数学建模怎么学

A. 数学建模新手怎么入门

数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

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。

中国大学生数学建模竞赛相关意义：

1、培养创新意识和创造能力。

2、训练快速获取信息和资料的能力。

3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能。

4、培养团队合作意识和团队合作精神。

5、增强写作技能和排版技术。

6、荣获国家级奖励有利于保送研究生。

7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学。

B. 数学建模怎么准备

我给你的建议是:
1、努力学习数学知识，完善自己的知识体系，尤其是与数学相关的知识体系，比如高等数学、工程数学和应用数学的相关知识;
2、扩充自己的知识面，你可以看到很多赛题都是很现实的社会热点问题，相关的背景知识是非常必要的;
3、多看一些案例分析的教程，在学习案例分析时的注意点是:如何考虑现实问题中的各个因素，综合运用所学知识，建立适当的模型;如何进行模型的优化;如何求解模型;如何解释模型的解。
还要逐步去理解数学建模中最难的三个问题，1、如何用学到的数学思想来表述所面对的问题，所谓的建模。2、应用学到的数学知识解刚刚建立的数学模型，并进行优化。3、将刚刚得到的数学上的解解释为现实问题中的现象或者是方法。这三个过程体现了一个“现实-->数学-->现实”的一个过程。这其实就是最难的地方。这需要你首先了解面临的实际问题，然后从现实中转入数学，再从数学中跳出来回到现实。
当然，还有一个主要的就是多向参加过的老队员学习，多跟老师沟通!

C. 怎么学习数学建模

简介：数学建模是利用数学工具解决实际问题的重要手段。数学教育不仅要教给学生数学知识，更要教给学生运用所学知识去解决实际问题。针对专科普系的学清特点教师要善于在教学中把数学的概念法则和解题方法进行模型化，使学生既能掌握数学的基础知识,又能应用数学知识解决生活和生产中出现的问题。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，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。

D. 怎样学好数学建模

数学建模知识应该具备的数学基础有高等数学、线性代数、概率论与数理统计，在此基础上重点看一下运筹学的书籍。当然，数学建模不仅仅是要求数学知识扎实，还需要参赛者广泛涉猎知识（包括物理、生物、心理学等），因为许多数学建模题目要求背景知识比较深，比如说12年MCM
A题要求画出一棵树，这就需要参赛队员了解某类植物树叶生长具备的特点，涉及生物学知识；第二届MATHORCUP全球数学建模挑战赛A题也涉及到空气动力学知识。因此，数学建模是以数学为基础，综合各门学科（涵盖自然科学和社会科学）的一项赛事。
具备上述基础知识以后，就着重看一些建模方面的书籍，如：赵静和但琦的《数学建模与数学实验》、姜启源和谢金星的《数学模型》、《运筹学》、肖华勇的《实用数学建模与软件应用》。每一本书都有自己的特色，也没必要仔仔细细地把整本书都看完，甚至你可以只知道模型的大致步骤，真正用到的时候再翻书详细了解这个模型。因为数学建模本身就是一个学习的过程，在短短3天时间里，将陌生的知识转化成自己的知识是具有挑战的，更何况还要对模型进行改进，但是正是这样，我们才能不断接触新知识，不断培养自己的学习能力。
熟悉模型之后，基本能够看懂大部分的优秀论文了。个人认为看一些“高教杯”特等奖论文及美赛Outstanding对自己思路、知识、写作能力提升非常快，这些论文一般逻辑性很强，层次感出众。在欣赏优秀论文的过程中，还要注意模型的适用范围，举个例子来说，对于预测类的题目，比较常用的预测模型有时间序列模型、灰色预测模型、贝叶斯预测模型、神经网络预测模型等，这些模型并不是对所有的数据都是适的，有些模型需要先对数据进行剔除、平均等处理，这些细节需要特别注意，一旦不注意就会影响整篇论文的量。
上述三步进行之后，接下来就是实战演练了。参加完后主动找组委会要评语（因为那些评语里记录着你的不足，便于今后改正）。

