数学建模常用软件
数模常用软件
数学建模软件介绍一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica 和SAS下面简单介绍一下这四种。
1.MATLAB的概况MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多.当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类.开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包.2.Mathematica的概况Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者Stephen Wolfram 成立于1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。
Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。
目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广泛使用。
Mathematica 的特色·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。
数学建模软件心得体会
数学建模软件心得体会数学建模软件是现代数学研究和应用的重要工具，它可以帮助数学工作者进行复杂的计算和模拟，提高数学建模的效率和准确性。
在过去的几年里，我有幸使用过一些数学建模软件，并对它们有了一些心得体会。
下面是我对一些常用数学建模软件的心得体会的总结。
首先是MATLAB。
MATLAB是一种非常强大的数学建模软件，它集成了丰富的数学工具箱和函数库，可以进行各种复杂的数学计算和数据处理。
使用MATLAB进行数学建模，可以方便地进行数据预处理、模型构建、参数估计和模拟仿真等工作。
而且MATLAB的编程语言非常简洁易学，可以快速实现复杂的算法和模型。
不过，MATLAB的运行速度相对较慢，处理大规模数据时可能会出现性能瓶颈。
其次是Python。
Python是一种高级编程语言，它广泛应用于科学计算和数据分析领域。
通过使用Python的科学计算库（如NumPy、SciPy和Pandas），我们可以方便地进行数学建模和数据处理。
Python的语法简洁易读，非常适合初学者入门。
另外，Python还有丰富的可视化库（如Matplotlib和Seaborn），可以帮助我们直观地展示数据和模型结果。
然而，相比于MATLAB，Python在数学建模方面的工具箱和函数库相对较少，需要依赖第三方库来完成一些复杂的计算任务。
再次是R语言。
R语言是一种统计计算和图形绘制的编程语言，特别适用于数据分析和统计建模。
R语言的优势在于它丰富的统计计算包（如ggplot2和dplyr），以及活跃的社区和丰富的资源。
使用R语言进行数学建模，我们可以方便地进行数据处理、统计分析和模型拟合等工作。
另外，R语言还有易于学习的语法和交互式编程环境，可以帮助我们快速开发和调试模型代码。
不过，R语言在处理大规模数据时可能会出现内存不足的问题，需要合理地进行数据处理和优化。
此外，还有一些其他数学建模软件，如Mathematica和Maple。
Mathematica是一种强大而全面的数学软件，具有丰富的数学函数和算法。
数学建模竞赛中常用软件的操作
数学建模竞赛中常用软件的操作本节主要介绍数学建模竞赛中常用软件MATLAB和Lingo的一些基本操作。
一、Desktop简介在桌面双击MA TLABb图标，或双击安装目录C:\Program Files\MATLAB\ R2012a\bin 下的MATLAB文件。
启动后默认界面如下图。
图1 Desktop操作桌面的外貌1. Command Window该窗口是进行MATLAB各种操作的主要窗口。
在该窗内可以输入各类指令、函数、表达式；显示除了图形外所有的运算结果，错误时，给出相关出错提示。
指令输入完后只有按回车键【Enter】才能执行；如果输入的指令不含赋值号，计算结果被赋于默认的变量ans。
变量名和函数名对大小写敏感，变量第一个字符必须是英文字母，最多包含63个字符（英文、数字和下划线），不能包括空格、标点、运算符；不能使MA TLAB的关键词和自用的变量名（eps,pi等）函数名（sin,exp等）、文件夹名（rwt,toolbox等）。
在Matlab中有一些固定变量，例如(1) ans：在没有定义变量名时，系统默认变量名为ans；(2) eps：容许误差，非常小的数；(3) pi：即圆周率 ；(4) i, j：虚数单位；(5) inf：表示正无穷大，由1/0运算产生；(6) NaN（Not A Number）：表示不定值，由inf/inf或0/0运算产生；(7) nargin：函数的输入变量数目；(8) nargout：函数的输出变量数目。
在MA TLAB中，控制流关键字if, for, end等用蓝色字体表示；输入指令中的非控制指令、数字显示为黑色字体；字符串显示为紫色字体；注释为绿色字体；警告信息为红色字体。
2 工作空间浏览器工作空间（Workspace）窗口用于浏览MATLAB中的变量。
在工作空间窗口内，用户可以方便地查看、编辑存储的数据变量。
