参加生数学建模竞赛

参 大学生数学建模竞赛有哪些经验可以？-知乎星期六杜宇，sns关注、、予柔等人赞、组队篇团队水平基本决定了最终结果的上限 在赛差团队是无可能做出好结果的（这点与国赛不同）无论队没经验但想得奖的：大多没经验、想打酱油：不光说队员，还要留意导师，你懂的^这跟创业组队样，别在乎现在神马光环，关键看的是将来能够付出多少。必须保证团队间能衷诚合作，互相鼓励/配合——这点与谈恋爱样，要经定时间的磨合和考验，才能看清保证每个人的弱点能有效弥补，即便是高手全才也不多，对其弱点如果没有合适的人弥补，结果可能还不如实力平均的队伍； 定的口碑、人脉和组织能力、观察精准、明决善断，敢于取舍二、装备篇数值工具：各种软件和代码熟练是基本要求，软件不必求多，但每款特色部分定要尽可能熟。长的代码尽量拆成短的，而且要调通测试过，关键地方注释好，比赛时，宝贵的时间用来debug是不值的； 积累 （免费库、wii、各大数值软件官网、专业、大牛的blog/、sackovelow、quoa……不会的要尽量先弄清楚，不然有的资源打不开或者下不到哦），馆的国外学术资源也别忽视；写作软件：有时间精力的同学 下LaTeX，实在没时间的将就用wd转pdf吧资料积累：钱少的同学可以下outtanding，仔细研究（新浪爱问和mado上能下到2011年前的）；钱多的可以买comap的，不只为看，主要看每题的综述，了解那 题当年的答题情况和阅卷人的思路赛前准备程度基本决定了比赛的时间充裕度，赛前准备不足往往要靠比赛时不眠不休、争分夺秒拼命抢时间来弥补，这种情况下能做出多少创造性工作就难说了。三、练级篇练习：练习的时候要根据队伍的特点有针对性的训练提高——模型方面，多积累实际问题产生背景，注意培养思考的深度，发散和逆向思维；实现方面，注意提升各种算法求解效率的方法，多积累算法调试、测试、参数调整、有效性检验等方面的经验；比赛：最理想是国赛前定下赛队伍，拿国赛练级攒经验比较恰当。其他如教工杯之类的比赛，鉴于真实比赛环境和练习的机会不多，建议当成美赛认真练。只要认真练，几次真赛历练之后，建模和配合方面问题就不应该太大了。学术写作：难点不是专业词汇或格式排版的问题，这些问题阅卷人可能会对外国参赛者宽容些，真正是表达如何逻辑清晰严密、符合学术规范了。有条件的最好找英语国家教授或学术期编辑帮忙不断改，找不到就只能是找海归教授、理工专业外国留学生将就了，再没条件的只能研读outstanding和英文经典了。最难练的是英语学术写作这关（这个问题当年我也没处理太好），这块短板往往决定最终成绩的下限，文章写得好，多普通的工作至少人家明白——可要是看不懂，悲剧的可能性很高。四、打boss篇终于写到真正比赛了，然而，到这阶段，最终成绩范围已经决定了，能改变的东西也不太多了，这里能写的也不多了，主要是些细节：比赛报名：提前准备好visa或matcard，名字和地址不要写作息：要看各队情况了，原则是保证效率、不打乱节奏。前期都很亢奋，但如果打乱节奏可能导致后面疲劳期时效率过低，其实赛截止时间并不是很严格，前期利用好亢奋期和每天的高效率时间的话，到了疲劳期还能继续坚持下去，否则就是给你再多时间都无法持续下去。对那些想尝试达芬奇睡眠法的同学，建议先在之前比赛和练习时充分适应，避免临时改变作息方式，打乱节奏，降低效率；：如果copy了整段的原始，定要注明来源——07年就出过outstanding奖因为的问题被收回的邮寄：提前联系邮局/快递，确认好邮局每天邮寄时间，以倒推截止时间，事实上这么多时间，很少有人能用满——这给了慢热队伍个优势，之前练习也应先关注深度和质量，再考虑速度和效率；之前比赛的时练最后，希望大家对成败看淡些，把得什么当成游戏oss的掉落——在默认得奖范围内进行次随机取样：所以得了O奖也别浮躁，只是说明你队伍水平确实好，然而，在过程中锻炼出的能力、结下的友谊却是受益的。编辑于2012-01-17 10条评论LyndaG 蹦 赵天琪、萧雨宸、大大霖等人赞写作非常重要！MCM的奖项分配是很不均的，Outstanding+Finalist共就十几支队伍，而Meritorious就有几百支队伍，而拿Meritorious的有时候和O或者F的质量其实是差不多的，这个时候写得好格式好就成为了明显的优势。可以去看下Outstanding的，有些也没有特别出彩的地方，但是条理很清晰语言也写得很明白。基础模型没有太大的参考价值。我指的是类似《数学建模》这类基础书籍中的模型。不是说它完全没有用，但是真正的题目出来了会比题目复杂许多，需要考虑的因素也多了许多，而且在看到题目之前你根本不会想到用什么模型比较好，所以如果投入太多时间研究最基础的建模，就会发生题目出来以后不知道用什么模型的问题。Research是最有用的！正是因为等题目出来以后才能确定建模方向，所以在确定好题目以后做research的帮助很大。多多参考些相关学科的，可能会有之前想不到的思路或者专业性比较强的模型。比如2013年的MCMB题水资源那道，我们在做的时候查了许多篇相关，除了最基本的回归、线规、图论模型以外，像水资源价值模型中的模糊分析、生态圈水循环模型、去盐碱化成本估计这些东西都是我们现查资料现学的。定要分工明确。最好的组合就是个建模+个编程+个写。编程强烈推荐 。其实到头来最轻松的应该还是建模的人，因为模型建的过程中很多还是需要运行程序，这部分就跟建模关系不大了……建模的人最需要干的就是research，然后想办法把这些现有模型适当修改套到题目里去。事实上凭我们现在的水平很难自己建个比专业更好的模型的，所以有模型最靠谱。早期编程和的人主要应该负责数据的查找，这项工作量是很大的。写的人开始几天要休息好（可以先把introduction什么的先写掉），因为他肯定会在后期很忙很忙。最好是三个人配合好，建完段写段，就不会发生当中某个人暂时没事情做的情况了。千万不要拖延。虽然deadline之前的生产力是最大的，但是也因为时间紧很多东西都容易仓促掉。像身边很多人在比赛头两天都会打游戏聊天什么水掉，但是其实这个是很浪费时间的。我们组当时非常配合，提前整天就把整篇写完了，直接提交了。这点我们非常后悔，因为提交以后才想起来我们漏做了水库蓄水的模型。如果利用了这24个小时也许奖项会更好。由此可见时间还是非常重要的。我现在是高中生，13年MCM拿了Mrtorous以上这些都是经验之谈，绝对有用的编辑于2013-04- 3条评 ，HCI/UX/数学建模/水彩/数学系本科生/前端 之、曹昂、哈先生等人赞作为2013美赛等奖获得者我很负责任地说差队也是很可能出好成绩的前提是要肯想肯找资料。那些传说中的SASNG什么的我们都不会。但是matlab和latex是必须的。不需要很熟练，都是可以现学的。还有模拟退火神经网络我都不知道是什么玩意==组 个化学院的女森加上个计算机院物联网的男生般组队都是数院电气电信经管这样我们次模拟都没有做过，但是分析过大概10多篇08年等奖的文章，当时觉得他们的模型都看不懂==场因为学校机房有限，都给了参加过过赛的同学的队，比赛的时候出去开了两间房，白天就在起做题。酒店没有桌子，就坐在地上然后把电脑放==谷歌高级搜索是，比知网什么的强 P我还找了沙特统计年鉴世界什么自来水公司 还发邮件索要了试用账号=百科也可以参当时选做了B题，水资源的那个，什么制定水计划2025年还有水可以用啊blabla.那么我就介绍下我们的思路首先我们从实际的角度起分析了下，要水够用，那么就要知道每年要用多少水。