所以对于建模的同学来说 ， 不仅需要了解一些基础的模型 ， 这个看建模书就可以 ， 而且需要熟悉一些论文查找平台 ， 不管是中文的 ， 外文的 ， 都需要了解一些 。对于参数的设置 ， 则需要结合问题来看 ， 一般来说 ， 由于问题需要考虑实际情况 ， 并且只是理想建模 ， 参数不宜太多 ， 能用低维解决尽量用低维解决问题 。除了《数学模型》这本书之外 ， 尽可能地提高真正的数学功底吧 。
尤其是线性代数和概率统计的水平 。至于物理等其他水平 ， 则有机会涉猎就涉猎一点 。由于我本人以前读物理的 ， 对物理模型比较敏感 ， 因此做A题可以吃一点便宜 。编程：一般最好是读EECS电子 ， 计算机等需要编程的同学 ， 在有C/C ， Java这些基础语言的基础之上我觉得最需要了解的就是MatlabOctave ， 对于数学建模竞赛来说 ， 学会使用MatlabOctave在原则上基本上就够用了 ， 但是有一些封装特别好的商业软件 ， 比如SPSS和SAS ， Lingo这些具体解决一类用途的软件 ， 时间有多可以学学 ， 没有时间就算了 。
【华为杯数学建模查重严格吗,数学建模是如何查重】SPSS由于比较无脑 ， 建议学习 ， 今年我们赛区还是有国一选手单纯使用SPSS而获奖 ， 我本人十分佩服 。Python也是一个不错的语言 ， 我现在本人也在学 ， 对于数据这一块来说 ， 是不错的 。但是吴恩达还是提出了 ， 做机器学习 ， 最好上手还是使用Octave或者说Matlab ， 等以后开发再说别的语言 。这里就推荐一本入门书 ， 《数学建模算法与应用》更多的代码 ， 还是从比赛或者实战中学 ， 也可以从论坛中学 。
写作：写作一般来说是比较轻松的活 ， 这一点在我前一篇文章已经说了 ， 可以通过阅读前人的文章进行学习 。如果你是理科生 ， 可以学习一下LaTeX排版 ， 如果以后写论文主要还是使用Word ， 用好Word就好了 。在国赛当中 ， 组委会推荐的还是使用Word ， 美赛虽然没有说用哪一种软件好 ， 但是我还是见过使用latex在最后编译的时候出错导致满盘皆输 。
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