心得体会是对个人经验、感悟和思考的一种总结和归纳。写心得体会要有感人的细节和真实的情感。下面是一些优秀的心得体会案例，它们不仅有助于我们提升写作能力，也能促使我们思考更多的问题。
数学家的数学建模心得体会篇一
通过一个月的集训，我受益匪浅。我进一步的认识到数学建模的实质和对参赛队员的要求。数学建模就是培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。它要求参赛队员有较强的创新精神，有较大的'灵活性和随机应变能力，要求参赛队员之间有良好的团队精神和相互协作意识。在一个月里，我们学了许多知识放方法，可以说数学建模需要的知识我们都了解了一点，关键在于如何应用这些知识。这种即学即用的能力是我们以后学习、工作所必须的能力。在此我对建模是出现的一些现象发表一些看法。
随着信息的高速化，我们很容易找到和建模有关的资料，这对我们理解题目意思和促发新思路、新想法是有帮助的。但是有的集训小组或集训队员他们建模完全依靠找资料，建出来的模型就是几本参考书的综合，他们所用的方法完全是别人研究过的东西，连一点改进也没有。如果这样的话，数学建模就失去了意义。我始终坚持一个观点：数学建模最重要的是创新。无论是你创造一种新方法还是创造性的运用一种方法，还是改进别人的方法都是很重要的。没有创新，模型就失去了灵魂;没有创新，模型就不是你的模型。
我们队配合不是很理想。主要是有个队员他总认为自己是正确的，别人找到的资料不如他好，别人提出的观点、思想思想无论正确与否，他总是会反对一下。他总是十分注重小的方面，不从大局考虑。由于这些原因，我们建的模型总是不好。
数学家的数学建模心得体会篇二
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践应用。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式来表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法和计算机技术进行求解。数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中，是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。
数学建模是在上世纪六七十年代进入一些西方国家大学的，我国的几所大学也在80年代初将数学建模引入课堂。经过30多年的发展，现在，绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座，为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。
大学生数学建模竞赛最早是1985年在美国出现的，1989年在几位从事数学建模教育的教师的组织和推动下，我国几所大学的学生开始参加美国的竞赛，而且积极性越来越高，近几年参赛校数、队数占到相当大的比例。可以说，数学建模竞赛是在美国诞生、在中国开花、结果的。
全国大学生数学建模竞赛已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，创办于1992年，每年一届，目前也是世界上规模最大的数学建模竞赛。20xx年，来自全国33个省/市/自治区（包括香港和澳门特区）及新加坡、美国的1338所院校、25347个队（其中本科组22233队、专科组3114队）、7万多名大学生报名参加本项竞赛。
数学建模是一种数学的思想方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。其过程主要包括以下六个阶段：
1.模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
2.模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
3.模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。
4.模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算。
5.模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
6.模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。
7.模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
数学家的数学建模心得体会篇三
一年一度的全国数学建模大赛在今年的x月x日上午8点拉开战幕，各队将在3天72小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的努力，在前两天中建立出两个模型并编程求解，经过艰苦的奋斗，终于在第三天完成了论文的写作，在这三天里我感触很深，现将心得体会写出，希望与大家交流。
1.团队精神：团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支持，相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分（数学好的只管建模，计算机好的只管编程，写作好的只管论文写作），很多时候，一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。
