¿Qué algoritmos básicos se deben aprender al participar en el modelado matemático?
También conocido como método de simulación aleatoria por computadora, también conocido como método de experimento estadístico. Puede probar la exactitud de su modelo mediante simulación.
2. Procesamiento de datos, como ajuste de datos, estimación de parámetros e interpolación.
En las competiciones, a menudo nos encontramos con una gran cantidad de datos que deben procesarse y la clave para procesarlos. Los datos se encuentran en estos métodos. Generalmente, con la ayuda de Matlab, muchos problemas relacionados con el ajuste se pueden resolver cuando se combinan con gráficos.
3. Algoritmos para problemas de planificación:
Incluyendo programación lineal, programación entera, programación multivariada, programación cuadrática, etc., hay muchos problemas relacionados con la competencia y la planificación, y puede; Se puede decir que se pueden utilizar muchos modelos. El problema se simplifica a un conjunto de desigualdades como restricciones y varias expresiones funcionales como funciones objetivas. Para este tipo de problema, la solución es la clave.
Estos problemas generalmente se pueden resolver utilizando el software linguo. Dijkstra, Floyd, Prime, Bellman-Ford, flujo máximo, emparejamiento bipartito, etc. Ninguno de estos algoritmos es difícil para quienes están familiarizados con ACM.
5. Problemas en el diseño de algoritmos informáticos:
El diseño de algoritmos incluye: programación dinámica, búsqueda de retroceso, método de divide y vencerás, método de ramificación (encontrar soluciones enteras), etc. .
6. Tres algoritmos no clásicos importantes en la teoría de la optimización:
a) Recocido simulado (SA)
b) Red neuronal (NN)
c) Algoritmo genético (GA)
7. Algoritmo de cuadrícula y método exhaustivo
8. Método de discretización de problemas continuos
Porque las computadoras solo pueden hacerlo. manejar problemas discretos. Pero en realidad, la mayoría de los datos son continuos, por lo que los problemas continuos deben discretizarse y luego resolverse mediante computadoras.
Por ejemplo, ideas como sustituir diferencias por diferenciales y sustituir sumas por integrales son métodos comunes para discretizar problemas continuos.
9. Métodos de análisis numérico
Estudia principalmente métodos de cálculo numérico para la resolución de diversos problemas matemáticos, especialmente métodos y algoritmos para la implementación informática.
Incluyendo: aproximación numérica de funciones, diferenciación numérica e integración numérica, soluciones numéricas de regresión no lineal, álgebra numérica y soluciones numéricas de ecuaciones diferenciales ordinarias.
Utilice principalmente matlab como solución.
10. Algoritmo de procesamiento de imágenes
Esta parte utiliza principalmente matlab para el procesamiento de imágenes.
Incluyendo mostrar imágenes, ejecutar instrucciones de resolución de problemas, etc.