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Orientação para a Competição de Modelagem Matemática para Estudantes Universitários Americanos

Muitas equipes confiaram neste conjunto de tutoriais pré-competição para ganhar prêmios M ou F. Este modelo detalha o processo da Competição de Modelagem Matemática para Estudantes Universitários Americanos, dicas para cada etapa antes, durante e depois da competição e o software de processamento de dados envolvido. . Ferramentas de pesquisa de documentos, ferramentas de tradução, etc. É recomendado que todos os membros da equipe estudem juntos antes da competição, o que pode aumentar muito a probabilidade de vitória.

Editado em 2024-03-02 22:40:59

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Descrição

modelo de equação diferencial
- 10
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Orientação Sai dos EUA

Introdução básica à modelagem matemática

Precauções

Registre-se e complete a competição você mesmo, sem procurar um agente

Não participar de grupos de discussão online

Não use diagramas de modelo e programas que não foram concluídos por você

Proteja seus documentos contra vazamentos e proíba a verificação e tradução de plágio

O que é modelagem matemática

Use linguagem e métodos matemáticos para simplificar abstratamente e estabelecer um caminho que possa descrever e resolver aproximadamente o problema.

Os problemas reais são expressos como modelos matemáticos, e os modelos matemáticos são resolvidos para obter e verificar respostas aos problemas reais.

Entre na modelagem matemática

Aprenda o básico da matemática

Cálculo, álgebra linear, álgebra moderna, geometria analítica, geometria diferencial, equações diferenciais ordinárias, teoria das probabilidades, estatística matemática, modelagem matemática

Participe de competições de modelagem matemática no campus

A prática é a única maneira de transformar o conhecimento do livro em suas próprias habilidades

Participe do Concurso Nacional de Modelagem Matemática na Graduação

Segunda semana do semestre de outono

Inscreva-se em projetos de pesquisa de graduação, design de teses de graduação, Desafio da Copa Shenzhen, Competição de Desenvolvimento e Aplicação de Big Data de Jiangsu, Competição de Modelagem Matemática para Estudantes Universitários Americanos

Habilidades desenvolvidas através da participação em competições de modelagem matemática

Descubra e faça perguntas matemáticas sobre problemas reais

Capacidade de adquirir informações rapidamente e dominar novos conhecimentos por meio da leitura de literatura

Definir abstratamente conceitos matemáticos, definir variáveis e parâmetros e determinar objetivos de solução

Escolha métodos matemáticos apropriados e estabeleça modelos matemáticos

Você não apenas pode raciocinar, programar e calcular dedutivamente, e estar familiarizado com software matemático

Ousado e cuidadoso, perseverante, confiante e autossuficiente

Domine os métodos de redação de artigos científicos, escreva com rigor e expresse com clareza

Tenha consciência e espírito de trabalho em equipe

Processo básico de modelagem matemática

Leia a pergunta, entenda a situação real do problema e esclareça os pontos-chave e objetivos do problema

O que você quer?

Qual é o propósito?

Que fatores estão envolvidos?

Deve ser discutido claramente antes de revisar a literatura

Tradução, extraindo problemas matemáticos de problemas práticos

Modele, selecione variáveis, adote ou construa modelos matemáticos apropriados

Resolver, usando raciocínio matemático e métodos de cálculo de programação para resolver modelos matemáticos

Teste, compare os resultados do modelo matemático com a situação real e verifique os resultados do modelo

Explicar, analisar as limitações e o escopo de aplicação dos modelos matemáticos e fornecer conclusões para resolver problemas práticos

O primeiro elemento da modelagem matemática: definição matemática

Introduzir definições matemáticas e determinar variáveis e parâmetros

Somente com definições matemáticas podemos ter modelos matemáticos

Analise relações variáveis e selecione modelos matemáticos apropriados

O segundo elemento da modelagem matemática: suposições razoáveis

Defina fatores incertos, substitua a complexidade pela simplicidade e compense a falta de informação.

As suposições precisam encontrar o equilíbrio certo entre praticidade e simplicidade matemática

Conclusões baseadas em suposições devem passar por análise de sensibilidade de parâmetros e análise de robustez do modelo

Descreva claramente a racionalidade, a necessidade e o impacto dos pressupostos, apresente as razões, cite a literatura e analise as implicações.

