近日,有关美赛的话题又掀起了新一波的浪潮,题主关于“美赛S奖是不是可以入土了”的问题引发网友广泛关注和讨论,浏览量高达73.75万,众多网友参与了回答,也欢迎同学们在评论区分享自己的看法和见解,和数乐君一起探讨美赛的奥秘吧!!!
什么是S奖
美赛是一项极具挑战性和声誉的比赛,其中S奖(S-Successful Participant)即为成功参赛奖,其获奖比例较高。
2024年MCM的S奖获奖比例达到了65%
2024年ICM的S奖获奖比例达58%
2023年MCM的S奖获奖比例为64%
2023年ICM的S奖获奖比例在62%左右
拿S奖就不优秀了吗?
很多人说S奖没什么含金量,也有很多小伙伴在认真准备参赛后只获得了s奖很失落,“毕竟S奖都已经烂大街了”,“只获S奖就等于没获奖”因为S奖获奖率较高,就说明自身不够优秀吗?
请大家不要这样的自我贬低,对于第一次参加竞赛的来讲,拿S奖也是一种锻炼和提升。并且这一荣誉可以在个人的简历和申请材料中得以体现。尽管只获得S奖,而没有获得更高级别的奖项,但这并不意味着参赛者的努力和成就被低估。事实上,参与MCM并获得S奖已经证明了参赛团队在数学建模领域具备出色的能力。
重要的是,参与MCM并获得S奖本身就是一个宝贵的学习经验。这个过程可以帮助学生提高数学建模、问题分析、团队合作和沟通能力等方面的技能,为他们未来的学术和职业发展打下坚实的基础。很多时候美赛是看你的摘要,纵使你模型天花乱坠,算法前面古人后无来者,摘要写不好可能也会影响评分,在注重解题的同时也一定一定要兼顾论文的撰写问题。
为什么会拿S奖?
S奖是参赛队齐心协力应对竞赛问题并提交解决方案报告。但是,该报告对所有或部分要求的回应不完整,和/或在建模过程、分析、结论和/或交流方面存在一些缺陷或不足。
翻译成人话:写完了,但是做得不咋地,建模思路也不对,摘要写的不好。数模君整理了拿S奖常见的问题,看看下面的错误你有没有犯?争取在下次比赛中避免这样的问题,发挥自己更好的水平。
1.摘要中出现的问题
出现中式英语,摘要中英语语法的错误。
摘要是否超过一页?
摘要是否放上冗余的图表?
句子是否存在语病?大量的一逗到底?
2.排版格式问题
字体是否新罗马?
图片,表格是否编号,是否做题注,题注位置没有做到表上图下。
公式是否编号?
Word中的图表那个边框有没有去掉?
Excel画出的默认图有没有改成好看的?
三线表是否规范?
排版是否美观?是否有大段的留白?
是否直接挂程序运行截图,而非美观的可视化?(请注意这是科技论文,不是实验报告)
参考文献格式是否规范?是否存在未翻译的中文?
问题重述是否复制粘贴原文?
Copy他人成品论文时,是否对其中出现的专业概念做出解释?
3.模型、数据分析问题
在甩出了一段公式之后,有没有做必要的说明,很久没有出现的符号再次出现有没有给予读者必要的提示?
从外界获得的图标、数据是否标注了交叉引用(latex:\cite}} word:引用-交叉引用),水印是否去掉?
多项式拟合是否有道理?
对少于1000个数据使用Neural Network,这会导致过拟合。
是否对分类问题使用Matlab的神经网络回归工具箱?
灰色预测模型是否滥用?
AHP的专家系统是否找到论文根据?
是否做了robust的检测?
运用方法中间的重要的运行结果是否列出?
对模型运行的结果能否得出结论\联系常识做出解释?
是否直接在正文部分直接出现源代码(可以出现伪代码),而非放到附录中?
是否存在冗余的推导/运算 过程?
对于模型没有假设的部分是否存在严谨可靠的证明?
如何高效备战美赛?
