分析工具LV4 CSP模型

卡罗尔通常被认为是企业社会绩效理论的倡导者，CSP,即企业社会绩效(Corporate Social Performance,CSP),他从九种较具代表性的观点中，总结出一个三个维度的CSP模型(见下图)。

1.卡罗尔模型的第一个维度是企业社会责任的类别

按照卡罗尔的观点，“企业社会责任包含了在特定时期内，社会对经济组织经济上的、法律上的、伦理上的和自由裁量的期望。”卡罗尔并没有排斥费里德曼的观点，他认为，作为经济组织，经济责任是企业最本质也是最重要的社会责任，但并不是企业唯一的责任；作为社会的一个组成部分，社会赋予并支持企业承担生产性任务、为社会提供产品和服务的权力，但同时社会也制订了企业所应该遵循的法律和法规，并且期望企业在法律要求的框架内实现经济目标，因此，

企业肩负必要的法律责任；虽然企业的经济和法律责任中都隐含着伦理规范，但公众社会对企业的期望有时超出了法律要求的范围，尤其在70年代后，对企业伦理经营行为的期望，使人们认识到企业伦理责任的重要性；除此之外，社会还对企业寄予了一些没有或无法明确表达的期望，是否承担或应该承担什么样的责任完全由个人或企业的自由判断和选择，这是一类完全自愿的行为，例如慈善捐赠、为吸毒者提供住房或为工作的母亲提供日托中心等，卡罗尔将此称为企业的自由裁量责任。图一所显示的四种责任的排列次序和所占比重并不是随意的，经济责任处于基础并占很大比例，其他三种责任依次排序、比例递减，它们的关系也可以用金字塔型说明，卡罗尔正是用此来说明了各种不同责任对企业而言的重要性以及企业在承担责任时考虑的优先次序。同时，卡罗尔的阐述尤其强调，四种责任彼此间并不是相互排斥的，也不是固定的，彼此间可能相互转化，而且任何一个行为中可能同时包含着几种责任。

2.卡罗尔模型的第二个维度是企业涉及的社会议题

在分析企业社会责任的定义和类别后，卡罗尔认为有必要进一步探讨与这四种责任相联系的、企业所必须或可能面临的各种主要社会议题。虽然每个行业所面临的社会议题可能不同的(如银行就不如制造商那么关心环境或污染问题)，而且不同时期企业所面临的社会议题也是变化的(如70年代对产品安全、就业歧视等的强调在50年代

是少见的)，但总体上，在管理实践中，一些社会议题总是企业管理者最需要考虑的。卡罗尔认为，企业最需要重视哪些社会议题取决于：

①社会需要与企业需要的吻合程度；

②社会需要的重要程度；

③高层管理人员的兴趣；

④社会行动的公共关系价值；

⑤政府的压力。

如图一所示，卡罗尔列举了70年代末企业所面临的普遍社会议题，包括，消费者主义、环境、歧视、产品安全、职业安全和股东等，卡罗尔在此给企业管理者提供了更具体而实际的思路。

3.卡罗尔模型的第三个维度是企业社会回应的策略

在对企业社会责任进行定义和界定以及提出企业所可能面临的

社会议题后，卡罗尔从管理的角度提出了企业对社会责任和社会议题如何回应的价值观、模式或战略。费里德里克认为企业回应是指“企业回应社会压力的能力”，卡罗尔认为，单纯以企业社会回应来代替企业社会责任是不够的，因为，有回应的企业并不必然是个有责任的企业，所以，他将回应作为企业社会绩效模型中的一个层面。企业的社会回应可以有不同战略和模式，卡罗尔的模型中采用了威尔逊的观

点，如上图所示，他认为企业对社会所做出的回应可以划分为：反应性的、防御性的、适应性的和主动回应的四种模式，这反映了企业对待社会议题可能选择的从消极到积极的回应态度和策略。

作为第一个较为全面的CSP模型，卡罗尔模型具有两个基本特征，一是对企业社会责任概念的扩展，二是对企业社会责任、有效回应和回应行动的综合。尽管卡罗尔没有明确定义什么是企业社会绩效，但其最大贡献是将以往人们所争论的关于企业社会责任的观点系统化,

提出了企业必须承担的、从经济到自由判断的四种不同责任，并将

企业在处理企业与社会关系时所应考虑的、以前是分离甚至对立的社会责任、社会有效回应和社会议题观点进行综合，模型中关于企业

社会责任的广义看法、责任／议题／回应之间相互作用的三维空间概念、所蕴含的原则／过程／政策的方法为分析企业与社会关系议题研究引入新视野、构建了一个有价值的理论框架。但卡罗尔虽然提供

