本科生论文答辩数学建模难吗

数学建模有其重大意义，因此应该坚持下去。其意义如下：1、数学建模是一种数学的思考方法,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。2、数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。3、数学建模是一个让纯粹数学家变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。数学建模还好吧，不是很难，每年都有几次建模比赛，热度也挺高的，获奖之后的奖金也挺高的。要说难不难吧，我们学校建模拿奖的数目还是很可观的，其实建模之前会有培训吧，也会有很多人在培训过程中就放弃了，能坚持下来的人最后都获得了不错的成绩。我觉得吧，建模不难有套路的，但是如果你们三个人都没有一点编程知识的话，那就有点危险了，虽然是叫数学建模，但我觉得最需要的还是编程技术，我们参加建模比赛的时候会编程的都是大大，因为要编程求解一系列的问题，还要分析结果什么的，matlab和lingo用的比较多，会熟练用matlab的话那就太牛了。

说难也难说不难也没那么难，看你的要求有多高了，一般都是慢慢来一遍一遍的学的

是的，听说读研究生才开始读的

首先要了解数学建模中最难的三个问题，1、如何用学到的数学思想来表述所面对的问题，所谓的建模。2、应用学到的数学知识解刚刚建立的数学模型，并进行优化。3、将刚刚得到的数学上的解解释为现实问题中的现象或者是方法。

本科生论文答辩数学建模是什么

问题一：写论文时老师说的建模是什么？怎么操作？建模就是需要根据你研究的论文数据与因素之间的关系来建立一个函数关系式，然后进行相关的论证分析。问题二：建模论文建立模型是什么意思模型是什么 50分建模好象是指那种CAD或3DMAX做图用的，就是做一张结构图~~~ 问题三：如何写好一篇建模论文？数学建模文章格式模版题目：明确题目意思一、摘要：500个字左右，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果二、关键字：3－5个三．问题重述。略四．模型假设根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。（1）根据题目中条件作出假设（2）根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意五．模型的建立（1）基本模型： 1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等 2) 基本模型，要求完整，正确，简明（2）简化模型 1）要明确说明：简化思想，依据 2）简化后模型，尽可能完整给出（3）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上：高（级）、深（刻）、难（度大）。 u 能用初等方法解决的、就不用高级方法， u 能用简单方法解决的，就不用复杂方法， u 能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。（4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异数模创新可出现在 ▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等， ▲模型求解中 ▲结果表示、分析、检验，模型检验 ▲推广部分（5）在问题分析推导过程中，需要注意的问题： u 分析：中肯、确切 u 术语：专业、内行；； u 原理、依据：正确、明确, u 表述：简明，关键步骤要列出 u 忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。六．模型求解（1）需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。（2）需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。（4）设法算出合理的数值结果。七、结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示（1）最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；（2）福对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；（4）列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；（5）结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析 ▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式 ▲求解方案，用图示更好（6）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。八．模型评价优点突出，缺点不回避。改变原题要求，重新建模可在此做。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。九、参考文献．十、附录详细的结果，详细的数据表格，可在此列出。但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。检查答卷的主要三点，把三关： n 模型的正确性、合理性、创新性 n 结果的正确性、合理性 n 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩...>> 问题四：请问论文里怎么建立模型？文里怎么建立模型？肯定比较多杀问题五：建模论文中摘要和问题分析有什么区别摘要：就是把你用的软件，方法，思路简单的介绍一下，通过摘要就大概了解你的整篇论文。问题分析：就是问你这是一类什么问题，规划？优化储预测？还是什么....... 他们的重要性也不一样，摘要写的好就大概能把论文的水平提一个档次！祝你数模之路走好！！！问题六：什么是论文模型,有哪几部分组成的？本科的毕业论文。关于概念不是很清楚。你所谓的模型我想大体有两种吧：一，是论文格式的范畴由以下几个方面组成： 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词饥关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 5、论文格式的论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出问题-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证方法与步骤； d.结论。 6、论文格式的参考文献一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）英文：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。二，是文章自身结构的范畴例如一个论点要有几个论据组成，这几个论据要如何围绕此论点展开全方位的立体论述等。问题七：写论文时老师说的建模是什么？怎么操作？建模就是需要根据你研究的论文数据与因素之间的关系来建立一个函数关系式，然后进行相关的论证分析。问题八：如何写好一篇建模论文？数学建模文章格式模版题目：明确题目意思一、摘要：500个字左右，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果二、关键字：3－5个三．问题重述。略四．模型假设根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。（1）根据题目中条件作出假设（2）根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意五．模型的建立（1）基本模型： 1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等 2) 基本模型，要求完整，正确，简明（2）简化模型 1）要明确说明：简化思想，依据 2）简化后模型，尽可能完整给出（3）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上：高（级）、深（刻）、难（度大）。 u 能用初等方法解决的、就不用高级方法， u 能用简单方法解决的，就不用复杂方法， u 能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。（4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异数模创新可出现在 ▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等， ▲模型求解中 ▲结果表示、分析、检验，模型检验 ▲推广部分（5）在问题分析推导过程中，需要注意的问题： u 分析：中肯、确切 u 术语：专业、内行；； u 原理、依据：正确、明确, u 表述：简明，关键步骤要列出 u 忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。六．模型求解（1）需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。（2）需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。（4）设法算出合理的数值结果。七、结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示（1）最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；（2）福对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；（4）列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；（5）结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析 ▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式 ▲求解方案，用图示更好（6）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。八．模型评价优点突出，缺点不回避。改变原题要求，重新建模可在此做。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。九、参考文献．十、附录详细的结果，详细的数据表格，可在此列出。但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。检查答卷的主要三点，把三关： n 模型的正确性、合理性、创新性 n 结果的正确性、合理性 n 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩...>> 问题九：建模论文建立模型是什么意思模型是什么 50分建模好象是指那种CAD或3DMAX做图用的，就是做一张结构图~~~ 问题十：建模论文中摘要和问题分析有什么区别摘要：就是把你用的软件，方法，思路简单的介绍一下，通过摘要就大概了解你的整篇论文。问题分析：就是问你这是一类什么问题，规划？优化储预测？还是什么....... 他们的重要性也不一样，摘要写的好就大概能把论文的水平提一个档次！祝你数模之路走好！！！

