数学常用软件
MATLAB提供的API函数集封装于下面两个标准DLL文件中:libmat.dll, libmx.dll。
前者用于对MAT文件的操作,后者用于对MAT文件中矩阵的操作。
他们的存放路径为:\bin。
在\extern\include中有与前面两个DLL对应的DEF文件: libmat.edf, libmx.dbf。
其导出函数的原型位于同一目录下的 mat.h和matrix.h中 你的安装文件有问题。
去下载ISO版的MATLAB 7.1 用 D-TOOLS虚拟光驱。
[A([1,3],:);B^2]+在数学软件Matlab中什么意?
常用数学工具软件2009-05-11 22:42做数学建模用哪些软件?matlab lingo mathmatic,还有SAS,SPSS,lindo 运筹学和数值分析很重要,尤其是运筹学,用到的概率很大,运筹学的一些问题如规划和图与网络问题完全可以用Excel解决,所以要精通EXCEL 另外就是要掌握数理统计的知识,推荐看多元统计分析,时间序列分析和回归分析,实验设计,如果想涉及马尔科夫模型还要简单的看一下随机过程,对应的软件就是spss,sas 其它的模型可以用C语言或MATLAB处理,给你一个经验,选程序员时一定要选同时数学也好的,上次我们组就吃亏选了一个数学不好但编程好的人身上。
你现在里比赛时间还长,推荐看一下姜启员,谢金星的《数学模型》1.具备相应的数学知识. 2.具备相应建模对象的知识.例如物理学,社会学等等. 3.有计算机应用基础,至少掌握一门计算机语言.要会MATLAB软件最优化理论(规划) 微分方程 差分方程 图论中的最短路径 图论中的网络流 但上述的这些很多都要用到计算机进行计算。
一般选MATLAB,如果碰到一些整数规划等问题,一般要用lingo,lindo 有一些书籍可以看一下数学建模(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。
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。
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。
3)模型构成:根据所做的假设以及事物之间的联系,构造各种量之间的关系把问题化4)模型求解:利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,此时往往还要作出进一步的简化或假设。
为数学问题,注意要尽量采用简单的数学工具。
5)模型分析:对所得到的解答进行分析,特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。
6)模型检验:分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果不够理想,应该修改、补充假设,或重新建模,不断完善。
7)模型应用:所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益,在应用中不断改进和完善。
首先我认为数学建模是一个很好的工具,对日常生活的几乎所有领域都可以有实际运用。
我不清楚你的教育背景情况,但我想要参加数学建模的比赛,或者以后在工作中用到这些知识,你需要对数学有一个比较广的认识和学习,我是指数学的不同分支学科。
因为数学建模虽然对分析问题的思路有很高的要求,但同时也涉及到不同类型的学科知识。
其实数学建模可以分得比较细,比如一些经济领域的线性规划模型,理工科方面的微分模型,还有很多生活实际中的概率模型,另外还有离散模型等等。
所以论要做准备的话,我建议你对数学的多个分支学科有一个比较全面的了解,不求有很深入的研究,但要知道基本的方法,否则就无从下手,或者建立了模型你也没法得到正确的结论,或者建立了错误的模型。
论资料的话,我想你如果有了一定的数学基础,去外面看看一些建模的实例分析会有好处。
这种书很多,大学的课程里也会推荐。
另外如果撇开比赛不谈,在实际的工作运用中,很多都依靠计算机完成最后的模型分析,比如用matlab,你也可以去看看这方面的书,在计算之前,它也会给出一些建模的简单分析过程。
准备一些基本知识吧,比如线性规划、运筹学方面的东西、随即过程、微分方程的定性理论等等,技术方面学一学matlab、spss、stata、sas、maple、c/c++等等。
找一本关于数学建模的书看看吧,大概可以知道有些什么样的题目。
这样的书挺多的,写的大同小异。
不过建模竞赛书上所讲的东西都是些很基本的建模方法,真正建模竞赛的题目要综合运用这些方法来解决的。
看这些书可以有一个初步的认识。
据我所知,数学建模大赛是三人参加的,其中至少要有一个会编程,一个语言文字功底好,一个...
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.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。
·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(con
有关数学建模的软件请问除了matlab以外,还有什么比较好的建模
如果是系统自带的,你可以直接用,如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下,再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系统工具箱Communication Toolbox——通讯工具箱Financial Toolbox——财政金融工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱Image Processing Toolbox——图象处理工具箱LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神经网络工具箱Optimization Toolbox——优化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱Spline Toolbox——样条工具箱Statistics Toolbox——统计工具箱Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱Simulink Toolbox——动态仿真工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱例如:控制系统工具箱包含如下功能:连续系统设计和离散系统设计状态空间和传递函数以及模型转换时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应)频域响应(Bode图、Nyquist图)根轨迹、极点配置较为常见的matlab控制箱有:控制类:控制系统工具箱(control systems toolbox)系统识别工具箱(system identification toolbox)鲁棒控制工具箱(robust control toolbox)神经网络工具箱(neural network toolbox)频域系统识别工具箱(frequency domain system identification toolbox)模型预测控制工具箱(model predictive control toolbox)多变量频率设计工具箱(multivariable frequency design toolbox)信号处理类:信号处理工具箱(signal processing toolbox)滤波器设计工具箱(filter design toolbox)通信工具箱(communication toolbox)小波分析工具箱(wavelet toolbox)高阶谱分析工具箱(higher order spectral analysis toolbox)其它工具箱:统计工具箱(statistics toolbox)数学符号工具箱(symbolic math toolbox)定点工具箱(fixed-point toolbox)射频工具箱(RF toolbox)1990年,MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具,并命名为Simulab,使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段,1992年正式命名为Simulink,即simu(仿真)和link(连接)。
matlab7.0里的simulink为6.0版本,matlab6.5里的simulink为5.0版本。
MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件,它用框图表示系统的各个环节,用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易,只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令,此时出现一个SIMULINK窗口,包含七个模型库,分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库 包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源,其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库 包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库 包括五种标准模式:延迟,零-极点,滤波器,离散传递函数,离散状态空间。
4.线性系统库 提供七种标准模式:加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库 提供十三种常用标准模式:绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库 包括输入、输出、多路转换等模块,用于连接其他模块。
7.系统扩展库 考虑到系统的复杂性,SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库,每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型,定义好模型参数,将各模型连接起来,然后设置系统参数,如仿真时间、仿真步长、计算方法等。
SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法,用户根据仿真要求选择适当的算法。
当然,不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。
另外,Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库,给快速建模提供了很大的便利。
与数学建模有关的软件有哪些
数学建模介绍 1. 什么是数学建模? 数学建模就是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,也包涵抽象的现象 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 我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物 理学家,生物学家,经济学家甚至心理学家等等的过程。
2. 什么是数学模型? 数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。
它一般是实际事物的一种数学简化。
它常常是以某种意义上接近实际事物 的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。
要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等 等。
为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是 数学。
使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际 物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。
3. 为什么要建立数学模型? 在科学领域中,数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言--因为他们普遍相信,自然是严格地演化 着的,尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。
因此,人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述 解释,预计或分析出与实际事物相关的规律。
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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。
·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...
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