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 x' v4 H% H0 A4 l
      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，
1 N0 J; R5 I) l7 A( u9 M, G      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，
+ _) C' D4 z  G5 G  m      6. 论文写作的能力。
% q. V& M* {1 o( o# S1
2
" e4 `/ G6 P2 A) A) r3
$ L: U2 Z( X+ s' O  L7 C& E4
5
6
' V2 U5 i$ y2 t" H# }" n数学建模中的典型方法
; r) b9 K0 G, M4 l
蒙特卡罗算法
: f  T' p7 q- {数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(常用matlab实现);
# S" [$ Q0 Y" Z6 c! Q( ]* i$ R% i& G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
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);
9 N: n+ `" c% W+ h4 l$ w  b网格算法和穷举法
% _* J! F/ K+ e+ i连续数据离散化
数值分析算法
图像处理算法(常用matlab实现)
% I; j) J* o2 b) _: s* O数学建模中的工具选取
# Z; {% Z: O. O! I* f: i- J; C
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
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。
" e5 b& Q$ y4 m: w; TMatlab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)
, a& C2 C: X1 d8 V/ @+ b. q4 ~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。
; Y- i' Q' p- B8 @3 X---------------------
6 p) T; y% O, ~% x5 p3 W作者：断桥bian
; p8 l0 E* T$ u5 n" p9 l8 K来源：CSDN



: B0 s' d0 q6 t2 k! A/ H( [3 T0 F

19980915zwt

谢谢分享！！！

z870609382

的圣诞节圣诞节是的是的
3 m- x, q4 T6 w: U  e# Q3 u& P