1. Introducción al Concurso Nacional de Modelamiento Matemático
1.1 ¿Qué es el Concurso Nacional de Modelamiento Matemático? como juzgar
El Concurso Nacional de Matemáticas de Pregrado en Modelado es una de las actividades extracurriculares de ciencia y tecnología más grandes en colegios y universidades de todo el país. El concurso se lleva a cabo en septiembre de cada año (generalmente desde el viernes de un fin de semana determinado en la primera mitad del mes hasta el lunes de la semana siguiente, un total de 3 días, 72 horas). El concurso está abierto a estudiantes de colegios y universidades. en todo el país, independientemente de la especialidad. Todas las competencias de pregrado están abiertas a la participación. Los estudiantes pueden consultar con el departamento de asuntos educativos de la escuela y, si es necesario, también pueden comunicarse directamente con el Comité Organizador de la Competencia Nacional o los comités organizadores de cada área de competencia.
El Concurso Nacional de Pregrado en Matemáticas en Modelado se fundó en 1992 y se lleva a cabo una vez al año, ocupando el quinto lugar en la "Lista de Clasificación de Competencias de Disciplina Universitaria" (los cuatro primeros son Internet +, la Copa Big Challenge, la Copa Small Challenge y la Competencia Mundial ACM). Se dice que la competencia es una "competición olímpica" en competencias de análisis de datos y modelos matemáticos.
Lista de clasificación de 2022 de la Competencia Nacional de Disciplina Universitaria (publicada por el Ministerio de Educación) En 2022
, habrá 1.606 universidades/campus, 54.257 equipos (49.424 equipos de pregrado, 4.833 equipos de universidades junior) de todo el país, Australia, Malasia y otros países, más de 16 Miles de personas se inscribieron en el concurso. La forma del concurso es que 16W estudiantes participantes escribirán un artículo de aproximadamente 25 páginas en 3 días y 4 noches y lo enviarán en línea para su selección.
Número de parámetros de 1992 a 2022
Momento de la competencia: mediados de septiembre de cada año
Tasa de adjudicación integral: alrededor del 30-40% para premios provinciales, alrededor del 7% para premios
nacionales
Generalmente no más de un tercio
del premio nacional:
(1) Según el área de competencia
, para la parte con no más de 200 equipos, el número base de trabajos enviados a la revisión nacional representó el 12% del número de equipos
; para la parte con 500 equipos, el número base de trabajos enviados para La revisión nacional representó el 10% del número de equipos registrados. Para la
parte con más de 500 pero no más de 800 equipos, el número base de trabajos enviados para revisión nacional representó el 8% del número de equipos registrados; Para aquellos con Con más de 800 equipos, el número base de artículos enviados para revisión nacional representa el 5% del número de equipos registrados.
(2) Según la escuela
, cualquier escuela puede ganar hasta 5 competiciones nacionales de primera y 5 de segunda competencia nacional cada año.
1.2 La importancia de participar en la competición nacional
1.2.1 Importancia de estar en la escuela (1) La puntuación de cuatro puntos para solicitar premios nacionales de investigación o estudiar en el extranjero puede aumentar entre 0,2 y 0,4 según el grupo. Algunas escuelas también pueden garantizar directamente la investigación. entrevista, el tutor de contacto
tendrá (2) El Concurso Nacional de Becas es un concurso nacional genuino. Ninguna escuela no reconoce este concurso. Ya sea la evaluación integral u otras selecciones de becas, habrá puntos de bonificación. Algunas escuelas han establecido becas de competencia, que se pueden aplicar directamente. Para. Recompensas individuales. (3) Propicio para la investigación científica. Por un lado, al resolver problemas prácticos, mejora la capacidad de análisis, modelado y resolución de problemas, y proporciona un fuerte apoyo para problemas complejos en la investigación científica; Capacidad para generar ideas novedosas y enfoques innovadores. . Además, el conocimiento que involucra campos multidisciplinarios amplía la amplitud temática de los participantes y la capacidad de aplicación interdisciplinaria, y tiene un impacto positivo en la aplicación integral en la investigación científica. En resumen, se puede producir un artículo decente en tres días. No es fácil hacer una investigación científica. Las principales revistas no se atreven a decirlo. No es un cascabel para acabar con otras revistas importantes. 1.2.2 Importancia después del empleo (1) He experimentado personalmente el cultivo del pensamiento de modelado matemático . En esencia, el modelado matemático es ejercitarnos para expresar un problema real con un modelo matemático y usarlo en el trabajo real. Como hemos hecho Cada vez hay más oportunidades y frecuencias para manejar datos, la aplicación de datos en nuestro trabajo puede hacer que nuestra capacidad de trabajo se destaque, como operación + modelado matemático = operación de datos, gerente de producto + modelado matemático es igual a gerente de producto de datos, analista de negocios + Matemático El modelado es igual a los científicos de datos, conocer el modelado matemático es simplemente la existencia de fortalecimiento de armas más 10 (2) Capacidad de trabajo en equipo cultivada.
