数学建模

数学建模之数学模型-1：线性规划线性规划问题可以分为两类问题：（1）如何合理地使用有限的资源以得到最大的效益。（2）为了达到一定的目的，如何组织生产或安排相关计划以使消耗资源达到最少。决策变量：问题中可以控制的变化的因素，通常记为： x i , i = 1 , 2 , . . . , n x_i,i=1,2,...,n xi,i=1,2,...,n它的值可以至少在某一个范围内变化，决策变量可以分为两类：离散变量和连续变量。目标函数：通过决策变量构造的函数来表达决策者的某种愿望。约束条件：问题中所满足的条件。

0.1 量海航行：量化因子列表汇总（持续更新）一个开源的量化因子项目，通过Python实现和标准化处理，将各类技术指标转化为可用因子。不止于因子计算，后续更有因子评估、优化与集成，助您构建专业量化交易系统。

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Starlink卫星动力学系统仿真建模番外篇5-太阳敏感器太阳敏感器是一种用于测量太阳相对于航天器位置的设备，主要用于航天器的姿态控制和导航。以下是其主要介绍：

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MATLAB更改图论的布局：设置layout在图论那一章，我们讲过最小生成树和单源最短路径（见：从零开始学数学建模）：以最短路径那节课为例，把绘图p=plot那部分代码写为：

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模糊综合评价法：原理、步骤与MATLAB实现在复杂决策场景中，评价对象往往涉及多个相互关联的模糊因素。模糊综合评价法通过建立模糊关系矩阵，结合权重分配与合成算子，实现对多因素系统的科学评价。本文详细讲解模糊综合评价法的数学原理、操作步骤，并辅以MATLAB代码实现。

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2021年全国研究生数学建模竞赛华为杯E题信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题求解全过程文档及程序一、背景 UWB（Ultra-Wideband）技术也被称之为“超宽带”，又称之为脉冲无线电技术。这是一种无需任何载波，通过发送纳秒级脉冲而完成数据传输的短距离范围内无线通信技术，并且信号传输过程中的功耗仅仅有几十µW。UWB因其独有的特点，使其在军事、物联网等各个领域都有着广阔的应用。其中，基于UWB的定位技术具备实时的室内外精确跟踪能力，定位精度高，可达到厘米级甚至毫米级定位。UWB在室内精确的定位将会对卫星导航起到一个极好的补充作用，可在军事及民用领域有广泛应用，比如：电力、医疗、化工行业、隧道

2025年3月一区SCI-混沌进化优化算法Chaotic evolution optimization-附Matlab免费代码本期介绍了一种基于混沌动力学的元启发式算法-混沌进化优化算法Chaotic evolution optimization，CEO。CEO的主要灵感来源于二维离散记忆映射的混沌演化过程。通过利用记忆映射的超混沌特性，对CEO算法进行数学建模，为进化过程引入随机搜索方向。该算法于2025年3月最新发表在中科院1区SCI期刊 Chaos, Solitons & Fractals。

算法——数学建模的十大常用算法数学建模的十大常用算法在数学建模竞赛和实际问题解决中起着至关重要的作用。以下是这些算法的具体信息、应用场景以及部分算法的C语言代码示例（由于篇幅限制，这里只给出部分算法的简要代码或思路，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和扩展）：

算法——数学建模中的“上帝掷骰子”：蒙特卡罗算法1946年洛斯阿拉莫斯实验室，冯·诺伊曼团队用掷骰子的方式，成功预测了氢弹的中子扩散——这是蒙特卡罗算法首次震惊世界。 2023年《原神》物理引擎，角色技能特效的光线追踪计算，同样依赖蒙特卡罗模拟。

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模糊数学模型：基础概念1965年，美国计算机与控制专家L.A. Zadeh教授在国际期刊《Information and Control》上发表了开创性论文《Fuzzy Sets》，标志着模糊数学这一新兴学科的诞生。模糊数学的核心思想是处理现实世界中广泛存在的“模糊现象”，例如“高个子”与“矮个子”、“年轻人”与“老年人”等无法用经典数学精确描述的概念。本文将从模糊数学的基本概念出发，解析其核心理论与应用方法。

