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标题: 数学建模竞赛基础知识 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-3-17 16:22
标题: 数学建模竞赛基础知识
数学建模竞赛基础知识
0 }9 t$ z! k, d! o3 x) o# L) v' l, v国际大学生数学建模=世界大学生数学建模=美国大学生数学建模竞赛,一般比赛多个称呼而已,美赛是一项面向高中生、大学本科层次的一个国际性比赛。
* m4 ?# Z/ Q2 X$ o6 z
  I. P/ c. ?* E. Z; p! {" d美赛可分为两种:* O7 p. C4 b: Z

9 [$ J1 e2 V/ t6 s" nThe Mathematical Contest in Modeling (MCM): 俗称数学建模竞赛,有两个题:problem A and problem B。A题是连续型的题,B题是离散型的题
* X; O: P6 k) x1 g+ W( g3 e" b. i7 A- t: i; l$ l
The Interdisciplinary Contest in Modeling (ICM):俗称交叉学科竞赛,一个题:problem C。近几年都是关于环境方面的综合题目。与mcm不同的是,题目上会给你一些参考的数据,方便你尽快找到查数据的方向。
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ICM与MCM不同的是,ICM题目上会给你一些参考的数据,方便你尽快找到查数据的方向。而MCM要比ICM更高科技一些,MCM国赛比ICM更有含金量。+ ~2 K1 ^+ U7 J8 F- T; N# G* x8 _

' s4 p, E6 F; ]" f% y% n1 q: K' O0 q! x+ _  B4 K' M
1 d: y7 a' P( @% r1 X- d  |
奖项设置
6 K* A) p- [6 f0 a* p  r: r6 _! P. [8 G* y
Outstanding Winner 美赛特等奖$ ~' B+ p& I- N# \
" J( i8 u; @$ {, B. v
Finalist 美赛特等奖提名9 T+ ?& W2 U, s
  C( j* O# x% q9 u4 D% S' B. }/ }/ s
Meritorious Winner 美赛一等奖/ A* J7 v5 f: n1 @( Q: l2 k% e

1 k, \5 W  e; zHonorable Mention 美赛二等奖. g2 J# S" Y+ ^1 r0 v
) V) t1 V% m7 f/ u' t; y; T
Successful Participant 美赛成功参与奖
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Unsuccessful 不成功没奖
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PS:Finalist 进入特等奖角逐未得到特等奖;Outstanding Winner全球一共约20支队伍。
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! ]' B- c1 i3 M8 x3 V竞赛谋略+ [) v1 A2 O0 P/ E& g, T$ s7 u
4 W, v" N2 K0 A( V& X
一、组队篇:! U; i& O" [/ h4 c

5 Y/ D+ F. u. R  X7 E' Q; A" i团队水平基本决定了最终结果的上限——在美国赛,差团队是无可能做出好结果的(这点与国赛不同) 无论队员还是导师,猎取的优先级都应该是这样:% V+ x: F( m3 P0 J- k6 E

. i0 @7 R1 U$ ^3 x9 K6 W1 没过得奖但有经验的:这种动力最足
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2 得过奖的:如果后来参赛成绩还不如之前,对人对己都交代不过去; ]4 O0 s- Q" P  W

( l! d1 [3 G3 e' y  D" T3 没经验但想得奖的:大多数
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4 没经验、想打酱油:不光说队员,还要留意导师,你懂的^_^
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/ A4 z: D5 {. q( j9 X) @8 K2 {这跟创业组队一样,别在乎现在神马光环,关键看的是将来能够付出多少。 必须保证团队里每个人都有共同的愿景和强大的动力,否则内耗是迟早的事。  
7 P# u) J) h& F
' D, G( z; m  r) H% H7 X# F+ a高手和好导师都是稀缺资源,下手越早收获可能越大,想找高手:
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& \1 o, t. t$ B) Q! X0 [· 你必须也是个高手,至少某方面特长能给人信心;
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· 必须保证团队间能衷诚合作,互相鼓励/配合——这点与谈恋爱一样,要经一定时间的磨合和考验,才能看得清;
6 D) d0 Y+ |- K2 R' R. Z
- l2 T3 t3 C; H4 B4 h· 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;
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' y8 k4 X/ X; s6 k  N. s· 要能顶得住本校其他队的竞争,比如挖人、争导师、抢机房等等——人才太多没办法,哎~
4 a* Z: j6 s3 u& l
! a: F. K2 f0 e8 L: [5 s; g总之,除了主动出击、笨鸟先飞之外,还要求一定的口碑、人脉和组织能力、观察精准、明决善断,敢于取舍。0 E, V, N9 Z; n+ L0 }

# W: X, l1 d6 n& h  r$ i4 N二、装备篇:2 ^1 F) [: k8 W8 b, }- y

$ ?% u9 f+ \6 t2 v9 R& M& S· 数值工具:各种软件和代码操弄熟练是基本要求,软件不必求多,但每款特色部分一定要尽可能熟。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;
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) l, P( ?$ O' B1 l6 |· 信息检索: 搜索引擎技巧是根本,其他信息含量都不太高,国内各种数理论坛算是基础,国外各种资源尽量积累 (免费论文库、wiki、各大数值软件官网、专业论坛、大牛的blog/twitter、stackoverflow、quora……不会翻墙的要尽量先弄清楚,不然有的资源打不开或者下不到哦),图书馆的国外学术资源也别忽视;
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2 H6 J; M( ^/ [4 x( U* P· 写作软件:有时间精力的同学学一下LaTeX,实在没时间的将就用word转pdf吧; · 资料积累:钱少的同学可以下outstanding论文,仔细研究(新浪爱问和madio上能下到2011年前的);钱多的可以买comap的杂志,不只为看论文,主要看每题的综述,了解那一题当年的答题情况和阅卷人的思路(我那几年国内有卖的,之后几年没关注了,不清楚现在哪能弄到)。7 A  V% O4 s3 ^+ C  U
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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。  Y/ ^4 F' p) X4 t+ A, z
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三、练级篇:
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) U# \. Y9 B1 H0 U· 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,善用发散和逆向思维;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美国赛队伍,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。
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学术论文写作: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,真正困难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刊编辑帮忙不断改,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和英文经典论文了。 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。
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最后祝读者有所收获!: L2 p+ D$ I9 ~
原文链接:https://blog.csdn.net/Hellsinglee_m/article/details/79273917
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