信息流數學建模

1、如何准備數學建模呢 需要做那些准備呢

作為大一、大二學生，第一，找一本有關建模的基礎教程，如清華大學姜啟源的《數學模型》（第三版）及配套習題和參考解答，系統地看完整個內容，並適當地選擇一些復雜的習題自己做一做。第二，學會一門數學軟體的使用，如matlab、mathematica、lingo、spss等。上面列出的軟體中，必須熟練掌握一門，其它的也要進行了解。再就是一般Office軟體如word、excel也要熟練掌握。特別要注意，word中數學公式的編排。平時多用，到競賽時就不會手忙腳亂了。第三，掌握科技論文旋渦狀的寫作方法。到網上下載一些以前全國或全美大學生數學建模競賽的獲獎論文，學習別人建模寫作方法。還有就是，平時多注意一些社會熱點問題，看看能否試著用已嘗到的數學建模方法去解決。
數學建模知識的平時積累，對一個想要參加數學建模競賽的大學生是非常重要的。你在自我學習的過程中，還就多和身邊的同學交流心得，合作地做幾個問題，這也有助於自己建模水平的提高，並鍛煉自己的協作工作能力、合作精神。

2、數學建模

通過計算得出可以確定的量：
x3=200；
x6=100
x7=300
x8=700
x9=400
x10=600
這幾個值你應該自己能算出來吧，要是沒有算出來就在評價中說明一下，我會及時解答，重點不在解答這幾個未知因子，而是下面幾個未知因子的數學建模問題。
未知的量為：x1、x2、x4和x5；

通過觀察可以發現x1、x2、x4和x5這四個未知因子正好形成一個迴路，通過你的條件可以導出一個等式：x2=x5；

這個非常重要；

其他未知量都已經求出，形成迴路的四個因子特點是相互牽制，無論怎麼算最後都會導出0=0或者x2=x2之類的等式，從表面看這個方程似乎是無解的

其實不然，因為你的題就是建模，現在模型就是這四個未知因子：x1、x2、x4和x5

只要你改變其中一個因子，如x1，其他因子就會相應的有個對應量出來，並且是合乎題目的要求的。

x1+x5=800
x2+x4=500
x4+x5=500
x1+x2=800
x2=x5
給x2意值（0-500）之間的數，其它值就會相對應的發生變化。可以考慮一下為什麼x2的值是0-500之間。這個值是由實際的數量車流量只能是大於等於0的，由於車流量指示方向（箭頭方向）上車是單行的，不能倒行，所以通到每個路口上的單行道中的車輛最大隻能是該路口的流出車輛，以此來確定x2的范圍是0-500.

所以最終出來的模型就是以四個未知因子組成的循環迴路中的等式，這個數學模型就出來了。

你感覺怎麼樣，如果還有不明白的在評價的時候說明一下就可以了，我每天都上線的。會及時對你的疑問進行解答，希望能夠幫助到你。

3、求一個有關計算機領域的數學建模題

數學建模隨著人類的進步，科技的發展和社會的日趨數字化，應用領域越來越廣泛，人們身邊的數學內容越來越豐富。強調數學應用及培養應用數學意識對推動素質教育的實施意義十分巨大。數學建模在數學教育中的地位被提到了新的高度，通過數學建模解數學應用題，提高學生的綜合素質。本文將結合數學應用題的特點，把怎樣利用數學建模解好數學應用問題進行剖析，希望得到同仁的幫助和指正。