数学建模的详细定义网上多的我就不阐述了，说一点其他的~~ 数学的主要发展方向是数学结合计算机。运用数学的算法结合计算机技术解决实际问题，将来你会比单纯学计算机的水平高出一个档次，因为你的算法比他们的先进。而这也就是数学建模竞赛的主要考察的。数模比赛的含金量也是比较高的，你参加比赛得了名次，完全可以证明你是有一定实力的~~你担心数学成绩不好，其实是没有必要的，我参加过几次比赛，用的数学知识并没有很高深，高中数学也能解决很多问题了，主要就是优化，模拟，我觉得考验个人思维能力多一点，况且数学、计算机、写作三个方面呢，你只要有一方面特长就可以了~~如果你去参加比赛，真的会给你很多收获，学到很多新知识不谈，还会让你了解原来学的东西可以这么用在生活中，会提起学习的兴趣，真的，我强烈建议你去学一些~~参加比赛~~如果还有其他问题你可以问的呵呵~~~我建模和写作都弄过，编程差点~~

数学建模：就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（MathematicalModeling）。不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。

数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程。数学建模是一种数学的思考方法，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。

扩展资料：

从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。

1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。

2. 代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。

3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。

4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。

5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。

1. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。

2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

3. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。

4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

参考资料：百度百科——数学建模

本科毕业论文建模难吗

当我们完成一个建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。撰写建模论文和参加大学生建模时完成答卷，在许多方面是类似的。事实上建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。首先要明确撰写论文的目的。建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员(竞赛时的阅卷人员)读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。当然，一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。

本科要求应该不会很高吧,如果是简单的建模,线性回归就行了啊,如果还要精确的话,EXCEL有个规划求解功能,也很好用,再往下就是用matlab之类的进行建模了一般建模都是在优化方案之前，先是写概念，然后建模再下来，根据建模分析，根据数据分析发现问题，最后在写优化方案。那么论文里面也不一定非要建模，重点看的是工作量够不够，同时有没有自己的创新点。只要有十件数据支撑那是最好的，但是也不一定要建模。

