精编数学建模专题(软件)
数学建模之软件篇Mathematica使用介绍
第一章 数学软件Mathematica简介
6．%在Mathematica中代表什么含义
几乎所有的计算都可能用到前面已经计算好的结果，这时 Mathematica提供了一种简单的调用方式：
第一章 数学软件Mathematica简介
7．如何计算结果的近似值
在实际应用中，我们通常需要的是一个精确度很高的数值结果, 而不是一个绝对准确但表示非常复杂的结果，比如Sin[2/3]或者一个 一元四次方程的解。但如果参与运算的量都是精确的,则Mathematica 按精确值的方式输出。我们常用N函数把结果转换为数值结果。
表称为List，是由大括号“{ }”括起来的若干元素，元素间用逗号分 隔。其直接形式为：表名={元素1，元素2，…}。所以Mathematica中的表 其实就是我们通常所用的集合。它可以用来表示集合、矩阵、数组、向 量、数列等一些我们在计算机中常用的结构。 （1）参数表 在后面的学习中，我们经常会在Mathematica的内部函数的参数中看见 大括号，这就是参数表。下面我们列出常用参数表的含义：
取值范围可以是：Intergers,Rationals,Real,Complexes(即整数，有 理数，实数，复数)。
例：
第二章 初等数学篇
7．Mathematica中常用的多项式操作函数
在Mathematica中，你可以对多项式（包括一元和多元多项式）直接 进行加、减、乘、除、乘方等运算，此外系统还提供了丰富的函数以满足 用户对多项式操作的需要。 下面给出多项式的常用操作函数：
第二章 初等数学篇
3．Mathematica中的表指什么
（5）表的运算
第二章 初等数学篇
4．如何求解一元n次方程
解一元多项式方程主要的函数是Solve，该函数的目标是尽量找出方程 的精确解。Mathematica总可以解出四阶及以下的多项式方程，对于三次或 四次方程，结果可能相当复杂。在解四次以上的多项式方程时， Mathematica碰到数学理论上的障碍（即一般的四次以上的多项式方程不能 根式求解）而可能给不出精确解，但总可以给出数值解，并且对某些高次 方程Solve是可以给出精确结果的.
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。
数学建模常用软件功能介绍
1 Mathematica简介Mathematica是美国Wolfram公司开发的一套符号计算系统。
本章简要介绍windows平台下Mathematica5.0的基本操作。
Mathematica功能强大，内容丰富的函数覆盖了初等数学，微积分和线性代数等众多的数学领域，包含了数学多方向的新方法和新技术。
同时, Mathematica具有异常强大的作图函数，是非常好的可视化的工具。
Mathematica具有自由的集成环境和优良的系统开放性，吸引了众多的用户，在科研院所和高等学校非常流行。
Mathematica使用C语言编写，它吸收了不同类型的软件特点：•具有简单的Basic的交互方式操作；•具有类似于Matlab，MathCAD的强大的数值计算功能；•具有Maple那样强大的符号计算功能；•具有类似C和Pascal那样的结构化程序设计。
2 LINGO和LINDO简介LINGO和LINDO是专门用于求解数学规划问题的软件包。
由于执行速度快，而且能够方便地输入、求解和分析数学规划问题，因此在教学、科研和工业界得到广泛应用。
使用LINDO和LINGO，能够迅速的求解规划问题的最优决策，省去了大量难以想象的人工计算。
3 MATLAB简介MATLAB是由美国Mathworks公司开发，是一个交互式的以矩阵计算为基础的科学和工程计算软件。
其编程效率高，计算功能强，使用非常方便，并且易于扩充，绘图功能强大，并且提供了各种工具箱，为工程实践提供了强大的支持。
4 MATYPE简介MathType是一个强大的数学公式编辑器，与常见的文字处理软件和演示程序配合使用，能够在各种文档中加入复杂的数学公式和符号。
可以与常见文字处理工具紧密结合，支持OLE (对象的链接与嵌入)，可以在任何支持OLE 的文字处理系统中调用(从主菜单中选择"插入->对象" 在新对象中选择"MathType Equation" )，帮助用户快速建立专业化的数学技术文档。
数学建模-(货机装运Lingo)
约束条件
在货机装运问题中，通常需要考虑 多个约束条件，如货机的载重限制、 货物的体积限制、货物的装卸顺序 等。
优化目标
优化目标可以是最大化货机的装载 量、最小化装载成本、最大化利润 等。