El modelado matemático es una competencia en equipo, sin mencionar la dificultad de escribir un artículo en tres días, pero definitivamente no es suficiente confiar en la capacidad de una persona para hacer todo tipo de gráficos en el artículo en tres días. Los problemas con los compañeros de equipo pueden mejorar el trabajo en equipo y las habilidades comunicativas de los concursantes. Esta división del trabajo y las habilidades organizativas tendrán un cierto impacto en el cultivo del liderazgo en trabajos futuros.
1.3 Cómo formar un equipo
| Role | modelador | manos programadoras | mano de tesis |
| característica | Inferir otras cosas a partir de una instancia y estar bien informado (competente en modelos y escenas) y ser capaz de aprender rápidamente. | Competente en programación, bueno moviendo ladrillos, puede aprender rápidamente | Habilidades literarias, diseño de interfaz de usuario o dominio de palabras estéticas. |
| Tarea | Responsable de determinar el pensamiento de las preguntas, consultar la literatura relevante y comprender el progreso completo de la competencia. | Discutir ideas con compañeros de modelaje y resolver el modelo a través de la programación. | Escribir una tesis y necesita hacer dibujos, composición tipográfica y edición de fórmulas adecuados. |
| Se requieren habilidades duras | ninguno | Dominio de Python o Matlab. | Bueno en PS, Word, Visio |
Un punto particularmente importante: elige a aquellos que sean serios y responsables, no a aquellos que hacen trabajos varios, aunque tengas un poco de habilidad, está bien y puedes hacer ejercicio.
1.4 La esencia del modelado matemático.
Construcción y solución de modelos: competencia de coincidencia de algoritmos, la precipitación de modelos es la única forma de acelerar
la presentación del artículo: todas las personas buscan la belleza y el arte, y los festines visuales pueden obtener puntajes PRO
1.5 ¿Qué es más importante en la competición nacional?
(1) Preste atención a los resultados
. Existe un estándar de revisión para la competencia nacional, como preguntas de predicción. El estándar de revisión tiene una lista de respuestas. Si la respuesta no es correcta o no está dentro del rango, no importa cómo modele su lenguaje, no ganará el segundo premio o superior;
(2) Preste atención al proceso.
Cada resultado debe tener una explicación correspondiente, y la explicación debe ser sencilla. Cuanto más razonable sea la coincidencia del modelo y la fuente de La explicación, más completa será la visualización y el análisis de los resultados, y mayor será la puntuación.
1.6 Cómo elegir un tema antes de prepararse para la batalla
Categoría de análisis de mecanismos: derivado de problemas prácticos, es necesario comprender ciertos mecanismos físicos y transformarlos en problemas de optimización.
Modelo de ecuación diferencial, simulación numérica y otras
clases de optimización: problemas de optimización pura, cuyo objetivo es encontrar la solución óptima para lograr el valor máximo o mínimo de una determinada función objetivo. Los requisitos para el mecanismo no son altos y la atención se centra en la solución. .