一、數學應用題的特點
我們常把來源於客觀世界的實際，具有實際意義或實際背景，要通過數學建模的方法將問題轉化為數學形式表示，從而獲得解決的一類數學問題叫做數學應用題。數學應用題具有如下特點：
第一、數學應用題的本身具有實際意義或實際背景。這里的實際是指生產實際、社會實際、生活實際等現實世界的各個方面的實際。如與課本知識密切聯系的源於實際生活的應用題；與模向學科知識網路交匯點有聯系的應用題；與現代科技發展、社會市場經濟、環境保護、實事政治等有關的應用題等。
第二、數學應用題的求解需要採用數學建模的方法，使所求問題數學化，即將問題轉化成數學形式來表示後再求解。
第三、數學應用題涉及的知識點多。是對綜合運用數學知識和方法解決實際問題能力的檢驗，考查的是學生的綜合能力，涉及的知識點一般在三個以上，如果某一知識點掌握的不過關，很難將問題正確解答。
第四、數學應用題的命題沒有固定的模式或類別。往往是一種新穎的實際背景，難於進行題型模式訓練，用「題海戰術」無法解決變化多端的實際問題。必須依靠真實的能力來解題，對綜合能力的考查更具真實、有效性。因此它具有廣闊的發展空間和潛力。
二、數學應用題如何建模
建立數學模型是解數學應用題的關鍵，如何建立數學模型可分為以下幾個層次：
第一層次：直接建模。
根據題設條件，套用現成的數學公式、定理等數學模型，註解圖為：
將題材設條件翻譯
成數學表示形式

應用題 審題 題設條件代入數學模型 求解
選定可直接運用的
數學模型
第二層次：直接建模。可利用現成的數學模型，但必須概括這個數學模型，對應用題進行分析，然後確定解題所需要的具體數學模型或數學模型中所需數學量需進一步求出，然後才能使用現有數學模型。
第三層次：多重建模。對復雜的關系進行提煉加工，忽略次要因素，建立若干個數學模型方能解決問題。
第四層次：假設建模。要進行分析、加工和作出假設，然後才能建立數學模型。如研究十字路口車流量問題，假設車流平穩，沒有突發事件等才能建模。
三、建立數學模型應具備的能力
從實際問題中建立數學模型，解決數學問題從而解決實際問題，這一數學全過程的教學關鍵是建立數學模型，數學建模能力的強弱，直接關繫到數學應用題的解題質量，同時也體現一個學生的綜合能力。
3．1提高分析、理解、閱讀能力。
閱讀理解能力是數學建模的前提，數學應用題一般都創設一個新的背景，也針對問題本身使用一些專門術語，並給出即時定義。如1999年高考題第22題給出冷軋鋼帶的過程敘述，給出了「減薄率」這一專門術語，並給出了即時定義，能否深刻理解，反映了自身綜合素質，這種理解能力直接影響數學建模質量。
3．2強化將文字語言敘述轉譯成數學符號語言的能力。
將數學應用題中所有表示數量關系的文字、圖象語言翻譯成數學符號語言即數、式子、方程、不等式、函數等，這種譯釋能力是數學建成模的基礎性工作。
例如：一種產品原來的成本為a元，在今後幾年內，計劃使成本平均每一年比上一年降低p%，經過五年後的成本為多少?
將題中給出的文字翻譯成符號語言，成本y=a(1-p%)5
3．3增強選擇數學模型的能力。
選擇數學模型是數學能力的反映。數學模型的建立有多種方法，怎樣選擇一個最佳的模型，體現數學能力的強弱。建立數學模型主要涉及到方程、函數、不等式、數列通項公式、求和公式、曲線方程等類型。結合教學內容，以函數建模為例，以下實際問題所選擇的數學模型列表：
函數建模類型 實際問題
一次函數 成本、利潤、銷售收入等
二次函數 優化問題、用料最省問題、造價最低、利潤最大等
冪函數、指數函數、對數函數 細胞分裂、生物繁殖等
三角函數 測量、交流量、力學問題等

3．4加強數學運算能力。
數學應用題一般運算量較大、較復雜，且有近似計算。有的盡管思路正確、建模合理，但計算能力欠缺，就會前功盡棄。所以加強數學運算推理能力是使數學建模正確求解的關鍵所在，忽視運算能力，特別是計算能力的培養，只重視推理過程，不重視計算過程的做法是不可取的。
利用數學建模解數學應用題對於多角度、多層次、多側面思考問題，培養學生發散思維能力是很有益的，是提高學生素質，進行素質教育的一條有效途徑。同時數學建模的應用也是科學實踐，有利於實踐能力的培養，是實施素質教育所必須的，需要引起教育工作者的足夠重視。

4、數學建模的幾種方法

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算
法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要
處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題
屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、
Lingo軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實
現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽
題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好
使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只
認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該
應用數學去解決各類實際問題時，建立數學模型是十分關鍵的一步，同時也是十分困難的一步。建立教學模型的過程，是把錯綜復雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。要通過調查、收集數據資料，觀察和研究實際對象的固有特徵和內在規律，抓住問題的主要矛盾，建立起反映實際問題的數量關系，然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。這就需要深厚扎實的數學基礎，敏銳的洞察力和想像力，對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面。數學建模是聯系數學與實際問題的橋梁，是數學在各個領械廣泛應用的媒介，是數學科學技術轉化的主要途徑，數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視，它已成為現代科技工作者必備的重要能力之。

5、什麼叫做數學建模??