了一个三维的空间模型，指出了企业社会绩效的多重相互联系的维度，但这个模型身是静态的，更多的是对企业社会责任、社会议题或回

应过程的描述，而没有提出如何去解决问题。

CSP模型的新发展

企业社会绩效模型的发展:沃提克和哥奇兰的CSP模型

沿着卡罗尔模型的思路，力图在CSP模型中综合关于企业社会

责任的不同观点，沃提克和哥奇兰提出，企业社会绩效是“企业社

会责任原则、社会回应过程和解决社会议题政策之间根本的相互关系。”(见表一)。沃提克模型的第一维度是具有哲学倾向的企业社会责任原则,虽然沃提克赞同卡罗尔关于企业社会责任的金字塔型的界定和分类，即企业包含了经济的、法律的、伦理的和自由判断的责任，但他们认为，用“原则”来表述可以更好地说明企业承担各种责任的动机或基本价值。此外，他们还进一步探讨了企业之所以承担社会责任的两个基本前提：一是经济组织(企业)如同政府一样也具有社会契约，即隐含着社会赋予的一套权力和义务；二是企业是社会中的道德代理人，即具有在决策中使用道德规则的能力，不仅具有控制企业行为，也有控制政治结构和规则的能力，企业承担社会责任目的是为了履行社会契约、承担道德代理人的责任。与卡罗尔模型的第一维度相比，这个模型从哲学的层次上，更好地说明了企业承担各种社会责任的内在原因。

沃提克的CSP模型，进一步综合了卡罗尔模型中提出的责任、回应和社会议题的三个维度，用原则、过程和政策的框架进行了重新构建，并且详细分析了企业社会责任与社会有效回应之间的关系，使我们认识到模型的层次性、整体性和连续性，摆脱了对社会责任纯粹概念上的讨论，赋之予更实用的管理意义。但最重要的是，这个模型加入了动态的过程概念，提出了解决问题的过程。但企业社会绩效中所包含的“绩效”，即对企业实施社会绩效管理后可能产生结果的预测及其如何评估，在这个模型中却被忽略了，因此，这个模型还不是完整的。

CSP模型的修正

企业社会绩效模型的修正:伍德的CSP模型

在对CSP概念和模型演变进行回顾时，伍德认为上述两种模型反映了学者们对企业和社会关系进行思考的发展，但仍不足于全面反映企业社会绩效的内涵。首先，企业社会绩效的概念更应该关注的是行动和结果，而不是仅仅将企业社会责任的不同概念进行整合；其次，社会回应应该是一系列过程而不是单一的过程；第三，社会议题的政策只是企业行为的一个可能的结果，如果政策没有存在的话，不会由此可以说没有社会绩效存在，因此，以是否制定政策来作为企业社会绩效的反映是不合适的，因为企业社会绩效可以有肯定的和

否定的结果。考虑到这些问题，伍德模型包含的是企业社会责任、企业回应过程和企业行为结果的三个层面(见下表)。

伍德对CSP模型的修正主要表现在以下几个方面：

一是对社会责任原则在制度、组织和个人层次的阐述，区分了长期以来对社会责任的争论，并强调了原则对人类和组织行为的推动；

二是对特定回应过程的区别——环境扫描、利益相关者管理和议题管理，表明了企业参与外部环境是通过什么样的渠道来实行；

三是将社会影响、政策和计划作为企业与环境相互影响结果的综合，使CSP更具有实践评估的可能；

四是在CSP模式三个层面的联系加强了对经济与社会关系的理解，他提供给管理学的研究者更有用的框架或模板来组织对企业社会绩效的研究和理论。但伍德模型的明显不足在于，它仅仅提出了对企业社会绩效管理结果进行评估的概念，而没有进一步提出如何评估的方法或工具。

CSP模型的意义及研究趋势

对于涉及企业和社会关系领域的人来说，从接触有关文献开始，必然会被许多含义相同或相近的各种概念所困惑，如企业社会责任、公共责任、企业社会有效回应、企业社会绩效、企业公民、经济伦理、可持续公司以及三条底线方法等，都是这个领域常见的概念。这些不同概念的产生，有的是由于地域上的差别，如欧洲更多使用的是企业社会责任，美国则更强调经济伦理；有些是由于企业与社会议题研究领域在不同时代的演进，如企业社会公民和企业可持续发展在 20世纪90年代的广泛出现，是以往时代所没有的；但最主要的是对企业与社会关系领域从不同角度的探讨。从上述三个主要的CSP模型的完善过程中，尽管各有不足之处，我们看到了研究者们一直在努力通过整合该领域的各种不同的观点和分析问题的角度来建立一种模型，使之成为一个用来理解和掌握企业与社会关系的知识体系框架，成为帮助企业管理者评估企业所应承担的责任及其动机、识别企业面临的

