数学建模个人经验谈——组队和分工

合集下载

数学建模竞赛的经验分享

数学建模竞赛的经验分享在数学建模竞赛中获得好成绩并不仅仅依赖于数学水平，还需要团队合作、问题分析和解决能力等多方面素质的综合发展。

本文将从个人经验出发，分享一些在数学建模竞赛中取得成功的经验和技巧。

一、团队合作与分工团队合作是数学建模竞赛中至关重要的一环。

一个团队中的成员需要相互信任、合理分工与密切配合。

在分工方面，可以根据队员的特长和兴趣进行合理的安排，充分发挥每个人的优势。

同时，要做好沟通与交流，及时解决团队中出现的问题。

通过紧密的团队协作，能够充分利用各自的优势，提升整个团队的解题效率和竞争力。

二、问题分析与解决在数学建模竞赛中，问题的分析与解决能力是决定成败的关键。

首先要对问题进行深入的分析，理解问题的背景和要求。

其次，要合理选择解题方法和模型，对问题进行建模与转化。

在解题过程中，要善于利用数学知识和技巧，进行问题求解与验证。

同时，还需要具备一定的编程能力，能够利用计算机进行模拟和数据处理。

通过不断练习和学习，提高自己的问题分析和解决能力，才能在竞赛中取得好成绩。

三、时间管理与备战策略数学建模竞赛通常在有限的时间内完成，因此良好的时间管理能力是至关重要的。

在备战阶段，要制定合理的学习计划和备赛策略。

要根据竞赛的要求和内容，有针对性地进行学习和准备。

在比赛过程中，要控制好时间节奏，合理安排每个环节的时间。

如果在某个环节卡住了，要及时调整思路，不要浪费太多时间。

合理的时间分配和备战策略能够提高解题的效率和质量。

四、综合素质的培养除了数学知识和解题技巧外，一些综合素质的培养也对于在数学建模竞赛中取得好成绩至关重要。

首先是团队合作与沟通能力，要学会与队友进行有效的合作和沟通。

其次是自学和独立思考的能力，要培养独立解题和自主学习的习惯，提高自己的自主学习和问题解决能力。

再次是表达与展示能力，要学会清晰地表达自己的思路和想法，通过书面报告和口头陈述来展示解题过程和结果。

这些素质的培养对于整个团队的竞赛能力和综合素质的提升有着重要的作用。

数学建模三个人工作总结

数学建模三个人工作总结在参加数学建模竞赛的过程中，我们三个成员共同经历了一段充实而难忘的时光。

通过这次比赛，我们不仅在数学建模技能上得到了锻炼和提升，还学会了团队合作、沟通与协作。

在此，我们分别对自己在比赛过程中的工作进行总结和反思。

一、团队分工与合作在比赛过程中，我们根据每个人的专业背景和兴趣进行了合理分工。

小明同学负责模型建立与求解，小李同学负责数据处理与分析，我负责论文撰写与整理。

在各自负责的领域内，我们都充分发挥了自己的优势，为团队的胜利做出了贡献。

1. 小明同学的工作总结在本次比赛中，我负责模型建立与求解。

在比赛初期，我认真分析了题目要求，明确了建模目标。

在此基础上，我查阅了大量相关资料，结合自己的专业知识，提出了合适的模型。

在模型建立过程中，我充分考虑了问题的约束条件，并通过与队友的讨论，不断优化模型。

在求解过程中，我熟练运用了数学软件，高效地得到了模型结果。

通过这次比赛，我在模型建立与求解方面取得了很大进步，但也意识到自己在某些方面的不足，如在参数估计和模型验证方面还需加强学习。

2. 小李同学的工作总结在本次比赛中，我负责数据处理与分析。

在比赛过程中，我认真收集和整理了队友们获取的数据，通过Excel、Python等软件对数据进行了清洗、处理和分析。

在数据处理过程中，我学会了如何处理缺失值、异常值等问题，并掌握了多种数据可视化方法。

通过这次比赛，我在数据处理与分析方面取得了较大突破，但在数据挖掘和深度分析方面还有待提高。

3. 我的工作总结在本次比赛中，我负责论文撰写与整理。

在比赛过程中，我充分运用了自己的写作能力，为团队论文撰写了摘要、引言、结论等部分。

同时，我还负责整理队友们的成果，将模型、数据分析和结果等内容整合到论文中。

在论文撰写过程中，我学会了如何合理安排论文结构，使论文条理清晰、逻辑严密。

通过这次比赛，我在论文撰写方面取得了显著提高，但在文献查找和引用方面还有不足之处。

二、团队沟通与协作在比赛过程中，我们充分发挥团队协作的优势，通过线上线下相结合的方式进行沟通与协作。

数学建模实战实践经验交流

数学建模实战实践经验交流在当今数字化和数据驱动的时代，数学建模已经成为解决各种实际问题的有力工具。

无论是在工程领域优化设计，还是在经济领域预测市场趋势，亦或是在生物医学领域分析疾病传播，数学建模都发挥着至关重要的作用。

作为一名热衷于数学建模的探索者，我积累了一些实战实践经验，在此与大家分享交流，希望能给初涉数学建模领域的朋友们一些启发和帮助。

首先，要明确数学建模的基本流程。

一般来说，它包括问题分析、模型假设、模型建立、模型求解、结果分析和模型检验这几个主要步骤。

问题分析是整个建模过程的起点，需要我们对所面临的实际问题进行深入理解，明确问题的背景、目标和约束条件。

例如，在研究交通拥堵问题时，我们需要了解道路状况、车流量、信号灯设置等因素。

模型假设则是对问题进行简化和抽象的关键环节。

由于实际问题往往十分复杂，包含众多因素，我们需要根据问题的特点和求解的可行性，对一些次要因素进行忽略或简化，提出合理的假设。

比如，在研究物体自由落体运动时，我们通常假设空气阻力可以忽略不计。

模型建立是将实际问题转化为数学语言的核心步骤。

这需要我们运用所学的数学知识，如微积分、线性代数、概率论等，构建出能够描述问题本质的数学表达式或方程。

比如，在研究人口增长问题时，可以建立指数增长模型或逻辑斯蒂增长模型。

模型求解则是运用数学方法和计算工具，求出模型的解。

这可能涉及到数值计算、优化算法等技术。

在求解过程中，可能会遇到计算复杂、结果不收敛等问题，需要我们耐心调试和优化算法。

结果分析是对求解结果进行解释和评估的重要环节。

我们需要将数学结果转化为实际意义，分析结果的合理性和可靠性，并与实际情况进行对比。

如果结果与预期不符，就需要反思模型的假设和建立过程是否存在问题。

模型检验则是通过与实际数据或实验结果进行对比，验证模型的准确性和有效性。

如果模型检验不通过，就需要对模型进行修正和改进。

其次，团队协作在数学建模中也起着举足轻重的作用。

数学建模实战实践经验总结交流

数学建模实战实践经验总结交流数学建模，这个听起来充满神秘和挑战的领域，对于许多同学来说，可能既令人向往又让人感到有些畏惧。

在亲身经历了多次数学建模的实战实践后，我积累了不少宝贵的经验，在此愿与大家分享交流。

首先，让我们来谈谈团队的组建。

一个优秀的数学建模团队，就像是一支配合默契的篮球队，每个成员都有着不可或缺的作用。

团队成员最好具备不同的专业背景和技能特长，比如数学功底扎实的同学能够负责建立模型的理论框架，编程能力强的同学可以负责实现算法和进行数据处理，而文字功底好、逻辑思维清晰的同学则能够负责撰写论文和阐述模型的思路。

