数学建模

SPSS傻瓜式操作，不需要在附录中体现。如果需要贴代码，可以在附录中贴上：MATLAB、C/C++、Python、R、Lingo的相关代码

主成分分析法

可以选择原形模型,因为技术比较先进,能否实现未知,可以用以原形来探索技术可行性和用户需求.进行验证.同时参考喷泉模型,面向对象技术适合于娱乐软件开发.

lingo 或者 matlab有现成的函数吧如果自己有算法的话，推荐用c

多目标规划 你先不管y 求出x+y的最小值 然后将x+y取到最小作为约束条件 min=y作为目标再求解

有道+check软件用软件翻译然后再人工检验或者用其他软件检验一下有没有语法错误等等

SPSS傻瓜式操作，不需要在附录中体现。如果需要贴代码，可以在附录中贴上：MATLAB、C/C++、Python、R、Lingo的相关代码

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......>>

我从大一开始就开始准备和参加数学建模竞赛，目前参加过校赛和国赛，也一点一点积累了一些经验，下面对于准备数学建模竞赛我提几点建议：一、选择并练习自己的长项大学的数学建模竞赛通常是由建模、编程和写论文三个部分组成的，一般是三人一个小组参加比赛，每个人重点负责一个部分。所以在你决定要参加数学建模竞赛之后就要明确自己重点学习的方向，是选择主攻建模还是编程，或者是写论文。要知道数学建模竞赛得奖需要每个人都很优秀，在这三个方面都有一定的成绩才能在众多队伍中脱颖而出。二、练习使用MATLAB数学建模离不开MATLAB软件的帮助，因为数学建模通常解决的是实际生活中的一些问题，这些问题涉及到的数据量是非常大的，比如人口普查、商品运输等等问题，我们很难用简单的算法计算出来，所以这个时候就需要用到功能强大的编程软件MATLAB。即使你不是你们队伍主要的负责编程的同学，你也要学会使用这个程序，因为这是最基本的计算方式。三、选择志同道合的队友这个比赛是非常需要团队合作的比赛，比如如果你要参加国赛，比赛时间只有短短四天，这四天里仅靠一个人是很难完成一个深奥的数学问题的，所以你需要能帮助你，能共同进步、互补的队友。我建议你最好选择身边熟悉的同学，因为你们有感情基础，有默契度，磨合起来沟通也简单很多，不需要费太多口舌。但是如果你真的找不到熟悉的队友，也最好找靠谱一些的，比如有能力的学长学姐都是很不错的组队方式。另外最好男女搭配，思维更互补一些。四、多尝试，不要急数学建模比赛其实是一个宝贵的学习过程，很多人从零开始，边参加比赛边学习建模知识，经过一定时间的练习、学习、听课、刷视频，水平会提高很多。想我身边的同学，基本是大一尝试着参加比赛体验感觉，大二之后再通过逐渐积累的经验参加一些大一点的比赛，然后获奖。我知道这不是一件很简单的事情，但是只要你愿意投入，时间就是答案。希望我的回答对你有帮助！

没有，1.按模型分类的美赛论文2.按模型整理的研究生赛论文3.华为杯研究生数学建模历年题目和论文4.美赛历年题目和论文、国赛历年题目和论文、国赛真题讲解ppt、国赛答辩ppt5.收集的美赛OFM奖代码6.Mathorcup数学建模挑战赛历年题目和论文7.mathorcup大数据挑战赛题目和论文8.华中杯数学建模历年题目和论文9.电工杯数学建模挑战赛历年题目和论文10.亚太杯APMCM数学建模挑战赛历年题目和论文11.深圳杯数学建模历年题目和论文12.五一数学建模竞赛历年题目和论文13.中青杯数学建模竞赛历年题目和论文14.华数杯题目和论文15.数维杯数学建模竞赛历年题目和论文16.东三省数学建模竞赛历年题目和论文17.华东杯数学建模题目和论文18.认证杯数学建模竞赛历年题目和论文19.其他地区、学校小比赛

个人认为不是。一般的建模指的是把实际物理模型转化为数学模型，有限元里的建模是画出你要分析的物体的模型（类似CAD或者solidworks），这是仿真的第一步。

你好。建模主要要求电脑计算机速度快，内存稍大点就可以了，其他的显卡之类的没有严格要求。建议：买个双核的，大点内存的即可。2000年之前买的电脑，可以用，但是求解速度可能会稍慢点，像MATLAB之类的软件可能运行起来会很卡。祝你建模顺利

最常用的是(按顺序)：1、二维和三维画图(其中二维图可以用excel等简单做出，三维图可以用mathcad、origin做出)2、线性规划、二次规划和非线性规划，约束和无约束优化问题（可以用lindo和lingo完成，简单的用excel也可以）3、插值和拟合函数（用spss和excel也可以完成，其中spss的返回报告比较专业，excel的返回相对较为简陋）4、相关性分析，回归分析，显著性分析（用spss和excel也可以完成，其中spss的返回报告比较专业，excel的返回相对较为简陋）这些会了，基本上常见的问题就能解决了，然后再此基础上在学习其他问题，如信号处理等等。

不可以画图 lingo的核心功能是解决线性规划问题 这个跟画图没什么关系要画图的话自己把算出来的数据放到matlab之类的软件里面画就行了

pLfs-j7Y$-qoTE-Hdyy-5tXk-n#$o-V?4R-nWyH-jSEB-2KN8-8f$B-dv5W-sx3C-#i#d-SdNF-XT#H-GBUP-&y3D-KS@f-d9v7-HA%&-QTQA-ML?R-tp%a-MX%$-WRLV-3eGo-gVJH-8fJG-VU5s-pxwt-YAns-wk4h-kBX2-7MZU-JMCk-YsWQ-i47C-RU6Q-eiw?-cKYq-ot7x-g&&6这个是lingo12的，不知道10能不能用，试试吧

你好 是这样的 matlab软件是一个编程和计算的软件 数学建模的计算很多想法是不能直接用已有的软件计算 只能是用matlab编程 当然也可以用其他的编程语言计算 但是我觉得matla最简单 不如学习一下 以后也用的到

这个要看你做得具体问题的。其实matlab 只是一个工具而已，只要你的建模思想有一定的水平，就可以了。 office也是一个工具，其中的excel功能其实也是很强大的，能处理很多的数学计算分析。祝好！

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）

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）

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。

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。

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。

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

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。

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

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

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,Maple,CText,SPSS,Mathmatics等

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。

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）

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

MatlabMathematicalingoSAS详细介绍：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。

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

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

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～

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

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

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。　

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。

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。

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

（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。

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......

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。

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）

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），...

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!

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。

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

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

Matlab软件及教程百枣罩度网盘免费下载链接：https://pan.baidu.com/s/17-MCudlqQUOcSoXOkBtb0w?pwd=ffh6 提取码：ffh6MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控顷数制系统等领域。链接包含各版本Matlab软件及相关基础和进阶视频教程雀岩首及资料，涉及统计，信号处理，图像处理、量化等方向。

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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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。

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

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）

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。

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，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）