精华内容
下载资源
问答
  • 听几节数学建模的课程,向其他人了解一下他们参赛的时候是什么样的(了解数学建模); 看看模型(学思路); 多看数学建模的论文(学怎么些论文,怎么组织语言,怎么排版); 多做题; 3、学习的资料 《数学建模》...

    1、常见误区

    • 需要高水平的数学功底;
    • 软件是最重要的,学会了使用软件,就会了数学建模;

    2、需要做的事情

    • 听几节数学建模的课程,向其他人了解一下他们参赛的时候是什么样的(了解数学建模);
    • 看看模型(学思路);
    • 多看数学建模的论文(学怎么些论文,怎么组织语言,怎么排版);
    • 多做题;

    3、学习的资料

    • 《数学建模》 姜启源
      1
    • 《数学建模算法于应用》 司守奎
      2
    • B站搜索“小石老师”,学习基本的模型
    • 历年的优秀论文

    4、软件

    • MATLAB
    • MMA
    • SPSS
    • LINGO
    • EXCEL
    • 八爪鱼,python(爬数据)
    • LATEX(写论文)
      需要有模板
    • WPS、office(排版)
    • 墨迹公式

    5、成员分工

    • 要清楚在组里做什么。

    参考

    B站视频:数学建模不知道怎么入手?数模会长一小时给你讲清楚

    展开全文
  • 如何入门参与数学建模

    万次阅读 多人点赞 2018-12-25 11:13:13
    数学建模感想 纪念逝去的大学数学建模:两次校赛,两次国赛,两次美赛,一次电工杯。从大一下学期组队到现在,大三下学期,时间飞逝,我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们,滴水之恩当...


    数学建模感想

    纪念逝去的大学数学建模:两次校赛,两次国赛,两次美赛,一次电工杯。从大一下学期组队到现在,大三下学期,时间飞逝,我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们,滴水之恩当涌泉相报,写下这篇感想,希望可以给学弟学妹们一丝启发,也就完成我的想法了。拙劣的文笔,也不知道写些啥,按顺序随便写写吧。

    我是怎么选择建模的:

    大一上,第一次听到数学建模其实是大一上学期,not大一下学期。某次浏览网页偶然发现的,源于从小对数学,哲学以及历史的崇敬吧(虽然大学没敢选择其中任何一个专业,尤其是数学和哲学,怕太难了,学不好),我就坚定了学习数学建模的想法。通过翻阅学校发的学生手册还是神马的资料,发现我们学校有数学建模竞赛的。鉴于大一上啥数学知识都没有,也就没开始准备,把侧重点放在找队友上。
    一次打乒乓球,认识了两位信电帅哥,以后也会一起打球。其中一位(M)很有学霸潜质,后来期末考试后,我打听了他的高数成绩,果然的杠杠滴,就试探性的问了下,要不要一起参加建模,嗯,成功!

    第二位队友是在大一上学期认识的(向她请教了很多关于转专业的事情),但是是第二学期找她组队的。老样子,打听成绩,一打听吓一跳,是英语超好,微积分接近满分的女生F(鄙人第二学期转入了她的学院)。果断发送邀请,是否愿意一起组队,嗯,成功。

    关于找队友:在信息不对称的情况下,优先考虑三人的专业搭配,比如或信电的小伙伴负责编程和理工科题建模,经济金融统计负责论文和统计建模,数学计算专业的全方位建模以及帮忙论文,个人感觉这样子比较好。由于建模粗略地可以分为建模,编程,论文,三块,整体上是一人负责一块的,但是绝对不能走极端,每个人就单单的负责一块,这样子的组合缺乏沟通和互动。应该要在培训中磨合,结合每个人的个人特点。主要负责哪几块,辅助哪几块。

    接下来就到了第一次校赛了:第一次还是挺激动的,因为之前问了几个学长学姐说,建模都是要通宵的,于是我们也做好了通宵的准备。第一次拿到的题目是关于一个单位不同工作部门不同饮食习惯的人,健康水平的关系。
    后来回顾过来,这其实是一个比较简单的统计分析题。但是想当年可没有这等觉悟,做题全靠office,对着题目想半天也不知道该怎么做。做的过程很痛苦,但是也很兴奋,校赛三等奖的结果证明了光有一股热情是不行的,需要恶补大量知识。

    推荐新手入门书目:

    数学模型(姜启源、谢金星)

    数学建模方法与分析.(新西兰)Mark.M.Meerschaert.

    第一本是姜老先生写的,很适合新手,在内容编排上也是国产风格,按模型知识点分类,一块一块讲,面面俱到。第二本是新西兰的,我是大二的时候看这本书的,只看了前面一部分。发现这本书挺适合新手,它是典型的外国教材风格,从一个模型例子开始,娓娓道来,跟你讲述数学建模的方方面面,其中反复强调的一个数学建模五步法,后来细细体会起来的确很有道理,看完大部分这本书的内容,就可以体会并应用这个方法了。(第一次校赛,就是因为五步法的第一步,都没有做到)。对了,还有老丁推荐的一本,美利坚合众国数学建模竞赛委员会主席Giordano写的A first course in mathematic modeling,有姜启源等翻译的中文版,but我没能在图书馆借到,所以没看过,大家有机会可以看看。

    怎么建模

    第一次国赛前的放假开始学校培训,我提前借了一大堆书,把卡都借满了。第一次国赛前的那次培训,对我而言,这段时期是收获最大的时期,比其他任何时间段都来得大。

    这段时间内,我们三个人都很辛苦。白天培训要学习很多知识,完了只能休息半天,然后开始比赛,周而复始。 之前我的打算是,白天上课学习,晚上回去复习当天的内容,再看些其他东西。But 我太高估自己了,晚上基本是玩玩三国杀之类的小游戏放松,然后第二天再去上课。嗯,心态放好,身体最重要。^_^

    通过这几次培训,基本上队伍形成了F专业写论文,我和M负责建模和编程。其中我偏重建模和全队调度。

    大家在培训的时候,要慢慢养成五步建模法:

    五步法说明:

     

    第一步:提出问题.

    大家可能会想,题目不是已经给出问题了吗? 是的,但是这里的提出问题是指:用数学语言去表达。首先,题目一定要通读若干遍,“看不懂,读题目;看不懂,读题目”,如此反复循环的同时查阅相关资料。这通常需要大量的工作,而且要根据题目的特点做一些假设。

    看的差不多了,就开始用数学形式提出问题,当然,在这之前,先引用或者定义一些专业术语。 接下来进行符号说明,统一符号(这点很重要,三个人之间便于沟通,论文便于展现),并列出整个问题涉及的变量,包括恰当的单位,列出我们已知或者作出的假设(用数学语言描述,比如等式,不等式)。 做完这些准备工作后,就开始正式提出问题啦。用明确的数学语言写出这个问题的表达式,加上之前的准备工作,就构成了完整的问题。

    这部分的内容反映到论文结构上,相当于前言,问题提出,模型建立部分。注意,刚开始建立的模型很挫没关系,我们随时可以返回来进行修改的。

    第二步:选择建模方法.

    在有了用数学语言表述的问题后,我们需要选择一个或者多个数学方法来获得解。 许多问题,尤其是运筹优化,微分方程的题目,一般都可以表述成一个已有有效的标准求解形式。这里可以通过查阅相关领域的文献,获得具体的方法。为什么不是查阅教材呢?基本上教材讲的都是基础的,针对特定问题的,教材上一般找不到现成的方法,但是教材依然是很重要的基础工具,有时候想不出思路,教材(比如姜启源那本)翻来翻去,会产生灵感,可以用什么模型。

    第三步:推导模型的公式.

    我们要把第二步的方法实现出来,也就是论文的模型建立部分。我们要对建立的问题进行变形,推导,转化为可以运行标准方法解答的形式。这部分通常是借鉴参考文献的过程,做一些修改,以适应本题的情况。

    第四步:求解模型.

    这里是编程的队友登场的时刻了。

    统计模型:SPSS,Eviews,Stata ,都是菜单式操作,easy的。

    数据分析:R,数据库SQL Server,IBM
    DB2

    微分方程:Maple,Mathematic,MATLAB

    运筹规划:Matlab,Lingo

    智能算法:Matlab,R

    时间序列:统计模型中的那些软件,或者R,Matlab

    图像处理:Matlab,C++

    总结: Matlab是必须的,再来个SPSS,一般情况下够用了。

    第五步:回答问题.

    也就是论文的讨论部分。这部分是对你整篇论文成果的总结,一定要写的有深度。除此之外,通常还要写上一些灵敏度分析,如果是统计模型的话,要有模型检验。论文通常会需要画一些图表,可以使用Matlab、R等软件来画跟数据有关的图,使用Visio或者PPT画流程图之类的图。

     

    关于比赛的一些个人体会

    1、国赛和美赛是有区别的

    国赛讲究实力,美赛讲究创新。 美赛不一定要多高级的方法,但是一定要有创意。而国赛,组委会往往是有一个模糊的“标准答案”在的,按部就班做下来就好了。

    注意不要一次性就建立复杂模型了,老外看重的是你的思维,你的逻辑,不像国赛,看重的是你的建模编程实力,要使用各种高大上的方法。

    拿到一个问题,可以先建立一个初等模型,讨论下结果;再逐渐放宽条件,把模型做的复杂一点。
    即 Basic model -> Normal model -> Extended model的思路。这个思维在美赛中很好,这么做下来基本都能得金奖的,鄙人这次也是按照这样的流程,拿了个金奖。

    2、文献为王

    文献为王。建模的题目,基本上是某个教授的研究课题,凭我们本科生的水平,基本上做不到对题目的深刻理解。所以要多看文献。

    看文献也有技巧:刚拿到题目,先查一下相关背景资料,了解题目是哪方面的。接下来看文献,找一下硕士论文,博士论文以及综述性质的文章,硕博论文一般都会详细介绍下整个课题的国内外研究情况,综述就更不用说了,它就是对大量原始研究论文的数据、资料和主要观点进行归纳整理、分析提炼而写成的论文。看完这些,就可以比较有深度地把握题目,也知道如果我们要进行创新的话,往哪方面走。

