学习数学建模需要自己思维敏捷，还要掌握建模必备的数学基础知识，常用的各种算法，还要掌握一些使用的数学软件（如Mathematica、 Matlab、 Lindo、Lingo、SPSS)的使用和开发

1建模基础知识、常用工具软件的使用

一、掌握建模必备的数学基础知识(如初等数学、高等数学等)，数学建模中常用的但尚未 学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。

二、,针对建模特点,结合典型的建模题型,重点学习一些实用数学软件(如Mathematica、 Matlab、 Lindo、Lingo、SPSS)的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个 软件求解的问题。

例如，贷款买房问题:某人贷款8万元买房，每月还贷款880.87元，月利率1%。(1)已经还贷整6年。还贷6年后，某人想知道自己还欠银行多少钱，请你告诉他。(2)此人忘记这笔贷款期限是多少年，请你告诉他。

这问题我们可以用Mathematica、Matlab、Lindo、Lingo等多个不同软件包编程求解2建模的过程、方法

数学建模是项非常具有创造性和挑战性的活动,不可能用些条条框框规定出各种模型如 何具体建立。但一般来说，建模主要涉及两个方而第一，将实际问题转化为理论模型第 二,对理论模型进行计算和分析。简而言之,就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。 这个过程可以用如下图1来表示。

3常用算法的设计

建模与计算是数学模型的两大核心,当模型建立后,计算就成为解决问题的关键要素了， 而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，建议大家多用数学软件(Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS等)设 计算法，这里列举常用的几种数学建模算法

(1)蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法， 同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法，通常使用

Mathematica、 Matlab软件实现)。

(2)数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理， 而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具)。

(3)线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于 最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件 实现)。

(4)图论算法(这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到 图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备，通常使用Mathematica、Maple作为工