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參加數(shù)學(xué)建模競賽需要做哪些準備?競賽流程是什么?

2020-05-21 09:15:41來源:魔方格

參加數(shù)學(xué)建模競賽需要做哪些準備?競賽流程是什么?下面小編就來給大家一一介紹,希望可以幫助到大家:

數(shù)學(xué)建模創(chuàng)新人才培養(yǎng)的一般流程

每年4-5月,組織參加“東北三省數(shù)學(xué)建模聯(lián)賽“、”深圳杯全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模夏令營”,每年約150組,選拔學(xué)生。

每年6-8月,組織報名參加當(dāng)年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(CUMCM)、并開展培訓(xùn)工作,每年約230-250組;組織當(dāng)年研究生數(shù)學(xué)建模競賽(GMCM)報名培訓(xùn)工作,每年約30-40組。

每年9月,組織、指導(dǎo)我校學(xué)生參加全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(CUMCM);組織、指導(dǎo)我校學(xué)生參加研究生數(shù)學(xué)建模競賽(GMCM)。

每年12~次年1月,組織報名、組織培訓(xùn)參加美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模及交叉學(xué)科建模競賽(MCM/ICM),每年約200組。

次年2月(春節(jié)前后),組織、指導(dǎo)我校學(xué)生參加美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(MCM/ICM)。

次年4-5月 組織競賽獲獎及有興趣繼續(xù)開展建模課題研究的同學(xué),申報大學(xué)生科研訓(xùn)練項目、五四杯、等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動。或整理建模論文,將其投稿至學(xué)術(shù)期刊。

參加數(shù)學(xué)建模競賽需要如何準備?

(1)學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型

數(shù)學(xué)建模,顧名思義,建立數(shù)學(xué)模型,需要了解一下常用的數(shù)學(xué)模型;對于國賽,較常用的,莫過于概率論與數(shù)理統(tǒng)計了。有人做過統(tǒng)計,國賽有一半的題目需要用到這方面的知識。在準備的過程中,會發(fā)現(xiàn)知識的范圍非常寬廣,如何去有效地備賽呢?我的做法是,對于所有的模型,都有所了解。了解每個模型的適用范圍,大致的思想方法以及實現(xiàn)步驟,做到比賽的時候能夠迅速地知道能用什么模型來做,以及大概需要多少時間來搞定,就足夠了。如果你不提前了解都有什么數(shù)學(xué)模型的話,很容易走入死胡同難以自拔卻不自知。推薦書籍:《數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用》,這本書的作者,領(lǐng)導(dǎo)隊伍拿過2還是3次高教社杯,編著的書籍也應(yīng)該非常有參考價值。

(2)閱讀國一論文

競賽結(jié)果的體現(xiàn)形式是論文,所以也有必要多看一下往年的競賽論文(國一論文)。學(xué)習(xí)他們的行文語言、論文格式、一些習(xí)慣。以及如何從實際問題,進行簡化假設(shè),一步步導(dǎo)出較終的數(shù)學(xué)模型。我認為,這才是較精華的部分。數(shù)學(xué)中國, 有CUMCM的板塊,里面的一些帖子共享了往年的一些論文。說到格式,挺多的人可能不以為然。實際上未獲得國獎的所有論文,都是幾分鐘內(nèi)定的成績。而且,根據(jù)某年的評分標準,論文概貌是篩選論文的第一關(guān)。如果第一關(guān)都過不了,內(nèi)容再好,連省三都拿不上。好的格式,給人一種賞心悅目的感覺。說到行文語言,我聽老師說,有很多人較后結(jié)果算的很準,但是沒拿大獎,這是為什么呢?因為論文內(nèi)容混亂,條理不清晰,語言不嚴謹,等等。說到習(xí)慣,比如對論文涉及的理論的大致步驟和基本原理進行簡要的介紹,如果閱卷人對于你使用但是很少有人使用的理論不熟悉的話,可能會影響他對于你的論文的評價。我參加國賽那年的答辯的時候,一個評委就問,我使用了“秩和檢驗“(我直接使用它,沒有對它進行介紹),它的使用條件是怎樣的?推薦書籍:《數(shù)學(xué)建模競賽論文精選與點評》,西北工業(yè)大學(xué)出版社的,里面不僅有該學(xué)校的國賽的論文(國一為主),也有美賽的一些論文,具有比較大的參考價值。《全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽論文匯編》,這本書可以說是非常有價值和性,里面有國賽2000年及以前的,來自全國各地的論文,以及全國組委會閱卷的試題剖析和閱卷感受。這本書的內(nèi)容、高度、,是絕大多數(shù)數(shù)學(xué)建模競賽類的輔導(dǎo)書籍所不能匹及的。的缺憾是,里面的題目是早年的,比較簡單,近年的競賽內(nèi)容沒有出書。當(dāng)然,網(wǎng)上也有相應(yīng)的電子書,實體書一般途徑也是買不到了,我通過孔夫子舊書網(wǎng)購買了一本。對于數(shù)學(xué)建模競賽的老手,我感覺該書也有比較大的收藏價值(我就是這么想的)。