2.有影响力的leader：在比赛中，leader是很重要的，他的作用就相当与计算机中的cpu，是全队的核心，如果一个队的leader不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人想做a题，有人想做b题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时（特别是第三天，人可能已经心力交瘁了），leader应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。
3.合理的时间安排：做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规划，建模一共分十个板块（摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录）。你每天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。
4.正确的论文格式：论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6要素（问题，方法，模型，算法，结论，特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
5.论文的写作：我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
6.算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（mathematice，matlab，maple，mathcad，lindo，lingo，sas等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：
（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）。
数学家的数学建模心得体会篇四
数学建模是当今社会中越来越受重视的一门学科，通过数学方法解决实际问题，对于培养学生的逻辑思维、创新能力和实践能力起着重要的作用。在我参与数学建模的过程中，我深刻地体会到，数学建模不仅需要良好的数学基础，还需要坚持、努力和合作的精神，以及对实际问题的敏感性和独立思考的能力。
首先，数学建模需要良好的数学基础。在解决实际问题的过程中，需要运用到多种数学方法和模型，如概率统计、线性规划、微分方程等。而这些都要求我们具备扎实的数学基础。因此，在参与数学建模之前，我们要加强对数学基础知识的学习，同时要注重数学的实际应用，培养数学思维和解决实际问题的能力。
其次，数学建模需要坚持、努力和合作的精神。数学建模不是一蹴而就的过程，需要耐心和毅力去面对问题和困难。在实际操作中，往往会遇到数据收集不全、模型构建不准确等问题，这时候我们要保持积极乐观的心态，不断尝试和改进。同时，在团队合作中，我们要尊重他人意见，共同努力，形成优势互补的合作关系，才能最终完成一个优秀的数学模型。
此外，数学建模需要对实际问题的敏感性和独立思考的能力。在解决实际问题时，我们要对问题本身有敏锐的触觉，能够发现问题背后的本质和规律。同时，我们也要具备独立思考的能力，不仅仅依靠他人的意见和经验，而是要从自己的角度去分析和解决问题。只有这样才能在数学建模中取得令人满意的结果。
最后，数学建模是一个不断学习和提高的过程。在每一次实践中，我们都可以从中汲取经验，了解到不同领域、不同问题的特点和要点。同时，我们也要关注前沿的数学建模成果和方法，及时补充自己的知识和技能。通过不断学习和提高，我们才能在数学建模的道路上越走越远，取得更出色的成就。
总之，数学建模是一门需要我们付出努力和智慧的学科。通过我自己的经历，我深刻地认识到数学建模不仅仅是一种学习方法，更是一种锻炼自己解决实际问题能力的机会。在今后的学习和实践中，我将继续努力，加强自己的数学基础，培养坚持、努力和合作的精神，提高对实际问题的敏感性和独立思考的能力，不断学习和提高，以更好地应对数学建模所带来的挑战。
数学家的数学建模心得体会篇五
总结了数学建模的过程，我们可以得出一些心得体会，如果想要提高数学建模的能力，需要注意以下几个方面。首先是对数学知识的掌握，必须要有扎实的数学基础才能更好地进行建模。其次是数学建模的思维方式，要具备一种将现实问题转化为数学问题的能力。同时，还要有耐心和毅力，因为数学建模是一个复杂而繁琐的过程。最后，要善于团队合作，因为数学建模往往需要多个人的共同努力。
在进行数学建模时，首先要确保自己对所使用的数学知识有充分的掌握。数学是建模的基础，只有掌握了数学，才能更好地进行建模。因此，我们要不断地学习和提高自己的数学水平，不断地深入掌握各种数学方法和技巧，以便能够灵活地运用到建模中去。
其次是数学建模的思维方式。数学建模是一种将现实问题抽象化并转化为数学问题的过程。要想更好地进行建模，必须要具备这种思维方式。在面对一个问题时，我们要善于用数学语言和数学模型来描述和解释这个问题，从而更好地理解和分析问题。只有掌握了这种思维方式，我们才能更好地进行数学建模。
另外，数学建模是一个复杂而繁琐的过程，需要耐心和毅力。在进行建模过程中，我们常常会遇到各种各样的问题和困难，可能会进行多次的尝试和推导。面对这种情况，我们不能轻易放弃，要有耐心和毅力去解决问题。只有坚持不懈，才能找到解决问题的办法，达到预期的效果。