Programación lineal: método del punto interior, método simplex, método simplex modificado,
programación no lineal: método simplex descendente, método cuasi-Newton BFGS mejorado, método de dirección conjugada mejorado, método de Newton truncado (límite), método de optimización del haz de aproximación lineal, programación secuencial de mínimos cuadrados algoritmo, algoritmo de región de confianza,
programación de enteros: método de rama y límite, programación 0-1, método de enumeración,
algoritmo heurístico: algoritmo genético (GA), algoritmo de enjambre de partículas (PSO), algoritmos de recocido simulado (SA),
evaluación Monte Carlo: pura problemas de evaluación, mediante la construcción de indicadores y métodos de evaluación apropiados, el modelo de evaluación puede comparar y analizar los pros y los contras de diferentes esquemas.
Proceso de jerarquía analítica, análisis factorial (exploratorio), análisis de envolvente de datos (DEA), evaluación integral difusa, método de distancia de solución de pros y contras (TOPSIS), método de evaluación integral de relación de suma de rangos (RSR), grado de coordinación de acoplamiento, método de valor de entropía, CRITIC método de ponderación, método de coeficiente de ponderación de independencia, método de coeficiente de variación, análisis relacional gris, método de clasificación de soluciones de compromiso multicriterio (VIKOR), modelo de estructura interpretativa (ISM) Análisis estadístico de un conjunto de datos determinado, infierción de distribución de datos, correlación, prueba de hipótesis
, etc., para brindar soporte y soluciones a los problemas.
Arima, aprendizaje automático, pronóstico gris, análisis de cuestionarios, análisis de correlación, análisis de diferencias, etc. Para
principiantes puros, se recomienda comenzar con modelos de evaluación y estadísticas matemáticas . Los mecanismos y algoritmos de optimización no son fáciles de aprender rápidamente y lleva más tiempo. acumular y acumular
2. Plan de estudio de siete días para modelar mano y mano de tesis
2.1 Plan de aprendizaje para el primer día: modelo de precipitación
2.2 Plan de aprendizaje para el segundo día: clasificación de categorías de modelos + profundización de la memoria
2.3 Plan de estudios para el tercer día: ver resumen y índice
Enlace: https://pan.baidu.com/s/1s0_Vq5tM0pZ5JBRSyF-YLw?pwd=fr33 Código de extracción: fr33
2.4 Plan de estudio para el cuarto día: lectura de trabajos
2.5 Plan de aprendizaje para el quinto, sexto y séptimo día de modelado digital de manos: combate real
La idea de hacer 2 preguntas el primer día, luego comparar los trabajos de estudio y escribir un trabajo el segundo y tercer día.
2.6 Plan de estudio para los días 5, 6 y 7 de redacción de tesis: lectura de trabajos + combate real
El primer día, leí frenéticamente la composición tipográfica de excelentes artículos, resumí las ventajas y mejoré el "sentido tipográfico". En los siguientes 2 días, cooperé con el modelador para escribir los artículos.
3. Plan de aprendizaje de siete días para manos programadoras.
3.1 Python, Malab y R
1. Pitón
a.Diferencia: Python es un lenguaje de programación de alto nivel de propósito general aplicable a una variedad de campos, incluido el modelado matemático. Proporciona una gran cantidad de bibliotecas y módulos de terceros para informática científica, análisis de datos, aprendizaje automático y más.
B. Ventajas: la sintaxis es concisa y fácil de aprender, adecuada para principiantes y para la creación rápida de prototipos.
I. Tiene una gran cantidad de bibliotecas de código abierto (como NumPy, SciPy, Pandas, etc.), que respaldan la informática científica y el procesamiento de datos.
ii. Compatible con potentes bibliotecas de aprendizaje automático (como Scikit-learn).
iii. Comunidad activa, documentación rica, respuestas fáciles de encontrar a las preguntas.
iv.Buena portabilidad, soporte multiplataforma.
2. MATLAB:
a.Diferencia: MATLAB es un lenguaje de alto nivel y un entorno interactivo dedicado a la computación matemática y la ingeniería científica. Es ampliamente utilizado en computación numérica, visualización de datos, simulación y otros campos.
