教學建模方法與分析書

㈠ 數學建模需要哪些參考書啊

符號計算系統Mathematica教程 張韻華編著 北京:科學出版社,2001 SPSS實用教程 阮桂海主編;蔡建平等編著 北京:電子工業出版社,2000 數學建模實驗 周義倉,赫孝良編 西安:西安交通大學出版社,1999 數學建模競賽賽題簡析與論文點評:西安交大近年參賽論文選編 赫孝良等[選編] 西安:西安交通大學出版社,2002 數學建模案例分析 白其崢主編 北京:海洋出版社,2000 數學建模案例精選 朱道元等編著 北京:科學出版社,2003 數學建模導論 陳理榮主編 北京:北京郵電大學出版社,1999 數學建模:原理與方法 蔡鎖章主編 北京:海洋出版社,2000
數學建模的理論與實踐 吳翊,吳孟達,成禮智編著 長沙:國防科技大學出版社,1999
數學建模 沈繼紅等編著 哈爾濱:哈爾濱工程大學出版社,1998

☆數學模型與數學建模
作者: 劉來福 曾文藝 出版社: 出版日期:1997年8月第1版 頁數:385

☆數學建模
作者: 沈繼紅 施久玉 高振濱 張曉威 出版社: 出版日期:1996年5月第1版 頁數:351

☆數學建模——方法與範例
作者: 壽紀麟 出版社: 出版日期:1993年12月第1版 頁數:345

☆數學建模競賽教程
作者: 李尚志 出版社: 出版日期:1996年6月第1版 頁數:443

☆數學建模 (修訂本)
作者: 沈繼紅 施久玉等 出版社: 出版日期:1996年5月第1版 頁數:353

☆數學建模:來自英國四個行業中的案例研究
作者: [英]伯格斯等 出版社: 出版日期:1997年7月第1版 頁數:273

☆數學建模的理論與實踐
作者: 吳孟達 成禮智等 出版社: 出版日期:1999年8月第1版 頁數:370

☆數學建模實驗
作者: 周義倉 赫孝良 出版社: 出版日期:1999年10月第1版 頁數:380

☆數學建模案例分析
作者: 白其崢 出版社: 出版日期:2000年1月第1版 頁數:376

☆數學建模原理與方法
作者: 蔡鎖章 出版社: 出版日期:2000年6月第1版 頁數:361

☆數學建模與數學實驗
作者: 賈敬 桂占吉等 出版社: 出版日期:1998年7月第1版 頁數:193

☆數學建模導論
作者: 陳理榮 出版社: 出版日期:1999年2月第1版 頁數:272

☆高等學校教學用書 數學模型與數學建模
作者: 劉來福 曾文藝 出版社: 出版日期:1997年8月第1版 頁數:385

☆工科數學基地建設叢書 數學建模優秀案例選編
作者: 汪國強主編 出版社: 出版日期:1998年8月第1版 頁數:325
☆數學建模的理論與實踐
作者: 吳孟達 成禮智等 出版社: 出版日期:1999年8月第1版 頁數:370
☆數學建模實驗
作者: 周義倉 赫孝良 出版社: 出版日期:1999年10月第1版 頁數:380
☆數學建模案例分析
作者: 白其崢 出版社: 出版日期:2000年1月第1版 頁數:376
☆數學建模原理與方法
作者: 蔡鎖章 出版社: 出版日期:2000年6月第1版 頁數:361
☆數學建模導論
作者: 陳理榮 出版社: 出版日期:1999年2月第1版 頁數:272
當然多多益善!不過這下面幾本更好。 ☆數學建模實驗
作者: 周義倉 赫孝良 出版社: 出版日期:1999年10月第1版 頁數:380
☆數學建模案例分析
作者: 白其崢 出版社: 出版日期:2000年1月第1版 頁數:376 ☆數學建模導論
作者: 陳理榮 出版社: 出版日期:1999年2月第1版 頁數:272
☆數學建模原理與方法
作者: 蔡鎖章 出版社: 出版日期:2000年6月第1版 頁數:361 ☆數學建模的理論與實踐
作者: 吳孟達 成禮智等 出版社: 出版日期:1999年8月第1版 頁數:370

