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在過去常規(guī)的數(shù)學分析教學課程只要以公式推導、定理證明為主要教學內(nèi)容,卻對數(shù)學分析的應(yīng)用思想以及融合貫通少有講授。這就導致學生們雖熟練掌握這門課程的理論知識,但是學生們將掌握的知識應(yīng)用于實際問題的解決過程中卻存在效果不滿意,或無法學以致用。因此學生會形成數(shù)學的掌握僅僅是為了考試而學習,無現(xiàn)實意義等錯誤思想。若在數(shù)學分析的教學過程中融合數(shù)學建模方式進行教學,利用數(shù)學建模思想來熏陶學生,通過通過將數(shù)學的意義思想完整的進行介紹,將數(shù)學概念與公式的實際源頭與應(yīng)用情況進行宣教,使學生充分了解數(shù)學與實際生活之間存在的密切關(guān)系。首先,通過利用數(shù)學建模思想融入數(shù)學分析的教學課程中可有效促進學生數(shù)學的行使效果。適當配合數(shù)學模型方式糅合數(shù)學分析的理論知識與實際方法,可幫助學生迅速理解數(shù)學分析的內(nèi)容概念,全面掌握理論知識與實踐能力。其次,利用數(shù)學建模思想促進學生的數(shù)學學習興趣,以改善在教學過程中因理論性復雜、定義生澀難懂導致學生學習積極性不高以及枯燥乏味等數(shù)學教學問題。因此,在數(shù)學分析的教學中融合數(shù)學建模教學方式具有巨大的應(yīng)用價值。
2數(shù)學建模思想在概念教學中的滲透
按照大范圍來講,數(shù)學分析的內(nèi)容中包含了函數(shù)、導數(shù)、積分等數(shù)學概念,這類概念均屬于實際事物數(shù)量表現(xiàn)或空間形式概括而來的數(shù)學模型。在數(shù)學教學過程我們可以根據(jù)概念的具體事物原型或平時生活中易見到的事物進行引用,讓學生了解到理論上的概念性知識不僅僅存在與課本中,更與日常生活中具有緊密的關(guān)系。對此,老師在教學相關(guān)概念知識時,最好聯(lián)系實際,創(chuàng)造合適的學習環(huán)境,為學生在學習過程中通過適當?shù)挠^察、想象、研究、驗證等方式來主導學生的教學活動。例如微積分教學中,剛開始感覺其較為抽象籠統(tǒng),不過仔細觀察其形成過程會發(fā)現(xiàn)其實具有較多的基礎(chǔ)原型,通過旋轉(zhuǎn)體體積、曲邊梯形面積等具體問題緊密聯(lián)系,應(yīng)用微元法求解即可得出積分這個較為抽象的概念。通過適當?shù)娜〔模⒏拍钅P停龑W生對教學的積極興趣,可比簡單的利用數(shù)學符號來描述抽象概念要具體生動得多。
3數(shù)學建模思想在定理證明中的滲透
在數(shù)學分析課程中存在較多的定理,而怎樣在教學過程中讓學生熟練掌握帶來并應(yīng)用則成為目前數(shù)學分析教學中較為困難的。其實在書本中大部分定理是有著具體的意義,不過在通過籠統(tǒng)的刻印組書本中后導致定理創(chuàng)造者實際想法無法清晰表現(xiàn)在其中,致使學生在接受定理教學中感到茫然。對此,在定理教學過程老師應(yīng)結(jié)合該定理知識的源指出處以及歷史淵源,從而促進學生的求知欲取進一步了解該定理的意義與作用。同時應(yīng)用建模思想將定理作為模型的一類,利用前期設(shè)計的特定問題引導學生逐步發(fā)現(xiàn)定理定論,通過這種方式讓學生在吸收定理知識的過程中體驗到研究探索發(fā)現(xiàn)的重要性,為學生樹立的創(chuàng)新觀念。
4數(shù)學建模思想在課題中的滲透
數(shù)學分析教學中需要講解大量課題,通過對具有代表性的課題進行講解以達到促進應(yīng)用知識解題的能力并鞏固。但是在過去傳統(tǒng)的課題講解中,與應(yīng)用相關(guān)的問題教學較少,僅有的少部分也是條件滿足解答肯定的情況,這不利于學生創(chuàng)新性思維培養(yǎng)。因此,在課題講解中盡量選取以具體應(yīng)用的問題作為例題,設(shè)置相應(yīng)的問題來引導學生發(fā)現(xiàn)其中存在的錯誤,并結(jié)合自身知識來解決其錯誤,通過建立模型的方式來進一步鞏固自身知識。