用水则分为生活用水工业用水农业用水等。生活用水总量我们用了总量=估计人数*人均用水量，工业农业都可以通过找出来。其次找到新的水源。我们第天直在搞，当天晚上醒悟了，换了沙特。沙特是多么有钱的地方！人家可以拖冰川！！！于是姜启源老师的《数学建模》拖冰川模型连距离都不用改直接就能用。其次海水淡化，这个也是找，有现成的。再其次，污水处理，也有现成的。再其次，管道会有漏水吧，水会造成地表下沉吧，这些都可以写最后，帮助做决策：三种方法的优先顺序是怎样的呢？层次分析法。这个是相当好用并且容至于排版，latex上网找个模版绝胜过od。不需要熟练，因为我们是比赛前两天才下下来这个软件的。碰到bug，去，绝对能解决纵观整篇，没完成的模型（ ）不少，编程总共就两个，个人口增长，个层次分析。但是我们有条我觉得美赛并不是考你有多少数学知识，或者编程多么牛，或者队员背景多么生猛。而是是否能够好好合作，理清解决问题的思路，并有条理的写出来。你不定要数学好编程好，也不需要有庞大的知识储备，会尽可能的找到你要的资料和数据，尽可能全面的思考问题，在可选范围内，挑你能做好的去做。网上资料那么多，只是看你会不会发掘利用。大家要有信心等奖不难加油噢~编辑于2013-07- 9条评改名中，我的头像更适合做知乎吉祥 、SteveBalaba、等人赞首先说下自己的参赛经历：2013年S奖，2014年M奖，两次参赛是不同的队伍。概除了本问题下面的答案外，推荐些对我很有帮助的攻略，其他些质量较低或者帮助不的攻略我就不贴了。给2013年参加MCM同学的些建议——如何在短时间取最大可能性拿奖教大家怎样在个月内准备美赛建模美赛经验及常用搜索[转认真把故事讲好——美 等奖小结(文/孙术乔/M竞赛评审你知道多少？大学生数学建模竞赛(MCI-本问题下面的@LyndaGu的回答就给我很大启发。他们团队其实不怎么会编程，也对高等数学世界缺乏了解，可以说的确是高中生水平。但是只要他们解题思路清晰、写作高水平，可以说就拥有了极大的优势，最终也获得了M奖。我记得前两年甚至还有个高中的组得了MCM的O奖，也是他们上外附中，相信也是具有类似的特点。要知道整个团队四天的工作成果将以且仅以篇的形式来展现，那么不能体现到上的工作可以说就成了无效工作（这也是当前学术界存在的个无奈现实）。因此在做每步操作的时候都要思考我们做的这些事情到底对我们最终的成果有什么帮助。团队工作美赛是团队合作的比赛，选择合适的队友非常重要。我认为不定需要在学校参赛，我两次都是在家里参赛，反而做起来更顺手，因为能够随时得到补给、随时休息，不用担心机房关门等等。队友之间就用QQ传送资料，还可以用Evernote共享笔记本以及Dropbox实时同步搜集到的资料，并且可以在里面随时更新团队工作的进展、已经想到的思路方法。必要的时候还可以用YY\QQ语音直接沟通（不过般不建议使用，容易造成互相干扰，事实上在家工作的最大好处就是队友之间不容易互相干扰）。要和能通力合作的队友在起，不能全力合作的队友，哪怕编程能力再强对团队都是枚定时。要保证三个人在这四天里都能全勤工作。参赛之前要互相搞清楚每个队友都会哪些东西，对哪些领域的知识方法比较熟悉，这样在选题的时候就可以快速作出决定避免浪费时间。而且需要让队友都认识到以上几点编程都是为求解模型服务的，而所有工作说到底都是为服务的。团队中的人最好各有，各司其职，要做好任务的切割，还要做好各个任务之间的接口。哪怕团队中没有特别擅长编程的人也不是特别要紧的事情，很多团队仅仅依靠EXCEL等基础软件就能完成建模工作。但是位有定英语写作能力的写手是十分必要的。试想从阅卷者的角度出发（可搜索美赛阅卷流程），倘若写作或者排版的问题很大，恐怕答卷就会直接被分入S奖范围中了，而美观的排版与专业流畅的文字定能为工作加分许多。可以说如果团队中缺乏这样个人，那恐怕不太可能取得理想的成绩。最好让写手来做全局的统领工作，因为建模中的所有思想方法以及成果都要经由此人之手表达出来，中还有很多与求解模型没有直接关系的部分，比如对模型的讨论、模型的优劣势、模型检验、适用范围的讨论、灵敏度分析、结论等等等，都是由写手来直接完成，其他人纵然有很好的思想如果没有被表达出来也是徒劳的，因此其他人务必要保证和写手沟通好模型的要点，或者这些部分最好由写手自己来构想。可以说写手的工作 般要占整个团队写我是写手，简单说下写作中的些要点。关于写作的细节我不再赘述了，很多经验帖都有非常详细的指导，也有比但是建议除了这些写作模板之外，还要去看下真正的优秀，看看这些语句到底是怎样实际应用的，否则写出的文章模板痕迹会很严重，看起来很生硬，必得S无疑。首先要在开赛之前阅读5篇以上的不同类型的O ，要观察思考的推进思路和行文结构，并且试图去仿，归纳出适用于自己的行文方法。还要注意其表达特色，特别是部分。部分务必简洁明了，本来在中需要用三句话讲完的事情能用句话提炼出要点就尽量精简（我相信篇成功的最初开始写的时候都会觉得页无法概括自己的工作，不太可能出现无话可写的情况）。要表现出自己已经最大程度的试图在短短的中展现出自己的思路方法、创新点和成果（哪怕其实中实际关于这点的内容并不多，也可以给读者造成这篇内容非常有料的错觉）。写任何句废话都是大忌，这点O奖和般的数学来了解什么是废话，了解数学的语言特色。如果不能在部分就很好地把自己模型的优点向读者convey出来，恐怕就会被直接扔到S奖堆中了，没有人会再去注意你的正文。整篇必须体现出团队数学建模的流程方法必须在些简单模型上不断的进行改进最终推至高级模型也可以提出多种不同的模型并将它们进行比较。合理的假设、综合的分析比较、模型优劣势的讨论、模型检验、建模正确性的分析、灵敏性分析、适用条件的分析、考虑还能做哪些改进等都是十分重要的部分，哪怕不知道怎么写也要尽量作讨论，绝对不能忽略了这些部分。我认为甚至都要比模型本身更加重要。美赛很大程度上也是在参赛者对数学建模流程和般方法的把握程度，数学建模本质上是对客观世界的种量化描述，选用了合适的模型、采用了合理的假设要远远重要于采用了复杂的模型和高大上的算法。时间安排前几天不建议熬夜，对身体很大不说，也很有可能影响后面几天的效率。建模的工作多半是高强度的智力活动，味的拖长工作时间很有可能收获的是更低的产出。最晚定要在第二天开始的时候就开始写，因为模型如果没有被表达出来的话，很多想法事实上会有许多意想不到的缺陷，表达出来之后拿出来审阅就会发现之前考虑的许多不足。另方面想法都是在表达的过程中外化从而清晰完善的，在脑中往往只有个模糊的ida。在写作的过程中也会不断迸发出新的灵感从而不断改进模型。写作所花的时间往往远远比般人多。在确立好题目后就要抓紧时间，大部分必须第三天搞定，在写到最后的部分往往都会来不及，这也是为什么大多数组都会在最后天半夜通宵。最后务必保证4个小时的写作时间，是中最重要的部分，绝对不能以种赶工的心态来完成。而且要对其中的语句字斟句酌，要反复思考每句话是否最好的传达了模型中的要点。即使模型建得 塌糊涂，也要努力在中吸引读者，营造fny、pofsinl、innvtive的感觉。参赛过程参赛之前至少有个人务必将参赛规则全文读透，倘若参赛过程中遗漏了要点是非常可惜的。参赛的三人都务必自己读懂题目并且要进行充分的讨论，尽快就每个细节达成共识。否则在之后的建模过程中后患无穷。在参赛过程中对搜索引擎的利用是十分关键的，对讨论相似问题的文献也要重点研究。不过不能太拘泥于前人的方法，否则很难在美赛中使读者眼前亮。