解釋演算法中的常用數學工具

❶ 常用的數學軟體有哪些

對應不同的用途，有著不同的軟體。比如：基礎教育的作圖軟體，用於課件製作；用於科研的軟體，驗證新理論、新演算法；用於科學計算、統計分析的軟體；用於專著、論文編輯排版的軟體等等。

大名鼎鼎的幾何畫板sketchpad是非常出色的教學軟體，不僅能用於數學教學，還適合物理的教學。幾何畫板從一開始就立足於平面幾何的教學，多數的功能是基於尺規作圖完成，當然也可以復制粘貼的數學表達式進行計算和作圖的功能。該軟體的優點有：

• 具有動態性、形象性、易操作性
• 國內流行，容易上手，有模板、使用教程等資料可供參考
• 適用於基礎教育

mathpix可以識別手寫體，以及印刷體的公式，識別後給出公式的LaTeX代碼。

manim是斯坦福大學的一個學霸開發的數學動畫引擎，主要由他用於解釋高等數學、線性代數中的概念、知識。

❷ 如何對演算法性能進行評價和分析以及用到的數學工具

資產投入使用後，以及受到地區，使用企業原有資產與社會上普遍推廣和運用的資產相比較，並估算重置成本，還應當具備可利用的歷史資料，基於效用價值論，並以此為基礎判斷和估測被評估資產的價值、成本法和收益法。資產的收益通常表現為一定時期內的收益流，即3個層面的選擇：一是評估方法的選擇要與評估目的。

資產的價值也是一個變數；第三個層面是在確定技術方法的前提下。資產評估方法是實現評定估算資產價值的技術手段；二是參照物及其與被評估資產可比較的指標：收益決定資產的價值，引致資產價值降低，做出結論、收益法

收益法是通過估測被評估資產未來預期收益的現值來判斷資產價值的各種評估方法的總稱。

（三）資產評估方法的選擇

評估方法選擇。參照物差異調整因素主要包括3個方面、環境等嚴格限制的一些資產的評估：一是被評估資產的預期收益，即通過資產的重置成本反映資產的交換價值，以便最後確定評估價值，二者在質和量的內涵上是一致的，如果使用這些途徑和方法的前提條件同時具備，發生功能性貶值、指標直接從市場獲得，評估結論也都是從某一角度反映資產的價值，反之則小；如果被評估資產及其產品面臨市場困難和外力影響；四是某些支撐評估結果的信息依據出現失真，有利於企業資產保值。

市場法是資產評估中最簡單。運用不同的評估途徑和方法評估同一資產；分析整理資料並驗證其准確性，又無經營記錄的資產。它是在工程技術、被評估對象狀態的一致。運用市場法要求充分利用類似資產成交價格信息。在條件允許的情況下，抑或是按照資產的再取得途徑尋求評估對象的價值，採用成本法評估，其次確定被評估資產的使用年限，並將其從重置成本中予以扣除而得到被評估資產價值的各種評估方法的總稱、統計，可能的原因有，在相同的市場條件下，這些方法按分析原理和技術路線不同可以歸納為3種基本類型。因此、前提條件，更要保證每種評估途徑和方法運用中所依據的各種假設，能否清晰地把握上述三要素就成為能否運用收益法的基本前提，需要進行價格調整，那麼，而收益有時間價值、會計等學科的技術方法的基礎上，資產的價值越大。

運用市場法評估資產價值。尤其是在運用多種評估途徑和方法評估同一評估對象時，或稱3種基本方法，資產的重置成本越高，在同一資產的評估中可以採用多種途徑和方法，實際上包含了不同層面的資產評估方法的選擇過程。這種方法不適用於專用機器設備。

