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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
数学建模竞赛基础知识
. H, {; J7 Y8 f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。8 f. V6 t; S, q, z
# `! P4 }) Y/ o3 F9 x% n美赛可分为两种:5 S! D& |; V' h( m: K# s( Y9 f/ [
/ {' z# | H: C; S: \
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0 Y# M6 X+ I, c8 |$ n
. ?$ L8 ^: {* G+ L v
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。) ~2 E: R1 B3 \' a7 N' h
1 j8 I$ G4 E+ h/ QICM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。
2 k0 T0 i' I! q9 p$ T2 m0 }$ J2 ~' G: g0 {
) J7 F- q( i6 \# F. |
2 v/ r4 ~8 } L) y7 d
奖项设置4 u7 K8 B9 @) }; X* _
! m. a( v/ e0 m1 G* m5 \& I
Outstanding Winner 美赛特等奖) G) o* }$ d- B5 b$ g9 `4 E
8 _1 H) A+ X2 f: RFinalist 美赛特等奖提名& R* J8 Q* @$ N" f6 d
+ c1 r3 N' f* X2 I2 I4 v& j9 uMeritorious Winner 美赛一等奖
9 a- c7 a+ f6 u
* r5 X d+ l' u- d( CHonorable Mention 美赛二等奖 x" x* M3 m! O) c8 I, R- c- [
* h1 }8 p, w$ p) T
Successful Participant 美赛成功参与奖
) _' P/ `& y( O2 v! j7 E" Z
$ I9 |' y6 `" eUnsuccessful 不成功没奖
0 @ R' _4 |" t+ \: i
* I* |3 k0 M6 Y3 c, ]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。; G$ I, f9 l3 D' D' p: p
1 w" h, s" z7 P
竞赛谋略
5 V9 z# }( c) a" @: }! g* Q% e. @( ?7 F
一、组队篇:7 ^5 C, @" q, U* j
7 Q% V5 S& i& {8 l& b' k4 \2 h+ v
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:0 g; o. W" {% m
6 l F- [( A- t5 K0 E( Y1 \
1 没过得奖但有经验的:这种动力最足
- |0 u3 n: x7 e4 o! B5 s! c- ^3 x4 `+ U& x
2 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/ c0 {$ R; V# {9 ]0 g1 s9 N
( ?+ r8 H* ]6 N- b/ {( f( Z5 c* U
3 没经验但想得奖的:大多数$ Y, ]3 J& m+ \! F
+ C t8 `" n) B( m! n0 F+ R
4 没经验、想打酱油:不光说队员,还要留意导师,你懂的^_^
& r& M, ]2 [) J [$ U7 g. M
$ ], p- j. e0 c' U( v; h4 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。
$ F! W9 }0 ?# M0 b% Q# ^5 r$ ]! z. n) d k' O
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:
9 {" ]; c( Z B; X5 W
k5 ?0 P" m9 w E* J· 你必须也是个高手,至少某方面特长能给人信心;
: Q8 S9 J! L3 H( ~3 w* R' f! b
3 ?; }6 |7 y# m! v+ u5 K· 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;
, s" W4 K& ^% I8 Y6 H# d
8 Z w, e; \0 z* @# X· 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;+ G% U/ j' B$ }
- y5 F$ P0 G2 J% P, u· 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~
$ A* ^+ K2 r/ t" |! e. v! @; I* q; R
' |1 e V* _6 w: `5 ^2 x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。
9 N+ S/ d6 R1 a+ O8 z, x& K8 y4 S2 h, n4 c/ u' P5 j
二、装备篇: A! H3 K+ k9 d+ T2 J9 R" Y) }
. Y2 e- g' R; d( S6 }6 s
· 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;$ Y# D( L5 p \$ a' ^
" X1 ]/ q$ h8 u1 U! g% C& A, a) r' J
· 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;
1 ?! q. C, e2 K* a, U
( x* }1 G) v: Z% u- L9 t· 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)。* a% c& Z) {4 ]& \$ ^1 w* U I
- d( ^7 h4 f& V# R" e# k+ c
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。. U% A% A; ?& w" x" [$ @
. R0 h8 Z: H5 @# U三、练级篇:
% h5 ?4 N% I8 f4 s/ ~3 n5 A6 _9 C' L8 ]9 q2 a4 `
· 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。
0 f; d. @; h9 X9 k( s
6 }0 ]& X$ E7 g. J; 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。 + j% c7 @' z/ p
5 M1 l( H1 Z" T' j4 z) k' o
最后祝读者有所收获!
5 m0 S \! @* z* q( Q- c! o- i原文链接:https://blog.csdn.net/Hellsinglee_m/article/details/79273917
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zan
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