数学建模需要掌握哪些编程语言和技术

数学建模需要掌握MATLAB、Python、SAS、Lingo等编程语言。

数学建模：就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。

数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（MathematicalModeling）。

不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。

数学建模编程算法难度取决于您的数学和编程能力，以及您要解决的问题的复杂程度。如果您对数学和编程有所了解，并且您要解决的问题不太复杂，那么您可以尝试自己解决问题。但是，如果您的数学和编程能力有限，或者您要解决的问题比较复杂，那么您可能需要寻求专业的帮助来完成数学建模编程算法。

基本上都是用matlab、spss或者是c的

matlab之所有用，是因为群众基础广泛，在中国普及的比较多，教材以及高手众多，有助于自己的学习，应用范围极其广泛，不嫌麻烦还可以把成果搞成图形界面，直接应用所需要算法，而且通过安装工具箱可以简化编程，直接应用所需要算法，只需要编写主程序就好了，工具箱网上很多~

spss用于数据处理，往往是相对较简单的应用，譬如做个回归，分析个主成分什么的~

c就不说了，如果那个论文用c的，八成是首次参赛~把大一学过的计算机公共课的知识搬进来了~

言而总之，matlab可以完美通行国赛和美赛，别说蚁群，各种算法都可以实现，而且还比其他语言实现起来的难度要低，掌握好matlab，将来毕业了还可以考虑进入一些软件公司，有好多软件公司都在做基于matlab的产品，上研的话也很有用

mathematica这东西学生用的比较少，一些高端研究人员用的多一些~

lingo主要用于解方程组~

spas打错了，应该是spss，不过读起来是spas的音，上面提到过~

mapple也打错了，是maple，据说很牛掰，但是我没用过，貌似超过matlab，但是在大学教师这一层面看，会用的不多，所以不一定有人教你用~

ps 我的文库里有我们队10年国赛国一论文，topsis和svm都是用matlab做的，欢迎交流

数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解

数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一

数学建模的一般方法和步骤

建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法：

机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义

测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型测试分析方法也叫做系统辩识

将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法

在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定机理分析法建模的具体步骤大致如下：

1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数；

2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数；

3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型；

4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模

数学模型的分类：

1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等

2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等

数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等

参加数学建模竞赛需知道的内容

一、全国大学生数学建模竞赛

二、数学建模的方法及一般步骤

三、重要的数学模型及相应案例分析

1、线性规划模型及经济模型案例分析

2、层次分析模型及管理模型案例分析

3、统计回归模型及案例分析

4、图论模型及案例分析

5、微分方程模型及案例分析

四、相关软件

1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。

五、数模十大常用算法

1 蒙特卡罗算法。2 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4 图论算法。5 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6 最优化理论的三大非经典算法。7 网格算法和穷举法。8 一些连续数据离散化方法。9 数值分析算法。10 图象处理算法。

六、如何查阅资料

七、如何写作论文

八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。

九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。

十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。

其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要

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