数据分析与预处理
数据收集
数据清洗
收集与货机装运问题相关的数据，包括货 物的重量、体积、价值等信息，以及货机 的载重、容积等限制条件。
数据输入输出
介绍如何使用Lingo进行数据输入和 结果输出，包括数据文件的读写、图 形化界面的使用等。
Lingo在货机装运问题中的应用
问题描述
阐述货机装运问题的背景和实际意义，明确问题的目标和约束条件。
建模过程
详细讲解如何使用Lingo对货机装运问题进行数学建模，包括定义变 量、建立目标函数和约束条件等步骤。
货机装运是物流领域的重要问题，涉 及到如何有效利用货机容量，将不同 规格、重量的货物进行合理搭配，以 达到最优的装载方案。
提高运输效率
通过数学建模对货机装运问题进行优 化，可以提高货物的运输效率，减少 运输成本，为企业带来经济效益。
建模的重要性和应用
重要性
数学建模是一种将实际问题抽象化、形式化的方法，通过建立数学模型，可以对问题进行深入分析，找出问题的 本质和规律，为解决问题提供科学依据。
应用
数学建模在物流、交通、金融、工程等领域有着广泛的应用。在货机装运问题中，数学建模可以帮助企业制定最 优的装载方案，提高运输效率，降低成本。同时，数学建模也可以应用于其他类似的问题，如车辆路径问题、背 包问题等。
02 问题描述与数据分析
02 问题描述与数据分析
货机装运问题描述
货机装运问题
货机装运问题是一个经典的优化 问题，涉及到如何有效地将货物 装入货机以最大化利润或最小化
数学建模常用软件Mathematica介绍
可以键入f[x_]:=If[x<=1,x^2,2-x] 或 f[x_]:=Which[x<=1,x^2,x>1,2-x]
类似可以定义多元函数。 例如
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3. 用Mathematica画函数的图象
3.1 基本一元函数作图
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1.4 查询与帮助
在对某个函数的具体用法感到不确定时，可在工 作区输入查询命令？函数名，如果想查询的更精确 一些，可使用命令？？函数名。另外，Help菜单中 提供了大量的帮助信息，读者也可以通过Help菜单 来了解和学习Mathematica的更多功能和用法。
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1. Mathematica入门
1.1 Mathematica的启动 正确安装Mathematica软件，在开始菜单里或者 桌面上找到Mathematica，双击便会出现下面的窗口， 表示Mathematica已经启动。
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1.2 Mathematica的工作界面 空白区域为Notebook窗口（工作区），其上方为主 菜单，右方为基本输入模板。
1.5 Mathematica文件的保存
Mathematica中所做的工作，在“File”菜单中点 取“Save As…”，弹出对话框 ，和大多数软件一 样，在文件名处键入你所要保存文件的文件名， 并选择好你打算保存文件的存储位置，回车即完成 文件的保存。保存的文件以“.nb”(Notebook的缩 写) 为后缀。是系统默认的Mathematica语言程序文件。
数学建模MATLAB教案
数学建模MATLAB教案第一章：MATLAB简介1.1 课程目标了解MATLAB的发展历程和应用领域熟悉MATLAB的工作环境掌握MATLAB的基本命令和操作1.2 教学内容MATLAB的历史和发展MATLAB的应用领域MATLAB的工作环境MATLAB的基本命令和操作1.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践1.4 教学资源MATLAB软件PPT课件1.5 教学评估课后作业上机实践第二章：MATLAB基本操作2.1 课程目标掌握MATLAB的变量和数据类型熟悉MATLAB的运算符和表达式学会在MATLAB中进行矩阵操作2.2 教学内容MATLAB的变量和数据类型MATLAB的运算符和表达式矩阵的创建和操作矩阵的运算2.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践2.4 教学资源MATLAB软件PPT课件2.5 教学评估课后作业上机实践第三章：MATLAB函数3.1 课程目标了解MATLAB内置函数的分类和用法学会自定义函数掌握MATLAB脚本文件的编写和运行MATLAB内置函数的分类和用法自定义函数的创建和调用MATLAB脚本文件的编写和运行3.