数学建模需要学什么？

1. 数学建模需要学什么？

参加数学模型比赛，恐怕关键不是数学知识，要多了解一些别人已经做过的数学模型，然后自己认真地做一、两个模型，一定会有长足的进步。
数学建模犹如平时做应用题，但又不尽相同，做应用题一般题目里会给定条件，并且条件都会用到，而且有正确的答案。数学建模则不然，条件需要自己找，并且在众多的条件中还要忽略一些次要的，这就与我们平时做题目不一样，更不同的是它没有正确答案，应该到实践中检验，即模型没有对错，只有好坏。建模比赛的模型好坏则是由专家组评选的。
一般每个学校都会对参加建模比赛的选手进行一定的训练，没有经过训练的学生初次上阵，不大可能会取得好的成绩的，因为这与平时的学习味道是很不相同的。
我手头有一本书很不错，介绍给你，一般大学的图书馆里都应该有的。
《数学模型》姜启源 编  高等教育出版社 出版

2. 数学建模必须学什么

数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学、matlab、spss、stata、sas、maple等。                    扩展资料                      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。

3. 数学建模学什么

4. 谁知道数学建模需要学什么？

参加数学模型比赛，恐怕关键不是数学知识，要多了解一些别人已经做过的数学模型，然后自己认真地做一、两个模型，一定会有长足的进步。
数学建模犹如平时做应用题，但又不尽相同，做应用题一般题目里会给定条件，并且条件都会用到，而且有正确的答案。数学建模则不然，条件需要自己找，并且在众多的条件中还要忽略一些次要的，这就与我们平时做题目不一样，更不同的是它没有正确答案，应该到实践中检验，即模型没有对错，只有好坏。建模比赛的模型好坏则是由专家组评选的。
一般每个学校都会对参加建模比赛的选手进行一定的训练，没有经过训练的学生初次上阵，不大可能会取得好的成绩的，因为这与平时的学习味道是很不相同的。
我手头有一本书很不错，介绍给你，一般大学的图书馆里都应该有的。《数学模型》姜启源 编  高等教育出版社 出版

5. 数学建模到底是学什么？

6. 数学建模怎么学

学好数学首先需要自己培养学习的兴趣，当然这不是说说就行的。数学属于说理学科，要具备良好的逻辑思维能力，对于一些基本的原理概念必须弄得一清二楚，不可有半点模糊。我教你几招记好了：1、转变为完成任务而做题的思想，把精力用于自主研究上，可以多看例题，遇到不懂的地方，就顺藤摸瓜，挖掘出问题的根源。一遍不行两边两边不行三遍。
2、能动手的就操作一下，因为人类知识的形成直观经验最重要，别人说的不如自己试试印象深刻。然后做一个明了的总结。
3、对于几何问题，重要的是关注性质定理是怎么得来的，像上面说的该动手的最好试试，对一些关键词弄懂意思。将有异同点的问题摘记在一起做好比较，找出它们的差别。
4、对代数问题，除了上面3说的外，采用数形结合的方法，目的还是为了直观好理解。特别是函数问题，不等式，方程。
5、对于应用题还是要知道生活中存在什么数量关系，比如什么是工作效率，你一顿饭吃了5个包子，那么你的每顿吃饭效率就是5个，如果你5顿吃了一个包子，那么你的吃饭效率就是1除以5等于每顿0.2个。
6、如果方便上网，可以下载一些学习课件（教师用的）看看课件每一步的引导也能学会。
难题都是在简单的基础上叠加起来的，就上航天火箭身上有无数个细小的零件组成是一样的。

7. 数学建模怎么学

问题一：怎样学习数学建模  先学习高等数学，然后是运筹学，概率论与数理统计，数学建模用到的软件一般是LINGO，MATLAB，SPSS，你可以经常上建模的网站上面看看，这方面的网站数学中国不错，还有其他的，你可以自己找一下，上面有很多高手，有什么不懂的也都可以问，而且那里的资料也很多，你可以下载来看看。 
  
   问题二：数学建模怎么做啊？  刚参加完九月份的全国大学生数学建模竞赛。一份基本的的数学建模论文要包含以下几个方面： 
  摘要，问题的背景与提出，问题的分析，模型的假设，符号说明，模型的建立与求解，模型的评价与推广，参考文献。 
  正规的数学建模论文篇幅一般在20页以上。考虑到你读初三，老师的要求不会这么高，而且你的能力应该还有所欠缺。我的建议为你按照自己实际情况选择一个有一定挑战性的题目，题目的性质类似于应用题，但又和普通的应用题不同，可以没有确定答案，针对问题本身做一些分析和探讨，最好能和实际相结合。 
  要注意的是假设要合理，要有数学模型（包括一些方程，不等式等），要有分析思路，并且要对自己建立的模型进行优缺点评价，最好能做相应推广。 
  
   问题三：数学建模怎么学习？  可以啊!填报名表时写上三个人的名字就可以了，自己交报名费，什么指导老师之类的都是虚的，今年的比赛时间是9月9号8:00----9月12号8:00，早点准备哦! 
  