在团队中，沟通和协作至关重要。

遇到问题时，大家要坦诚交流，共同探讨解决方案，而不是互相指责或各自为政。

在准备阶段，扎实的基础知识是成功的基石。

我们需要熟悉常见的数学模型和算法，例如线性规划、非线性规划、图论、概率论等等。

同时，也要掌握一些常用的软件和工具，如 MATLAB、Python、Lingo 等。

通过阅读相关的教材、论文和参加培训课程，可以不断提升自己的知识储备。

选题是数学建模中的关键一环。

当面对众多题目时，我们不能盲目选择，而是要仔细分析每个题目的要求和背景，结合团队的优势和兴趣来确定。

一个好的选题应该是具有一定挑战性但又不至于完全无从下手，同时要有实际应用价值和研究意义。

在建立模型的过程中，要善于从复杂的实际问题中抽象出数学本质。

这需要我们具备敏锐的观察力和较强的逻辑推理能力。

不要被问题的表象所迷惑，要深入思考问题的内在结构和规律。

同时，要敢于尝试不同的模型和方法，通过不断地比较和优化，找到最适合的解决方案。

数据的收集和处理也是非常重要的环节。

数据的质量和可靠性直接影响到模型的准确性和有效性。

我们要通过多种渠道获取数据，如互联网、数据库、实地调研等。

在处理数据时，要注意数据的清洗、筛选和分析，去除异常值和噪声，提取有用的信息。

编程实现模型是将理论转化为实际成果的重要步骤。

数学建模组队后的发言稿

数学建模组队后的发言稿各位领导、老师、同学们：大家好！很荣幸能在这个美好的时刻发表我的发言。

我代表我们小组的所有成员，向大家汇报我们在数学建模比赛中的经验和心得。

首先，我想简单介绍一下我们的组队情况。

我是小组的负责人，其他成员分别是A、B、C。

我们凭借共同的数学兴趣和实力结成了这个团队。

在整个建模过程中，我们相互学习、协作配合，充分发挥每个人的优势，共同完成了比赛的任务。

在开始比赛前，我们小组首先进行了认真的规划和准备。

我们明确了比赛的要求和评分标准，并进行了具体的任务分工。

每个人根据自己的特长和兴趣选择了不同的工作方向，以确保在有限的时间内我们能高质量地完成任务。

比赛中最困难的环节之一是问题分析。

我们小组对比赛题目进行了深入的分析和理解，确定了问题的关键点和难点。

我们利用图表和相关资料进行了数据的整理和分析，找出了问题的脉络和规律。

通过这一步骤，我们对问题的本质有了更深入的认识，并为解决问题奠定了基础。

在解决问题的过程中，我们小组遇到了各种困难和挑战。

但是我们相信，每个挑战都是一个机会，只要我们不断学习和努力，就能找到解决的办法。

我们积极探索和尝试不同的解决思路，运用数学知识和方法进行推导和计算。

在解决问题的过程中，我们互相讨论，不断迭代和改进，直至找到最优的解决方案。

在比赛的最后阶段，我们对解决方案进行了完善和优化。

我们重新审查了问题的各个方面，重新验证了解决方案的合理性和可行性。

同时，我们对模型的参数进行了灵敏度分析，以评估模型的鲁棒性和可靠性。

我们还对解决方案进行了可视化展示，以便于向评委和观众清晰地传达我们的成果。

通过这次数学建模比赛，我们深刻体会到了团队合作的重要性和价值。

在整个比赛过程中，我们相互支持、相互鼓励，共同成长。

每个人贡献自己的智慧和才能，将个人能力与团队利益相结合，实现了1+1大于2的效果。

在结束我发言之前，我想向大家分享一下我们在数学建模过程中所获得的收获。

首先，我们提高了团队合作能力，学会了与他人有效沟通和协调合作。

数学建模实战实践经验总结汇编

数学建模实战实践经验总结汇编数学建模，作为一门将实际问题转化为数学问题并求解的学科，对于解决现实生活中的各种复杂问题具有重要意义。

在参与多次数学建模竞赛和实际项目的过程中，我积累了丰富的实战经验，下面将为大家进行详细的总结。

首先，团队合作是数学建模成功的关键。

一个优秀的数学建模团队通常由具备不同专业背景和技能的成员组成，如数学、计算机、统计学等。

在团队中，每个成员都有自己的优势和特长，通过相互协作、交流和互补，能够更高效地完成建模任务。

在团队组建初期，明确分工是至关重要的。

有人负责收集和整理数据，有人负责建立数学模型，有人负责编程实现和求解，还有人负责撰写论文和报告。

