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数学建模国赛权威发布_数学竞赛官网入口(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

数学建模国赛

数学建模国赛前必备软件准备指南在准备数学建模国赛时，选择合适的软件和掌握相关算法至关重要。以下是一些常见软件平台的准备建议： 𐟒𛠨𝯤𛶥𙳥𐯼š Matlab：Matlab 是数学建模中最重要的软件之一，几乎所有的数学建模算法都可以使用 Matlab 实现。然而，在机器学习领域，Python 的开源资源更为丰富。同时，SPSS 和 Stata 在统计分析和时间序列分析等方面表现出色。因此，建议重点学习 Matlab，但也要扩展到其他软件。 Python：Python 是机器学习领域的优秀平台，拥有丰富的开源资源。对于美赛而言，Python 中的 sklearn 库完全满足对机器学习算法的需求。如果你对 Python 非常熟悉，很多常规算法（如蚁群算法）也有许多开源资料可以替代 Matlab。 Origin：Origin 是一款强大的作图和插值拟合软件，尤其在可视化方面比 Matlab 更胜一筹。 SPSS：SPSS 是统计学中的重要软件，尤其在时间序列、主成分分析和因子分析等算法上非常适用，软件的交互性也很好。其他软件：Lingo 用于规划类问题，EViews 用于时间序列相关分析，COMSOL 或 ANSYS 用于多物理场分析，Mathematica 在求解微分方程等方面相较于 Matlab 更为出色。通过这些软件的结合使用，你可以更全面地准备数学建模国赛，提升自己的竞争力。

数学建模国赛获奖心得：编程与团队协作参加数学建模国赛，真的是一次难忘的经历。通过深圳杯、泰迪杯、电工杯等赛事的磨练，我和女朋友决定组成一个队伍，参加国赛。这次比赛让我充分锻炼了编程能力，因为我在团队中扮演了编程手的角色。在准备过程中，我对数据进行了大量的预处理，确保数据的完整性和合理性。接着，我们建立了数学模型，这次主要运用了经典的时间序列模型和回归模型。通过编写代码，我们训练出了模型，并提供了充足的数据和图表给队友们。和女朋友一起参加比赛，不仅是为了不荒废学校时光，更为了共同进步。最终，我们取得了国二的好成绩，这让我们非常开心！这次经历让我深刻体会到，团队合作和编程能力在数学建模中的重要性。

如何在大学找到自己的研究兴趣和科研机会上一篇文章没说完的重点继续补充一下，希望这篇能帮到还在迷茫的你们。如何找到研究兴趣：扩大视野𐟌：如果你所在的学校不是特别出名（比如双非或者211），或者学校规模较小（比如港中深，专业少，教授的研究方向也比较集中），建议一开始就把视野放远一点。科研的世界很大，不要只局限于你学校教授的研究方向。了解更多方向𐟓š：如果你对学校教授的方向感兴趣，那就直接去找他们聊聊。如果不感兴趣，也别觉得自己不适合科研。去看看国外顶尖大学的官网，了解各种学科和研究方向。你会发现有很多有趣且有意义的方向。避免无效比赛𐟏†：如果不是为了保研加分，建议别参加挑战杯、互联网+这样的比赛。这些比赛往往有很多与科研无关的事务，容易打击你的科研信心和兴趣。相比之下，数学建模国赛、美赛等比赛更适合快速学习、写作和科研能力的培养。关注学校资源𐟓⯼š多关注你学校公主号或者邮件发的科研速递和讲座信息。看到感兴趣的就仔细看看，找做这些的教授聊聊，看看有没有参与的机会。我毕业前才意识到这些资源有多重要，错过了很多机会。如何找到科研机会：国际资源𐟌：在英美本科生成熟地参与科研是很常见的，资源丰富，导师质量高，研究方向多样。如果你有机会去英美读本科，强烈推荐！如果已经在国内读大学了，争取大三去英美交流一年，开始找实验室，发邮件问机会，争取做日常或者暑期的科研。我在牛津交流期间就找到了暑研，体验了极好的科研环境，也找到了研究兴趣。低年级参与科研课程𐟓š：本科低年级时可以参加一些独立学习的科研课程。教授通常会比较重视这些参与科研的学生，会给你很多培养机会。最后，希望大家都能找到自己的研究兴趣和科研机会，加油！

