参加数学建模你觉得快乐吗？

  在数学建模竞赛领域，有的同学第一次参加，有的同学每次都参加，有的同学听说难就望而却步，也有的同学勇敢尝试，即使没获奖，也甘之如饴。但是在这样的一个过程中，或许有人会问，参加数学建模的过程大家都快乐吗？

  今天，数乐君就想来和大家一起探讨一下这样的一个问题，也给那些对此抱有疑惑的同学一个答案。当然，光说不练肯定是不行的，所以我们就一起来走进一位同学的数模竞赛之路，用他的亲身经历来揭晓答案~

  决定入坑是建模之旅的第一步，但是这条路并不平坦，波折很多，付出而没有回报是常有的事情。

  如果你没有办法接受以上事实，建议更要去尝试，因为建模说不定可以帮你调整心态。我第一次建模的经历可谓惨烈无比。

  首先折磨我的是读也读不懂的题目。数学建模的题目往往很长，有时候比较难理解。因此，才比赛中，认真细致的审题是关键，你必须知道题目到底想让你干什么。

  接着让我抓狂的是数据怎么找都找不到。我记得一个题目要建立能够刻画、解决北京立交桥堵车问题的模型，所以找到立交桥的车流量数据很重要。可是找数据并没什么特别好的办法，除了一些常规的数据之外，更多的取决于你们的信息检索与资料搜索能力如何，当然，耐心和细心也很重要。但是很遗憾，当时第一次参赛的我们既没有耐心，也很不细心，而且找资料的能力比较差，到头来啥都没找到。

  数据找不到，模型建出来了也用不了。（当然，我们也从知网上找到了几个相关的模型，但是不知道如何用，不知道如何改编，再加上本来数据就找不到，更难了）。

  所以第一次参加数学建模竞赛真的是以惨淡收场，但是有了这次经历之后，经过不断反思问题总结经验，后面我和团队又报上自己的姓名去参加了数模竞赛，这一次比之前明显就顺利多了，最重要的是队友们之间更加有默契，也慢慢地认识到自己的不足并加以改正，于是乎后面的比赛结果一次比一次好。

  再次回顾这样的一个过程其实说起来非常轻巧，或许轻舟已过万重山，可那时候真的很煎熬，尤其是努力半天没有结果的时候，那种既无奈又气愤的心情印象特别深刻，但最后和队友一起坚持到最后，拿到奖的瞬间，还是真的值得的。

  最后想说，在许多团队里，可能建模的队友一定会是你一生的朋友，毕竟共同奋斗、共同刷夜的那段时光是那么的珍贵。

  其实参加数学建模究竟快不快乐，数乐君觉得是相对而言，如果相对于其他同学的惬意生活，参与数学建模的同学每天熬夜、学代码、无数次推翻重来，这些当然是不太快乐的。

  但数乐君觉得，之所以大家能在最后看到自己获奖的时候那么快乐，就是因为看到自己的付出和努力终于有了回报，是一种踏踏实实的快乐，或许想必其他的快乐，会给人带来更加持之以恒的成就感和满足感。

  最初，数学建模改变了我的学习方式。刚进入大学，我们存在的问题往往是难以克服高中时期“刷题”、“背诵”的不良习惯，而在最终考试中，背出来的高分和深刻理解知识后的高分，却被大多数学生理解为没有区别。

  而不懂得运用知识的同学，在今后进行一定学术研究时会遇到更大的阻碍，且不良的习惯难以改正。而我在大一时期的数模学习，带领我从最初的刻板学习知识，到后期的主动去理解、运用知识并主动加深某方面知识的学习，自我探索能力大幅度的提升，实现了从“背诵知识”到“怎么学以致用、举一反三”的转变，这也成为我整个大学阶段优良学习品性的基石。

  数学建模还加增强了我们的科研创造新兴事物的能力。在解题过程中，更多的不是如何运用旧有的理论去处理问题，我们会尝试改进旧有的方法，甚至在一定假设下提出我们全新的方法。