各种社会议题、并制定相应的行动和回应战略的工具，这就是企业社会绩效模型最大的理论和实践意义。

20世纪90年代以来，虽然企业社会绩效模型没有得到太大突破，但围绕上述三个模型所构建的框架，产生了更多新的理论视野和议题，使企业社会绩效仍是当前企业与社会议题领域中的重要主题之一。就研究的视野而言，企业社会绩效模型更多地与组织理论、利益相关者理论、战略管理理论、伦理理论、新古典经济学等相联系，理论分析的工具更加多元化。对研究的议题而言，CSP的研究已经逐步脱离对基本定义和框架的讨论，而更多的研究是加强实证分析，如对企业管理者或利益相关者对CSP的认识、理解和实施的实证分析，对CSP

与财务绩效关系的分析，对分析CSP与企业风险的相关性调查等。此外企业社会绩效的结果评估，包括经济活动的社会影响、公司社会披露、公司社会绩效和政策的现实性评估，公司社会绩效的非故意结

果的理论分析和实践应用也引起广泛关注。就最新的发展趋势而言，企业社会绩效的研究，尤其关注全球化所带来的变化和挑战。伍德

模型从个人、组织和制度的三个层次来分析企业的社会责任，那么在全球化的框架下，三个层次的分析显然是不够的，在超国别立法能力缺失的情况下，需要研究者更多地思考包括公司社会责任的全球性

普遍原则、跨文化的冲突问题、企业的跨国别控制问题等议题。

企业所面临的内外部环境是充满变化和各种不确定性因素的，企业社会绩效模型也应该是动态和演进的。在借鉴前人研究成果的基础

上，构建一个全面而又具有普遍意义的企业社会绩效模型，使之真正成为一个有理论支撑和具有可操作性的企业社会议题管理的中心范式，使企业社会绩效管理与企业财务绩效管理成为推动企业和社会全面进步的双轮，仍是当前研究者所要努力解决的议题。

相似三角形基本模型及证明

相似三角形基本模型与证明一、基本图形回顾 经典模型

构造相似辅助线——双垂直模型 1.在平面直角坐标系xOy中，点A的坐标为(2，1)，正比例函数y=kx的图象与线段OA的夹角是45°，求这个正比例函数的表达式． 2.在△ABC中，AB=，AC=4，BC=2，以AB为边在C点的异侧作△ABD，使△ABD为等腰直角三角形，求线段CD的长． 3.在△ABC中，AC=BC，∠ACB=90°，点M是AC上的一点，点N是BC上的一点，沿着直线MN折叠，使得点C恰好落在边AB上的P点．求证：MC：NC=AP：PB． 4.如图，在直角坐标系中，矩形ABCO的边OA在x轴上，边OC在y轴上，点B的坐标为（1，3），将矩形沿对角线AC翻折B点落在D点的位置，且AD交y轴于点E．那么D点的坐标为 （） A. B. C. D.

5.已知，如图，直线y=﹣2x＋2与坐标轴交于A、B两点．以AB为短边在第一 象限做一个矩形ABCD，使得矩形的两边之比为1﹕2。 求C、D两点的坐标。 构造相似辅助线——A、X字型 6.如图：△ABC中，D是AB上一点，AD=AC，BC边上的中线AE交CD于F。 求证： 7.四边形ABCD中，AC为AB、AD的比例中项，且AC平分∠DAB。 求证： 8.已知：如图，在△ABC中，M是AC的中点，E、F是BC上的两点，且BE＝EF＝FC。求BN：NQ：QM．

9.（1）如图1，点在平行四边形ABCD的对角线BD上，一直线过点P分别交BA，BC的延长线于点Q，S，交于点．求证： （2）如图2，图3，当点在平行四边形ABCD的对角线或的延长线上时，是否仍然成立？若成立，试给出证明；若不成立，试说明理由（要求仅以图2为例进行证明或说明）；

数学建模常用模型方法总结精品

【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

7种量化选股模型

7种量化选股模型 1、【多因子模型】 2、【风格轮动模型】 3、【行业轮动模型】 4、【资金流模型】 5、【动量反转模型】 6、【一致预期模型】 7、【趋势追踪模型】 1、【多因子模型】 多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。 基本概念 举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。 各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。 一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。 打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。 回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。 多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。

候选因子的选取 候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。 例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。 从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。 选股因子有效性的检验 一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验， 具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n 个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。 上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2 个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。 有效但冗余因子的剔除 不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。 冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余因子剔除步骤为： （1）先对不同因子下的n个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高 （2）按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵； （3）在计算完每月因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期内相关性矩阵的平均值 （4）设定一个得分相关性阀值 MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵中大于该阀值的元素所对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。

