数学建模个人经验谈-组队和分工

数学建模实战实践经验总结分享数学建模，对于许多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。

但通过亲身参与实战实践，我积累了不少宝贵的经验，在此愿意与大家分享。

首先，让我们来谈谈组队的重要性。

一个优秀的数学建模团队，成员之间应该具备互补的技能和良好的合作精神。

通常来说，团队中需要有擅长数学理论的“高手”，能够熟练运用各种数学工具和方法解决问题；要有精通编程的“码农”，能够将数学模型转化为可计算的程序；还需要有文字功底扎实、逻辑清晰的“写手”，负责将团队的思路和成果清晰准确地表达出来。

我曾经参与过的一个成功团队，就是因为成员之间的这种完美配合，才在比赛中取得了优异的成绩。

在准备阶段，知识的储备是必不可少的。

数学建模涉及到众多领域的知识，如概率论、数理统计、线性代数、微积分等等。

不仅要掌握这些基础知识，还要对一些常见的模型和算法有深入的了解，比如优化模型、预测模型、图论模型等。

同时，要熟悉一些常用的数学软件和编程语言，如 Matlab、Python 等。

此外，阅读优秀的数学建模论文和案例也是一种很好的学习方式，可以从中汲取经验和灵感。

接下来，就是选题环节。

在面对众多的题目时，要仔细阅读题目要求和背景信息，结合团队的优势和兴趣来选择。

不要盲目追求热门或者看似简单的题目，而要选择能够充分发挥团队能力的题目。

比如，如果团队在数据分析方面有较强的能力，就可以选择与数据分析相关的题目。

确定题目后，就是问题的分析和模型的建立。

这是整个数学建模过程中最关键的环节之一。

在分析问题时，要全面、深入，找出问题的本质和关键因素。

可以通过绘制图表、列举数据等方式来帮助理解问题。

模型的建立要基于合理的假设和简化，同时要考虑到模型的可行性和有效性。

有时候，可能需要尝试多种模型，通过比较和验证来选择最优的模型。

在模型求解过程中，往往会遇到各种困难和挑战。

可能会出现计算量大、程序出错、结果不理想等问题。

这时候，不要慌张，要冷静分析问题所在，尝试不同的方法和技巧。

数学建模竞赛的经验分享在数学建模竞赛中获得好成绩并不仅仅依赖于数学水平，还需要团队合作、问题分析和解决能力等多方面素质的综合发展。

本文将从个人经验出发，分享一些在数学建模竞赛中取得成功的经验和技巧。

一、团队合作与分工团队合作是数学建模竞赛中至关重要的一环。

一个团队中的成员需要相互信任、合理分工与密切配合。

在分工方面，可以根据队员的特长和兴趣进行合理的安排，充分发挥每个人的优势。

同时，要做好沟通与交流，及时解决团队中出现的问题。

通过紧密的团队协作，能够充分利用各自的优势，提升整个团队的解题效率和竞争力。

二、问题分析与解决在数学建模竞赛中，问题的分析与解决能力是决定成败的关键。

首先要对问题进行深入的分析，理解问题的背景和要求。

其次，要合理选择解题方法和模型，对问题进行建模与转化。

在解题过程中，要善于利用数学知识和技巧，进行问题求解与验证。

同时，还需要具备一定的编程能力，能够利用计算机进行模拟和数据处理。

通过不断练习和学习，提高自己的问题分析和解决能力，才能在竞赛中取得好成绩。

三、时间管理与备战策略数学建模竞赛通常在有限的时间内完成，因此良好的时间管理能力是至关重要的。

在备战阶段，要制定合理的学习计划和备赛策略。

要根据竞赛的要求和内容，有针对性地进行学习和准备。

在比赛过程中，要控制好时间节奏，合理安排每个环节的时间。

如果在某个环节卡住了，要及时调整思路，不要浪费太多时间。

合理的时间分配和备战策略能够提高解题的效率和质量。

四、综合素质的培养除了数学知识和解题技巧外，一些综合素质的培养也对于在数学建模竞赛中取得好成绩至关重要。

首先是团队合作与沟通能力，要学会与队友进行有效的合作和沟通。

其次是自学和独立思考的能力，要培养独立解题和自主学习的习惯，提高自己的自主学习和问题解决能力。

再次是表达与展示能力，要学会清晰地表达自己的思路和想法，通过书面报告和口头陈述来展示解题过程和结果。

这些素质的培养对于整个团队的竞赛能力和综合素质的提升有着重要的作用。

态度：事实求是，客观不要感情用事。

数学建模竞赛是三个人的活动，参加竞赛首要是要组队，而怎么样组队是有讲究的。

此外还需要分工等等一般的组队情况是和同学组队，很多情况是三个人都是同一系，同一专业以及一个班的，这样的组队是不合理的。

让三人一组参赛一是为了培养合作精神，其实更为重要的原因是这项工作需要多人合作，因为人不是万能的，掌握知识不是全面的，当然不排除有这样的牛人存在，事实上也是存在的，什么都会，竞赛可以一个人独立搞定。

但既然允许三个人组队，有人帮忙总是好的，至少不会太累。

而三个人同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样，如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。

