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关于数学建模⽅⾯的知识关于数学建模⽅⾯的知识⼀、数学模型的定义现在数学模型还没有⼀个统⼀的准确的定义，因为站在不同的⾓度可以有不同的定义.不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为⼀种特殊⽬的⽽作的⼀个抽象的、简化的结构.”具体来说，数学模型就是为了某种⽬的，⽤字母、数学及其它数学符号建⽴起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式.⼀般来说数学建模过程可⽤如下框图来表明：数学是在实际应⽤的需求中产⽣的，要解决实际问题就必需建⽴数学模型，从此意义上讲数学建模和数学⼀样有古⽼历史.例如，欧⼏⾥德⼏何就是⼀个古⽼的数学模型，⽜顿万有引⼒定律也是数学建模的⼀个光辉典范.今天，数学以空前的⼴度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应⽤数学的领域现在迅速⾛向定量化，数量化，需建⽴⼤量的数学模型.特别是新技术、新⼯艺蓬勃兴起，计算机的普及和⼴泛应⽤，数学在许多⾼新技术上起着⼗分关键的作⽤.因此数学建模被时代赋予更为重要的意义.⼆、建⽴数学模型的⽅法和步骤1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模⽬的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征.2. 模型假设根据对象的特征和建模⽬的，对问题进⾏必要的、合理的简化，⽤精确的语⾔作出假设，是建模⾄关重要的⼀步.如果对问题的所有因素⼀概考虑，⽆疑是⼀种有勇⽓但⽅法⽋佳的⾏为，所以⾼超的建模者能充分发挥想象⼒、洞察⼒和判断⼒，善于辨别主次，⽽且为了使处理⽅法简单，应尽量使问题线性化、均匀化.3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利⽤对象的内在规律和适当的数学⼯具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构.这时，我们便会进⼊⼀个⼴阔的应⽤数学天地，这⾥在⾼数、概率⽼⼈的膝下，有许多可爱的孩⼦们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱⼤国，别有洞天.不过我们应当牢记，建⽴数学模型是为了让更多的⼈明了并能加以应⽤，因此⼯具愈简单愈有价值.4. 模型求解可以采⽤解⽅程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学⽅法，特别是计算机技术.⼀道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运⾏情况⽤计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能⼒便举⾜轻重.5. 模型分析对模型解答进⾏数学上的分析. “横看成岭侧成峰，远近⾼低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更⾼的档次.还要记住，不论那种情况都需进⾏误差分析，数据稳定性分析.三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛⼀般偏重理论知识，它要考查的内容单⼀，数据简单明确，不允许⽤计算器完成.对此⽽⾔，数模竞赛题是⼀个“课题”，⼤部分都源于⽣产实际或者科学研究的过程中，它是⼀个综合性的问题，数据庞⼤，需要⽤计算机来完成.其答案往往不是唯⼀的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯⼀的），呈报的成果是⼀编“论⽂” .由此可见“数模竞赛”偏重于应⽤，它是以数学知识为引导计算机运⽤能⼒及⽂章的写作能⼒为辅的综合能⼒的竞赛.四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分：1. 实际问题背景涉及⾯宽——有社会，经济，管理，⽣活，环境，⾃然现象，⼯程技术，现代科学中出现的新问题等.⼀般都有⼀个⽐较确切的现实问题. 若⼲假设条件有如下⼏种情况：1）只有过程、规则等定性假设，⽆具体定量数据；2）给出若⼲实测或统计数据；3）给出若⼲参数或图形；4）蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件，或参赛者可以根据⾃⼰收集或模拟产⽣数据.要求回答的问题往往有⼏个问题，⽽且⼀般不是唯⼀答案。