最后，数学建模是一个团队合作的过程，需要多个人的共同努力。在进行建模时，不仅需要各个成员的专业知识和技能，还需要团队合作能力。团队合作可以使我们在建模过程中互相交流和补充，共同解决问题。因此，要善于与他人合作，不断地沟通和学习，从而更好地完成建模任务。
总之，数学建模是一门需要不断学习和实践的技能，而且往往需要多个人的共同努力。通过对数学知识的深入掌握和数学建模思维方式的培养，以及耐心和毅力的坚持，我们可以提高自己的数学建模能力。同时，要善于与他人合作，共同解决问题。相信只有这样，我们才能在数学建模中取得更大的进步和成就。
数学家的数学建模心得体会篇六
数学建模作为一门综合应用型学科，随着科学技术的不断发展，已经成为现代科研热点之一。通过对实际问题的数学描述、建立模型以及求解，可以从数学的角度找到解决问题的最佳方案。在进行数学建模的过程中，我深深感受到了数学的魅力，也积累了一些心得体会。
第一段：数学建模的背景和重要性。
数学建模是集数学、物理、工程等学科知识于一体的综合学科，其目的是通过数学模型和方法，对实际问题进行综合的数学描述和解决。在当代社会，数学建模广泛应用于工程、经济、环境、医学等领域，为社会发展和人类生活带来了巨大的贡献。因此，深入了解和掌握数学建模的方法和技巧对于提高解决实际问题的能力和水平具有重要意义。
第二段：数学建模的技巧和方法。
在参与数学建模的实践中，我学会了如何运用数学知识和技巧来建立和求解模型。首先，合理的模型假设和抽象是建立成功的数学模型的基础，需要在深入了解实际问题的基础上进行。其次，灵活运用数学工具，如微积分、线性代数、概率论等，能够在模型建立和求解过程中起到重要作用。此外，合理的数值计算方法和数学软件的应用也是提高解决问题效率的重要手段。
数学建模不仅仅是一门符号和公式的堆积，还能够为实际问题的解决提供有效的思路和方法。在参与实际项目的数学建模过程中，我深感到数学的力量和应用之广泛。通过数学建模，我成功解决了复杂的生态系统模型优化问题，这对于保护生态环境和节约资源具有重要意义。此外，数学建模还可以帮助优化交通路线、改进生产流程等各个领域，为社会经济的发展提供了强有力的支持。
第四段：数学建模的挑战和收获。
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数学建模的过程充满着挑战，需要面对复杂的实际问题、数学知识的掌握以及数据分析等困难。在持续的学习和实践中，我不断克服困难，提升了数学建模的能力。通过与队友的合作与交流，我学会了如何合理分工、有效沟通，以及如何团队协作来完成一个数学建模项目。同时，数学建模的实践也使我对数学的深度理解和应用能力有了极大的提高。
结语：
数学建模是一门综合性和应用性较强的学科，它在解决实际问题和推动科学技术发展中发挥着重要作用。通过数学建模的实践，我深刻感受到数学知识在实际问题中的重要性，并逐渐掌握了一些建模的技巧和方法。我相信，在今后的学习和实践中，我将继续深入探索数学建模的世界，不断提升自己的数学建模能力，为解决实际问题做出更大的贡献。
数学家的数学建模心得体会篇七
数学建模作为一门综合性学科，近年来在科学研究、工程设计、经济规划等领域都得到了广泛的应用。通过对实际问题进行抽象、建模和求解，提供科学合理的决策支持。我在课程学习和实践中深刻体会到，数学建模不仅是一种学科知识的运用，更是一种创新思维的培养。在这个过程中，我认识到了问题的复杂性和解决问题的多样性，也体验到了分析、推理和模型验证的乐趣。通过数学建模的学习，我不仅提高了解决实际问题的能力，也进一步了解了数学的魅力和广泛应用的前景。
首先，在数学建模的学习过程中，我深刻认识到问题的复杂性。现实生活中的问题往往包含了多个变量和因素，彼此相互作用，相互影响。在建模的过程中，我们需要对问题进行合理的抽象和边界的设定，才能够将问题转化为可计算的数学模型。而这个抽象和边界的设定，需要我们具备综合把握问题的能力，需要我们能够准确分析问题的本质和核心。通过对实际问题的建模，我学会了如何将复杂的问题简化，如何从整体和局部的角度进行分析，如何找寻问题的关键因素和主要影响因素，使得数学模型更加准确和可靠。
其次，数学建模还让我体验到了解决问题的多样性。在面对一个问题时，可以有不同的建模方法和求解策略。有时我们可以使用数学分析的方法，建立准确的数学模型，并通过求解方程或优化方法来获得最佳解。而在某些问题中，我们也可以运用概率统计、图论、动力学等方法来探索和描述问题的演化和变化规律。数学建模的多样性，让我能够灵活运用所学的数学知识，掌握不同的建模和求解技巧，从而更好地应对各类实际问题。
第三，数学建模让我充分体验到了分析、推理和模型验证的乐趣。通过对问题的建模，我需要对问题进行分析和推理，从而得出合理的数学模型。在这个过程中，我时常面临各种挑战：有时需要对大量的实验数据进行统计分析，有时需要借助图论和网络分析等方法揭示问题的内在规律。而模型验证是数学建模中非常重要的一步，可以通过对模型的假设和结果进行比对，来判断模型的合理性和可靠性。这种思考的乐趣，激发了我对数学和科学的兴趣，也让我体会到了数学建模所带来的挑战和成就感。
