篮球比赛中的数学模型有哪些（数学建模37支球队进行冠军）

打篮球中的数学

我第一次没投中，第二次和第三次都投中了，第四次和第五次都没投中，第六次投中了，那么说，共投了六次，其中有三次进了。那我的中球率是½（二分之一），如果我投了50个球，就应该进了50x½=25（个），以此类推，就可以计算出我进球的个数。如果投了单数的球，就用那个数除以½，余下的1，可能进也可能不进。

常见的数学模型有哪些

1、生物学数学模型

2、医学数学模型

3、地质学数学模型

4、气象学数学模型

5、经济学数学模型

6、社会学数学模型

7、物理学数学模型

8、化学数学模型

9、天文学数学模型

10、工程学数学模型

11、管理学数学模型

扩展资料

数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。

数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。

因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的，从这意义上讲，整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解，数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构，这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。

参考资料来源：百度百科-数学模型

数学模型有哪些呢？

数学模型如下：

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法。

7、网格算法和穷举法。

8、一些连续离散化方法。

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）。

10、图象处理算法。

建模要求：

1）真实的、系统的、完整的,形象的反映客观现象。

2）必须具有代表性。

3）具有外推性，即能得到原型客体的信息，在模型的研究实验时，能得到关于原型客体的原因。

4）必须反映完成基本任务所达到的各种业绩，而且要与实际情况相符合。

数学模型有哪些

数学建模常用模型主要有：

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算

法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法）

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要

处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具）

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题

属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、

Lingo软件实现）

4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉

及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备）

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计

中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中）

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是

用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实

现比较困难,需慎重使用）

7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛

题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好

使用一些高级语言作为编程工具）

8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只

认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非

常重要的）

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常

用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调

用）

10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该

要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab

进行处理）

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