复旦大学数学建模竞赛流程

数学建模的基本流程数学建模是一种通过数学方法来解决现实问题的过程。

它可以应用于各种领域，如物理、经济、生物、环境等。

数学建模的基本流程包括问题描述、建立模型、模型求解以及结果分析与验证。

下面将详细介绍数学建模的基本流程。

首先是问题描述阶段。

在这个阶段，我们需要清楚地了解问题要解决的实际背景和目标，明确问题的详细描述以及需要考虑的限制条件。

这个阶段的目标是对问题进行全面的分析和理解，确保我们对问题的认识是正确的和完整的。

接下来是建立模型阶段。

在这个阶段，我们需要将实际问题转化为数学问题。

具体来说，就是通过数学符号和方程式来表达出问题的关键因素和各种关系。

模型的建立需要结合问题的具体情况和所采取的数学方法，选择适当的数学模型。

通常，数学建模所采用的模型可以分为确定性模型和随机模型两大类。

确定性模型是以确定性的方式描述实际问题的模型，其中的变量和参数都是确定的。

常见的确定性模型包括线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型等。

而随机模型是以概率的方式描述实际问题的模型，其中的变量和参数都是随机的。

常见的随机模型包括马尔可夫链模型、蒙特卡洛模型等。

在这个阶段，我们需要根据实际问题的特点和需求来选择合适的数学模型。

然后是模型求解阶段。

一旦模型建立完毕，我们就需要通过数值计算、优化算法等方法来求解模型。

这个阶段需要使用计算机程序来实现模型求解。

在进行模型求解时，我们还需要对模型的数学方法进行抽象和简化，以便更好地进行计算和求解。

最后是结果分析与验证阶段。

在这个阶段，我们需要对模型的求解结果进行分析和验证。

具体来说，就是对模型的输出进行解释，并与实际问题进行比对。

如果模型的结果与实际问题吻合，那么我们就可以认为模型是有效的。

否则，我们需要对模型进行修正和改进。

这个阶段还可以对模型的灵敏度进行分析，以了解模型对输入数据和参数的变化的响应程度。

总之，数学建模的基本流程包括问题描述、建立模型、模型求解以及结果分析与验证。

数学建模流程数学建模是指通过材料、理论、方法等综合分析来获取问题的内在规律及其运行机制，并通过运用数学工具和算法来解决实际问题的过程。

数学建模流程主要包括问题分析、模型建立、模型求解和模型评价四个步骤。

问题分析是数学建模的第一步。

在这一步中，需要准确理解问题陈述，并确定问题的具体要求。

在分析问题时，要对问题的背景、目标、约束条件、变量等因素作适当的调研和分析。

问题分析的关键是抽象问题，即将实际问题转化为数学问题。

模型建立是数学建模的核心步骤之一。

在这一步中，需要根据问题的特点选择合适的数学模型。

数学模型由问题变量、约束条件以及目标函数等要素构成。

建立模型的过程需要运用数学知识和技巧，例如微积分、概率统计、线性代数等。

模型的建立要建立在严格的数学推理基础上，确保模型的合理性和准确性。

模型求解是数学建模的重要步骤之一。

在这一步中，需要确定求解模型的方法和算法。

数学建模常用的求解方法有解析法、数值法和优化算法等。

根据具体问题的特点和难度，在数学分析和计算机编程等方面运用相应的方法和技术进行求解。

求解模型的过程中，需要进行一系列的计算和推理，同时要对求解结果进行判断和验证，确保结果的可靠性。

模型评价是数学建模的最后一步。

在这一步中，需要对模型的结果进行评价和分析。

模型评价的目的是检验和验证模型的有效性和适用性。

评价模型的标准通常有模型拟合度、模拟误差、模拟精度等。

通过评价模型，可以得出结论和建议，为实际问题的决策和解决提供参考。

总体而言，数学建模是一个循序渐进的过程，需要将抽象的实际问题转化为数学问题，并运用数学知识和方法进行建模和求解，最后通过对模型结果进行评价和分析，得出相关结论和建议。

