數學建模需要哪些知識
軟體方面主要掌握matlab,spss的相關操作，能寫matlab程序。
數學方面的書主要還是了解一些比較重要的數學模型，知道模型的來龍去脈及其原理，以便自己也能學會利用，其他的數學基本的公式，某些要記的東西都可以不看。
最主要的還是要學會查找資料，有現學現用的能力。
祝你建模成功。
⑵ 學習數模需要具備哪些知識
參加數學建模競賽需知道的內容
一、全國大學生數學建模競賽
二、專數學建模的方法及一般步驟
三、屬重要的數學模型及相應案例分析
1、線性規劃模型及經濟模型案例分析
2、層次分析模型及管理模型案例分析
3、統計回歸模型及案例分析
4、圖論模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相關軟體
1、Matlab軟體及編程；2、Lingo軟體；3、Lindo軟體。
五、數模十大常用演算法
1. 蒙特卡羅演算法。2. 數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法。3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類演算法。4. 圖論演算法。5. 動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法。6. 最優化理論的三大非經典演算法。7. 網格演算法和窮舉法。8. 一些連續數據離散化方法。9. 數值分析演算法。10. 圖象處理演算法。
六、如何查閱資料
七、如何寫作論文
八、如何組織隊伍：團隊精神，配合良好，不斷的提出問題和解決問題。
九、如何才能獲獎：比較完整，有幾處創新點。
十、如何信息處理：WORD、LaTeX，飛秋、QQ。
其實主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我這里也有很多例子，各個學校的講座都有要的話直接向我要
⑶ 學習數學建模需要哪些知識
數學分析，高等代數，概率統計。數學建模最主要的問題在知識點上無非是這幾塊：1、多元變數求最值問題，最終能夠將其轉化為拉格朗日乘子法；2、高維線性規劃，線性回歸問題，用線性代數的矩陣乘法來解決；3、有可能需要用到隨機過程的相關知識，以及應用大數定理，以及蒙特卡洛演算法，用概率統計為工具進行解決。
⑷ 數學建模需要哪些計算機知識
其它不用太擅長，但至少要熟練使用一些軟體。
主要是matlab：自己在網上看教程或者買本書好好學。（建模最主要的工具，也可以學習R）
lingo：做線性規劃（很簡單，可以學，不過沒什麼必要）；
SPSS：做統計方面的問題，解決各類回歸問題以及統計檢驗，既簡單又給力；
eviews：做時間序列回歸用的；
excel：做數據分析與篩選，功能超級強大。（有的人就靠Excel就能混飯吃，還混得很好）
⑸ 數學建模大賽需要哪些預備知識
數學建模需要很多的知識的，沒辦法一下概括，首先需要系統的數學知識，這是基礎，由於數學建模的題目涉很可能及到各個領域，有些時候就是要題目出來之後臨時去學習相關的知識的，還有就是要會用相關的數學軟體，比如lingo等等，其實數學建模的樂趣就在於能打開我們的思維，也可以讓我們主動的去學習其他知識，看一些數學建模的輔導書，及以往比賽的題目，把各類型的都弄懂。我們數學建模的老師說他心目中的理想三人組是一個數學系的，一個計算機系的，一個工科的，呵呵，組隊是最好不要找自己熟識的或者同專業的，不同領域的人的思維不一樣，這樣更有利於合作~~對了，還有很重要的一點就是要掌握論文的正確格式，特別是數學符號的正確書寫，mathtype是必須的，很方便~~就這些了，數學建模很有趣，好好學，對自己很有用的~祝你比賽好成績~
⑹ 大學數學建模競賽需要哪些知識
參加數學建模競賽是不是需要學習很多知識？
沒有必要很系統的學很多數學知識，這是時間和精力不允許的。很多優秀的論文，其高明之處並不是用了多少數學知識，而是思維比較全面、貼合實際、能解決問題或是有所創新。有時候，在論文中可能碰見一些沒有學過的知識，怎麼辦？現學現用，在優秀論文中用過的數學知識就是最有可能在數學建模競賽中用到的，你當然有必要去翻一翻。
具體說來，大概有以下這三個方面：
第一方面：數學知識的應用能力
歸結起來大體上有以下幾類：
1）概率與數理統計
2）統籌與線軸規劃
3）微分方程；
相關的數學基礎知識包括
1、線性規劃 6、最優化理論
2、非線性規劃 7、管理運籌學
3、離散數學 8、差分方程
4、概率統計 9、層次分析
5、常微分方程
還有與計算機知識交叉的知識：計算機模擬。
上述的內容有些同學完全沒有學過，也有些同學只學過一點概率與數理統計，微分方程的知識怎麼辦呢？一個詞「自學」，記得數模評卷的負責教師曾經說過「能用最簡單淺易的數學方法解決了別人用高深理論才能解決的答卷是更優秀的答卷」。
第二方面：計算機的運用能力
一般來說凡參加過數模競賽的同學都能熟練地應用字處理軟體「Word」，掌握電子表格「Excel」的使用；「Mathematica」軟體的使用，最好還具備語言能力。這些知識大部分都是學生自己利用課余時間學習的。
