卜呐呐大香蕉
求线性型材切割优化软件~用于铝材的切割和定料~
我也要参加今年九月份的数学建模比赛，以下是我们老师给我们的几点建议，希望对你有些帮助。
赛前学习内容1建模基础知识、常用工具软件的使用 一、掌握建模必备的数学基础知识（如初等数学、高等数学等），数学建模中常用的但尚未学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。
二、，针对建模特点，结合典型的建模题型，重点学习一些实用数学软件（如 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性开发，尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。
例如， 贷款买房问题： 某人贷款8 万元买房，每月还贷款880.87 元，月利率1%。
(1)已经还贷整6 年。
还贷6 年后，某人想知道自己还欠银行多少钱，请你告诉他。
（2）此人忘记这笔贷款期限是多少年，请你告诉他。
这问题我们可以用 Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解2 建模的过程、方法 数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。
但一般来说，建模主要涉及两个方面：第一，将实际问题转化为理论模型；第二，对理论模型进行计算和分析。
简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。
这个过程可以用如下图1来表示。
3常用算法的设计 建模与计算是数学模型的两大核心，当模型建立后，计算就成为解决问题的关键要素了，而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。
根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，建议大家多用数学软件（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）设计算法，这里列举常用的几种数学建模算法.（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，通常使用Mathematica、Matlab 软件实现）。
（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，通常使用Mathematica、Maple 作为工具）。
（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，通常使用Lingo 软件实现）。
（6）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）。
（7）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，通常使用Lingo、 Matlab、SPSS 软件实现）。
4 论文结构，写作特点和要求 答卷（论文）是竞赛活动成绩结晶的书面形式，是评定竞赛活动的成绩好坏、高低，获奖级别的唯一依据。
因此，写好数学建模论文在竞赛活动中显得尤其重要，这也是参赛学生必须掌握的。
为了使学生较好地掌握竞赛论文的撰写要领，（1）要求同学们认真学习和掌握全国大学生数学建模竞赛组委会最新制定的论文格式要求且多阅读科技文献。
（2）通过对历届建模竞赛的优秀论文（如以中国人民解放军信息工程学院李开锋、赵玉磊、黄玉慧2004 年获全国一等奖论文：奥运场馆周边的MS 网络设计方案为范例）进行剖析，总结出建模论文的一般结构及写作要点，去学习体会和摸索。
参加全国大学生数学建模竞赛应注意的问题 一、心里要有“底” 首先，赛题来自于哪个实际领地的确难以预料，但绝不会过于“专”，它毕竟是经过简化、加工的。
大部分赛题仅凭意识便能理解题意，少数赛题的实际背景可能生疏，只需要查阅一些资料，便可以理解题意。
其次，所有的赛题当然要用到数学知识，但一定不会过于高深。
用得较多的有运筹学、概率与统计、计算方法、离散数学、微分方程等方面的一部分理论和方法，这些内容在赛前培训要学过一些，真的用到了，总知道在哪些资料中查找。
二、当断即断 在两个赛题中选择做哪一个不能久议不决，因为你们只有三天时间，一旦选定了，就不要再犹豫，更不要反复。
选定了赛题之后，在讨论建模思路和求解方法时会有争论，但不能无休止地 争论，而应学会妥协。
方案定下来后，全队要齐心协力地去做。
三、对困难要有足够的心理准备 “拿到题目就有思路，做起来一帆风顺”，哪有如此轻松的事？参加竞赛可以说是“自讨苦吃，以苦为乐”，竞赛三天中所经受的磨炼一定会终生难忘，并成为自己的一份精神财富。
好多同学赛后说：“参赛会后悔三天，而不参赛则遗憾一生。
”做“撞到枪口上”的赛题，不一定比“外行”强。
如学机械的队员做机械方面的赛题...
