数学建模是数学走向应用的必经之路
它所建立的模型是应用数学知识解决实际问题的桥梁
最近美国大学生数学建模比赛的结果陆续公布
特此采访了一些获奖的学长学姐们
他们与我们共同分享参赛经验和心路历程
让我们一起看看他们说了什么吧!
姓名:陈芳
专业:统计学专业
政治面貌:中共预备党员
获奖情况:
2022年美国大学生数学建模竞赛美赛M奖
学姐在参加数学建模比赛之前都会做怎样的准备呢?
首先就是了解这是一个什么样的比赛,然后就是去b站或者其他的学习网站学习一些同学的建模的经验,解题的思路方法等等,如果准备时间很充足,可能还会再试着用一些题目练练手。
在此次的比赛结束后学姐有没有很难忘的事情呢?
可能就是花了大量时间还找不到适配的模型,高压力下终于在截止时间前突破解决了问题,论文也及时写完了。这种紧绷着然后骤然放松的时刻,我可能一直都会记得。
谈谈专业、学习和比赛的三者之间,互相帮助和促进的关系。
专业学习给我们提供了建模基础,比如作为统计学的学生,我们有涉及MATLAB、R语言、Python等统计软件,学好了建模也就不是从零开始什么都要自学,我们可以选择自己更熟悉或者更灵活的软件进行建模。同时像是时间序列课程或是其他专业课程,这样结合软件一起学习的课程,里面的例子好好理解,就是非常典型的模型例题,可以提升我们解读模型和建立模型的能力。
姓名:郭若冰
专业:数学与应用数学专业
政治面貌:中共党员
获奖情况:
2022年美国大学生数学建模竞赛M奖(一等奖);
2021年第11届亚太地区大学生数学建模竞赛二等奖;
2020与2021年全国大学生数学建模竞赛福建赛区二等奖;
2019-2020与2020-2021学年获校二等奖学金;
2019-2020与2020-2021学年获校“三好学生称号;
2020与2021年度获校“优秀共青团员”称号;
2019-2020学年获院“优秀学生干部”称号;
2019年9月获院“军训优秀学员”称
如何系统地学习关于数学建模方面的知识呢,有什么好的建议吗?
对于数学专业的学生来说,大二下学期院里有开设数学建模这门专业课,会比较系统且深入地学习一些重要的模型与算法。学有余力并且有兴趣的同学还可以在课后学习一下MATLAB(矩阵实验室)和LaTeX(排版系统)这两个很实用的软件,它们的作用可不只局限于数学建模竞赛。同时,B站上有很多优质的课程可供学习,比如:数学建模学习交流(学习MATLAB),LaTeX_工作室(学习LaTeX),最重要的是要自己动手敲敲代码,这样才能真正地学会。
此外,每一年暑期的数学建模培训也是系统学习建模知识的宝贵机会。线上课可以录屏反复观看,有条件的同学也可以买本书更深入的学习。暑期培训的内容很丰富,比如:陈清华老师会分享论文写作与排版的经验,并讲解一些往年国赛的赛题;郑开杰老师会讲解一些综合评价与决策方法;唐嘉老师会讲解一些资源配置与租赁问题;叶剑雄老师会讲解一些实用的优化算法等等。建议大家以小组为单位,利用好暑期来系统地学习建模知识,也可以找往年赛题模拟一次。
数学建模国赛的宣传口号是:“一次参与,终生受益”。每一次的参加其实都是在积累经验,建议大家可以认真学习,有能力的话多参加几次,积累经验。
在比赛过程中,对于你来说最困难的部分是什么?
国赛的比赛时间一般为三天左右,美赛则为四天左右。对于我们队伍来说,最重要的环节是确定选题,最困难的部分则是模型的确立与数据的查找。
好的模型与算法是整篇论文的核心与关键,在此基础上,好的排版与翻译可以为论文锦上添花。因此模型的选取是最重要,也是最困难的,建议大家可以多看看建模的参考书与往年的优秀论文,确定合适的模型来建模。同时,数据与资料的查找也是比赛的一大困难,建议大家可以在平常多浏览多搜集一些数据查询的网站,也锻炼一下自己的学习能力。
谈谈专业、学习和比赛的三者之间,互相帮助和促进的关系。
目前为止,我一共参加了四次建模比赛,在这个过程中我收获了许多,最重要的是学会了用较为科学的眼光来看待问题。同时,我的逻辑思路、论文写作功底也都得到了极大的提升,这对于我们数学专业学生的课程学习来说帮助是巨大的。
最后,参加数学建模竞赛的目的是为了用数学的思维与数学的模型来解决问题,而不是每次都用“语文建模”来蒙混过关,否则经历再多,也是收效甚微。祝愿大家都能学有所成,收获理想的成绩!
