matlab数学建模应用

matlab对于数学建模用处是非常大的，编程可以不用matlab，但是matlab自带的那些数学分析程序非常厉害，下面是几点必学的数学建模中的matlab知识，主要都是数值分析中的东西：

几个重要算法。

线性规划与非线性规划。

matlab作图：二维，三维都要，图画的漂亮对于数学建模很重要的哦。

分为：1、散点图。

2、曲线图。

3、曲面图。

矩阵：矩阵的输入输出基本知识是matlab的基础。

微积分：1、极限。

2、导数、极值。

3、积分。

4、无穷级数。

5、常微分方程。

线性代数：1、矩阵的建立、操作、运算。

2、向量组的相关性。

3、方程组的求解。

4、特征值、特征向量。

5、二次型。

应用性：1、数据处理问题。

2、优化问题。

这些都是必学的matlab中的box

首先，我们用matlab的最主要的用途是来画图的，就像楼上说的matlab画图功能还是很强大的，一般的图应该都能解决。

其次，求一些最优问题。matlab提供了比较强大的线性运算的工具，线性回归、差值、拟合等实现起来都很方便。

最后，也是相对不是很不好学的就是使用matlab**了。simulink工具箱功能很强大，想要学通是要花一定时间的。而且往往**成功的关键就在**结果上，很多队伍因为不会**，不能拿出合理的结果值，而得不到理想的成绩。

对于它的学习你可以下一些资料，这方面的比较多，可以去学校图书馆的检索数据库中找，自动化、信息方面的专业应该会开这门课，可以去听听。当然，对于**还有很多其他方法，编程能力强的也是很有优势的，我们去年参加国家比赛时就是用j**a来实现**的。

相关学习资料在网上都可以搜到，数学中国论坛上比较全，不过需要积分来换，不很方便。

我们老师主要讲了：画图，插值拟合回归，matlab语言的撑握，数据的导入与导出，矩阵操作问题。

线性规划与最优问题则用lingo软件解是最合适不过的。

每个人都有专门负责的那块：谁的主要任务是写算法，谁收集资料，谁编程，都有比较明确的分工。这样也能突出优势。

所以如果你不是负责编程的话，对它有点了解就可以了。如果你是负责编程，那你就要对他要很了解，你要把人家的算法用它实现出来。

最重要的应该是最优解那一块，近年来都是考得是最优化问题。

另外，曲线拟合，线性回归。那一块也比较重要。因为你用数据画图的时候要用到。

如果要突击的话就是上面的了，特别是第一个。我们老师说了，考最优化设计的概率是百分之90以上。