数学建模常用软件
数模常用软件
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，分别是：matlab、lingo、Mathematica 和SAS下面简单介绍一下这四种。
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，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多.当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0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,可视化建模仿真,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,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.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。
Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，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、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、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数库和庞大的数学知识库，让Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。
数学建模软件心得体会
数学建模软件心得体会数学建模软件是现代数学研究和应用的重要工具，它可以帮助数学工作者进行复杂的计算和模拟，提高数学建模的效率和准确性。
在过去的几年里，我有幸使用过一些数学建模软件，并对它们有了一些心得体会。
下面是我对一些常用数学建模软件的心得体会的总结。
首先是MATLAB。
MATLAB是一种非常强大的数学建模软件，它集成了丰富的数学工具箱和函数库，可以进行各种复杂的数学计算和数据处理。
使用MATLAB进行数学建模，可以方便地进行数据预处理、模型构建、参数估计和模拟仿真等工作。
而且MATLAB的编程语言非常简洁易学，可以快速实现复杂的算法和模型。
不过，MATLAB的运行速度相对较慢，处理大规模数据时可能会出现性能瓶颈。
其次是Python。
Python是一种高级编程语言，它广泛应用于科学计算和数据分析领域。
通过使用Python的科学计算库（如NumPy、SciPy和Pandas），我们可以方便地进行数学建模和数据处理。
Python的语法简洁易读，非常适合初学者入门。
另外，Python还有丰富的可视化库（如Matplotlib和Seaborn），可以帮助我们直观地展示数据和模型结果。
然而，相比于MATLAB，Python在数学建模方面的工具箱和函数库相对较少，需要依赖第三方库来完成一些复杂的计算任务。
再次是R语言。
R语言是一种统计计算和图形绘制的编程语言，特别适用于数据分析和统计建模。
R语言的优势在于它丰富的统计计算包（如ggplot2和dplyr），以及活跃的社区和丰富的资源。
使用R语言进行数学建模，我们可以方便地进行数据处理、统计分析和模型拟合等工作。
另外，R语言还有易于学习的语法和交互式编程环境，可以帮助我们快速开发和调试模型代码。
不过，R语言在处理大规模数据时可能会出现内存不足的问题，需要合理地进行数据处理和优化。
此外，还有一些其他数学建模软件，如Mathematica和Maple。
Mathematica是一种强大而全面的数学软件，具有丰富的数学函数和算法。
数学建模竞赛中常用软件的操作
数学建模竞赛中常用软件的操作本节主要介绍数学建模竞赛中常用软件MATLAB和Lingo的一些基本操作。
一、Desktop简介在桌面双击MA TLABb图标，或双击安装目录C:\Program Files\MATLAB\ R2012a\bin 下的MATLAB文件。
启动后默认界面如下图。
图1 Desktop操作桌面的外貌1. Command Window该窗口是进行MATLAB各种操作的主要窗口。
在该窗内可以输入各类指令、函数、表达式；显示除了图形外所有的运算结果，错误时，给出相关出错提示。
指令输入完后只有按回车键【Enter】才能执行；如果输入的指令不含赋值号，计算结果被赋于默认的变量ans。
变量名和函数名对大小写敏感，变量第一个字符必须是英文字母，最多包含63个字符（英文、数字和下划线），不能包括空格、标点、运算符；不能使MA TLAB的关键词和自用的变量名（eps,pi等）函数名（sin,exp等）、文件夹名（rwt,toolbox等）。
在Matlab中有一些固定变量，例如(1) ans：在没有定义变量名时，系统默认变量名为ans；(2) eps：容许误差，非常小的数；(3) pi：即圆周率 ；(4) i, j：虚数单位；(5) inf：表示正无穷大，由1/0运算产生；(6) NaN（Not A Number）：表示不定值，由inf/inf或0/0运算产生；(7) nargin：函数的输入变量数目；(8) nargout：函数的输出变量数目。