B. Ventajas: ricas funciones matemáticas y cajas de herramientas integradas, adecuadas para cálculos numéricos y procesamiento de señales y otros campos.
I. Está especialmente diseñado para ingeniería y computación científica y admite operaciones matriciales.
ii. Un entorno interactivo facilita la exploración y visualización de datos.
iii.Ampliamente utilizado en sistemas de control, procesamiento de señales y otros campos.
iv) El entorno Simulink se utiliza para modelar y simular el sistema.
3. R:
a.Diferencia: R es un lenguaje de programación y un entorno para computación estadística y análisis de datos. Se utiliza principalmente para tareas como aprendizaje estadístico, extracción de datos y visualización.
B. Ventajas: ricas bibliotecas estadísticas y de aprendizaje automático, incluida la famosa biblioteca de visualización de datos ggplot2.
I. Excelente para limpieza, análisis y visualización de datos.
ii. Amplio soporte para métodos estadísticos para el manejo de modelos estadísticos complejos.
iii. Funciones como R Markdown admiten investigaciones reproducibles y redacción de informes.
iv. Amplias aplicaciones en el mundo académico y la ciencia de datos.
Recomiendo encarecidamente Python, gratis, fácil de instalar, rápido de usar, con todas las funciones, plantillas de código fáciles de encontrar y, lo más importante, puede usarlo para trabajos posteriores. Compilador recomendado: jupyter notebook o spsspro notebook 3.2 Plan de aprendizaje para
el
primero y segundo día: conceptos básicos de Python (datos básicos de cognición estructural y entorno)
9 horas, divididas en 2 días
https://www.bilibili.com/video/BV1YT4y1X7jT/
3.3 El plan de estudio del tercer día: pandas + Numpy+matplotlib y seaborn
https://www.bilibili.com/video/BV1eM4y1V7Mv
3.4 El plan de estudio del cuarto día: tutorial de la aplicación Scipy
https://www.bilibili.com/video/BV1i44y1M7Mz
3.5 Plan de estudio para el quinto día: tutorial de aplicación Sklearn y tutorial de aplicación SPSSPRO
https://www.bilibili.com/video/BV1QP4y1t76A
3.7 Plan de estudio para el sexto y séptimo día: combate real
En los próximos 2 días, cooperaremos con modelando manos en combate real
4. Las habilidades ganadoras del Concurso Nacional de Modelamiento Matemático
4.1 Habilidades para la resolución de problemas: método de desmantelamiento
Primero déjame hacerte tres preguntas e intentar responderlas:
1. ¿Cómo convertirse en una gran vaca?
2. ¿Cómo ganar el primer millón de la vida?
3. ¿Cómo decir adiós a la soltería?
¿Es difícil responder a tal pregunta? Sí, es difícil. No es porque el ejército nacional sea incompetente, sino porque el problema es demasiado grande y el trasfondo demasiado amplio. Por supuesto, estas preguntas en sí mismas no son buenas preguntas. Cómo hacer una buena pregunta es un tema que merece un artículo completo, por lo que no entraré en detalles aquí.
Sin embargo, en realidad, a menudo nos encontramos con problemas tan grandes que tenemos que resolver, en este momento debe aparecer la sabiduría de afrontar los problemas. La respuesta también es muy simple, es decir, primero intente desarmar el gran problema en pequeños problemas paso a paso, preferiblemente en B%A, es decir, problemas que no se pueden desarmar más, y luego comenzar a buscar soluciones.
(1) Desmontar grandes problemas paso a paso.
Primero, deja claro que en el proceso de resolución de problemas, localizar y desmontar problemas es la parte más importante. Respecto a este punto, puedes recordar la regla del 80% y utilizar el 80% de tu energía Para localizar y desmontar el problema, el resto solo necesita el 20% de la energía para solucionar el problema. Esta asignación de tiempo puede no ser la misma que la intuición de muchas personas, pero es muy práctica, al igual que reparar un artículo, se necesita más tiempo para descubrir qué componente está roto que para reemplazarlo.
