怎么准备研究生数学建模比赛

⑴ 数学建模竞赛流程

1、组队:大学生以队为单位参赛，每队3人（须属于同一所学校），专业不限。竞赛分本科、专科两组进行，本科生参加本科组竞赛，专科生参加专科组竞赛（也可参加本科组竞赛），研究生不得参加。每队可设一名指导教师。

2、做题：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，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过高等学校的数学课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。

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、计算方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清晰程度为主要标准。

3、评奖:各赛区组委会聘请专家组成评阅委员会，评选本赛区的一等、二等、三等奖，获奖比例一般不超过三分之一，其余凡完成合格答卷者可获得成功参赛奖。

(1)怎么准备研究生数学建模比赛扩展阅读：

数学建模赛题题型结构形式有三个基本组成部分：

一、实际问题背景

1. 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。

2. 一般都有一个比较确切的现实问题。

二、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。

⑵ 参加全国大学生数学建模竞赛 有什么步骤

1、校内组织数学建模竞赛

2、准备参加全国比赛

3、参加全国数学建模大赛

⑶ 如何入门参与数学建模

1、数学只是数模的基础，如果有心随时都可以2、具体步骤：做数模说是三个方向，但是最好都要了解各个方向，比如说，你提出了这个建模思路，结果主要负责写论文的人不清楚，也就很失败了。a、主要负责建模人最好是思维活跃些，前期主要收集建模书籍，熟悉那些建模思路（这个需要大量阅读获得国家奖的那些论文），最好有意识的自己去做。b、主要负责编程人员：matlAB或者C、C++都可以，matlAB更方便图形和公式处理，最好是精通的，这个程序简单效果明显，只要花时间去琢磨应该没问题的（推荐）。C语言就要看自己的本事了，最后写论文的时候附程序会占用很大的篇幅。c、论文：主要是学习论文格式，以及论文排版，文字功底要好，因为最后呈现给评审老师的就只有一个论文，所以说论文很重要的一个环节。3、总的说来，需要恒心，前期的准备工作要到位，要不然真正数模大赛的时候就只有抄别人的论文了。（一般情况下：校级数模，网上都会有有相关文献，自己整合资源就行；国家级的需要稍高些，要有亮点，国家一二奖需要现场答辩）—————真正数模比赛时，时间是很紧的。4这个要看自己的规划，如果本科毕业就工作，个人认为没必要去瞎折腾这些，如果你有这个时间和恒心，还不如学好你的本专业，多去做几个项目课题，这个在找工作的时候还有用的多（个人经历：本人在校期间侥幸获得国家二等奖，可是找工作时基本没什么用，没有几个HR数学感兴趣，如果真的问道，也只是让你说下这过程中遇到什么困难，怎么克服的，最后结果怎么样——真的需要，这些可以随便编了，呵呵）————如果是选择考研这个还是很有帮助的：在我们学校拿到国家二等奖就可以保研（各个学校不同），而且研究生主要是科研，所以还是很在乎这块的。至于得奖方面，如果你真的去努力了，这个大可放心。暂时就这些吧，以前就被数模折腾够了，要写的太多了。希望对你有用，如果有需要在联系。

⑷ 全国数学建模竞赛 需要做哪些准备

1.具备必要的基础知识。

特别向你提醒，现在工科生应（考研）试教学已经删去的全部数值方法，实际上很重要，课堂上学的都是解析解。实际问题中哪有这回事？

还有问题必须具备“统计”、“偏微分方程”的基本知识。

2.理清问题主线，学会化繁为简。

实际问题提炼为数学问题，也许不难，但是必须是能解（精确或近似）的。
因为数学问题有“有解的”也有“无解的”，“有解的”问题有“能（解析）解”的有“不能（解析）解”的。

非线性问题考虑线性化，离散问题连续化，多因素问题单因素化（利用偏导数求多元函数极值就是一种典型的处理方法）。

有时由于问题给出的条件太少，你可以适当合理补充某些条件。在高等数学里，这是绝对不允许的。

还会由于问题给出的条件太多了，往往是矛盾的（互不相容的），在高等数学里只要回答“本题无解”就可以了，但是数学模型一定要你解出来，你就可以忽略某些次要因素。

3.工业、工程背景大多并不复杂，专业名词其实也很简单，很容易闹明白。脑子清醒灵活一点就行。

⑸ 参加数学建模大赛需要大概要掌握哪些方面的知识

数学建模竞赛的内容：

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，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创造能力。参赛者应根据题目要求，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、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。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。

数学建模大赛步骤：

建模是一个非常复杂和创造性的工作。现实世界中的事物是如此的多样化和繁杂，以至于不可能指定如何使用一些规则和规则来构建各种模型。下面是对建模的一般步骤和原则的概括总结：