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践3.4 教学资源MATLAB软件PPT课件3.5 教学评估课后作业上机实践第四章：MATLAB绘图4.1 课程目标熟悉MATLAB绘图的基本命令掌握MATLAB绘图的格式和技巧学会使用MATLAB绘制各种图形4.2 教学内容MATLAB绘图的基本命令MATLAB绘图的格式和技巧绘制各种图形的函数和方法讲解和示范相结合学生上机实践4.4 教学资源MATLAB软件PPT课件4.5 教学评估课后作业上机实践第五章：数学建模基本方法5.1 课程目标了解数学建模的基本概念和方法学会使用MATLAB进行数学建模掌握数学建模的常用算法和技巧5.2 教学内容数学建模的基本概念和方法使用MATLAB进行数学建模的步骤和技巧数学建模的常用算法和实例5.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践5.4 教学资源MATLAB软件PPT课件5.5 教学评估课后作业上机实践第六章：线性方程组求解6.1 课程目标理解线性方程组的数学理论学会使用MATLAB解线性方程组掌握MATLAB中求解线性方程组的多种方法6.2 教学内容线性方程组的数学描述MATLAB中的线性方程组求解函数（如`解方程组`函数）稀疏矩阵在线性方程组求解中的应用使用`linsolve`函数求解线性方程组使用`guess`函数进行参数估计6.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习6.4 教学资源MATLAB软件线性方程组求解实例6.5 教学评估课后练习题上机练习第七章：最优化问题求解7.1 课程目标理解最优化问题的数学模型学会使用MATLAB解决最优化问题掌握最优化问题的常见求解算法7.2 教学内容最优化问题的数学基础MATLAB中的最优化工具箱概述使用`fmincon`函数求解约束最优化问题使用`fminunc`函数求解无约束最优化问题了解其他最优化函数和算法7.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习7.4 教学资源MATLAB软件最优化问题求解实例7.5 教学评估课后练习题上机练习第八章：微分方程求解8.1 课程目标理解微分方程的基本概念学会使用MATLAB求解微分方程掌握MATLAB中微分方程求解工具的使用8.2 教学内容微分方程的分类和基本概念MATLAB中的微分方程求解函数（如`ode45`）边界值问题的求解（如`bvp4c`）参数估计和敏感性分析8.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习8.4 教学资源MATLAB软件PPT课件微分方程求解实例8.5 教学评估课后练习题上机练习第九章：概率论与数理统计9.1 课程目标掌握概率论和数理统计的基本概念学会使用MATLAB进行概率论和数理统计分析能够运用概率论和数理统计方法解决实际问题9.2 教学内容概率论基本概念和公式数理统计基本方法MATLAB中的概率论和数理统计函数随机数和概率分布函数的绘制假设检验和置信区间的计算9.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习9.4 教学资源MATLAB软件PPT课件概率论和数理统计实例9.5 教学评估课后练习题上机练习第十章：综合案例分析10.1 课程目标能够综合运用所学的数学建模和MATLAB知识解决实际问题学会分析问题、建立模型、选择合适的算法和工具求解10.2 教学内容综合案例的选择和分析建立数学模型的方法MATLAB在模型求解中的应用数学建模报告的结构和要求10.3 教学方法案例分析与讨论学生分组实践10.4 教学资源MATLAB软件PPT课件综合案例数据和背景资料10.5 教学评估数学建模报告评分学生口头报告和讨论第十一章：非线性方程和方程组的求解11.1 课程目标理解非线性方程和方程组的概念学会使用MATLAB求解非线性方程和方程组掌握MATLAB中非线性求解的多种方法11.2 教学内容非线性方程和方程组的数学描述MATLAB中的非线性方程求解函数（如`fsolve`）非线性方程组的求解方法（如`ode45`）图像法求解非线性方程和方程组初始参数的选择和影响11.