的数据库管理功能，广泛运用于工业界。统计软件能够满足数学建模中对于海量数据存储与分析的要求，是建模分析中最为重要的工具。

3.4专业编程软件

（1）C++：严谨、精确的程序设计语言，因其通用性与全面性被广泛运用。

（2）Lingo语言：“交互式的线性和通用优化求解器”，是一种求解线性与非线性规划问题的强大工具。专业的编程语言能够结合、辅助其他类软件进行程序编写，完成特定情况下的建模、规划等问题。例如Lingo语言，便能实现在规划类问题中优化分析、模型求解等强大功能。

四、结束语

数学作为研究数量关系和空间形式的基础科学，已经成为了解决众多实际问题的重要指导思想之一。而计算机作为规模化、智能化、自动化的计算工具，将进一步扩展数学思想在众多领域的基础实践。可以预见的是，广泛运用计算机技术的数学建模理论，将不断运用到社会发展各个方面，协助人类攻坚克难，在追求真理的道路上坚定前行、永不止步。

参 考 文 献

[1]高瑾，林园. 浅谈计算机技术在数学建模中的重要应用[J]. 深圳信息职业技术学院学报，2016，（03）：54-57.

计算机在数学建模中的应用范文第3篇

【关键词】计算机；高等数学；教学改革；数学建模

1.高等数学与计算机学科发展

有人说，计算机技术的发展可以省去学习数学的麻烦，即便是很多专业计算机教师也抱有同样的想法。然而，对于计算机应用领域及实践中，计算机技术确实给很多从业者带来了便捷与高效，但计算机技术不等于数学，更不能替代数学。从高等数学教学实践来看，对于我们常见的数学概念，如比率、概率、图像、逻辑、误差、机会，以及程序等知识的认识，很多行业都在进行数字化、数量化转变，对数学知识的应用也日益广泛。从这些应用中，数学理论及知识，尤其是数学基本理论研究就显得更为重要。数学，在数学知识的应用中，更需要从练习中来提升对数学知识及概念的理解，也需要通过练习来提升运算能力。如果对数学概念及方法应用的不过，对数学单调性的知识缺乏深刻的认识，就会影响数学知识在实践应用中出现偏差。计算机技术的出现，尤其是程序化语言的应用，使得数学知识在表达与反映中能够依据不同的应用灵活有效、准确的运算，从而减少了不必要的验证，也提升了数学在各行业中的应用效率。

数学软件学科的发展，成为计算机重要的辅助教学的热门领域，也使得计算机技术能够发挥其数学应用能力。在传统的数学教学中，逻辑与直观、抽象与具体始终是研究的矛盾主体，如有些太简单的例子往往无法进行全面的计算；有些复杂的例子又需要更多的计算量。在课堂表现与讲解中，对于理性与感性知识的认知，学生缺乏有效的理解和应用，而强大的计算机运算功能却能够直观的表达和弥补这些缺陷，并依托具体的演示过程中来营造概念间的差异性，帮助学生从中领会知识及方法。在计算机的辅助教学下，教师利用对数学理论课题或应用课题，从鲜活的思维及形象的表达上借助于软件来展现，让学生从失败与成功中得到知识的应用体验，从而将被动的知识学习转变为主动的参与实践，更有助于通过实践来激发学生的创新精神。这种将数学教学思维与逻辑与计算机技术的融合，便于从教学中调整教学目标，依据学生所需知识及专业需求来分配侧重点。数学建模就是从数学学科与计算机学科的融合与实践中帮助学生协作学习，提升自身的能力。

2.信息技术是高等数学应用的产物

现代信息技术的发展及应用无处不在，对数学知识的渗透也是日益深入。当前，各行业在多种协作、多种专业融合中，借助于先进的信息技术都可以实现畅通的表达与物化。如天气预报技术、卫星电视技术、网络通讯技术等都需要从数学理论知识的应用中，尤其是对数学建模方法的应用来实现。高等数学是关于模式与秩序的学问，也是帮助我们认识世界的有效方法。在经济社会发展的今天，对于数学及数学知识的表达都与其科研综合能力息息相关。可以这么说，对于今天的数学，尤其是高等数学基础理论知识，都能够从生活及生产中找到鲜活的应用实例，如人口理论知识、神经网络、基因模型破译等都离不开高等数学基础理论的支撑。数学作为一种能力，作为对社会发展起推动作用的主要动力，只有从数学知识及数学能力的训练中，来驾驭好数学知识的有效应用，来促进和改善我们的生活和社会。