数学建模有哪些软件？
MatlabMathematicaMaplelingoSAS我用的是Matlab，这个语言较好...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。
哪个电脑加速软件好？
一般地，几何定理机器证明问题可以分成下面两个主要步骤：第一步，用解析几何方法建立坐标系设未知量，将条件表示成所设未知量的多项式方程组G1，将求证表示成多项式方程组G2.（几何的代数化与坐标化） 第二步，用一定算法（如吴方法）判断G2是否可以由G1推出。
（代数讨论的机械化） 我们也分这两步来介绍。
第一步只要看一个简单的例子：射影定理的代数化 求证：直角三角形斜边上的高是斜边两线段的比例中项。
建立坐标系、设未知量如：l 条件代数化：1. AD垂直于BC，斜率互为负倒数，整理得：h1(u1, u2, x1, x2) = x1u1–x2u2 = 02. D在BC所在直线上，整理得：h2(u1, u2, x1, x2) = x1u2–x2u1–u1u2 = 0 条件是四元二次多项式方程组 l 求证代数化：|AD|2 = |CD|·|BD|， 整理得：g1(u1, u2, x1, x2) = 结论G2: g1(u1, u2, x1, x2) = 0 第二步也就是机械化的核心步骤：判断G2是否可以由G1推出。
这样的问题就我们目前所学实在无能为力，甚至说清“推出”二字也很难。
比较明显地我们说可以推出x2–y2–4 = 0还可以推出x = 0等，但是对多元高次的多项式方程组我们就必须借助高等的数学工具和计算机算法来帮忙了。
一种可行的算法是借助前面提过的Grobner基的性质，用计算机去求由多项式组{hi}和g生成的一种代数结构的Grobner基（一组多项式），看这组基中是否包含数字1来判断是否可以推出结论g = 0. 吴方法同样是由{hi}构造一组多项式，称为广义特征列。
判断g = 0对广义特征列的拟除余式是否为0，就知道求证是否成立了。
上述算法很难理解，事实上多项式方程组求解的问题非常困难，对这个问题的探索理论上引发了代数几何学的建立。
我们试着用简单的语言对上面的方法作一点解说：（解释原理，数学上不一定精确） 要证多项式方程g = 0由多项式方程组{hi = 0}推出，就是要证：g = c1h1 + c2h2 +…+ cnhn， 其中{ci}是和g, {hi}含有相同变元的多项式组。
一种朴素的想法是g关于{hi}做除法：用h1去除g， 再用h2去除余式m1， 再用h3去除余式m2……只要最后hn除余式mn-1为0即可。
但是由射影定理的例子可见g关于{hi}实行这样的除法是行不通的。
于是我们想办法转化：Grobner基与广义特征列都是多项式组{pi}，使得所有写成d1p1 + d2p2 +…+ dmpm形式的多项式的0点集合就是所有c1h1 + c2h2 +…+ cnhn形式多项式的0点集合（这个集合是令多项式为0的各变元取值的集合，几何上称仿射簇，可以理解为保证多项式方程组同解）。
于是问题转化成证明g = d1p1 + d2p2 +…+ dmpm，由于Grobner基与广义特征列具有很好的代数性质，两种算法都可以采用类似多项式除法的办法进行验证。
Gr?bner基方法中考虑g模{pi}约化的范式（类似于前述多项式除法的最终余式），范式为0说明g = 0 可由{pi = 0}推出，定理得证。
吴方法中考虑g关于{pi}拟除的余式Rem(g, {pi})， 余式为0定理得证。
需要指出的是求Grobner基与广义特征列的过程同时也是多项式方程组消元的过程，比证明g = 0用途更广泛的是这两种方法同时给出了求解多项式方程组的有效算法（即使不能求出每个未知量，至少可以保证同解地消掉其中的一部分变元，因而也可用于多参数方程组消参），宏观上这类似前面正文讨论的消元法，因此吴方法也被称为吴消元法。
同时吴文俊先生大力倡导数学机械化的应用，如应用于线性控制系统、机构综合设计、平面星体运行的中心构形、化学反应方程的平衡、代数曲面的光滑拼接、从开普勒定律自动惟出牛顿定律、全局优化求解等等。
