数学建模比赛需要什么软件及其介绍
数模竞赛matlab
数模竞赛MATLAB介绍数学建模竞赛是一项旨在培养学生综合运用数学、计算机和统计学知识解决实际问题的能力的比赛。
而MATLAB作为一款强大的数学软件，被广泛应用于各种数学建模竞赛中。
本文将介绍MATLAB在数模竞赛中的应用，包括其优势、常用工具和技巧。
MATLAB在数模竞赛中的优势MATLAB作为一款专业的数学软件，在数模竞赛中具有以下优势：1.强大的计算能力：MATLAB提供了丰富的内置函数和工具箱，可以快速进行复杂的计算和数据处理，大大提高了解题效率。
2.灵活的编程环境：MATLAB支持脚本编程和函数编程，可以根据不同问题选择合适的编程方式。
同时，MATLAB还支持面向对象编程，方便对复杂问题进行模块化设计。
3.丰富的可视化功能：MATLAB拥有强大的图形绘制功能，可以直观地展示数据、结果和模型。
这对于理解问题、验证解决方案以及向评委展示成果都非常重要。
4.广泛的工具和资源：MATLAB拥有庞大的用户群体，因此有大量的开源工具和资源可供使用。
这些工具和资源可以帮助竞赛选手更快地解决问题，提高竞赛成绩。
常用MATLAB工具和技巧数据处理与分析在数模竞赛中，数据处理与分析是非常重要的一步。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以帮助竞赛选手快速、准确地进行数据处理与分析。
1.导入数据：MATLAB支持导入各种格式的数据文件，如文本文件、Excel文件、CSV文件等。
通过使用readtable或xlsread等函数，可以将外部数据导入到MATLAB中进行后续处理。
2.数据清洗：对于不规范或有缺失值的数据，竞赛选手可以使用MATLAB内置函数进行清洗、填充或删除操作。
例如，isnan函数可用于判断是否存在缺失值。
3.统计分析：MATLAB提供了丰富的统计分析函数和工具箱，如mean、std、corrcoef等。
这些函数可以帮助竞赛选手对数据进行描述性统计分析，并发现数据之间的关系。
建模与模拟建模与模拟是数模竞赛中的核心环节。
数学建模软件(数学类)及介绍
1.数学类软件Mathematica是美国Wolfram Research公司开发的数学软件，主要用于解决科学研究、数学教学、工程技术等领域的符号运算、数值计算、程序设计、函数图形绘制等方面的问题.Mathematica是目前世界上最流行的数学软件之一，它是从事数学和其它科学研究的科研人员、高校师生，以及工程技术人员的得力助手和不可缺少的计算工具MathType，数学公式编辑器，写学术论文，涉及公式的基本是必备的，数学公式编辑器工具可以轻松输入各种复杂的公式和符号，与Office文档完美结合，显示效果超好，比Office自带的公式编辑器要强大很多。
MuPAD，是一款人工智能的数学软件，输入方程式即可解决相应问题，也称数学及符号数值运算绘图软件。
数学表达式的符号运算，有线性代数，微分方程，数论，统计等多达数十种的程序包，互动的图像界面，任意精确度的数值分析，可以连接Java程序。
AMPL是一种强大灵活的综合性数学模型语言，它可以解决优化过程中经常遇到的线性，非线性和整型数学规划问题。
AMPL提供直观简明的数学符号用以描述复杂的模型。
AMPL 软件是付费的，不过可以使用免费的学生版，在其官方网站可以下载。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB应用非常之广泛. 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等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户直接进行下载就可以用。
数学建模软件介绍
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.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。
数学建模各类软件汇总
数学建模各类软件汇总附：下载地址（含破解文件），如无特殊说明，均为64位安装版本且本人均测试可用。