1、模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确课题的要求，收集各种必要的信息。

2、模型假设：为了使用数学方法，通常需要对问题做出合理的假设，突出问题的主要特征，忽略问题的次要方面。

3、模型组成：根据所做的假设和事物之间的关系，构造出各量之间的关系，构成问题。

4、模型求解：利用已知的数学方法来求解前一步得到的数学问题，往往需要进一步的简化或假设。对于数学问题，要尽可能小心地使用简单的数学工具。

⑹ 数学建模美赛怎样准备最有效的啊

你可以趁着寒假把matlab软件基础学习一下，开学后在学学lingo和spss，会这三个软件，建模足够了。你们组三个人，你应该大致定一个方向，就是你在你们组负责干什么的，去年我是负责编程的。说到注意的事项，那就是你要多读几篇往年的一等奖论文，在大学生数学建模组委会网站上能下载到。其实国一的论文和省一的论文有的思路都一样，但能拿国一是因为在写作时注意里题目要求里的细节，比如，题目中含糊的地方，你在做题时要给出假设才能有结果，所以你应该把你的假设都在论文中说明。需要看的模型，我想就是 排队论 时间排序法 主成分分析 回归分析 还有看不到的就等着比赛时去找资料吧。美赛应该还在网上找个比较好的翻译工具吧。我九月份比赛国赛二等奖，希望能够帮到你。想问一下你是大几的啊？

⑺ 数学建模大赛0基础大约需要准备多久

需要准备三个月时间最少，因为需要熟悉比赛的整个流程，还要提高相对的理论知识储备。

赛前准备

1、坚定参加数学建模竞赛的决心，摆正竞赛的目的。参见任何一种竞赛，拿到名次真的是其次的事情，关键是能通过竞赛学到知识，交到朋友。所以摆正态度，坚定决心。

2、组队。数学建模竞赛一般要求三人组成一队，以队为单位参见竞赛，所以找到志同道合的又很给力的队友，是比赛成功关键的一步。在选择队友时，最好考虑学习能力、积极性、耐性等多个因素，如果你的队友半途而废了，真的会很让人生气。

3、做好分工。组队结束后，就得根据每个人的特点做分工了。数学建模就是一个考察分工协作的竞赛，好的分工做起事来回事半功倍。三个人一般分工是这样的，一个主论文、一个主编程、一个主算法。根据队员的特点，开会讨论确定分工。

