数学建模入门方式如下：
①先看看书，最好一本国内的，一本国外的，数学建模书--推荐(数学建模(原书第4版)作者:(美)Brooks R. Cole William P.Fox Steven B. Horton Maurice D.Weir 叶其孝 姜启源 译)，姜启源，编的那本可以)。--学习相关的软件和数学方法(MATLAB、Lingo、SAS等)--看些历年的题--做一些老题。
②如果参加数学建模竞赛，一定要分工明确，安排好各个环节大家的工作，而且要有领头的人，很多问题难以确定时，需要有人拍板的。
③参加国内赛，论文和解题的思路还是要比较严谨一些的好，解题的各个环节基本都要有，要比较完整才能得高分;美国赛就要尽情的放开思路，把奇思妙想都放进去，一些想法建立的模型复杂难解也没有关系，可以提出解题思路即可。全网招募小白免费学习，测试一下你是否有资格。
想要了解关于数学建模方面的更多内容，可以了解一下广州中教在线教育科技有限公司(以下简称:中教在线)。成立于2010年2月，是国内从事互联网技能教商培训机构，生打3D建模、原画绘制、影视后期及设计类在线学习课程，为零基础入门学员提十全面立体的系统学习成长解决方案，致力于国内线上教育电业已有多年。
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②如果参加数学建模竞赛，一定要分工明确，安排好各个环节大家的工作，而且要有领头的人，很多问题难以确定时，需要有人拍板的。
③参加国内赛，论文和解题的思路还是要比较严谨一些的好，解题的各个环节基本都要有，要比较完整才能得高分;美国赛就要尽情的放开思路，把奇思妙想都放进去，一些想法建立的模型复杂难解也没有关系，可以提出解题思路即可。全网招募小白免费学习，测试一下你是否有资格。
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温馨提示：内容为网友见解，仅供参考
第1个回答 推荐于2017-05-17
①先看看书吧，最好一本国内的，一本国外的，数学建模书——推荐（数学建模(原书第4版)作者：(美)Brooks R. Cole William P.Fox Steven B. Horton Maurice D.Weir 叶其孝 姜启源 译），
姜启源，编的那本可以）。——学习相关的软件和数学方法（MATLAB、Lingo、SAS等）——看些历年的题——做一些老题
②如果参加数学建模竞赛，一定要分工明确，安排好各个环节大家的工作，而且要有领头的人，很多问题难以确定时，需要有人拍板的。
③参加国内赛，论文和解题的思路还是要比较严谨一些的好，解题的各个环节基本都要有，要比较完整才能得高分；美国赛就要尽情的放开思路，把奇思妙想都放进去，一些想法建立的模型复杂难解也没有关系，可以提出解题思路即可。
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姜启源，编的那本可以）。——学习相关的软件和数学方法（MATLAB、Lingo、SAS等）——看些历年的题——做一些老题
②如果参加数学建模竞赛，一定要分工明确，安排好各个环节大家的工作，而且要有领头的人，很多问题难以确定时，需要有人拍板的。
③参加国内赛，论文和解题的思路还是要比较严谨一些的好，解题的各个环节基本都要有，要比较完整才能得高分；美国赛就要尽情的放开思路，把奇思妙想都放进去，一些想法建立的模型复杂难解也没有关系，可以提出解题思路即可。
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第2个回答 2019-05-21
以下建议针对非数学系的新人，可以有计划的学习，不过别忘记，比赛是3个人的事情，所以下面涉及的知识仅靠一个人是不太可能胜任的（不排除有大牛人），这时候队友的分工协作就尤为重要了。
首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的，又有ACM经验的话，那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学（比如当年的我）来说，应该是没有什么算法的经验了，所以恒心和毅力，对队友的信任，以及RP值（这点我超级自信）就非常重要了。
模型方面：姜启源的那本《数学模型》第三版，谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了，不用抱着一堆书结果什么都看不了。
算法的实现对于数学建模起着决定性的作用，一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样，追求log
n或者n或者nlog
n的算法复杂度，只要能出结果就行，10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊，要好多年才出结果。
1、
动态规划（工序调度，排课表，排比赛场次）
2、
0-1规划（投资，下料，运输）
3、
线性规划（投资，下料，运输）
4、
图的一系列问题（深度广度搜索，遍历，TSP，着色等等）
5、
网络流（多半转化成规划问题）
6、
