数学建模必须学什么

㈠ 参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识

数学建模竞赛的内容：

竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。

题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。

数学建模大赛步骤：

建模是一个非常复杂和创造性的工作。现实世界中的事物是如此的多样化和繁杂，以至于不可能指定如何使用一些规则和规则来构建各种模型。下面是对建模的一般步骤和原则的概括总结：

1、模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确课题的要求，收集各种必要的信息。

2、模型假设：为了使用数学方法，通常需要对问题做出合理的假设，突出问题的主要特征，忽略问题的次要方面。

3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题。

4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。

㈡ 数学建模需要哪些知识

数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言：

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）。

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）。

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。

7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）。

8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）。

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）。

10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）。

㈢ 如何准备数学建模呢 需要做那些准备呢

如何准备数学建模，需要做这些准备。第一，找一本有关建模的基础教程，第二，学会一门数学软件的使用，三，掌握科技论文旋涡状的写作方法。

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画，数学模型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，数学模型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(Mathematical Modeling)。
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㈣ 数学建模需要什么数学基础可以一个人一队吗

数学建模需要高数，线代和概率论等数学基础，是不能一个人一队的，必须三人一队。

三个人在赛前要多找机会一起讨论一下往年的建模题目，按照分工明确的完成论文，确保比赛时可以有序完成。对特定的客观对象建立数学模型的过程，是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示。

常常是形象化的或符号的表示，是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。数学模型从不同的角度可以分成不同的类型，从数学的角度。

数学建模的内容：

按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。

数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础。

㈤ 参加数学建模需要哪些必备的数学知识

首先是数学建模方面的知识，大师级的一些优秀书籍必须是要看几本的：
(1)
数学模型
姜启源、谢金星、
叶俊
高等教育出版社
(2)
数学建模案例选集
姜启源、
谢金星
高等教育出版社
(3)
实用运筹学：模型、方法与计算
韩中庚
主编/2007年12月/清华大学出版社
模型的求解方面，需要用到Matlab、lingo等数学软件，
现在Matlab书籍很多，适合数学建模的，下面几本还不错：
(1)
MATLAB
7.0从入门到精通（修订版）
刘保柱，苏彦华，张宏林
编着/2010年05月/人民邮电出版社
(2)
优化建模LINDO/LINGO软件
谢金星，薛毅
编着/2005年07月/清华大学出版社
还有一本新书，觉得对参加数学建模竞赛还是很给力的：
matlab在数学建模中的应用
卓金武，魏永生，秦健，李必文编着
北航出版社出版
这几位作者都是参加过建模竞赛的，书中有经验介绍，有很多实际建模竞赛中开发的Matlab源程序，还有原版的获奖论文，觉得对参加数学建模竞赛的应该还是很有启发的。

㈥ 学习数模需要具备哪些知识

数学建模需要的知识比较零散，比较多！首先你需要知道大多数的模型及其相关的知识。不过你要比赛的话，不一定数学非常好，后面回答你。最好队相应的解决数学问题的应用软件有一定的了解。
说到建模比赛和数学建模有些不一样。首先说一下我们国家的大学生数学建模比赛吧！
大约在每年的9月份的第二个周末进行，为期三天。需要三个同学组成一个队，在三天的比赛期限内，选择一个题目进行做答。最后的解答以论文形式上交所在省的数学建模委员会评审，然后在参加国家的评审。
按照我代队的经验，这三个同学应该一个数学方面的知识和感觉好一些（不妨设为同学A），一个计算既要很强（不妨设为同学B），另外一个文笔稍微好一些（不妨设为同学C）。同学A负责对题目的数学解题思路和框架以及数学算法的设计，并在数学模型的选择上有很大的决定权，同学B负责把同学A的想法进行计算机实现，要快，要求它具有很强的计算机应用能力，同学C负责将前面两位同学的工作转化为论文，很好的表述出来。当然，一组的三个同学一起负责对题目的理解。
应该说数学建模比赛要求的是不同能力同学的最优化组合问题，并不要求学历，但是要求最少具备大学二年级的数学水平。也就是说基本学过高等数学、线性代数和概率统计才行，最好选修果数学建模。
对于怎样参加，每个学校做法不尽相同。
有的学校是在每年的上半年进行全校选拔赛，脱颖而出的队参加全国比赛，有的学校是推荐制，每个学院推荐同学进行组队参赛。还有的几所大学联合起来搞一个地区级的数学建模比赛，等等。不一而足。
希望你能参加数学建模比赛，并取得好成绩！

㈦ 数学建模需要哪些知识

数学建模需要的知识：

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）。

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）。

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）。

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。

㈧ 数学建模需要学些什么

数学建模需要了解学习高数、线代、概论、等会使用matlab、会使用lingo等,几乎都是数理专业的知识。数学建模是一个笼统的说法,涵盖内容比较多,面也比较广。

笼统来看数学建模，一类是运筹规划类的，一类是工程技术上的。数学建模有所谓的“十大算法”，这些算法不必样样精通，但都得有所了解。 很多时候模型不难建，难的是建好后如何求解，也就是选择合适的算法，并用计算机将算法实现。可以了解一下高等数学的基本知识，微积分，线性代数，概率统计三门课的基本内容都是需要的。 其它没有需要专需的，有空就什么都看看翻翻。 数学建模，考的不是数学功底，考得是实际应用数学来解决问题的能力。不用花太多时间巩固数学知识，倒是建议熟练掌握一门数学软件。
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㈨ 为学习数学建模打基础，需要学习哪些数学作为基础

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㈩ 学习数模需要具备哪些知识

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