最后，通过数学建模的学习，我不仅提高了解决实际问题的能力，也进一步了解了数学的魅力和广泛应用的前景。数学建模是一种综合性的学科，它融合了数学、信息技术、统计学等多个领域的知识。在实际问题的解决过程中，数学建模涉及到很多具体的应用场景，比如城市交通规划、金融风险评估、气象灾害预警等。通过数学建模的学习，我不仅学到了数学的基本概念和方法，还学到了如何将数学知识应用于实际问题。这让我对数学学科有了更深入的认识和理解，也鼓励我继续深造数学相关的专业，为社会做出更多的贡献。
总之，数学建模是一门强调实践和创新的学科，通过对实际问题进行抽象、建模和求解，提供科学合理的决策支持。在数学建模的学习中，我深刻体会到了问题的复杂性和解决问题的多样性，也体验到了分析、推理和模型验证的乐趣。通过数学建模的学习，我提高了解决实际问题的能力，深入了解了数学的魅力和广泛应用的前景。数学建模的学习经历让我从另一个角度对数学有了更加深入的理解，也让我更加坚定地选择数学及相关领域的学科作为我的未来发展方向。
数学家的数学建模心得体会篇八
计算机学院、软件学院级学生吴瑞红(保送为我院研究生)。
大一时听学长们讲数学建模竞赛，对他们有一种敬佩，对数学建模竞赛有一种渴望。这种渴望不是一定要拿个什么奖项，而是想体验一下这三天三夜的竞赛，提高自身能力。意想不到的是，我们荣获了全国一等奖。我们心里充满惊喜的同时也充满了感激。感谢老师和同学对我们悉心指导和鼓励;感谢学院和学校给我们提供物质和精神的帮助和支持。
一直以来，我们都认为我们是很平凡的一组。第一，我们都没有深入学习过数学建模，短短的个把月的学习时间让我们始终有点怀疑自己能否真正了解它。尽管，我们不是信心十足地开始了，但我们却没有放弃。我们坚持着从最基本的开始，一点点攻破。我们抱着能提高自己，学习知识的想法去对待这场竞赛。或许，正是我们这种平常心让我们把自己发挥得淋漓尽致，才有了最后的结果。有心栽花花不开，无心插柳柳成荫，这让我们明白一个道理:遇事不可太急功近利，那样可能会适得其反。
第二，我想说的是我们的团队。我们其实仅仅是临时组的一个队，甚至我们之间有的几乎没说过几句话，但这并不影响我们的合作。我们在一开始便进行了分工:选组长也是一个很重要的问题:他的作用就相当于计算机中的cpu，是全队的核心，如果一个队的leader不得力，往往影响一个队的正常发挥。由于身为班长的我具备了一定组织、协调和较强的决策能力以及对matlab较浓厚的兴趣，决定由我担任小组组长并负责编程。我的队友中有对数学比较感兴趣的于是由她负责进行算法的分析，另外一个队友负责论文。组长应该有较强的决策能力，在大家出现分歧时能果断地拿出主意，当队中有人信心动摇时(特别是第三天，人可能已经心力交瘁了)，组长应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。注意有人说，团队需要磨合期，这是毋庸置疑的，但是如果你真的把自己当成其中的一员，努力融入其中，你会发现那原来是一件很简单的事情。记得，你们是一个团队，要相互支持，相互鼓励，要有相容的胸襟，要有合作的意识，要时刻记得你们是荣辱与共的，不要只注重个人得失。在比赛时，一个人的思考是不全面的，大家要一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。
数学家的数学建模心得体会篇九
数学建模是一门与日俱增的科学领域，在许多实际应用问题上都可以发挥重要的作用。它以现实问题为出发点，运用学科知识和科学方法，在不断的实践中研究出解决问题的方法，既可以用于工程技术领域，也可以对社会问题、经济问题等有所帮助。在本次参加的“走进数学建模”实践活动中，不仅获得了有关数学建模的相关知识，也学会了如何提升建模的技巧和方法，深刻体会到了数学建模在实际生活中的重要作用。
第二段：体验过程。
在活动中，我深刻感受到了“建模是一种转化知识才力的过程”这一理念。在接下来的实践中，我们尝试了一项建模活动——“华山论剑”，这是一种基于游戏理论的经典数学建模问题。我们首先学习到了相关的游戏规则和模型解释，接着进行实际游戏，自行制作策略，并注意反思优化，从而得到最优解。通过这项建模活动，我学会了如何利用已有的知识和技巧，较为准确地处理问题，顺利地获得正确的答案。
第三段：技术分析。
在建模过程中，我们首先需要了解问题背景，明确问题目标，然后通过分析数据和相关实例，对问题进行分类、建模和协调分析。在具体建模过程中，我们需要运用数学和计算机知识，通过正确的数据处理方式和解决方案，输出符合要求的最优解。同时，在建模过程中，我们还需要结合实际情况，灵活调整模型，适当引入或去除参数，使模型结果更具创造性和实用性，满足问题实际需要。
第四段：启示和收获。
通过参加“走进数学建模”实践活动，我不仅学习到了基本的建模理论和技巧方法，还受益于活动中实际的建模案例，得到了更为深刻的体会和认识。我发现，在实际操作中，建模不仅要有强烈的目的性，而且还要具备创造性和探索性。随着不断的实践，我逐渐学会了如何在模型分析中发挥创造性，如何利用多种方法和技巧来解决实际问题。同时，我也明确了建模不是一门静态的科学，而是需要不断的更新和迭代，才能不断适应和推动时代发展。
第五段：结语。
通过“走进数学建模”实践活动的学习体验，我深刻体会到了数学建模在实际生活中的应用价值和重要性。在今后的学习和工作中，我将更加注重培养自身数学建模的能力，不断提升创造性和探索性，多角度、多方面地进行实践，以期在实际问题上更好地发挥建模的作用。同时，我也希望更多的人能够认识到数学建模的优势和价值，积极进入这个领域，为推动社会进步和共同发展做出更多的贡献。
数学家的数学建模心得体会篇十
