㈠ 数学建模具体要学会什么基本的知识
要学的东西挺多的，一、软件方面，需要学习matlab、lingo以及sas软件，各有各的用处，其中matlab是综合性的，功能很强大；lingo是针对优化问题占优，用于求解线性规划和非线性规划问题；sas是统计分析软件，也是这三个中最难学的。二、算法，数学建模中有十大算法，具体可以网络一下。三、要培养读论文和搜索文献资料的能力；四、也是很重要的，当然提高分析问题（审题）的能力和建模的能力，还要提高写论文的水平！
㈡ 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。
㈢ 数学建模怎么入门
数学建模入门方式如下：
①先看看书，最好一本国内的，一本国外的，数学建模书--推荐(数学建模(原书第4版)作者:(美)Brooks R. Cole William P.Fox Steven B. Horton Maurice D.Weir 叶其孝 姜启源 译)，姜启源，编的那本可以)。--学习相关的软件和数学方法(MATLAB、Lingo、SAS等)--看些历年的题--做一些老题。
②如果参加数学建模竞赛，一定要分工明确，安排好各个环节大家的工作，而且要有领头的人，很多问题难以确定时，需要有人拍板的。
③参加国内赛，论文和解题的思路还是要比较严谨一些的好，解题的各个环节基本都要有，要比较完整才能得高分;美国赛就要尽情的放开思路，把奇思妙想都放进去，一些想法建立的模型复杂难解也没有关系，可以提出解题思路即可。全网招募小白免费学习，测试一下你是否有资格。
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㈣ 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
㈤ 学习数模需要具备哪些知识
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㈥ 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。
㈦ 数学建模要学些什么知识
线性代数、统计回归模型、时间序列模型、主成分分析、因子分析、聚类分析等等。数学建模包含的知识量太多
㈧ 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）。