助力计算科学教育与数学建模能力提升
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发布时间: 2025-08-20 02:22:38 阅读量: 1 订阅数: 12 

# 助力计算科学教育与数学建模能力提升
## 1 模式识别在问题解决中的应用
在解决问题时,模式识别是专业能力的显著标志。就像电气工程中的电路图,它就是一种模式。一个人关于某个问题的一系列图式会形成一个代表其知识的图,这就像是一种特定程序的语言,为讨论特定问题提供了词汇。而且,模式都有其适用的上下文。
### 1.1 教学实例
在一次课堂上,有一个为期一学期、包含七个里程碑的项目。从第二个里程碑开始,学生需要先自行测试代码。然而,高年级学生在思考如何测试这个项目时遇到了困难。教师通过在黑板上绘制并标注单元细胞,引导学生思考。教师提出问题:“你们想声称什么?”学生经过一段时间后回答:“我们希望您认可我们的里程碑是正确的。”接着教师问:“你们的证据是什么?”学生花费了更长时间才明确证据实际上是四类不同的处理方式。并且,在教师指出还需要展示拒绝某些输入的情况后,确定了有八种不同类型的测试输入。最后,经过讨论,大家一致认为学生提供的是直接证据,并且可以将规范映射到输入和输出上。
### 1.2 结论
为了培养学生的最佳能力,学生必须尽快达到布鲁姆分类法中的“创造”水平。处于“创造”水平意味着要同时强调批判性思维和论证(建模)。建模始于心理建模,并且是一个归纳的过程。
## 2 数学建模模块助力本科生应对复杂性
### 2.1 背景
大多数高校对本科生的数学训练过于简单,无法让学生应对更复杂的应用问题。简单问题通常涉及的变量较少,计算步骤也很少。一旦遇到超出这种复杂程度的问题,学生不仅难以规划解决方案,而且无法为自己的答案提供合理的解释。
### 2.2 模块介绍
该模块结合了数学建模(MM)过程和分区分析方法,以应对这些挑战。案例研究展示了如何将复杂问题分解为学生能够理解的小问题。每个案例研究中的模型按照复杂度递增的顺序排列,学生可以逐步从简单应用过渡到更复杂的应用。通过逐步放宽不切实际的假设并考虑额外因素,可以从先前的模型中获得新的模型。同时,引入了验证和确认(V&V)技术,以确保答案的有效性。设计了指导性问题,引导学生得出自己的答案,并促使他们将关键的数学方程与所考虑问题的相应现象联系起来。选择Stella作为主要的建模和仿真工具,它能将数学的严谨性与计算工具的直观性相结合,帮助学生获得对数学应用的深刻见解。
### 2.3 目标与评估
模块的目标包括:
1. 教授学生基本的建模方法和过程。
2. 训练学生使用工具逐步对应用进行建模。
3. 引入验证和确认的概念。
4. 培养学生将答案与应用中的深刻观察联系起来的能力。
5. 展示数学作为科学语言的强大力量。
评估采用了包含五个调查问题的总结性评价,分别对应上述五个目标,另外还有两个关于模块交付和团队项目整体反馈的问题。
### 2.4 数学建模过程
数学建模是一门跨学科的学科,它将系统工程原理应用于数学应用中,提供了将应用问题转化为数学问题的方法和过程。科学家和工程师通常对两种类型的变化进行建模:连续的定量变化(如速度变化)和离散的定性变化(如交通灯变化)。这里主要关注连续现象的微分方程模型。
建模过程是一个迭代的过程,包括两个反向循环:
- **问题解决循环(PSL)**:
1. **PSL1:识别事实、假设和不变量**:确定相关因素(如已知或未知量及其单位)、不变量(如物理定律),明确概念模型所基于的假设,以及在模型保真度和求解容易度之间进行权衡。
2. **PSL2:将识别内容转化为数学表达式**:指定坐标或参考系,将已知和未知量表示为参数和变量,使用表格映射每个数学变量、参数到其指定的量、正方向和单位,将概念模型转化为数学模型。
3. **PSL3:符号或数值计算**:确定方程的类型(如线性或非线性),判断是否有解以及解是否唯一,考虑是否可以获得精确的解析解或只能获得数值解,选择合适的工具和编程语言来求解。
4. **PSL4:回答问题**:根据问题的要求,提供函数关系或特定的数值答案,可以通过解析函数、图形或计算工具的仿真来回答。
- **答案验证循环(AJL)**:
1. **AJL1:观察**:观察与答案相关的特殊点(如初始、平均、中位数或终端)的事实,了解长期趋势,判断答案是否能根据应用问题的领域知识解释现象。
2. **AJL2:验证**:检查解析解是否正确,或数值解是否在可控的误差范围内近似精确解,考虑是否有解析方法来检查答案,以及算法是否正确。
3. **AJL3:确认**:检查模型的假设是否基于问题的可靠领域知识,模型是否正确地表述了问题的本质,能否为假设提供合理的解释,是否有不切实际的假设可以放宽以提高模型的保真度,方程两边的单位是否匹配,能否直观理解一些定性答案,以及模型在特殊情况下是否能简化为已知的基本模型。
下面是这个建模过程的 mermaid 流程图:
```mermaid
graph LR
classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
```
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