2025年美赛开赛在即，很多同学好奇如何写出一篇美赛优秀论文，该从哪些角度入手来模仿大佬的论文呢？所以我们今天的“抄”即是模仿，是借鉴和学习别人的方法和思路，可不是直接复制粘贴哦！！！
就像我们学习任何东西一样，都需要先看看别人是怎么做的，学习他们的方法，然后再结合自己的问题，创造出新的解决方案。这样，我们才能真正提升自己的数学建模能力，更好地备战美赛！
1.读摘要
第一遍阅读摘要是为了帮助你快速了解文章的内容，了解作者对问题的见解，使用的模型、方法，得到的最终结论。摘要其实是论文里最精华的部分，到时候大家写的时候也应该是最花功夫的一个板块。
阅读摘要，去看文章里用了什么模型，怎么组合搭配的，结果是怎么展示的。多去阅读别人的思路，有助于你自己在解题时思路的拓展。在不同的题型里，哪些模型常被使用，然后再去重点学习。
2.学习关键模型原理讲解的写法
学习切入问题的角度，探索他们是如何将文字化的问题转换为需要用数学建模来解决的问题的。其实这一点在国赛里还没那么重要。但是在美赛里就很重要了。
因为美赛是写英文论文,中文学术写作我们还能凭借着自己的语感装模作样遣词造句，英文学术写作就不是这回事了。众所周知，论文写作水平和数模获奖概率的关联很大。建模建得再好，语言稀巴烂，可能也拿不到应得的奖项。所以更要读获奖论文啊。去模仿，去参考。可以把一些重点模型的讲解另存下来，比赛时写作拿来参考。
3.模型建立
首先理解优秀论文模型的主要含义，观察学习优秀论文的模型建立过程中的表述方式并尝试用自己的语言将他们的模型建立过程再叙述一遍。还可以训练自己在短时间内迅速学习一种算法、模型，并将其与题目本身结合进行表述的能力。
4.求解与结果分析
不需要100%详细叙述求解答案的过程，可以用概括性的语言和流程图、计算图来表述模型求解过程的方法。
结果的展示也十分重要，思考求解的结果与绘制的图像、表格之间的联系。模型结果要求准确、直观、美观。结果的分析需要与前文逻辑自洽，经得起推敲。
图表必不可少，但要反问自己某个图表的出现是否有其具体意义，每个图表的存在都应该有其具体目的。
5.学习图表的绘制
一边看论文一边学习画图还有一个好处，就是你可以跟着论文的思路去理解图表，这样会对这个图有更深刻的印象。如果有时间，可以尝试自己复现一下，锻炼自己的实操能力。
6.再读摘要
阅读完整篇论文，对文章的主题内容有过了解后，再次读摘要。
学习优秀论文如何将整篇论文所做的工作浓缩到一面摘要之中。要求详略得当，必须要展示对问题求解使用的方法、建立的模型、问题的解答。
7.学习非科技型文章的写作
美赛要求论文最后有1-2页的非科技性文章（比如书信、报告形式），这个在国内赛事中很少见，所以一定要重点学习这部分的语言风格和排版格式。
1.标题
（以2021B题O奖为例）
可以结合题目背景来定（特别是针对E、F题），可以想一些生动有趣的标题，吸引评委的阅读兴趣。
Build an Army of Drones to Fight Wildfires（建立一只无人机军队来对抗山火）不一定要用国赛那种常规格式（基于…的…模型/策略)。
其他类似的还有：
Forests Need to be Harvested
Keeping up with the Migrating Fish
Survival or Death: Moving Fish and Fisher
2.摘要
（以2017D题O奖为例）
对上诉四个问题分别做简要分析，并给出模型和解决方法。
对每个问题的阐述都单独分段，采用:
模型/算法（一句话）+ 目的 + 简要描述方法（一句话） + 成果/结论
keywords中，列举使用的重要算法/模型
3.内容简介
（以2017D题O奖为例）
【background】用自己的语言简要复述问题的要求，摘取其中的要求，稍加叙述社会/问题背景 ( para. 1 )（一般这里可能还有literature review：前人做的工作有哪些值得借鉴的地方）
【solutions】对自己所做的工作进行简要阐述：（此处每一段的写法和摘要中的近似，但是组织文章的思路不是a~b的每个要求，而是按照建模思路：建模-优化模型-分析问题背景对建模带来的影响）
4.图形
带有矢量图标的示意图/三维立体图(PPT/亿图图示)
矢量图标：例如汽车、树、电路元件、房子等等
方法：
利用PPT插件iSlide或阿里巴巴的iconfont矢量图标网站或者使用Office自带的图标可以获取矢量图标，然后利用PPT可以绘制相关示意图
