python三维建模需要用到哪些知识_参加数学建模需要学习哪些方面的知识?

高数、线代这些数学课是基础，不过真的应用到数学建模当中是不需要很严谨的。对于打数学建模比赛来说，最重要的无非3点：数学

编程

论文

论文比较简单，就是有一些论文写作的经验，能把自己的思路表达清楚就好，最好能掌握LaTeX来得到更好看的排版(当然要是比赛要求提交Word那当我没说)。

数学微积分

线性代数

数理统计

离散数学(主要图论)

优化

首先基础不能没有。高等数学(微积分)，线性代数、统计，最好再掌握一些离散数学、优化方面的内容，就差不多了。建议可以专门学习一下图论，很多题都会跟图论有缘分。跟策略有关的问题可以单独学一下博弈论。

理论上这些是不需要知道严谨定义的——我只需要知道求导是变化率，我就可以列出微分方程；我知道主成分分析要用特征值特征向量，就用MATLAB算出来就好了；目标函数更是这样，列出来以后有的是数值、解析方法去找最优解。所以掌握程度可以低于上课要求的水平，但一定得知道应用场景、以及对应解法。

几种常见的建模方法，一个是微分方程，还有抽象化成图论问题(路径/流量等概念)，当然更常见的是提出目标函数并且进行最大化/最小化。但这个只是常见，不是必须。你可以对问题做任何抽象化、数学化处理，这都是在建模。只是用上述方法在模型建好以后有一套成熟的流程得到解，自己“另起炉灶”的话并不一定能得到满意的结果。这些都考验的是你对数学知识本身的理解程度，不一定和你上课能考多少分直接相关。有数学的“应用直觉”和灵光一闪的能力比“扎实的基础”可能更重要一些。

编程算法

数据处理

统计/机器学习

画图

用什么语言什么软件无所谓，MATLAB Python MMA R这些，反正能算对答案能画图就行。

很多人觉得编程就是把数学部分的内容翻译成编程语言，我觉得不是。实际上在信息学上的经验应用到数学建模比赛里可以很香，可能是降低你运行一次程序需要的时间(特别地，Python改C++也是一种降低运行时间的可行方法)，也可能是计算机当中有类似的算法，稍经修改可以直接用于此题。

数据处理是大家最容易忽略的一步，但往往是最费时间和精力的一步，因此也是非常重要的。一个合格的编程负责队员应该非常熟练地掌握所用语言对应的数据处理的函数，这样才能快速处理好得到的数据。

这时候对统计有良好的素养和直觉也非常重要，因为不同的数据处理方式可能带来完全不同的结果和结论。计算机专业的要是有一些机器学习上的积累更好，机器学习实际上就是优化+统计的直接应用，很多算法(决策树、聚类、线性/逻辑回归、主成分分析)甚至都可以直接放在建模步骤里。

画图也是，建模论文没有好图是一定会扣分的。如何快速画出好图，考验的就是编程队员对编程语言的熟悉程度。

以上。

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