3.数学建模嵌入与高等数学教改的深入协作

当前高等数学改革，将改革的重点放在转变理论教学重点的实践中，重理论轻实践是改革重点，尤其是对于非数学专业学生来说，更应该从凸显数学的应用能力和应用数学能力为主要内容，从解决具体的数学问题中来帮助学生提升数学能力。现代数学在教学中主要体现四个特点：一是“集合论”作为数学各分支教学的共同基础，如代数结构、拓扑结构、序结构等，都是重点教学内容；二是数学分支内在相关性更加紧密，尤其是对于纯数学知识的抽象化，分科范围及深度更加细化；三是计算机技术与数学教学的关联，从数学知识与数学理论的讲解上应用计算机技术，从而实现对方程的数值解、对各类应用领域的促进，如人工智能化、数据处理、机器证明等；四是数学与其他学科间的融合与渗透，对于数学知识在行业内的应用，已经成为数学基础理论与社会学科正向交流的主要方向，与经济学的融合、与生物学的融合，与考古学的融合、与心理学等等融合更加深入。由此可见，对于近代数学及数学理论的深入研究，从数学知识体系的分解与延伸中，我们可以发现数学已经成为现代社会重要的基础理论。而掌握的知识越多，对所研究的领域促进越大，也只有从数学的学习中来掌握必要的数学基础理论及应用，才能够更好的发挥数学知识的潜能，促进高等数学在其他领域的广泛应用。数学建模思想及数学建模方法的学习，将日常的、专业的学科问题与计算机技术进行关联，以寻求更好、更快的解决方案。

大学阶段高等数学教育应该转变过去对传统数学理论的偏重倾向，要从数学课程的应用上，引入建模思想，将数学课程的“精讲多练”与数学建模融合在一起，通过多次迭代、优化模型来改进数学模型的应用方法，从而融会贯通，帮助学生利用好数学能力。作为最有效的高等数学应用方式之一，利用数学建模来把握教学内容，并从练习时间中把握数学应用与专业学科之间的关系，促进学生解决学习问题、思考问题。传统的数学教学多以习题和基础知识为重点，特别是新生在学习数学时，对于基础知识的讲解与练习一直是教学的重点。课堂教学实践也是围绕基础定义、定理来展开。计算机技术在高等数学实践中的应用，将数学软件的应用实现了跨学科应用，还能够从传统的数学教学模式中，转变学生对数学知识的积累和适应，以丰富有趣的建模实践来提升学生的学习兴趣，增强学生对数学理论知识的掌握能力。在高等数学教改中引入数学建模嵌入，以高等数学应用为主体来开发学生的学生潜能，并从中来解决高等数学教学难题。

4.引入高等数学建模嵌入的时机选择

教育技术与教育水平存在一定的关联，从高等数学教学目标来看，对于数学建模嵌入时机的选择是关键。有个小朋友问妈妈，“为什么2+2=4”，妈妈回答“左手两个指头，右手两个指头，你数一数，一共有几个”。小朋友数完后说“4个”，接着又问“4是什么玩意儿呢”。妈妈无言以对。对于“何为4”的回答，这是个严肃的数学问题，对于知识的客观认识，撇开具体的应用及环境，对于其中的内涵及价值又该如何界定？可见，对于数学教学实践，掌握必要的数学基本理论与定义，这个过程是可以通过建立数学模型来实现，并从建模嵌入中来加深对概念的理解。如在高等数学导数及定积分知识的学习中，通过建模来告诉学生数学知识在解决具体问题中的应用，并利用计算机技术来从中加深认识，掌握必要的工具。数学建模思想及嵌入实施，不仅是解决数学问题的需要，也是学习、探索、发现数学规律的需要，适时有效的嵌入数学建模，既增强了数学教学的学术性，也从模型建立中来培养学生的数学思维能力、数学应用能力。

5.结语

无论是课程的改革与建设，还是软件的研制与试用，数学教育都是基础的研究课题之一。建模理论与应用，可以从教学实践中通过计算机技术、软件技术来丰富课堂教学，提升学生的数学应用意识和能力。

【参考文献】

计算机在数学建模中的应用范文第4篇

关键词：数学建模；发展现状；教学对策

在“工学结合”人才培养模式下，按照高技能型人才素质培养的需要，高职数学教育在课程设置、教学手段等方面进行了诸多的改革，取得了令人满意的进展。随着计算机数学软件的普及，高职数学教学不仅要培养高职学生的演绎思维、归纳思维和创造思维等基本能力，还要与整个职教特色相一致，突出知识的应用性和实用性。注重培养高职学生运用计算机技术和数学知识解决工作中实际问题的能力。为此，许多学校开设了数学建模课程，这也为现代数学科学的开展打开了新的局面。

