数模论文高分写作技巧_数模论文的公式里能出现单词吗
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文章目录
- 💯数模论文书写基本步骤
- 💯论文结构
-
- 论文标题
- 摘要怎么写
-
- 摘要开头
- 摘要中间
- 摘要总结及关键词
- 问题重述
- 问题分析
- 模型假设与说明
- 变量说明
- 模型的建立写求解
-
- 模型建立步骤
- 模型分析
- 模型检验
- 模型的评价与推广
- 参考文献及附录
💯数模论文书写基本步骤
💯论文结构
论文标题
常见标题：
- 基于XXX模型的XXX问题研究
- 基于XXX模型/算法的XXX问题研究
- XXX模型就是正文里的核心模型
- XXX问题就是赛题的中心词
近两年优秀论文标题：
1.基于目标优化的“FAST”主动反射面形状调节研究
1.基于双层和随机规划的原材料订购与运输问题
1.基于优化算法的企业原材料订购与运输规划模型
注意：
1.不要抖机灵，要符合规范，便于检索
1.尽量使用大家都道的词语
1.避免出现公式、非公知公用的缩写
1.字数尽量限制在一行内
1.不要使用过多的修饰词
摘要怎么写
摘要是重中之重！
评委们非常重视摘要，获奖论文通常会根据摘要的质量与其他论文区分开来（美赛官网描述）。总之，让评委愿意读下去，模型算法的专有名词不能错，每一小问，都要给一个明确的结果果（数值或文字描述），每一个模型，都要结合题目去描述如何设置参数和求解，若摘要写的逻辑混乱、评委找不到模型和每一问的求解结果，就与获奖无缘。
基本要求
- 开头段整体描述中间几段与正文的架构相同，结尾段自由发挥也可不写
- 中间几段的每一段从4方面描述：
建立的模型+求解的过程/算法+得到的数值+对应的意义- 摘要中对赛题的每一小问都有明确的结果
- 不要添加表格、图片
常用模板
开头段：针对什么问题，建立了什么模型
针对问题一，建立模型，模型细节，求解结果
针对问题二,…
针对问题三,…
结尾总结段，模型的优缺点，灵敏度分析等，以及可以改进的
方面 (非必要)
关键词：模型名称，算算法名称，问题关键词等
注意摘要页控制在一页内
摘要开头
需要充分概括论文内容，一般两到三句话即可，长度控制在三至五行。
- 第一句话可以简单交代下题目的背景/研究的问题；
- 第二句话交代你们所做的事情（采用了什么模型/算法，解决了什么问题）；
- 第三句话可以说下解决这个问题的实际意义（部分有）。
(重要性：第二句话>第一句话>第三句话）
开头段不要写详细的求解过程!
本文主要研究了XXX问题。根据XXX，利用XXX模型/方法，求解出XXX摘要中间
需要对每个问题分别进行叙述，包含应用了什么方法；得到了什么结果；解决了什么问题；。
注意事项：
- 优化类、预测类和物理类的题目，要明确写清数值；
- 要求提供建议或评价的题目，要明确写清结论和数据依据，但不要有表格；
- 数据过多可说明数据见附录。
针对问题一，考虑/根据XXX，，建立XXX模型/利用XXX方法，求解出XXX。摘要总结及关键词
- 最后结尾可以总结下全文，也可以介绍下你的论文的亮点，也可以对类似的问题进行适当的推广。（如果写不出来的话可以不写，统计发现只有30%的优秀论文有最后这段）
- 关键词一般放4-6个，可以放论文中使用的主要模型，也可以放论文里面出现次数较多，能体现论文的主要内容的词。
示例：（2021A）本文的特色在于将机理分析与非线性最小二乘优化相结合，并灵活采用二分法、BFGS算法和蒙特卡洛积分算法进行求解，在大规模、高维且带有非线性约束的求解中仍然以接近二阶的速度收敛至最优解，为FAST在不同情况下的调节与设计提供了参考依据。
关键词：坐标旋转非线性最小二乘BFGS算法蒙特卡洛积分
问题重述
问题重述是正文部分的开头，包含两部分：
- 问题背景(借助参考文献、相关资料)
- 对问题进行整理
（问题一，……；问题二，；问题三，…·
- 在原题基础上使用删除、替换方式重新组织语言
- 丰富题目背景（查文献），结合分析思路来重新描述问题
- 简述题目即可，不太重要
- 不可直接复制粘贴！！查重率高会失去参赛资格
问题分析
含义：
将具体问题抽象为数学模型的桥梁，反映了对问题含义的认识程度，体现了解决问题的雏形，起承上启下作用，反应建模者的综合水平。
内容
- 题目中包含（已知）的信息和条件；
- 利用信息和条件对题目做整体分析（凸显重难
点一一模型的抽象转化）；- 确定用什么方法建立模型
