数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

1 K5 F2 `: J! L数学建模系列-数学建模那些事
9 q* c; Y4 B2 w/ m, U* x数学建模的概念:
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# e* I( a0 ~( u: T1 L      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
# x  W/ G4 `2 ~& R0 }) t      1. 数学思维能力，
. W# H9 A% G# S3 a, }      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，
) G$ l2 }9 ?9 Y: w      5. 编程能力，
      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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* p: B4 b! g  w% u" Y蒙特卡罗算法
% g9 V9 h) ~! a0 B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);
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
( W0 u: m/ ]! j  q2 Z- m1 ]! _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
" M* H% y/ E8 b3 K) G  v连续数据离散化
数值分析算法
; A& u, |' I. ^图像处理算法(常用matlab实现)
3 p! Y! P  B) [" i5 \. W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。
9 i9 w7 b2 Z/ f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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作者：断桥bian
来源：CSDN

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谢谢分享！！！
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