数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

# X+ C0 w, ~1 w1 w% i数学建模系列-数学建模那些事
0 S- k+ S2 ?0 \* h9 Q  Q数学建模的概念:
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4 K4 v, ]7 P. {, O6 P      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
0 {& f3 ^8 z, |      1. 数学思维能力，
4 P* _  w5 e9 r      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，
5 r" C: ~+ w+ Q. r      6. 论文写作的能力。
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数学建模中的典型方法

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);
3 \& r7 I7 h# a: q9 V/ D* z3 A) P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
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
1 h2 X0 R' V* g0 t' x% }5 x连续数据离散化
数值分析算法
2 V* S  B2 A1 j( r1 u图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取

2 }8 _! U4 ]8 Q, ?; [, A( s( P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。
& U% H4 B+ L. _) W9 q0 W4 R  ?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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* H+ U9 e/ e/ }# N4 u- ^; {作者：断桥bian
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谢谢分享！！！
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