姓名:赵晓辰
专业:数学与应用数学专业
政治面貌:中共预备党员
获奖情况:
十二届大学生数学竞赛(数学B类)一等奖;
2022年美国大学生数学建模竞赛美赛F奖;
2021年数学建模国赛省二等奖
在比赛过程中对你最困难的部分是什么?
最困难的部分可能就是数据处理,几乎所以题目都有大量数据需要筛选、预处理、整理分类,这是个基础性的工作,但是如果不熟悉软件的话,会让人很头疼。
如何系统的学习数学建模方面的知识?请问有什么建议?
系统的学习的话还是要找一本优秀的教材或者找一套视频看,了解各种算法思想是尤为必要也是一个基础的工作,但是不要拘泥于算法,算法只是一个方法,你也可以创造一个你自己的“算法”。
谈谈专业、学习和比赛的三者之间,互相帮助和促进的关系。
对电脑,软件算法等等有了更深入的了解,对于编程解决实际问题有了自己的体验,可能会更注重电脑技术与日常学习的联系与应用。
姓名:郑颖莹
专业:统计学专业
政治面貌:中共预备党员
获奖情况:
校优秀学生三等奖学金;
2022美国大学生数学建模竞赛M奖
如何系统地学习关于数学建模方面的知识呢,有什么好的建议吗?
①首先是在b站上寻找关于数学建模的相关视频,对数学建模有一个大致的了解。
②选择一些教授数学建模的博主,随着那些博主发布的视频,跟着他们的教学顺序开始系统性地学习数学建模的内容。除了在b站上学习之外,我还在慕课上学习了matlab等。
③在学习的时候,要针对知识点形成自己的笔记,在后续建模过程中,还是很有帮助的。
④论文的学习也很重要,在建模过程中,我们学习了大量的论文。
在比赛过程中,对于你来说最困难的部分是什么?
最困难的部分应该是面对实际问题需要考虑许多方面,以及可能存在的潜在的问题,在建模最开始的两天我们找不到合适的宏观模型去解决问题,某个模型需要的数据找不到,需要从另一个角度切入。需要对题目深入理解,将一道大题分解成许多小模块,逐个突破。
谈谈专业、学习和比赛的三者之间,互相帮助和促进的关系。
学习数学建模使我接触了matlab,提高了我的编程能力和数学思维,也加深了我对某些数学知识和数学模型的理解。
学子名片
姓名:朱雅莉
专业:统计学专业
政治面貌:中共预备党员
获奖情况:
获2022年美国大学生数学建模大赛M奖;
获2022年正大杯市场调查大赛团队国三等奖
如何系统地学习关于数学建模方面的知识呢,有什么好的建议呢?
①可以在B站认真观看数学建模相关的视频介绍,对数学建模的框架有一个大致的了解,包括论文写作框架,常用数学模型,编程软件实践等等数学建模需要的技能。然后团队里可以分工找相关的学习资料,一起实践,进行初步的系统学习。因为数学建模一般是三人成团,所以保持团队的联系和合作是很重要的。
②除了基础技能掌握,还要学习如何在知网、万方等平台上搜索相关的文献,以及如何寻找数据等等。我们前期学的模型都比较基础,若要进一步升级和运用模型还是得看相关的论文,同时可以从中获取解题灵感。
③平时可以关注一些数学建模相关的公众号,他们会不定期发布一些公开课和较新和实用的模型,可以进行一定的积累。我们团队都是统计学专业的,平时的课程会学习一些基础的数学模型和编程,比赛时选择的是偏专业相关的题目,比较好上手。
在比赛过程中,对于你来说最困难的部分是什么?
美赛的困难点有两方面,一方面是对赛题的翻译,如果没有翻译好,可能对解题方向有很大的影响,我们可以在机翻的基础上,对细节进行人工翻译;另一方面是比赛前期找不到合适的宏观模型去运用到题目中,后面我们重新对题目进行拆分,进一步上网搜寻模型进行运用。
谈谈专业、学习和比赛的三者之间,互相帮助和促进的关系。
数学建模让我们将知识运用到实际问题上,并且对某块的知识和模型进行深入学习,对于我们统计学专业来说,在一定程度上提升了我们对数据处理以及分析的能力。同时,数学建模也促使我们接触了很多数据分析软件,比如说SPSS、Matlab、R语言等,他们各有优点,可以配合使用。
一次参赛,终生受益
感谢几位学长学姐的分享
日用之繁,无处不用数学。
希望大家都可以发现数学的美
也希望福建师大学子在之后的数学建模竞赛中
赛出水平!赛出风采!
来源:福师大小麦
排版:王雨欣