数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

数学建模系列-数学建模那些事
! O8 G+ F( K" M" c  |$ r; o数学建模的概念:
: J0 W8 d( _2 U. W5 N: K6 H
      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，
      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
7 u: f# H! O3 e, k4 n1
" Y* x( W8 [* K+ ^2
3
: w% n  ]/ O( }: M4
5
. a' y/ Q( t0 C# I6
6 E: I% i6 o+ H! Y) f1 F数学建模中的典型方法
  m- v3 F# `1 X# w& a, P& y
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);
. N' O0 ^; O0 M9 K; I3 s线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
1 D9 E9 j3 j- L" ?+ ~/ @/ o0 }' Z  q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);
0 a8 L, U  Z( P" ~! ~1 ^; Q0 D: O+ O1 n网格算法和穷举法
# M# G* @% C& n7 v$ ]; _/ T  y连续数据离散化
数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取

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。
, w, s. Z& T  `5 F) K* ?  J) h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)
. G6 Z$ ^9 L& y1 n! dLingo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。
---------------------
作者：断桥bian
来源：CSDN
% o+ Z, G( g4 Y9 `$ @
# v: v8 _: H% q; p
* ]; g  b/ ]9 R' I2 z& p
5 y: p' B! U. p2 V. M1 _% S

19980915zwt

谢谢分享！！！

z870609382

的圣诞节圣诞节是的是的