怎样入门参与数学建模( 八 ) 贴篇我写给学

参加美赛一般可以是当年参加完国赛后，可以进一步将自己在国赛中学得的、提升的能力在美赛中发挥，参加比赛前尽量发挥自己的资源找到一个可以全天候供使用的办公室或教室或机房！
参加研赛一般可以在研一上开学的时候或者在研二上开学的时候参加，当然还要视自己的准备情况和能力而定，研赛时间长达4天半，做好心理准备。
比赛前记得养精蓄锐，提前1-2个月到图书馆查书、借书；比赛时第一天上午确定题目，理解题目细节，中途绝不更换题目。比赛中间不建议熬夜通宵，白天全力以赴，晚上及时休息，中间时间按题量安排时间节点，最后一个晚上可以适当通宵修改论文细节、补充图示等。
4.4.2有哪些数模竞赛美赛
深圳杯数模挑战赛（4-5月赛区初赛，8月决赛）
电工杯（5月中下旬，3天）
国赛（9月中旬，3天）
研赛（9月中旬，4.5天）
Ref：百度文库目前正规数学建模比赛有哪些
5结语路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。希望数模能成为各位大学生活中难忘的、快乐的、美好的一段时光，祝各位在比赛中取得好成绩:)

■贴篇我写给学校学弟学妹们的数模感想吧，希望能有帮助。数学建模感想纪念逝去的大学数学建模：两次校赛，两次国赛，两次美赛，一次电工杯。从大一下学期组队到现在，大三下学期，时间飞逝，我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们，滴水之恩当涌泉相报，写下这篇感想，希望可以给学弟学妹们一丝启发，也就完成我的想法了。拙劣的文笔，也不知道写些啥，按顺序随便写写吧。
我是怎么选择建模的：
大一上，第一次听到数学建模其实是大一上学期，not大一下学期。某次浏览网页偶然发现的，源于从小对数学，哲学以及历史的崇敬吧（虽然大学没敢选择其中任何一个专业，尤其是数学和哲学，怕太难了，学不好），我就坚定了学习数学建模的想法。通过翻阅学校发的学生手册还是神马的资料，发现我们学校有数学建模竞赛的。鉴于大一上啥数学知识都没有，也就没开始准备，把侧重点放在找队友上。一次打乒乓球，认识了两位信电帅哥，以后也会一起打球。其中一位（M）很有学霸潜质，后来期末考试后，我打听了他的高数成绩，果然的杠杠滴，就试探性的问了下，要不要一起参加建模，嗯，成功！
第二位队友是在大一上学期认识的（向她请教了很多关于转专业的事情），但是是第二学期找她组队的。老样子，打听成绩，一打听吓一跳，是英语超好，微积分接近满分的女生F（鄙人第二学期转入了她的学院）。果断发送邀请，是否愿意一起组队，嗯，成功。
关于找队友：在信息不对称的情况下，优先考虑三人的专业搭配，比如或信电的小伙伴负责编程和理工科题建模，经济金融统计负责论文和统计建模，数学计算专业的全方位建模以及帮忙论文，个人感觉这样子比较好。由于建模粗略地可以分为建模，编程，论文，三块，整体上是一人负责一块的，但是绝对不能走极端，每个人就单单的负责一块，这样子的组合缺乏沟通和互动。应该要在培训中磨合，结合每个人的个人特点。主要负责哪几块，辅助哪几块。
接下来就到了第一次校赛了：第一次还是挺激动的，因为之前问了几个学长学姐说，建模都是要通宵的，于是我们也做好了通宵的准备。第一次拿到的题目是关于一个单位不同工作部门不同饮食习惯的人，健康水平的关系。后来回顾过来，这其实是一个比较简单的统计分析题。但是想当年可没有这等觉悟，做题全靠office，对着题目想半天也不知道该怎么做。做的过程很痛苦，但是也很兴奋，校赛三等奖的结果证明了光有一股热情是不行的，需要恶补大量知识。
推荐新手入门书目：
数学模型(姜启源、谢金星)
数学建模方法与分析.(新西兰)Mark.M．Meerschaert.