数学建模的流程不仅需要运用严谨的数学思维和逻辑推理，还需要具备良好的问题分析和综合分析能力，以及熟练的数学计算和计算机模拟技术。

只有在完整的数学建模流程中，才能得到准确、有效的问题解决方案。

全国数学建模竞赛报名启动全国数学建模竞赛是中国大陆举办的一项重要学术竞赛活动，旨在培养和选拔具有优秀数学建模能力的学生，并为他们提供展示才华的平台。

作为我国高等教育领域的一项重要选拔赛事，该竞赛已经成为各个高校学子积极参与的重要机会。

如今，“全国数学建模竞赛报名”正式启动，各位有志于发展数学建模能力的同学们纷纷踊跃参与。

本文将为大家介绍该竞赛的背景、具体要求以及报名流程。

一、竞赛背景全国数学建模竞赛于1994年首次举办，至今已经成功举办了数十届。

竞赛分为预赛、复赛和决赛三个阶段。

参赛选手需自行组队并完成由组委会提供的实际问题建模和解决。

竞赛内容包括但不限于数学、信息技术、经济、管理等多个学科领域，突出综合应用能力和团队协作能力。

二、竞赛要求全国数学建模竞赛对参赛选手有一些基本要求。

首先，参赛选手需具备扎实的数学基础和数学建模能力。

其次，参赛选手要有良好的团队合作意识和组织协调能力，能够与队友共同完成问题的解决。

此外，参赛选手还需要具备良好的逻辑思维和问题分析能力，能够提出合理的建模方法和解决方案。

三、报名流程1. 团队组建：参赛选手需自行组队，一支队伍由3名本科生学生组成，可来自同一学校或不同学校。

每个学校可组建多支队伍参赛。

2. 填写报名信息：队长需要负责向组委会提交报名信息，包括参赛队伍的名称、队员姓名、联系方式等。

报名信息需真实准确，一经提交无法更改。

3. 缴纳报名费：参赛队伍需按照规定时间缴纳相应的报名费。

报名费用将用于竞赛组织和赛事奖励等方面的支出。

4. 接收竞赛资料：组委会将会在报名截止后，向报名队伍发送竞赛相关资料，包括竞赛题目、解题要求、提交方式等。

参赛队伍需按照要求准确完成竞赛作品，并在规定时间内上交。

5. 赛事答辩：预赛、复赛和决赛的答辩环节将由组委会负责组织。

参赛队伍需按照规定时间和地点参加答辩，对自己的作品进行展示、解释和辩论。

四、总结全国数学建模竞赛是培养和选拔数学建模能力学生的重要渠道。

大学生数学建模协会第一届数独大赛赛事流程一、比赛时间初赛时间：4月18日晚上19点，4月19日晚上20点决赛时间：4月25日晚上19点30分赛前解说：19:00—19:30（初赛）主持比赛：19:30—19:35比赛时间：19:35—20:25比赛地点：会在比赛前一天告知大家二、赛题设置初赛（两轮）第一题：标准数独；第二题：变形数独；时间：40分钟；变形数独范围：对角线数独、窗口数独、乘积数独、额外区域数独、连体数独。

决赛（两轮）第一题：标准数独；第二题：变形数独；时间：50分钟变形数独范围：无马数独、斜线数独、连续数独、窗口数独、杀手数独。

评分标准：（1）每道题目答案唯一，按做题时间和准确率来评判分值，每道题数字全部正确，该题得全部分值；否则，按填对数字个数给相应比例的分数。

（2）在试题全部做对的情况下，每提前交卷一分钟加一分奖励，不足一分钟忽略不计。

（分值50分）奖项设置：（1）根据我院（数学与统计学院）的相关规定，奖项设为：一等奖：证书+奖品；（一名）二等奖：证书+奖品；（二名）三等奖：证书+奖品；（三名）（2）获奖的同学将会在我院举办的“数学文化节”上，由我院领导及各老师的见证下授予证书。