一、建立数学模型的方法和步骤1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。
2. 模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。
如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。
3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。
这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。
不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。
4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。
一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。
5. 模型分析对模型解答进行数学上的分析。
“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。
还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。
二、提交一篇论文，基本内容和格式是什么？提交一篇论文，基本内容和格式大致分三大部分：1. 标题、摘要部分题目——写出较确切的题目（不能只写A题、B题）。
摘要——200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。
内容较多时最好有个目录。
2. 中心部分1）问题提出，问题分析。
2）模型建立：①补充假设条件，明确概念，引进参数；②模型形式（可有多个形式的模型）；③模型求解；④模型性质；3）计算方法设计和计算机实现。
第1篇一、前言数学建模是一种运用数学方法解决实际问题的学科，它将数学理论与实际问题相结合，为解决复杂问题提供了一种新的思路和方法。
为了提高我国数学建模水平，培养更多的数学建模人才，特制定以下数学建模培训计划。
二、培训目标1. 提高学员的数学建模基本理论水平，使其掌握数学建模的基本方法和技巧。
2. 培养学员解决实际问题的能力，提高学员的创新意识和团队协作能力。
3. 培养学员参加国内外数学建模竞赛的能力，为我国在数学建模领域取得优异成绩贡献力量。
三、培训对象1. 大专院校数学、计算机、信息、经济、管理等相关专业的本科生和研究生。
2. 企业、科研机构等相关领域的专业技术人员。
四、培训时间1. 培训周期：共分为三个阶段，分别为基础知识阶段、提高阶段和实战阶段，每个阶段为期一个月。
2. 培训时间：每周六、日，共计12周。
五、培训内容第一阶段：基础知识阶段1. 数学建模基本理论：介绍数学建模的概念、发展历程、应用领域等。
2. 数学建模常用方法：介绍线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、随机规划等。
3. 数学软件应用：介绍MATLAB、Lingo、SPSS等常用数学软件的使用。
第二阶段：提高阶段1. 数学建模案例分析：选取具有代表性的数学建模案例，分析案例的建模思路、方法、技巧等。
2. 数学建模论文写作：介绍数学建模论文的结构、写作规范、投稿要求等。
3. 数学建模竞赛经验分享：邀请往届数学建模竞赛获奖者分享参赛经验。
第三阶段：实战阶段1. 实战演练：组织学员进行数学建模实战演练，提高学员解决实际问题的能力。
2. 模拟竞赛：模拟国内外数学建模竞赛，让学员熟悉竞赛流程，提高竞赛能力。
3. 毕业设计：结合学员专业特点，指导学员完成毕业设计，为学员提供实践锻炼机会。
六、培训方式1. 讲座：邀请知名数学建模专家进行专题讲座，分享数学建模经验和技巧。