不建议去加，本身这个行为在的定义中是行为不说，里面大部分的讨论都是没有价值的，反而会干扰自己的思路，还容易造成撞车，很难拿到令人满意的成绩。排我认为排版也是极其重要的部分。个fancy的排版不仅能够让读者赏心悦目，甚至也能帮你更好的组织思路，有时候甚至能帮助你节省时间。个长达20多页的结构复杂的，如果要用WORD排版，可能是件比较痛苦的事情。改用aex其实并不是特别难的事情。熟练的话，用LaTeX排版在某些方面比Word省事高效很多，比如自动生成文章结构、参考文献等，而且很好学。不需要学的很彻底不用花大时间看完整，特别是TeXbook，甚至连Ishort也不必要。事实上，要用LaTeX参加美赛，并不需要用到它的大部分功能。本质上LaTeX是易学难精的，参加美赛只需要会用模板就好了。所以在时间并不充足的情况下，最应当优先做的事情就是去个MCM模板然后熟悉里面所包含的部件的各种功能。版本的模板可以说已经十分完善了，没有什么BUG。我用的是数学建模LaTeX模板5.02版本发 ，连controlsheet和mmasheet都做好了但如果要用LaTeX的 定要做好充足准备，因为比赛的时候不比往常，会没有心思再去尝试不熟悉的latex能，而且人在时间很紧的状况下会趋向于使用最接近自己本能的、最简单熟悉的工具，而这时候相比起来od就很直观了。而且latex的大缺点就是没有拼写检查，很容易就搞错东西。平时定要先熟悉好常用命令，罕见命令比赛的时候再查也可以。除了练习给文字加格式、插图、打、制作参考文献、制作 和标题等以外，你还需要两个插件：MathType2LaTeX和Excel2LaTeX（将Excel表格转化为Latex表格——采用Excel2LaTeX ）.前者就是使得在MathType中打出的能够直接出LaTeX代码（比较复杂的，例如矩阵、diagram什么的我都是在MathType中画好再过去的，效果不错）。而后者也是可以使Excel表格直接转换成LaTeX代码（这个功能非常关键，我无法想象真正去手打表格；自动生成的代码也相当可靠）。另外还有点需要注意：插入的、表格等式样都要尽量ancy（比如表格式样可以模仿O奖），更不要显得制作粗劣，定要保持整篇视觉上的美感！ 我整理的LaTeX好资源我用的LaTeX套件TE中记得有位大牛我深以为然。它不需要太多刻意的学习，只需要开始熟悉下基本命令，然后在实践中不断的尝试、充分利用，才是LaTeX的最佳用法。毕竟，它说到底也只是个排版工具而已，并不比其他的工具，无论是d还是Mro后其实支队伍要想拿到M奖远远不需要做到完美。我们的团队是临时组建的，甚至都没有合练过，每个组员之前的准备工作也都很有限，编程技术都不太强，甚至还对好多领域的知识无所知。但最后的工作只要在各个部分工作都做到位了，最好又有方面突出，就可以拿到比较好的成绩。编辑于2014-04- 1条评，靡不有始,鲜克有 魏恺轩、、WangWill等人赞2014年美赛参本文就是锅大杂烩，想到重要的东西就都写出来，希望知友能从中获益。美赛比赛的说明 按照说明进行参赛。比赛最多三人，必须是在同学校如果是自己指定的指导老师，那么就要自己去缴费（MASTER或VISA卡），并且比赛后需要自己联系快件员邮寄论文到。开始也在犹豫是不是应该找些数理知识强劲的理科生，但从我后面的参赛经验看来，最重要的是清晰活跃的思维、编程能力和英文能力，另外坚韧、合作的品质也很重要，你最好对他本人有相当的了解，如果关键时刻缴械投降坑队友我简直不敢想象。队员最好经常有写作的习惯和算法上广阔的见识。因为常于写作的人思维清晰、思辨能力强，表达也必定很到位，跟这样的人讨论才能有收获。并且最好在算法上有比较开阔的眼界，知道算法的大致分类和典型应用，有学术实验室经验的同学优先，这样在确定模型时有很大的帮助。编程能力非常重要。你的队友最好有过编写算法、ACM和文本I/O处理的经验，特别是JAVA框架下的WEB应用的编程经历对于比赛没有帮助，只有在算法和数据结构上折腾过的程序员才能很好地处理比赛的数据和算法。我们是从比赛前20天开始准备，我们花了几天时间阅读往年的美赛Outstanding，再几天是看基础的数模书籍，还尝试了次学校培训的赛题练习，但由于队员过年各自回家交流不方便最后培训不了了之。有的学编程、画图，有的看数模书，有的学Latex排版，有的看数模书籍掌握数学建模的大体方向和分类及些典型应用案例。虽然大部分比赛中的模型都是现查现学的，但对数学和模型有个大致的了解能帮助你做出明智、有根据的决策，并且遇到典型的模型处理时也能有方向有对策。必要的工具的熟悉程度会让你在比赛过程省大量的时间，试想你在比赛中才来花时间对latex进行调试注意最后提交的细节，定要提前做功课，不然最后疲累又仓促出错的机会很大排版的格式。页眉、页脚和首页的要求ummrsheet怎么转印出来跟合并成同PFcotr请务必先认识参考文献的标准格式，认清文献作者、和时间，不要胡乱地查找文献。参考文献标准格式re的插件RemoveGoogleRedirec通过它可以返回本le的搜索结果，而不是自动切换为谷歌中国，这在搜索英文文献的时候无要查找文献是比赛前两天最主要的工作，英文文献远远比中文要多，如何快速查找、阅读英文是比赛的大关键，即使你再如何天赋异禀，也要学会站在巨人的肩膀上。@孙尉翔的篇关于“如何查找文献”的经典文章我阅读科研文献的些做法:Πνταε当你阅读到可能有帮助的文献，定要把有用的句标记、摘录下来，并注明的来源，否则你就可能需要再次从头阅读了。用latex写作我强烈建议使用latex作用排版工具，更准确的说，作为的逻辑和内容组织工具。WORD编辑工具的确是WYG写的时候重要的是不要害怕下笔，把框架搭起来，想到什么就写上去，最后再经过不断补充、修改来完善。但开始下笔时的文字、无条理，如果用WYSIWYG工具你要么改了堆你回头看不懂的东西，要么多写很多与正文无关的注释，但你很难确定什么时候应该定稿，从而把它们删去，因为删去之后你就失去了你在写时最重要的线索和组织了。但Latex这种标记语言（markdown如此受欢迎也是这个原因），它让你在写作的时候可以用上多余的标记信息来组织文本，而不影响最终的显示文本，比如添加注释、分节分段、列表、加粗等，并且在latex里的换行转成PDF后相当于个空格，只有空行才代表真正的换行，这样你可以通过换行来表示内容上的区分和转变，非常有益于写作。很好的tx，不要害怕英文LaTeX-iikopenbooksforanopenwoLaTeX新人，30分钟从完全陌生到基本Azting新浪博7、熟悉L操队内最好 个人熟悉LX操作最好他平时使用Linx作为桌面系统，因为很多现成可用的算法程序（短时间内自己把算法写出来我无法想象）都只能在Linux下运行，Windos用户只能通过虚拟机。你最起码要能看懂Linux程序的Man文档和懂得基本的命令行操作。我们开始便是先建模，再根据模型反推必要的假设，结果假设之间或者假设与模型会自相，完全不可行，最后只能推倒重来，浪费了我们很多的时间。如果先把假设定下来，这样写作的人就可以开始下笔了，同时建模的致性也通过最初的假设可以得到充分的检验。比赛是冬天时节凌晨4、5点开始是最冷的时候双腿会不自觉开始发抖请注意保暖。在天明的时候人的疲惫感最重，黑眼圈也特别得明显，去睡个把小时吧，不睡的话整个人就像处于飘忽麻木的状态，即使坚持工作下去也没办法做出好的工作。10、总四天时间里要完成篇条理清晰、工作详实、有微创新的实在是件非常的事情，单单把写正确写明你怎么能说数模比赛没有意义呢？