嗨咯宝子们~今天很高兴为大家分享以下数学建模的基础入门教程，轻松学会数学建模！
一、数学建模的简介官方解释：数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即即通过抽象、 简化、 假设、引进变量等处理过程后, 将实际问题用数学方式表达, 建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。
说白了，对实际问题建立数学模型去解决问题的过程就是数学建模
二、数学建模的基本步骤1.模型准备：在建模前应对实际背景有尽可能深入的了解，明确所要解决问题的目的和要求，收集必要的数据。归纳为一句话：深入了解背景，明确目的要求，收集有关数据。
2.模型假设：在充分消化信息的基础上，将实际问题理想化、简单化、线性化，紧紧抓住问题的本质及主要因素，作出既合情合理，又便于数学处理的假设。归纳为一句话：充分消化信息，抓住主要因素，作出恰当假设。
3.模型建立：
① 用数学语言描述问题。
② 根据变量类型及问题目标 选择适当数学工具。
③ 注意模型的完整性与正确性。
④ 模型要充分简化，以便于求解；同时要保证模型与实际问题有足够的贴近度。正确翻译问题，合理简化模型，选择适当方法。
4.模型求解：就复杂一些的实际问题而言，能得到解析解更好，但更多情形是求数值解。对计算方法与应用软件掌握的程度，以及编程能力的高低，将决定求解结果的优化程度及精度。掌握计算方法，应用数学软件，提高编程能力。
5.模型检验与分析：
模型建立后，可根据需要进行以下检验分析。
①结果检验：将求解结果“翻译”回实际问题中，检验模型的合理性与适用性。
②敏感性分析：分析目标函数对各变量变化的敏感性。
③稳定性分析：分析模型对参数变化的“容忍”程度。
④误差分析：对近似计算结果的误差作出估计。
概括地说，数学建模是一个迭代的过程，其一般步骤可用流程图表示：
三、题型划分、常用算法及其适用场景1 常见赛题类型
优化类
机理分析类
评价类
预测类
2 算法体系分类
数据处理模型
优化模型
预测模型
评价模型
聚类分析模型
数学建模论文一般包括以下模块
0、摘要
1、问题的重述，背景分析
2、问题的分析
3、模型的假设，符号说明
4、模型的建立（局部问题分析，公式推导，基本模型， 最终模型等）
5、模型的求解
6、模型检验:模型的结果分析与检验，误差分析
7、模型评价:优缺点，模型的推广与改进
8、参考文献
9、附录
五、必备软件1、统计类
SPSS：界面简洁，很容易上手，做葡萄酒性能指标评价题时，很多国一文章采用的软件
SAS：比SPSS稍微复杂点，大多数情况下可以用SPSS.
2、计算类
Matlab：常用的仿真软件，大多工科生都非常熟悉的软件，而且对大多数题而言都很适用
Python：大数据分析的题目很实用
Mathematica：科学计算软件，很好地结合了数值和符号计算引擎、图形系统、编程语言、文本系统、和与其他应用程序的高级连接。
Lingo：非常适合计算线性规划类的问题，很方便
3、文档类
数模最后呈现在评委面前的是论文，一个好的排版非常重要。论文里需要展现的还有公式、插图，使用相应的软件会提升论文的美感。
文字：Latex 排版的效果很好，word虽然方便，但美观性稍逊于Latex，推荐使用Latex。
公式: MathType，功能强大使用方便的公式编辑器，不推荐使用word自带的公式编辑器。
作图：很多软件会自带画图功能，运算结果图不推荐使用EXCEL作图，画折线图可以用Matlab，很简短的程序就能得到非常美观的图片了。流程图、场景图等示意图对于更清晰地说明问题很有帮助，推荐使用Visio，功能很全。
推荐比赛1.电工杯数学建模竞赛
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