以参加过数学建模竞赛的过来人来说，入门学习数学建模竞赛其实很简单，需要赛前准备+论文写作技巧即可，赛前准备包括了解什么是数学建模？数学建模如何报名？数学建模如何组队并提交论文，论文写作技巧包括数学模型的学习和数学建模工具的准备，很荣幸参加华为杯并且获得了二等奖，下面我将详细介绍如何入门参加数学建模？
2023年研究生数学建模竞赛二等奖
什么是数学建模？
首先，让我们了解一下什么是数学建模？数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。
数学建模是将现实世界中的实际问题转化为数学问题，并通过建立数学模型来解决这些问题的过程。这种方法可以帮助我们更好地理解自然规律和社会现象，并且在工程、医学、经济学等领域都有广泛的应用。
一个成功的数学建模需要经过以下步骤：
1. 发现实际问题：首先，需要深入调查研究实际问题，了解问题的背景、现状和相关信息，明确问题的目标和限制。
2. 简化问题：对实际问题进行分析和简化，将其转化为数学问题，并尽可能减少问题的复杂性。
3. 建立数学模型：根据实际问题的特点和限制，使用数学工具和语言建立数学模型，模型应该能够准确地表达问题的规律和特征。
4. 求解模型：使用计算机程序或数学软件求解数学模型，得到模型的解析解或数值解。
5. 检验模型：使用实际数据对模型进行检验，验证模型的准确性和有效性，并对模型进行优化和改进，得到新模型。
数学建模的重要性在于，它可以帮助我们更好地理解实际问题，找到解决问题的有效方法，并提高我们解决实际问题的能力，具体地，参赛数学建模的一般步骤如下：
1. 参赛团队组建：参赛团队应包括2-3名成员，分别负责不同的任务，同时具备不同的专业背景和技能，以便在建模过程中发挥各自的优势。
2. 问题定义与分析：团队需要明确建模的目标和问题，并对问题进行详细的分析和描述。
3. 确定模型假设：根据问题特点和限制，确定模型的假设条件和边界，并对模型复杂度进行评估。
4. 建立数学模型：根据假设条件和边界，使用数学工具和语言建立数学模型。
5. 求解模型：使用计算机程序或数学软件求解数学模型，得到模型的解析解或数值解。
6. 模型评估与优化：使用实际数据对模型进行评估，并对模型进行优化和改进。
7. 论文撰写：根据评估结果，撰写数学建模论文，并对模型进行详细的分析和讨论。
数学建模必备的模型
认识完什么是数学建模后，这里给大家总结了数学建模的十大模型算法，供大家学习使用，相关的模型和算法是直接可以复用到论文中，增强数学建模论文的论证性，相关的模型可以在本文的最后一节自学数学建模书籍推荐进行学习，以下为数学建模必备的模型和方法。
1. 线性规划模型：是一种常见的数学建模模型，用于求解目标函数在给定限制条件下的最大值或者是最小值。
2. 整数规划模型：是一种常用的约束条件下的最优化模型，用于求解一个或多个变量取特定值时的最大值或最小值。
3. 动态规划模型：是一种常用的动态规划模型，用于求解一个或多个变量的最优解。
4. 图论模型：是一种用于描述和分析复杂系统的图论方法，可以用于建立各种系统的模型。
5. 统计分析模型：是一种用于数据分析和建模的方法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、时间序列分析等。
6. 最小二乘法模型：是一种常用的数据拟合模型，可以用于拟合线性或非线性数据。
7. 参数拟合模型：是一种用于拟合非线性数据的模型，可以用于预测和控制系统的性能。
8. 非线性回归模型：是一种用于非线性数据分析的模型，可以用于描述和预测非线性关系。
9. 优化模型：是一种用于寻找最优解的数学模型，包括动态规划、梯度下降等。
10. 评价模型：是一种用于评估模型性能的数学模型，包括信息准则、模型比较等。
此外，还有一些其他的模型和方法，比如决策树、神经网络、灰色系统等，不同的模型和方法适用于不同的问题。在数学建模中，选择适合问题的模型和方法是非常重要的，需要根据具体情况进行选择和应用。
