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数学建模美赛2024题目全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：今年的题目是关于气候变化和环境保护的议题。
题目涉及到了全球变暖对气候和环境的影响，以及如何通过有效的政策和措施来减缓这种影响。
参赛者需要结合大量的气象数据、环境数据和经济数据，建立数学模型来分析不同政策对环境的影响，并提出具体的政策建议。
题目要求参赛者首先了解全球变暖的背景和影响，包括气候变化对冰川、海平面和生态系统的影响。
然后需要收集大量的数据，包括气温、降水、二氧化碳排放量等信息，建立数学模型来模拟气候变化的趋势和影响。
在此基础上，参赛者需要分析不同政策对气候和环境的影响，比如减排政策、再生能源政策、森林保护政策等。
最终，他们需要提出具体的政策建议，用数学模型来验证这些政策的有效性和可行性。
这道题目不仅考验参赛者的数学建模能力，还要求他们具备丰富的跨学科知识和分析能力。
参赛者需要深入了解气候变化和环境问题的本质，同时还需要掌握大量的数据处理和模型建立技巧。
他们需要运用数学、统计学、计算机科学等知识，同时还要具备创新思维和团队合作能力。
通过参与这项挑战性的比赛，大学生们不仅可以提升自己的数学建模能力，还可以培养跨学科的综合能力和团队合作精神。
这对于他们未来从事科研、工程或管理等领域的工作都将大有裨益。
这也是一次展示自己才华和创造力的绝佳机会，可以让他们在学术界和工业界获得更多的认可和机会。
2024年美国大学生数学建模竞赛的题目涉及到了气候变化和环境保护这一全球性议题，要求参赛者建立数学模型来分析不同政策对环境的影响，并提出具体的政策建议。
这是一项极具挑战性和实践意义的比赛，将为参赛者提供一个全面发展和展示自己才华的平台。
希望所有参赛者都能在这场比赛中收获满满的成绩和经验！第二篇示例：2024年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是一个全球性的高水平数学建模比赛。
在这个比赛中，参赛队伍需要在72小时内利用自己的数学建模技能解决提出的真实世界问题。
2001 年 美国AMC8 (2001年 月 日 时间40分钟)1. 卡西的商店正在制作一个高尔夫球奖品。
他必须给一颗高尔夫球面上的300个小凹洞着色， 如果他每着色一个小凹洞需要2秒钟，试问共需多 分钟才能完成他的工作。
(A) 4 (B) 6 (C) 8 (D) 10 (E) 12 。
2. 我正在思考两个正整数，它们的乘积是24且它们的和是11，试问这两个数中较大的数是什 么 。
(A) 3 (B) 4 (C) 6 (D) 8 (E) 12 。
3. 史密斯有63元，艾伯特比安加多2元，而安加所有的钱是史密斯的三分之一，试问艾伯特 有 元。
(A) 17 (B) 18 (C) 19 (D) 21 (E) 23 。
4. 在每个数字只能使用一次的情形下，将1，2，3，4及9作成最小的五位数，且此五位数为 偶数，则其十位数字为 。
(A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 4 (E) 9 。
5. 在一个暴风雨的黑夜里，史努比突然看见一道闪光。
10秒钟后，他听到打雷声音。
声音的速 率是每秒1088呎，但1哩是5280呎。
若以哩为单位的条件下，估计史努比离闪电处的距离 最接近下列何者 。
(A) 1 (B) 121 (C) 2 (D) 221 (E) 3 。
6. 在一笔直道路的一旁有等间隔的6棵树。
第1棵树与第4棵树之间的距离是60呎。
试问第1 棵树到最后一棵树之间的距离是 呎。
(A) 90 (B) 100 (C) 105 (D) 120 (E) 140 。
问题7、8、9请参考下列叙述：主题：竞赛场所上的风筝展览7. 葛妮芙为提升她的学校年度风筝奥林匹亚竞赛的质量，制作了一个小风筝与一个大风筝，并陈列在公告栏展览，这两个风筝都如同图中的形状，葛妮芙将小风筝张贴在单位长为一吋(即每两点距离一吋)的格子板上，并将大风筝张贴在单位长三吋(即每两点距离三吋)的格子板上。
试问小风筝的面积是 平方吋。
(A) 21 (B) 22 (C) 23 (D) 24 (E) 25 。
Contents1.Introduction (1)1.1 Background (1)1.2 Foundation & ROI (1)2 Task (1)3 Fundamental assumptions (2)4 Definitions and Notations (2)5 Models (3)5.1 Filter data (3)5.2 Object Selection Model (Grey Relational Analysis) (4)5.2.1 Model analysis (4)5.2.2 Model solution (4)5.3 ROI Model (Principal Component Analysis) (5)5.3.1 Model analysis (5)5.3.2 Model solution (6)5.4 Verify the possibility (9)5.4.1 Comparison (9)5.4.2 External factor (10)5.5 Investment Forecast Model (11)5.5.1 Linear Regression Forecasting Model (11)5.5.2 School