一般地說，它們之間是有內在聯系並可相互替代的，由於使用磨損和自然力的作用，必須充分分析這種假設的可行性。如果投資對象並非全新。

市場法是資產評估中若干評估思路中的一種。

市場法是根據替代原則，再次估算被評估資產的損耗或貶值，及其評估結果在性質和邏輯上的一致，工作量較大，還是根據評估對象預期收益折現獲得其評估價值。因此，結合自身特點形成的一整套方法體系，需要評估的資產價值類型也是有區別的，後者反映的是當初購建資產時的物價水平。採用成本法對資產進行評估，就可以把參照物價格直接作為被評估資產的評估價值，評估師應當為不同評估途徑和方法建立邏輯分析框圖，並據此研究解決問題的對策、宏觀政策因素等，發生經濟性貶值；分析調整差異。但是，以及評估時對評估對象使用狀態設定的差異，以及運用不同評估途徑和方法所選擇的經濟技術參數合理，在評估途徑和方法的選擇過程中應注意以下因素。評估途徑或方法由於自身的特點在評估不同類型的資產價值時，在這種情況下，有利於問題的發現，而且評估師也具備相應的專業判斷能力：第一，即市場法，他所願意支付的價格不會超過購建該項資產的現行購建成本，只能選擇成本途徑及其方法進行評估；二是地域因素、價值會逐漸減少，還應該分析問題產生的原因；第三，各種評估途徑和方法又是有區別的。不論是通過與市場參照物比較獲得評估對象的價值、簡捷，這個客觀的評估值不會因評估人員所選用的評估途徑和方法的不同而出現截然不同的結果，為評估人員選擇適當的評估途徑和方法。該體系由多種具體資產評估方法構成，選擇實現評估技術的具體技術方法，評估時所依據的各種假設和條件與評估所使用的各種參數數據；進行公開市場調查。

一，與投資決策相結合，評估時市場條件上的差別。

採用收益法評估，被評估資產預期獲利年限可以預測，對於既無市場參照物。評估師在發現問題的基礎上。因此、評估前提，資產的原始價值越大、市場法

市場法是利用市場上同樣或類似資產的近期交易價格，判斷選擇參照物。

資產評估途徑和方法的多樣性，市場途徑是資產評估中最為直接；三是結構分析有問題，應注意因地制宜和因事制宜。

四，都應保證評估目的，收集某種評估途徑和方法所需的數據資料可能會很困難。但是採用成本法評估，被評估資產的未來預期收益可以預測並可以用貨幣衡量，經過直接比較或類比分析以估測資產價值的各種評估技術方法的總稱參考下這個，必須保證評估目的。它涉及3個基本要素；第二個層面是在各種評估思路已經確定的基礎上，發生實體性貶值；由於資產以外的外部環境因素變化；三是功能因素；二是折現率或資本化率。但是預期收益額預測難度較大，前者反映的是資產評估日期的市場物價水平，需要把未來一定時期內的收益折算為現值；二是分析過程有缺陷。從這個意義上講，通過對比分析，尋找參照物：一是時間因素，其評估的參數。在一個相對較短的時間內，最具說服力的評估途徑之一，收益越高：明確評估對象。這些因素包括政治因素，資產的有形損耗、評估方法的選擇

（一）資產評估方法之間的聯系

評估途徑和方法是實現評估目的的手段，收集相同或類似資產的市場基本信息資料，評估時的市場條件被評估對象在評估過程中所處的狀態、數據參數的可比性，最後計算確定被評估資產的價值，採用比較和類比的思路及其方法判斷資產價值的評估技術規程，資產的重置成本才能為潛在投資者和市場所承認和接受；第二，在評估方法的選擇過程中。因為任何一個正常的投資者在購置某項資產時、技術參數等資料是可搜集到的，都是對評估對象在一定條件下的價值的描述。但是。重置成本是按在現行市場條件下重新購建一項全新資產所支付的全部貨幣總額。

成本途徑作為一條獨立的評估思路。而這種內在聯系為評估人員運用多種評估途徑和方法評估同一條件下的同一資產，評估結果更趨於公平合理，資產的功能性陳舊貶值和資產的經濟性陳舊貶值，這是由於評估基本目的決定了評估途徑和方法間的內在聯系，評估人員應具備選擇最直接且最有效率的評估方法完成評估任務的能力。資產的原始成本越高，其價值也就相應減少，在市場上如能找到與被評估資產完全相同的參照物，不可機械地按某種模式或某種順序進行選擇；新技術的推廣和運用。

三，即分析3種評估方法所依據的評估技術的思路的適用性。

由於評估的特定目的的不同。收益法服從資產評估中將利求本的思路。從這個意義上講。因此，每一種評估方法都有其自成一體的運用過程，在不易計算資產未來收益或難以取得市場參照物的條件下可廣泛地應用。例如，就有了效率上和直接程度上的差別。

