计算机在数学建模中的应用范文篇1
计算机仿真技术是指利用计算机科学和技术的成果建立被仿真的系统的模型，并在某些实验条件下对模型进行动态实验的一门综合性技术。它具有高效、安全、受环境条件约束较少、可改变时间比例尺等优点，已成为分析、设计、运行、评价、培训系统的重要工具。水利工程是一项施工周期长，施工复杂的系统工程。它包含了工程主体施工、临时挡泄水工程施工以及水位变化和潮汐的影响等,水利工程的施工质量受自然原因和人为原因的双重影响，所以为保障工程的质量，在施工过程中必须对各种因素的不确定性和周密性予以严格的控制。传统的多采用设计蓝图对施工进行把握，然而二维图形不够直观,对施工的全过程很难从整体上加以把握。随着科学技术的不断发展完善，计算机仿真技术开始在水利工程施工领域加以运用。主要分析了计算机仿真技术在水利施工中的应用，希望对计算机仿真技术的应用有所帮助。
2计算机仿真技术的优点及实现过程
2.1计算机仿真技术的优点
第一，节省时间。计算机仿真技术以其智能化的手段可以对多种施工方案进行快速的比较，可以准确快速的选择出最优施工方案。通过施工方案的选择，可以就施工的不同阶段所做的准备工作加以分析研究，针对一些潜在的问题，可以提前采取措施加以规避。第二，成本低。计算机模拟是一种虚拟的模拟技术，不需要通过真实的原型试验只需要通过相关模拟软件的开发与应用便可以对就相关的数据得出结论，而且可以反复的进行试验，对不同的方案加以论证。与原型试验投入成本相比，计算机仿真技术软件开发与使用的费用要低得多。第三，可靠性高。与人工排块不同，计算机仿真技术的应用以系统模型的正确以及软件编制的正确性为前提,计算机施工仿真模拟通过软件进行模拟，减少了人工排块过程中因人为因素所造成的失误。第四，实用性强。计算机仿真技术的应用面比较广，一般情况模型只要是采用数学加以描述的，其系统的行为就可以通过运用计算机来模拟，并可以准确的把握系统未来的发展趋势,估计剩余使用寿命等,随着科技的不断发展，计算机仿真技术将被运用到更多的领域。
2.2计算机仿真技术的实现
计算机仿真技术是在数学理论的基础之上发展起来的一门试验科学。作为一项实用技术，并不能对客观具体事物进行直接处理，计算机模拟技术的应用需要以数学模型的建立才能作为能反映研究对象本质的关键技术。计算机仿真技术的实现是确定研究对象后，针对研究对象建立数学模型，并通过计算机对数学模型的仿真计算最终得到仿真结果的。第一步，建立模型。在进行仿真前要根据研究对象和研究目的的不同，抽象出一个确定的系统,并就系统的边界和约束条件加以限定，采用力学、数学和其它相关知识将抽象出来的系统用数学表达式描述出来，形成“数学建模”。系统的数学模型，在研究目的不同的情况下可以划分为：静态模型、动态模型、离散时间动态模型和混合时间动态模型。模型准确与否影响着仿真结果是否能反映实际。第二步，输入模型。模型的输入即是对上一步所建立的数学表达式结合软件不同特点输入为计算机能够处理的形式,这种形式所表现的内容,即是所谓的“仿真模型”。这个模型是进行计算机仿真的关键。当然实现这一过程,也可以自行开发一个新的软件。第三步，模型的仿真计算。所谓模型的仿真计算是指在计算机中载入上一步获得的仿真模型，在事先设计的实验方案内进行仿真计算。第四步，评估仿真结果。对一个系统的状况从整体上加以把握是仿真的目的所在。系统运行信息是仿真的结果，仿真的研究目的在于对所获取的信息进行分析进行评估和认识，并将仿真结果运用到施工实践当中。
3计算机仿真技术在水利施工中的应用实例
3.1工程概况
某大型水电站混凝土拱坝坝高178m,混凝土浇筑量可达485万m3,混凝土浇筑施工工艺复杂、施工难度高。如何有效、高质量、快速地组织大坝混凝土施工,合理安排浇筑顺序,对于整个工程的进度和质量都有至关重要的影响。为了直观反映该工程进度,借助于三维建模技术,对该工程施工过程进行仿真研究。
3.2三维建模
根据设计结果,提取混凝土拱坝的相关数据,首先用Auto-CAD工具建立三维网格模型,尽量真实地体现图形实体对象与仿真变量间的对应关系。利用系统实体CAD图形建模,目的是为了定义系统实体的形状、结构及其他相关信息。仿真的目的是观察大坝的浇筑施工状态随时间的动态变化,以便于及时掌握系统模型的基本特性,找出仿真系统的最佳设计参数,据此对真实大坝的设计结果进行改善或优化。可通过对数据库中工程各浇筑块数据的统计、计算,在已建的三维模型中描绘出各控制阶段的筑坝进度面貌,直观地再现大坝的概貌。
3.3施工过程模拟
模拟工作的主要思路就是安排各台缆机所负责的浇筑块的日程计划。在坝型,尺寸及分缝一定的情况下,在某个给定的机械配置方案条件下,可根据各种限制及约束条件,找到某种适宜的分块浇筑顺序和最紧凑的工期。因此,在模拟中采取在给定的浇筑方案和机械配置情况下,按照满足施工中各种约束限制条件的要求安排坝块的浇筑顺序,算出各坝块浇筑施工进程,从而计算出所需的大坝工期。如果改变浇筑方案,可进行类似的模拟和计算,从而得到各种不同浇筑方案的结果。然后通过综合比较,选出较优的方案。本文对4台缆机和三台缆机方案进行比较,实施仿真中考虑了以下约束条件:每一注块能否浇筑的时间约束、相邻注块的允许高差、相邻注块的拆模限制、缆机工作范围的限制、相邻缆机工作干扰限制、气温条件对浇筑的影响、突发事件对浇筑的影响限值和其他可能的约束限制等约束条件。如对于分坝段而且分仓浇筑的重力坝,在其下游仓快达到坝顶时,可能存在并峰问题,这时可能同一坝段的两个仓位在到达并峰高程后,要相互等待。或者对于混凝土拱坝,有的跨坝段孔洞需要安装钢衬,同样存在需要相互等待到达同一高程的问题等等。
计算机在数学建模中的应用范文篇2
一、数值分析在模型建立中的应用
在实际中，许多问题所研究的变量都是离散的形式，所建立的模型也是离散的。例如，对经济进行动态的分析时，一般总是根据一些计划的周期期末的指标值判断某经济计划执行的如何。有些实际问题即可建立连续模型，也可建立离散模型，但在研究中，并不能时时刻刻统计它，而是在某些特定时刻获得统计数据。另一方面，对常见的微分方程、积分方程为了求解，往往需要将连续模型转化成离散模型。将连续模型转化成离散模型，最常用的方法就是建立差分方程。
以非负整数k表示时间，记xk为变量x在时刻k的取值，则称Δxk=xk+1-xk为xk的一阶差分，称Δ2xk=Δ（Δxk）=xk+2-2xk+1+xk为xk的二阶差分。类似课求出xk的n阶差分Δnxk。由k，xk，及xk的差分给出的方程称为差分方程[2]。例如在研究节食与运动模型时，发现人们往往采取节食与运动方式消耗体内存储的脂肪，引起体重下降，达到减肥目的。通常制定减肥计划以周为时间单位比较方便，所以采用差分方程模型进行讨论。记第k周末体重为w（k），第k周吸收热量为c（k），热量转换系数α，代谢消耗系数β，在不考虑运动情况下体重变化的模型为w（k+1）=w（k）+αc（k+1）-βw（k）[2]，k=0，1，2，…，增加运动时只需将β改为β1+β，β1由运动的形式和时间决定。
二、数值分析在模型求解中的应用
插值法和拟合法在模型求解中的应用
1.拟合法求解
在数学建模中，我们常常建立了模型，也测量了（或收集了）一些已知数据，但是模型中的某些参数是未知的，此时需要利用已知数据去确定有关参数，这个过程通常通过数据拟合来完成。最小二乘法是数据拟合的基本方法。其基本思想就是：寻找最适合的模型参数，使得由模型给出的计算数据与已知数据的整体误差最小。
假设已建立了数学模型y=f（x，c），其中，c=（c1，c2，…，cm）T是模型参数。已有一组已知数据（x1，，y1），（x2，y2），…，（xk，，yk），用最小二乘确定参数c，使e（c）=∑ki=1（yi-f（xi，c））2最小。函数f（x，c）称为数据（xi，，yi）（i=1，2，…，k）的最小二乘拟合函数。如果模型函数y=f（x，c）具有足够的可微性，则可用微分方程法解出c。最合适的c应满足必要条件e（c）cj=-2∑ki=1（yi-f（xi，c））f（xi，c）cj=0，j=1，2，…，m。
2.插值法求解
在实际问题中，我们经常会遇到求经验公式的问题，即不知道某函数y=f（x）的具体表达式，只能通过实验测量得到该函数在一些点的函数值，即已知一部分精确的函数值数据（x1，，y1），（x2，y2），…，（xk，，yk）。要求一个函数
yi=φ（xi），i=0，1，…，k，（2）
这就是插值问题。函数yi=φ（xi）称为f（x）的插值函数。xi（i=0，1，…，k）称为插值节点，式（2）称为插值条件[2]。多项式插值是最常用的插值方法，在工程计算中样条插值是非常重要的方法。
3.模型求解中的解线性方程组问题
在线性规划模型的求解过程中，常遇到线性方程组求解问题。线性方程组求解是科学计算中用的最多的，很多计算问题都归结为解线性方程组，利用计算机求解线性方程组的方法是直接法和迭代法。直接法基本思想是将线性方程组转化为便于求解的三角线性方程组，再求三角线性方程组，理论上直接在有限步内求得方程的精确解，但由于数值运算有舍入误差，因此实际计算求出的解仍然是近似解，仍需对解进行误差分析。直接法不适用求解n≥4的线性方程组，因此当n≥4时，可以采用迭代法进行求解。
迭代法先要构造迭代公式，它与方程求根迭代法相似，可将线性方程组改写成便于迭代的形式。迭代计算公式简单，易于编制计算程序，通常都用于解大型稀疏线性方程组。求解线性方程组的一般设计思想如下，假设建立一个线性规划模型
Ax=b
其中A=a11a12…a1na12a22…an2an1a12…ann，x=x1x2xn，b=b1b2bn，即A∈Rn×n，可将A改写为迭代的形式
x=Bx+f
并由此构造迭代法
xk+1=Bxk+f，k=0，1，2，…，
其中B∈Rn×n，称为迭代矩阵。将A按不同方式分解，就得到不同的迭代矩阵B，也就的带不同的迭代法，例如Jacobi迭代法[5]、高斯-赛德尔迭代法[5]、超松弛迭代法等。
由于计算过程中有舍入误差，为防止误差增大，就要求所使用的迭代法具有稳定性，即迭代收敛，收敛速度越快，误差越小。若x=Bx+f中，ρB
4.数值积分在模型求解中的应用
模型求解过程中可能遇到积分求解问题，用求积公式If=∫bafxdx=Fb-Fa，使定积分计算变得简单，但在实际应用中很多被积函数找不到用解析时表示的原函数，例如∫10e-x2dx，或者即使找到表达式也极其复杂。另外，当被积函数是列函数，其原函数没有意义，因此又将计算积分归结为积函数值的加权平均值。
假设a≤x0≤x1≤…≤xn≤b，则积分的计算公式[5]为∫bafxdx≈b-a∑ni=0αifxi，称其为机械求积公式，其中xi（i=0，1，2，…，n）称为求积节点，αi与f无关，称为求积系数或权数，机械求积公式是将计算积分归结为计算节点函数值的加权平均，即取∑ni=0αifxi≈fξ
得到的。由于这类公式计算极其便捷，是计算机计算积分的主要方法，构造机械求积公式就转化为求参数xi及αi的代数问题。
5.数值分析在求解微分方程中的应用
