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标题: 数学建模系列-数学建模那些事 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2019-7-27 15:40
标题: 数学建模系列-数学建模那些事

' ]5 D3 v3 M; N2 H1 V+ x9 s数学建模系列-数学建模那些事' [' j& H1 W. q6 s) \# k
数学建模的概念:
) c1 s3 W; {+ U: z( J' I! k( c8 Z% i- M7 W6 Z
      所谓的数学建模就是使用数学框架解决实际应用问题,数学建模在解决问题的同时能够培养
9 ~$ Q: r3 x; [8 i/ y8 L* F      1. 数学思维能力，
3 `' k. Q3 y' R% V" u9 M; {6 o      2. 分析问题本质的能力，
- Q) r  ^& b& X. f      3. 团队合作的能力，
' n3 \' {, V  }% J3 h9 J      4. 资料检索的能力，
* x, M3 w. ?& z# H      5. 编程能力，. i$ \: F6 _+ u0 X
      6. 论文写作的能力。
' P9 P: l, H1 y2 |1
6 n+ B0 t! V; W6 f; Y5 z26 {0 R) s  X" V: H
3' E1 Z5 }" J7 |0 m8 @* @
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数学建模中的典型方法  r6 U# ]  h3 k' O

; F9 k& h) L3 ?# K' X" ]4 ^蒙特卡罗算法7 G. \6 o5 W3 L2 I3 D
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);6 ]: B) U/ w- ?4 r# ?  b7 _
线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);" N* Q# P( u8 ]7 @4 g1 a
图论算法(包括最短路、网络流、二分图);: S; A2 i' G8 k) S+ E
动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
1 @% `8 _7 T. g% q; I8 B& K! g最优化理论的三个经典算法(模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法);
$ {( |7 R& q: t2 _网格算法和穷举法& E6 c3 W) i! P2 _
连续数据离散化0 z! P: H. I/ q% b
数值分析算法# e1 X3 g5 w3 |& m
图像处理算法(常用matlab实现)7 G4 m$ V0 V9 Z* O3 L  C
数学建模中的工具选取$ h) H: S$ J6 a9 E7 D6 `
- i7 s' J7 ^1 j" o% T( |" _6 D
好的工具能够提高工作和解决问题的效率，数据建模并不是让你用手算，而是有许多的工具帮助我们完成计算。所以选取适当的工具很重要。 + s4 l% v" {3 C3 n
数学建模中常用的工具有: Matlab、Mathmatic、lingo 、sass、spass 等。 有些工具在解决特定的问题时会比较方便，所以个人认为我们 ) n5 U; x8 E8 Z0 p( P& i
可以根据解决的问题的类型而选择特定的工具来提高我们的效率。/ [9 k% @3 c  K1 V
Matlab是全能的，也是比较常用的工具之一，用它可以解决几乎所有的数学建模问题，但是matlab学习成本比较高，学起来稍微有些难。(Mathmatic相同)6 H% g- d7 B" N' ~) ]- I* ]3 a
Lingo在解决线性问题上面比较擅长，操作简单，傻瓜式编程，学习成本比较低。建议遇到线性问题首先考虑用Lingo。" u/ x, C4 w2 O+ [9 v1 q! P
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( B1 q9 O' h! u0 q作者：断桥bian 5 b" b' H  q% t5 G* q; N) `
来源：CSDN 0 h  o& |( E8 @! g+ E7 L# p/ G
5 A) a8 y/ S2 Q4 \5 P  j' _/ Y) }

  y3 K! w: X& ~$ Q  s5 Q" v5 p7 H0 b1 Q. b9 |2 C! h( H5 a

B题桂林电子科技大学10595005队(1).pdf

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作者: 19980915zwt    时间: 2019-8-19 11:10
谢谢分享！！！
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作者: z870609382    时间: 2019-8-23 22:15
的圣诞节圣诞节是的是的. e! s6 x3 A# A' ~




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