关于“考研的运筹学难吗”有以下3不同说法,内容仅供参考:第1种说法:难。考研运筹学难度相对较高,需要掌握大量数学知识和抽象的模型,计算方法也比较繁琐。此外,知识点众多,应用性强,考试难度较大。虽然考试或平时课程习题不会出太难,但计算和建模的思维难度都有提升,需要对原理有更深的理解。第2种说法:不难。整体的内容偏数学,但是不是很难。真的不难! 在学习的过程中,主要以一些主干知识和定义的理解为主,考研初试大概偏重于计算,但计算量不会特别的大,只是说一个反复计算,旋转迭代的过程。
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运筹学难不难
运筹学并不是太难。
1、运筹学主要研究各种最优化的方法和理论,例如线性规划、非线性规划、凸优化、非凸优化等,需要掌握很多基础的数学知识,尤其是线性代数部分。其实这些数学知识点并不是太难,但必须提前掌握,不然对于运筹学的一些思路步骤理解起来就很困难了。
2、对于本科生来说,运筹学主要是学习课本上的知识,例如线性规划,涉及到单纯形法、内点法、对偶问题等,只要上课认真听课、按时完成作业,期末考试认真复习,考试拿到高分还是不难的。当步入研究生或者博士以后,所研究的内容不再局限于课本。
3、而是要和实际项目相结合,需要对复杂的问题分析、建模,虽然会在这个过程中建立许多假设,但最终建立的模型也会比书本上学习到的复杂很多。如何对模型求解将会是一个非常有挑战的问题,因为我们需要考虑很多问题:这个问题是否存在最优解。
4、使用什么方法能够求解最优解,哪种方法是最高效的,我们是否还能进一步提高最优解,如何保证得到的一定是最优解,如果没有办法计算最优解该怎么办。这一些列的问题都大大增加了解决问题的难度。,难于不难,主要取决于你的目的。
组合优化、随机优化
1、运筹学大多数内容不太难,尤其是涉及到算法的内容,比较容易上手。总的来说,大体上有三个方向,连续优化、组合优化、随机优化。每个方向都有一些比较难的内容,open的问题也还是有很多,尤其组合优化领域,到处都是NP问题。
2、课程学习方面,稍微难一些的课程有凸分析(如果泛函分析或者实分析这类学的挺好就应该没什么问题),图论(智力游戏,固定套路比较少,证明都是现想),随机优化的内容理论上都有点难度,排队论、MDP等(需要随机过程基础),但应用层面很有意思。
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