数学建模是一种独特的思维方式，它能够将现实世界的问题抽象化为数学问题，并通过建立合适的数学模型来求解。在我参与数学建模的过程中，我积累了许多宝贵的经验和体会，通过这篇文章，我将与大家分享一些关于数学建模思想的心得体会。
首先，在进行数学建模时，我学到了抽象化的重要性。现实世界中的问题往往很复杂，但通过抽象化，我们能够将问题简化为数学问题，从而更容易进行分析和求解。例如，在解决一个交通拥堵问题时，我们可以将道路和车辆等元素抽象为网络和节点，并通过建立网络模型来研究流量和拥堵问题。抽象化的过程需要我们对问题进行深入的思考和理解，通过抓住问题的本质，才能有效地建立数学模型。
其次，数学建模需要我们注重模型的合理性和有效性。一个好的数学模型应该能够准确描述现实世界中的问题，并且可以给出合理的解释和预测。在建立模型时，我们需要考虑到各种因素和变量的影响，并根据实际情况进行合理的简化和假设。另外，模型的有效性也与数据的质量密切相关。在实际应用中，我们常常面临数据缺失或错误的情况，因此需要运用合适的统计方法来进行数据处理和修正，从而提高模型的准确性和可靠性。
此外，在建立数学模型时，我意识到了团队合作的重要性。数学建模常常需要多个专业背景的人共同参与，通过各自的专长和经验，共同解决问题。在团队合作中，每个人可以发挥自己的优势，相互学习和支持，从而提高整个团队的创造力和解决问题的能力。通过与团队成员的合作，我学会了更好地倾听和理解别人的观点，以及如何有效地进行沟通和协调，这为我在今后的工作和生活中都非常有帮助。
在数学建模过程中，遇到困难和挫折是不可避免的。然而，这些挑战也给了我机会，让我学会了如何应对和解决问题。在遇到困难时，我首先会冷静下来，分析问题的原因和本质，然后寻找合适的方法和途径来克服困难。有时，我会向导师或同学请教，寻求他们的帮助和意见。我发现，自己的问题往往可以通过倾听和参考他人的意见来解决，这也让我意识到团队协作的重要性。
总结起来，数学建模思想是一种对现实世界的抽象和简化，通过建立合适的数学模型来求解问题的思维方式。在这个过程中，我学到了抽象化的重要性，模型合理性和有效性的要求，团队合作的重要性，以及如何应对困难和挫折。这些经验和体会将指导我在今后的学习和工作中更好地应用数学建模思想，解决实际问题。
数学家的数学建模心得体会篇十一
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通过对专题七的学习，我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性，知道了什么是数学建模，数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题，然后用数学方法去解决它，之后我们再把它放回到实际当中去，用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。
知道了数学建模的几点要求：一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中，了解和经历解决实际问题的过程，并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。同时，希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。当然也希望同学们在这样的过程当中，学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样学生要有一个尝试，一个探索的过程查询资料等手段来获取信息，之后采取各种合作的方式解决问题，养成与人交流的能力。
实际上数学探究本身应该说在平时教学当中，老师有些在课堂上也是这样教学的，他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式，首先就是这个问题就是有点儿全新性，解决的方案不是很明了，这样的话学生要有一个尝试，一个探索的过程。数学探究活动的关健词就是探究，探究是一个活动或者是一个过程，也是一种学习方式，我们比较强调是用这样的方式影响学生，让他主动的参与，在这个活动当中得到更多的知识。
探究的结果我们认为不一定是最重要的，当然我们希望探究出来一个结果，通过这种活动影响学生，改变他的学习方式，增加他的学习兴趣和能力。我们也关心，大家也可以看到在标准里面，有非常突出的数学建模的这些内容，但是它的要求、定位和为什么把这些领域加到我的标准当中，你应该怎么看待这部分内容。
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刚参加工作那阵子就接触到“建模”这个概念，也曾对之有过关注和尝试，但终因功力不济，未能持之以恒给力研究，也就一阵烟云飘过了一下罢了。
许校的讲座再次激起了我们对这个曾经的相识思考的热情。
同样一个名词，但在新的时代背景下许校赋予了其更多新的内涵。
首先是对“建模”的理解差异。那时更多的是一种短视或者说应试背景下的行为，“建模”的理解就是给学生一个固定的模式的东西，通过教学行为让学生接受而成为其解决问题的一种工具；而许校的“建模”更多的是一种动态的或者说是一种有型而又不可僵化定型的东西，应该是可以助力学生发展最终可以成为学生数学素养的一部分。