一、数学建模的发展现状

在20世纪90年代，我国大学生开始参加国际、国内数学建模竞赛。1994年起，教育部规定的面向全国所有高校的全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）每年一次，大大激励了学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，拓宽了学生的知识面，培养了学生的团队意识与创新精神，同时也促进了高等教学内容与教学方法的改革。在学生参加建模竞赛中，各高校也及时发现了数学教学中的问题：

1.突击应对数学建模竞赛，形式化现象严重。这个问题负面影响了学生对数学建模的学习兴趣，严重影响参加竞赛学生的比赛成绩。参赛学生的专业单一，数学建模活动平平淡淡，暴露了各高等院校数学教学的薄弱环节。

2.高年级大学生参赛人数少，但获奖比例高。在各高校数学教学中，低年级开设的课程结构不甚合理，有些与建模相关的课程开设得比较晚。直接导致低年级大学生参加竞赛培训的人数多，积极性高，但是数学建模能力与数学知识的掌握、积累和运用方面较弱，竞赛成绩平平。

3.学生实际运用计算机能力较弱。在数学建模求解过程中，很多学生没能将所学的知识完好地应用到解决实际问题中来，运用数学软件求解数学模型问题的能力低，动手能力差。

二、数学建模教学的对策和建议

针对数学建模竞赛中所反映出的上述问题，笔者认为：

1.全方位渗透数学建模的知识，提高数学建模能力。教师在高等数学的教学过程中，要结合传统高等数学教学方法，多角度，重细节，巧穿插，全面地训练学生的数学建模思维，提高大学生的实际应用能力。具体方法如下：（1）在学习数学定理时，不仅要让学生领会定理内容，还要学习其应用，使学生能初步体会到数学建模的思想。（2）在讲解数学知识内容的过程中，充分体现数学建模的思想。比如，微分方程是以建立数学模型来解决实际问题的有力工具。为此，在教学中，教师更要多花些时间来讲解实际问题中建立微分方程的方法，并且求解。（3）传统数学课中一些重要方法的应用，例如运用函数的一阶导数或二阶导数来判断、求出函数的极值，利用导数的几何意义来解决实际问题等都有非常重要的意义。

2.改变课程设置。在课程设置上，不仅要把数学建模课当作数学专业学生的必修课，还要把数学建模课当作全校工科学生的选修课，加大对数学建模的的倾斜程度，加大教学资源的投入。要把数学建模的教育渗透到各个学科当中去，而且一定要从低年级抓起。积极做好数学建模竞赛的培训教学，迅速拔高部分学生的数学建模水平。教师要认真研究和提炼本学科的前沿问题，善于总结不同的实际问题应用的背景和生活中的实例。各高校还可以根据学校现有条件设立基金项目，加强数学建模的案例库和问题库建设。

3.为学生提供丰富的计算机、图书资料等共享资源。实验条件是在数学建模竞赛中取到优异成绩的基础，各高校应该制定相应的数学建模课程在计算机室和图书馆等方面的使用制度。根据学校条件提供优质设备，放宽计算机房的使用时间和规则，注意引进先进的软件，如Maple、Mathematical、Spass等数学软件，为参赛的学生提供条件。

4.拓展教师的知识体系。数学建模的题目，内容丰富，范围超广。各高校学生在学习、研究建模的过程中，会遇到更深层次的专业知识、涉及到其他学科的知识以及很多跨学科交叉的内容。这就对数学教师提出了更高的要求，教师只有不断学习，探求拓展原有的数学知识体系，开阔眼界，加大知识面，扩宽知识领域，才能在高等数学建模教学中更具有说服力，更有效组织学生开展建模活动。

总之，把数学建模引入教育过程已是高等教育的大势所趋。只有这样，才能适应时展，与时俱进，培养具有创新能力的高科技人才。开设数学建模课程，开展数学建模竞赛活动需要数学教育工作者长期不懈地努力探索。

参考文献：

[1]李大潜主编.中国大学生数学建模竞赛[M].北京：高等教育出版社，2001.