写作方法
- 每个问题单独分析一段；
- 分析过程简明扼要，不需要放结论；
- 可用流程图展示分析思路。
篇幅
- 1.一般不超过一页
- 2.题目较多时不超过两页
注意：问题分析可放在问题重述后面作为单独的一节（最常见）；也放在模型假设和符号说明后面成为单独的一节；也可针对每一个问题，分别写在每一个模型建立之中（不建议）。
模型假设与说明
好的假设可以让你事半功倍 而过于简化的模型会使得你的论文 没有优势和亮点！
模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因建模人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
- 论文中的假设要以严格、确切的语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
- 所提出的假设确实是建立数学模型所必需的，包括求解模型所必需的假设和简化模型而做的假设。最终结果与假设之间会有很强的因果关系，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
- 假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题的过程中得出，例如从问题的性质出发作出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式;也可以参考其他资料类推得到，对于后者应指出参考文献的相关内容。
模型假设的常见情况
- 题目明确给出的假设条件
这种情况最为简单，只需要把题目中给的假设搬过来就可以。- 排除生活中的小概率事件(例如黑天鹅事件、非正常情况)
例如：
a. 和交通运输相关的问题中，我们可以假设不存在地质灾难、交通事故等；
b. 和经济金融相关的问题中，我们可以假设不存在经济危机、系统风险等；
c. 和生产制造相关的问题中，我们可以假设不存在设备故障、生产事故等。- 仅考虑问题中的核心因素，不考虑次要因素的影响
例如：
a.考虑传染病的传播规律时，可忽略性别、年龄等因素的影响;
b.考虑交通拥堵状况时，可只考虑机动车，暂不考虑非机动车和行人;
c.考虑人口预测问题时，可不考虑移民、大规模人口迁移等因素的影响。- 使用的模型中要求的假设
例如:
a.使用博弈论模型时可以假设参与博弈者都是“理性人”；
b.使用Markov模型时可以假设系统或状态具有无后效性；
使用回归模型时可以假设扰动项服从独立的正态分布- 和题目联系很紧密的一些假设，主要是为了简化模型
这类假设与题目以及建立的模型结合的很紧密，需要我们深入挖掘。
假设合理性：可以引用别人的文献或者资料，也可在在正文中使用实际数据进行绘图或者进行假设检验来支持你的假设！
变量说明
变量说明是对模型中使用的重要变量进行说明，表格形式三线表，表头分别是符号、含义、单位，也可以加上序号，一般排版时尽量放到一页中。
注意：
- 不需要把所有变量都放在这张表格里，模型中的临时变量可以不放
- 下文中首次出现这些变量时也要进行解释，不然会降低文章可读性
- 要与数学中的习惯相符，不要使用程序中变量的写法
模型的建立写求解
模型建立
模型的建立是将问题抽象成数学语言的表达式，它一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的。因为比赛时间很紧，大多数时候我们都是使用别人已经建立好的模型。这一部分需要将题目问的问题和模型紧密结合起来，切记随意套用模型。我们还可以对已有的模型的某一方面进行改进或者优化，或者建立的不同模型解决同一个问题，这就是论文的创新和亮点。
模型求解
把实际问题归结为一定的数学模型后，就要利用数学模型求解所提出的问题了。一般需要借助计算机软件求解。求解完成后，得到的求解结果应该规范准确并且醒目，若求解过程过长，最好编入附录里。
注意点：
- 一定要有分析，而且分析应在所建立模型的前面;
- 一定要有明确的模型，不要让别人在你的文章中去找你的模型;
- 关系式一定要明确；思路要清晰，易读易懂；
- 建模与求解一定要截然分开;
- 结果不能代替求解过程：必须要有必要的求解过程和步骤！最好能像写算法一样，一步一步的写出其步骤;
- 结果要放在这一部分的结果中，尽量不放在附录里;
- 结果一定要全，题目中涉及到的所有问题必须都有详细的结果和必须的中间结果！
- 程序不能代替求解过程和结果!
