全国大学生数字建模竞赛、中国研究生数学建模竞赛（数学建模与计算实验）前言

1.什么是数学建模
2.所需要学的知识，知识算法分类表格汇总
3.所需要的软件工具
4.论文模板，查找文献，查找数据

一、什么是数学建模

  全国大学生数字建模竞赛（National College Student Mathematical Modeling Contest）是中国的一项全国性大学生竞赛活动，旨在提高大学生的数学建模能力和创新思维，培养学生的综合素质和团队合作能力。该竞赛通常由中国教育部主管，中国高等教育学会和相关单位共同主办。比赛每年举办一次，面向全国各高校的本科生、研究生和博士生开放。参赛队伍通常由3-5名队员组成，他们需要在规定的时间内，通过对给定问题进行建模、分析和解决，提出科学有效的解决方案。竞赛的题目通常涵盖多个学科领域，包括数学、物理、经济、管理等，旨在模拟和解决实际问题。参赛队伍需要展现出较强的数学建模能力，包括问题分析、模型建立、数据处理、模型求解和结果验证等方面的技巧。全国大学生数字建模竞赛被广泛认可为培养大学生创新思维和实践能力的重要平台，对参赛学生的学术研究和综合素质提升具有积极作用。竞赛还为各高校之间的交流与合作提供了契机，促进了教育资源的共享与开放。参加全国大学生数字建模竞赛对于学生来说是一个很好的学习和成长机会，可以锻炼他们的问题解决能力、团队合作意识和创新思维，为未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。
还有其他几种数学建模竞赛：中国研究生数学建模竟赛、美国大学生数字建模竟赛、深圳杯数字建模挑战賽（深圳杯）、全国电工杯数字建模竟赛等。

二、所需要学的知识技能（给目录）

  参加中国研究生数学建模竞赛需要具备一定的数学建模基础和相关知识。以下是一些通常需要提前掌握的知识：
1.数学分析：了解微积分、微分方程和积分等基本概念和方法，能够运用微积分知识进行问题的建模和分析。

2.概率与统计：掌握概率论和数理统计的基本概念、分布、参数估计和假设检验等内容，能够运用概率与统计方法处理随机性和不确定性问题。

3.线性代数：熟悉矩阵运算、线性方程组、矩阵特征值与特征向量等内容，能够运用线性代数知识进行数据处理和模型求解。

4.数值计算：了解数值计算的基本方法，如插值、数值积分、数值求解常微分方程等，能够运用数值计算方法解决实际问题。

5.最优化方法：熟悉最优化理论和方法，如线性规划、整数规划、非线性规划等，能够运用最优化方法对问题进行建模和求解。

6.数据处理与分析：具备数据处理与分析的能力，包括数据清洗、数据可视化、数据拟合和统计分析等方法。

7.编程技能：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、MATLAB等，在建模和解决问题过程中能够编写程序进行计算、模拟和数据处理。

大家可以在竞赛时候对照表，去找算法分析解决题目

文章末给具体学习知识目录

三、所需要的软件工具

1.数学建模软件：常用的数学建模软件包括MATLAB、Mathematica和Maple等。这些软件提供了丰富的数学函数库和工具，可用于建立数学模型、求解方程、进行数据分析和可视化等。

2.统计分析软件：在数据处理和统计分析方面，常用的软件包括SPSS、R和Python中的统计库（如NumPy和pandas）等。这些软件提供了各种统计方法和工具，用于数据清洗、描述统计、假设检验、回归分析等。

3.优化软件：对于最优化问题，常用的软件包括LINGO、Gurobi、CPLEX和MATLAB中的优化工具箱等。这些软件提供了各种最优化算法和工具，用于线性规划、整数规划、非线性规划等优化问题的建模和求解。

4.编程语言和环境：熟练掌握至少一种编程语言是非常有帮助的，如Python、MATLAB和R等。这些编程语言提供了丰富的数学和科学计算库，可以用于数学建模、数据处理、算法实现等。

5.数据可视化工具：数据可视化是展示分析结果和模型输出的重要手段。常用的数据可视化工具包括MATLAB的绘图函数、Python中的matplotlib和seaborn库、Tableau等可视化软件。
6.公式编辑软件

四、论文模板，查找文献，查找数据

1.论文模板提前去多看看历年的一等奖作品
2.利用国内外一些资源网站
3.有的题目会给数据，没有的就去爬取，搜来源要可靠

接下来知识目录会按原理和代码运行讲解

一 线性规划（运输问题、 指派问题、对偶理论与灵敏度分析、投资的收益和风险）
二 整数规划（概论、分枝定界法、0 −1整数规划、蒙特卡洛法（随即取样法）、指派问题的计算机求解、生产与销售计划问）
三 非线性规划（非线性规划、无约束问题、约束极值问题、飞行管理问题）
四 动态规划
五 图与网络模型及方法（最短路问题、 树、匹配问题、Euler 图和 Hamilton 图、最大流问题、最小费用流及其求法）
六 排队论模型
七 对策论
八 层次分析法
九 插值与拟合（插值方法、曲线拟合的线性最小二乘法、最小二乘优化、曲线拟合与函数逼近）
十 数据的统计描述和分析
十一 方差分析
十二 回归分析（一元线性回归、多元线性回归、非线性回归）
十三 微分方程建模
十四 稳定状态模型
十五 常微分方程的解法
十六 差分方程模型（蛛网模型、商品销售量预测、遗传模型、遗传模型）
十七 马氏链模型
十八 动态优化模型
十九 神经网络模型
二十 偏微分方程的数值解
二十一 目标规划
二十二 模糊数学模型
二十三 现代优化算法（模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、改进的遗传算法、蚁群算法）
二十四 时间序列模型（移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、自适应滤波法、趋势外推预测方法、平稳时间序列）
二十五 灰色系统理论（关联分析、优势分析、灰色模型 GM、灰色预测）
二十六 多元分析（聚类分析、主成分分析、因子分析、判别分析、典型相关分析、对应分析、多维标度法）
二十七 偏最小二乘回归分析
二十八 存贮论
二十九 经济与金融中的优化问题（经济均衡问题及其应用、投资组合问题、市场营销问题）
三十 生产与服务运作管理中的优化问题
三十一 支持向量机
三十二 作业计划