相似三角形常用模型及应用

相似三角形模型及应用 相似证明中的基本模型 A 字形 图①A 字型，结论： AD AE DE AB AC BC ==，图②反A 字型，结论：AE AD DE AC AB BC == 图③双A 字型，结论： DF BG EF GC =，图④内含正方形A 字形，结论AH a a AH BC -=（a 为正方形边长） I H G F E D C B A G F E D C B A E D C B A E D C B A 图① 图② 图③ 图④ 8字型 图①8字型，结论： AO BO AB OD CO CD ==，图②反8字型，结论：AO BO AB CO DO CD ==、四点共圆 图③双8字型，结论：AE DF BE CF =，图④A 8字型，结论：111 AB CD EF += 图⑤，结论：EF EG =、AED BEC ABE CDE S S S S ?=?△△△△ E F D C B A F E D C B A O D C B A O D C B A G F E D C B A 图① 图② 图③ 图④ 图⑤ 一线三等角型 结论：出现两个相似三角形

H E D C B A E D C B A E D C B A C 60°F E D C B A F E D C B A 图① 图② 图③ 图④ 角分线定理与射影定理 图①内角分线型，结论： AB BD AC DC =，图②外角分线型，结论：AB BD AC CD = 图③斜射影定理型，结论：2AB BD BC =?， 图④射影定理型，结论：1、2AC AD AB =?，2、2CD AD BD =?，3、2BC BD BA =? D C B D B A C A E D C B A D C B A 梅涅劳斯型常用辅助线 G F E D C B A G F E D C B A G F E D C B A D E F C B A 考点一 相似三角形 【例1】 如图，D 、E 是ABC ?的边AC 、AB 上的点，且AD AC ?=AE AB ?，求证：ADE B ∠=∠. E D C B A 中考满分必做题

商业案例分析的常见框架与模型工具

商业案例分析的常见框架与工具1.Strategy 1.1市场进入类 公司宏观环境：PEST（政治、经济、社会、技术） 公司微观环境：SWOT分析、波特五力模型 市场情况分析：市场趋势、市场规模、市场份额、市场壁垒等 利益相关方分析：公司、供应商、经销商、顾客、竞争对手、大 众 3C战略三角 市场细分（定位目标客户群；Niche Market） -地理细分：国家、地区、城市、农村、气候、地形 -人口细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层 -心理细分：社会阶层、生活方式、个性 -行为细分：时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度 风险预测与防范 1.2行业分析类 市场：市场规模、市场细分、产品需求/趋势分析、客户需求；BCG Matrix 竞争：竞争对手的经济情况、产品差异化、市场整合度、产业集

中度 顾客/供应商关系：谈判能力、替代者、评估垂直整合 进入/离开的障碍：对新加入者的反应、经济规模、预测学习曲线、 研究政府调控 资金：主要资金来源、产业风险因素、成本变化趋势 1.3新产品引入类 营销调研数据分析 收入预测：时间推导、可比公司推导 产品生命周期 产品战略：4P, 4C, STP, 安索夫矩阵 市场营销战略：以消费者为核心的整合营销，关注各触点，并有 所创新 物流条件：存储、运输 2.Operation 2.1市场容量扩张类：竞争对手、消费者、自身（广义3C理论） 2.2利润改善类：利润减少的两种可能 成本上升：固定成本/可变成本 -固定成本过高：更新设备？削减产能？降低管理者/一般员工工资？ -可变成本过高：降低原材料价格？更换供应商？降低工资？裁员？ -成本结构是否合理？

数学建模常见评价模型简介

常见评价模型简介 评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型，如2005年全国赛A题长江水质的评价问题，2008年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型：层次分析模型，模糊综合评价模型，灰色关联分析模型，以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。 层次分析模型 层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求，将所包含的因素进行分类，一般按目标层、准则层和子准则层排列，构成一个层次结构，对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重，这样层层分析下去，直到最后一层，给出所有因素相对于总目标而言，按重要性程度的一个排序。其主要特征是，它合理地将定性与定量决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 运用层次分析法进行决策，可以分为以下四个步骤： 步骤1 建立层次分析结构模型 深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象)，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。 步骤2构造成对比较阵 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，借助1~9尺度，构造比较矩阵； 步骤3计算权向量并作一致性检验 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验，若通过，则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验) 组合权向量可作为决策的定量依据 通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。 例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。 步骤1 建立系统的递阶层次结构 将决策问题分为3个层次：目标层O，准则层C，方案层P；每层有若干元素，各层元素间的关系用相连的直线表示。