三、人员分配1. 主持人职责：主持比赛、宣布比赛规则。

2.监考收卷人员职责：负责提前收卷，监督考场秩序。

3.阅卷人员职责：判卷评分。

四、物料准备1.协会需准备：答题纸、计时器、粉笔、板擦；2.参赛者准备：一支红色签字笔、一支铅笔、一块橡皮；五、主持辞（参考）赛前：各位参赛者，大家晚上好！今天晚上将进行第一届由挂靠于数学与统计学院的大学生数学建模协会举办的数独挑战赛初赛（决赛）。

在比赛的过程中，请场内的所有人员请保持赛场的安静，关闭您的通讯工具或调成静音状态。

给所有选手提供良好的竞赛环境。

下面请工作人员就位，将初赛的答题纸发到每名选手的桌上。

在比赛宣布正式开始前请不要在答题纸上涂写。

听到比赛结束的信号请停止答题，等待工作人员收回您的试卷，再离开座位休息。

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。

学校数学模型竞赛策划与参赛技巧学校数学模型竞赛是提高学生数学建模能力和创新思维的重要途径之一。

参与数学模型竞赛不仅可以培养学生的团队合作能力和问题解决能力，还可以拓宽学生的数学知识广度和深度。

本文将介绍学校数学模型竞赛的策划与参赛技巧，帮助参赛者取得更好的成绩。

一、策划阶段1. 选择合适的团队成员在参加数学模型竞赛之前，首先需要选择合适的团队成员。

建议选择各方面素质较高的同学，包括数学基础扎实、逻辑思维严谨、表达能力较强等。

同时，团队成员之间的合作默契度也需要考虑。

一个团队的成功与否很大程度上取决于成员之间的合作。

2. 熟悉竞赛规则与要求在策划阶段，了解竞赛的规则与要求非常关键。

参赛者应仔细阅读竞赛相关文件，了解评分方式、参赛时间、题目类型等信息。

只有深入理解竞赛规则，才能有针对性地进行备战和准备。

3. 制定合理的比赛计划建议参赛团队提前制定合理的比赛计划。

比赛计划应包括准备时间的安排、每个阶段的任务分配等。

充分合理的安排时间，可以提高团队的效率，确保每个成员都能有充足的准备时间。

二、参赛技巧1. 学习数学建模的基本方法和技巧在数学模型竞赛中，了解基本的建模方法和技巧是非常重要的。

参赛者应该熟悉不同类型的数学模型，掌握不同问题的解题思路和方法。

可以通过学习和练习相关的数学建模书籍和材料，提高自己的建模能力。

2. 培养团队合作精神数学模型竞赛往往是团队合作进行的，团队之间的合作默契度决定着最终的成绩。

参赛者应该注重培养团队合作精神，尊重每个成员的意见和贡献。

在团队中，大家应该相互支持、协作，共同解决问题。

3. 提高数学知识的广度和深度数学模型竞赛对参赛者的数学知识有较高的要求。

参赛者应该注重提高数学知识的广度和深度，尤其是数学基础知识。

可以通过参加数学培训班、积极参与数学科研等方式，提高自己的数学素养。

4. 注重培养解题思维和创新能力在数学模型竞赛中，解题思维和创新能力是非常重要的。

参赛者应该培养解决问题的思维模式和方法，注重培养自己的创新能力。

认证杯数学建模流程一、组队。

数学建模比赛一般是团队作战呢。

找队友可太重要啦，就像找一起闯关的小伙伴。

要找那种和自己互补的队友哦。

比如说，有人数学特别好，计算能力超强，那他就负责建模过程中的算法部分；有人编程厉害，像个电脑小天才，那就让他搞定编程实现模型的事儿；还有人文字表达能力出众，写起东西来文思泉涌，那撰写论文就交给他啦。

