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:

1 B; S! v. a  ^/ r      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，
      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，
. }3 j6 U6 Z$ h8 T% S3 b' Q6 \      6. 论文写作的能力。
; }  A8 p, K5 k$ \, b1
2
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7 ?+ o, Z) f4 N% b4
5
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9 r; _4 P) r/ H. M数学建模中的典型方法
" v! n6 W0 h5 k* M2 P! Y
蒙特卡罗算法
# F: m5 O: ]. n! K/ T# F0 O# E* e数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
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);
/ j0 {2 H& u0 x% v9 I; W( ]动态规划、回溯搜索、分治算法、分支界定
2 u( b* u% ?0 e+ H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
数值分析算法
, o4 Z! n! T8 o8 Z图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取

& b# a+ G8 D8 N+ L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。
5 @# {  d) _) C' s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
" V+ v% L  ?- T9 m- [0 e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( Z+ l  g: _' GMatlab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)
+ [% _& m  q0 P% _, A, jLingo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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  D+ j/ A  o; B' {; D8 q% p3 i作者：断桥bian
4 {, N/ m. {+ t3 Q: Z) j* Y来源：CSDN



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