数学建模竞赛基础知识

杨利霞

数学建模竞赛基础知识
( D  g% V& _! S3 C, e% B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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美赛可分为两种：
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3 r! L% `; B3 }" ?* V5 IThe 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

, L( I) U- }! R& e% v: pThe 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。

3 m$ R' r, P0 A9 f; L  MICM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。

" c* e3 a& S. U6 [
5 q$ {4 z% E/ u0 M1 j" Z- c6 n4 R# B& T/ j6 ]奖项设置

6 H/ ?5 A& H4 J  Q  }+ \5 EOutstanding Winner 美赛特等奖
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9 W$ j( e4 E) Q* G) A2 LFinalist 美赛特等奖提名

Meritorious Winner 美赛一等奖
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Honorable Mention 美赛二等奖

0 d/ c3 w, s( d# g' `3 HSuccessful Participant 美赛成功参与奖

Unsuccessful 不成功没奖
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; q6 {( {0 @  b8 y$ K; MPS：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。

( Y8 s. B1 X  T9 [$ f竞赛谋略

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
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; \1 x: S; Y( L; }! a, J* ]. o8 f2 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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2 s' V0 G1 W9 w0 c3 ~9 }/ M/ G3 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^_^

# [+ @& w6 f4 a$ e* @) d* K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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. P9 `5 C2 ?* J9 Y; S· 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；

· 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；

· 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。

二、装备篇：

· 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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8 s( v1 F& X2 e" f; T1 R· 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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* G" z! L* X7 \- D8 k. P9 y; T9 E* Y· 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）。

% e2 R, _, x% M6 ?, ?" |6 W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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1 V$ {" ], ]% F2 ^三、练级篇：

· 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。

1 B$ m* |. d7 |! C! S& k* t8 T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！
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, c7 \  O1 b0 z2 ~# Z; g: Q# |作者：山子里
来源：CSDN

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