! i- H( c& X( \2 E( F# Z; c( {5 q: J* z+ b
4.3 论文排版细节 4 E* D- W! z2 ]$ J9 u ) ?! ^" }) k+ e: P) A) v3 y- T1 f# s. F5 S
5、答辩* H ~; b4 e/ z4 \& E
$ S5 m) F0 D* N L0 x" O# K) a( {7 s
4 t* Z) o4 r- s! S0 M3 D
5.1 答辩PPT ' p9 a( Q( y6 g/ O/ y% j- o7 a4 b: e7 A
2 j( q& w* L2 z) g4 o/ M8 c
5.2 答辩现场2 l5 K; B/ a7 q l. Y' I( l
* X" p2 p0 s/ v/ A' R
" [+ F5 c0 S) X: h6、数学建模入门资源 / ]; S5 T3 A8 d6 u2 ]$ j6 i% s Y t. U5 w( T/ R) a5 Q
, }2 e4 |9 {) p0 K
1、队员分工- c# _$ X. q* m1 p n- C" s
数学建模竞赛三人一组,这三人里面至少要有一个人会建模、一个会编程求解、一个会论文写作。我觉得比较好的搭配是有两个人以上同时会建模和编程求解,自己建的模型可以自行求解,效率会高很多,这样整个队伍的压力会小很多。只会建模的同学不妨去学一下matlab,花几个小时就可以掌握matlab基本语法体系,可以应对比赛中的编程求解了。只会编程的同学不妨去学一下建模,花10个小时左右就可以学会并使用数模竞赛中的常用模型了。负责论文写作的同学要多研究往年一等奖论文,学习数模论文的基本结构和各部分写法,特别是要注意论文排版的各个细节,规范、好看的论文排版能让评委眼前一亮,评奖时能提高一个档次。在这次比赛中,我们三人都参与了建模、编程求解和论文写作,同时笔者全程协调、把关论文写作中的各个细节,总的来说每个人的任务量分配基本均匀,不会造成某个人任务过重的情况。 & M9 l3 y! o0 r, q" q$ D ~. G6 k, Q0 W, s1 @
/ {2 v# `+ D* o5 J$ N* R
4 b j0 R8 G8 s. p' L, a# f5 e* K( }/ e3 ^* ~4 S, [$ K
4 L* l C+ U* h N* H
2 r* u' d" ?# D# H* r" v" D
2、选题; @% a) [$ e$ c* b3 V
从今年开始,本科生可选的题目由A、B两题变成A、B、C三题。在这三道题目里面,A、B题是典型的国赛风格,超级硬核,物理过程晦涩难懂,但是按照它的物理过程慢慢量清思路,一步一步地去分析也是可以做的,要有耐心。C题是典型的美赛风格,注重创新和发散思维,自由发挥的空间较大。近几年的数模国赛,都是有一道硬核题、一道偏美赛风格的题。参赛前,可以针对某种题型展开专门的训练,熟悉该类题型的建模套路,到正式比赛时就不用纠结选哪道题了。8 M7 v: h6 H0 C u
3 f% [7 v e$ R2 h& F X. R' k" b. v+ Q+ D
笔者推荐大家优先选择美赛风格的题目,因为美赛风格的题目简单易懂,不至于看半天也没有搞清题目的意思。最重要的是,它容易上手,自由发挥的空间较大(写论文时能瞎BB,高谈阔论)。. J# c- `& p# w2 o3 f- t0 Z7 L
3 ~0 e0 |" ^/ K" H e$ N3 [2 g
# I, W9 W% C$ Y* ?2 @+ P6 K
% w4 q5 l5 S8 M
9 X1 Z9 I/ j0 W$ ?5 M0 G- v3 B) q9 R |: l0 K: y* h2 Y
! y, Q: g+ \/ @$ H3、建模# ]/ D& F5 K1 h) n
3.1 赛前准备% j% D5 R& H1 j; y2 e- W
参赛前要熟悉常用的模型和算法,最好把每个模型和相应的代码模板都整理成一篇博客,到要用的时候可以直接拿来用或者稍加修改就可以使用了,相当方便。这次比赛我们的核心模型是排队论和元胞自动机,由于事先已经准备好了代码模板,借用已有的代码模板并结合题目去进行修改,所以在编程上花的时间减少了很多。 7 j+ `' ]. F$ M4 C* T( a# S+ Z. f$ Q7 R, {6 g, S
- |' n1 K- u* i& B6 }
# U: \# n, h7 L Q- W X( I6 S3 F) T" D5 O' d2 B, j- H5 \6 Q% X2 D" n
' h: G* K" m- e, e1 F* ?
5 F* S" N- h# a0 S9 g
每篇数模论文必不可少是画图,尤其是画三维图。可以用一篇博客专门去总结三维图的代码模板,数模论文的三维图要注意一些细节,比如标题、字体大小粗细、线条颜色选择和粗细选择,字母的上下标、图片大小等,三维图的代码模板中应该要涉及这些细节。一般来说,三维图中字体要大一点,加粗,线条也要加粗,反正放上论文后看起来清楚、美观就行。在画三维图时我也套用了代码模板,基本上就是改一下函数就可以了,很方便快捷。1 z' N, p# b& x( u) g
+ g% \' {* A6 e' K; r( e' d- M6 A% b( s5 B/ U7 W- `0 j
3.2 查找资料2 M8 g3 G6 r w7 d7 l# q0 P
分析完赛题后我们应该对要建立的模型有了大概的认知,这时候不用着急立刻去建模,事实上我们当时花了半天时间去查找资料。查找资料的好处: . p( w, l7 Z/ T X & r4 ~% ?, e* V& V" M: |. V5 h* h5 Q0 p$ G; J0 V
(1)有可能找到类似的模型。这时候我们可以把别人的模型迁移过来,站在前人的基础上,结合自己的题目去进行修改升级,化为己用。这种情况是完全存在的,笔者在参加2019年数模美赛时,要建立龙对环境的影响模型,当时笔者是一筹莫展,结果在网上找到一篇关于红树林对环境影响的数模论文,把红树林对环境影响迁移到龙对环境的影响上,结合题目去进行修改升级,最终顺利解决了问题。 " g' R7 g7 S* W6 [( O, \4 E% R; `4 L8 c* W2 n f
5 p1 ], `& d' w6 o$ } R; W9 I(2)加深对相关领域的了解,有助于扩宽建模思路。比如2018年国赛A题高温作业专用服装设计,网上肯定有很多关于高温服装设计的研究,通过阅读相关资料,我们可以加深对高温服装设计的了解,甚至我们数模论文中公式也可以来自于找到的论文资料(当然,要把公式中的各个符号改一下,不能直接抄) % P, X; K$ M- T4 N$ p6 i 1 ~& x2 @% X" }2 g% \, y . f8 l. @1 Q/ H3.3 建模方法9 M% @6 g/ |) Q5 ~
如果找不到可以借鉴的模型,我们就需要自己去新建模型。我常用的建模方法是:把题目中各个因素全部用字母表示(把它们量化),建模的过程其实就是量化的过程,然后找出量化后的因素它们之间的关系(通常是函数表达式)。或者这样说,一个模型就是一个函数表达式y=f(a,b,c,d,……),a、b、c、d是量化后的因素,y是量化后的结果,输入a、b、c、d就能得出结果y。; d9 Q" K" _ z