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
& i# U3 P# l) K0 e数学建模的概念:
0 t. h! {2 h; u3 P3 v
8 x. v' N' x$ ~" K$ H4 s6 H      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 O- L6 O: ^: Y3 i      3. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
+ e7 T! B4 y5 c) X9 j* `2 l      6. 论文写作的能力。
1
3 P" g* ^# b* |  O2
9 L  k4 S! F3 a/ K4 Z* z* P3
4 K, y+ W% q. K& Y4
5
+ X- T: E8 w# V5 s, c/ q6
/ ^* \2 V0 J' ^8 ^  Z数学建模中的典型方法

蒙特卡罗算法
( j+ ~  A0 i3 v. L" N/ \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);
& D- }* K. A7 h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
. Y# `# ~; }$ c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);
: m5 ]( V# t% b! A网格算法和穷举法
连续数据离散化
0 U* S3 s3 ~9 [' A0 N3 z数值分析算法
5 J# l8 D3 j: M4 l! t4 s- [图像处理算法(常用matlab实现)
' X+ E  Q: i, @+ d数学建模中的工具选取
4 B- h! I5 W. H$ I+ m" N2 A
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。
$ }* p- E& @* u# {9 _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。
) h  j+ g' v; y0 i' R* _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。
6 |) W9 C4 w/ V* N4 U! S---------------------
/ m! k& O: g  B# @) _$ G作者：断桥bian
来源：CSDN

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