數模編程程序哪裡找

1. 數學建模用c語言代碼該怎麼打

如果時間只剩下一個星期的話，我推薦不要拘泥於刷題之類的長期學習過程了，對於題主沒有任何數學建模的經驗的這種情況，主要是以下幾點建議：

1. 找來一些數學建模的入門書籍，但是不要從頭開始看，直接看書裡面的那些比較經典的例題，看完題目也沒必要花太多時間思考，畢竟就快要比賽了，直接看答案，然後分析答案的套路，盡量理解思路。多看幾道題，你就大概清楚數學建模的方法了。

2. 學過C語言編程，那麼可以參考這些例題，用自己的程序重寫一篇，找一找感覺。比賽的時候往往都可以直接照搬這些思路，模擬出一些很相似的建模過程。比如說有一道例題，它設了這些變數x、y、z，然後按照題目的要求耦合這些變數的關系，比如：z=x+y，那麼到比賽的時候，你就可以考慮考慮這種思路，一個一個設置好變數，然後把題目的要求都用數學語言表達出來，再用C語言編程。（當然這是一個簡單的例子，具體肯定復雜很多）。例題看得多了，各種各樣的套路也知道得多了，加之你用C語言親手寫過，那麼到了比賽的時候也有一點信心了。

3. 遇到頭緒不清楚的，就套。怎麼個套法？把看過的例題里的方法一個一個套上去，看能不能順利建模。套出來了，萬事大吉，沒套出來，盡量把變數列清楚，數學關系理清一點，然後寫程序的時候把已經弄清楚的關系都寫出來，這樣即使沒有完成建模，但是還是會有一定的分數。

4. 不知道題主的比賽具體要求是怎樣，有些比賽要求要代碼實現，有些比賽要求只是數學上的分析，但是總之，你就算是亂扯，只要能夠圓回來，讓自己的道理說得通，讓評分人覺得有點道理，那你就拿到一定的分數了。2019年「臭名昭著」的一件事，MCM美國大學生數學建模競賽有一組的題目是「權利的游戲」，大概就是說讓你分析一條龍的各種行為、特徵啥的，反正就是讓你用飲食、棲息地啥的數學地解釋一下，建個模。特等獎，畫了條超級牛X炫酷的龍在論文裡面，然後簡單分析幾下（當然這里的簡單是相對其它優秀的參賽作品說的，客觀來說肯定也是很復雜的），拿了特獎。

下面給你看看這條龍：

所以，你懂的，只要會扯淡，你就是數模賽場上最靚的那個仔。（狗頭....

2. matlab數學建模視頻教程有哪些

http://119.147.41.16/down?cid=&t=13&fmt=&usrinput=matlab編程基礎及應用&dt=1000003&ps=0_0&rt=0kbs&plt=0 用迅雷打開鏈接 。

