数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

! H) L( t- o9 Q数学建模系列-数学建模那些事
# ~/ ~" `3 M- g; q9 e/ ?8 F: ?数学建模的概念:
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3 a7 _' Q  x  a& x" G& U      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
) ]5 h2 B; U' |' A2 @! P      1. 数学思维能力，
: G/ ?- y6 v7 S      2. 分析问题本质的能力，
7 p+ n' `5 b, O. I! a5 m$ j0 O      3. 团队合作的能力，
2 y( ~5 I1 E% D' ~: G      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
6 [# r5 E9 v  ^      6. 论文写作的能力。
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数学建模中的典型方法

# ^) S* ^" Y; u0 I& j7 n+ J蒙特卡罗算法
+ g6 C, ]* {3 P- F" C数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
- c  B( c5 t& ]0 w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);
动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
/ x8 _0 x/ V6 r* Y. p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
6 y/ `0 [1 A& J! E8 t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

. V! ?' S8 U1 }" T7 W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
3 H5 S' A- @7 M! k, A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)
$ N3 w3 @8 u9 C  ]/ M( ILingo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
4 X4 A. _9 X. p5 R! F0 P来源：CSDN
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