    接下来,可以根据小组三人讨论的结果,有针对性的看一下有深度的文献,文献看得多了,就可以考虑开始创新了,像爱因斯坦那样开辟相对论等新领域的创新,是很有难度的,但是我们可以退而取其次,不是有句话叫做“他山之石,可以攻玉”吗?
    我们要做的就是组合创新! 领域内组合创新,把一个学者的方法嫁接到另一个学者的模型上。 以及交叉领域创新,把把自然科学的知识用到社会科学上,或者用社会科学解释自然科学的结果等等。(这里就可以体现,跨专业建模队伍的先天优势了:不同专业对同一个问题的思维是不同的,可以擦出创意的火花)

    PS:图书馆有买很多数据库,可以免费看论文。免费的话google学术是无敌的,国内文献貌似没有良好的分享平台,实在找不到论文也可以百度文库死马当活马医。

    平时可以多注册一些网站,数学中国,校苑数模,matlab技术论坛,pudn程序员,研学论坛,stackoverflow等。上传些资料,攒积分要从娃娃抓起,不要等到比赛了看到好资料还“诶呀,积分不够”。

    想法很重要。建模思维是一种很难学习到的东西,站在巨人的肩膀上,多看文献,负责建模的同学辛苦了。

    3、掌握一点数据处理的技巧

    建模的题目,A.B两道题。基本上是一题连续,一题离散;一题自然科学(理工科),另一题社会科学(经济管理)。这样的分布的,大家平常做题的时候就可以有所侧重,曾经有一支美帝的队伍,专攻离散题,貌似拿了连续两届的outstanding.

    掌握一点数据处理的技巧是很有必要的。比如数据缺失值的处理,插值与拟合等。尤其是数据缺失值的处理,基本上A,B题都有可能涉及,建议熟练掌握。

    4、关于编程水平

    More generally,软件操作水平几乎决定了一个队伍的结果上限。MATLAB是必备的,必须要熟练掌握各种模型的实现。此外,SPSS(或者R)也是要掌握的。Mathematic和MATLAB的替代性很强,不掌握也没关系(仅在建模方面,mathematic 当然也是很强大的)。What’s more建模比赛举办这么多年,用到lingo的情况几乎很少了,也可以不学lingo. And 现在的题目动不动就要粒子群等智能算法,强烈建议大家至少熟练掌握一种智能算法.

    MATLAB推荐书目

    基础:

    MATLAB揭秘 郑碧波 译 (本书讲的极其通俗易懂,适合无编程经验的)

    精通matlab2011a 张志涌

    提升:

    数学建模与应用:司守奎 (囊括了各类建模的知识,还附有代码,很难得,工具书性质的)

    Matlab智能算法30个案例分析 史峰,王辉等

    《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》

    数字图像处理(MATLAB版) 冈萨雷斯 (13国赛碎纸片复原居然涉及了图像处理,所以列在这里了.可看可不看,太专业化了)

    书很多的.总之,要达到熟练运用matlab进行运筹优化,数据处理,微分方程的地步. 数理统计可以交给SPSS,R ,其中SPSS无脑操作上手快.

    5、格式规范:

    看国赛一等奖,美赛国内人得特等奖的论文,格式规范方面绝对很到位,大家可以参考。国外人的特等奖论文,大都不重视格式,人家的优势在于模型实力与创意、母语写作。所以在美赛格式规范方面,参考国内特奖的论文。

    PS:有时间的队伍可以学习以下Latex,用Latex写出来的论文,比word不知道好了多少倍。Latex书目推荐:

    LaTeX插图指南

    一份不太简短的Latex介绍

    LaTeX-表格的制作 汤银才

    参考文献常见问题集

    latex学习日记 Alpha Huang

    论坛:Ctex BBS

    结束语:

    什么是数学的思维方式?观察客观世界的现象,抓住其主要特征,抽象出概念或者建立模型;进行探索,通过直觉判断或者归纳推理,类比推理以及联想等作出猜测;然后进行深入分析和逻辑推理以及计算,揭示事物的内在规律,从而使纷繁复杂的现象变得井然有序。这就是数学的思维方式。

    -----------丘维声《抽象代数基础》前言

     

    PS:转载到学校等教育机构,给学弟学妹们学习是可以的,注明作者跟来处。如果是出于任何商业目的,比如用作微信公众号文章、媒体稿件、软文文案、营销型微博账号,不允许,或者应该主动提出愿意为之付出的稿费。

     

    前言  
        建模给我带来的是什么?
    组建你的团队
        1、专业合适即可
        2、协作是关键
        3、建模、实现、写作
    准备你的工具
        软件的准备
            1、论文的写作
            2、公式编辑器
            3、插图制作
            4、论文版本控制器
            5、团队资料笔记共享
            6、善用搜索引擎
        一些实用的网站
    做好知识储备
        建模前推荐看那些书
        基本模型和算法
        基本的数据处理方法
        有必要了解的些学科知识
    

    前言

    写下这些文字,希望我在数学建模上的经验能帮助各位。2017年11月4日更新。

     

    建模给我带来的是什么?

    1、简历上的更新。

    参加2016年国赛获得省一等奖,获得省一是比较容易的,可能相对国奖含金量不高。参加2016年参加美赛获得M奖,美赛的奖项有:Outstanding Winner(1%)、Finalist(1%)、Meritorous Winner(9%)、Honoralbe Mention(31)、Successful Participant(57%)。一般上只要提交了文章至少能获得成功参赛奖,国内美名其曰三等奖。在我看来参赛稍微用心获得H和M奖也是相对比较容易的,含金量最高的还是O奖。

    2、个人技能的实际提升。

    能够熟练的使用 Matlab、Python、Mathematica 编程解决实际问题,能够使用 Word、LaTex 写规范的论文,懂得团队之间的高效协作,可以使用 PPT、PS 等绘制所需的图片素材、信息检索能力大大提升等等。

    3、认知态度的改变。

    答主在参赛的时候就读的专业是计算数学,属于专业数学学科。大一大二在数院学习的感觉是不轻松,时常质疑学这些有什么用?例如高等代数,常微分方法,离散数学,偏微分方程等等,后来误打误撞参加了国赛和美赛才发现解决实际问题的基础就是这些平时看作生涩难懂的内容。建模竞赛其实也是一次学科的交叉竞赛,各个学科各有自己的优势,把自己的专业知识学好在建模时也就有了解决问题的基本能力。

    组建你的团队

    建模的第一步就是组建自己的团队。很多人在组队问题上有着一些观念上的偏执:

    • 专业要不同:理工管搭配
    • 男女比例协调
    • 明确分工:建模、编程、写作

    就以上三点说说我自己的看法。

     

    ①. 专业合适即可

    专业并非会对建模起到至关重要的作用,真正起作用的是作为建模人的你。自己对本专业知识的掌握程度,对高等数学、线性代数、微积分的学习是否用心了。其实在初等的建模中也并不会过多地涉及到这些内容,当然好的模型对这些知识的要求是必须的。踏踏实实、靠谱细心才会出成果。

     

    ②. 协作是关键

    俗话说男女搭配干活不累,但是累不累不还得看你是否有个能干的队友吗?通力合作,有默契的队伍才会有动力在比赛中坚持下去。小组内互相认识、互相了解才会在最累的时候互相支持。一个队伍需要的是你认可的凝聚力,而不是有一个人专门端茶倒水。

     

    ③.建模、实现、写作

    团队分工至关重要。我的理解团队分工应该是模型搭建、模型实现、论文写作这三个部分。建模是提供团队对问题的解决思路、方法;参与实现模型或者求解模型必须要求能熟练的通过各类软件对模型进行模拟、求解、检验;写作要求能对团队的前进方向有清晰的把握,通过准确的文字、图标对模型进行展示。

    但是实际中的分工并不是界限分明,数学建模是一个团队合作的过程,分工固然重要但是明确的分工界限容易限制建模的进度,禁锢思路。我认为在建模中的分工一定要有交叉,建模的同学也需要把自己理解的通过文字、公式准确的表达给写作的同学,负责模型的同学实现部分也要对模型的实现的最终结果有较好的可视化功底。

    每个人都应该具备基本的建模、模型实现、写作能力但是每个人的侧重点不同才是绝佳的组合。

    准备你的工具
    这部分主要谈谈使用哪些软件,包括编程工具、写作工具、绘图工具等,以及如何进行合作。

    软件的准备

    工欲善其事,必先利其器。软件列表参考如下:

    • - 编程工具(Matlab / Python / Mathematica )
    • - 统计建模(R / SPSS / Minitab)
    • - 论文写作(Word / LaTex)
    • - 公式编辑器(MathType)
    • - 插图制作(PowerPoint / PS)
    • - 流程图绘制(Visio)
    • - 版本控制器(SVN / Git)
    • - 团队资料笔记共享(有道云笔记)

    给出的参考软件只是个人建议,如果你有你擅长的工具也请务必使用自己擅长的,在学习成本和收益之间衡量下,自己是不是有足够的精力接触、学习新的软件,是否能用好它。

     

    1、论文的写作

    Word可能我们再熟悉不过了,但可能这种熟悉只限于时常听闻、把Word当做记事本等,但是你真的能熟练使用它的基本功能吗?例如,插入图片的版式之间的区别、页眉页脚的设置、段落行间距段前断后的距离,分栏等等。在图、公式、表格较多的论文上,排版稍不留意就会造成的混乱。图片的嵌入方式、表格的样式、公式图表的引用等等都是比较容易忽视的问题。如果能够熟练掌握Word它就是你手上的排版利器。

    现在有另一种选择,开始使用LaTex。把LaTex形容成一门“编程语言”我想是合适的,一行特定的字符对应着一个特定的样式,将样式进行组合就有了一个精美的模板。你要做的只是学习一些基本的语法,对模板进行填充就行了。Latex的一个缺点是不能实时预览,必须进行编译才能看到你的内容。
    另外,国赛的模板[1]你可以从http://www.latexstudio.net/archives/4253下载,美赛的模板[2]http://www.ctan.org/pkg/mcmthesis下载.。

     

    2、插图制作

    选择 PowerPoint 制作插图的原因,一方面是PPT的强大自定义形状功能,或者说式是 Office 系列自带的,PPT只是比较便于管理。,另一方面是自己对 PPT 的使用也较为熟练。PPT 的技能提升可以去阅读下秋叶老师的三分钟教程,在百度阅读_正版电子书在线阅读中搜索关键字“秋叶PPT-三分钟教程”即可。

     

     

    3、论文版本控制器

     

    SVN是一个代码版本控制器,简单描述SVN到底能做什么:它可以将你每一次的修改内容,对差异进行统计,同时你也可以随时恢复到过去相应版本。如果遇到多人操作了同一文件,SVN会自动整合在一起,如果改到了某个部分,会提醒解决冲突的地方。

    我们要做的是协作把论文写好,很多人包括我在内起初都是在制定好的模板上,每个人各自填充自己负责的部分最后再汇总,期间更有的是论文命名版本从版本1到N。或者还有同学只用一份论文文件,同时修改论文最多只能是一个人。这样的低效率你能忍吗?

