數學建模必須學什麼

㈠ 參加數學建模大賽需要大概要掌握哪些方面的知識

數學建模競賽的內容：

競賽題目一般來源於工程技術和管理科學等方面經過適當簡化加工的實際問題，不要求參賽者預先掌握深入的專門知識，只需要學過普通高校的數學課程。

題目有較大的靈活性供參賽者發揮其創造能力。參賽者應根據題目要求，完成一篇包括模型假設、建立和求解、計算方法的設計和計算機實現、結果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文。競賽評獎以假設的合理性、建模的創造性、結果的正確性和文字表述的清晰程度為主要標准。

數學建模大賽步驟：

建模是一個非常復雜和創造性的工作。現實世界中的事物是如此的多樣化和繁雜，以至於不可能指定如何使用一些規則和規則來構建各種模型。下面是對建模的一般步驟和原則的概括總結：

1、模型准備：首先要了解問題的實際背景，明確課題的要求，收集各種必要的信息。

2、模型假設：為了使用數學方法，通常需要對問題做出合理的假設，突出問題的主要特徵，忽略問題的次要方面。

3、模型組成：根據所做的假設和事物之間的關系，構造出各量之間的關系，構成問題。

4、模型求解：利用已知的數學方法來求解前一步得到的數學問題，往往需要進一步的簡化或假設。對於數學問題，要盡可能小心地使用簡單的數學工具。

㈡ 數學建模需要哪些知識

數學建模應當掌握的十類演算法及所需編程語言：

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）。

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）。

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）。

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）。

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）。

7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）。

8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）。

9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）。

10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）。

㈢ 如何准備數學建模呢 需要做那些准備呢

如何准備數學建模，需要做這些准備。第一，找一本有關建模的基礎教程，第二，學會一門數學軟體的使用，三，掌握科技論文旋渦狀的寫作方法。

數學模型(Mathematical Model)是一種模擬，是用數學符號、數學式子、程序、圖形等對實際課題本質屬性的抽象而又簡潔的刻畫，數學模型或能解釋某些客觀現象，或能預測未來的發展規律，或能為控制某一現象的發展提供某種意義下的最優策略或較好策略。數學模型一般並非現實問題的直接翻版，數學模型的建立常常既需要人們對現實問題深入細微的觀察和分析，又需要人們靈活巧妙地利用各種數學知識。這種應用知識從實際課題中抽象、提煉出數學模型的過程就稱為數學建模(Mathematical Modeling)。
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㈣ 數學建模需要什麼數學基礎可以一個人一隊嗎

數學建模需要高數，線代和概率論等數學基礎，是不能一個人一隊的，必須三人一隊。

三個人在賽前要多找機會一起討論一下往年的建模題目，按照分工明確的完成論文，確保比賽時可以有序完成。對特定的客觀對象建立數學模型的過程，是現實的現象通過心智活動構造出能抓住其重要且有用的特徵的表示。

常常是形象化的或符號的表示，是構造刻畫客觀事物原型的數學模型並用以分析、研究和解決實際問題的一種科學方法。數學模型從不同的角度可以分成不同的類型，從數學的角度。

數學建模的內容：

按建立模型的數學方法主要分為以下幾種模型：幾何模型、代數模型、規劃模型、優化模型、微分方程模型、統計模型、概率模型、圖論模型、決策模型等。

數學建模的過程就是把實際問題經過分析、抽象、概括後，用數學語言、數學概念和數學符號表述成數學問題，而表述成什麼樣的問題取決於思考者解決問題的意圖。類比法建模一般在具體分析該實際問題的各個因素的基礎。

㈤ 參加數學建模需要哪些必備的數學知識

首先是數學建模方面的知識，大師級的一些優秀書籍必須是要看幾本的：
(1)
數學模型
姜啟源、謝金星、
葉俊
高等教育出版社
(2)
數學建模案例選集
姜啟源、
謝金星
高等教育出版社
(3)
實用運籌學：模型、方法與計算
韓中庚
主編/2007年12月/清華大學出版社
模型的求解方面，需要用到Matlab、lingo等數學軟體，
現在Matlab書籍很多，適合數學建模的，下面幾本還不錯：
(1)
MATLAB
7.0從入門到精通（修訂版）
劉保柱，蘇彥華，張宏林
編著/2010年05月/人民郵電出版社
(2)
優化建模LINDO/LINGO軟體
謝金星，薛毅
編著/2005年07月/清華大學出版社
還有一本新書，覺得對參加數學建模競賽還是很給力的：
matlab在數學建模中的應用
卓金武，魏永生，秦健，李必文編著
北航出版社出版
這幾位作者都是參加過建模競賽的，書中有經驗介紹，有很多實際建模競賽中開發的Matlab源程序，還有原版的獲獎論文，覺得對參加數學建模競賽的應該還是很有啟發的。

㈥ 學習數模需要具備哪些知識

數學建模需要的知識比較零散，比較多！首先你需要知道大多數的模型及其相關的知識。不過你要比賽的話，不一定數學非常好，後面回答你。最好隊相應的解決數學問題的應用軟體有一定的了解。
說到建模比賽和數學建模有些不一樣。首先說一下我們國家的大學生數學建模比賽吧！
大約在每年的9月份的第二個周末進行，為期三天。需要三個同學組成一個隊，在三天的比賽期限內，選擇一個題目進行做答。最後的解答以論文形式上交所在省的數學建模委員會評審，然後在參加國家的評審。
按照我代隊的經驗，這三個同學應該一個數學方面的知識和感覺好一些（不妨設為同學A），一個計算既要很強（不妨設為同學B），另外一個文筆稍微好一些（不妨設為同學C）。同學A負責對題目的數學解題思路和框架以及數學演算法的設計，並在數學模型的選擇上有很大的決定權，同學B負責把同學A的想法進行計算機實現，要快，要求它具有很強的計算機應用能力，同學C負責將前面兩位同學的工作轉化為論文，很好的表述出來。當然，一組的三個同學一起負責對題目的理解。
應該說數學建模比賽要求的是不同能力同學的最優化組合問題，並不要求學歷，但是要求最少具備大學二年級的數學水平。也就是說基本學過高等數學、線性代數和概率統計才行，最好選修果數學建模。
對於怎樣參加，每個學校做法不盡相同。
有的學校是在每年的上半年進行全校選拔賽，脫穎而出的隊參加全國比賽，有的學校是推薦制，每個學院推薦同學進行組隊參賽。還有的幾所大學聯合起來搞一個地區級的數學建模比賽，等等。不一而足。
希望你能參加數學建模比賽，並取得好成績！

㈦ 數學建模需要哪些知識

數學建模需要的知識：

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）。

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）。

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）。

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）。

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）。

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）。

㈧ 數學建模需要學些什麼

數學建模需要了解學習高數、線代、概論、等會使用matlab、會使用lingo等,幾乎都是數理專業的知識。數學建模是一個籠統的說法,涵蓋內容比較多,面也比較廣。

籠統來看數學建模，一類是運籌規劃類的，一類是工程技術上的。數學建模有所謂的「十大演算法」，這些演算法不必樣樣精通，但都得有所了解。 很多時候模型不難建，難的是建好後如何求解，也就是選擇合適的演算法，並用計算機將演算法實現。可以了解一下高等數學的基本知識，微積分，線性代數，概率統計三門課的基本內容都是需要的。 其它沒有需要專需的，有空就什麼都看看翻翻。 數學建模，考的不是數學功底，考得是實際應用數學來解決問題的能力。不用花太多時間鞏固數學知識，倒是建議熟練掌握一門數學軟體。
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