Ⅰ 学习数学建模需要什么知识储备，要看什么书
数学建模方法及其应用 韩中庚 高等教育出版社
本书比较全面、系统和简练地介绍了常用的20大类数学建模方法,每一类自成体系;此外,每种方法都附有新颖、生动的应用实例。
本书主要是根据“数学建模”课程的教学和数学建模竞赛培训活动的实际需要,以及作者多年从事相关工作的实践经验和体会编写而成的,从内容上突出体现了“广、浅、新、用”的现代应用特点。
主要内容包括量纲分析,集合分析、微分方程、差分方程、插值与拟合、层次分析、概率分布、数理统计、回归分析、线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、排队论、对策论、随机性决策分析、多目标决策分析、图论、模糊数学和灰色系统分析等20大类数学建模方法,每一种方法都有相应的应用案例分析及参考案例
Ⅱ 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 编著/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 编著/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，李必文编著 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。
Ⅲ 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。
Ⅳ 数学建模大赛需要哪些预备知识
数学建模需要很多的知识的，没办法一下概括，首先需要系统的数学知识，这是基础，由于数学建模的题目涉很可能及到各个领域，有些时候就是要题目出来之后临时去学习相关的知识的，还有就是要会用相关的数学软件，比如lingo等等，其实数学建模的乐趣就在于能打开我们的思维，也可以让我们主动的去学习其他知识，看一些数学建模的辅导书，及以往比赛的题目，把各类型的都弄懂。我们数学建模的老师说他心目中的理想三人组是一个数学系的，一个计算机系的，一个工科的，呵呵，组队是最好不要找自己熟识的或者同专业的，不同领域的人的思维不一样，这样更有利于合作~~对了，还有很重要的一点就是要掌握论文的正确格式，特别是数学符号的正确书写，mathtype是必须的，很方便~~就这些了，数学建模很有趣，好好学，对自己很有用的~祝你比赛好成绩~
Ⅳ 数学建模要做哪些准备，基础的知识要那些，请具体点
数学知识是必须的，数学模型构建能力
还有编程，就是能用自己熟悉的一门语言熟练编程
好多人喜欢用MATLAB，可能是因为简单吧
和论文的写作能力
基本就这些吧
不过数学建模一般都是三个人一组
所以不必每个人什么都会
关键是一个小组要搭档合理
---------------------------------
我参加过一次，需要的数学知识也不好说是哪一块
比赛前虽然突击了很多东西，比赛时也没用上
关键是自己构建数学模型时用什么知识，
比赛前多看一下往年优秀论文的构建模型思路，我觉得很有必要
所谓数学建模，就是实际问题数学化，让实际复杂的问题变成可以度量的数学模型，这个过程要求你对相关的数学知识必须很熟悉。
我建议你还是多阅读一些论文，培养自己构建模型的能力
数学知识千万不要贪多嚼不烂，一知半解的数学知识
是很难用到数学建模里面去的。
Ⅵ 数学建模需要掌握哪些知识
软件方面主要掌握matlab,spss的相关操作，能写matlab程序。
数学方面的书主要还是了解一些比较重要的数学模型，知道模型的来龙去脉及其原理，以便自己也能学会利用，其他的数学基本的公式，某些要记的东西都可以不看。
最主要的还是要学会查找资料，有现学现用的能力。
祝你建模成功。
Ⅶ 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。
Ⅷ 学习数模需要具备哪些知识
参加数学建模竞赛需知道的内容
一、全国大学生数学建模竞赛
二、数学建模的方法及一般步骤
三、重要的数学模型及相应案例分析
1、线性规划模型及经济模型案例分析
2、层次分析模型及管理模型案例分析
3、统计回归模型及案例分析
4、图论模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相关软件
1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。