   问题四：1.什么是数学模型？数学建模的一般步骤是什么？ 2.数学建模需要具备哪些能力和知识？ 答的好悬赏加 100分 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解. 
  数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一. 
  数学建模的一般方法和步骤 
  建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法： 
  机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义. 
  测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识. 
  将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法. 
  在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下： 
  1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数； 
  2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数； 
  3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型； 
  4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模. 
  数学模型的分类： 
  1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等. 
  2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等. 
  数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等. 
  参加数学建模竞赛需知道的内容 
  一、全国大学生数学建模竞赛 
  二、数学建模的方法及一般步骤 
  三、重要的数学模型及相应案例分析 
  1、线性规划模型及经济模型案例分析 
  2、层次分析模型及管理模型案例分析 
  3、统计回归模型及案例分析 
  4、图论模型及案例分析 
  5、微分方程模型及案例分析 
  四、相关软件 
  1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。 
  五、数模十大常用算法 
  1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。 
  六、如何查阅资料 
  七、如何写作论文 
  八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。 
  九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。 
  十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。 
  其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要...>> 
  
   问题五：学习数模需要具备哪些知识  参加数学建模竞赛需知道的内容 
  一、全国大学生数学建模竞赛 
  二、数学建模的方法及一般步骤 
  三、重要的数学模型及相应案例分析 
  1、线性规划模型及经济模型案例分析 
  2、层次分析模型及管理模型案例分析 
  3、统计回归模型及案例分析 
  4、图论模型及案例分析 
  5、微分方程模型及案例分析 
  四、相关软件 
  1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。 
  五、数模十大常用算法 
  1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。 
  六、如何查阅资料 
  七、如何写作论文 
  八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。 
  九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。 
  十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。 
  其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要 
  
   问题六：数学建模是什么?  数学建模的详细定义网上多的我就不阐述了，说一点其他的~~ 
  数学的主要发展方向是数学结合计算盯。运用数学的算法结合计算机技术解决实际问题，将来你会比单纯学计算机的水平高出一个档次，因为你的算法比他们的先进。而这也就是数学建模竞赛的主要考察的。 
  数模比赛的含金量也是比较高的，你参加比赛得了名次，完全可以证明你是有一定实力的~~ 
  你担心数学成绩不好，其实是没有必要的，我参加过几次比赛，用的数学知识并没有很高深，高中数学也能解决很多问题了，主要就是优化，模拟，我觉得考验个人思维能力多一点，况且数学、计算机、写作三个方面呢，你只要有一方面特长就可以了~~ 
  如果你去参加比赛，真的会给你很多收获，学到很多新知识不谈，还会让你了解原来学的东西可以这么用在生活中，会提起学习的兴趣，真的，我强烈建议你去学一些~~参加比赛~~如果还有其他问题你可以问的呵呵~~~我建模和写作都弄过，编程差点~~ 
  
