数学建模需要掌握哪些编程语言和技术？
数学建模需要掌握MATLAB、Python、SAS、Lingo等编程语言。数学建模：就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（MathematicalModeling）。不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。
数学建模美赛编程要求
美赛作为建模大赛中的一项比赛，需要能够使用matlab进行编程，因此需要熟练运用matlab进行编程。
数学建模比赛 编程学习
数学建模的重点是解决问题，编程只是计算的手段， 计算的工具有好多， 比如matlab，统计计算工具等等。
数学建模中的编程
就拿数学建模来说，建模的过程是要将一个实际的问题简化为一个可以用数据和很简短的语言能表示出来的问题，然后通过数学工具解决这个问题，比如说概率，微积分，等等。当然数学里面还有很多可以解决实际问题的算法，比如说线性规划、拟合、回归等等很多。因为实际问题的数据可能会比较复杂，按照某个算法用人脑一步步求解往往会很麻烦。因此通过计算机编程可以编出来算法的程序，直接给数据，计算机就可以算出来。说白了就是人来建立模型，然后编程算法用计算机来计算模型中的答案，比如最优解。要想自己编程序需要对这个算法有足够深的认识。事实上很多算法前人都写好了C或C++的源程序，当然用matlab会更省事一些。数学建模与编程关系：1、数学建模更像是从现实世界到数学抽象的过程。要经历把现实问题理想化的步骤，其间必须要决定舍弃哪些影响甚微的多余因素，好简化问题；只有简化了问题才能提出模型。2、编程更像是在抽象空间本身提出问题，解决问题。这么说来，编程问题反而更像“纯粹”的数学问题。因为程序世界本身就是基于0、1建立起来的抽象世界，编程更像是在抽象世界里，解决抽象问题。所以它一般不需要考虑对哪些因素作取舍。3、在这二者分别发展的情况下，它们各自的触角越伸越广泛，相互的边界也是日渐模糊的。比如图像处理、图像识别等等，虽然是编程问题，但它距离现实已比“一步之遥”还要近了。或者从另一个角度说，像这种问题是数学建模和编程通力合作解决的。
