数学建模需要哪些知识
软件方面主要掌握matlab,spss的相关操作，能写matlab程序。
数学方面的书主要还是了解一些比较重要的数学模型，知道模型的来龙去脉及其原理，以便自己也能学会利用，其他的数学基本的公式，某些要记的东西都可以不看。
最主要的还是要学会查找资料，有现学现用的能力。
祝你建模成功。
⑵ 学习数模需要具备哪些知识
参加数学建模竞赛需知道的内容
一、全国大学生数学建模竞赛
二、专数学建模的方法及一般步骤
三、属重要的数学模型及相应案例分析
1、线性规划模型及经济模型案例分析
2、层次分析模型及管理模型案例分析
3、统计回归模型及案例分析
4、图论模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相关软件
1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。
五、数模十大常用算法
1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。
六、如何查阅资料
七、如何写作论文
八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。
九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。
十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。
其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要
⑶ 学习数学建模需要哪些知识
数学分析，高等代数，概率统计。数学建模最主要的问题在知识点上无非是这几块：1、多元变量求最值问题，最终能够将其转化为拉格朗日乘子法；2、高维线性规划，线性回归问题，用线性代数的矩阵乘法来解决；3、有可能需要用到随机过程的相关知识，以及应用大数定理，以及蒙特卡洛算法，用概率统计为工具进行解决。
⑷ 数学建模需要哪些计算机知识
其它不用太擅长，但至少要熟练使用一些软件。
主要是matlab：自己在网上看教程或者买本书好好学。（建模最主要的工具，也可以学习R）
lingo：做线性规划（很简单，可以学，不过没什么必要）；
SPSS：做统计方面的问题，解决各类回归问题以及统计检验，既简单又给力；
eviews：做时间序列回归用的；
excel：做数据分析与筛选，功能超级强大。（有的人就靠Excel就能混饭吃，还混得很好）
⑸ 数学建模大赛需要哪些预备知识
数学建模需要很多的知识的，没办法一下概括，首先需要系统的数学知识，这是基础，由于数学建模的题目涉很可能及到各个领域，有些时候就是要题目出来之后临时去学习相关的知识的，还有就是要会用相关的数学软件，比如lingo等等，其实数学建模的乐趣就在于能打开我们的思维，也可以让我们主动的去学习其他知识，看一些数学建模的辅导书，及以往比赛的题目，把各类型的都弄懂。我们数学建模的老师说他心目中的理想三人组是一个数学系的，一个计算机系的，一个工科的，呵呵，组队是最好不要找自己熟识的或者同专业的，不同领域的人的思维不一样，这样更有利于合作~~对了，还有很重要的一点就是要掌握论文的正确格式，特别是数学符号的正确书写，mathtype是必须的，很方便~~就这些了，数学建模很有趣，好好学，对自己很有用的~祝你比赛好成绩~
⑹ 大学数学建模竞赛需要哪些知识
参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？
没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。
具体说来，大概有以下这三个方面：
第一方面：数学知识的应用能力
归结起来大体上有以下几类：
1）概率与数理统计
2）统筹与线轴规划
3）微分方程；
相关的数学基础知识包括
1、线性规划 6、最优化理论
2、非线性规划 7、管理运筹学
3、离散数学 8、差分方程
4、概率统计 9、层次分析
5、常微分方程
还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。
上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么办呢？一个词“自学”，记得数模评卷的负责教师曾经说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。
第二方面：计算机的运用能力
一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面：论文的写作能力
前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题
⑺ 数学建模具体要学会什么基本的知识
要学的东西挺多的，一、软件方面，需要学习matlab、lingo以及sas软件，各有各的用处，其中matlab是综合性的，功能很强大；lingo是针对优化问题占优，用于求解线性规划和非线性规划问题；sas是统计分析软件，也是这三个中最难学的。二、算法，数学建模中有十大算法，具体可以网络一下。三、要培养读论文和搜索文献资料的能力；四、也是很重要的，当然提高分析问题（审题）的能力和建模的能力，还要提高写论文的水平！
⑻ 学习数学建模大赛需要哪些数学知识
完全不需要这么多，数学建模就是对你所要解决的问题设计一个好的算法，合理的假设，能用模型解释问题就行。至于建立什么模型，就看你自己了。有人仅依靠手算也拿到了一等奖。你所列举的知识有可能要用到，但这不是关键。多看优秀论文，集思广益。数学软件掌握一些：matlab，lindo，lingo，spss。
⑼ 做数学建模需要哪些方面的知识
推荐你看谢金星编写的那本数学建模书。一本书啃下来，你已经掌握了各种题型的基本方法。做题的时候，题目先是要细细的看，然后，有时候会发现如果所有条件都用上，可能根本就做不出什么来了。所以，你要学会提炼条件。再一个就是通过网上各种资料的搜集，要从别人的文献中找到有用的建模方法，要想成绩特别好的话，就必须有自己的想法。对于美国建模，和国内还是相差挺大的，难度、要求都不一样。必须至少有一人掌握matlab编程。论文一定要写好，语句通顺无错别字。
参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？
没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。
具体说来，大概有以下这三个方面：
第一方面：数学知识的应用能力
归结起来大体上有以下几类：
1）概率与数理统计
2）统筹与线轴规划
3）微分方程；
还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。
上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么办呢？一个词“自学”，我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。
第二方面：计算机的运用能力
一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面：论文的写作能力
前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识，一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。
最后，祝你取得好成绩。
⑽ 参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识
数学建模竞赛的内容：
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
(10)数学建模需要哪些知识扩展阅读：
数学建模大赛步骤：
建模是一个非常复杂和创造性的工作。现实世界中的事物是如此的多样化和繁杂，以至于不可能指定如何使用一些规则和规则来构建各种模型。下面是对建模的一般步骤和原则的概括总结：
1、模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确课题的要求，收集各种必要的信息。
2、模型假设：为了使用数学方法，通常需要对问题做出合理的假设，突出问题的主要特征，忽略问题的次要方面。
3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题
4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。
5、模型分析：对得到的解进行分析，特别注意数据变化时结果是否稳定。
6、模型检验：分析所得结果的实际意义，并与实际情况进行比较，看是否符合实际。如果这些假设不够理想，就应该对其进行修改、补充或再次建模，以实现持续改进。
7、模型应用：所建立的模型必须应用到实践中才能产生效益，并在应用中不断改进和完善。