第一本是姜老先生写的，很适合新手，在内容编排上也是国产风格，按模型知识点分类，一块一块讲，面面俱到。第二本是新西兰的，我是大二的时候看这本书的，只看了前面一部分。发现这本书挺适合新手，它是典型的外国教材风格，从一个模型例子开始，娓娓道来，跟你讲述数学建模的方方面面，其中反复强调的一个数学建模五步法，后来细细体会起来的确很有道理，看完大部分这本书的内容，就可以体会并应用这个方法了。（第一次校赛，就是因为五步法的第一步，都没有做到）。对了，还有老丁推荐的一本，美利坚合众国数学建模竞赛委员会主席Giordano写的Afirstcourseinmathematicmodeling，有姜启源等翻译的中文版，but我没能在图书馆借到，所以没看过，大家有机会可以看看。
怎么建模
第一次国赛前的放假开始学校培训，我提前借了一大堆书，把卡都借满了。第一次国赛前的那次培训，对我而言，这段时期是收获最大的时期，比其他任何时间段都来得大。
这段时间内，我们三个人都很辛苦。白天培训要学习很多知识，完了只能休息半天，然后开始比赛，周而复始。之前我的打算是，白天上课学习，晚上回去复习当天的内容，再看些其他东西。But我太高估自己了，晚上基本是玩玩三国杀之类的小游戏放松，然后第二天再去上课。嗯，心态放好，身体最重要。^_^
通过这几次培训，基本上队伍形成了F专业写论文，我和M负责建模和编程。其中我偏重建模和全队调度。
大家在培训的时候，要慢慢养成五步建模法：
五步法说明:

第一步:提出问题.
大家可能会想,题目不是已经给出问题了吗?是的,但是这里的提出问题是指：用数学语言去表达。首先，题目一定要通读若干遍，“看不懂，读题目；看不懂，读题目”，如此反复循环的同时查阅相关资料。这通常需要大量的工作，而且要根据题目的特点做一些假设。
看的差不多了，就开始用数学形式提出问题，当然，在这之前，先引用或者定义一些专业术语。接下来进行符号说明，统一符号（这点很重要，三个人之间便于沟通，论文便于展现），并列出整个问题涉及的变量，包括恰当的单位，列出我们已知或者作出的假设（用数学语言描述，比如等式，不等式）。做完这些准备工作后，就开始正式提出问题啦。用明确的数学语言写出这个问题的表达式，加上之前的准备工作，就构成了完整的问题。
这部分的内容反映到论文结构上，相当于前言，问题提出，模型建立部分。注意，刚开始建立的模型很挫没关系，我们随时可以返回来进行修改的。
第二步:选择建模方法.
在有了用数学语言表述的问题后，我们需要选择一个或者多个数学方法来获得解。许多问题，尤其是运筹优化，微分方程的题目，一般都可以表述成一个已有有效的标准求解形式。这里可以通过查阅相关领域的文献，获得具体的方法。为什么不是查阅教材呢？基本上教材讲的都是基础的，针对特定问题的，教材上一般找不到现成的方法，但是教材依然是很重要的基础工具，有时候想不出思路，教材（比如姜启源那本）翻来翻去，会产生灵感，可以用什么模型。
第三步:推导模型的公式.
我们要把第二步的方法实现出来，也就是论文的模型建立部分。我们要对建立的问题进行变形，推导，转化为可以运行标准方法解答的形式。这部分通常是借鉴参考文献的过程，做一些修改，以适应本题的情况。
第四步:求解模型.
这里是编程的队友登场的时刻了。
统计模型：SPSS,Eviews，Stata，都是菜单式操作，easy的。
数据分析：R，数据库SQLServer，IBMDB2
微分方程：Maple,Mathematic,MATLAB
运筹规划：Matlab，Lingo
智能算法：Matlab，R
时间序列：统计模型中的那些软件，或者R，Matlab
图像处理：Matlab，C++
总结：Matlab是必须的，再来个SPSS，一般情况下够用了。
第五步:回答问题.
