A. 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。
B. 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。
C. 数学建模需要学习哪些相关知识
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
D. 学习数模需要具备哪些知识
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E. 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）。
F. 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
G. 参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识
数学建模竞赛的内容：
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
数学建模大赛步骤：
建模是一个非常复杂和创造性的工作。现实世界中的事物是如此的多样化和繁杂，以至于不可能指定如何使用一些规则和规则来构建各种模型。下面是对建模的一般步骤和原则的概括总结：
1、模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确课题的要求，收集各种必要的信息。
2、模型假设：为了使用数学方法，通常需要对问题做出合理的假设，突出问题的主要特征，忽略问题的次要方面。
3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题。
4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。
H. 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！
I. 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！