如果真的是那样那只能说 件事——你没有认真地去完成它获奖真是只是锦上添花了，在巨大的和未知的结局面前没有退路，带着恐惧与队友 起坚持向前，不分昼夜地专注于 件事情上面，这种体验人生里又能有多少回呢？编辑于2014-02- 6条评佟浩功，失学儿 、、等人赞破比赛就看谁作文写得好，O奖得主做出来的那都是TM什么破玩意儿发布于2014-06-14 7条评论杼，推理小 者，尤其偏爱日系推理 成一、野草志、刘竹溪赞同发布于2012-01- 1条评，PhdMa、任勇、等人赞数学大赛基本上是浪费时间和精力而没什么实际意义的东西，对你的数学能力和水平没有任何帮助。发布于2013-12-23 7条评论EricHuang，闻香识女 、ZoeLiu、ChenNicole等人纪念逝去的大学数学建模：两次校赛，两次国赛，两次美赛，次电工杯。从大下学期组队到现在，大三下学期，时间飞逝，我的大学建模生涯也告段落。感谢建模帮助过我的学长和们，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：大上第次听到数学建模其实是大上学期n 大下学期。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个专业，尤其是数学和哲学，怕太难了，学不好），我就坚定学数建的法通翻学发学手还马资，现们校数建竞的鉴大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。次打乒乓球，认识了两位信电帅哥，以后也会起打球。其中位（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，要不要起参加建模，嗯，成功！第二位队友是在大上学期认识的（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，打听吓跳，是英语超好，微积分接近满分的F（鄙人第二学期转入了其所在专业）。果断发送邀请，是否愿意起组队，嗯，成功。关于找队友模，经济金融统计负责和统计建模，数学计算专业的全方位建模以及帮忙，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，，三块，整体上是人负责块的，但是绝对不能走，每个人就单单的负责块，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。接下来就到了第次校赛了：第次还是挺激动的，因为之前问了几个学长说，建模都是要通宵的，于是我们也做好了通宵的准备。第次拿到的题目是关于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股热情是不行的，需推荐新手书目数学模型(姜启源、数学建模方法与分析.(新西兰)MMe第本是姜老先生写的，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， 块块讲，面面俱到。第二本是新西兰的，我是大二的时候看这本书的，只看了前面部分。发现这本书挺适合新手，它是典型的外国教材风格，从个模型例子开始，娓娓道来，跟你讲述数学建模的方方面面，其中反复强调的 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。（第次校赛就是因为五步法的第步，都没有做到）。对了，还有老丁推荐的本，合众国数学建模竞赛ordno写的Afirstcourseinthemtiodling有姜启源等翻译的中文版，but我没能在馆借到，所以没看过，大家有机会。怎么建模 次国赛前的放假开始学校培训，我提前借了大堆书，把卡都借满了。第次国赛前的那次培训，对我言，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。Bu我太高估自己了，晚上基本是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，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: 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，先或者定义些专业术语。接下来进行符号说明，统符号（这点很重要，三个人之间便于沟通，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，般都可以表述成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。为什么不是查阅呢？基本上讲的都是基础的，针对特定问题的，上 般找不到现成的方法但是依然是很重要的基础工具，有时候想不出思路，（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，做些修改，以适应本题的情况。第四步求解模型.统计模型：SPSS,Eviews，Stata，都是菜单式操作，easy的。数据分析：R，数据库SQLServer，IBMDB2微分方程MlMm,运筹规划：Lng智能算法：时间序列统计模型中的那些软件或者RMa图像处理：总结：是必须的，再来个SPSS，般情况下够用了。第五步回答问题.也就是的讨论部分。这部分是对你整篇成果的总结，定要写的有深度。除此之外，通常还要写上些灵关于比赛的些个国赛讲究实力，美赛讲究创新。美赛不定要多高级的方法，但是定要有创意。而国赛，往往是有个注意不要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。拿到个问题，可以先建立个初等模型，讨论下结果；再逐渐放宽条件，把模型做的复杂点。即Bme->rmame->eeme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，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，先查下相关背景资料，了解题目是哪方面的。接下来看文献，找下 ，博士以及综述性质的文章，硕博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中的数据 数据百科 、资料 和主要观 点进行归纳整理 、分析提炼而写成的。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，有针对性的看下有深度的文献，文献看得多了，就可以考虑开始创新了，像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，把个学者的方法嫁接到另个学者的模型上。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，跨专业建模队伍的优势了：不同专业对同个问题的思维是不同的，可以擦出创意的火PS：馆有买很多数据库，可以免费看。免费的话学术是无敌的，国内文献貌似没有良好的平台，实在找不到也可以文库死马当活马医。平时可以多些，数学中国，校苑数模，技术，pudn程序员，研学acefow想法很重要。建模思维是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、掌握点数据处理的技AB 理）。