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微信公众号:数学建模与人工智能资料github地址:QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning (github.com)一、写好数模论文的重要性 1.成绩好坏、获奖级别高低,数模论文的答卷是唯一的依据。 2.论文答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。 3.写好论文答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。 4.论文答卷的评阅原则:假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰性。 二、答卷的基本内容和需要重视的问题1)摘要部分摘要内容包括: 模型型的数学归类(在数学上属于什么类型);建模的思想(思路);算法思想(求解思路);建模特点(模型优点,算法特点,结果检验,灵敏度分析…….);主要结果(数值结果,结论);列出关键字(为检束论文所用,它指出论文所涉及问题的特征)。摘要表述要求: 1.格式为: [摘要] … … … … … … … … … … … [关键字] XXXXX, XXXXX, XXXXX 2.准确、简明,至少300字,不超过1000字,绝不超过一页纸;(大学生的不太清楚,研究生的现在来看都在一页多纸) 3.条理清晰,合乎语法, 字体符合论文格式要求。 4.关键字必须有3到5个(研究生来看5个以上的也有)。 摘要生成方法: 将论文中的在摘要要表达的内容缩编而成(有论文才有摘要)。 2) 论文题目的重述和分析部分论文题目的重述 根据作者对于竞赛的题目的理解,用作者的语言来描述所要解决的问题。在描述的过程中,将要解决的问题明确化。在这一段中切忌将原题重复照抄。可以在重述的过程中,增加要研究的问题,可以略微改变所研究的问题,添加一些限制条件等(如果降低了问题难度,不好)。论文题目的分析 对问题的实际背景进行必要的一些叙述,增加对问题的认识;对问题做宏观的分析(着重于数量分析),大体上表述出解决问题的思路和归结成的数学问题的类型。3)模型的假设,符号说明(表)基本假设 合理性(根据题目条件和要求作出假设,所有的假设都要与题意切合,具有相对的合理性);必要时为了简化问题的处理也可以作出相对合理的假设;关键性的假设绝对不能缺少;基本假设要逐条编号表达(在论文实际用到的假设需要逐条添加);量的列表 要列出问题中所有的涉及到的固定量和变量的列表(临时性的变量可以不必列入);表中要记录量的符号、说明、单位、以及相互间的简单关系等;量的次序以它在论文中出现的次序为好,后出现的可逐个添加到表;绝对避免一个符号表示不同意义的几个变量。4)模型的建立数学模型 必须要有数学模型:即数学公式组成的一套数学结构、或者是一套数学的解决方案等;基本的模型要求表达完整,正确和简明;简化模型要明确说明简化思想和依据,也要要尽可能完整给出。模型要有实用性,以能够解决问题有效为原则。不过分追求高(级)、深(刻)、难(度大)。能用初等方法解决的就不用高等方法; 能用简单方法解决的就不用复杂方法; 能用被更多人看懂、理解的方法就不用只能少数人看懂、理解的方法。 分析推导中需要注意的问题: 分析要中肯、确切;术语使用要专业、内行;使用的原理和依据要正确、明确(指出使用原理和依据);表述方法要简明,特别是关键步骤要列出(容许步骤的显然的简略)。切忌使用外行话,专业术语不明确,表述混乱和冗长。5)模型的求解解法的表达 给出算法原理和选择的依据;命题和定理叙述要符合数学表述规范,应给出尽可能严密的论证。要有求解方案及计算流程框图,详尽写出算法步骤及实现的方法;计算的过程和中间结果如果无特别需要,一般不要列出来;说出使用所采用软件名称和理由;重要的且简短程序可放在论文正文中,一般程序应放在附录中。计算的结果(最终的数值结果)应该在论文中突出地表达出来。6)结果的分析与检验,误差分析,模型检验等对要求回答的问题,必须要明确回答数值的结果和结论,一一列出;对几套计算方案算得的答案可列出进行比较,以选择好的计算方案;数值型结果可用表格,图形来显示。可对问题的解答作定性或规律性的讨论,的结论必须明确。对数值结果或模拟结果进行必要的检验。对于结果不正确、不合理、或误差大的情况,必须分析原因,并对算法模型进行修正改进。7)模型评价,特点和优缺点,改进方法,推广要优点突出,但缺点也不回避。对修改过的问题的建模可在这部分里做(显然,不可能非常深入)。在叙述推广或改进方向时,不要玩弄标新立异的概念。8)参考文献列出所引用过的重要的他人的论文或资料。特别是对本论文有重大参考意义的材料。参考文献的表达方式要符合规范。9)附录详细的结果,详细的数据表格,可在此列出。绝对不要列出错误的数据。特别不能有与正文中的数据有矛盾的数据。在正文中出现的重要的计算结果,在附录中必须能够找到。编制的计算程序,计算的详细框图等。一些要参考意义的图表。三、其它方面的注意事项1. 关于创新(1) 鼓励创新的模型,但不要离题搞标新立异。 (2) 数模创新可体现在: ① 建模中(模型的本身,简化的好方法、好策略等);② 求解中(解法本身,简化算法等);③ 结果中(表示、分析、检验的方式);④ 模型的应用和推广中。2. 关于写作准确:科学性;条理:逻辑性;简洁:数学美;方便:实用性。3. 关于模型必须使用数学方法来建立模型。模型要有一定的数学抽象性。处理方法要具有一定的普遍性。可以不局限于某个具体问题的解决。 |
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