下载文档原格式
数学建模心得体会1500字数学建模是一门对数学知识进行综合运用和实际问题求解的学科。
在学习和实践中，我从数学建模中获得了很多的收获和启发。
首先，数学建模让我深刻感受到了数学的应用性和实用性。
通过数学建模，我学会了将抽象的数学知识应用到实际问题中，通过建立数学模型，分析和解决现实生活中的问题。
这让我深刻感受到了数学的实际用途，也让我对数学产生了更深的兴趣和热爱。
其次，数学建模让我学会了团队合作和沟通交流。
在进行数学建模的过程中，不仅需要个人的数学知识和技巧，还需要与队友密切合作，共同解决问题。
通过团队合作，我学会了与他人协作、分工合作和相互配合，从中体会到了团队的力量和集体的智慧。
另外，在建模过程中，我们还需要与指导老师和评委进行沟通交流，准确表达自己的想法和解决方案。
通过这一过程，我学会了更好地沟通和表达自己的观点，并尊重他人的意见和建议。
此外，数学建模还培养了我的逻辑思维和问题解决能力。
在建立数学模型的过程中，需要将实际问题进行抽象化，找到问题的本质和关键点；然后，通过逻辑推理、数学分析等方法解决问题。
这个过程不仅需要灵活运用数学知识，还需要具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力。
通过数学建模，我逐渐养成了系统思考问题、分析问题、解决问题的思维方式。
数学建模还让我体验到了从问题到解决的全过程。
在建模过程中，我们首先需要确定问题的范围和目标，并进行问题的分析和研究；然后，我们需要在问题中提出合适的假设和模型，并进行数学建模和计算；最后，我们通过模型和计算结果对问题进行解释和分析，给出问题的解决方案。
这个过程中，我们需要不断调整和改进模型，使其更符合实际问题，也需要对结果进行验证和评估，确保解决方案的有效性。
通过这个过程，我学会了系统性思考问题和解决问题的方法。
最后，数学建模还让我学会了持续学习和创新。
在数学建模中，我们需要不断学习新的数学知识和方法，不断探索和尝试新的建模思路和技巧。
通过这个过程，我认识到数学是一个不断发展和进步的学科，也意识到只有不断学习和创新，才能在数学建模的领域中有所突破和成就。
数学建模学习心得学习数学建模是我大学期间最为重要、具有挑战性和收获的一门课程。
通过学习数学建模课程，我深刻体会到数学在现实生活中的应用，提高了自己的数学建模能力和问题解决能力。
在本文中，我将分享我在数学建模学习过程中的心得体会。
首先，数学建模是一门需要综合运用数学知识、编程技能和问题分析能力的学科。
在学习数学建模过程中，我遇到了各种各样的实际问题，如选址问题、交通拥堵问题、环境污染问题等等。
要解决这些问题，首先需要对问题进行全面的分析，理清问题的关键要素和限制条件。
然后，根据问题的特点和需求，选择合适的数学模型和方法来求解问题。
在建模过程中，我经常需要利用数学工具如线性规划、图论和随机过程等来描述问题。
最后，通过编程实现模型，进行模型求解和结果分析。
这个过程需要不断调试和优化，以获得准确的结果和合理的解释。
其次，数学建模需要有良好的团队合作和沟通能力。
在团队合作中，每个人都有自己的角色和任务，需要相互配合和协作。
每个人都要对自己的工作负责，并及时与团队成员进行沟通和交流。
正是通过团队合作，我不仅学到了更多的知识和技能，还学会了与他人合作解决问题的方法和技巧。
此外，数学建模需要有较强的自学能力和持续学习的态度。
在学习数学建模过程中，我经常需要自学相关的知识和技能来解决问题。
有时候，我需要阅读大量的文献和资料来了解问题的背景和现有的研究成果。
在自学的过程中，我要独立思考，挖掘问题的本质和关键所在。
同时，数学建模是一个不断发展和更新的领域，每年都会有新的模型和方法被提出。