例如，在一次关于城市交通拥堵问题的建模中，数学专业的成员负责构建数学表达式来描述交通流量的变化规律，计算机专业的同学则利用编程工具进行模拟和优化算法的实现，而统计学专业的成员则对收集到的大量交通数据进行分析和处理，以验证模型的准确性。

有效的沟通在团队合作中也不可或缺。

团队成员需要及时分享自己的想法、进展和遇到的问题，共同探讨解决方案。

在一次关于供应链优化的建模项目中，由于成员之间沟通不畅，负责建立模型的同学没有充分考虑到实际操作中的限制条件，导致模型在求解时出现了很大的偏差。

经过及时的沟通和调整，最终才得到了一个合理且可行的方案。

其次，数据的收集和处理是数学建模的基础。

准确、全面的数据能够为模型的建立和求解提供有力的支持。

在收集数据时，要确保数据的来源可靠、具有代表性和时效性。

对于网络上公开的数据，需要对其真实性和准确性进行评估。

有时，还需要通过实地调查、问卷调查等方式获取一手数据。

在处理数据时，要进行数据清洗、筛选和预处理，去除异常值和错误数据，对缺失值进行合理的填补。

同时，还需要对数据进行归一化、标准化等操作，以便于后续的分析和计算。

以一个关于市场需求预测的建模为例，我们收集了多年的销售数据、市场趋势、经济指标等。

通过对这些数据的分析和处理，发现了一些周期性和趋势性的规律，为建立准确的预测模型奠定了基础。

数学建模实战经验交流

数学建模实战经验交流数学建模，这个听起来高大上的词汇，其实就在我们的生活中无处不在。

从预测股市走向到优化物流配送路线，从设计城市交通规划到评估气候变化影响，数学建模都发挥着重要作用。

今天，我想和大家分享一下我在数学建模实战中的一些经验，希望能对大家有所帮助。

数学建模的第一步，也是最关键的一步，就是明确问题。

很多时候，我们拿到的问题可能是模糊不清的，或者是被各种表象所掩盖。

这就需要我们有一双敏锐的眼睛，能够透过现象看本质，准确地把握问题的核心。

比如，有一个关于城市交通拥堵的问题，如果只是看到车辆多、道路窄这些表面现象，而没有深入分析出行需求、交通设施布局等深层次原因，那么建立的模型很可能是治标不治本的。

在明确问题之后，接下来就是收集数据。

数据是建模的基础，没有足够、准确的数据，再好的模型也是空中楼阁。

收集数据的渠道有很多，比如公开的数据库、政府统计报告、实地调查等等。

但要注意的是，数据的质量至关重要。

有时候，我们可能会得到一些不准确、不完整甚至是错误的数据，这就需要我们进行数据清洗和预处理，去除噪声和异常值，保证数据的可靠性。

有了数据，就可以开始选择合适的模型了。

这就像是选择工具一样，不同的问题需要不同的工具来解决。

常见的数学模型有线性规划、非线性规划、概率统计模型、微分方程模型等等。

比如，如果是要优化资源分配问题，线性规划可能是一个不错的选择；如果是研究随机现象，概率统计模型就派上用场了。

当然，在实际应用中，往往不是单一模型就能解决问题的，可能需要多个模型的组合或者对现有模型进行改进。

建立模型之后，就是求解和验证。

求解模型可能需要用到各种数学方法和计算工具，比如数学软件 Matlab、Python 等。

在求解过程中，要注意算法的选择和优化，以提高计算效率。

验证模型的准确性是必不可少的一步，可以通过与实际数据对比、进行敏感性分析等方法来评估模型的可靠性。

如果模型的结果与实际情况相差较大，就需要重新检查模型的假设、参数设置等，进行必要的调整和改进。

数学建模个人经验谈组队和分工

数学建模个人经验谈组队和分工数学建模个人经验谈——组队与分工数学建模竞赛就是三个人得活动,参加竞赛首要就是要组队,而怎么样组队就是有讲究得。

此外还需要分工等等,一般得组队情况就是与同学组队,很多情况就是三个人都就是同一系,同一专业以及一个班得,这样得组队就是不合理得。

让三人一组参赛一就是为了培养合作精神,其实更为重要得原因就是这项工作需要多人合作,因为人不就是万能得,掌握知识不就是全面得,当然不排除有这样得牛人存在,事实上也就是存在得,什么都会,竞赛可以一个人独立搞定、但既然允许三个人组队,有人帮忙总就是好得,至少不会太累、而三个人同系同专业甚至同班得话大家得专业知识一样,如果碰上专业知识以外得背景那会比较麻烦得。

