数学建模需要哪些知识?

问题一：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

问题二：数学建模主要需要哪些知识 推荐你看谢金星编写的那本数学建模书。一本书啃下来，你已经掌握了各种题型的基本方法。做题的时候，题目先是要细细的看，然后，有时候会发现如果所有条件都用上，可能根本就做不出什么来了。所以，你要学会提炼条件。再一个就是通过网上各种资料的搜集，要从别人的文献中找到有用的建模方法，要想成绩特别好的话，就必须有自己的想法。对于美国建模，和国内还是相差挺大的，难度、要求都不一样。必须至少有一人掌握matlab编程。论文一定要写好，语句通顺无错别字。
参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？
没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。
具体说来，大概有以下这三个方面：
第一方面：数学知识的应用能力
归结起来大体上有以下几类：
1）概率与数理统计
2）统筹与线轴规划
3）微分方程；
还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。
上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么办呢？一个词“自学”，我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。
第二方面：计算机的运用能力
一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面：论文的写作能力
前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识，一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。
最后，祝你取得好成绩。

问题三：参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识 本人曾参加过两次数模大赛。并都获得二等奖以上。
首先，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路，步骤等。
其次，看点数学的知识。重点是优化、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的。
第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了。并用MATLAB maple等实现以下。
第四、学习一下编程的知识，比如C++，MATLAB，lingo等。
第五、找到两个跟你互补的人，组成团队，有人侧重编程，有人侧重论文，有人侧重数学等等。
最后，祝你好运。

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：数学建模需要掌握哪些知识 本人曾参加过两次数模大赛。并都获得二等奖以上。
首先，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路，步骤等。
其次，看点数学的知识。重点是优化、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的。
第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了。并用MATLAB maple等实现以下。第四、学习一下编程的知识，比如C++，MATLAB，lingo等。
第五、找到两个跟你互补的人，组成团队，有人侧重编程，有人侧重论文，有人侧重数学等等。
最后，祝你好运。

问题六：大学生数学建模需要哪些知识 知乎 入门级别：
建模的去看姜启源的数学建模
编程的去学matlab，很简单
写作的学排版
加深学习：
建模的学习机器算法，外带编程
编程的去学R、CAD等辅助性工具
写作的学markdown排版
最后要看你是那个方面的
数学建模分为建模写作编程
你走哪一条就专攻哪一条