因此，我必须持续学习，跟上最新的研究进展，以提高自己的建模能力和科研水平。
最后，数学建模需要有坚持不懈的毅力和耐心。
在建模过程中，我经常会遇到困难和挫折。
有时候，我会陷入无法解决问题的困境中，感到沮丧和无助。
但是，我知道只有坚持下去，克服困难，才能得到解决问题的方法和结果。
因此，我需要保持耐心和积极的心态，不断尝试和学习，直到找到解决问题的方案。
2024年学习数学建模心得体会自从大二下学期真正开了数学模型这一门课之后，我对数学认识又进一步加深。
虽然我是学纯数学即数学与应用数学，但是在我的认知中，数学最多的是单纯地证明一些定理抑或是反复的计算一些步骤比较多的题进而求解。
随着老师在课堂上一点一点的引导、介绍、讲解，我渐渐地发现数学真的是很万能啊(在我看来)，任何实际问题只要运用数学建立模型都可以抽象成一个数学方面的问题，进而单纯的分析、计算、求解。
这只是我大体的认识。
首先，通过数学模型这一门课我解开了数学模型的神秘面纱，与数学模型紧密相连的就是数学建模，简而言之来说数学建模就是应用数学模型来解决各种实际问题的过程，也就是通过对实际问题的抽象、简化、确定变量和参数，并应用某些规律建立变量与参数之间的关系的数学问题(或称一个数学模型)，在借用计算机求解该数学问题，并解释，检验，评价所得的解，从而确定能否将其用于解决实际问题的多次循环，不断深化的过程。
2024年学习数学建模心得体会（2）2024年，我始终对数学建模充满了浓厚的兴趣，我参加了数学建模竞赛，以及参与了一些数学建模课程。
在这一年里，我有机会深入学习和理解数学建模的核心概念和技巧。
在这篇文章中，我将分享我在2024年学习数学建模过程中的心得和体会。
首先，我发现数学建模的核心在于问题的建模和数学模型的构建。
无论是实际问题还是抽象问题，数学建模都需要对问题进行深入的思考和分析。
在解决问题的过程中，我意识到了问题的复杂性和多样性。
对于复杂的问题，我们需要运用数学知识和技巧来抽象和简化问题，找到解决问题的关键点。
而对于多样性的问题，我们需要选择合适的数学方法和模型来解决问题。
这对我的数学思维能力提出了更高的要求，我需要结合数学知识和实际问题，灵活运用数学方法。
其次，我在学习数学建模的过程中，重视实践和实际问题的应用。
学习数学本身是抽象的和理论的，数学建模的目的在于将数学理论应用到实际问题中，解决实际问题。
数学建模实践心得在大学的学习生涯中，我有幸参与了多次数学建模实践活动，这些经历不仅丰富了我的学术知识，更培养了我的问题解决能力、团队协作精神和创新思维。
每一次的建模实践都是一次充满挑战与机遇的旅程，让我对数学的应用有了更深刻的理解和认识。
数学建模，简单来说，就是将实际问题转化为数学问题，并通过建立数学模型来求解。
它要求我们能够敏锐地捕捉问题的关键要素，对复杂的现实情况进行合理的简化和假设，运用所学的数学知识和方法构建模型，然后通过求解和分析模型得出结论，并将结论反馈到实际问题中进行验证和改进。
记得第一次参加数学建模比赛时，面对给定的题目，我感到既兴奋又迷茫。
题目是关于城市交通流量的优化问题，这对于当时的我来说是一个全新的领域。
我们团队成员迅速展开讨论，试图从各种角度理解问题。
在这个过程中，我们发现仅仅依靠课堂上学到的数学知识是远远不够的，还需要查阅大量的相关资料，了解交通工程方面的基本原理和方法。
在确定了问题的大致方向后，我们开始着手建立数学模型。
这是整个过程中最为关键也是最为困难的一步。
我们尝试了多种模型，如线性规划模型、图论模型等，不断地进行比较和优化。
在这个阶段，团队成员之间的交流和合作显得尤为重要。
每个人都有自己的想法和思路，通过充分的讨论和碰撞，我们最终确定了一个相对合理的模型。
然而，模型的建立只是第一步，接下来的求解过程同样充满了挑战。