二本学校本科论文答辩难吗

掌握一些技巧，毕业论文答辩很好过的。对论文要非常熟悉，千万不要在论文里写自己不熟悉的东西，如果答辩的老师随便在论文里拿出几个名词来提问，而自己答不上来会比较尴尬。多注意细节许多时候，由于毕业生赶着写论文，所以忽略了许多重要的细节，在论文的语法上，错别字上，引用符号上，引用内容上，都要得当，不允许有错误。所以，在提交或者是定稿的时候，一定要注意这些。千万不要让导师去纠正这些小错误。

只要用心准备，本科毕业答辩是很好通过！

有些同学可能会觉得自己的毕业论文写的特别水，整篇文章毫无创新点，只是前人一些学术成果的堆砌，很害怕答辩的时候被老师给砍了。这个不需要太担心，因为对本科来说属于通识教育，对论文的创新点要求也不高，基本上你能把整篇论文的逻辑给理清楚就行了。

进入答辩阶段其实就是走个流程，但是也会有一些情况导致答辩不过。

第一种就是你的毕业论文是找的代写，而且这篇论文你答辩前完全没看个几遍，老师问你问题的时候你完全都是处于一脸懵逼的状态，这就非常危险。另一种情况就是答辩和老师顶了嘴了或者和老师在观点上起了争执，这个时候老师可能就要教你做人让你参加二辩和三辩。

当然说顶嘴可能也严重了一些，一般来说只要是个正常大学生在答辩这种场合就会规规矩矩。但是插话这种现象还是比较常见的，尤其是老师提了一个你论文中的问题，但是你觉得你压根就不存在这个问题，就会和老师去辩驳，这样也可能会惹怒老师。

所以有一句老话说的好，答辩答辩，只答不辩，疯狂道歉，考虑不全。

老师如果指出了你的问题，但你自己觉得这里并没有问题的时候就一定要想到这句话，老师不可能有问题，他说啥都是对的。但老师如果是带着疑问句，去询问你关于毕业论文的内容，大家也一定要自信、清楚、洪亮的讲出来啊。

具体问题大家也不用太过担心，肯定都是围绕你的论文提出的，只要你的论文是自己一个字一个字敲出来的，那老师的问题肯定是难不倒大家的。

三本本科论文答辩难吗

毕业论文答辩好过

只要论文框架内容没有什么大错误再加上老师主要考察你对你论文论题论点论据的把握，只要你熟悉你论题的专业知识，没什么难的，真的就像走了个过场。态度一定要谦虚，即使答辩老师说你的论文有问题，你也不能顶嘴，一定要说，不好意思，是我没有把问题搞清楚，下来我会努力改正的。态度一定要谦虚！如果你是本科生，只要你心态好，不怕被导师们挑刺，挺好过的，但是你要记得答辩时间准时，拿的东西无误。一般都给过的，反正本科没听过论文答辩不过的没毕业的。

我觉得挺好过的如果你是本科生，只要你的脸皮够厚，不怕被导师们挑刺，挺好过的，但是你要记得答辩时间准时，拿的东西无误。不然会很惨，还有如果你的指导老师得罪很多人的话，其他导师不会给你好脸色，还会挑刺，但是，一般都给过的，反正本科没听过论文答辩不过的没毕业的。还有论文格式要正确，图表格式一致，排版，致谢要全，但不能成哀悼词。这些都会扣分，导师也会问问题，不会没关系，有的导师好，会帮你答的，但实验啊，数据啥的药知道，讲的时候不要照着PPT读，会扣分，所以最好是ppT简洁，你说的多。

本科论文答辩难，但只要用心准备都没问题的。

随着计算机技术和因特网的迅猛发展，网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段，对于网上各类全文数据库或文摘数据库，论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具，为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。

摘要是对论文综合的介绍，使人了解论文阐述的主要内容。论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，让读者尽快了解论文的主要内容。

以补充题名的不足，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。