參與數學建模不僅僅是對程式語言的掌握

如果你能用C語言使用乙個大程式，那你就是乙個強者，C語言中的軟體似乎要自己設計計算過程，但我不知道該怎麼做，好吧，如果你很好，我以後可以跟你學C。

建議您使用 3 個軟體進行數學建模。

MATLAB 進行大資料計算和繪圖。

行話做規劃的問題非常好。

該軟體非常擅長統計和概率繪製，尤其是在統計學方面。

不需要，需要更全面的概率和統計知識，SPSS MATLAB等。

學好C語言，學什麼都容易掌握，一定要明白裡面的道理！ 然後其餘的，學習物件導向的原則。 至於數學建模，使用MATLAB Lingo Mathematics，當你靈活掌握時，其中乙個由你自學，其餘的都是自學的！

C語言很強，問題解決了（就是程式設計有點麻煩和繁瑣）MATLAB比較簡單，有大量的庫函式可以直接呼叫。

Lingo 對優化問題的解決方案非常強大。

但是，如果你學好C語言，你可以從彼此身上得出推論，其他一切都很容易。

還有軟體解決方案，如SPSS SAS來求解概率。

當然不是！ 最好使用 MATLAB、Lingo 和 Mathmetics 等旨在解決數學問題的軟體，但如果您學習 C，學習起來會感覺更容易。 拜託！

最好了解MATLAB，科學計算軟體還是方便多了，很多細節需要自己設計。 如果一定要用的話，建議學習VC，可以做乙個系統，可以使用的現成庫也很多。

您可以使用 MATLAB 進行程式設計和繪製圖形。

我有幸參加了三次數學建模。

全國比賽，亞太地區。

競賽和數學競賽幾乎只使用excel、matlab等工具做一些繪圖操作，通過模擬演算法的實現來解決問題，因此對程式設計水平的要求一般。

不過，對工具的使用要求比較高，必須刻苦練習，畢竟比賽只有三天時間，熟練的繪圖可以節省很多時間。

在小組競賽中，負責程式設計的同學主要產生建模學生的想法，即輸出某種東西，可以是圖形、表格或資料。 當然，如果你有很好的程式設計水平，你絕對可以提高整個團隊的實力水平，並且你可以提供更快、更準確的結果演示。

數學建模是基於實際問題建立的數學模型。

求解數學模型，根據結果求解實際問題。 當需要從定量的角度分析研究乙個實際問題時，人們應該在深入調查研究的基礎上，運用數學符號和語言，建立數學模型，了解物件資訊，做出簡化的假設，分析內在規律。

數學解嵌入式模具是一種數學思維方法，是一種強大的數學手段，可以利用數學的語言和方法，通過抽象和簡化來逼近和“解決”實際問題。 參與數學建模還可以提高團隊的協作能力，也可以將教材中的演算法應用到實踐中。

以上內容參考百科-數學建模。

數學建模需要掌握 MATLAB、Python、SAS 和 Lingo 等程式語言。

數學建模：是通過計算得到的結果，通過解釋實際問題和接受實際測試來建立數學模型的全過程。

當需要從定量的角度分析研究乙個實際問題時，人們應該在深入調查研究的基礎上，運用數學符號和語言，建立數學鬥爭模型，理解物件資訊，做出簡化的假設，分析內在規律。

數學模型（model）是一種模擬，是利用數學符號、數學公式、程式、圖形等抽象簡明扼要地描繪實際主體的本質屬性，它可以解釋一些客觀現象，也可以是未來發展的規律，或者可以在某種意義上提供最優策略或更好的策略來控制巨集觀和沉悶的發展現象。

數學模型一般不是對實際問題的直接複製，其建立往往不僅需要對實際問題進行深入細緻的觀察和分析，還需要靈活巧妙地運用各種數學知識。 這種運用知識從實際問題中抽象和提煉出數學模型基礎的過程稱為數學建模。

無論是用數學方法解決科技生產領域的實際問題，還是與其他學科相結合形成跨學科，第一步也是關鍵的一步是建立研究物件的數學模型並計算求解（通常借助計算機）; 數學建模和計算機技術在知識經濟時代的作用，可謂是長著翅膀的老虎。

數學建模。 不知道如何程式設計的主要步驟：

第。 首先，模型準備應首先了解問題的實際背景，明確建模的目的，收集各種必要的資訊，並嘗試了解物件的特徵。

第。 2. 模型假設是建模的關鍵步驟，它根據物件的特徵和建模的目的簡化問題，並用精確的語言做出假設。 如果把問題的所有要素都考慮進去，無疑是一種勇敢但拙劣的方法，所以熟練的建模者可以充分發揮想象力、洞察力和判斷力，善於區分優先次序和優先次序，盡量使問題線性化、統一化，以使處理簡單。

第。 3. 模型組成 根據所做出的假設分析物件的因果關係。

使用物件的內在定律和適當的數學工具來構建數量或其他數學結構之間的方程關係。 這個時候，我們將進入乙個廣闊的應用數學世界，在高數字和概率的老人的膝蓋下，有許多可愛的孩子，他們是圖論、排隊論、線性規劃。