其次，对于如何建模我们可以看到更多不同。过去更多的是一种对数学模型简单重复的强化行为，显得单调而生硬；而许校的“建模”则更多的强调不同层面上引导学生通过“悟”、“辨”、“用”等环节，让学生立体式全方位的理解模型、建立模型，从而避免了过去那种“死模”而将学生“模死”的现象。
许校的“模”，强调应该是一个利于学生可发展的模，可以进入到无意识和骨子里，成为学生真正的数学素养，最终能够跳出模，从而达到模而不模的去形式化境界。
数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程，也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程，更是一个思想与方法的产生与选择的过程。它给学生再现了一种“微型科研”的过程。数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣，丰富学生数学探索的情感体验；有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展；有利于学生体会和感悟数学思想方法。同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力，才能指导和要求学生通过主动思维，自主构建有效的数学模型，从而使数学课堂彰显科学的魅力。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。1.只有经历这样的探索过程，数学的思想、方法才能沉积、凝聚，从而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。因此，在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流，对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升，力求建构出人人都能理解的数学模型。
教师不应只是“讲演者”，而应不时扮演下列角色：参谋——提一些求解的建议，提供可参考的信息，但并不代替学生做出决断。询问者——故作不知，问原因、找漏洞，督促学生弄清楚、说明白，完成进度。仲裁者和鉴赏者——评判学生工作成果的价值、意义、优劣，鼓励学生有创造性的想法和作法。
数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，培养学生应用数学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。小学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。因此，用建模思想指导小学数学教学显得愈发重要。
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一年一度的全国数学建模大赛在今年的9月21日上午8点拉开战幕，各队将在3天72小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立，求解和分析，确定题目后，我们队三人分头行动，一人去图书馆查阅资料，一人在网上搜索相关信息，一人建立模型，通过三人的努力，在前两天中建立出两个模型并编程求解，经过艰苦的奋斗，终于在第三天完成了论文的写作，在这三天里我感触很深，现将心得体会写出，希望与大家交流。
1.团队精神：
团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支持，相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分（数学好的只管建模，计算机好的只管编程，写作好的只管论文写作），很多时候，一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。
2.有影响力的leader：
在比赛中，leader是很重要的，他的作用就相当与计算机中的cpu，是全队的核心，如果一个队的leader不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人想做a题，有人想做b题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时（特别是第三天，人可能已经心力交瘁了），leader应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。
3.合理的时间安排：
做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规划，建模一共分十个板块（摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录）。你每天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。
4.正确的论文格式：
论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6要素（问题,方法,模型,算法,结论,特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
5.论文的写作：
我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