在数学建模中，所建立的模型很多时候是常微分方程或者偏微分方程，这些方程求解析解是很困难的，而且即使能够求得解析解，由于所用数据的误差得到的解也是近似值，所以大部分情况下会采取数值的方法进行求解。
三、误差分析
在数学模型中往往包含了若干参变量，这些量往往是通过观察得到的，因此也带来了误差，这种误差称为观察误差[4]。这些误差是不可避免的，所以我们只能在模型建立和模型求解中避免误差扩大。目前已经提出的误差分析方法有向前误差分析法与向后误差分析，区间分析法，及概率分析，但在实际误差估计中均不可行。不能定量的估计误差，因此在建模过程中更着重误差的定性分析，也就是算法的稳定性分析。
在误差分析中，首先要分清问题是否病态和算法是否稳定，计算时还要尽量避免误差危害。为了防止有效数字的损失，应该注意下面若干原则：一是避免用绝对值小的数作除数；二是避免数值接近相等的两个近似值相减，这样会导致有效数字严重损失；三是注意运算次序，防止“大数”吃“小数”，如多个数相加减，应按照绝对值由小到大的次序运算；四是简化步骤，减少算术运算的次数。
计算机在数学建模中的应用范文篇3
关键词：神经网络；计算机安全；评价技术
近年来，计算机及其网络技术的快速发展给人们的生产、生活带来了极大便利，但同时也带来了相应的安全风险。在计算机网络运营过程中，能够影响其安全的因素众多，比如计算机软硬件损坏、病毒、黑客攻击、人为操作失误等。为了有效促进计算机及其网络技术的发展，应严格防范安全问题，通过建立科学、高效的网络安全评价系统，采取相对应的安全防范措施，不断优化与完善计算机网络体系，以便于其为人们提供更好的服务。
1神经网络及计算机网络安全的概述
1.1神经网络简介
神经网络又被称为链接模型，其是从生物神经网络得到启发而建立的。神经网络模拟了人脑的信息处理方式，然后通过建立数学模型研究大脑行为结构及神经元的基本特征。世界上第一个神经网络模型是由生物学家及数学家共同提出的。神经网络复杂多变，神经元通过大量节点相互连接成网络，并且每一个神经元都能够处理信息，因此，神经网络能够同时处理海量信息。计算机学家在神经网络模型的基础上进行优化，设计出了感知器神经网络模型，并将之应用到计算机网络、工程建设以及经营管理等多个领域。
1.2计算机网络安全
计算机网络安全主要是指在网络环境下，通过采用较为先进的科学技术及管理措施来保障计算机网络体系正常运营及资料安全。广义的计算机网络安全包括物理安全及逻辑安全两大部分，其中逻辑安全主要是指信息数据的完整性、保密性及可用性等方面的内容；物理安全则包括系统中的硬件及软件等内容。计算机网络安全具有较强的可控性及可审查性。目前，计算机网络安全问题已成为全球共同关注的问题，同时也是相关从业人员一直努力解决的一大重要问题。
1.3计算机网络安全评价体系的建立原则
计算机网络安全评价体系是评价工作的基础，其能够科学、全面、客观地分析与评定计算机网络中存在的不安全因素，并给出相应的指标及解决措施，因此，在评价体系建立过程中，应综合考虑多方面因素来设计评价指标。计算机网络安全评价体系的建立原则主要包括以下几个方面。（1）可行性。在安全评价体系建立之初，首先应确保构建的可行性，必须从实际条件和需求出发，因地、因需、因人制宜，以此来确保评价体系的实用性。（2）准确性。安全评价体系建立过程中，应当确保其能够体现出计算机网络安全的技术水平，并及时将各项安全信息反馈给检测人员，以便于技术人员及时进行安全维护。（3）完备性。建立安全评价体系，还应确保其能够全面反映计算机网络安全的基本特征，以便于提高评价的准确性、真实性。（4）简要性。安全评价体系的评价指标应具有代表性，以此来确保安全评价工作简单、明了。（5）独立性。由于计算机网络是一个较为复杂的系统，因此，在其安全评价过程中，应确保各项指标的独立性，尽量减少重复选择及指标之间的关联，以此来提升安全评价工作的效率和准确性。与此同时，在指标检测过程中，应尽量选择那些具有代表性和独立性的指标进行检测，以便于将计算机网络的运行状态和安全状况客观、真实地展现出来。在基于神经网络的计算机安全评价体系中，神经网络发挥着至关重要的作用，并且其较强的适应性为安全评价工作提供了强有力的保障，因此通过神经网络技术，能够创建出计算机网络安全评价模型及仿真模型，以此来有效评估计算机网络的安全状况。
2基于神经网络的计算机安全评价技术体系的建立
BP神经网络模型是当前使用最广泛的神经网络模型，其主要采用最速下降法进行反向传播，同时调整相关数值，从而将误差降到最低。BP神经网络模型还可以运用误差逆传播算法，构建起反馈多层网络。由于BP神经网络模型的算法简单，更易实现，且具有良好的非线性逼近能力，因此，其也是计算机安全评价系统常用的模型之一。本文主要以BP神经网络模型为基础，对计算机安全评价系统展开分析。
2.1基于神经网络的计算安全评价模型的设计
该模型主要由输入层、隐含层及输出层三大部分组成。（1）输入层。BP神经网络在设计过程中必须严格规定输入层神经元节点的数量，其应与安全评价体系的评价指标数量一致，因此，神经元节点的数量应由二级指标的数量确定。比如，安全平体系中设计了10个二级指标，那么输入层神经元节点的数量也应是10个。（2）隐含层。神经网络安全评价模型在设计中，应采用单向隐含层，但若隐含层节点数量过多，则会大大增加神经网络的学习时间，而若隐含层节点数量过少，又会降低神经网络的容错率，所以在设计过程中必须控制好隐含层的节点数量。（3）输出层。神经网络安全评价模型的输出层设计关系到网络安全评价结果，若在输出层评价设计时，将输出层节点设为2个，那么（1,1）的输出结果则表示十分安全，而（1,0）则表示基本安全，（0,1）则表示不太安全，（0,0）则表示非常不安全。
2.2基于神经网络的计算安全评价模型的学习
基于神经网络的计算机安全评价模型构建过程中，BP神经网络需要在模型中进行神经网络学习，这就表示其需要完成相应的训练工作，同时这也使得BP神经网络具备初始连接权利。由于经过了一系列的神经网络学习，所以后期使用中其误差值较小，这样才能确保安全评价结果的准确性，并保证模型使用与使用者的期望值无限接近。
2.3基于神经网络的计算机安全评价模型的验证
验证安全评价模型，是为了确保其设计与学习工作的良好性，更是为了确保安全评价模型具备全面性、实用性及准确性。验证程序主要为：首先，科学选取样本数据，然后将样本数据输进模型中，经过模型的检验与分析，从而对计算机网络的安全进行评价，如果所输出的结果与对比值一致，则表明安全评价模型具有较高的准确性，可以投入使用；如果所输出的结果与对比值存在较大的误差，这时还应查明误差原因，如果是模型的问题，还应对模型进行检验与优化，严重的还应重新设计，务必要确保其实用性和准确性。
3结语
综上所述，神经网络在计算机安全评价模型中具有至关重要的作用。因此，在构建基于神经网络的计算机安全评价模型时，应将神经网络的基本特征与计算机网络运行特点紧密结合起来，并综合考虑实际状况和需求，然后以网络安全评价模型构建的五大原则为基础，从模型设计、神经网络学习及模型验证等几大步骤着手，尽力创建出全面、高效、准确且实用性强的计算机网络安全评价模型，以便于为计算机网络安全运行提供有力的支撑。
参考文献
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计算机在数学建模中的应用范文篇4
关键词：数学建模；非专业素质；数学教学
中图分类号：G642文献标识码：A
民办高等教育近些年来得到了空前发展，独立院校以培养适应社会需要的高素质应用型人才为主要培养目标，不仅成为人们的一种共识，而且逐步渗透到独立院校的办学实践中。现在高等教育正由精英教育专向大众教育，培养实用型人才并兼顾少数精英的培养模式越来越被独立院校所认同。数学课程作为一门公共基础课程如何服务于这个目标成为基础课程改革的热点，将数学建模思想融入独立院校数学教学应是一个重要取向之一。
一、数学建模对大学生能力的培养
19世纪著名德国数学家H.G.Grassmann说过：“数学除了锻炼敏锐的理解力、发现真理以外，它还有一个开发训练头脑全面考虑科学系统的功能”。数学的思考方式具有根本的重要性，数学能为组织和构造知识提供方法，以至于当用于技术时就能使科学家和工程师们生产出系统的、能复制的、并且是可以传播的知识――分析、设计、建模、模拟(仿真)。
随着科学技术的发展，数学建模这个词?[越来越多地出现在现代人的生产、工作和社会活动冲，大学生则可以通过参加数学建模竞赛参与到数学建模中来。大学生数学建模竞赛起源于美国，我国从1989年开始开展大学生数模竞赛，1994年这项竞赛被教育部列为全国大学生四大竞赛之一，每年都有几百所大学积极参加。数学建模竞赛与以往主要考察知识和技巧的数学竞赛不同，是一个完全开放式的竞赛。数学建模竞赛的主要目的在于“激励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，鼓励学生踊跃参加课外科技等活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。数学建模竞赛的题目没有固定的范围和模式，往往是由实际问题稍加修改和简化而成，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造性，参赛者从所给的两个题目中任选一个，可以翻阅一切可利用的资料，可以使用计算机及其各种软件。数学建模竞赛是能够把数学和数学以外学科联系的方法，通过竞赛把学生学过的知识与周围的现实世界联系起来，易于培养学生的下列能力：
(一)有利于学生动手能力的培养
目前的数学教学中，大多是教师给出题目，学生给出计算结果，问题的实际背景是什么?结果怎样应用?这些问题都不是现行的数学教学能够解决的。数学模型是一个完整的求解过程，要求学生根据实际问题，抽象和提炼出数学模型，选择合适的求解算法，并通过计算机程序求出结果。在这个过程中，学生必须根据所给问题对模型类型和算法选择作出决定，并对所建立的模型进行解释、验证。整个过程，建立模型可能要花50％的精力，计算机的求解可能要花30％的精力，这有利于学生动手能力的培养，有助于学生毕业后快速完成由学生到社会人的角色转变。
(二)有利于学生知识结构的完善及自学能力的培养
一个实际数学模型的构建涉及许多方面的问题，问题本身可能涉及工程问题、环境问题、生殖健康问题、生物竞争问题、军事问题、社会问题等等，就所用工具来讲，需要计算机处理、Internet网、计算机检索等。数学建模涉及的知识几乎涵盖了整个自然科学领域，甚至涉及到社会科学领域。因此，数学建模竞赛有利于促进学生知识交叉、文理结合，有利于促进复合型人才的培养。同时，由于所需的这些知识没有哪一个专业能同时覆盖，这样就促使学生去自学相关的知识，从而培养学生的自学能力并拓宽学生的知识面。另外，数学建模竞赛还要求学生具有很强的计算机应用能力和英文写作能力，从而完善学生的知识结构。
(三)有利于学生团队精神的培养