當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時，人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上，用數學的符號和語言，把它表述為數學式子，也就是數學模型，然後用通過計算得到的模型結果來解釋實際問題，並接受實際的檢驗。這個建立數學模型的全過程就稱為數學建模。
數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象、簡化建立能近似刻畫並"解決"實際問題的一種強有力的數學手段。 數學建模就是用數學語言描述實際現象的過程。這里的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象，也包含抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。這里的描述不但包括外在形態，內在機制的描述，也包括預測，試驗和解釋實際現象等內容。 我們也可以這樣直觀地理解這個概念：數學建模是一個讓純粹數學家（指只懂數學不懂數學在實際中的應用的數學家）變成物理學家，生物學家，經濟學家甚至心理學家等等的過程。 數學模型一般是實際事物的一種數學簡化。它常常是以某種意義上接近實際事物的抽象形式存在的，但它和真實的事物有著本質的區別。要描述一個實際現象可以有很多種方式，比如錄音，錄像，比喻，傳言等等。為了使描述更具科學性，邏輯性，客觀性和可重復性，人們採用一種普遍認為比較嚴格的語言來描述各種現象，這種語言就是數學。使用數學語言描述的事物就稱為數學模型。有時候我們需要做一些實驗，但這些實驗往往用抽象出來了的數學模型作為實際物體的代替而進行相應的實驗，實驗本身也是實際操作的一種理論替代。
數學建模掌握的十類演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算 法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法） 2．數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要 處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具） 3．線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題 屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、 Lingo軟體實現） 4．圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉 及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備） 5．動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計 中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中） 6．最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是 用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實 現比較困難，需慎重使用） 7．網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽 題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好 使用一些高級語言作為編程工具） 8．一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只 認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非 常重要的） 9．數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常 用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調 用） 10．圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該 要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab 進行處理）

6、數學建模網路流演算法重要嗎？你們都用什麼演算法呢？

網路流很重要，它是一個基礎演算法。很多問題在經過一定的轉化後能夠變成這個問題。網路流我就用dinic

7、請給我一份數學建模完整的論文，盡量不要和大流的一樣，希望有人自己

連個題目都沒有？好吧，告訴你怎麼快速做出一篇好模型的方法吧，首先，3天做出1篇原創論文是不可能的，一定要參考別人的方法，拿到題目後，到知網下載相關的論文，盡量與題目類似，看別人用了什麼方法求解，直接拿過來用到你這里，即使你用的不對評委看到你用了一些看似合理的方法也會給你個獎的

8、數學建模是什麼?

數學建模就是根據實際問題來建立數學模型，對數學模型來進行求解，然後根據結果去解決實際問題。

當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時，人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上，用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。

數學建模就是建立數學模型，建立數學模型的過程就是數學建模的過程。數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象、簡化建立能近似刻畫並"解決"實際問題的一種強有力的數學手段。

(8)信息流數學建模擴展資料：

從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模型。

1. 比例分析法--建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法。

2. 代數方法--求解離散問題(離散的數據、符號、圖形)的主要方法。

3. 邏輯方法--是數學理論研究的重要方法，對社會學和經濟學等領域的實際問題，在決策，對策等學科中得到廣泛應用。

4. 常微分方程--解決兩個變數之間的變化規律，關鍵是建立"瞬時變化率"的表達式。

5. 偏微分方程--解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律。

從大量的觀測數據利用統計方法建立數學模型。

1. 回歸分析法--用於對函數f(x)的一組觀測值(xi, fi)i=1,2…n，確定函數的表達式，由於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。

2. 時序分析法--處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。

3. 回歸分析法--用於對函數f(x)的一組觀測值(xi, fi)i=1,2…n，確定函數的表達式，由於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。

4. 時序分析法--處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。

9、數學建模有哪些軟體？

Matlab
Mathematica
Maple
lingo
SAS
我用的是Matlab，這個語言較好...