所以如果是不同专业组队则有利的多。

所以在组队中有两种人是必需的，一个是对建模很熟悉的，对各类算法理论熟悉，在了解背景后对此背景下的各类问题能建立模型，设计求解算法。

一个是能将算法编制程序予以实现，求得解。

当然有可能是一个人就将这两种都具备了，这样的话再找个任意具备上述两种能力的人就可以了，以减轻工作量，不然非累死不可。

第三个就是专门需要写作，从专业角度看是需要别的专业，比较适合的有生物、土木、机电、电信或机械等专业。

在数学建模中各种背景的问题都会出现，所以有其他专业同学的话可以弥补专业知识方面的不足。

综上所述，组队要根据分工而来的，三个人要具备一个数学功底深厚，理论扎实，一个擅长算法实践，另一个是写作（弥补专业知识不足），如果一个组能有这样的人员配置是比较合理的。

但是往往事事不能如意，所以不能满足这种人员配置的时候就尽量往这样人员配置靠。

1、分析问题建立模型的能力。

即具体要求学生数学（高数，线代，概率，运筹学，）功底不错，有能力学习了解各类算法如线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法，图论算法，穷举法，一些连续数据离散化方法，数值分析算法。

2、求解模型的能力，即编写程序求解模型的能力。

须有能力学习掌握数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法，蒙特卡罗算法，回溯搜索、分支定界等计算机算法，，图像处理算法，并能将各种已给定的未知算法用编程(matlab,mathematic,spss,c)实现。