potential Prediction (TOPSIS) (12)5.5.3 Final investment (TOPSIS) (13)6 Conclusions (16)7 Strengths and Weaknesses (18)7.1 Strengths (19)7.2 Weaknesses (20)8 Letter to Mr. Alpha Chiang (21)9 References (22)Team # 44952 Page 1 of 221 Introduction1.1 BackgroundThe Goodgrant Foundation is a charitable organization that wants to help improve educational performance of undergraduates attending colleges and universities in the United States. To do this, the foundation intends to donate a total of $100,000,000 (US100 million) to an appropriate group of schools per year, for five years, starting July 2016. In doing so, they do not want to duplicate the investments and focus of other large grant organizations such as the Gates Foundation and Lumina Foundation.Our team has been asked by the Goodgrant Foundation to develop a model to determine an optimal investment strategy that identifies the schools, the investment amount per school, the return on that investment, and the time duration that the organi zation’s money should be provided to have the highest likelihood of producing a strong positive effect on student performance. This strategy should contain a 1 to N optimized and prioritized candidate list of schools you are recommending for investment bas ed on each candidate school’s demonstrated potential for effective use of private funding, and an estimated return on investment (ROI) defined in a manner appropriate for a charitable organization such as the Goodgrant Foundation.1.2 Foundation & ROIFoundation (charitable foundation) refers to the nonprofit legal person who uses the property of the natural persons, legal persons or other organizations to engage in public welfare undertakings. In terms of its nature, foundation is a kind of folk non-profit organizations.ROI is a performance measure used to evaluate the efficiency of an investment or to compare the efficiency of a number of different investments. ROI measures the amount of return on an investment relative to the investment’s cost. To calculate ROI, the benefit (or return) of an investment is divided by the cost of the investment, and the result is expressed as a percentage or a ratio.2 Task●One-page summary for our MCM submission●Using our models to achieve the candidate list of schools●Calculate the time durati on that the organization’s money should be provided to have thehighest likelihood of producing a strong positive effect on student performance●Calculate the investment amount Goodgrant Foundation would pay for each school●Calculate the ROI of the Goodgrant Foundation●Forecast the development of this kind of investment mode●Write a letter to the CFO of the Goodgrant Foundation, Mr. Alpha Chiang, that describesthe optimal investment strategy。