6.算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（mathematice,matlab,maple,mathcad,lindo,lingo,sas等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：
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）。
以上便是我这次参加这次数学建模竞赛的一点心得体会，只当贻笑大方，不过就数学建模本身而言，它是魅力无穷的，它能够锻炼和考查一个人的综合素质，也希望广大同学能够积极参与到这项活动当中来。
数学家的数学建模心得体会篇十二
数学建模比赛是一种很有意义的学科竞赛活动，通过这次比赛，不仅是对我们刚刚学习过的知识进行了一次巩固和运用，也锻炼了我们解决实际问题的能力和团队合作精神。以下是我在数学建模比赛中的一些心得和体会。
首先，成功的数学建模团队需要合理的分工和密切的合作。在比赛中，我们团队成员根据自己的兴趣和长处，合理地分工合作，每人负责一个方面的内容。比如，我擅长数据的处理和模型的建立，所以我承担了这方面的工作；而我的搭档则负责论文的写作和图表的制作。通过这种合理的分工和互补的合作，我们的团队才能高效地解决问题，使得整个团队的水平得到提升。
其次，数学建模比赛需要灵活运用所学的理论知识。在竞赛中，我们要遇到各种各样的实际问题，这些问题并不像课本上的题目那样单一和规定好了的。因此，我们不能局限于课本上的一些定式方法，而应该充分利用所学的理论知识，灵活运用在实际问题的解决中。比如，在我们的一次比赛中，我们遇到了一个需同时考虑时间和资源分配的问题，我们运用了线性规划的方法，通过建立数学模型，求解得到了最优解。这一经验告诉我们，只有将理论知识与实际问题相结合，才能高效地解决问题。
第三，数学建模比赛需要灵活运用不同的思维方法。在我们的比赛中，我们遇到了一道关于线性回归的问题。在分析问题时，我尝试了线性回归分析的方法，但结果并不理想。后来，我的队友提出了使用指数回归的方法，经过计算和比较，我们发现指数回归结果更符合实际情况。通过这次经历，我意识到在数学建模比赛中，没有一种固定的思维方法是适用于所有问题的，我们需要根据具体问题的特点灵活运用各种思维方法，从而得到更好的解决方法。
第四，数学建模比赛需要注重实践和验证。在比赛中，我们提出了一种模型，但我们不能仅仅凭借理论推导和计算结果就认为模型是正确的。我们还需要通过实践和验证来检验我们的模型是否可行和准确。比如，在我们的一次模拟实验中，我们对模型的结果进行了验证，并发现结果与实际情况相吻合，这使我们对我们的模型有了更大的信心。因此，在数学建模比赛中，实践和验证是非常重要的环节。
最后，数学建模比赛让我充分意识到团队合作的重要性。在比赛中，我们需要相互协作、相互配合，从而形成一个默契的团队。在我和队友的分工和合作中，我切身感受到了团队的力量。每当遇到困难和挑战时，我们共同努力，相互支持，最终取得了成功。通过这次比赛，我认识到团队合作可以弥补个人的不足，使解决问题的效果更好。
总之，数学建模比赛是一次非常有意义的经历。通过这次比赛，我不仅学到了更多的理论知识，也锻炼了自己的解决问题的能力和团队合作精神。我相信，这些经验和体会将对我今后的学习和工作产生深远的影响。我会继续努力，不断提升自己，在未来的数学建模比赛中取得更好的成绩。
数学家的数学建模心得体会篇十三
读数学建模是一项需要较高能力的学问，需要具备丰富的数学知识和逻辑思维能力。在我学习的过程中，我深刻认识到了数学建模的重要性以及在实际工作和生活中的应用价值。以下是我的读数学建模的心得体会。
作为一个计算机科班出身的学生，我很早就开始了接触数学建模。但在一开始的时候，我并没有真正理解什么是数学建模。直到在大学的选修课中系统地学习了一门《数学建模及应用》课程后，我才对数学建模有了更深入的认知和理解。
第二段：理解“建模”
“建模”的核心意思是将复杂的实际问题转化为数学模型，然后用数学语言描述该问题并进行数学分析。在实际的工作和生活中，我们要面对、研究的诸如市场营销、物流运输、气象环境、图像视频等不同领域的问题都可以通过“建模”的方式进行求解。
第三段：掌握数学和编程技能。
数学建模需要掌握扎实的数学功底，同时也要在编程技能上有所涉猎。这是因为数学建模过程中需要运用到很多数据分类和筛选、数据可视化、计算机程序的实现等技能。只有将数学和编程技能完美结合，才能为数学建模提供最有利的条件。
第四段：关注实际问题。
在理论知识的积累与技术能力的提升之外，数学建模中还需要关注实际问题。我们不能将理论和技术与实际问题划分开来。可行的“建模”问题是源于实际问题，因此，在发现实际问题的基础上，我们才能够有更清晰的目标和向实现目标的循序渐进的步骤。
第五段：学习和交流。
数学建模需要广泛学习和交流。我们要阅读相关领域的探讨和论文，获取更多的行业知识。同时，我们还要积极参加学术会议和交流活动，与其他学者和专家协同工作和深度探讨，交换经验和知识，并不断提升自己的建模能力。
在读数学建模的过程中，我也留下了许多经典案例和优秀论文，坚持探索科学问题的本质，发掘应用数学的潜力。数学建模是一个学习与实践并行、动态更新的过程，它将不断影响我们思考问题和解决问题的方式，让我们更好地懂得数学对人类社会发展的重要性。
数学家的数学建模心得体会篇十四
