数学建模美赛前期准备

美赛基本介绍

• 注意事项

  1. 美赛看重解题逻辑，语法语言，格式排版，如何美观的展示答案；

  2. 可以利用LaTex+Typora+word攥写论文，再导出Pdf；

     示例：$a+b=c_2+a_3+a^2+\frac{a}{w}$

     ${a+b=c_2+a_3+a^2+\frac a w}$
     

     $$\begin{gathered} a+\sum _1^{n+1}\frac{a_i}{w_i}=1EOF \\ a\approx b \\ \text{ ˜F} \\ \nabla X=a+\Re +\alpha +\beta \end{gathered}$$

   $$
   {a+\sum_1^{n+1}\frac{a_i}{w_i}=1}EOF\\ 
   a\approx b \\
   \text {\~ F} \\
   \nabla X=a +\real +\alpha +\beta
   $$
  

  3. 美赛时间是四天四夜

  4. MCM Mathematical Contest in Modeling 数学建模，

     A 连续型，B离散型，C数据处理

     ICM Interdisciplinary Contest in Modeling 跨学科建模

     D运筹学和网络科学、E是关于环境方面、F是政策（F基本可以不考虑，题目大部分使用美国政策背景）

• 数据处理题目的注意事项

  1. 事先要进行数据的预处理：

     a. 不符合题意要求的数据需要被清理掉；(经验而言，必有需要处理的数据，不处理就会从头错到尾，各种难关纷纷上头)

     b. SPSS拥有强大的处理数据能力，但没有能用在支撑材料的代码太少，应该辅助以Matlab、Python、C等工具；

  2. 让数据层次化显示，类别清晰，描述清晰，结构严谨；

美赛论文

1. 与国赛不同的是除了需要写解题方案之外，还需要撰写信件、备忘录等多种形式用于展现解决方案（英文写作）；
2. 但与国赛相同的是摘要－＞关键词－＞问题重述－＞建模－＞求解－＞模型优缺点－＞总结－＞参考文献，以及在选题中有一道需要物理知识储备的题目；
3. 有一些题目的数据需要自己查；
4. 可以先写中文版（所以需要留一天搞论文），借助翻译软件进行翻译，再复查，对不恰当的描述进行修改；

分工

1. 编程手

   a. 主要负责编程，建模手建模时与论文手一起写论文，处理数据;

   b. 编完程序进行程序算法思想、求解过程说明；

   c. 完成之后与论文手一起写论文；

2. 建模手

   a. 主要模型建立；

   b. 总结模型，符号说明（先有个模型，完成建模后进行论文模型部分撰写）；

   c. 模型建立结束之后与论文手一起写论文；

3. 论文手

   a. 主要论文攥写；

   b. 数据清洗；

   c. 编程与建模信息收集，资料查询；