而且队友之间要合得来，要是整天闹别扭，那可没法好好搞建模啦。

大家要像一家人一样，互相包容、互相帮助，有问题一起商量着来。

二、选题。

选题就像是在好多神秘宝盒里挑一个最有吸引力的。

要综合考虑好多因素呢。

一方面要看看自己团队的优势在哪里，如果团队里有生物相关专业的小伙伴，那选生物数学相关的题目可能就比较顺手。

另一方面，也要看看题目的难度，要是题目超级难，像个大怪兽，可能做起来就会很吃力。

不过有时候也不能光挑简单的，太简单的题目可能大家都选，竞争也激烈呀。

可以先把所有题目都看一遍，然后大家一起讨论，说说自己的想法，说不定哪个小伙伴就突然有了个超级棒的灵感呢。

三、查阅资料。

这就像是寻宝的过程。

在确定了题目之后，就要开始找各种各样的资料啦。

可以去图书馆，图书馆就像一个知识的大宝藏库，在书架之间穿梭，说不定就能找到特别有用的书籍。

还可以在网上找资料，知网之类的学术网站就像一个装满智慧珍珠的大海，不过要注意分辨信息的真假哦。

有时候一些不太知名的论坛或者博客也可能藏着意想不到的宝贝呢。

大家要把找到的资料都汇总起来，然后一起研究，把有用的部分挑出来，就像从沙子里淘出金子一样。

四、建立模型。

这可是数学建模的核心部分啦。

就像盖房子要先搭好框架一样，我们要根据题目的要求和收集到的资料建立一个合适的模型。

这个模型可能是基于数学公式的，也可能是一种算法结构。

在建立模型的时候，要多思考，多尝试。

如果一种方法不行，就换一种，不要死脑筋。

而且要考虑模型的合理性和实用性，不能搞一个超级复杂但是根本不实用的模型出来。

数学建模竞赛实施方案一、竞赛目的提高学生运用数学知识和计算机综合解决实际问题的能力；增强团队意识，激发创新精神；选拔队员参加全国大学生数学建模竞赛；为我校学生参与科技创新活动提供一个有效的渠道。

二、竞赛内容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。

修完普通高校公共数学课程，具有一定的计算机知识基础的学生均可报名参赛。

题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造性。

参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、算法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、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精炼性为主要标准。

三、参赛对象我校在读本、专科生、硕士研究生、博士研究生四、竞赛形式、规则和纪律预赛：采用笔试的形式进行，竞赛内容由理学院数学系、数学建模协会命题，理学院团委、学生会组织比赛。

比赛选出优秀队员，由数学建模协会、理学院数学系协助组队参加决赛。

决赛：1.竞赛题目分A、B、C三题，各参赛队可任选一题。

试题将在比赛开始时在我校团委、理学院及数学建模协会网站同时公布, 本次活动的技术网站：2.时间安排：●比赛开始时间：2006年5月4日，上午8：00●比赛结束时间：2006年5月7日，上午10：00●比赛共为连续的72小时，比赛结束时各参赛队应在规定时间地点提交答卷（论文一篇）3.竞赛以代表队形式参加。

每支代表队由三人组成。

竞赛地点由每个代表队自行确定，比赛结果以论文形式（一份）, 交到东教三楼理学院数学建模基地。

最迟交卷时间的不超过5月7日中午12:00，逾期试卷视为无效。

4.竞赛期间参赛队员可以查阅图书资料、使用计算机及相关软件，在国际互联网上浏览，但不得与队外任何人（包括在网上）讨论，一经发现论文作废，取消参赛资格。

5.有参加cumcm和mcm经历的同学不得参赛，可以以adviser身份对参赛者进行指导，违规参赛者，不接收报名五、报名方式凡报名者都需填写报名表（可从理学院网站下, 或到所在学院团委学工办，西院东教三楼理学院学工办领取）。