五力模型案例分析

五力模型案例分析Last revision on 21 December 2020

“五力模型”举例分析 -------以“格兰仕”空调为例“五力”模型：1）行业新进入者的威胁；2)供应商的议价能力； 3）购买商的议价能力；4）替代产品的威胁；5）同业竞争者的竞争强度就这五个因素来看，我觉得最重要的是第五点，次之是第三点。在这，我想重点谈谈这两点。 先就“同业竞争者的竞争强度”这个因素来说。就国内来说，在空调这个行业，竞争是非常激烈的。像我们熟知的“海尔”、“美的”，在空调方面就做的很好，占空调市场的很大份额。对于“格兰仕”来说，这样的竞争对手的威胁是非常大的。不光这些有很大影响力的竞争对手，国内还有很多其他的空调制造商。所以，虽然说中国是需要很多的空调，但是产能却严重过剩——“供”远远大于“求”。因而，我们可以看到，很多的商家在打“价格战”。在面临这样一个局面下，怎样制定一个很好的战略是一个非常重要的问题。只有这样，才可以在继续的生存下去。现在的消费越来越向“节能、环保”这个方向走，而我国的空调大多还是停留在以前的水平没有太大的提高。所以，加大在空调方面的研发，研究怎样更加省电、实用、环保的空调是保存在这个行业更好生存的制胜法宝之一。另外，也可以学习“海尔”，加强售后服务和维修这个环节，这样不仅有利于扩大消费市场，也可以加强消费者对商品的“忠诚度”。 就“购买商的议价能力“来说，在过去来说，这一点并不是很重要，但是在现在却也尤为重要。现在的购买上不同于过去的购买商，过去我们没有很讲营销网络这个问题，但是现在市场营销是影响一个产品销售的一个至

关重要的环节。就如现在非常有名的“国美”、“苏宁”这两大家电销售商城。它们拥有着很强的商品销售网络，这是商家非常看重的地方，但是因此，商家的辛苦赚得的利润就被它们占去了。“格兰仕”也面临着这样的问题。所以，面对这种情况，不能一直依靠它们的销售网络，我们可以模仿戴尔电脑的“直销”模式。“直销”模式可以规避销售商的这一环节，这样不仅能降低成本，也能提高商家的利润，这是一个两全其美的办法。虽说，很多的企业试图模仿戴尔电脑的这种模式未能成功，但是，中国现在越发发达，经济能力越累越强，教育程度也越来越高，我们有理由相信这种商业模式是有很大的前景的。 所以对“格兰仕”，当前现状是竞争非常激烈，因而积极的制定好的发展战略是至关重要的，这样才能更好更远的走下去！！ （审计0901 8号邓兆芳）

初三数学的相似三角形的常见模型

相似三角形常见模型一【知识清单】 【典例剖析】 知识点一：A字型的相似三角形 A字型、反A字型（斜A字型） B（平行） B （不平行）

（1）如图，若BC DE ∥，则ABC ADE ∽△△ （2）如图，如果B AED ∠=∠，或C ADE ∠=∠，则 ACB ADE ∽△△ 1、如图，已知////AB EF CD ，若AB a =，CD b =，EF c =，求证： 111c a b =+. 2、已知在ABC △中，D 是AB 上的点，E 是AC 上的点，连接DE ，可得?=∠+∠180C BDE ，线段BC DE 21=，AE AD 3 2=， 求AC AB 的值。 变式练习： 1、如图，111EE FF MM ∥∥，若AE EF FM MB ===，则 111111:::_________AEE EE F F FF M M MM CB S S S S ?=四边形四边形四边形 2、如图，AD EF MN BC ∥∥∥，若9AD =，18BC =， F E D C B A B M 1F 1E 1M E F A B C M N A B C D E F

::2:3:4AE EM MB =,则_____EF =，_____MN = 3、（2014?乌鲁木齐）如图，AD ∥BC ，∠D=90°，AD=2，BC=5，DC=8．若在边DC 上有点P ，使△PAD 与△PBC 相似，则这样的点P 有（ ） A 、1个 B 、2个 C 、3个 D 、4个 知识点二：8字型相似三角形 J O A D B C A B C D （蝴蝶型） （平行） （不平行） （1）如图，若CD AB ∥，则DOC AOB ∽△△ （2）如图，若C A ∠=∠，则CDJ ABJ ∽△△ 1、已知，P 为平行四边形ABCD 对角线，AC 上一点，过点 P 的直线与AD ，BC ，CD 的延长线，AB 的延长线分别相 交于点E ，F ，G ，H 求证：PE PH PF PG = P H G F E D C B A