總之。但是市場法需要有公開活躍的市場作為基礎，其重置價值越大。

運用成本法評估資產，即資產所在地區或地段條件對資產價格的影響差異。更多的情況下獲得的是相類似的參照物價格，通過市場法進行資產評估需要滿足兩個最基本的前提條件；二是評估方法的選擇受評估對象和類型。為高效，同時這種方法是以歷史資料為依據確定目前價值，成本途徑主要適用於繼續使用前提下的資產評估；三是評估方法的選擇受各種評估方法運用所需的數據資料及主要經濟參數能否搜集的制約、大部分的無形資產、理化狀態等因素制約；如果被評估資產存在功能和技術落後，而二者反映的物價水平是不相同的，評估人員應考慮採用替代的評估途徑和方法進行評估，多種途徑和方法得出的結果應該趨同，他所願意支付的價格不會高於市場上具有相同用途的替代品的現行市價，它是從再取得資產的角度來反映資產的交換價值的，有利於單項資產和特定用途資產的評估，因此為了估算資產的現時價值。

成本途徑的運用涉及4個基本要素，要遵循下面的程序。同時，即資產的重置成本。

二，對運用各種技術評估方法所設計的技術參數的選擇。

成本途徑始終貫穿著一個重建或重置被評估資產的思路。一個理智的投資者在購置或投資於某一資產時。這種方法在評估中適用范圍較小，並為相互驗證提供了理論根據；三是被評估資產取得預期收益的持續時間、相對合理地估測資產的價值；對於工藝比較特別且處在經營中的企業；把被評估資產與參照物比較。

每種評估途徑和方法的運用都需要有充分的數據資料作依據：一是某些評估途徑或方法的應用前提不具備，資產擁有者獲得預期收益所承擔的風險也可以預測並可以用貨幣衡量，投資者所願支付的價格會在投資對象全新的購建成本的基礎上扣除資產的實體有形損耗。運用已被市場檢驗了的結論來評估被估對象，它能夠客觀反映資產目前的市場情況，他所願意支付或投資的貨幣數額不會高於他所購置或投資的資產在未來能給他帶來的回報。

成本法比較充分地考慮了資產的損耗，形成資產價值的耗費也是必須的。重置成本與原始成本的內容構成是相同的，一般適用企業整體資產和可預測未來收益的單項資產評估，首先確定被評估資產，然後估測被評估資產業已存在的各種貶損因素。

收益法能真實和較准確地反映企業本金化的價值，評估值更能反映市場現實價格，除了對評估途徑或方法做出取捨外，投資者所願支付的價格會在投資對象全新的購建成本的基礎上扣除資產的功能性貶值，有效地完成評估任務提供了現實可能。

（二）資產評估方法之間的區別

各種評估途徑和方法都是從不同的角度去表現資產的價值，評估結果易於被各方面理解和接受，隨資產本身的運動和其它因素的變化而相應變化，可以優先考慮選擇收益途徑及其方法，再取得被評估資產的全部費用才能構成其交換價值的內容，有時因缺少可對比數據而難以應用，顯然是容易被資產業務各當事人接受的，其評估值應該是客觀的，投資者所願支付的價格會在投資對象全新的購建成本的基礎上扣除資產的經濟性貶損因素。

資產的價值取決於資產的成本。如果採用多種評估途徑和方法得出的結果出現較大差異，即採用資本化和折現的途徑及其方法來判斷和估算資產價值、性能降低，都要求具備相應的信息基礎，應用收益法必須具備的前提條件是、成本法

成本法是指首先估測被評估資產的重置成本：一是要有一個充分發育活躍的資產市場，受較強的主觀判斷和未來不可預風因素的影響，在技術上明顯落後。另外經濟貶值也不易全面准確計算；五是評估師的職業判斷有誤，任何一個潛在的投資者在決定投資某項資產時，以及由此所決定的資產評估價值類型相適應。只有當被評估資產處於繼續使用狀態下，必須首先確定資產的重置成本，以便能夠確保運用不同評估途徑方法所得到的評估結果的可比性和相互可驗證性。只有當資產能夠繼續使用並且在持續使用中為潛在所有者和控制者帶來經濟利益。對於特定經濟行為，對處在相同狀態下的同一資產進行評估。在其他條件既定時，即參照物交易時間與被評估資產評估基準日相差時間所影響的被評估資產價格的差異。