5數(shù)學建模思想在考試命題中的滲透
目前數(shù)學分析的教學考試中試題的設(shè)置普遍以書本課題為主,又或者直接將某些例題設(shè)置成選擇或填空的答題方式,卻缺少開放型的試題或全面考察學生是否掌握數(shù)學知識應(yīng)用解決實際問題的試題。可能目前這種考試設(shè)題方式對老師的閱卷提供了便利,但是往往也造成部分學生在課本考試中分數(shù)較高,但在解決實際具體問題往往存在不足,對學生思維中形成了為考試而學習,忽略了對數(shù)學概念的理解,導致具體問題解決能力不足。對此,可利用數(shù)學建模思維去設(shè)置一部分開放型試題,利于學生在解題過程中將所學的數(shù)學建模方式應(yīng)用與具體中,以此來觀察學生的數(shù)學素質(zhì)以及知識水平并適當修改教學方案。又或者通過命題論文的方式來了解學生綜合水平,學生通過將自身所學知識進行適當?shù)目偨Y(jié),探討自身學習體會,來加強學生對相關(guān)知識的進一步理解,深化了數(shù)學建模思想的滲透。
6結(jié)語
論文關(guān)鍵詞:遺傳算法
1 引言
“物競天擇,適者生存”是達爾文生物進化論的基本原理,揭示了物種總是向著更適應(yīng)自然界的方向進化的規(guī)律。可見,生物進化過程本質(zhì)上是一種優(yōu)化過程,在計算科學上具有直接的借鑒意義。在計算機技術(shù)迅猛發(fā)展的時代,生物進化過程不僅可以在計算機上模擬實現(xiàn),而且還可以模擬進化過程,創(chuàng)立新的優(yōu)化計算方法,并應(yīng)用到復雜工程領(lǐng)域之中,這就是遺傳算法等一類進化計算方法的思想源泉。
2 遺傳算法概述
遺傳算法是將生物學中的遺傳進化原理和隨[1]優(yōu)化理論相結(jié)合的產(chǎn)物,是一種隨機性的全局優(yōu)算法。遺傳算法不但具有較強的全局搜索功能和求解問題的能力,還具有簡單通用、魯棒性強、適于并行處理等特點數(shù)學建模論文,是一種較好的全局優(yōu)化搜索算法。在遺傳算法的應(yīng)用中,由于編碼方式和遺傳算子的不同,構(gòu)成了各種不同的遺傳算法。但這些遺傳算法都有共同的特點,即通過對生物遺傳和進化過程中選擇、交叉、變異機理的模仿,來完成對問題最優(yōu)解的自適應(yīng)搜索過程。基于這個共同點,Holland的遺傳算法常被稱為簡單遺傳算法(簡記SGA),簡單遺傳算法只使用選擇算子、交叉算子和變異算子這三種基本遺傳算子,其遺傳進化操作過程簡單,容易理解,是其他一些遺傳算法的雛形和基礎(chǔ),這種改進的或變形的遺傳算法,都是以其為基礎(chǔ)[1]。
2.1遺傳算法幾個基本概念
個體(IndividualString):個體是遺傳算法中用來模擬生物染色體的一定數(shù)目的二進制串,該二進制串用來表示優(yōu)化問題的滿意解。
種群(population):包含一組個體的群體,是問題解的集合。
基因模式(Sehemata):基因模式是指二進制位串表示的個體中,某一個或某些位置上具有相似性的個體組成的集合,也稱模式。
適應(yīng)度(Fitness):適應(yīng)度是以數(shù)值方式來描述個體優(yōu)劣程度的指標,由評價函數(shù)F計算得到。F作為求解問題的目標函數(shù),求解的目標就是該函數(shù)的最大值或最小值。
遺傳算子(genetic operator):產(chǎn)生新個體的操作,常用的遺傳算子有選擇、交叉和變異。
選擇(Reproduetion):選擇算子是指在上一代群體中按照某些指標挑選出的,參與繁殖下一代群體的一定數(shù)量的個體的一種機制龍源期刊。個體在下一代種群中出現(xiàn)的可能性由個體的適應(yīng)度決定,適應(yīng)度越高的個體,產(chǎn)生后代的概率就越高。
