数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

  U1 l9 ]. |! U3 L. {1 z数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:

      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
2 ^: |1 n7 Q1 T4 ]* b      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
# V9 ^* W% Z5 D4 C      3. 团队合作的能力，
      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
( z: i% n3 `2 Y2 c2 o: {# Z, v      6. 论文写作的能力。
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. K2 T/ `2 T1 q, B+ o( o数学建模中的典型方法
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蒙特卡罗算法
1 B! w9 W! k  ?: m# n6 k6 E9 ], s数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
& q* E7 E! |( [3 Y$ I线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
; G6 M- w1 a% f: V8 _9 T3 I1 m图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
( _3 E# e1 [# y) Q( ]) O; r# l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
3 }0 C4 ~; h- f2 Q连续数据离散化
- Q0 ~' T+ B1 i- H  i2 z1 s数值分析算法
! F4 l- R, Y& @/ X( }: @  v图像处理算法(常用matlab实现)
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。
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)
, G/ b" y! [, [! bLingo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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4 B6 R3 w- v2 P3 D作者：断桥bian
来源：CSDN

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谢谢分享！！！
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