3. 數學建模套用網上的matlab代碼後要如何修改成自己的代碼

三次數模國獎路過，曾經單挑過兩次國賽（第三次有一個負責編程的同學給予我很大的幫助）。稍微談談編程這一塊的經驗吧，現在臨近美賽，時間也不多了。最高票回答適合長時間准備(至少有一個從校內賽到國賽的周期，我就談談只剩下一個月不到應該如何准備編程這一塊工作吧)。
編程的同學，主要是把建模同學的思想給生產出結果，也就是輸出一定的東西，可以是圖，可以是表可以是數據等等。當你隨便打開一本數模書(比如司守奎老師寫的《數學建模演算法與應用》這本書)，你會被裡面的Matlab，lingo等代碼嚇住，尤其是以前不怎麼編程的同學來說更為如此。所以數模三個部分，很多同學會覺得編程非常難以上手。
其實，負責編程的同學，並不是說比誰代碼寫得長，誰代碼寫得好，而是應該為建模的同學提供一個結果（只從數模拿獎（功利的角度出發）無論結果的好壞，甚至是否有結果，在比賽即將結束的時刻，都應該給建模隊友一個所得過去的「答案」），所以可以在做一些數模問題的時候，用一些較為「傻瓜」的軟體，比如SPSS，這個軟體可以解決統計學中的很多問題，比如2012年的國賽葡萄酒評價問題，這道題就是使用SPSS的代表。所以說，以其說是會編程，不如說是應該會使用相關軟體，讓所建模型輸出一個不錯的結果。還有作圖軟體Origin，在進行一些簡單的作圖時候，可以使用Origin而沒有必要去使用Matlab進行畫圖，一般情況下，在問題不太復雜的時候，是沒有必要使用Matlab的。還有一款軟體叫做Visio，這款軟體是畫流程圖的利器，比如說寫完一段程序附上程序框圖，或者用系統動力學解決一個問題時畫的系統流圖，得到的效果都是非常棒的（PS：初次學習建模的同學，無論如何一定要在Matlab上面下一點功夫，即使沒有辦法掌握，也需要知道如何修改別人的優秀程序，為我所用）。
如果真的想短期學會一個真正需要編程的語言，還是選Matlab吧，雖然在短時間之類，你是無法把這門語言學到精通，但是只要知道Matlab的語法規律，以及一些基本功能，一些基本的工具箱就足夠了，這里推薦兩本書，一本是《Matlab完全自學一本通》這本書上面基本上包含了可以用得到的功能，至少是基礎功能。在數模上面，可以司守奎老師寫的《數學建模演算法與應用》這本書，一般常用模型的代碼都給出來了。還有一個最關鍵的是，比賽前，多看看別人寫的優秀論文。不管是國賽還是美賽，都有著優秀論文集，看看別人寫的論文還有別人的代碼，爭取找到一些靈感。
在比賽的過程中，如果什麼地方卡住了，一定不要蒙著頭想，應該即使去相關論壇查找一些使用技巧，當然Matlab自身的幫助文檔也是挺不錯的。
多說一句話，LaTeX是寫作排版用的，雖然也是類似於編程語言，不建議編程的人去學習，應該去鼓勵寫作的同學學習LaTeX，編程的同學應該和建模的同學好好合作，合力把比賽題目拿下。
看到數學建模老司機（國一優秀論文獲得者，深圳杯獲得者，SAS大賽冠軍）的回答了，SPSS在這幾年的國賽的賽題（2014,2015,2016）當中確實比較難使用了，問題基本上都是純物理類問題（2014航天，2015球面天文學，2016受力分析）而且SPSS還有一個非常強大的競爭對手SAS的存在。至少是國賽A題，一般都是需要自己踏踏實實建模，最後使用Matlab實現。但是，A題由於過於考察建模的實力，因此一些非理工科的學生往往望而怯步。
R，Python以及SAS作為數據分析時代的新興語言，大家可以有空的時候學一學。由於現在有一個SAS數據分析大賽（由匯豐銀行贊助，SAS公司主辦）搞的還不錯，大家可以學一學SAS然後去這個比賽中練一練手。參加過蠻多的比賽，還是發現SAS舉辦的這個數據分析競賽（尤其是決賽）給我的參賽體驗非常地好。
其實，如果單純從拿獎的角度來說，某些問題，尤其是國賽B題， 美賽E、F題對於程序要求不高的情況下，可以適當地使用現有的模型理論對具體問題進行分析。但是，從2014年開始每一年國賽A題基本上都很難找到可以直接套用的模型（雖然2016年的系泊系統在知網上面有很多現成的研究結果，但是往往不是太復雜，就是和題目分析的背景有點不太一樣），這也是我前面說為什麼對於沒有經歷過理工科訓練的學生很容易望而怯步的原因。所以，我覺得如果你想做好A題，在近些年A題越來越需要自己建模，自己使用一定的軟體實現的大環境下，建議有一定改編現有程序的能力。