学生毕业后，无论是自主创业还是从事研究工作，都需要合作精神和团队精神。数学建模竞赛是一个合作式的竞赛，学生以团队形式参加比赛，每组3人，共同讨论，分工协作，最后完成一份答卷。竞赛持续3天3夜，参赛者可以在此期间充分地发挥自己的各种能力。在竞赛的过程中，3位同学充分分工与合作，共同完成模型的准备、假设、构成、求解、分析、检验、应用，到最后完成问题的解决。集体工作，共同创新，荣誉共享，这些都有利于培养学生的团队精神，培养学生将来协同创业的意识。任何一个参加过数学建模竞赛的学生，都对团队精神带来的成功和喜悦感到由衷的鼓舞。
二、将数学建模思想融入数学教学中
数学建模给我们的教学模式提出了更多的思考，我们不得不回过头重新审视一下我们的教学模式是否符合现代教学策略的构建。现代的教学策略追求的目标是提倡学生主动参与、乐于探究、勤于动手，培养学生搜集和处理的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力以及交流与合作的能力，只有遵循现代的教学策略，才能培养出适应新世纪、新形势下的高素质复合型人才。知识的获取是一个特殊的认识过程，本质上是一个创造性过程。知识的学习不仅是目的，而且是手段，是认识科学本质、训练思维能力、掌握学习方法的手段。在教学中应该强调的是发现知识的过程，而不是简单地获得结果，强调的是创造性解决问题的方法和养成不断探索的精神。在学习、接受知识时，要象前人创造知识那样去思考，去再发现问题。在解决问题的各种学习实践活动中，尽量提出有新意的见解和方法，在积累知识的同时注意培养和发展创新能力。数学建模恰恰能满足这种获取知识的需求，是培养学生综合能力的一个极好的载体，更是建立现代教学模式的一种行之有效的方法。因此，在数学教学中应该融入数学建模思想。如何将数学建模思想融入数学课程中，笔者认为要合理嵌入，即以科学技术中数学应用为中心，精选典型案例，在数学教学中适时引入，难易适中。主要抓好以下关键点：
(一)在教学中渗透数学建模思想
渗透数学建模思想的最大特点是联系实际。独立院校培养的主要是应用型人才，对其数学教学以应用为目的，体现“联系实际、深化概念、注重应用”的思想。学数学主要是为了专业课程的学习打下基础以及培养思维方式，而现行的本科教材中实际案例都较少，教师应根据不同专业的特点选择合适的案例，创设实际问题的情境，让学生能体会到数学在解决问题时的实际应用价值，激发学生的求知欲，同时在实际问题解决的过程中能很好地掌握知识，培养学生灵活运用和解决问题、分析问题的能力。数学教学中所涉及到的一些重要概念要重视引入，要设计它们的引入，其中以合适的案例来引入概念、演示方法是将数学建模思想融入数学教学-的重要形式。这样，在传授数学知识的同时，使学
生学会数学的思想方法，领会数学的精神实质，知道数学的来龙去脉，使学生了解到他们现在所学的那些看来枯燥无味但又似乎天经地义的概念、定理和公式，并不是无本之木、无源之水，也不是人们头脑中所固有的，而是有现实的背景，有其物理原型和表现的。在教学实践中，我们选出具有典型数学概念的应用案例，然后按照数学建模过程规律修改和加工之后，作为课堂上的引例或者数学知识的实际应用例题。这样使学生既能亲切感受到数学应用的广泛，也能培养学生用数学解决问题的能力。总之，在独立院校数学教学中渗透数学建模思想，等于教给学生一种好的思想方法，更是给学生一把开启成功大门的钥匙，为学生架起了一座从数学知识到实际问题的桥梁，使学生能灵活地根据实际问题构建合理的数学模型，得心应手地解决问题。当然，这也对数学教师提出了更高的要求，教师要尽可能地了解各个专业的相关知识，搜集现实问题与热点问题等等，在课程教学及考核中适度引入数学建模问题。
实践表明，真正学会数学的方法是用数学，为此不仅要让学生知道数学有用，还要鼓励他们自己用数学去解决实际问题。同时越来越多的人认识到。数学建模是培养创新能力的一个极好载体，而且能充分考验学生的洞察能力、创造能力、数学语言翻译能力、文字表达能力、综合应用分析能力、联想能力、使用当代科技最新成果的能力，培养学生们同舟共济的团队精神和协调组织能力，以及诚信意识和自律精神。在教学实践中，在数学课程的考核中增加数学建模问题，并施以“额外加分”的鼓励办法，在平常的作业中除了留一些巩固课堂数学知识的题目外，还要增加需要用数学解决的实际应用题，这些应用题可以独立或自由组合成小组去完成，完成得好则在原有平时成绩的基础上获得“额外加分”。这种作法鼓励学生应用数学，有利于提高学生逻辑思维能力，培养认真细致、一丝不苟、精益求精的精神，提高运用数学知识处理现实世界中复杂问题的意识、信念和能力，调动学生的探索精神和创造力，从而使学生获得除数学知识本身以外的素质与能力。
(二)适时开设《数学建模和实验》课
数学建模竞赛之所以在世界范围广泛发展，是与计算机的发展密不可分的，许多数学模型中有大量的计算问题，没有计算机的情况下这些问题的实时求解是不可能的。随着计算机技术的不断发展，数学的思想和方法与计算机的结合使数学从某种意义上说已经成为了一门技术。为使学生熟悉这门技术，应当增设《数学建模和实验》课，主要以专题讲座的形式向同学们介绍一些成功的数学建模实例以及如何使用数学软件来求解数学问题等等。与数学建模有密切关系的数学模拟，主要是运用数字式计算机的计算机模拟，它根据实际系统或过程的特性，按照一定的数学规律，用计算机程序语言模拟实际运行状况，并根据大量模拟结果对系统和过程进行定量分析。在应用数学建模的方法解决实际问题时，往往需要较大的计算量，这就要用到计算机来处理。计算机模拟以其成本低、时间短、重复性高、灵活性强等特点，被人们称为是建立数学模型的重要手段之一，由此也可以看出数学建模对提高学生计算机的应用能力的作用。
计算机在数学建模中的应用范文1篇5
【关键词】数学算法计算机编程思考分析
近年来，信息技术的不断发展，使得计算机技术在人类的日常生活中占据了十分重要的地位。无论是利用计算机进行软件制造、还是大型运算，都需要依靠计算机编程来实现。数学算法作为一项研究数字规律的思想，主要通过利用数字规律来减少工作量，提高工作效率。将其用于计算机编程优化当中，可以有效的解决传统编程代码所无法解决的问题。因此，数学算法在计算机编程优化中具有十分重要的地位，要重视数学算法的存在。
1对数学算法进行分析
1.1数学算法在计算机编程中的地位
数学算法就是通过观察与思考，寻找事物中的数字规律，从而利用数字规律来减少工作量的一种方法。通过对数学算法的使用，可以通过最小的代价实现最大的成功。虽然，在计算机编程的过程中，数学算法的作用十分明显，但是，数字算法并没有得到足够的重视。
从目前的情况上来看，所有的计算机编程方式中，数学算法的效率是最高的，而且拥有广阔的市场，使用的人数众多，在计算机编程当中具有举足轻重的作用。在计算机编程中，使用数学算法，不仅可以提高工作效率，还可使用数学算法对不同的计算机程序进行优化。
1.2数学算法在计算机编程优化中应用的现状
随着科学技术的不断发展，计算机逐渐的被人们所接受，成为了人们生产、生活中必不可少的物品之一，人类文明的迅速发展做出了重要的贡献。因此，在使用数学算法对计算机编程进行优化时，应该先对即将优化的计算机程序进行认真的检查，充分的了解其相关信息，分析其内在规律，并做出简单的假设，在这些前提工作结束以后，便可以使用数学算法的语言和符号对其进行表述，建立结构模型，然而再将建好的数学结构模型放入计算机中进行运算，并结合实际情况对结果进行检验。而此时构建的数学结构模型，我们可以姑且叫他数学模型建模，数学模型建模的应用大大提高了计算机编程的效率，促进计算机编程技术不断的取得新的成就。
2数学算法在计算机编程领域的应用
计算机技术是当今社会领域中十分重要的科学技术之一，对于人类的工作、生活具有重要的意义。为了充分发挥计算机技术的研究，尽可能的开发计算机技术的潜力，使其更好的应用与人们的生活与工作之中。而计算机的编程技术作为计算机技术中的基础，也是计算机中应用最为广泛的技术之一。但是，即便如此，在进行编程或优化的过程中，依旧需要足够的理论知识作支持，而数学算法则可以为计算机编程提供做够的理论支持，因此，数学算法在计算机编程领域占据了十分重要的位置。
计算机编程的过程中，无论使用哪个国家的语言或者是是哪个国家的技术，都可以通过计算机中的语言翻译系统将其翻译成统一的文字形式，从而产生了许多不同的应用功能。计算机的出现，大大降低了人力工作的难度，复杂且较为繁琐的计算，使用计算机就可以快速、嗜返耐瓿伞3高速的大量计算，是计算机无可比拟的优势之一。由于科学技术始终在不断的发展，计算机技术也要不断地更新，只有不断对计算及进行优化，对其程序进行升级，才能使计算机始终保持高效运转。而数学算法作为一项寻找事物规律，力求化繁为简的理论知识，在优化计算机编程方面作用十分明显。然而，要想使数学算法的优化作用得以实现，就需要努力进取，不断创新，只有通过实践才能论证理论知识的严谨性，只有建立良好的理论基础，才能使其成为实践的依据，而创新则是实践过程中不断探索的结果，也是确保计算机永远有着实用性的必要方法。
3数学算法与C语言
C语言既是一种高级语言，又是一种基础语言，是通过计算机程序设计而成的一种特殊语言，不仅有着传统计算机高级语言的特点，还有许多其他种类基础语言的特点。在实际的使用当中，C语言的使用还存在着一定的问题。在这些问题当中，受到各界关注最多的就是重复翻译的问题。C语言并非一种简单的语言，而是一种面向整个编程的程序语言，因此，工作人员在试用期进行编程操作时，首先要注意的就是代码逻辑的运行过程，由于C语言自身存在着一定的局限性，导致了其在语言程序的优势方面比较吃亏，造成了程序不整洁的情况出现，对计算机操作的效率影响较大。而数学算法的最大优势便在于，使用最简单的方法，最大化提高工作效率。传统的计算机编程，先要对程序流程的设计进行逻辑分析，然而使用代码进行编程操作；而使用数学算法以后，可以有效的解决了传统编程中使用代码所难以解决的问题。由此看来，使用数学算法对计算机编程进行优化，可以有效的提高计算机计算处理效率，通过建立数学模型的方法解决了传统编程代码需要解决的一切问题，不仅有效的降低了计算机的工程量，还提高了计算机的操作与计算速度。
4总结
综上所述，本文对数学算法的现状及其在计算机编程中的地位、应用进行了研究与分析，并通过数学算法与C语言之间的关系，证明了数学算法对优化计算机编程起到的作用。数学算法是数学学习中比较简单的计算方法，利用这种计算方法可以有效的降低计算量，提高计算效率与工作质量，也正是因为这个特性，才使其在优化计算机编程过程中起到了如此重要的作用。在未来的发展中，为了从根本上解决传统计算机编程遗留的问题，必须利用数学算法对计算机编程进行优化，提高计算机的工作效率与质量。
参考文献
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[2]淑霞，冉娟，李春青.基于粒子群优化的k-means改进算法实现Web日志挖掘[J].计算机应用，2016，36（S1）.