4、比赛报名，非常重要的步骤。只有报名了，才有资格参加竞赛。根据你选择的竞赛，关注竞赛官网报名信息，及时报名。

5、搜寻往年该比赛的优秀论文五篇左右，认真读读，深入研究，总结经验。

6、配置电脑。比赛过程中会用到Matlab、word、Ps等软件，要实现配置好，争取全队人员都使用同一版本的软件，便于移交。保持良好的身体状态，等待比赛的到来。

⑻ 初学者，数学建模需要准备些什么东西

数学建模应当掌握的十类算法
‍‍ 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） 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） 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） 6、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） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛 题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好 使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只 认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非 常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常 用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调 用） 10、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）
数学建模资料
竞赛参考书
l、中国大学生数学建模竞赛，李大潜主编，高等教育出版社(1998)． 2、大学生数学建模竞赛辅导教材，(一)(二)(三)，叶其孝主编，湖南教育 出版社(1993，1997，1998)． 3、数学建模教育与国际数学建模竞赛 《工科数学》专辑，叶其孝主编， 《工科数学》杂志社，1994)．
国内教材、丛书
1、数学模型，姜启源编，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年国家教委举办的第二届全国优秀教材评选中获"全国优秀教材奖")． 2、数学模型与计算机模拟，江裕钊、辛培情编，电子科技大学出版社，(1989)． 3、数学模型选谈(走向数学从书)，华罗庚，王元着，王克译，湖南教育出版社；(1991)． 4、数学建模--方法与范例，寿纪麟等编，西安交通大学出版社(1993)． 5、数学模型，濮定国、 田蔚文主编，东南大学出版社(1994)． 6..数学模型，朱思铭、李尚廉编，中山大学出版社，(1995) 7、数学模型，陈义华编着，重庆大学出版社，(1995) 8、数学模型建模分析，蔡常丰编着，科学出版社，(1995)． 9、数学建模竞赛教程，李尚志主编，江苏教育出版社，(1996)． 10、数学建模入门，徐全智、杨晋浩编，成都电子科大出版社，(1996). 11、数学建模，沈继红、施久玉、高振滨、张晓威编，哈尔滨工程大学出版社，(1996). 12、数学模型基础，王树禾编着，中国科学技术大学出版社，(1996). 13、数学模型方法，齐欢编着，华中理工大学出版社，(1996)． 14、数学建模与实验，南京地区工科院校数学建模与工业数学讨论班编，河海大学 出版社，(1996)． 15、数学模型与数学建模，刘来福、曾文艺编，北京师范大学出版杜(1997)． 16. 数学建模，袁震东、洪渊、林武忠、蒋鲁敏编，华东师范大学出版社. 17、数学模型，谭永基，俞文吡编，复旦大学出版社，(1997)． 18、数学模型实用教程，费培之、程中瑗层主编，四川大学出版社，(1998)． 19、数学建模优秀案例选编(工科数学基地建设丛书)，汪国强主编，华南理工大学出版社，(1998)． 20、经济数学模型(第二版)(工科数学基地建设丛书)，洪毅、贺德化、昌志华 编着，华南理工大学出版社，(1999)． 21、数学模型讲义，雷功炎编，北京大学出版社(1999)． 22、数学建模精品案例，朱道元编着，东南大学出版社，(1999)， 23、问题解决的数学模型方法，刘来福，曾文艺编着、北京师范大学出版社，(1999)． 24、数学建模的理论与实践，吴翔，吴孟达，成礼智编着，国防科技大学出版社， (1999)． 25、数学建模案例分析，白其岭主编，海洋出版社，(2000年，北京)． 26、数学实验(高等院校选用教材系列)，谢云荪、张志让主编，科学出版社，(2000)． 27、数学实验，傅鹏、龚肋、刘琼荪，何中市编，科学出版社，(2000)． 28、数学建模与数学实验，赵静、但琦编，高等教育出版社，(2000).
国外参考书(中译本)
1、数学模型引论， E．A。Bender着，朱尧辰、徐伟宣译，科学普及出版社(1982). 2、数学模型，[门]近藤次郎着，官荣章等译，机械工业出版社，(1985)． 3、微分方程模型，(应用数学模型丛书第1卷)，[美]W．F．Lucas主编，朱煜民等 译，国防科技大学出版社，(1988)． 4、政治及有关模型，(应用数学模型丛书第2卷)，[美W．F．Lucas主编，王国秋 等译，国防科技大学出版社，(1996)． 5、离散与系统模型，(应用数学模型丛书第3卷)，[美w．F．Lucas主编，成礼智 等译，国防科技大学出版社，(1996)． 6、生命科学模型，(应用数学模型丛书第4卷)，[美1W．F．Lucas主编，翟晓燕等 译，国防科技大学出版社，(1996)． 7、模型数学--连续动力系统和离散动力系统，[英1H．B．Grif6ths和A．01dknow 着，萧礼、张志军编译，科学出版社，(1996)． 8、数学建模--来自英国四个行业中的案例研究，(应用数学译丛第4号)， 英]D．Burglles等着，叶其孝、吴庆宝译，世界图书出版公司，(1997)
专业性参考书
(这方面书籍很多，仅列几本供参考) ： 1、水环境数学模型，[德]W．KinZE1bach着，杨汝均、刘兆昌等编纂，中国建筑工 业出版社，(1987)． 2、科技工程中的数学模型，堪安琦编着，铁道出版社(1988) 3、生物医学数学模型，青义学编着，湖南科学技术出版杜(1990)． 4、农作物害虫管理数学模型与应用，蒲蛰龙主编，广东科技出版社(1990)． 5、系统科学中数学模型，欧阳亮编着， E山东大学出版社，(1995)． 6、种群生态学的数学建模与研究，马知恩着，安徽教育出版社，(1996) 7、建模、变换、优化--结构综合方法新进展，隋允康着，大连理工大学出版社， (1986) 8、遗传模型分析方法，朱军着，中国农业出版社(1997)． (中山大学数学系王寿松编辑，2001年4月)
过程
模型准备
了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设
根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立
在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
模型求解
利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。
模型分析
对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。
模型应用
应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

1、努力学习数学知识，完善自己的知识体系，尤其是与数学相关的知识体系，比如高等数学、工程数学和应用数学的相关知识；
2、扩充自己的知识面，你可以看到很多赛题都是很现实的社会热点问题，相关的背景知识是非常必要的；
3、多看一些案例分析的教程，在学习案例分析时的注意点是：如何考虑现实问题中的各个因素，综合运用所学知识，建立适当的模型；如何进行模型的优化；如何求解模型；如何解释模型的解。
还要逐步去理解数学建模中最难的三个问题，1、如何用学到的数学思想来表述所面对的问题，所谓的建模。2、应用学到的数学知识解刚刚建立的数学模型，并进行优化。3、将刚刚得到的数学上的解解释为现实问题中的现象或者是方法。这三个过程体现了一个“现实——>数学——>现实”的一个过程。这其实就是最难的地方。这需要你首先了解面临的实际问题，然后从现实中转入数学，再从数学中跳出来回到现实。
4、说到matlab，我建议你借一本matlab手册做参考书就行了！毕竟matlab只是实现你数学模型的基础，这不是说matlab不重要，其实matlab也很重要！
祝你快乐！