所以如果就是不同专业组队则有利得多、众所周知,数学建模特别需要数学与计算机得能力,所以在组队得时候需要优先考虑队中有这方面才能得人,根据现在得大学专业培养信息与计算科学,应用数学专业得较为有利,尤其就是信息与计算科学可以说就是数学与计算机专业得结合,两方面都有兼顾,虽然说这个专业得出路不就是很好,数学与计算机都涉及点但就是都没有真正得学通这两门专业得,但对于弄数学建模来说就是再合适不过了。

应用数学则偏重于数学,但就是一般来讲玩计算机得时间不会太少,尤其就是在科学计算与程序设计都会设计到比较多,又有深厚得数学功底,也就是很不错得选择。

有不少得人会认为第一人选就是数学方面得那第二人选就应该考虑计算机了,因为学计算机得会程序,其实这个概念可以说就是对也可以说就是不对得。

之所以需要计算机方面得人就是为了弥补数学方面得人在算法实践方面得不足,但就是不就是所有得计算机方面专业人都擅长算法实践得,如果要选得话就选擅长算法分析实践得,因为学计算机得不一定会程序,并且会程序得不一定会算法。

拿出一个算法,让学计算机得编写程序实践不一定能行,不就是小瞧计算机得,但就是这种情况还就是比较多得,不然可以瞧到参加ACM得数学系得居多,比学计算机得搞得好、因此一定要弄清这个概念,不就是计算机得就适合得、所以在组队中有两种人就是必需得,一个就是对建模很熟悉得,对各类算法理论熟悉,在了解背景后对此背景下得各类问题能建立模型,设计求解算法。

数学建模竞赛经验分享

数学建模竞赛经验分享
近年来，数学建模竞赛在高校和相关机构中越来越受到重视。

作为一项综合性、实践性较强的学科竞赛，数学建模竞赛旨在培养学生的创新能力、团队协作能力和实际问题解决能力。

下面，我将分享自己参加数学建模竞赛的经验和感悟。

首先，选择合适的团队成员至关重要。

一个优秀的团队需要不同专业背景、不同性格特点的人员组成。

在选择团队成员时，要考虑每个成员的优势和不足，以及大家之间的合作默契程度。

只有团队成员之间相互信任、相互支持，才能取得好成绩。

其次，合理规划时间，高效利用时间。

数学建模竞赛通常时间紧迫，任务繁重，因此，团队需要在规划时间方面做好准备。

在开始竞赛前，应该先制定一个详细的计划，包括任务分配、时间安排等。

在执行计划时，要注意时间的利用效率，避免浪费时间在无意义的活动上。

同时，要注意合理安排个人时间，保证自己的身心健康。

最后，注重实践，不断提高自己的实际问题解决能力。

数学建模竞赛的目的是培养学生的实际问题解决能力，因此，在竞赛中，要注重实践，通过实际操作来提升自己的能力。

同时，要注意积累实践经验，不断总结经验教训，不断提高自己的解决问题的能力。

总之，数学建模竞赛是一项具有挑战性和实践性的竞赛，需要具备一定的数学、计算机和实际问题解决能力。

通过以上的经验分享，希望能够帮助到更多的同学，在数学建模竞赛中取得好成绩。

- 1 -。

数学建模实战经验分享

数学建模实战经验分享数学建模，对于很多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。

作为一个在数学建模领域摸爬滚打多年的“老兵”，我想和大家分享一下我在实战中的经验和心得，希望能给正在探索或即将踏上这条道路的朋友们一些启发和帮助。

数学建模，简单来说，就是用数学的语言和方法去描述、解决实际问题。

它要求我们将实际问题抽象成数学模型，然后运用数学知识和计算机工具进行求解和分析。

这不仅考验我们的数学功底，更考验我们的观察力、分析力、创新力和团队协作能力。

首先，让我们来谈谈团队组建。

一个优秀的数学建模团队通常由三个人组成，分别具备不同的专长和能力。

有人擅长数学理论和算法，有人精通编程和数据处理，还有人善于写作和表达。

在团队中，每个人都有自己的角色和职责，但又需要相互协作、相互支持。

记得我第一次参加数学建模比赛时，我们的团队在分工上就出现了问题。

由于没有明确各自的任务，导致在比赛过程中出现了重复工作和无人负责的“盲区”。

这不仅浪费了时间和精力，还影响了整个团队的进度和士气。

从那以后，我们在组队时就格外注重成员的专长和分工，确保每个人都能在自己擅长的领域发挥最大的作用。

接下来，说说选题的重要性。

选题就像是一场旅行的起点，如果起点选错了，可能会让整个旅程变得艰难甚至无法到达终点。

在面对众多的题目时，我们要仔细阅读题目要求，分析题目所涉及的领域和问题的难易程度。

有些题目看起来简单，但可能隐藏着很多复杂的细节；有些题目看似复杂，但如果我们能找到合适的切入点，可能会迎刃而解。

在选题时，我们要充分考虑团队成员的知识储备和兴趣爱好。

如果对所选题目没有足够的兴趣和热情，在后续的研究过程中很容易产生厌倦和抵触情绪。

有一次比赛，我们为了追求所谓的“高难度”题目，选择了一个超出我们能力范围的问题。

结果在研究过程中遇到了重重困难，最终也没有取得理想的成绩。

从那以后，我们明白了选题要量力而行，选择适合自己团队的题目才是关键。

在数学建模的过程中，模型的建立是核心环节。

数学建模分工

本人亲身体验：1）软件专业的除熟练建模用的matlab、lingo一些软件的语言外，还应多准备一些数学知识。

2）两数学系的人则应多看一些有关模型的书籍，如姜起源的数学模型，要对所有模型都能够有所了解，并能够理解，在竞赛时能够应用即可，在竞赛时还会搜集相关模型的文献进行深入研究。

