怎樣學習數學建模
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2樓：匿名使用者
數學建模知識應該具備的數學基礎有高等數學、線性代數、概率論與數理統計，在此基礎上重點看一下運籌學的書籍。當然，數學建模不僅僅是要求數學知識紮實，還需要參賽者廣泛涉獵知識（包括物理、生物、心理學等），因為許多數學建模題目要求背景知識比較深，比如說12年mcm a題要求畫出一棵樹，這就需要參賽隊員瞭解某類植物樹葉生長具備的特點，涉及生物學知識；第二屆mathorcup全球數學建模挑戰賽a題也涉及到空氣動力學知識。因此，數學建模是以數學為基礎，綜合各門學科（涵蓋自然科學和社會科學）的一項賽事。
具備上述基礎知識以後，就著重看一些建模方面的書籍，如：趙靜和但琦的《數學建模與數學實驗》、姜啟源和謝金星的《數學模型》、《運籌學》、肖華勇的《實用數學建模與軟體應用》。每一本書都有自己的特色，也沒必要仔仔細細地把整本書都看完，甚至你可以只知道模型的大致步驟，真正用到的時候再翻書詳細瞭解這個模型。
因為數學建模本身就是一個學習的過程，在短短3天時間裡，將陌生的知識轉化成自己的知識是具有挑戰的，更何況還要對模型進行改進，但是正是這樣，我們才能不斷接觸新知識，不斷培養自己的學習能力。
熟悉模型之後，基本能夠看懂大部分的優秀**了。個人認為看一些「高教杯」特等獎**及美賽outstanding對自己思路、知識、寫作能力提升非常快，這些**一般邏輯性很強，層次感出眾。在欣賞優秀**的過程中，還要注意模型的適用範圍，舉個例子來說，對於**類的題目，比較常用的**模型有時間序列模型、灰色**模型、貝葉斯**模型、神經網路**模型等，這些模型並不是對所有的資料都是適的，有些模型需要先對資料進行剔除、平均等處理，這些細節需要特別注意，一旦不注意就會影響整篇**的量。
上述三步進行之後，接下來就是實戰演練了。參加完後主動找組委會要評語（因為那些評語裡記錄著你的不足，便於今後改正）。
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