數學建模怎麼准備

Ⅰ 數學建模的七個步驟

數學建模（mathematical modeling）就是通過建立數學模型來解決各種實際問題的方法。數學建模沒有固定的格式和標准，也沒有明確的方法，通常有6個步驟：

明確問題
合理假設
搭建模型
求解模型
分析檢驗
模型解釋
1、明確問題

數學建模所處理的問題通常是各領域的實際問題，這些問題本身往往含糊不清，難以直接找到關鍵所在，不能明確提出該用什麼方法。因此建立模型的首要任務是辨明問題，分析相關條件和問題，一開始盡可能使問題簡單，然後再根據目的和要求逐步完善。

2、合理假設

作出合理假設，是建模的一個關鍵步驟。一個實際問題不經簡化、假設，很難直接翻譯成數學問題，即使可能也會因其過於復雜而難以求解。因此，根據對象的特徵和建模的目的，需要對問題進行必要合理地簡化。

合理假設的作用除了簡化問題，還對模型的使用范圍加以限定。

作假設的依據通常是出於對問題內在規律的認識，或來自對數據或現象的分析，也可以是兩者的綜合。作假設時，既要運用與問題相關的物理、化學、生物、經濟、機械等專業方面的知識，也要充分發揮想像力、洞察力和判斷力，辨別問題的主次，盡量使問題簡化。

為保證所作假設的合理性，在有數據的情況下應對所作的假設及假設的推論進行檢驗，同時注意存在的隱含假設。

3、搭建模型

搭建模型就是根據實際問題的基本原理或規律，建立變數之間的關系。

要描述一個變數隨另一個變數的變化而變化，最簡單的方法是作圖，或者畫表格，還可以用數學表達式。在建模中，通常要把一種形式轉換成另一種形式。將數學表達式轉換成圖形和表格較容易，反過來則比較困難。

用一些簡單典型函數的組合可以組成各種函數形式。使用函數解決具體的實際問題，還比須給出各參數的值，尋求這些參數的現實解釋，往往可以抓住問題的一些本質特徵。

4、求解模型

對模型的求解往往涉及不同學科的專業知識。現代計算機科學的發展提供了強有力的輔助工具，出現了很多可進行工程數值計算和數學推導的軟體包和模擬工具，熟練掌握數學建模的模擬工具可大大增強建模能力。

不同數學模型的求解難易不同，一般情況下很多實際問題不能求出解析解，因此需要藉助計算機用數值的方法來求解，在編寫代碼之前要明確演算法和計算步驟，弄清初始值、步長等因素對結果的影響。

5、分析檢驗

在求出模型的解後，必須對模型和「解」進行分析，模型和解的適用范圍如何，模型的穩定性和可靠性如何，是否到達建模目的，是否解決了問題？

數學模型相對於客觀實際不可避免地會帶來一定誤差，一方面要根據建模的目的確定誤差的允許范圍，另一方面要分析誤差來源，想辦法減小誤差。

一般誤差有以下幾個來源，需要小心分析檢驗：

模型假設的誤差：一般來說模型難以完全反映客觀實際，因此需要做不同的假設，在對模型進行分析時，需要對這些假設小心檢驗，分析比較不同假設對結果的影響。
求近似解方法的誤差：一般來說很難得到模型的解析解，在採用數值方法求解時，數值計算方法本身也會有誤差。這類誤差許多是可以控制的。
計算工具的舍入誤差：在用計算器或計算機進行數值計算時，都不可避免由於機器字長有限而產生舍入誤差，如果進行了大量運算，這些誤差的積累是不可忽視的。
數據的測量誤差：在用感測器、調查問卷等方法獲得數據時，應注意數據本身的誤差。
6、模型解釋

數學建模的最後階段是用現實世界的語言對模型進行翻譯，這對使用模型的人深入了解模型的結果是十分重要的。模型和解是否有實際意義，是否與實際證據相符合。這一步是使數學模型有實際價值的關鍵一步。

