数学建模竞赛基础知识

杨利霞

数学建模竞赛基础知识
+ F9 }& `3 z; z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。

' |0 y, N6 X; c& A8 ], ^) T美赛可分为两种：

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
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The 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。
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ICM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。


" z( p3 D9 |3 ~1 R1 ]- o* B
奖项设置
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Outstanding Winner 美赛特等奖
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Finalist 美赛特等奖提名
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Meritorious Winner 美赛一等奖

1 h3 k( `% s4 [- `' cHonorable Mention 美赛二等奖

Successful Participant 美赛成功参与奖

Unsuccessful 不成功没奖
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0 W6 C4 H. D; _3 |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。

竞赛谋略
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+ V% w0 U3 a/ x$ f一、组队篇：
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8 k) k( h+ x- \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：

1 没过得奖但有经验的：这种动力最足
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5 O, |& C+ u  f+ d2 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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3 没经验但想得奖的：大多数
3 l1 ^; i- N1 [  l; j; T
2 b& C3 A9 ?& f) c  A* w4 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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& E7 s4 U2 X% p6 V4 h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：

7 K8 p9 ~9 x8 F& k· 你必须也是个高手，至少某方面特长能给人信心；

· 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；
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& B8 p# j$ `1 w6 ~· 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～
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3 y3 J' v( p6 f2 o9 v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：

' b9 U; Q# M1 \8 D- b+ \0 [· 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；

+ s! J3 k5 P; f- W· 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；

· 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）。
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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。

, _% ?" x2 w+ S三、练级篇：

6 P- Z- f5 p+ y# a· 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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, _4 @$ p5 ~5 t3 P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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7 L+ j. h. q4 F( L最后祝读者有所收获！
/ y4 ~+ [, I8 b  s0 ]; q# u. i4 A原文链接：https://blog.csdn.net/Hellsinglee_m/article/details/79273917
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