Con esta conciencia, después de comprender que desmantelar el problema es el paso más crítico para resolverlo, el pensamiento será claro. En muchos casos, una vez completado el desmantelamiento del problema, la respuesta saldrá por sí sola. Por supuesto, incluso si no hay respuesta ni autodescubrimiento, la solución no está muy lejos.
Entonces, cómo analizar un problema complejo específicamente, primero analice varios puntos clave de este problema y enumere uno, dos, tres.
Un artículo aclara [pensamiento estructurado]
Encontrar los puntos clave de un problema es una prueba de su comprensión del problema. El primer principio propuesto por Musk también se basa en encontrar el núcleo más esencial de una cosa.
Después de intentar leer y comprender estos problemas, piense en los puntos principales para resolverlos de manera divergente. Después de intentar extraer algunos puntos clave de este problema, intente usar una fórmula para conectar estos puntos en serie. La formulación es muy importante, la mayoría de los problemas se pueden formular, tal como las ecuaciones cuando estábamos en la escuela, con la fórmula compuesta por este punto clave, puedes descomponerla uno por uno según los elementos que componen la fórmula.
(2) Dé un ejemplo
Habiendo dicho todo esto, demos un ejemplo para profundizar nuestra comprensión. Ahora hay una pregunta "cómo aumentar el volumen de lectura de la cuenta oficial", esto también es un gran problema, es un problema que necesita ser desarmado, intentamos desarmarlo de la siguiente manera: 1. Volumen de lectura total = primario lectura +
lectura secundaria
2. Primera lectura = número total de fans * tasa de conversión de lectura
3. Segunda lectura = número de acciones * número de lecturas generadas por un solo intercambio
4. Número de acciones = número de reenvíos + número de vistas A través de esta deducción , no es difícil obtener:
lectura total = número total de fans * tasa de conversión de lectura + (número de reposts + número de vistas) * número de lecturas generadas por un solo intercambio Al observar los 5 elementos que componen esta fórmula, el El gran problema de mejorar el volumen de lectura se puede comenzar a partir de estos 5 aspectos 1.
Incrementar el número total de fans
2. Incrementar la tasa de conversión de lectura
3. Incrementar el número de retweets
4. Incrementar el número de vistas
5. Incrementar el número de lecturas aportadas por un solo intercambio El método ya puede decir algunas ideas. Por supuesto, estos cinco elementos se pueden seguir desmontando. Después de desmantelar cada capa, la solución al problema aparecerá gradualmente en la mente. ¿Salir? En este momento les pediré consejo a mis amigos. En comparación con las tres preguntas del principio, es probable que la pregunta que hizo sea buena.
(3) Beneficios de desmantelar el problema
● En primer lugar, por supuesto, le ayudará a resolver mejor el problema y definitivamente le permitirá obtener el doble de resultado con la mitad de esfuerzo, especialmente frente a problemas relativamente complejos, ¿cómo? genial es desmontar el problema hasta que la respuesta esté casi en el papel ● Una sensación de
logro, a través de la fórmula de desmantelar grandes problemas en elementos, cada elemento completado equivale a alcanzar un pequeño hito, y este logro es más motivador para mí. De lo contrario, cuando se enfrenta a un gran problema que es difícil de resolver, es fácil sentirse desesperado y darse por vencido de forma natural;
● Como líder del equipo, desmantelar los problemas también es un requisito previo importante para la asignación racional de tareas. Por ejemplo, en el ejemplo anterior, tu equipo tiene 3 personas, puedes asignar los 5 elementos a 3 personas diferentes para que sean responsables y es más fácil formar una buena sinergia.
4.2 Habilidades de lectura de ensayos: alternativas
En el proceso de aprender a modelar, es posible que haya descubierto que los temas del modelado suelen ser muy abstractos y complejos, y su extensión suele ser muy larga. Es posible que necesitemos dedicar mucho tiempo a comprender este tema. Luego, cuando comencemos a implementarlo, debido a que el tema contiene mucho vocabulario desconocido, es posible que necesitemos leer el tema varias veces, lo que consumirá mucho de nuestro tiempo.
Por lo tanto, el núcleo de esta técnica es utilizar palabras familiares para reemplazar las palabras de la pregunta original.