對策理論有很多很多，而且確實是乙個大國，沒有漏洞。 但我們應該記住，建立數學模型是可能的。

第。 第四，模型可以通過求方程、繪製圖形、證明定理和邏輯運算來求解。

數值運算和其他傳統和現代數學方法，尤其是計算機技術。

實際問題的解決通常需要大量的計算，並且在許多情況下，系統操作必須由計算機模擬，因此程式設計和熟悉數學軟體包的能力至關重要。

第。 5.模型分析。

對模型解執行數學分析。 "水平看山脊一側的山峰，距離和高度不同？ 對模型結果進行詳細而精確分析的能力決定了您的模型是否可以達到更高的水平。

據我所知，BAI數學建模競賽是乙個三人競賽，其中邵誌有乙個很好的編輯程式，語言和寫作能力很好，數學也很好。 程式設計可以用C語言，看來主流也是C語言，當然用C++比較好; 好的語言是用來寫**的，至少構建的模型需要表達給別人，如何表達需要有這樣的才能; 如果你擅長數學，思維活躍，拿到問題時基本上有想法，那麼整個小組可能會放鬆。 這三者都是必不可少的，但最好是三個人同時具備這三個條件，當然，他們必須一起工作，因為數學建模競賽的目的是讓學生全面發展，有團隊精神。

此外，MATLAB是乙個很好的建模軟體，它實際上是一種語言。 不知道有沒有錯誤，希望有更好的師傅指出來

語言是次要的，任何一種都可以熟練使用，關鍵在於思想和演算法。

任何語言都可以，關鍵是要學習DirectX

MATLAB為王。

還要學習統計學的基礎知識。

我認為，如果你在程式設計上付出一些努力，數學建模將非常有效。

從 C 開頭，最好是 C++

首先，你可以參加，但建議你和另外兩個團隊成員組成三人組，乙個負責數學，乙個負責計算機程式設計，你負責寫作。

其次，上述說法並不意味著你不能學習數學和計算機程式設計。 如果你不理解這兩件事，那麼你的文章就不能反映其他兩個人工作的要點，結果，你的工作就會受到影響。

因此，建議大家參加數學建模的整個培訓，一般的學校培訓大約10-15天，需要參加。

第三，建模訓練的目的。 你的目標不是學習所有的數學和計算機知識，而是了解每種方法的一般思想和步驟，尤其是要點。 這樣，將來當你組織和寫作時，你可以把要點帶到桌面上。

在15年的第一年，統計問題會是SAS、SPSS、MATLAB幾乎一樣，主要是看分析思路和模型，最後是分析結果的展示，讓不懂統計學的人一眼就能看懂你。

數學建模確實是一場難度大的競賽，不是說你可以看一些書做一些題，你可以專攻訓練。

首先不用說有紮實的數學基礎，然後是問題的分析、模型的建立、問題的解決。 它需要強烈的觀察和思考意識。 最基礎的課程是：

微分方程、微積分、概率論、線性代數。 即使您在這些課程中的每乙個都獲得了 100 分，您也可能無法建模。

如果你想程式設計，你通常不需要它。 我偶爾會使用MATLAB。

如果你是文科生，你可以參加很多文科比賽。

如果你有信心鍛鍊，這是乙個選擇。

你可以參加，但不要對結果期望太高，說不定青北的那些傳奇書生能做到，得獎。 你可以和三個人組隊，如果可以的話，從學院找團隊組成乙個團隊，我記得完成哪一部分的團隊成員之間是有分工的。 我是數學系的，或者說是資訊計算學的，室友大二的時候參加的，好像是省級的，報名後參加統一訓練的時間長了，比賽的時候也統一在機房裡，老師會在場指導一下。這就是我們中很多人會獲獎的，但我的室友是尖子生，卻獲得了一等獎。

在那之後，我忘記了她是否參加了全國比賽。 PS：我記得關於數學模型的書大約有兩厘公尺厚，我們花了乙個學期（或兩個學期？

然後很多人都失敗了。

什麼型別的數學建模，有沒有例子？

總結。 您好，親愛的，很高興為您解答！ 數學建模程式設計部分是通過電腦程式實現這個求解過程。 數學建模與程式設計的結合，可以更高效地解決問題，提高解決問題的能力和效率。

您好，親愛的，很高興為您解答！ 數學建模程式設計部分是通過電腦程式實現這個求解過程。 數學建模與程式設計相結合，可以更高效地解決問題，提高問題解決能力和效率以及簡化率。

擴充套件材料：數學建模包括：1

將實際問題抽象成數學模型，靜靜地確定模型變數和約束條件; 2.將數學模型離散化，並將其轉換為離散的數學問題; 3.選擇合適的數值演算法來求解離散化數學問題。 4.

對結果進行分析、驗證和解釋，並判斷其在回答正面問題方面的可行性和有效性。