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习11.4 教学资源MATLAB软件PPT课件非线性方程和方程组求解实例11.5 教学评估课后练习题第十二章：插值与拟合12.1 课程目标理解插值和拟合的概念学会使用MATLAB进行插值和拟合掌握MATLAB中插值和拟合的多种方法12.2 教学内容插值和拟合的基本概念MATLAB中的插值函数（如`interp1`）MATLAB中的拟合函数（如`fit`）插值和拟合的误差分析插值和拟合在数学建模中的应用12.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习12.4 教学资源MATLAB软件PPT课件插值和拟合实例12.5 教学评估课后练习题第十三章：数值分析13.1 课程目标理解数值分析的基本概念学会使用MATLAB进行数值分析掌握MATLAB中数值分析的多种方法13.2 教学内容数值分析的基本概念MATLAB中的数值分析函数误差和稳定性分析数值分析在数学建模中的应用常见数值方法的比较和选择13.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习13.4 教学资源MATLAB软件PPT课件数值分析实例13.5 教学评估课后练习题第十四章：MATLAB在信号处理中的应用14.1 课程目标理解信号处理的基本概念学会使用MATLAB进行信号处理掌握MATLAB中信号处理的基本方法14.2 教学内容信号处理的基本概念MATLAB中的信号处理函数信号的时域和频域分析信号处理在实际应用中的例子MATLAB在信号处理中的优势和局限性14.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习14.4 教学资源MATLAB软件PPT课件信号处理实例14.5 教学评估课后练习题第十五章：MATLAB在图像处理中的应用15.1 课程目标理解图像处理的基本概念学会使用MATLAB进行图像处理掌握MATLAB中图像处理的基本方法15.2 教学内容图像处理的基本概念MATLAB中的图像处理函数图像的增强、滤波和边缘检测图像处理在实际应用中的例子MATLAB在图像处理中的优势和局限性15.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习15.4 教学资源MATLAB软件PPT课件图像处理实例15.5 教学评估课后练习题重点和难点解析重点：1. MATLAB的工作环境及基本命令和操作。
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。
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。
数学建模首选软件Mathematica画图专讲(很全)省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件
GrayLevel[t] 曲线灰度描述函数，自变量t旳取值范围为闭区间[0， 1]，t取0值为白色，t取1值为黑色。
• 举例：
n=4; r=5Cos[nt]+2Sin[5nt]; tu2=ParametricPlot[{rCos[t],rSin[t]},{t,0,2Pi},PlotStyle->{RGBColor[0,0,1],
Thickness[0.01]},AspectRatio->1];
6 4 2
-6 -4 -2 -2 -4 -6
例:AxesLabel-> None, 表达显示旳图形坐标轴没有标识；
AxesLabel->{"time" , "speed"}, 表达平面图形旳横坐标轴标识 显示为time 纵坐标轴标识显示为speed;
AxesLabel->{“时间”,“速度”,“高度”}, 表达空间图形旳 横坐标轴标识设置为时间, 纵坐标轴标识设置为速度, 竖坐标轴 标识设置为高度。
1.5 1
0.5
-2 -1 0 1
2 1 0 -1
2 -2
返回
• 例3：
n=5; r=5Cos[nt]+Sin[5nt]; tu1=Parametricplot[{rCos[t],rSin[t]},{t,0,2pi},AspectRatio->1,
Axes->False,PlotStyle->{RGBColor[1,0,0],Thickness[0.01]}];
数学专业的数学软件工具
数学专业的数学软件工具数学专业是一门注重理论和实践相结合的学科，而数学软件工具则是数学专业中非常重要的辅助工具。