詳細介紹：
數學建模軟體介紹
一般來說學習數學建模，常用的軟體有四種，分別是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面簡單介紹一下這四種。

1.MATLAB的概況
MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處理，可視化建模模擬和實時控制等功能。 MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多.
當前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.

2.Mathematica的概況
Wolfram Research 是高科技計算機運算( Technical computing )的先趨，由復雜理論的發明者 Stephen Wolfram 成立於1987年，在1988年推出高科技計算機運算軟體Mathematica，是一個足以媲美諾貝爾獎的天才產品。Mathematica 是一套整合數字以及符號運算的數學工具軟體，提供了全球超過百萬的研究人員，工程師，物理學家，分析師以及其它技術專業人員容易使用的頂級科學運算環境。目前已在學術界、電機、機械、化學、土木、信息工程、財務金融、醫學、物理、統計、教育出版、OEM 等領域廣泛使用。

Mathematica 的特色，具有高階的演算方法和豐富的數學函數庫和龐大的數學知識庫，讓 Mathematica 5 在線性代數方面的數值運算，例如特徵向量、 反矩陣等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供業界最精確的數值運算結果。·Mathematica不但可以做數值計算，還提供最優秀的可設計的符號運算。豐富的數學函數庫，可以快速的解答微積分、線性代數、微分方程、復變函數、數值分析、機率統計等等問題。Mathematica可以繪制各專業領域專業函數圖形，提供豐富的圖形表示方法，結果呈現可視化。Mathematica可編排專業的科學論文期刊，讓運算與排版在同一環境下完成，提供高品質可編輯的排版公式與表格，屏幕與列印的 自動最佳化排版，組織由初始概念到最後報告的計劃，並且對 txt、html、pdf 等格式的輸出提供了最好的兼容性。可與 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 結合，提供強大高級語言介面功能，使得程序開發更方便。·Mathematica本身就是一個方便學習的程序語言。 Mathematica提供互動且豐富的幫助功能，讓使用者現學現賣。強大的功能，簡 單的操作，非常容易學習特點，可以最有效的縮短研發時間。

10、數學建模常用軟體有哪些哈

Matlab
Mathematica
lingo
SAS

詳細介紹：
數學建模軟體介紹
一般來說學習數學建模，常用的軟體有四種，分別是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面簡單介紹一下這四種。

1.MATLAB的概況
MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處

理，可視化建模模擬和實時控制等功能。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等

語言完相同的事情簡捷得多.

當前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具

包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強

的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.

開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改

或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.

2.Mathematica的概況
Wolfram Research 是高科技計算機運算( Technical computing )的先趨，由復雜理論的發明者 Stephen Wolfram 成立於

1987年，在1988年推出高科技計算機運算軟體Mathematica，是一個足以媲美諾貝爾獎的天才產品。Mathematica 是一套整合數字以

及符號運算的數學工具軟體，提供了全球超過百萬的研究人員，工程師，物理學家，分析師以及其它技術專業人員容易使用的頂級

科學運算環境。目前已在學術界、電機、機械、化學、土木、信息工程、財務金融、醫學、物理、統計、教育出版、OEM 等領域廣

泛使用。

Mathematica 的特色

·具有高階的演算方法和豐富的數學函數庫和龐大的數學知識庫，讓 Mathematica 5 在線性代數方面的數值運算，例如特徵向量、 反矩陣等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供業界最精確的數值運算結果。

·Mathematica不但可以做數值計算，還提供最優秀的可設計的符號運算。

·豐富的數學函數庫，可以快速的解答微積分、線性代數、微分方程、復變函數、數值分析、機率統計等等問題。

·Mathematica可以繪制各專業領域專業函數圖形，提供豐富的圖形表示方法，結果呈現可視化。

·Mathematica可編排專業的科學論文期刊，讓運算與排版在同一環境下完成，提供高品質可編輯的排版公式與表格，屏幕與列印的 自動最佳化排版，組織由初始概念到最後報告的計劃，並且對 txt、html、pdf 等格式的輸出提供了最好的兼容性。