Supongamos que tenemos un tema: "Cierto satélite detectó [grandes organismos orgánicos de aguas profundas] utilizando [radiómetro de microondas de frecuencia ultraalta] y [cámara óptica]".
Este tema parece muy técnico y está lleno de jerga desconocida. Por lo tanto, podemos usar sustituciones y reemplazar términos complejos con palabras familiares, por ejemplo, "gafas" por "radiómetro de microondas UHF", "cámara" por "imagen óptica", "macroorganismos de aguas profundas" Reemplazar con "pez".
Por tanto, el título pasa a ser: "Cierto satélite detectó peces con gafas y una cámara".
De esta manera, el tema se vuelve más fácil de entender. Lo podemos entender de inmediato: los satélites utilizan algún tipo de equipo para observar y estudiar los peces. Después de su modificación, el problema se vuelve muy simple de entender y la operación posterior será mucho más fácil.
Después de completar la pregunta, reemplace las palabras familiares "gafas", "cámara" y "pez" con los términos profesionales de la pregunta original. Este es el uso de la sustitución.
4.3 Cómo complacer al profesor que califica - rutina de calificación
(1) Revisión
de la primera prueba: resumen, navegación del artículo y calificación, como el segundo premio. Vea qué método se utiliza (si no compara y evalúa el modelo, no sabe si su método es bueno o malo), aproximadamente el proceso, así que mire el resultado, el proceso o el diagrama de resultados.
La segunda prueba: observe el cuerpo principal del artículo y el método específico del modelo para el resumen. Si no es tan bueno como el valor esperado de la primera prueba, se le otorgará el tercer premio, si cumple plenamente las expectativas, podrá ascender al primer premio. Entonces, ¿qué importancia tiene lo abstracto?
Asegúrese de ser conciso en tres partes: cómo analizar el problema, qué método utilizar y qué resultado obtener.
(2) Características de los artículos excelentes:
● Debe haber resultados: no importa cuán complejo sea el modelo o cuán única sea la idea, ¡es inútil si no hay resultados! El modelo que puede producir resultados, pero no puede producir resultados. y se siente bien se coloca en "optimización del modelo".
● Tantas imágenes como sea posible y altas: las imágenes pueden ayudar a los jueces a comprender su trabajo rápidamente, tales como: diagramas de modelado, diagramas de resultados de salida, senderos para caminar; ● Comparación de modelos: demuestre
la naturaleza avanzada de su modelo y cuéntele a otros sobre su modelo. ¡Es lo mejor! Puede ser una comparación de diferentes métodos para esta pregunta, o se puede comparar con la precisión de otros modelos en papel.
4.4 Rutina de análisis de problemas con puntuación alta: diagrama de flujo
El análisis del problema puede permitir a los jueces comprender intuitivamente la intención de modelado del autor y las principales ideas de resolución de problemas, por lo que debe tomarse en serio; para facilitar la revisión de los jueces, se recomienda agregar un diagrama de flujo en la parte de análisis del problema. El diagrama de flujo puede usar el software VIS10 o el WPS incorporado. El módulo de creación de diagramas de flujo también debe describirse debajo del diagrama de flujo, y está prohibido proporcionar solo un diagrama de flujo sin una descripción de texto correspondiente.
4.6 Inspección del modelo y análisis de sensibilidad
● La inspección del modelo es diferente de la evaluación de las ventajas y desventajas del modelo. La inspección del modelo incluye principalmente dos módulos: análisis de errores y análisis de sensibilidad. El análisis de errores puede verificar la exactitud del modelo y la El análisis de sensibilidad verifica principalmente la universalidad del modelo. Agregar la verificación del modelo puede brindar a los jueces una comprensión más completa de la exactitud del modelo establecido y un mayor reconocimiento de los resultados logrados por el modelado.
● Análisis de errores: generalmente aplicable a temas de predicción, para juzgar o analizar si los resultados del cálculo del modelo son precisos.
● El análisis de sensibilidad generalmente se aplica a ciertos parámetros fijos en el modelo, principalmente para determinar si el modelo es aplicable a más escenarios.
