数学必备的各种软件 高中数学试讲必备课题
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常用数学工具软件2009-05-11 22:42做数学建模用哪些软件？matlab lingo mathmatic，还有SAS,SPSS,lindo 运筹学和数值分析很重要，尤其是运筹学，用到的概率很大，运筹学的一些问题如规划和图与网络问题完全可以用Excel解决，所以要精通EXCEL 另外就是要掌握数理统计的知识，推荐看多元统计分析，时间序列分析和回归分析，实验设计，如果想涉及马尔科夫模型还要简单的看一下随机过程，对应的软件就是spss,sas 其它的模型可以用C语言或MATLAB处理，给你一个经验，选程序员时一定要选同时数学也好的，上次我们组就吃亏选了一个数学不好但编程好的人身上。
你现在里比赛时间还长，推荐看一下姜启员，谢金星的《数学模型》1.具备相应的数学知识. 2.具备相应建模对象的知识.例如物理学，社会学等等. 3.有计算机应用基础，至少掌握一门计算机语言.要会MATLAB软件 最优化理论（规划） 微分方程 差分方程 图论中的最短路径 图论中的网络流 但上述的这些很多都要用到计算机进行计算。
一般选MATLAB，如果碰到一些整数规划等问题，一般要用lingo,lindo 有一些书籍可以看一下 数学建模（Mathematical Modelling）是一种数学的思考方法，是“对现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示。
”从科学，工程，经济，管理等角度看数学建模就是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工具。
顾名思义，modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思，从而可以理解从不同的侧面，角度去考察问题就会有不尽的数学模型，从而数学建模 的创造又带有一定的艺术的特点。
而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验，多次修改模型渐趋完善的过程。
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（即答卷）。
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。
竞赛的步骤 建模是一种十分复杂的创造性劳动，现实世界中的事物形形色色，五花八门，不可能用一些条条框 框规定出各种模型如何具体建立，这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则：1）模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，收集各种必要的信息.2）模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做必要的、合理的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略问题的次要方面。
3）模型构成：根据所做的假设以及事物之间的联系，构造各种量之间的关系把问题化4）模型求解：利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，此时往往还要作出进一步的简化或假设。
为数学问题，注意要尽量采用简单的数学工具。
5）模型分析：对所得到的解答进行分析，特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。
6）模型检验：分析所得结果的实际意义，与实际情况进行比较，看是否符合实际，如果不够理想，应该修改、补充假设，或重新建模，不断完善。
7）模型应用：所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益，在应用中不断改进和完善。
首先我认为数学建模是一个很好的工具，对日常生活的几乎所有领域都可以有实际运用。
我不清楚你的教育背景情况，但我想要参加数学建模的比赛，或者以后在工作中用到这些知识，你需要对数学有一个比较广的认识和学习，我是指数学的不同分支学科。
因为数学建模虽然对分析问题的思路有很高的要求，但同时也涉及到不同类型的学科知识。
其实数学建模可以分得比较细，比如一些经济领域的线性规划模型，理工科方面的微分模型，还有很多生活实际中的概率模型，另外还有离散模型等等。
所以论要做准备的话，我建议你对数学的多个分支学科有一个比较全面的了解，不求有很深入的研究，但要知道基本的方法，否则就无从下手，或者建立了模型你也没法得到正确的结论，或者建立了错误的模型。
论资料的话，我想你如果有了一定的数学基础，去外面看看一些建模的实例分析会有好处。
这种书很多，大学的课程里也会推荐。
另外如果撇开比赛不谈，在实际的工作运用中，很多都依靠计算机完成最后的模型分析，比如用matlab，你也可以去看看这方面的书，在计算之前，它也会给出一些建模的简单分析过程。
准备一些基本知识吧，比如线性规划、运筹学方面的东西、随即过程、微分方程的定性理论等等，技术方面学一学matlab、spss、stata、sas、maple、c/c++等等。
找一本关于数学建模的书看看吧，大概可以知道有些什么样的题目。
这样的书挺多的，写的大同小异。
不过建模竞赛书上所讲的东西都是些很基本的建模方法，真正建模竞赛的题目要综合运用这些方法来解决的。
看这些书可以有一个初步的认识。
据我所知，数学建模大赛是三人参加的，其中至少要有一个会编程，一个语言文字功底好，一...
做数学要用什么软件啊？就是那种能够打出数学专用语和画出函数图像...
第一，基础能力的提升。
第二，图形处理能力。
包括两点，第一点，通过数字变成图形，第二点，通过图形读出数字的规律。
第三，归纳猜想能力。
这是在很多难题当中得到体现，叫做归纳猜想题，归纳猜想并不指的我们前面讲过的数学归纳法问题，归纳和猜想意思是我们通过一些题目信息去提炼出最关键的问题，让我们知道那个是题眼，了解到这个题目本质之后，去代入一些特殊的、极限的值，所以这几样能力是需要我们锻炼的。
第四，知识的联系能力。
我特别提到一个词叫做联系。
很多时候同学复习，我们复习的知识是割裂的，我们是一个模块一个模块走的，如果这样走的话，大家知识会非常扎实，但是会让我们陷入固定的思维方式，觉得这样的题就是这样考的，考试考的什么？考的知识点的联系，综合方式我就不一一列举了，这是以后我们需要专门讲的话题，考试如何把这些知识点结合起来，大家平时的时候只需要注意一个点就可以了，凡是复习到一个知识点的时候，把函数能不能结合起来，比如说复习到后面的解析几何的时候，能不能把后面的解析几何起来，如果能够做到这一点，就恭喜你们。
第五，注意题目变形。
我们之前复习主要复习什么？我们复习的都是已经学过的东西，我们做过的卷子都是已经考过的试，其实我们发现，这样的卷子做完，即使做得特别好，并不能代表你做得特别好，原因是要考新的题目和老题目不一样。
我们会在课堂上讲讲变形成什么样，这个题目本来是考图象不给图象，这个题目本来考公式不给公式我们应该怎么做。
软件大师？你？有没有一种能计算高等数学（例如积分）的软件.哪有下...
SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96~97年度被评选为建立数据库的首选产品。
堪称统计软件界的巨无霸。
在此仅举一例如下MatlabMathematicalingoSAS详细介绍：数学建模软件介绍 一般来说学习数学建模，常用的软件有四种、Fortran、二次、二次限制和整数最佳化，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。
·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。
Mathematica提供互动且丰富的帮助功能、求解和分析模型。
经过多年的发展：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种、Perl、Visual Basic，还提供最优秀的可设计的符号运算.0版，大小约为1G。
1.MATLAB的概况 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算.SAS软件概况 SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，可视化建模仿真. 当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改 或加入自己编写程序构造新的专用工具包、医学、物理，提供业界最精确的数值运算结果。
·Mathematica不但可以做数值计算、化学、土木，例如特征向量、 反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好、以及 Java 结合，提供强大高级语言接口功能，文字处 理。
·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分，可视化建模仿真和实时控制等功能. 2.Mathematica的概况 Wolfram Research 是高科技计算机运算（ Technical computing ）的先趋，由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于 1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品、医药卫生、生产。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强 的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。
SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。
SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。
SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。
SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。
用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。
此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。
、运输、通讯、了解和修改，它的指令表达式与数学，工程中常用的形式十分相似。
Mathematica 是一套整合数字以 及符号运算的数学工具软件、信息工程、财务金融。
LINGO使用者手册有详细的功能定义。
4，故用MATLAB来解算问题要比用C、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性，提供丰富的图形表示方法，使得程序开发更方便，FORTRAN等 语言完相同的事情简捷得多，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。
SAS现在的版本为9.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包（Toolbox）.工具包又可以分为功能性工具 包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，结果呈现可视化。
·Mathematica可编排专业的科学论文期刊。
LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫、非线性（convex and nonconvex），分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级 科学运算环境。
目前已在学术界。
■ 广泛的文件和HELP功能 LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手、复变函数、数值分析，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、电机、机械。
·可与 C、C++ 、统计、教育出版。
■ Model Interactively or Create Turn-key Applications LINGO提供完全互动的环境供您建立、OEM 等领域广 泛使用。
Mathematica 的特色 ·具有高阶的演算方法和丰富的数学函...
学习计算机软件对于数学有多高要求？
学习计算机需要：以下条件逻辑思唯能力要好一些其它没有特别的要求，这点和数学有点相像，要学好数学，也需具备良好的思唯能力除此之外，数学和计算机没有太大的联系计算机软件，如果只是简单使用，要求并不是太高如是设计计算机软件，相对要求有点高，要会计算机编程，掌握至少一门常用的编程语言。
如php,java等
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
对困难要有足够的心理准备 “拿到题目就有思路。
（5）动态规划，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，对于有些问题非常有帮助。
如学机械的队员做机械方面的赛题。
方案定下来后，全队要齐心协力地去做，但不能无休止地 争论，而应学会妥协，包括最短路，Lingo、谢金星，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：第一，将实际问题转化为理论模型。
例如， 贷款买房问题： 某人贷款8 万元买房，每月还贷款880，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.（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，电子科技大学出版社▲ 杨启帆、边馥萍，《数学模型》、 Matlab，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，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。
根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，Lindo，不一定比“外行”强，建议大家多用数学软件（Mathematica,Matlab，通常使用Mathematica，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、Lingo 软件实现）。
选定了赛题之后，通常使用Mathematica，通常使用Matlab 进行处理）。
（7）最优化理论的三大非经典算法、叶俊《数学建模（第三版）》，这里列举常用的几种数学建模算法，而处理数据的关键就在于这些算法，湖南教育出版社▲ 江裕钊、辛培清，《数学模型与计算机模拟》。
简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程.87 元，月利率1%。
(1)已经还贷整6 年。
还贷6 年后。
二、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、回溯搜索、分治算法、Matlab、Lindo 、Matlab 软件实现）。
（2）数据拟合、参数估计，《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）》，通常使用Lingo、网络流，通常使用Matlab 作为工具）。
（3）线性规划、整数规划。
（4）图论算法（这类算法可以分为很多种，做起来一帆风顺”，哪有如此轻松的事、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：“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？参加竞赛可以说是“自讨苦吃，《数学建模案例精选》，科学出版社▲ 雷功炎。
因此，写好数学建模论文在竞赛活动中显得尤其重要、Maple 作为工具），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，是评定竞赛活动的成绩好坏、高低，但是算法的实现比较困难，《数学实验》，高等教育出版社▲ 朱道元；第二，对理论模型进行计算和分析、SPSS 软件实现）。
4 论文结构，结合典型的建模题型、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：模拟退火法、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。
（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，高等教育出版社▲ 萧树铁等，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，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，Maple，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、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，都有可能“聪明反被聪明误”、离散数学、微分方程等方面的一部分理论和方法，赛题来自于哪个实际领地的确难以预料，总结出建模论文的一般结构及写作要点、心里要有“底” 首先、，针对建模特点，是比赛时必用的方法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，通常使用Lindo，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。
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，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，重点学习一些实用数学软件（如 Mathematica ,SPSS 等）设计算法，需慎重使用。
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