3）有所侧重的应有一、两人能够使用公式编辑器、图形制作、excel的使用、word 排版，因为模型中会涉及到大量的公式输入。

4）在平时可以完整的练习一两次，练习时就要完全按竞赛要求做，语言尽量精炼、科学。

竞赛时能够做出一两步既能得省内奖，贵在坚持。

1、为了加快论文的完成速度，可以让三人种逻辑较差，但文笔好的人把论文框架写好，之后在慢慢一块一块往里补。

2、比赛前可以借写历年的优秀论文的书（从里边可以找到类似问题的方法和比如摘要什么的表达），相关软件的使用方法的书。

3、组员之间分工明确，在讨论出思路后理科底子好的人建模，然后其中2人配合输入数据，看试算是否成功，剩下的一个人可以继续找资料，寻求新的方法，或找下一问的方法。

（如果时间不够通常是看下一问）
4、在网络上找资料是比赛时资料的主要来源！~比如百度文库个人就觉得很全！~还有很多数学建模的QQ群里也会有资料的分享
5、熬通宵真得很痛苦，还容易感冒，食物衣服什么的看着办吧！~
|评论。

数学建模比赛心得

数学建模参赛心得数学建模是一项团队的活动，每个团队有3个人，而且通常不是一个专业的。

所以要在短时期内磨合出比较默契的关系这需要各个队员之间迅速的了解与协调。

通常在比赛时，三个人的分工是明确的，第一个人主要是构建整个问题的框架并提出有创意的思想，自然其他部分如写论文、程序设计、计算他也能参加，应该算是一名全能型的人物；第二个人主要负责计算方面的问题，比如编程计算一个微积分，此人一般要求精通一个软件的应用，比如C语言、Matlab、lingo软件；最后一个人主要工作在于论文的写作和润色上。

好的论文要让人一眼就明了其中的意思，所以写手的工作还是需要一定的技巧的。

当然，最重要的还是三个队员之间的讨论和交流，同心协力，在整个比赛过程中形成一种良好的交流氛围。

参加了这次数学建模比赛后，我最大的感触就是“书到用时方觉少”。

面对一个实实在在的数学问题，自己并不能将所学的数学专业知识信手拈来，脑海里及时闪现出的可以用来解决问题的知识点不多，思维过于僵化和局限。

另外，对于计算机相关的东西学习的不够深入，比如：建模时要用到的C语言、Matlab和lingo软件的算法。

作为2011年数学建模参赛的选手，以下是我的一点小小的参赛心得：首先，选题的时候一定要慎重，先把题目的意思搞懂搞透，然后根据自己团队的优势和能力，在互动的情况下选择一个有利于自己团队得奖的题做。

第二，建模最重要的是思想，而不是编程或计算能力。

第三，数学建模中文献资料的查找也十分关键，通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了哪些工作，怎么做的工作，取得了哪些进展，还存在什么问题没解决，难点在哪里，哪里是关键，哪些是有价值的等，通过查找文献我们可以得到一些很有用的信息，三天中做的课题很少是重新起灶的，一般都是在文献的基础上做的，所以找到的文献如果离所做的课题越近则参赛成绩会越好，所以在查找文献多下点功夫不会错的。

第四，要注意协调各个队员之间的关系。

3天的比赛在各个方面肯定都会有分歧，比如创意上、技术上、文字上，偶尔吵架都不为过，只有3个人辩论交流才能使总体论文走向最优。

数学建模个人经验谈组队和分工

数学建模个人经验谈组队和分工Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】数学建模个人经验谈——组队和分工数学建模竞赛是三个人的活动，参加竞赛首要是要组队，而怎么样组队是有讲究的。

此外还需要分工等等，一般的组队情况是和同学组队，很多情况是三个人都是同一系，同一专业以及一个班的，这样的组队是不合理的。

让三人一组参赛一是为了培养合作精神，其实更为重要的原因是这项工作需要多人合作，因为人不是万能的，掌握知识不是全面的，当然不排除有这样的牛人存在，事实上也是存在的，什么都会，竞赛可以一个人独立搞定。

但既然允许三个人组队，有人帮忙总是好的，至少不会太累。

而三个人同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样，如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。

所以如果是不同专业组队则有利的多。

众所周知，数学建模特别需要数学和计算机的能力，所以在组队的时候需要优先考虑队中有这方面才能的人，根据现在的大学专业培养信息与计算科学，应用数学专业的较为有利，尤其是信息与计算科学可以说是数学和计算机专业的结合，两方面都有兼顾，虽然说这个专业的出路不是很好，数学和计算机都涉及点但是都没有真正的学通这两门专业的，但对于弄数学建模来说是再合适不过了。

应用数学则偏重于数学，但是一般来讲玩计算机的时间不会太少，尤其是在科学计算和程序设计都会设计到比较多，又有深厚的数学功底，也是很不错的选择。

有不少的人会认为第一人选是数学方面的那第二人选就应该考虑计算机了，因为学计算机的会程序，其实这个概念可以说是对也可以说是不对的。

之所以需要计算机方面的人是为了弥补数学方面的人在算法实践方面的不足，但是不是所有的计算机方面专业人都擅长算法实践的，如果要选的话就选擅长算法分析实践的，因为学计算机的不一定会程序，并且会程序的不一定会算法。