O terceiro elemento da modelagem matemática: foco na realidade

Estabeleça o modelo com base na realidade, modele o raciocínio matemático com a ajuda da realidade e, finalmente, use a realidade para testar o modelo

Pontos-chave para preparação para competição de modelagem matemática

Regras e precauções de concorrência dos EUA

2h5 5h - 2h9 8h (termina às 9h)

4.1 Resultado

Registre-se com um instrutor usando um endereço de e-mail diferente

O número total de páginas não deve exceder 25 páginas

Resumo, Índice, Referências, Apêndice

Número de série da equipe

A comunicação fora da equipe é estritamente proibida

Padrões de referência, fotos também

Não revele informações pessoais

Tamanho mínimo da fonte 12

Cadastre-se a tempo

Baixe o modelo de tese

Enviar e-mail: solutions@comap.com

Nome do arquivo (apenas um pdf), assunto é número de série da equipe

A página inicial é um resumo, apenas um pdf, sem informações pessoais.

Carregue os documentos com três horas de antecedência

Proteja o cartão de crédito utilizado para pagamento e imprima e guarde a fatura de pagamento

Inscrições e formação de equipe

O trabalho deve ser escrito por três pessoas juntas e leva pelo menos um dia e meio.

Para escrever um artigo claro, prefiro escolher um modelo mais simples

Preparação antes do jogo

Preparação de software

Matlab, Netlogo, spss, r, python, arcgis, software de desenho

Preparação do modelo

Equação diferencial parcial modelo A

Modelo de Equação Diferencial B

Modelo estatístico C

Modelo de otimização ABCDEF

Modelo de simulação ABD

Preparação de algoritmo

Algoritmo A para solução numérica de equações diferenciais parciais

Algoritmo B de simulação de modelo discreto

Método de estimativa de parâmetros C

Algoritmos estocásticos de otimização inteligente (recozimento simulado, algoritmos genéticos), redes neurais, aprendizado de máquina

Aprenda como fazer testes de modelo, análise de sensibilidade

Ferramentas de pesquisa de literatura: Google, CNKI, pesquisa Muduo

Ferramentas de tradução

Tradução científica e tecnológica para o inglês do CNKI

Leia artigos excelentes

Recursos no campus

Prática de habilidades de escrita, preparar modelo de ensaio

palavra, látex

Prepare 3 computadores e instale o software relevante

Leia atentamente as regras do concurso, resuma as notas de redação mais importantes e coloque-as em local visível

Selecione questões de competição anteriores para prática de simulação

Treinamento de análise de problemas e habilidades de revisão

Aprenda como modelar testes, especialmente análise de sensibilidade

Prática de habilidades de escrita

Forme um modelo de cooperação em equipe e esteja familiarizado com os procedimentos básicos para selecionar tópicos, discutir, resolver problemas e escrever

Características das perguntas do concurso nos EUA

Pontos-chave da competição de modelagem

Seleção de tópico

Escolha a direção com a qual você está mais familiarizado

A dificuldade aparente não é necessariamente a mesma que a dificuldade real

Analise cuidadosamente as conexões lógicas entre vários pequenos problemas

Desenhe todas as palavras-chave da questão, levando em consideração

Determine a complexidade computacional do modelo

Determine a possibilidade de inovação

Copiar documentos às cegas

Siga as opiniões dos outros

Má compreensão do problema

Habilidades quantitativas fracas

Busca de informação

Seleção de modelo

Razoabilidade da conclusão

auxiliado por computador

redação

Método de pontuação

Não mais do que alguns pontos sem considerar quaisquer fatores

Completude, lógica estrita, expressão clara, transcendendo fenômenos para ver a essência, fácil de ler e entender e citações padronizadas

etapa

Análise do problema, visão sobre o tema

qual é o objetivo

O que você está pedindo e como os problemas estão relacionados?

