㈠ 大学数学建模竞赛需要哪些知识
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；
相关的数学基础知识包括
1、线性规划 6、最优化理论
2、非线性规划 7、管理运筹学
3、离散数学 8、差分方程
4、概率统计 9、层次分析
5、常微分方程
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”，记得数模评卷的负责教师曾经说过“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
㈡ 关于数学建模大赛需要哪些知识
《数学模型》（第三版）
姜启源 谢金星 叶俊 主编
高等教育出版社出版
国内经典，去买或者借一本看下，就明白了。
简要来说数学建模涉及数学分析、运筹学、程序算法、统计学、线性代数等
㈢ 学习数模需要具备哪些知识
数学建模需要的知识比较零散，比较多！首先你需要知道大多数的模型及其相关的知识。不过你要比赛的话，不一定数学非常好，后面回答你。最好队相应的解决数学问题的应用软件有一定的了解。
说到建模比赛和数学建模有些不一样。首先说一下我们国家的大学生数学建模比赛吧！
大约在每年的9月份的第二个周末进行，为期三天。需要三个同学组成一个队，在三天的比赛期限内，选择一个题目进行做答。最后的解答以论文形式上交所在省的数学建模委员会评审，然后在参加国家的评审。
按照我代队的经验，这三个同学应该一个数学方面的知识和感觉好一些（不妨设为同学A），一个计算既要很强（不妨设为同学B），另外一个文笔稍微好一些（不妨设为同学C）。同学A负责对题目的数学解题思路和框架以及数学算法的设计，并在数学模型的选择上有很大的决定权，同学B负责把同学A的想法进行计算机实现，要快，要求它具有很强的计算机应用能力，同学C负责将前面两位同学的工作转化为论文，很好的表述出来。当然，一组的三个同学一起负责对题目的理解。
应该说数学建模比赛要求的是不同能力同学的最优化组合问题，并不要求学历，但是要求最少具备大学二年级的数学水平。也就是说基本学过高等数学、线性代数和概率统计才行，最好选修果数学建模。
对于怎样参加，每个学校做法不尽相同。
有的学校是在每年的上半年进行全校选拔赛，脱颖而出的队参加全国比赛，有的学校是推荐制，每个学院推荐同学进行组队参赛。还有的几所大学联合起来搞一个地区级的数学建模比赛，等等。不一而足。
希望你能参加数学建模比赛，并取得好成绩！
㈣ 数学建模都需要学什么知识和课程
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㈤ 数学建模需要掌握哪些知识
在数学建模中主要运用的软件是matlab和linggo二个软件。对于matlab要懂的编程。对于编程主要是画图和数值计算二大部分。对linggo要懂得计算。这是对于软件的熟练。在建模比赛之前多一下往年的优秀论文，看他们是如何建立模型的，和论文的格式。同时自己要懂得一下模型的建立。在这些机基础上最重要的是在比赛的三天如何合理的安排任务。你现在可以都数学中国网站上去关注，里面有高手！
㈥ 做数学建模需要哪些方面的知识
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。
㈦ 参加数学建模需要哪些必备的数学知识
首先是数学建模方面的知识，大师级的一些优秀书籍必须是要看几本的：
(1) 数学模型 姜启源、谢金星、 叶俊 高等教育出版社
(2) 数学建模案例选集 姜启源、 谢金星 高等教育出版社
(3) 实用运筹学：模型、方法与计算 韩中庚 主编/2007年12月/清华大学出版社
模型的求解方面，需要用到Matlab、lingo等数学软件， 现在Matlab书籍很多，适合数学建模的，下面几本还不错：
(1) MATLAB 7.0从入门到精通（修订版） 刘保柱，苏彦华，张宏林 编着/2010年05月/人民邮电出版社
(2) 优化建模LINDO/LINGO软件 谢金星，薛毅 编着/2005年07月/清华大学出版社
还有一本新书，觉得对参加数学建模竞赛还是很给力的：
matlab在数学建模中的应用 卓金武，魏永生，秦健，李必文编着 北航出版社出版
这几位作者都是参加过建模竞赛的，书中有经验介绍，有很多实际建模竞赛中开发的Matlab源程序，还有原版的获奖论文，觉得对参加数学建模竞赛的应该还是很有启发的。
㈧ 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
㈨ 数学建模需要哪些知识
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）。
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）。
㈩ 学习数学建模需要哪些知识
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。