计算机在数学建模中的应用范文第5篇

关键词：高职；数学建模；能力培养

随着我国对生产、建设、服务和管理上所需人才的要求越来越严格，高职教育的使命也越来越重，在我国社会主义现代化建设的发展过程中，高职教育具有重要意义。数学建模课程的学习，能促进学生更好地应用和热爱数学，在知识、能力和素质三方面迅速增长；能提高学生的数学素质，锻炼学生的创新能力，且在学生综合素质培养中起决定性作用。

一、高职院校数学建模现状分析

1.学校重视不够。高职院校对培养学生的数学应用能力没有予以足够的重视。高职学生普遍数学成绩偏低，而多数经济管理类高职院校在课程设置上并没有开设数学课程；另外，数学师资力量薄弱，对数学建模教学缺乏重视度，这是影响数学建模教学质量的关键。

2.学生学习数学的兴趣不高。在中学阶段，数学教学都围绕升学进行。学生对数学的理解是“数学在生活中没有太多作用”“数学只是书面形式，无实际用途”等，学生无法感觉数学的广泛应用，学生对数学应用性的体验不足，进而没有兴趣学习数学。

二、高数学建模教学应注意的问题

1.数学建模要注重理论联系实际。学生数学成绩不好，与教师有很大的关系。所以，教师应想方设法激发学生的学习兴趣，使学生从被动变主动。在高职数学建模教学中，教师选择的内容要多联系实际生活，抓住学生的兴趣点，这样才能调动他们的积极性，学会解决实际问题，认识到学习数学的重要性，锻炼他们的逻辑思维能力。

2.数学建模应结合专业内容讲解。传统高职数学课堂上，教师的教学重点在于公式的推理、定理的证明、习题的演算等，数学在专业中的应用性往往被忽视。这造成的结果就是学生只会解数学题，而面对实际中所遇到的问题就不知如何解决了，使数学成为“不实用”的学科。因此，同一个知识点，不同专业，教师在题材、实例的选择上要有针对性，这样学生学习起来才有积极性，才能认识数学对自己所学专业的重要性。

3.提高学生的计算机操作能力。计算机在解决实际问题方面非常重要，在建模求解过程中，学生要通过计算机和数学软件进行简化计算，且在思考、猜想、探索、发现、模拟和检验过程中都要用到计算机和数学软件。所以，在数学建模教学中，教师应将数学软件应用于教学，提高学生的计算机编程与操作能力。这样等学生升到高年级，在做课程设计、毕业设计、撰写毕业论文及大量数据时，就会从容而轻松地进行处理。

4.注重多种教学方法的使用。高职数学建模教学中要体现它的应用性，在教学方式方法上要结合教学内容，采用不同的教学模式，通常在教学中可以采用以下方法：（1）讨论法：讨论法是根据教学目的和要求，选择确定的课题或事件进行讨论，交流意见，相互启发、补充，廓清问题，从而提高学习者发现问题和解决问题能力的一种教学形式。在数学建模教学中，分小组讨论可以加强学生的参与意识与自学意识，教师鼓励学生勇于提出不同见解或问题，给学生提供自由发挥、各抒己见的机会。（2）项目教学法：项目教学法是将传统学科体系中的知识转化为若干个教学项目，围绕项目组织和展开教学，使学生直接参与项目过程的教学方法。在高职数学建模教学中，教师利用项目教学法，让学生通过解决一些实际问题来实现对知识的掌握，培养了学生的自我学习能力，为学生以后的发展奠定了坚实的基础。（3）案例教学法：高职学生数学基础相对薄弱，缺乏数学建模能力，而案例教学的优点在于目的性、仿真性、启示性等。在高职数学建模教学中，教师可利用案例教学法让学生对其进行分析和讨论，对相关专题进行调查和研究，理论联系实际，相互整合，生成新的知识与经验。

5.教师与学生角色的转变。在数学建模教学中，教师要充分引导学生从数学的角度对实际问题进行学习。在这个过程中，教师是教学过程的组织者和引导者。通过教师引导，学生经历问题产生和形成的过程，学会利用所学知识解决实际问题，这样能锻炼学生的创新能力，同时，提高学生的实践能力和应用水平。

丰富学生数学课外知识的储备量或培养学生解决实际问题的能力，都只是数学建模目的的一部分，其核心目的是培养学生的应用意识。教师通过加强高职数学的建模教学，能良好地衔接基础课和专业课，强化学生的创新意识，提高学生综合运用数学的能力。因此，数学建模教学对高职院校培养应用型人才和复合型人才具有十分重要的促进作用。

参考文献：