数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

% d3 A/ X; d1 o5 f数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:

! r0 P$ k$ `& E/ F      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，
$ ~# d+ L" t2 z      2. 分析问题本质的能力，
* L$ E" ^( D8 p+ G* ~+ X      3. 团队合作的能力，
8 @2 C7 _' x4 D# f5 \      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
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, }7 k# x( A( h  U) q3 k, V7 W2
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8 F0 s7 X% @( I3 Z+ Y# U/ T6 i4 B数学建模中的典型方法
, n9 t! g( g0 [; w8 {! Z6 Z; r
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 R% K8 t, A% I) F' _图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
* E+ b7 ?" j0 P; ?5 i动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
! `; f7 p5 w& b% p4 V* |/ p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
# L$ ^3 a4 B4 P2 k* Q- B8 `# K* W& I图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
  k, G9 {& `! V& \* w0 D
) [+ d& l5 Y* T1 U' a4 \; _2 j, V6 S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。
# p9 m6 H0 M+ D) GMatlab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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) W8 Z: c) r2 H4 i# h作者：断桥bian
来源：CSDN

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