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数学建模--什么是数学建模？数学建模应该怎么准备？
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系统架构设计师 - 模拟题 - 案例题（二）
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数学建模系列（2/4）：建模入门
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增强现实：MATLAB在3D数学建模的关键作用
MathWorks公司开发的MATLAB（矩阵实验室）是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它专门设计用于工程师和科学家进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。
备战2024年全国大学生数学建模竞赛：湖羊养殖场空间利用率优化
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工程数学与数学建模在编程与算法设计中的应用（下）
数学建模是现代科学与工程的核心方法之一，它通过将现实世界中的问题抽象为数学模型，从而实现对复杂系统的分析、预测和优化。在计算机科学领域，工程数学和数学建模为算法设计和系统优化提供了强大的理论支持。通过结合数学与编程，我们能够构建高效、可扩展的系统，解决实际工程中的各种复杂问题。
随笔1：数学建模与数值计算
数学建模与数值计算 是将实际问题通过数学公式和模型进行描述，并通过计算获得模型解的过程。这是数学建模中最基本也是最重要的环节之一。
数学建模系列（1/4）：数学建模简介
数学建模是将现实中的问题转化为数学语言，通过构建数学模型加以解决的一门强大工具。其应用广泛，涵盖了从工程、金融到生物学等多个领域。
Matlab数学建模实战应用：案例4 - 图像处理
图像处理是计算机视觉和数字图像处理领域的重要组成部分，通过数学建模和算法对图像进行分析和处理，可以实现图像增强、图像分割、图像识别等功能。
数学建模系列（4/4）：Matlab建模实战
Matlab（Matrix Laboratory）是MATHWORKS公司开发的一个高效数值计算和可视化工具，广泛应用于科学研究、工程计算、金融分析和数据处理等领域。Matlab提供了丰富的函数库，支持矩阵运算、数据分析、算法开发和仿真等功能，非常适合用于数学建模。
MATLAB与R语言在建模中的合作与应用（下篇）
通过综合利用 MATLAB 强大的数值计算能力和 R 语言灵活的统计建模工具，可以帮助开发者在复杂的建模项目中取得更加优异的效果。
MATLAB与R语言在建模中的合作与应用（上篇）
MATLAB 和 R语言 是科学计算和数据分析领域最常用的两种工具。MATLAB 以其强大的矩阵计算能力和丰富的工具箱而著称，而 R 语言在数据分析、统计建模和数据可视化方面有着独特的优势。
数学建模算法与应用 第6章 微分方程建模及其求解方法
微分方程是描述自然界中变化过程的重要数学工具。在物理、化学、生物学以及工程等领域，许多问题都可以通过微分方程来建模。通过对微分方程的求解，可以更好地理解和预测系统的动态行为。
数据分析之数据预处理、数据建模、数据可视化
数据分析是指从大量的数据中提取有用的信息和关系的过程。数据预处理、数据建模和数据可视化是数据分析的三个重要环节。
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