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专业数学软件有哪些内容

发布时间:2022-01-29 01:34:32

⑴ 数学专业一般会用到哪些软件

(1)常见的通用数学软件包包括:Matlab和Mathematica和Maple,其中Matlab以数值计算见长,Mathematica和Maple以符号运算、公式推导见长

(2)专用数学包包括:

绘图软件类:MathCAD,Tecplot,IDL,Surfer,Origin,SmartDraw,DSP2000

数值计算类:Matcom,DataFit,S-Spline,Lindo,Lingo,O-Matrix,Scilab,Octave

数值计算库:linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML

有限元计算类:ANSYS, MARC,PARSTRAN, FLUENT, FEMLAB,FlexPDE,Algor,COSMOS, ABAQUS,ADINA

数理统计类:GAUSS ,SPSS,SAS, Splus

数学公式排版类:MathType,MikTeX,ScientificWorkplace,Scientific Nootbook

计算化学类:Gaussian98,Spartan,ADF2000,ChemOffice

CoCoA、Singular、Macaulay等是处理交换代数和代数几何问题的NCSS,LISREL8.2.MINITAB14, JMP5.0, STATA8.0

(3)数学编程:

包括Fortran、C/C++、VB...MatLab、Maple、Mathematica、Femlab、......等编程,讨论各种算法,包括神经网络,模拟退火等,可以应用到计算数学,统计学等等。

⑵ 常用的数学软件有什么

最无脑的就是matlab和excel以及spss,不过我推荐用python,这个有很多好用的工具包,不过数学建模最注重的是思想,其次编程,我数模方面获得过国二,有什么其他问题欢迎追问。

⑶ 数学软件有那些

Matlab(7.04以后支持Vista),Mathematica,AutoCAD,当然你也可以使用语言,我们参加比赛的时候更多的是使用C语言的,因为所有的细节可以很轻松的掌握

⑷ 软件工程专业大学数学学什么

会学离散数学吧,这个不错

⑸ 数学工具软件有哪些,数学专业的

常用数学工具软件2009-05-11 22:42做数学建模用哪些软件?
matlab lingo mathmatic,还有SAS,SPSS,lindo
运筹学和数值分析很重要,尤其是运筹学,用到的概率很大,运筹学的一些问题如规划和图与网络问题完全可以用Excel解决,所以要精通EXCEL
另外就是要掌握数理统计的知识,推荐看多元统计分析,时间序列分析和回归分析,实验设计,如果想涉及马尔科夫模型还要简单的看一下随机过程,对应的软件就是spss,sas
其它的模型可以用C语言或MATLAB处理,给你一个经验,选程序员时一定要选同时数学也好的,上次我们组就吃亏选了一个数学不好但编程好的人身上。
你现在里比赛时间还长,推荐看一下姜启员,谢金星的《数学模型》

1.具备相应的数学知识.
2.具备相应建模对象的知识.例如物理学,社会学等等.
3.有计算机应用基础,至少掌握一门计算机语言.
要会MATLAB软件
最优化理论(规划)
微分方程
差分方程
图论中的最短路径
图论中的网络流
但上述的这些很多都要用到计算机进行计算。
一般选MATLAB,如果碰到一些整数规划等问题,一般要用lingo,lindo
有一些书籍可以看一下

数学建模(Mathematical Modelling)是一种数学的思考方法,是“对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。”从科学,工程,经济,管理等角度看数学建模就是用数学的语言和方法,通过抽象,简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学工具。顾名思义,modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思,从而可以理解从不同的侧面,角度去考察问题就会有不尽的数学模型,从而数学建模 的创造又带有一定的艺术的特点。而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验,多次修改模型渐趋完善的过程。

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(即答卷)。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。

竞赛的步骤

建模是一种十分复杂的创造性劳动,现实世界中的事物形形色色,五花八门,不可能用一些条条框 框规定出各种模型如何具体建立,这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则:

1)模型准备:首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,收集各种必要的信息.

2)模型假设:为了利用数学方法,通常要对问题做必要的、合理的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面。

3)模型构成:根据所做的假设以及事物之间的联系,构造各种量之间的关系把问题化

4)模型求解:利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,此时往往还要作出进一步的简化或假设。为数学问题,注意要尽量采用简单的数学工具。

5)模型分析:对所得到的解答进行分析,特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。

6)模型检验:分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果不够理想,应该修改、补充假设,或重新建模,不断完善。

7)模型应用:所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益,在应用中不断改进和完善。

首先我认为数学建模是一个很好的工具,对日常生活的几乎所有领域都可以有实际运用。
我不清楚你的教育背景情况,但我想要参加数学建模的比赛,或者以后在工作中用到这些知识,你需要对数学有一个比较广的认识和学习,我是指数学的不同分支学科。因为数学建模虽然对分析问题的思路有很高的要求,但同时也涉及到不同类型的学科知识。其实数学建模可以分得比较细,比如一些经济领域的线性规划模型,理工科方面的微分模型,还有很多生活实际中的概率模型,另外还有离散模型等等。所以论要做准备的话,我建议你对数学的多个分支学科有一个比较全面的了解,不求有很深入的研究,但要知道基本的方法,否则就无从下手,或者建立了模型你也没法得到正确的结论,或者建立了错误的模型。
论资料的话,我想你如果有了一定的数学基础,去外面看看一些建模的实例分析会有好处。这种书很多,大学的课程里也会推荐。另外如果撇开比赛不谈,在实际的工作运用中,很多都依靠计算机完成最后的模型分析,比如用matlab,你也可以去看看这方面的书,在计算之前,它也会给出一些建模的简单分析过程。