计算机在数学建模中的应用范文篇6
虚拟现实技术是指利用计算机技术创造虚拟的环境和人物，这些环境和人物“看”起来，“听”起来，甚至“摸”起来和真的一样。相比建模技术而言，计算机仿真技术侧重于刻画事物或系统随时间或环境的变化而变化的过程。
计算机仿真技术可以用来增强虚拟环境的“沉浸感”和“逼真性”。比如，在虚拟的计算机环境中仿真出各种逼真的物理效应。物理效应包括人体运动、水流、烟雾、火以及物体之间的碰撞和爆炸等。根据这些物理规律，人们可以建立它们的抽象数学模型并采用偏微分方程数值求解技术计算它们随时间变化的动态过程，并通过计算机图形的渲染技术将这些物理效应在计算机屏幕上呈现出来。使用仿真方法模拟出的许多物理效应可以达到观看者无法判断是计算出的还是真实拍摄的地步，从而可以使用户沉浸在计算机展示的虚拟环境中。
五个阶段
在中学时我们就遇到过这样的问题:已知子弹离开枪口的速度，在不考虑空气阻力的情况下求解子弹的运动轨迹。实际上这个问题可以看做是一个简单的计算机仿真问题，我们可以利用经典的牛顿力学模型来描述子弹的运动过程，再根据初始条件和微积分思想设计数值求解算法，求解该问题。
简单说来，计算机仿真技术就是采用数学工具建立描述事物或系统变化规律的数学模型或物理模型，并设计数值计算方法求解模型参数，以及事物或系统在给定初始条件下随时间的变化情况或者是在不同的边界条件下系统状态的变化。
一般而言，计算机仿真需要经过建模、编写计算程序、运行程序进行实验、分析实验结果、修改和完善模型这五个阶段。建模的阶段就是对待仿真的事物或系统分析其主要因素，忽略次要因素，分析主要因素之间的定量关系，并用数学语言描述出来。根据得到的定量关系和已知变量采用数学方法找出计算未知变量的算法。根据求解未知变量的算法编写计算程序，然后在计算机上运行程序，观察在不同输入数据情况下系统的变化。最后根据实验结果分析模型的准确性。
如果实验结果和实际情况不符合，那么回到建模阶段检查，是否误将主要因素忽略、主要因素之间的定量关系是否准确。然后根据修改的模型在再进行仿真实验，直到计算结果和观察所得的实际情况相符为止。
根据被研究系统的特征又可以将仿真系统分为两大类:连续系统仿真和离散事件系统仿真。连续系统仿真是指对那些系统状态变量随时间连续变化的系统的仿真研究。这类系统的数学模型包括连续模型（微分方程等），离散时间模型（差分方程等），以及连续－离散混合模型。离散事件系统仿真是指对那些系统的状态只在一些时间点上由某种随机事件的驱动而发生变化的系统进行仿真实验。这类系统的状态量是由事件的驱动而变化的，在两个时间之间状态量保持不变，因而是离散变化的，称之为离散事件系统。
应用范围
通常，计算机仿真技术用在如下几种情形。
1.对系统进行真实实验的代价高昂。比如在汽车工业中需要对新型的汽车做碰撞实验，检测其安全特性。科研人员根据材料力学、碰撞力学等知识对碰撞过程建立物理模型，然后利用计算机仿真计算在不同碰撞条件下汽车的碰撞效果，并根据仿真的碰撞结果来改进汽车的设计。
2.系统的实现只有一次机会，比如大坝的建造。因此需要在设计过程中对大坝以及相应的地质情况、水文情况建立较为准确的模型，然后计算不同设计方案中大坝的承载能力、抗震能力等数据，最终挑选出一个合理的设计方案。
3.需要预测系统在未来的变化，比如2008年奥运会期间的天气情况。首先，需要建立大气动力学模型，然后利用往年的天气资料确定模型的一些系统参数，并把在计算机上运算该模型以验证模型的准确程度，最后利用该模型预测2008年奥运会期间的天气情况。
计算机仿真本质上是对物理对象建立数学模型，然后通过数学方法分析物理对象中的性质、预测物理对象随时间的变化情况。因此计算机仿真在航空航天的设计制造、天气预报、交通模拟等领域中得到了广泛应用。
一个人体运动仿真的例子
虚拟人是虚拟环境中一个很特殊的对象。他和其他对象不同之处在于人是一个主动个体，他的行为不仅由物理规律还由人的意识决定。比如从房间的这一端走到那一端，不同的人有不同的行走路线，人在高兴或者悲伤的时候面部表情、姿态都有很大的差异。为了把这些不同的行走姿态仿真出来，人们综合了生物力学、控制论、数值优化等技术，但是即便如此，还不能完全解决这个困难的仿真问题。另外大规模人群行为的仿真也是目前研究的热点问题，它不仅要考虑单个人的仿真问题还需要考虑人与人之间的相互作用和影响对仿真结果的影响。
我们在人体运动仿真方面研究了人体空中运动的仿真，图1中黄色代表一个初始的前空翻运动，该运动是手工编辑出来的。绿色代表一个仿真的运动，该运动比原始运动更逼真。图2从左右视角和脚尖的轨迹对比两个运动。
图1仿真运动（绿色）和初始运动（黄色）的对比图
图2从左右两个视角观察运动，圆点表示有脚尖的运动轨迹
虚拟现实技术可以将复杂的数值计算过程变成一个可以“看”得见的推演过程，即一个可信的计算过程，使结果直观可信。因此，在虚拟环境中开展计算机仿真技术研究是一项重要内容。
链接:几款优秀仿真软件
由荷兰国家应用科技研究院TNO开发的MADYM多刚体动力学分析软件将有限元融入多刚体系统分析中，成为了一个多刚体与有限元结合的数学模拟软件。该软件中有全世界最好的机械假人的数学模型，已成为汽车碰撞安全性设计的工业标准。
计算机在数学建模中的应用范文篇7
[关键词]大学数学实践教学模式构建实践
[作者简介]佟玉强（1963-），男，辽宁朝阳人，朝阳师范高等专科学校初等教育系数学教研室，副研究员，硕士，研究方向为数学教学。（辽宁朝阳122000）
[中图分类号]g642[文献标识码]a[文章编号]1004-3985（2013）21-0115-02
近年来，社会经济的飞速发展带动了教育改革的进步，高校数学知识的传授是工科教育中的重要环节，其他学科及世界科学技术的发展与数学教育的相关性不断紧密，依赖程度呈不断增高的趋势。分析现今形势下大学数学教育的特点，对实践性教学模式进行科学的构建，并制订具体方案，依据大学实际情况开展实践操作，对适应社会需要、紧跟经济发展步伐具有非常重要的意义。本文就相关内容综述如下。
一、大学数学实践性教学重要性分析
新世纪从事工程事业的人才需具备社会整体的协调能力、工程全面的设计能力、正确的价值判断能力、扎实的工程知识能力、持续的终身学习能力和有效的工程实施能力。而数学知识的教育和传授在以上各能力环节的培养中有着重要作用。在工程实践和各学科实践中数学逐渐成为有力解决实际问题的工具，数学技术是高新技术本质的观点已被广泛认可。
1.传统数学教育模式存在的问题。在过去较长时间以来，在学习过程中，学生对定理、定义相关的问题怎样产生存在疑问，同时也不知怎样具体应用导出的结论，仅在纸上对所学的知识进行演算，导致数学教育比较重视灌输、强调理论的学习，而对启迪教育和实践运用力度不够。学生大部分为机械性学习，对抽象的、枯燥的数学普遍缺乏兴趣，现代数学教育模式应从根本上进行改革。
2.数学教育观念的改变。在数学观念发生巨大变化的情况下，也同时带动了数学教育观念的合理、积极的转变，并将意识、能力、知识等目标的教育层次提上日程。而数学问题多从实际而来，故要求学生需采用实践的措施完成学习，对数学加以验证和发展，通过数学实践的培养，使数学思维训练加强，并提高创新开拓的能力、解决问题的能力。即以实际问题为根本出发点，经学生亲自动手和设计，由计算机作辅助，对解决问题的过程进行体验，在实际实验中对数学规律进行学习、发现、探索。以此为目的，大学数学的相关实践性教育是对学生创新能力和工程思维能力进行培养的过程。
二、大学数学实践性教学模式的构建途径
培养技术应用型人才是实践教学的关键，也是大学数学教育的特色所在。故须重视实践教学，加大学生的创新能力及实践能力的培养力度，把基于理论验证的传统的实验教学模式向基于技能培养的实践教学新模式转变。须以专业教学改革为中心，将实践教育作为改革的重点，探索应用型人才的实践教学模式构建，具体途径包括以下几点：
1.构建针对性实践性教学模式。包括实验、实训、实训内容，将其构成一个有机的、相互融合、相互交叉、相互渗透的整体。并按理论教学与实验验证、设计创新能力实践、技能训练实训等循序进行。
2.大学数学要充分考虑实践性教学。目前，在我国高等工程教育向现代工程活动和大工程观的理念转变的情况下，在人才需求结构方面，社会认同度发生了较大变化，除需对社会适用型人才进行着力培养外，还需培养会经营、懂得管理，具有创新能力和极强动手能力的高质量、高素质工程技术全新人才。故在数学的实践性教学中要尝试应用多模块、多层次的新型教学模式。如动手能力和理论应用能力的培养模块，在大学数学实践性教学模式对课程结构进行设计时，已设为全新内容。
三、课程结构设计在大学数学实践课中的特点分析
大学数学实践性教育对学生的科学计算、数学思维、数据处理等能力进行全面的培养，教会学生掌握应用思维方法、数学概念对问题进行直观解释的方法，同时还包括处理计算机模拟数学问题、数值的科学处理问题及符号演算的复杂烦琐的问题等。
1.理论应
用模块。各个专业对数学知识的需要得到最大限度的满足课程教学内容中理论应用模块设置的依据。数学实践性教学中理论应用模块为最核心的环节之一。教育工作者需详细讲解，让学生彻底理解并掌握，并从对实际问题进行解决的需要和应用的角度出发，从社会的实际需要和学科专业后续课程的需要出发，重视基本能力的教学体系和内容，以建构工程中所具备的基础知识。
