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
/ R3 ?: [$ O2 G+ Q数学建模的概念:
: B! N3 z1 b6 F' U5 p& K% u+ 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
$ w3 {+ r2 ~% ~) B; u      1. 数学思维能力，
. j( z' d; J/ S6 I: u4 r( s; d      2. 分析问题本质的能力，
      3. 团队合作的能力，
, r/ J) i6 L2 }0 a" N: t( \      4. 资料检索的能力，
* z: X6 J  q8 C: r4 ^$ Y      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
1
  l$ C5 ~2 e+ ^2
2 ~( M: Q7 U* U( H6 s4 x; D% X3
4
) ^. n  V$ }; A9 C: U5
1 N, {% x4 }! O- p' t6
数学建模中的典型方法
) ]2 ^) ~  Y: V- D6 T# `
蒙特卡罗算法
& F, F1 `9 c' Y1 h0 d9 p. \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);
. _5 o# b+ w- a/ L% P' S# D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
4 T4 D2 b% k/ F; o6 Q连续数据离散化
7 k4 @- e; |2 J; j3 @, @# s数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
# k4 V1 j+ e0 ]  J( j数学建模中的工具选取

% {  d2 m1 z- Q9 F9 n; E8 }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。
8 |/ Z% F$ ?8 t  t7 l) R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
% _6 }; x) w  W; r; X' U$ _  I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)
, D2 s) T% M0 z! X4 N; w) e" y0 _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。
---------------------
8 l4 U. r: q. f4 n* E( e- D作者：断桥bian
4 |3 R7 ~( v% u% d4 J. k. Z+ {来源：CSDN
% [6 `7 I+ {, P7 V% H
, ^8 Z5 M  H: g1 |% H9 `. P, S

19980915zwt

谢谢分享！！！

z870609382

的圣诞节圣诞节是的是的