在数模竞赛中负责编程的同学需要学习哪些知识? 首先，理解编程并非仅指编写复杂代码，而是通过使用合适的软件工具为建模团队提供解决方案。Matlab、SPSS、Origin、Visio等软件是编程同学应掌握的工具，特别是SPSS，能解决统计学问题，如2012年国赛葡萄酒评价问题。编程同学应该会使用相关软件让模型产出满意结果，而非代码的长度或质量。

若需快速学习编程，推荐Matlab，因其语法简单，能解决大部分问题。《Matlab完全自学一本通》能提供所需的基础知识。《数学建模算法与应用》中的代码实例也十分有用。在比赛中遇到难题，应及时查阅Matlab官方帮助文档或相关论坛寻求技巧。

LaTeX是写作排版工具，不建议编程同学学习，而应鼓励写作同学掌握。编程同学应与建模同学紧密合作，共同完成比赛题目。

对于美赛E、F题，理解其主题（环境科学与政策）与国赛风格相似，但题目量大、英文原版阅读难度较高。赛前，中文翻译版会逐渐发布，理解英文原版是关键。模型假设、建立、求解、可靠性分析与假设检验、模型应用是数学建模竞赛的基础步骤。快速阅读他人工作，结合自身水平建立模型是关键。求解时，需给出具体答案，预测或优化模型结果。建立模型后，应用模型评价的三点：优点、不足与推广。

在比赛时，时间紧迫，应快速构建模型，给出合理结果。利用剩余时间，可对模型进行灵敏度分析，验证合理性与稳定性。若时间允许，可将模型应用到现实问题中，提升价值与影响力。

总体而言，编程同学需掌握软件使用技能，快速构建模型，给出结果，同时具备应用模型解决实际问题的能力。在团队合作中，编程同学应与建模同学紧密配合，共同完成数模竞赛。