2.能力培养模块。需从学生的工程实施、工程设计、工程知识、社会功调、价值判断、终身学习等所需具备的能力等角度对改革数学体系和教学内容进行更新。重视学生动手价值，使学生对课堂上枯燥的数学原理和数学理论有更真切、更直观的感受，达到更好地掌握和理解实践课内容的目的。新感受、新视觉会使学生对数学知识的学习和应用产生热情和兴趣。
3.大学数学实践性教学课程的重要性。除向学生传授一些可供实用的数学工具外，大学数学的实践性教学课程还对学生的数学素质、思维、应用及创新能力进行培养。高校对人才素质培养的高低程度，在一定程度上取决于数学的修养和素质，而培养数学素质又需在数学实践性课程的教学中充分体现。故需在数学最基本的训练中教会学生应用基本的数学思想和掌握常用的数学工具，除对后续课程的数学学习需求进行满足外，还教会学生应用数学知识对问题进行分析和总结。
四、大学数学实践性教学模式中课程内容设计特点分析
目前对数学实验课进行设置的内容多选自概率统计学、线性代数及高等数学，在对实际问题进行线性化、简化、浅化各环节处理后，最终以较为简单的形式加以归结。在广度和深度上其内容一般介于数学建模和数学课程之间，在数学应用中，属过渡性部分，可从不同层次展开分析。1.第一层次特点。数学教学在微积分内容的教学中，将原来的习题课、课堂教学及常规作业各内容进行保留，结合实际将计算机教学实验加入，即通过应用计算机上数学软件的方式，进行求积分、导数、极限等多方面的运算，对函数的变化规律进行更深入的研究，对定理进行验证，画出曲面、曲线图形，对新的规律进行探索等。在应用计算机进行数学实验的基础上，对学生利用计算机对微积分运算的能力进行培养，为在日后的工作和学习中，学生运用计算机对数学问题进行计算和处理提供条件。
2.第二层次特点。与计算机数学软件包结合，对计算方法的基础理论、方法、概念进行全面的掌握，使学生具备编制程序、设计算法的能力，会处理算法的收敛性问题，会对误差进行估计。此原因是数学软件包在计算机内容不断更新的情况也在不断发展，对所有算法还不能完全包容，其自身也属编程语言的范畴。要想对数学软件包的用法和函数有更好的理解，需掌握计算方法的基本理论和概念。故对数学软件包能娴熟掌握，对计算和处理各种数学问题具有非常重要的意义，同时自己还需具备设计算法编制程序的能力。
3.第三层次特点。要按照对学生的创新能力、思维能力进行培养的目的来讲授数学软件包的应用、实用数值方法的处理、数学建模、数据处理等多方面的具体内容，为实践提供条件。
五、大学数学实践性教学模式实践特点分析
在数学教育传统模式中，对数学实践课的设置是新的挑战，数学教育理念的转变是其根本点，教育方法不在从概念出发，而转变为从问题出发，从就理论知识向学生灌输转变为让其自己对规律进行找寻。
1.直观性特点。在实践课的教学过程中，教师需对案例教学十分重视，着力关注数学教学改革在国内外的动态，特别是需对数学实验课、计算机辅助教学等高度重视，对数学实验课的教学模式进行探讨和调研，利用直观性教学的方法使学生扎实掌握实践能力和理论知识。
2.主体性特点。学生是对实际操作和学习进行实践的主体。为让学生从传统被动接受的模式向主动参与模式转换，由对书本中的习题进行解答向自己设计问题转换，为面对问题时，对问题加以解决的新型学习方法，可对学生的求知欲望进行激发，学生除将以往学习的知识重新温习和应用外，还可自发地通过检索资料和书本的方式去寻找，了解未从课本上学到的内容或其他学科的知识，进而在实验过程中运用，将其他专业课程与数学相互交融，使学生达到主动学习、热爱学习、开阔知识面的目的。
3.实践性特点。使学生对数学模型进行建立，并依据计算机的协助的实际问题进行分析和处理
并掌握实际操作的方法，是对数学实验课进行开设的目的。故要求学生对实际问题具有抽象能力、理解力、洞察力，具有建立数学模型的能力，对数学模型建立后可上机计算、编制程序、并可分析处理计算结果，进而实际问题能够有效地解决。
数学模型的求解和数学建模为反复实验的过程，应用计算机较为重要，对数学软件进行掌握后，即可在大量的数学运算中应用，使工作效率得到较大的提高。比如，在教学实践中，应用计算机数学软件，可更生动直观地对问题进行讲授。在大学数学实践性课程设置的过程中，得出的观点为，需从实际问题出发开展数学实践课，对课程的完整性和系统性不过分追求，而重视在问题处理过程中对规律进行总结，以培养学生的兴趣，全面地以积极的态度在数学知识学习中投入，并在基础实验中对数学的奇妙性有所感受。数学实践课利于对学生解决问题能力的锻炼和独立思考能力的发挥，使学生的数学创造能力在创新意识下得以培养。
六、重视师资队伍的培养
教师在传统教学活动中教学较为单一，因教学任务重，课时少，传授知识多以满堂灌为主，学生无太多的时间思考，通常课程结束后，学生和教师都觉劳累，学生的主观能动性不能有效发挥，缺乏学习积极性，教学效果不太理想。在新型的实践性教学活动中，对教学观念进行转变，对学生的主体地位进行强调，使学生的创新能力得到重视和培养，从应试教育的培养向素质教育转变，对学生的主体意识进行强调，寻找兴奋点和切入点，以对学生的主观能动性进行激发，并以此为基础，在学生间开展广泛的交流，进行案例式教育、启发式教学，使其创造才能得到充分发挥，从根本上达到教育的目的。
综上，学生对大学数学实践课有极大的兴趣，将以往纸上谈兵、学而无用的数学教学模式向实践模式转变，故开展大学数学实践课程在学生和教师中均取得了良好的效果，提高了教师的科研能力和开办数学实践课程的信心，同时使学生对数学知识充分掌握，达到了良好的学习目的。
[参考文献]
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计算机在数学建模中的应用范文篇8
关键词：计算机电源仿真；动态系统；仿真模型
中图分类号：TM727
动态系统计算机电源仿真是以计算机科学，概率论，随机网络论，系统工程理论等多学科为基础的，以数学建模为主要手段的新型学科。电源动态系统计算机仿真是计算机仿真的一个分类，做好电源动态计算机的仿真对于真实系统的设计和优化具有重要意义。
所谓计算机电源仿真主要指的是以计算机为主要工具，通过建立仿真模型来对计算机输出信息进行认真分析和研究。计算机仿真技术的主要目的是对现有系统进行科学评价和改进优化。计算机仿真技术在工程设计，计算机集成，网络通讯方面应用非常广泛。基于计算机仿真技术的动态系统的计算机仿真技术则主要是对仿真对象的实际性能进行科学评估和预测。
在动态计算机电源仿真技术中仿真建模是其中的重要环节，仿真效果在很大程度上都取决于仿真建模。因而我们必须要高度重视动态系统的计算机仿真建模。笔者认为计算机的仿真建模类型与计算机的类型有很大的关系，计算机的类型不同动态计算机仿真类型也不同。当前动态系统的计算机仿真建模基本上可以分为数字机仿真，模拟机仿真和模拟――数字仿真三大类型。笔者认为电源动态系统的计算机仿阵基本上可以分为三个基本步骤：建模，模型实现与模型实验。仿真实际上也是包括三个元素：模型，系统和计算机。本文将重点分析动态计算机系统的仿真建模。
1仿真建模的基本步骤
动态系统的计算机电源仿真建模基本上可以分为以下四个步骤：一是分析系统；二是设计模型；三是模型实现；四是仿真实验。接下来笔者就来详细分析这四个步骤、。
1.1分析系统。所谓分析系统主要是要明确仿真对象，要确定对象的系统边界，目标函数以及控制参量。对于那些复杂系统而言我们除了要了解上文中的基本内容外，还要对系统内部的层次关系，子系统之间的关系，子系统对上级系统之间的关系。笔者认为明确这些关系是进行设计的前提。系统分析是一项非常重要的步骤，科学分析系统是实现基本步骤的前提，笔者认为在设计过程中必须要认真分析系统。
1.2设计模型。在详细分析了系统后接下来的工作就是要设计模型。在设计模型的时候，笔者认为首先必须要明确系统与环境之间的信息和能量交换关系。明确这一关系是设计的前提。因而设计过程中必须要明确两者之间的关系。而后就是要进行转换把数学模型转换成相应的用计算机语言或者是电路表示的仿真模型。在模型设计过程中必须要对仿真时间步长和特殊系数发生器的计算方法保持高度重视，在设计过程中要结合系统自身的特点来确定仿真时间步长和计算方法。设计模型是系统模型设计的关键性步骤，对于计算机仿真具有全局性影响，我们必须要高度重视模型设计。
1.3模型实现。在完成了科学设计之后，接下来的工作就是模型实现了。在这一阶段设计人员可以根据仿真数学模型研制出相对应的数据处理软件或者是模型电路。动态计算机的仿真建模最终是要靠模型来实现的，科学研制仿真数学模型具有重要意义。
1.4仿真实验。在完成建模之后，最后还要进行仿真实验以确定模型效果。所谓仿真实验主要指的是在计算机上运行数据处理软件或者是对模拟电路加电，而后观察数字计算结果或者电压电频变化曲线。在实验过程中我们必须要研究对象自身的特点来确定具体的实验方案，仿真实验基本上又可以分为确定具体方案，启动仿真，输出信息等步骤。仿真实验的主要目的是通过对输出信息的观察来与实际系统进行比较，最终进行改进和完善。
2仿真建模
模型分析法是计算机仿真的主要方法。模型分析法主要是通过对实际系统的抽象分析构造出一个数据模型而后利用这个数据模型与实际系统进行对比分析。在模型分析中最关键的步骤就是建立一个能够反映出实际系统关键特征的模型。对于复杂系统而言基本上又可以分为建立结构关系模型，性能分析，评估三个阶段。
仿真系统模型的分类根据分类标准的不同可以分为多个种类。具体而言，仿真系统模型根据表示方法可以分为数学模型和物理模型两大类，计算机仿真主要采用的是数学模型。根据时间关系可以把系统数学模型分为连续时间动态模型，离散时间动态模型，静态模型，混合时间动态模型。根据系统变化方式进行分类，则可以分为离散事件系统变化模型和连续变量系统模型。下面笔者就以连续变量动态系统为例来详细探讨如何进行仿真建模。