数学建模三个人工作总结在参加数学建模竞赛的过程中，我们三个成员共同经历了一段充实而难忘的时光。

通过这次比赛，我们不仅在数学建模技能上得到了锻炼和提升，还学会了团队合作、沟通与协作。

在此，我们分别对自己在比赛过程中的工作进行总结和反思。

一、团队分工与合作在比赛过程中，我们根据每个人的专业背景和兴趣进行了合理分工。

小明同学负责模型建立与求解，小李同学负责数据处理与分析，我负责论文撰写与整理。

在各自负责的领域内，我们都充分发挥了自己的优势，为团队的胜利做出了贡献。

1. 小明同学的工作总结在本次比赛中，我负责模型建立与求解。

在比赛初期，我认真分析了题目要求，明确了建模目标。

在此基础上，我查阅了大量相关资料，结合自己的专业知识，提出了合适的模型。

在模型建立过程中，我充分考虑了问题的约束条件，并通过与队友的讨论，不断优化模型。

在求解过程中，我熟练运用了数学软件，高效地得到了模型结果。

通过这次比赛，我在模型建立与求解方面取得了很大进步，但也意识到自己在某些方面的不足，如在参数估计和模型验证方面还需加强学习。

2. 小李同学的工作总结在本次比赛中，我负责数据处理与分析。

在比赛过程中，我认真收集和整理了队友们获取的数据，通过Excel、Python等软件对数据进行了清洗、处理和分析。

在数据处理过程中，我学会了如何处理缺失值、异常值等问题，并掌握了多种数据可视化方法。

通过这次比赛，我在数据处理与分析方面取得了较大突破，但在数据挖掘和深度分析方面还有待提高。

3. 我的工作总结在本次比赛中，我负责论文撰写与整理。

在比赛过程中，我充分运用了自己的写作能力，为团队论文撰写了摘要、引言、结论等部分。

同时，我还负责整理队友们的成果，将模型、数据分析和结果等内容整合到论文中。

在论文撰写过程中，我学会了如何合理安排论文结构，使论文条理清晰、逻辑严密。

通过这次比赛，我在论文撰写方面取得了显著提高，但在文献查找和引用方面还有不足之处。

二、团队沟通与协作在比赛过程中，我们充分发挥团队协作的优势，通过线上线下相结合的方式进行沟通与协作。

数学建模实战实践经验交流在当今数字化和数据驱动的时代，数学建模已经成为解决各种实际问题的有力工具。

无论是在工程领域优化设计，还是在经济领域预测市场趋势，亦或是在生物医学领域分析疾病传播，数学建模都发挥着至关重要的作用。

作为一名热衷于数学建模的探索者，我积累了一些实战实践经验，在此与大家分享交流，希望能给初涉数学建模领域的朋友们一些启发和帮助。

首先，要明确数学建模的基本流程。

一般来说，它包括问题分析、模型假设、模型建立、模型求解、结果分析和模型检验这几个主要步骤。

问题分析是整个建模过程的起点，需要我们对所面临的实际问题进行深入理解，明确问题的背景、目标和约束条件。

例如，在研究交通拥堵问题时，我们需要了解道路状况、车流量、信号灯设置等因素。

模型假设则是对问题进行简化和抽象的关键环节。

由于实际问题往往十分复杂，包含众多因素，我们需要根据问题的特点和求解的可行性，对一些次要因素进行忽略或简化，提出合理的假设。

比如，在研究物体自由落体运动时，我们通常假设空气阻力可以忽略不计。

模型建立是将实际问题转化为数学语言的核心步骤。

这需要我们运用所学的数学知识，如微积分、线性代数、概率论等，构建出能够描述问题本质的数学表达式或方程。

比如，在研究人口增长问题时，可以建立指数增长模型或逻辑斯蒂增长模型。

模型求解则是运用数学方法和计算工具，求出模型的解。

这可能涉及到数值计算、优化算法等技术。

在求解过程中，可能会遇到计算复杂、结果不收敛等问题，需要我们耐心调试和优化算法。

结果分析是对求解结果进行解释和评估的重要环节。

我们需要将数学结果转化为实际意义，分析结果的合理性和可靠性，并与实际情况进行对比。

如果结果与预期不符，就需要反思模型的假设和建立过程是否存在问题。

模型检验则是通过与实际数据或实验结果进行对比，验证模型的准确性和有效性。

如果模型检验不通过，就需要对模型进行修正和改进。

其次，团队协作在数学建模中也起着举足轻重的作用。

数学建模实战实践经验总结交流数学建模，这个听起来充满神秘和挑战的领域，对于许多同学来说，可能既令人向往又让人感到有些畏惧。

在亲身经历了多次数学建模的实战实践后，我积累了不少宝贵的经验，在此愿与大家分享交流。

首先，让我们来谈谈团队的组建。

一个优秀的数学建模团队，就像是一支配合默契的篮球队，每个成员都有着不可或缺的作用。

团队成员最好具备不同的专业背景和技能特长，比如数学功底扎实的同学能够负责建立模型的理论框架，编程能力强的同学可以负责实现算法和进行数据处理，而文字功底好、逻辑思维清晰的同学则能够负责撰写论文和阐述模型的思路。