Quais são os principais fatores que influenciam e apresentam hipóteses

Leia a pergunta com atenção

Quais modelos podem ser usados

De que literatura extrair

Notas sobre redação

Principais indicadores da qualidade do papel

Aplicação correta de métodos matemáticos

Completude e profundidade da resolução de problemas

Métodos de modelagem inovadores e perspicazes

Descrição de texto clara e concisa

Apresentação visual dos resultados

Erros comuns

Existem muitos símbolos e não há explicação de símbolos no modelo principal.

Citação irregular de literatura

Não há processo de derivação, nem símbolos de fórmula, e não sei de onde virão os resultados.

Existem muitos trechos da literatura e a verificação de duplicação ultrapassa o limite.

A fórmula do gráfico não está clara

Falha no uso de tabelas e gráficos para expressar resultados de forma clara e concisa

Apenas resultados numéricos, sem algoritmos, sem modelos algébricos

Modelo separado e processo de solução

Não expresse os resultados no texto, ou mesmo não tenha resultado algum

Outras coisas a serem observadas

As fontes devem ser coordenadas

Não use fontes estranhas

Não use fórmulas de imagens

Verifique se a fórmula ficou desfocada

Diga coisas importantes mais de três vezes

Evite erros de digitação e gramaticais em locais importantes

Os gráficos e tabelas devem ser numerados separadamente e possuir descrições. As descrições das figuras estão abaixo e as descrições estão acima.

Símbolos importantes são sempre explicados

A citação da literatura é muito importante, especialmente quando a teoria de base do problema é relativamente avançada, você também deve apontar claramente suas próprias melhorias e processamento.

Escreva claramente o que um determinado documento fez usando esse método e o que fizemos usando ou melhorando esse método.

Independentemente de poder ser calculado ou não, deve haver um processo e um resultado.

Os resultados obtidos devem ser vívidos e coloridos, e os gráficos e textos devem ser combinados para explicar a racionalidade.

Deve dominar software de desenho

O artigo deve ser escrito por três pessoas juntas

Formato de papel básico

tema

resumoresumo

Seja conciso, sem antecedentes para a pergunta, não mais do que uma página

Qual modelo foi construído para qual problema, qual algoritmo foi usado para chegar a qual conclusão, a inovação está em

Escreva em parágrafos de acordo com as perguntas

Não devem aparecer fórmulas, referências bibliográficas ou símbolos.

Nunca invente

palavra-chavepalavra-chave

Vocabulário profissional para objetos de pesquisa e métodos de pesquisa

Índice

Parte do texto

1. Reafirmação e análise do problema

Proposição do problema e seus antecedentes, ênfase em pontos-chave e soluções, descrição dos dados, revisão da literatura (onde buscar inspiração ou quais métodos citados na literatura não são utilizados)

Qual quantidade você quer?

Qual é o objetivo? Qual é o significado da pesquisa?

Quais são os fatores relevantes? elicite a seguinte hipótese

Quais são os pontos-chave para resolver o problema? obter métodos de resolução de problemas

Revisão de texto completo de ideias de modelagem, descrição de algoritmos de modelo e layout da estrutura do artigo (ênfase nas características e inovação de ideias e métodos, e uma breve revisão da literatura correspondente baseada no problema)

Revise a literatura utilizada, resuma o texto completo e descreva o algoritmo do modelo.

Não copie as perguntas, caso contrário você será verificado quanto a plágio e explodirá.

Descrever os objetivos do problema e soluções para o problema

O objetivo deve ser quantificado em que quantidade, e o método deve ser quantificado em um modelo matemático específico. Introdução aos modelos da literatura.

Preste atenção aos objetivos centrais do problema de análise

Preste atenção às conexões lógicas entre as tarefas

Preste atenção à análise flexível e dialética dos problemas, adapte-se às mudanças e não pense de forma fixa

Pense no problema a partir da perspectiva de quem fez a pergunta, mergulhe na situação e proceda a partir da realidade

2. Suposições e justificativas

Simplifique e esclareça as suposições do problema, parâmetros de referência e símbolos de variáveis (não escreva muito, isso será explicado mais tarde)

Simplifique o problema adequadamente

Compensar a falta de informações e dados

Deve corresponder ao modelo

Geralmente, as suposições sobre os parâmetros do modelo

uma hipótese e uma razão

3. Construção e aplicação do modelo

Um modelo claramente rotulado O modelo deve ser consistente com as suposições, o raciocínio e os cálculos são claramente expressos e há conclusões matemáticas e conclusões do problema claras.

