本篇主要幫助小白對數學建模有大致的了解。為什麼沒有數學建模1，因為那篇不過審，找不出哪些字眼涉及敏感話題了hhh，不過也沒啥，那篇沒講學習內容。
在下在孫嘉琪和劉志博，兩位隊友的共同努力下，有幸獲得19級數學建模國賽省級二等獎。並不算大佬，目前也在深入學習，在這裡盡力為大家比較關心的問題作詳細解答，主要內容是使用過的模型演算法，以及參賽時一些注意事項（坑）。
這裡引用一下度娘的解答：數學建模就是根據實際問題來建立數學模型，對數學模型來進行求解，然後根據結果去解決實際問題。
舉個栗子
某公司的倉庫a存有貨物12噸，倉庫b存有貨物8噸，現按7噸、8噸和5噸把貨物分別調運給甲、乙、丙三個商店，從倉庫a運貨物到商店甲、乙、丙，每噸貨物的運費分別.為8元、6元、9元;從倉庫b運貨物到商店甲、乙、丙，每噸貨物的經費分別為3元、4元、5元，問應如何安排調運方案，才能使得從兩個倉庫運貨物到三個商店的總經費最少?
以上是一道數學建模題的，emmm，簡略版真實賽題比這個要複雜。真實的數學建模賽題，可以理解為一道高階的應用題。
不用擔心，再難的題大致按照這個思路，都可以進行求解。分析問題建立數學模型對模型求解~得出結果。
很多同學對這裡有誤解：做數學建模要用matlab。這種認知是錯誤的，首先我們得明確，matlab只是乙個工具，沒有它我們也可以做數學建模。就像出發去乙個目的地一樣，可以選擇多種交通工具。
當然，matlab是一款大多數同學都選擇的數學建模工具。
個人認為，模型的建立是最重要的，好的模型反映了你解題的思路，模型確定後，程式設計、求解也就迎刃而解。
常見的模型有主成分分析、多元回歸、蒙特卡洛模擬等。上面的例題中就有乙個常見的優化模型。
有些同學會把模型和演算法混淆，認為模型=演算法，這種認知是不準確的。我這樣通俗地說吧，就像吃飯一樣，模型就是碗，演算法就是筷子，先用碗盛飯菜，再用筷子或者勺子送進嘴裡。
我這兩次比賽，採用的工具有：matlab(程式設計)、spss(統計，資料處理)、word(寫**的哈哈哈)、visio(畫流程圖)。
總而言之，軟體因人而異，用的順手就好。關於模型和演算法，個人認為賽前準備的，可能映象不夠深刻。大多數模型或者演算法都是賽題拿到手之後，現炒現賣的，這就要求我們需要下功夫了。
數學建模競賽是團隊競技，三人一隊開展，當然乙個人也可以參加(據我所知輕院只有乙個學長能做到，已經畢業了)。
首先每位隊員都需要有熱情，能吃苦，時間觀念強，說白了就是"靠譜"，數學成績倒是其次。
其次，需要有程式設計功底紮實的同學，程式設計功底紮實的意思不是那種黑客級別的啊，不是那種敲幾下鍵盤，別人的電腦就爆了那種。最基本的要求是能大致看懂程式，基本上學過程式設計的同學，即使看到不一樣的程式語言，也能大致看懂，**是迴圈呀，**是賦值呀，指標呀啥的，不然白嫖乙個**都不會修改哈哈哈，這種伸手黨見多了。
再者，需要有一位"隊長"，有主見，能帶領隊伍合理安排時間，統籌規劃，時刻關注進度，包括參賽資訊呀，**格式呀，最新題目的訊息呀，隊員之間的矛盾呀。相當於劉備，曹操，孫權這種角色吧。
最最最重要的，隊伍一定需要一位，具有優秀的**寫作選手！！！競賽的評定，是根據隊伍提交的**好壞評分的。做的乙份三等獎的模型，**寫好了，可以評個二等獎，做個二等獎作品，寫好**了，可以評選為一等獎的，以此類推。
數學建模2
蒙特卡羅演算法。該演算法又稱隨機性模擬演算法，也稱統計實驗方法。是通過計算機 來解決問題的演算法，同時可以通過模擬來檢驗自己模型的正確性。資料擬合 引數估計 插值等資料處理演算法。比賽中通常會遇到大量的資料需要處理，而處理資料的關鍵就在於這些演算法，通常使用matlab輔助，與圖形結合時還可處理很多...
MPC初學2（數學建模）
模型 控制系統是基於數學建模，這種模型被稱為狀態 空間模型。通過狀態 空間模型，能用當前的狀態變數和操縱變數 偏差值 來表示未來狀態量。接下裡我們舉乙個單輸入 單輸出的例子,它可以被如下描述 xm k 1 amxm k bmu k y k cmxm k 其中u k 是操縱變數，作為輸入 xm k 是...
數學建模基礎學習2 matlab lingo
三角函式 sin正弦 sinh雙曲正弦 asin反正弦 asinh 反雙曲正弦 cos余弦 cosh雙曲余弦 acos反余弦 acosh 反雙曲余弦 tan正切 tanh雙曲正切 atan反正切 atan 反雙曲正切 指數函式與對數函式 exp 指數 log e為底的對數 log10常用對數 sqr...