·可與 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 結合，提供強大高級語言介面功能，使得程序開發更方便。

·Mathematica本身就是一個方便學習的程序語言。 Mathematica提供互動且豐富的幫助功能，讓使用者現學現賣。強大的功能，簡 單的操作，非常容易學習特點，可以最有效的縮短研發時間。

3.lingo的概況
LINGO則用於求解非線性規劃（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次規則（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中

LINGO 6.0學生版最多可版最多達300個變數和150個約束的規則問題，其標准版的求解能力亦再10^4量級以上。雖然LINDO和

LINGO不能直接求解目標規劃問題,但用序貫式演算法可分解成一個個LINDO和LINGO能解決的規劃問題。

模型建立語言和求解引擎的整合

LINGO是使建立和求解線性、非線性和整數最佳化模型更快更簡單更有效率的綜合工具。LINGO提供強大的語言和快速的求解引擎來闡述和求解最佳化模型。

■ 簡單的模型表示
LINGO可以將線性、非線性和整數問題迅速得予以公式表示，並且容易閱讀、了解和修改。

■ 方便的數據輸入和輸出選擇
LINGO建立的模型可以直接從資料庫或工作表獲取資料。同樣地， LINGO可以將求解結果直接輸出到資料庫或工作表。

■ 強大的求解引擎
LINGO內建的求解引擎有線性、非線性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整數最佳化。

■ Model Interactively or Create Turn-key Applications
LINGO提供完全互動的環境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰寫的程序中呼叫。

■ 廣泛的文件和HELP功能
LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入門和上手。LINGO使用者手冊有詳細的功能定義。

4.SAS軟體概況
SAS系統全稱為Statistics Analysis System，最早由北卡羅來納大學的兩位生物統計學研究生編制，並於1976年成立了SAS軟體研究所，正式推出了SAS軟體。SAS是用於決策支持的大型集成信息系統，但該軟體系統最早的功能限於統計分析，至今，統計分析功能也仍是它的重要組成部分和核心功能。SAS現在的版本為9.0版，大小約為1G。經過多年的發展，SAS已被全世界120多個國家和地區的近三萬家機構所採用，直接用戶則超過三百萬人，遍及金融、醫葯衛生、生產、運輸、通訊、政府和教育科研等領域。在英美等國，能熟練使用SAS進行統計分析是許多公司和科研機構選材的條件之一。在數據處理和統計分析領域，SAS系統被譽為國際上的標准軟體系統，並在96～97年度被評選為建立資料庫的首選產品。堪稱統計軟體界的巨無霸。在此僅舉一例如下：在以苛刻嚴格著稱於世的美國FDA新葯審批程序中，新葯試驗結果的統計分析規定只能用SAS進行，其他軟體的計算結果一律無效！哪怕只是簡單的均數和標准差也不行！由此可見SAS的權威地位。

SAS系統是一個組合軟體系統，它由多個功能模塊組合而成，其基本部分是BASE SAS模塊。BASE SAS模塊是SAS系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，並管理用戶使用環境，進行用戶語言的處理，調用其他SAS模塊和產品。也就是說，SAS系統的運行，首先必須啟動BASE SAS模塊，它除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計計算功能以外，還是SAS系統的中央調度室。它除可單獨存在外，也可與其他產品或模塊共同構成一個完整的系統。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序非常方便地進行。SAS系統具有靈活的功能擴展介面和強大的功能模塊，在BASE SAS的基礎上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統計分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質量控制模塊）、SAS/ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊）、SAS/OR（運籌學模塊）、SAS/IML（互動式矩陣程序設計語言模塊）、SAS/FSP（快速數據處理的互動式菜單系統模塊）、SAS/AF（互動式全屏幕軟體應用系統模塊）等等。SAS有一個智能型繪圖系統，不僅能繪各種統計圖，還能繪出地圖。SAS提供多個統計過程，每個過程均含有極豐富的任選項。用戶還可以通過對數據集的一連串加工，實現更為復雜的統計分析。此外，SAS還提供了各類概率分析函數、分位數函數、樣本統計函數和隨機數生成函數，使用戶能方便地實現特殊統計要求。