目录

奖状证书

赛事介绍

题型概况

获奖比例

比赛时间

官方网站

赛前准备

团队分工

建模

编程

写作

软件准备

知识体系

学习要点

资源推荐

bilibili

书籍

算法储备

赛事相关

比赛策略

评委解读

结语

我们团队在数学建模领域浸淫多年，积累了无数宝贵经验，这篇文章是我们智慧的集大成之作，希望能帮到每一位有志于数学建模的朋友。

奖状证书

不怕有质疑，实力来说话。

我们团队的每一支队伍都极其出色，在国赛、美赛、亚太赛以及Mathorcup等重大数学建模竞赛中多次斩获一等奖甚至是特等奖，其余二三等奖更是不计其数。

赛事介绍

受篇幅所限，本文主要介绍美赛相关事宜，更多秘诀技巧请关注专栏内其他文章。

题型概况

美国大学生数学建模竞赛目前分为两种类型，MCM（Mathematical Contest In Modeling）和 ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling)， 两种类型竞赛采用统一标准进行，竞赛题目出来之后，参赛队伍通过美赛官网进行选题，一共分为6种题型。分别为：连续型、离散型、大数据、运筹 学/网络科学、环境科学、政策。

获奖比例

其中奖项设置及获奖比例分别为：特等奖（Outstanding Winner）0.14%， 特等奖提名奖（Finalist） 0.27%，一等奖（Meritorious Winner）7%， 二等奖（Honorable Mentioned） 15%，三等奖 （Successful Participant）67%。

比赛时间

由于国际性赛事存在时差现象，这里以北京时间为基准。

官方网站

数学资源和竞赛 - 数学及其应用联盟 - COMAP/辅助报名可参考如下网站

首页 – 数维杯数学建模官网 ().cn/

赛前准备

团队分工

一般来说队伍里的三人各自负责一个方向，分别是建模、编程和写作。但是在比赛中，团队的交流沟通是必不可少的，这就要求我们对于其他成员负责范围内的知识也有一定的了解。

建模

建模是解决问题的第一步，为后续工作定下“做什么”与“怎样做”的基调，这就需要建模手对于题目所求有着自己的理解与思考，针对不同的问题选择契合的模型进行解答，通常对于建模手有以下几点要求：

学习并储备模型（重要程度★★★★★）即整理模型的相关内容，便于比赛的时候能够直接使用。 包括但不限于以下四点：

模型的适用范围（★★），了解模型适用于哪种类型题目模型的优化方向（★★★★），根据历年优秀论文的优化思路，融会贯通形成自己的优化方向模型的分类汇总（★★★★★），将之前学到的模型进行归纳整理，为比赛打下坚实的基础模型的内化转述（★★★★★），面对不同的数据，不同的题目，更加细致地划分模型的使用场景，一般面对同一问题，会列举多种模型并加以注释，在此基础上要向其他队员阐释清楚自己模型的实现思路

学习论文写作（重要程度★★★★★）即负责一定比例的论文需要对模型有着自己的理解，能够很好的表述出来，协助论文手将模型贴近题目，做到准确，清晰，流畅。 尤其要注意准确、贴近题目的使用模型是基础，想要拿到F、O奖需要对模型做一定的创新、改进，仅仅是记住模型是没有意义的。

编程

编程是模型实现的重要环节，再好的思路如果不能实现也只是纸上谈兵，一个基本功过硬的写作手可以将建模手的天马行空化为脚踏实地，是团队里的中流砥柱。这里对编程手的主要任务进行了几点说明：

学习并储备代码（★★★★★） 要求：拿来主义不是不可取，但是最终都要内化成自己的代码，此外除了对症下药编写代码外，还要能根据实际情况对代码进行细微调整，以适应不同的题目

