博客
关于我
菜鸟的数学建模之路(零):我的数学建模之路
阅读量:757 次
发布时间:2019-03-22

本文共 606 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

更新说明

2019/9/8
最近有人问我要数学建模资源,实际上,我之前并未整理好就直接上传。现在,这些资源已经上传至我的个人主页“已上传资源”中。

声明:本人整理的资源主要来自网络,以及《MATLAB数学建模方法与实践》(部分来自第二版)。

关于数学建模

我是在大二第一学期的期末开始接触数学建模的。当时是实验室要求的任务,集训了一两周,但当时对建模一知半解,只能根据题目来解读别人的论文,勉强算是初步了解。真正学到了建模知识,是在大二第二学期的暑假集训期间。2019年7月8日至8月10日,共计一个多月的集中学习,让我在理论与实践上都有了很大提升。

数学建模前的准备

书籍:《MATLAB数学建模方法与实践》(第三版)
软件:MATLAB2016、SPSS
基础知识:高等数学、线性代数、概率论、图论等

在编程工具方面,MATLAB是首选,方便矩阵计算且拥有丰富的建模模块,如BP神经网络工具箱。SPSS则用于处理大量数据,两者都需要一定时间去学习和熟练。

最大的挑战是建模涉及的知识点种类繁多,涉及高中大学的多个领域,其中大学部分尤为棘手。

知识点总结

在集中学习期间,我每天都在接收新知识,效率很高。学习中,我倾向于通过案例理解概念,而不是枯燥地记忆定义。在网上查找资料是我最常做的事,其中CSDN社区成为我常去的地方。

暑假集训结束后,我计划将知识点进行分类整理,撰写相关文章分享。

以上是我的学习心得。

转载地址:http://sxmwk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
opencv3-Mat对象
查看>>
opencv30-图像矩
查看>>
opencv32-基于距离变换和分水岭的图像分割
查看>>
opencv4-图像操作
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv6-调整图像亮度和对比度
查看>>
opencv7-绘制形状和文字
查看>>
opencv8-图像模糊
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV_ cv2.imshow()
查看>>
opencv_core.dir/objects.a(vs_version.rc.obj)‘ is incompatible with i386:x86-64 output
查看>>
opencv——图像缩放1(resize)
查看>>
opencv——最简单的视频读取
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CIB-SE-YOLOv8: 优化的YOLOv8, 用于施工现场的安全设备实时检测 !
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CoTracker3:用于卓越点跟踪的最新 AI 模型
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
查看>>