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
数学建模的概念:

$ V" {! ?. a" Q      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
/ E* p9 J  G6 L# _2 O) r$ F* v      1. 数学思维能力，
% ?: ^+ S+ I- ^, w9 }  I- Q3 O      2. 分析问题本质的能力，
7 c! ]% X5 Z9 a$ `      3. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
: F3 y$ a$ H. `  A  f/ ~      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
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数学建模中的典型方法
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/ X7 I9 B( J2 e9 L+ h% g蒙特卡罗算法
3 d# f5 I( u4 m0 j* @数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
% u& N' U6 B$ @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
# o+ R% c! A5 |1 I7 D' \. q% m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);
. b  H$ e8 C1 h2 \% F3 s( ]+ ?网格算法和穷举法
连续数据离散化
4 `4 {& |1 M+ X+ I数值分析算法
- p: c( b  }) M/ \8 j. L6 C图像处理算法(常用matlab实现)
: R" F* T( y. v2 w" @( Q2 w) q2 X数学建模中的工具选取

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。
; U+ I5 y# A, Z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 ~$ O. a$ u8 t" w5 s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。
- M$ \& a4 q) B( I" YMatlab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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作者：断桥bian
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谢谢分享！！！
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