    我的建议是,在讨论论文如何编写的时候分清有几个部分、每个部分该写哪些内容、谁负责哪些部分,然后将每个部分独立成一个空白文档,这些文件组成了一个主分支提交到服务器上,小组成员再利用SVN对其“检出”到本地,每个人在修改完各自的部分后再“提交”到服务器,其他成员“更新”本地文件即可。具体要怎么操作SVN请到搜索引擎上搜索相关内容。

    可能我以上所讲的东西你根本不能理解,没关系慢慢你就知道了:)

     

    4、团队资料笔记共享

    比较了几款笔记软件,如印象笔记、为知笔记、有道云笔。都使用了一段时间,印象笔记个人比较喜欢用它来归档纸质的文档,以及一些日常的笔记,至于团队合作上我还是比较喜欢使用有道云笔记。

    这不是广告

    有道云笔记的云协作可以给建模过程中的交流、文件共享带来极大的便利。但你可能也会说我可以用QQ群为什么要用这个软件。很重要的一点是有道云笔记有可视化的版本控制功能,之前用过QQ群的都知道,假如我上传了一个文件,下次再上传修改过的该文件你相信每个人都能保证用的是这个新文件吗?

    另外有道云笔记还支持在线预览pdf、word、txt文件,创建共享笔记(支持markdown)。有个值得分享的经验,组长在进度规划时可以以共享笔记的方式建立TODO列表,每半天在笔记中发布每个人应该完成的任务或应该解决的部分以及最迟时间,当任务完成时修改此笔记,利用删除线划去该字段。时间的控制在建模比赛过程也是很重要的!

    5、善用搜索引擎【等待完善】

    搜索文献时建议直接使用 Google 搜索。下面给出几个当时比较常用的几个网站:

    实用站点
    【数模知识库】http://www.shumo.com/wiki/doku.php?id=start
    【国赛官网】http://www.mcm.edu.cn/
    【美赛官网】http://www.comap.com/
    【美赛中文】http://www.mcmbooks.net/

    论坛
    【数学中国】http://www.madio.net/forum.php
    【校苑数模】http://www.mathor.com/mcm.php
    【数学建模与统计建模论坛】http://www.mathsccnu.com/forum.php
    【MATLAB技术论坛】http://www.matlabsky.com/

    源码
    【源码搜搜】http://www.codesoso.net/
    【Pudn】http://www.pudn.com/
    【Wolfram】http://demonstrations.wolfram.com/index.html
    【WolframAlpha】http://www.wolframalpha.com/

    文献
    【谷歌学术】https://scholar.google.com/
    【百度学术】http://xueshu.baidu.com/
    【中国知网】http://www.cnki.net/
    【万方数据】http://www.wanfangdata.com.cn/
    【维普网】http://www.cqvip.com/
    【Web of Science】https://www.webofknowledge.com/
    【PubMed】https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
    【ScienceDirect】http://www.sciencedirect.com/

    工具

    【英文修改】1Checker - Proofreading, Grammar Check, Smart Text Enrichment | for FREE

    【国家数据】http://data.stats.gov.cn/

    【书籍下载】Science Library - 一个开放、自由的书籍分享站

    【外文书籍】PDF Drive - Search and download PDF files for free.

    做好知识储备

    建模前推荐看那些书

    如果一定要给关于建模的参考书做个分类的话我会分成两类:基础类、工具类

    基础类书籍罗列了绝大部分基础数学模型,并有实际的问题分析建模求解;工具类主要是从数学软件(MATLAB等)的实践开始,给出问题的分析以及如何用软件求解模型,或者对模型该如何进行模拟。

    下面就不做细致分类了直接贴出我曾经真真实实用过的书

    《数学模型》- 姜启源
    数学建模入门教材,学校建模培训时就主要以这本书为参考书。大致模型有哪些应该熟悉一下。

    《数学建模竞赛入门与提高》- 周凯 , 宋军全, 邬学军
    有模型有代码可操作行强

    《MATLAB在数学建模中的应用》- 卓金武
    MATLAB能力提高必看

    《数学建模竞赛:获奖论文精选与点评》- 韩中庚
    一定要多看多学习优秀的论文

    《MATLAB智能算法30个案例分析》- 王小川, 史峰, 郁磊 
    算法一定要学透千万不能一知半解就拿来用

    《MATLAB神经网络43个案例分析》- 王小川, 史峰, 郁磊 
    人工智能算法的一类,一定要参透思想再用这个很关键

    《数学建模与数学实验》- 汪晓银 (编者), 周保平 (编者)
    MATLAB入门学习推荐

    另外更新我现在参考的几本最优化、机器学习、数据挖掘、计算方法的书:

    《机器学习》 - 周志华

    《统计学习方法》 - 李航

    《最优化理论与方法》 - 袁亚湘

    《最优化原理》 - 胡适耕

    《凸优化(中译)》 - Stephen Boyd

    《凸优化算法(英文)》 - Dimitri P.Bertsekas

    《Introduction to Numerical Analysis(英文)》- J.Stoer,R.Bulirsch

    《数据挖掘导论(中译)》 - Michael SteinBach

     

    另外不再提供任何电子版的资源,数学建模不是一场资源搜罗竞赛,更坏者变相买卖资源,知乎上已经这样助长歪风邪气了,尊重版权,珍惜时间,现在就拿起一本书开始学习吧!

     

    基本模型和算法

     

     

     赛前梳理的基本模型可以参考一下。

     

    一、优化类
    
    线性规划(运输问题、指派问题、对偶理论、灵敏度分析)
    整数规划(分支定界、枚举试探、蒙特卡洛)
    非线性规划(约束极值、无约束极值)
    目标规划(单目标、多目标)
    动态规划(动态、静态、线性动规、区域动规、树形动规、背包动规)
    动态优化(变分法)
    现代优化算法(贪婪算法、禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、粒子群算法、人群搜索算法、人工免疫算法、集成算法、TSP问题、QAP问题、JSP问题)
    模糊逼近算法
    
    二、图论
    
    最小生成树(prim算法、Kruskal算法)
    最短路径(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法、SPFA算法)
    匹配问题(匈牙利算法)
    Euler图和Hamilton图
    网络流(最大流问题、最小费用最大流问题)
    
    三&四、预测类&统计
    
    GM(1,1)灰度预测
    时间序列模型(确定性时间序列、平稳时间序列、移动平均、指数平滑、Winter方法、ARIMA模型)
    回归(一元线性回归、多元线性回归MLR、非线性回归、多元逐步回归MSR、主元回归法PCR、部分最小二乘回归法PLSR)(重点)
    Bayes统计预测
    分类模型(逻辑回归、决策树、神经网络)
    判别分析模型(距离判别、Fisher判别、Bayes判别)
    参数估计(点估计、极大似然估计、Bayes估计)
    假设检验(U-检验、T-检验、卡方检验、F-检验、最优性检验、分布拟合检验)
    方差分析(单因素、多因素、相关性检验)
    经验分布函数
    正交试验
    模糊数学(模糊分类、模糊决策)
    随机森林
    
    五、数据处理
    
    图像处理
    插值与拟合(Lagrange插值、Newton插值、Hermite插值、三次样条插值、线性最小二乘)
    搜索算法(回溯、分治、排序、网格、穷举)
    数值分析方法(方程组求解、矩阵运算、数值积分、逐次逼近法、牛顿迭代法)
    模糊逼近
    动态加权
    ES
    DWRR
    序列分析
    主成分分析
    因子分析
    聚类分析
    灰色关联分析法
    数据包络分析法(DEA)
    
    六、评价类
    
    层次分析法(AHP)
    模糊综合评价
    基于层次分析的模糊综合评价
    动态加权综合评价
    TEIZ理论
    
    七、图形类(重点)
    算法流程图
    条形图
    直方图
    散点图
    饼图
    折线图
    茎叶图
    箱线图
    P_P图
    Q_Q图
    Venn图
    矢量图
    误差分析图
    概率分布图
    5w1h分析法
    漏斗模型
    金字塔模型
    鱼骨分析法
    等高线曲面图
    思维导图
    
    八、模拟与仿真
    
    蒙特卡洛
    元胞自动机
    
    九、方程(进阶)
    
    微分方程(Malthus人口模型、Logistic模型、战争模型)
    稳定状态模型(Volterra 模型)
    常微分方程的解法(离散化、Euler方法、Runge—Kutta方法、线性多步法)
    差分方程(蛛网模型、遗传模型)
    偏微分方程数值解(定解问题、差分解法、有限元分析)
    
    十、数据建模&机器学习方法(当前热点)
    (注:此部分与数据处理算法有大量重叠)
    
    云模型
    Logistic回归
    主成分分析
    支持向量机(SVM)
    K-均值(K-Means)
    近邻法
    朴素Bayes判别法
    
