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数学建模竞赛成功经验分享与案例分析在数学建模竞赛中，取得成功并非易事。
除了扎实的数学基础和分析能力外，团队合作与沟通、解题思维的总结与拓展、时间管理等方面的因素同样重要。
本文将分享一些数学建模竞赛的成功经验，并分析一些经典的案例。
一、团队合作与沟通在数学建模竞赛中，团队合作和沟通是关键。
合理分工，高效协作可以提高团队整体的工作效率。
团队成员之间需要及时沟通与交流，将个人的想法和观点分享出来，以便找到最佳的解决方案。
同时，团队需要制定明确的计划与目标，并进行有效的组织与调度。
案例分析：在某数学建模竞赛中，一支团队面对一个复杂的实际问题，团队成员通过深入讨论，在共同努力下确定了问题的解决思路，并把该思路转化为数学模型。
通过团队成员之间的合作与沟通，大大提高了解题的效率，并且最终获得了竞赛的好成绩。
二、解题思维的总结与拓展数学建模竞赛中的问题往往是实际问题，需要将问题进行数学化建模，设定适当的假设和变量，确定合适的求解方法。
有效的解题思维总结与拓展是成功的关键。
案例分析：在一场数学建模竞赛中，一支团队面对一个涉及交通拥堵的问题。
他们通过总结以往的经验，提出了一种创新的解题思路：将交通拥堵问题看作流体力学问题，并借鉴计算机模拟技术进行仿真实验。
这种新颖的思路帮助他们从一个全新的角度解决问题，并在竞赛中获得好成绩。
三、时间管理数学建模竞赛的时间限制通常较为紧张，在有限的时间内完成解题过程是一项挑战。
因此，良好的时间管理能力对于竞赛中的成功非常重要。
合理规划时间，掌握解题进度，合理分配时间用于建模、求解和分析是必备的能力。
案例分析：在一场数学建模竞赛中，一支团队遇到了一个非常复杂的优化问题。
经过初步分析后，他们立刻制定了详细的时间安排，明确每个环节所需的时间，并进行了合理分配。
这使得他们能够在有限时间内完成建模和求解，最终取得较好的成绩。
综上所述，数学建模竞赛的成功需要团队合作与沟通、解题思维的总结与拓展、以及良好的时间管理能力。
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。
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。
参加数学建模竞赛的心得体会某些事情让我们心里有了一些心得后，往往会写一篇心得体会，这么做可以让我们不断思考不断进步。
但是心得体会有什么要求呢？以下是小编帮大家整理的参加数学建模竞赛的心得体会，仅供参考，大家一起来看看吧。
参加数学建模竞赛的心得体会1首先简要的介绍一下我的情况。
数学建模我也是在大一暑假开始接触的，之前对其没有任何的了解。
我本身对数学也有相对较厚的兴趣，同时我也是计算机专业的学生，因此，我觉得我可参加数学建模的这个比赛。
大一的暑假参加了国赛，获得了国一；大二的寒假参加了美赛，成绩还未知。
接下来，说说我在比赛前后的感受。
比赛前，对数学建模缺少足够的了解，只知道数学建模分为3个部分：建模，编程，论文。
同时，我也参加了为期一个月的培训。
由于本人当时乏自信，害怕前面几个步骤卡壳，最终还是选择了论文这一部分。
我也和大部分的同学一样认为论文是最不重要的，只要模型好，编程算法好就行。
但是，最终我们辅导老师告诉我，我们这一组是以论文取胜的。
模型与算法都只是基本的，并没有什么出彩的地方。
因此，总的来说，在比赛之前，需要相对系统性的比赛培训，特别是对算法的掌握。
算法是解决问题的很重要的一部分。
我推荐可以自己或者要求老师给你们讲一下姜启源老师的《模型与算法》这一本书，这本书是数学建模的经典书本。
培训对于三个参加比赛的同学可以不同侧重去掌握，但是每个人至少是一门精通，一门掌握，一门了解。