㈡ 學習數學建模需要哪些書籍及軟體

我也要參加今年九月份的數學建模比賽，以下是我們老師給我們的幾點建議，希望對你有些幫助。

賽前學習內容
1建模基礎知識、常用工具軟體的使用
一、掌握建模必備的數學基礎知識（如初等數學、高等數學等），數學建模中常用的但尚未學過的方法，如圖論方法、優化中若干方法、概率統計以及運籌學等方法。
二、，針對建模特點，結合典型的建模題型，重點學習一些實用數學軟體（如 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性開發,尤其注意同一數學模型可以用多個軟體求解的問題。
例如, 貸款買房問題: 某人貸款8 萬元買房，每月還貸款880.87 元，月利率1％。
（1）已經還貸整6 年。還貸6 年後，某人想知道自己還欠銀行多少錢，請你告訴他。
（2）此人忘記這筆貸款期限是多少年，請你告訴他。
這問題我們可以用 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多個不同軟體包編程求解
2 建模的過程、方法
數學建模是一項非常具有創造性和挑戰性的活動，不可能用一些條條框框規定出各種模型如何具體建立。但一般來說，建模主要涉及兩個方面：第一，將實際問題轉化為理論模型；第二，對理論模型進行計算和分析。簡而言之，就是建立數學模型來解決各種實際問題的過程。這個過程可以用如下圖1來表示。

3常用演算法的設計
建模與計算是數學模型的兩大核心，當模型建立後，計算就成為解決問題的關鍵要素了，而演算法好壞將直接影響運算速度的快慢答案的優劣。根據競賽題型特點及前參賽獲獎選手的心得體會，建議大家多用數學軟體（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）設計演算法，這里列舉常用的幾種數學建模演算法.
（1）蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法，通常使用Mathematica、Matlab 軟體實現）。
（2）數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab 作為工具）。
（3）線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo 軟體實現）。
（4）圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備，通常使用Mathematica、Maple 作為工具）。
（5）動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中，通常使用Lingo 軟體實現）。
（6）圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab 進行處理）。
（7）最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用，通常使用Lingo、 Matlab、SPSS 軟體實現）。
4 論文結構，寫作特點和要求
答卷（論文）是競賽活動成績結晶的書面形式，是評定競賽活動的成績好壞、高低，獲獎級別的唯一依據。因此，寫好數學建模論文在競賽活動中顯得尤其重要，這也是參賽學生必須掌握的。為了使學生較好地掌握競賽論文的撰寫要領，（1）要求同學們認真學習和掌握全國大學生數學建模競賽組委會最新制定的論文格式要求且多閱讀科技文獻。（2）通過對歷屆建模競賽的優秀論文（如以中國人民解放軍信息工程學院李開鋒、趙玉磊、黃玉慧2004 年獲全國一等獎論文：奧運場館周邊的MS 網路設計方案為範例）進行剖析，總結出建模論文的一般結構及寫作要點，去學習體會和摸索。

參加全國大學生數學建模競賽應注意的問題
一、心裡要有「底」
首先，賽題來自於哪個實際領地的確難以預料，但絕不會過於「專」，它畢竟是經過簡化、加工的。大部分賽題僅憑意識便能理解題意，少數賽題的實際背景可能生疏，只需要查閱一些資料，便可以理解題意。其次，所有的賽題當然要用到數學知識，但一定不會過於高深。用得較多的有運籌學、概率與統計、計算方法、離散數學、微分方程等方面的一部分理論和方法，這些內容在賽前培訓要學過一些，真的用到了，總知道在哪些資料中查找。
二、當斷即斷
在兩個賽題中選擇做哪一個不能久議不決，因為你們只有三天時間，一旦選定了，就不要再猶豫，更不要反復。選定了賽題之後，在討論建模思路和求解方法時會有爭論，但不能無休止地 爭論，而應學會妥協。方案定下來後，全隊要齊心協力地去做。
三、對困難要有足夠的心理准備
「拿到題目就有思路，做起來一帆風順」，哪有如此輕松的事？參加競賽可以說是「自討苦吃，以苦為樂」，競賽三天中所經受的磨煉一定會終生難忘，並成為自己的一份精神財富。好多同學賽後說：「參賽會後悔三天，而不參賽則遺憾一生。」做「撞到槍口上」的賽題，不一定比「外行」強。如學機械的隊員做機械方面的賽題，學投資的隊員做投資方面的賽題，學統計的隊員做統計方面的賽題，都有可能「聰明反被聰明誤」，這些情況在全國賽區都曾發生過。這就需要大家多方面涉獵知識盡全能做到全面