E. 怎么才能学好数学建模呢

第一、学习好教材的常见建模案例，从中学会一些常见方法。至少建模题在你面前，你要知道这是什么问题，可以用那些方法。什么层次法，聚类分析啊。。。
第二、熟悉一些计算软件，比如MATLAB，excel。特别强调，不能小觑excel的强大功能，对数据的处理，残差分析等都有用。MATLAB的矩阵运算很强大。
第三、多看历年数学建模比赛的优秀作品，看看别人的方法是否创新。数学建模是一项没有标准答案的数学应用。创新，也大致符合实际就好。
第四、多做模拟题，可以是各学校的校内比赛题。历年数学建模比赛真题啊。。。
第五、参加比赛，3天3夜的共同努力，你会收获很多，团队精神、分工合理性等等。让你更喜欢数学建模。
记得我的毕业论文就是做了一个数学建模。。。。。。

F. 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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G. 数学建模需要学多久才能学到一定程度

如果对数学有一个宽泛的认识就能迅速找到切入点，在三两天的时间迅速深入到这个知识领域中，掌握它并应用它解决问题。

了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。
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H. 如何入门数学建模呢我大一可以说是很小白的状态了，现在开始学习5.17比赛

本人大三计算机专业，17年电工杯二等奖、MathorCup一等奖、国赛省一等奖、数创杯一等奖，奖项很水，但有必要介绍一下我参加建模的过程，希望对学弟学妹们有所帮助。
本人大一没想过比赛，大二为了我女朋友才跟她组队开始学着参加数学建模，从2017年2月开始上《数学建模》与《数学建模软件》两门选修课，从中对MATLAB有所了解，数学建模课程比较枯燥，仅仅是听过而已。
到2017年4月校赛，开始拿到校赛题目，时长15天，这15天的时间所做的题目是2017年认证杯第一阶段赛题：考研移动端产品的使用与评价，本题有大量数据，曾经高分通过计算机等级考试二级MS Office的我使用EXCEL对数据进行了处理，这起到了很大的作用，第一题是一个因子分析和聚类分析，经过网络得知可以使用SPSS，于是学习了SPSS，这个很好上手，网络相应的方法即可找到教程。
校赛后，拿电工杯和MathorCup练手，电工杯题目是人口预测，用到了leslie模型，MathorCup是共享单车的题目，又是大数据分析，这次直接是EXCEL完成的。
扯了这么多，给大家说一下如何准备数学建模吧。
首先，数学建模比赛一般分为优化类型的题目和数据分析或评价类的题目，需要3-4天提交一篇论文，三个成员需要有一名写手、一名编程人员和一名统筹调度（建模和想思路）人员，这三人的调度和论文撰写工作最好都要熟悉。是对题目的解答，而论文包括：摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型的建立与求解、模型的评价、模型的改进与推广、参考文献、附录几大部分，最关键的是摘要，摘要写的不好，论文直接pass掉。
而如果摘要写的还可以，就是论文格式和所用的模型了，三人均需要熟练掌握OFFICE软件，EXCEL可以处理数据，里面的一些公式和函数一定要会，Word也要熟练掌握，尤其是其中的mathtype公式编辑器，要求所有的公式都需要用公式编辑器输入。编程人员需要熟练掌握Matlab、SPSS、Lingo，都很简单。
对于学习数学建模的方法，大概包括：规划（最优化）、图论、评价、相关性分析、回归等模型，还有一些比较高大上的算法，比如模拟退火算法、神经网络、粒子群算法，这些大多是处理优化问题的，当然神经网络还可以做分类，这些网上都有现成的代码，了解数据输入输出和如何分析结果即可。推荐司守奎老师的《数学建模与应用》一书（侧重实现），还有姜启源老师的《数学模型》一书（侧重原理的讲解）。
多看看优秀论文，注意格式和内容，掌握这些，建模应该不成问题了，祝各位同学好运。

I. 学习数模需要具备哪些知识

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J. 如何学会建模

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