在MA TLAB中，控制流关键字if, for, end等用蓝色字体表示；输入指令中的非控制指令、数字显示为黑色字体；字符串显示为紫色字体；注释为绿色字体；警告信息为红色字体。
2 工作空间浏览器工作空间（Workspace）窗口用于浏览MATLAB中的变量。
在工作空间窗口内，用户可以方便地查看、编辑存储的数据变量。
表1 工作空间浏览器主要功能及其操作方法工作空间常用的管理指令有：（1）who及whos：查询指令（2）clear：清除工作空间中的所有变量clear var1 var2：清除工作空间中的变量var1和var2（3）save FileName ：把全部内存变量保存为Filename.mat文件save FileName v1 v2：把变量v1和v2保存为Filename.mat文件save FileName v1 v2 –append ：把变量v1和v2添加到Filename.mat 文件 （4）load FileName：把Filename.mat 文件中全部变量调入内存load FileName v1 v2：把Filename.mat 文件中v1 , v2调入内存 3. Current Folder用户保存文件时，如果不专门指定目录名，则所存文件将保存在当前文件夹下。
数学建模比赛需要什么软件及其介绍
数学建模比赛必备1matlab（矩阵实验室）2 lingo和lingo（线性规划）3 SPSS<统计）其中MATLAB是最重要的也是最常用的4还有就是最好学好c语言这个软件和有很多的相似之处其中统计软件：SPSS，SAS，STATA。
解决运筹学的模型：lingo5 PS：SAS很强大的，如果没有接触过还是不要学的好。
其实SPSS解决一下就可以了，只是SAS画出来的图很好看。
6另外还有时间可以看看另两个软件SMARTDRAWLATELX什么是数学建模数学建模（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。
3、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（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。
4、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。
数学建模 强大又简单spss统计分析
数学建模强大又简单spss统计分析一、软件介绍（一）简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务等相关数据统计分析。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面友好，输出结果美观。
它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
（二）操作窗口1.数据窗口也称为数据编辑器，此窗口类似于Excel窗口，SPSS处理数据的主要工作全在此窗口中进行。
又分为两个视图：数据视图用于显示具体的数据，一行代表个观测个体（在SPSS中称为Case），一列代表一个属性（在SPSS中称为 Variable）；变量视图则专门显示有关变量的信息：变量名称、类型、格式等。
图1 数据窗口2.输出窗口也称为结果査看器，此窗口用于输出分析结果。
整个窗口分两个区：左边为目录区，是SPSS分析结果的一个目录；右边是内容区，是与目录一一对应的内容。
图2 输出窗口3.语法窗口也称为语法编辑器。
SPSS最大的优势在于其简单易用性，即菜单对话框式的操作。
语法编程适用于高级分析人员。
图3 语法窗口4.脚本窗口SPSS脚本是用Sax Basic语言编写的程序，它可构建一些新的自定义的对话框。
脚本可用于使SPSS内部操作自动化、使结果格式自定义化、实现SPSS新功能、将SPSS与VB和VBA兼容应用程序连接起来。
图4 脚本窗口二、主要功能（一）基本功能SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
（二）统计分析功能SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
数学建模中常用的软件
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三 SPSS
开发者：SPSS Inc.
/ SPSS名为社会学统计软件包，这是为了强 调其社会科学应 用的一面(因为社会科学研究 中的许多现象都是随机的，要使用统计学和概 率论的定理来进行研究)。 实际上它在社会科学、自然科学的各个领 域都能发挥巨大作用，并已经应用于经济学、 生物学、教育学、心理学、医学以及体育、工 业、农业、林业、商业和金融等各个领域。
数学模型
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二 SAS
开发者：SAS Institute Inc. /
SAS (Statistical Analysis System)是一个 模块化、集成化的大型应用软件系统。 它由数十个专用模块构成，功能包括数 据访问、数据储存及管理、应用开发、图形 处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、 计量经济学与预测等等。
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三 SPSS
开发者：SPSS Inc.
