博主2017年參加美賽獲得了Finalist特等獎提名，因為之前給師弟師妹們寫過一個建?？偨Y(jié)，修改了一下發(fā)出來供大家參考。

關(guān)于建模我認(rèn)為我本科期間在實驗室這種氛圍下積累的經(jīng)驗以及組建隊伍參賽是非常有優(yōu)勢的。因為幾個人都有過發(fā)表英文論文的經(jīng)驗所以無論科研能力和寫作能力上都是有基礎(chǔ)的。
談起經(jīng)驗，首先以我縱觀多年優(yōu)秀獲獎?wù)撐牡贸龅慕Y(jié)論來看，無論是國賽還是美賽，要說那些模型真要是有什么實用性或者說能很好的投入實踐中解決問題我看也不一定。而且從參加比賽的角度分析，這也不是必須的，畢竟只有四天時間（國賽三天時間），很難做出一個十分完美并且實際應(yīng)用效果最好的模型。這也是建模和我們平時做科研的區(qū)別，做科研實驗結(jié)果不好我們可以不斷換思路調(diào)整方法，建模有時間限制?？赡苓@也是最終O獎和F獎的區(qū)別，就好比國賽時各賽區(qū)推薦到國家級別評審的論文一樣，據(jù)說國家一等獎的模型代碼必須跑通，而跑不通的就是國家二等獎一樣。如果并不是想沖擊O獎或者國賽一等獎，我認(rèn)為不用太糾結(jié)于自己的模型是不是最好的，因為我們?nèi)绻晃兜南胍獓L試出百分百天衣無縫的無懈可擊的模型來，可能論文都寫不完或者很草率。要想在有限的時間內(nèi)得到想要的結(jié)果，即使你的模型不是最好的，做出來結(jié)果也不是全部符合判斷或者可能有的問題都沒能用模型解決，但是也可以通過你寫出來的論文讓你的模型顯得很牛逼，顯得是個很好很實用的方法。

我們想要拿到一個還不錯的獎，就是要學(xué)會不斷站在評審人的角度來審閱修改直到完成這篇參賽論文。這個評閱的過程就好比高考閱卷一樣，分配給評審人的時間并不太多，所以站在評審人的角度，首先在短時間內(nèi)評審一篇論文就是要先看一下摘要，然后再迅速通篇過一遍。在這個過程中想先突出重圍，那么我認(rèn)為這篇參賽論文必須具備的有兩點，一、一個看起來還不錯的摘要，二、與眾不同的排版，更精確點，起碼要有幾張漂亮的有逼格的圖和表格。殺入上層論文的方法就是讓人眼前一亮，在一堆沙子里面看見了一顆金子，先不說是真的還是假的，先撿出來再說。

第一點是要有一個看起來還不錯的摘要，不用辭藻非常華麗，只要邏輯清晰就好。就像我們隊也不是有很強(qiáng)的語言表達(dá)能力，每次也是改無數(shù)遍摘要才交上去。至于這個方面，我沒有很多干貨性質(zhì)的總結(jié)，多看看獲獎的論文就會發(fā)現(xiàn)大多數(shù)論文的摘要是相同的套路，大體寫下來是什么順序。但是語言精練，用詞準(zhǔn)確，這些是語言本身能力跟英語大神或者文科生來比，我們可能做的也不算好，所以我覺得一個看起來還行的摘要就不會阻礙你得獎了。

而更重要的是第二點，這個就是得什么水平的獎的關(guān)鍵，而我說實驗室這種氛圍很合適的原因就是大家都有寫論文的積累，對于作圖做表這些都是手到擒來的，隨便拿matlab畫幾張圖就可以碾壓那些沒寫過論文的對手了，而如果不跟實驗室或者有基礎(chǔ)的同學(xué)一起組隊，在建模中有很大概率就會發(fā)生你一個人做其他隊三個人的工作量的情況，不但很累還可能做不完。至于如何使文章排版漂亮，最起碼的當(dāng)你用LaTeX的時候就已經(jīng)超過了大多數(shù)人了，比如從二等獎跨越到了一等獎。然后作圖上，程序的代碼跑出來的圖當(dāng)然是matlab畫的，這些圖在不超過要求頁數(shù)的情況下要盡量多一點，可以表明你確實做了很多實驗，也可以反映出模型是有效的。另外，實驗結(jié)果圖上的線條盡量粗一點會好看一些，線條顏色也多用鮮明點的顏色等等，這些都做到的話得個獎是沒問題的。流程圖之類的我們一直用的Visio做的，這次建模時包括實驗圖在內(nèi)的全部圖我們都是用的origin做的。表格一定用三線表，這個一看起來就有逼格很多，有些用Word做些全包圍的表格看起來就不好看。至于這個排版和作圖，還是要多看些優(yōu)秀獲獎?wù)撐?#xff0c;才能把握好什么樣的作圖是比較好看的，例如當(dāng)我看到一些優(yōu)秀論文里面做的熱輻射圖和具體模型結(jié)合在一起的時候我就在想，這張圖好炫，同時也反映了模型的有效性，如果我是評審人就給他這個獎。

有了以上兩點我認(rèn)為只有模型不是太離譜基本就能得到一個不錯的獎項了，想要很好的獎我覺得還是要有像樣的模型的才行，至少最起碼題目有好幾個小問，某幾個小問中的小模型能聯(lián)系起來成一個大模型吧，這個沒有什么捷徑，只有多積累一些方法在腦子里，這個也是在科研過程中可以積累的。我覺得差不多看一些建模書加上平時讀論文文獻(xiàn)學(xué)到的方法都差不多夠用的，然后類似數(shù)學(xué)之美甚至機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘等等這種書中都有很多方法以后說不到可以用的，不光光在建模之中，在科研中想新的點子的時候也很有用。

本次建模之所以能得獎我覺得有一個原因是我們的選題，我們選了F題，我之前看了下整個學(xué)校好像只有兩三只隊伍選了2017年的F題，這個題前所未有的奇葩的是貌似一共7大問，平均每問也還有個四五問，就是說模型一共要解決二三十個問題，一篇論文加上建模過程各種圖片表格還要在20頁以內(nèi)回答幾十個問題，一看這個題目選的人就會很少。選的少就意味著競爭小，如果自己具備一點的科研能力的話，在一小碗沙里找個金子就比大海淘更容易被發(fā)現(xiàn)了。所以有個建議是在有思路的題目里面，盡量選難一點的，保證不跑題的情況下，成績就很容易上來了。這道F題得了O獎的四支隊伍是哈佛大學(xué)，北卡羅來納大學(xué)，上海交通大學(xué)和西點軍校，感覺還是很開心能和這些優(yōu)秀學(xué)校的隊伍一起pk競爭過。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【数学建模】美赛特等奖提名经验总结的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。