第三方面：論文的寫作能力
前面已經說過考卷的全文是論文式的，文章的書寫有比較嚴格的格式。要清楚地表達自己的想法並不容易，有時一個問題沒說清楚就又說另一個問題
⑺ 數學建模具體要學會什麼基本的知識
要學的東西挺多的，一、軟體方面，需要學習matlab、lingo以及sas軟體，各有各的用處，其中matlab是綜合性的，功能很強大；lingo是針對優化問題占優，用於求解線性規劃和非線性規劃問題；sas是統計分析軟體，也是這三個中最難學的。二、演算法，數學建模中有十大演算法，具體可以網路一下。三、要培養讀論文和搜索文獻資料的能力；四、也是很重要的，當然提高分析問題（審題）的能力和建模的能力，還要提高寫論文的水平！
⑻ 學習數學建模大賽需要哪些數學知識
完全不需要這么多，數學建模就是對你所要解決的問題設計一個好的演算法，合理的假設，能用模型解釋問題就行。至於建立什麼模型，就看你自己了。有人僅依靠手算也拿到了一等獎。你所列舉的知識有可能要用到，但這不是關鍵。多看優秀論文，集思廣益。數學軟體掌握一些：matlab，lindo，lingo，spss。
⑼ 做數學建模需要哪些方面的知識
推薦你看謝金星編寫的那本數學建模書。一本書啃下來，你已經掌握了各種題型的基本方法。做題的時候，題目先是要細細的看，然後，有時候會發現如果所有條件都用上，可能根本就做不出什麼來了。所以，你要學會提煉條件。再一個就是通過網上各種資料的搜集，要從別人的文獻中找到有用的建模方法，要想成績特別好的話，就必須有自己的想法。對於美國建模，和國內還是相差挺大的，難度、要求都不一樣。必須至少有一人掌握matlab編程。論文一定要寫好，語句通順無錯別字。
參加數學建模競賽是不是需要學習很多知識？
沒有必要很系統的學很多數學知識，這是時間和精力不允許的。很多優秀的論文，其高明之處並不是用了多少數學知識，而是思維比較全面、貼合實際、能解決問題或是有所創新。有時候，在論文中可能碰見一些沒有學過的知識，怎麼辦？現學現用，在優秀論文中用過的數學知識就是最有可能在數學建模競賽中用到的，你當然有必要去翻一翻。
具體說來，大概有以下這三個方面：
第一方面：數學知識的應用能力
歸結起來大體上有以下幾類：
1）概率與數理統計
2）統籌與線軸規劃
3）微分方程；
還有與計算機知識交叉的知識：計算機模擬。
上述的內容有些同學完全沒有學過，也有些同學只學過一點概率與數理統計，微分方程的知識怎麼辦呢？一個詞「自學」，我曾聽到過數模評卷的負責教師范毅說過「能用最簡單淺易的數學方法解決了別人用高深理論才能解決的答卷是更優秀的答卷」。
第二方面：計算機的運用能力
一般來說凡參加過數模競賽的同學都能熟練地應用字處理軟體「Word」，掌握電子表格「Excel」的使用；「Mathematica」軟體的使用，最好還具備語言能力。這些知識大部分都是學生自己利用課余時間學習的。
第三方面：論文的寫作能力
前面已經說過考卷的全文是論文式的，文章的書寫有比較嚴格的格式。要清楚地表達自己的想法並不容易，有時一個問題沒說清楚就又說另一個問題了。評卷的教師們有一個共識，一篇文章用10來分鍾閱讀仍然沒有引起興趣的話，這一遍文章就很有可能被打入冷宮了。
最後，祝你取得好成績。
⑽ 參加數學建模大賽需要大概要掌握哪些方面的知識
數學建模競賽的內容：
競賽題目一般來源於工程技術和管理科學等方面經過適當簡化加工的實際問題，不要求參賽者預先掌握深入的專門知識，只需要學過普通高校的數學課程。
題目有較大的靈活性供參賽者發揮其創造能力。參賽者應根據題目要求，完成一篇包括模型假設、建立和求解、計算方法的設計和計算機實現、結果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文。競賽評獎以假設的合理性、建模的創造性、結果的正確性和文字表述的清晰程度為主要標准。
(10)數學建模需要哪些知識擴展閱讀：
數學建模大賽步驟：
建模是一個非常復雜和創造性的工作。現實世界中的事物是如此的多樣化和繁雜，以至於不可能指定如何使用一些規則和規則來構建各種模型。下面是對建模的一般步驟和原則的概括總結：
1、模型准備：首先要了解問題的實際背景，明確課題的要求，收集各種必要的信息。
2、模型假設：為了使用數學方法，通常需要對問題做出合理的假設，突出問題的主要特徵，忽略問題的次要方面。
3、模型組成：根據所做的假設和事物之間的關系，構造出各量之間的關系，構成問題
4、模型求解：利用已知的數學方法來求解前一步得到的數學問題，往往需要進一步的簡化或假設。對於數學問題，要盡可能小心地使用簡單的數學工具。
5、模型分析：對得到的解進行分析，特別注意數據變化時結果是否穩定。
6、模型檢驗：分析所得結果的實際意義，並與實際情況進行比較，看是否符合實際。如果這些假設不夠理想，就應該對其進行修改、補充或再次建模，以實現持續改進。
7、模型應用：所建立的模型必須應用到實踐中才能產生效益，並在應用中不斷改進和完善。