由于模型的复杂性，我们需要借助计算机软件进行求解。
在这个过程中，我们遇到了各种各样的技术问题，如算法的选择、参数的调整等。
但正是这些问题的出现，促使我们不断地学习和探索，提高了我们解决实际问题的能力。
经过几天的努力，我们终于得到了模型的求解结果。
但这并不意味着我们的工作结束了，还需要对结果进行分析和解释，看是否符合实际情况。
如果结果不理想，就需要重新审视模型，找出问题所在，并进行改进。
通过对结果的分析，我们发现模型在某些情况下存在一定的局限性，于是我们对模型进行了进一步的完善，使其更具有实际应用价值。
数学建模学习心得体会数学建模是一门非常重要的学科，它是一种通过数学工具和方法来解决实际问题的学科。
我在学习数学建模的过程中，有很多的体会和心得，下面我将分享一下我的一些体会。
首先，在学习数学建模的过程中，最重要的是理清思路。
面对一个实际问题，我们需要先明确问题的背景和目标，然后根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型来描述问题。
在建模的过程中，我们需要将实际问题抽象为数学问题，并进行合理的假设和简化。
然后，根据模型的特点，运用数学方法进行求解和分析。
最后，根据结果反馈到实际问题中，验证模型的合理性和可行性。
因此，理清思路对于数学建模的学习和实践非常重要。
其次，在学习数学建模的过程中，多动手实践是非常必要的。
数学建模是一门实践性很强的学科，仅靠理论的学习是远远不够的。
只有通过实际问题的解题和实践操作，才能更好地理解和掌握数学建模的方法和技巧。
在实践中，我们可以利用各种数学软件和工具来进行模拟和计算，从而更直观和高效地掌握建模的过程和技巧。
另外，我们还可以参与数学建模的竞赛和项目，与其他同学进行交流和合作，从中学习和借鉴他人的经验和思路。
通过多动手实践，我们可以更好地提升自己的建模能力和水平。
再次，在学习数学建模的过程中，要注重细节和思考。
在建模过程中，我们需要注意问题的细节和逻辑，尽量全面和准确地描述问题，并且要合理地进行假设和简化。
另外，我们还需要深入思考问题的本质和关键点，寻找其中的规律和模式，从而更好地解决问题。
有时候，我们需要将一个复杂的问题分解成若干个简单的子问题，然后逐步求解，最后将结果组合起来得到最终的解答。
因此，在学习数学建模的过程中，分析思考能力是非常重要的。
最后，在学习数学建模的过程中，要注重团队合作和交流。
数学建模通常是一个团队合作的过程，每个团队成员都有自己的专长和优势，可以共同解决问题。
在团队合作中，我们需要充分发挥每个人的才能，相互合作和协作，共同完成建模任务。
在合作过程中，我们可以通过讨论和交流，得到不同的思路和观点，并提出自己的见解和建议。
数学建模竞赛个人总结
在参加数学建模竞赛的过程中，我深刻体会到数学建模的重要性和挑战性。
通过数学建模竞赛，我不仅学到了更多的数学知识和技巧，还培养了自己的团队合作能力和问题解决能力。
首先，数学建模竞赛让我深刻认识到数学建模的重要性。
在竞赛中，我们需要根据给定的问题，利用数学模型进行分析和求解。
通过建立数学模型，我们可以将复杂的实际问题转化为数学问题，从而更方便地进行分析和求解。
数学建模不仅可以帮助我们理解和解决实际问题，还可以培养我们的逻辑思维和问题解决能力。
其次，数学建模竞赛对我的团队合作能力提出了较高的要求。
在竞赛中，我们需要与队友密切合作，共同讨论和解决问题。
通过与队友的合作，我们可以充分发挥各自的优势，共同完成各项任务。
在合作中，我学会了倾听和交流的重要性，也学会了如何在团队中分工合作，充分发挥每个人的能力。
最后，在数学建模竞赛中，我学到了解决问题的方法和技巧。
数学建模竞赛的题目往往非常复杂和抽象，需要我们灵活运用所学的数学知识和技巧。
