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数学建模入门

发布时间: 2021-08-03 08:26:11

Ⅰ 我不知道数学建模,从零基础怎样学习数学建模

可以的,大多数数学建模参赛选手都是零基础自学,其实很多时候,参加比赛需要内的仅仅是查找资料的速容度和写论文的水平.毕竟大一只是去打酱油,大二大三才是真正收获的时候.
你可以买一本书先去看看建模的过程是怎么样的?其实只有三天的时间比赛。然后参加校内赛练手。记住建模是三个人一组的,有论文写作,数学模型的建立和对应程序和代码的编写,每个人主抓一个方向即可。你可以从这三个方向里的一个入手。

Ⅱ 数学建模该怎么入门

以下建议针对非数学系的新人,可以有计划的学习,不过别忘记,比赛是3个人的事情,所以下面涉及的知识仅靠一个人是不太可能胜任的(不排除有大牛人),这时候队友的分工协作就尤为重要了。

首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的,又有ACM经验的话,那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学(比如当年的我)来说,应该是没有什么算法的经验了,所以恒心和毅力,对队友的信任,以及RP值(这点我超级自信)就非常重要了。

模型方面:姜启源的那本《数学模型》第三版,谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了,不用抱着一堆书结果什么都看不了。

算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样,追求log n或者n或者nlog n的算法复杂度,只要能出结果就行,10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊,要好多年才出结果。

1、 动态规划(工序调度,排课表,排比赛场次)

2、 0-1规划(投资,下料,运输)

3、 线性规划(投资,下料,运输)

4、 图的一系列问题(深度广度搜索,遍历,TSP,着色等等)

5、 网络流(多半转化成规划问题)

6、 最好能掌握神经网络,遗传,模拟退火,蚁群,禁忌搜索中的一种或多种,因为离散的赛题多半是组合优化的问题,大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的(二维下料,排课表,TSP等等),所以启发式算法就显得尤为重要,比如遗传算法,MATLAB7.X已经有这个工具箱了,但是一定要弄清原理,知道怎么编码,怎么确定种群规模和遗传代数,怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟,怎么跳离局部最优。

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)

然后是我不擅长的连续模型(可以说完全不懂,囧)。这个对编程能力的要求相对低一点,但是数学基本功要好,主要涉及的知识是数理统计和微分方程。

统计类问题:聚类,判别,单因素多因素方差分析,回归,拟合,还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型,听说很好用,但是我不会。

微分方程:不说什么了,这个我完全不懂,应该就是什么龙格库塔那类的,用MATLAB算参数的,其他的我也不说什么了,说得太多只能暴露我的无知。

以上就是我的一点点心得,希望可以对参加数学建模的同学有帮助,如果不仅仅是为了比赛获奖,当作一项爱好也是不错的选择。

Ⅲ 数学建模如何快速入门

我不太清楚你是要用于比赛还是课业的需要。
如果是课程的话,就根据教材,多看看就行了。版权
比赛:
自学~~多看点有关建模方面的书,知道些典型的模型。
关键的是一种解决问题的方法,想法。
就是从题目看,你觉得是个什么情况,分析一下现状实际情况,怎么解决你就可以运用书上的知识结合实际情况。软件的操作有一定的辅助作用,matlab最常用,比较综合;线性规划,lingo;统计概率论,sas,spss。一般参赛的B题都是应用类比较多,A题是物理,或者数学理论公式运用的比较多,就看你的强项在哪了~~
教材,模型的一些经典案例,软件的操作书籍图书馆都可以找到~~

Ⅳ 数学建模怎么入门

以下建议针对非数学系的新人,可以有计划的学习,不过别忘记,比赛是3个人的事情,所以下面涉及的知识仅靠一个人是不太可能胜任的(不排除有大牛人),这时候队友的分工协作就尤为重要了。
首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的,又有ACM经验的话,那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学(比如当年的我)来说,应该是没有什么算法的经验了,所以恒心和毅力,对队友的信任,以及RP值(这点我超级自信)就非常重要了。
模型方面:姜启源的那本《数学模型》第三版,谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了,不用抱着一堆书结果什么都看不了。
算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样,追求log
n或者n或者nlog
n的算法复杂度,只要能出结果就行,10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊,要好多年才出结果。
1、
动态规划(工序调度,排课表,排比赛场次)
2、
0-1规划(投资,下料,运输)
3、
线性规划(投资,下料,运输)
4、
图的一系列问题(深度广度搜索,遍历,TSP,着色等等)
5、
网络流(多半转化成规划问题)
6、
最好能掌握神经网络,遗传,模拟退火,蚁群,禁忌搜索中的一种或多种,因为离散的赛题多半是组合优化的问题,大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的(二维下料,排课表,TSP等等),所以启发式算法就显得尤为重要,比如遗传算法,MATLAB7.X已经有这个工具箱了,但是一定要弄清原理,知道怎么编码,怎么确定种群规模和遗传代数,怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟,怎么跳离局部最优。
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)
然后是我不擅长的连续模型(可以说完全不懂,囧)。这个对编程能力的要求相对低一点,但是数学基本功要好,主要涉及的知识是数理统计和微分方程。
统计类问题:聚类,判别,单因素多因素方差分析,回归,拟合,还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型,听说很好用,但是我不会。
微分方程:不说什么了,这个我完全不懂,应该就是什么龙格库塔那类的,用MATLAB算参数的,其他的我也不说什么了,说得太多只能暴露我的无知。
以上就是我的一点点心得,希望可以对参加数学建模的同学有帮助,如果不仅仅是为了比赛获奖,当作一项爱好也是不错的选择。

