① 數學建模中要用到哪些數學軟體
（1）基本的辦公軟體，例如Excel、Word或WPS；
（2）統計計算軟體，例如MATLAB、Lindo、Lingo、SPASS等；
（3）繪圖軟體，CAD(一般用Windows的畫圖程序即可)。
不過只要掌握了辦公軟體和MATLAB軟體基本上就能勝任了。
② 數學建模一般都需要使用什麼軟體
數學建模常用軟體 1 matlab（矩陣實驗室） 2 lingo和lingo（線性規劃） 3 SPSS<統計） 其中MATLAB是最重要的也是最常用的 4 .還有就是最好學好c語言 這個軟體和有很多的相似之處 其中統計軟體：SPSS，SAS，STATA。 解決運籌學的模型：lingo 5 PS：SAS很強大的，如果沒有接觸過還是不要學的好。 其實SPSS解決一下就可以了，只是SAS畫出來的圖很好看。 6 另外還有時間可以看看另兩個軟體SMARTDRAW，LATELX
③ 數學建模論文寫作一定需要用到MATLAB軟體嗎，難道僅用WORLD和EXCELL不行嗎
這個要看你做得具體問題的。其實matlab 只是一個工具而已，只要你的建模思想有一定的水平，就可以了。 office也是一個工具，其中的excel功能其實也是很強大的，能處理很多的數學計算分析。
祝好！
④ 數學建模常用軟體有哪些哈
Matlab
Mathematica
lingo
SAS
詳細介紹：
數學建模軟體介紹
一般來說學習數學建模，常用的軟體有四種，分別是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面簡單介紹一下這四種。
1.MATLAB的概況
MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處
理，可視化建模模擬和實時控制等功能。
MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等
語言完相同的事情簡捷得多.
當前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具
包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強
的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.
開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改
或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.
2.Mathematica的概況
Wolfram Research 是高科技計算機運算( Technical computing )的先趨，由復雜理論的發明者 Stephen Wolfram 成立於
1987年，在1988年推出高科技計算機運算軟體Mathematica，是一個足以媲美諾貝爾獎的天才產品。Mathematica 是一套整合數字以
及符號運算的數學工具軟體，提供了全球超過百萬的研究人員，工程師，物理學家，分析師以及其它技術專業人員容易使用的頂級
科學運算環境。目前已在學術界、電機、機械、化學、土木、信息工程、財務金融、醫學、物理、統計、教育出版、OEM 等領域廣
泛使用。
Mathematica 的特色
·具有高階的演算方法和豐富的數學函數庫和龐大的數學知識庫，讓 Mathematica 5 在線性代數方面的數值運算，例如特徵向量、 反矩陣等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供業界最精確的數值運算結果。
·Mathematica不但可以做數值計算，還提供最優秀的可設計的符號運算。
·豐富的數學函數庫，可以快速的解答微積分、線性代數、微分方程、復變函數、數值分析、機率統計等等問題。
·Mathematica可以繪制各專業領域專業函數圖形，提供豐富的圖形表示方法，結果呈現可視化。
·Mathematica可編排專業的科學論文期刊，讓運算與排版在同一環境下完成，提供高品質可編輯的排版公式與表格，屏幕與列印的 自動最佳化排版，組織由初始概念到最後報告的計劃，並且對 txt、html、pdf 等格式的輸出提供了最好的兼容性。
·可與 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 結合，提供強大高級語言介面功能，使得程序開發更方便。
·Mathematica本身就是一個方便學習的程序語言。 Mathematica提供互動且豐富的幫助功能，讓使用者現學現賣。強大的功能，簡 單的操作，非常容易學習特點，可以最有效的縮短研發時間。
3.lingo的概況
LINGO則用於求解非線性規劃（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次規則（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中
LINGO 6.0學生版最多可版最多達300個變數和150個約束的規則問題，其標准版的求解能力亦再10^4量級以上。雖然LINDO和
LINGO不能直接求解目標規劃問題,但用序貫式演算法可分解成一個個LINDO和LINGO能解決的規劃問題。
模型建立語言和求解引擎的整合
LINGO是使建立和求解線性、非線性和整數最佳化模型更快更簡單更有效率的綜合工具。LINGO提供強大的語言和快速的求解引擎來闡述和求解最佳化模型。
■ 簡單的模型表示
LINGO可以將線性、非線性和整數問題迅速得予以公式表示，並且容易閱讀、了解和修改。
■ 方便的數據輸入和輸出選擇
LINGO建立的模型可以直接從資料庫或工作表獲取資料。同樣地， LINGO可以將求解結果直接輸出到資料庫或工作表。
■ 強大的求解引擎
