数学建模常用软件有哪些哈

在数学建模中，以下是我们数学建模中常用到的软件。1.MatlabMatlab是一款商业数学软件，用于算法开发，数据可视化，数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和simulink两大部分。可以进行矩阵运算，绘制函数和数据，实现算法。创建用户界面，连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算，控制设计，信号处理与通讯，图像处理，信号检测，金融建模设计与分析等领域。2.LingoLingo是运筹优化问题比较好的软件之一，它可以用于求解非线性规划，也可用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择，其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（既整数规划，包括0-1整数规划），方便灵活，而且执行速度很快。能与Excel，数据库等软件交换数据。3.SPSSSPSS是一款统计产品与服务解决方案软件。SPSS入门容易，在数学建模中常用于数据分析。4.PythonPython是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。这种语言具有非常简捷而清晰的语法特点，适合完成各种高层任务，几乎可以在所有的操作系统中运行。5.C++VisualC++是一个功能强大的可视化软件开发工具。而且C++是最基本语言，运行速度也快。编程类主要用：Matlab，C++，Python规划类主要用：Lingo统计类主要用：SPSS数学建模比赛中这么多软件只要入门一两个即可一般推荐matlab，Lingo（优化模型）

学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：MATLAB、LINGO、Mathematica、SAS。 MATLAB是矩阵实验室之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理功能。 LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。 Mathematica具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，Mathematica在线性代数方面的

在数学建模中，主要软件分为统计类、规划类还有通用编程类。 1、统计类的主要软件包括R、SPSS、SAS。R和SAS可以根据自己的需求进行编辑，相对较为灵活。R不仅免费而且开源，有很多程序包都是相应专业人编写，已经在很大程度上满足了实际问题的需求。而SAS的优势在于权威。 2、规划类主要适用的是LINGO和LINDO，但两者相对适用较少，因为直接的规划类问题很少出现在建模竞赛之中。它们主要是解决规划类问题和运筹学的问题，包括线性规划，排队论等问题。 3、通用编程类可以解决大多数问题。主要包括MATLAB和C等。MATLAB也有许多工具箱，同样可以解决类似的统计规划问题。MATLAB的优势就是运算单位为矩阵。C的优势就是它是最基本的语言，相对运行速度较快，比较适合编程基本功扎实的同学。

对于"建模软件哪个好"这个问题感兴趣的朋友应该很多，这个也是目前大家比较关注的问题，那么下面小好小编就收集了一些"建模软件哪个好"相关软件，来分享给大家希望能够帮助到你哦。1. UML建模软件(ArgoUML) 软件类型：电脑软件 软件介绍：Skyline PhotoMesh(建模软件)是一款简易好用，功能齐全的倾斜摄影三维建模软件。Skyline PhotoMesh可以彻底自动化技术形成规范3D照片的高像素，纹理三维网格模型。4. Lingo(数学建模软件) 软件类型：电脑软件 软件介绍：Lingo数学建模软件是LINGO是一款优秀的可视化数学建模软件，这款全中文界面的Lingo11可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择5. agisoft photoscan(建模软件) 软件类型：电脑软件 软件介绍：agisoft photoscan是一款危害全自动生成的专用工具。

全国大学生数学建模大赛需要学习软件方面：1、 C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。2、 MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。3、 LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobal Solverà Use Global Solver）

maple，简单的数学建模软件，处理和分析工具，提供世界领先的符号和数值混合计算引擎，具有计算精度高、适应性强、应用广泛等优点，各种2D、3D函数图象，解方程，微积分，统计，微分方程功能，具体可草考官网资料讲解www.mathsoft./yingyong.html

Maple是一个数学软件，提供强大的公式推导功能、无限精度数值计算、丰富的可视化工具、完整的编程语言、广泛的接口、专业的技术文件等，可以轻松分析、探索、可视化和求解数学问题。