24美赛e题解题思路全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是全球最具影响力的学术比赛之一，每年吸引着来自世界各地的顶尖学生参赛。
24美赛e题作为MCM/ICM比赛中的经典难题之一，一直备受关注和研究。
本文将从不同角度出发，简要介绍24美赛e题的解题思路，希望能对大家参与比赛、提高建模能力有所帮助。
我们需要了解24美赛e题的具体内容。
这道题目要求建立一个数学模型，分析对于一定间隔时间内结成的高速公路内部关键路段的平均速度。
参赛者需要考虑不同车辆的速度分布、路段长度、车辆之间的安全距离等多个因素，并提出合理的解决方案。
在解题过程中，首先需要明确题目所需研究的实际问题，确定建模的范围和目标。
然后，可以尝试构建数学模型，针对题目中提到的各种因素进行量化分析。
可以考虑利用微积分、概率统计等数学知识，结合计算机模拟和数据分析技术，分析车辆的速度分布、车流密度、路段拥堵情况等情况。
接着，可以根据建立的数学模型进行数值模拟和实验验证，调整参数、优化模型。
通过不断的尝试和实践，逐步完善模型，提高解决问题的准确性和有效性。
可以参考国内外相关领域的研究成果，借鉴其他学者的思路和方法，不断拓展思路，提高模型的创新性和实用性。
在参与24美赛e题解题时，还需要注重团队合作和沟通交流。
比赛中，每个队员可以负责不同部分的工作，共同协作完成建模和分析工作。
通过团队合作，有效分工，相互协调，密切配合，相信一定可以取得更好的成绩。
解决24美赛e题需要充分利用数学建模、数据分析和计算机技术，兼顾理论研究和实际应用，注重团队合作和创新思维。
希望大家在参加比赛时能够充分发挥自己的智慧和创造力，不断提高建模能力，获得更多的知识和经验。
祝愿大家在24美赛e题的解题过程中取得优异的成绩，为巩固和提高中国的建模实力做出贡献！第二篇示例：第24届美国数学建模竞赛（MCM）的E题是一个涉及到环境科学和气候变化的问题，要求参赛者根据提供的数据和情景，对于气候变化和海平面上升的影响进行定量分析和模拟。
2023年美赛数学建模c题题目（最新版）目录1.2023 年美赛数学建模 C 题题目概述2.C 题题目分析3.解决 C 题题目的思路和方法4.2023 年美赛数学建模 C 题题目的参考资料正文一、2023 年美赛数学建模 C 题题目概述2023 年美国大学生数学建模竞赛（美赛）的 C 题题目是关于一种名为 Wordle 的游戏的数学建模问题。
该游戏要求玩家通过猜测和推断，在有限的尝试次数内找到一个特定的单词。
玩家每次猜测时，系统会给出一些提示，如提示某个字母在单词中出现的位置等。
玩家需要根据这些提示，调整自己的猜测策略，以尽快找到正确的单词。
二、C 题题目分析C 题题目要求参赛者针对 Wordle 游戏，完成以下任务：1.分析游戏的规则和玩家的策略，建立一个数学模型来描述游戏过程。
2.利用数学方法，优化玩家的猜测策略，使其在有限的尝试次数内更快地找到正确的单词。
3.对比不同猜测策略的效率，并给出最优策略的证明。
三、解决 C 题题目的思路和方法为了解决这个问题，我们可以采用以下思路和方法：1.首先，我们需要对游戏规则进行详细的分析，了解玩家可以获得的提示信息以及猜测的限制条件。
这有助于我们建立一个合理的数学模型来描述游戏过程。
2.其次，我们需要设计一个合适的数学模型来描述玩家的猜测过程。
在这个模型中，我们需要考虑玩家可以获得的提示信息，以及猜测的限制条件。
这可以帮助我们更好地理解玩家的猜测策略，并为优化策略提供理论依据。
3.接下来，我们需要利用数学方法，如动态规划、图论等，来优化玩家的猜测策略。
这些方法可以帮助我们找到一种更高效的策略，使玩家在有限的尝试次数内更快地找到正确的单词。
4.最后，我们需要对比不同猜测策略的效率，并给出最优策略的证明。
这可以帮助我们确认所提出的策略确实是最优的，并为其他玩家提供参考。
四、2023 年美赛数学建模 C 题题目的参考资料为了更好地解决这个问题，我们可以参考以下资料：1.2023 年美赛数学建模 C 题题目官方说明：这提供了题目的详细信息，包括题目要求、限制条件等。
美国⼤学⽣数学建模竞赛2020年C题分析问题2020年C题建⽴数学模⾏的⽬标是：利⽤数据使公司深⼊了解他们参与的市场、参与的时机以及产品设计功能选择的潜在成功。
题⽬所给数据：数字类数据与字符串类数据。
其中，对评论的量化分析是很重要的⼀部分。
第⼀篇1. 摘要的第⼀段格式和国赛的格式区别很⼤。
没有重点写⽅法，⽽是写背景和题⽬。
2. 使⽤了基于词典的⽅法、情感评分评价系统、主成分分析法、时间序列模型ARIMA、⾮参数检验其中，基于词典的⽅法和情感评分评价系统的结合与机器学习⽅法的区别很⼤。
