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我数学系的,对计算机很感兴趣,所以我负责编程,而且我获得过全国一等,我建议你学MATLAB吧,做个编程高手,自然很吃香,和谁配合都没有问题,不过数学概念很多的,所以你看下高等数学,线性代数,概率论,数理统计,数值算法,数据结构等,重在编程

数学建模论文书推荐

219 评论(15)

love丢丢

first of all,看建模书,推荐姜启源那本,了解建模的大概框架,作用方式,对它有一定了解过后学习软件,首当其冲MATLAB,这是建模最基本也是应用最全的软件,当然有些同学精通C语言,也不错。然后学些统计软件,SPSS,SAS等。这些都因地制宜,对于编程来说,核心内容是算法,对matlab有一定了解之后一定要看看各种算法,现在用的多的有神经网络,模拟退火算法等等,对各种算法了解之后才能在建模比赛中游刃有余。
175 评论(15)

luliangqing

数学建模方法及其应用 韩中庚 高等教育出版社本书比较全面、系统和简练地介绍了常用的20大类数学建模方法,每一类自成体系;此外,每种方法都附有新颖、生动的应用实例。本书主要是根据“数学建模”课程的教学和数学建模竞赛培训活动的实际需要,以及作者多年从事相关工作的实践经验和体会编写而成的,从内容上突出体现了“广、浅、新、用”的现代应用特点。主要内容包括量纲分析,集合分析、微分方程、差分方程、插值与拟合、层次分析、概率分布、数理统计、回归分析、线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、排队论、对策论、随机性决策分析、多目标决策分析、图论、模糊数学和灰色系统分析等20大类数学建模方法,每一种方法都有相应的应用案例分析及参考案例
233 评论(9)

qjj_fighting

以下建议针对非数学系的新人,可以有计划的学习,不过别忘记,比赛是3个人的事情,所以下面涉及的知识仅靠一个人是不太可能胜任的(不排除有大牛人),这时候队友的分工协作就尤为重要了。首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的,又有ACM经验的话,那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学(比如当年的我)来说,应该是没有什么算法的经验了,所以恒心和毅力,对队友的信任,以及RP值(这点我超级自信)就非常重要了。模型方面:姜启源的那本《数学模型》第三版,谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了,不用抱着一堆书结果什么都看不了。算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样,追求logn或者n或者nlogn的算法复杂度,只要能出结果就行,10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊,要好多年才出结果。1、动态规划(工序调度,排课表,排比赛场次)2、0-1规划(投资,下料,运输)3、线性规划(投资,下料,运输)4、图的一系列问题(深度广度搜索,遍历,TSP,着色等等)5、网络流(多半转化成规划问题)6、最好能掌握神经网络,遗传,模拟退火,蚁群,禁忌搜索中的一种或多种,因为离散的赛题多半是组合优化的问题,大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的(二维下料,排课表,TSP等等),所以启发式算法就显得尤为重要,比如遗传算法,MATLABX已经有这个工具箱了,但是一定要弄清原理,知道怎么编码,怎么确定种群规模和遗传代数,怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟,怎么跳离局部最优。软件方面:1、C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以,C的算法效率绝对比MATLAB高出很多,所以一般的算法还是用C实现吧。2、MATLAB。很无敌的数学软件,不多介绍了,最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话,它可以实现的的C/C++也可以,用什么就看个人喜好了。3、LINGO。很无敌的规划模型的求解软件,对于离散模型来说,这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩,不然结果可能是局部最优。(LingoàOptionsàGlobalSolveràUseGlobalSolver)然后是我不擅长的连续模型(可以说完全不懂,囧)。这个对编程能力的要求相对低一点,但是数学基本功要好,主要涉及的知识是数理统计和微分方程。统计类问题:聚类,判别,单因素多因素方差分析,回归,拟合,还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型,听说很好用,但是我不会。微分方程:不说什么了,这个我完全不懂,应该就是什么龙格库塔那类的,用MATLAB算参数的,其他的我也不说什么了,说得太多只能暴露我的无知。以上就是我的一点点心得,希望可以对参加数学建模的同学有帮助,如果不仅仅是为了比赛获奖,当作一项爱好也是不错的选择。
330 评论(8)

发光的小雷!

这里有一堆的大学生数学建模教程教材集锦(链接下载)你可以选几本看看%B7%E8%BF%F1%CA%FD%D1%A7%BD%A8%C4%A3/blog/item/html
99 评论(11)

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