数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

7 d! v$ q! J# Y; @  B数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:
, o! j# Q1 ]. ~
" R2 F* @9 n' c" j' Z! `+ E      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，
( E- X( u9 e9 A! k/ Q% K      4. 资料检索的能力，
. M5 v, B% y0 N* ^; G* z      5. 编程能力，
) b. G8 B, B* Y) ^6 f& q; y      6. 论文写作的能力。
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0 T; a* u+ D- L* d8 N4
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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);
线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
4 i6 [, v0 h/ H! C6 E) x图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
9 W" u1 K$ E7 x+ O" j动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
+ C7 m& c: ?+ S5 q. M, {( ?  l8 @! F: S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);
  J( H5 U" ^2 N  Z. F$ d网格算法和穷举法
连续数据离散化
数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
( K% Q3 J# a2 u0 `数学建模中的工具选取

8 k- X/ c/ F% ~+ I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。
" ^; }5 \$ A6 ~$ g7 Z8 Y' n# w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。
' n% ?5 A1 `3 y7 T, N! _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)
& J( K9 ?: D# K2 [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
& W; C5 ]3 ]8 W+ {来源：CSDN

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