- 非常明显、显而易见的结果也必须明确、清晰的写在你的结果中!
- 每个问题和问题之间以及5个小点之间都必须空一行。
模型建立步骤
- 建模思路
①对问题的详尽分析;
②对模型中参数的现实解释；这有助于我们抓住问题的本质特征，同时也会使数学公式充满生气，不再枯燥无味;
③完成内容阐述所必需的公式推导、图表等。- 模型建立
①建立模型并对模型作出必要的解释
②对于你所建立的模型，最好能对其中的每个式子都给出文字解释。- 求解方法
给出你的求解思路，最好能想写算法一样，写出你的算法。- 求解结果
你的求解结果必须精心设计（最好使用表格的形式），使人一目了然。结果必须要全，对于你求解的一些必须的中间结果，也必须在这里反映出来。- 结果分析
步骤在计算出相应的结果之后，你必须对你的结果做出相应的解释。因为你的结果往往是数学的结果，一般人无法理解。
你必须归纳出你的结论和建议。
这里主要应包括：
①这个结果说明了什么问题？
②是否达到了建模目的？
③模型的适用范围怎样？
④模型的稳定性与可靠性如何？
模型分析
灵敏度分析/误差分析
- 灵敏度分析是研究与分析一个系统(或模型)的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。通用步骤(控制变量法）：控制其它参数不变的情况下，改变模型中某个重要参数的值，然后观察模型的结果的变化情况。
- 误差分析是指分析模型中的误差来源，或者估算模型中存在的误差，一般用于预测问题或者数值计算类问题
模型检验
使用前检验/结果检验
模型的检验可以分为两种：
- 一种是使用模型之前应该进行的检验，例如层次分析法中的一致性检验，灰色预测中的准指数规律的检验这部分内容应当放在模型的建立部分；
- 另一种是使用了模型后对模型的的结果的检验，最常见的稳定性检验(和灵敏度分析类似）
模型的评价与推广
- 所谓模型优缺点评价并不局限于模型本身，在整个建模过程中所有的优缺点均可在最后进行陈述,一般撰写优缺点的基本原则是有点说充分，缺点不回避，但注意，
优点数量要多于缺点。 - 模型推广主要描述你的模型完成了什么工作？达到了什么目的？得出了什么规律？为今后的工作提供了什么思路？结果有什么理论或实际用途？
优点表述形式：
- 模型或思路设计的简介使用，效率高
- 本文模型具有很强的创新性
- 模型的计算结果准确，精度高
- 模型考虑的系统全面，，有很强的实用性
- 对模型进行了各类检验、稳定性高
- 模型本身具有的一些优点
缺点表述形式：
- 受某些因素限制，某些情况考虑
- 本文考虑的因素较为理想，降低了模型的普适度
- 由于系统考虑了某些因素，导致模型较为复杂，计算时间效率较低
- 模型本身的一些缺陷
参考文献及附录
参考文献
- 参考文献，这一部分就是和常规论文一样，文章内有引用别人的成果或者公开的资料等需要 参考文献里按顺序列出，文字对应部分也要做好标注，一般是在引用的后面加上中括号数字上标。
- 引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料)必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。
- 这一部分最重要是引用格式要正确
附录
- 不便于编入正文的资料都收集在这里。可以包括:
①某一问题的详细证明或求解过程;
②比较大的流程图;
③计算机的源程序及结果（或者使用傻瓜式操作软件的截图，例如SPSS）;
④较繁杂的图表或计算结果（一般结果只要不超过A4一页，尽量都放在正文中）。
.....
public class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println(“愿你所到之处皆为热土，愿你所遇之人皆为挚友；愿你余生不负忧，自在如风常欢笑。”); } }