在培训后，会对数学建模这个比赛有一定的了解，在此了解之上可以开始正式做题目写论文了。
若是参加国赛，则可以挑选前几年国赛的题目，因为这些题目是有优秀论文的，可以参考这些优秀论文，学习优秀论文的写作手法，学习优秀论文他们写的模型和程序。
这些题目最适合入门级的同学做的。
我们组在比赛前总共做了7题国赛题目，且都基本完成论文：这些主要是用来练手的，前几篇只要是去学习别人的写作方法，建模方式和编程方法，而后面几篇则是根据学习自主写论文，基本不能参考别人的论文。
数学建模竞赛经验分享
近年来，数学建模竞赛在高校和相关机构中越来越受到重视。
作为一项综合性、实践性较强的学科竞赛，数学建模竞赛旨在培养学生的创新能力、团队协作能力和实际问题解决能力。
下面，我将分享自己参加数学建模竞赛的经验和感悟。
首先，选择合适的团队成员至关重要。
一个优秀的团队需要不同专业背景、不同性格特点的人员组成。
在选择团队成员时，要考虑每个成员的优势和不足，以及大家之间的合作默契程度。
只有团队成员之间相互信任、相互支持，才能取得好成绩。
其次，合理规划时间，高效利用时间。
数学建模竞赛通常时间紧迫，任务繁重，因此，团队需要在规划时间方面做好准备。
在开始竞赛前，应该先制定一个详细的计划，包括任务分配、时间安排等。
在执行计划时，要注意时间的利用效率，避免浪费时间在无意义的活动上。
同时，要注意合理安排个人时间，保证自己的身心健康。
最后，注重实践，不断提高自己的实际问题解决能力。
数学建模竞赛的目的是培养学生的实际问题解决能力，因此，在竞赛中，要注重实践，通过实际操作来提升自己的能力。
同时，要注意积累实践经验，不断总结经验教训，不断提高自己的解决问题的能力。
总之，数学建模竞赛是一项具有挑战性和实践性的竞赛，需要具备一定的数学、计算机和实际问题解决能力。
通过以上的经验分享，希望能够帮助到更多的同学，在数学建模竞赛中取得好成绩。
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数学建模竞赛获胜经验分享在数学建模竞赛中获得胜利，不仅仅是靠运气，更需要付出大量的努力和艰苦的训练。
下面，我将分享一些获胜的经验，希望对参加数学建模竞赛的同学们有所帮助。
一、选择适合的题目首先，选择适合自己的题目是非常重要的。
在开始参加数学建模竞赛之前，要对各个题目进行研究和了解。
通过对题目的深入分析，找到自己感兴趣和擅长的题目，然后制定相应的学习计划。
这样可以提高解题的效率，并避免在比赛中遇到自己不熟悉的问题而束手无策。
二、合理分配时间在比赛开始之前，要制定一个合理的时间规划。
根据比赛题目的难易程度和所需时间，合理安排每个环节的时间分配。
在解题过程中，要合理安排时间，不要过于纠结于某一个细节，应尽量快速地找到最优解。
同时，要注意时间的控制，不要拖延到最后一刻才开始做题，以免错过宝贵的解题时间。
三、团队合作数学建模竞赛通常是以小组形式参加的。
在组队的过程中，要选择志同道合且具有不同专长的队友。
团队成员之间要相互配合，充分发挥各自的长处，提高解题的速度和质量。
在团队合作中，分工明确，互相交流和讨论，可以带来更好的解题效果。
四、多练习，多积累在备战数学建模竞赛时，多做一些相关的练习题是非常有必要的。
通过大量的练习，可以熟悉各种不同类型的题目，提高解题的能力。
同时，还可以积累一些解题的技巧和经验。
五、克服困难，保持信心在数学建模竞赛中，难题是难免遇到的。
当遇到困难时，要保持良好的心态，不要轻易放弃。
要相信自己的能力，相信自己可以解决问题。
可以通过与队友、教师或其他经验丰富的人进行交流和求教，寻求帮助，努力克服困难。
六、总结经验，不断提高无论是在比赛中获胜还是失败，都应该及时总结经验，找出自己的不足之处，并进行及时改进。