/ SPSS(Statistical Package for the Social Science) —社会科学用软件包是世界上著名的统计分 析软件之一。 它和SAS(Statistical Analysis System，统计分 析系统)、BMDP(Biomedical Programs，生物 医学程序)并称为国际上最有影响的三大统计 软件。
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七 EViews 开发者：GMS /
计量经济学软件包
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数学建模问题求解的工具
数学建模问题求解的工具数学建模作为一种综合运用数理知识和计算机技术的方法，能够帮助我们解决复杂的实际问题。
为了高效地进行数学建模，我们需要借助各种工具和软件来辅助求解。
本文将介绍数学建模问题求解过程中常用的工具及其功能。
一、数学软件工具1. MATLABMATLAB是一种强大的数学软件工具，它提供了丰富的数值计算、绘图和数据分析功能。
在数学建模问题求解中，我们可以利用MATLAB进行数值解法的实现，如差分法、积分法和线性规划等。
此外，MATLAB还具备绘制各类图表和数据可视化的能力，便于对数学模型的结果进行分析和展示。
2. MathematicaMathematica是一款综合的数学软件系统，广泛应用于科学计算、数据可视化和工程分析。
它提供了强大的符号计算能力，能够精确求解代数方程、微分方程等数学模型，并支持在各个领域进行建模和求解。
Mathematica还具备高级绘图功能，可以生成精美的图像，方便展示研究结果。
3. MapleMaple是一种常用的数学建模软件，它提供了丰富的数学函数库和符号计算功能。
Maple的特点是可以将建模问题转化为数学表达式，并进行符号推导和求解。
此外，Maple还支持二维和三维绘图，可以将数学模型的结果可视化，有助于更好地理解和分析问题。
二、优化建模工具1. GurobiGurobi是一个强大的数学规划求解器，能够解决线性规划、整数规划、二次规划等数学优化问题。
它具有高效的求解算法和优化引擎，能够在较短时间内求解大规模和复杂的优化问题。
Gurobi还提供友好的用户界面和多种编程接口，使得建模者能够方便地使用其功能进行建模求解。
2. AMPLAMPL是一种专业的建模语言和环境，适用于各类数学建模问题。
通过AMPL，建模者可以将数学模型表达为简洁的语句，并结合各种优化算法进行求解。
AMPL还提供了丰富的建模库和示例，方便初学者快速上手。
此外，AMPL支持与各种求解器的接口，可以与Gurobi、CPLEX等优化工具进行配合使用。
常用数学软件介绍Maple、Mathematica、Matlab、_MathCAD、_SAS、SPSS、LINDO、LINGO
数学软件是数学实验室的主要组成部分。 50年代计算机的强大功能主要表现在数值计算上。 60到80年代的Fortran以及Basic语言等可以说是数学软 件(Mathematical Software)的基础。 在70到80年代出现了数学软件包。 数学软件的发展经历了一个八仙过海各显神通的阶段。
使用LINDO的一些注意事项
“>”（或“<”）号与“>=”（或“<=”）功能相同 变量与系数间可有空格(甚至回车), 但无运算符 变量名以字母开头，不能超过8个字符 变量名不区分大小写（包括LINDO中的关键字） 目标函数所在行是第一行，第二行起为约束条件 行号(行名)自动产生或人为定义。行名以“）”结 束 7. 行中注有“!”符号的后面部分为注释。如: ! It’s Comment. 8. 在模型的任何地方都可以用“TITLE” 对模型命名 （最多72个字符），如： TITLE This Model is only an Example 1. 2. 3. 4. 5. 6.
理功能，允许用户从Word访问Matlab的数值计算和
可视化结果。
2．人机界面友好，编程效率高 Matlab语言易学易用，不要求用户有高深的数学 和程序语言知识，不需要用户深刻了解算法及编程技 巧。Matlab的语言规则更接近数学表示，与我们习惯 的笔算式极为相似，命令表达方式与标准的数学表达 式非常相近。它以解释方式工作，键入算式无需编译 立即得出结果，若有错误也立即做出反应，便于编程 者立即改正。 Matlab具有图形用户接口（GUI），允许用户把 Matlab当作一个应用开发工具来使用。Matlab还包含 几十个 PDF帮助文件，从Matlab的使用入门到其他专 题应用均有详细的介绍。
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数学建模常用软件有哪些哈
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，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。
1.MA TLAB的概况MA TLAB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，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MA TLAB 5.3/Simulink 3.0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,可视化建模仿真,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,所有MA TLAB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.
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。
Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，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、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、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数库和庞大的数学知识库，让Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。
·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。
·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。
·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。
·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。
·可与C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。
·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，让使用者现学现卖。
强大的功能，简单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。
3.lingo的概况LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。
虽然LINDO和LINGO不能直接求解目标规划问题,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。
模型建立语言和求解引擎的整合LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。
LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。
■简单的模型表示LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。
■方便的数据输入和输出选择LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。
同样地，LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。
■强大的求解引擎LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次
限制和整数最佳化。
■Model Interactively or Create Turn-key Applications LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。
LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。
■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。
LINGO使用者手册有详细的功能定义。
4.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，正式推出了SAS软件。
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，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版，大小约为1G。
经过多年的发展，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、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。
在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。
在数据处理和统计分析领域，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：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！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。