交叉(erossover):交叉是指對選擇后的父代個體進行基因模式的重組而產(chǎn)生后代個體的繁殖機制。在個體繁殖過程中,交叉能引起基因模式的重組,從而有可能產(chǎn)生含優(yōu)良性能的基因模式的個體。交叉可以發(fā)生在染色體的一段基因串或者多段基因串。交叉概率(Pc)決定兩個個體進行交叉操作的可能性數(shù)學建模論文,交叉概率太小時難以向前搜索,太大則容易破壞高適應(yīng)度的個體結(jié)構(gòu),一般Pc取0.25~0.75
變異(Mutation):變異是指模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于某種偶然因素引起的基因模式突變的個體繁殖方式。在變異算子中,常以一定的變異概率(Pm)在群體中選取個體,隨機選擇個體的二進制串中的某些位進行由概率控制的變換(0與1互換)從而產(chǎn)生新的個體[2]。如果變異概率太小,就難以產(chǎn)生新的基因結(jié)構(gòu),太大又會使遺傳算法成了單純的隨機搜索,一般取Pm=0.1~0.2。在遺傳算法中,變異算子增加了群體中基因模式的多樣性,從而增加了群體進化過程中自然選擇的作用,避免早熟現(xiàn)象的出現(xiàn)。
2.2基本遺傳算法的算法描述
用P(t)代表第t代種群,下面給出基本遺傳算法的程序偽代碼描述:
基本操作:
InitPop()
操作結(jié)果:產(chǎn)生初始種群,初始化種群中的個體,包括生成個體的染色體值、計算適應(yīng)度、計算對象值。
Selection()
初始條件:種群已存在。
操作結(jié)果:對當前種群進行交叉操作。
Crossover()
初始條件:種群已存在。
操作結(jié)果:對當前種群進行交叉操作。
Mutation()
初始條件:種群已存在。
對當前種群進行變異操作。
PerformEvolution()
初始條件:種群已存在且當前種群不是第一代種群。
操作結(jié)果:如果當前種群的最優(yōu)個體優(yōu)于上一代的最優(yōu)本,則將其賦值給bestindi,否則不進行任何操作。
Output()
初始條件:當前種群是最后一代種群。
操作結(jié)果:輸出bestindi的表現(xiàn)型以及對象值。
3 遺傳算法的缺點及改進
遺傳算法有兩個明顯的缺點:一個原因是出現(xiàn)早熟往往是由于種群中出現(xiàn)了某些超級個體,隨著模擬生物演化過程的進行,這些個體的基因物質(zhì)很快占據(jù)種群的統(tǒng)治地位,導致種群中由于缺乏新鮮的基因物質(zhì)而不能找到全局最優(yōu)值;另一個主要原因是由于遺傳算法中選擇及雜交變異等算子的作用,使得一些優(yōu)秀的基因片段過早丟失,從而限制了搜索范圍,使得搜索只能在局部范圍內(nèi)找到最優(yōu)值,而不能得到滿意的全局最優(yōu)值[3]。為提高遺傳算法的搜索效率并保證得到問題的最優(yōu)解,從以下幾個方面對簡單遺傳算法進行改進。
3.1編碼方案
因?qū)崝?shù)編碼方案比二進制編碼策略具有精度高、搜索范圍大、表達自然直觀等優(yōu)點數(shù)學建模論文,并能夠克服二進制編碼自身特點所帶來的不易求解高精度問題、不便于反應(yīng)所求問題的特定知識等缺陷,所以確定實數(shù)編碼方案替代SGA中采用二進制編碼方案[4]。
3.2 適應(yīng)度函數(shù)
采用基于順序的適應(yīng)度函數(shù),基于順序的適應(yīng)度函數(shù)最大的優(yōu)點是個體被選擇的概率與目標函數(shù)的具體值無關(guān),僅與順序有關(guān)[5]。構(gòu)造方法是先將種群中所有個體按目標函數(shù)值的好壞進行排序,設(shè)參數(shù)β∈(0,1),基于順序的適應(yīng)度函數(shù)為:
(1)
3.3 選擇交叉和變異
在遺傳算法中,交叉概率和變異概率的選取是影響算法行為和性能的關(guān)鍵所在,直接影響算法的收斂性。在SGA中,交叉概率和變異概率能夠隨適應(yīng)度自動調(diào)整,在保持群體多樣性的同時保證了遺傳算法的收斂性。在自適應(yīng)基本遺傳算法中,pc和pm按如下公式進行自動調(diào)整:
(2)
(3)