通过解决这些问题，我学会了分析问题的关键点，选择合适的数学模型和方法进行求解。
同时，我也学会了积极寻求帮助，尽可能利用各种资源和工具来解决问题。
总的来说，参加数学建模竞赛让我受益匪浅。
我通过竞赛学到了更多的数学知识和技巧，培养了团队合作能力和问题解决能力。
我相信这些经验和能力将对我的学习和未来的发展产生积极的影响。
数模个人工作总结这次参加数学建模比赛，让我受益匪浅。
在这几天里，我经历了思考、探索和合作的过程，收获了不少宝贵的经验。
首先在思考方面，这次数学建模比赛给我提供了一个锻炼思考能力的机会。
在面对复杂的问题时，我学会了不急于下结论，而是先仔细分析问题，理清思路。
通过提出合理的假设和模型，我能够将复杂的问题简化为易于解决的小问题，并且能够找到问题的核心所在。
其次，在探索方面，我深刻体会到了数学建模的魅力。
通过收集相关的数据、文献和信息，我能够从多个角度去思考问题，拓宽我的视野。
在解决问题的过程中，我积极尝试各种方法和模型，不断修改和完善，直到找到最佳解决方案。
这个过程充满了挑战和乐趣，也增强了我的数学思维和解决问题的能力。
最后，在合作方面，我学会了与队友紧密合作，共同协作完成任务。
在整个比赛过程中，我和我的队友相互倾听、相互尊重，并且有效地分工合作。
我们相互分享和讨论自己的观点和想法，共同商讨问题的解决方案。
通过合作，我们能够更加全面地考虑问题，减少盲点，并且快速有效地解决难题。
总结起来，这次数学建模比赛为我提供了一个锻炼思考能力、拓宽视野和加强合作的平台。
我在这个过程中认识到了数学的重要性，并且培养了解决问题的能力。
我相信，通过这次比赛的经历，我将能够应对更多的挑战，并且在学术和职业生涯中取得更大的成功。
这次比赛对我的个人成长来说是一个重要的里程碑，我会继续努力，不断提升自己的数学建模能力。
这次数学建模比赛给我带来了许多宝贵的经验，不仅在学术上收获颇丰，也在个人成长上取得了很大的突破。
首先，在学术方面，通过参加这次数学建模比赛，我深刻认识到了数学在现实生活中的重要性。
在解决问题的过程中，我学会了运用数学模型和方法，将实际问题数学化，从而能够准确地分析和解决问题。
在这个过程中，我学到了许多数学工具的应用，如线性规划、差分方程、概率统计等，这些知识不仅扩展了我的数学知识储备，还提高了我解决问题的能力。
另外，通过这次数学建模比赛，我还学会了如何合理地进行数据处理和分析。
数学建模总结与感悟范文数学建模作为一门综合性较强的学科，已经渐渐成为大学教育中的重要组成部分。
通过数学建模的学习和实践，我获得了许多宝贵的经验和感悟。
在这里，我想总结一下我的学习经历，并分享一些个人的心得体会。
首先，数学建模是一门实践型的学科。
在学习数学建模的过程中，我明确感受到理论知识与实践能力的互相促进。
理论知识为实践提供了必要的指导和支撑，而实践则为理论知识提供了检验和完善的机会。
在实际的建模过程中，我们需要运用所学的数学工具和方法，结合实际问题的背景和需求，进行问题的分析和求解。
这样的实践过程既锻炼了我们的数学能力，又提高了我们的问题解决能力。
其次，数学建模注重团队合作。
在数学建模比赛中，团队的协作和配合是至关重要的。
每个成员都会发挥自己的专长和优势，共同解决复杂的问题。
通过团队合作，我们能够充分利用各个成员的才能和能力，形成合力，提高解决问题的效率和质量。
而且，在团队中，我们可以互相学习，互相启发，共同进步。
这种团队合作的精神不仅在数学建模中有用，也对我们今后的工作和生活有着积极的影响。
再次，数学建模要注重创新思维。
数学建模往往需要从一个繁杂而复杂的实际问题中抽象出一个数学模型，然后通过数学方法求解。
这就要求我们具备创新思维的能力。