在团队中，沟通和协作至关重要。

遇到问题时，大家要坦诚交流，共同探讨解决方案，而不是互相指责或各自为政。

在准备阶段，扎实的基础知识是成功的基石。

我们需要熟悉常见的数学模型和算法，例如线性规划、非线性规划、图论、概率论等等。

同时，也要掌握一些常用的软件和工具，如 MATLAB、Python、Lingo 等。

通过阅读相关的教材、论文和参加培训课程，可以不断提升自己的知识储备。

选题是数学建模中的关键一环。

当面对众多题目时，我们不能盲目选择，而是要仔细分析每个题目的要求和背景，结合团队的优势和兴趣来确定。

一个好的选题应该是具有一定挑战性但又不至于完全无从下手，同时要有实际应用价值和研究意义。

在建立模型的过程中，要善于从复杂的实际问题中抽象出数学本质。

这需要我们具备敏锐的观察力和较强的逻辑推理能力。

不要被问题的表象所迷惑，要深入思考问题的内在结构和规律。

同时，要敢于尝试不同的模型和方法，通过不断地比较和优化，找到最适合的解决方案。

数据的收集和处理也是非常重要的环节。

数据的质量和可靠性直接影响到模型的准确性和有效性。

我们要通过多种渠道获取数据，如互联网、数据库、实地调研等。

在处理数据时，要注意数据的清洗、筛选和分析，去除异常值和噪声，提取有用的信息。

编程实现模型是将理论转化为实际成果的重要步骤。

数学建模组队后的发言稿各位领导、老师、同学们：大家好！很荣幸能在这个美好的时刻发表我的发言。

我代表我们小组的所有成员，向大家汇报我们在数学建模比赛中的经验和心得。

首先，我想简单介绍一下我们的组队情况。

我是小组的负责人，其他成员分别是A、B、C。

我们凭借共同的数学兴趣和实力结成了这个团队。

在整个建模过程中，我们相互学习、协作配合，充分发挥每个人的优势，共同完成了比赛的任务。

在开始比赛前，我们小组首先进行了认真的规划和准备。

我们明确了比赛的要求和评分标准，并进行了具体的任务分工。

每个人根据自己的特长和兴趣选择了不同的工作方向，以确保在有限的时间内我们能高质量地完成任务。

比赛中最困难的环节之一是问题分析。

我们小组对比赛题目进行了深入的分析和理解，确定了问题的关键点和难点。

我们利用图表和相关资料进行了数据的整理和分析，找出了问题的脉络和规律。

通过这一步骤，我们对问题的本质有了更深入的认识，并为解决问题奠定了基础。

在解决问题的过程中，我们小组遇到了各种困难和挑战。

但是我们相信，每个挑战都是一个机会，只要我们不断学习和努力，就能找到解决的办法。

我们积极探索和尝试不同的解决思路，运用数学知识和方法进行推导和计算。

在解决问题的过程中，我们互相讨论，不断迭代和改进，直至找到最优的解决方案。

在比赛的最后阶段，我们对解决方案进行了完善和优化。

我们重新审查了问题的各个方面，重新验证了解决方案的合理性和可行性。

同时，我们对模型的参数进行了灵敏度分析，以评估模型的鲁棒性和可靠性。

我们还对解决方案进行了可视化展示，以便于向评委和观众清晰地传达我们的成果。

通过这次数学建模比赛，我们深刻体会到了团队合作的重要性和价值。

在整个比赛过程中，我们相互支持、相互鼓励，共同成长。

每个人贡献自己的智慧和才能，将个人能力与团队利益相结合，实现了1+1大于2的效果。

在结束我发言之前，我想向大家分享一下我们在数学建模过程中所获得的收获。

首先，我们提高了团队合作能力，学会了与他人有效沟通和协调合作。

数学建模实战经验交流数学建模，这个听起来高大上的词汇，其实就在我们的生活中无处不在。

从预测股市走向到优化物流配送路线，从设计城市交通规划到评估气候变化影响，数学建模都发挥着重要作用。

今天，我想和大家分享一下我在数学建模实战中的一些经验，希望能对大家有所帮助。

数学建模的第一步，也是最关键的一步，就是明确问题。

很多时候，我们拿到的问题可能是模糊不清的，或者是被各种表象所掩盖。

这就需要我们有一双敏锐的眼睛，能够透过现象看本质，准确地把握问题的核心。

比如，有一个关于城市交通拥堵的问题，如果只是看到车辆多、道路窄这些表面现象，而没有深入分析出行需求、交通设施布局等深层次原因，那么建立的模型很可能是治标不治本的。

