关于数学建模，求思路

1. 关于数学建模，求思路

     买入。（1）   当为空仓时，当下跌到买入比例时，用可用资金的一半买入；（2）   当为半仓时，当下跌到买入比例时，用余下的一半资金买入。2.      卖出：无论半仓还是满仓，上涨到可卖的比例时，把可卖的股票卖出。3.      股票规则：（1）   每日的最大涨幅和最大跌幅都是10%；（2）   当日买入的股票不能当日卖出；当日卖出的股票所得资金，可以用来买入股票。“股票数据”给出了一个时期某股的数据。请你根据这些数据，建立数学模型完成如下工作：一、为每个股票交易日设定固定的买入比例和卖出比例，使在一段时间内获得最大利润。

如果建模能解决这个问题的话，数学老师都不用上班了，谁还来教你们

2. 数学建模，求思路

三本书价格之和=（65.6+61.6+70.8）÷2=99（元）
科学故事单价=99-70.8=28.2（元）
儿童天地单价=99-61.6=37.4（元）
宇宙奥秘单价=99-65.6=33.4（元）

3. 数学建模 求解思路

问题一明显要用马尔科夫链来做，目标是证明变化链为正则链二不是吸收链。结果很明显是正则链，因为没有哪一种基因结构不再向其他类型变化也没有哪一种类型会全部死亡。
问题二出现适者生存的选择，因此转变为吸收链，但此时不可以直接求解无穷时的比例，而应该算出所有过程量。将天气变化的影响折算成基因重组的概率大小。

4. 数学建模最重要的是思想方法么

对于数学建模而言，我认为应该是抽象和具像的能力。数学建模的本质和流程应该是：实际问题经过合理的的简化，抽象为可以描述的数学问题（或者说数学化的问题），然后解决问题，最后是由数学问题的答案，加以实际背景的详细解释和说明，也就是所谓具像的过程。
在这个过程当中，最难的可能就是抽象。一般适合由数学、物理背景的人来完成。假设的内容和好坏，基本决定了你的模型高度和方向。
至于国赛，其实没有想象中那么难。比赛主要是一个节奏的问题。队伍组成合理、有一定基础、问题还原度比较高的队伍拿奖应该不难。
国赛有一个很大的特点是有标准答案…题目没有美赛开放，国赛期间一定要注意这一点，不要轻易的过多依靠自己的想象力。另外，国赛是分赛区评阅，一定要多多了解自己所在赛区的特点和评阅标准。照着标准，就知道评委想要什么了。
不过，个人觉得，国赛也好，美赛也罢，都只是建模历程中很小的一部分。国赛有一句口号：一次参赛，终身受益！如何在比赛中、学习中找到自己想要的、锻炼能力、看到自己的不足和进步，才是参加比赛真正的意义吧！
祝各位在建模中，找到自己！

5. 数学建模，希望给点思路

主体思路必须以普通老百姓消费取向及额度为标准，找出各种商品所占普通居民日常消费额的大致比例，以加成算CPI，但显然模型不能这么做，因为这种数据只能通过大范围的问卷调查得到，不太现实。不过可以通过其他方式向这里趋近。
如，取一家具有代表性超市加之商厦的百姓用品（包括食品、服装、家电、电子产品），得到各种物品的销量比例及单价变动情况，以这种金额比例加成，并进行每月对比。数据易得，且非常全面具体，若做简单模型可取具有代表性的消费品，米面、猪肉、羽绒服、手机、电视等少数商品模拟计算。
其次住房，汽车，钻戒或三金，也应加成进去，这些的加成可以参照销量，但房产销量变化会比较大，故也可以人均住房面积，人均汽车持有量，作参考，如将房价除以30年再除以12个月，得出每月分摊值后，以此进行加成，计算过程中可将现值与未来值考虑进去。
具体思路还需自己力行，模型简易程度据自己能力而定。

6. 数学建模的意义

从以下几个方面说一下：
1.数学建模提高了自己对数学的兴趣。
2.数学建模提高了自己的独立思考的能力。
3.数学建模锻炼了我们团队合作的能力。
4.数学建模使我们对论文的格式有了一个了解。
5.数学建模丰富了我们的业余生活。
6.数学建模能使我们找到志同道合的朋友。
数学建模是我们对计算机的知识也有了一定的加深。
可以从上面的几个方面总结一下参加数学建模的意义，希望能对你有所帮助。

7. 数学建模是什么？

8. 数学建模的目的和方法

目的：数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）
方法：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。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
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。
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常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
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（或近似计算）。
模型分析
对所得的结果进行数学上的分析。
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。
模型应用
应用方式因问题的性质和建模的目的而异。