学习Python和MATLAB的基础应用（★★★★）要求：快捷键、状态栏、不同的IDE，只是了解代码容易在比赛过程中手忙脚乱

能用Excel等软件处理数据（★★★）要求：数据预处理往往是开题的一步，简明扼要的数据是构建优秀模型的重要基石

学习一些模型知识（★★★） 要求：实践是设想的反馈，能够在建模的时候对模型有所补充和改进 学习论文写作（★★★★★） 要求：代码的设计思路有助于梳理清楚论文编排思路，平时也需要对论文多留心，练习如何将思路表述清楚。

写作

人们往往会忽视掉写作的重要性，也有不少人抱着想混个奖项的念头选择当一名写作手。不妨想想，我们在比赛中提交的最终结果就是一篇论文，纵使再天才的思路，如果写得平平无奇甚至味同嚼蜡，也难以取得不错的成绩。换而言之，不要让写作成为了团队的短板，而是要用逻辑严谨的论述和秉要执本的图表来拔高你们所做的工作，从而征服评审，夺得奖项。以下是对于写作手的要求：

学写论文、排版（★★★★★） 要求：要将论文塑造得条理清晰，一目了然。无论是LaTeX或是Word都要准备模板，套用模板可以很方便的排版，最好可以自己试着根据往年的格式要求作出自己的模板，在模板的基础上多看多写，对于每篇文章都要提出自己的见解，“择其善者而从之，其不善者而改之”。对于博览群书的评委老师来说，寥寥几眼就能看出你的论文质量如何，从而定下评价区间。所以说论文的写作水平很重要，在很大程度上决定了能不能拿到F及以上的奖项。 具体的训练方法，可以自己找网课，找教程。但是最重要的还是自己动手。

学习使用写作软件（★★★） 要求：LaTeX和Word或者是其他什么编辑器都可以，只要论文结果令人满意就行 ，使用时大家可以在B站搜索word+排版/公式/编号等关键字自行查看

学会画出清晰直观的图（★★★★★） 要求：基础的折线、柱状、扇形等图要求美观得体。 一些特殊的图，比如三维地图，零件结构图等，最好能储备画图的方法，找到网站或者其他可以实现的资源，一些偏门或偶尔用到的图，不用过于在意，稍作练习即可。如果有Python语言基础可以使用matplotlib模块绘图，参考 Matplotlib — Visualization with Python ，没有的话用其他绘图软件代替也可。

学习模型（★★★） 要求：写作是模型实践的最终体现，需要对模型有一定的理解，进而在论文中合理阐述，这一点是需要三人通力合作的

学会纠错改正（★★★）要求：在论文完成后检查语句是否通顺，格式是否正确，建议用用Adobe Acrobat这类专业的PDF编辑器查看，最好不要直接在编辑软件内预览，容易造成MD5码更改的麻烦。

