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    “这有什么麻烦不麻烦的，以后有问题尽管问，不过建模方面的数学知识我并不一定能给伱解答。”

    徐川随口说了一句，顺手接过笔记本，看了起来，有数学建模方面的题目，也有寻常的数学题问题，不过以线性规划、随即过程、微分方程这一块为主。

    这也正常，这些问题都是和建模有关的。

    “还行，这些题目我有学习过一些，我可以聊一下我自己的想法。”

    “另外，你带了笔吗？我给你讲讲。”

    看了下题目，徐川也松了口气的，他没怎么深入的学过建模方面的知识，只是粗略的了解一些，好在笔记本上的数学问题他都看得懂，也能解答，不然就丢人了。

    “有，有的。”

    刘嘉欣连忙点头，从书包中翻出一支的圆珠笔递给他。

    徐川接过圆珠笔，翻到的笔记本的空白页，将之前的第一题复制了过来，然后开始讲解。

    “这一小问是从之前的大题上拓展开来的，是对模型二的拓展，需要动态地描述模型。”

    “不过你不要被动态模型吓到，听起来很复杂，但其实它的根本在于建立微分方程模型，让你的模型随时间t变化，依照第二问.......”

    “.......”

    “.....由于需要分析快速波动的敏感性，不能简单的看图说话，我的分析思路是将微分方程中的与环境有关的参数也设置为有波动的变量，比如环境的湿度.....进而评价各阶段对于波动的敏感性。”

    “它的微分方程可以简化为......”

    一边讲解，徐川一边将自己的核心理解、判断过程以及对应简化微分方程写到笔记本上。

    大学生建模比赛对于数学知识的要求远没有大学生数学竞赛那么高，一般来说掌握建模必备的数学基础知识，如高等数学、微积分等就差不多够了。

    但要求掌握较多的计算机知识和数学算法，比如蒙特卡罗算法、图论算法、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

    学习难度并不比纯数学要低多少。

    因为相对比纯数学来说，数学建模是项非常具有创造性和挑战性的活动，不可能用些条条框框规定出各种模型如何具体建立一个模型。

    它涉及两个方面，第一，将实际问题转化为理论模型；第二，对理论模型进行计算和分析。
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