数学建模工具准备
在数学建模工具准备方面，首推MATLAB软件+Anaconda软件，可用于代码管理和数据处理，并且可以使用代码编程一些数学模型，其次是surfer软件，可以生成一些空间视图，对于地理数据的可视化很方面，最后是一款思维导图工具Draw.io软件，可用于绘制流程图。
MATLAB软件
MATLAB是一款主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境的软件，它是MathWorks公司开发的一种基于计算机的高级编程语言，可以用于科学计算、可视化和数据分析等领域。
MATLAB具有强大的数值计算、矩阵计算、科学数据可视化和非线性动态系统建模和仿真等功能，可以为科学研究和工程设计等工作提供有效的数值计算方法和工具。它的图形用户界面GUI易于使用，便于观察和操作，因此广泛应用于数据科学、计算机科学、工程学、物理学等领域。
Anaconda软件
Anaconda 是一个开源的包、环境管理器，包含conda、Python等180多个科学包及其依赖项，可用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，如SciPy包是一个科学计算包、Matplotlib用于绘图工具包、Scikit-learn用于机器学习工具包、Pandas用于数据处理和分析工具包。
surfer软件
surfer软件是一款画图软件，工作表支持数据统计、数据排序变换等功能，该软件是一款科学类的绘图工具，也是地质专业必备的软件，可以绘制各种专业的数据图，地貌图及趋势矢量图等，以下是绘制的时空转移图、等值线图、干旱空间图。
时空转移图
等值线图
干旱空间图
思维导图软件
Draw.io 是一个很好用的免费在线流程图绘制工具，可以利用Draw.io 绘制一系列的图表图形，包括流程图、UML 类图、组织结构图、泳道图、E-R 图、文氏图等等，适用于商务、工程、电气、网络设计、软件设计等诸多领域的专业绘图，利用该软件，做出的流程图案例如下所示：
BP算法程序流程图
BP网络结构
自学数学建模书籍推荐
以作者多年数学建模的经验，推荐以下五本书，用于数学建模自学准备，《数学模型-第五版》、《MATLAB在数学建模中的应用》、《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》、《数学建模竞赛-第2卷》、《数学建模算法与应用-第2版》，熟练学习并使用上述书籍的技巧，定能在实际的建模竞赛有帮助。
《数学模型-第五版》
数学建模入门教材，本书可作为高等学校各专业学生学习数学建模课程的教材和参加数学建模竞赛的辅导材料，基本的数学模型可以学习这本书籍。
《MATLAB在数学建模中的应用》
从数学建模的角度介绍了MATLAB的应用，书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》
从实际应用的角度出发，以大量的案例详细介绍了MATLAB环境下的统计分析与应用，可以在实际应用案例中学习和使用MATLAB软件，从而为数学建模打下基础。
《数学建模竞赛-第2卷》
本书收录的论文都是从近6年中获奖论文中精选出来的有创造性和代表性的优秀论文，保持了参赛论文的原貌，用于学习数学建模论文再合适不过。
《数学建模算法与应用-第2版》
该书例题配有Matlab或Lingo源程序，便于没有编程基础的读者快速入门，同时很多程序隐含作者多年的编程经验和技巧，将编程与算法结合使用。
以上，作者以自己参加多年的实际数学建模的经验做个总结，涉及了解什么是数学建模、数学建模必备模型和工具，以及，推荐五本数学建模书籍可以作为在前期数学建模准备阶段，“机会永远都是留给有准备的人”，相信经过充分的建模前期的准备，一定能让你有更多的收获。
三年互联网数据分析经验，擅长Excel、SQL、Python、PowerBI数据处理工具，数据可视化、商业数据分析技能，统计学、机器学习知识，持续创作数据分析内容，点赞关注，不迷路。