在明确问题之后，接下来就是收集数据。

数据是建模的基础，没有足够、准确的数据，再好的模型也是空中楼阁。

收集数据的渠道有很多，比如公开的数据库、政府统计报告、实地调查等等。

但要注意的是，数据的质量至关重要。

有时候，我们可能会得到一些不准确、不完整甚至是错误的数据，这就需要我们进行数据清洗和预处理，去除噪声和异常值，保证数据的可靠性。

有了数据，就可以开始选择合适的模型了。

这就像是选择工具一样，不同的问题需要不同的工具来解决。

常见的数学模型有线性规划、非线性规划、概率统计模型、微分方程模型等等。

比如，如果是要优化资源分配问题，线性规划可能是一个不错的选择；如果是研究随机现象，概率统计模型就派上用场了。

当然，在实际应用中，往往不是单一模型就能解决问题的，可能需要多个模型的组合或者对现有模型进行改进。

建立模型之后，就是求解和验证。

求解模型可能需要用到各种数学方法和计算工具，比如数学软件 Matlab、Python 等。

在求解过程中，要注意算法的选择和优化，以提高计算效率。

验证模型的准确性是必不可少的一步，可以通过与实际数据对比、进行敏感性分析等方法来评估模型的可靠性。

如果模型的结果与实际情况相差较大，就需要重新检查模型的假设、参数设置等，进行必要的调整和改进。

数学专业的数学建模竞赛经验分享在大学的数学专业学习过程中，参加数学建模竞赛是一种很常见的实践活动。

通过这样的竞赛，不仅可以锻炼自己的数学建模能力，还可以提升自己的团队协作和问题解决能力。

在这篇文章中，将分享我个人在数学建模竞赛中的经验和一些有效的解题方法。

一、准备阶段在参加数学建模竞赛之前，首先要做的是充分准备。

这包括熟悉竞赛的规则和要求，阅读过往的获奖团队的论文，了解他们的解题思路和方法。

此外，还要对数学建模所涉及的各个领域进行广泛的知识储备，包括数学、统计学、计算机科学等。

通过扎实的基础知识，能够更好地应对各类问题。

二、团队合作数学建模竞赛通常以团队形式进行，因此团队成员之间的合作十分重要。

在组队阶段，要注重选择合适的队友，互补优势，形成一个协作默契的团队。

在竞赛过程中，要保持良好的沟通，并及时共享所遇到的问题和思考过程。

团队合作能够更好地发挥各个成员的优势，提高解题的效率和质量。

三、问题分析在竞赛开始后，首先要对问题进行全面的分析。

仔细阅读题目，理解题目的要求和限制条件，梳理出问题的关键信息和已知条件。

通过分析问题的特点，可以确定问题所属的数学模型和解题思路。

此外，还要善于利用各类工具和软件，进行数据处理和可视化，以便更好地理解问题和展示解题结果。

四、建立数学模型建立数学模型是数学建模竞赛中的核心环节。

在建模的过程中，需要将实际问题转化为数学问题，并选择适当的数学方法进行求解。

通过归纳总结问题的特点和规律，可以建立起合理且准确的数学模型。

在建模过程中，还要注意模型的简化和合理性，以保证问题的解决方案具有实用性和可行性。

五、问题求解在建立好数学模型后，就可以开始对问题进行求解了。

在求解的过程中，要运用数学和计算机的知识，使用适当的算法和技巧。

同时，要关注问题的实际背景和要求，对模型的结果进行解释和评估。

通过反复验证和调整，不断提升模型的准确性和可靠性。

在解题过程中，要保持清晰的思路和良好的逻辑思维，避免陷入盲目的试错和死胡同。

数学建模实战经验分享数学建模，对于很多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。

作为一个在数学建模领域摸爬滚打多年的“老兵”，我想和大家分享一下我在实战中的经验和心得，希望能给正在探索或即将踏上这条道路的朋友们一些启发和帮助。

数学建模，简单来说，就是用数学的语言和方法去描述、解决实际问题。

它要求我们将实际问题抽象成数学模型，然后运用数学知识和计算机工具进行求解和分析。

这不仅考验我们的数学功底，更考验我们的观察力、分析力、创新力和团队协作能力。

首先，让我们来谈谈团队组建。

一个优秀的数学建模团队通常由三个人组成，分别具备不同的专长和能力。

有人擅长数学理论和算法，有人精通编程和数据处理，还有人善于写作和表达。

在团队中，每个人都有自己的角色和职责，但又需要相互协作、相互支持。

记得我第一次参加数学建模比赛时，我们的团队在分工上就出现了问题。

由于没有明确各自的任务，导致在比赛过程中出现了重复工作和无人负责的“盲区”。

这不仅浪费了时间和精力，还影响了整个团队的进度和士气。

从那以后，我们在组队时就格外注重成员的专长和分工，确保每个人都能在自己擅长的领域发挥最大的作用。

接下来，说说选题的重要性。

选题就像是一场旅行的起点，如果起点选错了，可能会让整个旅程变得艰难甚至无法到达终点。

在面对众多的题目时，我们要仔细阅读题目要求，分析题目所涉及的领域和问题的难易程度。

有些题目看起来简单，但可能隐藏着很多复杂的细节；有些题目看似复杂，但如果我们能找到合适的切入点，可能会迎刃而解。

在选题时，我们要充分考虑团队成员的知识储备和兴趣爱好。

如果对所选题目没有足够的兴趣和热情，在后续的研究过程中很容易产生厌倦和抵触情绪。

有一次比赛，我们为了追求所谓的“高难度”题目，选择了一个超出我们能力范围的问题。

结果在研究过程中遇到了重重困难，最终也没有取得理想的成绩。

从那以后，我们明白了选题要量力而行，选择适合自己团队的题目才是关键。

在数学建模的过程中，模型的建立是核心环节。

数学建模实战实践经验分享数学建模，对于许多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。

但当你真正深入其中，会发现它就像是一把神奇的钥匙，能够帮助我们解决许多现实生活中的复杂问题。

接下来，我想和大家分享一下我在数学建模实战中的一些宝贵经验。

在我初次接触数学建模时，我对它充满了好奇和期待，但同时也感到迷茫和困惑。

我不知道从哪里开始，也不清楚如何将抽象的数学知识应用到实际问题中。

然而，随着不断的学习和实践，我逐渐找到了一些门道。

首先，团队的组建至关重要。

一个优秀的数学建模团队应该具备不同的专业背景和技能。

比如，需要有精通数学理论的成员，能够熟练运用各种数学方法和模型；要有擅长编程的成员，能够将数学模型转化为可计算的代码；还需要有文字功底好、逻辑清晰的成员，负责撰写报告和阐述思路。

在我的团队中，我们三人分别来自数学、计算机和统计学专业，这使得我们在面对问题时能够从多个角度思考，相互补充和启发。

选好题目是成功的一半。

在数学建模竞赛中，通常会给出多个题目供选择。

我们要仔细阅读每个题目，理解其背景和要求，评估自身团队的能力和兴趣。

有些题目可能涉及到复杂的物理过程，需要深厚的专业知识；有些则更侧重于数据分析和算法优化。

选择一个既具有挑战性又在我们能力范围内的题目，能够激发我们的斗志，提高成功的概率。

接下来就是对问题的深入分析。

这就像是医生诊断病情，需要仔细观察症状，找出病因。

我们要明确问题的目标是什么，有哪些限制条件，需要哪些数据和信息。

在一次关于城市交通流量优化的建模中，我们首先对城市的道路布局、交通规则、出行需求等进行了详细的调研，绘制了交通流向图，找出了拥堵的关键路段和时间段。

模型的建立是核心环节。

这需要我们根据问题的特点和已有的数学知识，选择合适的模型。

有时候，可能需要对现有的模型进行改进和创新。

例如，在处理一个关于股票价格预测的问题时，传统的时间序列模型效果不佳。

我们经过研究，引入了深度学习中的循环神经网络模型，并结合了市场的宏观经济指标，取得了较好的预测效果。

数学建模竞赛中的团队合作在参加竞赛前每一名队友应在考虑自己在团队中扮演什么样的角色，承担什么责任：给你显示你一个构建团队，完成既定工作的途径。

这正是组队划分工作的首要原则。

当你告诉团队中的一名成员说，在竞赛中他的首要责任是写论文，要确保写作从一个正确的方向开始，因为重写和修改要花费大部分时间——不只是星期天一个晚上！想一想你能担当什么样的角色，怎样才能最好的准备。

