( {( g2 d* N, T) } 5 N& \' U h, U1 _0 o# l# }0 U. P; M: V3 ^: X1 q
在上面六种题型里,本人觉得连续型最好做,应该优先选择。连续型题目找数据及相关资料比较容易,编程能力要求不是很高,要写的代码也不是很多,最重要的是,选择该题的队伍也不是很多,不用担心竞争过于激烈的问题。事实上,我觉得数模美赛的选题,不应该等题目发布后才开始选,应该在竞赛开始前的一个月就对美赛的题型进行研究,看一看这六种题型往年的O奖论文,分析一下这六种题型如何建模和编程,找到最适合自己的题型。不同的题型,建立的模型和编程所需要的算法还是有比较大差别的。在美赛开始前就确定自己要做哪类题目,然后多看多研究该类题型的O奖论文,事先有了准备,在美赛中才能做到胸有成竹、游刃有余。 : Z2 O- A+ d- }" G7 b! T# n+ f; I, _/ A" U3 Q
3、分工合作9 h% y9 E2 y/ u# g% O
; L& }5 d; ] X! k, d7 P
美赛是3人一支队伍,如何在短短的四天三夜里完成论文、建模和编程这三部分,分工合作很重要。在美赛开始前4个月,我们的计划是每个人负责一部分,即小A负责论文写作,小B负责建模,小C负责编程。但是在美赛过程中,我们发现论文写作的工作量比较大;建模的工作量也很大,要建立的模型有6、7个;编程的工作量相对少很多,比较轻松;所以实际上我们最终的分工是:小A负责论文写作,小B负责建模和编程,小C也负责建模和编程,小B和小C的工作结束后,就去帮助小A写论文中比较简单和不是很重要的部分,比如Strengths and Weaknesses、Conclusion and Future Work等。 , G3 X3 d9 T- z) @9 p + ^; ?$ S* ?1 ~8 J 总之,在这次美赛过程中,我最大的体会是,编程这块比较简单轻松,工作量很少,没必要专门分出一个人来负责这块。论文写作和建模这两块工作量比较大。我觉得比较好的分工是:小A负责论文写作,小B负责建模和编程,小C也负责建模编程,小B和小C的工作结束后,就去帮助小A写论文中比较简单和不是很重要的部分。如果可以的话,最好在竞赛前进行一次演习,让队友之间的分工合作磨合得更协调。( M1 m' }9 c% w! o
5 y; y8 s, @! V6 N& \4、论文写作9 }" M3 b0 W1 I% m- v1 u8 L9 E
1 j9 x% k0 ?: `5 u% e
论文写作在数学建模竞赛中至关重要,因为我们最终提交的就是论文,衡量我们获奖与否的依据是提交论文的质量。笔者在这次竞赛中并不负责论文写作,下面我把我们队长家瑜姐在本次美赛中的论文写作经验奉上:https://blog.csdn.net/qq_40481843/article/details/86692343) F$ m/ \/ t y# E0 W" O
/ w& J6 J+ E. t5、建模$ r7 B" S7 @; U8 p
' y% N8 r, z( w. E 笔者在竞赛前以为我只需负责编程部分,所以在建模这块事先并没有接受系统的训练,只是在考前几天看了几篇O奖论文,对建模只有个大概的了解。在美赛过程中,发现建模这块工作量比较大,一个人根本忙不过来,笔者只能仓促上马,临急磨枪,学习建模,协助师姐。下面我把我们队伍的建模体会与大家分享:, o$ [6 o' t+ T
E4 n( @+ A* H2 S" t4 K 拿到英文题目后,我们对其进行翻译,然后深入讨论研究题目,我们用红色对题目作了批注和补充,确定了思路和建模的大致框架。9 x8 z+ }& F' X
% c+ R1 l9 g) i( [- Q/ h3 ]- F) t) `8 {
4 G1 V/ k3 Z w# z 在建模过程中,我觉得搜索资料非常重要。 数学建模,我觉得并不是完全靠自己绞尽脑汁去空想一个模型出来,而是借用已有的模型去修改或补充,使其能为自己所用。比如:在这次竞赛中,龙的生态影响模型构建我就参考了两篇别人数学建模论文中的模型。龙的生态影响模型可以由两个小模型组成,分别是龙对其它生物的影响模型、龙对环境的影响模型。龙对其它生物的影响模型中,龙与其它生物的关系主要是捕食关系,然后我就在百度上搜索有没有数学建模论文是涉及捕食关系的,结果真让我找到了一篇关于狐狸与兔的捕食关系数学建模论文,然后我参考该论文,对其进行修改使其符合龙对其它生物的影响。在龙对环境的影响模型中,我参考了这篇论文:http://www.doc88.com/p-7768622967088.html,学习它是如何使用层次分析法来衡量对生态系统的影响程度。总而言之,我们要善于查找、大量地查找网上是否有符合我们需要的资料。0 \# f4 f V. P3 N