准备一些基本知识吧,比如线性规划、运筹学方面的东西、随即过程、微分方程的定性理论等等,技术方面学一学matlab、spss、stata、sas、maple、c/c++等等。

找一本关于数学建模的书看看吧,大概可以知道有些什么样的题目。
这样的书挺多的,写的大同小异。

不过建模竞赛书上所讲的东西都是些很基本的建模方法,真正建模竞赛的题目要综合运用这些方法来解决的。看这些书可以有一个初步的认识。

据我所知,数学建模大赛是三人参加的,其中至少要有一个会编程,一个语言文字功底好,一个数学好。编程可以用C语言,好像主流也是C语言,当然会用C++更好;语文好的是用来写论文的,至少建出的模型需要表达给人看,该怎么表达就需要有这样的人才;要是数学的好的人,思维活跃,拿到题基本就有思路,那样整个组都可能轻松。这三个缺一不可,但是三个人同时有这三种条件那就最好

1.具备相应的数学知识.

2.具备相应建模对象的知识.例如物理学,社会学等等.

3.有计算机应用基础,至少掌握一门计算机语言.

(1)常见的通用数学软件包包括:Matlab和Mathematica和Maple,其中Matlab以数值计算见长,Mathematica和Maple以符号运算、公式推导见长
(2)专用数学包包括:
绘图软件类:MathCAD,Tecplot,IDL,Surfer,Origin,SmartDraw,DSP2000
数值计算类:Matcom,DataFit,S-Spline,Lindo,Lingo,O-Matrix,Scilab,Octave
数值计算库:linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML
有限元计算类:ANSYS, MARC,PARSTRAN, FLUENT, FEMLAB,FlexPDE,Algor,COSMOS, ABAQUS,ADINA
数理统计类:GAUSS ,SPSS,SAS, Splus
数学公式排版类:MathType,MikTeX,ScientificWorkplace,Scientific Nootbook
计算化学类:Gaussian98,Spartan,ADF2000,ChemOffice
CoCoA、Singular、Macaulay等是处理交换代数和代数几何问题的NCSS,LISREL8.2.MINITAB14, JMP5.0, STATA8.0

数学编程:

包括Fortran、C/C++、VB...MatLab、Maple、Mathematica、Femlab、......等编程,讨论各种算法,包括神经网络,模拟退火等,可以应用到计算数学,统计学等

⑹ 学习数学软件有哪些

数学app是面向小学、初中、高中学生的专业针对数学学习的辅导软件,软件内包含了小学到高中所有知识点;还包含有大量的专题讲解,解题方法,解题策略,公式,高考考点,易错题库,模拟练习等。该软件使用本地数据,无网络的情况下也可自由学习。如果您不知道数学app那些好用,小编将为您推荐:悟空数学、 数学酷优、刁哥数学、 洋葱数学、 高中数学知识大全等等一系列专业的数学学习软件,希望您能够从中有所得

⑺ 常用的数学软件有哪些

对应不同的用途,有着不同的软件。比如:基础教育的作图软件,用于课件制作;用于科研的软件,验证新理论、新算法;用于科学计算、统计分析的软件;用于专着、论文编辑排版的软件等等。

面向基础教育的画图软件

大名鼎鼎的几何画板sketchpad是非常出色的教学软件,不仅能用于数学教学,还适合物理的教学。几何画板从一开始就立足于平面几何的教学,多数的功能是基于尺规作图完成,当然也可以复制粘贴的数学表达式进行计算和作图的功能。该软件的优点有:

数学公式识别

mathpix可以识别手写体,以及印刷体的公式,识别后给出公式的LaTeX代码。

数学动画引擎

manim是斯坦福大学的一个学霸开发的数学动画引擎,主要由他用于解释高等数学、线性代数中的概念、知识。

⑻ 中文版的数学软件有哪些

几何画图

⑼ 有什么专业的数学函数作图软件

高等数学辅助平台,这个是最专业的了,二维三维二维半,显式隐式参数形式,各种坐标系都没问题

⑽ 数学建模有哪些软件

Matlab
Mathematica
Maple
lingo
SAS
我用的是Matlab,这个语言较好...

详细介绍:
数学建模软件介绍
一般来说学习数学建模,常用的软件有四种,分别是:matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。

1.MATLAB的概况
MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)之意。除具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能。 MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多.
当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类.开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包.

2.Mathematica的概况
Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋,由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于1987年,在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica,是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件,提供了全球超过百万的研究人员,工程师,物理学家,分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广泛使用。

Mathematica 的特色,具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库,让 Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算,例如特征向量、 反矩阵等,皆比Matlab R13做得更快更好,提供业界最精确的数值运算结果。·Mathematica不但可以做数值计算,还提供最优秀的可设计的符号运算。丰富的数学函数库,可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形,提供丰富的图形表示方法,结果呈现可视化。Mathematica可编排专业的科学论文期刊,让运算与排版在同一环境下完成,提供高品质可编辑的排版公式与表格,屏幕与打印的 自动最佳化排版,组织由初始概念到最后报告的计划,并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合,提供强大高级语言接口功能,使得程序开发更方便。·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰富的帮助功能,让使用者现学现卖。强大的功能,简 单的操作,非常容易学习特点,可以最有效的缩短研发时间。

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