数学建模方法与技巧

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1、数学建模方法与技巧本人参加过三次全国大学生数学建模大赛，参加过一次美国数学建模大赛（MCM/ICM）,对数学建模有一定的认识，下面对数学建模的一些事情给大家做一个比较详尽的说明，希望对你们有所帮助。一．数学的重要性：学了这么多年的书，感觉最有用的就是数学课了，相信还是有很多人和我一样的想法的。大家回想一下：有什么课自始至终都用到？我想了一下只有数学了，当然还有英语。特别到了大学，学信号处理和通信方面的课时，更是感到了数学课的重要性。计算机：数据结构，编程算法....哪个不需要数学知识和思想。有这样的说法，数学系的人学计算机才是最牛的。信号与系统：这个变换那个变换的。通信：此编码彼编码的。数字图

2、像与模式识别：这个概率论和数理统计到处都是。线性代数和矩阵论也是经常出现。二．数学的学习方法：最重要的是遇到问题首先不畏惧，然后知道类似的问题别人是如何处理，我们是否可以借鉴，然后再比较我们的问题和已有的问题有何异同，已有的方法有什么不足，我们应从哪里着手考虑新方法。思考路线比具体推导更重要。数学并非说得越玄乎越显水平。真正的理解在于抓住实质，"如果你还觉得某个东西很难、很繁、很难记住，说明你还沉迷于细节，没有抓住实质，抓住了实质，一切都是简单的。"这是概率之父Kolmogorov的名言。我们平时在学习数学时，也时刻问自己，能不能向一个外行讲清楚这是怎么回事，如果不能，说明我们自己还没有真正理

3、解。数学推导的功夫应该是在课下通过大量的练习得到的，在课下花的时间要远大于课上的时间。三．数学软件介绍：在当今30多个数学类（为区别于文字处理和作图类而加的修饰词）科技应用软件中，就软件数学处理的原始内核而言，可分为两大类。一类是数值计算（NumberCrunching））型软件，如Matlab，Xmath，MLAB等。这类软件对大批数据具有较强的管理、计算和可视化能力，运行效率高。另一类是数学分析（MathAnalysis）型软件，如Mathematica、Maple，Macsyma等。它们以符号计算见长，并可得到解析符号解和任意精度解，但处理大量量数据时运行效率较低。经过多年的国际竞争，M

4、ATLAB已经占据了数值型软件市场的主导地位，处于其后的是Xmath;而Maple，Mathematica，Macsyma位居符号软件的前三名（见IEEESpectrum）。在国际流行的科技应用软件中，Mathcad别具特色。该软件的开发商Mathsoft公司一开始就把面向教学和办公作为Mathcad的市场目标。在对待数值计算、符号分析、文字处理、图形能力的开发商，不以专业水准为追求，而尽力集各种功能于一体。MathWorks公司顺应多功能需求之潮流，在其卓越数值计算和图视能力的基础商，又率先在专业水平上开拓其符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制能力，精心营造适合多学科、多部门要求的新

5、一代科技应用软件MATLAB。对电子系同学最常用的软件而且基本上唯一使用的数学软件就是matlab了。Matlab5.3版本（最新版本6.0版）完全安装，包括帮助、以及各种工具箱一共竟需要1G多硬盘空间。当然，这一个G的容量并不是被各种垃圾文件所充斥，相反的，它是由无数在Matlab系统上运行的函数文件所占据。由此可以看出Matlab的功能是多么的全面。1984年，计算数学家SteveBangert、SteveKleiman、JohnLittle、CleveMorer在原来FORTRAN程序的基础上开发了一个解决线性系统计算问题的C语言程序，他们给它起了个响亮的名字Matlab(MatrixL

6、aboratory)。从此以后，Matlab系统便一发而不可收拾，成千上万的软件工程师、计算科学家、和各种应用领域的科技工作人员加入了Matlab的开发者的行列。他们把各自科研、应用领域中的常用算法用Matlab系统提供的编程语言做成程序集，于是就产生了Matlab的特色之一："工具箱系统"(Toolbox)。在Matlab5.3中大约有几十个工具箱，其中包括通信，信号系统分析、离散信号分析、优化、偏微分方程、小波变换、地图、财经、电力系统、神经网络，数值计算等等。工具箱中每一个函数都是采用了该领域中最先进的高效算法，无数这样的函数文本文件组成了Matlab这个巨无霸，由此可见，Matlab对

7、于解决工程问题是极其具有优越性的。是我们电子系学生的最爱。上面介绍了Matlab的主要特色之一：工具箱。下面来谈谈它的另一个特色，就是与其他语言和编译器之间的接口。这个问题一直是关于Matlab的最热门的话题。原因很简单，1.Matlab如此全面高效的算法和功能都是建立在Matlab提供的平台上才能运行，这样限制了这些程序的使用范围，即如果想应用这些程序，你首先必需在你的计算机上安装一个多达几百兆