⑴ 如何學好數學建模
數學建模是使用數學模型解決實際問題。
對數學的要求其實不高。
我上大一的時候，連高等數學都沒學就去參賽，就能得獎。
可見數學是必需的，但最重要的是文字表達能力
回答者：抉擇415 - 童生 一級 3-13 14:48
數學模型
數學模型是對於現實世界的一個特定對象，一個特定目的，根據特有的內在規律，做出一些必要的假設，運用適當的數學工具，得到一個數學結構。
簡單地說：就是系統的某種特徵的本質的數學表達式（或是用數學術語對部分現實世界的描述），即用數學式子（如函數、圖形、代數方程、微分方程、積分方程、差分方程等）來描述（表述、模擬）所研究的客觀對象或系統在某一方面的存在規律。
數學建模
數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。即通過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程後，將實際問題用數學方式表達，建立起數學模型，然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解。
數學建模將各種知識綜合應用於解決實際問題中，是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一。
數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟並沒有一定的模式，但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特徵：模型的可靠性和模型的使用性。建模的一般方法：
機理分析：根據對現實對象特性的認識，分析其因果關系，找出反映內部機理的規律，所建立的模型常有明確的物理或現實意義。
測試分析方法：將研究對象視為一個「黑箱」系統，內部機理無法直接尋求，通過測量系統的輸入輸出數據，並以此為基礎運用統計分析方法，按照事先確定的准則在某一類模型中選出一個數據擬合得最好的模型。 測試分析方法也叫做系統辯識。
將這兩種方法結合起來使用，即用機理分析方法建立模型的結構，用系統測試方法來確定模型的參數，也是常用的建模方法。
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究對象的了解程度和建模目的來決定。機理分析法建模的具體步驟大致如下：
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設，確定變數、參數；
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定參數；
3、 用實際問題的實測數據等來檢驗該數學模型；
4、 符合實際，交付使用，從而可產生經濟、社會效益；不符合實際，重新建模。
數學模型的分類：
1、 按研究方法和對象的數學特徵分：初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等。
2、 按研究對象的實際領域（或所屬學科）分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、污染模型、經濟模型、社會模型等。
數學建模需要豐富的數學知識，涉及到高等數學，離散數學，線性代數，概率統計,復變函數等等 基本的數學知識
同時，還要有廣泛的興趣，較強的邏輯思維能力，以及語言表達能力等等
一般大學進行數學建模式從大二下學期開始，一般在九月份開始競賽，一般三天時間，三到四人一組，合作完成！！！
數模網 ：http://www.shumo.com/main/
⑵ 以前沒學過數學建模，數學建模現在好慌亂怎麼辦
可以聽學校組織的建模培訓課或是和學長學姐交流合作建模，這樣入門會比較快。不過，主要還是要靠自己學習。建模三人一組，每個人負責建立模型、編程求解和撰寫論文這三項任務之一。所以，建議你挑選自己最擅長的任務，然後尋找志同道合的隊友。大家各擅其能，共同努力。祝你成功！
⑶ 數學建模剛開始什麼也沒接觸過，從哪裡開始學習，聽老師講了，聽不懂
沒有接觸過也沒有關系，只要跟著老師的節奏走就行了，然後學好知識點結合習題進行練習
⑷ 對數學建模一點不懂的人該如何搞好數學建模
賽前：必須確定自己擅長哪個方面（數學建模、計算機編程、寫作），平時在訓練時著重鍛煉這方面的能力。
賽時：做題過程中，注重知識點的搜集、整合。就我所做的訓練和做參加的比賽來看，建模的題目都是有原型的，這個比賽只是將原型不斷擴展。本質還是圍繞著某個知識點展開。另外，學會利用網路搜集資料。很多題目都需要大量的數據進行佐證，或者運用到前人的論點，所以必須通過各種方法找出這些信息點。
⑸ 數學建模我一點都不懂 馬上還要考試 怎麼辦
問成績好的人，鼓起勇氣找老師，如果你是男的，賤一點，沒關系。
⑹ 呵呵，數學建模聽不懂怎麼辦啊
那都不學了撒!!!
⑺ 如何入門數學建模呢我大一可以說是很小白的狀態了，現在開始學習5.17比賽
本人大三計算機專業，17年電工杯二等獎、MathorCup一等獎、國賽省一等獎、數創杯一等獎，獎項很水，但有必要介紹一下我參加建模的過程，希望對學弟學妹們有所幫助。
本人大一沒想過比賽，大二為了我女朋友才跟她組隊開始學著參加數學建模，從2017年2月開始上《數學建模》與《數學建模軟體》兩門選修課，從中對MATLAB有所了解，數學建模課程比較枯燥，僅僅是聽過而已。
到2017年4月校賽，開始拿到校賽題目，時長15天，這15天的時間所做的題目是2017年認證杯第一階段賽題：考研移動端產品的使用與評價，本題有大量數據，曾經高分通過計算機等級考試二級MS Office的我使用EXCEL對數據進行了處理，這起到了很大的作用，第一題是一個因子分析和聚類分析，經過網路得知可以使用SPSS，於是學習了SPSS，這個很好上手，網路相應的方法即可找到教程。
校賽後，拿電工杯和MathorCup練手，電工杯題目是人口預測，用到了leslie模型，MathorCup是共享單車的題目，又是大數據分析，這次直接是EXCEL完成的。
扯了這么多，給大家說一下如何准備數學建模吧。
首先，數學建模比賽一般分為優化類型的題目和數據分析或評價類的題目，需要3-4天提交一篇論文，三個成員需要有一名寫手、一名編程人員和一名統籌調度（建模和想思路）人員，這三人的調度和論文撰寫工作最好都要熟悉。是對題目的解答，而論文包括：摘要、問題重述、問題分析、模型假設、符號說明、模型的建立與求解、模型的評價、模型的改進與推廣、參考文獻、附錄幾大部分，最關鍵的是摘要，摘要寫的不好，論文直接pass掉。
而如果摘要寫的還可以，就是論文格式和所用的模型了，三人均需要熟練掌握OFFICE軟體，EXCEL可以處理數據，裡面的一些公式和函數一定要會，Word也要熟練掌握，尤其是其中的mathtype公式編輯器，要求所有的公式都需要用公式編輯器輸入。編程人員需要熟練掌握Matlab、SPSS、Lingo，都很簡單。
對於學習數學建模的方法，大概包括：規劃（最優化）、圖論、評價、相關性分析、回歸等模型，還有一些比較高大上的演算法，比如模擬退火演算法、神經網路、粒子群演算法，這些大多是處理優化問題的，當然神經網路還可以做分類，這些網上都有現成的代碼，了解數據輸入輸出和如何分析結果即可。推薦司守奎老師的《數學建模與應用》一書（側重實現），還有姜啟源老師的《數學模型》一書（側重原理的講解）。
多看看優秀論文，注意格式和內容，掌握這些，建模應該不成問題了，祝各位同學好運。