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数学建模 最重要的是用到数据处理功能最基本的 如数据拟合工具箱 多远回归工具箱 以及常用的绘图命令以多次参加数学建模大赛的经历告诉楼主这是最最常用的两个工具箱从matlab的左下角的 start 可以进入工具箱界面软件就是一个工具具体的算法可以通过matlab 来实现 常用的预测模型 竞争模型 常微分方程 ode45 等命令

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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

以Matlab 2016a为例1.下载MATLAB 2016a安装文件。2.下载MATLAB 2016a坡解文件。3.解压安装文件，安装文件为iso格式，但是不能通过虚拟光驱安装，需要将iso文件用解压软件解压。4、点击setup.exe，进行安装。5、点击setup.exe，之后稍等一会儿，MathWorks安装程序启动，启动后选择“使用文件安装密钥 不需要Internet连接”。6、点击下一步，是否接受许可协议的条款哪儿选择“是”。7、点击下一步，选择“我已有我的许可证的文件安装密钥”，在下面输入秘钥8、选择要安装的目录9、选择需要安装的产品，建议全选，也可根据自己需要选择要安装的产品，我是全选的，选择之后点击“下一步”。10、进入“确认”页面，点击“安装”。

数学建模常用软件 1 matlab（矩阵实验室） 2 lingo和lingo（线性规划） 3 SPSS<统计） 其中MATLAB是最重要的也是最常用的 4 .还有就是最好学好c语言 这个软件和有很多的相似之处 其中统计软件：SPSS，SAS，STATA。 解决运筹学的模型：lingo 5 PS：SAS很强大的，如果没有接触过还是不要学的好。 其实SPSS解决一下就可以了，只是SAS画出来的图很好看。 6 另外还有时间可以看看另两个软件SMARTDRAW，LATELX

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。

Mathematica，经典的数学软件。各种2D、3D函数图象，解方程，微积分，统计，微分方程……各种功能很好地结合了数值和符号计算引擎、图形系统、编程语言、文本系统、和与其他应用程序的高级连接。它也是为止使用最广泛的数学软件之一。关键的关键:有中文版哦!

matlab mathmatic 微积分，函数画图，还有maplematlab 编程，规划，模拟，各类算法lingo 规划求解winqsb是简单的运筹软件spss eviews 数理统计excel 各种。。。这个有时候很给力的，画图，统计，规划。。

数学建模的覆盖面太广泛，针对不同的建模方法，一般需要不同的软件支持。 如果做数据分析翻来覆去地折腾各种数据画图之类的（例如回归、插值、数值微积分等），那么python显然非常有用，各种扩展包又快扩展性又好（比如Numpy, SciPy, Pandas），...

1.Matlab的数据类型有6种，写出四种：intshortlongdoublelogicalchar自己挑吧2.已知A=[023;130];B=[103;150];写出下列个指令运行结果A+Bans=[126;280]A==Bans=[001;101]A./Bans=[0Inf1;10.6NaN]3.已知A是矩阵，求A的特征指令是eig(A)，求A的逆阵指令是inv(A)4.MATLAB的程序文件和空间变量存储文件的扩展名分别是.m,.mat。5.5.已知A=[1，2，6；4，5，10；7，8，9]，B=A（1：2，：），C=A(1:2,3),A(:,2)=[],则B=___=[1,2,6;4,5,10]____，C=_[6;10]______，A=[1，6；4，10；7，9]_____。6.标点符号__;__可以使命令行不显示运算结果，___%__用来表示该行为注释行。7.A=rand(2,5);b=size(A);c=length(A);则b和c的值分别为_[2,5]___和__5___。8.已知A是矩阵，求A的对角矩阵函数是___diag(A)___,求A的下三角矩阵函数是_tril(A)____。二1.叙述Matlab函数文件的组成。代码.2.在Matlab里面如何获取对某个函数使用方法的帮助，请写出3歌方法。在commandwindow输入help函数名在帮助窗口中搜索函数名三计算下列程序运行的结果。1.mysum=0;form=1:1000if(mysum>1000)break;endmysum=mysum+mendmm=462.A=[1,2,3；4,5,6；7,8,9]；C=[A；[10，11，12]]，D=C（1：3，[23]）E=C（1:3,:）写出C，D，E的结果C=[1,2,3；4,5,6；7,8,9；10，11，12]，D=[23;56;89]E=[1,2,3；4,5,6；7,8,9]3.A=[0234；1350]；B=[1053；1505]x=A〉=Bx=[0101;1010];y=A~=By=[1111;0111];z=and（y==1）这个看不懂打错了吧。写出x，y，z的结果四编程计算1.编写M函数文件，将某班学生某门课的成绩为：60，75，85，96，52，36，86，56，94，84，77，用switch结构统计各分段的人数，并将个人的成绩变为优、良、中、及格和不及格表示，统计人数和成绩变换都用子函数实现。2.略3.略4.用mathematics函数求函数f(x）=(2x+1)/(x^2+5x+5)的原函数，导函数、[0,1]区间上的积分，并画出函数f(x)在p[0,3]上函数图像。（写出命令及操作结果）

