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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
3 v/ T! g, n, g H- U4 V
数学建模系列-数学建模那些事
4 l/ n2 P1 _; p1 t% z% q9 }8 M数学建模的概念:
7 [9 V8 s' h8 Y, y* f2 |% _; x' }% U9 {& S3 O
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 @: v( a5 f+ k; c
1. 数学思维能力,
: B3 E8 v7 i2 t! Z9 r 2. 分析问题本质的能力,
8 y% A8 h! e+ \4 e7 f 3. 团队合作的能力,
1 G2 s6 A ^$ g0 x* _6 x! P, D' T 4. 资料检索的能力,
7 d) |, @* q1 H3 ^* ^& ]4 @ 5. 编程能力,( O0 y" y3 K( _ }# i% H
6. 论文写作的能力。/ O, c9 l5 y' Q `' n2 {
1- u8 i& D: ?( z& J0 d
2
# x/ H7 I' {' E9 L3 H2 Q33 m# o1 g3 M- v3 k
47 b) k9 K" M$ m
5- |- W+ m2 l4 e8 Z& O0 u
6
( Z% X7 i; ?& ^0 F& V数学建模中的典型方法
" |% |+ Z# M' z+ e% W5 n' I* b7 d
蒙特卡罗算法4 c6 Y" c4 J7 _. y
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);' I8 N8 |" G+ f; a4 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);4 P) o4 w& Y* \' q8 D( n: J
图论算法(包括最短路、网络流、二分图);. d' r; M: v% K% S
动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定5 S2 a7 L- N3 D7 k( M8 m- \6 x
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); W2 Z5 _! ?1 _4 G. p% Z
网格算法和穷举法
$ y9 w" c4 X) |/ @& k连续数据离散化
+ u2 M8 }0 C& X9 |( [数值分析算法
& K" H! s$ U4 M! K图像处理算法(常用matlab实现)9 F! \; {8 }8 o" a
数学建模中的工具选取2 n7 i+ \/ c" B6 d- {
7 l W( F( r' }5 k1 x, b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/ F' g$ }" ~4 o7 f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
* A6 L! @2 `- B2 _$ v+ ^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。
, L- _$ U" `* z- u% |/ @8 rMatlab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)* P# v3 b& ` v# r+ t L
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。
: o( L6 n# q% Q6 M% d--------------------- + }8 Z) ^) H! J S6 e$ f$ ]* i
作者:断桥bian * k* p. G- f' i# M" M+ a& L, v* }
来源:CSDN " o8 Z' K- D8 g( K* {) K& o% T9 Q
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