数学软件工具能够帮助数学专业的学生和研究者进行各种数学计算、图形绘制和数据分析等工作，提高工作效率和准确度。
本文将介绍一些常用的数学软件工具，并对其功能和优势进行分析。
一、数学建模软件数学建模软件是数学专业中非常重要的工具之一，它可以帮助人们解决实际问题中的数学模型建立和求解。
这些软件通常提供丰富的数学函数库，可以进行复杂的数学运算和符号计算。
它们还具有可视化界面，使得建模过程更加直观和易于理解。
常见的数学建模软件包括MATLAB、Mathematica和Maple。
其中，MATLAB以其强大的数值计算能力和丰富的工具箱而广泛应用于科学和工程领域。
Mathematica则更加注重符号计算和高级数学功能，适用于纯数学和理论研究。
Maple则结合了MATLAB和Mathematica的优点，既适用于数值计算，也适用于符号计算和图形绘制。
二、统计分析软件统计分析软件在数学专业中也起着至关重要的作用。
它们能够帮助研究者进行数据处理和统计分析，以便得出科学、准确的结论。
统计分析软件通常提供各种统计方法和模型，可以对数据进行探索性分析、假设检验和回归分析等。
SPSS和R语言是两种常用的统计分析软件。
SPSS是一种功能强大的商业软件，界面友好、易于上手，主要用于数据处理和基本统计分析。
与之相对，R语言是一种开源、免费的软件，由全球众多研究者维护和更新，拥有强大的统计分析能力和可视化功能。
三、计算机辅助几何软件计算机辅助几何软件是数学专业中用于几何绘图和证明的工具。
它们可以帮助用户绘制各种几何图形，进行证明过程的辅助和演示。
这些软件通常提供丰富的几何工具和命令，可以方便地进行各种几何构造和性质研究。
GeoGebra是一款广泛应用于数学教育和研究的计算机辅助几何软件。
它提供了几何、代数、图形、统计和微积分等多个模块，可以进行各种数学运算和绘图操作，使得几何学习更加直观和有趣。
数学建模软件(完整)PPT幻灯片课件
在./名矩阵称的构造函和运数算点中除非常有名用称
^正 弦
a注si释n(x乘) 方 反正弦
.^余 弦 表示a一co行数s(x未组) 完乘方 反余弦
ta’n(x) /正 切 矩阵at的an转(x右)置除 反正切
ab;s(x) \绝矩对阵值中行结m尾ax；(x左)命除令结尾最大值
4. 数学函数
min(x) sqrt(x)
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变量不用定义； 功能强大的图形处理与数值计算功能； 系统扩充方便，可以随时向系统增加函数； 先进的帮助系统； 与C等语言的接口； 与Word 6.0 的无缝结合，在Word可以直接使用 Matlab功能； 符号推导、数理统计、自动控制等扩充工具库。
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§3 MATLAB基础
当今国际上公认的在科技领域方面最为优秀 的应用软件和开发环境。 成为应用线性代数、自动控制理论、数据统 计、数字信号处理、动态系统仿真、图形处 理等高级课程的基本数学工具。 国内部分重点高校已作为理工学生的必修或 选修课。
为解决数学物理理论化学或其他学科中的问题而专门研制sasstatisticaspsslindolingocamal??2通用的符号计算系统简介mathematica的特点强大的数值计算和符号计算能力友好的输出界面易移植到各种平台结构严谨属于数学分析型软件mathematicamathematica的功能数值计算任意精度高级的数学函数矩阵运算傅立叶变换求近似函数积分求根微分方程最优化及线性规划数论函数等
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3. 处理图形
在图形上加上格珊、图例和标注
1) grid on grid off 2) xlabel(‘string’)
ylabel(‘string’) zlabel(‘string’) title(‘string’) 3) gtext(‘string’)
数学建模竞赛培训之编程MATLAB实用教程
数学建模竞赛培训之编程MATLAB实用教程在当今的学术和工程领域，数学建模竞赛越来越受到重视，而MATLAB 作为一款强大的数学计算和编程软件，在其中发挥着至关重要的作用。
如果你正在为数学建模竞赛做准备，那么掌握 MATLAB 的编程技巧将为你在竞赛中取得优异成绩提供有力的支持。
接下来，让我们一起开启 MATLAB 编程的实用教程之旅。
