一、综合类数学建模平台
MATLAB - 强大的数值计算、矩阵操作及绘图功能，集成丰富工具箱（如优化工具箱、信号处理工具箱）。
- 适合工程、物理、经济等领域建模。
Python
- 通用编程语言，搭配NumPy、SciPy、Pandas等库，适合数据处理、数值计算和可视化。
- 可扩展性强，支持并行计算和分布式任务。
SPSSPRO
- 覆盖数学建模常用模型（如回归分析、聚类分析），操作简单且免费。
- 适合数据驱动的建模和统计分析。
GAMS （General Algebraic Modeling System）
- 优化建模工具，支持线性规划、非线性规划等复杂问题，减少算法编写负担。
二、专业领域软件
Mathematica
- 数学分析型软件，自动创建高保真函数图形，集成数百种标准数据格式。
LINDO
- 专注于非线性规划、方程组求解，适合工程优化问题。
Maple
- 数学和工程计算软件，涵盖微分方程、统计分析等，被全球超96%高校和81%财富企业使用。
三、辅助工具与平台
Jupyter Notebook
- 支持交互式数据分析，集成Python、R等语言，便于代码编写与结果可视化。
Graphviz
- 用于图论应用，可绘制网络结构、动态图等，适合社交网络分析、路径规划等场景。
AMPL （Algebraic Modeling Language）
- 优化建模语言，与数值求解器集成，适合线性/非线性规划问题。
四、学习与竞赛推荐
MATLAB和 Python是竞赛主流工具，建议优先掌握。
SPSSPRO适合快速统计分析， GAMS适合复杂优化建模。
参考教材如《数学建模教程》（附MATLAB介绍）。
总结
选择软件时需结合具体问题类型：
数据处理与分析： Python、MATLAB、SPSS 优化问题
快速原型开发：MATLAB、Python
学术论文：Mathematica、Maple
建议从Python和MATLAB入手，再根据需求扩展到其他工具。