数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

& K/ {9 @) M% q2 x6 R6 |* u* a数学建模系列-数学建模那些事
数学建模的概念:
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$ r& w8 S$ M0 v; U! f& w! g9 z      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，
4 f/ Q2 y# ]5 v4 o% x      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，
9 r0 Q8 Z- h6 G6 W# c5 \      6. 论文写作的能力。
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0 X9 s: F4 K$ X" C1 C数学建模中的典型方法
* C8 D7 F8 }4 }
: u2 f( N, z- L2 b' k蒙特卡罗算法
' A2 Z, A  ]6 F4 J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);
+ j( r: U  D% ?7 [& ~图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
( D& `+ i# z7 L* C( X* l) q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
连续数据离散化
数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
' e& x9 ]3 q9 I  \数学建模中的工具选取

0 V% N. U2 V3 O: a2 R. }: _' 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。
- O! x, ~% ?9 u5 G7 i. ?! X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。
# T& v3 x# w- z, ~; o. HMatlab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)
$ H9 G9 B0 s0 m' X) sLingo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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5 n7 O5 ?; w1 a作者：断桥bian
来源：CSDN


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