数学建模含两个基本问题：建立数学模型与计算得到的数学模型。建立数学模型用不到任何软件，也没有任何软件可以用，建立数学模型只能用人脑。计算得到的数学模型，可以用数学软件，有众多的数学软件可供选择，以减少我们的计算工作量，但这已经不是数学建模的核心问题，具有一般数学知识的人都可以完成，只是需要的时间长短问题。

matlab,lingo,本人用lingo更多。想多说一句，数学建模用到的功能只是这些软件的最基本功能，冰山一角，程序设计之类的也是大同小异，如想在建模大赛中取得好成绩，多看看往年例题的程序设计的思路，做到举一反三就可以了，但是如想能灵活运用或者要创新，那就得下点功夫了......

（1）基本的办公软件，例如Excel、Word或WPS；（2）统计计算软件，例如MATLAB、Lindo、Lingo、SPASS等；（3）绘图软件，CAD(一般用Windows的画图程序即可)。不过只要掌握了办公软件和MATLAB软件基本上就能胜任了。

数学建模，主要是matlab(求解，画图，功能真的很强大，不论是R，SARS作业都可以用到，对有些问题的解决很方便，像矩阵的相关问题)；统计软件，主要是spss(这个比较专一，可以处理很多庞大的数据，其实它解决的问题很多用excel就能轻松求解)；数据库，SQL(比较实用的问题都用这个吧，也是很方便，我们教这个的老师就夸它，说学会这个就可以很轻松开网店，建网站，而不用去购买，像学校的很多系统都会用到这个);数学建模可以用到很多软件，包括后两种；SPSS基本上没用过编程，另两种都是编程，而且Matlab和SQL可以解决很多相同的问题。至于谁最强大，各自在不同领域都很专攻的那种，都很厉害，只是觉得matlab平时用的多，另两种只有专门某些问题用到

你说的vb是编程语言，c++和java都是编程的，但数学建模比赛用的是特殊的软件建立模型，通过对模型的解析得到你想要的结果，matlab和lingo只是其中的两种，Mathematica这个也是数学建模的软件。还有挺多的，好不好学是看个人的学习能力和理解能力，建议到数学中国论坛看看吧，里面有很多教程和获奖论文，你边看边学就会很快的明白数学建模是怎么一回事了。百度数学中国第一个就是了。

如果问题不复杂的话，用 MATLAB 和 LINGO 就够了， LINGO主要用于解答线性规划（最优化）问题， MATLAB 的用途就比 LINGO 强多了，除了线性规划问题 ，其他不是非常复杂的数学建模都能解决。

并没有说哪一个版本更适合的，软件本质上只是一种工具。　　随便哪个版本都可以，主要用的都是2012a或者2012b，新版本的和旧版本的部分的程序是不一样的，不过影响不大。也有2013版的，但是破解版的很难找。　