2.1连续变量动态系统的仿真建模。所谓连续变量动态系统主要指的状态连续变化，而驱动方式为时间驱动的物理系统。连续变量动态系统本身根据时间取值方法和取值域又可以分为离散时间动态系统，连续时间动态系统，连续――离散实践混合的动态系统。
在构建模型的方法中针对连续变量动态系统的描述的方法有很多，其中最常见的方式是系统动力学模型，回归模型，差分方程模型，常/偏微分方程模型。在这几种模型中微分方程中微分方程模型应用最为广泛。下面笔者就以微分方程模型来进行分析。
在连续动态系统中我们可以把系统输入设为{u（t）}，而系统输出则设为{y（t）}。此时应用较多的高阶微分方程模型则是：
当系统中出现输入信息{ε（t）}的时候，此时随机微分方程则是：
该模型在系统中应用十分广泛。模型（1）（2）是研究连续动态系统的有效手段。下面笔者就阿里详细介绍以上两种模型如何转化问计算机仿真模型。上文中的两种模型都是高阶微分，针对高阶微分我们很难直接转换成仿真模型，此时我们就需要采用化归的办法，把模型转化成一阶积分的形式来进行仿真。对于这两个模型我们主要有三种方式来进行转换，一种方式是模型转换法，另一种方式就是离散相似法，最后一种方式是变换操作域法。下面笔者就来详细论述这三种转换方法。先来看第一种模型转换法，采用模型转换法我们主要针对模型（1）（2）采取以下步骤：
通过以上步骤我们就可以把模型（1）转化成：
而模型（2）则可以转化为：
通过以上分析我们就会发现，数值积分是连续动态系统仿真的有效算法，因而它在连续动态系统中应用非常广泛。在设计过程中我们必须要加强对数值积分法的研究。数值积分法具有论述详细和实用算法多的特点，我们在应用过程中必须要结合系统计算机的的特点来选择算法
在分析了模型转换法之后，接下来笔者就来详细论述离散相似法。所谓离散相似法主要指的是通过对连续动态系统采用离散方式来进行转换。在计算机运行过程中，通常意义上它们不具备处理连续数据的能力，此时就需要采用离散相似法的形式来进行分析。所谓离散相似法主要指的是对连续系统进行离散化处理，以便于求的离散模型，最终以离散相似模型作为仿真模型来实现对实际系统的分析。结合上文的两个模型而言就是要设置采样开关以及信号重构器来实现。信号重构器应该具备适当的阶次。笔者结合大量的理论研究以及实践证明，离散相似法在实际系统的转换中能够起到良好的效果。采用这一技术可以实现对模型的有效转换。在实际系统中有一项技术非常重要，这就是Kalman递推估计技术。采用仿真方法可以实现对Kalman滤波的精确分析，对各种扰动的灵敏度能够进行精确的定量分析。离散相似法的应用能够为Kalman滤波算法提供有效的技术支持。
在对连续动态系统进行仿真的时候，有时仿真的目的并不是为了研究系统的输出值，而是要研究实际系统的性能，例如系统的稳定性，操作性，可靠性等指标。在这种情况下我们主要采用变换操作域的方法来进行分析。所谓变换操作域主要指的是在设计过程中要尽量选择S域和Z域来进行分析。具体而言就是要：
对上文中的方程式4进行Laplace变换，此时就可得出以下公式：
该公式就可以称作系统的传递函数。上文中主要是采用L变换。我们采用Z变换技术同样可以得到类似要求，我们在设计过程中必须要结合系统自身的特点来选择一种较为方便的方法来进行处理。无论是L变换还是Z变换，在模型转换中都起到了非常方便的作用。我们要加强对着两种变换技术的研究。此外除了要注重这两种变换之外，我们还要对重构器的设置保持高度重视。重构器的设置在变换域操作中有着重要意义。
重构器设置，可以从零阶信号重构器，一阶线性重构器以及三角形信号重构器，这三种重合器的脉冲传递函数进行分析。在连续信号离散化过程中信息不可避免的会产生损失，这就会导致离散化采样后的数据处理同离散化处理之前的信号之间是有误差的。在变换域操作过程别是在S域与Z域变换中，通过引入校正器可以有效解决这个误差问题。在变换过程中通过调整校正器传递函数可以使得离散后的模型接近系统原型。针对系统校正，一般意义上有两种方式，离散校正和连续校正。
以上三种方法就是对连续动态系统进行转换的三种方法，我们在实际操作过程中必须要结合建模的目的和连续动态系统本身的性能来选择转换方法。在这三种方法中，笔者认为变换域操作法可以起到减小误差，保证系统稳定性的目的。
2.2高阶系统的简化方法。在计算机电源仿真中，系统在运用微分方程来转换过程中经常会遇到高阶次的问题。高阶次微分方程的出现给系统建模带来不小难度，因而我们必须要采用科学的简化方法来简化高阶微分方程。笔者认为当前高阶微分方程的简化方式有以下两种：一种是频率域简化法；另外一种是时域简化法。下面笔者就来详细介绍这两种方法。
频率域法本身又可以分为Pade法，连分式法以及混合法。时域简化法则主要可以分为摄动法和系统集结法。摄动法主要对整个系统进行解耦处理，解耦处理的最终目的是要把高阶模型分为多个低维模型。摄动法本身又可以分为强耦合关系的非奇异摄动法和弱耦合关系的奇异摄动法。
3离散事件动态系统的建模
所谓离散事件动态系统主要指的是系统状态跳跃式变化，系统状态迁移主要发生在离散时间点上的动态系统，与连续动态系统不同离散事件动态系统的驱动方式是事件驱动。离散事件系统大部分都是人造系统，系统结构非常复杂，采用传统的微分方程方法很难起到作用。因而我们必须要选择水平更高的方式来进行设计。笔者认为当前针对离散事件动态系统的建模方式基本上可以分为三类：一类是Petri网络模型。二是排队论模型；三是自动机模型。接下来，笔者就来详细分析这三种形式。
3.1Petri网络模型。Petri网络模型是离散事件动态系统计算机仿真建模过程中应用最广泛的模型。我们说它的应用范围广，笔者认为主要体现在两个方面：一是它既可以用于不带时标的仿真模型中，又可以运用在带时标的模型中。二是它既可以用于确定性的仿真模型，又可以用于具备逻辑性的定性建模中。Petri网络模型具有众多优点，具体而言有以下几个优点：一是具有形式简洁，直观的特点，因而适用于系统组织；二是能够实现对异步并发系统的有效模拟，对模型实体的有效分析；三是能够在不同级别上表示出系统的结构。
近些年来，随着计算机电源仿真技术的发展，Petri网络方法获得了迅猛发展，该模型在实际应用中的效果也越来越显著。在几十年的发展中逐渐研究出了定随机Petri网（DSPN），有色Petri网，随机Petri网（SPN），带有禁止弧的计时变迁Petri网等各中扩展类模型。
计算机在数学建模中的应用范文
在功能方面，数学建模实验室为《经济应用数学》、《概率与数理统计》、《数学建模》等课程提供辅助教学，学生通过计算机及其仿真软件加深对理论的理解，并培养实践动手能力。为数学建模竞赛、课外科技竞赛、程序设计竞赛等竞赛提供竞赛保障，并培养竞赛人才。建设数学建模与计算机仿真实验室的目的就是吸取借鉴其他经验，改善相关课程的教学环境，尽量与建模竞赛接轨，所以建立与之相匹配的实验室以适应新世纪人才培养需要。人才培养方面，实验室是学生实践活动以及社会能力培养的重要场所，作为高校来说实验室建设规模和各类管理的能力的高低，往往成为其人才培养水平的重要指标。学生通过实验自己实践可以提高自身的动手能力，通过模仿、观察、反复实验等过程渐渐构建自己对于数学模型的认知。教师能力提高方面，各类学科都以数学为基础，数学建模是将数学理论应用于实践的沟通桥梁，很多学科的教师都可以通过对数学建模能力的培养来提高教学科研水平。让数学建模实验室为教师拓展能力服务，让他们也提高动手能力，把数学理论应用演化成为科研手段，通过软硬件的结合，让数学更好服务于教学和科研，也是当下教师能力提高的需求。
二、数学建模实验室的要求以及软硬件建设
1、数学建模实验室建设要求
为了满足日常教学和建模等竞赛的需求，数学建模实验室的规模应该较大，有充足的教学设备和充足的实验空间。一般规模应有100台以上的计算机120平米以上的面积，才能够满足实验课程及培训竞赛的需求。尤其是针对建模竞赛集中培训效果会更好更优，所以实验室的规模尤为重要，也是保证实验教学的第一要素。
2、数学建模实验室硬件建设
数学建模实验室最重要的实验设备就是计算机，在进行数学建模时要进行大量的数学计算以及大规模的计算仿真，先进的计算机硬件环境是必不可少的。最好是选用当下性能较高的计算机配置，并且能够做到两至三年就更换更先进的设备。在承担竞赛时尤其需要高配置计算机，否则会影响竞赛成绩。实验室还需要配备投影仪，有条件的还可以配备实物投影仪方便数学老师手写授课，各种投影设备可以方便教师与学生互动，不仅有利于教师授课也让学生在课堂上更加主动起来。从这些年我们学院参加数学建模的实际情况来看，高性能的设备和先进的投影仪配套实物投影仪在紧张的72小时比赛中起到了很好的作用，为竞赛取得好成绩提供了有力的保障。如果现有的条件达不到设备性能高等要求，还可以在原有实验室的基础上增加一部分高配置计算机，也可预留网络接口让参赛队员在竞赛培训期间和竞赛期间自带计算机，通过局域网实现资源共享。这样性能高的计算机来承担数值计算仿真计算等大数据处理，性能低的计算机承担数据打印和资料查询等工作。这样既能解决部分学校经费不足，也能在现有资源基础上快速的搭建好数学建模实验室，不造成资源浪费。
3、数学建模实验室软件建设
