从零开始！数学建模入门的必备工具与资源编程算法matlab

模型很多，理论性较强，针对各个实际问题，学习建模的思维，适合建模手阅读

2.《数学建模算法与应用》——司守奎

经典入门教材，讲解简单易懂，包含各类建模实例，是很多学数学建模的学生的入门之选。内容全面且包含实际应用案例，帮助你在建模中灵活运用算法，适合编程手阅读

3.《数学建模与数学实验第4版》——赵静

4.《MATLAB数学建模方法与实践》

以实例讲解常用的算法使用，最后结合具体的赛题进行讲解，很实用

2.必备软件工具

在学习建模时，掌握一些工具会让你的过程更加轻松：

1.Matlab：很多经典建模算法都能在Matlab上实现，非常适合刚入门的同学。我刚开始学建模时，几乎天天和Matlab打交道，一步步理解算法背后的数学逻辑。

2.Python：Python的开放性和强大的数据处理能力，使它在建模中大放异彩。特别是numpy、pandas等库非常实用。如果选的是C题（数据分析类），推荐用Python建模，它在处理大数据时尤其得心应手。

3.Excel：别小看Excel，它可以帮助我们快速探索数据、建立简单模型。比如数据透视表等，我在第一次建模比赛中，就是通过Excel分析数据，快速找到了最佳解法的方向。

4.SPSS：适合编程较弱的队伍，不用编写代码，容易操作，用于数据分析、统计等，也是强大的数据分析软件，

第一次国赛，我们选的C题，我们队编程不行，编程手摆烂了，所以主要就是靠SPSS+excel的数据透视表，最后也拿下了省奖

3.数学建模学习资源

b站：有超多的数学建模类课程，好好跟着学，将模型、算法理解，比如清风、数学老哥等

优秀论文：往年的国赛获奖论文、美赛F奖论文是我们最好的学习资料，多看论文不会错！了解建模题型和解题方法以及什么是优秀的表达，如何写作等等

4.给零基础的你一些小建议

1.从简单模型开始：不要一上来就想解决复杂问题，从简单的线性回归、回归分析入手，逐渐提升自己。

2.多动手，多实践：建模是实践性很强的学科，看再多的理论也比不上自己动手实操一次。如果你想更快进步，强烈推荐在美赛or国赛前提前参加一些小型的数学建模比赛！比如五一杯、妈妈杯、小美赛、认证杯等等，这不仅可以锻炼实战能力，还能提高你的团队协作能力。

3.找小伙伴一起学习：建模的过程会遇到很多困难，有时候和朋友一起讨论会更容易找到解决方法。和志同道合的朋友一起“烧脑”，也是一种乐趣！

定期总结反思：每次完成题目或竞赛后，记得总结哪些地方做得好，哪些地方可以改进，有助于能力的提升。

5.提前准备好论文模版、排版逻辑

在比赛前准备好相应的论文模版，比如论文分成问题重述、问题分析、模型建立（问题1、问题2等）、模型求解等等几个大部分，相应的表格的模版也准备好。

这里建议word来写论文，因为latex如果用的不熟，反而事倍功半，而且这两个排版其实不会差太多。word的话，队里三个人多少都会熟悉一些，有时候也能共同分担一些编辑工作。

注意，编程手、建模手、论文手只是形式上分，实际比赛时不是说编程手就一点不能写论文，论文手也完全不能参与建模，分工不是完全割裂的，主要就是合作好。其实最理想的情况是队里三人都会一些编程、建模、写作，然后主要擅长一个部分。