表1 工作空间浏览器主要功能及其操作方法工作空间常用的管理指令有：（1）who及whos：查询指令（2）clear：清除工作空间中的所有变量clear var1 var2：清除工作空间中的变量var1和var2（3）save FileName ：把全部内存变量保存为Filename.mat文件save FileName v1 v2：把变量v1和v2保存为Filename.mat文件save FileName v1 v2 –append ：把变量v1和v2添加到Filename.mat 文件 （4）load FileName：把Filename.mat 文件中全部变量调入内存load FileName v1 v2：把Filename.mat 文件中v1 , v2调入内存 3. Current Folder用户保存文件时，如果不专门指定目录名，则所存文件将保存在当前文件夹下。
数学建模比赛需要什么软件及其介绍
数学建模比赛必备1matlab（矩阵实验室）2 lingo和lingo（线性规划）3 SPSS<统计）其中MATLAB是最重要的也是最常用的4还有就是最好学好c语言这个软件和有很多的相似之处其中统计软件：SPSS，SAS，STATA。
解决运筹学的模型：lingo5 PS：SAS很强大的，如果没有接触过还是不要学的好。
其实SPSS解决一下就可以了，只是SAS画出来的图很好看。
6另外还有时间可以看看另两个软件SMARTDRAWLATELX什么是数学建模数学建模（Mathematical Modelling）是一种数学的思考方法，是“对现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示。
”从科学，工程，经济，管理等角度看数学建模就是用数学的语言和方法，通过抽象，简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学工具。
顾名思义，modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思，从而可以理解从不同的侧面，角度去考察问题就会有不尽的数学模型，从而数学建模的创造又带有一定的艺术的特点。
而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验，多次修改模型渐趋完善的过程。
3、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（即答卷）。
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。
4、竞赛的步骤建模是一种十分复杂的创造性劳动，现实世界中的事物形形色色，五花八门，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立，这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则：1）模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，收集各种必要的信息．2）模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做必要的、合理的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略问题的次要方面。
数学建模 强大又简单spss统计分析
数学建模强大又简单spss统计分析一、软件介绍（一）简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务等相关数据统计分析。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面友好，输出结果美观。
它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
（二）操作窗口1.数据窗口也称为数据编辑器，此窗口类似于Excel窗口，SPSS处理数据的主要工作全在此窗口中进行。
又分为两个视图：数据视图用于显示具体的数据，一行代表个观测个体（在SPSS中称为Case），一列代表一个属性（在SPSS中称为 Variable）；变量视图则专门显示有关变量的信息：变量名称、类型、格式等。
图1 数据窗口2.输出窗口也称为结果査看器，此窗口用于输出分析结果。
整个窗口分两个区：左边为目录区，是SPSS分析结果的一个目录；右边是内容区，是与目录一一对应的内容。
图2 输出窗口3.语法窗口也称为语法编辑器。
SPSS最大的优势在于其简单易用性，即菜单对话框式的操作。
语法编程适用于高级分析人员。
图3 语法窗口4.脚本窗口SPSS脚本是用Sax Basic语言编写的程序，它可构建一些新的自定义的对话框。
脚本可用于使SPSS内部操作自动化、使结果格式自定义化、实现SPSS新功能、将SPSS与VB和VBA兼容应用程序连接起来。
图4 脚本窗口二、主要功能（一）基本功能SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
（二）统计分析功能SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
数学建模中常用的软件
SHENYANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
三 SPSS
开发者：SPSS Inc.