最好能掌握神经网络，遗传，模拟退火，蚁群，禁忌搜索中的一种或多种，因为离散的赛题多半是组合优化的问题，大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的（二维下料，排课表，TSP等等），所以启发式算法就显得尤为重要，比如遗传算法，MATLAB7.X已经有这个工具箱了，但是一定要弄清原理，知道怎么编码，怎么确定种群规模和遗传代数，怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟，怎么跳离局部最优。
软件方面：
1、
C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。
2、
MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。
3、
LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobal
Solverà
Use
Global
Solver）
然后是我不擅长的连续模型（可以说完全不懂，囧）。这个对编程能力的要求相对低一点，但是数学基本功要好，主要涉及的知识是数理统计和微分方程。
统计类问题：聚类，判别，单因素多因素方差分析，回归，拟合，还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型，听说很好用，但是我不会。
微分方程：不说什么了，这个我完全不懂，应该就是什么龙格库塔那类的，用MATLAB算参数的，其他的我也不说什么了，说得太多只能暴露我的无知。
以上就是我的一点点心得，希望可以对参加数学建模的同学有帮助，如果不仅仅是为了比赛获奖，当作一项爱好也是不错的选择。本回答被网友采纳
首先是我擅长的离散型的模型。如果你是计算机专业的，又有ACM经验的话，那么你可以大展身手了。不过对于非计算机专业的同学（比如当年的我）来说，应该是没有什么算法的经验了，所以恒心和毅力，对队友的信任，以及RP值（这点我超级自信）就非常重要了。
模型方面：姜启源的那本《数学模型》第三版，谢金星的《优化建模与LINDO/LINGO软件》就可以了，不用抱着一堆书结果什么都看不了。
算法的实现对于数学建模起着决定性的作用，一般要会以下算法。不过不用像计算机专业的那样，追求log
n或者n或者nlog
n的算法复杂度，只要能出结果就行，10min还是20min都可以。不过千万不要用LINGO求解TSP啊，要好多年才出结果。
1、
动态规划（工序调度，排课表，排比赛场次）
2、
0-1规划（投资，下料，运输）
3、
线性规划（投资，下料，运输）
4、
图的一系列问题（深度广度搜索，遍历，TSP，着色等等）
5、
网络流（多半转化成规划问题）
6、
最好能掌握神经网络，遗传，模拟退火，蚁群，禁忌搜索中的一种或多种，因为离散的赛题多半是组合优化的问题，大多数模型在现有算法能力下是没有精确解的（二维下料，排课表，TSP等等），所以启发式算法就显得尤为重要，比如遗传算法，MATLAB7.X已经有这个工具箱了，但是一定要弄清原理，知道怎么编码，怎么确定种群规模和遗传代数，怎么确定遗传概率和交叉概率。怎么避免早熟，怎么跳离局部最优。
软件方面：
1、
C/C++/JAVA/BASIC。随便会一种就可以，C的算法效率绝对比MATLAB高出很多，所以一般的算法还是用C实现吧。
2、
MATLAB。很无敌的数学软件，不多介绍了，最好能掌握神经网络工具箱和遗传算法工具箱的使用方法。算法的话，它可以实现的的C/C++也可以，用什么就看个人喜好了。
3、
LINGO。很无敌的规划模型的求解软件，对于离散模型来说，这个必须掌握。别忘记求解的时候在“全局最优”复选框前打钩，不然结果可能是局部最优。（LingoàOptionsàGlobal
Solverà
Use
Global
Solver）
然后是我不擅长的连续模型（可以说完全不懂，囧）。这个对编程能力的要求相对低一点，但是数学基本功要好，主要涉及的知识是数理统计和微分方程。
统计类问题：聚类，判别，单因素多因素方差分析，回归，拟合，还有那叫什么灰色预测的和时间序列分析的模型，听说很好用，但是我不会。
微分方程：不说什么了，这个我完全不懂，应该就是什么龙格库塔那类的，用MATLAB算参数的，其他的我也不说什么了，说得太多只能暴露我的无知。
以上就是我的一点点心得，希望可以对参加数学建模的同学有帮助，如果不仅仅是为了比赛获奖，当作一项爱好也是不错的选择。本回答被网友采纳
第3个回答 2012-07-05
first of all，看建模书，推荐姜启源那本，了解建模的大概框架，作用方式，对它有一定了解过后学习软件，首当其冲MATLAB，这是建模最基本也是应用最全的软件，当然有些同学精通C语言，也不错。然后学些统计软件，SPSS,SAS等。这些都因地制宜，对于编程来说，核心内容是算法，对matlab有一定了解之后一定要看看各种算法，现在用的多的有神经网络，模拟退火算法等等，对各种算法了解之后才能在建模比赛中游刃有余。
第4个回答 2012-07-08
我感觉也是先分析三五篇论文，对整个建模有个概念，然后各组员根据能力分工，侧重学自己需要的内容。主攻模型建立和算法的组员要和主攻编程的组员衔接好，提出的算法要能实现。总体来说主攻编程的组员要累些，要学数学理论，也要学程序实现。建议另外两人多拓宽知识面，在建模的时候能把其他地方用到得思路引到解决建模问题上来，这样能好点。
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