1、MATLAB
MATLAB中文名叫矩陣實驗室，MATLAB裡的所有運算都是以矩陣為基礎的，所以想學好MATLAB，線性代數是必須的，互動介面非常友好，並且支援全中文介面，MATLAB不算是一門程式語言，自身就是一個數值運算及繪圖的平臺，程式設計語法和C非常相近，有一定C語言基礎的同學找本入門教材/算例走一遍流程就能上手。非官方統計，MATLAB使用者佔每年參賽者半數，並且許多學校的賽前培訓備戰也以matlab作為基礎培訓軟體。是我最推薦的數模軟體(除非你會python)。
學過matlab的同學都知道這個梗“matlab除了不會生孩子剩下什麼都會”。
優點：好上手 好繪圖 網上的教學資源多 算例多 什麼都能幹。
缺點：什麼都能幹，但是處理特定問題時表現一般，算例就會少很多。
2、Python
配上好用的編譯器，比如Pycharm。“何以解憂，我有python”
python配上好用的編譯器也是一個無所不能的存在，現在很多學校很多專業已經用pathon取代了C成為了基礎計算機教學語言。Python也是需要線性代數基礎的，運算可以針對單個元素，也可以針對向量、矩陣。有了好使的編譯器圖形互動介面也很友好，Python最最最大的優點是有許多AI演算法的第三方包，而且是開源的，如果你使用Python作為建模軟體，再熟悉如何使用社群，基本可以把美賽變成一個改程式碼的搬磚活動，比如大資料處理的很多演算法，函式最佳化求極值的演算法，在Python社群有開源共享的算例和原始碼，你要做的就是迅速結合你的題目讀懂原始碼然後改編實現你自己的程式碼。
優點：配上各種編譯器基本上啥都能幹，解決特定問題能力極強，社群資源豐富。
缺點：可能需要現學很多東西，準備週期長。
3、C語言
C基本上理工類學生都有接觸，同時也是計算機等專業的考研核心語言，運算比較快，是個底層計算機語言，極差特別大，上手個人感覺不是太友好。對於初次接觸數模的同學，能用python或者matlab 還是先緊著後兩者吧。對於計算機、通訊類的同學當然哪個熟悉使用哪個。
4、R 以及Origin
R就是傳統意義上資料處理、分析、繪圖的軟體，某些經濟統計類的同學相對熟悉一些。學有餘力的情況下作為輔助繪圖、分析軟體是個不錯的選擇，每年只用R得獎的隊伍也有不少，我小夥伴的三經濟隊伍使用的就是R，成功拿到了2019M獎。
Origin則是專業的資料繪圖軟體，是很多理工科學生科研搬磚的必備工具，繪圖簡易且精美，就是需要花不少時間上手學習。
美賽Tips
1、參賽三人最好是三人均會使用同一款軟體，便於交流和改bug，其中一兩個成員會使用其他軟體作為一個輔助路子。
2、另一個問題，新手如何快速學習一款新的軟體/程式語言呢？
對於有一定程式設計基礎的同學基本上看看幫助文件和經典教材，再輔助幾個經典的算例就能快速上手，計算機語言實質都是相通的。
對於零基礎的萌新，建議從經典教材開始結合影片網課，循序漸進，然後做些課後練習，算一些算例，讀一些簡單的建模小論文，花20天左右從Hello world開始直至可以使用軟體熟練繪圖、處理資料為止。（關於如何使用指標，各種樹等高階用法建模競賽一般用不著，可以暫時跳過。）
1、MATLAB
MATLAB中文名叫矩陣實驗室，MATLAB裡的所有運算都是以矩陣為基礎的，所以想學好MATLAB，線性代數是必須的，互動介面非常友好，並且支援全中文介面，MATLAB不算是一門程式語言，自身就是一個數值運算及繪圖的平臺，程式設計語法和C非常相近，有一定C語言基礎的同學找本入門教材/算例走一遍流程就能上手。非官方統計，MATLAB使用者佔每年參賽者半數，並且許多學校的賽前培訓備戰也以matlab作為基礎培訓軟體。是我最推薦的數模軟體(除非你會python)。
學過matlab的同學都知道這個梗“matlab除了不會生孩子剩下什麼都會”。
優點：好上手 好繪圖 網上的教學資源多 算例多 什麼都能幹。
缺點：什麼都能幹，但是處理特定問題時表現一般，算例就會少很多。
2、Python
配上好用的編譯器，比如Pycharm。“何以解憂，我有python”
python配上好用的編譯器也是一個無所不能的存在，現在很多學校很多專業已經用pathon取代了C成為了基礎計算機教學語言。Python也是需要線性代數基礎的，運算可以針對單個元素，也可以針對向量、矩陣。有了好使的編譯器圖形互動介面也很友好，Python最最最大的優點是有許多AI演算法的第三方包，而且是開源的，如果你使用Python作為建模軟體，再熟悉如何使用社群，基本可以把美賽變成一個改程式碼的搬磚活動，比如大資料處理的很多演算法，函式最佳化求極值的演算法，在Python社群有開源共享的算例和原始碼，你要做的就是迅速結合你的題目讀懂原始碼然後改編實現你自己的程式碼。
優點：配上各種編譯器基本上啥都能幹，解決特定問題能力極強，社群資源豐富。
缺點：可能需要現學很多東西，準備週期長。
3、C語言
C基本上理工類學生都有接觸，同時也是計算機等專業的考研核心語言，運算比較快，是個底層計算機語言，極差特別大，上手個人感覺不是太友好。對於初次接觸數模的同學，能用python或者matlab 還是先緊著後兩者吧。對於計算機、通訊類的同學當然哪個熟悉使用哪個。
4、R 以及Origin
R就是傳統意義上資料處理、分析、繪圖的軟體，某些經濟統計類的同學相對熟悉一些。學有餘力的情況下作為輔助繪圖、分析軟體是個不錯的選擇，每年只用R得獎的隊伍也有不少，我小夥伴的三經濟隊伍使用的就是R，成功拿到了2019M獎。
Origin則是專業的資料繪圖軟體，是很多理工科學生科研搬磚的必備工具，繪圖簡易且精美，就是需要花不少時間上手學習。
美賽Tips
1、參賽三人最好是三人均會使用同一款軟體，便於交流和改bug，其中一兩個成員會使用其他軟體作為一個輔助路子。
2、另一個問題，新手如何快速學習一款新的軟體/程式語言呢？
對於有一定程式設計基礎的同學基本上看看幫助文件和經典教材，再輔助幾個經典的算例就能快速上手，計算機語言實質都是相通的。
對於零基礎的萌新，建議從經典教材開始結合影片網課，循序漸進，然後做些課後練習，算一些算例，讀一些簡單的建模小論文，花20天左右從Hello world開始直至可以使用軟體熟練繪圖、處理資料為止。（關於如何使用指標，各種樹等高階用法建模競賽一般用不著，可以暫時跳過。）