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:
5 b5 C& J& T( b- \9 {. n
      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，
% N0 o8 ]4 Q( J      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，
* a7 D$ O& C* B& O" T/ y. ]      6. 论文写作的能力。
1
8 _1 O* \' r0 e4 r' w2
, I2 l  Y! v9 k- o/ b# `% b3
2 t1 W$ z. j6 N# V  N- T4
; r: Z/ M3 o* z0 W4 p5
6
数学建模中的典型方法
: \$ s4 E1 D1 j6 [3 D5 z/ y0 O
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);
2 y# r, }. W6 E2 v- U! f线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
, H: f1 i, A' N2 _  c5 `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
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
' d' y- Y5 K6 {: v8 I连续数据离散化
7 b+ P' M7 B0 R数值分析算法
9 p: U9 n, @6 D0 x图像处理算法(常用matlab实现)
9 _) T* y6 X; Z8 H: d数学建模中的工具选取

: ]8 I& @( B9 L, d( X; F2 {! p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
/ e! z2 J- n" N' u; C. h% L2 h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。
---------------------
作者：断桥bian
来源：CSDN

: R9 L' b  v! ~1 j: W4 d

) j# h0 a' r* ]- q3 z8 d8 Y1 s

19980915zwt

谢谢分享！！！
" o3 e* ^0 R% M; d8 q( E

z870609382

的圣诞节圣诞节是的是的
9 Y5 L/ `/ @9 m- ~2 V. @/ G/ Z