也就是论文的讨论部分。这部分是对你整篇论文成果的总结，一定要写的有深度。除此之外，通常还要写上一些灵敏度分析，如果是统计模型的话，要有模型检验。论文通常会需要画一些图表，可以使用Matlab、R等软件来画跟数据有关的图，使用Visio或者PPT画流程图之类的图。
关于比赛的一些个人体会
1、国赛和美赛是有区别的
国赛讲究实力，美赛讲究创新。美赛不一定要多高级的方法，但是一定要有创意。而国赛，组委会往往是有一个模糊的“标准答案”在的，按部就班做下来就好了。
注意不要一次性就建立复杂模型了，老外看重的是你的思维，你的逻辑，不像国赛，看重的是你的建模编程实力，要使用各种高大上的方法。
拿到一个问题，可以先建立一个初等模型，讨论下结果；再逐渐放宽条件，把模型做的复杂一点。即Basicmodel-\u0026gt;Normalmodel-\u0026gt;Extendedmodel的思路。这个思维在美赛中很好，这么做下来基本都能得金奖的，鄙人这次也是按照这样的流程，拿了个金奖。
2、文献为王
文献为王。建模的题目，基本上是某个教授的研究课题，凭我们本科生的水平，基本上做不到对题目的深刻理解。所以要多看文献。
看文献也有技巧：刚拿到题目，先查一下相关背景资料，了解题目是哪方面的。接下来看文献，找一下硕士论文，博士论文以及综述性质的文章，硕博论文一般都会详细介绍下整个课题的国内外研究情况，综述就更不用说了，它就是对大量原始研究论文的数据、资料和主要观点进行归纳整理、分析提炼而写成的论文。看完这些，就可以比较有深度地把握题目，也知道如果我们要进行创新的话，往哪方面走。
接下来，可以根据小组三人讨论的结果，有针对性的看一下有深度的文献，文献看得多了，就可以考虑开始创新了，像爱因斯坦那样开辟相对论等新领域的创新，是很有难度的，但是我们可以退而取其次，不是有句话叫做“他山之石，可以攻玉”吗？我们要做的就是组合创新！领域内组合创新，把一个学者的方法嫁接到另一个学者的模型上。以及交叉领域创新，把把自然科学的知识用到社会科学上，或者用社会科学解释自然科学的结果等等。（这里就可以体现，跨专业建模队伍的先天优势了：不同专业对同一个问题的思维是不同的，可以擦出创意的火花）
PS：图书馆有买很多数据库，可以免费看论文。免费的话google学术是无敌的，国内文献貌似没有良好的分享平台，实在找不到论文也可以百度文库死马当活马医。
平时可以多注册一些网站，数学中国，校苑数模，matlab技术论坛，pudn程序员，研学论坛，stackoverflow等。上传些资料，攒积分要从娃娃抓起，不要等到比赛了看到好资料还“诶呀，积分不够”。
想法很重要。建模思维是一种很难学习到的东西，站在巨人的肩膀上，多看文献，负责建模的同学辛苦了。
3、掌握一点数据处理的技巧
建模的题目，A.B两道题。基本上是一题连续，一题离散；一题自然科学（理工科），另一题社会科学（经济管理）。这样的分布的，大家平常做题的时候就可以有所侧重，曾经有一支美帝的队伍，专攻离散题，貌似拿了连续两届的outstanding.
掌握一点数据处理的技巧是很有必要的。比如数据缺失值的处理，插值与拟合等。尤其是数据缺失值的处理，基本上A,B题都有可能涉及，建议熟练掌握。
4、关于编程水平。Moregenerally,软件操作水平几乎决定了一个队伍的结果上限。MATLAB是必备的，必须要熟练掌握各种模型的实现。此外，SPSS(或者R)也是要掌握的。Mathematic和MATLAB的替代性很强，不掌握也没关系（仅在建模方面，mathematic当然也是很强大的）。What’smore建模比赛举办这么多年，用到lingo的情况几乎很少了，也可以不学lingo.And现在的题目动不动就要粒子群等智能算法，强烈建议大家至少熟练掌握一种智能算法.
MATLAB推荐书目
基础：
MATLAB揭秘郑碧波译（本书讲的极其通俗易懂，适合无编程经验的）
精通matlab2011a张志涌
提升：
数学建模与应用：司守奎（囊括了各类建模的知识，还附有代码，很难得，工具书性质的）
Matlab智能算法30个案例分析史峰,王辉等
《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》
数字图像处理(MATLAB版)冈萨雷斯(13国赛碎纸片复原居然涉及了图像处理,所以列在这里了.可看可不看,太专业化了)
书很多的.总之,要达到熟练运用matlab进行运筹优化,数据处理,微分方程的地步.数理统计可以交给SPSS,R,其中SPSS无脑操作上手快.
5、格式规范：看国赛一等奖，美赛国内人得特等奖的论文，格式规范方面绝对很到位，大家可以参考。国外人的特等奖论文，大都不重视格式，人家的优势在于模型实力与创意、母语写作。所以在美赛格式规范方面，参考国内特奖的论文。
PS：有时间的队伍可以学习以下Latex，用Latex写出来的论文，比word不知道好了多少倍。Latex书目推荐：
LaTeX插图指南
一份不太简短的Latex介绍
LaTeX-表格的制作汤银才
参考文献常见问题集
latex学习日记AlphaHuang
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