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
& m( I/ D3 ]( T数学建模的概念:

      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
/ N+ y7 i" Y; Z% ^/ s      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
3 P# p( \" H7 r4 U  K9 X      3. 团队合作的能力，
4 L* U9 V1 t( x      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
: ~. k' y0 q* c  P; i2 t  n, j      6. 论文写作的能力。
- o# ?) b: @% B. }& W1
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0 M% I) U% w% s数学建模中的典型方法
! f8 J# |& j2 }0 A9 R( E
' D1 Q/ a/ v( E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);
* B- @2 Y) O; @! s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
连续数据离散化
7 l9 F' Y; ]% P& O数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取

$ {  s' l" n; z& d% K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
/ I3 ~, C/ A  `$ G* {$ Z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)
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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8 s1 ]. D  ]! w( d% R9 S8 F5 d- g. x' Q作者：断桥bian
; q% p+ j; D- |4 P& J0 g  B来源：CSDN
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谢谢分享！！！
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