相關閱讀

數學模型和數學建模介紹

數學建模常用的

Ⅱ 初學者，數學建模需要准備些什麼東西

數學建模應當掌握的十類演算法
‍‍ 1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算 法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法） 2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要 處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具） 3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題 屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、 Lingo軟體實現） 4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉 及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備） 5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計 中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中） 6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是 用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實 現比較困難，需慎重使用） 7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽 題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好 使用一些高級語言作為編程工具） 8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只 認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非 常重要的） 9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常 用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調 用） 10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該 要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab 進行處理）
數學建模資料
競賽參考書
l、中國大學生數學建模競賽，李大潛主編，高等教育出版社(1998)． 2、大學生數學建模競賽輔導教材，(一)(二)(三)，葉其孝主編，湖南教育 出版社(1993，1997，1998)． 3、數學建模教育與國際數學建模競賽 《工科數學》專輯，葉其孝主編， 《工科數學》雜志社，1994)．
國內教材、叢書
1、數學模型，姜啟源編，高等教育出版社(1987年第一版，1993年第二版，2003年第三版；第一版在 1992年國家教委舉辦的第二屆全國優秀教材評選中獲"全國優秀教材獎")． 2、數學模型與計算機模擬，江裕釗、辛培情編，電子科技大學出版社，(1989)． 3、數學模型選談(走向數學從書)，華羅庚，王元著，王克譯，湖南教育出版社；(1991)． 4、數學建模--方法與範例，壽紀麟等編，西安交通大學出版社(1993)． 5、數學模型，濮定國、 田蔚文主編，東南大學出版社(1994)． 6..數學模型，朱思銘、李尚廉編，中山大學出版社，(1995) 7、數學模型，陳義華編著，重慶大學出版社，(1995) 8、數學模型建模分析，蔡常豐編著，科學出版社，(1995)． 9、數學建模競賽教程，李尚志主編，江蘇教育出版社，(1996)． 10、數學建模入門，徐全智、楊晉浩編，成都電子科大出版社，(1996). 11、數學建模，沈繼紅、施久玉、高振濱、張曉威編，哈爾濱工程大學出版社，(1996). 12、數學模型基礎，王樹禾編著，中國科學技術大學出版社，(1996). 13、數學模型方法，齊歡編著，華中理工大學出版社，(1996)． 14、數學建模與實驗，南京地區工科院校數學建模與工業數學討論班編，河海大學 出版社，(1996)． 15、數學模型與數學建模，劉來福、曾文藝編，北京師范大學出版杜(1997)． 16. 數學建模，袁震東、洪淵、林武忠、蔣魯敏編，華東師范大學出版社. 17、數學模型，譚永基，俞文吡編，復旦大學出版社，(1997)． 18、數學模型實用教程，費培之、程中瑗層主編，四川大學出版社，(1998)． 19、數學建模優秀案例選編(工科數學基地建設叢書)，汪國強主編，華南理工大學出版社，(1998)． 20、經濟數學模型(第二版)(工科數學基地建設叢書)，洪毅、賀德化、昌志華 編著，華南理工大學出版社，(1999)． 21、數學模型講義，雷功炎編，北京大學出版社(1999)． 22、數學建模精品案例，朱道元編著，東南大學出版社，(1999)， 23、問題解決的數學模型方法，劉來福，曾文藝編著、北京師范大學出版社，(1999)． 24、數學建模的理論與實踐，吳翔，吳孟達，成禮智編著，國防科技大學出版社， (1999)． 25、數學建模案例分析，白其嶺主編，海洋出版社，(2000年，北京)． 26、數學實驗(高等院校選用教材系列)，謝雲蓀、張志讓主編，科學出版社，(2000)． 27、數學實驗，傅鵬、龔肋、劉瓊蓀，何中市編，科學出版社，(2000)． 28、數學建模與數學實驗，趙靜、但琦編，高等教育出版社，(2000).
國外參考書(中譯本)
1、數學模型引論， E．A。Bender著，朱堯辰、徐偉宣譯，科學普及出版社(1982). 2、數學模型，[門]近藤次郎著，官榮章等譯，機械工業出版社，(1985)． 3、微分方程模型，(應用數學模型叢書第1卷)，[美]W．F．Lucas主編，朱煜民等 譯，國防科技大學出版社，(1988)． 4、政治及有關模型，(應用數學模型叢書第2卷)，[美W．F．Lucas主編，王國秋 等譯，國防科技大學出版社，(1996)． 5、離散與系統模型，(應用數學模型叢書第3卷)，[美w．F．Lucas主編，成禮智 等譯，國防科技大學出版社，(1996)． 6、生命科學模型，(應用數學模型叢書第4卷)，[美1W．F．Lucas主編，翟曉燕等 譯，國防科技大學出版社，(1996)． 7、模型數學--連續動力系統和離散動力系統，[英1H．B．Grif6ths和A．01dknow 著，蕭禮、張志軍編譯，科學出版社，(1996)． 8、數學建模--來自英國四個行業中的案例研究，(應用數學譯叢第4號)， 英]D．Burglles等著，葉其孝、吳慶寶譯，世界圖書出版公司，(1997)
專業性參考書
(這方面書籍很多，僅列幾本供參考) ： 1、水環境數學模型，[德]W．KinZE1bach著，楊汝均、劉兆昌等編纂，中國建築工 業出版社，(1987)． 2、科技工程中的數學模型，堪安琦編著，鐵道出版社(1988) 3、生物醫學數學模型，青義學編著，湖南科學技術出版杜(1990)． 4、農作物害蟲管理數學模型與應用，蒲蟄龍主編，廣東科技出版社(1990)． 5、系統科學中數學模型，歐陽亮編著， E山東大學出版社，(1995)． 6、種群生態學的數學建模與研究，馬知恩著，安徽教育出版社，(1996) 7、建模、變換、優化--結構綜合方法新進展，隋允康著，大連理工大學出版社， (1986) 8、遺傳模型分析方法，朱軍著，中國農業出版社(1997)． (中山大學數學系王壽松編輯，2001年4月)
過程
模型准備
了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。
模型假設
根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立
在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構（盡量用簡單的數學工具）。
模型求解
利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（或近似計算）。
模型分析
對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗
將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，再次重復建模過程。
模型應用
應用方式因問題的性質和建模的目的而異。