  数学建模培养了我们对于不同学科方向的深入思考，由于数学建模的赛题往往涉及多个学科或者交叉学科，我们会对新的专业产生初步的理解，在主动查阅大量文献并完成解题后，我们就能对当前专业方向有十分全面的理解，隐约中促进我们对不同专业方向的理解，对我们未来的抉择产生至关重要的影响。

  说到这里，这不又到了新学期，想要参加数学建模竞赛的同学可能已在屏幕前跃跃欲试了，接下来数乐君就给大家再总结一波入坑数学建模竞赛的必备知识，帮大家更好备赛！

  要对数学建模竞赛进行知识储备，首先我们很有必要清楚数学建模的主要步骤：

  第三步:建立模型，对建立的问题进行变形，推导，转化为可以运行标准方法解答的形式；

  对于建模问题的分析和求解至关重要，以及札实的数学基础，包括高数，线代种概率。所以一般不建议大一的同学参加比赛，尽管靠运气有时也能获奖，但大一的学生还是该好好学习基础课，打好基础，为之后的数学建模竞赛做好铺垫。

  线性规划、整数规划、动态规划等优化方法。解决实际问题时常常使用。我们都知道数学建模竞赛的赛题基本都是以解决实际问题为主，所以题目都立足实际，而这一些方法就可以用得上。

  回归分析、时间序列分析、假设检验等数据分析方法。在数学建模竞赛中，除了模型算法，最重要的还有数据分析，参赛的同学大多都会遇到庞大的数据量，但分析好数据才能更加有助于解题。

  学习建立常见的数学模型的方法和技巧，掌握常见的数值计算和求解方法，如数值积分、差分方程求解、最优化算法等，以及经常会用到的预测类模型有神经网络预测模型、灰色预测模型以及拟合插值预测等，优化类模型有图论模型、规划模型等，分类模型有决策树、逻辑回归等，评价类模型有层次分析法、模糊综合评价法、聚类分析法等。

  Python应用优势：开源性和大范围的应用：Python是开源的，拥有庞大的社区支持和广泛的应用场景，能够完全满足各种数学建模需求。

  多功能性：Python不但可以进行数学建模，还能够直接进行数据分析、机器学习、图像处理等众多领域的开发和应用。

  易学易用：Python语法相对简洁易懂，容易上手，对于非专业编程背景的小组成员也较为友好。

  丰富的库和工具：Python拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、SciPy、Pandas等，提供了各种数学建模所需的功能和算法。

  Matlab：有强大的矩阵操作和向量化计算能力、丰富的绘图和可视化功能、数值计算和科学计算库。

  常见的算法。如图论算法、最短路径算法、最小生成树算法等。另外熟悉一些数值计算和优化算法也是很重要的。如梯度下降法、遗传算法等，数学建模必备的十大算法都应该了熟于心，如蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、一些连续离散方法等等。

  模拟题量要在保证质量的基础上多多益善，熟悉竞赛的题型和要求，提高解题速度和准确性，具体数量能够准确的通过自己的时间安排和学习进度做调整，并且仔细分析解答过程和参，从中学习和总结经验，找出自己的不足并加以改进。如果有时间和精力还可以和团队多去参加相关的数学建模竞赛，在过程中磨练并积累经验。

  一定要找到比较合适的队友，优势互补;国赛前能参加数维杯数模竞赛热热身，找到自身的不足，更重要的是与队友好好磨合；一定要动手复现往年的优秀论文，着重关注模型建立、求解算法、结果可视化、论文撰写，只有亲手做、动脑子思考才清楚自己哪些地方做的还不够好；

  为了拿好成绩，建议直接提前选择队伍擅长的题目类型，专门准备这一类题以节约时机！成功三要素：合理的模型，准确的结果，清晰的论文。

  数维杯俗称小国赛，赛题风格和高教社杯国赛吻合，赛题难度中上等，获奖率高，适合数学建模新手及有一定建模经验同学优先，目前竞赛具有较高的全国影响力，在国内高校中是作为国赛大型热身、保研、综合测评、创新奖学金等评定竞赛之一。

  眼下2024年第九届数维杯数学建模挑战赛即将在5月开赛，该竞赛已成为数学建模行业内仅次于国赛和美赛后的又一项全国性数模竞赛，已被众多高校列为国家级二类竞赛。