式中:fmax為群體中最大的適應(yīng)度值;fave為每代群體的平均適應(yīng)度值;f′為待交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值;f為待變異個體的適應(yīng)度值;此處,只要設(shè)定k1、k2、k3、k4為(0,1)之間的調(diào)整系數(shù),Pc及Pm即可進行自適應(yīng)調(diào)整。本文對標準的遺傳算法進行了改進,改進后的遺傳算法對交叉概率采用與個體無關(guān),變異概率與個體有關(guān)。交叉算子主要作用是產(chǎn)生新個體,實現(xiàn)了算法的全局搜索能力。從種群整體進化過程來看,交叉概率應(yīng)該是一個穩(wěn)定而逐漸變小,到最后趨于某一穩(wěn)定值的過程;而從產(chǎn)生新個體的角度來看,所有個體在交叉操作上應(yīng)該具有同等地位,即相同的概率,從而使GA在搜索空間具有各個方向的均勻性。對公式(2)和(3)進行分析表明,適應(yīng)度與交叉率和變異率呈簡單的線性映射關(guān)系。當適應(yīng)度低于平均適應(yīng)度時,說明該個體是性能不好的個體數(shù)學建模論文,對它就采用較大的交叉率和變異率;如果適應(yīng)度高于平均適應(yīng)度,說明該個體性能優(yōu)良,對它就根據(jù)其適應(yīng)度值取相應(yīng)的交叉率和變異率龍源期刊。
當個體適應(yīng)度值越接近最大適應(yīng)度值時,交叉概率和變異概率就越小;當?shù)扔谧畲筮m應(yīng)度值時,交叉概率和變異概率為零。這種調(diào)整方法對于群體處于進化的后期比較合適,這是因為在進化后期,群體中每個個體基本上表現(xiàn)出較優(yōu)的性能,這時不宜對個體進行較大的變化以免破壞了個體的優(yōu)良性能結(jié)構(gòu);但是這種基本遺傳算法對于演化的初期卻不利,使得進化過程略顯緩慢[6]。因為在演化初期,群體中較優(yōu)的個體幾乎是處于一種不發(fā)生變化的狀態(tài),而此時的優(yōu)良個體卻不一定是全局最優(yōu)的,這很容易導致演化趨向局部最優(yōu)解。這容易使進化走向局部最優(yōu)解的可能性增加。同時,由于對每個個體都要分別計算Pc和Pm,會影響程序的執(zhí)行效率,不利于實現(xiàn)。
對自適應(yīng)遺傳算法進行改進,使群體中具有最大適應(yīng)度值的個體的交叉概率和變異概率不為零,改進后的交叉概率和變異概率的計算公式如式(4)和(5)所示。這樣,經(jīng)過改進后就相應(yīng)地提高了群體中性能優(yōu)良個體的交叉概率和變異概率,使它們不會處于一種停滯不前的狀態(tài),從而使得算法能夠從局部最優(yōu)解中跳出來獲得全局最優(yōu)解[7]。
(4)
(5)
其中:fmax為群體中最大的適應(yīng)度值;fave為每代群體的平均適應(yīng)度值;f′為待交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值;f為待變異個體的適應(yīng)度值;pc1為最大交叉概率;pm1為最大變異概率。
3.4 種群的進化與進化終止條件
將初始種群和產(chǎn)生的子代種群放在一起,形成新的種群,然后計算新的種群各個體的適應(yīng)度,將適應(yīng)度排在前面的m個個體保留,將適應(yīng)度排在后面m個個體淘汰數(shù)學建模論文,這樣種群便得到了進化[8]。每進化一次計算一下各個個體的目標函數(shù)值,當相鄰兩次進化平均目標函數(shù)之差小于等于某一給定精度ε時,即滿足如下條件:
(6)
式中,為第t+1次進化后種群的平均目標函數(shù)值,為第t次進化后種群的平均目標函數(shù)值,此時,可終止進化。
3.5 重要參數(shù)的選擇
GA的參數(shù)主要有群里規(guī)模n,交叉、變異概率等。由于這些參數(shù)對GA性能影響很大,因此參數(shù)設(shè)置的研究受到重視。對于交叉、變異概率的選擇,傳統(tǒng)選擇方法是靜態(tài)人工設(shè)置。現(xiàn)在有人提出動態(tài)參數(shù)設(shè)置方法,以減少人工選擇參數(shù)的困難和盲目性。
4 結(jié)束語