这样的分布的，大家平常做题的时候就可以有所侧重，曾经有支美帝的队伍，专攻离散题，貌似拿了连续掌 上B题都有可能涉 建议熟练掌握4、关于编程水平。Moregenerally,软件操作水平几乎决定了个队伍的结果上限。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’smore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种智能算法.郑碧波译（本书讲的极其通俗易懂，适合无编程经验的）精通2011a数学建模与应用：（囊括了各类建模的知识，还附有代码，很难得，工具书性质的）智能算法30个案例分析,等《统计分析与应用：40个案例分析数字图像处理(版)(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,太专书很多的.总之,要达到熟练运用进行运筹优化,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：看国赛等奖，美赛国内人得特等奖的，格式规范方面绝对很到位，大家可以参考。国外人的特等奖，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。PS：有时间的队伍可以学习以下Latex用L写出来的，比d不知道好了多少倍。L书目推荐LaTeX插图指份不太简短的x介绍LT-表格的制作latex学习lphaCe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。 编辑于2014-04- 2条评松松，MCM2014Outstandi YangBrandy、改名中、赞个人认为，美赛展示第，模型第二，最关键的是要让别人明白你在干嘛。如果的思路不清楚，语言关和表述逻辑关过不了，很有可能直接被拍死在SP奖上。我第次参加就是这样的。然后是模型有没有解释力和创新点。在现有的模型基础上，稍加改动，很容易就能获得具有解释力的模型；但是创新点很大程度上依赖于运气和状态了，无法强求。排版真的非常非常重要，远远超过很多参赛者的想象，专业的排版能大大增加获奖的概率。建议参赛的童鞋无论如何学会latex。计算软件只要精通两个左右就够了，我的建议是和SAS，前者做仿真，后者处理数据，分别对应美赛的A题和B题。时间安排方面，不要在选题、搜料和建立模型方面浪费太多时间。无论如何都要花大工夫打磨，这关系到能不能“登堂入室”。即使拿不到FO奖，H奖必须是要保证的。编辑于2015-01- 卖瓜瓜瓜，关注我的人智力会提高30 MFin胡、Sean、JZheng等人赞提供个，不知道对LZ是不是有发布于2012-01- 1条评flyFre吴绍华、MFin胡、等人赞我是校苑数模的，截止目前，2014年“校苑数模高校巡回讲座”已经接近尾声了，我有幸参加了站、北航站、理工站、西大站以及西南民大站的现场讲座，聆听了包括美赛赛题专家周老师、美赛O奖获得者华科以及西南民大等众多嘉宾的报告。大学期间，我参加了美赛、国赛、Mathorcup、电工杯、苏北赛、校赛等大大小小的赛事，共9次 点都不为过，只要做好文章提到的内容，可以说至少可以获得美赛二等奖<1>不是数学专业的同学能否参加数学建模竞赛这个问题由来已久，不仅仅限于美赛，对国赛、Mathorcup以及其它数模赛事，某些非数学专业的人都会望而生畏。与其说望而生畏，不如说是望文生义，很多同学只要看到“数学”二字，心里都会产生种高大上的感觉。造成对数学建模的错误认识的原因是各方面的，比如数模指导教师都是理学院的、教高数的，还比如学长们的经验分享中明确提出需要具备定的数学功底等等。第，数学建模竞赛对数学确实有定的基础性要求，我个人认为高等数学、线性代数以及概率论与数理统计这三门课，基本可以构成数学建模的数学门槛。有些学校明确要求不让大或者大三以下的学生参赛，也是考虑到低年级的学生没有系统地学习过这三门课。这些基本知识在进步的了解基本数学模型的过程中会经常遇到。第二，数学建模竞赛涉及的领域远远超出了理论数学的范畴，它属于应用数学范畴，涉及到物理、化学、计算机、医疗以及控制等等各大门类。种很现实的现象是，高校在组队的过程中，往往将不同专业的学生组成队，也是考虑到这个因素。总结来说，不是数学专业的同学也非常适合参加数学建模竞赛，数学成绩不好的同学并非不适合参加数学建模竞赛。<2>英语不好的同学能否参加数模竞赛这问题的来源在于美赛要求英文写作。中国学生的弱项可能在于英语上，这是正常的，因为我们本身就人，汉语是我们的强项，我们学习英语的能力远远超过了外国人学习汉语的能力。那么在英语能力相对较差的情况，我们怎么样才能在比赛中写出不错的英文呢？其实方法很简单，那就是赛前多练习，做3~4道模拟赛题。第次英文长篇写作，难免会很别扭，很生疏，但是没关系，坚持写下来；第二次、第三次写作的时候，你会发现，之前的别扭已经不再了。美赛的结构相对固定，框架基本致，只要把框架搭好，往里面填内容就可以了。记得自己研二上学期第次投国际会议时，英文写作特别别扭，到处拼凑词句，最终终于写出了篇看起来像样的文章。结果，被导师反馈回来的是，几乎全部要修改的文章。自从那次写作之后，今年再写 篇领域内的顶级会议时，写起来不再那么别扭了，主要原因两点：第，平时自己看的英文文献多了；第二，平时自己练的多了。这里需要说明下，我大学四级520，六级435。英语是我的弱项，直都是，曾经写英文时，我心里也挺发怵的，没底气呀。但是后来我发现，英文科技文献的写作，最重要的不是华丽的句子，而是清晰的逻辑。清晰的逻辑让你的整体架构非常合理，将评委步步带入你的思维里。逻辑清晰的文章，总能给你酣畅淋漓的感觉。但是，我并不否定句子的重要性，只是它确实没有你重要。在英文科技文献写作中，切记三点：第 ，能用简单句式就不考虑复杂句式；第二，不要味地采用简单句子，让句式错落有致；第三，不要采用汉译英的翻译模式。总结来说，长篇英文的写作，最重要是清晰的逻辑，其次是华丽的句子。但是不要刻意追求句式的华丽，应主要采用简单句式，复杂句式适当使用，显得更加高端。美赛的评委也人，为什么要用华丽的辞藻来迷惑个英语并不怎么样的老师呢？这绝对是个过来人的经验，也是句最实在的告诫。获得美赛二等奖，真的很简单，统计来看，美赛二等奖及其其实就两个字“写作”，篇高质量的，完全可以抹灭模型建立时的缺陷，尤其是的写作。的重要性相信大家应该都知道了，它是等级的分水岭，国赛如此，美赛更是如此。与国赛相比，没有固定答案束缚的美赛，中体现的几乎就是的全部了。关于的写作，如果大家有，可以参考下我之前写过的《数学建模竞赛模板》，参见：数学建模竞赛模版。除了之外，写作中还有个至关重要的环节，排版。可以说“+排版”直接决定了你能否获得美赛二等奖及其以上的，对于个评委来说，他根本没有太多时间阅读你的，通常的做法是看遍，翻下你的，只要你写得好，排版漂亮，二等奖没有问题。甚至可以这么说，你的和正文没有实质性的关系，摘要写得出色了，拿到二等奖概率也是非常大的，这种情况有现实案例发生了。关于如何排版，我给大家的建议是多看下美赛特等奖的，看上4-5篇，总结下别人的结构以及值得借鉴的地方。谈完了上述两点，接下来我就给大家说点貌似乏味的东西，这些内容在备战美赛过程中是相当重要的。数学模型基础知识与模拟赛组成了备战美赛的主旋律。<1>数学模型往往令大家疑惑的是，掌握多少数模知识之后，参加比赛才够用。