關於數模競賽的幾本好書
▲ 姜啟源，《數學模型（第二版）》，高等教育出版社
▲ 姜啟源、謝金星、葉俊《數學建模（第三版）》，高等教育出版社
▲ 蕭樹鐵等，《數學實驗》，高等教育出版社
▲ 朱道元，《數學建模案例精選》，科學出版社
▲ 雷功炎，《數學模型講義》，北京大學出版社
▲ 葉其孝等，《大學生數學建模競賽輔導教材（一）~（四）》，湖南教育出版社
▲ 江裕釗、辛培清，《數學模型與計算機模擬》，電子科技大學出版社
▲ 楊啟帆、邊馥萍，《數學模型》，浙江大學出版社
▲ 趙靜等，《數學建模與數學實驗》，高等教育出版社，施普林格出版社
▲ 韓中庚， 《數學建模方法與應用》，高等教育出版社
▲楊啟帆，《數學建模案例集》，高等教育出版社.

需要了解的基礎學科
1．數學分析（高等數學）
2．高等代數 （線性代數）
3．概率與數理統計
4．最優化理論 （規劃理論）
5．圖論
6．組合數學
7．微分方程穩定性分析
8．排隊論

㈢ 學習數學建模，有哪些好的書本資料推薦

之前我大學同學也有參加過數學建模的培訓課程，這東西其實就是考你的整個數學思維，用數學的框架建立模型，從而解決問題。

而且這裡面其實也要靠一些平常經驗的積累，如果是要書籍方面的話，最好是那種有豐富數學建模經歷的人編的。因為人家長期接觸數學建模，肯定能有非常多有價值的經驗分享給你，讓你少走彎路。

總而言之，要學習建模是一個痛苦而漫長的過程，必須要忍受常人難以忍受的孤獨和無法理解，你才能讓自己更上一層樓，心態是千萬不能浮躁的。如果沒有極大的興趣和能堅持下去的勇氣，我覺得還是不要輕易嘗試了。