/ SPSS名为社会学统计软件包，这是为了强 调其社会科学应 用的一面(因为社会科学研究 中的许多现象都是随机的，要使用统计学和概 率论的定理来进行研究)。 实际上它在社会科学、自然科学的各个领 域都能发挥巨大作用，并已经应用于经济学、 生物学、教育学、心理学、医学以及体育、工 业、农业、林业、商业和金融等各个领域。
数学模型
SHENYANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
二 SAS
开发者：SAS Institute Inc. /
SAS (Statistical Analysis System)是一个 模块化、集成化的大型应用软件系统。 它由数十个专用模块构成，功能包括数 据访问、数据储存及管理、应用开发、图形 处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、 计量经济学与预测等等。
数学模型
SHENYANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
三 SPSS
开发者：SPSS Inc.
/ SPSS(Statistical Package for the Social Science) —社会科学用软件包是世界上著名的统计分 析软件之一。 它和SAS(Statistical Analysis System，统计分 析系统)、BMDP(Biomedical Programs，生物 医学程序)并称为国际上最有影响的三大统计 软件。
数学模型
SHENYANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
七 EViews 开发者：GMS /
计量经济学软件包
数学模型
SHENYANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
数学建模问题求解的工具
数学建模问题求解的工具数学建模作为一种综合运用数理知识和计算机技术的方法，能够帮助我们解决复杂的实际问题。
为了高效地进行数学建模，我们需要借助各种工具和软件来辅助求解。
本文将介绍数学建模问题求解过程中常用的工具及其功能。
一、数学软件工具1. MATLABMATLAB是一种强大的数学软件工具，它提供了丰富的数值计算、绘图和数据分析功能。
在数学建模问题求解中，我们可以利用MATLAB进行数值解法的实现，如差分法、积分法和线性规划等。
此外，MATLAB还具备绘制各类图表和数据可视化的能力，便于对数学模型的结果进行分析和展示。
2. MathematicaMathematica是一款综合的数学软件系统，广泛应用于科学计算、数据可视化和工程分析。
它提供了强大的符号计算能力，能够精确求解代数方程、微分方程等数学模型，并支持在各个领域进行建模和求解。
Mathematica还具备高级绘图功能，可以生成精美的图像，方便展示研究结果。
3. MapleMaple是一种常用的数学建模软件，它提供了丰富的数学函数库和符号计算功能。
Maple的特点是可以将建模问题转化为数学表达式，并进行符号推导和求解。
此外，Maple还支持二维和三维绘图，可以将数学模型的结果可视化，有助于更好地理解和分析问题。
二、优化建模工具1. GurobiGurobi是一个强大的数学规划求解器，能够解决线性规划、整数规划、二次规划等数学优化问题。
它具有高效的求解算法和优化引擎，能够在较短时间内求解大规模和复杂的优化问题。
Gurobi还提供友好的用户界面和多种编程接口，使得建模者能够方便地使用其功能进行建模求解。
2. AMPLAMPL是一种专业的建模语言和环境，适用于各类数学建模问题。
通过AMPL，建模者可以将数学模型表达为简洁的语句，并结合各种优化算法进行求解。
AMPL还提供了丰富的建模库和示例，方便初学者快速上手。
此外，AMPL支持与各种求解器的接口，可以与Gurobi、CPLEX等优化工具进行配合使用。
常用数学软件介绍Maple、Mathematica、Matlab、_MathCAD、_SAS、SPSS、LINDO、LINGO
数学软件是数学实验室的主要组成部分。 50年代计算机的强大功能主要表现在数值计算上。 60到80年代的Fortran以及Basic语言等可以说是数学软 件(Mathematical Software)的基础。 在70到80年代出现了数学软件包。 数学软件的发展经历了一个八仙过海各显神通的阶段。
使用LINDO的一些注意事项
“>”（或“<”）号与“>=”（或“<=”）功能相同 变量与系数间可有空格(甚至回车), 但无运算符 变量名以字母开头，不能超过8个字符 变量名不区分大小写（包括LINDO中的关键字） 目标函数所在行是第一行，第二行起为约束条件 行号(行名)自动产生或人为定义。行名以“）”结 束 7. 行中注有“!”符号的后面部分为注释。如: ! It’s Comment. 8. 在模型的任何地方都可以用“TITLE” 对模型命名 （最多72个字符），如： TITLE This Model is only an Example 1. 2. 3. 4. 5. 6.