关于这个问题，不同的人有不同的见解，有些同学可能就没有看过数学建模的书籍，全凭比赛期间的快速学习，就完成了比赛；有些同学，可能看了很多数学建模的书籍，学习了很多模型。为了让更加自信地参加比赛，我个人建议，些基本的数学模型还是要掌握的，掌握哪些模型呢，请大家看下图，数学建模比赛中，常用的模型可以分为四大类：优化模型、预测模型、分类模型以及评价模型。每类模型下面还有很多小模型，很显然的个问题是全部掌握这些模型是不可能的，那么怎么办呢？每大类模型下面要熟练掌握2~3个模型（包括原理和源代码），其它模型不需要熟练掌握，但是要熟悉，比赛过程中用到的话，再找资料查。至于算法部分，我认为至少需要掌握几种启发式的算法，比如遗传算法、模拟退火、蚁群算法等等。赛前，准备好这些算法的源代码，旦用到之后，通过很小的改动即可直接拿来用，既省时又省力。<2>如果说数学模型基础知识的掌握不是必须的话，那么模拟赛是备战美赛不可或缺的环节。数模强校都有系统的培训方法，虽然风格迥异，但是模拟赛都是必须的环节，只是模拟赛的数目不同罢了。为什么非要进行模拟赛的训练呢？模拟赛不仅可以让你提前感受美赛氛围，而且可以磨合你的队伍，让你知道自己的缺陷所在。之前在写作的部分也提到了，至少要模拟3~4次，这个数字是很有必要的。队伍之间经过协商，设定4天时间，严格按照这个时间进行模拟，模拟次数多了，经验就更加丰富些，真正比赛时，不至于激动和慌张。虽然都是数学建模竞赛，但是美赛和国赛的区别还是存在的。归纳起来主要有三点：第，模型假设；第二，模型建立；第三，结果分析。美赛的思路与真正的科研更加接近，而国赛的和些中文的期更相似，这就是导致两个比赛不同的原因。<1>模型模型的假设在真正的科研过程中是非常重要的，因为它直接决定了你考虑问题的方向。在美赛写作中，模型假设部分需要明确写出假设的合理性，这是与国赛不同的地方。大家参考优秀的美赛，模型假设这部分就可能写页以上，而国赛更显得是凑字数的感觉。<2>模型美赛的问题般比较棘手，在4天时间内，提出非常出色的方案不容易，因此，大家在比赛过程中，应该首先提出个可行性方案，并且求解该方案，作为个保底的模型。然后，如果时间充足的情况下，进步将模型深入化，考虑的因素进入模型，步步地深化问题。由于美赛问题没有固定的结果，因此，模型求解得到的结果只要是合理就可以了。<3>结果这点我要特别强调下，它特别重要。在真正科研过程中，结果分析是非常重要的环，不可或缺，在美赛中也是如此，详细的结果分析很容易提升的档次，这是国际等奖和国际二等奖的关键区别，甚至可以凭借这点冲击特等奖。大家阅读美赛特等奖的时候，要特别留意下别人的结果分析是怎么做的，进而总结下，用到经常提到的灵敏度分析和稳定性分析，都是结果分析中的个部分，参赛队务必重视这点之所以将如何查找数据与如何出彩两个部分放在起，是因为它们往往针对同类问题。这两个问题往往都出现在评价类问题上，比如国赛的葡萄酒评价、世博会分析以及14年美赛的评价问题。这类问题，题目中往往不会提供现成的数据，参赛者只能去网上找，此外，这类问题，不容易做出特色，因为模型都比较固定了，大家都知道该采用哪种模型。<1>查找我个人不推崇在学校的数据库上找资料，我个人推荐直接在上找，如果登不上去，可以采用三种式：第，自己通过某种插件搞定；第二，用谷粉搜搜；第三， 获取数据也是种有效的方法，比如贴吧提问，在数模上查找等等。<2>如何 讲座――理工大学站 。看完这篇文章，然后再找葡萄酒评价和世博会的优秀看下，这类问题，应该就 这篇帖子就写到这里了，大家有什么问题可以给我留言，如果有必要的话，我可以专门做次线上讲座，来回答大家的些问题。最后，感谢大家支持校苑数模！发布于2015-01- 薛楠，N国、用户赞同发布于2013-03- ，可爱又迷人的反派角色 左右右、LanYe赞误打误撞拿了13国赛等14美赛M奖的驱驱想说，准备好三台能极速上网的电脑就大胆去参加吧。研究建模书籍不如看几篇O奖，有资源可以找得过奖而且买了专家评论的起看看；队友找数学好的不如找英语好的，（嗯如果大学数学类学科3.7都没有当我没说）至少保证人英语无压力。排版很重要，Latex能如虎添翼，word模版好当然也能搞定。信息查找能力很重要，短时间能找到相关资料文献并提炼精华重点，当然前提你有思路和大方向，这个还是很考验能力的毕竟需要短时间消化多篇高水平。 定定不要赤手空拳建模型。不同于国赛有标准答案范围，美赛更注重解决问题的思维方法，能通过模型数据等自圆其说。赛前逛好，总结里面应该出现的得分点，读通指导规则。确定分工，制定完成计划神马的不用啰嗦了吧，除非小伙伴特别不靠谱除非重度拖延患者，四天妥妥的～（最后偷偷告诉你哟，大神不定大奖，资源才是王道）编辑于2014-04- 贺磊磊，答主玻璃心，看不惯我的答案请 加没 、赞同最最关键的点：抱对大腿！！！！发布于2014-04-23 ShirleyWong，IT女.产品学习 赞同我当时参加比赛，报名以及后期的邮寄都是老师帮忙的。只要关注在的完成中就可以了。当时我是抱着打酱油的心态比赛的，压力不是很，还是挺开心的。比赛中资料什么挺重要的，但关键是时间要掌握好。还有就是我们但是范围写太大了，后收不回来了。所以，拿到题目，下子不知道怎么下手，可以从 个点下去。不然写着写着就收不回来。 填内容就好还有，保持愉快的心情。中间可能很纠结烦躁，气氛可能紧张。但记得和队友保持良好的关系，不然合作很难。发布于2012-03-08 添加评论Delbert，自动化/法律/字幕组/PTer/运动/Cod 用户赞练好LaTeX。生成最后就靠这个了。发送邮件之后会有回执，请耐心等待。我们凌晨五点发送的，上午十点多收到回复。编辑于2012-01- 3条评用户佩剑赞剛出成績，能得HonorableMention我已經很滿意了。因為我們組隊是班級內部組隊(統計學專業大二)，不但是班級內部，而且還是寢室內部。連 統計學軟件Ees。如果這樣的隊伍都能拿Hoae你還怕啥？選題很關鍵，還是選有把握得比較好。像2013年的題目，B題是以前HiMCM的老題，雖然這樣的話可能導致大家水平不分上下，但是也比選A題做不出來強啊。從我們學校的結果來看，選B題的組，得獎情況略好點。當然，如果你水平很高，就無所謂了。前幾天甚至都沒晚睡，就和平時差不多，只有最後天熬了個通宵，詳細檢查了我把功夫主要下在寫好論文上面。好的論文（排版 是關鍵）等於成功了大半。若有時間下LaTeX，那就再好不過了。但是，前提是你必須學透了，我就是學的半生不就去參加美賽了，然後在些體的排版問題上被難倒了，導致Day2的時候又臨時改回 好在時間還夠忍受得住無聊。寫到最後真的是不想再寫了，但是這個時候靠的就是毅力，誰堅持到底，誰就更接近勝利。编辑于2013-04-06 添加评论XanaHopper，向往IT世界的体制内人 赞同 英文问题么……看得过去就好，别通篇个句式也别写成花式作文，配图清晰明了，LaTeX些的可以，ord也未尝不可，反正最后都是交pdf……程序别偷懒，老外喜欢跑程序，适当写点注释，当然如果你使用无人知晓的高深莫测的模型于算法，你大可以忽悠。 次MCM，二等奖……话说基本上算法都我 发布于2014-01-20 非常赞同楼上张 的说法。除开上面讲到的之外，我个人认为最重要的点就是不要有心理包袱，别给成绩束缚住了手脚。参加美赛，纯当锻炼。能否得奖或能拿到什么程度的成绩，决定因素有很多。四天下来，能够整理出片条理清晰、逻辑合理、格式规范的本身就是种成功。像我们队，尽管赛前定好了早起晚睡的计划，但是在比赛中，还是会把大家的精神状态放在第位。