数学建模常用的软件有MATLAB、Python（搭配NumPy、SciPy等库）、R语言、Maple、Mathematica、Excel、Lingo、GAMS等。
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数学建模软件选择
数学建模是应用数学方法来解决实际问题的过程，它通常需要使用专门的软件工具来辅助完成模型的构建、求解和分析，以下是一些常用于数学建模的软件，它们各自适用于不同类型的问题和建模需求。
1. MATLAB
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 高性能数值计算和数据分析 | 强大的矩阵运算能力，内置丰富的数学函数库 | 较为复杂的学习曲线，许可证费用较高 |
2. Python
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 通用编程语言，拥有大量科学计算库 | 开源免费，社区支持强大，可扩展性强 | 性能可能不如专业数学软件 |
3. R
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 专注于统计分析和图形表示 | 开源免费，拥有大量的统计和图形包 | 主要用于统计分析，通用性有限 |
4. GAMS
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 高级建模系统，专注于优化问题 | 适合处理线性、非线性和混合整数优化问题 | 学习曲线陡峭，用户界面不如其他软件直观 |
5. Mathematica
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 符号计算能力强大 | 强大的符号计算和图形绘制能力 | 许可证费用较高，学习难度较大 |
6. Excel
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 电子表格软件，具备一定的建模功能 | 用户界面友好，易于学习和使用，广泛应用于商业领域 | 功能相对有限，不适合处理复杂数学问题 |
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7. Maple
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 符号计算和数值计算相结合 | 强大的符号计算能力，提供多种工程计算工具 | 许可证费用较高，用户群体相对较小 |
8. SciPy/NumPy (Python库)
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| Python科学计算的基础库 | 开源免费，社区活跃，文档完善 | 需要一定编程基础，性能依赖于Python解释器 |
9. SPSS
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 统计分析软件 | 适合进行复杂的统计分析和数据挖掘任务 | 主要针对统计分析，通用性有限 |
10. Stellar
| 特点 | 优点 | 缺点 |
| 面向方程的建模软件 | 用户友好，适合处理动态系统和时间序列分析 | 功能相对专业，不适合所有类型的数学建模问题 |
选择合适的数学建模软件通常取决于具体的问题类型、个人技能和偏好以及资源可用性，对于需要高性能数值计算的问题，MATLAB可能是一个好选择；而对于需要大规模数据处理和机器学习的问题，Python可能更为合适，对于初学者来说，Excel和R因其易用性和广泛的社区支持可能是较好的起点。
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