数学建模实验室的硬件条件具备后，就要配置先进的软件系统。除了系统常用软件办公软件的等一些专业软件是必不可少的。例如美国TheMathWorks公司出品的商业数学软件MATLAB（矩阵实验室），就是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算的高级计算语言，目前的最高版本是MATLAB7.0。还有WarerlooMaple公司开发的Maple，它系统内置高级技术解决建模和仿真中的数学问题，包括世界上最强大的符号计算、无限精度数值计算等。Spss公司推出的SPSS软件是一款统计产品与服务解决方案软件，目前已升级至Spss19.0。关于线性规划的软件有LINGO，用于求解非线性规划和线性和非线性方程组的求解等。有了这些专业的数学软件就可以实现大量的数学计算以及大规模的计算仿真，软硬件结合，才能满足数学建模课程和建模竞赛的需求。当然大量的与建模相关的电子资料也是必不可少的，对于学生课外学习和拓展知识面很有帮助。
三、基于数学建模实验室的教学改革及实践创新活动
1、优化数学课程教学过程
推进实践课程体系改革可以在高等数学中渗透数学建模的方法和中心思想，高校学生本身具备运用所学知识解决实际问题的能力，数学建模知识的渗透可以与现实生活结合起来，激发学生学习兴趣，把实际问题数学模型化，可以提高学生的理论知识水平和实践能力。增加数学建模软件的教学课程，让计算机计算与仿真融入课程教学使之成为学生学习数学的有力武器。在一些数学专业课上加入数学建模竞赛的内容，可以让学生接触到竞赛的试题和一些获奖论文，这样更有利于学生对建模竞赛产生兴趣，便于今后更快的融入竞赛。
2、构建以学生为中心的实验教学模式
建设开放型实验室数学建模主要是激发学生的创造力，所以以学生为主体的实验教学模式才是最有效的。通常我们采用“分析问题—利用软件分析—引入数学概念—建立数学模型—解决实际问题”这种模式教学，从实际问题到抽象模型，让学生主导实验，主动解决问题，从而体会到数学思想的精髓，主动地把数学思想应用的实际生活中。我们的数学建模实验室应课后对学生开放，鼓励学生积极主动地学习，不管是竞赛时还是竞赛后都欢迎学生利用实验室进行学习，一些参加过竞赛的老生还能利用这里与新同学交流经验。开放性的实验室在不断地建设和完善中将更好地为高校教学、科学研究服务，也进一步提高资源的利用率。
3、组建完善的建模竞赛体系
提高学生的创新实践能力在建设好数学建模实验室的基础上，组织学生参加每年的全国大学生数学建模竞赛，利用好这个实战检测平台。还可以成立数学建模兴趣社团，在平时就可以为竞赛选拔有兴趣有成绩好的学生参加竞赛，也便于有相同兴趣的学生交流学习。这不仅为学生之间提供了提高交流的平台，同时也为师生搭建了课后沟通渠道。培养一支优秀的教师队伍带领学生，这只教师队伍不仅科研教学能力要强，还要经验丰富，解决实际问题的能力强。这些教师可以在竞赛前组织培训，让一些有基础的学生更有针对性的强化训练，争取好得成绩。
4、培养社会型创新实践人才
计算机在数学建模中的应用范文篇10
（一）计算机仿真技术的基本概念。
计算机仿真技术，是使用计算机技术和数学建模理论，以及相关的应用性工具共同建构的仿真性系统应用模型，并在一定的实验检验环境下，实现对已经建立的模型之综合性检验的实用技术。依照计算机设备的具体类型状况展开分析，可以将现有的计算机仿真技术划分为：模拟仿真、数字仿真，以及混合仿真三个基本的类型。伴随着当代计算机科学技术的客观发展，以及计算机设备在运算速度与运算能力方面的提升，建立在数字化技术背景下计算机仿真技术，已经对传统模式下的原始仿真技术模式是实现了较为完全的实质性替代，这种新式的仿真技术易于运作与修改。计算精度高且速度快，实验结果较为可靠等特征。
（二）计算机仿真技术的基本应用流程
第一，对问题进行描述。透过开展目标问题的描述实践，切实明确计算机仿真技术的对象、目的，以及相关的基础性要求，之后依照教学研究工作的目的和实践需求，具体确定计算机仿真技术的规模特征，以及约制条件。第二，初步建立原始化数学模型。数学模型是针对某种特定的事物系统或者是数量关系对象，使用规范化的数学语言，实现对数学结构的近似化或者是概括化描述目标。计算机仿真技术是一种基于模型技术的全新技术，其模型建构的准确性对仿真检验结果的准确性具有重要影响。第三，建构仿真系统数学模型。在原有的数学模型的建制基础上，引入计算机辅助科学技术模块，对之前已经建制完成的模型进行有针对性地补充完善，这个过程也可以简略性地描述为二次建模。第四，开展编程和调试行为。要将仿真技术系统前期建制过程中形成的数学模型，进行具体的编程和相应的调试行为。第五，进行仿真实验。应用计算机仿真技术系统，开展之前设定的实验内容，进而得到预期的实验结果。第六，对实验结果进行相应的验证。通过反复开展仿真实验，对已经建制的模型进行验证以及修正，实现对仿真技术应用模型的预期建设目标。
二、计算机仿真技术在体育学科实践领域的应用
（一）计算机仿真技术在当代体育学科教学中的应用。
伴随着现代多媒体技术的深化发展，这项实践技术在理论教学工作中的应用，有效实现了对课堂教学内容的丰富，以及对对象学生群体学习兴趣的有效激发，要逐步帮助学生加强对复杂知识项目的理解能力，切实实现教学质量实践水平的有效提升。与此同时，在现行的体育课程的教学实践过程中，在目前阶段，绝大多数的教师往往都是使用示范的模式来开展对教学内容的讲解，但是，伴随着教师年龄的增长，以及教师在体育运动技战术水平掌握层面的客观差别，有时可能很难在教学训练实践中，顺利完成对体育运动技战术知识的讲授，以及训练实践目标，在一定的考量角度上，不利于学生体育课程学习成绩的有效提高。在这样的背景下，我们可以逐步开展可视化仿真技术，以及多媒体仿真技术的开发实践，可以针对具体的体育运动项目，制定有针对性的仿真模拟化的运动过程技战术软件，之后指令学生在模拟化的运动环境中开展相应的教学与训练环节，有效实现学生成绩水平的有效提升。
（二）计算机仿真技术在开展运动训练指导实践中的应用。
计算机图形学本身具备着极其广阔的客观性应用范围，它在较大的程度上，能够实现对某些重要的系统，或者是重要的现象的模拟与仿真实践。将系统化的数学模型转换成系统化的仿真模型，之后，再依照计算机辅助程序获取到数学模型的解，以及相关的数据结果，并在科学的运作程序背景下，实现对已经获取到的数据对象的分析，以及验证目标，最大限度地，使用数据科学技术对运动员的技战术实践行为，进行科学化的实践指导。
结束语
计算机在数学建模中的应用范文
关键词云计算虚拟资源实验室建设
1引言
1.1高校传统实验教学模式的压力
高校传统的实验教学模式是基于院系的，以院系为单位构建自己的机房，独立的硬件和软件设备，独立的人员配置。而这种模式所带来的后果一方面造成人员、设备的冗余，造成了一定的经济浪费；另一方面，由于高校课程教学的特点，每学期的课程都会有所更新，相应的软件也需要及时更新，给实验室工作人员增加了巨大的负担；同时由于计算机病毒的破坏性影响，学生在使用实验室计算机实验的过程中必须携带移动存储设备，也给学生造成了一定的不便。
1.2云计算的概念
云计算（cloudcomputing）是一种基于网络的超级计算模式，可以理解为：云计算通过将计算分布在大量的分布式计算机上而非本地计算机中，按照互联网运作模式将资源切换到所需要的应用上，并根据需求访问网络资源的共享利用模式。云计算具有分布式存储和计算、高可扩展性、高可用性、用户友好等特点。
在云计算模式中，数据、软件不再存放在本地计算机中，而是通过网络访问云来获得所需数据或软件服务。本地计算机不再需要硬盘、内存、CPU等设备，只需要终端，因此，云计算是一种超级瘦客户家模式。
2基于云计算的计算机实验室建设目标
将云计算模式应用于高校实验室建设，主要目标包括：一方面，利用最新服务器虚拟化技术建设数据中心云实验室平台，对服务器进行整合，提高院校中心机房服务器整体利用率，减轻管理人员负担，降低中心机房整体功耗，减少高校对机房及实验教室的运维成本；另一方面，利用现有的桌面虚拟化技术建设实验室教室桌面客户端计算平台，所有桌面资源及应用软件配置在管理端统一配置，节约客户端管理成本，实现简单快速的部署与实施。
3基于云计算的计算机实验室建设内容
3.1实验室硬件平台的建设
实验室硬件平台的建设主要分为两部分：存储子系统和服务器/操作系统主系统。
3.1.1存储子系统（如图1）
存储子系统位于平台的最底层，主要提供整个服务器虚拟化的数据存储及处理，由通用的SAN存储设备构成。
存储系统支持FCP、OCFS/NFS、iSCSI等方式连接到服务器子系统，提供灵活的可扩展的存储空间，由于采用开放标准协议方式连接，具有无限可扩展性，支持按需在线增加存储设备、按需在线增加到存储云子系统，方便于未来服务器虚拟化及实验室虚拟桌面客户端系统的容量扩展。
在云平台中，可以把整个存储子系统分为两部分：服务器虚拟化资源池中心及虚拟桌面资源池中心。
存储子系统主要完成计算平台的数据处理与保存功能，所有管理平台、系统运行平台、实验室桌面客户端系统平台、各个独立的虚拟服务器都要依赖其存储功能来完成计算需求。
3.1.2服务器/操作系统子系统
服务器云是整个服务器虚拟化的最核心部分，所有服务器虚拟化及桌面虚拟化中的功能及子系统都是依赖于服务器系统来实现的。它既包括硬件服务器和底层操作系统部分，同时又包括实验室建设整体环境中的虚拟机超级监督器功能，是运行虚拟桌面系统/功能服务器系统的底层基础平台。