在他的指导和带动下，数学机械化方法还在一些交叉研究领域获得初步应用，如理论物理、计算机科学、信息科学、自动推理、工程几何、机械机构学等等。
数学机械化研究正不断开拓更多的应用领域。
关于几何定理的机器证明最后再谈两点，其一文中介绍的Grobner基方法由于在求基的过程中引入大量中间多项式，又可能出现复杂的有理系数，该算法会占用大量的处理时间和存储空间在定理证明中效率远不如吴方法高。
二者效率详细对比和大量机证实验可参见http://zhwzh.bj4hs.edu.cn/paper/main.html. 最后一点引用吴文俊先生的话总结数学机械化的实质：“把质的困难转化为量的复杂。
” 这不也是算法思想的实质吗？
有限元分析软件
有限元分析软件编辑词条 有限元分析是对于结构力学分析迅速发展起来的一种现代计算方法。
它是50年代首先在连续体力学领域--飞机结构静、动态特性分析中应用的一种有效的数值分析方法，随后很快广泛的应用于求解热传导、电磁场、流体力学等连续性问题。
有限元分析软件目前最流行的有：ANSYS、ADINA、ABAQUS、MSC四个比较知名比较大的公司，其中ADINA、ABAQUS在非线性分析方面有较强的能力目前是业内最认可的两款有限元分析软件，ANSYS、MSC进入中国比较早所以在国内知名度高应用广泛。
目前在多物理场耦合方面几大公司都可以做到结构、流体、热的耦合分析，但是除ADINA以外其它三个必须与别的软件搭配进行迭代分析，唯一能做到真正流固耦合的软件只有ADINA。
ANSYS是商业化比较早的一个软件，目前公司收购了很多其他软件在旗下。
ABAQUS专注结构分析目前没有流体模块。
MSC是比较老的一款软件目前更新速度比较慢。
ADINA是在同一体系下开发有结构、流体、热分析的一款软件，功能强大但进入中国时间比较晚市场还没有完全铺开。
结构分析能力排名：1、ABAQUS、ADINA、MSC、ANSYS 流体分析能力排名：1、ANSYS、ADINA、MSC、ABAQUS 耦合分析能力排名：1、ADINA、ANSYS、MSC、ABAQUS 性价比排名：最好的是ADINA，其次ABAQUS、再次ANSYS、最后MSC ABAQUS软件与ANSYS软件的对比分析 1. 在世界范围内的知名度： 两种软件同为国际知名的有限元分析软件，在世界范围内具有各自广泛的用户群。
ANSYS软件在致力于线性分析的用户中具有很好的声誉，它在计算机资源的利用，用户界面开发等方面也做出了较大的贡献。
ABAQUS软件则致力于更复杂和深入的工程问题，其强大的非线性分析功能在设计和研究的高端用户群中得到了广泛的认可。
由于ANSYS产品进入中国市场早于ABAQUS，并且在五年前ANSYS的界面是当时最好的界面之一，所以在中国，ANSYS软件在用户数量和市场推广度方面要高于ABAQUS。
但随着ABAQUS北京办事处的成立，ABAQUS软件的用户数目和市场占有率正在大幅度和稳步提高，并可望在今后的几年内赶上和超过ANSYS。
2. 应用领域： ANSYS软件注重应用领域的拓展，目前已覆盖流体、电磁场和多物理场耦合等十分广泛的研究领域。
ABAQUS则集中于结构力学和相关领域研究，致力于解决该领域的深层次实际问题。
3. 性价比 ANSYS软件由于价格政策灵活，具有多种销售方案，在解决常规的线性及耦合问题时，具有较好的性价比。
但在实际工程中，非线性是比线性远为普遍的自然现象，线性通常只是非线性的理想化假设。
随着研究水平的提高和研究问题的深入，非线性问题必然成为工程师和研究人员面临的课题，并成为制约深入研究和精确设计的瓶颈。
购买ABAQUS软件可以很好地解决这些问题，缩短研制周期、减少试验投入，避免重新设计。
工欲善其事，必先利其器，使用不恰当或低档的分析工具进行工作的成本要远超过使用合适工具的成本。
因此，从综合效益和长远效益而言，ABAQUS软件的经济性也是非常突出的。
4. 求解器功能 对于常规的线性问题，两种软件都可以较好的解决，在模型规模限制、计算流程、计算时间等方面都较为接近。