调整好作息，睡好觉，吃饱饭，每天保证定的时间完成计划的任务。最后，强烈推荐对内负责编程和建模的同学在赛前花定时间上数学中国的逛逛。既可以寻求到各方面的帮 我相信只要全心投入过，无论结果，美赛都将成为我们大学时光里段特殊的回发布于发布于2013-07-2条评用户弱渣来答，也算个记录。抛开这个比赛有用没用，说几条参赛可能有用的。赛前本来我们连建模是干什么都不懂（），找老师聊了下了解个大概，学期间就什么事情也没干了。放假了之后本来也是想刷书的，主要还是姜启源什么的，后来转而看utstndinPaper；另外集中看了些比较“好操作”的统计方法这样。大家起看的时间可能也就10天？最后其实也基本上没看成什么。优化什么的不太会，碰见物理题直接跪。最后很急躁地各回各家各找各妈过年去了。过年期间也基本没看东西。我是二把刀写程序的（算法是什么可以吃吗=.=），找到了大本（其实应该是好几本书的集合）好像就叫什么建模程序之类的，贴好了书签到时候能翻到就是。我主要用，看到这本的时候发现LINGO做各种规划好像很厉害就也看了两眼。赛中刷加群挺重要的，我们基本上把能加群的全加了（总群、单题的群）。虽然强的选手大概也不会上网说自己在做些啥，但是我们这种比较弱的就主要靠看看大家在做什么了……选题瞬间选B这没啥好说的（），开始想统计（因为只会统计-v-），做不下去，然后就看见群里说什么用层次分析，模糊聚类之类的。于是各种找资料看这些方法是干什么的怎么干。期间也找好了大量的数据，别人的文章，之类的。（另外提句，B题不是要评比嘛，窝会说窝们是处心积虑地人为甩掉各大大概比较靠谱的榜上没有的人的吗……→→）然后很重要的点是不要拖延！不要太卡，起码流程走遍要改再说吧。我们中间有段时间就卡掉没有进展，导致后面写的东西实在是令自己都不满意，质量和我们觉得我们做出来的结果不cmatil啊哭哭。关于LaTeX，其实还好学（为了刷atS什么的程度.=。用编辑器搞个模板，而且大家可以起编 总结下，其实我（重在参与的人群）觉得最重要的还是赛前有个概念哪里有什么能查到就行，赛中加群→得到信息→快速学习。还是悔啊……大好的假期没去看更好的书而是用来玩儿这个了。编辑于2014-02- 添加评，计算机 在读 如果可以选择的话，建议你还是参加ACM吧。当年我最后悔的事情就是把整整年时间用来数学建模了，次国赛，次美赛，虽然都拿奖了，但是你会发现实际收获并不大。发布于发布于2014-08-2条评穰昊，为了远你好你好！！！！！！请问怎么高级搜索啊谷歌高级搜索发布于2015-01-26 木林 我还是来纠正下吧，latex的确是很好的排版软件，从初步掌握的角度来看，熟悉速度还是很快的，但是就比赛而言，我是不推荐的，因为word是可视化操作，加之用的人很广泛，有什么问题都可以问到，而latex本身软件就有很多种，还有很多包，又是编程，在有限的时间中去尝试用latex，而且是大量文字、图表的情况下，非常容易出错。况且现在2013office和中国的金山wps都可以直接转pdf，就比赛而言推荐用wps，wps更小巧，启动快，长时间的开机情况下，死机的情况较少，何况office的许多所谓强大功能我们大多数人都不需要用的。至于参考文献的自动导入，office可以安装插件，wps不支内的那个管理系统，但是支外的那个。最后说下，我们学校只有我们队用了ltx，虽然也是等奖，但是其他使用word的队有3个获等奖，可见latex真的不是必须要掌握的工具。其实数模重要的是“思想”，可以是不成，但是定要新颖，要有亮点！如果你是冲着特等、入围这个级别的，你需要做的！需要达到般在国内好的二级期，般流期 的水平。发布于2013-11- 1条评 感 收藏•没有帮助参加 大学生数学建模应如何准备，还有哪里有比较好的建模资源网站？-知乎(215131星期六16:28:32)flyFreDylan、天外飞仙、钟等人赞 年美赛所有的特等奖，【校苑数模】MCMIM特等奖以及培训，多看看特等奖获得者的，对自己的写作以及思路会有非常大的帮助；然后，这里有5位美赛特等奖的获奖心得，实实在在的美赛经历包括了准备过程以及竞赛时的过程，的钟《我们的数模故事，14年美赛O奖》，：我们的数模故事――14年美赛O奖 ；华技大学的《美赛outstanding经验总结---两年数模路》，：美赛outstanding经验总结 ；西南民族大学的《二本院校首次美赛拿O奖和IAM奖的经验》，：二本院校首次美赛拿O奖和AM奖的经验；交大的贾冬雨《第次参加美赛就拿奖经验谈》，：第次参加美赛就拿到O奖经验谈 ；东学的沈岩涛《2014MCM东学O奖参赛队经验谈》，：2014MCM东学O奖参赛队经验谈。看看这些O奖的获奖心得以及准备过程，相信对你会有启 点都不为过，只要做好文章提到的内容，可以说至少可以获得美赛二等奖<1>不是数学专业的同学能否参加数学建模竞赛这个问题由来已久，不仅仅限于美赛，对国赛、Mathorcup以及其它数模赛事，某些非数学专业的人都会望而生畏。与其说望而生畏，不如说是望文生义，很多同学只要看到“数学”二字，心里都会产生种高大上的感觉。造成对数学建模的错误认识的原因是各方面的，比如数模指导教师都是理学院的、教高数的，还比如学长们的经验分享中明确提出需要具备定的数学功底等等。第，数学建模竞赛对数学确实有定的基础性要求，我个人认为高等数学、线性代数以及概率论与数理统计这三门课，基本可以构成数学建模的数学门槛。有些学校明确要求不让大或者大三以下的学生参赛，也是考虑到低年级的学生没有系统地学习过这三门课。这些基本知识在进步的了解基本数学模型的过程中会经常遇到。第二，数学建模竞赛涉及的领域远远超出了理论数学的范畴，它属于应用数学范畴，涉及到物理、化学、计算机、医疗以及控制等等各大门类。种很现实的现象是，高校在组队的过程中，往往将不同专业的学生组成队，也是考虑到这个因素。总结来说，不是数学专业的同学也非常适合参加数学建模竞赛，数学成绩不好的同学并非不适合参加数学建模竞赛。<2>英语不好的同学能否参加数模竞赛这问题的来源在于美赛要求英文写作。中国学生的弱项可能在于英语上，这是正常的，因为我们本身就人，汉语是我们的强项，我们学习英语的能力远远超过了外国人学习汉语的能力。那么在英语能力相对较差的情况，我们怎么样才能在比赛中写出不错的英文呢？其实方法很简单，那就是赛前多练习，做3~4道模拟赛题。第次英文长篇写作，难免会很别扭，很生疏，但是没关系，坚持写下来；第二次、第三次写作的时候，你会发现，之前的别扭已经不再了。美赛的结构相对固定，框架基本致，只要把框架搭好，往里面填内容就可以了。记得自己研二上学期第次投国际会议时，英文写作特别别扭，到处拼凑词句，最终终于写出了篇看起来像样的文章。结果，被导师反馈回来的是，几乎全部要修改的文章。自从那次写作之后，今年再写 篇领域内的顶级会议时，写起来不再那么别扭了，主要原因两点：第，平时自己看的英文文献多了；第二，平时自己练的多了。这里需要说明下，我大学四级520，六级435。英语是我的弱项，直都是，曾经写英文时，我心里也挺发怵的，没底气呀。但是后来我发现，英文科技文献的写作，最重要的不是华丽的句子，而是清晰的逻辑。清晰的逻辑让你的整体架构非常合理，将评委步步带入你的思维里。逻辑清晰的文章，总能给你酣畅淋漓的感觉。但是，我并不否定句子的重要性，只是它确实没有你重要。在英文科技文献写作中，切记三点：第 ，能用简单句式就不考虑复杂句式；第二，不要味地采用简单句子，让句式错落有致；第三，不要采用汉译英的翻译模式。