案例分析报告常见框架与工具详细

商业案例分析的常见框架与工具 1.Strategy 1.1市场进入类 ?公司宏观环境：PEST（政治、经济、社会、技术） ?公司微观环境：SWOT分析、波特五力模型 ?市场情况分析：市场趋势、市场规模、市场份额、市场壁垒等 ?利益相关方分析：公司、供应商、经销商、顾客、竞争对手、大众 ?3C战略三角 ?市场细分（定位目标客户群；Niche Market） - 地理细分：国家、地区、城市、农村、气候、地形 - 人口细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层 - 心理细分：社会阶层、生活方式、个性 - 行为细分：时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度 ?风险预测与防范 1.2行业分析类 ?市场：市场规模、市场细分、产品需求/趋势分析、客户需求；BCG Matrix ?竞争：竞争对手的经济情况、产品差异化、市场整合度、产业集中度 ?顾客/供应商关系：谈判能力、替代者、评估垂直整合 ?进入/离开的障碍：对新加入者的反应、经济规模、预测学习曲线、研究政府调控 ?资金：主要资金来源、产业风险因素、成本变化趋势 1.3新产品引入类 ?营销调研数据分析 ?收入预测：时间推导、可比公司推导 ?产品生命周期 ?产品战略：4P, 4C, STP, 安索夫矩阵 ?市场营销战略：以消费者为核心的整合营销，关注各触点，并有所创新 ?物流条件：存储、运输 2.Operation 2.1市场容量扩张类：竞争对手、消费者、自身（广义3C理论） 2.2利润改善类：利润减少的两种可能 ?成本上升：固定成本/可变成本 - 固定成本过高：更新设备？削减产能？降低管理者/一般员工工资？ - 可变成本过高：降低原材料价格？更换供应商？降低工资？裁员？ - 成本结构是否合理？ - 产能利用是否合理（闲置率）？ ?销售额下降：4P（价格过高？产品品质？分销渠道？促销效果？） 2.3产品营销类（接近于“新产品引入类”） 2.4产品定价类 ?以成本为基础的定价：成本加成定价、以目标利润（盈亏平衡）定价 ?以价值为基础定价

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 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，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎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MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。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 软件求解。 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，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、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，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。两者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. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，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，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，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MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的

7种量化选股模型

【多因子模型】 多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。 基本概念 举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。 一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。 打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。 多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。 候选因子的选取 候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。 例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。 从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。 同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。 选股因子有效性的检验 一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。 上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。 有效但冗余因子的剔除 不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。 冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余

相似三角形模型分析大全

. 第一部分相似三角形模型分析大全 一、相似三角形判定的基本模型认识 （一）A字型、反A字型（斜A字型） B （平行） B （不平行） （二）8字型、反8字型 B C B C （蝴蝶型）（平行） （不平行） （三）母子型 B （四）一线三等角型： 三等角型相似三角形是以等腰三角形（等腰梯形）或者等边三角形为背景

. （五）一线三直角型： （六）双垂型： 二、相似三角形判定的变化模型

旋转型：由A 字型旋转得到。 8字 型 拓展 C B E D A 共享性 G A B C E F 一线三等角的变形 一线三直角的变形 第二部分 相似三角形典型例题讲解 母子型相似三角形 例1、已知：如图，△ABC 中，点E 在中线AD 上, ABC DEB ∠=∠． 求证：（1）DA DE DB ?=2 ； （2）DAC DCE ∠=∠．

例2、已知：如图，等腰△ABC 中，AB ＝AC ，AD ⊥BC 于D ，CG ∥AB ，BG 分别交AD 、AC 于 E 、 F ． 求证：EG EF BE ?=2 ． 点评：本题考查了等腰三角形的性质、等腰三角形三线合一定理、平行线的性质、相似三角形的判定和性质．关键是能根据所证连接CE 相关练习： 1、如图，梯形ABCD 中，AD ∥BC ，对角线AC 、BD 交于点O ，BE ∥CD 交CA 延长线于E ．

求证：OE OA OC ?=2 ． 2、如图，已知AD 为△ABC 的角平分线，EF 为AD 的垂直平分线．求证：FC FB FD ?=2 ． 3、已知：如图，在Rt △ABC 中，∠C =90°，BC =2，AC =4，P 是斜边AB 上的一个动点，PD ⊥AB ，交边AC 于点D （点D 与点A 、C 都不重合），E 是射线DC 上一点，且∠EPD =∠A ．设A 、P 两点的距离为x ，△BEP 的面积为y ． （1）求证：AE =2PE ； （2）求y 关于x 的函数解析式，并写出它的定义域； （3）当△BEP 与△ABC 相似时，求△BEP 的面积．