创新思维是指在解决问题时，能够打破常规思维方式，寻找新的解决方案。
在数学建模中，我们需要从不同的角度思考问题，并运用不同的数学理论和方法来思考解决方案。
只有具备创新思维的能力，才能在数学建模中取得更好的成绩。
最后，数学建模是一门实践和动手能力的训练科目。
数学建模涉及到大量的实际问题，而这些问题往往需要通过编程或模拟等手段进行求解。
通过实践和动手能力的训练，我们能够更好地将所学的数学知识应用到实际问题中，提高数学建模的有效性和实用性。
总而言之，数学建模是一门综合性较强、实践性较强的学科。
通过学习和实践数学建模，我收获了很多宝贵的经验和感悟。
我相信，在今后的学习和实践过程中，我会不断积累经验，提高能力，进一步拓宽自己的视野和思维方式。
数学建模心得体会作为一名数学建模的学习者，在这一领域的扩展和深入研究中，我有了很多的心得体会。
从数学建模的初步认知，到深入思考数学问题并付诸实践，这其中的收获和思考对我未来的学习和职业规划都有很大的帮助。
首先，在进行数学建模的过程中，我发现对问题的全面、深入的认知非常重要。
一个问题的解决不是单纯的运用某些公式和方法，而是要从不同的角度和层面去探究所要解决的问题。
要了解问题的背景、涉及的知识领域、数据来源等各方面的信息，去找出问题的本质。
只有真正了解了问题，我们才能从中找出多种解决方式，并选择合适的方法来实现建模。
其次，建模过程中技能的运用是非常重要的，这包括了数学技能、计算机编程技能和模型调整技能等方面的内容。
数学技能包括了应用数学中的各种知识，比如微积分、线性代数、统计学等，这些知识是数学建模的基础。
而计算机编程技能则是数学建模基于实际情况进行模拟和比较的前提，它让数学建模的过程变得更为高效和全面。
在模型调整方面，需要探究数据之间的相关性，找出变量间的因果关系，从而能够进一步确定模型的准确性和适用性。
这些技能和方法的正确运用，为数学建模的实践提供了可靠的保障。
最后，我认为对于数学建模的学习者来说，培养对数学问题的思考和解决能力非常重要。
数学建模不仅是一种技能的实践，更是在实践中锻炼解决实际问题的能力。
在这个过程中，习惯于思考问题并对问题的解决提供更为全面的解决方式会让我们受益终身。
只有通过实践，我们才能更好地获得对数学建模的理解和掌握。
总之，数学建模作为一种综合性学科，它不仅需要我们掌握各方面的技能和知识，更需要我们具备全面的思考能力和解决问题的能力。
通过通过实践，我深刻的认识到了这一点，这也让我意识到这个领域需要我们不断的完善和提高，以解决更多的实际问题。
数学建模实战实践心得分享数学建模，这个听起来颇具专业性和挑战性的词汇，对于许多人来说可能既陌生又神秘。
然而，当你真正投身其中，亲身经历数学建模的实战实践，你会发现它就像是一把神奇的钥匙，能够打开解决实际问题的智慧之门。
在这一过程中，我不仅收获了知识和技能，更培养了自己的思维方式和解决问题的能力。
接下来，我想和大家分享一下我在数学建模实战实践中的心得体会。
在参与数学建模之前，我对它的理解仅仅停留在表面，认为它只是运用数学知识解决一些复杂的问题。
但当我真正开始接触数学建模，我才发现它远不止如此。
数学建模是一个将实际问题转化为数学问题，并通过建立数学模型、求解模型、验证结果，最终给出实际问题解决方案的过程。
这个过程需要我们具备扎实的数学基础、敏锐的观察力、较强的逻辑思维能力以及良好的团队协作精神。
记得我第一次参加数学建模比赛时，面对给出的题目，我感到一片茫然，不知道从何处入手。
题目是关于城市交通拥堵问题的优化，要求我们通过建立数学模型来提出改善交通状况的方案。
我们小组的成员一开始都有些不知所措，但我们并没有放弃，而是冷静下来，开始对题目进行深入的分析。
我们首先对城市交通的现状进行了调研，收集了大量的数据，包括道路的车流量、人流量、信号灯设置等。