    决策树方法
    人工神经网络(BP、RBF、Hopfield、SOM)
    正则化方法
    kernel算法
    
    十一、其他
    
    排队论
    博弈论
    贮存伦
    概率模型
    马氏链模型
    决策论
    (单目标决策:不确定型决策、风险决策、效用函数、决策树、灵敏度分析)
    (多目标决策:分层序列法、多目标线性规划、层次分析法)
    系统工程建模(ISM解释模型、网络计划模型、系统评价、决策分析)
    交叉验证方法(Holdout 验证、K-fold cross-validation、留一验证)
    
    附:简单建模方法
    
    比例关系
    函数关系
    几何模拟
    类比分析
    物理规律建模
    
    注:各类别之间方法可能有交叉
    

     

    放上一沓无敌好无敌全无敌清楚的资料(国赛和美赛通用),纯经管小组,无双修,零经验,美赛一等奖。

    有网盘里的,数学中国的,我们爱数模的,还有买的网课,不过别忘了去图书馆借几本书(高票推荐的书)系统的看看建模,以我整理的顺序开始分享吧。

    谨以此文纪念我的大学建模经历,并且在毕业前夕把我学到的、感悟到的都分享给大家,希望能给大家带去一点点帮助。

     

    建模经历: 大学参加了两次国赛,两次美赛。两次国赛赛区一等奖,美赛一等奖。所以,对于打算入门和刚开始接触数学建模的同学来说我还是希望分享一些自己的体悟,希望对你们有用~。~

     

    一. 关于建模竞赛、报名和参赛:

    这里简要介绍几个比较主流的建模竞赛

    (1)全国大学生数学建模竞赛:国赛一般指的是“高教社”杯数学建模竞赛

    报名:报名时间可能每个大学不太一样,有的大学要先进行校赛预选,大约是在5-6月开始报名,报名请关注学校相关教务处网站、数学学院网站。报名费300元(有的学校会返还报名费来鼓励大家积极参与,获奖的话说不定学校还会给丰厚的奖金呢~~)。以团队报名,每个队伍不超过3人(所以也可以2人或者1人),每队须有一个指导教师。(关于组队的注意事项后面会详细讲到)

    培训:有的学校会在暑假小学期组织建模培训,如果有的话,建议可以去听听~没有培训的话,就自己好好看看呗~

    比赛时间:比赛一般在每年9月中上旬举行,比赛时间是从某个周五的上午8:00开始,为期三天三夜,截止到次周一上午8:00。(关于时间的分配我在后面也会详细讲讲)

    比赛期间:参赛队伍可以在比赛期间利用图书、互联网资料帮助建模,有问题也可以请教老师,原则上不相互交流(原则上......)。本科组比赛有A,B两道题,需要选择其中一道题进行解答。PS:最后AB两题各个奖项数量相同,所以如果选A,B题的分别有7000,3000只队伍,国赛一等奖A,B题分别有20个名额,那么A题的获奖比例和B题是不同的,但是具体选做的人少的还是选容易的要自己斟酌~(关于换题在后面会讲讲)

    比赛提交:提交纸质版给数学学院,并且把论文、数据、程序打包压缩拷贝给相关老师。

    比赛答辩:初审进入国赛获奖名单的队伍需要答辩,每个省的初审进度可能不太一样,有的在9月底就会进行答辩,有的可能10月。答辩开始有一个3-5分钟的概要介绍,每个队伍选一个口齿伶俐的小伙伴上去讲就好。答辩的主要目的是验真,所以只要是自己做的应该没多大问题。答辩可能会问到关于模型、软件或者程序的问题。当然答辩也是可能挂掉的,挂掉了就降档。

    这里附上一个mcm国赛链接:全国大学生数学建模竞赛www.mcm.edu.cn/(然而这个网址可能并没有很多信息...)

     

    (2)美国大学生数学建模竞赛:

    报名:美赛报名比国赛复杂一些...这里我先把美赛官网的网址附上,然后我们再慢慢来说

    附上美国数模竞赛链接:COMAP: Mathematics Instructional Resources for Innovative Educators

    一般在下半年可以开始报名(具体时间忘记了,大约11月左右报名),Contests→Register for Contest(这里需要用指导老师的邮箱来注册,所以需要提前联系老师,确定老师愿意指导,用老师的邮箱号注册,每位老师最多指导2只队伍)。美赛报名费100美元,需要用VISA卡或者MASTER卡支付,如果有队员有当然最好,如果没有就找万能的淘宝吧~

    比赛时间:春节前后(这点很悲剧,也阻碍了很多人参赛,但是相信对于那些勇于放弃春节孜孜不倦投身于建模竞赛的同学们还是值得的),比赛时间四天四夜,早上9:00开始。

    论文提交:在网上提交,并且寄送纸质版到美国。

    没有大便(答辩)!

    奖状发放:大概4月左右网上自己下载获奖证书(大陆同学),对,就一个PDF而已...

    (3)全国统计建模竞赛:两年一次(单数年),比赛形式是在6月30日前提交论文

    (4)电工杯:不熟,sorry

    除此之外,还有什么深证杯、认证杯之类的......

     

    二.建模竞赛的好处:

    理工科的同学就把获奖当成打装备吧,你们懂得,等到快要保研、出国的时候简历上有那么几行还看得过眼的比赛获奖很有用,很有用,很有用(重要的事说三遍)。美赛对出国还是比较有用啦,毕竟还是国际比赛嘛,以前得特等奖的师兄那组去了剑桥大学和斯坦福...虽然特例不代表什么,但是有比没有好撒~

     

    三. 组队

    建模主要分为建模、编程、论文三个部分,但是要完全分开的你会发现人力资源闲置,所以推荐每位队员主攻其中两项左右。所以建议千万千万不要三个数学学院的同学凑一队!!!(如果三个啥子都会的数学大神凑一起也...没有...关系)。组队的时候大家容易发现每个队都想要至少一个数学学院的,然而通常并没有那么多数院的同学,而且数院的同学爱扎堆...有数学学院的同学是好的,但是其实数学学院的同学比其他学院并没有那么多优势...so,其实我自己觉得电气、软件、计算机的同学更好,建的了模,编的了程序,还写的了论文,卖的了萌...

     

    四. 时间分配

    常常有师弟师妹我建模要不要熬夜。当然,有不熬夜的也有取得了好成绩的,但是,大部分人需要熬夜。我想建议大家的是要适度地熬夜...比如前两天每天睡7-8个小时,第三天就熬一熬吧。关于时间分配,建模一般从周五早上8点开始,建议大家在中午之前确定好做A题还是B题,分别去看看哪个题更有思路一些,不要拍脑袋决定~选题很重要!选题很重要!选题很重要!一方面是获奖比例,我前面说过了;另一方面,没选好就要涉及到换题,我后面会再说说。吃完午饭最好就把题目确定下来,接下来下午和晚上把第一个问做出来,然后对第二个问开始着手解决。第二天,周六需要把第二问解决,第三问争取基本解决。第三天,完善,如果有第四问要解决第四问。至少在下午4点左右开始集中写论文,当然,其实从第一天解决第一问开始就要开始着手写论文,粘贴数据什么的,谁闲着谁就去写写论文。当然,时间分配要依据不同队伍的进度来,我只是给出一个参考而已~

     

    五. 换题

    很多同学会遇到“换题危机”,因为周五上午没有选好题,做到一半发现做不动了,就想换题。所以,可以换题,但是建议至少在周六上午之前,不然真的很难完成...

     

    六. 论文模板

    大家最好入手一本优秀论文集

    比如:《数学建模优秀论文精选与点评(2005-2010)》【摘要 书评 试读】

    《数学建模系列丛书:全国大学生数学建模竞赛赛题与优秀论文评析(2005年

    看看别人的论文层次,我还是给出一个粗略的论文模板:

    题目→摘要→模型假设→符号说明→模型的建立→模型的求解→模型评价→仿真测试→模型的推广→参考文献→附录

    你可以按照问题一、问题二、问题三分别来写

    PS:摘要最重要!摘要最重要!摘要最重要!(阅卷老师和答辩老师的大部分时间在看摘要,所以至少花2个小时左右写那短短的不起眼的摘要)模型评价很重要,你的Model好不好请用数据来说明,回带效果和预测效果都很重要。

     

    七. 常用软件和参考书目

    常用软件:Matlab, SPSS, Lingo, (SAS, R)

    除了上面两本优秀论文外,我还推荐以下书籍:(精选了几本,其实还有很多不过估计应该看不完)

    Matlab:用的最多,不解释

    SPSS:统计里面用

    Lingo:解规划问题,比较简单,就不推荐专门的书了

    SAS, R: 统计编程

    推荐书目:

    《MATLAB 在数学建模中的应用(第2版)》【摘要 书评 试读】

    《SPSS统计分析从基础到实践(第2版)(附光盘1张)》(罗应婷)【摘要 书评 试读】

    《数学建模算法与应用(附光盘1张)/普通高等院校“十二五”规划教材》(司守奎,孙玺菁)【摘要 书评 试读】

    我就不推荐姜启源那种书了...