ABAQUS软件在求解非线性问题时具有非常明显的优势。
其非线性涵盖材料非线性、几何非线性和状态非线性等多个方面。
另外，由于ABAQUS/Standard（通用程序）和ABAQUS/Explicit（显式积分）同为ABAQUS公司的产品，它们之间的数据传递非常方便，可以很容易地考虑预紧力等静力和动力相结合的计算情况。
ABAQUS软件的求解器是智能化的求解器，可以解决其它软件不收敛的非线性问题，其它软件也收敛的非线性问题，ABAQUS软件的计算收敛速度较快，并更加容易操作和使用。
5. 人机交互界面 ABAQUS/CAE是ABAQUS公司新近开发的软件运行平台，他汲取了同类软件和CAD软件的优点，同时与ABAQUS求解器软件紧密结合。
与其他有限元软件的界面程序比，ABAQUS/CAE具有以下的特点： l 采用CAD方式建模和可视化视窗系统，具有良好的人机交互特性。
l 强大的模型管理和载荷管理手段，为多任务、多工况实际工程问题的建模和仿真提供了方便。
l 鉴于接触问题在实际工程中的普遍性，单独设置了连接（interaction）模块，可以精确地模拟实际工程中存在的多种接触问题。
l 采用了参数化建模方法，为实际工程结构的参数设计与优化，结构修改提供了有力工具。
6. 综合性能对比 综合起来，ABAQUS软件具有： l 更多的单元种类，单元种类达433种，提供了更多的选择余地，并更能深入反映细微的结构现象和现象间的差别。
除常规结构外，可以方便地模拟管道、接头以及纤维加强结构等实际结构的力学行为 l 更多的材料模型，包括材料的本构关系和失效准则等，仅橡胶材料模型就达16种。
除常规的金属材料外，还可以有效地模拟复合材料、土壤、塑性材料和高温蠕变材料等特殊材料 ANSYS软件与ABAQUS软件、ADINA软件的对比分析 1. 在世界范围内的知名度： 三种软件同为...
美国那些大学的软件专业很厉害
斯坦福，伯克利，麻省理工，卡内基*梅隆 Stanford（斯坦福）的CS是个很大的 CS，拥有40人以上的资深教员，其中不乏响当当硬梆梆的图灵奖得主（Edward A .Feigenbaum , John McCarthy）和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威DonaldE.K nuth；数据库方面的大牛Je ffre yD.Ullm an（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及R ISC技术挑头人之一的John Henn e ssy。
相信 CS的同学对此并不陌生。
该系每年毕业30多名Ph.D.以及更多的Master。
学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生倍受青睐。
几乎所有前十的 CS中都有Stanford的毕业生在充当教授。
当然同样享有如此地位的还包括其他三头巨牛：UC .Berkeley, MIT和CMU。
毕业于U. of Utah的Jim Clark曾经在Stanford CS当教授。
后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。
SUN公司名字的来历是：Stanford University Network .。
顺便提一下，创办YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的 EE攻读博士，后来中途辍学办了YAHOO。
CS科研方面，斯坦福无论在理论、数据库、软件、硬件和AI等各个领域都是实力强劲的顶级高手。
斯坦福的RISC技术后来成为SGI / MIPS的Rx000系列微处理器的核心技术；DASH,FLASH项目更是多处理器并行计算机研究的前沿；SU IF并行化编译器成为国家资助的重点项目，在国际学术论文中SU IF编译器的提及似乎也为某些平庸的论文平添几分姿色。