Ⅳ 如何入门参与数学建模

想要入门参与数学建模,应该做到以下几点:(1)对数学建模有着深厚的兴趣,而不仅仅是为了获奖。数学建模有很多有意思的点,使用自己建立的模型解决了一个实际问题,是很有成就感的一件事情。数学建模中会伴随着编程与论文写作,也是对自己能力提升的一个重要途径。(2)有一定的基础数学知识,包括微积分、线性代数、概率论和数理统计。掌握这些知识并不是说一定要精通,而是起码应该知道一些基本方法,不然很多问题根本没法做分析。(3)逐个学习模型,推荐姜启源的《数学模型》。里面的模型都是一些基础模型,但是基础模型非常重要,比你学习高大上的建模方法还要重要,现在的评委已经不喜欢各种套高大上的方法了。这本书起码要结合案例去看,不需要十分精通,但一定要知道每种问题对应着哪种模型,在比赛期间方便查找,现学现卖。(4)掌握基础的编程和算法,推荐司守奎写的《数学建模算法与应用》,这本书主要内容是matlab,对建模比赛帮助很大。(5)掌握论文写作技巧。论文写作是数学建模竞赛是否获奖的重要因素,可以去参考历年优秀论文,重点学习格式和行文思路。

Ⅵ 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

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 不知道能不能帮上你

Ⅶ 数学建模新手怎么入门啊,我是大二学生,数学基础一般。

做题就对了。
如果你是数学系的。
有数学建模这门课程的,
书上的例子就已经很好了。
还有习题可以做啊。
数学就是做题,嘿嘿。乐在其中。

Ⅷ 初学者,数学建模需要准备些什么东西

数学建模应当掌握的十类算法
‍‍ 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) 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) 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) 6、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) 7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛 题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好 使用一些高级语言作为编程工具) 8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只 认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非 常重要的) 9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常 用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调 用) 10、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)
数学建模资料
竞赛参考书
l、中国大学生数学建模竞赛,李大潜主编,高等教育出版社(1998). 2、大学生数学建模竞赛辅导教材,(一)(二)(三),叶其孝主编,湖南教育 出版社(1993,1997,1998). 3、数学建模教育与国际数学建模竞赛 《工科数学》专辑,叶其孝主编, 《工科数学》杂志社,1994).
国内教材、丛书
1、数学模型,姜启源编,高等教育出版社(1987年第一版,1993年第二版,2003年第三版;第一版在 1992年国家教委举办的第二届全国优秀教材评选中获"全国优秀教材奖"). 2、数学模型与计算机模拟,江裕钊、辛培情编,电子科技大学出版社,(1989). 3、数学模型选谈(走向数学从书),华罗庚,王元著,王克译,湖南教育出版社;(1991). 4、数学建模--方法与范例,寿纪麟等编,西安交通大学出版社(1993). 5、数学模型,濮定国、 田蔚文主编,东南大学出版社(1994). 6..数学模型,朱思铭、李尚廉编,中山大学出版社,(1995) 7、数学模型,陈义华编著,重庆大学出版社,(1995) 8、数学模型建模分析,蔡常丰编著,科学出版社,(1995). 9、数学建模竞赛教程,李尚志主编,江苏教育出版社,(1996). 10、数学建模入门,徐全智、杨晋浩编,成都电子科大出版社,(1996). 11、数学建模,沈继红、施久玉、高振滨、张晓威编,哈尔滨工程大学出版社,(1996). 12、数学模型基础,王树禾编著,中国科学技术大学出版社,(1996). 13、数学模型方法,齐欢编著,华中理工大学出版社,(1996). 14、数学建模与实验,南京地区工科院校数学建模与工业数学讨论班编,河海大学 出版社,(1996). 15、数学模型与数学建模,刘来福、曾文艺编,北京师范大学出版杜(1997). 16. 数学建模,袁震东、洪渊、林武忠、蒋鲁敏编,华东师范大学出版社. 17、数学模型,谭永基,俞文吡编,复旦大学出版社,(1997). 