2. 实践：组织学员进行数学建模实践，培养学员解决实际问题的能力。
3. 讨论：鼓励学员积极参与讨论，分享学习心得，提高团队协作能力。
数学建模竞赛新手教程(1)--数学建模竞赛是什么?数学建模竞赛，就是在每年秋收的时候开始的一项数学应用题比赛。
大家都做过数学应用题吧，不知道现在的教育改革了没有，如果没有大变化，大家都应该做过，比如说[树上有十只鸟，开枪打死一只，还剩几只]，这样的问题就是一道数学应用题(应该是小学生的吧)，正确答案应该是9只，是吧？这样的题照样是数学建模题，不过答案就不重要了，重要的是过程。
真正的数学建模高手应该这样回答这道题。
“树上有十只鸟，开枪打死一只，还剩几只？”“是无声手枪或别的无声的枪吗？”“不是。
”“枪声有多大？”“80－100分贝。
”“那就是说会震的耳朵疼？”“是。
”“在这个城市里打鸟犯不犯法？”“不犯。
”“您确定那只鸟真的被打死啦？”“确定。
”“OK，树上的鸟里有没有聋子？”“没有。
”“有没有关在笼子里的？”“没有。
”“边上还有没有其他的树，树上还有没有其他鸟？”“没有。
”“有没有残疾的或饿的飞不动的鸟？”“没有。
”“算不算怀孕肚子里的小鸟？”“不算。
”“打鸟的人眼有没有花？保证是十只？”“没有花，就十只。
”“有没有傻的不怕死的？”“都怕死。
”“会不会一枪打死两只？”“不会。
“所有的鸟都可以自由活动吗？”“完全可以。
”“如果您的回答没有骗人，打死的鸟要是挂在树上没掉下来，那么就剩一只，如果掉下来，就一只不剩。
”不是开玩笑，这就是数学建模。
从不同的角度思考一个问题，想尽所有的可能，正所谓的智者千虑，绝无一失，这，才是数学建模的高手。
然后，数学建模高手的搭挡----论文写作高手(暂称为写手吧)，会把以上的思想用最好的方式表达出来。
一般的写手会直接把以上的文字放到论文里就成了。
但是专职的数学建模论文的写手不会这样做，她们会先分析这些思想，归整好条理；然后，她们会试着用图画来深入浅出的表达这些思想，或者再使用一些表格；这些都是在Word中进行，她们都是这一行的专家，相信Word什么的使用技巧，都够她们写一篇论文的了。
加强数学建模综合能力培养——数学中国2011年美赛工作总结华晓帅（数学中国网站CEO）马壮（数学中国网站站长）2011年2月15日——2月19日，美国大学生数学建模竞赛与美国大学生交叉学科数学建模竞赛如期举行，作为中国最大的数学建模交流基地“数学中国”来讲，与参加美赛的中国内地同学共同度过了四天四夜。
对于本次竞赛，数学中国网站作了以下的总结。
希望能同大家交流一下比赛经验。
一、保持新闻的敏感度：在每次举办国内外数学建模竞赛之前，我们数学中国都事先做好心理准备，压一下比赛题目。
在春节前，数学中国论坛发表了《2011年数学建模十大热门研究课题》，第一个研究课题便压中了美赛的A题。
当然这里不是教大家如何猜题目。
我们想告诉大家要多关心国内外的时事、政治、经济。
为什么这样讲呢？道理很简单，学习数学建模，参加竞赛的最终目的不是拿奖，而是为了掌握一门社会科学技能。
大家学习数学建模后，可以用数学的眼光看问题。
比如说这次的A题，2007年2月联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发表了第四次评估报告，在国际上引起了轩然大波。
报告预测指出，从人类工业时代开始到2100年，全球平均气温的“最可能升高幅度”是1.8至4℃，海平面升高幅度是19至58厘米，北冰洋的海冰将在本世纪后半段融化消失。
这个报告引出的问题很多，事实也得到了验证。
比如2007年至2011年的冬天，我们国家遭受了50年不遇的特大雪灾，美国南部又一次遭遇了飓风。
有证据显示这些都可能是由全球气候变暖引发的极端恶劣天气。
全球气候变暖考察的问题很多，A题选取了一个佛州的例子，意在让全球气候变暖得到大家足够的重视。
当然所有的时事不可能在一次竞赛里全部体现出来。
但是当大家看新闻的时候，应该多思考一下如何使用数学模型来处理新闻热点中提到的问题，经常和队员交流一下思路，增强对新闻的敏感度，提高对数学建模的应用能力。
我们数学中国论坛将在近期成立“数学建模研究组”（暂定名称）。
数学建模美赛（Mathematical Contest in Modeling, MCM）是一个面向大学生的国际性数学建模竞赛，旨在鼓励学生应用数学建模解决实际问题。