1、努力學習數學知識，完善自己的知識體系，尤其是與數學相關的知識體系，比如高等數學、工程數學和應用數學的相關知識；
2、擴充自己的知識面，你可以看到很多賽題都是很現實的社會熱點問題，相關的背景知識是非常必要的；
3、多看一些案例分析的教程，在學習案例分析時的注意點是：如何考慮現實問題中的各個因素，綜合運用所學知識，建立適當的模型；如何進行模型的優化；如何求解模型；如何解釋模型的解。
還要逐步去理解數學建模中最難的三個問題，1、如何用學到的數學思想來表述所面對的問題，所謂的建模。2、應用學到的數學知識解剛剛建立的數學模型，並進行優化。3、將剛剛得到的數學上的解解釋為現實問題中的現象或者是方法。這三個過程體現了一個「現實——>數學——>現實」的一個過程。這其實就是最難的地方。這需要你首先了解面臨的實際問題，然後從現實中轉入數學，再從數學中跳出來回到現實。
4、說到matlab，我建議你借一本matlab手冊做參考書就行了！畢竟matlab只是實現你數學模型的基礎，這不是說matlab不重要，其實matlab也很重要！
祝你快樂！

Ⅲ 數學建模需要怎樣的准備

需要的准備比較多。首先得心理上要有迎接困難的准備；其次，要加緊學習數學建模所需的各類電腦軟體和程序的編寫，做到心中有數；最後，平時多看點別人的優秀建模論文，借鑒別人好的經驗和做法。

Ⅳ 數學建模的步驟

數學建模的主要步驟:

第一、 模型准備
首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。

第二、 模型假設
根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建

模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以

高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應

盡量使問題線性化、均勻化。

第三、 模型構成
根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間

的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老

人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱

大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工

具愈簡單愈有價值。

第四、模型求解
可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，

特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計

算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。

第五、模型分析
對模型解答進行數學上的分析。"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不?quot;，能否對模型結果作