五、数模十大常用算法
1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。
六、如何查阅资料
七、如何写作论文
八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。
九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。
十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。
其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要
Ⅸ 数学建模需要哪些准备知识
论文和模型好才是王道！！下面给你一些写论文的建议哦！！
怎样写作数学建模竞赛论文
一 如何建立数学模型—建立数学模型的涉骤和方法
建立数学模型没有固定的模式，通常它与实际问题的性质、建模的目的等有关。当然，建模的过程也有共性，一般说来大致可以分以下几个步骤：
1. 形成问题
要建立现实问题的数学模型，首先要对所要解决的问题有一个十分明晰的提法。只有明确问题的背景，尽量弄清对象的特征，掌握有关的数据，确切地了解建立数学模型要达到的目的，才能形成一个比较明晰的“问题”。
2. 假设和简化
根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的假设和简化。现实问题通常是纷繁复杂的，我们必须紧紧抓住本质的因素(起支配作用的因素)，忽略次要的因素。此外，一般地说，一个现实问题不经过假设和简化，很难归结为数学问题。因此，有必要对现实问题作一些简化，有时甚至是理想化
3 .模型的构建
根据所作的假设，分析对象的因果关系，用适当的数学语言刻画对象的内在规律，构建现实问题中各个量之间的数学结构，得到相应的数学模型。这里，有一个应遵循的原则：即尽量采用简单的数学工具。
4. 检验和评价
数学模型能否反映厡来的现实问题，必须经受多种途径的检验。这里包括：(1).数学结构的正确性，即有没有逻辑上自相矛盾的地方；(2).适合求解，即是否有多解或无解的情况出现；(3).数学方法的可行性，即迭代方法是否收敛，以及算法的复杂性等。而更重要和最困难的问题是检验模型是否真正反映厡来的现实问题。模型必须反映现实，但又不等同于现实；模型必须简化，但过分的简化则使模型远离现实，无法解决现实问题。因此，检验模型的合理性和适用性，对于建模的成败是非常重要的。评价模型的根本标准是看它能否准确地反映现实问题和解决现实问题。此外，是否容易求解也是评价模型的一个重要标准。
5. 模型的改进
模型在不断检验过程中经过不断修正，逐步趋向完善，这是建模必须遵循的重要规律。一旦在检验中发现问题，人们必须重新审视在建模时所作的假设和简化的合理性，检查是否正确刻画对象内在的量之间的相互关系和服从的客观规律。针对发现的问题作出相应的修正。然后，再次重复上述检验、修改的过程，直到获得某种程度的满意模型为止。
6. 模型的求解
经过检验，能比较好地反映厡来现实问题的数学模型，最后将通过求解得到数学上的结果；再通过“翻译”回到现实问题，得到相应的结论。模型若能获得解的确切表达式固然最好，但现实中多数场合需依靠电子计算机数值求解。电子计算机技术的飞速发展，使数学模型这一有效的工具得以发扬光大。
数学建模的过程是一种创造性思维的过程，对于实际工作者来说，除了需要具有想象力、洞察力、判断力这些属于形象思维、逻辑思维范畴的能力外，直觉和灵感往往不可忽视，这就是人们对新事物的敏锐的领悟、理解、推理和判断。它要求人们具有丰富的知识，实惯用不同的思维方式对问题进行艰苦探索和反复思考。这种能力的培养要依靠长期的积累。
此外，用数学模型解决现际问题，还应当注意两方面的情况。
一方面，对于不同的实际问题，通常会使用不同的数学模型。但是，有的时候，同一数学模型，往往可以用来解释表面上看来毫不相关的实际问题。
另一方面，对于同一实际问题要求不同，则构建的数学模型可能完全不同。
二 写作数学建模竞赛论文应注意的问题：
1. 论文格式
论文的封面：
题目 ………
参赛队员： … … …
指导教师：……
单位：………
论文的第一页是摘要，第二页开始是论文的正文，论文要有以下几方面的内容：
一. 问题的提出
二. 问题的分析
三. 模型的假设
四. 模型的建立
五. 模型的求解
六. 模型的检验
七. 模型的修正
八. 模型的评估
九.附录