然后，我们运用所学的数学知识，如线性规划、图论等，尝试建立数学模型。
在这个过程中，我们遇到了很多困难，比如如何合理地简化实际问题，如何确定模型中的参数，如何选择合适的求解方法等等。
但是，我们通过查阅资料、请教老师和同学，不断地尝试和改进，终于建立了一个初步的数学模型。
接下来就是求解模型和验证结果。
这一步也是充满了挑战，因为我们建立的模型往往比较复杂，需要借助计算机软件进行求解。
在求解的过程中，我们遇到了计算错误、结果不合理等问题。
但是，我们并没有灰心，而是仔细检查模型和计算过程，找出问题所在，并进行了相应的调整。
经过多次的尝试和改进，我们终于得到了一个较为合理的结果。
由数学建模所想到的——数模竞赛心得总结紧张而有序的2008年美国大学生数学建模竞赛已落下帷幕，一切都尘埃落定，回想起自己走过的建模历程，不禁感慨万千，本次美国大学生数学建模竞赛中能取得一等奖的成绩实在是件让我们倍感惊喜的事情，如果把这次获奖定位为一次成功的话，我觉得这次成功的取得与我们小组三人同心协力奋斗拼搏，指导老师专业到位的点拨，数理学院系统严谨的培训，自动化学院，城环学院，软件学院坚实的后勤支持密不可分。
对于这样一个可以用系统工程来称谓的数学建模竞赛，根据我们自己建模的经验，我觉得在组队，准备，竞赛过程中对一下几个方面进行一下考虑可能会对以后的数模生涯产生某些积极作用。
1.端正心态：兴趣导向，平常心对待对数模竞赛持有的态度，很大程度上制约着一个队伍在数模之路上行走的远近，刚开始大家可能是由于听到很多师兄，师姐及老师谈论起数学建模，了解到数模获奖对评奖学金，保研，就业甚至出国都有帮助，所以才开始留心数模竞赛，参加数模竞赛，这点是我们也经历过的，但后来就发现在枯燥乏味漫长的准备，培训过程中，上述这些过于功利化的想法很经不住考验的，试想一下仅仅是为了一纸证书或保研加分，你必须从春节后每周都要牺牲周末时间三个人聚在一起学习，讨论，参加培训；你必须在暑假顶着重庆酷热难耐的高温留校参加培训，如果参加了北美数模还很有可能牺牲掉与家人一起欢度春节的时间，寒假继续留校参加培训及竞赛，更不要说建模过程中对一个问题无从下手又焦急万分时那种生不如死的痛苦了，所以我觉得要尝试培养自己对数学建模的兴趣，把数学建模看成一个锻炼自己分析问题，解决问题能力，培养团队协作能力，提高综合素质的平台，把注意力从一等奖等荣誉的光环上移到日常培训，练习的一环环过程上，只要大家每次培训，练习后都有收获，有提高那么结果一般都会很好，当然到时那些所谓的奖项，加分，荣誉也会水到渠成的到来，不过那时对于你们而言它们可能最多只是一种附属品或赠品，因为你们真正收获的是痛苦而充实的经历，是各方面能力，素质的考研，锻炼及提升。
2.组队：配合互补最重要，适当考虑学院背景对于组队，我个人觉得三个人对数模有共同的兴趣，志趣相投走到一块，然后大家综合素质都不要太差，每人都有特长，三人知识，能力有一定的互补性最好，因为建模是以小组为单位的，个人强并不代表小组就很优秀，这当中，三人的默契及配合要更为重要，只要满足上述特征三人即使来至同一个学院也是可以的，例如我们全国赛时的成员就是全部来至自动化学院，当然在上述情况下能够兼顾各学院知识特长混合组队是最好的，从统计数据来看一般的组队情况是数理学院/理工综合+计算机学院/软件学院+自动化学院/其它学院的方式多一些也较为科学，因为数理学院/理工综合数学功底较其它学院的确更加深厚一些，而计算机学院/软件学院是以软件编程著称的，自动化学院/其它学院中自动化学院除了在数学，编程等方面上有可以与数理及计算机相称的实力外，更重要的是自动化学院的学生较具有系统意识，毕竟自动化本身就是研究系统的，所以他们考虑问题能更好的统筹全局，用系统的观念实现一些整体的突破，这点可能是其它学院欠缺的；以今年的美国数模为例三个一等奖中有两队中有自动化，三个二等奖中也有两队有自动化这个现象也很好的说明了这个问题。