美赛每年一届，吸引了全球范围内的大学生参与。
以下是数学建模美赛的一般流程：### 第一阶段：报名与团队组建1. **团队组建：** 队伍通常由3名队员组成，队员之间应该具备不同的技能和专业背景，以更好地解决多方面的问题。
2. **选择题目：** 参赛团队需要选择感兴趣且有挑战性的题目。
数学建模美赛通常会提供一系列实际问题供队伍选择，这些问题跨足多个学科领域，如数学、计算机科学、经济学、生物学等。
3. **报名注册：** 参赛团队需要在规定的截止日期前完成在线报名注册。
报名通常需要提供队员信息、指导老师信息和选定的题目信息。
### 第二阶段：比赛前准备1. **学习建模技能：** 在正式比赛前，队员需要学习一些常见的数学建模技能，包括但不限于数学建模的基本流程、模型的建立与求解、报告的撰写等。
2. **准备工具和资料：** 队员需要准备好在比赛中可能用到的工具、软件和相关资料。
这可能包括数学建模软件、编程工具、参考书籍、实验数据等。
### 第三阶段：正式比赛1. **赛前说明：** 在比赛开始前，组委会通常会发布赛前说明，解释比赛规则、注意事项和评分标准。
2. **领取比赛题目：** 比赛开始后，参赛队伍将收到比赛题目。
队员需要仔细阅读并理解问题陈述，制定解决问题的计划。
3. **建模与求解：** 队员在规定的时间内进行建模与求解工作。
这一阶段包括问题分析、模型构建、数学求解、数据分析等过程。
队员需要合理地运用数学知识和建模技巧。
4. **撰写报告：** 在规定的时间内，队伍需要撰写一份完整的报告，详细阐述他们的建模过程、解决方案、结论和对问题的深刻理解。
报告要求清晰、逻辑性强、语言表达准确。
### 第四阶段：提交报告和结果公布1. **报告提交：** 比赛结束后，队伍需要按照规定的时间将他们的报告提交给组委会。
全国大学生数学建模大赛时间流程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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如何提高数学建模能力数学建模是一项涉及数学、计算机科学和实际问题应用的综合性学科，对于学生和职场人士来说，具备良好的数学建模能力是非常重要的。
本文将介绍如何提高数学建模能力，并提供具体的方法和建议。
一、扎实的数学基础建立扎实的数学基础是提高数学建模能力的基础。
首先，要熟练掌握高中数学基础知识，如代数、几何、概率统计等，建议通过课本、题库或各种数学辅导资料进行复习和巩固。
其次，要了解数学建模中常用的数学方法和模型，比如线性规划、优化算法、图论等核心知识。
二、解决实际问题的实践数学建模的目的是通过数学方法解决实际问题，所以要注重实际问题的解决实践。
可以选择一些与自身专业或兴趣相关的实际问题进行分析、建模和求解，比如环境保护、金融风险评估等。
在解决问题的过程中，要充分运用数学建模的技巧，同时注意实践中的困难和挑战，不断调整和完善数学模型。
三、拓宽学科视野提高数学建模能力需要有广泛的学科视野。
数学建模常常涉及多个学科的知识，如物理、化学、经济学等。
因此，建议对其他学科也要有一定的了解和掌握，可以通过阅读相关的专业书籍、参加学术讲座或与其他领域的专家交流来拓宽学科视野。
四、利用优秀案例学习学习优秀的数学建模案例可以帮助提高数学建模能力。
可以选择一些知名的数学建模竞赛的优秀案例进行学习，了解优秀团队的问题分析思路、建模方法和解决方案。
同时，也可以通过阅读相关的论文、专题报告等学术资料，了解前沿的数学建模研究进展，提高自己的专业素养和创新能力。
五、参加数学建模竞赛参加数学建模竞赛是提高数学建模能力的一种很好的途径。
数学建模竞赛通常会给出一个实际问题，要求参赛者分析问题、建立数学模型并给出解决方案。
通过参加竞赛可以锻炼自己的分析思维、团队合作和应对压力的能力，同时也可以与其他参赛者进行交流和学习。
六、利用专业软件和工具数学建模过程中，利用专业的数学建模软件和工具可以提高工作效率和结果的准确性。
比如MATLAB、Python、R等编程语言可以帮助进行数据分析和模型求解，GAMS、LINGO等优化软件可以用来解决线性规划和优化问题。
数学思维与数学建模训练计划三篇《篇一》数学思维与数学建模在当今社会的重要性不言而喻，无论是科学研究，还是工程应用，都离不开数学的支持。
