数学建模（数模）中常用的软件可分为以下几类，根据功能和应用场景进行归纳：

一、通用编程与数值计算类

MATLAB

- 提供丰富的数值计算、数据可视化及符号计算工具，适合快速建模和仿真。

- 拥有大量内置函数库（如NumPy、SciPy），适合工程与科学领域。

Python

- 通用编程语言，语法简洁且支持AI算法库（如NumPy、SciPy、Pandas）。

- 社区活跃，适合处理大数据和复杂算法。

R语言

- 专注统计分析和图形绘制，提供大量统计函数（如lm、ggplot2）。

二、专业领域优化与规划类

GAMS （General Algebraic Modeling System）

- 用于线性规划、整数规划等优化问题，支持与CPLEX、Gurobi等求解器集成。

AMPL （Mathematical Programming Language）

- 通用数学建模语言，可描述复杂模型并与优化求解器配合使用。

三、统计与数据分析类

SPSS & SAS

- 专业统计软件，适合数据挖掘、回归分析等任务。

四、可视化与工程仿真类

MATLAB & COMSOL

- MATLAB提供基础绘图功能，COMSOL专注多物理场仿真（如结构分析、热传导）。

3D建模工具

- 如《手绘建模》《CAD建模号》，适合快速构建三维模型及场景优化。

五、其他辅助工具

Mathematica：

符号计算与数值分析的结合，适合复杂数学建模。

Notepad++ / VSCode：轻量级编辑器，适合代码编写与调试。

总结建议

选择数模软件时需结合具体问题类型：

通用计算：优先考虑MATLAB或Python；

优化问题：GAMS或AMPL更合适；

统计分析：SPSS或R语言是首选；

可视化需求：MATLAB或专业仿真软件（如COMSOL）。

此外，掌握Python的社区资源（如开源库和算法示例）能显著提升建模效率。