㈣ 數學建模方法與分析和數學建模這兩本書哪個更適合入門

數學建模方法與分析比較好

㈤ 學習數學建模有什麼好的書籍嗎，望大家推薦一下，萬分感謝。

推薦這本：
《數學建模方法與分析》
米爾斯切特 / 劉來福 / 機械工業出版社

評分比較高

下面是目前國內相關教材列表：

1982 年以來國內正式出版的數學建模教材、譯著及競賽輔導材料，及與數學建模相關的數學實驗教材（僅據各地告知的統計）：
E. A. Bender, 數學模型引論，朱堯辰、徐偉宣譯，科學普及出版社，1982.
近藤次郎，數學模型，宮榮章等譯，機械工業出版社，1985.
C. L. 戴姆, E. S. 艾維著, 數學構模原理，海洋出版社，1985.
姜啟源，數學模型，高等教育出版社，1987.
任善強，數學模型， 重慶大學出版社，1987.
M. Braun, C. S. Coleman, D. A. Drew, 微分方程模型，朱煜民、周宇虹譯，國防科技大學出版社，（本書為 W. F.Lucas 主編的 Moles in Applied Mathematics 一書的第一卷），1988.
諶安琦，科技工程中的數學模型，中國鐵道出版社，1988.
江裕釗、辛培清，數學模型與計算機模擬，電子科技大學出版社，1989.
楊啟帆、邊馥萍，數學模型，浙江大學出版社，1990.
董加禮、曹旭東、史明仁，數學模型，北京工業大學出版社，1990.
唐煥文、馮恩民、孫育賢、孫麗華，數學模型引論，大連理工大學出版社，1990.
姜啟源，數學模型（第二版），高等教育出版社，1991.
H. P. Williams, 數學規劃模型建立與計算機應用，國防工業出版社，1991.
李文，應用數學模型，華中理工大學出版社，1993.
葉其孝主編，大學生數學建模競賽輔導教材，湖南教育出版社，1993.
壽紀麟，數學建模 - 方法與範例，西安交通大學出版社，1993.
葉其孝主編， 數學建模教育與國際數學建模競賽，《工科數學》雜志社，1994.
濮定國、田蔚文主編，數學模型，東南大學出版社，1994.
歐陽亮，系統科學中數學模型，山東大學出版社，1995.
陳義華，數學模型，重慶大學出版社，1995.
朱思銘，李尚廉，數學模型，中山大學出版社，1995.
蔡常豐，數學模型建模分析，科學出版社，1995.
徐全智，楊晉浩，數學建模入門，電子科技大學出版社，1996.
沈繼紅、施久玉、高振濱、張曉威，數學建模，哈爾濱工程大學出版社，1996.
任善強、雷 鳴，數學模型，重慶大學出版社，1996.
齊 歡，數學模型方法，華中理工大學出版社，1996.
王樹禾，數學模型基礎，中國科學技術大學出版社，1996.
李尚志主編，數學建模競賽教程，江蘇教育出版社，1996.
南京地區工科院校數學建模與工業數學討論班編，數學建模與實驗，河海大學出版社，1996.
譚永基，俞文ci，數學模型，復旦大學出版社，1997.
D. Burghes, 數學建模 - 來自英國四個行業中的案例研究，葉其孝、吳慶寶譯，世界圖書出版公司，1997.
葉其孝主編，大學生數學建模競賽輔導教材（二），湖南教育出版社，1997.
劉來福，曾文藝，數學模型與數學建模，北京師范大學出版社，1997. S.J.Brams, W.F.Lucas, P.D.Straffin,Jr., 政治及有關模型，國防科技大學出版社，（本書為 W. F. Lucas 主編的 Moles in Applied Mathematics 一書的第二卷）1997.
W.F.Lucas, F.S.Roberts, R.M.Thrall, 離散與系統模型，國防科技大學出版社，（本書為 W. F. Lucas 主編的 Moles in Applied Mathematics 一書的第三卷），1997.
H.Marcus-Roberts, M. Thompson, 生命科學模型，國防科技大學出版社，（本書為 W. F. Lucas 主編的 Moles in Applied Mathematics 一書的第四卷），1997.
葉其孝主編，大學生數學建模競賽輔導教材（三），湖南教育出版社，1998.
袁震東等，數學建模，華東師范大學出版社，1997.
賀昌政等，數學建模導論，成都科技大學出版社，1998.
費培之等，數學模型實用教程，四川大學出版社，1998.
蔡鎖章等，數學建模原理與方法，海洋出版社.
白其崢等，數學建模案例分析，海洋出版社.
朱道元，數學建模精品案例，東南大學出版社，1999.
雷功炎，數學模型講義，北京大學出版社，1999.
吳翊等，數學建模的理論與實踐，國防科技大學出版社，1999.
周義倉等，數學建模實驗，西安交通大學出版社，1999.
蕭樹鐵等，數學實驗，高等教育出版社，1999.
李尚志等，數學實驗，高等教育出版社，1999.
樂經良等，數學實驗，高等教育出版社，1999.
謝雲蓀等，數學實驗，科學出版社，1999.
邊馥萍等，工科基礎數學實驗，天津大學出版社，1999.
賈曉峰等，微積分與數學模型，高等教育出版社，1999.
傅鸝等，數學實驗，科學出版社，2000.
楊學楨，數學建模方法，河北大學出版社，2000.
趙靜等，數學建模與數學實驗，高等教育出版社，施普林格出版社，2000.
葉其孝等，大學生數學建模競賽輔導教材（四），湖南教育出版社，2001.
何萬生等，數學模型與建模，甘肅教育出版社，2001.
劉承平，數學建模方法，高等教育出版社，2002.