理功能，允许用户从Word访问Matlab的数值计算和
可视化结果。
2．人机界面友好，编程效率高 Matlab语言易学易用，不要求用户有高深的数学 和程序语言知识，不需要用户深刻了解算法及编程技 巧。Matlab的语言规则更接近数学表示，与我们习惯 的笔算式极为相似，命令表达方式与标准的数学表达 式非常相近。它以解释方式工作，键入算式无需编译 立即得出结果，若有错误也立即做出反应，便于编程 者立即改正。 Matlab具有图形用户接口（GUI），允许用户把 Matlab当作一个应用开发工具来使用。Matlab还包含 几十个 PDF帮助文件，从Matlab的使用入门到其他专 题应用均有详细的介绍。
数学建模常用软件
数学建模常用软件Matlab Mathematica lingo SAS详细介绍：数学建模软件介绍一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。
1.MATLAB的概况MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(T oolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. 2.Mathematica的概况Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者Stephen Wolfram 成立于1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。
Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。
目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广泛使用。
数学专业的数学软件与工具
数学专业的数学软件与工具数学专业是一门需要大量计算和分析的学科，而数学软件和工具成为了数学专业学习和研究的重要辅助。
本文将探讨数学专业中常用的数学软件和工具，侧重介绍它们的功能和应用。
一、数学建模软件数学建模是数学专业的重要研究方向之一，数学建模软件的使用极大地提高了数学建模的效率和准确性。
常见的数学建模软件包括Matlab、Mathematica和Maple等。
1. MatlabMatlab是数学计算和科学工程计算的强大工具，主要用于数值计算和数据分析。
它提供丰富的函数库和编程环境，可以方便地实现各种数学模型的求解和数据处理。
对于线性代数、微积分、概率统计等数学专业的核心内容，Matlab提供了高效的算法和函数，使得解决复杂的数学问题变得简单。
2. MathematicaMathematica是一款综合性的数学软件，用于符号计算、数值计算和可视化。
它具有强大的计算能力和丰富的数学库，可以处理各种数学问题，并进行高质量的图像渲染。
它在数学建模、微积分、离散数学等领域都有广泛的应用，对于数学专业的学习和研究具有重要意义。
3. MapleMaple是一种用于数学建模和科学计算的软件，具有强大的符号计算功能。
它可以进行高级数学计算、数值计算、绘图以及数据分析等，它的强大功能和友好的用户界面使其成为了数学专业学习的重要工具。
它广泛应用于代数、微积分、微分方程、概率统计等领域。
二、数学绘图工具数学绘图是数学专业中常用的一种表达和展示方式，它能够帮助学者更好地理解和解释数学问题。
以下是几种常见的数学绘图工具。
1. GeoGebraGeoGebra是一款免费的数学绘图和几何建模工具，它结合了几何、代数、微积分和统计等功能。
它提供了一个直观和交互式的界面，用户可以通过绘制图形、操作函数等方式来学习和探索数学知识。
对于数学专业的学生来说，GeoGebra是一个很好的辅助工具，可以用于绘制各种数学图形和进行几何推导。
数学建模与数学实验常用工具
数学建模与数学实验常用工具1、主要参考资料：2、数学模型相关软件工具：matlab，lingo，lindo，mathmatic，maple，spss等3、数学基础：高等数学，概率统计，线性代数，离散数学，微分方程，运筹学，图论与网络流，4、数学建模的十大算法（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）（3）、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）（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）5、其他主要算法：Floyd算法、分治算法、概率算法、模拟退火算法、神经网络、搜索算法、贪婪算法、遗传算法、组合算法、蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题、图论算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、模拟退火法、神经网络、遗传算法、网格算法和穷举法。
数学专业的数学软件与工具推荐