服务器子系统主要包括物理服务器运行的操作系统及虚拟化软件，使得所有服务器整合为一个统一的服务器虚拟化平台，抽象出统一的硬件资源，包括cpu资源池，memory资源池、network资源池，storage资源池，任意云都可以按需在统一资源池中获得硬件资源并运行。
3.2云计算平台的建设
云管理平台提供所有的管理功能，包括从裸机到虚拟机的应用以及端到端的整体管理功能。由于整个云平台复杂的软硬件架构，必须通过一个强大的统一管理平台来实现对硬件资源的整合和虚拟化，对功能服务器的模板制作与部署，对所有虚拟机进行启动、停止、删除、回收克隆、快照等，对整个计算平台运行性能进行实施监控的日志报告等功能，并且尽可能保证服务器的正常运行。
3.3桌面云系统建设
瘦客户机的云实验室使得，客户端的操作只能通过虚拟桌面来实现，通过“桌面数据中心”的虚拟化解决组合方案，来管理用户软硬件堆栈从应用到磁盘，包括虚拟服务器、虚拟桌面、存储以及应用软件。
图1储存云子系统示意图
4基于云计算的计算机实验室技术特点及优势
（1）基于web的集中管理工具，提供对虚拟机生命周期管理，包括虚拟机的创建、配置、克隆、共享、启动、迁移等；负载均衡、高可用、在线迁移等高级特性，可以充分保障学校教学任务及科研项目的高可用性和连续性；快速的应用部署，无论是物理机到虚拟机的转换还是全新的应用部署，都能保证学校在最短的时间内完成计算机相关实验项目、教学课题以及科研项目系统的搭建；先进灵活的结构，可以满足学校不同规模的虚拟化需求。
（2）跨越时空的实验模式。传统实验室只能提供学生在规定时间内进行实验操作，而基于云计算的实验室通过网络提供虚拟化服务，只要虚拟服务器不停，学生可以在任何时间任何地点通过网络访问虚拟服务器而获得服务，完成实验内容。
（3）维护性好。管理人员可以通过统一的Web界面对大规模计算、存储资源进行快速的管理和维护，节约人力和时间资源成本。
（4）可扩展性。弹性架构，可以方便按需水平扩展，新购置的服务器或存储部署虚拟化之后，字节加入资源池即可使用。
（5）实验数据安全。所有运算和存储集中在服务器端，用户端不存放任何数据，方便实验教学中学生客户的使用，同时避免了移动存储设备的随意使用造成的病毒侵害。
（6）高可用性。虚拟机的高可用性是针对客户机整体的高可用方案，当单个虚拟机失效时，自动重启该虚拟机；如果服务器池中的某个物理服务器失效，运行于该服务器上的所有虚拟机在负载均衡的配合下自动重启，无需人工干预。
（7）快速灵活的安装部署。传统实验室由于实验教学的特殊性，管理人员需要定期对应用软件进行更新，过程繁琐而复杂。而基于云计算的实验室由于虚拟服务器和虚拟桌面都提供了克隆、模板及分发的功能，可充分利用这些功能批量生成新的桌面系统，部署虚拟环境和应用变得轻而易举。
5结语
随着网络的发展，云计算技术的不断成熟，云计算不再是高耸云端的高端理念，作为一种新型的服务模式，必将为计算机应用带来新的变革。建设基于云计算的计算机实验室，轻松实现不同设备间的数据共享，为用户提供无限的存储空间和计算性能，并保证数据的安全、可靠。云计算与高校计算机实验室建设的结合，对于有效整合高校教学资源，提高资源的利用率，从而为高校实验室建设提供参考，也进一步拓展了云计算的应用领域。
参考文献
计算机在数学建模中的应用范文1篇12
关键词：电大数学；数学实验；教学改革；突破口
中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2013）37-0028-02
电大数学教育的对象大多是社会人员，已经参加工作的各行业从业人员，他们对所学专业，在需要上与其他高等院校是有差别的，电大数学教学就应该定位于培养生产实践的运用行人才，数学教学应该直接服务于其所从事的实际工作的需要。基于这样的实际情形，电大数学教学就应该进行必要的改革。笔者认为应该把信息技术与数学实验课紧密结合起来，以更好地为电大学员提供可与实际工作相结合的学习环境。我们知道，数学实验课是近几年兴起的一门新课，由于它是建立在实验的基础上，所以它可以提高学生学习数学的兴趣，强化对数学理论知识的理解，其对培养学生的创造性思维、意识和实践能力具有特殊的作用。加之信息技术的发展，数学实验教学如借助计算机技术和网络信息教育的支持，将获得巨大的教育功能，可以把注重传授数学知识的传统教学模式转变为注重培养数学素质的新兴教学模式，这正是电大数学教学改革应该发展的方向。数学实验是根据实际问题的特点和要求，经过对实际问题的反复观察和研究后，提出某些尽可能合理的假设，使问题在不致失真的情况下得到简化，并进行抽象和概括，建立数学模型，然后研究所建数学模型的求解方法，利用计算机数学软件求得结果，再回到实际问题中去检验和解释实际现象的新型教学模式。从以上分析会发现，这种教学方法与电大学员的学习的实际情形是一致的。而电大在硬件上是有其优势的，所以开展数学实验教学有着决定性的优势。
下面就数学实验教学的一些问题，作一个简单的介绍。
一、数学实验课程教学的特点
数学实验是计算机技术和数学软件引入数学教学后出现的新事物，是数学教学体系、内容和方法改革的一项创新，是对传统数学教学的发展与完善，在电大数学教学中具有很强的现实意义。
1.培养学员学以致用的处理实际问题的能力。选择数学实验教学可让学员从枯燥无味的定义、定理的证明中解放出来，让学生独立参与到和自己所从事的实际工作的实践中去，从而激发学员学习数学的积极性，在掌握数学的思想、方法的基础上，提高应用数学意识和创新能力，以适应本职工作的需要。通过应用数学来培养学员创新精神和能力，从而提升学员应用数学的能力。从现代教学教育观来看，数学知识、数学创新和应用能力的综合性体现就是数学素质。以数学建模与数值计算为核心内容，将数学知识、数学建模、计算机应用三者融为一体的数学实验教学，可以培养学生运用所学数学知识，建立数学模型，使用计算机技术解决实际问题的能力；培养学生进行数值计算与数据处理的能力；培养学生学习数学的兴趣，提高学生的数学素质，把学员培养成基础扎实、知识面广、富有创新精神和实践能力的高素质人才，以更好地从事本职工作。
2.以能力培养为主的数学实验教学模式。数学实验教学是以量力性、实用性、开放性和趣味性为原则的教学活动，是以实验为基础，以学生为中心，以问题为载体，以计算机为手段，以数学软件为工具，以教师为指导，以培养能力为目标组织教学工作。在教学过程中，学员在教师辅导下独立操作，发挥在计算机支持下协同工作的功能，学员主动学习，教师指导监督、鼓励学生独立思考，从数学建模和求解过程中体会数学理论与实践之间的相互作用，从结果的实际意义中看到数学的价值，体会到解决大量生产、生活中的实际问题离不开数学，激发学生学习数学知识的欲望。在进行实验时，教师与学生、学生与学生相互讨论，最终形成解决问题的方案。
二、以数学实验教学改革电大数学教学的方法
根据数学实验的特点，可以把电大数学课程分为高等数学的基础部分和学生运用已掌握的数学知识和实验知识，独立地去编程、计算，并注重解决问题的多样性的综合部分。由此，我们可以把数学实验穿插到高等数学的教学之中，如一元函数微积分、多元函数微积分、微分方程、无穷级数、线性代数、概率论和数理统计等采用逻辑推理与演绎法，把具有高度的严密性和抽象性的理论教学穿插在有关基础实验之中，进行数学建模训练，以完成基础知识教学任务。这里我们介绍几种可插入基础教学中的内容。
1.数学软件平台：介绍Mathematic、Matlab、Maple等国际通用数学软件，建立数学软件平台，使学员有一个较高的起点，直接运用数学软件解决实际问题。同时，数学软件升级后可以用最新的数学知识和数学方法来处理实际问题。
2.数学模拟实验：数列与函数的极限，函数的连续与间断等概念，都可以用计算机进行模拟其过程和结果，有利于加深学员对这些概念的理解和掌握。
3.图形演示实验：直观而形象地演示各种二维、三维函数（包括参数方程和隐函数）的图形，帮助学生理解函数的性质（如单调性、凹凸性、极值以及确定积分线等）。
4.数值计算实验：求导数、积分、概率；解方程（组），级数展开等，都可以通过数学软件进行计算，把学员从复杂的推导和运算技巧中解放出来，使学生把精力放在数学方法与数学基本内容的学习上。
5.数学建模实验：数学建模是综合运用数学知识创造性地解决实际问题的过程，体现了观察、假设、抽象、建模及求解的综合，而数学建模实验则是对这个过程的再现，对培养学员的创新能力具有重要的作用。
6.统计与模拟实验：回归系数a、b的最小二乘估计，回归模型的统计检验（F检验法）等。掌握回归模型的基本假设，明确回归分析的基本任务，学会回归分析的基本统计思想和原理。
三、加强电大数学实验课程教学师资队伍的培养
担任数学实验课程教学的教师要有较高的素质，如较高的计算机应用水平，能用计算机及数学应用软件进行数学建模，而且还要有比较丰富的专业知识，有相当的教学经验有能力，能依据教学大纲制定出切合实际和行之有效的教学方案。因此，电大要大力培养一批优秀的中青年骨干教师，通过请进来的方式，请先行院校的老师前来讲学、指导，或者选送基础较好的青年教师出去进修，打造一批足以胜任数学实验教学的人才。
四、加强电大数学实验室的建设，以更好地开展数学实验教学
电大有比较先进的计算机设备，但要根据数学实验教学的特点，对原有的设备进行必要的改造，配备各类数学软件，连接Internet网，同时加强学校的局域网建设，以具有双向交互的多媒体教学系统。为了方便学生在课余时间进行操作和练习，实验室机房应采取开放式、网络化管理，辅导教师能够在网上与学生交流，进行辅导和答疑，让每个学员都学有所成，在工作中应用所学，完成自己的工作。
参考文献：