㈥ 數學建模的書有哪些

《數學模型》、《數學建模演算法與應用》、《數學建模基礎教程》、《R語言實戰》。

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。

當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時，人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上，用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。

近半個多世紀以來，隨著計算機技術的迅速發展，數學的應用不僅在工程技術、自然科學等領域發揮著越來越重要的作用，而且以空前的廣度和深度向經濟、管理、金融、生物、醫學、環境、地質、人口、交通等新的領域滲透，所謂數學技術已經成為當代高新技術的重要組成部分。

數學模型（Mathematical Model）是一種模擬，是用數學符號、數學式子、程序、圖形等對實際課題本質屬性的抽象而又簡潔的刻畫，它或能解釋某些客觀現象，或能預測未來的發展規律，或能為控制某一現象的發展提供某種意義下的最優策略或較好策略。

數學模型一般並非現實問題的直接翻版，它的建立常常既需要人們對現實問題深入細微的觀察和分析，又需要人們靈活巧妙地利用各種數學知識。這種應用知識從實際課題中抽象、提煉出數學模型的過程就稱為數學建模（Mathematical Modeling）。

不論是用數學方法在科技和生產領域解決哪類實際問題，還是與其它學科相結合形成交叉學科，首要的和關鍵的一步是建立研究對象的數學模型，並加以計算求解（通常藉助計算機）；數學建模和計算機技術在知識經濟時代的作用可謂是如虎添翼。

㈦ 學習數學建模看哪本書最好

數學建模感想
紀念逝去的大學數學建模：兩次校賽，兩次國賽，兩次美賽，一次電工杯。從大一下學期組隊到現在，大三下學期，時間飛逝，我的大學建模生涯也告一段落。感謝建模路上幫助過我的學長和學姐們，滴水之恩當湧泉相報，寫下這篇感想，希望可以給學弟學妹們一絲啟發，也就完成我的想法了。拙劣的文筆，也不知道寫些啥，按順序隨便寫寫吧。

我是怎麼選擇建模的：

大一上，第一次聽到數學建模其實是大一上學期，not大一下學期。某次瀏覽網頁偶然發現的，源於從小對數學，哲學以及歷史的崇敬吧（雖然大學沒敢選擇其中任何一個專業，尤其是數學和哲學，怕太難了，學不好），我就堅定了學習數學建模的想法。通過翻閱學校發的學生手冊還是神馬的資料，發現我們學校有數學建模競賽的。鑒於大一上啥數學知識都沒有，也就沒開始准備，把側重點放在找隊友上。 一次打乒乓球，認識了兩位信電帥哥，以後也會一起打球。其中一位（M）很有學霸潛質，後來期末考試後，我打聽了他的高數成績，果然的杠杠滴，就試探性的問了下，要不要一起參加建模，嗯，成功！

第二位隊友是在大一上學期認識的（向她請教了很多關於轉專業的事情），但是是第二學期找她組隊的。老樣子，打聽成績，一打聽嚇一跳，是英語超好，微積分接近滿分的女生F（鄙人第二學期轉入了她的學院）。果斷發送邀請，是否願意一起組隊，嗯，成功。

關於找隊友：在信息不對稱的情況下，優先考慮三人的專業搭配，比如或信電的小夥伴負責編程和理工科題建模，經濟金融統計負責論文和統計建模，數學計算專業的全方位建模以及幫忙論文，個人感覺這樣子比較好。由於建模粗略地可以分為建模，編程，論文，三塊，整體上是一人負責一塊的，但是絕對不能走極端，每個人就單單的負責一塊，這樣子的組合缺乏溝通和互動。應該要在培訓中磨合，結合每個人的個人特點。主要負責哪幾塊，輔助哪幾塊。

接下來就到了第一次校賽了：第一次還是挺激動的，因為之前問了幾個學長學姐說，建模都是要通宵的，於是我們也做好了通宵的准備。第一次拿到的題目是關於一個單位不同工作部門不同飲食習慣的人，健康水平的關系。 後來回顧過來，這其實是一個比較簡單的統計分析題。但是想當年可沒有這等覺悟，做題全靠office，對著題目想半天也不知道該怎麼做。做的過程很痛苦，但是也很興奮，校賽三等獎的結果證明了光有一股熱情是不行的，需要惡補大量知識。

推薦新手入門書目：

數學模型(姜啟源、謝金星)

數學建模方法與分析.(紐西蘭)Mark.M．Meerschaert.