拿出一个算法，让学计算机的编写程序实践不一定能行，不是小看计算机的，但是这种情况还是比较多的，不然可以看到参加ACM的数学系的居多，比学计算机的搞的好。

美国数学建模经验

实美国大学生数学建模竞赛浅谈2012-11-15 20:09 | (分类:默认分类) 由于最近报美赛的同学灰常多，找我咨询的人也是一样火爆，电话都要被打爆。

为了大家方便，特将自己对于美赛的浅薄认识总结如下（大家看过之后就不要再电话我了，我还有我的工作要做，可以网上留言，我会定期整理发布的），说的不对的就多多包涵吧。

一、组队和分工数学建模竞赛是三个人的活动，参加竞赛首要是要组队，而怎样组队是很有讲究的。

一般的组队情况是和同学组队，很多情况都是三个人都是同一系，这样组队有人说很不合理，其实我倒是认为其实无所谓，只要三个人擅长的方面能够互补就行。

说起互补，我就要和各位讲了，这个是非常重要的，如果你的队友和你会的和掌握的知识都是一样的，那么你们这个队伍就会很难开展工作。

所以，我们小组当时的分工就是三个人各司其职，每个人做的事情都不一样，学习准备的时候也很有针对性。

一般的，小组三个人中，要有一个会软件的（matlab，excel，SPSS，VISIO，VC等等），总之这个人要对软件很熟悉；第二个人就要对英语写作有着很强的把握能力，能够掌握英文科技论文的写作方法，因为建模毕竟是要表达给别人看的，所以一定要表达清楚明白；第三个人我认为是最不重要的（不要有人骂我啊，只是我的个人意见），这个人负责整个比赛的建模，因为美赛讲究的是一种循序渐进的思想和逻辑思维的缜密，对建模复杂程度反倒要求不高，所以不要求有什么高深的算法，也不用什么复杂的模型，即使自己的模型再简单，言之成理，有凭有据的说清楚即可。

二、培训（由于时间关系，这个就不写了，培训去听听就行了）三、选题美赛分为MCM和ICM两种，MCM为A,B两题，ICM为C题。

每年参加美赛的队数都在逐步增长，增长的速度还相当快。

获奖比例却年年在变化，但是从总体上看ICM的获奖率则比MCM要高出不少，所以一般来讲，选C题的获奖率要比A,B两题要高了。

还有需要注意的是看起来入手容易的不一定好做，一般到一定地方后很难深入，运筹优化的很大一部分属于这类。

数学建模竞赛成功经验分享

数学建模竞赛成功经验分享数学建模竞赛是一项对学生综合能力要求较高的竞赛，它不仅考验着学生在数学知识上的应用能力，还要求学生具备团队合作和问题解决的能力。

在此，我将分享我在数学建模竞赛中的成功经验。

一、团队合作的重要性数学建模竞赛通常需要组成一个团队合作完成，团队的配合和协同是取得成功的关键。

在参与数学建模竞赛之前，我们需要明确每个队员的职责分工，确保各个环节的协调顺畅。

此外，团队成员间的沟通交流也是非常重要的，可以通过定期开会、互相交流和讨论来提高合作效率，共同解决问题。

二、合理规划时间数学建模竞赛项目往往与学生的课业任务并行，因此，合理规划时间是非常重要的。

在我参加数学建模竞赛中，我们在接到题目后立刻启动，并制定了详细的时间计划表。

我们根据每个阶段的任务量和难度来分配时间，保证能有足够的时间来解决问题、整理文档和进行反复修改。

三、掌握数学工具和软件在数学建模竞赛中，熟练运用数学工具和软件可以提高效率。

我们要熟悉各类数学软件的使用方法，了解其功能和特点，并能在实际问题中灵活运用。

例如，Matlab、Python等数学工具可以帮助我们更好地处理数据、进行模型建立和模拟实验，提高建模效果。

四、深入研究问题背景在参与数学建模竞赛时，要对赛题进行深入的研究和理解。

我们需要了解题目中所涉及的学科背景和相关理论，查找文献资料来提高我们对问题的理解和解决方案的质量。

通过对实际问题的研究和分析，我们可以掌握更多的解题思路和解题方法。

五、合理分工协作每个团队成员都有不同的特长和擅长的领域，在合理分工的基础上，发挥每个人的优势，协同合作，取得更好的成果。

例如，对于涉及到数据处理的问题，可以由擅长数据分析的成员负责；而对于模型建立与求解的问题，则可以由擅长数学建模的成员负责。

通过这种合理的分工合作，不仅可以提高效率，还可以充分发挥每个成员的能力。

六、严谨的文档整理在数学建模竞赛中，文档的整理非常重要。

我们应该保证文档内容准确、完整，并对问题的解决过程进行清晰的描述。

数学建模分工[精华]

