救命！这个世界上能不能没有数学建模？|matlab|数学|数理|算法|编程|翻译

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又到了新学期，大家又开始痛苦的早八生活，但是对于一些同学来说，可能最痛苦的不是起大早上早八，最痛苦的莫过于早八上的还是数学建模课！

当然对于一些喜欢且擅长数学建模的人来说，并不是什么烦恼。

但是数乐君发现，其实大部分同学还是对数学建模有些担忧，甚至是叫苦连天，由于数学建模非常考验我们的综合能力，编程建模以及处理问题的思维等等，对于一些擅长文科的同学来说，这样纯理科的内容真的很难喜欢，或者对一些没有编程和建模概念的同学来说，数学建模简直是不进脑子！

让人头疼也就算了，甚至让人崩溃，一想到数学建模，整个人都开心不起来了…

看到这里，隔着屏幕数乐君都想象到大家的痛苦表情了：

可是话说回来，既然数学建模这么难，这么让人头疼，为什么每年还是有那么多同学对数学建模心驰神往，积极参加各类数模竞赛呢?或者说，数学建模真的那么难吗？

@网友发鱼仔：

说起数学建模，还要从最开始选课说起。当时学校选课的时候网络不好加上人太多选课系统老崩溃，我费了九牛二虎之力总算选上了一门数学建模课，现在回想起来，命运的齿轮可能就在那一瞬间开始转动了。

原本我看着终于选好的课，松了一口气，想着总算是选好了结果之后听舍友还有大家都说：“数学建模特别难，你居然还真的选了。”诸如此类的话，总之，对一个完全没接触过数学建模的小白来说，听到这样的话，心里一紧，想到之后上课包括考试等等一系列，忍不住开始惆怅。

等到真的开始上课，发现好像也还凑合，虽然真的很难懂，也可能老师讲的还可以，总之好像没有大家说的那么夸张，心里的畏难情绪也稍稍缓解，不过，由于自己从没了解过数学建模，大多时候还是觉得有难度。之后学校组织大家报名数模竞赛，想着可以加综测，对之后一些考试也有帮助，于是硬着头皮接受了同学的组队邀请，那时候考虑的还是比较功利的。

但是最后居然真的成功拿奖了，是我意想不到的，不过备赛过程真的很难熬，困难重重，可以说通宵是平常事，虽然担任论文手，但由于是组队参赛，其实编程和建模也是需要了解一些的，尤其是大家一起商量定思路的时候，只不过可能稍微不用那么精通吧。

从我个人角度来说，数学建模也不是很难，重要的是找对方法，当然，在参赛过程中与队友的积极配合也尤为重要，这样才能发挥最佳效果。同时无论是学习数学建模，还是去参加比赛，这件事本身的意义都是很多的，功利的角度来说，确实可以加综测，对于以后的保研考研以及参加工作等等都是有帮助的，其他的角度来看，在这过程中学到的思维方式，解决问题的能力等等也会受益终生。

所以其实有时候听别人说和自己做好像是两回事，少一些畏难情绪，多去勇敢尝试，总是没错的。

所以说，其实学习数学建模用处真的很多，不仅可以在这过程中收获许多能力，还可以通过参加数模竞赛来收获更多经验，得到多方面的提升。

当然，数乐君其实也发现大多同学起初参加数模竞赛更多的都是为了加分以及今后保研考试工作等做铺垫，但其实参赛的同时，你也会在意想不到的方面收获其他的东西，或多或少，都极为珍贵。

看到这里，可能会有同学问，那数学建模该怎么学？数模竞赛该怎么准备呢？

数学建模准备工作

首先，大家可以通过浏览历年数学建模国赛的真题发现，数学建模真题中所需要具备的数学知识基本都涵盖在了大学公共课（高等数学、线性代数、概率论）中，不会超出这个范围或是去涉及一些只有数学专业的同学才会学习的知识。

其次，需要建立数理思维逻辑，在数学建模竞赛的真题中，有的是让你衡量环境退化成本，有的是让你养一只《权力的游戏》中的龙，这些问题有的看起来十分死板，有的又看起来天马行空，但它们都有一个共同点：在研究过程中处处需要强大的数理思维逻辑。

这也就意味着在每一步判断决策、每一字每一句书写的过程中，都需要我们用学术的眼光客观思考问题，不要依靠主观轻易判断，要查阅资料和文献，利用科学依据有理有据的进行论述。

竞赛团队的知识储备

建模手：在数学建模中，常常会碰到结合各种各样专业背景的选题，这种情况下，背景知识对建模型来讲是很重要的。如果课题的背景刚好是本专业的，那就会知道问题的关键是什么，该怎么样去解决。但这样的概率是很小的，我们碰到的问题背景很有可能是我们所不熟悉的领域，这个时候就需要查资料了解这个问题的背景和了解问题的发展、特点、关键所在以及前人是怎么解决的等等，因此需要训练查找资料和查找文献的能力。

需要掌握的算法模型主要包括：蒙特卡罗算法，数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法，线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法，图论算法，动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法，最优化理论的三大经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法，网格算法和穷举法，一些连续数据离散化方法，数值分析算法，图像处理算法。

不过真题范围很广，在备赛期间内掌握所有的模型是不现实的，数学建模竞赛需要我们现学现卖，在最短的时间内掌握知识并着重把握如何将其应用。这并不是说可以不去了解算法，什么都可以到竞赛的时候去学，那个时候就来不及了。而且只有了解的多，知识面宽广了，遇到问题时才能知道选择哪个方向比较好，然后具体去解决问题，所以增广知识面，博览各类模型很重要。

编程手：主要的任务是对模型进行求解，实质上就是算法的实践。一般来讲是用MATLAB、Lingo、SPSS等数学软件来求解，各类数模书籍或数模乐园微信公众号是学习掌握相关数模很好的学习资料。

不过，有些算法很难通过数学软件求解，多看些算法方面的书、多做些ACM类的练习是十分必要的。

写作手：优秀论文是最值得研究的，建议是去数模乐园公众号里找往年优秀获奖论文，研究它怎么数理问题背景、介绍解题思路、进行结果解释，以及如何排版、制作精美图表，多看几篇、进行横向对比，自然就知道怎样的论文是优秀的。

数乐君建议大家要提前制作一个论文模板（根据组委会的大体要求以及参考优秀论文的排版）以及精美图表，比赛的时候拿来直接用就可以，又节省时间、效果又好。

排版方面：国赛普遍使用Word进行排版，美赛则主流使用LaTex。LaTex排版的学习难度不高，可以提前下载好参赛模板，但平时要注意实战练习、熟练各步骤的操作和注意点，防止比赛中出现错误而影响全文。其中，参考文献的格式建议使用Endnote软件，方便整理和快速修改。

其次，如果参加的是美赛和数维杯国际赛，需要全英文写作论文的话，一般选择先中文写作，再进行翻译，这样能节省大量时间。其中要注意专业词汇的翻译，为避免歧义、不专业等问题，建议查找专业词汇词典，中国知网上有专门的词汇翻译。

参赛、实践经验

对于数学建模来说，最重要的当然还是要在实战中锻炼，那说起来数模竞赛，国赛美赛的知名度自然不言而喻，除此之外，已经位列国内第三的数模领域赛事——第九届数维杯数学建模挑战赛，就是一次很好的实战机会，由于数维杯与国赛美赛完全相同的赛制和赛题难度，目前已经被多所高校推广甚至列为了国家级二类竞赛，同时也入围高校学科竞赛推荐名单，非常值得大家锻炼自己，并为国赛美赛积累经验。

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