数学建模国赛：哪些题目更容易上手？ 𐟓… 九月的脚步越来越近，数学建模国赛也即将拉开帷幕。每年这个时候，无数同学都摩拳擦掌，准备迎战这场智力盛宴。为了在比赛中脱颖而出，不少小伙伴都会提前研究历年的赛题，试图找出题目的规律和难度。 𐟔 然而，近几年国赛的题型变化多端，难度也有所提升。那么，究竟哪些题目相对简单，更适合新手呢？今天，我就来给大家分析一下，希望能帮到正在备战的你！经典题型回顾 𐟓š 首先，让我们回顾一下历年的经典题型。这些题目通常较为基础，涉及的知识点也比较固定。比如，线性规划、差分方程、图论等问题，都是历年国赛中的常客。如果你对这些题型比较熟悉，那么在比赛中可能会更有优势。新兴题型挑战 𐟚€ 当然，除了经典题型，近年来国赛中也出现了一些新兴题型。这些题目往往更加灵活，需要参赛者具备更强的创新能力和数学素养。比如，涉及到大数据、机器学习、优化算法等领域的题目，虽然难度较高，但如果你对这些领域有深入的研究，也不妨尝试一下。历年甄题和优秀作品 𐟌Ÿ 为了帮助大家更好地准备比赛，我还整理了一些历年的国赛甄题和优秀作品。这些资料不仅能让你对题目类型和难度有更清晰的认识，还能提供一些解题思路和灵感。如果你没有太多的参赛经验，不妨先看看这些资料，或许能帮你找到一些备战的灵感。个人小建议 𐟒ኊ最后，给大家一个小建议：在准备比赛的过程中，不要只局限于一种题型或难度。多尝试不同类型的题目，提高自己的适应能力和解题技巧。毕竟，国赛的魅力就在于它的多变和挑战性！希望这些信息能帮到你们，祝大家在数学建模国赛中取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

国赛二等奖秘诀𐟔导š三人行！去年我们参加了数学建模国赛，之前只有一次省赛的经验，也没怎么提前准备。最后交上去的论文加上附录总共有2.4万字，居然拿了国二奖。真是意外的惊喜！比赛第一天早上八点拿到题目后，我们大概用了两个多小时来定下题目方向，然后根据题量制定了一个每天的计划。这里有个小窍门：不要满打满算到最后提交，因为改格式真的很费时间。定计划的时候至少多预留六个小时，不然容易出状况。我们三个人有明确的分工，但分析问题和决定方案的过程都是一起完成的。我是论文手，基本上在每一题讨论好思路后就开始写论文。等我写完问题的背景、分析和解决思路，两位队友也基本能给出解题过程和结果，我就先写上多少。如果有一位队友遇到困难需要花时间解决，我和另一位队友就去帮忙找资料。如果不需要帮忙，我们就先继续看下一题，两个人统一想法后再跟另一位交流一下。这样既能保证效率，又能确保每个人都了解整体思路，尊重每个人的意见。总之，论文手要保证的就是不要让论文进度滞后于编程和建模太多。题目解出来后，论文就要跟着写出来。我们三个人其实之前的经验都不多，我赛前做的准备也就是准备了一份论文大纲，队友们则安装好了一些软件，比如spss和pycharm。剩下的基本上就是看着题目边查边学。所以比起有多少经验，我觉得能拿奖真的得益于队友们能够一起良好沟通坚持到底。现在的参考文献和工具都很多，小的技术问题都好解决，最忌讳的就是觉得不是自己的职责就不管不听不学。如果提前有时间学习当然更好，我们这种半小白都能拿奖，这真的是努力就能有回报的比赛（得三个人都努力，刷到帖子还有那种写了一半队友消失了的…真的纯纯耽误别人）。总之，数学建模比赛不仅考验我们的数学和编程能力，更考验我们的团队合作和沟通能力。只要我们用心准备，努力拼搏，相信每个人都能在比赛中取得好成绩！𐟒ꀀ

美赛性价比更高，数学建模国赛与美赛对比数学建模国赛已经结束，但接下来的数学建模竞赛接踵而至。尤其是全球知名的美国大学生数学建模竞赛，其含金量非常高。相比国赛，美赛不仅难度较低，而且获奖几率更大，认可范围也更广。对于计划保研、留学和就业的同学来说，美赛是一个非常不错的选择！今天为大家带来一份详细的美赛备赛计划，帮助计划参加美赛的同学事半功倍地准备。有了这份秘籍，可以为之后的参赛做好充分的准备。有需要的同学赶紧收藏起来，同时也要多看看相关的资料哦！