   问题七：学习数学建模看哪本书最好  数学建模感想 
  纪念逝去的大学数学建模：两次校赛，两次国赛，两次美赛，一次电工杯。从大一下学期组队到现在，大三下学期，时间飞逝，我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们，滴水之恩当涌泉相报，写下这篇感想，希望可以给学弟学妹们一丝启发，也就完成我的想法了。拙劣的文笔，也不知道写些啥，按顺序随便写写吧。 
  我是怎么选择建模的： 
  大一上，第一次听到数学建模其实是大一上学期，not大一下学期。某次浏览网页偶然发现的，源于从小对数学，哲学以及历史的崇敬吧（虽然大学没敢选择其中任何一个专业，尤其是数学和哲学，怕太难了，学不好），我就坚定了学习数学建模的想法。通过翻阅学校发的学生手册还是神马的资料，发现我们学校有数学建模竞赛的。鉴于大一上啥数学知识都没有，也就没开始准备，把侧重点放在找队友上。 一次打乒乓球，认识了两位信电帅哥，以后也会一起打球。其中一位（M）很有学霸潜质，后来期末考试后，我打听了他的高数成绩，果然的杠杠滴，就试探性的问了下，要不要一起参加建模，嗯，成功！ 
  第二位队友是在大一上学期认识的（向她请教了很多关于转专业的事情），但是是第二学期找她组队的。老样子，打听成绩，一打听吓一跳，是英语超好，微积分接近满分的女生F（鄙人第二学期转入了她的学院）。果断发送邀请，是否愿意一起组队，嗯，成功。 
  关于找队友：在信息不对称的情况下，优先考虑三人的专业搭配，比如或信电的小伙伴负责编程和理工科题建模，经济金融统计负责论文和统计建模，数学计算专业的全方位建模以及帮忙论文，个人感觉这样子比较好。由于建模粗略地可以分为建模，编程，论文，三块，整体上是一人负责一块的，但是绝对不能走极端，每个人就单单的负责一块，这样子的组合缺乏沟通和互动。应该要在培训中磨合，结合每个人的个人特点。主要负责哪几块，辅助哪几块。 
  接下来就到了第一次校赛了：第一次还是挺激动的，因为之前问了几个学长学姐说，建模都是要通宵的，于是我们也做好了通宵的准备。第一次拿到的题目是关于一个单位不同工作部门不同饮食习惯的人，健康水平的关系。 后来回顾过来，这其实是一个比较简单的统计分析题。但是想当年可没有这等觉悟，做题全靠office，对着题目想半天也不知道该怎么做。做的过程很痛苦，但是也很兴奋，校赛三等奖的结果证明了光有一股热情是不行的，需要恶补大量知识。 
  推荐新手入门书目： 
  数学模型(姜启源、谢金星) 
  数学建模方法与分析.(新西兰)Mark.M．Meerschaert. 
  第一本是姜老先生写的，很适合新手，在内容编排上也是国产风格，按模型知识点分类，一块一块讲，面面俱到。第二本是新西兰的，我是大二的时候看这本书的，只看了前面一部分。发现这本书挺适合新手，它是典型的外国教材风格，从一个模型例子开始，娓娓道来，跟你讲述数学建模的方方面面，其中反复强调的一个数学建模五步法，后来细细体会起来的确很有道理，看完大部分这本书的内容，就可以体会并应用这个方法了。（第一次校赛，就是因为五步法的第一步，都没有做到）。对了，还有老丁推荐的一本，美利坚合众国数学建模竞赛委员会主席Giordano写的A first course in mathematic modeling，有姜启源等翻译的中文版，but我没能在图书馆借到，所以没看过，大家有机会可以看看。 
  怎么建模 
  第一次国赛前的放假开始学校培训，我提前借了一大堆书，把卡都借满了。第一次国赛前的那次培训，对我而言，这段时期是收获最大的时期，比其他任何时间段都来得大。 
  这段时间内，我们三个人都很辛苦。白天培训要学习很多知识，完了只能休息......>>

