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，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
从世界大学的排名看：前20名，美国占17所，前100名，美国大学占了近60所，且第一名及第二名均为美国的大学；之后其他的国家中 英国9所；日本4所。前200名大学里，美国大学占了近90所，英国19所，从最直观的数字就可以看出美国高校的实力，当然排名的方式有很多，the排名、qs排名、arwu排名、usnews排名等，虽然每个排名所考虑的维度不同，但美国高校的排名占位都是名列前茅的，这也足以证明了各个国家对于美国高校的认可以及对于美国教育的认可。
从105个国家统计看，有315个总统，总理级人物毕业于美国大学。 全球70%的诺贝尔奖得主在美国大学工作，举例的这些身份在我们的观念里已经是很厉害的人物了，他们问什么会选择美国高校的教育和工作氛围？ 也是更加证明了大家对于美国教育的高度认可，无论是学术的深度，学术氛围的自由等等，而且从我们美本的申请也能看到，美本的申请不参考我们国内的高考，而是参考高考以外的所有方面，比如成绩、语言、活动、能力等等，美国高校更看重的是你未来的潜力培养。
从教育资源来说，高等教育资源丰富，多，强 ，美国有50个州，4000多所院校的资源。各地区有着不同的其优势的院校和专业。所以留学美国拥有广泛的选择范围和更大的机会。不同类别的院校满足不同背景条件的学生，所有有留美愿望的学生都能找到合适的大学。举例来说从专业方向考虑，想涉及金融、艺术、传媒类的同学可以去东北部 ，也就是纽约、波士顿，新泽西州。未来想从事计算机方向的同学可以考虑去西海岸，因为硅谷就在西海岸。从不同的州来说，比如马萨诸塞州：麻省最知名的学校应该是哈佛和麻省理工了。其他的学校还包括塔芙茨大学、波士顿学院、布兰迪斯大学、波士顿大学、东北大学等等。再比如加利福尼亚州： 著名城市包括洛杉矶、旧金山等。洛杉矶最知名的院校——加州大学洛杉矶分校和南加州大学。因靠近好莱坞，ucla、usc的电影制作专业在全美名列前茅，和东部的纽大成为学电影制作专业的申请者的终极梦想院校。旧金山最最知名的院校当属斯坦福大学，坐落在硅谷的地理位置让它的各工科专业几乎名列各专业排名的前5，尤其计算机科学、电子工程、机械工程以及石油工程等专业。这些也只是我们的部分举例，想要进入更合适的院校还需要更深入的了解。
