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
数学建模的概念:

$ l4 {, j- k) z# w      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
( N/ b& @3 B8 B, @7 D' e* h5 v      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，
; K& t/ [7 b6 x      4. 资料检索的能力，
& R, `: A, x8 G      5. 编程能力，
; |; a7 K; o* p; Q! g7 Y! ~: o* S8 u      6. 论文写作的能力。
0 g  D1 f' J, D/ f' y1
2
8 \  a# n& X/ ^7 M3
4
- e) P9 M1 L! @: ^5
6
- a! m  b+ e, O. ~9 t- j' z$ A/ }数学建模中的典型方法
* t6 `# c$ X: f5 ^2 \! S
9 u, X9 S5 y( u; T7 y# A3 }# i蒙特卡罗算法
( }$ N6 y8 R5 j/ l. ^5 w' H& X4 ~; T数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
% ?5 @+ c& i$ c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 d) H1 Y& _& G: h& \6 G! v; }3 V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);
2 L. A: p$ O2 t2 l网格算法和穷举法
连续数据离散化
4 v) }0 u& i$ W) }. x5 t数值分析算法
, o, r: s" `  {& L1 Z7 S图像处理算法(常用matlab实现)
0 t1 r# Q7 k0 b! J1 c. M数学建模中的工具选取

4 c2 ?) j* w1 \: K# e8 U: k' Q6 G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。
% G7 ]5 c* e0 nMatlab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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1 M& i8 Y, [% b4 L作者：断桥bian
来源：CSDN
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谢谢分享！！！
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