     

    ---------------------------------------------分割线------------------------------------------------------------

    接下来,我想重点写写数模中常用的算法,但是今天应该是写不完了,所以下次再继续写吧~

    八. 算法

    下面我开始PO算法,我在这里只介绍一些比较经典的建模算法和程序,也会在后面介绍一些智能算法,边写边总结边回顾也是极好的~

     

    个人觉得其实没有必要很系统的学很多数学知识,这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文,其高明之处并不是用了多少数学知识,而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。
    数学知识

    归结起来大体上有以下几类:
    1)概率与数理统计,什么拟合了回归分析了
    2)运筹学,什么线性规划了
    3)微分方程;
    其实正式比赛的题目有A题B题,貌似大致规律是一道以离散问题优化,另一道以连续问题微分方程为主。所以有时候自己准备的时候可以有侧重。
    还有与计算机知识交叉的知识:计算机模拟或者说数值分析。
    假如完全没有学过,或者只学过一点概率与数理统计,微分方程的知识其实也没关系,可以自学啊,能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的才是最历害的嘛哈哈
    计算机知识
    其实数学建模还是在于模型,并不是ACM,要多牛X的编程能力。但是一些最基本的还是要回的,matlab,Mathematica等等。程序永远只是辅助你解题的。当然有计算机编程大牛是最好的。其实计算机数据处理,画图啊制表啊还是蛮重要的。
    除了以上两种知识,个人觉得还有论文的写作能力和资料搜索能力。
    写作能力
    数学建模最后交的是论文,文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易,有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。自己以前建模的老师也有参加阅卷的,他们发现格式不行啊,看起来表达不流畅就直接PASS掉了。还有啊那些阅卷老师也都是阅卷前临时培训,他们对题目的理解也很有可能不深的,所以你的论文能否表达清楚就很重要了!
    PS:建模阅卷一篇文章一般有两个老师评分,假如同样一篇论文十分制评分,有的老师评9分,有的老师评2分。然后只好pia啦pia啦各种讨论……而且听去阅卷的老师说,这种情况常发生。
    资料搜索能力
    个人觉得,3个人3天或者4天要解决一个全新的数学建模问题,有时候真的只好现学现用,所以找资料非常重要,能参考前人的思路就参考呗。
    关于学习资料
    去数学建模论坛上找吧,个人觉得最重要的还是看优秀论文或者自己动手试着做做。

                                                

    扫码关注本人微信公众号,有惊喜奥!公众号每天定时发送精致文章!回复关键词可获得海量各类编程开发学习资料!

    例如:想获得Python入门至精通学习资料,请回复关键词Python即可。

     

    展开全文
  • 数学建模个人经验谈——组队和分工.doc
  • 数学建模竞赛赛前准备及资源分享

    万次阅读 多人点赞 2018-09-05 10:26:23
    题主分别参加了2016年全国大学生数学建模竞赛、2017年美国大学生数学建模竞赛、2017年全国大学生数学建模竞赛和2018年美国大学生数学建模大竞赛以及一次学校的校内数学建模比赛——华南理工大学数理大赛。...

    题主分别参加了2016年全国大学生数学建模竞赛、2017年美国大学生数学建模竞赛、2017年全国大学生数学建模竞赛和2018年美国大学生数学建模大竞赛以及一次学校的校内数学建模比赛——华南理工大学数理大赛。有两次答辩经历。

    分别拿了2016年全国大学生数学建模竞赛广东赛区二等奖、2017年美国大学生数学建模竞赛一等奖、2017年全国大学生数学建模竞赛广东赛区一等奖(推荐国二)和2018年美国大学生数学建模大竞赛一等奖以及华南理工大学数理大赛三等奖。

    资源搜索和赛前准备

    赛前有几样东西很重要:一是学会文献检索和代码检索。很多人学会了文献检索,但并不重视赛前的代码检索。要知道,数学建模要求我们在三天之内解决几个问题,用代码实现并且将其以论文的形式表示出来,很多时候,代码并不是从0开始的。因此,赛前的代码积累就至关重要。

    文献检索推荐以下网站:

    谷歌学术检索:http://dir.scmor.com/google/

    另外,要充分利用好学校图书馆官网提供的期刊下载资源,例如:http://www.lib.scut.edu.cn/main.htm

    我在几次数学建模中均使用的是MATLAB编程,使用MATLAB的好处是:代码多、容易理解,安装包见下

    MATLAB2014a软件安装包及安装教程下载链接:https://pan.baidu.com/s/1xW7iMI4gB6EN0qMw-ZWm8Q 密码:alx9

    MATLAB推荐从MATLAB的官网学习:https://ww2.mathworks.cn/help/examples.html,代码规范又好看。

    那么,其他代码从哪里获取呢?

    一是在CSDN广泛搜集,这里需要提醒一下,搜集代码的时候,需要使用算法名字,而不是简单粗暴地检索“数学建模MATLAB代码”
    二是到github上搜索,这对于使用python编程解决问题的帮助尤为明显
    三是跑去百度文库检索,这里可以搜索到不少别人的数学建模成果、数学实验报告,代码
     

    这里分享一下我们的几次竞赛源码和论文
    2017美国大学生数学建模竞赛
    链接:https://pan.baidu.com/s/1ROT3pkdUxL_EbJGUY8FcdQ 密码:qfvj

    2017年全国大学生数学建模竞赛
    链接:https://pan.baidu.com/s/1QnA6-QaC0cBTLxJI3fZbYw 密码:bn03

    2018年美国大学生数学建模竞赛
    链接:https://pan.baidu.com/s/1m43oW0T6cV5cPEjsuzWi3g 密码:su3j

    另外分享一下近两年美赛O奖论文,大家可以参考学习他们的排版:https://download.csdn.net/download/m0_37201243/10869189

    以及16篇优秀论文绘图示例:https://download.csdn.net/download/m0_37201243/10869253

    此外,赛前我们还要学会论文写作,对于新手,我建议还是使用office或者WPS进行论文写作,而不是Latex,一是方便队员之间交流和分工,而不是将写作压力全部放到一个人身上,二是Latex和office比较,在数学建模比赛中没有占什么优势。

    那么,论文写作,我们要学会什么呢?

    具体可以表现为:论文绘图、论文表格制作、论文公式书写、论文标题及正文样式设置、论文目录生成、论文尾注、论文题注设置。
    这里列举用PPT绘制的模型图供参考(具体可以下载上面三个链接的资料)
     

    图1 模型图

    图2 模型图

     

    【作者简介】陈艺荣,男,目前在华南理工大学电子与信息学院广东省人体数据科学工程技术研究中心攻读博士。曾获2次华南理工大学三好学生、华南理工大学“优秀共青团员”、新玛德一等奖学金(3000元,综测第3)、华为奖学金(5000元,综测第3)、汇顶科技特等奖学金(15000元,综测第1),两次获得美国大学生数学建模竞赛(MCM)一等奖,获得2016年全国大学生数学建模竞赛(广东赛区)二等奖、2017年全国大学生数学建模竞赛(广东赛区)一等奖、2018年广东省大学生电子设计竞赛一等奖等科技竞赛奖项,主持一项2017-2019年国家级大学生创新训练项目获得优秀结题,参与两项广东大学生科技创新培育专项资金、一项2018-2019年国家级大学生创新训练项目获得良好结题、4项华南理工大学“百步梯攀登计划”项目,发表SCI论文3篇授权实用新型专利5项,在受理专利17项(其中发明专利13项,11项进入实质审查阶段)。
    我的Github
    我的CSDN博客
    我的Linkedin

    展开全文
  • 那些数学建模中我们踩过的坑 阿汪先生,现是一名积极奔三的……哦,是奔大三的在校大学生,参加过2018数学建模国赛、小美赛、美赛,拿了小美赛二等奖和美赛H奖(也就是俗称的二等奖)。最近看到很多学弟学妹对...

    那些数学建模中我们踩过的坑


      阿汪先生,现是一名积极奔三的……哦,是奔大三的在校大学生,参加过2018数学建模国赛、小美赛、美赛,拿了小美赛二等奖和美赛H奖(也就是俗称的二等奖)。最近看到很多学弟学妹对数学建模有兴趣,但不知道如何开始准备,所以阿汪先生就写了这篇 数学建模的“经验之谈”,供想接触数学建模的朋友来初步了解一下数学建模。
    (作者个人水平有限,仅供参考,欢迎大家评论留言补充。)


    一、数学建模常识

    1、什么是数学建模

      全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。该竞赛每年9月(一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天,72小时)举行,竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业(但竞赛分本科、专科两组,本科组竞赛所有大学生均可参加,专科组竞赛只有专科生(包括高职、高专生)可以参加)。同学可以向本校教务部门咨询,如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各省(市、自治区)赛区组委会联系。
       数学建模是利用数学工具解决实际问题的重要手段。数学教育不仅要教给学生数学知识,更要教给学生运用所学知识去解决实际问题。针对专科普系的学清特点教师要善于在教学中把数学的概念法则和解题方法进行模型化,使学生既能掌握数学的基础知识,又能应用数学知识解决生活和生产中出现的问题。【摘自 搜狗百科】
       就我个人经历来看,数学建模就是给你一个问题,让你根据已学得的数学模型来进行改进(套用、改参数、开脑洞),进而得出一个具有一定合理性的成果的一项课外活动。(当然,国赛看重结果,美赛看思维,合理有不同的解释)。

    2、数学建模的赛事

      数学建模是一项科技活动,基本上大到国内国际级的,中到企业级的,小到省级校级的都有。现在,一般较为人熟知的、例行举办且参数人员分布广、规模大的赛事有:全国大学生数学建模竞赛、数学中国数学建模国际赛、美国大学生数学建模,也就是俗称的“国赛”、“小美赛”、“美赛”。

    • 国赛:可以说最被认可、规模最大、含金量最大的一个赛事。三个人一队,花费3天3夜时间集中完成一道题目并提交论文报告。比赛奖项分类特等奖、国家一等奖、国家二等奖、省一、二、三等奖、成功参赛奖。由于往年获国奖以上的人不多,所以如果参赛并取得了国奖名次,这无疑是个人能力的一个证明。一般,国赛拿奖,校方会有奖金哦。获奖率极低。

    • 小美赛:首先,是要求用英文写作的数学建模赛事。获奖率还是令人开心的。其次,因为获奖率太让人开心,所以一般校方都把小美赛当作对美赛的一次练兵,重视程度相对于国赛会小。

    • 美赛:美赛是学校都比较重视的比赛之一,因为得的都是“国际奖项”,这些数据记录会影响到校方在各个方面的评奖啊、申报啊、校间评比啊、申请什么什么称号呀……美赛设有六个奖项,分别是:

      • 1、Outstanding Winner中文译为“特等奖”。(大约10支队伍,大约1%)

      • 2、Finalist中文译为“特等奖提名”,(2010年新增,在最后一轮选拔被淘汰的队伍获此奖项,大约1%)

      • 3、Meritorious Winner中文译为“一等奖”(大约8%),

      • 4、HonorableMention中文一般译为“二等奖”,(大约34%的队伍)

      • 5、Successful Participant成功参赛奖,(占大约55%队伍)

      • 6、UnsuccessfulParticipant不成功参与奖。(如被发现抄袭、违反规则、未能在指定时间内提交论文等)【2017年数据】

      获奖率中规中矩,前些年获奖率高(较小美赛低),导致含金量很低。
       一般O, F, M, H算是获奖,2015年MCM获奖率为38%,其中清北浙大等十几个名校获奖率在60%以上。其余学校总体获奖率为30%。总体来说美赛获奖比较难。
       到阿汪先生参赛的那一年好像是数学中国还是什么机构提议进行了整改,获奖率缩水了大半,前4个奖获奖率加起来好像是20%吧。像我们当时全校就8个队伍获得H奖及以上的,那一年老师也说收成不行,没准放前几年我们就F了呢,真让人心塞!