程序员任何成功的团队都需要做大量的编程工作，基本上模型的实现都是发生在电脑上的。

程序员必须首先应用模型产生数据，然后编码算法来处理这些数据，并最终实现比较算法。

你不真正通过第三步，你永远不会知道这是怎样的工作。

这将涉及大量的编程和调试。

首先你确定知道用什么语言来编程，并且你已经可以灵活掌握它。

无论什么可以完成工作的软件都可以。

第二步、常用的数值分析方法及算法对于你来说就是“九阴真经”。

在竞赛期间，如果你做连续问题，或者离散问题，这些方法对你来说是最重要的。

一整套插值算法例程及源代码都是你需要的。

这就是你在编程的时候需要看的。

所有的数值分析程序库都可以在网上找到，所以实际上你并不需要单独编写。

论文撰写者虽然程序员的重要性以及他或她该怎样完成这些工作，但是最终在程序中所写的东西并不意味着会起作用。

虽然你可以将程序代码写在附录中，但没有人会真正的阅读它。

论文是你的团队的参赛依据。

不在论文中表述，就不会对比赛结果产生任何作用。

论文必须要书写清晰。

也就是说要简练、准确。

你不需要把事情复杂化——任何人都可以做到这一点。

你的程序已经足够复杂了。

作为论文撰写者，你的目标应该是使一切尽可能的简单。

在最后的阶段，论文写作应该是一个完全的团队工作，但必须要有人起带头作用。

论文撰写者的目标应该是在星期日中午之前彻底完成一个论文的草稿，要覆盖所有的方面。

你必须让团队中的每个人都来评判论文的每一个部分，其中最困难的是，学会在做评判的时候不掺杂个人色彩。

完全没有个人色彩的写作是很困难的，但竞赛却要求这样。

本人亲身体验：1）软件专业的除熟练建模用的matlab、lingo一些软件的语言外，还应多准备一些数学知识。

2）两数学系的人则应多看一些有关模型的书籍，如姜起源的数学模型，要对所有模型都能够有所了解，并能够理解，在竞赛时能够应用即可，在竞赛时还会搜集相关模型的文献进行深入研究。

3）有所侧重的应有一、两人能够使用公式编辑器、图形制作、excel的使用、word 排版，因为模型中会涉及到大量的公式输入。

4）在平时可以完整的练习一两次，练习时就要完全按竞赛要求做，语言尽量精炼、科学。

竞赛时能够做出一两步既能得省内奖，贵在坚持。

1、为了加快论文的完成速度，可以让三人种逻辑较差，但文笔好的人把论文框架写好，之后在慢慢一块一块往里补。

2、比赛前可以借写历年的优秀论文的书（从里边可以找到类似问题的方法和比如摘要什么的表达），相关软件的使用方法的书。

3、组员之间分工明确，在讨论出思路后理科底子好的人建模，然后其中2人配合输入数据，看试算是否成功，剩下的一个人可以继续找资料，寻求新的方法，或找下一问的方法。

（如果时间不够通常是看下一问）
4、在网络上找资料是比赛时资料的主要来源！~比如百度文库个人就觉得很全！~还有很多数学建模的QQ群里也会有资料的分享
5、熬通宵真得很痛苦，还容易感冒，食物衣服什么的看着办吧！~
|评论。

数学建模个人经验谈组队和分工Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】数学建模个人经验谈——组队和分工数学建模竞赛是三个人的活动，参加竞赛首要是要组队，而怎么样组队是有讲究的。

此外还需要分工等等，一般的组队情况是和同学组队，很多情况是三个人都是同一系，同一专业以及一个班的，这样的组队是不合理的。

让三人一组参赛一是为了培养合作精神，其实更为重要的原因是这项工作需要多人合作，因为人不是万能的，掌握知识不是全面的，当然不排除有这样的牛人存在，事实上也是存在的，什么都会，竞赛可以一个人独立搞定。

但既然允许三个人组队，有人帮忙总是好的，至少不会太累。

而三个人同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样，如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。

所以如果是不同专业组队则有利的多。

众所周知，数学建模特别需要数学和计算机的能力，所以在组队的时候需要优先考虑队中有这方面才能的人，根据现在的大学专业培养信息与计算科学，应用数学专业的较为有利，尤其是信息与计算科学可以说是数学和计算机专业的结合，两方面都有兼顾，虽然说这个专业的出路不是很好，数学和计算机都涉及点但是都没有真正的学通这两门专业的，但对于弄数学建模来说是再合适不过了。

应用数学则偏重于数学，但是一般来讲玩计算机的时间不会太少，尤其是在科学计算和程序设计都会设计到比较多，又有深厚的数学功底，也是很不错的选择。

有不少的人会认为第一人选是数学方面的那第二人选就应该考虑计算机了，因为学计算机的会程序，其实这个概念可以说是对也可以说是不对的。

之所以需要计算机方面的人是为了弥补数学方面的人在算法实践方面的不足，但是不是所有的计算机方面专业人都擅长算法实践的，如果要选的话就选擅长算法分析实践的，因为学计算机的不一定会程序，并且会程序的不一定会算法。