软件准备

其实数学建模并不需要太多的软件，这里列出了几款常用的软件，相信大家掌握之后最少拿M奖是没有问题的。

写作：Word，WPS，LaTeX，当然不会LaTeX也没有关系，完全可以用Word来替代，熟练运用效果也不会差多少。

编程：MATLAB，其实掌握一个MATLAB是完全够用的，当然学习越多自然就越好，但是与此带来的问题是很难专精。其他编程语言推荐Python，lingo等等。

公式编辑器：Mathtype。这个必须要有！！！切勿拿Word里自带的公式编辑器去写。

画图：Visio，亿图图示，Xmind。

数据处理：Spss、SAS、Eviews、stata，这一部分会的多多益善。

这里给大家提供一张图片以便直观理解

知识体系

学习要点

无论我们学习什么知识，都要抓住what（是什么）、 why（为什么）、 how（怎么做）三个要素。这里将我们学习的目标细化为以下几点：

（1）摘要的作用有哪些，它是由几部分构成的，如何评判一个摘要是否优秀。

（2）标题要涵盖全文，全面细致但不啰嗦，要仔细琢磨。

（3）建模过程要反复雕琢，计算过程要详尽可靠，敏感性分析一定要全面完整，包含参数设置，对比图，对比表、结论等要素。

（4）各种图表一定要完整美观；各图之间协调统一、前后照应；总体布局一目了然。

（5）结果一定要可视化，用言简意赅的语言和图表进行说明。

（6）引言的写作一定要结构清楚，图文并茂。特别是相关研究部分要逻辑清楚，阐明模型或数据的来源，演进与优化。

（7）假设性语言的格式要清晰，合理性说明要有理有据，包含数据论证，图表，参考文献等。

（8）参考文献一定要标注清楚。

（9）翻译一定要简洁、规范，译成专业性术语。

可以说这里的学习过程是一个提高美育的过程，由于没有一个清晰的既定标准去划分优劣美丑，所以只有不断地去品鉴论文，重塑论文才能提升论文的最终品质。

资源推荐

根据自身实际推荐，没有恰饭哦

bilibili

数学建模学习交流：也就是清风老师，会提供很实用的数模写作的小技巧，例如BV1qt411G7Bv

数模哥：某大学老师，会有内部的培训资料、视频等的

科研交流：体系比较完整，资料很多，和清风类似，互有优劣

吴一东：matlab数值分析必备

大象老师：BV1yp4y1S7Kp，很古老的视频，但是挺适合入门，貌似是因为在国赛的时候泄露思路，后面就被封了

小石老师：BV12W411X7aE，视频很短，有代码非常容易上手，新手提高成就感必备

书籍

姜启源《数学模型》：新手了解数模的第一步

司守奎《数学建模算法与应用》：结合matlab进行部分实践

此外不要忘记多看历年优秀论文，在官网或者一些公众号上就有很多

算法储备

到这里就是比较专业化的知识了，大家可以先根据前面的资源推荐初步学习，再来看这一部分内容。

网上关于模型分类的文章很多，这里就不再赘述了，但是要注意每个模型都有其适用范围，并不是说它被划分在哪一类题型里就可以一直使用它，进一步的情景细分可以在各类网课中找到答案。

赛事相关

比赛策略

1、注意事项：比赛过程中，退出所有网上关于数学建模讨论的 QQ 群、微信群、论坛，更不能再网上发言。要杜绝查重率、雷同和抄袭问题。报名时使用的手机号，微信，qq，邮箱等信息一定要妥善保管，而且这些微信，qq 或者邮箱都不要用于与数学建模相关的活动，比如加一些数学建模群、通过邮箱发建模资料等，美赛查的比较严，但是只能通过你的报名信息来追踪你是否违规。

2.如何选题：选题其实没有大家想象中的那么简单，选对题就是成功的一半。建议在选题之前，争取把每一道题目都讨论一遍，最终定下题目。一般这个过程需要半天甚至一天。

3.如何查找英文文献：

a.谷歌学术（科学上网）

b.SCI-HUB 与 X-mol 二者结合：可以先利用 X-mol 搜索论文关键字，得到目标论文的 DOI 号，将 DOI 号输入到 SCI-HUB 中进行下载

c.如果利用中文论文可以利用知网

4.结论归纳：每一小问尽可能都有一个总结性的答案，别让评委自己翻来覆去找答案

5.提交时间：注意最好提前 2-4 小时提交论文，避免网络拥堵，每年总有队伍压线提交，结果因为网络原因白费功夫

6.千万不要完全机翻，一定要有人核对一遍，尤其是摘要部分

评委解读

评委们寻找证据，看一个团队是否真的自己做了一些建模，而不是简单地查找几个方程，然后试图把它们塞进问题中。如果合适的话，实验也很值得一看。

开发你的模型——不要只是提供一长串可能的模型。从一个简单的模型开始，然后完善它。而且，彻底地制定一个模型要比提出几个不成熟的方法好得多。评审们绝对不会对你的失败的详细历史叙述感兴趣的。（美赛的页数有严格的限制，在论文中一定要放最成熟最完善的模型）

结语

希望这篇文章能对屏幕前的你有所帮助，欢迎大家前来沟通交流，更多信息可以移步专栏内的其他文章，谢谢大家。