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标题: 【原创】美赛经验谈之三：怎样进行论文阅读 [打印本页]

作者: magic2728 时间: 2013-11-6 19:09
标题: 【原创】美赛经验谈之三：怎样进行论文阅读

大家也许看过大量的数学模型的书籍，学过很多相关的课程，但是若没有真刀真枪地看过论文，进行过模拟比赛，恐怕还是会捉襟见肘，不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难。笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈，在看了很多数学模型的书籍之后，如何通过论文阅读，将我们的水平上升一个新的台阶，达到一个质的飞跃！

首先，大家要搞清楚教材和论文的区别。教材的主要目的是介绍方法，前人总结出来的最经典的模型和算法，是方法导向型的，当然，教材里面也会举例子，但是这些例子都比我们在实际建模问题和在科研中遇到的问题要容易很多，因为它们都是为了说明例子而进行过简化的，这就是为什么大家会觉得教材看了好多本，但是教材上的方法都没用了：因为实际问题怎么可能那么简单！关于怎样阅读数学建模的教材和基础的数学知识，我会在其他的文章里面提到，下面回到如何读论文。

论文，实际上是别人解决某个问题的过程和相应的结果，而这个问题显然你不会再碰到了。所以，你记住里面的结论，知道他是建了个什么名字的模型然后解决了一个叫什么的方法，显然是没有用的，这种浅层次的记忆只会让你抱着侥幸心理去想：下次能不能够碰到一个背景类似的问题直接套用？很遗憾，这种浮于表面的想法无法深入到文章的思想，这样的生搬硬套就会像布包刺猬一样，总还是会扎人的，评委看起来也会刺眼。其实，读论文最能帮助大家提高的办法是：从作者解决这个问题的方法出发，还原回去：他是怎么想到这么做的？换了我能够形成这样正确而可行的思路吗？

比方说，2012年A题葡萄酒评价模型，有篇文章用了回归分析和灰色关联方法对葡萄酒进行了评级，然后比较二者的结果，得出灰色关联的方法更加能够反映理化成分对葡萄酒质量的影响的结论。这就是论文表面上给我们呈现的样子，但是我们就可以多想想以下几个问题：

1. 葡萄酒的理化成分数据是怎么一个结构？作者用了哪些数据处理方法，缺失、异常数据怎么处理的？他为什么要这么处理？如果以后遇到类似的问题，数据分析的时候，有没有好的步骤？

简要来说，这道题的理化指标是一个多变量多对象的二维数据表，存在异常数据用spss验证数据功能予以去除，缺失值用插值方法补充，然后用主成分分析法进行了降维，目的是能够减小变量个数。这样一来，数据分析的一套流程就比较清楚了。

2. 他为什么选取了回归分析和灰色关联方法来建模？遇到这类评价某事物的问题，一共有哪些建模方法？分别能够在什么条件下使用？各有什么特点？

回归分析能够忽略问题机理，只从数据上分析出变量之间的相关关系，进而得出结论；而灰色关联方法能够在机理没有完全摸清的情况下，部分挖掘变量间更深层次的联系，更能够准确地评价葡萄酒的好坏。在评价类问题上，我们还有TOPSIS方法，模糊综合评判等等，各有各的特点和优势，处理的问题类型有较小的差别，大家可以自行学习。

3. 在做模型检验时，他是用什么标准来得到判断灰色关联方法比回归分析要好的结论的？他怎么想法到这一点的？我遇到这种比较时能不能够想到这一点上？

该文章直接用了评价误差率指标来判别评价好坏，并且从模型的假设、简化等建立过程中分析出灰色关联方法更加优越的结论，于是我们在对两个模型进行优劣比较的时候，也应该从结果和建立过程分析，进而比较优劣。

从这个思路中间大家应该基本能知道，下次再遇到西瓜酒，葡萄汁，或者电脑的评价问题数据应该怎样进行处理了，我们要类比的是数学结构，而不是表面上这个东西是葡萄酒还是白酒，也许这篇论文读透了，以此为线索，整个评价问题你都解决了。而只有平时思考问题的思维达到这个层次了，不浮于表面，你的举一反三，联想能力才能够真正发挥作用，能够知道遇到一个新问题，怎么找到学过的知识予以分析，解决。

看懂一个问题，能够学会解决一类问题，这大概就是孔老先生之前教导我们的“举一隅不以三隅反,则不复也”的道理吧，读论文求精不求多，数学模型一共就那么几类，读透了，几篇论文加上之前书籍的积累，就能成为优秀的建模手，笔者与大家共勉！

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作者: 只爱陌生猴 时间: 2013-11-6 20:58
灰常不错，值得分享^_^

