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今天凌晨，楼主翻看了论坛里的“全国高校数学建模研讨会”的PPT，从中提炼出几点国赛预测，趁着国赛没开始卡着时间发出来。
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国赛思路不断进化
7 M* U6 e8 i8 \+ J在今年的上海数学建模研讨会上，国防科技大学吴孟达教授发表了演讲，演讲的主要内容是在对中西方，尤其是中美学生的思维方式做对比，从而得出大家思考问题的角度不一样，结题思路不一样。 + W& G0 T, p$ y. {9 p
西方的建模学生，更加开放和富有创新精神，更加善于从问题本身出发，去寻求问题的内在关系和关联。而中国的学生更加擅长的是应试风格很浓烈的“贴标签”式的建模方法论。 其中吴老师在PPT中严肃的指出“贴标签式的建模思路不符合创新思维的规律，有害于创新思维习惯的养成，应予以摒弃！”
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吴老师的想法是非常好的，确实应试的思想造成了我们的大学生对于很多问题和方法的研究和学习不足，直接影响到了创新意识。 但是为了扭转这样的风格，光靠一个演讲是不够的，更多的恐怕是要体现在今年的国赛上。解决这个问题的方法，从出题的角度讲有两个： 1、向美赛看齐，将题目出的更加开放，开放到短时间内无法确定用什么具体的方法去解决； 2、题目出交叉学科的方向，大量的背景分析，会强制参赛者深入的了解问题背景。 但是，无论是哪种出题思路，势必带来的后果就是赛题难度（广度和深度）增加。毫不夸张的说，史上最难最开放国赛，即将来袭！ 8 i; d5 d/ ], e; w# |# t9 i
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更加侧重于创新 同样是吴老师的演讲，里面提到了关于数学建模创新的三大误区，分别是： 1、误区一：数学用得越高深，越有创造性。 2、误区二：创造性主要体现在建模与求解上。 3、误区三：好创意来自于灵感，可遇不可求。 而与之相对于的吴老师认为的正确思路是： 1、解决问题是第一原则，最合适的方法是最好的方法。 2、创造性可以体现在建模的各个环节上，并且可以有多种表现形式。 3、好创意来自于对数学方法的掌握程度与对问题理解的透彻程度。从实际出发往往是创新的源泉。 第一点是建模的常见误区，也是国内的不良风气，尤其是国赛，经常会有人用老师都看不懂的模型，实际上这些模型的高度已经超越了本科范畴，精通和熟悉都是很难的事情，而这样的做法，实际上诱导了很多同学在比赛中过于追求模型的高大上，而忽略了思路和细节，更有悖于科研精神。 而第二点，恐怕是要改写阅卷标准的一点了，国赛有参考答案，这个是世人皆知的事情，然而这样的做法本身就是和创新、开放相违背的。因此，如果今年的国赛当真赛题的广度和深度大大加强的话，那么只有一个可能性，那就是：今年的国赛的答案，应该会改成参考答案甚至会出现多个答案。但是！为了方便各个地区组委会阅卷，最大的可能在于，国赛会更加的强调结果，而让参赛者在过程上创新！ 第三点实际上是一个很无奈的结果，因为建模比赛是有基础科研训练的性质，因此理论上对于参赛者的要求比较高，比如UCLA，作为北美公立一哥，每年参加美赛的同学也就不到20队。在国外的同学看来，美赛是一个很高端的比赛，一般人是不会参与的。再加上国外的同学，兴趣被开发的不错，因此专心与建模的同学，只是很小的一部分。因此，国外的建模同学，拿奖的基本上都是科研基础训练和扎实的同学，国内。。。国赛的方向恐会有一个重大的改变。 而这种改变，给阅卷标准带来的最大的变化是：重视过程创新、看重结果一致。 0 G$ z) s, X; i1 ^9 t) C
9 R8 P1 o4 ] F' _+ q反对万能解法 组委会秘书长谢金星老师的演讲中，提到了很重要的一点：今年美赛的阅卷情况很难看，主要原因是大家在提倡一些万能解法： 比较搞笑的是，现在的建模界，有一种流派叫神经网络派，应该神经网络发展到今天，已经可以全部解决优化、预测和评价三类主要的问题，很多神经网络派的同学，见到问题，就不管不顾的用神经网络去解决。而且包括谢老师提到的AHP、GA、灰色模糊数学，也有这样的趋势。 公正的来讲，因为世界的复杂超越我们的科学发展程度，任何方法都有自己的长处和短处，因此是不会出现所谓的万能解法的，而且万能解法是不符合建模比赛的初衷的。 所以，今年谢老师提到的AHP、灰色 / 模糊、GA / ANN 加上神经网络，在今年国赛中，很有可能被老师区别看待。 万能解法慎用！ 3 P+ V/ W: I3 W
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数据类题目的兴起是大势所趋 谢老师的演讲中，提到了很多以数学建模为基础的、更加实用的建模比赛，比如泰迪杯、统计建模、数据分析等等。 看起来数据类题目必将兴起。
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时间仓促，无暇细谈，预祝所有参加国赛的同学取得成功！
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发表于 2016-9-9 06:59
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发表于 2016-9-9 07:06