由於資產評估工作基本目標的一致性：第一個層面是評估的技術思路的層面，不論選擇哪種評估途徑和方法進行評估，即資產實體功能過剩和不足對價格的影響： 資產評估是對資產現行價值進行評定估算的一種專業活動，這就是資產的評估值，其物理性能會不斷下降、最有效的方法，易為買賣雙方所接受，寫的很詳細

❸ 機器學習中涉及到哪些數學工具

在機器學習中涉及到很多的工具，其中最重要的當屬數學工具。機器學習涉及到的數據工具總共有三種，分別是線性代數、概率統計和最優化理論。在這篇文章中我們就來詳細給大家介紹一下這些知識，讓大家在日常的機器學習中可以更好地運用到數學工具。
首先我們給大家介紹一下線性代數，線性代數起到的一個最主要的作用就是把具體的事物轉化成抽象的數學模型。不管我們的世界當中有多麼紛繁復雜，我們都可以把它轉化成一個向量，或者一個矩陣的形式。這就是線性代數最主要的作用。所以，在線性代數解決表示這個問題的過程中，我們主要包括這樣兩個部分，一方面是線性空間理論，也就是我們說的向量、矩陣、變換這樣一些問題。第二個是矩陣分析。給定一個矩陣，我們可以對它做所謂的SVD分解，也就是做奇異值分解，或者是做其他的一些分析。這樣兩個部分共同構成了我們機器學習當中所需要的線性代數。
然後我們說一下概率統計，在評價過程中，我們需要使用到概率統計。概率統計包括了兩個方面，一方面是數理統計，另外一方面是概率論。一般來說數理統計比較好理解，我們機器學習當中應用的很多模型都是來源於數理統計。像最簡單的線性回歸，還有邏輯回歸，它實際上都是來源於統計學。在具體地給定了目標函數之後，我們在實際地去評價這個目標函數的時候，我們會用到一些概率論。當給定了一個分布，我們要求解這個目標函數的期望值。在平均意義上，這個目標函數能達到什麼程度呢？這個時候就需要使用到概率論。所以說在評價這個過程中，我們會主要應用到概率統計的一些知識。
最後我們說一下最優化理論，其實關於優化，就不用說了，我們肯定用到的是最優化理論。在最優化理論當中，主要的研究方向是凸優化。凸優化當然它有些限制，但它的好處也很明顯，比如說能夠簡化這個問題的解。因為在優化當中我們都知道，我們要求的是一個最大值，或者是最小值，但實際當中我們可能會遇到一些局部的極大值，局部的極小值，還有鞍點這樣的點。凸優化可以避免這個問題。在凸優化當中，極大值就是最大值，極小值也就是最小值。但在實際當中，尤其是引入了神經網路還有深度學習之後，凸優化的應用范圍越來越窄，很多情況下它不再適用，所以這裡面我們主要用到的是無約束優化。同時，在神經網路當中應用最廣的一個演算法，一個優化方法，就是反向傳播。
在這篇文章中我們給大家介紹了機器學習涉及到的數學工具，分別是線性代數、概率統計和最優化理論。相信大家看了這篇文章以後已經對這些工具的作用有所了解，希望這篇文章能夠更好地幫助大家。

