关于美赛,最实用的参赛攻略
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刘惜秋

关于美赛,最实用的参赛攻略

2020-01-16...

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寒假来了,美赛你准备了吗?


美赛,全称 美国大学生数学建模竞赛 ,是美国数学及应用联合会 (COMAP) 举办的大学生数学建模竞赛(简称 MCM/ICM 竞赛)。MCM/ICM 现已成为最著名的国际大学生竞赛之一,影响极其广泛。

2003-2018年这15年间,中国参赛队伍规模的增长迅猛。


美赛基本信息

参赛时间

首先,让我们先来看一下 2020年美赛的各项时间节点:

报名截止时间: 2020年2月13日美国东部标准时间下午3:00之前。

比赛开始时间:2020年2月13日美国东部标准时间下午5:00。

比赛结束时间:2020年2月17日美国东部标准时间下午8:00。

报告提交截止时间:2020年2月17日美国东部标准时间下午9:00。

比赛结果:结果将于2020年4月30日或之前发布。


参赛要求

美赛的对象是 大学本科学生 ,但也允许高中学生参加。学生以小组形式参赛, 每组最多 3 人 (也可以只含 2 名学生,甚至是 1 名学生),每名学生只能参加一个小组。参赛学生必须是在读学生 (全职、兼职均可)。此外,每个小组 必须有一名指导教师 ,小组所有成员及指导教师必须 来自同一所院校 ,每所院校的参赛小组数量不限。


比赛题目

通常说的美国数学建模竞赛,实际上包含了 数学建模竞赛和交叉学科建模竞赛两项竞赛(MCM/ICM) ,这两项竞赛同时举行,但解决的问题不相同:

  • MCM: 对于参赛者的数学模型素养以及建模能力要求较高,一般A题为连续问题,B题为离散问题。2016 年开始增加一道C题,与大数据和数据挖掘有关。

  • ICM: 一般涉及的问题较宏观和复杂。对于参赛者把握问题主线、权衡宏观与微观、整体与细节的能力要求较高。2016年开始,ICM 有3道题,D题一般与网络科学或优化有关,E题与环境科学有关,F题与政策、社会科学相关,主要讨论社会科学中的建模问题。


美赛解惑

01 只有数学专业的同学适合参加美赛吗?

首先,数学建模竞赛对数学确实有一定的基础性要求高等数学、线性代数以及概率论与数理统计这三门课,基本可以构成数学建模的数学门槛。

但是数学建模竞赛涉及的领域又远远超出了理论数学的范畴,它属于应用数学范畴,涉及到物理、化学、计算机、医疗以及控制等等专业。高校在组队的过程中,往往会将不同专业的学生组成一队,也是考虑到这个因素。

所以,不是数学专业的同学也可以参加数学建模竞赛。


02 美赛英文论文写作很难吗?

美赛要求英文写作,不少英语弱项的同学可能会望而生畏。但只要赛前多练习,完整地进行几次模拟赛,就会摸清套路。美赛论文的结构相对固定,框架基本一致。

建模竞赛论文包括的模块就是 题目、摘要、关键词和正文 。一般优秀论文的正文都会包括以下几个部分,分别是:问题重述,问题分析,模型假设,基本符号说明,模型建立与求解,模型评价与改进,参考文献,后面还要有附录,贴一些程序源码等。

同时,长篇英文的写作, 最重要是清晰的逻辑 ,其次是华丽的句子。但是不要刻意追求句式的华丽,应主要采用简单句式,适当使用复杂句式。


03 美赛建模有哪些常用方法?

数学建模赛题主要分为连续类和离散类连续类问题有精确解,算出合理的答案是主要目的;离散类问题无精确解,思路决定一切。

连续类的题目 主要是有较深的学术背景的题,比如说物理类,生物类等。这类题目的 思路往往是从参考文献中获得 ,然后 根据实际问题搭建方程组 。常见的有微分方程,(非)线性规划,或者初等的方程组。往往直接求解方程组是困难的,需要用到优化算法,如:蚁群算法,模拟退火算法,遗传算法等。这些算法 可以寻找代码,也可以直接用MATLAB自带工具箱 。如果方程形式复杂,也可以试着用数值解法。线性规划问题,Lingo比MATLAB方便,较复杂的也可以用优化算法解决。

离散型的题目往往算法就是思路 ,最重要的就是选择最合适的算法。其中的图论问题有大量成熟思路和算法,如最小生成树,旅行商问题等,有时也需要根据题意直接仿真。

近年比较流行 大数据类的题目 。这类题首先要熟悉一些 综合评价算法 ,如主成分分析,层次分析,灰度阈值分析,模糊综合评价等;其次要掌握 数据拟合的方法 ,熟悉MATLAB的数据拟合工具箱;还有, 统计学的一般方法 也需要熟练掌握;最后, 神经网络等机器学习算法 也是一个很好的选择。


美赛攻略

组队建议

与大家参加的其他的竞赛不同的是,数学建模需要以团队的形式参赛,要求每一组的人数不超过三个人。数模竞赛的比赛内容包括三个部分: 建模、编程还有论文写作 ,所以大部分队伍的组成也是按照这三种分工来进行的。也就是说,大家在前期准备竞赛的时候就应该 先明确自己队伍的分工,术业有专攻, 这样会大大提高自己学习的效率。

但是实际中的分工并不是界限分明,数学建模是一个团队合作的过程,分工固然重要但是明确的分工界限容易限制建模的进度,禁锢思路。 在建模中的分工一定要有交叉, 建模的同学也需要把自己理解的通过文字、公式准确的表达给写作的同学,负责模型的同学也要对模型实现的最终结果有较好的可视化功底。


软件使用

工欲善其事,必先利其器。在建模竞赛的过程中,我们大致会使用到4类工具,包括编程工具、写作工具、绘图工具及团队协作工具具体的软件参考如下:


推荐大家有兴趣的先入门 Matlab ,在数学建模竞赛中,Matlab可以说有着得天独厚的优势,大部分数模问题在Matlab的帮助下都可以迎刃而解。


比赛英文官网:

https://www.comap.com/unergrauate/contests/

比赛中文网站:

http://www.mcmbooks.net

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