    3、“圈内人”的“行话”(手动滑稽)

    • DQ:就是提交的论文因为论文查重、抄袭、论文结构不完整等原因被PASS的队伍。就是成功参赛奖都没有的队伍。
    • 美赛奖项戏称
      • 1、H奖:Holy Shit 超神奖。比例 0.000001%

      • 2、M奖 Monster Kill 妖怪杀戮奖 比例 1%

      • 3、USP奖 Unstoppable 比例 10%

      • 4、O奖 Owning 比例 29%

      • 5、First Blood 给第一次参赛比较菜的队伍的奖 比例 60%

    • 国赛得了国三:指得了省一,国赛是需要去答辩的,一般国奖都是各省区提交本区的省一奖去评比的,所以,得国三是一些队伍对自己运气不够的自嘲。
    • 水了绩点:一般小美赛、美赛只要你提交的论文论文结构完整,哪怕S奖(成功提交论文奖)都能加绩点,而且还不少,像H奖就直接加0.4(本校情况)。
    • S奖大佬:就是每次小美赛、美赛就想尽方法凑够20多页,写一篇完整的论文混个S奖水绩点的人。我参加培训时,遇到过一个因为宿舍有个3次“S奖大佬”的人而想进来水绩点的人,使劲地夸宿舍那个得S奖的人多么多么了不得,当时是真的尴尬啊。
    • 美赛时间:美赛一般时间在寒假中过年前的时间,所以很多人对美赛时间很难界定,官方的是以举办的时间来算的,也就是2018年末的美赛是——2019年美赛。但有些人习惯于2018准备的比赛,喜欢称“2018年参加的美赛”,看别人的交流经验时,这是需要去自行判断的。

    二、数学建模的参赛经历

    (一)我是怎么接触到数学建模的

    1、国赛经历

      说来也是因缘际会,本人是在大一下学期接触到数学建模这一竞赛的。当时,我们的一位很德高望重、很有水平的老教授在给我们上数电课的课间,给我们强调大学的课外竞赛生活(电赛、ACM、数学建模……)对以后的帮助有多大,当时,我们以为这些太高级了,我们现在还太早(这是错误的,越早接触,越早开始,越有优势),我们当时有个同学,对这些活动很感兴趣,于是很早地作了了解,并和我们的专业第一以及当时的一位大二学长组了队。
      很不凑巧,那个专业第一是我室友,于是,我为了追随优秀之人的步伐,也和另外2个电气的人组了队,主要是当时我们学校暑期留校培训要三人成队的编制呀。后来,由于数学建模看起来的门槛太高,导致一些人开始每天水,而那个大二学长半路去准备考研了,所以我就和原专业的两个人重新抱团了。
      其实,很多人都是大二才开始接触到数学建模的,在当时的我们看来,培训时满座的都是大佬啊。当时我们慌得都觉得自己是上了头,认不清自己了,差点直接缴枪举白旗了。 现在看来,其实不必这样。 很多大二的学长学姐开始接触数学建模跟我们是一样的基础,搞不好还不如我们,因为我们大一学的高数,而他们可能已经忘得差不多了。[坑1]
       但当时我们不知道呀,听说搞数学建模得学概率论,当时我室友在暑期刚开始,早上7点半睁眼就开始在B站看汤家凤的概率论视频,看到晚上11点半,这样醒了学,饿了外卖,困了睡,三天学完概率论。我是回家三天后到校,然后5天看完概率论,另一位队员4天。(虽然我们到后面没怎么用到概率论的知识,鬼知道数模可以选题,而概率论的题目都难成个什么样子)。
      后来,我们就开始了暑期白天听课,晚上看书看资料看B站大神看CSDN看博客园看建模论坛……的日子。
    在此说明,三个人的分工一定要明确而合理。我队长编程较好,MATLAB也很早就在接触,我室友高数基础好(数学竞赛国奖),我……渣渣,所以,我们最后的分工是:队长编程(主)和论文写作,我室友建模方法(主)和编程,我论文写作(主)和数学建模方法。当然,最后负责论文写作的人都得懂点,就像你们合伙开一家美食级饭店,大师设计的新菜肴秘方,大厨亲自烹饪出来,结果要你向美食家推销它,结果美食家一问它的理念、烹饪方法……你啥也不知道,在他买账之前,你再怎么吹,至少心里得有个数啊,明明是炸的,你却说是蒸的,这不完了![坑2]
      在当时快开始国赛的时候,我们三个苦行僧,在学校外面租了三天酒店,一心一意搞建模 [坑3] ,当时老师们开了两个实验室给学生,我们选的指导老师会在那里对我们进行辅导,我们去了两次就不去了,那里的有的队伍进度比我们都慢,有的公式结果我们早就独立推出来了,而他们还在问老师推理的思路和过程,你能想象三个“苦行僧”看到这一幕心里的不屑吗? [坑4] 这不又回酒店自己搞了,中间我们有个对高阶偏微分方程的最优化求解有问题,想请我们的指导老师帮忙做一下(因为她刚好是这个方向上的,结果。。。) [坑5] 虽然我们最后换方法、换角度写完了论文,但因为时间匆促,中间有很多流程走了弯路,浪费了很多时间 [坑6] ,没找老师好好改一下 摘要 ,留下了很大很大很大的遗憾。 [坑7]

    2、国赛填坑

    (1)坑1:参赛队伍的基础

       其实,数学建模需要的预备知识,大多数理工科专业都是不涉及的,除非个人曾经有意识地接触过或是已经参赛过的队伍,否则大家对数学建模的初印象都是一窍不通的,个人觉得数学建模不难,主要需要队伍三个人各自负责好各自的主职任务,参加过三次建模比赛,每次都有那种因某个人负责的模块底子不行,或者不想做了而解散的队伍,非常可惜。只要你在学,学得再慢都是没事的。

    (2)坑2:三个人的分工与合作
    • 负责建模思路的:数学底子要好,起码解个微分方程得会吧,但这个不是最重要的,最重要的是熟悉各种算法、数学模型,对某个模型能解决什么类型的问题要有个印象,记住,是有个印象,不需要你熟记到能默会背。数学底子:是让你在某个模型的框架上推算新公式时不至于手忙脚乱。对模型有个印象:是让你建立起数学建模的思维方式和框架,不至于还没拿到题目就啥也不懂啥也不知道。(至少得等到拿个题目之后呀,手动滑稽)

    • 负责编程的:可以熟悉使用数学软件或用编程来解决数学问题,Matlab、lingo、spss、C、python、C++、R语言等等。别慌,不需要你啥会,像我们队,我自学了lingo(一般图书馆里教程一大把),我室友小美赛后学了python,我队长接触Matlab比较早可以说很熟练,所以,我们队伍更偏向于做跟优化和微分方程有关的题目。像python更适合做大数据的题目,当然,只是适合,没有什么是必要而不可替代的。

    • 负责写论文的:写论文的人很重要,写论文的人很重要,写论文的人很重要。论文是你们得不得奖的直接凭据。写论文的人,得有数学底子(高数总不能挂吧),逻辑思维要有(不说好,但至少要有,能理解建模的队友的思路),再此,写论文不靠语文底子,曾经有个好玩的说法“一个计算机的,一个数学系的,一个文学院的,肯定得奖”,你们就姑且当个笑话吧。当然,不是要黑文学院的朋友,数学建模这个东西,必须要有不弱的数学逻辑,文学院的孩子干这事发挥不了他们的优势呀。其次,了解论文写作的格式,什么正文宋体小四,什么参考文献……呀,当然这些都有模板和指导老师可以帮你们把关,但提前准备好能在比赛时节省很多麻烦呀。会论文写作的软件,(Word、WPS、LaTeX),首先,我极其不推荐Word和WPS这一类文本编辑器,因为你们最后要交的文档是PDF格式的,Word、WPS的文档转PDF格式时,可能会出现排版错位和乱码黑条纹,而且,你还不知道怎么做才能规避这些问题,到最后你们可能会花大半天时间在排版上面,你们会崩溃的(不要问我为什么知道)。LaTeX是一款所见即所得的文档编辑软件,输出格式就是PDF,而且,它的数学公式的编辑器的效果,真的可以说的上是美,而且,你写了论文的排版就是PDF中的效果,你不必花上几个小时去研究到底怎么放图片才能让图注不被莫名遮挡,谁用谁知道。
         附:免费转PDF的网址:https://smallpdf.com/cn/word-to-pdf
           texstudio下载地址:http://texstudio.sourceforge.net/,安装和学习视频B站上有。

    • 三个人的合作:首先,大家是平等的,不要因为任何原因去发生争执。如果你不是非常了解一项建模操作的难度,不是很有把握的觉得没了其他某一个人你也能获奖,就不要也不应该去以任何方式去伤害任何一个人。三个人是一起做事的,居高临下地命令和卑躬屈膝地抱大腿都是错误的。当然,建模到后期,因为各种原因发生争论是正常的,但要对事不对人,不要武断和急躁。其次,就像我之前说的,三个人的分工必须要有所交叉,这样才不至于导致出现沟通障碍和判断偏差。建模遇到瓶颈,结果没人能一起讨论;编程到一定程度,结果没人帮忙debug;写论文到尾声,结果看不懂程序,理不清模型思路,最后只能用“语文建模”(满嘴跑火车)这种下策草草了事。当然,最重要的一点是,建模不是一个人的事,建模的方法、主要的算法都得懂一些,分工是负责工作上的分工,但在建模这件事上是一体的。小到公式的推导和验算,大到建模思路和框架的搭建和优化,都不是能由同一个人能去做到的。最后,记住,要注意交流沟通的方式。你是队伍中的一个部分,你只能提建议,永远不要去三个人表决通过一项决定,只要有分歧,就会有人感到被孤立。

