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数学建模大赛需要什么知识,学习数学建模需要什么基础的或者说必会的知识?

数学建模大赛需要什么知识,学习数学建模需要什么基础的或者说必会的知识?

引:

学习数学建模需要什么基础的或者说必会的知识?

做数学建模,需要那些方面的知识例如哪些方面的技能需要很强,或者需要学习什么?

大一如何准备数学建模大赛,想在大二参加,现在零基础,请问需要看什么书或资料?

大学生数学建模竞赛最佳的专业搭配是怎样的呢?整个组需要哪些知识?

学习数学建模需要什么基础的或者说必会的知识?

大二暑假有参加全国数学建模大赛。

  本科基本都学高等数学、概率论等课程了,有基本的认识。

  之后学习了SAS、Lingo和Matlab这三种软件,处理离散和连续两种类型的题目。

  通过对历年的题目逐渐学习,可以熟悉解决题目的思路,同时把握答题的整体框架;

  自己觉得学习上面提到的软件是基本的,通过软件编程实现自己的思路很重要。

做数学建模,需要那些方面的知识例如哪些方面的技能需要很强,或者需要学习什么?

  上班时间,无意看到了这个问题,作为一个对建模略知一二的小白,我尽我可能说一些。(第一次知乎回答问题,好紧张!)

  本人是今年的应届毕业生,参加过数学建模比赛,美赛一等奖,国赛二等奖。

  首先,建模是一个团队工作,所以你需要了解你负责的这块内容,在专业知识上要专业。而且面对不同问题需要的知识也相差很大。下面我根据负责内容和待解决的问题举例来说说。

  回答下问题。建模一定要在自己专业上很强。另外需要什么知识我们慢慢说:

1.根据负责内容准备知识

  举个栗子先,我在比赛时团队中负责编写程序,将问题数据化。记得当时的题目是关于一个折叠桌子。然后就需要把这个折叠桌子数据化,当时用的是Matlab和autocad两个软件。最后要实现做出动画,然后各个参数都可以方便变化(因为最终桌子公司要根据客户要求定做)。顺便说一句,我的专业是数学(统计学),中间的过程需要先把桌子折叠过程中各个部位的运动用函数模型写出来,才能通过matlab研究钉子在什么位子最合适,如何裁剪节省材料,桌腿的长度以及稳定性。所以我的工作就是函数模型的建立,以及编程实现。这里数学的几何知识和计算机的编程对我来说很重要。

  再后来的一次比赛中遇到的问题就没有这么简单了。美赛中我们遇到了要评估一个国家的可持续发展能力。而数据是世界银行中的所有每个国家的数据。面对大数据的处理,统计学和数据分析相关的知识就非常重要。我记得当时我们队伍里就有两个学统计学的算上我。当时我们只做了主干部分,虽然拿了一等奖但是并不是我并不是很满意。当时我们做了组合预测模型,去预测一个国家的可持续发展能力。建立了评估可持续发展能力的标准,当然是通过主成分分析,相关性分析和回归得到的。其实完美一点的做法应该是:先对数据进行大数据清洗转录,用数据库进行数据分析。对所有数据进行相关性分析和逐步回归聚类分析,各种分析找出影响国家可持续发展的因素。以及每个因素的权重等信息。

  最后通过模型,我们可以得到这个国家为什么可持续发展不行,什么地方不行,如何改进。所以在这个过程中,我的专业知识上,有什么用什么,什么高级用什么,能得到的信息全部要挖掘。

2.根据待解决问题准备知识。

  面对什么问题,就去学习关于这个问题的知识。比如桌子那次比赛,需要工程绘图,那么autocad这个软件就要去自学,这都是我专业之外的知识了。美赛中,一个国家的政策制定,现如今可持续发展的定义,政治方面的知识就是必须要的了。

  我记得当时我室友做的是另外一个题目,登月探测器登陆月球时候要自动调整着陆点,不能落到坑里。这里就要求图像处理识别等知识。还有马航搜索的题目,定位算法都需要掌握。

  总之具体问题有具体办法。但是万变不离其宗是:

  一.要想说服人,必须数据化,要想数据化,必须学数学。

  二.要想处理数据,必须学统计,学数据分析。

  三.要实现给别人看,必须学编程。(数据分析也要软件,R这些)

四.要想比人看着舒服,必须学绘图。

  五.学会团队合作,合作中保持自己的独立与专业。

  六.最终我们要学的是,建立的模型,要真的可以用,要实际中真的可以用,而不是模型假设了很多,使用条件很苛刻。

继续上班去了。。。。

大一如何准备数学建模大赛,想在大二参加,现在零基础,请问需要看什么书或资料?

1.《数学模型》姜启源谢金星

2.《数学建模算法与应用》司守奎

3.《数学建模基础教程》刘保东

4.《R语言实战》美卡巴科弗RobertI.Kabacoff

5.《Matlab在数学建模中的应用》卓金武

6.《SAS常用统计分析教程》胡良平

7.《SPSS统计分析基础教程》《SPSS统计分析高级教程》张文彤

8.《数学建模方法与分析》美MarkM.Meerschaert

9.《数学建模》美FrankR.Giordano;WilliamP.Fox;StevenB.Horton

10.《数学建模竞赛优秀论文评析》杨桂元朱家明

11.《数学建模方法及其应用》韩中庚

12.《美国大学生数学建模竞赛题解析与研究》王杰

13.《正确写作美国大学生数字建模竞赛论文》王杰

14.《Matlab神经网络43个案例分析》王小川

15.《Matlab智能算法30个案例》史峰

16.《复杂网络算法与应用》司守奎

17.《MatlabR2016a完全自学一本通》刘浩

18.《Matlab与数学实验》艾冬梅

19.《国赛历届优秀论文》

20.《美赛历届优秀论文》

21.《系统动力学》钟永光

  我推荐的这些书,都是自己拥有的。但是并不是代表每一本都看完了。我自己是精看了其中几本,剩下的就是在数模比赛前期一般一周快速学习一下,大概有一个感觉。

  其中建模的书可以从12389111221当中选择,适用于美赛还是适用于国赛我想题主从作者国籍或者书名就可以看出来了。尤其是系统动力学,这个方法在美赛ICM当中应用得最多。

  编程基础的书则有45671718当中选择,其中Matlab是必须掌握的语言。R,SAS,SPSS这三个统计学语言三选一就足够了,建议选择前两个,第三个傻瓜操作。比赛的时候完全可以现学现卖

  编程进阶的书则有141516稍微了解一些智能算法有助于比赛的时候可以用得上一些高大上的算法。虽然前面的书都有涉及,但是不如这些讲得深刻。

  写作的书主要是10131921这四个,尤其是真正的获奖论文,是最有必要研究的,如果时间不够,完全可以模仿别人的论文结构来写,结果往往不错。美赛重点研究下13,好好学习下英文写作。

编辑于2017-02-22

著作权归作者也就是我……所有

大学生数学建模竞赛最佳的专业搭配是怎样的呢?整个组需要哪些知识?

  最佳专业的搭配,我觉得从专业这个点切入是不是有点......

  因为专业既不是好成绩的充分条件,也不是必要条件。如果非要我这样来讲,那肯定是理工科的专业更合适,虽然无比寡淡,但却是事实。按获奖概率来说,就这样。

  另外美赛,如果不是学霸,千万别为了写论文找英文专业的同学做队友,比赛后期会很难过。

  其实,这个问题跟专业关系不大,关键看你的团队是否有足够的进取心、强大的自学能力和足够的知识储备,这三个因素按照优先级排序也就是这样。

一、足够的进取心

  指导建模比赛多年,有三分之一的同学在形式上或者实际上会退出比赛,他们已经被比赛蹂躏的体无完肤了。当然,这其中有很多好学生是躺枪的,本以为可以一起共同进步,结果被没有进取心的学生拖了后腿。貌似无疾而终,实际上是自己当年组队没选好人。

