数学建模系列-数学建模那些事

杨利霞

. O+ E( x; {& i3 X) n' n7 F; P5 s' x数学建模系列-数学建模那些事
2 z* D$ e) P  |数学建模的概念:

      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
2 w; n& Y4 z6 b- F  x. Y9 I4 n      1. 数学思维能力，
      2. 分析问题本质的能力，
/ z" m+ F3 T  X  d/ Q5 D      3. 团队合作的能力，
0 O' K4 N- d' n; n      4. 资料检索的能力，
      5. 编程能力，
3 d: `+ q" A. O3 q. b5 F      6. 论文写作的能力。
; R: [  U3 Y0 j: e( s1
2
3
* w) {' y3 Y! K! Y7 W( |( m4
5
6
数学建模中的典型方法

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);
! m7 ?3 {% A2 @- Y/ e1 }线性规划、整数规划、多元规划、二次规划(用lingo、lingodo、matlab即可实现);
% [. H2 `0 h  V0 C! c图论算法(包括最短路、网络流、二分图);
7 Q' b" _$ p9 y9 {: g+ `* W* Y/ ?% I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
8 ]' U4 ]% {, N图像处理算法(常用matlab实现)
数学建模中的工具选取
8 \6 R# A' c5 [, C4 v
0 W$ k5 y) J  z- ]; c1 D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。
" ~0 b# Y" u+ B+ h' m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。
% K1 {: F. w3 F3 EMatlab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。
---------------------
, l  l7 c8 _5 T% P, O0 }) y作者：断桥bian
来源：CSDN
2 \$ }" s) c7 O$ }8 N$ u
/ s/ |! v' A# W

! S) D# ^9 R& M/ y/ l

19980915zwt

谢谢分享！！！
( j! q4 B3 W. g4 D4 l- [

z870609382

的圣诞节圣诞节是的是的