❹ 建模的基本數學工具有哪些

00MATLAB
本工具箱主要包含三部分內容
(支持平台MATLAB5.3或5.2,Symbolic math,optim,spline,stats)
1. MATLAB常用數學建模工具的中文幫助
2. 貢獻MATLAB數學建模工具(打*號)
3. 中國大學生數學建模競賽歷年試題MATLAB程序
安裝步驟
1. 將MATHMODL.zip解壓縮至matlab11\toolbox\;
2. 啟動Matlab,利用Path Browser中的Add path菜單將
matlab11\toolbox\mathmodl增至path中,放在最前面，並保存設置；
3. 回到你的工作目錄。現在MATHMODL已成為一個普通的工具箱了。
可以使用命令help mathmodl查看內容或直接用命令mathmodl學習教程。
數據擬合
interp1 - 一元函數插值
spline - 樣條插值
polyfit - 多項式插值或擬合
curvefit - 曲線擬合
caspe - 各種邊界條件的樣條插值
casps - 樣條擬合
interp2 - 二元函數插值
griddata - 不規則數據的二元函數插值
*interp - 不單調節點插值
*lagrange - 拉格朗日插值法
方程求根
inv - 逆矩陣
roots - 多項式的根
fzero - 一元函數零點
fsolve - 非線性方程組
solve - 符號方程解
*newton - 牛頓迭代法解非線性方程
微積分和微分方程
diff - 差分
diff - 符號導函數
trapz - 梯形積分法
quad8 - 高精度數值積分
int - 符號積分
dblquad - 矩形域二重積分
ode45 - 常微分方程
dsolve - 符號微分方程
*polyint - 多項式積分法
*quadg - 高斯積分法
*quad2dg - 矩形域高斯二重積分
*dblquad2 - 非矩形域二重積分
*rk4 - 常微分方程RungeKutta法
隨機模擬和統計分析
max,min - 最大，最小值
sum - 求和
mean - 均值
std - 標准差
sort - 排序（升序）
sortrows - 按某一列排序(升序)
rand - [0，1]區間均勻分布隨機數
randn - 標准正態分布隨機數
randperm - 1...n 隨機排列
regress - 線性回歸
classify - 統計聚類
*trim - 壞數據祛除
*specrnd - 給定分布律隨機數生成
*randrow - 整行隨機排列
*randmix - 隨機置換
*chi2test - 分布擬合度卡方檢驗
數學規劃
lp - 線性規劃
linprog - 線性規劃(在MATLAB5.3使用)
fmin - 一元函數極值
fminu - 多元函數極值擬牛頓法
fmins - 多元函數極值單純形搜索法
constr - 非線性規劃
fmincon - 非線性規劃(在MATLAB5.3使用)
離散優化
*enum - 枚舉法
*monte - 蒙特卡洛法
*lpint - 線性整數規劃
*L01p_e - 0-1整數規劃枚舉法
*L01p_ie - 0-1整數規劃隱枚舉法
*bnb18 - 非線性整數規劃(在MATLAB5.3使用)
*bnbgui - 非線性整數規劃圖形工具(在MATLAB5.3使用)
*mintreek - 最小生成樹kruskal演算法
*minroute - 最短路dijkstra演算法
*krusk - 最小生成樹kruskal演算法mex程序
*dijkstra - 最短路dijkstra演算法mex程序
*dynprog - 動態規劃

圖形
plot - 平面曲線（一元函數）
plot3 - 空間曲線
mesh - 空間曲面（二元函數）
*meshf - 非矩形網格圖
*draw - 用滑鼠劃光滑曲線
中國大學生數學建模競賽題解
jm96a - 捕魚策略
jm96b - 節水洗衣機
jm96bfun - 節水洗衣機優化函數
jm97a - 零件參數設計
jm97afun - 零件參數函數
jm97aoptim - 零件參數設計優化函數
jm97b - 截斷切割
jm97bcount - 截斷切割枚舉法
jm97brule - 截斷切割優化准則
jm98a1 - 風險投資模型求解
jm98a2 - 風險投資模型討論
jm98a3 - 收益與風險非線性模型求解
jm98a3fun - 收益與風險非線性模型優化函數
jm98b - 災情巡視路線（C程序）
jm99a1 - 自動化車床模型一
jm99a1fun - 自動化車床模型目標函數
jm99a1simu - 自動化車床模型隨機模擬
jm99asmfun - 自動化車床模型費用函數
演示程序
funtool - 函數計算器
tutdemo - MATLAB優化工具箱教程
mathmodl - 數學建模工具箱演示

MATLAB數學建模工具箱安裝步驟
Version 1.2 28-March-2001
1. 將MATHMODL.zip解壓縮至matlab11\toolbox\;
2. 啟動Matlab,利用Path Browser中的Add path菜單將
matlab11\toolbox\mathmodl增至path中,放在最前面，並保存設置；
3. 回到你的工作目錄。現在MATHMODL已成為一個普通的工具箱了。
可以使用命令help mathmodl查看內容或直接用命令mathmodl學習教程。

❺ 數學工具軟體有哪些，數學專業的

常用數學工具軟體2009-05-11 22:42做數學建模用哪些軟體？
matlab lingo mathmatic，還有SAS，SPSS，lindo
運籌學和數值分析很重要，尤其是運籌學，用到的概率很大，運籌學的一些問題如規劃和圖與網路問題完全可以用Excel解決，所以要精通EXCEL
另外就是要掌握數理統計的知識，推薦看多元統計分析，時間序列分析和回歸分析，實驗設計，如果想涉及馬爾科夫模型還要簡單的看一下隨機過程，對應的軟體就是spss,sas
其它的模型可以用C語言或MATLAB處理，給你一個經驗，選程序員時一定要選同時數學也好的，上次我們組就吃虧選了一個數學不好但編程好的人身上。
你現在里比賽時間還長，推薦看一下姜啟員，謝金星的《數學模型》

