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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
数学建模竞赛基础知识
8 D; a% S) Y) L- y5 `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。- S2 @; z$ H( D2 [( m' J
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美赛可分为两种:# |- ?) g7 l4 q+ D; z
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The 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% R0 l6 P9 w% j: z1 a i
9 ^$ G$ \7 F4 ~7 P1 i% zThe 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。8 ]7 T4 P+ M) z* \" m1 \2 g, S
$ R1 x* B' O" b, pICM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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, H9 l# |6 v" T$ A3 `奖项设置$ i Z# N# G" h( V& L
X2 V1 r7 C2 D6 A) m1 D; x, y
Outstanding Winner 美赛特等奖
' O! k+ F+ `& h$ n9 N3 `0 O+ P% S5 x* x2 L) q |
Finalist 美赛特等奖提名
0 p4 n! `3 c( p! l0 a) _1 q# I1 P% n4 g6 D3 ~8 K+ {
Meritorious Winner 美赛一等奖, F4 B' a+ ]& |% }) M Q7 C$ ?4 {
# }) k. c! V# c
Honorable Mention 美赛二等奖( G& R: b0 d/ d* H
! L' b5 h W- V) ^" `: _6 R. `Successful Participant 美赛成功参与奖) D+ ^7 s' A9 q8 C: j6 r
8 ?. R8 H2 u* z m0 EUnsuccessful 不成功没奖
! u3 s0 f7 t4 \7 ^9 {% p% q0 K G7 k
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。2 ?$ [9 s, p W
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竞赛谋略8 E1 J" Q6 q" q' C) F& k- `, @: R0 t: x" w
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一、组队篇:6 a9 |' V3 c# |" G
9 S6 }6 _+ R0 v% Q) |8 |) Z- ?! Y
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:7 w. |0 i! c) L5 B
* j9 l$ A# C" c& Z5 ?1 没过得奖但有经验的:这种动力最足
' }3 P" {8 ^3 F6 C! G% e! x. n# i8 g: d: \. P. l
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) F6 o* ~3 x2 k& k2 D! L1 i* {3 B
' w) ~8 y" Y; t- c: y/ ]3 没经验但想得奖的:大多数
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8 H2 @. h0 q; z4 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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) \9 @. \% w/ z i {9 H% f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:
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· 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;$ I" F, A/ S/ I5 ~! r/ `# u( R
! Z$ G6 m1 l" x1 J5 O" Z1 l· 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~
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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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9 q: c; ~6 S; M1 K6 g二、装备篇:
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· 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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· 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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· 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)。0 E3 W: \9 j0 K( F2 g! o
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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。
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2 s8 Q/ U1 G/ [7 G0 M1 @: Q1 u三、练级篇:+ h# ~: B8 Z$ e- {5 r. A9 A7 d
, ?1 |9 w# w! |% c· 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!$ O8 S: N5 W! @' \( E2 U
原文链接:https://blog.csdn.net/Hellsinglee_m/article/details/79273917
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