3.成员知识及能力的要求：泛而精一个理想的数模小组，三个人在知识及能力上不能相差太悬殊，但是又不能太相近，具体来说就是三个人必须都具备一些公共的知识及能力，如必须都学过《高等数学》，《线性变换》，《概率论与数理统计》，《数学实验》，《C语言程序设计》等基础课程，必须具备基本的英语读写能力，至少应该都把四级给过了，必须有一定的团队协作能力，这些是最基本的，但又不能太相近，每个然又必须有特长，因为在真正建模时三个人必须是分工协作来完成的，有人重点建模型，有人重点编程序，有人重点写论文，小组的外在效果应该是三人中最强的模型+最强的编程+最强的论文，这就要求必须有人强于数学，有人精于编程，有人善于组织文字，演绎推理，论文写作如过要参加美国数模还必须有一人的英语很强，同时大家对其他人的分工又要有一定程度的研究及水准，毕竟建模时刚开始是要三个人一起分析讨论来确定方案的，方案出来后具体细节由模型人员继续深化，但从事编程的就要着手设计算法及实现，从事论文写作的就要开始组织论文结构及布局了，而编程人员必须了解了模型的思想后才能设计算法，论文写作人员必须同时理解了模型思想及算法结构后才能下笔，论文人员论文写作过程中模型及编程人员必须不时的读论文，修改论文，这样的明确分工紧密的团结协作就要求小组成员必须在知识及能力必须达到上述要求，至于具体的人员分配依据我的经验是前期三个人一起定方案，然后一个人去细化及拓展方案，两个人编程一主一辅，一个人先写论文，后期三个人一起修改的流程较好。
4.准备过程：计划性，连续性真正获奖的喜悦也只是瞬间的，多数时候我们都是在默默的进行准备，我觉得准备过程有必要强调一个计划性及连续性，计划性就是说每次的训练必须是大家事先已经计划好的，然后就有计划有目的的进行；连续性就是说大家的准备过程必须是持续不间断的，不能一曝十寒。
以我们的过程为例，我们从大二春节后就约定好，除了学校组织的培训外每周周末我们还要拿出两块时间，大家一起学习，讨论，一般我们会在周五以前确定好本周的任务，然后周六一到大家就抛开其它事情集中到一块进行学习，训练，如本周四我们决定研究一下06年校内竞赛选拔赛的题目并试着写一个论文出来，那么周末我们就开始分析，研究，到周日晚就会拿出一篇论文。
至于连续性，这点最难做到，毕竟三个人各有不同的生活圈，空闲时间也不一致，同时聚在一起就比较麻烦，特别是节假日时，这时候就要发挥意志来牺牲一些东西以保障训练的连续性。
5.组长：以身作则，任劳任怨一个出色的团队必须有个优秀的领导者，作为数学建模小组，大家也不可能一盘散沙，无组织的自行决策的，在组队时就必须推选出一个有责任心的组长，这点很重要，组长必须时刻保持对建模的兴趣及激情，面对建模中遇到的系列问题，某些情形下很多队员都会产生一些消极，懈怠，甚至想放弃的念头。
这个时候组长就必须挺身而出，用自己的实际行动带动大家，帮助大家走出困境，让大家从他的表现上看到希望，而不能也跟着大家一起消极懈怠；在责任分工上虽然有相对明确的分工，但是如果有多余的任务出现，暂时无人来处理，这时作为组长就应该无条件的把这份工作给做了，而不能因为不是自己分内之事就置之不理，到最后大家互相推诿很不利于组内团结。
还有一点在建模过程中会有一些公共的开支，例如某位队员看到一篇关于建模的好的文章，想把它复印下来，就会产生一定的开销，还有后来正事比赛时的食物费用，论文打印费用等等，对于这种情况本着可持续健康发展的原则，组长最好事先给队员讲好，以后所有关于建模的开支一律有组长自己先垫付，大家可放开去搜集信息，复印资料，回来后到组长这儿报销，组长定期总计开支然后大家AA分掉就是了，以我们为例，我们一共分担了三次费用：校内选拔赛期间的，全国赛期间的及美国赛期间的。