数学建模竞赛时应该按什么步骤去
做？
我们国家的大学生数学建模比赛大约在每年的9月份的第二个周末
进行，为期三天。

需要三个同学组成一个队，在三天的比赛期限内，选择一个题目进行做答。

最后的解答以论文形式上交所在省的数学建模委员会评审，然后在参加国家的评审。

按照我带队的经验，以下是时间分配，仅供参考！
1thday：上午：分析题目，查找资料，最好分头查找，有去图书馆查找纸质资料的，有在网络上查找电子资料的，另外有一个人主控；中午之前汇总所有的信息，再分析；
下午：确定题目，三个人完全开放的交流，所有的问题都放到桌面上来，最晚晚饭前确定题目；
晚上：将所确定题目的所有难点和关键点都找出来；分析所确定题目应该分几步，确定每一步的关键；确定所需要的参考文献的大概范围；也可以画出流程图；
2thday：上午：建立第一步的数学模型，即初步模型，力求没有瑕疵，把所有问题和疑点消灭在一开始，初步模型是整个过程最重要的，一旦发生错误将会面临推倒重来的尴尬局面；
下午：求解初步模型，主要是计算机实现；注意结果的解释、优化及模型的推广；
晚上：根据结果对初步模型进行修改，同时，有一个同学开始写论文，输入公式等等；
3thday：上午：完成所有步骤的数学模型的建立、检验等；给出所有步骤的结果，检验结果的正确性和可靠性；
下午：按照初步拟定的流程图检查所有的过程是否有遗漏；完成论文；晚上：撰写摘要，修改论文及摘要；
4thday：早晨8:00上交论文。

这只是一个初步的安排计划，另外会随着题目的繁简程度和难易程度进行微调，希望你能参加数学建模比赛，并取得好成绩！。

数学建模做题流程总结一、组队。

数学建模不是一个人的战斗，那得找小伙伴一起呀。

找队友可不能马虎，就像找对象似的。

得找有不同专长的人，比如说有人数学特别好，那计算啊、推导公式啥的就靠他啦；有人计算机编程厉害，像Matlab、Python这些软件玩得溜，处理数据、跑模型就交给他；还有人文字表达能力强，最后写论文的时候就靠他把咱们的成果清晰漂亮地呈现出来。

而且队友之间得合得来，要是整天吵架，那这建模可没法做了。

大家互相了解彼此的优缺点，在组队的时候就得商量好，谁负责啥，这样后面做事才有效率嘛。

二、选题。

选题就像在商场里挑衣服，要挑个适合自己的。

题目类型可多了去了，有优化类的、预测类的、评价类的等等。

那怎么选呢？一方面得看自己团队的实力，要是对某个领域比较熟悉，那就优先考虑相关的题目。

另一方面呢，也得看看题目给的数据是不是齐全，要是数据都找不着，那做起来可费劲了。

有时候，看到一个题目，感觉似曾相识，好像自己学过相关的知识，或者做过类似的小项目，那就像发现了宝藏一样，这个题目可能就是个不错的选择。

三、模型建立。

这可是数学建模的核心部分。

咱们得把实际问题转化成数学模型，这就好比把一团乱麻捋成一根根整齐的线。

要根据题目的类型和已知条件，从自己的知识库里找出合适的模型。

比如说，如果是预测销售量，可能线性回归模型就挺合适；要是资源分配的问题，线性规划模型说不定就能派上用场。

在建立模型的时候，可不能生搬硬套，要根据实际情况做一些调整和改进。

有时候可能一个模型还不够，得把几个模型组合起来用，就像搭积木一样，一块一块拼起来，让这个模型更符合问题的要求。

四、数据处理。

数据就像做菜的食材，得处理好了才能下锅。

数据来源可多了，有从网上找的，有从实际调研来的。

但是这些数据可能不干净，有错误的、有重复的，这时候就得用一些方法把数据清洗一下。

像Excel就有很多好用的功能可以用来初步处理数据。

要是数据量特别大，就得靠编程软件了。

处理好的数据要能为模型所用，要是数据和模型不匹配，那就像鞋子不合脚一样，走起来可难受了。