18、数学模型实用教程,费培之、程中瑗层主编,四川大学出版社,(1998). 19、数学建模优秀案例选编(工科数学基地建设丛书),汪国强主编,华南理工大学出版社,(1998). 20、经济数学模型(第二版)(工科数学基地建设丛书),洪毅、贺德化、昌志华 编著,华南理工大学出版社,(1999). 21、数学模型讲义,雷功炎编,北京大学出版社(1999). 22、数学建模精品案例,朱道元编著,东南大学出版社,(1999), 23、问题解决的数学模型方法,刘来福,曾文艺编著、北京师范大学出版社,(1999). 24、数学建模的理论与实践,吴翔,吴孟达,成礼智编著,国防科技大学出版社, (1999). 25、数学建模案例分析,白其岭主编,海洋出版社,(2000年,北京). 26、数学实验(高等院校选用教材系列),谢云荪、张志让主编,科学出版社,(2000). 27、数学实验,傅鹏、龚肋、刘琼荪,何中市编,科学出版社,(2000). 28、数学建模与数学实验,赵静、但琦编,高等教育出版社,(2000).
国外参考书(中译本)
1、数学模型引论, E.A。Bender著,朱尧辰、徐伟宣译,科学普及出版社(1982). 2、数学模型,[门]近藤次郎著,官荣章等译,机械工业出版社,(1985). 3、微分方程模型,(应用数学模型丛书第1卷),[美]W.F.Lucas主编,朱煜民等 译,国防科技大学出版社,(1988). 4、政治及有关模型,(应用数学模型丛书第2卷),[美W.F.Lucas主编,王国秋 等译,国防科技大学出版社,(1996). 5、离散与系统模型,(应用数学模型丛书第3卷),[美w.F.Lucas主编,成礼智 等译,国防科技大学出版社,(1996). 6、生命科学模型,(应用数学模型丛书第4卷),[美1W.F.Lucas主编,翟晓燕等 译,国防科技大学出版社,(1996). 7、模型数学--连续动力系统和离散动力系统,[英1H.B.Grif6ths和A.01dknow 著,萧礼、张志军编译,科学出版社,(1996). 8、数学建模--来自英国四个行业中的案例研究,(应用数学译丛第4号), 英]D.Burglles等著,叶其孝、吴庆宝译,世界图书出版公司,(1997)
专业性参考书
(这方面书籍很多,仅列几本供参考) : 1、水环境数学模型,[德]W.KinZE1bach著,杨汝均、刘兆昌等编纂,中国建筑工 业出版社,(1987). 2、科技工程中的数学模型,堪安琦编著,铁道出版社(1988) 3、生物医学数学模型,青义学编著,湖南科学技术出版杜(1990). 4、农作物害虫管理数学模型与应用,蒲蛰龙主编,广东科技出版社(1990). 5、系统科学中数学模型,欧阳亮编著, E山东大学出版社,(1995). 6、种群生态学的数学建模与研究,马知恩著,安徽教育出版社,(1996) 7、建模、变换、优化--结构综合方法新进展,隋允康著,大连理工大学出版社, (1986) 8、遗传模型分析方法,朱军著,中国农业出版社(1997). (中山大学数学系王寿松编辑,2001年4月)
过程
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。用数学语言来描述问题。
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。
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)。
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)。
模型分析
对所得的结果进行数学上的分析。
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。
模型应用
应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

1、努力学习数学知识,完善自己的知识体系,尤其是与数学相关的知识体系,比如高等数学、工程数学和应用数学的相关知识;
2、扩充自己的知识面,你可以看到很多赛题都是很现实的社会热点问题,相关的背景知识是非常必要的;
3、多看一些案例分析的教程,在学习案例分析时的注意点是:如何考虑现实问题中的各个因素,综合运用所学知识,建立适当的模型;如何进行模型的优化;如何求解模型;如何解释模型的解。
还要逐步去理解数学建模中最难的三个问题,1、如何用学到的数学思想来表述所面对的问题,所谓的建模。2、应用学到的数学知识解刚刚建立的数学模型,并进行优化。3、将刚刚得到的数学上的解解释为现实问题中的现象或者是方法。这三个过程体现了一个“现实——>数学——>现实”的一个过程。这其实就是最难的地方。这需要你首先了解面临的实际问题,然后从现实中转入数学,再从数学中跳出来回到现实。
4、说到matlab,我建议你借一本matlab手册做参考书就行了!毕竟matlab只是实现你数学模型的基础,这不是说matlab不重要,其实matlab也很重要!
祝你快乐!

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