+ j4 e2 ^: u3 L' v& x4 N 如果在网上找不到类似的模型怎么办呢?那我们只能靠自己构建模型了。比如:养三条龙需要多少面积?在这个问题中,我找不到类似的模型。我只能退而求其次,寻找一些与其比较密切的研究资料:动物的栖息面积与什么有关等,最终我们找到了动物的种群密度与体重存在一定的关系。这个关系是什么呢?这就需要我们去构造公式。请记住:要大胆地构造公式,只要该公式大致符合常理、曲线趋势符合生活实际即可。请记住:不要想着我们构造的公式能够经得起科学家的检验,不要想着我们构造的公式能像万有引力定律公式那么严密。在短短的四天三夜里,你想创造出经得起世人检验的公式,想成为名垂千古的科学家?想多了!!!请记住:所有数学建模论文构造的模型看起来合情合理即可,不要妄想它们能完完全全应用于生活实际。( [* a) Q8 T9 y T1 Z
: ]8 N( T) w) G 在建模过程中,常常要查找资料,常用的查找资料的网站:百度、百度文库、知网、维普、谷歌学术等。0 U/ c* u' m5 W: c8 p$ }8 M5 Q5 a
' Q a( \- i7 E
6、编程1 ]7 H: ]5 s4 g; p+ c! d
" _- w2 Q! a2 Z) a1 d8 @, V4 X# k0 N
数学建模使用的编程语言一般是Matlab。本人觉得,在数模美赛A题中,对编程能力的要求不是很高,只需掌握Matlab基本语法体系和数学建模中常用的Matlab算法即可。要掌握的Matlab知识如下:" M" i: @9 X) x) z9 `0 W
2 U0 C+ U& Z! b- I" C- M. ]
2 o7 R1 `# z, T% g. L7 o 6 g' `9 s1 G5 R' Y 注意:& l. e! p' m& t% `/ A* u: T) V5 N6 c
( N' @9 E3 a+ Y1 k. X6 n5 s
(1)在竞赛开始前,最好先准备好Matlab的各种常用算法模板,比如:二、三维作图、层次分析法等。竞赛时,可以直接套用准备好的代码,大大地减少了编程的时间。 ( B5 C# T1 `1 \" u2 }4 g# z( N* @; I: X# \
(2)二、三维作图在数学建模竞赛中肯定会用到的。为了让贴到论文中的图更漂亮,要学会通过代码来控制图片的大小(通过figure来设置图片大小为320x320或500x500)、设置坐标轴的粗细、字母上下标、线条颜色等细节。二、三维作图的参考链接:https://blog.csdn.net/qq_41149269/article/details/86603943; f, O1 q% e7 O! t( w5 w$ P
/ E: e& V* G5 K& l5 S
(3)要有良好的代码风格,不然写出的代码真的有点难看。 ! p. S! ^- R6 T) Y, Z% k4 D# W0 k6 I
7、入门资源 % V( W) q+ ~4 q: }( Z2 z& W! u2 T% ?+ }" n, J2 ^
上面说了那么多,对于还没接触过数学建模的同学来说可能是一脸懵逼。哈哈哈,我贴心地为大家准备了建模、编程、往年O奖论文讲解这三部分的视频教程,相信对大家入门数学建模会有很大的帮助。 " ?. S U: q% v ! W+ S$ S2 @( Q; K8 { [$ P建模:https://www.icourse163.org/course/cumcm-1001674011 & D. K" b6 |$ e* | 6 y+ J; C+ _: z/ P7 Z( d C5 F9 S8 q编程:https://www.bilibili.com/video/av39752280/?p=1 3 J7 Y! h9 b; h& @8 [* K 6 `; b% y- j. o论文写作:https://blog.csdn.net/qq_40481843/article/details/866923435 `# g, _ l& z+ G+ w- w, g! ]
' R( D' z1 A N" B往年真题视频讲解链接:https://pan.baidu.com/s/130lwterZvM4DbaimCSRQxg 提取码: k9td ) d+ H0 B0 [ E& _$ U+ N
" C- H5 |/ G9 X7 w& Y# c, w) C! Z5 J
本队伍2019年美赛的培训课件、论文、代码:https://github.com/xiexupang/2019MCM-A ' _; _3 m& [+ {3 z" U———————————————— 0 M0 X Q% o( E, [版权声明:本文为CSDN博主「谢旭庞」的原创文章。6 A2 Q0 k7 k3 m- `& h: f
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41149269/article/details/86881902! R7 K+ m8 R$ l