数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

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! w1 Q5 a8 f; [! x: Q& E数学建模的概念:

2 {* V; b  ^+ o9 D; y5 R0 w      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
! L9 F; e* p  g3 m1 b      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
1 L3 _! U" S4 z$ l3 j      3. 团队合作的能力，
# I4 _$ q4 D6 G' f9 V* h8 U& l      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
( S1 e% q" H  C" v7 V      6. 论文写作的能力。
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+ K: c0 o) }$ J! p, l2
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( Z- ]# T2 T; F0 R% y# a, A$ _+ N数学建模中的典型方法

$ h6 R3 m; Z+ X! |2 ?5 B: w) a* A# A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);
9 f) n; |! W6 ]+ S/ A2 e- s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);
; n! K/ ^: @- W# C& U2 Y/ n' C9 e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);
网格算法和穷举法
连续数据离散化
数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取

0 R. S; j, q0 r* }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
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。
$ E9 d1 h$ P# s/ f' a1 M& 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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