总结来说，长篇英文的写作，最重要是清晰的逻辑，其次是华丽的句子。但是不要刻意追求句式的华丽，应主要采用简单句式，复杂句式适当使用，显得更加高端。美赛的评委也人，为什么要用华丽的辞藻来迷惑个英语并不怎么样的老师呢？这绝对是个过来人的经验，也是句最实在的告诫。获得美赛二等奖，真的很简单，统计来看，美赛二等奖及其其实就两个字“写作”，篇高质量的，完全可以抹灭模型建立时的缺陷，尤其是的写作。的重要性相信大家应该都知道了，它是等级的分水岭，国赛如此，美赛更是如此。与国赛相比，没有固定答案束缚的美赛，中体现的几乎就是的全部了。关于的写作，如果大家有，可以参考下我之前写过的《数学建模竞赛模板》，参见：数学建模竞赛模版。除了之外，写作中还有个至关重要的环节，排版。可以说“+排版”直接决定了你能否获得美赛二等奖及其以上的，对于个评委来说，他根本没有太多时间阅读你的，通常的做法是看遍，翻下你的，只要你写得好，排版漂亮，二等奖没有问题。甚至可以这么说，你的和正文没有实质性的关系，摘要写得出色了，拿到二等奖概率也是非常大的，这种情况有现实案例发生了。关于如何排版，我给大家的建议是多看下美赛特等奖的，看上4-5篇，总结下别人的结构以及值得借鉴的地方。谈完了上述两点，接下来我就给大家说点貌似乏味的东西，这些内容在备战美赛过程中是相当重要的。数学模型基础知识与模拟赛组成了备战美赛的主旋律。<1>数学模型往往令大家疑惑的是，掌握多少数模知识之后，参加比赛才够用。关于这个问题，不同的人有不同的见解，有些同学可能就没有看过数学建模的书籍，全凭比赛期间的快速学习，就完成了比赛；有些同学，可能看了很多数学建模的书籍，学习了很多模型。为了让更加自信地参加比赛，我个人建议，些基本的数学模型还是要掌握的，掌握哪些模型呢，请大家看下图，数学建模比赛中，常用的模型可以分为四大类：优化模型、预测模型、分类模型以及评价模型。每类模型下面还有很多小模型，很显然的个问题是全部掌握这些模型是不可能的，那么怎么办呢？每大类模型下面要熟练掌握2~3个模型（包括原理和源代码），其它模型不需要熟练掌握，但是要熟悉，比赛过程中用到的话，再找资料查。至于算法部分，我认为至少需要掌握几种启发式的算法，比如遗传算法、模拟退火、蚁群算法等等。赛前，准备好这些算法的源代码，旦用到之后，通过很小的改动即可直接拿来用，既省时又省力。<2>如果说数学模型基础知识的掌握不是必须的话，那么模拟赛是备战美赛不可或缺的环节。数模强校都有系统的培训方法，虽然风格迥异，但是模拟赛都是必须的环节，只是模拟赛的数目不同罢了。为什么非要进行模拟赛的训练呢？模拟赛不仅可以让你提前感受美赛氛围，而且可以磨合你的队伍，让你知道自己的缺陷所在。之前在写作的部分也提到了，至少要模拟3~4次，这个数字是很有必要的。队伍之间经过协商，设定4天时间，严格按照这个时间进行模拟，模拟次数多了，经验就更加丰富些，真正比赛时，不至于激动和慌张。虽然都是数学建模竞赛，但是美赛和国赛的区别还是存在的。归纳起来主要有三点：第，模型假设；第二，模型建；三结分。赛思与正科更近而赛和 些中的相，就<1>模型模型的假设在真正的科研过程中是非常重要的，因为它直接决定了你考虑问题的方向。在美赛写作中，模型假设部分需要明确写出假设的合理性，这是与国赛不同的地方。大家参考优秀的美赛，模型假设这部分就可能写页以上，而国赛更显得是凑字数的感觉。<2>模型美赛的问题般比较棘手，在4天时间内，提出非常出色的方案不容易，因此，大家在比赛过程中，应该首先提出个可行性方案，并且求解该方案，作为个保底的模型。然后，如果时间充足的情况下，进步将模型深入化，考虑的因素进入模型，步步地深化问题。由于美赛问题没有固定的结果，因此，模型求解得到的结果只要是合理就可以了。<3>结果这点我要特别强调下，它特别重要。在真正科研过程中，结果分析是非常重要的环，不可或缺，在美赛中也是如此，详细的结果分析很容易提升的档次，这是国际等奖和国际二等奖的关键区别，甚至可以凭借这点冲击特等奖。大家阅读美赛特等奖的时候，要特别留意下别人的结果分析是怎么做的，进而总结下，用到经常提到的灵敏度分析和稳定性分析，都是结果分析中的个部分，参赛队务必重视这点之所以将如何查找数据与如何出彩两个部分放在起，是因为它们往往针对同类问题。这两个问题往往都出现在评价类问题上，比如国赛的葡萄酒评价、世博会分析以及14年美赛的评价问题。这类问题，题目中往往不会提供现成的数据，参赛者只能去网上找，此外，这类问题，不容易做出特色，因为模型都比较固定了，大家都知道该采用哪种模型。<1>查找我个人不推崇在学校的数据库上找资料，我个人推荐直接在上找，如果登不上去，可以采用三种式：第，自己通过某种插件搞定；第二，用谷粉搜搜；第三， 获取数据也是种有效的方法，比如贴吧提问，在数模上查找等等。<2>如何对于评价类问题，如何做出自己的特色？大众的模型大家都烂熟于心，为什么有些人能拿O奖，我却只能拿M或者H？对于这个问题，我个人特别推荐大家看下14年美赛特等奖获得者的， ：校苑数模高校巡回讲座――理工大学站 。看完这篇文章，然后再找葡萄酒评价和世博会的优秀看下，这类问题，应该就可以搞定了。总结来看，评价类所见模型的结果不能太脱离实际，评价模型所用的指标定要全面并且新颖。这篇帖子就写到这里了，大家有什么问题可以给我留言，如果有必要的话，我可以专门做次线上讲座，来回答大家的些问题。最后，感谢大家支持校苑数模！此外如何备战美赛这个话题，我写过个专门的帖子，希望对你有用。发布于2015-01-147条评MountainCloc发布于2015-01-23 要参加2015年数学建模美赛了，而之前没有基础，如何在短时间内准备，求大神点拨？-知乎(215131星期六16:27:48)MountainCloc、ChaytonChoi、天外飞仙等人赞同看到这个问题，想起了我们去年比赛的场景，我们准备了20天，最后幸运地拿了O奖。从我们的经历来讲，美赛很注重逻辑性，你可以用简单的模型，但是只要有理有据就可以，准备的时间长短与获奖的关系并没有那么明显。第次知道美赛是差不多去年的这个时候，当时觉得这比赛好像挺合我胃口，就想趁着大三带着那还残存着的好好干把，也就图个经历嘛。组队的过程挺意外的，以至于我还不清楚什么情况呢就组好了队，可能因为我们三个（我，张云翼，）本来就很熟悉。后来想想我们三个确实是个不错的组合。大三上期中考试之后，开始对某些专业课慢慢地厌倦了起来or，于是开始找来美赛的看，也就是这个时候我才开始真正了解美赛。我看的第篇IntheZon:NovlAppohstoArneBordng让我对美赛有了个直观的概念。读这篇文章时，我惊叹于它层层推进的模型，恰如其分的解释，清晰严密的逻辑框架以及漂亮的图表和美观的排版。它让我了解了个看起来棘手的问题的是如何被解决的。这篇文章对我的影响很大，以至于我们参赛和这篇文章在架构上有不少相近之处。这段时间我和云翼还联系了两位参加过美赛的学长，希望他们能给我们些建议。靠谱的学长们详细地解答了我们的疑惑。我们得知了数学模型能够解决哪些问题，有哪些基本的方法，需要学习哪些知识。我们也清楚了比赛的4天内时间应该大致怎么分配，三个人如果出现了意见不合的时候应该怎么处理等等。之后用零零散散的时间看了几篇文章也逛了逛数模（在这里不得不给你推荐个非常nice的数模：/forum.php ，里面汇集了1985-2014年所有美赛特等奖以及特等奖的经验），也就快到期末考试了。土木系大三上的期末压力实在是大，直到1月17号才考