8. 初学者，数学建模需要准备些什么东西？

数学建模应当掌握的十类算法
  ‍‍ 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）   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）
数学建模资料
竞赛参考书
  l、中国大学生数学建模竞赛，李大潜主编，高等教育出版社(1998)．   2、大学生数学建模竞赛辅导教材，(一)(二)(三)，叶其孝主编，湖南教育 出版社(1993，1997，1998)．   3、数学建模教育与国际数学建模竞赛 《工科数学》专辑，叶其孝主编， 《工科数学》杂志社，1994)．
国内教材、丛书
  1、数学模型，姜启源编，高等教育出版社(1987年第一版，1993年第二版，2003年第三版；第一版在 1992年国家教委举办的第二届全国优秀教材评选中获"全国优秀教材奖")．   2、数学模型与计算机模拟，江裕钊、辛培情编，电子科技大学出版社，(1989)．   3、数学模型选谈(走向数学从书)，华罗庚，王元著，王克译，湖南教育出版社；(1991)．   4、数学建模--方法与范例，寿纪麟等编，西安交通大学出版社(1993)．   5、数学模型，濮定国、 田蔚文主编，东南大学出版社(1994)．   6..数学模型，朱思铭、李尚廉编，中山大学出版社，(1995)   7、数学模型，陈义华编著，重庆大学出版社，(1995)   8、数学模型建模分析，蔡常丰编著，科学出版社，(1995)．   9、数学建模竞赛教程，李尚志主编，江苏教育出版社，(1996)．   10、数学建模入门，徐全智、杨晋浩编，成都电子科大出版社，(1996).   11、数学建模，沈继红、施久玉、高振滨、张晓威编，哈尔滨工程大学出版社，(1996).   12、数学模型基础，王树禾编著，中国科学技术大学出版社，(1996).   13、数学模型方法，齐欢编著，华中理工大学出版社，(1996)．   14、数学建模与实验，南京地区工科院校数学建模与工业数学讨论班编，河海大学 出版社，(1996)．   15、数学模型与数学建模，刘来福、曾文艺编，北京师范大学出版杜(1997)．   16. 数学建模，袁震东、洪渊、林武忠、蒋鲁敏编，华东师范大学出版社.   17、数学模型，谭永基，俞文吡编，复旦大学出版社，(1997)．   18、数学模型实用教程，费培之、程中瑗层主编，四川大学出版社，(1998)．   19、数学建模优秀案例选编(工科数学基地建设丛书)，汪国强主编，华南理工大学出版社，(1998)．   20、经济数学模型(第二版)(工科数学基地建设丛书)，洪毅、贺德化、昌志华 编著，华南理工大学出版社，(1999)．   21、数学模型讲义，雷功炎编，北京大学出版社(1999)．   22、数学建模精品案例，朱道元编著，东南大学出版社，(1999)，   23、问题解决的数学模型方法，刘来福，曾文艺编著、北京师范大学出版社，(1999)．   24、数学建模的理论与实践，吴翔，吴孟达，成礼智编著，国防科技大学出版社， (1999)．   25、数学建模案例分析，白其岭主编，海洋出版社，(2000年，北京)．   26、数学实验(高等院校选用教材系列)，谢云荪、张志让主编，科学出版社，(2000)．   27、数学实验，傅鹏、龚肋、刘琼荪，何中市编，科学出版社，(2000)．   28、数学建模与数学实验，赵静、但琦编，高等教育出版社，(2000).
国外参考书(中译本)
  1、数学模型引论， E．A。Bender著，朱尧辰、徐伟宣译，科学普及出版社(1982).   2、数学模型，[门]近藤次郎著，官荣章等译，机械工业出版社，(1985)．   3、微分方程模型，(应用数学模型丛书第1卷)，[美]W．F．Lucas主编，朱煜民等 译，国防科技大学出版社，(1988)．   4、政治及有关模型，(应用数学模型丛书第2卷)，[美W．F．Lucas主编，王国秋 等译，国防科技大学出版社，(1996)．   5、离散与系统模型，(应用数学模型丛书第3卷)，[美w．F．Lucas主编，成礼智 等译，国防科技大学出版社，(1996)．   6、生命科学模型，(应用数学模型丛书第4卷)，[美1W．F．Lucas主编，翟晓燕等 译，国防科技大学出版社，(1996)．   7、模型数学--连续动力系统和离散动力系统，[英1H．B．Grif6ths和A．01dknow 著，萧礼、张志军编译，科学出版社，(1996)．   8、数学建模--来自英国四个行业中的案例研究，(应用数学译丛第4号)， 英]D．Burglles等著，叶其孝、吴庆宝译，世界图书出版公司，(1997)
专业性参考书
  (这方面书籍很多，仅列几本供参考) ：   1、水环境数学模型，[德]W．KinZE1bach著，杨汝均、刘兆昌等编纂，中国建筑工 业出版社，(1987)．   2、科技工程中的数学模型，堪安琦编著，铁道出版社(1988)   3、生物医学数学模型，青义学编著，湖南科学技术出版杜(1990)．   4、农作物害虫管理数学模型与应用，蒲蛰龙主编，广东科技出版社(1990)．   5、系统科学中数学模型，欧阳亮编著， E山东大学出版社，(1995)．   6、种群生态学的数学建模与研究，马知恩著，安徽教育出版社，(1996)   7、建模、变换、优化--结构综合方法新进展，隋允康著，大连理工大学出版社， (1986)   8、遗传模型分析方法，朱军著，中国农业出版社(1997)． (中山大学数学系王寿松编辑，2001年4月)
过程
模型准备
  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。用数学语言来描述问题。
模型假设
  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。
模型建立
  在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
模型求解
  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）。
模型分析
  对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验
  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。
模型应用
  应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

 
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。
4、说到matlab，我建议你借一本matlab手册做参考书就行了！毕竟matlab只是实现你数学模型的基础，这不是说matlab不重要，其实matlab也很重要！
祝你快乐！