人才盘点工具及案例分析

人才盘点工具及案例分 析 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

人才盘点工具及案例分析 发布日期:2015-01-06 您能客观全面掌握公司的人力资源水平吗现有人员的能力素质详细情况如何下一阶段的提升重点在哪里……上述一系列问题往往很难回答清楚。解决人力资源配置的数量问题还相对较易，可以参考历史统计数据和行业标准，但是评价人才质量问题却实属不易，就像海平面之下的冰山，如果没有专业的人才盘点工具衡量，很难给出一个定量的评价结果。而作为公司的管理层或人力资源部门，全面掌握公司人才的数量和质量均是必不可少的，人才盘点是达到这一目标的有效工具。 因此，本文将根据赛普的咨询实践，通过房地产人才盘点的研究，为客观全面评价房企人力资源现状提供参考。同时以项目总经理盘点为例进行具体阐述。 1. 构建人才盘点模型 评价标准是人才盘点的重中之重。围绕项目总，赛普从各职位所处的公司和业务环境出发，梳理其在工作职责和关系处理上的关键挑战和困境，同时结合咨询过程中对各职位的大量访谈和对标，形成聚焦房地产人才盘点模型——PPPE 模型（如图1），即个性特质（Personality）、业绩表现（Performance）、发展潜力（Potential）和关键经验（key- Experience）。 个性特质（Personality）：旨在研究高绩效员工表现出来的个性特点，以期实现人与职位的“匹配”，包括：成就动机、影响力动机、乐观、直觉判断力、建立关系； 业绩表现（Performance）：通过综合评估员工目前岗位的胜任情况，衡量长期保持高绩效的可能性，包括：工作绩效、专业能力、能力素质； 发展潜力（Potential）：综合衡量员工向上一级再发展的速度和可能性，包括内容：进取心、学习力、洞察力、前瞻力； 关键经历（key-Experience）：决定员工向上一级再发展需要多久的时间以及尚欠缺哪些经验，包括管理经验、本专业经验、跨专业经验等。 2. 人才盘点模型的应用 下文将以项目总人才盘点为例，阐释房地产人才盘点模型——PPPE模型的具体应用。 根据项目管理模式的不同（职能制、矩阵制、项目公司制），项目总的角色定位也不同。职能制下项目总实质就是工程的现场经理，仅对工程的进度、质量、施工阶段的动态成本和安全文明施工承担责任；矩阵制下的项目总除了负责工程现场之外，增加了与内部其他专业条线的沟通协调，以及与外部单位的对接；项目公司制下的项目总是真正意义上的项目总，对一个项目的全价值链基本上承担完整的责任。 不同的项目总定位，对其综合素质要求、知识面和经历的要求都是不一样的。本文将以项目公司制下的项目总为例介绍项目总的人才盘点。 1）个性特质（Personality） 从项目总所处的公司和业务环境出发，通过梳理项目总在工作职责和关系处理上表现出的共同的关键挑战和困境（见附表1），同时结合咨询过程中对各类项目总的大量访谈和对标，以及得益于对赛普地产学院第一期房地产项目

数学模型的分类有哪些

数学模型的分类有哪些 数学模型可以按照不同的方式分类，下面介绍常用的几种． 1.按照模型的应用领域(或所属学科)分：如人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型等．范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学、医学数学、地质数学、数量经济学、数学社会学等． 2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分：如初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、规划论模型等． 按第一种方法分类的数学模型教科书中，着重于某一专门领域中用不同方法建立模型，而按第二种方法分类的书里，是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用．在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模． 3.按照模型的表现特性又有几种分法：

确定性模型和随机性模型取决于是否考虑随机因素的影响．近年来随着数学的发展，又有所谓突变性模型和模糊性模型．静态模型和动态模型取决于是否考虑时间因素引起的变化． 线性模型和非线性模型取决于模型的基本关系，如微分方程是否是线性的． 离散模型和连续模型指模型中的变量(主要是时间变量)取为离 散还是连续的． 虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的、动态的、非线性的，但是由于确定性、静态、线性模型容易处理，并且往往可以作为初步的近似来解决问题，所以建模时常先考虑确定性、静态、线性模型．连续模型便于利用微积分方法求解，作理论分析，而离散模型便于在计算机上作数值计算，所以用哪种模型要看具体问题而定．在具体的建模过程中将连续模型离散化，或将离散变量视作连续，也是常采用的方法． 4.按照建模目的分：有描述模型、分析模型、预报模型、优化模

关于课程关系量化分析的数学模型

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：05 所属学校（请填写完整的全名）：延安大学 参赛队员(打印并签名) ：1. 彭瑞 2. 呼建雪 3. 朱培育 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期： 2012 年 8 月 27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

关于课程关系量化分析的数学模型 摘要 本文探讨研究了关于某高校两个专业四门课程分数、学生学习水平的差异显著性以及课程间相互影响的情况。 首先我们对两个专业的各科成绩分别统计了平均值、标准差、及格率以及优秀率这些统计量值，又根据这些数据作出了特性指标矩阵；然后采用模糊聚类分析中的最优划分法得到了聚类分类结果，得到结论为：两专业的高级程序设计语言分数差异性显著，其他三门科目均没有显著差异。 接着我们根据课程间的联系，采用层次分析法得到各个科目在总成绩中所占的权重，即得到关于衡量学生学习水平的总成绩模型： 4j 3j 2j 1j 0.2323x 0.3619x 0.6090x 0.6664x +++=y 然后利用单因素方差分析法得到专业对学生学习水平影响的显著性05.0132.0>，即两个专业学生的学习水平无明显差异。 对于问题（3），我们直接利用SPSS 软件中的回归分析法得到高级程序语言设计、离散数学两门课程学习的优劣会影响到数据结构和数据库原理的学习。 最后，综合以上分析得到对于专业主干课的学习，我们应该认真学好专业基础课，以便为后续课程的学习打好基础。 关键词： 模糊聚类分析 层次分析 单因素方差分析 回归分析