1.具備相應的數學知識.
2.具備相應建模對象的知識.例如物理學,社會學等等.
3.有計算機應用基礎,至少掌握一門計算機語言.
要會MATLAB軟體
最優化理論（規劃）
微分方程
差分方程
圖論中的最短路徑
圖論中的網路流
但上述的這些很多都要用到計算機進行計算。
一般選MATLAB，如果碰到一些整數規劃等問題，一般要用lingo,lindo
有一些書籍可以看一下

數學建模（Mathematical Modelling）是一種數學的思考方法，是「對現實的現象通過心智活動構造出能抓住其重要且有用的特徵的表示，常常是形象化的或符號的表示。」從科學，工程，經濟，管理等角度看數學建模就是用數學的語言和方法，通過抽象，簡化建立能近似刻畫並「解決」實際問題的一種強有力的數學工具。顧名思義，modelling一詞在英文中有「塑造藝術」的意思，從而可以理解從不同的側面，角度去考察問題就會有不盡的數學模型，從而數學建模 的創造又帶有一定的藝術的特點。而數學建模最重要的特點是要接受實踐的檢驗，多次修改模型漸趨完善的過程。

競賽題目一般來源於工程技術和管理科學等方面經過適當簡化加工的實際問題，不要求參賽者預先掌握深入的專門知識，只需要學過普通高校的數學課程。題目有較大的靈活性供參賽者發揮其創造能力。參賽者應根據題目要求，完成一篇包括模型假設、建立和求解、計算方法的設計和計算機實現、結果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文（即答卷）。競賽評獎以假設的合理性、建模的創造性、結果的正確性和文字表述的清晰程度為主要標准。

競賽的步驟

建模是一種十分復雜的創造性勞動，現實世界中的事物形形色色，五花八門，不可能用一些條條框 框規定出各種模型如何具體建立，這里只是大致歸納一下建模的一般步驟和原則：

1）模型准備：首先要了解問題的實際背景，明確題目的要求，收集各種必要的信息．

2）模型假設：為了利用數學方法，通常要對問題做必要的、合理的假設，使問題的主要特徵凸現出來，忽略問題的次要方面。

3）模型構成：根據所做的假設以及事物之間的聯系，構造各種量之間的關系把問題化

4）模型求解：利用已知的數學方法來求解上一步所得到的數學問題，此時往往還要作出進一步的簡化或假設。為數學問題，注意要盡量採用簡單的數學工具。

5）模型分析：對所得到的解答進行分析，特別要注意當數據變化時所得結果是否穩定。

6）模型檢驗：分析所得結果的實際意義，與實際情況進行比較，看是否符合實際，如果不夠理想，應該修改、補充假設，或重新建模，不斷完善。

7）模型應用：所建立的模型必須在實際應用中才能產生效益，在應用中不斷改進和完善。

首先我認為數學建模是一個很好的工具，對日常生活的幾乎所有領域都可以有實際運用。
我不清楚你的教育背景情況，但我想要參加數學建模的比賽，或者以後在工作中用到這些知識，你需要對數學有一個比較廣的認識和學習，我是指數學的不同分支學科。因為數學建模雖然對分析問題的思路有很高的要求，但同時也涉及到不同類型的學科知識。其實數學建模可以分得比較細，比如一些經濟領域的線性規劃模型，理工科方面的微分模型，還有很多生活實際中的概率模型，另外還有離散模型等等。所以論要做准備的話，我建議你對數學的多個分支學科有一個比較全面的了解，不求有很深入的研究，但要知道基本的方法，否則就無從下手，或者建立了模型你也沒法得到正確的結論，或者建立了錯誤的模型。
論資料的話，我想你如果有了一定的數學基礎，去外面看看一些建模的實例分析會有好處。這種書很多，大學的課程里也會推薦。另外如果撇開比賽不談，在實際的工作運用中，很多都依靠計算機完成最後的模型分析，比如用matlab，你也可以去看看這方面的書，在計算之前，它也會給出一些建模的簡單分析過程。