读数学建模课程是我大学三年级的必修课程，这门课程让我感受到了数学的实用性和严谨性，也让我深刻理解到数学在现实生活中的重要性。在这门课程中，我学习了数学模型的构建、求解和分析方法，我认为，这些知识对于我以后的学习和工作都有很大的帮助。
第二段：探究。
在学习数学建模的过程中，我发现，一个好的数学模型不仅要符合现实，还要有严谨的数学证明。因此，我学习了多种数学知识，包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等，这些知识让我能够更好地构建数学模型，同时也能够更好地验证和分析结果。
第三段：发挥。
在实践建模的过程中，我发现，一个好的数学模型不仅需要有合适的数学公式，还需要有合理的数据支持。因此，我学习了如何获取和分析数据，并学会了使用MATLAB等计算工具对数据进行分析和可视化。这些工具不仅方便了我对数据的理解，还能够帮助我更好地展示数学模型的结果。
第四段：总结。
通过学习数学建模，我发现成功的模型需要具备以下特点：1、模型要符合现实；2、模型的数学表达式要严谨；3、模型需要有合理的数据支持；4、模型的结果需要有实际意义。这些特点相互为依存，缺一不可。同时，我也认识到，在数学建模中，灵活性和创新性同样重要，只有掌握了严谨的数学知识，才能更好地发挥个人思维的特点，构建出更为优秀的数学模型。
第五段：启示。
学习数学建模的过程中，我不仅学到了严谨的数学知识，还学会了如何分析和解决实际问题。在以后的学习和工作中，我将不断运用这些知识和技能，以更好地解决实际问题，为社会做出自己的贡献。同时，我也希望更多的人能够认识到数学的实用性和重要性，从而更好地学习和应用数学。
数学家的数学建模心得体会篇十五
数学建模是一个重要的学科领域，它涵盖了多个学科和领域，包括数学、计算机科学、物理学等。在我走进数学建模的过程中，我不仅学到了各种数学方法和工具的使用，还深刻体会到了数学建模带给我的思维方式和解决问题的能力。在这篇文章中，我将分享我在走进数学建模过程中的心得体会。
第二段：培养问题意识。
数学建模的第一步是培养问题意识。在开始建模之前，我们需要详细分析问题，确定问题的具体需求和边界条件。通过认真理解问题，我学会了如何提出有针对性的问题，并在解决问题的过程中避免陷入无关的细节。这个过程让我意识到，培养问题意识对于解决问题非常关键。
第三段：选择合适的数学方法。
在数学建模中，选择合适的数学方法是至关重要的。不同的问题需要不同的数学方法来解决。通过学习不同的数学方法和模型，我学会了灵活运用数学工具来解决实际问题。我发现，数学方法可以帮助我们从多个维度去分析问题，找到问题的本质，并给出最优的解决方案。
第四段：数据处理与模型求解。
数学建模中，对数据的处理和模型的求解是非常重要的步骤。通过学习如何处理大量的数据和选择合适的模型进行求解，我学会了如何从海量信息中提取有效的信息，并将其应用于实际问题的解决中。这个过程不仅让我对实际问题有了更深入的理解，还提高了我的计算和分析能力。
第五段：实践与总结。
数学建模需要大量的实践和总结。通过参加数学建模比赛和实际项目，我有机会将课堂上学到的知识应用到实际情境中，并与队友一起解决实际问题。这个过程不仅锻炼了我的团队合作和沟通能力，还让我深刻认识到数学建模的重要性和实际应用价值。
总结：
通过走进数学建模，我不仅学到了丰富的数学知识和方法，还培养了问题意识和解决问题的能力。数学建模让我不再局限于书本知识，而是能够将所学的数学方法用于实际问题的解决中。通过不断实践和总结，我相信我会在数学建模领域继续取得进步，并将所学知识应用到更多领域中的实际问题中。走进数学建模，让我发现了数学的魅力，并为未来的学习和研究提供了更加广阔的可能性。
数学家的数学建模心得体会篇十六
数学建模算法是现代科学研究和工程实际中最受注目的工具之一。通过数学建模算法，研究者可以将现实世界复杂的问题抽象为数学模型，并运用数学工具进行求解。在实际应用中，数学建模算法的效果直接决定了工程、科研等领域的成败。在本文中，我将分享我的数学建模算法心得体会，旨在为其他初学者提供借鉴和启示。
第二段：建模前的准备工作。
在进行数学建模前，我们需要做好以下准备工作：首先，需要明确问题背景和目的，以便更准确地定位模型的范围和边界。同时，我们还要收集相关数据和资料，并对其进行整理和筛选，以获得合适的数据样本和有效的参考。此外，还需要对相关领域的基础知识和方法进行深入学习和研究，以便更好地掌握所需的数学工具和技术手段。
第三段：建模的具体流程。
在进行数学建模时，我们需要按照以下步骤进行：首先，选择合适的数学模型，针对问题的特点和需求进行模型的设计和构建。其次，运用数学工具进行求解，并进行模型的验证和优化。最后，将模型应用到实际问题中，进行实践操作和效果评估。在建模过程中，需要注重实践操作和沟通合作，以便获得更好的效果和更广泛的应用。
在我个人的数学建模实践中，我发现一个好模型需要具备以下几个特点。首先，模型的设计要符合实际应用场景的需求，并能够反映问题的本质特点。其次，模型的结构要合理，能够有效地实现问题的量化和计算。最后，模型的求解过程要可靠和高效，能够得出准确的结果和可靠的分析。在不断学习和实践的过程中，我逐渐深刻理解到了这些要点，也取得了一定的建模实践成果。
第五段：总结和展望。
数学建模算法是一个综合性强、实用价值大的学科领域。在实际应用中，经过深入研究和精心设计，它可以充分发挥更多的作用和价值。在未来的学习中，我将继续加强对数学建模算法的掌握和运用，不断提升自身的建模能力和实践经验，为实现更加优秀的建模成果做出更多的努力和贡献。