SCOR模型案例分析

1.分析目前供应链的过程 2.确立供应链再造和取得改进的方法 3.量化同类型企业的运作表现并设置标杆 4.总结出最好的供应链管理方法，并尝试将它软件化 案例一:基于SCOR的汽车制造企业供应链运作模型的构建 一、引言 SCOR模型(Supply-ChainOperationReference-model,供应链运作的参考模型)是一个跨行业的标准供应链参考模型和供应链的诊断工具，提供了全面准确地优化各种规模和复杂程度的供应链所必须的方法。SCOR使企业间熊够准确地分析供应链的问题，客观评价供应链的性能，确定性能改进的目标，并为适用供应链管理软件的开发奠定基础。自前，供应链协会已经发布了它的SCOR8.0版本。 在SCOR的基础上，建立汽车制造企业供应链运作模型，可以使供应链上各结点企业理解供应链的运作过程，明确整个供应链中的利益关系者，分析整个供应链的运作性能。同时，由于供应链运作模型采用标准术语和符号，以整个组织和所有的职能分工都能沟通的方式确立流程，并且将具体作业与性能衡量指标相结合，运作模型可以为供应链的改善提供依据，使企业获取足够的信息用以支持制订决策。 为汽车制造企业所在供应链建立一套标准的业务流程，使链上各企业能够准确交流供应链问题，并设计相应的指标体系，便于汽车制造企业衡量各业务流程绩效，通过对供应链流程的管理与改善，提高汽车制造企业的核心竟争力。 二、汽车制造企业供应链运作模型第一层的构建 汽车制造企业供应链运作模型第一层为流程类型，对供应链进行基本描述，目的是给出供应链运作参考模型的范围和内容，以便建立竞争性业绩目标。 汽车行业供应链被公认为世界上最复杂和技术难度最大的供应链系统。汽车供应链以总装厂为中心，有数以百计的上游零部件供应商和下游销售商。其供应链主要包括供应商、总装厂、销售商、客户四个环节，其中供应商有总件供应商、组件供应商以及零件供应商，经销商分为直销点和代理商。汽车制造企业指的是以总装厂为核心的汽车生产商，包括总装厂和核心零部件供应商。 汽车制造企业供应链运作模型第一层主要由计划、采购、生产、配送及退货五个流程组成。

相似三角形基本模型——A字型、旋转型相似

课题：相似三角形基本模型——A字型、旋转型相似 教学目标： 1、通过习题引入，了解“A字型、旋转型”的特征与其中两个三角形相似的条件，并掌握其中两个相似三角形的性质； 2、利用“A字型、旋转型”中两个三角的相似性解决一些计算、证明等简单问题； 3、在“A字型、旋转型”变化的过程中经历图形动态思考，积累做“A字型、旋转型”相似解题的特点与经验。 教学重点难点： 1、在已知图形中观察关键特征——“A字型、旋转型”； 2、在“A字型、旋转型”图的两个三角形中，探索其相似条件。 教学过程： 一、复习与回顾： 相似三角形的性质和判定定理； 二、引入 相似三角形是初中数学中重要的内容，应用广泛，可以证明线段的比例式；也可证明线段相等、平行、垂直等；还可计算线段的长、比值，图形面积及比值。而识别（或构造）A字型、8字型、母子相似型、旋转型等基本图形是解证题的关键。 三、新课讲解： （一）、模型分析有一个公共角（图①、图②）或角有公共部分（图③，∠BAC与∠DAE有公共部分∠DAF），此时需要找另一对角相等，另外若题中未明确相似三角形对应顶点，则需要分类讨论，如图③中可找条件∠D＝∠C或∠D＝∠B. （二）、基础巩固 1、若△ABC∽△ADE，你可以得出什么结论（图1） 2、D、E分别是△ABC边AB、AC上的点，请你添加一个条件，使△ADE与△ABC相似。（图2） （三）、例题探究：

（四）课堂练习： 三、课堂小结： 我们今天这堂课收获了什么呢 （1）学习了A型相似； （2）学会从复杂图形中分解出基本图形。 （3）数学思想：方程思想，转化思想，分类讨论思想四、作业布置： 中考新航线251页

数学建模中常见的十大模型讲课稿

数学建模中常见的十 大模型

精品文档 数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 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，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎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MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。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 软件求解。 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，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、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，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。两者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. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，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，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，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。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除