数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

  G7 D6 _2 x7 W3 ?+ _- u0 T数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:
7 o6 G8 d0 u3 H7 q- y
      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 \9 `+ Y( g* F1 V8 W4 m* g      2. 分析问题本质的能力，
      3. 团队合作的能力，
( X6 l) l. s: N+ W) D0 k      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
. p! i: o1 ^+ I0 P5 E      6. 论文写作的能力。
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2 N$ E. r* z) M数学建模中的典型方法

8 |7 {& g4 N8 C5 D: z3 M2 u. ~, o蒙特卡罗算法
  J7 i7 u& d: r' a4 x0 i1 v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);
$ w8 @; ?7 }( m5 Z% U/ D3 e( E动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
+ w5 d  B0 R: J. Q+ {7 O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
5 b0 K* K, O" x  a- H( L7 r连续数据离散化
  P# L  K) _4 t0 u) `% b( x0 j8 |- b数值分析算法
& L# t% {% Y. S2 U) m8 g  w! i图像处理算法(常用matlab实现)
& J( y. ^5 {/ q  r7 |, m( S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。
% b* ]' `0 P% O% `5 l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。
! P, Q4 R( S* d8 z$ ^$ [+ S) gMatlab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
* P8 T2 m) p" t) t/ ]. A6 |# ^3 ^来源：CSDN
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谢谢分享！！！

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