深入理论，践行实践，数学建模更显奥妙
7月12日，今天是建模理论课的第四天，理论课已过半，上课依旧是根据课程来进行的，白天是满天的课，晚上是上机实践，虽然白天的上课时间较长，且学习的内容较多，但是同学们的热情未退，在课上认真的听课做笔记。
上午由李志强副院长讲解综合评价和排队论，在综合评价中主要讲述的为这几个板块是:一、综合评价的一般问题；二、综合评价的常用方法；三、数据处理的一般方法；四、数据建模的综合评价方法；五、数据建模的预测方法。里面所讲到的主要内容是综合评价的流程，综合评价的要素有哪些；常用的评价方法，包括计分法、Topsis法、秩和比(RSR)法、灰色系统评价方法、模糊评价方法；同时还介绍了数据类型的一致化处理方法(其主要内容包括极大型、极小型、中间型、区间型)和量化方法，还讲解了数据建模的综合评价方法(包括线性加权综合法、非线性综合分析法、逼近理想点方法)和常用预测方法(包括：1、插值与拟合方法:小样本的内部预测；2、回归模型方法:大样本的内部预测;3、灰预测GM(1,1):小样本的未来；4、时间序列方法:大样本的随机因素或周期特征的未来预测；5、神经网络方法:大样本的未来预测)等等。排队论主要讲解了系统特征和基本排队过程、排队系统的基本组成部分、排队系统的描述符号等。
下午是由谢华朝老师主要讲解线性规划、非线性规划、无约束优化这三个部分。其中线性规划的内容为最开始的两个例子引入线性规划，进而介绍线性规划的基本算法，再然后讲解用数学软件包求解线性规划问题。最后，注重理论和实践的结合，讲解了建模案例:投资的收益与风险；而非线性规划的内容包括非线性规划的基本理论、用数学软件求解非线性规划和钢管订购及运输优化模型；无约束优化讲解了这几个内容：无约束优化基本思想及基本算法、MATLAB优化工具箱简介和用MATLAB求解无约束优化问题。理论和实践的结合在老师细心的讲解下变的毫无阻碍，对数学的理解在这一天的学习中更加精进。
数学建模的课程继续进行，而同学们对数学的理解也随着课程的进行而增加，从无知到渐渐喜欢，从陌生到逐渐理解其中的奥妙，这是数学建模赋予的好处，故数学建模实践队成员以及参加数学建模的每个人都珍惜这个机会，认真的听讲课程，不错过探索数学世界的机会，同时也在不知不觉中加深了对数学知识的增长。
7月12日 向兰月 郑州市
负责人：孔明慧
撰稿人：向兰月