遺傳算法作為當前研究的熱點,已經(jīng)取得了很大的進展。由于遺傳算法的并行性和全局搜索等特點,已在實際中廣泛應(yīng)用。本文針對傳統(tǒng)遺傳算法的早熟收斂、得到的結(jié)果可能為非全局最優(yōu)收斂解以及在進化后期搜索效率較低等缺點進行了改進,改進后的遺傳算法在全局收斂性和收斂速度方面都有了很大的改善,得到了較好的優(yōu)化結(jié)果。
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探究式教學法,不同于傳統(tǒng)將知識直接由老師進行傳授的教學方法,而將其重心放在學生的“探與究”上。“探”是重頭,學生在新接觸某個概念和原理時,教師只提供事例和問題,學生通過查閱、觀察、記錄、實驗等途徑獨立探索。“究”是核心,學生在獨立探索的基礎(chǔ)上,通過思考、討論自行發(fā)現(xiàn)掌握相應(yīng)的原理和結(jié)論。最后老師結(jié)合學生的探究過程對他們的結(jié)論進行評價和矯正。在探究過程中,始終強調(diào)以學生為主體,學生的自主學習能力都得到加強,相比被動接受教師傳授的知識和結(jié)論,通過這種方式獲取的知識,學生理解更透徹,掌握更牢固。數(shù)學建模課程教學中大量源于實際生活的實例,也使得這門課程在教學手段和教學形式上的得以有大量創(chuàng)新,探究式的教學模式尤其適合在本課程的教學中使用,筆者長期承擔數(shù)學建模課程的教學工作和指導學生開展數(shù)學建模競賽及有關(guān)活動,結(jié)合多年的實踐談一談。
探究過程的具體實施
問題驅(qū)動 探究過程的驅(qū)動是問題,學生的學習活動圍繞教師設(shè)計的問題展開。教師在這里要做的是,課前根據(jù)教學目的和內(nèi)容,精心挑選有趣,又難度適宜的問題。例如,在一堂數(shù)學建模課中,我們以身邊的一個具體實例來提出問題:通常1公斤的面,1公斤的餡,包100個湯圓;今天1公斤面不變,餡比1公斤多了,問應(yīng)多包幾個,每個包小一點,還是應(yīng)少包幾個,每個包大一點?實踐探索 這是探究過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在教師的組織下,學生自己動手實踐如何制訂研究計劃,如何收集必要的資料和有關(guān)的研究方法。基于培養(yǎng)學生團隊合作精神的目的,這個過程可將學生分組來完成。例如:包湯圓的問題中,引導學生把問題梳理和抽象出來,一張面積為S的皮,可以包體積為V的餡,如今把這張面積為S的皮,分成n張面積為s的皮,每張面積為s的皮可以包體積為v的餡,那么問題就轉(zhuǎn)化為了討論,究竟是V大還是nv大的問題了。這個過程中,一定要讓學生思考,是不是需要某些合理的假設(shè),如:不論面皮大小,其厚度都應(yīng)該一致;不論湯圓大小,其形狀都一致(這兩個假設(shè)很關(guān)鍵)。思考討論 學生把通過實踐探索得到的資料進行思考、梳理、總結(jié),形成自己的結(jié)論。各團隊就同一問題將自己的結(jié)論清楚地表達出來,針對各種不同的觀點,共同討論。評價矯正 在集體討論、辯論過程中,教師適時給予評價和矯正,分析獨特,立意清晰的給予肯定,觀點模糊的給予指正,通過融洽的學術(shù)交流使大家發(fā)現(xiàn)自己的問題所在,不準確、不深入的地方繼續(xù)完善。
探究式教學中應(yīng)注意的問題
MATLAB應(yīng)用軟件是一種準確、較為可靠的科學計算標準軟件,操作方便,方法簡單易行,學生學習起來也較容易入手,是一種培養(yǎng)學生動手能力的數(shù)學學習方式,MATLAB軟件適宜于數(shù)學實驗的學習內(nèi)容,MATLAB數(shù)學實驗課程的學習,對于幫助學生提高動手實踐能力、臨場應(yīng)變能力都有很好的幫助,并且對于學生使用先進的方法獨立解決問題,進行獨立思考能力的培養(yǎng)都有好處。同時培養(yǎng)學生的實踐創(chuàng)新能力和動手能力,對于回答學生對于數(shù)學的應(yīng)用領(lǐng)域的認識,并能夠培養(yǎng)學生的應(yīng)用意識,用以前所學的數(shù)學理論和計算機知識去發(fā)現(xiàn)問題和解決實際問題的能力。
