数学建模各种软件对比(MATLAB/Lingo/SAS/SPSS)

作者:数学建模老司机
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首先可以说,任何一个软件都有局限性,相对来说,MATLAB已经算是最好的了。下面依次点评。
(1)MATLAB【综合】
最为全面的数学建模软件,用处绝对不仅仅限于数学建模竞赛,在科研和工程中都有很多的应用,说是世界第一科学软件也不为过。无论是数值计算,还是运筹优化,亦或是数据分析,使用MATLAB都可以完成。不过越全面的软件,往往有一个缺点都不可避免,就是做任何一个方面都不是很方便,MATLAB也是如此,除了矩阵运算,其他方面的功能虽然都有,但都比不上相关的专业软件。比如,运筹优化不如Lingo,数据分析不如SAS等。
(2)Lingo【运筹优化】
运筹优化问题的推荐软件。任何一项数学建模竞赛,优化问题起码占据半壁*,如果你问我,只准备一个模型,该准备哪一个,我会毫不犹豫回答你:优化类模型。任何一个比赛,都会涉及到运筹优化,这也是一类能极大拉开论文档次的题目(不像统计类和预测类问题一样大家都比吹水)。优化类问题不仅模型重要,结果也很重要,因此,一款好的软件是必备工具。
(3)SAS【数据分析】
统计类问题的最佳选择。SAS是世界最大的私人软件公司,世界500强90%都在使用SAS,大数据时代下,数据类问题时有出现,SAS绝对是数据处理的最好工具。尽管目前SAS在中国的市场占有率并不是很大,但从建模专业性上来说,统计软件SAS的功能毫无疑问是最强大的。
(4)SPSS【数据分析】
统计软件非常多,SPSS是很出名的一个,SPSS的最大特点是简单,容易入门。很多数学建模比赛拿过一两次奖的,都自称自己会且仅会使用SPSS。个人感觉,SPSS在处理某些问题是还是比较方便的,运气好的话,水个奖估计问题也不是太大,不过要想做到更高的水平,只会用SPSS的还是去歇着吧。
(5)mathematica【综合】
一款非常适合数学系学生使用的软件,拥有最强大的符号运算功能。近年来mathematica致力于在中国的数学建模竞赛中推广该款软件,尽管使用率远不及matlab,不过在很多问题上还是有自己独特的优势。

其他,如R,Python,C++(语言属性更大);Eviews,Maple,Minitab,Splus(软件属性更大)等,自行了解。

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