数学专业的数学软件与工具推荐数学是一门抽象而又具体的学科，许多数学问题需要通过计算和图形来解决。
为了提高数学专业学生的学习效率和解题能力，选择合适的数学软件和工具非常重要。
本文将推荐几款在数学专业中常用的数学软件与工具，帮助学生更好地学习和应用数学知识。
一、数学建模软件数学建模是数学专业的重要内容之一，它将数学模型与实际问题相结合，通过计算机模拟和仿真等方法解决实际问题。
在数学建模中，使用一些专业的数学建模软件可以极大地提高建模的效率和精度。
1. MATLABMATLAB是一款功能强大的数学建模和仿真软件，广泛应用于数学、工程、物理、经济等领域。
它提供了丰富的数学函数库和绘图功能，可以方便地进行数值计算、符号计算、图像处理等操作。
MATLAB还支持各种文件格式的导入和导出，便于与其他软件和工具进行数据交互。
2. MapleMaple是一款专业的数学软件，它提供了强大的数学计算和符号计算功能。
通过Maple，用户可以进行复杂的代数运算、微分方程求解、概率统计分析等操作。
Maple还具有良好的可视化界面和图形绘制功能，可以直观地展示数学模型和计算结果。
二、数据分析与统计软件在数学专业的学习和研究中，数据分析和统计是必不可少的工作。
选择合适的数据分析和统计软件能够帮助学生更好地处理和分析数据，并得出科学、准确的结论。
1. RR是一种开源的数据分析和统计软件，它提供了丰富的数据处理、数据可视化和统计分析功能。
R语言具有简洁而灵活的语法，用户可以自定义函数和算法，方便进行个性化的数据分析。
此外，R还有大量的包和插件可供使用，扩展了它的功能和应用领域。
2. SPSSSPSS是一款专业的统计软件，广泛应用于社会科学、生物医学、市场调查等领域。
SPSS提供了丰富的统计方法和数据处理功能，包括描述性统计、回归分析、方差分析等。
SPSS还有友好的图形界面和报告功能，使用起来非常方便。
三、数学绘图工具数学专业中常常需要绘制各种图形来表达数学模型和计算结果，选择合适的数学绘图工具可以使图形更加精美和直观。
数学建模常用软件选讲1
数学建模常用软件选讲1数学建模常用软件选讲第3章 lingo 的使用LINGO 是Linear Interactive and General Optimizer 的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，由美国LINDO 系统公司（Lindo System Inc.）推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。
其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数(即整数规划，包括 0-1 整数规划)，方便灵活，而且执行速度非常快。
3.1 Lingo 程序特点：（1）目标函数必须由“min =”或“max =”开头；（2）每条语句后必须使用分号“；”结束。
（3）变量与其系数间要有乘号。
3.2 线性规划问题例如何在LINGO 中求解如下的LP 问题：,6002100350..32min 212112121≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100; 2*x1+x2<=600;然后点击工具条上的按钮即可。
3.3 二次规划问题目标函数是二次函数，约束条件是线性的规划问题例如：<=+>++-+=7.011.19.02.1..4.03min 22y y x y x t s y xy y x f min=3*x^2+y^2-x*y+0.4*y; 1.2*x+0.9*y>1.1; x+y=1; y<0.7;3.4 非线性规划问题《数学模型》（第三版）（姜启源等编）第四章第三节例1中,解法三得到一个非线性规划模型:123max 234z x x x =++ 123.. 1.535600s t x x x ++≤ 12328025040060000x x x ++≤ 11(80)0x x -≥ 22(80)0x x -≥ 33(80)0x x -≥123 , , x x x 均为整数输入lingo:MAX= 2 * X1 + 3 * X2 + 4 * X3 ;1.5 * X1 + 3 * X2 + 5 * X3 <= 600 ;280 * X1 + 250 * X2 + 400 * X3 <= 60000 ;X1*( X1-80) >= 0 ;X2*( X2-80) >= 0 ;X3*( X3-80) >= 0 ;@GIN( X1); @GIN( X2); @GIN( X3);注：变量界定函数实现对变量取值范围的附加限制，共4种：@bin(x) 限制x为0或1@bnd(L,x,U) 限制L≤x≤U@free(x) 取消对变量x的默认下界为0的限制，即x可以取任意实数@gin(x) 限制x为整数第5章 matlab的使用Matlab是matrix laboratory的缩写，是矩阵实验室的意思，它是一个功能强大的数学工具软件。
数学建模竞赛常用软件
数学建模竞赛软件
31
Matlab解法
m ax z 7 2 x1 6 4 x2
x1 x2 5 0
s
.t
.