拿到建模题目以后，按照一下流程去分工合作。

一、第一天上午1. 各自对立思考1个小时，主要分析题目的问题背景，已知条件，建模目的等问题。

至少每人必须提出10到15个问题，并回答自己的问题。

2. 重点用语言的形式表述清楚问题的结构，即用语言描述自己的初步模型。

（要自己提出的模型，可能就会产生一些假设。

）3. 再和队友讨论。

讨论1个小时。

形成自己团队的初步模型，同样是以语言形式描述的。

4. 接下来查找一些文献，讨论修改团队的模型，形成一个最终较完整的模型。

并根据讨论最后形成对问题的统一认识，形成问题重述部分的内容。

注：1）如果问题有好几问，可以重点讨论第一个问题，但是也要考虑其他问题与第一问的关系！（一般建模中的几问都是有一定联系得）；也可以同时考虑，同时建模。

2）注意参考文献的处理，参考别人的方法一定要在文中注明！这也是要求一直留意查找文献的目的。

二、第一天下午将自己团队的模型数学化，用数学符号和数学语言公式的形式，表述自己的模型。

此时会继续需要查文献，产生一些假设条件，并产生自己论文中的符号说明。

三、第二天上午一个人开始写文章，语言重在逻辑清晰，叙述简洁明了！图、表准确。

文章格式正确、内容完整。

（问题重述，问题分析，模型假设，符号说明，模型形式，以及参考文献都已经在第一天的讨论中有了一定的共识。

）其余两个人（在不清楚时3人讨论），开始考虑第一个问题的模型的求解，即研究模型的解法。

查找文献或者自己提出对模型的求解方法。

此时可能需要继续对第一天建立的模型进行修改，简化等处理。

（讨论后，及时告诉写文章的队友）。

四、第二天下午写文章的继续。

编程的开始编程计算模型。

此时，可能需要根据所采取的算法对模型的表述重新修改。

另一人帮忙编程，并开始考虑第二个、第三个问题的模型及求解方法。

并一起讨论，形成共识，写进文章中。

（此时，同样可能需要查文献，符号表示，产生假设）五、第三天上午应该给出所有问题的计算结果了（最迟下午6点前）。

数学建模全国赛获奖同学经验谈

信息工程学院全国性大赛获奖同学经验分享目录第一篇全国数学建模比赛周易，苏许成，章颖 (3)刘庆霞 (4)林文静 (9)陈乐 (10)陈银平 (12)胡琳丽 (13)第二篇全国飞思卡尔智能车大赛林棠柏 (14)张燕飞 (15)丁卯 (19)雷继棠 (21)邹如鹏 (22)第三篇全国“e路通”电子商务大赛赵强州 (23)陈志琴 (30)吴婷 (31)牛宇轩 (31)范文婕 (32)郑仁伟 (32)宁年露 (33)王冲华 (34)曹彬 (35)吴婷 (36)黄学鹏 (37)陈先福 (37)李道华 (38)王博伟 (39)第四篇全国大学生电子商务“创新，创意及创业”温振 (41)肖迪 (42)尹楚洁 (42)第一篇全国数学建模大赛（一）周易、苏许成、章颖以下是我们队归纳起来的一些心得，还望对各位学弟学妹们有些许参考作用。

1、比赛的前期准备：①如果是参加全国的数学建模竞赛，则在参加建模比赛前，学校会有关于建模竞赛的培训，有兴趣的同学可以积极报名参加，尤其是理学院老师组织的暑假数学建模培训，这个培训能系统地提高个人的建模能力；②熟悉掌握几种数学软件，如MATLAB、lingo、Mathematic等。

另外在这强调下EXCEL在处理数据中功能很强大，所以可以多了解些它的应用；③熟悉常用的数学建模方法，这样在解建模题目时，能较容易地产生思路；④掌握搜文献的各种方法。

2、参加比赛获得经验和意义：经验：拿到建模题目时，不要急着去解题，应仔细分析琢磨题目的意思以确定较好的解题方向，也可防止偏题现象。

同时多听取指导老师的意见，多搜文献，然后建立好基本的建模框架。

根据框架逐步解题，过程中可能会碰到很多问题，要相信“坚持就是胜利”。

不到万不得已的情况不要轻易改变建模大框架。

意义：（这个不好说，每个人参加比赛的意义都不同吧。

）对以后参加其他比赛或读研，甚至工作中都有很积极的作用。

3、团队精神的重要性：团队的分工很重要，三个人要各有所长，要有明确的指挥和思路，忌意见不和。

数学建模实战实践经验总结

数学建模实战实践经验总结数学建模，对于许多人来说，可能是一个既神秘又充满挑战的领域。

在亲身经历了多次数学建模的实战实践后，我积累了不少宝贵的经验，也深刻体会到了其中的酸甜苦辣。

接下来，我将毫无保留地与大家分享这些经验。

首先，组队是数学建模实战中的关键一步。

一个优秀的团队应该具备不同的技能和优势。

一般来说，团队成员需要包括擅长数学理论的、精通编程的以及文字功底扎实的。

数学理论功底深厚的队员能够为模型的建立提供坚实的基础，确保模型的科学性和合理性；熟练掌握编程的队员则能将复杂的数学模型转化为可计算、可验证的程序，提高解决问题的效率；文字表达能力强的队员负责将团队的思路、方法和结果清晰准确地撰写出来，使最终的论文具有良好的可读性和说服力。

