国赛建模小白入门介绍篇（一）

数学建模的步骤：
<1>问题提出
<2>问题分析
<3>模型假设
<4>模型建立
<5>算法设计
<6>模型求解
<7>模型检验
<8>模型结论

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竞赛论文的框架（按顺序）：
<1>承诺书及编号页（按标准）
<2>目录（可以没有）
<3>摘要和关键词（必须有）
<4>引言（问题简述）
<5>符号表
<6>模型假设
<7>模型建立
<8>模型求解
<9>结果分析与检验
<10>评价与推广
<11>结论性短文
<12>参考文献
<13>附录和程序

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摘要的重要性：
摘要要体现论文的特色，评委们对本论文的第一印象，评委们通过摘要决定是否继续阅读你的论文。
突出六个方面：问题，方法，模型，算法，结论，特色
（评审人的角度，我看了100篇层次分析的论文了，忽然看到一个基于随机分析的层次分析法，是不是要仔细看看）
好的摘要自成一篇好的文章，要五官具体，短小精悍。
好摘要可用议论文的“三段论”成文：虎头，猪肚，豹尾。
摘要要简洁，立意深刻，200-500字左右。
具体写摘要的时间一般安排在论文基本完成之后，由一个队员具体负责。

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问题分析：
先说其他现有模型的侧重点，然后回到题目，结合题目的情况提出自己的改进，自己模型的侧重点。
自己引用的参考文献要用右上角的小标标明，显得很专业，让陌生的评审人相信你。

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模型的假设：
假设要合理。
根据题目条件作假设，要切合题意，不能随意改变原题条件；
全面性——应有的假设必须有，否则对解决问题不利。

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模型的建立：
模型要用数学公式表达
体现建模过程：分析–>模型构建–>公式推导–>综合（或简化）模型
模型要实用，有效，以解决问题为原则，不要刻意求大求全
鼓励创新，但不是标新立异

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结果分析与检验：
不能只有数值结果，结果的解释比结果本身更重要。
针对题目提出的问题来回答计算结果所表明的结论，并加以解释。
数值结果的敏感性分析
结果验证：合理性分析，其他途径吻合，其他数据检验，实验验证等等

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多个模型的论文写作：
针对一个问题有多个模型，论文应突出一个主要的模型，其他放在检验或推广中。

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其实…..
比赛拼的是谁会改进现有模型，谁能改进现有算法…
以绝大部分人的智商和知识水平，自创一个完全新的高质量的模型是不存在的…
平时有空多看看优秀论文，多琢磨琢磨这些论文是怎么打动评委的。
千万别剽窃，查重很容易的，不然可能连成功参赛奖都没有！！