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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
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数学建模系列-数学建模那些事6 L5 H( I. V5 t  {6 {( p7 A/ c
数学建模的概念:9 I3 q/ Y1 g; J( C
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      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" z4 ?  A+ \! Z, h7 Z
      1. 数学思维能力，
! k" m6 r; A6 Z) V7 Y& n: d3 u      2. 分析问题本质的能力，& ~, M2 r+ ~* ~, ?
      3. 团队合作的能力，9 P  R, ~- U! u* L7 [' ^* q' t
      4. 资料检索的能力，, W  C! E9 A2 E% k% X
      5. 编程能力，5 t% V! E! f$ Q5 G3 p6 k9 F* m
      6. 论文写作的能力。
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数学建模中的典型方法
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蒙特卡罗算法& C1 |. L; L3 e2 a4 x, x0 f2 b
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
  }- F0 k, }& v8 B( h4 m线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
3 B+ F/ D- d1 D' i图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
/ R: p: {" z8 T3 n- i1 m动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
% T: P+ J' z% `7 Y3 H  G7 w- C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);
9 m. j+ d) S0 |! ]( s* @) {- Z网格算法和穷举法( ~9 u6 v7 h+ X
连续数据离散化
6 W; O( e% m2 d+ L8 z3 C' ~数值分析算法- W) h# P  A5 ~5 F& o% s
图像处理算法(常用matlab实现)8 Q# D8 k: f( n
数学建模中的工具选取
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  f) u: o1 j" K2 S& \, I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。 , Z% W7 M2 h) ^/ p6 I
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
1 a9 D5 |) X) ]: f$ f( v7 d& S. G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。
+ r6 d( q! m% l  AMatlab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)' T4 ~& [+ H: L! k& Z9 m
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。( H4 P8 a0 ^# x: T5 ]" \% T
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作者：断桥bian
  @) Z; Y6 I0 l; v9 k来源：CSDN
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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！！！0 A' `) {! w& r
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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