出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差

分析，數據穩定性分析。

數學建模採用的主要方法有：

（一）、機理分析法：根據對客觀事物特性的認識從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模

型。
1、比例分析法：建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法。
2、代數方法：求解離散問題（離散的數據、符號、圖形）的主要方法。
3、邏輯方法：是數學理論研究的重要方法，對社會學和經濟學等領域的實際問題，在決策，對策

等學科中得到廣泛應用。
4、常微分方程：解決兩個變數之間的變化規律，關鍵是建立「瞬時變化率」的表達式。
5、偏微分方程：解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律。

（二）、數據分析法：通過對量測數據的統計分析，找出與數據擬合最好的模型

1、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由

於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
2、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
3、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由

於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
4、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。

（三）、模擬和其他方法
1、計算機模擬（模擬）：實質上是統計估計方法，等效於抽樣試驗。①離散系統模擬，有一組狀

態變數。②連續系統模擬，有解析表達式或系統結構圖。
2、因子試驗法：在系統上作局部試驗，再根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需的模型結構

。
3、人工現實法：基於對系統過去行為的了解和對未來希望達到的目標，並考慮到系統有關因素的

可能變化，人為地組成一個系統。
希望能解決您的問題。

Ⅳ 數學建模大賽0基礎大約需要准備多久

需要准備三個月時間最少，因為需要熟悉比賽的整個流程，還要提高相對的理論知識儲備。

賽前准備：

1、堅定參加數學建模競賽的決心，擺正競賽的目的。參見任何一種競賽，拿到名次真的是其次的事情，關鍵是能通過競賽學到知識，交到朋友。所以擺正態度，堅定決心。

2、組隊。數學建模競賽一般要求三人組成一隊，以隊為單位參見競賽，所以找到志同道合的又很給力的隊友，是比賽成功關鍵的一步。在選擇隊友時，最好考慮學習能力、積極性、耐性等多個因素，如果你的隊友半途而廢了，真的會很讓人生氣。

3、做好分工。組隊結束後，就得根據每個人的特點做分工了。數學建模就是一個考察分工協作的競賽，好的分工做起事來回事半功倍。三個人一般分工是這樣的，一個主論文、一個主編程、一個主演算法。根據隊員的特點，開會討論確定分工。

4、比賽報名，非常重要的步驟。只有報名了，才有資格參加競賽。根據你選擇的競賽，關注競賽官網報名信息，及時報名。

全國大學生數學建模競賽：

全國大學生數學建模競賽創辦於1992年，每年一屆，已成為全國高校規模最大的基礎性學科競賽，也是世界上規模最大的數學建模競賽。

2018年，來自全國34個省/市/區（包括香港、澳門和台灣）及美國和新加坡的1449所院校/校區、42128個隊（本科38573隊、專科3555隊）、超過12萬名大學生報名參加本項競賽。

Ⅵ 數學建模怎麼准備

我給你的建議是:
1、努力學習數學知識，完善自己的知識體系，尤其是與數學相關的知識體系，比如高等數學、工程數學和應用數學的相關知識;
2、擴充自己的知識面，你可以看到很多賽題都是很現實的社會熱點問題，相關的背景知識是非常必要的;
3、多看一些案例分析的教程，在學習案例分析時的注意點是:如何考慮現實問題中的各個因素，綜合運用所學知識，建立適當的模型;如何進行模型的優化;如何求解模型;如何解釋模型的解。
還要逐步去理解數學建模中最難的三個問題，1、如何用學到的數學思想來表述所面對的問題，所謂的建模。2、應用學到的數學知識解剛剛建立的數學模型，並進行優化。3、將剛剛得到的數學上的解解釋為現實問題中的現象或者是方法。這三個過程體現了一個「現實-->數學-->現實」的一個過程。這其實就是最難的地方。這需要你首先了解面臨的實際問題，然後從現實中轉入數學，再從數學中跳出來回到現實。
當然，還有一個主要的就是多向參加過的老隊員學習，多跟老師溝通!