二、强大的自学能力

  几乎很少有参赛选手对数学建模比赛呈现出无惑的状态,因为比赛的科学背景纷繁复杂,另外可能缺少大赛经验。参加美赛的同学可能连一个像样的比赛都没参加过;参加国赛的同学,可能经历过省赛选拔,但省赛上的论文其实烂的可以。不排除有同学用数据分析类的题目,一招鲜吃遍天,但最近几年,数据分析类的题目也变种了,不会出现“唯统计”这种题目。出题人会在数据分析类题目中设置诸多障碍,逼迫你去用诸如方程、最优化、控制、随机模拟等方法。

  在这种复杂的状况下,要求选手中至少有一至两名同学,具有强大的自学能力,因为你总会遇见逾期不到的困难,这包括算法上的,论文写作上的,搜集信息上的,等等很多方面。

三、足够的知识储备

1.数学课程的了解:近年来,参加建模比赛的同学呈现低年级化的趋势,更多的大二甚至大一的同学加入到这个角斗场,这要求低年级的同学必须提高自己的知识储备。首先,如果你是低年级参赛选手,至少你应该看一下你没学过的数学基础课,比如概率论与数理统计,数学物理方程,科学计算方法等。不是让你自学这些正常学习可能都学不明白的课程,而是让你对这些课程的框架有个基本的了解,以至于不会因为学习算法时,涉及到的知识,不知道其源自何方。

2.算法的学习:经常有人问,数学建模的竞赛指导书籍哪个更好一些,我认为任何一本算法结合着程序的书都可以。如果你是小白,只要你用心去读,都会有很大收获。如果觉得有些所谓的创世之著太牛掰,不舍得放下,那么可以当做参考书,或者直接拿那几样来用,都是可以的。但是,我需要强调的是,一定只以一本书为主,别怕一本书对方法罩不住,因为所有书其实从算法这个角度来说,都罩不住。另外,书不会让你形成能力,能力是靠思考和练习得到的。

3.科学计算语言的学习:MATLAB首推。很多年以前带过一些计算机或者软件专业的学生,跟我炫耀自己的C语言或者JAVA语言运用的有多牛掰。被我一顿收拾,然后乖乖的去学MATLAB了。

  数学建模比赛依赖于编程能力,但编程是个大的概念,这里应该说的更精准一些,数学建模竞赛依赖于你短期的编程响应能力。不是纯粹的写软件和做项目,而是拿来个“拟现实问题”,“拟”表示类似的,在人力无法计算的情况下,让你给出一个运算结果。至于你的程序是不是可以用于解决别的问题,评委老师一点也不关心,所以它不是做软件,不需要太牛掰的编程能力,只需要你做出快速的响应。在科学计算上,MATLAB的强大几乎没有什么软件可以匹敌的,这主要是因为它的函数太多了,你几乎不用编出什么函数来,只要是你能想到的数学算法,MATLAB几乎都有的。所以,要认真学习MATLAB,结合着算法学。

4.撰写科技论文的学习:这是非常容易被忽视的点。如果你没学过如何写科技论文,就认为这不是一个难题,那么我相信这方面一定会成为你的障碍。因为科技论文的写作非常特殊,框架格外清晰,语言必须精辟,图表一定恰当;是介于议论文和说明文之间的一种文体。你若写的太像议论文,那么难免论点过于主观;若写的太像说明文,有感觉是一杯白开水,让评委难以抓到你所论述的观点和论据。通常的做法是,团队一起总结一个框架,然后在框架中加入一些可用的例句,这些都来源于获奖论文。觉得不够稳妥,也可以找本论文写作的书看看。另外,每个比赛都有对论文形式等方面的要求,可以结合着这些要求,整理框架和填充内容。

  上述过程美赛和国内赛都需要,两类比赛论文的区别是,你按照作文的语言来写,在国内赛尚可,在美赛就会差的一塌糊涂。因为英文科技论文,不需要太绕的从句来凑字。。。。。

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