第一本是姜老先生寫的，很適合新手，在內容編排上也是國產風格，按模型知識點分類，一塊一塊講，面面俱到。第二本是紐西蘭的，我是大二的時候看這本書的，只看了前面一部分。發現這本書挺適合新手，它是典型的外國教材風格，從一個模型例子開始，娓娓道來，跟你講述數學建模的方方面面，其中反復強調的一個數學建模五步法，後來細細體會起來的確很有道理，看完大部分這本書的內容，就可以體會並應用這個方法了。（第一次校賽，就是因為五步法的第一步，都沒有做到）。對了，還有老丁推薦的一本，美利堅合眾國數學建模競賽委員會主席Giordano寫的A first course in mathematic modeling，有姜啟源等翻譯的中文版，but我沒能在圖書館借到，所以沒看過，大家有機會可以看看。

怎麼建模

第一次國賽前的放假開始學校培訓，我提前借了一大堆書，把卡都借滿了。第一次國賽前的那次培訓，對我而言，這段時期是收獲最大的時期，比其他任何時間段都來得大。

這段時間內，我們三個人都很辛苦。白天培訓要學習很多知識，完了只能休息半天，然後開始比賽，周而復始。 之前我的打算是，白天上課學習，晚上回去復習當天的內容，再看些其他東西。But 我太高估自己了，晚上基本是玩玩三國殺之類的小游戲放鬆，然後第二天再去上課。嗯，心態放好，身體最重要。^_^

通過這幾次培訓，基本上隊伍形成了F專業寫論文，我和M負責建模和編程。其中我偏重建模和全隊調度。

大家在培訓的時候，要慢慢養成五步建模法：

五步法說明:

㈧ 數學建模參考書推薦，數學系英文教材推薦

關於數學建模的話，一本比較經典的國內教材是姜啟源出的那本《數學模型》，對於初學者可能有一定難度，不過確實比較經典，所以推薦。另外推薦的一本是國外的數學建模的教材，是機械工業出版社出的那本，已經是第四版了，這本書我看的雖然不是很多，不過身邊的其他搞數模的同學認為比較好，所以推薦了。另外搞數模的話，一本matlab的相關書籍必不可少，基本數模的程序都由matlab完成了。
關於數學系的英文教材，我們的數學課基本都是雙語教學，但是我個人不是數學系的，所以怕推薦的不是很正確，不過一般來說國外的教材都比較經典，個人比較過國內外的數學教材，覺得相比來說，國外的教材思路更加清晰，而國內的教材可能更適合考試，如果你希望對數學推導方面有較大了解，建議看國外教材，不過如果是僅僅參加各種考試，國內的教材很夠用了。

㈨ 學關於數學建模的推薦書籍以及入門級使用的編程軟體及教材

我也要參加今年九月份的數學建模比賽，以下是我們老師給我們的幾點建議，希望對你有些幫助。

賽前學習內容
1建模基礎知識、常用工具軟體的使用
一、掌握建模必備的數學基礎知識（如初等數學、高等數學等），數學建模中常用的但尚未學過的方法，如圖論方法、優化中若干方法、概率統計以及運籌學等方法。
二、，針對建模特點，結合典型的建模題型，重點學習一些實用數學軟體（如 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性開發,尤其注意同一數學模型可以用多個軟體求解的問題。
例如, 貸款買房問題: 某人貸款8 萬元買房，每月還貸款880.87 元，月利率1％。
（1）已經還貸整6 年。還貸6 年後，某人想知道自己還欠銀行多少錢，請你告訴他。
（2）此人忘記這筆貸款期限是多少年，請你告訴他。
這問題我們可以用 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多個不同軟體包編程求解
2 建模的過程、方法
數學建模是一項非常具有創造性和挑戰性的活動，不可能用一些條條框框規定出各種模型如何具體建立。但一般來說，建模主要涉及兩個方面：第一，將實際問題轉化為理論模型；第二，對理論模型進行計算和分析。簡而言之，就是建立數學模型來解決各種實際問題的過程。這個過程可以用如下圖1來表示。