通过反思和总结，可以不断提高自己的解题能力和竞赛水平。
总之，获胜的关键在于持之以恒的努力和合理的准备。
只有在不断学习和积累的过程中，才能在数学建模竞赛中取得好成绩。
希望以上经验可以为大家在数学建模竞赛中取得好成绩提供一些参考和帮助。
数学专业数学建模竞赛经验总结数学建模竞赛是数学专业学生展示数学建模能力的重要平台，通过此类比赛，学生可以提升解决实际问题的能力、团队合作精神以及科研创新思维。
参加数学建模竞赛已成为我大学生涯中最难忘的经历之一。
在过去的几年中，我积累了丰富的经验，并取得了不俗的成绩。
在这篇文章中，我将总结我在数学专业数学建模竞赛中所获得的经验，并分享给其他对此感兴趣的读者。
一、前期准备在参加数学建模竞赛之前，充分的准备工作是非常关键的。
首先，我们要了解竞赛的规则、评分标准以及题目的要求。
这些信息可以通过阅读竞赛规则和历年竞赛试题来获取。
其次，我们需要对数学建模的基本方法和技巧进行学习和掌握。
这包括数学建模的基本步骤、常用模型和算法的应用等。
最后，我们要组建一个高效的团队。
团队成员之间的沟通和协作非常重要，可以通过交流讨论、分工合作等方式提高团队的合作效率。
二、问题分析与模型建立在竞赛中，正确理解问题并建立合理的数学模型是解决问题的第一步。
在问题分析过程中，我们要认真阅读题目并理解其中的背景信息、目标以及限制条件。
然后，我们要考虑使用什么样的方法和模型来解决问题。
这个过程中，我们可以参考之前的竞赛试题和相关的数学建模书籍，选择适合的数学模型。
同时，我们也要学会运用数学知识，对问题进行合理的简化和假设，以便更好地建立数学模型。
三、解题过程与结果分析在解题的过程中，我们要严谨细致地进行计算和推导，确保每一步都是正确的。
同时，我们也要时刻注意思维的灵活性，尝试不同的方法和技巧来解决问题。
在解题的过程中，我们可以使用数学软件和编程工具来辅助计算和验证。
解题完成后，我们要对结果进行分析和解释。
这包括对结果的合理性和可行性进行评估，并对可能的误差和偏差进行讨论和解释。
四、团队合作与沟通数学建模竞赛是一个团队合作的过程，团队成员之间的沟通和合作非常重要。
在团队合作中，我们要尊重队友的意见和建议，互相支持和鼓励。
在团队会议上，我们要积极参与讨论，提出自己的观点，并运用逻辑和证明来支持自己的观点。
数学建模比赛经验教训1.查资料（1）论文a.历年优秀建模论文：自己学校的，全国的，美国的（网上下载挺费劲的，全部弄到自己U盘里不容易）b.万方，维普(2)下载常常需要百度账号，而且必须有金币才能下载的3）校内图书馆各种建模书如软件类模型类。
2.必备工具（1）pdf浏览器（2）matlab编程（软件安装比较难，费时间）或者绘图（3）CAD制图（4）Excel作图或处理数据（5）lingo软件（运筹学特别常用啊，自己平时忽视了，没有重视，结果看不懂程序，耽误了很多时间）（6）word(插入页码比较难)3.求助（1）专业课老师（2）建模QQ群, 资源共享很好啊（3）建模贴吧（4）论坛（5）会软件的老师MATLAB LINGO4.合作（1）明确三人各自会什么擅长什么：软件，画图，文笔，处理数据……（2）分工明确：数据处理，建立模型，共同搜集大量有用资料，压缩题目明确一共几个问题一问问的处理这样可以避免盲目的查资料（3）找队友时，一定要找能够坚持到最后的，不用太聪明，当热既聪明又能坚持最好5.教训（1）我运筹学的不好，数学专业优势没有发挥出来，不然可以很快建立模型的（2）上网找算法费时间，平时可以在自己的电脑里积累一些有用的程序（3）三人合作付出时间不均衡，其中两人熬了俩宿，一人一宿也没奥，最后一晚上只有正华一人熬夜（晚上确实解决了很多问题），早上醒来时他说我已经到极限了，剩下的交给你们了，然后大早上就离开我们这个团队了，如果最后三人一块熬夜可能会提前完成6.感谢队友的坚持，感谢学长给力的百度账号（有几百个金币哈），感谢本院曾获过奖的学长的帮助，感谢网友的部分资源共享（可以自己建立QQ群，也可加入其它群）（4）衷心希望大家的数学建模越来越好，少走弯路，早日成功(建议培训时可以去机房，让大家先学学如何查资料，看论文，给大家提供历年优秀论文--------我大一的时候找这些论文可费劲了，学搜论文也花了很长时间，安装软件也学了很长时间)。
