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其实数学建模软件的问题并不复杂 ，但是又很多的朋友都不太了解mathematica数学软件
，因此呢，今天小编就来为大家分享数学建模软件的一些知识 ，希望可以帮助到大家
，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 数学建模有哪些软件
2. 数学建模要求需要学会的软件有什么
3. 数学建模一般要用到哪些数学软件

一、数学建模有哪些软件

我用的是Matlab，这个语言较好...

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 。

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.

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
。

二、数学建模要求需要学会的软件有什么

数模竞赛中常用的编程软件Matlab和VC
、优化软件LING0、统计软件SPSS和SAS。

数学建模为一种数学的思考方法
，是运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手段 。

数学建模用数学语言描述实际现象的过程
。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态
，内在机制的描述，也包括预测 ，试验和解释实际现象等内容 。

三 、数学建模一般要用到哪些数学软件

1
、数学建模含两个基本问题：建立数学模型与计算得到的数学模型
。

2、建立数学模型用不到任何软件
，也没有任何软件可以用，建立数学模型只能用人脑。

3 、计算得到的数学模型 ，可以用数学软件
，有众多的数学软件可供选择，以减少我们的计算工作量 ，但这已经不是数学建模的核心问题
，具有一般数学知识的人都可以完成，只是需要的时间长短问题 。

关于数学建模软件和mathematica数学软件的介绍到此就结束了 ，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息
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了解问题的实际背景，明确其实际意义 ，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程
，进而用数学语言来描述问题 。要求符合数学理论，符合数学习惯 ，清晰准确。

根据实际对象的特征和建模的目的
，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设
。

在假设的基础上 ，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系
，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。

利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算） 。

对所要建立模型的思路进行阐述 ，对所得的结果进行数学上的分析
。

将模型分析结果与实际情形进行比较
，以此来验证模型的准确性
、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义 ，并进行解释 。如果模型与实际吻合较差
，则应该修改假设，再次重复建模过程
。

参考资料来源：百度百科-数学建模

参考资料来源：百度百科-实用数学建模与软件应用