100.14 AI量化面试题：模型蒸馏（Model Distillation）和模型微调（Fine-tuning）的异同点本文通过通俗易懂的方式介绍模型蒸馏(Model Distillation)和模型微调(Fine-tuning)的共同点与差异点，帮助读者更好地理解这两种模型优化技术。

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3D渐变柱状图数据准备：数据可以是任意形式的矩阵，例如 5x7 的矩阵。行标签 (rowLabels) 和列标签 (colLabels) 是可选的，如果不需要可以删除相关部分。

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集，包括核函数技巧、特征工程和优化方法。

您好啊数模君

2025.2.6 数模AI智能体大更新，更专业的比赛辅导，同提示词效果优于gpt-o1/o3mini、deepseek-r1满血本次更新重新梳理了回复逻辑规则，无任何工作流，一共3.2k字细节描述。具体效果可以看视频，同时也比对了gpt-o1、gpt-o3mini、deepseek-r1-67BI，从数学建模题目解答上来看，目前我的数模AI智能体具有明显优势。

一份完整系统化提升信息输出密度与逻辑严谨性的训练素材提升交流过程中信息输出密度与逻辑严谨性，需要从预备阶段、构思阶段、表达阶段、反馈修正阶段四大环节着手，每个环节均应纳入科学的方法论与数学建模工具的辅助。

98.2 AI量化开发：基于DeepSeek打造个人专属金融消息面-AI量化分析师（理论+全套Python代码）文章主旨：本文将带领读者，实现全流程的：数据获取，数据加工，信息提取，AI提示词工程，DeepSeek-AI量化Agent，AI量化信息提取。让读者轻松获得专属于个人的金融消息面-AI量化分析师。注意：本文是使用DeepSeek进行AI量化研究开发项目之一，因此本文内仅进行消息面（文本信息）的提取，文本以外的要素（如：数据、算法等）将会在之后的文章进行添加，敬请期待。

您好啊数模君

数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃)，都是采用无提示词的硬核提问方式，测试视频如下。

亲和传播聚类算法应用（Affinity Propagation）亲和传播（Affinity Propagation，简称 AP）是一种基于“消息传递”的聚类算法，与 K-Means 等传统聚类方法不同，它不需要用户预先指定簇的数量，而是通过在数据点之间传递相似度信息来自动确定簇数。其核心思想是每个数据点都会向其他数据点发送关于是否可以作为簇中心的“责任”信息，同时也会接收来自其他数据点的“可用性”信息，从而在算法迭代中自我调整，最终找到簇中心。

99.23 金融难点通俗解释：小卖部经营比喻PPI（生产者物价指数）vsCPI（消费者物价指数）本文主旨：本文使用小卖部比喻PPI和CPI，目的是让大家对这两个知识点有一个更加通俗易懂、贴近生活的理解。并用数据实证了CPI和PPI的价格传导之谜：为什么进货价涨了10%，零售价却不敢跟着涨这么多？这个困扰着小卖部老板的问题，恰好反映了CPI和PPI的微妙关系。数据显示，2023-2024年间，生产者价格指数(PPI)的波动幅度明显大于消费者价格指数(CPI)。这种"不完全传导"现象，正是市场竞争下商家利润调节的结果，也展现了宏观经济中价格传导的真实状态。

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2025数学建模美赛|B题成品论文本研究聚焦阿拉斯加州朱诺市可持续旅游业发展难题，构建数学模型，为其及受过度旅游影响地区提供解决方案。朱诺市2023年接待160万游轮乘客，收入约3.75亿美元。但过度旅游引发诸多问题，门登霍尔冰川因气候变暖和过度旅游持续退缩，自2007年起退缩距离达8个足球场大小，这不仅危及景观，还可能导致未来游客和收入流失。同时，大量游客使当地基础设施不堪重负，饮用水供应紧张、垃圾处理困难。此外，居民面临住房压力、生活空间拥挤等问题，部分人选择离开或抗议。