(3)精心挑選隊員

根據(jù)我的多次競賽經(jīng)驗(不僅限于數(shù)學(xué)建模競賽),團隊合作對于較終的成績也是有很大影響的。一方面,是性格上能合得來,否則比賽過程中會有很多矛盾的;另一方面,較好專業(yè)互補,如果競賽遇到的問題,恰好某個同學(xué)非常熟悉,那么可以大大縮短熟悉題目的時間,有助于取得更好的成績。其實,較重要的問題是,他真的想?yún)⒓舆@個比賽并為之付出么?我見過因為需要掏錢而不想?yún)①惖耐瑢W(xué),見過號稱要付出所有課余時間卻因為是班干部并沒有付出多少時間的同學(xué),見過欺騙我說已經(jīng)看了很多的同學(xué),見過比賽期間一直忙著和老婆聊天的同學(xué),見過比賽前說不參加了的同學(xué),見過為了進隊說的非常好但是參賽過程中沒有任何付出老是借口有事的同學(xué),見過進來以后專門挑撥關(guān)系的同學(xué)……另外,如果能夠整個隊在比賽前找一個題目,模擬競賽幾天做一下,應(yīng)該會收獲很大,在時間的安排,以及隊員之間的配合上。如果想要更仔細地挑選隊員的話:較好成績中等偏上,因為他們關(guān)心學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)能力較強,但是又不過分拘泥于課內(nèi)學(xué)習(xí);較好選擇有參賽經(jīng)驗并獲得一定獎項的,輕車熟路;較好選擇上過數(shù)學(xué)建模相關(guān)課程的,對數(shù)學(xué)建模有個大概的了解;較好有充足的課余時間,因為需要準備的東西有很多;較好選擇性別一致而且單身的,否則行動非常不便,當(dāng)然不純?yōu)橹傎惓龀煽兊脑捔碚f;選擇有ACM競賽經(jīng)歷的就再好不過了,無需擔(dān)心程序無法實現(xiàn),而且ACM競賽的內(nèi)容與數(shù)學(xué)建模競賽的內(nèi)容,有相當(dāng)大一部分是重合的。較好不要班干部或者交際花,因為他們不可避免要花很多時間與人交往。在提到挑選隊員之前,有一個問題是,通過什么渠道認識隊員。首先,可以和身邊熟知的同學(xué)組隊,他們的性格和能力自己比較了解;然后,數(shù)學(xué)建模培訓(xùn)課是較重要的渠道了,全校所有想搞數(shù)學(xué)建模的人大多都在這里了,沒組隊的同學(xué)一定要好好抓住這個機會;其次,也可以是偶遇聊天認識的。想做相同的事情的不同的人,更有可能在相同的地方相遇;其他渠道,比如同學(xué)介紹等。

(4)學(xué)習(xí)相關(guān)軟件

好好學(xué)習(xí)Matlab就夠了,它可以實現(xiàn)所有數(shù)學(xué)建模需要的功能。對于某些問題,Excel也可以勝任。C語言也能勝任大部分的程序設(shè)計問題。一般來說,可以百度一下某個需要的功能+Matlab,便可以找到對應(yīng)的Matlab函數(shù),一般來說也有相應(yīng)的例子說明如何使用該函數(shù)。如果沒有的話,可以在Matlab命令窗口中輸入:help 該函數(shù),會返回關(guān)于該函數(shù)如何使用的說明。但是,Matlab的基本語法,比如循環(huán)、條件、判斷語句的結(jié)構(gòu)以及賦值等運算,需要提前熟練掌握,這個和C語言很相似。如果你學(xué)過C語言或者任何一門程序設(shè)計語言的話,這個是很好上手的。當(dāng)然,如果你確實學(xué)有余力的話,可以學(xué)習(xí)SPSS或者SAS等統(tǒng)計專用軟件、Surfer等繪圖軟件。這些軟件在統(tǒng)計或者繪圖等方面,用起來更為方便,繪圖更為精美。

(5)了解比賽風(fēng)格

對于國賽來說,結(jié)果是很重要的,內(nèi)容完整也是很重要的;對于美賽來說,結(jié)果根本不重要,做不完也沒有關(guān)系,較重要的應(yīng)該是其中的“創(chuàng)新性”(對于美賽,我成績很一般,也沒有過多的研究,相關(guān)敘述僅供參考)。對于的選手來說,這都沒什么;但是對于絕大多數(shù)參賽隊伍,時間是很緊張的。想在有限的時間內(nèi)取得盡量好的成績,就要有所取舍。如果你參加的是國賽,應(yīng)該盡量完成所有問題,并增加結(jié)果的正確性,創(chuàng)新性倒是其次;如果你參加的是美賽,重點把一個問題做的很出彩就夠了。

(6)研究評分標準

評獎是按照評分排名,而評分是按照評分標準。研究評分標準,可以有針對性地知道什么樣的論文是出色的,進而知道該如何去建模型、寫論文。

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