一、MATLAB 基础首先，我们来了解一下 MATLAB 的基本操作界面。
当你打开MATLAB 时，会看到一个命令窗口，这是我们输入命令和查看结果的地方。
变量是编程中的重要概念，在 MATLAB 中，变量无需事先声明类型，直接赋值即可使用。
例如，我们可以输入｀x ＝ 5` ，此时｀x` 就被赋值为 5 。
MATLAB 支持多种数据类型，如数值型（包括整数和浮点数）、字符型、逻辑型等。
二、矩阵操作矩阵在数学建模中经常用到，MATLAB 对矩阵的操作非常方便。
可以通过直接输入元素来创建矩阵，比如｀A ＝ 1 2 3; 4 5 6` 就创建了一个 2 行 3 列的矩阵｀A` 。
矩阵的运算也十分简单，加法、减法、乘法等都有相应的运算符。
例如，两个矩阵相加可以直接使用｀A ＋ B` 。
三、函数的使用MATLAB 拥有丰富的内置函数，大大提高了编程效率。
比如求矩阵的行列式可以使用｀det(）｀函数，求矩阵的逆可以使用｀inv(）｀函数。
我们还可以自己定义函数，语法如下：｀｀｀matlabfunction output_args ＝ function_name(input_args)％函数体end｀｀｀四、绘图功能在分析数据和展示结果时，绘图是必不可少的。
MATLAB 能够绘制各种类型的图形，如折线图、柱状图、饼图等。
以绘制简单的折线图为例，使用｀plot(）｀函数，如｀plot(x,y)｀，其中｀x` 和｀y` 是数据向量。
五、数值计算在数学建模中，常常需要进行数值计算，如求解方程、求积分等。
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功能操作方法新变量创建单击该图标，在工作空间产生unnamed新变量；双击该变量，引出Variable Editor变量编辑器；可输入数据；可重新命名变量内容显示选中变量，点击该图标，则变量内容显示在V ariable Editor变量编辑器中向内存装载文件数据选择MAT数据文件，单击该图标，引出Import Wizard界面，选择需要装载的数据把变量保存进文件选择一个或多个内存变量，单击该图标或单击右键，选择Save as，把这些变量保存到MA T数据文件图形绘制启动键绘制选定类型的图形绘图类型菜单引出键点击引出绘图类型菜单以供选择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。
软件工程专业数学建模
软件工程专业数学建模软件工程专业数学建模是将数学方法应用于软件工程领域的一种技术，它能够帮助软件工程师更好地解决实际问题。
在这里，我将介绍一种常见的数学建模方法：决策树算法。
决策树算法是一种用于分类和回归分析的流行机器学习方法。
它通过将问题分解为一系列决策节点和叶子节点来建立一个树状模型。
在软件工程中，决策树算法可以用于许多应用，如软件错误分类、软件质量评估等。
假设我们想要开发一个软件工具，根据用户提供的软件源代码自动判断其质量等级。
我们可以使用决策树算法来实现这一目标。
我们需要收集一些已经评估过质量的软件源代码样本，并将其标记为高质量、中等质量或低质量。
接下来，我们可以使用这些样本来训练决策树模型，以学习哪些特征与质量等级之间存在关联。
在训练过程中，决策树算法会根据某些特征（如代码的复杂度、注释的数量等）来做出分类决策。
如果代码的复杂度低于某个阈值，则可以判断为高质量；如果注释的数量多于某个阈值，则可以判断为低质量。
通过迭代训练和调整模型，我们可以获得一个准确率较高的决策树模型。
一旦获得了训练好的决策树模型，我们就可以将其应用于新的软件源代码样本。
通过遵循决策树的节点和分支路径，我们可以将软件源代码分类为高质量、中等质量或低质量。
这可以帮助软件工程师更好地评估软件的质量，提供改进建议或进行进一步的优化工作。
决策树算法是软件工程领域中一种常见且有效的数学建模方法，它能够帮助软件工程师解决实际问题。
通过运用这种算法，我们可以更好地评估和提升软件的质量，为用户提供更好的软件体验。
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❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
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16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。