本人现将各类建模软件整理一下，列表如下：1、必备软件建模计算必备：Matlab（用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境）/d/AOFVDEDJQEBC（r2011b）/d/AEWDZPAHBTER（r2012a）/d/ASLXAHMJPADY（r2012b）/d/A WGCEGBIBCKG（r2012b，破解文件，此破解为完全破解，所有工具均可使用）Lingo（用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择）/d/ANCIOBHNFENU （此为lingo13，无破解，可试用）/d/7GWDCQL9PwBPUQdR53f （此为lingo12，内含破解，可以直接使用）/d/AQA WVMDNMTBI（此为lingo11破解版本，比较稳定）/d/AXDTTHBGSMJO（此为lingo9破解版本，多次使用发现破解不完全，可能部分计算会出现错误，不推荐下载）Eviews（专门从事数据分析、回归分析和预测的工具）/d/APWPCSTLCVRE（此版本请在32位系统下使用，64位下无法安装）/d/AUTEVBLQMNTJ（此版本64位下可以使用）/d/ASQGNNUOTQLC（此为最新版本，但破解不稳定，不推荐下载）论文写作必备：Office（推荐使用07以上版本）/d/AXQAFQQSNURK（2007版）/d/AQLFIDNZCEDT（2010版）/d/7GWDCQrZRgAJNvpQ9a2（2013 64位版，只支持win7及以上的系统，XP系统请不要下载）下载Office2010和2013版的请使用KMS破解，下面提供一个本人使用的KMS破解软件，如无法破解，请自行上网下载其他KMS破解软件/d/7GWDCQK6GADyN-pQd60Mathtype（公式编辑器）/d/A TBWLRFNMPTK（6.8版本）2、数学建模Maple（目前世界上最为通用的数学和工程计算软件之一）/d/ALYUVKOFWFDF（Maple15）/d/AJEOLIUWAUTB（Maple16）Mathematica（一款科学计算软件）/d/AGDDXGSCZCAF（8.0.1版安装包，中文）/d/AJZJWVEENRTS （8.0.1版破解文件）3、统计软件SPSS（数据整理、分析）/d/ANFCVKXSDWIO（spss19，含破解）/d/AAQULEBGUOSH（spss20.0，内附破解）SAS（运筹学方法、计量经济学与预测）/d/A WYYIRNTHZPO （V9.0.2）Mintab（统计软件）/d/ALDVOZHKMMFY（mintab15）/d/AFKTFHQLSKEX （此为最新版）4、绘图专用Visio（绘制流程图）（推荐使用2010版及其以上版本）/d/ADPSQMKLIIZJ（2010版）/d/7GWDCQrbRgAJNvpQ5bc （2013版）备注：关于软件破解，请使用KMS破解。
应用MATLAB和Mathematica进行数学建模
应用MATLAB和Mathematica进行数学建模随着信息技术的发展，数学建模已经成为了越来越重要的一个领域，而MATLAB和Mathematica是两个很重要的数学建模软件。
这两个软件有着各自的优势和适用范围，在实际的应用中都有着很大的价值。
下面将从使用背景、功能特点、应用场景以及发展前景等方面，对这两个软件进行简要的介绍和探讨。
一、使用背景MATLAB和Mathematica的使用背景不太一样。
MATLAB最早是为了搞定矩阵运算和数字计算问题而被开发出来的。
MATLAB的起源几乎可以追溯到上个世纪60年代，在那个时候，美国空军实验室开始着手设计一款名为"Matrix Laboratory"的矩阵计算软件，主要是为了用于各种控制系统和智能算法的研究。
而Mathematica的背景则与谢尔盖·维亚钦斯基有关，维亚钦斯基是一名俄国物理学家，他开发了一个名为Spherically Symmetric Heat Equation Analyzer (SSHEA)的软件，这个软件可以用于分析热传导方程，这个软件最终成为了Mathematica的前身。
随着信息技术的迅速发展，这两个软件的应用范围也相应地扩大了。
如今，这两个软件已经成为了各种科学、工程和数学研究领域不可或缺的工具，可以帮助用户进行复杂的数据处理、建模、可视化等任务。
从单纯的矩阵运算，到高精度数值计算；从符号计算，到统计分析；从信号处理，到图形绘制等等，这两个软件在各个领域都有很强的实际应用价值。
二、功能特点MATLAB和Mathematica都是非常强大的数学建模软件，但它们之间还是存在一些差异的。
在功能特点上，可以从以下几个方面入手：1. 语言特点MATLAB和Mathematica的语言特点很不一样。
MATLAB是一种解释型的语言，这意味着它的执行速度比较慢。
但MATLAB有一个很好的特点就是可以进行交互式编程，可以让用户逐步建立自己的模型。
数学建模竞赛常用软件
数学建模竞赛软件
31
Matlab解法
m ax z 7 2 x1 6 4 x2
x1 x2 5 0
s
.t
.