Ⅶ 五一數學建模競賽，菜鳥需要做好哪些知識准備

多看一些例題，增強自己的經驗，同時也是要夯實自己的基礎。

建模比賽是對數學愛好者的一個比賽，但是這個比賽也是需要有很強的思維能力。數學本身就是一門思維要求很強的學科，同時數學也是一門非常好用的工具，其它的行業都是需要用到數學。

知識是基礎，其它的經驗和一些外在經驗的補充都是很有幫助的。在比賽前也是要調整好自己的心態，雖然自己有很多的東西還沒有搞懂，但是自己已經有一部分充足的知識來應對這次的比賽，相信自己。

Ⅷ 數學建模怎麼建立模型

1、模型准備

首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。

2、模型假設

根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應盡量使問題線性化、均勻化。

3、模型構成

根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間的等式關系或其它數學結構。

這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工具愈簡單愈有價值。

4、模型求解

可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。

5、模型分析

對模型解答進行數學上的分析。能否對模型結果作出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論哪種情況都需進行誤差分析，數據穩定性分析。

6、模型檢驗

把數學上分析的結果翻譯回到現實問題，並用實際的現象、數據與之比較，檢驗模型的合理性和適用性。

7、模型應用

取決於問題的性質和建模的目的。

Ⅸ 數學建模怎麼准備

我給你的建議是：
1、努力學習數學知識，完善自己的知識體系，尤其是與數學相關的知識體系，比如高等數學、工程數學和應用數學的相關知識；
2、擴充自己的知識面，你可以看到很多賽題都是很現實的社會熱點問題，相關的背景知識是非常必要的；
3、多看一些案例分析的教程，在學習案例分析時的注意點是：如何考慮現實問題中的各個因素，綜合運用所學知識，建立適當的模型；如何進行模型的優化；如何求解模型；如何解釋模型的解。
還要逐步去理解數學建模中最難的三個問題，1、如何用學到的數學思想來表述所面對的問題，所謂的建模。2、應用學到的數學知識解剛剛建立的數學模型，並進行優化。3、將剛剛得到的數學上的解解釋為現實問題中的現象或者是方法。這三個過程體現了一個「現實——>數學——>現實」的一個過程。這其實就是最難的地方。這需要你首先了解面臨的實際問題，然後從現實中轉入數學，再從數學中跳出來回到現實。
當然，還有一個主要的就是多向參加過的老隊員學習，多跟老師溝通！

Ⅹ 數學建模大賽0基礎大約需要准備多久

需要准備三個月時間最少，因為需要熟悉比賽的整個流程，還要提高相對的理論知識儲備。

賽前准備

1、堅定參加數學建模競賽的決心，擺正競賽的目的。參見任何一種競賽，拿到名次真的是其次的事情，關鍵是能通過競賽學到知識，交到朋友。所以擺正態度，堅定決心。

2、組隊。數學建模競賽一般要求三人組成一隊，以隊為單位參見競賽，所以找到志同道合的又很給力的隊友，是比賽成功關鍵的一步。在選擇隊友時，最好考慮學習能力、積極性、耐性等多個因素，如果你的隊友半途而廢了，真的會很讓人生氣。

3、做好分工。組隊結束後，就得根據每個人的特點做分工了。數學建模就是一個考察分工協作的競賽，好的分工做起事來回事半功倍。三個人一般分工是這樣的，一個主論文、一個主編程、一個主演算法。根據隊員的特點，開會討論確定分工。

4、比賽報名，非常重要的步驟。只有報名了，才有資格參加競賽。根據你選擇的競賽，關注競賽官網報名信息，及時報名。

5、搜尋往年該比賽的優秀論文五篇左右，認真讀讀，深入研究，總結經驗。

6、配置電腦。比賽過程中會用到Matlab、word、Ps等軟體，要實現配置好，爭取全隊人員都使用同一版本的軟體，便於移交。保持良好的身體狀態，等待比賽的到來。