数学建模需要掌握哪些编程语言和技术

Question

本人所读专业是软件工程，现在能比较熟练得使用C和C++，C#也会一点。下学期想要在数学建模方面努力一下，我知道参加比赛要3人组队，已经有两人和我组队，我所需要负责的就是编程方面。不想给他们拖后腿，所以想在寒假做做准备。求有经验的前辈指导。

Answer 1

　　数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言：
　　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，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。
　　2、数据拟合、参数估计、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，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）。
　　3、线性规划、整数规划、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，通常使用Lindo、 Lingo软件实现）。
　　4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。
　　5、动态规划、回溯搜索、分治算法、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）。
　　6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、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，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。
　　7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）。
　　8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）。
　　9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）。
　　10、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，通常使用Matlab进行处理）。

Answer 2

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，一个数学好。编程可以用C语言，好像主流也是C语言，当然会用C++更好；语文好的是用来写论文的，至少建出的模型需要表达给人看，该怎么表达就需要有这样的人才；要是数学的好的人，思维活跃，拿到题基本就有思路，那样整个组都可能轻松。这三个缺一不可，但是三个人同时有这三种条件那就最好，当然啦，还要通力合作，因为数学建模大赛的目的就是让学生全面发展，要有团队精神。另外MATLAB是一个很好的建模软件，其实也是一种语言。不知道有错没，希望有更好的高手指出~本回答被提问者和网友采纳

Answer 3

数学建模需要掌握MATLAB、Python、SAS、Lingo等编程语言。

数学建模：就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。

数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（MathematicalModeling）。

不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。

本回答被网友采纳

Answer 4

语言是次要的，任意有一种能够熟练应用就可以，关键在于思想和算法。

Answer 5

Matlab才是王道
还要学习一下基本的统计知识