作者: 只爱陌生猴 时间: 2013-11-6 21:00
灰常不错，值得分享^_^

作者: Legend→G 时间: 2013-11-6 22:22
受益了！

作者: magic2728 时间: 2013-11-7 00:54
谢谢您的支持，祝您建模愉快！

作者: tokn7 时间: 2013-11-9 00:44
赞、多谢楼主指点~~

作者: 枫子杨 时间: 2013-11-11 09:15
其中局的几个例子非常不错，very赞！

作者: hsl1688 时间: 2013-11-14 09:29

几个例子非常不错，值得一读

作者: magic2728 时间: 2013-11-14 11:23

hsl1688 发表于 2013-11-14 09:29
几个例子非常不错，值得一读

谢谢您的支持，祝您建模愉快！

作者: az15151 时间: 2013-11-16 10:46
不错，楼主好人。。。

作者: fangqiming1992 时间: 2013-11-20 12:48
谢谢分享，非常不错。

作者: magic2728 时间: 2013-11-20 12:55

fangqiming1992 发表于 2013-11-20 12:48
谢谢分享，非常不错。

谢谢支持，祝建模愉快！

作者: 幻199402 时间: 2013-12-8 13:00
看，一定要看看

作者: yezi313423 时间: 2013-12-8 20:50
希望大神能够发表一些关于美赛的建议和要求谢谢啦

作者: autum 时间: 2013-12-8 21:26
不错，很有收获、

作者: magic2728 时间: 2013-12-8 23:32

autum 发表于 2013-12-8 21:26
不错，很有收获、

一起加油！

作者: 鱼忘七秒 时间: 2013-12-9 23:05
好好学习，参加美赛

作者: Rareson 时间: 2013-12-10 20:59
读论文要取其处理问题的方法，从中获得具体的一些知识是次要的~~~

作者: becareful 时间: 2013-12-10 21:34
看看~~~~~~~~~~~~~~~~~

作者: becareful 时间: 2013-12-10 21:34
路过~~~~~~~~~~~~~~~~~

作者: 幻199402 时间: 2013-12-11 18:41
值得分享，，

作者: wxuesen 时间: 2013-12-19 00:31
举一隅而不以三隅反，则不复也~

作者: siyuan0810 时间: 2013-12-19 22:32
非常不错，，很值得分享

作者: siyuan0810 时间: 2013-12-19 22:32
。。。。。。。。。。。。。好评

作者: zhengzf_zzf 时间: 2013-12-20 21:58
灰常喜欢最后一句话，给了我很大的鼓舞

作者: 荼荼C988 时间: 2013-12-20 23:17
受教了，正读论文读的不知所措呢

作者: 风雨飞燕 时间: 2013-12-23 09:08
非常好，赞一个

作者: 囡囡的猫 时间: 2013-12-23 13:01
谢谢，以前也看过一些但是一直不得要领

作者: autum 时间: 2013-12-24 20:20
我要好好的。好好的。

作者: 期待有一天﹏っ 时间: 2013-12-26 12:04

作者: 浓墨泼流年 时间: 2014-1-5 00:18
多谢，非常感谢楼主的分享楼主是数学系的么，这么专业

作者: 黑胡子 时间: 2014-1-8 14:21
非常不错，分析的很对

作者: a66119685 时间: 2014-1-9 10:11
好东西！！

作者: 美赛大神 时间: 2014-1-10 18:23
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii

作者: 美赛大神 时间: 2014-1-10 20:04
顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶

作者: 李帅 时间: 2014-1-11 17:24
值得认真看完

作者: franzqin 时间: 2014-1-11 20:13
精辟，值得回味几遍

作者: gpfan 时间: 2014-1-12 13:09
赞～～～！！！！！！

作者: Amanda_Xie 时间: 2014-1-12 13:16
赞～～～！！！！！！

作者: 沉宇墨竹 时间: 2014-1-13 19:52
赞一个感谢楼主

作者: sp娃哈哈 时间: 2014-1-14 13:24
好的谢谢

作者: wuguangteng 时间: 2014-1-14 20:04
不错，赞一个

作者: xiaofanzhang 时间: 2014-1-16 21:11
很精辟。谢谢

作者: hdw12345678 时间: 2014-1-17 16:23
顶一个。。。

作者: cqt 时间: 2014-1-17 17:45
真的非常有启发，赞一个~

作者: warriorIverson 时间: 2014-1-18 09:14
好贴啊。必须收藏

作者: love618 时间: 2014-1-18 10:45
很好很强大

作者: 风止晴空 时间: 2014-1-18 13:52
楼主你太厉害了成精了啊

作者: 竹林风声 时间: 2014-1-18 15:49
谢谢楼主的分享！！！

作者: lszy24 时间: 2014-1-18 17:53
感谢楼主的经验分享

作者: warriorIverson 时间: 2014-1-18 20:54
灰常不错，值得分享^_^

作者: 灭沙 时间: 2014-1-18 23:22

看了感觉还挺不错，值得一看

作者: lichaohong0522 时间: 2014-1-19 09:52
怒赞一记额

作者: winlandiano 时间: 2014-1-19 10:24
楼主说的不错哦~~真心赞了

作者: 官方火锅家族 时间: 2014-1-19 16:53
shuo de zai li !!!!!!!!!