我觉得这样可以省去很多不必要的担心或争议，让大家的精力都放在建模上，齐心协力来奋斗。
6.后勤，场地，设备：尽量完备，舒适，可靠这一点我觉得很有必要强调一下，因为比较正式建模比赛时，大家必须集中到一块，吃饭，睡觉都在那儿，倒不是因为到时候不让出来活动，而是建模的时间太紧的缘故，以全国赛为例，最后一晚上几乎所有队员都要通宵的，而美国赛期间我们所有队员有一天半没睡觉，没吃饭。
后勤上必须提前准备足够的食物及生活用品，到时候大家可以一起去超市购物，挑选自己喜欢的食物及需要的东西，例如方便面，面包，火腿肠，果汁，咖啡，柠檬片，水果，纸杯，抽纸等等。
场地上我觉得最好找一比较独立的房间，空间至少容得下三台电脑，要能供三台电脑同时上网，有很大的沙发，或者比较多的凳子，这样累的时候可以躺在上面休息一下，最好有空调。
设备方面至少要准备三台电脑，我们全国赛时有4台电脑，美国赛时有5台电脑，一方面是因为某些数据处理起来很慢，有时就得单独拿出一台机器来处理数据，另一方面是作为备用，如果有电脑突然崩溃掉，你再去临时搬来电脑，再把MATLAB，LINGO等软件重新安装一遍就会浪费很多时间。
这里提到可靠主要是指场地里的电力及网络，如果电力不稳定，建模进行到中途突然断电那就只有哭了，呵呵，还有网络一定事先前确信其端口是通的，如果需要集线器还要提前找到并调试好。
其实在场地和设备上各个队员所在学院对数模的支持程度最为关键，有些学院由于与数学，编程联系不太紧密，他们的领导也就不太重视数学建模竞赛，你如去向其申请场地一般是很难得到批准的，我很幸运我们学院从领导到老师在这方面的态度一贯是很积极，热情的。
以美国赛为例，我们学院的石为人老师知道后立即把他的会议室提供给我们，并把计算机，饮水机，集线器，电热扇等设备为我们准备好，然后指派一名博士和研究生来专门负责解决我们对硬件的需求。
石老师无微不至的关怀帮助至今想来都让我们十分的感动，感激。
所以还是有必要找一个比较舒适，可靠的场地的，实在不行如果不是男女混合组队的话在寝室也不失为一种好的选择。
7.建模过程：三人同心，及时沟通当正式的比赛来临后，大家应该排除其它干扰及杂念，此段时间内所有活动的中心都应该是如何把问题给解决掉，刚开始大家花上一个上午的时间一起研究一下问题，确定要做的题目，然后就去分头查找资料，验证思路，主干方案一旦确定，组长有必要把接下来一段时间如一个下午的任务给大家分配一下，如编程人员必须把第一个模型的程序编写出来，论文人员必须把论文的框架写出，在每一个过程进行之前三个人都必须把自己对模型及算法的理解互相描述一下，以确保大家对模型的理解没有偏差，在模型推进中一旦其中一方有任何变动，突破，也必须做到三个人都能对模型有最新，一致的理解，否则就有可能模型，算法，论文三者间的脱节而影响小组的最终成绩，还有一点必须强调一下，在建模过程中的几个关键点上必须与指导老师做好交流，沟通，首先确定选作哪一题目后，必须把想法主动给指导老师说一下，让指导老师知道你们未来的趋势，同时他也能利用自己的资源帮你们思考，推荐一些模型，这一点我们在全国赛及美国赛中都获益匪浅，其次确定了主要模型后还要再次与指导老师沟通，把自己的思路完完全全的给指导老师讲一遍，得到指导老师初步肯定后大家再放手去做，最后论文成型后必须再次把论文结构，模型思想给指导老师讲一下，让指导老师看完论文后帮着提一些修改建议，我个人觉得指导老师在建模时是一个宝贵的资源，要有效的利用，这样才能展现出你们小组的最强实力。
以上是我个人结合自己建模的经历，总结的几点心得，可能有些地方也不尽合理，大家可以作为参考，有选择的思考一下，如果能对大家有任何的启发及帮助，我会感到十分的欣慰及高兴。