然而，数学并非一门容易掌握的学科，需要长时间的训练和积累。
为了提高自己在数学思维和数学建模方面的能力，我制定了这份详细的训练计划。
本计划主要分为两个部分：数学思维训练和数学建模训练。
1.数学思维训练：主要包括数学基础知识的学习，数学逻辑思维的培养，以及数学问题的解决方法的掌握。
2.数学建模训练：主要包括数学建模方法的学习，数学建模软件的使用，以及实际问题的数学建模训练。
3.第一个月：重点学习数学基础知识，包括数学分析、高等代数、解析几何等。
通过阅读数学逻辑思维方面的书籍，培养自己的数学逻辑思维。
4.第二个月：在巩固数学基础知识的基础上，学习数学问题的解决方法，包括微分方程、积分方程、线性方程组等。
开始学习数学建模方法，如建立和求解数学模型。
5.第三个月：深入学习数学建模方法，学习数学建模软件的使用，如MATLAB、Python等。
结合实际问题，进行数学建模训练。
6.第四个月：继续进行数学建模训练，参加数学建模竞赛，如全国大学生数学建模竞赛。
在竞赛中，锻炼自己的数学建模能力，提高自己的数学思维水平。
工作的设想：通过四个月的训练，我希望能够达到以下目标：1.掌握数学基础知识，具备扎实的数学基础。
2.培养数学逻辑思维，能够灵活运用数学知识解决问题。
3.学会数学建模方法，能够运用数学建模软件解决实际问题。
4.在数学建模竞赛中取得优异成绩，提升自己的综合素质。
5.每天安排至少2小时的学习时间，确保充足的学习时间。
6.每周进行一次数学问题的解决训练，提高自己的数学解题能力。
7.每月进行一次数学建模训练，熟练掌握数学建模软件的使用。
8.每季度参加一次数学建模竞赛，检验自己的学习成果。
9.坚持学习，不断巩固和提高数学基础知识。
10.注重实践，多进行数学问题的解决训练。
11.学习数学建模方法，熟练使用数学建模软件。
1.数学建模竞赛的概述数学建模竞赛是由美国工业与应用数学学会在1985 年发起的一项大学生竞赛活动，自1989 年起我国陆续有高校参加美国大学生数学建模竞赛。
从1992 年开始由教育部高教司和中国工业与应用数学学会（CSIAM）举办我国自己的全国大学生数学建模竞赛、面向全国高等院校不分专业的、每年一届的通讯竞赛，比赛时间一般为每年9 月。
其宗旨是：创新意识、团队精神、重在参与、公平竞争。
竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，没有事先设定的标准答案，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其聪明才智和创造能力。
竞赛形式是三名大学生组成一队，参赛者根据题目要求，可以自由地收集、查阅资料，调查研究，使用计算机、互联网和任何软件（但是不能与队外的任何人讨论问题）在三天时间内分工合作完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的检验和评价、模型的改进等方面的论文（即答卷）。
竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
2.赛前学习内容2.1建模基础知识、常用工具软件的使用一、掌握建模必备的数学基础知识（如初等数学、高等数学等），数学建模中常用的但尚未学过的方法，如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。
二、，针对建模特点，结合典型的建模题型，重点学习一些实用数学软件（如Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS）的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。
例如, 贷款买房问题: 某人贷款8 万元买房，每月还贷款880.87 元，月利率1％。
（1）已经还贷整6 年。
还贷6 年后，某人想知道自己还欠银行多少钱，请你告诉他。
（2）此人忘记这笔贷款期限是多少年，请你告诉他。
这问题我们可以用Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解2.2 建模的过程、方法数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。