二、應(yīng)用數(shù)學建模思想解決實際問題
下面就數(shù)學建模中的一個常見實例問題,應(yīng)用數(shù)學建模的思想,給出解決實際問題的思路和方法,以及數(shù)學建模的過程和步驟。把椅子放在一個不平整的地面上,一般情況只有三只腳著地,另一只腳或高或低,放不平穩(wěn),然而只需要稍微調(diào)整座椅的位置幾次,并進行輕輕挪動,就可以使座椅的四只腳同時和地面接觸,座椅放穩(wěn)了。此問題在日常生活中很常見,同時在數(shù)學建模的時候,可以進行下面的假設(shè):對于數(shù)學建模而言,一般都需要進行模型假設(shè),因為實際生活中的例子,只有在特定假設(shè)的前提下,才能夠劃歸為數(shù)學問題,進行求解。對椅子、地面和椅子的四只椅腳可以結(jié)合實際的進行必要的假設(shè):
1.椅子本身而言,四條腿是一樣長,椅腳與地面的接觸處可看做一個點,四只腳與地面的接觸所形成的四個點之間的連線構(gòu)成一個正方形。
2.地面的高度的變換是連續(xù)不斷的,沿任何方向延伸都不會出現(xiàn)間斷(沒有像階梯那樣的巨變情況),即地面可視為高等數(shù)學上的連續(xù)曲面。
3.其中假設(shè)椅子是放在一個硬的地面上的,不會放在海綿,或者是很厚的地毯上的。(接觸點是只要接觸就不能下壓)
4.對于四個椅腳的間距和椅腿的長度而言,地面是相對平坦的,地面的坡度的高度相對于椅腳的間距和椅腿的長度是很小的,使椅子在任何位置至少有三只腳能夠同時著地。現(xiàn)在對以上的假設(shè)情況進行分析,其中,假設(shè)1顯然是合乎情理的,因為實際中,椅子的四條腿基本上都是一樣長的,即使不一樣長,其差距也是很小的,在這里是可以忽略不計的。假設(shè)2相當于給出了該建模的一個基本條件,給出了椅子能夠放穩(wěn)的條件,存在放穩(wěn)的這種可能性。因為假設(shè)地面高度不連續(xù),而是在有臺階的地方,是無法使椅子的四只腳同時著地的。對于假設(shè)3,是一個基于實際情況的假設(shè),是一種特殊情況,在這里我們排除這種情況的假設(shè)。假設(shè)4也是要排除這樣的情況發(fā)生:椅腳間距和椅腿的長度與地面上的高度的連續(xù)變化的尺寸在一致的范圍內(nèi),不會有地面的高度比椅腿的長度大很多的情況,出現(xiàn)深溝或凸峰(即使是連續(xù)變化的),比如地面有凸峰,致使椅子的三只腳無法同時著地。在此假設(shè)的基礎(chǔ)之上,該模型的問題也已經(jīng)出來了,就是能夠讓椅子的四只腳同時和地面接觸,把滿足這種情況的條件和結(jié)論表述出來,并且構(gòu)建一個能夠利用數(shù)學知識解決的模型。首先需要用一個量來表示椅子的位置,并且這個位置是不確定的,而且隨著挪動椅子的位置,這個量也應(yīng)該隨著變化,所以使用一個變量來進行表示。注意在前面的假設(shè)中,已經(jīng)做了這樣的假設(shè),椅腳連線構(gòu)成一個正方形,那么根據(jù)正方形,能夠想到其以中心為對稱點,正方形的四個頂點繞中心點的旋轉(zhuǎn)恰好可以代表椅子位置的改變,于是我們可以使用旋轉(zhuǎn)的角度這一個變量來表示椅子當前所在的位置。四個椅腳分別對應(yīng)ABCD四點,四個點的連線就構(gòu)成了正方形ABCD,正方形的對角線AC與x軸重合,AC的中點和O點重合,椅子繞中心點O旋轉(zhuǎn)角度φ后,正方形ABCD轉(zhuǎn)至任意一個位置,假設(shè)為轉(zhuǎn)到A’B’C’D’的位置,所以對角線AC與x軸的夾角φ代表了椅子的位置。其次把椅腳著地用數(shù)學符號進行表示。如果用某個變量表示椅腳與地面的垂直距離,那么當這個距離為零時就是表示椅腳和地面接觸了,椅腳著地了。椅子在不同位置時,椅腳與地面的距離不同,并且這個距離和旋轉(zhuǎn)的角度有一定的關(guān)系,它是旋轉(zhuǎn)角度的一個變量,因此在數(shù)學上這個距離就是椅子位置變量φ的一個函數(shù),這樣就可以把一個實際問題數(shù)學化。