我也要参加今年九月份的数学建模比赛，以下是我们老师给我们的几点建议，希望对你有些帮助。赛前学习内容1建模基础知识、常用工具软件的使用一、掌握建模必备的数学基础知识（如初等数学、高等数学等），数学建模中常用的但尚未学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。二、，针对建模特点，结合典型的建模题型，重点学习一些实用数学软件（如 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。例如, 贷款买房问题: 某人贷款8 万元买房，每月还贷款880.87 元，月利率1％。（1）已经还贷整6 年。还贷6 年后，某人想知道自己还欠银行多少钱，请你告诉他。（2）此人忘记这笔贷款期限是多少年，请你告诉他。这问题我们可以用 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解2 建模的过程、方法数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。但一般来说，建模主要涉及两个方面：第一，将实际问题转化为理论模型；第二，对理论模型进行计算和分析。简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。这个过程可以用如下图1来表示。3常用算法的设计 建模与计算是数学模型的两大核心，当模型建立后，计算就成为解决问题的关键要素了，而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，建议大家多用数学软件（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）设计算法，这里列举常用的几种数学建模算法.（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，通常使用Mathematica、Matlab 软件实现）。（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，通常使用Mathematica、Maple 作为工具）。（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，通常使用Lingo 软件实现）。（6）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）。（7）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，通常使用Lingo、 Matlab、SPSS 软件实现）。4 论文结构，写作特点和要求答卷（论文）是竞赛活动成绩结晶的书面形式，是评定竞赛活动的成绩好坏、高低，获奖级别的唯一依据。因此，写好数学建模论文在竞赛活动中显得尤其重要，这也是参赛学生必须掌握的。为了使学生较好地掌握竞赛论文的撰写要领，（1）要求同学们认真学习和掌握全国大学生数学建模竞赛组委会最新制定的论文格式要求且多阅读科技文献。（2）通过对历届建模竞赛的优秀论文（如以中国人民解放军信息工程学院李开锋、赵玉磊、黄玉慧2004 年获全国一等奖论文：奥运场馆周边的MS 网络设计方案为范例）进行剖析，总结出建模论文的一般结构及写作要点，去学习体会和摸索。参加全国大学生数学建模竞赛应注意的问题一、心里要有“底”　　首先，赛题来自于哪个实际领地的确难以预料，但绝不会过于“专”，它毕竟是经过简化、加工的。大部分赛题仅凭意识便能理解题意，少数赛题的实际背景可能生疏，只需要查阅一些资料，便可以理解题意。其次，所有的赛题当然要用到数学知识，但一定不会过于高深。用得较多的有运筹学、概率与统计、计算方法、离散数学、微分方程等方面的一部分理论和方法，这些内容在赛前培训要学过一些，真的用到了，总知道在哪些资料中查找。二、当断即断　　在两个赛题中选择做哪一个不能久议不决，因为你们只有三天时间，一旦选定了，就不要再犹豫，更不要反复。选定了赛题之后，在讨论建模思路和求解方法时会有争论，但不能无休止地 争论，而应学会妥协。方案定下来后，全队要齐心协力地去做。三、对困难要有足够的心理准备　　“拿到题目就有思路，做起来一帆风顺”，哪有如此轻松的事？参加竞赛可以说是“自讨苦吃，以苦为乐”，竞赛三天中所经受的磨炼一定会终生难忘，并成为自己的一份精神财富。好多同学赛后说：“参赛会后悔三天，而不参赛则遗憾一生。”做“撞到枪口上”的赛题，不一定比“外行”强。如学机械的队员做机械方面的赛题，学投资的队员做投资方面的赛题，学统计的队员做统计方面的赛题，都有可能“聪明反被聪明误”，这些情况在全国赛区都曾发生过。这就需要大家多方面涉猎知识尽全能做到全面 关于数模竞赛的几本好书▲ 姜启源，《数学模型（第二版）》，高等教育出版社▲ 姜启源、谢金星、叶俊《数学建模（第三版）》，高等教育出版社▲ 萧树铁等，《数学实验》，高等教育出版社▲ 朱道元，《数学建模案例精选》，科学出版社▲ 雷功炎，《数学模型讲义》，北京大学出版社▲ 叶其孝等，《大学生数学建模竞赛辅导教材（一）~（四）》，湖南教育出版社▲ 江裕钊、辛培清，《数学模型与计算机模拟》，电子科技大学出版社▲ 杨启帆、边馥萍，《数学模型》，浙江大学出版社▲ 赵静等，《数学建模与数学实验》，高等教育出版社，施普林格出版社▲ 韩中庚， 《数学建模方法与应用》，高等教育出版社▲杨启帆，《数学建模案例集》，高等教育出版社.需要了解的基础学科1．数学分析（高等数学） 2．高等代数 （线性代数）3．概率与数理统计4．最优化理论 （规划理论）5．图论 6．组合数学7．微分方程稳定性分析 8．排队论