4.5 Horario y organización de la competencia en 2023
El Concurso Nacional de Pregrado en Matemáticas en Modelación 2023 se llevará a cabo desde las
18:00 horas del 7 de septiembre (jueves) hasta las 20:00 horas del 10 de septiembre (domingo) ( 1) La tarde del primer día
(tarde del día 7)
La tarea principal del primer día es la elección del tema (esto normalmente sólo lleva una noche), así que confirme su elección ese día. Utiliza los que has realizado en tu práctica diaria, no es necesario estudiarlos todos.
Hay cinco tipos de temas: ABCDE, entre los cuales, los estudiantes de pregrado solo pueden elegir ABC, mientras que los estudiantes universitarios solo pueden elegir DE. Seleccione uno de estos temas que cumpla con sus requisitos y luego discuta la idea del tema con sus compañeros de equipo para ver si existe una solución factible o una idea básica.
Una vez determinado el tema, su tarea de esta noche estará completa. Por supuesto, el equipo más fuerte puede responder a la primera pregunta esta noche. Pero tenga cuidado, no elija inmediatamente solo porque las dos primeras preguntas de una determinada pregunta son simples. Este tipo de preguntas a menudo son fáciles primero y luego difíciles, y hay otro tipo de preguntas que son difíciles primero y luego fáciles. Elija cuidadosamente el tema que más le convenga. Muchos equipos cambiarán el tema a la mitad.
Por favor, descanse bien el primer día y no se quede despierto hasta tarde.
(2) Al día siguiente (No. 8)
El segundo día es necesario iniciar un análisis específico del tema. No es necesario levantarse temprano, reunirse alrededor de las ocho o nueve, recordar desayunar y no pasar hambre por el partido. No se recomienda quedarse despierto hasta tarde por la noche y es mejor regresar al dormitorio antes de las once.
Las principales tareas de hoy son las siguientes:
● Analizar el tema y establecer un modelo matemático básico;
● Escribir código y resolver el modelo;
● Completar la primera y segunda pregunta.
Por la noche, los estudiantes responsables de escribir la tesis pueden comenzar a construir el marco básico de la tesis.
(3) El tercer día (Número 9)
A continuación, complete la tercera y cuarta preguntas. Si hay una quinta pregunta, haga todo lo posible para completarla hoy y puede considerar quedarse despierto hasta tarde (se recomienda tomar un descanso de cuatro horas entre la 1 am y las 5 am para asegurarse de estar enérgico al día siguiente). , y permanecer despierto toda la noche puede reducir la eficiencia del día siguiente).
Los estudiantes responsables de escribir la tesis deben asegurarse de haber completado las dos primeras preguntas.
(4) El cuarto día (cerrado a las 20:00 horas del día 10),
compruebe si es necesario corregir el modelo o código. Por la mañana, coopere con los estudiantes responsables de escribir la tesis para completar la tesis preliminar y completa. Por la tarde, el equipo dedicará una o dos horas más a estudiar si hay deficiencias en el documento y si es necesario mejorar los resultados. Después de escribirlo, puede pedirle al instructor que lo revise para determinar si se puede enviar.
Asegúrate de presentar la tesis, todos los años los trabajos no se entregan por quedarte despierto hasta tarde el día anterior.
Resumen de planificación
Los arreglos anteriores son relativamente compactos. De hecho, muchos equipos no pueden completar la última pregunta ni siquiera la noche del día 9. Ante tales problemas, puede considerar un "modelado de lenguaje" moderado (usted debe comprender el contenido específico, lo cual también es una estrategia que vale la pena aprender). Finalmente, al menos asegúrese de que cada tema de la tesis esté completo, con imágenes y textos ricos, una descripción lógica clara y un diseño hermoso.
Enhorabuena, al menos has ganado el primer premio provincial.
4.6 Qué hacer si no puedes conseguir el título
¡Puedes prestar atención a Xiao P, un matemático desconocido que es el propietario de la estación B, y publicará las ideas del tema lo antes posible!