数学建模美赛编程要求
美赛是数学建模竞赛的一部分，参赛者需要熟练运用MATLAB进行编程。
美赛编程需要什么水平
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美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是全球最有影响力的数学建模竞赛。竞赛题目涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学及安全等多个领域。比赛要求由三名（本科生或研究生）组成的团队在四天内完成从模型建立、求解、验证到论文撰写的所有工作，体现参赛者研究问题、解决方案的能力及团队合作精神，是当今各种数学建模竞赛的先驱。
数学建模美赛中写论文的人应掌握哪些建模和编程知识?
“数值模拟”和“数据分析”是建模中需要掌握的两项技能。此外，了解一些建模相关软件，如Lingo、MATLAB、LaTeX，阅读建模书籍《数学建模方法与分析》以及历年优秀论文也是重要的。
比赛中，团队成员可以分工合作：一人专注英语论文撰写，另一人负责模型建立，最后一人专注于程序软件应用。虽然各人的知识有所侧重，但整个题目的模型提出、建立和优化需要团队的共同努力。
如何评价国赛和美赛的获奖难度?
第一次参赛是在大一暑假参加国赛，初次组队时并没有基础，结果毫无悬念：无奖。经历此比赛后，我们重新组队，并为第二年的国赛做准备。在此期间，我们学校组织了一次建模比赛作为国赛的预演。凭借运气，我们获得了二等奖。国赛期间，我们每天熬夜，讨论、发现问题并不断完善我们的解法。
在组建团队时，一定要找靠谱且熟悉的队友，避免临时组队。在准备这段时间，保持频繁的沟通以便磨合，培养默契。在比赛时会出现激烈的讨论，但必须保持冷静，只有通过交流才能碰撞出更多思路。
关于分工，建议一人主要负责建模，一人主要负责编程，另一人主要负责写论文和排版。三位成员对建模、编程、排版都应该有一定了解，能合理应对可能出现的工作量不均的情况，互相补位，促进更好的作品完成。
在准备建模比赛期间，要了解常见的模型，例如：层次分析法、微分方程模型、线性规划、非线性规划及整数规划等。若无法深入掌握，可以初步了解，竞赛中会查阅大量资料，同时借鉴经典模型并加以优化，适应所遇问题。推荐阅读以下书籍：
- 《数学模型》 - 讲述了多种经典模型。
- 《MATLAB在数学建模中的应用》
- 《数学建模算法与应用》
负责编程的成员至少应擅长一种编程语言，如MATLAB或Python。大多数人使用MATLAB，但也有不少使用Python，这主要取决于个人喜好和团队需求。日常学习中，选择合适的题目进行深入研究，了解数据分析或优化问题的特性。
数据可视化是必须掌握的技能，可以参考各种图表展示数据特征，同时熟悉数据处理软件，如Excel、SPSS和Python库等。算法的了解也是关键。常用算法包括聚类算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和元胞自动机等。
排版在论文中同样重要。整洁美观的排版能给评审留下好印象。如果使用Word进行排版，学会使用Mathtype公式编辑器是必要的；如果使用LaTeX，学习其语法和模板也很重要。建议参考往年优秀论文的排版，探索适合的字体和行距，使排版更美观。
与其他比赛相比，美赛更具挑战性，原因在于语言和文化背景的差异。国赛问题容易进入和理解，而美赛问题涉及美国文化及难以接触的资料，且全是英文。此外，语言转化能力在美赛中也占据重要位置。
数学建模，如何修改网上的MATLAB代码?
编程的成员要将建模同学的思路转换为具体结果，例如图表、数据等。对于初学编程的同学，面对数模书中的MATLAB和Lingo代码可能感到无从下手。因此，编程并不在于代码的长短，而在于能为建模者提供有效的结果。在实际问题解决中，可以借助SPSS进行数据统计分析等简单操作，这也是一种合理的处理方式。
要在短时间内学习一门编程语言，MATLAB是一个不错的选择。虽然短时间内不可能精通，但掌握基本的语法和工具箱足以应对常见问题。推荐书籍包括《MATLAB完全自学一本通》和《数学建模算法与应用》。此外，在比赛前多参考优秀论文和代码，从中寻找灵感。
在比赛中遇到困难时，不妨访问相关论坛查找技巧，或者利用MATLAB的帮助文档寻求答案。
总之，LaTeX是用于排版写作的，编程同学不必学习，而应鼓励写作同学掌握LaTeX。编程与建模同学需密切合作，共同攻克比赛题目。
