针对现有高精度增量式编码器采用的细分方法在动态测量条件下影响其测量精度的问题,提出了一种不受转轴转速波动影响的电子学细分方法,该方法响应速度快,结构简单易于实现。文章介绍了细分原理并给出了细分电路图,并利用Multism软件进行了仿真试验。试验结果表明在动态输入条件下,该电路能够准确输出两路相位差为90°的倍频脉冲信号。
下面是我老师教材中关于数学建模的一般流程,从下图我们可以看出,帮助文档非常全,基本上过一遍自己需要了解的内容,就可以上手开始了:
比如我想学习多元线性回归并且想绘制回归曲线出来,我们查阅了MATLAB的帮助文档,得到下面的这种求解办法。因为对于大学生来说,短期内彻底明白一个比较热门的模型是很困难的,尤其是这道题目并不是我们专业相关的。我有一个比较生动的例子:你需要学会使用锤子,但是你暂时还不需要学会造锤子!
关于一些较为基础的模型,大家可以去我的朋友的CSDN下的博客,希望这个回答可以帮助到大家。其实挺希望未来的学习门槛可以继续降低,最好可以游戏化,比如Python学习上就有类似的工作。
关于模型解决问题这一流程中最关键的问题叙述完毕!下面我们来谈一谈优化后分析(灵敏度分析)这一步。
这一步说老实话,很多人都搞不清楚,也对这个问题避而不谈,在数学建模竞赛中,大家在这个环节上一般草草了事或者套一套模板,或者直接避而不谈。这里我稍微谈一谈吧。
一般而言,我们所求解的结果是一个非常理想化的结果,即是建立在一个合理的假设后的模型,并且其环境变量是准确的或较优的。在优化后分析这一步,我们假设模型是合理的,而重点分析环境变量的取值,和在环境变量下取值的变动进行讨论和分析。关于环境变量的叙述见下,这本书也可以基本上认为是全国大学生数学建模竞赛的半官方读物。如果用心阅读此书,并且在参加数学建模竞赛,尤其是全国大学生数学建模竞赛中,这本书一定要备在身上,比如在2017年国赛A题和2019年国赛A题的问题,有一定程度上参考这本书上的模型。比如这本书第六章代数方程与差分方程模型中的CT技术的图像与重建,就是2017年国赛A题的最基础的模型,在这本书的基础之上进行学习和文献查阅,会提高很多效率。还有第五章中的香烟过滤嘴的作用,可以类比2019年高压油管的模型建立。所以不管是从感兴趣的角度还是从比赛功利的角度,这本书都是值得学习一下的。下面我把这本书的目录给大家搬运一下,参与过数学建模竞赛的同学们,应该会看到很多熟悉的影子:
除了大学生和研究生的数学建模竞赛,高中生的数学建模竞赛也有一定程度的发展,分别是丘成桐科学奖和美国高中生数学建模竞赛,由于参与人数较少,并且高中生的知识储备大多不足,并且大多精力有限,这里不展开介绍。
关于广义数学建模竞赛,真的是无穷无尽的。我觉得现在凡是挂上人工智能、数据分析、数据挖掘等名头的都可以算作这一类比赛,由于比赛很多,我在知乎上找了一个不错的问题:国内外有哪些数据分析相关的竞赛比赛网站?,大家可以进行参考。
关于自己各个学科、各个领域的学习(竞赛)中,大家在参与的时候,不妨思考下,到底能不能用到数学建模的相关知识,是一定要用?还是用了之后会锦上添花?
这个问题,我想在本回答的最后,留给各大读者朋友们!大家可以在评论区进行留言,一起讨论。
从日-日每天断断续续,终于完成这篇回答,希望可以帮助到大家!谢谢!
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