拿出一个算法，让学计算机的编写程序实践不一定能行，不是小看计算机的，但是这种情况还是比较多的，不然可以看到参加ACM的数学系的居多，比学计算机的搞的好。

拿到建模题目以后，按照一下流程去分工合作。

一、第一天上午1. 各自对立思考1个小时，主要分析题目的问题背景，已知条件，建模目的等问题。

至少每人必须提出10到15个问题，并回答自己的问题。

2. 重点用语言的形式表述清楚问题的结构，即用语言描述自己的初步模型。

（要自己提出的模型，可能就会产生一些假设。

）3. 再和队友讨论。

讨论1个小时。

形成自己团队的初步模型，同样是以语言形式描述的。

4. 接下来查找一些文献，讨论修改团队的模型，形成一个最终较完整的模型。

并根据讨论最后形成对问题的统一认识，形成问题重述部分的内容。

注：1）如果问题有好几问，可以重点讨论第一个问题，但是也要考虑其他问题与第一问的关系！（一般建模中的几问都是有一定联系得）；也可以同时考虑，同时建模。

2）注意参考文献的处理，参考别人的方法一定要在文中注明！这也是要求一直留意查找文献的目的。

二、第一天下午将自己团队的模型数学化，用数学符号和数学语言公式的形式，表述自己的模型。

此时会继续需要查文献，产生一些假设条件，并产生自己论文中的符号说明。

三、第二天上午一个人开始写文章，语言重在逻辑清晰，叙述简洁明了！图、表准确。

文章格式正确、内容完整。

（问题重述，问题分析，模型假设，符号说明，模型形式，以及参考文献都已经在第一天的讨论中有了一定的共识。

）其余两个人（在不清楚时3人讨论），开始考虑第一个问题的模型的求解，即研究模型的解法。

查找文献或者自己提出对模型的求解方法。

此时可能需要继续对第一天建立的模型进行修改，简化等处理。

（讨论后，及时告诉写文章的队友）。

四、第二天下午写文章的继续。

编程的开始编程计算模型。

此时，可能需要根据所采取的算法对模型的表述重新修改。

另一人帮忙编程，并开始考虑第二个、第三个问题的模型及求解方法。

并一起讨论，形成共识，写进文章中。

（此时，同样可能需要查文献，符号表示，产生假设）五、第三天上午应该给出所有问题的计算结果了（最迟下午6点前）。

信息工程学院全国性大赛获奖同学经验分享目录第一篇全国数学建模比赛周易，苏许成，章颖 (3)刘庆霞 (4)林文静 (9)陈乐 (10)陈银平 (12)胡琳丽 (13)第二篇全国飞思卡尔智能车大赛林棠柏 (14)张燕飞 (15)丁卯 (19)雷继棠 (21)邹如鹏 (22)第三篇全国“e路通”电子商务大赛赵强州 (23)陈志琴 (30)吴婷 (31)牛宇轩 (31)范文婕 (32)郑仁伟 (32)宁年露 (33)王冲华 (34)曹彬 (35)吴婷 (36)黄学鹏 (37)陈先福 (37)李道华 (38)王博伟 (39)第四篇全国大学生电子商务“创新，创意及创业”温振 (41)肖迪 (42)尹楚洁 (42)第一篇全国数学建模大赛（一）周易、苏许成、章颖以下是我们队归纳起来的一些心得，还望对各位学弟学妹们有些许参考作用。

1、比赛的前期准备：①如果是参加全国的数学建模竞赛，则在参加建模比赛前，学校会有关于建模竞赛的培训，有兴趣的同学可以积极报名参加，尤其是理学院老师组织的暑假数学建模培训，这个培训能系统地提高个人的建模能力；②熟悉掌握几种数学软件，如MATLAB、lingo、Mathematic等。

另外在这强调下EXCEL在处理数据中功能很强大，所以可以多了解些它的应用；③熟悉常用的数学建模方法，这样在解建模题目时，能较容易地产生思路；④掌握搜文献的各种方法。

2、参加比赛获得经验和意义：经验：拿到建模题目时，不要急着去解题，应仔细分析琢磨题目的意思以确定较好的解题方向，也可防止偏题现象。

同时多听取指导老师的意见，多搜文献，然后建立好基本的建模框架。

根据框架逐步解题，过程中可能会碰到很多问题，要相信“坚持就是胜利”。

不到万不得已的情况不要轻易改变建模大框架。

意义：（这个不好说，每个人参加比赛的意义都不同吧。

）对以后参加其他比赛或读研，甚至工作中都有很积极的作用。

3、团队精神的重要性：团队的分工很重要，三个人要各有所长，要有明确的指挥和思路，忌意见不和。

数学建模实战实践经验总结数学建模，对于许多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。

在亲身经历了多次数学建模的实战实践后，我积累了不少宝贵的经验，也深刻体会到了其中的酸甜苦辣。

接下来，我将毫无保留地与大家分享这些经验。

首先，组队是数学建模实战中的关键一步。

一个优秀的团队应该具备不同的技能和优势。

一般来说，团队成员需要包括擅长数学理论的、精通编程的以及文字功底扎实的。

数学理论功底深厚的队员能够为模型的建立提供坚实的基础，确保模型的科学性和合理性；熟练掌握编程的队员则能将复杂的数学模型转化为可计算、可验证的程序，提高解决问题的效率；文字表达能力强的队员负责将团队的思路、方法和结果清晰准确地撰写出来，使最终的论文具有良好的可读性和说服力。