选校攻略！生物信息学博士大家好，我是一名985本科和硕士的学生，GPA分别是3.6和3.78。科研方面，我有两篇论文，一篇是15+的共同一作，另一篇是5左右的共同一作，还有一些挂名项目。在竞赛方面，我获得了iGEM金奖，Kaggle医学图像银牌，以及美赛H奖和数学建模国赛省二等奖。我的研究方向主要是二代测序相关、癌症研究和AI在生物学中的应用。我联系了UChicago的一位梦想导师，他表示愿意考虑我，但可能因为竞争激烈，不能给我任何保证。希望各位大佬能帮我评价一下选校或者提供一些其他建议。我真的很想有个书读，谢谢大家！𐟙𐟙𐟙

数学建模美赛获奖论文+备赛攻略！「数学建模」数学建模竞赛「数学建模美赛」数学建模国赛 #大学生竞赛

数学建模入门指南：从零开始的经验分享虽然没能拿到国一这样的高分，但对于一个从未系统接触过数学建模的人来说，这个成绩已经相当不错了。𐟎‰ 我是在7月中旬正式开始接触数模的，8月和队友们一起练习题目，9月参加了比赛，10月初知道了成绩。刚开始的时候，真的是一脸懵逼，完全不知道从哪儿下手。所以，我希望我的经验能帮到那些想接触数模比赛的同学们。 7月：扫盲+初步入门比赛报名渠道 𐟓 首先，你得搞清楚自己学校报名数学竞赛的具体途径，每个学校的情况可能都不一样。了解基本常识 𐟓– 接下来，你需要了解一下全国大学生数学建模竞赛的一些基本常识，比如A题、B题、C题的区别。这些信息在小破站上都能找到，推荐几个小破站上的UP主：数学建模老哥：播放量最高的那个视频，先看P1-P5，进行一个扫盲。茉莉雨sunny：看她的2022年数学建模国赛C题参赛记录vlog，了解比赛时的状态和过程。笑点滴的姜鸽：看他的2022年数学建模国赛B题过程记录，了解比赛的具体情况。书籍结合视频 𐟓š 司守奎的数学建模书籍结合小破站老哥的数模0基础视频的P6-P21进行观看。我认真学习了线性规划和整数规划这两章，其余篇章只是粗略看了视频+读了一遍书，并没有深入学，只记录了一下这些算法能解决什么类型的问题。书我是网上找的电子版，一开始也没特别看懂，但还是硬着头皮看了，线性规划和整数规划反复看了3遍以上。总结 𐟓 通过这次数学建模竞赛，我最大的收获就是：不再对陌生的知识点产生恐惧、焦虑和畏惧，获得了快速入门一个陌生领域的能力。我们组的三个同学都没有报班，都是通过互联网的资源进行学习+练习，定期向学校指导老师汇报学习进度。拿到这个成绩，真的觉得很不容易。后续我会陆续更新入门篇、人员配置篇、训练篇、赛前补充篇和比赛篇，希望对大家有帮助！𐟘Š

数学建模评价类模型大揭秘 𐟌Ÿ 嘿，大家好！今天我想和大家聊聊数学建模国赛的那些事儿，特别是关于评价类模型的部分。相信很多小伙伴都知道，国赛C题经常需要用到各种评价类模型，比如层次分析法、灰色关联法、模糊综合评价法、组合评价法等等。这些模型在实战中可是大有用处哦！层次分析法 𐟏† 层次分析法（AHP）可以说是评价类模型中的老大哥了。它通过将复杂问题分解成层次结构，然后对每一层进行两两比较，最终得出各个元素的权重。这个方法特别适合那些需要综合考虑多个因素的题目。灰色关联法 𐟌€ 灰色关联法则是用来处理那些信息不完全、不确定的灰色系统。它通过计算各个因素之间的关联度，来找出影响最大的关键因素。这个方法在处理一些模糊、不精确的数据时特别有用。模糊综合评价法 𐟌𘊦衧𓊧𛼥ˆ评价法（FCE）则是用来处理那些模糊、不确定的评价问题。它通过建立模糊矩阵，然后进行模糊运算，最终得出一个综合评价结果。这个方法在处理一些主观性很强的题目时特别适用。组合评价法 𐟎œ€后，组合评价法则是将多种评价方法结合起来，取长补短，得出一个更全面、更准确的评价结果。这种方法特别适合那些需要综合考虑多种因素、多种评价方法的题目。总之，大家在参加数学建模国赛时，一定要根据题目的具体情况，选择合适的评价类模型。希望这些小技巧能帮到大家，祝大家在比赛中取得好成绩！𐟒ꀀ

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