作者: warriorIverson 时间: 2014-1-19 19:31
再来一读，好贴

作者: warriorIverson 时间: 2014-1-20 09:07
支持~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

作者: 飞奔的正电子 时间: 2014-1-20 18:30
谢谢楼主分享~

作者: 我是高兴嘿嘿 时间: 2014-1-21 10:26
多谢楼主~

作者: realdrl 时间: 2014-1-21 14:38
论文是重点啊

作者: wangyang579 时间: 2014-1-22 14:13
DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD

作者: sxjm002 时间: 2014-1-23 15:53
好东西！！

作者: 老程 时间: 2014-1-23 16:34
之前还在为语言障碍犯难，谢谢拨云见雾啦

作者: liuyuanhui2014 时间: 2014-1-23 16:57
学习了！！

作者: sxjm003 时间: 2014-1-23 17:04
谢谢分享！！

作者: 玩[世]不'恭 时间: 2014-1-23 22:29
赞一个

作者: 肥肥◎蜗牛ˇˇ 时间: 2014-1-23 22:45
thank you....

作者: 美赛大神 时间: 2014-1-24 09:06
去想：下次能不能够碰到一个背景类似的问题直接套用？很遗憾，这种浮于表面的想法无法深入到文章的思想，这样的生搬硬套就会像布包刺猬一样，总还是会扎人的，评委看起来也会刺眼。其实，读论文最能帮助大家提高的办法是：从作者解决这个问题的方法出发，还原回去：他是怎么想到这么做的？换了我能够形成这样正确而可行的思路吗？
比方说，2012年A题葡萄酒评价模型，有篇文章用了回归分析和灰色关联方法对葡萄酒进行了评级，然后比较二者的结果，得出灰色关联的方法更加能够反映理化成分对葡萄酒质量的影响的结论。这就是论文表面上给我们呈现的样子，但是我们就可以多想想以下几个问题：
1. 葡萄酒的理化成分数据是怎么一个结构？作者用了哪些数据处理方法，缺失、异常数据怎么处理的？他为什么要这么处理？如果以后遇到类似的问题，数据分析的时候，有没有好的步骤？
简要来说，这道题的理化指标是一个多变量多对象的二维数据表，存在异常数据用spss验证数据功能予以去除，缺失值用插值方法补充，然后用主成分分析法进行了降维，目的是能够减小变量个数。这样一来，数据分析的一套流程就比较清楚了。
2. 他为什么选取了回归分析和灰色关联方法来建模？遇到这类评价某事物的问题，一共有哪些建模方法？分别能够在什么条件下使用？各有什么特点？
回归分析能够忽略问题机理，只从数据上分析出变量之间的相关关系，进而得出结论；而灰色关联方法能够在机理没有完全摸清的情况下，部分挖掘变量间更深层次的联系，更能够准确地评价葡萄酒的好坏。在评价类问题上，我们还有TOPSIS方法，模糊综合评判等等，各有各的特点和优势，处理的问题类型有较小的差别，大家

作者: frozo 时间: 2014-1-24 10:42
谢谢分享，受益了。

作者: 合欢花 时间: 2014-1-24 11:12
谢谢，受益

作者: 竹林风声 时间: 2014-1-24 15:11
谢谢楼主！！！

作者: 竹林风声 时间: 2014-1-24 15:12
谢谢楼主！！！

作者: cherry小期许 时间: 2014-1-26 22:07
为何把国赛帖子拿来说美赛？

作者: winlandiano 时间: 2014-1-26 23:05
好吧我是来刷体力的。。。。。。

作者: 老程 时间: 2014-1-27 15:26
谢谢，辛苦啦~

作者: 統計也瘋狂 时间: 2014-1-28 22:59
感谢分享啊 ~~~~~

作者: richard1298 时间: 2014-1-29 01:40
很好的东西~

作者: zbkq99 时间: 2014-2-1 17:05
谢谢哈，真好！嘿嘿嘿

作者: 缪茂可 时间: 2014-2-3 19:44
非常不错哈，楼主

作者: Fnum1 时间: 2014-2-4 00:36
哈哈，混点体力

作者: Fnum1 时间: 2014-2-4 00:36
真心不错啊，是个好建议

作者: 思路？出路：; 时间: 2014-2-4 12:02
不错。。。

作者: panxinyutl 时间: 2014-2-4 20:11
thank you!!

作者: 霪雨霏霏霏 时间: 2014-2-4 22:47
很是有道理,I agree

作者: 87west 时间: 2014-2-5 10:18
谢谢楼主分享！

作者: 淡写未来 时间: 2014-2-5 13:50
很好很好，帮助很大谢谢啦

作者: l371335381 时间: 2014-2-5 19:39
非常不错。。。值得一看。。。

作者: 小奕E-laine 时间: 2014-2-5 21:55
非常感谢，多谢指点

作者: sxjmxwg 时间: 2014-2-5 23:57
十分不错啊

作者: nk梁志远 时间: 2014-2-6 12:41
美国大学生数学建模竞赛很好

作者: 寂地凉烟 时间: 2014-2-6 13:08

作者: smini118 时间: 2014-2-6 14:19
几天已经快不行了

作者: smini118 时间: 2014-2-6 14:19
要看的东西实在是太多了

作者: smini118 时间: 2014-2-6 14:19
谢高手指点！！

作者: smini118 时间: 2014-2-6 14:21
谢高手指点！！

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