在组队过程中，不仅要考虑成员的专业能力，还要注重团队的协作精神和沟通能力。

一个和谐、默契的团队能够在面对困难和压力时保持冷静，共同攻克难题。

其次，选题是决定建模成败的重要因素之一。

在面对众多的题目时，我们不能盲目选择，而应该综合考虑多方面的因素。

一是要结合团队成员的专业背景和兴趣爱好。

如果对选题所涉及的领域有一定的了解和研究，那么在后续的建模过程中会更加得心应手。

二是要评估题目的难度和可行性。

过于简单的题目可能无法充分展现团队的实力，而过于复杂的题目则可能在有限的时间内无法完成。

三是要关注题目的现实意义和应用价值。

具有实际应用背景的题目往往更能激发团队的创新思维和积极性。

在确定好题目后，深入理解题目要求和背景信息是至关重要的。

我们需要仔细分析题目中给出的数据、条件和限制，明确问题的核心和目标。

同时，还要通过查阅相关的文献资料，了解该领域的研究现状和前沿成果，为建模提供更多的思路和方法。

在这个过程中，做好笔记和整理工作是非常有必要的，这样可以避免在后续的建模过程中出现遗漏和错误。

模型的建立是数学建模的核心环节。

在建立模型时，我们要遵循简洁、有效、合理的原则。

不要一开始就追求过于复杂和完美的模型，而是从简单的模型入手，逐步完善和优化。

数学建模实战经验交流数学建模，这个听起来有些高深莫测的词汇，其实与我们的生活息息相关。

无论是解决实际问题，还是推动科学研究的进展，数学建模都发挥着至关重要的作用。

作为一个曾经在数学建模领域摸爬滚打过的人，我积累了一些实战经验，希望能与大家分享。

首先，让我们来聊聊团队合作。

数学建模比赛通常要求以团队的形式参赛，一个好的团队是成功的基石。

在组建团队时，要确保成员具备不同的专长。

比如，要有擅长数学理论的，能够为模型的建立提供坚实的理论基础；要有精通编程的，能够将复杂的计算和算法转化为可执行的代码；还要有文字功底好、表达能力强的，负责把团队的思路和成果清晰地呈现出来。

在团队合作的过程中，沟通是关键。

要保持开放和坦诚的交流，遇到问题及时讨论，不要各自为政。

记得有一次，我们在处理一个优化问题时，负责建模的同学提出了一个看似完美的模型，但负责编程的同学在实现过程中发现了计算复杂度极高的问题。

如果不是及时沟通，我们可能会在这个错误的方向上浪费大量的时间。

通过交流，我们对模型进行了简化和改进，最终顺利解决了问题。

接下来，谈谈问题分析。

拿到一个数学建模题目，不要急于动手，而是要仔细分析题目中的各种条件和要求。

明确问题的背景、目标和约束条件，找出关键的变量和关系。

这就像是在黑暗中寻找灯塔，只有找准了方向，才能少走弯路。

比如，有一道关于交通流量优化的题目，我们首先对城市的道路结构、车流量的分布、信号灯的设置等进行了详细的调研和分析。

通过绘制图表和建立简单的数学关系，我们逐渐理清了问题的脉络，为后续的建模打下了坚实的基础。

模型建立是数学建模的核心环节。

在选择模型时，不要一味追求复杂和高级，而是要根据问题的特点和数据的情况，选择最合适的模型。

有时候，一个简单而有效的模型往往能取得意想不到的效果。

同时，要敢于创新和尝试。

不要被传统的思维和方法所束缚，也许一个新颖的想法就能让你的模型脱颖而出。

有一次，我们参加一个关于能源分配的比赛，大多数团队都采用了常见的线性规划模型，而我们通过引入了博弈论的思想，建立了一个更加贴近实际情况的模型，最终获得了不错的成绩。

数学建模个人经验谈——组队和分工数学建模竞赛是三个人的活动，参加竞赛首要是要组队，而怎么样组队是有讲究的。

此外还需要分工等等，一般的组队情况是和同学组队，很多情况是三个人都是同一系，同一专业以及一个班的，这样的组队是不合理的。

让三人一组参赛一是为了培养合作精神，其实更为重要的原因是这项工作需要多人合作，因为人不是万能的，掌握知识不是全面的，当然不排除有这样的牛人存在，事实上也是存在的，什么都会，竞赛可以一个人独立搞定。

但既然允许三个人组队，有人帮忙总是好的，至少不会太累。

而三个人同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样，如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。

所以如果是不同专业组队则有利的多。

众所周知，数学建模特别需要数学和计算机的能力，所以在组队的时候需要优先考虑队中有这方面才能的人，根据现在的大学专业培养信息与计算科学，应用数学专业的较为有利，尤其是信息与计算科学可以说是数学和计算机专业的结合，两方面都有兼顾，虽然说这个专业的出路不是很好，数学和计算机都涉及点但是都没有真正的学通这两门专业的，但对于弄数学建模来说是再合适不过了。

应用数学则偏重于数学，但是一般来讲玩计算机的时间不会太少，尤其是在科学计算和程序设计都会设计到比较多，又有深厚的数学功底，也是很不错的选择。

有不少的人会认为第一人选是数学方面的那第二人选就应该考虑计算机了，因为学计算机的会程序，其实这个概念可以说是对也可以说是不对的。

之所以需要计算机方面的人是为了弥补数学方面的人在算法实践方面的不足，但是不是所有的计算机方面专业人都擅长算法实践的，如果要选的话就选擅长算法分析实践的，因为学计算机的不一定会程序，并且会程序的不一定会算法。

拿出一个算法，让学计算机的编写程序实践不一定能行，不是小看计算机的，但是这种情况还是比较多的，不然可以看到参加ACM的数学系的居多，比学计算机的搞的好。

因此一定要弄清这个概念，不是计算机的就适合的。

所以在组队中有两种人是必需的，一个是对建模很熟悉的，对各类算法理论熟悉，在了解背景后对此背景下的各类问题能建立模型，设计求解算法。