目前针对数学建模的认知,绝大部分人还停留在数学建模竞赛阶段,并不知道数学建模才是数据领域非常重要的一种方法。
数学建模涉及的内容比较广泛,比如碎纸片问题中所涉及的图像识别及神经网络、小区开放问题中所涉及的车流模拟仿真、还有我们所熟知的滴滴出租车资源配置中所涉及的运筹调度。
或许数学建模的名字比较平庸,不像大数据概念那么火,但确是大数据研究的本源;数学建模的名字虽然带有“可怕的数学”,却是AlphaGo战胜其他棋手的人工智能算法的支撑;数学很讨厌,但却很有用。
数学建模不单单只是一个竞赛,更是一个改变和创新的方式,也是企业技术革命的重要法宝,爱上数学建模的你会一直很幸运。
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