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。
数学建模参赛真实经验（强烈推荐）本文档节选自：Matlab在数学建模中的应用，卓金武等编著，北航出版社，2011年4月出版以下内容根据作者的讲座整理出来，多年数学建模实践经历证明这些经验对数学建模参赛队员非常有帮助，希望大家结合自己的实践慢慢体会总结，并祝愿大家在数学建模和Matlab世界能够找到自己的快乐和价值所在。
一、如何准备数学建模竞赛一般，可以把参加数学建模竞赛的过程分成三个阶段：第一阶段，是个人的入门和积累阶段，这个阶段关键看个人的主观能动性；第二阶段，就是通常各学校都进行的集训阶段，通过模拟实战来提高参赛队员的水平；第三阶段是实际比赛阶段。
这里讲的如何准备数学建模竞赛是针对第一阶段来讲的。
回顾作者自己的参赛过程，认为这个阶段是真正的学习阶段，就像是修炼内功一样，如果在这个阶段打下深厚的基础，对后面的两个阶段非常有利，也是个人是否能在建模竞赛中占优势的关键阶段。
下面就分几个方面谈一下如何准备数学建模竞赛。
首先是要有一定的数学基础，尤其是良好的数学思维能力。
并不是数学分数高就说明有很高的数学思维能力，但扎实的数学知识是数学思维的根基。
对大学生来说，有高等数学、概率和线性代数就够了，当然其它数学知识知道的越多越好了，如图论、排队论、泛函等。
我大一下学期开始接触数学建模，大学的数学课程只学习过高等数学。
说这一点，主要想说明只要数学基础还可以，平时的数学考试都能在80分以上就可以参加数学建模竞赛了，数学方面的知识可以在以后的学习中逐渐去提高，不必刻意去补充单纯的数学理论。
真正准备数学建模竞赛应该从看数学建模书籍开始，要知道什么是数学建模，有哪些常见的数学模型和建模方法，知道一些常见的数学建模案例，这些方面都要通过看建模方面的书籍而获得。
现在数学建模的书籍也比较多，图书馆和互联网上都有丰富的数学建模资料。
作者认为姜启源、谢金星、叶齐孝、朱道元等老师的建模书籍都非常的棒，可以先看二三本。
刚开始看数学建模书籍时，一定会有很多地方看不懂，但要知道基本思路，时间长了就知道什么问题用什么建模方法求解了。
这里面需要提的一点是，运筹学与数学建模息息相关，最好再看一二本运筹学著作，仍然可以采取诸葛亮的看书策略，只观其大略就可以了，等知道需要具体用哪块知识后，再集中精力将其消化，然后应用之。
大家都知道，参加数学建模竞赛一定要有些编程功底，当然现在有Matlab这种强大的工程软件，对编程的的要求就降低了，至少入门容易多了，因为很容易用1条Matlab命令解决以前要用20行C语言才能实现的功能。
因为Matlab的强大功能，Matlab在数学建模中已经有了非常广泛的应用，在很多学校，数学建模队员必须学习Matlab。
当然Matlab的入门也非常容易，只要有本Matlab参考书，照猫画虎可以很快实现一些基本的数学建模功能，如数据处理、绘图、计算等。
我的一个队友，当年用一天时间把一本二百多页的Matlab 教程操作完了，然后在经常运用中，慢慢地就变成了一名Matlab高手了。
对于有些编程基础的同学，最好再看一些算法方面的书籍，了解常见的数据结构和基本的遍历、二分等算法，然后再了解一些智能优化算法，如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
