数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

' J7 a5 x, @% S: U数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:

* r  |* z/ o( [$ f9 ~      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
; S% n- F* K- k8 `" v. Y2 \' _0 x      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
/ y- _6 L# F* q6 k+ K+ Y9 b      3. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
. B6 f5 s+ ?7 j8 J      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
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);
$ Y7 U7 R; W7 V- j9 h. T/ A, i: _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);
网格算法和穷举法
连续数据离散化
数值分析算法
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数学建模中的工具选取

6 E, ], ^8 K- z: ~) A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。
2 K. {! k* X& r- J$ B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
, c( ?+ {& l, p$ T  X0 _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)
5 B' [7 W  X! H/ \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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作者：断桥bian
5 s) x( S5 |: l2 ~, h# F来源：CSDN
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谢谢分享！！！

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