一、什么是数学建模？
数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。用通俗易懂的话讲就是1到3个人组队要从3-4个“应用题”中选出一个题之后独立在指导老师的指导下建立一个数学模型来解这道题最后再将数学模型、解题思路、方法过程以及最终结果以论文形式呈现出来。
1.1 数学建模比赛分类
那么目前数模比赛主要分为哪几种呢，如下：
目前建模类大体分为以上4种，如果是小白建模选手可看往年的比赛论文决定自己感兴趣的题型方向，根据感兴趣方向积累算法模型及数学知识。
预测类及评价类相对容易拿奖、可以提前学习一些常用的分析模板，如：灰色预测、层次分析、时间序列、回归预测等，下面会讲下这几个算法的使用，适合小白入手数模比赛拿奖。
机理加优化类则需要有较强的数学功底，利用数学知识建模再数学求解，这种适合有一定数模经验的人群。
模型储备主要是指参赛队的数学基础，对常见模型、方法的理解，以及灵活运用这些知识的熟练程度。熟练掌握的模型越多，解决问题时的眼界越开阔，可选择的方法也越多。
1.2 数学建模比赛常用模型
那么比赛中最常用的模型有哪些呢（必收藏！赛前学习必备）
二、为什么要参加建模比赛呢？
- 数学建模的获奖比率和比赛的频率高，只要掌握一定的方法，就可以获得很多奖，而比赛获奖对保研而言尤为重要。
- 数学建模可以锻炼你的逻辑思维和团队协作能力，能让你结交一些“真朋友”。
- 获奖的论文稍加修改就可以向一些相关的期刊杂志进行投稿，而且中稿的可能性也会较大。
- 建模当中使用的方法对研究生阶段写论文非常有帮助。
- 越来越多的高校开始看重数学建模，对研究生复试也会有很大帮助。
- 据小云了解，有的企业在面试的过程中也会着重看你的建模比赛，所以对就业也有一定的帮助。
- 最重要的一点，数学建模性价比高，虽然过程“痛苦”一点，但是相比于创青春、三创赛之类的团队比赛而言，占用的时间还是少的多，而且获奖比率也会更高。
2.1 建模比赛的几个误区
首先，给大家澄清几个误区：
1.我数学不好，所以不适合参加数学建模。
其实说实话，数学建模虽然带着“数学”二字，但是与数学还真没有非常大的关系。很多时候，你需要解答的问题里面可能连一个数字都没有，而且你目前所学的数学知识在建模的过程中可能基本上都用不到。所以说，就算你高数不及格，也照样不影响你参加数学建模。
2.其他学院的人我认识不多，要不我就从我们专业随便找两个人参加吧。
这应该是很多建模小白最初的想法，不能说错，但确实有点不妥。千万不要随随便便找俩人就组队，不光建模，像其他的团队比赛也是，找人组队之前一定要有目的性，不是说关系好就可以一块参加比赛，因为比赛需要的是能力而不是关系。另外，同专业的同学能力大多都相同或类似，思维模式也相差不多，而数学建模是需要多方面共同发力而完成的。
3.所给的几个题目，一个也不会，然后就害怕，开始想放弃。
这是一件再正常不过的事情了，别说咱们答题人了，就连出题人可能也没有一个明确的答案，因为他们出的题本身就没有一个准确的答案。他们出题的目的是希望依靠大学生的智慧来解决社会上的某些问题，他们能提供的就是一些真实的信息，不同的人有不同的解决方法，没有谁对谁错，只有谁更合适。正因如此，数学建模更像是一项很伟大的“工程”，因为你提供的方法说不准哪天就会被应用并且会造福全人类。所以既然都不会，那还怕什么啊！不放弃，可能会失败，但是放弃，一定会失败。
4.我现在才大一或大二，没什么人脉，要不等大三再参加吧。
这也是一个很可怕的想法，为什么这么说呢？众所周知，数学建模一般是需要三个人组队参加，而这个所谓的“队”是怎么组建起来的呢？因为你很难一开始就能组好一个队，所以最简单粗暴的方法，就是尽可能的找那些建模获奖或者参加了很多次建模的人组队，而这种队伍一般在大二时就会确定下来，而一旦确定下来之后，不出什么意外，队员就不会再改变了。所以等你大三甚至大二下学期再去组队参加，你还是很难找到所谓的“大神”，获奖的可能性可想而知。所以建议，从大一就开始参加数学建模比赛。
5.题目越短、越少的问题是不是越简单。
其实正好相反，题目越短给的信息就越少，题目越少给的思路就越少，所以越短越少的题目越难！（这是一般情况）
三、怎样准备数学建模比赛？
3.1 组建队伍
小云给大家介绍一下，建模需要什么能力，你就应该知道如何组队了。简单来说，要想顺利完成数学建模，一般需要三种能力，分别是：构建模型、计算机编程、论文写作。
在选择队友的时候可以优先考虑一下在这三方面有长处的同学，但其实你很难从一开始就能组好一个队，如果发现组建的队伍不满意，可以凭借着你有参加建模的经验，再去找其他跟你相似的队友，即便是没有获奖，那也有点经验。参加了两三次之后，基本上队伍就可以组建起来了，这也就是为什么建议大家从大一就要开始参加数学建模，因为参加的越晚，越难组好队伍。
3.2 如何选题
数学建模比赛，一般都是从ABCD四个题中选择一个进行解决，这四个题目一般涉及三种类型：大数据、离散型、连续型。