LINGO內建的求解引擎有線性、非線性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整數最佳化。
■ Model Interactively or Create Turn-key Applications
LINGO提供完全互動的環境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰寫的程序中呼叫。
■ 廣泛的文件和HELP功能
LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入門和上手。LINGO使用者手冊有詳細的功能定義。
4.SAS軟體概況
SAS系統全稱為Statistics Analysis System，最早由北卡羅來納大學的兩位生物統計學研究生編制，並於1976年成立了SAS軟體研究所，正式推出了SAS軟體。SAS是用於決策支持的大型集成信息系統，但該軟體系統最早的功能限於統計分析，至今，統計分析功能也仍是它的重要組成部分和核心功能。SAS現在的版本為9.0版，大小約為1G。經過多年的發展，SAS已被全世界120多個國家和地區的近三萬家機構所採用，直接用戶則超過三百萬人，遍及金融、醫葯衛生、生產、運輸、通訊、政府和教育科研等領域。在英美等國，能熟練使用SAS進行統計分析是許多公司和科研機構選材的條件之一。在數據處理和統計分析領域，SAS系統被譽為國際上的標准軟體系統，並在96～97年度被評選為建立資料庫的首選產品。堪稱統計軟體界的巨無霸。在此僅舉一例如下：在以苛刻嚴格著稱於世的美國FDA新葯審批程序中，新葯試驗結果的統計分析規定只能用SAS進行，其他軟體的計算結果一律無效！哪怕只是簡單的均數和標准差也不行！由此可見SAS的權威地位。
SAS系統是一個組合軟體系統，它由多個功能模塊組合而成，其基本部分是BASE SAS模塊。BASE SAS模塊是SAS系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，並管理用戶使用環境，進行用戶語言的處理，調用其他SAS模塊和產品。也就是說，SAS系統的運行，首先必須啟動BASE SAS模塊，它除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計計算功能以外，還是SAS系統的中央調度室。它除可單獨存在外，也可與其他產品或模塊共同構成一個完整的系統。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序非常方便地進行。SAS系統具有靈活的功能擴展介面和強大的功能模塊，在BASE SAS的基礎上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統計分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質量控制模塊）、SAS/ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊）、SAS/OR（運籌學模塊）、SAS/IML（互動式矩陣程序設計語言模塊）、SAS/FSP（快速數據處理的互動式菜單系統模塊）、SAS/AF（互動式全屏幕軟體應用系統模塊）等等。SAS有一個智能型繪圖系統，不僅能繪各種統計圖，還能繪出地圖。SAS提供多個統計過程，每個過程均含有極豐富的任選項。用戶還可以通過對數據集的一連串加工，實現更為復雜的統計分析。此外，SAS還提供了各類概率分析函數、分位數函數、樣本統計函數和隨機數生成函數，使用戶能方便地實現特殊統計要求。
⑤ 數學建模一般用哪種軟體比較好MATLAB是否有局限性
數學建模的覆蓋面太廣泛，針對不同的建模方法，一般需要不同的軟體支持。
如果做數據分析翻來覆去地折騰各種數據畫圖之類的（例如回歸、插值、數值微積分等），那麼python顯然非常有用，各種擴展包又快擴展性又好（比如Numpy, SciPy, Pandas），寫出來的程序短小精煉，易於修改和維護。
如果你要建數學模型，那麼最好是線性模型，然後用 @崔友志 提到的CPLEX Optimizer，CPLEX
支持用多種語言書寫，包括C,C++,JAVA,MATLAB，你只需對其中某種語言比較熟悉就可以在比較短的時間內寫出模型文件並求解。如果你對這些都
不熟悉，那麼有另兩款軟體GAMS/AMPL，他們似乎是嵌入了很多高效的solver進去，然後用統一的比較直接的語法規則來表達模型，但缺點是可能需
要license，免費版本只能求解一定規模以內的模型，同時他們也可以解一些較為簡單的非線性模型。但如果你寫出來的是非線性模型，然後規模還很大或者
比較復雜，那麼祝福你，需要想一些比較fancy的方法了。。。（我也不知道啥軟體比較適用）
如果要進行符號運算，例如求解符號微積分、求微分方程的解析解，那麼Wolfram Mathematica必然是最為適用的，它的語法規則也非常直接（它的目標是自然語言）。這個軟體對應一個網站Wolfram|Alpha，可以進行單行代碼運行，我經常使用它做一些單次的運算，可以嘗試一下。當初我和室友參加美賽，程序就是他用mathematica編寫的，效果很好，而且考慮到我們當時的需求，真的是只能用mathematica來寫。
至
於MATLAB，基本上面的這些它都能做，但我個人的經驗告訴我在數學建模上，matlab「廣而不是太專」，如果只是一些相對簡單但需要多種分析求解方
法的問題，它很好用。當然了，如果涉及到大型矩陣運算，或者可以利用自帶的一些工具箱，那matlab還是非常強大的（要體會到matlab的強大感覺也
要花不少時間），或者，你事先為一些特定的問題或者特定的演算法准備一些代碼文件。（這一段純屬個人意見）
但不管怎麼說，現在科研上我用的最多的還是MATLAB和Cplex，偶爾用用python。需要什麼就學習什麼，數學建模不是目的，解決問題才是目的。