2020美赛备赛【02】MCM的经验
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五步建模法
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一种团队分工:
①模型搭建——提供对问题的解决思路、方法
②模型实现——通过各软件对模型进行模拟、求解、检验
③论文写作——通过准确的文字、图表对模型进行展示【美观!!】 -
软件的准备【按自己的习惯更改~】
①编程——Matlab / Python / CPP
②统计建模——SPSS
③论文写作——Word / WPS / LaTex
④插图制作——PowerPoint / PS
⑤画流程图——ProcessOn
⑥团队协作——有道云协作 / 语雀文档 -
编程?
实际问题的数据可能会比较复杂,按照某个算法用人脑一步步求解往往会很麻烦。因此通过计算机编程可以编出来算法的程序,直接给数据,计算机就可以算出来。说白了就是人来建立模型,然后编程算法用计算机来计算模型中的答案,比如最优解。要想自己编程序需要对这个算法有足够深的认识。事实上很多算法前人都写好了C或C++的源程序,当然用matlab会更省事一些。 -
统计建模?
参考——统计回归模型
要学的很多… -
【前期准备】看原题+读O奖论文
“优秀论文在比赛过程中对模型的建立真的很重要。后来我们比赛选了C题,在模型一度建不出来的时候,就开始借鉴之前优秀论文中处理相似场景所用的模型。” -
论文的图、表、公式的编号一定要一一对应,不能有明显的差错。一定要图文并茂,图和表一定要多,不能全是公式和大段大段的文字,换谁谁都不想看,不要说评委了!
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做出可视化的图表 like this
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谷歌搜索文献比百度好
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论文引用技巧——
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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。
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需要掌握的编程知识
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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。
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几个重要的学习链接收录:
Matlab二维、三维作图
建模案例学习(MOOC)
美赛论文书写经验