Construção de modelo

Processamento preliminar de dados

Escreva claramente o processo de derivação e as expressões matemáticas do modelo. É necessário que haja uma explicação dos símbolos abaixo do modelo principal.

Ao utilizar modelos clássicos da literatura, não copie o processo de derivação. Apenas forneça explicações e citações.

Não cite princípios de modelo na literatura em grandes extensões

A forma matemática do modelo deve estar presente e não pode ser escrita em texto puro.

Razões, derivação, explicação detalhada, fontes citadas

Classificação

Modelo de contorno

Modelo dimensional, modelo em escala, interpolação, ajuste

Modelo de mecanismo (equações diferenciais parciais, equações diferenciais)

Sistema de equações diferenciais, explicação detalhada, racionalidade

Equações diferenciais, processo de derivação detalhado

Processo detalhado de construção de modelo

Modelo de otimização

Metas e restrições de otimização

Por que usar tais restrições e por que ter tal função objetivo?

modelo estatístico

Preste atenção à expressão matemática de fatores aleatórios (variável aleatória, distribuição, expectativa, variância)

A estimativa de parâmetros é a chave

Condições aplicáveis do modelo

Os gráficos produzidos por software estatístico não podem ser colocados diretamente no texto. Você deve selecionar resultados úteis e re-tabelá-los.

Modelo de simulação (autômato celular)

Regras de simulação são modelos

Não use AHP a menos que seja necessário

Cálculo do modelo

O primeiro passo é estimar e selecionar os valores e parâmetros iniciais do modelo.

Escreva claramente o método de estimativa e os motivos da seleção

Em segundo lugar, apresente brevemente o software utilizado, o nome do algoritmo e o tempo de cálculo. Não copie os princípios do algoritmo na literatura.

Descreva resumidamente o processo do algoritmo e as etapas para algoritmos principais importantes com suas próprias palavras, desenhe um fluxograma simples e fácil de ler ou use um pacote de software de caixa de ferramentas pronto

Uma declaração dos dados usados no cálculo

O algoritmo é muito simples, mesmo que você use uma calculadora para calculá-lo, é preciso explicá-lo.

Não escolha deliberadamente algoritmos complexos, tudo visa resolver problemas e torná-los fáceis de calcular, ler e compreender.

Não há necessidade de anexar código. Para algoritmos complexos, tente escolher software e caixas de ferramentas prontos e explique claramente a entrada e a saída.

resultados e análises

Os resultados são apresentados em diversas formas e visualizados

Tabelas de dados e sentenças de prisão estão melhor disponíveis

Não deixe as pessoas olharem as fotos e falarem por si mesmas. Deve haver longas explicações e descrições dos resultados.

Preste atenção na descrição e no número do ícone. A descrição da figura está na tabela abaixo e centralizada. O tamanho da fonte na figura é preferencialmente metade do tamanho do texto principal.

4. Teste de modelo e análise de sensibilidade

Utilize inspeção de dados e análise de sensibilidade de parâmetros

Teste de resultados de modelo, análise de erros

Análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo, cada parâmetro é analisado

Na verdade, é um teste de hipótese

5. Discussão adicional (vantagens, desvantagens e perspectivas) análise de pontos fortes e fracos

Vantagens do modelo, escopo de uso, possíveis melhorias no modelo

Apenas uma formalidade

Escopo de aplicação do modelo

Melhorias no modelo

6. Carta memorando

Escrito com base nos dados dos resultados do modelo, é pragmático e realista para problemas práticos.

Deve ser colocado antes da referência

Apenas uma página

Referências

Formato de referência

Os papéis de modelagem devem ter referências

Deve haver citações de literatura no texto

sobrescrito

apêndice

Resultados de saída do código do programa

Resultados completos do cálculo do modelo que são muito grandes

Os resultados gerados diretamente pela operação do software, geralmente na forma de uma tabela

Apêndice apêndice (programas e dados) é opcional