数学建模竞赛基础知识

杨利霞

; M0 F; J" A4 g1 W% p. ]数学建模竞赛基础知识
) z( Z: M4 l; g5 ?+ @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。
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6 M( w1 o# A# @美赛可分为两种：

& A6 v' m. ?% F+ vThe 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
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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。

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。
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) T( s! b7 L+ j+ V# T9 [
* f7 _5 G$ ^4 `  f* }) j9 d奖项设置
- q8 r1 F' Z" N! _& C$ v9 F" J! e
Outstanding Winner 美赛特等奖
  _/ w8 i" U+ ^( l7 e$ f9 [
9 H* G- f% c" m9 }0 @( {# W; WFinalist 美赛特等奖提名
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Meritorious Winner 美赛一等奖

) A: @  w7 ?/ ?4 A# x# tHonorable Mention 美赛二等奖

9 Q7 l9 [. e& ~# ]  }  XSuccessful Participant 美赛成功参与奖

Unsuccessful 不成功没奖

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。

竞赛谋略

: }3 W# ^" B% B" q7 Q一、组队篇：

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：
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1 没过得奖但有经验的：这种动力最足

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
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3 没经验但想得奖的：大多数

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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1 i/ K& X- g9 w% h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。  
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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：

, T- ^, @2 D* H· 你必须也是个高手，至少某方面特长能给人信心；

. u* w3 p" p" y- C0 y: c- Y· 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；
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, v* z( f8 M9 a/ t* L, n· 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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· 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～

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。
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0 n. B$ Z8 x8 [0 v- T二、装备篇：
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8 w$ f$ [$ A, o* Q, f· 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；

· 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；

. k  {4 v6 R9 h0 ~7 k) E4 b· 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）。
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7 I, J0 j. N: |" N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。

! D9 u5 b* D. o/ V# q* S- @1 j* c三、练级篇：
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· 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。

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。

! N, |# T) V' r2 l最后祝读者有所收获！
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" \  n$ t7 v5 O7 D/ x$ {; Y- V作者：山子里
来源：CSDN
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