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参加数学建模有哪些必学的算法?

参加数学建模有哪些必学的算法


守着星空守着你
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ITMISS

1. 蒙特卡洛方法:又称计算机随机性模拟方法,也称统计实验方法。可以通过模拟来检验自己模型的正确性。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理比赛中常遇到大量的数据需要处理,而处理的数据的关键就在于这些方法,通常使用matlab辅助,与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题。3. 规划类问题算法:包括线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等;竞赛中又很多问题都和规划有关,可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件,几个函数表达式作为目标函数的问题,这类问题,求解是关键。这类问题一般用lingo软件就能求解。4. 图论问题:主要是考察这类问题的算法,包括:Dijkstra、Floyd、Prime、Bellman-Ford,最大流、二分匹配等。熟悉ACM的人来说,应该都不难。5. 计算机算法设计中的问题:算法设计包括:动态规划、回溯搜索、分治、分支定界法(求解整数解)等。6. 最优化理论的三大非经典算法:a) 模拟退火法(SA)b) 神经网络(NN)c) 遗传算法(GA)7. 网格算法和穷举算法8. 连续问题离散化的方法因为计算机只能处理离散化的问题,但是实际中数据大多是连续的,因此需要将连续问题离散化之后再用计算机求解。如:差分代替微分、求和代替积分等思想都是把连续问题离散化的常用方法。9. 数值分析方法主要研究各种求解数学问题的数值计算方法,特别是适用于计算机实现的方法与算法。包括:函数的数值逼近、数值微分与数值积分、非线性返程的数值解法、数值代数、常微分方程数值解等。主要应用matlab进行求解。10. 图像处理算法这部分主要是使用matlab进行图像处理。包括展示图片,进行问题解决说明等。
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