这样，在以后编程求解模型的过程中，就很容易寻找到合适的求解算法。
对于参加数学建模的队员来说，我们都知道要具备一定的数学基础，一定的编程能力，还有就是论文写作能力和团队合作能力。
对于后者，主要是看个人固有的能力，不需要去刻意准备，在以后的集训阶段再加以训练就可以了。
二、数学建模队员应该如何学习Matlab对理论的掌握并不代表对知识的真正理解。
对于一些所谓高深的理论都可以自己编写程序来检验对其理解的程度。
我的经验是：只有你把程序流畅地写出来，才是真正意义上对知识理解通透了。
比如，我在大三学电力系统分析的时候，就自己用Matlab语言编写了牛—拉法求潮流的程序，计算暂态稳定的简单程序，计算发电机短路电流的程序等。
自然地这些专业课程都学得不错。
Matlab是一门优秀的编程语言，在欧美非常普及。
选择一门顺手的编程语言可以让你在学习和工作中事倍功半。
Matlab是一种语言因为它可以用作编程，也是一种软件因为它自带的工具箱具有类似软件前台的GUI界面以及能够轻松实现人机通信功能。
在学习Matlab 编程之前，需要对其有一个基本的了解：(1) 数据处理能对数据进行计算、分析和挖掘，数据处理函数功能强大，命令简洁；(2) 软件工具箱各式各样的工具箱，包括神经网络工具箱、Simulink工具箱（虽然Simulink从底层开发出来的，但是我们认为也是工具箱的一种）、模糊工具箱、数字图像处理工具箱和金融工具箱等；(3) 精致绘图Matlab通过“set”命令重设图形的句柄属性，可绘制精准而美观的图形；(4) 动画实现Matlab可以进行实时动画、电影动画和AVI视频制作，并能在动画中添加*.WAVE格式的音频；(5) 与软硬件通信Matlab接口函数可以实现与软件（比如C）和硬件（比如电子示波器）通信；(6) 平面设计与全球最顶尖的平面设计软件Adobe Photoshop联袂使用，传达震撼的视觉设计效果；(7) 游戏开发利用Matlab语言可以开发一整套的游戏，比如开发32关的推箱子游戏。
根据我对Matlab将近6年的学习经验，学习Matlab编程就像读一本书，刚开始读时感觉这本书很薄，内容浅显，容易上手，似乎感觉Matlab语言是最容易学会最简单的一门编程语言；继续读下去感觉这本书其实很厚。
初学Matlab编程过程中经常会遇到五大困惑：其一，函数指令掌握太少，写不出简洁的程序甚至正确有效的代码也写不出；初学者阅读一个Matlab编程高手写出的一个相对复杂的程序，会发现不但整篇程序的思路难以理解，而且会碰见很多陌生的命令，就像一篇英文阅读理解有很多单词都不认识。
自己动手写程序想表达的意思表达不出来，力不从心。
其二，不能掌握Matlab函数复杂的语法格式；相比VB和C而言，Matlab语法格式比较复杂。
语法格式不正确程序就不能运行，同一个命令有很多种语法格式。
格式不同，程序输出的结果就大相迳庭。
比如使用“streamribbon”命令创建三维流带图，其语法格式为streamribbon(x,y,z,u,v,w,sx,sy,sz)；那么向量x,y,z,u,v,w,sx,sy,sz分别代表什么意义，各向量之间满足什么样的长度关系都必须真真切切地理解，否则因为不能键入正确的向量而不能画出三维流带图。
其三，能套用别人程序自己却丝毫没有程序开发能力；比如在神经网络工具箱中，各种创建、学习和训练网络的函数命令众多，语法格式复杂，套用别人已经编好的神经网络程序比较简单，但是如果自己对照各个函数的用法书写完整的神经网络程序却不是简单的事，因为你没有从本质上理解这些命令。
这就是说，你只能模仿别人的程序，却不能触类旁通自己开发程序。
