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我就自己的经验说一下,可能不全面
首先,我们用MATLAB的最主要的用途是来画图的,就像楼上说的MATLAB画图功能还是很强大的,一般的图应该都能解决。
其次,求一些最优问题。MATLAB提供了比较强大的线性运算的工具,线性回归、差值、拟合等实现起来都很方便。
最后,也是相对不是很不好学的就是使用MATLAB仿真了。simulink工具箱功能很强大,想要学通是要花一定时间的。而且往往论文成功的关键就在仿真结果上,很多队伍因为不会仿真,不能拿出合理的结果值,而得不到理想的成绩。对于它的学习你可以下一些资料,这方面的比较多,可以去学校图书馆的检索数据库中找,自动化、信息方面的专业应该会开这门课,可以去听听。当然,对于仿真还有很多其他方法,编程能力强的也是很有优势的,我们去年参加国家比赛时就是用Java来实现仿真的。
相关学习资料在网上都可以搜到,数学中国论坛上比较全,不过需要积分来换,不很方便。
以上是我参加国家及现在备战国际赛得一些经验。希望能够对你有用。
首先,我们用MATLAB的最主要的用途是来画图的,就像楼上说的MATLAB画图功能还是很强大的,一般的图应该都能解决。
其次,求一些最优问题。MATLAB提供了比较强大的线性运算的工具,线性回归、差值、拟合等实现起来都很方便。
最后,也是相对不是很不好学的就是使用MATLAB仿真了。simulink工具箱功能很强大,想要学通是要花一定时间的。而且往往论文成功的关键就在仿真结果上,很多队伍因为不会仿真,不能拿出合理的结果值,而得不到理想的成绩。对于它的学习你可以下一些资料,这方面的比较多,可以去学校图书馆的检索数据库中找,自动化、信息方面的专业应该会开这门课,可以去听听。当然,对于仿真还有很多其他方法,编程能力强的也是很有优势的,我们去年参加国家比赛时就是用Java来实现仿真的。
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2024-10-28 广告
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楼主是参加大学生建模竞赛吗?我去年参加的,还拿了个小奖,嘻嘻,MATLAB对于数学建模用处是非常大的,编程可以不用MATLAB,但是MATLAB自带的那些数学分析程序非常厉害,下面是几点必学的数学建模中的MATLAB知识,主要都是数值分析中的东西:
几个重要算法
线性规划与非线性规划
MATLAB作图:二维,三维都要,图画的漂亮对于数学建模很重要的哦
分为:1、 散点图
2、 曲线图
3、 曲面图
矩阵:矩阵的输入输出基本知识是MATLAB的基础
微积分:
1、 极限
2、 导数、极值
3、 积分
4、 无穷级数
5、 常微分方程
线性代数:
1、 矩阵的建立、操作、运算
2、 向量组的相关性
3、 方程组的求解
4、 特征值、特征向量
5、 二次型
应用性:
1、 数据处理问题
2、 优化问题
这些都是必学的MATLAB中的box
几个重要算法
线性规划与非线性规划
MATLAB作图:二维,三维都要,图画的漂亮对于数学建模很重要的哦
分为:1、 散点图
2、 曲线图
3、 曲面图
矩阵:矩阵的输入输出基本知识是MATLAB的基础
微积分:
1、 极限
2、 导数、极值
3、 积分
4、 无穷级数
5、 常微分方程
线性代数:
1、 矩阵的建立、操作、运算
2、 向量组的相关性
3、 方程组的求解
4、 特征值、特征向量
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应用性:
1、 数据处理问题
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其次,求一些最优问题。MATLAB提供了比较强大的线性运算的工具,线性回归、差值、拟合等实现起来都很方便。
最后,也是相对不是很不好学的就是使用MATLAB仿真了。simulink工具箱功能很强大,想要学通是要花一定时间的。而且往往论文成功的关键就在仿真结果上,很多队伍因为不会仿真,不能拿出合理的结果值,而得不到理想的成绩。对于它的学习你可以下一些资料,这方面的比较多,可以去学校图书馆的检索数据库中找,自动化、信息方面的专业应该会开这门课,可以去听听。当然,对于仿真还有很多其他方法,编程能力强的也是很有优势的,我们去年参加国家比赛时就是用Java来实现仿真的。
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最后,也是相对不是很不好学的就是使用MATLAB仿真了。simulink工具箱功能很强大,想要学通是要花一定时间的。而且往往论文成功的关键就在仿真结果上,很多队伍因为不会仿真,不能拿出合理的结果值,而得不到理想的成绩。对于它的学习你可以下一些资料,这方面的比较多,可以去学校图书馆的检索数据库中找,自动化、信息方面的专业应该会开这门课,可以去听听。当然,对于仿真还有很多其他方法,编程能力强的也是很有优势的,我们去年参加国家比赛时就是用Java来实现仿真的。
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基本指令要记,会上机操作,在网上下几本matlab书边看边学
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数组、向量计算。基本指令肯定要会
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