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; V7 u, X1 x" k2 P1 g数学建模的概念:
5 d4 O+ n# e, l' S6 {/ B
0 ?/ i8 N' j+ f+ r: Z' j      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. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
+ Y$ R* q+ `8 ~+ n$ R      5. 编程能力，
3 M% u1 ~! i7 j9 ^      6. 论文写作的能力。
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8 r/ i8 w* L/ s# X) _! R& x! X' U+ `3 F3
4 c% t; i4 G) O4 h6 F1 I. U4
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数学建模中的典型方法

7 S9 k: z& w  T' W; K8 v% O+ M- ^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);
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);
6 j3 f; @# r# a. R! [# N网格算法和穷举法
连续数据离散化
数值分析算法
2 a0 x: @# @9 G, N图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
2 T0 }/ N# h+ f
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。
: a1 |* D  l$ |/ ]" b6 t5 _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
, _+ ?& a* k) n! S  x9 |0 ~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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( b- M7 z7 b) S/ n作者：断桥bian
: k. T4 Q' @- ?3 |. c4 E: |- f来源：CSDN

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谢谢分享！！！
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