1. 为学习数学建模打基础，需要学习哪些数学作为基础
1.基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计
2.专业方面：运筹学（主要针对最优化问题），其他数学建模用书（主要看方法，例如层次分析法等）
3.软件方面：lingo、matlab、origin等
5.美赛还要看翻译（所以专业英语要好好学）、排版比较重要
总结：数学建模不是纯粹的数学知识，有时候数学建模用的数学知识很少，所以要了解建模过程，掌握建模方法（方法非常重要）。平时多看一些特等奖的建模论文，你会有意想不到的收获
2. 数学建模需要哪些知识
问题一：学习数模需要具备哪些知识 参加数学建模竞赛需知道的内容
一、全国大学生数学建模竞赛
二、数学建模的方法及一般步骤
三、重要的数学模型及相应案例分析
1、线性规划模型及经济模型案例分析
2、层次分析模型厅明及管理模型案例分析
3、统计回归模型及案例分析
4、图论模型及案例分析
5、微分方程模扮碰告型及案例分析
四、相关软件
1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。
五、数模十大常用算法
1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定吵弯界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。
六、如何查阅资料
七、如何写作论文
八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。
九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。
十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。
其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要
问题二：数学建模主要需要哪些知识 推荐你看谢金星编写的那本数学建模书。一本书啃下来，你已经掌握了各种题型的基本方法。做题的时候，题目先是要细细的看，然后，有时候会发现如果所有条件都用上，可能根本就做不出什么来了。所以，你要学会提炼条件。再一个就是通过网上各种资料的搜集，要从别人的文献中找到有用的建模方法，要想成绩特别好的话，就必须有自己的想法。对于美国建模，和国内还是相差挺大的，难度、要求都不一样。必须至少有一人掌握matlab编程。论文一定要写好，语句通顺无错别字。
参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？
没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。
具体说来，大概有以下这三个方面：
第一方面：数学知识的应用能力
归结起来大体上有以下几类：
1）概率与数理统计
2）统筹与线轴规划
3）微分方程；
还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。
上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么办呢？一个词“自学”，我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。
第二方面：计算机的运用能力
一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面：论文的写作能力
前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识，一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。
最后，祝你取得好成绩。
问题三：参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识 本人曾参加过两次数模大赛。并都获得二等奖以上。
首先，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路，步骤等。
其次，看点数学的知识。重点是优化、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的。
第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了。并用MATLAB maple等实现以下。
第四、学习一下编程的知识，比如C++，MATLAB，lingo等。
第五、找到两个跟你互补的人，组成团队，有人侧重编程，有人侧重论文，有人侧重数学等等。
最后，祝你好运。
问题四：1.什么是数学模型？数学建模的一般步骤是什么？ 2.数学建模需要具备哪些能力和知识？ 答的好悬赏加 100分 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.
数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一.
数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：
机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.
测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识.
将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法.
在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下：
1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数；
2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数；
3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型；
4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模.
数学模型的分类：
1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等.
2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等.
数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等.
参加数学建模竞赛需知道的内容
一、全国大学生数学建模竞赛
二、数学建模的方法及一般步骤
三、重要的数学模型及相应案例分析
1、线性规划模型及经济模型案例分析
2、层次分析模型及管理模型案例分析
3、统计回归模型及案例分析
4、图论模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相关软件
1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。
五、数模十大常用算法
1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。
六、如何查阅资料
七、如何写作论文
八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。
九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。
十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。
其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要...>>
问题五：数学建模需要掌握哪些知识 本人曾参加过两次数模大赛。并都获得二等奖以上。
首先，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路，步骤等。
其次，看点数学的知识。重点是优化、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的。
第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了。并用MATLAB maple等实现以下。第四、学习一下编程的知识，比如C++，MATLAB，lingo等。
第五、找到两个跟你互补的人，组成团队，有人侧重编程，有人侧重论文，有人侧重数学等等。
最后，祝你好运。
问题六：大学生数学建模需要哪些知识 知乎 入门级别：
建模的去看姜启源的数学建模
编程的去学matlab，很简单
写作的学排版
加深学习：
建模的学习机器算法，外带编程
编程的去学R、CAD等辅助性工具
写作的学markdown排版
最后要看你是那个方面的
数学建模分为建模写作编程
你走哪一条就专攻哪一条
3. 参加数学建模需要学习哪些方面的知识
参加数学建模需要学习以下方面的知识。
首先，需要弄清楚建模的过程。建议找本数模历年的论文看看，理清思路，步骤等。
其次，看点数学的知识。重点是优化、统计。几乎每年都会有题目是关于优化的。
第三、看一下算法相关的。当然与上面的第二条有所重复了。并用MATLAB maple等实现以下。
第四、学习一下编程的知识，比如C++，MATLAB，lingo等。
第五、找到两个跟你互补的人，组成团队，有人侧重编程，有人侧重论文，有人侧重数学等等。
数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
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。
资料来源：网络—数学建模
4. 数学建模需要学些什么
准备一些基本知识吧，比如线性规划、运筹学方面的东西、随即过程、微分方程的定性理论等等，技术方面学一学matlab、spss、stata、sas、maple、c/c++等等。 找一本关于数学建模的书看看吧，大概可以知道有些什么样的题目。 这样的书挺多的，写的大同小异。 不过建模竞赛书上所讲的东西都是些很基本的建模方法，真正建模竞赛的题目要综合运用这些方法来解决的。看这些书可以有一个初步的认识。真正什么是建模，大概只有你参加一次建模竞赛就能有体会了。
5. 数学建模需要哪些数学知识
数学分析，高等代数，概率统计。数学建模最主要的问题在知识点上无非是这几块：1、多元变量求最值问题，最终能够将其转化为拉格朗日乘子法；2、高维线性规划，线性回归问题，用线性代数的矩阵乘法来解决；3、有可能需要用到随机过程的相关知识，以及应用大数定理，以及蒙特卡洛算法，用概率统计为工具进行解决。
6. 学习数字建模必须要学什么
首先数学知识要过关的，微分，积分，还有矩阵，本科基本都学高等数学、概率论等课程了，有基本的认识。然后是算法，比如神经网络。（解决优化模型真的用得挺多的，而且感觉这些算法实际应用也挺多的）之后学习了SAS、Lingo和Matlab这三种软件，处理离散和连续两种类型的题目。自己觉得学习上面提到的软件是基本的，通过软件编程实现自己的思路很重要。
通过对历年的题目逐渐学习，可以熟悉解决题目的思路，同时把握答题的整体框架
然后是计算机，matlab是比较重要的了（不过不负责代码，建议最好了解一些基础的，免得竞赛的时候啥也不知道，挺无助的）excl的数据分析功能啥的其实也挺强大的，还有lingo之类的，量力而行吧。
组队挺重要，记得在组队的时候多注意，因为中途放弃的人太多了。
还有文献检索能力，知网之类的，学好英语，你会发现，用处真的很大。画图也是，建模论文没有好图是一定会扣分的。如何快速画出好图，考验的就是编程队员对编程语言的熟悉程度。
7. 数学建模需要哪些知识
数学建模需要的知识有：建模基础知识、常用工具软件的使用。
掌握建模必备的数学基础知识(如初等数学、高等数学等)，数学建模中常用的但尚未 学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。,针对建模特点,结合典型的建模题型,重点学习一些实用数学软件(如Mathematica、 Matlab、 Lindo、Lingo、SPSS)的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个 软件求解的问题。