其四，不能准确全面地理解指令实现的功能；比如在Matlab中实现排序功能的命令是“sort”，而在C语言中如果想实现排序，那就必须依据“冒泡法”原理编写一小段的程序实现排序；虽然Matlab命令用起来比C简便，但是如果对“sort”命令原理不了解，就不能知晓“sort”是实现升序排列还是降序排列，对于矩阵是按行排序还是按列排序。
所以当我们使用将繁琐的原理封装在Matlab里的命令时，如果不熟悉该命令的原理，那么使用时至少要在命令窗口中键入该命令以便试探它的用法。
其五，函数的参数不知道如何调整。
比如使用命令“imadjust”对轮廓不明晰的数字图像进行处理时，处理过的图像也许轮廓分明，但是很多都是伪轮廓，已经改变了原始图像的品质，所以在使用该命令时一定要注意拿捏好校正因子的大小。
又如在编写BP网络源程序过程中，网络始终无法收敛且找不出原因，很多人都会怀疑是不是网络的拓扑结构设计有问题，其实很多情况下症结都是出在网络学习速率参数的大小上，只要将参数调小一点，网络也许就会立即收敛。
当你不知道参数的具体取值时，不妨多调试几次。
最后通过长时间扎实的学习，对Matlab主程序命令和常用的一二个工具箱已经基本掌握，写起程序来才会思路涌涌而至，得心应手，轻车熟路，感觉这本书其实还是比较薄。
由于MATLAB函数命令丰富，完全掌握没有必要也很难，只要掌握经常用到的命令就可以了。
科学研究表明，只要掌握知识的60%就可以运用了。
对于碰见的一些生僻的函数用法时，可以查询Matlab help命令寻求帮助或者身边备用一本Matlab函数词典。
那么如何学好Matlab编程呢？我以为需要做到以下三点：(1) 多看多记多阅读优质的程序，注意细细体会程序设计的思想，记下常用指令及其用法，准备一个笔记本，将看到好的程序段落摘抄下来或者复印，积累多了，装订成册。
(2) 多练多想模范别人的程序段，然后进行优化或改编。
多多尝试开发小程序，多思考程序设计的流程，同时适当地借鉴一些程序设计艺术技巧。
(3) 不要“偷懒”初学者往往喜欢将别人或者自己以前编好的程序段甚至某一个指令复制粘贴过来，而懒得动手去写，这个习惯不好，尽管表面上是节省了一点时间。
虽然这些指令对于初学者来说都认识，而且印象中也会写，但是时间长了，很多命令就不是记得很准确了。
比如，函数“linspace”经常会被写成“linespace”，属性名“markersize”会被错误地写成“markesize”了。
等等。
世界上没有100%的完美。
Matlab这样优秀的软件也有缺陷：编译一直不顺畅和程序不能脱离Matlab环境运行。
三、如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩要想在数学建模竞赛中取得好成绩，需要具有以下三个条件：一是有好的数学模型。
评价一个数学模型的优劣，不在于用了什么高深的方法，而是要能够有效、简便、恰当地解决实际的问题，应该说在能够有效解决问题的情况下，使用的数学方法越简单越好，这样大家才能够容易理解，我三次获国家一等奖的的模型都是用初等数学里面的基础知识建立的，没有什么高深的理论，应到的知识高中阶段都已经学习过了。
二是要有好的求解方法。
越是复杂的问题，对算法的要求就越高，对求解方法的评价主要是对算法的评价，一般比较容易求解的数学模型就不太会关注其求解方法。
一些比较难的数学建模问题，其难点归结到底就是算法和编程实现的问题。
一个好算法的评价准则是，能够快速、准确给出最优解。
三是要有高质量的论文。
论文才是决定是否能取得好成绩的最重要的部分，但是没有好的数学模型和算法，也是不可能有什么高质量论文的。
在建模中所谓的高质量论文，就是把建模过程和求解过程描述清楚，让评委很容易知道你们是如何分析问题的，数学模型是什么，用了什么方法求解的，最后的结论是什么。
