数学建模社区-数学中国

标题: 数学建模系列-数学建模那些事 [打印本页]

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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

# ^: w$ ?- Y) W: e$ l数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:
( S6 z$ p( H2 D
& C; k6 x0 K& F: T# D  c      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
      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
      3. 团队合作的能力，
$ a- N/ y4 e& E9 @7 _9 ^) f  y$ q      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
1
7 c) T5 P& D! Q( r9 d2
( F5 G. p3 M7 b7 R3
4
5
6
- o3 t! I5 h! k, k  l/ m数学建模中的典型方法
8 w( k  c( w; ?6 X
蒙特卡罗算法
- G5 g( g  L# e' a; p: O$ G. x6 c数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
* E' `4 v& F: o, X: Q) X* f图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
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);
5 k  H9 d" m4 l: n& Z; p网格算法和穷举法
连续数据离散化
+ w; K+ P% X! h* q* w. R. n# f数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
& r/ @* H3 c/ ?0 H' i! ?7 _, ^3 C' U数学建模中的工具选取
; v, Z, F$ y& b6 |1 ]
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。
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
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。
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)
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。
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& S2 o9 M7 r  H8 x: C作者：断桥bian
, [) i. I3 {+ P9 W- |' K. t来源：CSDN
5 b. C9 x2 O: m
- _- \2 R1 w! e. b- T
) C5 N; P( J9 ]( F; H5 H, n

B题桂林电子科技大学10595005队(1).pdf

2019-7-27 15:39 上传

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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
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