" I7 D7 z7 I, `8 f) }0 e 论文一定要大致按照摘要、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、(建立、分析、求解模型)、模型检验、参考文献、附录等等的方式来写。一篇论文结构上如果失败的话,比赛也一定不会成功,一般初评会先淘汰一些结构失败的文章,如果论文没有好的结构,内容再好也没有用。论文前面的结构一般都不会变,后面可以按照实际情况来安排,省略的部分可以有结果说明、灵敏度分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等,多看些优秀论文就知道还有哪些形式了。附录可以贴一些算法流程图或比较大的结果或图表等等。$ a+ p! X% a) F
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6 分析问题要认真 , p9 f c1 Y, Z4 P7 z0 F: s5 i 7 z9 a) d7 j b+ u 一般竞赛题目自己肯定没有见过,而且我发现近些年来的赛题都不是书上哪个模型可以直接套成功的,很多根本就没有固定的模型可以参考,所以分析问题不是一个去找书本的过程,依赖书本就意味着自己的思想被束缚起来。可以完全按照自己的分析去完成,平时练习的时候学习的是一种方法,通过以前学到的方法来解决,不是套用书本来解决,没有模型套怎么办,只有靠自己去实际分析。我估计在前面说的五点也许会有三分之一的队可以做到,而且可以做的很好,但是这一点上就需要真本事了,平时多努力,比赛发挥正常,这一点做好是没有问题的。% {7 |7 |, _$ R; o
, m6 a( h" n# h* z1 Z V6 H8 {* Y7 编程求解是重要手段 " u0 o& t/ n7 }" E8 L
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美国竞赛时,美国学生中的论文很多是编程数据的说明,比如99 年A 题行星撞地球那题,他们也能够模拟出撞击后果,这对我们来说简直是不可思议的。美国学生实践能力较强,而中国学生擅长理论分析,所以我把编程放在了分析的后面是有中国特色的。数学建模竞赛特别强调计算机编程解决实际问题的能力,最近几年尤其强调,编程方面的能力不是一朝一夕可以练成的,需要长期刻苦的训练,常用的工具有MATLAB、Mathematica、C/C++ 等等,一个人只需要会一门语言就行了,但需要精通它。比如要画柱状图该怎么做,要用Floyd 算法怎么办,赛前不准备是没有办法在比赛中很好运用的,因此每个常用的算法都自己去编程实现一下。 / u, t8 D& v7 I; O. V8 }- J5 w/ j* K$ m9 Y+ n- V1 _
8 模型的假设与模型的建立 % P8 f1 d' O- v6 J) Q: w0 U' U- b' V5 e, |1 m
评委看完摘要后紧接着就是看模型假设了,有一个万能的方法就是可以抄题目中可以作为假设的几句话,这样会给人留下好的印象,毕竟说明你审题了。但不能全抄,要加上自己的一些假设。一般假设用文字描述就行了,最好不要太具体了,一些重要参数不要被定死只能取某些值,否则会让人感觉论文的局限性较强。模型的建立是根据你对问题分析而来的,提出的数学符号和建立模型最好要比较接近,在同一页最好,以便评委可以对照符号来看,数学公式要严谨,推导要严密,这些都反映了参赛者的数学素质和能力,即使你推导不对,别人看到你的阵势也首先会误以为你是对的。那么多的试卷,评委不可能顺着你的公式一直推下去,但你要写得显得有数学修养才行。+ T8 q0 \- }. H
5 J! `' b" G; g+ Z9 图文表并貌可以增色 1 B, b1 C. g* E1 D: k " y0 k3 x; y& U+ t 我听说一个不确切的信息是评委老师喜欢用MATLAB 编程的论文,不知道有没有这回事,但这说明了老师需要看一个具有图或表在其中的论文,一篇如果像政治书那样写的论文估计没有人会对它感兴趣的,尤其是科技论文。MATLAB 编程之所以受到青睐是因为MATLAB 提供的图形处理能力很强大。图表的说明性特别强,如果结论有很多数据的话,最好做成图表的形式加以说明,会令你的论文更有说服力,也更容易受到评委的好评。 6 D( ~; m. U! O c2 p' ^ 9 b+ g, p. Q/ i9 T0 g10 其他 6 @$ X7 A" G4 t( F$ {5 T7 Q 0 ^; x( M( c4 M+ B; u 其他内容还是有很多的,说也说不完,挑几个重要的讲。比如不要上网讨论,网上的人水平参差不齐,你不知道谁是对的,而且很多人想得奖,不会告诉你正确的,反而骗你说相反的,有时真理往往掌握在少数人手里。还有就是论文写作中灵敏度分析不要写太多,大致说明一下就可以了,不要喧宾夺主。最后想到的就是要使用数学公式编辑器来写论文,不要用什么上下标来表示,论文字体用小四,分标题用四号黑体等等。