但一般来说，建模主要涉及两个方面：第一，将实际问题转化为理论模型；第二，对理论模型进行计算和分析。
简而言之，就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。
这个过程可以用如下图1来表示。
2.3常用算法的设计建模与计算是数学模型的两大核心，当模型建立后，计算就成为解决问题的关键要素了，而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。
根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会，建议大家多用数学软件（Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等）设计算法，这里列举常用的几种数学建模算法.（1）蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法，通常使用Mathematica、Matlab 软件实现）。
（2）数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）。
（3）线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）。
（4）图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备，通常使用Mathematica、Maple 作为工具）。
（5）动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中，通常使用Lingo 软件实现）。
（6）图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）。
（7）最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用，通常使用Lingo、Matlab、SPSS 软件实现）。
2.4 论文结构，写作特点和要求答卷（论文）是竞赛活动成绩结晶的书面形式，是评定竞赛活动的成绩好坏、高低，获奖级别的唯一依据。
因此，写好数学建模论文在竞赛活动中显得尤其重要，这也是参赛学生必须掌握的。
为了使学生较好地掌握竞赛论文的撰写要领，（1）要求同学们认真学习和掌握全国大学生数学建模竞赛组委会最新制定的论文格式要求且多阅读科技文献。
（2）通过对历届建模竞赛的优秀论文（如以中国人民解放军信息工程学院李开锋、赵玉磊、黄玉慧2004年获全国一等奖论文：奥运场馆周边的MS 网络设计方案为范例）进行剖析，总结出建模论文的一般结构及写作要点，去学习体会和摸索。
3. 参加全国大学生数学建模竞赛应注意的问题一、心里要有“底”首先，赛题来自于哪个实际领地的确难以预料，但绝不会过于“专”，它毕竟是经过简化、加工的。
大部分赛题仅凭意识便能理解题意，少数赛题的实际背景可能生疏，只需要查阅一些资料，便可以理解题意。
其次，所有的赛题当然要用到数学知识，但一定不会过于高深。
用得较多的有运筹学、概率与统计、计算方法、离散数学、微分方程等方面的一部分理论和方法，这些内容在赛前培训要学过一些，真的用到了，总知道在哪些资料中查找。
二、当断即断在两个赛题中选择做哪一个不能久议不决，因为你们只有三天时间，一旦选定了，就不要再犹豫，更不要反复。
选定了赛题之后，在讨论建模思路和求解方法时会有争论，但不能无休止地争论，而应学会妥协。
方案定下来后，全队要齐心协力地去做。
三、对困难要有足够的心理准备“拿到题目就有思路，做起来一帆风顺”，哪有如此轻松的事？参加竞赛可以说是“自讨苦吃，以苦为乐”，竞赛三天中所经受的磨炼一定会终生难忘，并成为自己的一份精神财富。
好多同学赛后说：“参赛会后悔三天，而不参赛则遗憾一生。
”做“撞到枪口上”的赛题，不一定比“外行”强。
如学机械的队员做机械方面的赛题，学投资的队员做投资方面的赛题，学统计的队员做统计方面的赛题，都有可能“聪明反被聪明误”，这些情况在全国赛区都曾发生过。
这就需要大家多方面涉猎知识尽全能做到全面四、没有最好，只有更好首先，完成建模赛题，当然要有创造性，而在创造性方面是没有顶峰的，每个队都应竭尽全力。