雖然椅子有四只腳,與之對應(yīng)的就應(yīng)該有四個距離,但是由于正方形的中心對稱性,在這里,只要假設(shè)兩個距離函數(shù)就可以了,分別是對稱的兩個腳與地面的距離之和,記A,C兩腳與地面距離之和為u(φ),B,D兩腳與地面距離之和為v(φ),根據(jù)實際情況可以得到兩個函數(shù)的條件,(u(φ),v(φ)≥0)。由假設(shè)2可知,u和v都是連續(xù)變化的函數(shù)。由假設(shè)4,在任意時刻,任何位置椅子都有三只腳著地,只需調(diào)節(jié)另外一只椅腳。所以對于任意的φ,u(φ)和v(φ)中至少有一個為零。當φ=0時,假設(shè)v(φ)=0,u(φ)>0。這樣,改變椅子的位置使四只腳同時著地的這個實際模型的問題,就歸結(jié)為證明如下的一個數(shù)學命題:已知u(φ)和v(φ)是φ的連續(xù)函數(shù),對任意φ,u(φ)·v(φ)=0,且v(0)=0,u(0)>0,證明存在φ0,使u(φ0)=v(φ0)=0。在上面講實際問題的條件和需要解答的問題都構(gòu)成數(shù)學問題,以下就是利用數(shù)學知識對建模模型的實例進行解答。對于該例子中的題目,有很多種解答方法,下面這種方法運用數(shù)學上的連續(xù)性的理論。將椅子向左或向右旋轉(zhuǎn)90°(π/2),并且將對角線AC與BD互換。由v(0)=0和u(0)>0可知,v(π/2)>0和u(π/2)=0。令h(φ)=u(φ)-v(φ),則h(φ)和h(π/2)<0。由u和v的連續(xù)性,可以知道h也是連續(xù)函數(shù)。根據(jù)高等數(shù)學中關(guān)于連續(xù)函數(shù)的基本性質(zhì),必存在φ0(0<φ0<π/2)使h(φ0)=0,即u(φ0)=v(φ0)。最后,因為u(φ0)·v(φ0)=0,所以u(φ0)=v(φ0)=0。通過運用數(shù)學建模知識,解決了實際的問題,同時學生也學會了連續(xù)函數(shù)中的相關(guān)知識,而在實際的應(yīng)用中,還可以運用MATLAB等軟件,對數(shù)學模型進行解答和計算,提高學生的解題能力和軟件的使用能力。
三、結(jié)論
建模思想在數(shù)學課堂上的應(yīng)用,其核心是建立數(shù)學思維模式,發(fā)展學生的數(shù)學思想,使學生能夠靈活的運用數(shù)學知識解決問題,學會用“數(shù)學的腦子”思考問題、學會利用數(shù)學的方法解決問題.例如,有6名工人向工地運磚,每人一輛手推車,大車每次運600塊,小車每次運400塊,5次共運了28000塊,問有多少輛大車參與了運磚?首先,要認真審題、仔細讀題,把握題目給出的每個條件和提示,將其中隱藏的等量關(guān)系準確的找出來.如例題,關(guān)鍵掌握兩個等量關(guān)系,大車和小車一共6輛,因為有六個工人使用,每人一輛手推車;所有大車和小車5次共運磚28000塊,通過總量和次數(shù)和求出每次運磚5600塊.其次,進行設(shè)元,通過對未知和已知的掌握準確設(shè)定未知數(shù),列出不等式后,注意未知量之間的轉(zhuǎn)換技巧.如例題,求多少輛大車參與了運磚,如未知數(shù)設(shè)為:有x輛小車參與運輸,或有x輛大車和y輛小車參與運輸,這樣設(shè)元解題就麻煩.直接設(shè)未知數(shù)為:有x輛大車參與了運輸,簡潔、明了,在尋找大車數(shù)量與小車數(shù)量的關(guān)系可得出小車數(shù)量為:6-x,這樣就成功的完成了未知量之間的轉(zhuǎn)換.最后列方程求解,得出答案.對于該類型題要善于總結(jié),分析同類型題的共同點,以便建立數(shù)學模式.先從情景入手,A和B共同做一件事,A、B量的和為C,單位工作量分別為D、E,工作總量為F,此類題求解的模式為,先設(shè)A、B中的一個為x,另一個就為C-x.然后建立等量關(guān)系進行列式求解,F(xiàn)=Dx+E(C-x),這樣簡化了求解過程,節(jié)省了分析問題的時間,更容易使學生輕松的解決問題.今后,當遇到類似的題目會產(chǎn)生主動比較的意識,發(fā)現(xiàn)題目的相同與不同,有利于學生數(shù)學綜合能力的提高.
