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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、（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、国内经典教材姜启源出的那本《数学模型》是比较经典的国内教材，对于初学者可能有一定难度，不过确实比较经典，所以推荐。
3、我的建议是：软件上，不用贪图全面，需要精深，比如你只需要掌握MATLAB就可以了，它功能强大，当然理论上说，你会的越多越好！其他的如下，lindo、lingo可以用来做运筹学规划，spss可以用来做统计分析，足矣。
4、姜启源《数学模型》，现在好像是第四版，模型总结挺全面详细的。陈光亭《数学建模》，他是国赛的评委，这本书总结得也蛮清楚的。
5、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。
数学建模有趣的例子
1、（一）停车场的设计问题 在New England的一个镇上，有一位于街角处面积100 200平方英尺的停车场，场主请你代为设计停车车位的安排方式，即设计在场地上划线的方案。
2、这里是要用数学方法求解，一是为了给出建模的示例，二是因为这类模型可以解决相当广泛的一类问题，比逻辑思索的结果容易推广。由于问题已经理想化了，所以不必再作***设。安全渡河问题可以视为一个多步决策过程。
3、在生物教学中进行数学建模，可以使教学变得更为有效。1 化枯燥为生动，激发学生学习兴趣 植物分类属于生物学中非常枯燥的内容。
4、数学建模解决实际问题的例子比如：在温室人工干预环境中，为了获得更加准确的气候，荷兰特意开发出了一个数学模型，因此领先世界其他国家。将普通生活中的很多抽象问题具体化，数字化，是我对数学建模的理解。
数学建模中的编程
SPSS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。Python Python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。
数学建模需要掌握MATLAB、Python、SAS、Lingo等编程语言。数学建模：就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。
数学建模不会编程的主要步骤：第模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。
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。
数学建模怎么学
1、搭建模型 搭建模型就是根据实际问题的基本原理或规律，建立变量之间的关系。要描述一个变量随另一个变量的变化而变化，最简单的方法是作图，或者画表格，还可以用数学表达式。在建模中，通常要把一种形式转换成另一种形式。
2、基础知识的学习 学习数学建模需要有扎实的数学基础，特别是数学分析、线性代数、概率论与数理统计等方面的知识。因此，在学习数学建模之前，需要先打好数学基础。可以通过学习相关的数学课程、参加相关的培训班等方式进行学习。
3、数学建模有哪些方法如下：经验模型 简单的通过观察数据点，使用经验公式或函数来描述现象和预测趋势。微积分模型 利用微积分理论中的数、积分、微分方程等工具来进行建模分析。
4、数学建模关键是提炼数学模型，所谓提炼数学模型，就是运用科学抽象法，把复杂的研究对象转化为数学问题，经合理简化后，建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式)或方程式。这既是数学方法中最关键的一步，也是最困难的一步。
5、要认真学习数学理论和方法。数学建模是一项重要的技能和能力，需要从基础的数学知识和理论入手，深入理解数学模型的构建方法和技巧，培养数学思维和能力，才能在实际问题中提供可靠和精确的解决方案。
数学建模是什么
1、数学建模：就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。
2、数学建模指的是利用数学方法和技巧来描述和解释现实世界问题的过程，其中包括问题抽象、建立数学模型、模型求解、模型验证和评估、结果解释和应用。问题抽象：将实际问题抽象成数学模型的形式。
3、数学建模是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。.数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。
4、数学建模是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。想要学习更多数学建模方面的知识，推荐咨询达内教育。
5、数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
6、数学建模是把实际问题转换为数学模型的过程。通常根据一个实际问题，所建的数学模型包括几个主要组成部分：决策变量、环境变量、目标函数和约束条件。
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