1
2
x1 3
8x x1
2
1
4 00
8
0
x 1 0 , x 2 0
• 转化为最小值问题，用linprog求解
c=[-72 -64];A=[1 1;12 8;3 0];b=[50;480;100]; [x,f]=linprog(c,A,b,[],[],zeros(2,1))
数学建模竞赛软件
23
随机模拟
• rand - [0，1]区间均匀分布随机数 • randn - 标准正态分布随机数 • randperm - 1...n 随机排列 • normrnd – 一般正态分布随机数 • normpdf –正态分布概率密度函数 • normcdf –正态分布分布函数 • norminv –正态分布逆分布函数(分位数) • …….均匀分布，二项分布， 泊松分布等
• 数据分析和作图 • 统计分析（估计、检验、回归等）
1. 工具菜单：加载宏“分析工具库” 2. 工具菜单：数据分析
• 数学规划（最优化）
1. 工具菜单：加载宏“规划求解” 2. 工具菜单：规划求解
数学建模竞赛软件
5
Excel求解回归分析例题.xls
• 2004年竞赛B题: 电力市场的输电阻塞管 理
• 从因子载荷矩阵f看出：因子1代表第一组元素2， 4，7，8；因子2代表第2组元素3，6；因子2代表 元素1.从Stats.p可见模型解释了方差的28.51%
数学建模竞赛软件
30
最优化方法
• linprog - 线性规划 • fminbnd - 一元函数极值 • fminuc - 多元函数极值拟牛顿法 • fminsearch - 多元函数极值单纯形搜索法 • fmincon - 非线性规划 • quadprog - 二次规划
数模竞赛matlab
数模竞赛matlab数学建模竞赛是一项旨在培养学生数学建模能力的竞赛活动，而MATLAB是一种强大的数学软件工具，常被用于数学建模和数据分析。
在数模竞赛中，MATLAB可以发挥重要作用。
下面我将从多个角度来回答与数模竞赛和MATLAB相关的问题。
首先，数模竞赛通常要求参赛者分析和解决实际问题。
MATLAB提供了丰富的数学函数和工具箱，可以用于数据处理、数值计算、优化、统计分析等方面。
通过MATLAB，参赛者可以对问题进行建模、编写算法、进行仿真和优化等操作，从而得到有效的解决方案。
其次，MATLAB具有简单易学的特点，对于初学者来说，上手相对容易。
它提供了直观的界面和丰富的文档资料，可以帮助参赛者快速掌握基本操作和常用函数的使用。
此外，MATLAB还支持脚本编程和函数编写，可以根据具体问题的需要进行自定义编程，提高解题效率和灵活性。
另外，MATLAB还具备强大的数据可视化功能。
在数模竞赛中，数据分析和结果展示是非常重要的环节。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具，可以将数据以图表的形式直观地展示出来，有助于参赛者更好地理解问题和结果，并进行深入分析。
此外，MATLAB还支持与其他编程语言的接口，如C/C++、Python等，可以方便地进行代码的集成和调用。
这在数模竞赛中，特别是在大规模数据处理和复杂算法实现方面，具有很大的优势。
最后，参与数模竞赛的过程中，团队合作也是非常重要的。
MATLAB提供了版本控制工具和协作平台，可以方便团队成员之间的代码共享和协同开发，提高团队的工作效率和协作能力。
综上所述，MATLAB在数模竞赛中具有重要的作用。
它不仅提供了丰富的数学函数和工具，支持数据处理、数值计算、优化和统计分析等方面的操作，同时还具备简单易学、强大的数据可视化功能，以及与其他编程语言的接口和团队合作工具。
因此，合理运用MATLAB可以帮助参赛者更好地完成数模竞赛的任务。
数学建模常用软件
一、MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
二、LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。
LINGO在教育、科研和工业界得到广泛应用. LINGO主要用于求线性规划、非线性规划、二次规划、整数规划和动态规划问题，也可用于一些线性和非线性方程组的求解以及代数方程求根等。
三、DPS:Data Processing System 的缩写。
表示：数据统计处理系统。
DPS=Excel+SPSS ，既有Excel那样方便的在工作表里面处理基础统计分析的功能，又实现了SPSS高级统计分析的计算。
DPS提供的十分方便的可视化操作界面，可借助图形处理的数据建模功能为您处理复杂模型提供了最直观的途径。
四、SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
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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。
按建立模型的数学方法分类
几何模型
微分方程模型
图论模型
规划论模型
马氏链模型
按人们对事物发展过程的了解程度分类
白箱模型：
指那些内部规律比较清楚的模型。如力学、热学、电学以及相关的工程技术问题。
灰箱模型：
指那些内部规律尚不十分清楚，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做的问题。如气象学、生态学经济学等领域的模型。
黑箱模型：
指一些其内部规律还很少为人们所知的现象。如生命科学、社会科学等方面的问题。但由于因素众多、关系复杂，也可简化为灰箱模型来研究。
6、数学建模应用
今天，在国民经济和社会活动的以下诸多方面，数学建模都有着非常具体的应用。
分析与设计例如描述药物浓度在人体内的变化规律以分析药物的疗效；建立跨音速空气流和激波的数学模型，用数值模拟设计新的飞机翼型。
规划与管理生产计划、资源配置、运输网络规划、水库优化调度，以及排队策略、物资管理等，都可以用运筹学模型解决。
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。
5、模型的分类
按模型的应用领域分类
生物数学模型
医学数学模型
地质数学模型
数量经济学模型
数学社会学模型
按是否考虑随机因素分类
确定性模型
随机性模型
按是否考虑模型的变化分类
静态模型
动态模型
按应用离散方法或连续方法
离散模型
连续模型
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。
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。
预报与决策生产过程中产品质量指标的预报、气象预报、人口预报、经济增长预报等等，都要有预报模型。使经济效益最大的价格策略、使费用最少的设备维修方案，是决策模型的例子。
控制与优化电力、化工生产过程的最优控制、零件设计中的参数优化，要以数学模型为前提。建立大系统控制与优化的数学模型，是迫切需要和十分棘手的课题。
数学建模比赛必备
1matlab（矩阵实验室）
2lingo和lingo（线性规划）
3SPSS<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：lingo
5PS：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。
3、竞赛பைடு நூலகம்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。