Stanford有学生14000多，其中研究生7000多。
CS有175人攻读博士，350人攻读硕士，每年招的学生数不详，估计少不了，但不要忘了，每年申请 CS的申请学生接近千人。
申请费高达90$。
斯坦福大学位于信息世界的心脏地带———硅谷。
加州宜人的气候，美丽的风景使得Stanford堪称CS的天堂。
33.1平方公里的校园面积怕是够学子们翻江蹈海、叱咤风云的了。
申请斯坦福是很难成功的，但也并非不可为之。
去斯坦福这样的牛校，运气很重要，牛人的推荐也很重要。
附：总的来说，前20的 CS可以分成三波： 一、4个最为优秀的 CS Program ? Stanford,UC. Berkeley, MIT, CMU 二、6个其他前十的：UIUC,Cornell,U.of Washington ,Prin ce ton,U. of Tex as-Austin和U. of Wisconsin -Madison，其中UIUC, C ornell,U. of Washington和UW -Madison几乎从未出过前十名。
三、其他非常非常优秀的 CS:CalTech,U. of MarylandatCP, UCLA, Brown, Harvard,Yale, GIT, Purdue, Rice，和U. of Michigan. （注：CS=计算机科学系） 自20世纪40年代世界第一台现代计算机在美国诞生以来，美国一直执全球计算机学界之牛耳，这同时也是美国计算机产业界占据绝对优势的重要原因之一。
我们引进的教材中绝大多数也都来自美国。
计算机学科仍然在高速发展，与此对应的计算机人才培养模式也在不断变化，密切关注和跟踪国外尤其是美国名校的教学新动态，应该是非常有意义的。
本文即选择了美国计算机学科最负盛名的五所高校，对目前各校计算机科学（Computer Science）专业的本科教学体系进行了一些分析。
斯坦福大学 斯坦福大学拥有独立的计算机科学系。
浏览该校的教学手册，最具特色的恐怕要算多门科普性计算机知识讲座了，一般有两到三个单元，涉及面非常之广，从量子计算到数字演员，从计算科学的伟大思想到网络安全，从网上拍卖到使用元编译发现大型开放源代码软件中的大量错误，其中还不乏对技术乌托邦、斯诺“两种文化”、计算机面临的困境以及迅速发展所带来的诸多问题的思考。
开课的老师阵容强大，基本上都是响当当的名教授，甚至包括图灵奖得主John McCarthy。
用这种讲座代替计算机科学导论性质的专门课程，可以充分展示计算机科学的丰富内涵，使学生较早地了解学科的轮廓和脉络，对于开阔学生视野，启发学生的学习兴趣也大有好处。
由于美国大学中专业的选择非常灵活，而近年来计算机学科招生受行业影响流失严重（这种情况甚至惊动了比尔·盖茨，今年微软到各大高校招兵买马时，他每站必到，利用自己的明星效应，大讲计算机学科的美妙前景），可以想象，这种讲座同样也肩负着吸引学生选择计算机专业的重大使命。
斯坦福大学典型的低年级课程设置如表1所示。
表1 斯坦福大学低年级主要课程设置 数学（至少23个单元） 数学 41（课程号，下同） 微积分 I 5 数学 42 微积分 II 5 统计 116 概率论 3~5 计算机 103 离散结构 4或6 以下任选两门：数学 51 微积分 5 数学 103/113 线性代数 3 数学 109 应用群论 3 计算机 157 逻辑和自动推理 4 计算机 205 机器人、视觉和图形学数学方法 3 科学（至少11个单元） 物理 53 力学 4 物理 55 电磁学 4 其他 工程基础（至少13个单元） 计算机 106 程序设计抽象/方法学 5 工程 40 电子学基础 5 选修课 技术与社会（3~5个单元） 进一步的课程设置如表2所示。
表2 斯坦福大学高年级主要课程设置 程序设计（2门课） 计算机 107（课程号，下同） 程序设计范型 5 计算机 108 面向对象系统设计 4 理论（2门课） 计算机 154 自动机与复杂性理论 4 计算机 161 算法的设计与分析 4 系统（3门课） 电子电...