1
2
x1 3
8x x1
2
1
4 00
8
0
x 1 0 , x 2 0
• 转化为最小值问题，用linprog求解
c=[-72 -64];A=[1 1;12 8;3 0];b=[50;480;100]; [x,f]=linprog(c,A,b,[],[],zeros(2,1))
数学建模竞赛软件
23
随机模拟
• rand - [0，1]区间均匀分布随机数 • randn - 标准正态分布随机数 • randperm - 1...n 随机排列 • normrnd – 一般正态分布随机数 • normpdf –正态分布概率密度函数 • normcdf –正态分布分布函数 • norminv –正态分布逆分布函数(分位数) • …….均匀分布，二项分布， 泊松分布等
• 数据分析和作图 • 统计分析（估计、检验、回归等）
1. 工具菜单：加载宏“分析工具库” 2. 工具菜单：数据分析
• 数学规划（最优化）
1. 工具菜单：加载宏“规划求解” 2. 工具菜单：规划求解
数学建模竞赛软件
5
Excel求解回归分析例题.xls
• 2004年竞赛B题: 电力市场的输电阻塞管 理
• 从因子载荷矩阵f看出：因子1代表第一组元素2， 4，7，8；因子2代表第2组元素3，6；因子2代表 元素1.从Stats.p可见模型解释了方差的28.51%
数学建模竞赛软件
30
最优化方法
• linprog - 线性规划 • fminbnd - 一元函数极值 • fminuc - 多元函数极值拟牛顿法 • fminsearch - 多元函数极值单纯形搜索法 • fmincon - 非线性规划 • quadprog - 二次规划
数学建模必备
数学建模必备软件（转）数学建模必备软件所谓欲善其事，先利其器，推荐一些竞赛中常用的必备软件。
１、微软家族。
撰写竞赛文章微软的word自然是首选；辅以公式编辑器Mathtype更是如虎添翼。
当然还有其它的选择就是Science Word这个软件，还可以使用Tex格式。
绘制流程图微软的Visio当仁不让。
还有powerpoint等这些就不必多说了。
2、计算软件。
大块头大智慧的Matlab，一些常用的数值计算、符号运算、作图都是靠它完成的。
尤其是Matlab的ANN工具箱更是爱不释手。
还有同样优秀的Mathematica，Maple。
3、统计软件。
和数据打交道喜欢用SPSS，界面有些像Excel，面对很多问题都是几乎不需要编写一行程序，动动鼠标就可以完成。
也许很多人认为SAS更优秀，但SPSS更适合初学者。
还有优秀的、免费的R软件，只是资料很少。
4、运筹帷幄Lingo软件。
最新版是Lingo11.0。
关于Lindo和Lingo，它们都是Lindo公司的产品，但是Lindo 的功能已经整合到Lingo中，所以大家可以不用再去理会Lindo没有关系。
5、阅读软件。
PDF文档的阅读使用官方的Adobe Reader可以，Foxit Reader也是极其优秀。
在CNKI下载论文准备一下CAJViewer以备万一。
无论是在竞赛过程中还是平时练习中，很多功能类似的软件精通其中一种即可，要因人而异，找到适合自己的才是最好的。
除了这些软件之外，其实还用该掌握一门语言譬如说C、C++、Pascal 等。
还有下载试题所用的下载软件诸如迅雷或者快车等自然更不必说了。
总之，这些都应该在竞赛之前充分准备好。
以免到时手忙脚乱。
数学建模 常见软件包简介1
第二章常见软件包简介在数学实验或数学建模中，我们都需要利用一些软件来辅助我们开展工作，比如对实验问题进行量或形观察，原始数据进行加工处理，对建立的模型进行求解、分析等等，因此有必要掌握一些常用的数学软件包的使用。
本章对常用的三款软件：Mathematica、Matlab以及Lingo进行介绍。
这三款软件各有千秋，各有各的特长，掌握它们对于数学实验或数学建模大有裨益。
§2.1 Mathematica简介Mathematica是由美国物理学家Stephen Wolfram领导的一个小组开发的，后来他们成立了Wolfram研究公司。
1988年推出了Mathematica 1.0版本，因系统精致的结构和强大的计算能力而广泛流传。
经过二十多年的不断扩充和修改，生产的一种数学分析型的软件，以符号计算见长，也具有高精度的数值计算功能和强大的图形功能。
一、Mathematica的启动和运行假设在Windows环境下已安装好Mathematica7.0，启动Windows后，通过“开始/Wolfram Research/ Wolfram Mathematica7”启动Mathematica7，在屏幕上显示如图2.1.1的Notebook（笔记本）窗口，系统暂时取名Untitled-1，直到用户保存时重新命名为止。
图2.1.1 Notebook（笔记本）窗口输入1+1，然后按下Shif+Enter键，这时系统开始计算并输出计算结果，并给输入和输出附上次序标识In[1]和Out[1]，注意In[1]是计算后才出现的；再输入第二个表达式，要求系统将一个二项式展开，按Shift+Enter输出计算结果后，系统分别将其标识为In[2]和Out[2]，如图2.1.2。
在Mathematica的Notebook界面下，可以用这种交互方式完成各种运算，如函数作图，求极限、解方程等，也可以用它编写C程序。
在Mathematica系统中定义了许多功能强大的函数，我们称之为内建函数（built-in function）, 直接调用这些函数可以取到事半功倍的效果。
数学建模常用软件
一、MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
二、LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。
LINGO在教育、科研和工业界得到广泛应用. LINGO主要用于求线性规划、非线性规划、二次规划、整数规划和动态规划问题，也可用于一些线性和非线性方程组的求解以及代数方程求根等。
三、DPS:Data Processing System 的缩写。
表示：数据统计处理系统。
DPS=Excel+SPSS ，既有Excel那样方便的在工作表里面处理基础统计分析的功能，又实现了SPSS高级统计分析的计算。
DPS提供的十分方便的可视化操作界面，可借助图形处理的数据建模功能为您处理复杂模型提供了最直观的途径。
四、SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数学建模常用软件有哪些哈
MatlabMathematicalingoSAS详细介绍：数学建模软件介绍一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。
1.MA TLAB的概况MA TLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MA TLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MA TLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包.
2.Mathematica的概况Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者Stephen Wolfram 成立于1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。
Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。
目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广泛使用。
Mathematica 的特色·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。
·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。
·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。
·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。
·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。
·可与C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。
·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。
Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。
强大的功能，简单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。
3.lingo的概况LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。
虽然LINDO和LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。
模型建立语言和求解引擎的整合LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。
LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。
■简单的模型表示LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。
■方便的数据输入和输出选择LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。
同样地，LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。
■强大的求解引擎LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次
限制和整数最佳化。
■Model Interactively or Create Turn-key Applications LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。
LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。
■广泛的文件和HELP功能LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。
LINGO使用者手册有详细的功能定义。
4.SAS软件概况SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。
SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。
经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。
在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。
在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。
堪称统计软件界的巨无霸。
在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。
SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。
SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。
SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。
SAS 提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。
用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。
此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。