    (3)坑3:建模场地和建模中的状态

      首先,建模的场地一般学校都会开放实验室给学生用,个人觉得在实验室建模有利有弊吧。

    • 利:
      • 利1:交流氛围比较好,不同队伍对同一个题目的理解方式会不同,很有借鉴意义。
      • 利2: 指导老师随时随地的帮助,无论是建模思路还是最后摘要的修改,老师都是能提供很大帮助的,而指导老师通常会带2、3支队伍,用手机、网络联系老师会很不方便而且也会有风险。而且,不同的老师擅长的方向(数学分支、研究方向)都不同,选题不同,不同老师能提供的帮助也不同,有时候 别的队伍的老师有时候也是可以用用的
      • 利3:像国赛这种有确定性答案的建模题目,答案允许的误差是很小的,有时候一个学校两个队伍独立算出来的答案差不多,那这个学校也就差不多了,你懂我意思。
      • 利4:建模是有很多流程的,有时候需要递交材料或者指导老师签字什么的,你不在实验室或者学校里,你会因来回奔波而崩溃的,这个也别问我为什么知道。
    • 弊:
      • 弊1:最明显的就是实验室嘈杂的环境了,这个是很难避免的事情,像我们参加美赛时的所在的数学系自己的办公楼里的实验室还好,但像我们国赛时分配的实验室,一言难尽,吃方便面的、半途而废刷剧的、 大声交流装X其实进度慢得可怜的……我现在都还觉得我们国赛当时去酒店住的决定不说全无坏处,但确确实实是有些好处的。真的,梯队不同,素质和待遇真的不同。不同实验室氛围真的不一样。
      • 弊2:会有各种各样的人以各种原因来打扰你,很难定心。虽然是小问题,但真的很影响状态

      瑕不掩瑜,如果现在让我来选,我会选择在实验室,住在外面很多事情处理起来麻烦,当然,最重要的一点我下面会接着讲。

      其次,建模的状态,非常不建议“一心一意搞建模”的状态,或者说,不建议从头到尾都处于“消息蔽塞”的状态。建模的第一天,你们应该去疯狂找资料、找文献、找老师,去用力发掘选题的内涵。中后期有问题还是建议和老师说一声,万一有用呢。专心是需要的,但很多论坛上的思路和讨论也是很有借鉴意义的。当然,科学上网(请用小号浏览,从绑定的QQ、微信、电话号码、身份证……自己注意)。

    (4)坑4:某些人、某些行为让你很不屑(不爽)

       差距总是有的,每个队伍都有各自的优势和短板。妄自尊大和妄自菲薄都是极其可笑的。 别人身上总有我们需要学习的东西,端正心态,总有一些你不屑一顾的人,在某些时刻能给你提供切切实实、莫大的帮助,这是我的亲身体会。记住,去尊重别人,无论他跟你有没有关系、无论他能不能帮助到你、无论他某方面的特点让你很看不过去,记住,去尊重他,道德修养是个体层面的,规矩原则只能是对自己的要求,不要强求别人,家教这种事情,这不是你该做的事情。摆正心态,微笑,不去管别人,你身心都会很轻松,这是我从一位长辈上学到的宝贵道理。
       还有,要有自己的想法。 一切的判断,都应该是有依据的,可以量化和推敲的。 有些想法、说法、行为,你听听、看看当个笑话就得了,真信你就真的输了。最典型的就是,大学无用、挂科无事、社交万岁,这是最白痴的想法。

    (5)坑5:指导老师的作用

      指导老师的作用说得简单点,就是为你的建模过程提供一些帮助。这些帮助体现在什么地方?看到题目的时候,帮你们在高的数学建筑上给你们确定一些 合理的解题思路,使你们的天马行空不至于太跳脱而丧失数学性和可行性,以及在论文结文后帮你们 统筹全文间架结构 ,以及帮你们 提炼摘要。 老师的作用,是辅助性的,永远不要觉得老师应该帮你们做哪一部分具体的工作,比如推某个数学公式,编某个程,写某个part的行文,这都不应该是老师的事,老师手上几个队伍,不可能做到这么细。指导老师能做的只是能让你们的论文写作不堵死在某个不知所措、毫无头绪的节点上,说简单点,就是打开思路
       我现在还觉得挺对不起我们国赛时的指导老师,你说三个人又不在学校,有事没事就QQ、微信远程遥控,也没让你看几眼论文,有事还想让你编个程,自己有什么事要走个流程签个字什么的,还找不到人,你说气不气人?

    (6)坑6:流程的熟悉

    大体建模时间分配:

    • 第一天主要来确定选题方向和解题思路,最迟下午就要开始写论文了,建模和写论文这两个过程是并行的。
    • 中间的建模过程,各个队伍自己把握,但最后一定要预留半天来专门改摘要。摘要不好,直接被DQ掉。
    • 论文一完,别就以为可以大被蒙头睡2天了,我们当时就直接在校外开始撸串了,结果我前前后后跑了三回学校和校外,想想就想哭了。论文提交首先是在网上客户端上提交论文PDF和MD5码的文件,注意你只要打开文件,哪怕啥都没改,只是保存一遍,MD5码都会变,只要要提交了论文了,啥也别看了,只要到提交的关口,笃定点,别在最后提交的关口,因为PDF和MD5不匹配而过了提交时间,这就冤死人了。其次,也是当时我们被搞得要死的部分,当天提交论文时间过后,你还得将PDF打印出来,装订,队员、指导老师签字,然后第二天由学校统一邮寄到评阅的学校机构。(仅限于国赛)
    (7)坑7:摘要的重要性

       摘要很重要, 摘要很重要, 摘要很重要!!!
       说得简单点,就像高考语文卷(只不过卷子要20几页),把作文压到5、600字,然后用这600字来直接定你高考语文成绩,你说重不重要?这个part是写论文的队友和指导老师一起花大把时间的地方,摘要不厌百回改
       就 整体节奏 来说,建模前2天,对建模和编程的同学的压力和节奏比较大,但越到后期,写论文的队友的压力和工作量是越来越大的。很容易理解,一开始是没啥东西写啊,他们都在生产原材料呢,但到后期,怎么去阐述文章思路、怎么去建立文章的框架,怎么去对一些已有的建模成果的取舍,怎么去统筹内容和文章效果,怎么去理解建模和编程的思路和重点……这都是很累人的事情。我记得,当时美赛的时候有张曲线图,很美,我是真的不想删,但另外两个人觉得这部分内容不是主体给删了,现在想想真的很心疼。不过,队员的建议你还是得尊重的,成果是大家的,凡事都要一起商量的。

    3、国赛总结

       2018国赛是我们第一次接触数学建模这一学科竞赛。大一下学期刚结束,可以说是抱着尝试的心态,可以说是起初是抱着水水经验的心态,想大二结束的暑假再正儿八经地做这个竞赛。结果,三次比赛下来,其实,真的感觉数学建模不难,或者说,要准备的东西不多,主要看出卷老师和三个人到时候的互相配合吧,强烈建议同学们早接触,早开始,早准备,像我们专业有个大神,大一的时候找老师说想水水经验,就和2个学长组队参加了电子设计大赛,大概也就是我们大一下学期暑期参加数模培训的时候,然后他们那一队得了省一等奖,大一就学科竞赛省奖,这对你在大学四年里不管是在老师、学校组织、集体关系、还是个人发展方面的帮助,你们是可以想象一下的,更不用说什么加绩点、奖学金、甚至将来的争保研资格的机会了。说句真心话,大家刚来底子都差不多,你越早接触,越早准备,你就比别人多一分优势,还是前文的一句话,只要你在学,学得再慢都是没事的,你已经比别人起步早了,这就够了。
      很难过的是,刚来大学的时候,没人跟我提什么绩点、奖学金、学科竞赛、保研资格的事,只知道要参加组织、放飞自我、被什么社交万岁疯狂洗脑,什么人脉啥的,人脉也要讲究圈子啊。学生组织啥的,各人的价值观和思想角度不同,我不作过多评价。我只希望,如果当时有人告诉我一些经验,我就不会现在感觉什么事都来不及,不会起步比别人晚多了。也希望后来的学弟 、学妹少走一些弯路,当然每个人都有自己选择的权利。
       再这里推荐 微信读书 里的几本书: 《致还在沉睡的大学生》、《大学第一年:我多想20岁前就知道的事》


    (二)美赛建模

    1、小美赛经历—猝不及防的得奖

      首先来介绍一下小美赛,小美赛全称为:数学中国数学建模国际赛。层次嘛,不算高,也不算低,拿奖也很容易,一般参赛队伍,都是把小美赛当作 对美赛的一次练兵
      小美赛的时间:每年11月30号~12月4号。
      由于是在学期内,时间、精力需要被专业课所牵制、分配,所以很难全力以赴、一心一意搞建模,当然,你愿意向学院请假,学院愿意批那另说。当时我们在我们院的创新实验室搞了一天半,大家因为国赛石沉大海,所以兴致不高,就没去细究细抠某些细节,结果一出来也是个H奖,哎呦,当时那个兴奋和后悔呀。但总的来说,鼓舞性还是很大的。
      当时我们花了那么多力气,学了那么多东西,结果国赛啥也没有,和上面那个大神一比,心里就更郁闷了,三个人差点散伙,这个奖可以说是挽救性的。