统计图SPSS/Excel、函数图Matlab、流程示意图Visio、几何图用几何画板

说不难，有的地方像是线性规划那一块直接把式子列上就行，说难吧，像是动态规划会比线性规划难一点，不过我们老师说做建模最好用MATLAB软件，这个软件很强大，能解决各种问题，而LINGO只能解决一小部分问题～

数学建模介绍1.什么是数学建模？数学建模就是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，也包涵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我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。2.什么是数学模型？数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。它一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。3.为什么要建立数学模型？在科学领域中，数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言－－因为他们普遍相信，自然是严格地演化着的，尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。因此，人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述解释，预计或分析出与实际事物相关的规律。top数学建模软件介绍一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。1.MATLAB的概况MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多.当前流行的MATLAB5.3/Simulink3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类.开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包.2.Mathematica的概况WolframResearch是高科技计算机运算(Technicalcomputing)的先趋，由复杂理论的发明者StephenWolfram成立于1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM等领域广泛使用。Mathematica的特色具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让Mathematica5在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比MatlabR13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对txt、html、pdf等格式的输出提供了最好的兼容性。可与C、C、Fortran、Perl、VisualBasic、以及Java结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。3.lingo的概况LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEARPROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATICPROGRAMING）其中LINGO6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。模型建立语言和求解引擎的整合LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。■简单的模型表示LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。■方便的数据输入和输出选择LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地，LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。■强大的求解引擎LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convexandnonconvex)、二次、二次限制和整数最佳化。■ModelorCreateTurn-keyLINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。■广泛的文件和HELP功能LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功能定义。4.SAS软件概况SAS系统全称为StatisticsAnalysisSystem，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BAS

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

数学建模常用软件1 matlab（矩阵实验室） 2 lingo和lingo（线性规划）3 SPSS<统计） 其中MATLAB是最重要的也是最常用的 4 .还有就是最好学好c语言 这个软件和有很多的相似之处 其中统计软件：SPSS，SAS，STATA。 解决运筹学的模型：lingo 5 PS：SAS很强大的，如果没有接触过还是不要学的好。 其实SPSS解决一下就可以了，只是SAS画出来的图很好看。 6 另外还有时间可以看看另两个软件SMARTDRAW，LATELX

建议用wps，非常好用，支持国产，另外问一下，我们刚赛完，你们怎么会要开始了呢

全国大学生数学建模大赛需要学习软件方面：1、 C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。2、 MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。3、 LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobal Solverà Use Global Solver）

主要用到的软件有：Matlab、Mathmatic、 Lingo/LinDo、SAS、SPSS。其中前两个主要为计算软件（也可做优化），中间的那个为优化软件，最后两个为统计分析软件。

