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文章目录

  • 前言
  • 一、个人情况 准备情况
  • 二、选题情况
    • 三.赛程安排
    • 四.心得体会

前言

为期五天的研究生数学建模终于结束了,一直想找个机会把这段时间的心得体会记录一下。经过这次比赛,让我感受到了较大的震撼,不仅是比赛层面的,还有学习层面的。

一、个人情况 准备情况

我们学校在报名华为杯国赛前,首先需要校内选拔(一个学校名额貌似只有那么多)。
我在本科时参加过一次数学建模比赛,不过那次比赛的规模很一般,比不上国赛和美赛,并且那次比赛时我几乎是“裸考”,该有的数学素养,编程能力都不存在

在这次校内选拔长达两个月的准备期间,我也是差不多零基础开始学起,逐渐入门matlab,重新温习了python里的机器学习内容,同时对数学里尤其是统计学中常用的原理进行了更深的理解。可以说,这两个月还是学到了很多东西的,但是如果提升一下效率,我觉得还能学到更多,这就是需要提升和反思的地方。

二、选题情况

本次比赛,我们选择了E题放牧策略研究,是一道“大数据题”。为什么打引号呢,因为我觉得它又不是一道纯粹的大数据题,今年的数据太碎了,而且有些题目他的那个意思就是不能使用机器学习,至少对比2021年D题乳腺癌来说,今年大数据题是有点骚的,乳腺癌是正儿八经的大数据题。

插一句,建模里也分企业题,优化题,大数据题等,如果没有充足的时间进行准备,可以选择一个方向进行选择。企业题有华为题,今年多了一个中兴题,主要涉及了信号分析,通信,芯片设计等领域的数学问题,难度一般较大(虽然我本科就是通信工程,但是我太菜了)。优化题就属于比较典型的数学问题了。大数据题则一般会涉及到统计学的原理,机器学习等领域,由于python调库的方便性,所以显得要简单一些。我们小组最开始的目标就是朝着大数据题的方向进行准备的

三.赛程安排

第一天早上8.00试题可以解压,然后我们花了一上午的时间进行研究选题,看哪道题最符合我们的水平,在下午三点钟终于确定最后选题并且开始做题。
今年E题第一问和第三问要求使用“机理分析”,我理解的意思就是不能使用机器学习这种粗暴的“黑箱子”模型,所以我陷入了迷茫之中,毕竟我之前的所以准备工作都在机器学习和优化算法上。所以我第一天晚上我进行跳步作答,在9。00前完成了第二问的解答(第二问可以用机器学习)。

本以为后面几天还是蛮轻松的,但是发现根本就啃不动题,就感觉今年题目太怪了,到处缺数据。文献里也查不出方法,很迷。估计这次比赛多半就是陪跑了,拿个成功参赛奖就不错了。

倒数第二晚3点半睡的
最后一晚5点睡的,熬夜是不可避免的

四.心得体会

通过这次比赛,我认为几个比较重要的点:
1.论文文献的方法快速筛查能力,论文复现能力,这个我觉得很重要,大家都是研究生,每天几乎也在练习这个复现能力。
2.编程能力。这个更重要了,如果不是用了一个月时间练习编程,这次比赛好多图像我估计都画不出来。同时例如SPSS这些比较使用的软件,有时间一定要学,很安逸。
3.最后归根到底还是数学思维能力,数学本身也是一个逐步积累的过程,每天都捏着数学,思维能力肯定一定会上去,我认为我就属于数学思维不太行的人。

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