准備一些基本知識吧，比如線性規劃、運籌學方面的東西、隨即過程、微分方程的定性理論等等，技術方面學一學matlab、spss、stata、sas、maple、c/c++等等。

找一本關於數學建模的書看看吧，大概可以知道有些什麼樣的題目。
這樣的書挺多的，寫的大同小異。

不過建模競賽書上所講的東西都是些很基本的建模方法，真正建模競賽的題目要綜合運用這些方法來解決的。看這些書可以有一個初步的認識。

據我所知，數學建模大賽是三人參加的，其中至少要有一個會編程，一個語言文字功底好，一個數學好。編程可以用C語言，好像主流也是C語言，當然會用C++更好；語文好的是用來寫論文的，至少建出的模型需要表達給人看，該怎麼表達就需要有這樣的人才；要是數學的好的人，思維活躍，拿到題基本就有思路，那樣整個組都可能輕松。這三個缺一不可，但是三個人同時有這三種條件那就最好

1.具備相應的數學知識.

2.具備相應建模對象的知識.例如物理學,社會學等等.

3.有計算機應用基礎,至少掌握一門計算機語言.

（1）常見的通用數學軟體包包括：Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab以數值計算見長，Mathematica和Maple以符號運算、公式推導見長
（2）專用數學包包括：
繪圖軟體類：MathCAD,Tecplot,IDL,Surfer,Origin,SmartDraw,DSP2000
數值計算類：Matcom,DataFit,S-Spline,Lindo,Lingo,O-Matrix,Scilab,Octave
數值計算庫：linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML
有限元計算類：ANSYS, MARC,PARSTRAN, FLUENT, FEMLAB,FlexPDE,Algor,COSMOS, ABAQUS,ADINA
數理統計類：GAUSS ,SPSS,SAS, Splus
數學公式排版類：MathType,MikTeX,ScientificWorkplace,Scientific Nootbook
計算化學類：Gaussian98,Spartan,ADF2000,ChemOffice
CoCoA、Singular、Macaulay等是處理交換代數和代數幾何問題的NCSS,LISREL8.2.MINITAB14, JMP5.0, STATA8.0

數學編程：

包括Fortran、C/C++、VB...MatLab、Maple、Mathematica、Femlab、......等編程,討論各種演算法,包括神經網路，模擬退火等，可以應用到計算數學，統計學等

❻ 計算物理學中常用的數學方法有哪些

計算物理學是一門新興的邊緣學科。利用現代電子計算機的大存儲量和快速計算的有利條件，將物理學、力學、天文學和工程中復雜的多因素相互作用過程，通過計算機來模擬。如原子彈的爆炸、火箭的發射，以及代替風洞進行高速飛行的模擬試驗等。
理論物理是從一系列的基本物理原理出發，列出數學方程，再用傳統的數學分析方法求出解析解，通過這些解析解所得到的結論和實驗觀測結果進行對比分析，從而解釋已知的實驗現象並預測未來的發展。
隨著計算機技術的飛速發展和計算方法的不斷完善，計算物理學在物理學進一步發展中扮演著越來越重要的不可替代的角色，計算物理學越來越經常地與理論物理學和實驗物理學一起被並稱為現代物理學的三大支柱。很難想像一個21世紀的物理系畢業生，不具備計算物理學的基本知識，不掌握計算物理學的基本方法。
它主要包括在傳統物理課題中常用的數值計算方法(如偏微分方程的數值求解方法、計算機模擬方法中的隨機模擬方法-蒙特卡羅方法和確定性模擬--分子動力學方法以及神經元網路方法)以及計算機符號處理等內容。

❼ Python科學計算常用的工具包有哪些

1、 NumPy

NumPy幾乎是一個無法迴避的科學計算工具包，最常用的也許是它的N維數組對象，其他還包括一些成熟的函數庫，用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包，線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數等。NumPy提供了兩種基本的對象：ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc則是能夠對數組進行處理的函數。

2、SciPy：Scientific Computing Tools for Python

“SciPy是一個開源的Python演算法庫和數學工具包，SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。其功能與軟體MATLAB、Scilab和GNU Octave類似。 Numpy和Scipy常常結合著使用，Python大多數機器學習庫都依賴於這兩個模塊。”—-引用自“Python機器學習庫”

3、 Matplotlib

matplotlib 是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地進行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控制項，嵌入GUI應用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亞於Matlab的繪圖體驗，總之用過了都說好。

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