MATLAB,Maple,CText,SPSS,Mathmatics等

Mathematica，经典的数学软件。各种2D、3D函数图象，解方程，微积分，统计，微分方程……各种功能很好地结合了数值和符号计算引擎、图形系统、编程语言、文本系统、和与其他应用程序的高级连接。它也是为止使用最广泛的数学软件之一。关键的关键：有中文版哦！

数学建模介绍 1. 什么是数学建模？ 数学建模就是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，也包涵抽象的现象 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 我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物 理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。 2. 什么是数学模型？ 数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。它一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物 的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等 等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是 数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际 物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。 3. 为什么要建立数学模型？ 在科学领域中，数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言－－因为他们普遍相信，自然是严格地演化 着的，尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。因此，人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述 解释，预计或分析出与实际事物相关的规律。 top 数学建模软件介绍 一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。 1.MATLAB的概况 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处 理，可视化建模仿真和实时控制等功能。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等 语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具 包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强 的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改 或加入自己编写程序构造新的专用工具包. 2.Mathematica的概况 Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于 1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以 及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级 科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广 泛使用。 Mathematica 的特色 ·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让 Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、 反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。 ·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。 ·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。 ·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。 ·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的 自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。 ·可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。 ·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简 单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。 3.lingo的概况 LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中 LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。 模型建立语言和求解引擎的整合 LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。 ■ 简单的模型表示 LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。 ■ 方便的数据输入和输出选择 LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地， LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。 ■ 强大的求解引擎 LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整数最佳化。 ■ Model Interactively or Create Turn-key Applications LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。 ■ 广泛的文件和HELP功能 LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功能定义。 4.SAS软件概况 SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。 SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。http://hi.baidu.com/keaiquan/blog/item/965b8a01436c8dd7267fb554.html

数学建模比赛必备 1 matlab（矩阵实验室） 2 lingo和lingo（线性规划） 3 SPSS<统计） 其中MATLAB是最重要的也是最常用的 4 还有就是最好学好c语言 这个软件和有很多的相似之处 其中统计软件：SPSS，SAS，STATA。 解决运筹学的模型：lingo 5 PS：SAS很强大的，如果没有接触过还是不要学的好。其实SPSS解决一下就可以了，只是SAS画出来的图很好看。 6 另外还有时间可以看看另两个软件 SMARTDRAW LATELX

在数模中，主要的软件就分为统计类、规划类还有通用编程类。其中统计类的主要软件包括R、SPSS、SAS。相对而言不是很推荐SPSS，这里并不是说SPSS不好，而是在面临实际问题时，需要对原始最经典的一些方法和步骤进行进行改变，因为实际问题通常不能很好地满足实际。相比而言，R和SAS可以根据自己的需求进行编辑，相对较为灵活，尤其R，不仅免费而且开源，有很多程序包都是相应专业的牛人编写的，已经在很大程度上满足了实际问题的需求。而SAS的优势在于权威，不想R中某些包的对错和效率无法得到保证。因此，可以对两者进行统一学习。规划类主要适用的是LINGO和LINDO，但两者相对适用较少，因为直接的规划类问题很少出现在建模竞赛之中。它们主要是解决规划类问题和运筹学的问题，包括线性规划，排队论等问题。两者学习LINGO即可，可将该软件分配给建模的同学学习。最后就是通用编程类，即可以解决大多数问题。主要包括MATLAB和C等。MATLAB也有许多工具箱，同样可以解决类似的统计规划问题。此外，MATLAB的优势就是运算单位为矩阵，对于关于矩阵的部分运算要比C方便。C的优势就是它是最基本的语言，相对运行速度较快，比较适合编程基本功扎实的同学。综上，对于非计算机专业的同学，重点学习MATLAB和SAS即可，这两个软件大多可以解决建模中涉及到的实际问题。

一般来说学习数学建模,常用的软件有四种,分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种. matlab、lingo是必须要掌握的

