下面我分享几点我认为在数学建模中非常重要的写作经验。
【注】本人做的是机理建模题目，以下经验仅供参考。
- 比赛前
【模板】自己一定要先做好写作模板，这样可以在写的过程中就可以注意论文每章的篇幅。后期调可能就会出现表格跨页，题注与表格/图片跨页，这是很难看的。而且很重要的就是比赛最后都是狂写论文，浪费时间调格式不是很明智。建议模板除了只有Team Control Number,Problem Chosen，没有确定，其他的布局均已做好，这样比赛时只需要写论文。summary sheet是可以提前做好的，根据经验，可以用往年的summary sheet，比赛根据实际改动再变就好了。做成下面这个样子：
【布局】多看往年美赛O奖论文，熟悉整篇论文的内容布局，还有内容应该怎么写才显得有逻辑。高质量的论文它的逻辑肯定是非常清晰的，一步步地向评委讲述为什么这样做，是怎么做的。如果在比赛时再去熟悉内容布局会让自己心神不宁，除了是因为不知道怎么写、写什么，还有就是来自队友的压力。
- 比赛时
【团队信息处理】题目公布以后，下载summary sheet，根据实际情况改动summary 表头及页眉队伍序号。这个细节题目一公布就要做好，因为到最后紧要关头是很难想起来再处理这些东西的，而这又是非常重要的。
【翻译表达】数学论文中多涉及专业名词，这里假设评委对题目非常熟悉，写作时凡是题目已有的名词表达，论文里要提到的，都是用题目中的名词表达方式表达（因为一般评委对题目的表达已经非常熟悉，换一种方式表达会让评委对论文的质量评价降低）。写作过程中要注意的就是表达的问题。假设大家跟我一样是用谷歌翻译，谷歌翻译相对比较符合我们中国的语言理解（评委中也是有很多中国评委），但它毕竟不是人工的，对中文的理解上还存在偏差。有个好一点的方法就是同时打开两个谷歌翻译（为了省时），一个调成中文-英文，一个调成英文-中文，后面的这个是为了快速检验翻译的准确度。翻译出现偏差可以不断地改变中文表达，因为汉语中同一个意思可以用多种方式表达，软件可以识别到它本身设定的理解方式（这需要自己调的经验，有点难分享）。
【论文书写顺序建议】
【注】不是论文布局顺序
[背景] 在确定建模思路前，可以先完成背景部分，这部分内容主要与题目相关，同时背景所提到的介绍最好是与团队建模过程中打算考虑的方面有关的。篇幅大概半页。
[问题重述] 写问题重述不能直接复制题目的问题。这部分的意思是用自己的话对问题重新介绍一遍。就是说，当团队理解了题目要我们解决的问题，下面的建模方向已经确定（从哪里下手），问题重述就可以写了，简单粗暴一点就是直接改一下题目的表达就放上去（不建议）。这部分篇幅是半页左右。
[插入说明] 摘要、工作介绍在建模后再做，或者建模工作已经做到一半，后面的思路已经非常明确时也可以写了。工作介绍部分可以考虑用流程框图来介绍建模及模型联系。摘要是对整篇论文解题思路及工作的一个汇总，一般建议分点写，用first，then等作为每段的顺序说明。摘要中实则是对模型建立过程的一个简要概述。（作品经过几次评估的，第一次划论文等级时就是看摘要）
[模型建立] 每一个大模型（基于题目问题）另起一章，里面再分小节介绍模型。模型建立这部分是对团队解题想法+解题过程的结合，在写的时候要注意不要只是堆砌公式，要一边说思路（从什么到什么，基于什么，我们认为等等）一边给思路结果（即公式）。因为这是在跟别人介绍自己的模型，内容要清晰明了，显示逻辑性。模型与模型之间要有联系说明（一句话即可）。
[模型求解] 这部分的内容在论文布局中较为灵活，可以在一个模型建立以后后面就给出模型求解，也可以建立了所有模型以后再统一进行求解。放在哪里最好与队友一起讨论，最终是为了让整篇论文看下来有条理，有安排，符合题目提问顺序等等。
[模型分析] 这部分有些论文没有把它单独列为一章，因为实际上在进行模型求解时就可以对模型进行分析，也可以在每个大模型里都加一个模型分析小节。一般来讲，当题目要求中有暗示了某个问题实际上是所有模型应用的综合，或者暗示某个因素对所有模型的影响时，可以另起一个部分。一般这个也可以比模型求解部分先写。
[灵敏度分析] 这部分写作主要是抓住模型的某个点进行分析。
[优缺点、未来工作、结论等] 这部分写作不难，优缺点各三点左右，未来工未来工作就是如何能建立更完整，应用性更强的模型（一般是当考虑建模过程中没有考虑的因素时，或者在建模过程中找不到资料的部分因素时）。结论就是对整个工作的总结。参考文献放十篇左右就好了，建议尽量放英文参考文献上去，虽然实际参考是中文文献，可以考虑把论文中提到的某种原则、原理、模型等的英文表达拿到谷歌学术那里搜索，找相关的就行。
【论文检查】 检查关键信息是否正确（团队信息）
【论文绘图部分】 对于不需要用代码实现的图线，关于思路表达图、线图都科研用PPT画（简单，易上手，图可以清晰导出）。这部分以后将单独写一篇关于如何绘图及技巧的介绍。
以上为本人的一点经验，仅供参考。
——华南理工大学 袁家瑜
