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
0 A& a0 o$ y# X数学建模的概念:

8 @! {$ k+ m; ]+ N9 ]      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，
/ ~: K5 w: L- W4 q; j" |      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，
( Q4 W% f; k( o6 w      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
1
2
3
4
5
, q" C3 F. B0 U' b) S# X) e1 x  z6
数学建模中的典型方法
$ c" p2 @' @( |
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);
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
. V1 ~" ^- c0 G) Y8 r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
. C0 O$ Q( g2 `, \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。
! B1 T/ s) x5 S  _. U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)
( a! o1 V) p( Q4 r4 U6 s4 YLingo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。
# D8 |" Z* X3 E, r$ H) K6 [- B---------------------
' K  t9 S- a; J% h作者：断桥bian
来源：CSDN
% {3 _3 k, o1 d6 H

19980915zwt

谢谢分享！！！
; q9 S  |% K" Q) I  @. J

z870609382

的圣诞节圣诞节是的是的
! i  p$ U# F: I5 p) M0 a