数学建模的覆盖面太广泛，针对不同的建模方法，一般需要不同的软件支持。如果做数据分析翻来覆去地折腾各种数据画图之类的（例如回归、插值、数值微积分等），那么python显然非常有用，各种扩展包又快扩展性又好（比如Numpy, SciPy, Pandas），写出来的程序短小精炼，易于修改和维护。如果你要建数学模型，那么最好是线性模型，然后用 @崔友志 提到的CPLEX Optimizer，CPLEX支持用多种语言书写，包括C,C++,JAVA,MATLAB，你只需对其中某种语言比较熟悉就可以在比较短的时间内写出模型文件并求解。如果你对这些都不熟悉，那么有另两款软件GAMS/AMPL，他们似乎是嵌入了很多高效的solver进去，然后用统一的比较直接的语法规则来表达模型，但缺点是可能需要license，免费版本只能求解一定规模以内的模型，同时他们也可以解一些较为简单的非线性模型。但如果你写出来的是非线性模型，然后规模还很大或者比较复杂，那么祝福你，需要想一些比较fancy的方法了。。。（我也不知道啥软件比较适用）如果要进行符号运算，例如求解符号微积分、求微分方程的解析解，那么Wolfram Mathematica必然是最为适用的，它的语法规则也非常直接（它的目标是自然语言）。这个软件对应一个网站Wolfram|Alpha，可以进行单行代码运行，我经常使用它做一些单次的运算，可以尝试一下。当初我和室友参加美赛，程序就是他用mathematica编写的，效果很好，而且考虑到我们当时的需求，真的是只能用mathematica来写。至于MATLAB，基本上面的这些它都能做，但我个人的经验告诉我在数学建模上，matlab“广而不是太专”，如果只是一些相对简单但需要多种分析求解方法的问题，它很好用。当然了，如果涉及到大型矩阵运算，或者可以利用自带的一些工具箱，那matlab还是非常强大的（要体会到matlab的强大感觉也要花不少时间），或者，你事先为一些特定的问题或者特定的算法准备一些代码文件。（这一段纯属个人意见）但不管怎么说，现在科研上我用的最多的还是MATLAB和Cplex，偶尔用用python。需要什么就学习什么，数学建模不是目的，解决问题才是目的。

数学建模介绍 1. 什么是数学建模？ 数学建模就是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，也包涵抽象的现象 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 我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物 理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。 2. 什么是数学模型？ 数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。它一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物 的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等 等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是 数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际 物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。 3. 为什么要建立数学模型？ 在科学领域中，数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言－－因为他们普遍相信，自然是严格地演化 着的，尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。因此，人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述 解释，预计或分析出与实际事物相关的规律。top数学建模软件介绍 一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。 1.MATLAB的概况 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处 理，可视化建模仿真和实时控制等功能。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等 语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具 包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强 的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改 或加入自己编写程序构造新的专用工具包. 2.Mathematica的概况 Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于 1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以 及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级 科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广 泛使用。 Mathematica 的特色 ·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让 Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、 反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。 ·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。 ·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。 ·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。 ·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的 自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。 ·可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。 ·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简 单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。 3.lingo的概况 LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中 LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。模型建立语言和求解引擎的整合LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。■ 简单的模型表示 LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。■ 方便的数据输入和输出选择 LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地， LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。■ 强大的求解引擎 LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整数最佳化。■ Model Interactively or Create Turn-key Applications LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。■ 广泛的文件和HELP功能 LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功能定义。 4.SAS软件概况 SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。 SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BAS

数学软件：首推Matlab，它的功能太强大，除此之外还有像Lingo, SAS, SPSS这样的软件；Mathtype公式编辑器；几何画板。

不止一个。全国大学生数学建模大赛需要学习软件方面：1、C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。2、MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。3、LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。

全国大学生数学建模大赛需要学习软件方面：1、 C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。2、 MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。3、 LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobal Solverà Use Global Solver）

