bj_zhb的博客

文章目录层次分析法计算特征向量归一化前为负的解决方案层次分析法计算特征向量归一化前为负的解决方案在进行层次分析法AHP的过程中，我们可能会遇到负特征向量的情况，查了好久，解决方案就是归一化v=max_x./sum(max_x)既可以解决...

美赛经验分享总的来说，我的经验是：1.比赛之前，要勤奋要练习！要记得你的电脑里面，有一个牛逼哄哄的Matlab（此处可以换成VS，SPSS等各种软件）。练习是最好的老师，如果目前对Matlab还不熟悉，一定多敲代码，特别是锻炼画图能力，老师们看一篇文章，首先产生视觉冲击的是你图好不好，而不是你的算法牛不牛逼。所以绘图需要的相关代码，要敲熟练了。比如可以把以前用C语言敲的题用Matlab再敲一遍...

选题首先看你队伍里面成员专业，物理，化学，生物，建筑，等等，可以优先考虑相关主题的题目。没有擅长统计数据处理的人在的话，可以考虑避开大数据量的题目，反之可以优先。没有会用Matlab、lingo、C的队员的话，注意避开最优化方案设计、调度方案设计以及计算繁杂手工不可能实现的题目（不过说实话队里没人懂编程基本已经寸步难行了）。要是队伍里没有任何人有突出特长，那最好做最有开放性，最让你不能确定...

一、选题（建议半天内确定）美国数学建模大赛分为MCM和ICM，从2017年的题目来看，ICM的要求更加明确，题目描述更加详细。那么ICM在评奖的时候，就会有所谓的标准答案。并且ICM提供了大量的参考链接和数据。在国内的话，有无法访问的可能。ICM除非确实有这个方面专业的同学。否则慎选。MCM方面，有些题目容易理解，但是没有数据。有些题目因与美国的文化差异和地域差异，导致理解困难。这就需要在半天...

大学生数学建模经验分享2018年数学建模国赛终于尘埃落定，第一次参赛，非常幸运地拿到了国一，在这里记录下这段难忘的经历，分享一些个人的看法心得。其实严格来说，我从接触数模到参赛只有一个月左右的时间，我之所以能拿奖很大程度上要感谢两位认真负责、经验丰富的队友，当然我也绝不是一路躺过来的，我们每个人也付出了很大的努力。作为计算机专业的，其实一开始并没有想到要参加这个比赛，甚至一度认为这比赛特别高...