美国数学建模竞赛（MCM/ICM）中常用的软件可分为以下几类，综合多个权威来源整理如下：
一、编程与数值计算工具
MATLAB - 提供矩阵运算、数据可视化、算法开发等强大功能，包含丰富的工具箱（如优化、图像处理、深度学习等）。
- 优势：语法简洁，适合快速实现复杂数学模型。
Python
- 简洁易学的脚本语言，支持NumPy、Pandas、SciPy等库进行高效数值计算和数据分析。
- 优势：社区活跃，资源丰富，适合数据处理和机器学习任务。
R语言
- 专注统计分析和图形绘制，拥有ggplot2、dplyr等强大包，适合数据挖掘和结果可视化。
二、数据处理与分析工具
Lingo
- 用于线性规划、整数规划等优化问题，语法简洁且求解效率高。
SPSS
- 统计分析与数据挖掘软件，支持回归分析、聚类分析等经典方法。
Stata
- 专业统计软件，擅长绘制高级图表（如百分比图、散点图）和进行时间序列分析。
三、绘图与可视化工具
OriginPro
- 功能强大的数据分析和科学绘图工具，支持3D绘图和交互式图表。
Visio
- 用于创建流程图、网络图、组织结构图等，支持自定义模板。
Gephi
- 开源网络分析工具，适合动态分布图、社交网络可视化等复杂场景。
四、排版与文档工具
LaTeX
- 基于TeX的排版系统，可生成美观的学术论文，支持公式编辑（如MathType插件）。
- 常用模板：MCMthesis（官方推荐）。
MathType
- 专业数学公式编辑软件，支持复杂公式输入和导出为LaTeX格式。
五、其他实用工具
Mathpix： 可将手写或图片中的数学公式转换为LaTeX代码。 Jupyter Notebook
Git & VSCode：版本控制和代码编辑工具，提升开发效率。
总结
美国数模竞赛中， MATLAB和 Python因易用性和功能全面性成为主流选择， R语言在统计分析领域具有优势， LaTeX则保障论文排版质量。根据具体问题需求，参赛者可灵活搭配工具，例如用MATLAB进行核心计算，Python处理数据，R进行可视化，最后用LaTeX整合成果。