大一能參加數學建模嗎？

1樓：

可以先通過提高自身的建模能力再參加建模比賽，學習建模的話你可以參加數維杯每年舉辦的夏令營或者冬令營，這個培訓是系統的數學建模學習

報名主頁：http://www.

nmmcm.org.cn/Home/Mobile/activity_detail/id/13

2樓：Tirose

建模和自己專業學的沒很大關係，很多東西要現學現賣。一定要勇於嘗試，認真對待。很多人到大四都不知道建模到底是啥，不嘗試永遠不知道那是什麼。

3樓：Juson

完全沒問題，像我這樣的數學渣，成績在三四十分徘徊，程式設計也不會，完全的小白，但是你去聽老師上課講的，自己看看書，把模型看懂了，會一兩個軟體，幾個模型，加上自己獨特的思維，足矣！

4樓：

大一我報了國賽（應該算大一跟大二的交際，大二剛開學的時候國賽）和美賽，在隊伍裡面也算主要的輸出點，美賽H獎（當時沒有經過系統化的培訓，主要是跟大一的同學參加著玩玩），國賽二等獎，自己也擔任隊長。

個人認為數學建模的門檻並沒有想的那麼高，在大學競賽裡面算比較大眾化的了，主要還是看個人的思維養成。

5樓：張浩馳

看看這篇文章，你會獲得一些思路

6樓：

完全OK。

可以購買一些數學建模的入門書來看，也可以參加學校的集中培訓。數學建模用到的知識面很廣，其中有一部分不需要太深入的數學基礎，只要好好學，很容易學懂的。因為數學建模比賽有好幾個題目，側重不同的方面，美賽還有交叉學科建模，可以主攻1到2個拿手的方向。

一般來說，微分方程模型是乙個必考方向，如煙霧擴散，汙染物傳播，水流等，需要較多的數學知識，不建議你主攻。

圖論模型（包括組合模型）也很常考，具備一定的線性代數能力，圖論基礎以及程式設計基礎的，如你現在的情況，學起來容易上手，也完全有能力做好，建議主攻。

資料處理也是經常遇見的，需要一些統計知識，程式設計一般用R和python，也可以多了解一下，很有用。

優化模型（離散，連續）也算常見，需要一些優化知識和相關軟體應用（lingo,matlab），不是特別複雜，也可以多了解一下，要是學有餘力可以主攻。

這是我粗略分的乙個大類，數學建模涵蓋的知識面很廣，學習後收穫很大，能高效增加數學知識與處理問題的能力。最後，使用matlab軟體（或R,python,mathematica）是十分重要的，學起來不難，然後英語寫作與閱讀文獻也很重要，這幾個方面也要多學習研究。