二、引導學生針對實際問題建立數(shù)學模型
數(shù)學學習的最終目的是應(yīng)用數(shù)學知識解決實際中的問題,在教學中,要注重引導學生利用學過的數(shù)學知識建立數(shù)學模型解決實際中的問題,其中的關(guān)鍵是將實際的數(shù)學問題轉(zhuǎn)化為相關(guān)的數(shù)學知識,使抽象的數(shù)學問題具體化、簡單化.例如,某圖書館需要一批書架,到市場購買是890元一件,圖書館自制是590元一件,但需要制作場地和制作設(shè)備,得知制作場地及設(shè)備的租賃費為5100元,問怎樣獲得這批書架圖書館最合算?對于實際問題的解決,首先,將實際數(shù)學情景與數(shù)學知識聯(lián)系起來進行分析,正確設(shè)元.如例題,設(shè)圖書館需要書架x件,即得出:商場購買書架需要的支付金額為890x,制作書架需支付的金額為(590x+5100)元.然后對其進行分析,當890x=590x+5100時,圖書館用于購買書架和定制書架的支出相同,通過求解x=17(件).結(jié)合題意分析:當x=17時,兩種方案的結(jié)果相同;當x>17時,購買支出的費用較高,就應(yīng)考慮選擇制作書架;當x<17時,購買支出的費用較低,那么選擇購買就劃算一些.在數(shù)學知識理論的支持下,圖書館所需的書架數(shù)量即使任意發(fā)生變化,我們也能得到最佳的定制方案,以確保書架購置成本的最低化.
三、巧建數(shù)形模式解決數(shù)學問題
數(shù)形結(jié)合模式在數(shù)學解題中非常關(guān)鍵,數(shù)形的結(jié)合往往能使一些困難問題簡單化、復雜問題直觀化.在數(shù)學教學中,要善于引導學生將抽象的代數(shù)問題與直觀的幾何圖形結(jié)合起來進行求解.例如,20個同學去郊游,打算在湖中蕩舟,每艘小船可坐4人,租金是40元,每艘大船可坐6人,價錢是50元,同學們怎樣租船劃算.對于該問題憑想象解決往往是不可靠的,有的同學認為,租2艘大船2艘小船,剛好坐滿,不浪費是最劃算的.有的同學認為租小船劃算、便宜,到底怎樣最合算,不是我們能夠討論出結(jié)果的,而應(yīng)該用“數(shù)學的腦子”去思考問題.設(shè)租大船x艘,租小船y艘,求解:50x+40y的最小值.結(jié)合6x+4y≥20求解.首先分析得出3x+2y≥10(x,y都為整數(shù))結(jié)合3x+2y=10的圖形。
結(jié)合圖形很容易得出y的值為0~5,x的值為0~4,直線和直線以上部分都符合題目要求,可以滿足同學們的租船需求,但y超過5、x超過4后就會造成資源浪費,所以不考慮.再從題目得出50x+40y值最小時,租船最合算,即20Z-10x(Z=3x+2y)取最小值,分析得:Z值最小,x值最大時,20Z-10x的取值最小,即3x+2y=10x取最大值時,租船最合算,結(jié)合圖形x=3,y=1.利用圖形解決數(shù)學問題,使復雜的數(shù)學問題得到了簡化,并使抽象的數(shù)學條件直觀化,有利于對學生數(shù)學興趣的培養(yǎng)和數(shù)學解題能力的提高.又如,通過代數(shù)形式解決幾何問題,使一些較復雜的幾何問題求解簡單化,使抽象的幾何問題直觀化.例如,已知拋物線y=x2與直線y=4x+5相交,求他們圍成的圖形的面積.打眼一看這題讓人發(fā)蒙,如果在求解時先畫出草圖(如圖2),再進行求解,題目的已知和未知就變得比較明朗化,有助于解題思路的拓展.結(jié)合草圖對題目進行分析,先利用x2=4x+5求兩個解析式的兩個交點,很直觀的可以看到y(tǒng)=x2與直線y=4x+5圍成的圖形,再以x或y為積分變量進行求解.建立此類型題的求解模式,使學生科學的掌握不同類型題目的求解途徑,對于提高數(shù)學教學質(zhì)量非常關(guān)鍵.
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