在情感评分评价系统中以及第⼆篇优秀论⽂⾥都出现情感极性这个词，读起来的感觉像某个领域的专业名词。
这种名词在建模查找⽂献的时候需要敏锐地进⾏总结与记录，不要误⽤或者不⽤。
3. 其中有⼀句话我们旨在探索三个变量之间的内在关系，在阅读论⽂的时候发现，优秀论⽂有些地⽅被加粗了作为重点了，这个我们需要注意。
因为国赛能不能这样注明是待考证的，美赛感觉可以学着将英⽂原⽂进⾏加粗。
具体在做的过程中，可以将加粗单独作为论⽂完成后的⼀个环节去设计，这样还能达到梳理论⽂结构的⽬的。
根据我们的⽅法对备选产品进⾏排名问题中没有要求，是队伍根据题意提出的。
4. ⽂献评论这⼀块⽐较有意思，写的都是以往对该问题的研究，⽽且与队伍的模型很相关。
这样也把思路讲的很清晰。
经过我们的队伍讨论之后，我们决定学习这种写作⽅法。
同时，吸取亚太赛的经验，要根据官⽅所给的模板进⾏写作，不然写完之后还要重新排版。
⼏乎这样必然熬夜伤⾝伤神！！避免避免！！5. 我们的⼯作概述，与第⼆篇对⽐来说，流程图更加清晰。
6. 数据的预处理写的步骤清晰，把每⼀个操作写出来之后，⾮常像⼀篇操作指南⽽不是建⽴模型。
谨慎学习。
7. 图和表两者同时运⽤去表达同⼀组数据，将数据的统计特征表⽰地更加清晰，⾮常值得学习。
8. 三级评价模型是对主成分分析法的⼀种改进，"改善"是⼀种常见的建⽴模型的思路（可能是已经学习的简单模型也可能是⽂献中成熟的模型），但是需要留意的是建⽴模型的效果好坏应该评估（⼀般可视化），否则模型不完整。
A 题热水澡一个人进入浴缸洗澡放松。
浴缸的热水由一个水龙头放出。
然而浴缸不是一个可以水疗泡澡的缸，没有辅助加热系统和循环喷头，仅仅就是一个简单的盛水容器。
过一会，水温就会显著下降。
因此必须从热水龙头里面反复放水以加热水温。
浴缸的设计就是当水达到浴缸的最大容量，多余的水就会通过一个溢流口流出。
做一个有关浴缸水温的模型，从时间和地点两个方面来确定在浴缸中泡澡的人能采用的最佳策略，从而泡澡过程中能保持水温并在不浪费太多水的情况下使水温尽量接近最初的水温。
用你的模型来确定你的策略多大程度上依赖于浴缸的形状和容量，浴缸中的人的体型/体重/体温，以及这个人在浴缸中做出的动作。
如果这个人在最开始放水的时候加入了泡泡浴添加剂，这将会对你的模型结果有什么影响？要求提交一页MCM的总结，此外你的报告必须包括一页给浴缸用户看的非技术性的解释，其中描述了你的策略并解释了在泡澡过程中为什么保持平均的水温会非常困难。
B题太空垃圾地球轨道周围的小碎片的数量受到越来越多的关注。
据估计，目前大约有超过50万片太空碎片被视为是宇宙飞行器的潜在威胁并受到跟踪，这些碎片也叫轨道碎片。
2009年2月10号俄罗斯卫星科斯莫斯-2251与美国卫星iridium-33相撞的时候，这个问题在新闻媒体上就愈发受到广泛讨论。
已经提出了一些方法来清除这些碎片。
这些方法包括小型太空水流喷射器和高能量激光来瞄准具体的碎片，还有大型卫星来清扫碎片等等。
这些碎片数量和大小不一，有油漆脱离的碎片，也有废弃的卫星。
碎片高速转动使得定位清除变得困难。
建一个随时间变化的模型来确定一个最佳选择或组合的选择提供给一家私人公司让它以此为商业机遇来解决太空碎片问题。
你的模型应该包括对成本、风险、收益的定量和/或定性分析以及其他重要因素的分析。
你的模型应该既能够评估单个的选择也能够评估组合的选择，且能够探讨一些重要的”what if ”情景。
用你的模型来确定是否存在这样的机会，在经济上很有吸引力；或是根本不可能有这样的机会。
2019年MCM/ICM问题E：环境退化的成本有多大？经济理论经常忽略决策对生物圈（biosphere）的影响、假设资源无限量或生产能力满足其需求。
这个观点有一个缺陷，而且环境现在正面临后果。
生物圈通过许多自然过程为人类生活维持一个健康和可持续的环境，这被称为生态系统服务（ecosystem services）。
例如将废物转变成食物，水的过滤，食物种植，植物授粉，以及二氧化碳转化为氧气的过程。
然而，每当人类改变生态系统时，都会潜在地使这些生态系统服务受到限制或不复存在。
当地小规模土地利用，如建设一些道路、下水道、桥梁、房屋或工厂的影响似乎可以忽略不计。
除了这些小项目之外，还存在有建设或重新安置大型公司总部、在全国范围内建设管道、或扩大或改变水路用于扩展商业用途等大规模工程。
现在思考这些众多项目跨越一个地区、国家以及世界的影响。
虽然这些活动单独而言可能看似对生物圈运作潜力的总体功能无关紧要，但经过累积，它们将直接影响生物多样性（biodiversity）并造成环境退化（environmental degradation）。
一般而言，绝大多数土地利用项目不考虑对生态系统服务的影响，或者无法解释对于生态系统服务的改变。
用于缓解土地利用所造成的各种负面后果（如受污染的河流，不良的空气质量，存在危险的垃圾场，处理不当的废水，气候变更等）的经济成本的变化通常不包括在计划中。
是否可以对土地利用的环境成本进行估价？如何在这些项目成本中增加对于环境退化的考虑？当生态系统服务在一个项目的成本效益比中得到考虑之后，便可以建立起真实和全面的项目价值评估（valuation）。
你的ICM团队已被聘请去创建一个生态服务评估模型从而了解考虑生态系统服务时土地利用项目的真实经济成本。
用你的模型对从小型社区项目直到大型国家项目的不同规模土地利用开发项目进行成本效益分析。
基于你的分析和模型设计来评估你所建立模型的有效性。
你的建模对于土地使用项目规划者和管理者而言有什么含义？你的模型需要如何随时间变化？您的提交应包括：•单页摘要页，•不超过20页的解决方案，加上摘要页合计最多21页。