      对了,小美赛是学生自发参加的,学校不会给配指导老师的,其中,有个PDF封面组队信息一栏填数字签名的流程,你可以选择到打印店打印封面、签字、再扫描成PDF(但个人不太推荐,效果好像不太好),我们当时是在白纸上签字,再扫描成PDF/图片(印象笔记、全能扫描王、office Lens都可以),再用PDF编辑器进行数字签名(小图片重叠到大的PDF页面上),我当时用的是迅捷PDF编辑器。

    2、美赛经历—收获最多

      首先来讲一下美赛获奖难的原因:

    • 1、因为本身美国本土队伍获奖率比较高,其中C题,去年美国16支队伍,14个获奖的,D题获奖率70%以上。AB获奖率均为55%以上,远远超出平均值!
    • 2、因为清北浙大·等国内名校国赛几乎不参加,但是美赛参加队伍数量非常之多,这些名校参赛队伍数量之和占到30%以上,并且获奖率极其高。
    • 3、美赛参赛总体水平较高,一般是国赛有获奖经历的才会选择参加美赛。

      如果说国赛是让我们队伍初步了解了建模的一些注意点和坑的话,那么美赛就真的是让我们在建模这件事情本身上有了更多的认识。
      美赛起先我们是在大物的实验楼里写论文,后来辗转到数学系实验楼的实验室里写。也就是在那里,我才真的了解到一个老师对队伍的帮助在哪些方面以及帮助有大,有老师陪你一起通宵,一起一句一句地改摘要、改英文表述 、帮你把推的公式过一遍(给国赛指导老师道歉,当时我们太欠了)。交论文的时候,真的有种我能做的都做了、要我自己评价我就给F的感觉,这种感觉作为写论文的人感觉尤为强烈。

      因为全程有老师在实验室,所以什么论文封面扫描影印、邮箱注册、论文提交什么的都有我们队长和老师沟通,具体的细节我不太了解,但一般来说都会有老师给你们指导的,这里我就不多说了。

    关于美赛论文的写作,我说几个点吧:

    • 先写中文稿件,并保留后中文原件,再翻译英文,老师帮你们考量的时候,会更方便,有些数学方面的表述会更正宗。
    • 要会科学上网(翻_墙),或者上谷歌学术的国内镜像网站,不得不承认,一些学术资料还是国外的更先进更靠谱。
    • 收集一些数学用语的标准英文翻译。
    • 美赛没有标准答案,所以,你的思维角度、逻辑分析和论文的直接效果(排版、图片)更重要。
    • 强烈推荐LaTeX写作,强烈建议浏览阿汪先生的LaTeX论文写作系列的blog。(手动滑稽)

    三、如何准备数学建模

    • 看各种数学建模的算法和书籍:线性规划、蒙特卡洛、0-1规划、各种现代算法……
    • 准备写作模板(Word的、LaTeX的……)
    • 熟悉各种数学软件或编程语言(MATLAB、lingo、spss……)
    • 了解赛事流程和一些关键的时间点
    • 提前和你钟意的指导老师联系
    • 强烈推荐LaTeX写作,强烈建议浏览阿汪先生的LaTeX论文写作系列的blog。(手动滑稽)

    一些写作的模板、算法书籍、数模教程会上传到阿汪先生的资源中,供大家学习和备赛。(纯文档压缩包,4个共计2G多的容量,是真的干货!)

    阿汪先生在这个暑假结束后还会再参加一次国赛,到时候会再来更新这篇文章。

    如果你觉得这篇文章对你有所帮助,可以点赞、关注一波。

    展开全文
  • 我的数学建模之路

    万次阅读 多人点赞 2018-07-09 11:59:04
    我的数学建模之路 作者:yooongchun 博客:https://blog.csdn.net/zyc121561 微信公众号:yooongchun小屋 摘要:这篇文章主要是记录自己参加数学建模比赛的一些心得及分享一点自己长期整理的资料。 ...
  • 数学建模经验分享

    2021-08-27 15:04:06
    一、浅谈数学建模 1.1 什么是数学建模 先来看看官方的解释:数学建模是运用数学的语言和方法,通过抽象,简化建立能近似刻画“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。...
  • 2019年数学建模美赛经验总结

    万次阅读 多人点赞 2019-02-10 09:48:34
    美赛结束已经10多天了,我在这次竞赛中负责建模和编程,趁现在记忆还比较清晰,写下这篇博客记录第一次参加数学建模美赛的经历。 补更:2019年4月20日公布成绩,笔者最终获得了美赛一等奖 目录 1、基本情况 2...
  • 1.数学建模概述

    2021-04-12 21:38:49
    不同点1.4何处见数学模型例子1.5数学建模的方法和步骤(1)数学建模的的方法和知识常用方法:数学建模应具备的数学知识:(2)什么是数学建模(3)益处(4)现在的任务(5)分工(6)论文输入与排版要求 1.数学建模概述 ...
  • 适合理清数学建模流程,并且清楚分工及思维过程 仅为二等奖,不喜勿喷
  • 研究生数学建模经验分享从多个维度介绍并分享了个人的数学建模经验,从组队、分工、选题、时间规划、论文撰写、评分要求和往年试题分析多角度、全方位地分享了个人经验,是一个很有价值的经验分享PPT,供大家下载...
  • 数学建模入门

    千次阅读 多人点赞 2019-12-24 23:51:56
    今年美赛是自己最后一次参加数学建模比赛,我本来准备赛后再写这篇博客,但是想到接下来的美赛,希望这篇文章能够帮助后来的朋友们。 二. 关于 这里引用美赛官方给的一段介绍: Turn theory into practice...
  • 数学建模经验 关注公众号:林深小巷,后台回复:资料 获取国赛必备资料哦 首先简要的介绍一下我的情况。数学建模我也是在大一暑假开始接触的,之前对其没有任何的了解。我本身对数学也有相对较厚的兴趣,同时我也是...
  • 数学建模学习体验

    千次阅读 2019-04-19 16:26:11
    数学建模从入门到参赛,需要投入多少精力进行准备,三人需要分工的话,需要各自向哪些方面努力; 数学模型包括离散模型、稳定性模型等好多种类,是否需要每个都进行深入研究,竞赛或测验时是自己选题目类型还是随机...
  • 数学建模新手教程

    2012-03-15 15:35:08
    数学建模 教程 新手必知的建模注意事项及分工合作
  • 要想在数学建模竞赛中取得好成绩,需要具有以下三个条件:一是有好的数学模型。评价一个数学模型的优劣,不在于用了什么高深的方法,而是要能够有效、简便、恰当地解决实际的问题,应该说在能够有效解决问题的情况下...
  • 全美数学建模比赛的技巧,分工,时间安排 全美 经验 分工技巧 时间安排
  • 数学建模从入门到放弃 写在前面: 本文均基于本人经验书写,由于本人经验较少,有极大可能在书写过程中存在错误,各位酌情观看,并欢迎指出错误 本人仍处于学习中,更新随缘 可以通过邮箱进行联系gsz199911@163....
  • 为了帮助同学们更好地完成“中青杯”数学建模比赛,数学兴趣社在理工楼202教室举办了数学建模培训,介绍了数学建模的基本情况及基本步骤,并对比赛中所涉及的软件进行简要介绍,以及通过观看视频的方式让参赛学生...
  • 数学建模【建模竞赛与论文写作】

    千次阅读 2020-08-01 18:01:50
    数学建模论文写作小技巧分享 数学建模-论文-各部分-写作-指导 1 参加建模竞赛的准备 1.1 基本技能训练 1.2 组队 成功的参赛队应具备的条件 组队方法 2 建模竞赛论文写作 2.1 建模论文写作规范 建模竞赛优秀论文写作...
  • 数学建模心得与总结

    2020-05-05 12:30:22
    参加数学建模的处女赛,是2019华为杯中国研究生数学建模,拿了国三。因为第一次参加,感觉已经十分的激动了。 五一前两天,小伙伴叫着一起参加五一建模联赛,赶鸭子上架了。 这次参赛完,感觉数学建模还有一定技巧...
  • 2019全国数学建模比赛总结

    千次阅读 多人点赞 2019-09-19 20:37:40
    已经是大三了,最后一次参加数学建模,作为一个计算姐专业的学生,对于一些数学建模内核的模型确实不太懂,但是经过一年的经验和两年不间断的练习,多少还是懂得点最基本的东西的。 首先谈谈这次数学建模的感受,...
  • 数学建模安排

    2021-07-16 18:39:04
    有些数学建模队伍讲究分工明确,但是去年做了尝试发现效率太低了。都是一个人干活两个人看,因此还是三个人都有交集比较好。 分析去年的问题,A题是微分方程与数值分析,涉及到研究生课程,一般工科生不能做;B题是...
  • 2019年数学建模国赛(国一)经历总结

    万次阅读 多人点赞 2019-11-07 19:20:00
    11月2号下午,百无聊赖的笔者忽然刷到一篇微信推送“2019年数模国赛获奖...笔者将按照以下目录主要从队员分工、选题、建模、论文写作、答辩这几方面分享这一次参赛经历。 目录 1、队员分工 2、选题 3、建模 3.1...
  • 我的数学建模经历

    2020-10-06 22:42:44
    我的数学建模经历 文章目录组队与分工学习选题文献检索实战感受 组队与分工 数学建模竞是三个人的活动,参加竞赛首要是组队,而怎么样组队是有讲究的。此外还需要分工等等。 众所周知,数学建模特别需要数学和计算机...
  • 数学建模 # 论文撰写技巧

    千次阅读 多人点赞 2020-12-12 01:24:51
    什么是数学建模? 数学建模,就是根据实际问题来建立数学模型,对数学模型来进行求解,然后根据结果去解决实际问题。 建模过程 1 模型准备 了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。 2 模型假设 ...
  • 主要介绍了数学建模比赛的备战方法,很专业哦!希望大家多多支持!
  • 2020数学建模

    2020-11-24 15:45:38
    2020数学建模成绩公布,最终的结果还算满意,总算是给2020年的九月份一个圆满的交代,虽然没能如愿得个国一,国二也挺好的,毕竟三个人参赛的前一天晚上都还是“小白”。 整个比赛过程还是比较美好的,没有熬夜,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,645
精华内容 658
关键字:

数学建模分工