1.Matlab的数据类型有6种，写出四种：int short long double logical char 自己挑吧2.已知A=[0 2 3;1 3 0]; B=[1 0 3; 1 5 0];写出下列个指令运行结果 A+B ans= [1 2 6; 2 8 0]A==B ans= [0 0 1;1 0 1]A./B ans= [0 Inf 1;1 0.6 NaN]3. 已知A是矩阵，求A的特征指令是eig(A)，求A的逆阵指令是inv(A) 4. MATLAB的程序文件和空间变量存储文件的扩展名分别是 .m, .mat。 5.5. 已知A=[1，2，6；4，5，10；7，8，9]，B=A（1：2，：），C=A(1:2,3),A(:,2)=[ ],则 B=___=[1,2,6;4,5,10]____， C= _[6;10]______， A=[1，6；4，10；7，9]_____。 6.标点符号__;__可以使命令行不显示运算结果，___%__用来表示该行为注释行。 7.A=rand(2,5); b=size(A);c=length(A); 则b和c的值分别为_[2,5]___和__5___。 8.已知A是矩阵，求A的对角矩阵函数是___diag(A)___,求A的下三角矩阵函数是_tril(A)____。 二 1.叙述Matlab函数文件的组成。 代码.2.在Matlab里面如何获取对某个函数使用方法的帮助，请写出3歌方法。 在command window输入help 函数名 在帮助窗口中搜索函数名三 计算下列程序运行的结果。 1. mysum=0; for m=1:1000 if(mysum>1000) break; end mysum=mysum+m end m m=462. A=[1,2,3；4,5,6；7,8,9]； C=[A；[10，11，12]]， D=C（1：3，[2 3]） E=C（1:3,:） 写出C，D，E的结果 C=[1,2,3；4,5,6；7,8,9；10，11，12]，D=[2 3; 5 6; 8 9]E=[1,2,3；4,5,6；7,8,9]3. A=[0 2 3 4；1 3 5 0]； B=[1 0 5 3；1 5 0 5] x=A〉=B x=[0 1 0 1; 1 0 1 0];y=A~=B y=[1 1 1 1;0 1 1 1];z=and（y==1） 这个看不懂 打错了吧。写出x，y，z的结果 四 编程计算 1.编写M函数文件，将某班学生某门课的成绩为：60，75，85，96，52，36，86，56，94，84，77，用switch结构统计各分段的人数，并将个人的成绩变为优、良、中、及格和不及格表示，统计人数和成绩变换都用子函数实现。 2.略 3.略 4.用mathematics函数求函数f(x）=(2x+1)/(x^2+5x+5) 的原函数，导函数、[0,1]区间上的积分，并画出函数f(x)在p[0,3]上函数图像。（写出命令及操作结果）

一、开设了大数据的大学：1、北京大学大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。2、对外经济贸易大学与北大为同一批次开设大数据专业的学校还有对外经贸大学，很多人不知道这所学校是一所211工程大学，所以这个大数据专业应该是办得不错的。3、中南大学该校是湖南最好的大学，属于211和985工程学校。是第一批开设大数据与专业的高校。网上的一些排名中将该校的大数据专业排在了全国第一的位置。4、中国人民大学人大属于第二批开设大数据专业的高校，具体开设时间是在2017年。人大的这个专业虽然开设只有一两年的时间，但是实力应该是很强的，因为该校的统计学科在国内处于领先地位。二、大数据专业：属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外，还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等以中国人民大学为例：基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。扩展资料：大数据专业主要课程C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。参考资料：百度百科 数据科学与大数据技术专业

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。 大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。 以中国人民大学为例： 基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。 必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。 选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。 另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Hadoop生态体系；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop运用流程；数据仓库东西HIVE；大数据离线剖析Spark、Python言语；数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。 从事大数据工作，免不了要分析数据。如果从事数据剖析师，就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力，了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师，就需要能够熟练运用各类算法，对数学的要求是很高的。 扩展资料： 大数据岗位： 1、大数据系统架构师 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2、大数据系统分析师 面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。 技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3、hadoop开发工程师 解决大数据存储问题。 4、数据分析师 不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 5、数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。