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几大数学软件各有什么优缺点
如果要比较，Matlab 应该和 python 之类做比较更好。
它的优势在于工具包非常全面（这弥补了计算效率上的劣势）。MM的我研究得不是很深，但我大略扫过它的文档，感觉功能的数量不亚于ML（对了，MM的数据可视化强于ML；我做过MCM，当时特意用MM显示数据）。
故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
学习软件使用方法、编程知识和数学应用
1、更系统全面的学习资料，点击查看理解编程概念和术语。在开始编程之前，先了解基本概念和编程语言相关的术语，如变量、循环、类、对象等。这些概念和术语构建了编程世界的基础，并且会在以后的编程中不断用到。
2、软件应用技术主要学习软件开发、系统设计和应用实践等相关知识和技能。学习编程语言，如Java、C++、Python等，以实现软件程序的功能和逻辑。掌握软件开发的基本流程，包括需求分析、系统设计、编码和测试等步骤。
3、学习软件使用方法 我们将会越来越多的使用各种软件来帮助我们更快的工作和解决问题。例如Word、Excel以及图像处理、视频剪辑软件等，而它们的使用在很多地方是相通的。
4、. 打好基础 学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面： （1）数学基础――从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。
5、大型数据库处理技术、多媒体技术与应用等课程。学习数据库和多媒体处理的基本技术和实践，包括SQL语言、数据库设计、多媒体处理工具等。高等数学等公共课程。学习高等数学的基本知识和方法，包括微积分、线性代数、概率统计等。
6、可以说计算机软件知识几乎就是数学知识堆砌出来的，没有专门的数学知识构建的计算机软件——计算机的灵魂，计算机就象一堆废铁。
学软件编程要不要学好数学?
1、不一定，初等、中等的编程不一定会运用到高等数学，而要向更高层次迈进，就需要深厚的数学基础和优秀的逻辑思维。因此学习计算机编程，不一定要学习高等数学。
2、其实，我们现在所学的软件技术并不是做科研和研发，数学和计算机关系不大，计算机虽难，但认真学一样能学会。
3、数学基础计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，出学者有高中水平就差不多了。逻辑思维能力的培养学程序设计要有一定的逻辑思维能力，“逻思力”的培养要长时间的实践锻炼。
学关于数学建模的推荐书籍以及入门级使用的编程软件及教材
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、一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，MATLAB、LINGO、MATHEMATICA和SAS，不是让你都掌握，掌握一个就行了，关键是要会用[_a***_]软件编程解决实际问题。
3、但是想要搞好数模，基本知识是根基，比如运筹学，首推清华大学出版社的《运筹学》，又称“绿皮书”。数理统计也是必不可少的，这方面优秀的书很多，随便在图书馆借一本就行。
4、推荐书籍：《数学建模算法与应用》，这本书的作者，领导队伍拿过2还是3次高教社杯，编著的书籍也应该非常有参考价值。阅读国一论文：竞赛结果的唯一体现形式是论文，所以也有必要多看一下往年的优秀竞赛论文（国一论文）。
5、数学建模新手入门如下：学习数学知识：数学建模需要掌握一定的数学知识，例如微积分、线性代数、概率论等。可以通过参加相关的课程或自学来掌握这些知识。
6、之前我大学同学也有参加过数学建模的培训课程，这东西其实就是考你的整个数学思维，用数学的框架建立模型，从而解决问题。
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