3常用演算法的設計
建模與計算是數學模型的兩大核心，當模型建立後，計算就成為解決問題的關鍵要素了，而演算法好壞將直接影響運算速度的快慢答案的優劣。根據競賽題型特點及前參賽獲獎選手的心得體會，建議大家多用數學軟體（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）設計演算法，這里列舉常用的幾種數學建模演算法.
（1）蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法，通常使用Mathematica、Matlab 軟體實現）。
（2）數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab 作為工具）。
（3）線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo 軟體實現）。
（4）圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備，通常使用Mathematica、Maple 作為工具）。
（5）動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中，通常使用Lingo 軟體實現）。
（6）圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab 進行處理）。
（7）最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用，通常使用Lingo、 Matlab、SPSS 軟體實現）。
4 論文結構，寫作特點和要求
答卷（論文）是競賽活動成績結晶的書面形式，是評定競賽活動的成績好壞、高低，獲獎級別的唯一依據。因此，寫好數學建模論文在競賽活動中顯得尤其重要，這也是參賽學生必須掌握的。為了使學生較好地掌握競賽論文的撰寫要領，（1）要求同學們認真學習和掌握全國大學生數學建模競賽組委會最新制定的論文格式要求且多閱讀科技文獻。（2）通過對歷屆建模競賽的優秀論文（如以中國人民解放軍信息工程學院李開鋒、趙玉磊、黃玉慧2004 年獲全國一等獎論文：奧運場館周邊的MS 網路設計方案為範例）進行剖析，總結出建模論文的一般結構及寫作要點，去學習體會和摸索。

參加全國大學生數學建模競賽應注意的問題
一、心裡要有「底」
首先，賽題來自於哪個實際領地的確難以預料，但絕不會過於「專」，它畢竟是經過簡化、加工的。大部分賽題僅憑意識便能理解題意，少數賽題的實際背景可能生疏，只需要查閱一些資料，便可以理解題意。其次，所有的賽題當然要用到數學知識，但一定不會過於高深。用得較多的有運籌學、概率與統計、計算方法、離散數學、微分方程等方面的一部分理論和方法，這些內容在賽前培訓要學過一些，真的用到了，總知道在哪些資料中查找。
二、當斷即斷
在兩個賽題中選擇做哪一個不能久議不決，因為你們只有三天時間，一旦選定了，就不要再猶豫，更不要反復。選定了賽題之後，在討論建模思路和求解方法時會有爭論，但不能無休止地 爭論，而應學會妥協。方案定下來後，全隊要齊心協力地去做。
三、對困難要有足夠的心理准備
「拿到題目就有思路，做起來一帆風順」，哪有如此輕松的事？參加競賽可以說是「自討苦吃，以苦為樂」，競賽三天中所經受的磨煉一定會終生難忘，並成為自己的一份精神財富。好多同學賽後說：「參賽會後悔三天，而不參賽則遺憾一生。」做「撞到槍口上」的賽題，不一定比「外行」強。如學機械的隊員做機械方面的賽題，學投資的隊員做投資方面的賽題，學統計的隊員做統計方面的賽題，都有可能「聰明反被聰明誤」，這些情況在全國賽區都曾發生過。這就需要大家多方面涉獵知識盡全能做到全面

關於數模競賽的幾本好書
▲ 姜啟源，《數學模型（第二版）》，高等教育出版社
▲ 姜啟源、謝金星、葉俊《數學建模（第三版）》，高等教育出版社
▲ 蕭樹鐵等，《數學實驗》，高等教育出版社
▲ 朱道元，《數學建模案例精選》，科學出版社
▲ 雷功炎，《數學模型講義》，北京大學出版社
▲ 葉其孝等，《大學生數學建模競賽輔導教材（一）~（四）》，湖南教育出版社
▲ 江裕釗、辛培清，《數學模型與計算機模擬》，電子科技大學出版社
▲ 楊啟帆、邊馥萍，《數學模型》，浙江大學出版社
▲ 趙靜等，《數學建模與數學實驗》，高等教育出版社，施普林格出版社
▲ 韓中庚， 《數學建模方法與應用》，高等教育出版社
▲楊啟帆，《數學建模案例集》，高等教育出版社.

需要了解的基礎學科
1．數學分析（高等數學）
2．高等代數 （線性代數）
3．概率與數理統計
4．最優化理論 （規劃理論）
5．圖論
6．組合數學
7．微分方程穩定性分析
8．排隊論 不知道能不能幫上你