在组队过程中，不仅要考虑成员的专业能力，还要注重团队的协作精神和沟通能力。

一个和谐、默契的团队能够在面对困难和压力时保持冷静，共同攻克难题。

其次，选题是决定建模成败的重要因素之一。

在面对众多的题目时，我们不能盲目选择，而应该综合考虑多方面的因素。

一是要结合团队成员的专业背景和兴趣爱好。

如果对选题所涉及的领域有一定的了解和研究，那么在后续的建模过程中会更加得心应手。

二是要评估题目的难度和可行性。

过于简单的题目可能无法充分展现团队的实力，而过于复杂的题目则可能在有限的时间内无法完成。

三是要关注题目的现实意义和应用价值。

具有实际应用背景的题目往往更能激发团队的创新思维和积极性。

在确定好题目后，深入理解题目要求和背景信息是至关重要的。

我们需要仔细分析题目中给出的数据、条件和限制，明确问题的核心和目标。

同时，还要通过查阅相关的文献资料，了解该领域的研究现状和前沿成果，为建模提供更多的思路和方法。

在这个过程中，做好笔记和整理工作是非常有必要的，这样可以避免在后续的建模过程中出现遗漏和错误。

模型的建立是数学建模的核心环节。

在建立模型时，我们要遵循简洁、有效、合理的原则。

不要一开始就追求过于复杂和完美的模型，而是从简单的模型入手，逐步完善和优化。

数学建模实战经验交流

数学建模实战经验交流数学建模，这个听起来有些高深莫测的词汇，其实与我们的生活息息相关。

无论是解决实际问题，还是推动科学研究的进展，数学建模都发挥着至关重要的作用。

作为一个曾经在数学建模领域摸爬滚打过的人，我积累了一些实战经验，希望能与大家分享。

首先，让我们来聊聊团队合作。

数学建模比赛通常要求以团队的形式参赛，一个好的团队是成功的基石。

在组建团队时，要确保成员具备不同的专长。

比如，要有擅长数学理论的，能够为模型的建立提供坚实的理论基础；要有精通编程的，能够将复杂的计算和算法转化为可执行的代码；还要有文字功底好、表达能力强的，负责把团队的思路和成果清晰地呈现出来。

在团队合作的过程中，沟通是关键。

要保持开放和坦诚的交流，遇到问题及时讨论，不要各自为政。

记得有一次，我们在处理一个优化问题时，负责建模的同学提出了一个看似完美的模型，但负责编程的同学在实现过程中发现了计算复杂度极高的问题。

如果不是及时沟通，我们可能会在这个错误的方向上浪费大量的时间。

通过交流，我们对模型进行了简化和改进，最终顺利解决了问题。

接下来，谈谈问题分析。

拿到一个数学建模题目，不要急于动手，而是要仔细分析题目中的各种条件和要求。

明确问题的背景、目标和约束条件，找出关键的变量和关系。

这就像是在黑暗中寻找灯塔，只有找准了方向，才能少走弯路。

比如，有一道关于交通流量优化的题目，我们首先对城市的道路结构、车流量的分布、信号灯的设置等进行了详细的调研和分析。

通过绘制图表和建立简单的数学关系，我们逐渐理清了问题的脉络，为后续的建模打下了坚实的基础。

模型建立是数学建模的核心环节。

在选择模型时，不要一味追求复杂和高级，而是要根据问题的特点和数据的情况，选择最合适的模型。

有时候，一个简单而有效的模型往往能取得意想不到的效果。

同时，要敢于创新和尝试。

不要被传统的思维和方法所束缚，也许一个新颖的想法就能让你的模型脱颖而出。

有一次，我们参加一个关于能源分配的比赛，大多数团队都采用了常见的线性规划模型，而我们通过引入了博弈论的思想，建立了一个更加贴近实际情况的模型，最终获得了不错的成绩。

数学专业的数学建模竞赛经验

数学专业的数学建模竞赛经验近年来，随着科技的发展和数学在各个领域的重要性日益凸显，数学建模竞赛成为了数学专业学生们展示才华和实践能力的重要舞台。

作为数学专业的学生，参加数学建模竞赛不仅可以提高自己的专业素养，还能增强团队合作、解决实际问题的能力。

以下我将分享一些在参与数学建模竞赛中的经验。

首先，在准备竞赛之前，我们需要认真研究往届竞赛的题目和解决方案。

通过对往届题目的研究，可以了解到竞赛的出题趋势和考点，从而更有针对性地进行准备。

同时，我们还可以学习往届的解决方案，借鉴其中的思路和方法，为我们的解题过程提供一些启示。

熟悉往届竞赛的题目和解决方案，有助于我们在比赛中更加从容应对各种问题。

其次，团队合作是数学建模竞赛中不可忽视的重要素质。

通常数学建模竞赛是以小组形式进行，团队成员之间的协作能力对于竞赛的成绩有着至关重要的影响。

在组队阶段，我们应该尽量选择与自己能够相互补充、合作默契的队友，以提高团队的整体实力。

在竞赛过程中，我们还要充分发挥每个人的特长，合理分工，高效协作。

只有通过紧密合作，才能在有限的时间内完成高质量的工作。

另外，解决问题的方法和思路也是参与数学建模竞赛的核心。

在竞赛中，我们需要灵活运用数学知识，结合实际问题，寻找切实可行的解决方案。

常见的解题方法包括建立数学模型、进行数值模拟、运用优化算法等。

当面临复杂的问题时，我们不应该被问题的表面迷惑，而是要深入思考问题的本质，找到解决问题的关键。

同时，我们还应该善于运用计算机软件和编程工具，以提高问题求解的效率和准确度。

除了以上一些基本技巧和方法，在数学建模竞赛中还需要具备良好的时间管理能力和应对压力的能力。

竞赛时间通常非常紧张，我们需要合理规划时间，合理分配各个环节的时间，确保能够高效地完成各项任务。

此外，竞赛期间可能会有各种困难和压力，我们需要保持冷静，调整心态，用积极的心态面对问题和挑战。

总结起来，参与数学建模竞赛需要我们具备扎实的数学基础、团队合作能力、解决问题的能力和良好的心理素质。