绘制更加色彩丰富的示意图，可以采用亿图图示。
注意：三维绘图关键点：形状效果的棱台和三维旋转(根据自己的感觉来调节)
散点图(Excel/PPT)
利用x,y两组值的坐标利用Excel自带图表中的散点图，利用PPT进行加工，也可以添加背景
点的修改：可以利用形状效果制作成一个渐变色小球，然后把散点图的点利用更换图片源替换为小球，也可以修改小球大小
坐标轴的修改，无线条，设置坐标轴格式为“主刻度线类型交叉+次刻度线内部”
5.文献综述
最好要有，可以用一个表格列出所有的数据或文献来源网站,也可以阐述你们基于文献建立起来的思路。（彰显我们模型是有科学依据的，是站在巨人的肩膀上建立起来的；证明数据不是瞎编的）
6.模型假设
（以2024E题O奖为例）
这些假设是我们建立数学模型的基础,通过对假设的验证和模型的优化,我们将能够得出更精确和实用的评估和预测模型。
7.模型分析
（以2021D题O奖为例）
探索社会环境影响音乐。分析一下流派总个数与艺术家总人数、不同流派艺术家人数随着时间的变化，然后用政治、经济去解释这种现象。
8.敏感性分析
（以2021D题O奖为例）
音乐相似性度量，本文认为特征之间有相似性，就先做了一手特征之间的相关性分析，然后做因子分析消除多重共线性。
在可视化方面，特征间相关性分析是热力图形式，然后为了展示不同流派在特征上的不同，选取3个特征（其实2个也行，三个看着高级），每个音乐家选第一首歌作为一个点，在三维上初步展示不同流派间的差异。
利用前面提过的忠诚度的概念，加起来计算整个流派对另一个流派的忠诚度，一个流派是一个点了这里，然后计算他们相连的边权重，这里可视化做的不错，用线的宽度和颜色表示相似性和源流派。
1.学写论文、排版（★★★★★）
要求：要将论文塑造得条理清晰，一目了然。无论是LaTeX或是Word都要准备模板，套用模板可以很方便的排版，最好可以自己试着根据往年的格式要求作出自己的模板，在模板的基础上多看多写。
美赛论文用的工具：用的deepl和写论文用的latex(如图)。喜欢用deepl则是它的底层机制是AI算法，而不是纯粹的机翻，会显得更加地道。
2.目录+行文结构
结构清晰，逻辑明确。按照题目的task写论文，保证文章脉络清楚。行文流畅，避免语法错误。deepL初翻，使用Grammarly与人工纠错。避免口语化的表述，避免使用大量长难句。
3. 学会画出清晰直观的图（★★★★★）
内容充实，审美在线，色调统一，避免图表的堆砌。结果图下要有三行以上的内容/结果分析；压缩高度，避免占据大量的页面；色调柔和统一；多个类似的图片并排放置
工具：Powerpoint、Excel、python、matlab、Tableau等。折线图、散点图、瀑布图、色阶图、雷达图、地图、箱线图、直方图、饼图大胆加入。
4. 学习模型（★★★）
要求：写作是模型实践的最终体现，需要对模型有一定的理解，进而在论文中合理阐述，这一点是需要三人通力合作的。
5. 学会纠错改正（★★★）
要求：在论文完成后检查语句是否通顺，格式是否正确，建议用用Adobe Acrobat这类专业的PDF编辑器查看，最好不要直接在编辑软件内预览，容易造成MD5码更改的麻烦。
6. 注重模型实用性（★★★）
能用简单模型就能够达到较好效果就应当避免使用复杂的模型。很多同学在比赛的过程中过于依赖深度学习模型，既无法在论文中写出表达式，同时又因为数据集较少、调参不熟练等问题最后与得奖失之交臂，盲目追求模型的复杂是我们应该避免的问题。
7. 论文创新性（★★★★）
相比于最后结果的正确性，美赛更加注重建模的创新思维。在国赛中，我们将代码运行出来的结果作为重中之重，但由于美赛在通常情况下需要自己去搜集数据，便无法得出一个统一的答案，这就意味着评分的一个重点便是参赛者的建模创新思维。我们平时可以学习一些创新模型算法（熵权结合TOPSIS评价模型、粒子群优化的BP神经网络算法等），在拿到题目后查找相关文献，将创新点融入进去，在比赛中更容易脱颖而出~
我们通过以上内容想让大家更好的借鉴、模仿优秀作品，从而创造性的转化，输出为自己的内容。数乐君分享的内容是否对大家有帮助呢？希望同学们也在评论区分享自己的经验，独乐乐不如众乐乐，点赞+在看可以在你备战美赛的时候更方便查看呦！！！
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