数模竞赛中常用的编程软件Matlab和VC、优化软件LING0、统计软件SPSS和SAS。
数学建模为一种数学的思考方法,是运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手段。
数学建模用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。
扩展资料
建模过程
1、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。以数学思想来包容问题的精髓,数学思路贯穿问题的全过程,进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论,符合数学习惯,清晰准确。
2、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。
3、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常量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。
4、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)。
5、模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述,对所得的结果进行数学上的分析。
6、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。
参考资料来源:百度百科-数学建模
参考资料来源:百度百科-实用数学建模与软件应用
主要是matlab:拿本书认真学上一个月就差不多了;
lingo:做线性规划(很简单,可以学,不过没什么必要);
SPSS:做统计方面的问题,解决各类回归问题以及统计检验,既简单又给力;
eviews:做时间序列回归用的;
excel:最简单,随便一学就会;
R:等你会用matlab了,就不用学R了,和matlab的编程习惯差不多;
MATLAB是必不可少的,除此之外,lingo、几何画板、SmartDraw、SPSS也有可能用得上