三种类型各有各的优缺点，如果你们团队的信息处理能力很强，那建议选择大数据类型的题目，如果团队的数学能力很强则可以选择另外两种类型。选题其实没有大家想象中的那么简单，选对题就是成功的一半。建模中最怕的事情就是，选完题之后，做了一半结果做不下去，然后想换题，这时候却发现为时已晚，没有时间换题了。所以，小云建议，在选题之前，争取把每一道题目都讨论一遍，然后讨论完之后，带着团队的讨论成果，一块去找指导老师，然后结合指导老师的建议，最终定下题目。一般这个过程需要0.5-1天。
选定题目之后就不要再去更换，当然，你很有可能也没时间去更换了，所以选题一定要谨慎。题目出来之后，团队在讨论的同时，也要同步进行查找文献，如果最后实在是不知道该选择哪个题，小云建议就把查到文献最多的题目作为保底。
3.3 如何查文献
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一般从知网、维普、万方上、图书馆或国外网站查阅相关文献。
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每个选题查阅3-5篇文章即可。
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将文献中提到的数学模型尽可能弄明白，实在不行可以把文献中的模型用自己的话描述出来。
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先看摘要，再大体浏览全文，可以浏览文章引用的参考文献。
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尽可能找比较新的，质量比较高的论文，以近3年的核心及以上期刊为宜。
3.4 解题技巧
因为每一次数学建模的题目都会有所不同，所以小云不可能告诉大家该如何如何解题，而小云觉得带着大家解题也不现实。所以只能把在解题过程中积累的一些通用的小技巧或者注意点跟大家分享一下，希望对大家能有所帮助。
（1）选定题目之后，大家再从头到尾把解题思路再理一遍，然后把已经想出的几个小问题分配给各个队友，几道题目同时进行书写，然后负责写论文的队友负责最后的加工打磨，这样可以大大节省时间，然后用节省下的时间再讨论还没有解决的问题，效率会提高很多。
（2）千万不要等把所有的问题解决之后再去书写论文，这样做是非常危险的，因为很有可能写不完。
（3）写论文时尽可能的用术语，参照往年一等奖的格式，尤其是注意数学符号的选择。
（4）论文中出现的数学公式用公式编辑器编辑，千万不要用word自己手动输入，太不专业了！
（5）论文的整体布局要数形结合，能用数字就不要用文字，能用表格就不要用数字，能用图形就不要用表格！
（6）编程时的源代码全部保留，作为附录附在论文后面。
（7）论文字数不要写太多，按要求书写，如果超字数很有可能会扣分。
（8）调格式！调格式！调格式！重要的事情说三遍！最后一定要由同一个人调格式，而且至少要留出2个小时的时间进行调格式！这一点是非常非常重要的，格式美不美观直接决定了评委会不会看下去。即便你们题解的不好，但是你们的格式美观，也依然可以获奖，相反，即便你们的题做的很好，但是格式太丑，也很有可能得不到好结果！
（9）每一小问尽可能都有一个总结性的答案，别让评委自己找答案。
（10）关于数学建模的资料选择，小云建议大家先选择视频课程，因为数学建模比较枯燥，如果是通过书本学习，我担心大家很难坚持下去。例如B站的几位数学建模领域优秀的UP主。
3.5 论文
想要写出优秀的论文，模仿也是必不可少的，小云这里建议大家在比赛前多阅读比赛往年的优秀论文，学习人家的写作方法，并试着模仿。
小云这里也给大家整理了国赛、美赛的往年赛题及优秀论文，需要的可以私信我哦！
竞赛结果的唯一体现形式是论文，因此要多看往年的优秀竞赛论文（国一论文）。学习他们的行文语言、论文格式、一些习惯。以及如何从实际问题，进行简化假设，一步步导出最终的数学模型。其次是格式，好的格式，给人一种赏心悦目的感觉。而论文内容混乱，条理不清晰，语言不严谨，即便结果准确，也难以拿到大奖。对论文涉及的理论的大致步骤和基本原理也要进行简要的介绍，如果阅卷人对于你使用但是很少有人使用的理论不熟悉的话，可能会影响他对于你的论文的评价。推荐书籍：《数学建模竞赛优秀论文精选与点评》，西北工业大学出版社的，里面不仅有该学校的国赛的优秀论文（国一为主），也有美赛的一些论文，具有比较大的参考价值。《全国大学生数学建模竞赛优秀论文汇编》，这本书可以说是非常有价值和权威性，里面有国赛2000年及以前的，来自全国各地的优秀论文，以及全国组委会阅卷专家的试题剖析和阅卷感受。这本书的内容、高度、权威，是绝大多数数学建模竞赛类的辅导书籍所不能匹及的。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-440567.html
然而，在论文中，最重要的就是摘要了。数学建模的比赛中最终提供的是一篇科技性质的论文，在评委阅卷时，由于工作量太大。一篇务实、规整的摘要绝对可以使你的论文得到加分。那摘要应该如何写？在结构上又该如何把握？怎样的句式更容易得到评卷人的青睐？不要慌，小云下期再告诉大家！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-440567.html
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