数学建模
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划，它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，它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）。
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。
大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛是国家教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动，目的在于激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。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，完成一篇包括模型的假设、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。 全国统一竞赛题目，采取通讯竞赛方式，以相对集中的形式进行；竞赛一般在每年9月末的三天内举行；大学生以队为单位参赛，每队3人，专业不限。
全国大学生数学建模竞赛章程（2008年）
第一条 总则 全国大学生数学建模竞赛（以下简称竞赛）是教育部高等教育司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动，目的在于激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。 第二条 竞赛内容 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，只需要学过高等学校的数学课程。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，完成一篇包括模型的假设、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。 第三条 竞赛形式、规则和纪律 1．全国统一竞赛题目，采取通讯竞赛方式，以相对集中的形式进行。 2．竞赛每年举办一次，一般在某个周末前后的三天内举行。 3．大学生以队为单位参赛，每队3人（须属于同一所学校），专业不限。竞赛分本科、专科两组进行，本科生参加本科组竞赛，专科生参加专科组竞赛（也可参加本科组竞赛），研究生不得参加。每队可设一名指导教师（或教师组），从事赛前辅导和参赛的组织工作，但在竞赛期间必须回避参赛队员，不得进行指导或参与讨论，否则按违反纪律处理。 4．竞赛期间参赛队员可以使用各种图书资料、计算机和软件，在国际互联网上浏览，但不得与队外任何人（包括在网上）讨论。 5．竞赛开始后，赛题将公布在指定的网址供参赛队下载，参赛队在规定时间内完成答卷，并准时交卷。 6．参赛院校应责成有关职能部门负责竞赛的组织和纪律监督工作，保证本校竞赛的规范性和公正性。 第四条 组织形式 1．竞赛由全国大学生数学建模竞赛组织委员会（以下简称全国组委会）主持，负责每年发动报名、拟定赛题、组织全国优秀答卷的复审和评奖、印制获奖证书、举办全国颁奖仪式等。 2．竞赛分赛区组织进行。原则上一个省（自治区、直辖市）为一个赛区，每个赛区应至少有6所院校的20个队参加。邻近的省可以合并成立一个赛区。每个赛区建立组织委员会（以下简称赛区组委会），负责本赛区的宣传发动及报名、监督竞赛纪律和组织评阅答卷等工作。未成立赛区的各省院校的参赛队可直接向全国组委会报名参赛。 3．设立组织工作优秀奖，表彰在竞赛组织工作中成绩优异或进步突出的赛区组委会，以参赛校数和队数、征题的数量和质量、无违纪现象、评阅工作的质量、结合本赛区具体情况创造性地开展工作以及与全国组委会的配合等为主要标准。 第五条 评奖办法 1．各赛区组委会聘请专家组成评阅委员会，评选本赛区的一等、二等奖（也可增设三等奖），获奖比例一般不超过三分之一，其余凡完成合格答卷者可获得成功参赛证书。 2．各赛区组委会按全国组委会规定的数量将本赛区的优秀答卷送全国组委会。全国组委会聘请专家组成全国评阅委员会，按统一标准从各赛区送交的优秀答卷中评选出全国一等、二等奖。 3．全国与各赛区的一、二等奖均颁发获奖证书。 4．对违反竞赛规则的参赛队，一经发现，取消参赛资格，成绩无效。对所在院校要予以警告、通报，直至取消该校下一年度参赛资格。对违反评奖工作规定的赛区，全国组委会不承认其评奖结果。 第六条 异议期制度 1．全国（或各赛区）获奖名单公布之日起的两个星期内，任何个人和单位可以提出异议，由全国组委会（或各赛区组委会）负责受理。 2．受理异议的重点是违反竞赛章程的行为，包括竞赛期间教师参与、队员与他人讨论，不公正的评阅等。对于要求将答卷复评以提高获奖等级的申诉，原则上不予受理，特殊情况可先经各赛区组委会审核后，由各赛区组委会报全国组委会核查。 3．异议须以书面形式提出。个人提出的异议，须写明本人的真实姓名、工作单位、通信地址（包括联系电话或电子邮件地址等），并有本人的亲笔签名；单位提出的异议，须写明联系人的姓名、通信地址（包括联系电话或电子邮件地址等），并加盖公章。全国组委会及各赛区组委会对提出异议的个人或单位给予保密。 4．与受理异议有关的学校管理部门，有责任协助全国组委会及各赛区组委会对异议进行调查，并提出处理意见。全国组委会或各赛区组委会应在异议期结束后两个月内向申诉人答复处理结果。 第七条 经费 1．参赛队所在学校向所在赛区组委会交纳参赛费。 2．赛区组委会向全国组委会交纳一定数额的经费。 3．各级教育管理部门的资助。 4．社会各界的资助。 第八条 解释与修改 本章程从2008年开始执行，其解释和修改权属于全国组委会。

评估什么问题？不同的问题需要建立不同的评估模型。
一般可以建立一个指标体系对问题进行评估，这个指标体系可以是集值函数也可以是单值函数。单值函数的意思是：z=f(x1,x2,,xn),其中xi是各个属性指标，用z的值来评价系统，也可以做成多值函数(z1,z2,,zn)=f(x1,x2,,xn)，道理同上。单值函数一般适用于对一个系统进行评价，集值函数一般适用于系统之间进行评估比较。
至于预测模型嘛，可以建立一个回归函数进行预测。当然回归函数的类型还是要仔细选择。
另外对规律性不大的系统可以用灰色预测方法进行预测。
对于某些特殊规律的系统可以用平滑的方法或时间序列的方法。
具体的还是建议你去看看相应的参考书吧！

数学建模新手入门就是直接参加竞赛。

不用平时刻意去看书，直接参赛，因为平时看资料自学的效率是非常低的，往往看不到一页就满头雾水，进而不想看了，只有在比赛时的紧张感才会让你效率倍增，平时练习遇到不会的，去百度或CSDN里搜，去翻书，现学现用，瞎编也要把论文编出来，放低心态，告诉自己不追求拿奖，只为练习，这样做几次就入门了。

只需要平时认真上课，学好高数、线代、概率论，以及计算机专业的数据结构。学好这四门课，就能基本吃透数学建模。

数模论文内容

形象地说，找一本大学物理课本，其中的某一节基本就是一篇数模论文，其中的推导公式就是模型，求解过程就是算法，得出的定理就是求解结果，当然数模论文还有自己的套路，一篇完整的数模论文，包括摘要（最重要）、问题重述、模型假设和符号说明、模型建立与求解（最长）、模型的优缺点与改进方法（不必要）和附录。

因为评阅老师在看论文时，会先读摘要，如果摘要里提到的模型，算法，思路引起老师兴趣，才会去后文找这部分详细的文字，其他部分都是略读，评分基本就出来了，如果摘要都写的云里雾里，老师是不会耐心去读全文的。

数学建模常用模型有哪些？
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

数学建模常用模型主要有：
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）

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