以1994B《锁具装箱与销售》为例，各赛区送交全国的答卷，绝大多数都达到甚至超过了全国组委会提供的参考解答要求，于是评卷组决定，凡未达到解答要求的或文字表述很差的答卷立即淘汰，这样就刷下来近1/3，对余下的答卷又决定，必须超过参考解答要求，才能考虑是否给一等奖，只有给出不能互开锁具最大数的论证，或者对锁具装箱销售问题有更深入、更符合实际讨论的答卷才能评为全国一等奖。
因此，各队一定要在“更好”二字上狠下工夫。
其次，每年全国评出的优秀答卷几乎都有不足之处，甚至有错误。
有明显错误的答卷竟然也是优秀，其实并不奇怪，因为答卷的优秀与否是相对而言的。
就看你这个队的答卷在所有做同一个赛题的总体中处在什么档次了。
第三，一些赛题可以说是“无止境的”。
如1999B《钻井布局》的问题三，就连获得“创维杯”的那个队（大连理工大学）也未能得出最终的结论。
这道赛题的命题评阅人也指出：“它涉及较多关于整点分布的性质，值得深入研究。
”五、首要任务是把问题吃透拿到赛题后先别着急想“这道题怎么做”，而应当先弄明白“这道题要我们做什么”。
一道赛题通常包括背景、问题和数据三部分，对前两部分要仔细推敲，弄清楚要解决什么样的实际问题，对数据也要弄明白它的实际含义是什么，否则就有可能偏离原题，如果还要做下去，那就没有意义了。
做题时，先别急于寻找求解的数学方法，而应把注意力首先放在建立数学模型上，一定要抓住实际问题的主要因素。
我们发现有些队在解决问题时并未给出明确的模型，只是用“凑”的办法，一段一段给出数字结果，尽管在大体上还是合理的，但这种方法没有一般性，它根本不是数学建模的正确思路。
六、动脑筋和用电脑的关系数学建模离不开计算机和软件，但是在竞赛中已经出现了一种不良现象，应当引起注意，即不把工夫主要下在动脑筋上，而是过分地依赖电脑，确切地说就是削弱了数学分析能力，过分地依赖高级软件。
一个优秀的参赛队应当是在充分动脑筋的基础上，恰当地使用计算机和软件，要知道，计算机和软件是让聪明人更加能干的工具，而一份优秀的答卷总该有点数学水平。
七、正确对待数字结果大多数的情形是数字结果不可能绝对准确，只要合理就行，但也不能太离谱。
有时数字结果的准确程度会影响到答卷的排序，有时数字结果是唯一的，一丝一毫都不能差。
在对待数字结果方面的教训是：设计的算法要有一定的普适性，力求严谨，而不要过分拘泥于赛题所给的具体数据。
对数字结果一定要仔细检查。
在合理的前提下应力求准确性高一些。
即使数字结果绝对准确，也不可高枕无忧，还应检查算法有无疏漏。
八、“面向实际”的要求应当贯彻始终首先，不要过分拘泥于赛题的文字叙述，而要牢记答卷的基本要求。
其次，答卷切忌“虎头蛇尾”。
如《天车与冶炼炉的作业调度》题目要求“提出该车间把钢产量提高到年产300万吨的建议”，本来是让参赛者在本队模型算法的基础上提出改进管理调度，挖掘生产潜力的具体建议。
让人感到意外的是，有的队竟然提出“再添一座甚至几座冶炼炉！”他们是否知道一座大型转炉连同配套设备需要数千万乃至上亿元的投资呢！提出这种建议的队纯粹是脱离实际。
九、数学的发展趋势必然会反映到赛题中，并增加赛题的挑战性近些年，国际上数学发展的趋势包括了离散数学的作用不断扩大、对非线性问题的关注不断增长、概率统计的作用不断扩大、大规模科学计算进一步发展等。
反映到CUMCM的赛题中，就是连续性问题很少，优化问题大多数都是非线性的，近几年每年至少有一个随机型问题，计算量越来越大，一个队用两台电脑还忙不过来的现象已屡见不鲜。
4. 关于数模竞赛的几本好书▲姜启源，《数学模型（第二版）》，高等教育出版社▲姜启源、谢金星、叶俊《数学建模（第三版）》，高等教育出版社▲萧树铁等，《数学实验》，高等教育出版社▲朱道元，《数学建模案例精选》，科学出版社▲雷功炎，《数学模型讲义》，北京大学出版社▲叶其孝等，《大学生数学建模竞赛辅导教材（一）~（四）》，湖南教育出版社▲江裕钊、辛培清，《数学模型与计算机模拟》，电子科技大学出版社▲杨启帆、边馥萍，《数学模型》，浙江大学出版社▲赵静等，《数学建模与数学实验》，高等教育出版社，施普林格出版社▲韩中庚，《数学建模方法与应用》，高等教育出版社▲杨启帆，《数学建模案例集》，高等教育出版社.5.需要了解的基础学科1．数学分析（高等数学）2．高等代数（线性代数）3．概率与数理统计4．最优化理论（规划理论）5．图论6．组合数学7．微分方程稳定性分析8．排队论。
