数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

& t$ `  b+ s4 M7 q+ }( P数学建模系列-数学建模那些事
$ ^# N1 Y9 X3 {: X数学建模的概念:

3 N- y. [" |8 t! ^& Y      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，
; y8 J1 {# ]0 s( O: S& p0 E      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，
      5. 编程能力，
      6. 论文写作的能力。
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数学建模中的典型方法

5 e( R4 b1 q5 g8 g蒙特卡罗算法
; l  }1 ]7 X# m  W5 P+ [数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
0 l; a" S, f: _3 v. b  \( @5 N4 V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);
, m2 F! ?8 [, b; m0 _$ E! Z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);
  Q3 w7 t+ e, E& Y2 f' E% Q网格算法和穷举法
' n: @! N8 X- ]连续数据离散化
, q8 k1 N, |7 S7 L( v8 E6 P, i4 @数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
% h- P3 s# k5 I  O0 S9 I9 A数学建模中的工具选取
3 V7 {. e! G5 g$ g+ }
; @9 p3 G  B7 l& A. A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)
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
来源：CSDN


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