数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

8 s. K% \6 o3 ]# [数学建模系列-数学建模那些事
1 Q3 b9 L- H/ o: F数学建模的概念:
1 x% I; `# g6 Q  [
+ [/ z2 r# `+ O      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) W' }. Z" c# x# P% B      2. 分析问题本质的能力，
8 W% r* t) Y5 e+ R! Y; Z2 {3 _      3. 团队合作的能力，
      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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" ]+ e/ l7 \5 R# M数学建模中的典型方法

; E( _0 r- W. C( y2 @蒙特卡罗算法
0 W! H$ A3 C, F9 K1 C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);
动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
9 P+ v4 Y: K$ n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
: M) a! r4 M! N) q. c& x数值分析算法
9 A; j& N3 |2 J$ n- B# S$ D9 l图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
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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
) Q. n. R4 t/ Z. o- c# E9 Q& 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。
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)
$ r# t( `: y$ uLingo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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% ?$ s" k: e4 i8 c- S4 S. ]作者：断桥bian
来源：CSDN

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