数学建模怎么准备，数学建模怎么准备,需要多长时间

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数学建模到底是学什么？

关于数学建模，最重要的不是数学本身，而是对需要建模的问题本身的理解。数学模型是把一个实际问题用数学语言精确表达出来。事物有其客观的、内在的规律，对事物的深入了解，发现其内在客观规律是数学建模的基础。人们对事物的了解总是从感性认识到理性认识，由浅入深，由表及里。我们对事物认识到了，到能够清楚的表达出来是有一定距离的。能用自然语言定性的表达，到用数学语言精确表达更有不小的距离。能用数学语言表达，到能够计算，能解决问题还有不小的距离。现在计算技术的发展，使人们的计算能力极大提高，也只是解决了能用数学语言表达后，就可以想办法计算的问题。当然也不是能解决所有的计算问题。例如DNA测序问题，现在人们已经知道人类的很多疾病、遗传都与DNA序列有关。也有了数学表达方式，还知道人类疾病与某些DNA片段有关。但是到目前为止，还没有好的计算方法来解决这个问题。

再举一个例子，人的声音识别。很早以前人们已经认识到每个人的声音都有特征，可以根据人的声音来识别特定的人。这个规律甚至有很多动物都能做到。但是人的声音特征如何表达，很长时间没有办法，说不清，道不明，用数学语言准确表达更说不上。有了傅立叶变换，人们可以用数学语言精确表达人的声音特征，但是要真正实现人的声音特征识别是在计算机技术发展后的事情，到现在也不过二三十年。但是这个例子很能说明数学建模的过程。

当然做数学建模必须有数学基础！至于数学建模要用到那些数学知识，则与要建模的对象有关。一般说，微积分、线性代数、概率统计、图论、微分方程等基础知识必不可少。积分变换、序列分析、模糊数学、神经网络等数学分支可以根据需要选择。

举一个实际例子，燃气灶具燃烧器最优化问题。对燃气灶具要求：燃气燃烧完全，燃烧效率高，污染物排放低。热量利用率高，灶具热效率高，节约能源。使用安全可靠，寿命长、适用范围广。产品一致性好，灶具总成本低。

这其中有多个目标要求，或者说是多个约束条件。其中有基本约束，如安全、可靠、适应范围等约束。就是灶具正常使用，不出故障。其它约束也是最优化目标。数学模型建立包括燃烧反应区域最优化，热量传递最优化，燃气空气混合比例，流动最优化等几个数学模型。其中用到的数学有概率统计、可靠性数学、数学规划、偏微分方程数值解等知识。

而最根本的还是对燃烧反应过程等物理、化学过程的模拟。

首先谢谢邀请，关于数学建模 相信学校都介绍过了，同时也有历年的论文可以看下，但如果还不是很理解，可以看一些方向性书籍

数学建模需要会编程，为什么要编程？需要实现数学建模方法

依据现有国内的情况，结合自身经验推荐一本书《Python3破冰人工智能从入门到实战》 不过比较可惜的，这本书没有电子版的，只有纸质的。听说这本书已经被仅百所高校引用成为了教材。

本书创新性地从数学建模竞赛入手，深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6，从人工智能领域的数学出发，到Python在人工智能场景下的关键模块；从网络爬虫到数据存储，再到数据分析；从机器学习到深度学习，涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。 此外，本书还提供了近140个代码案例和大量图表，全面系统地阐述了算法特性，个别案例算法来自于工作经验总结，力求帮助读者学以致用。

比如第一章

第 1章　从数学建模到人工智能

1.1　数学建模

1.1.1　数学建模与人工智能

1.1.2　数学建模中的常见问题

1.2　人工智能下的数学

1.2.1　统计量

到此，以上就是小编对于数学建模怎么准备的问题就介绍到这了，希望介绍关于数学建模怎么准备的1点解答对大家有用。