知道自己欠缺的地方,我们就应该从这次经历中找到更深层次的价值和反思。接下来数乐君将从几个维度带领大家讨论一下如何才能在美赛在取得更好的成绩。
1.赛题选择
美赛适合各种各样的学科和专业,它是有多个选题的。传统的理解是MCM更倾向于理工科的同学,ICM更倾向于经管人文社科的同学。虽然近几年的赛题情况并不是很明显的区分哪个赛题具有哪些特征,但现在自己擅长的题目才能发挥优势,比如说:
A题是连续型的,也就是更倾向于数值分析,这个对数学专业的同学或许更友善一些;
B题是算法与数据结构的,对于统计或者计算机的同学更友善一些;
C题是大数据的,因为数据量很大,一般的电脑跑起来确实是很有压力的,所以这个需要有一定的硬件支撑;
D题是运筹学,更侧重于调度、运输这一类的问题属于复杂系统科学的;
E题一般是以环境为背景,进行交叉学科,但实际它的背景只是环境和F题一样;
F题往往是表现某一个政策,甚至是一个天马行空的想象。
所以选题既要考虑到自己的学科优势还要考虑到自身能力以及得奖倾向,这样的话在选择赛题的时候有更有把握。
2.队友选择、分工
(1)对于新手
要适当专业化分工,就是写作编程建模这个可以分开;
寻求与数据分析有关的同学组队;
一定要以完成论文为第一目标。
(2)对于建模老手
最好是两个人全栈交叉建模编程;
进度推进与模型优化同步进行,就是一个同学负责在题模型的推进,一个同学在后面对模型进行后续的深入复杂化、优化和一些可视化。这样就是既能保证论文能够完成还能够保证论文出来之后模型的质量也是非常高的;
重视排版细节,写论文的同学可以进行最后的润色排版之类的。
(3)冲O/F奖
整个竞赛相当于在这个比赛过程中人力资源调动的过程,美赛的时间相对来说还是比较紧张的就4天,如果说有能力的话,尽可能每位同学对各自工作都掌握,然后这个时候可以进行全栈化的交叉交流,要重视排版细节。
3.论文撰写
(1)英文写作
使用第一人称复数代词:作者:we
使用简单时态:一般现在时,一般过去时,一般将来
使用主动语态:eg.The model produced a desirable conclusion.(这个模型生成了所需结论)
写简单句子,长句子拆分成简单的短句
写简短的段落
使用有具体含义的词汇
突出重点:将重要的论点用黑体字写在段落之首
使用they作为第三人称单数及第三人称复数
如果想要使自己的论文写作更加地道,最好去研习官方杂志刊登的优秀论文。
如果英语水平较差,不必过分担心,可以采用机翻,建议使用DEEPL+grammarly。
(2)写作的一些小技巧
a)背景介绍部分,可以尝试引用或写的生动一些
工作流程图:
注:这部分模仿的是21年B题论文2102199
b)假设应当说明原因,记得加粗
c)说明常用算法时,使用算法流程图
d)巧用伪代码,简化算法叙述
e)尽可能绘制一些色彩鲜明的图,但颜色不要太复杂
4.模型设计
以2022美赛C题O奖论文为例
基本上都对经典模型做了改进,特别是决策模型各有各的优势
最终得到的投资回报从十几万到一百多万不等,可见美赛对最终结果的并没有特别严苛的要求
一些简单的模型同样能有很好的效果,也不必过分追求所谓“高级”的模型
建议在摘要部分把题目要求的结果展示出来,更加清晰
摘要:预测+决策的逻辑顺序VS整体决策框架+预测细节
只要能解决所给的问题,假设和结果合理,就不失为一篇“成功”的论文
5.绘图小tips
好的图画展示绝对是加分项,注意不要直接用网上的图,可以仿照自制提前写好一些常用图的代码常用的绘图工具:
数据分析图像Python/Matlab
思维导图 Visio、draw.io
不要忽视PPT、Word
数乐君分享的内容是否对大家有帮助呢?同学们不要因为获得S奖就把自己定义为失败,关键是如何总结经验并继续努力。将这次经历视为一个机会,在接下来的比赛中优化改进,2025美赛已经为你敞开大门,相信自己的潜力,下一个O奖得主就是你!!!
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美国大学生数学建模竞赛MCM/ICM,由美国数学及其应用联合会主办,是唯一的国际性数学建模竞赛, 美赛在保研加分上十分重要,国内大多数院校获得一定奖项可获得保研加分;同时在夏令营、预推免期间,美赛得奖也能让你在众多保研者中脱颖而出!
1.报名截止时间:2025年1月24日凌晨04:00之前(北京时间)
2.比赛开始时间:2025年1月24日凌晨6:00,星期五 (北京时间)
3.比赛结束时间:2025年1月28日上午9:00,星期二(北京时间)
4.解决方案报告截止日期:2025年1月28日上午10:00,星期二(北京时间)
5.比赛结果:结果将于2025年5月31日或之前发布。
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