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
数学建模的概念:

" E% P) C1 V6 |$ 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
/ k6 I( E# E) ~) t: i" M      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
8 N, Y7 y8 q# i' G* l# u3 h      3. 团队合作的能力，
0 a9 n9 r' v, Z# r; L      4. 资料检索的能力，
1 z; h% _4 ?& g7 B; ~# g      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
1
; S; U+ J( a/ j1 V2
$ p* ~( M8 n8 |  L8 g; Z0 T3
! B8 Z5 I& y* P4 _4
5
7 Z! p2 z/ C+ d( N1 v6
3 h  Y. Q* o- o5 ]8 y数学建模中的典型方法
, e5 L7 t' E% i% j9 N% [
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);
; K* Q3 T- K5 j/ _2 W5 {线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
; o4 s, n+ q; l! S图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
) x' v; T  n3 `5 \" K" q# B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
. G' ~, y9 [) p2 q; R# t; R; |. h  T图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
8 D1 C) Z# I( Z+ c* a+ Q+ p
) `2 \; u5 X7 V: l. J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。
, e, n! ~1 ^" {/ i/ X# y! V7 C% H6 o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。
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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/ E0 \$ S( {' `+ x4 P; h作者：断桥bian
6 w* d! H& P" @4 t来源：CSDN
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