浅谈数学建模论文的写作,数学建模论文

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1、浅谈数学建模论文的写作,数学建模论文    又是一年的数模竞赛，又是一段难以忘怀的日子，现在想起来，我接触数模竞赛己经一年有余了，对于数学建模的认识也从一无所知到比较了解。在我即将退出大学生数学建模的舞台之际，我想把我对数模竞赛论文写作的一点认识写出来，希望能对大家有所帮助。   根据我这几年得出的经验，数模论文的写作在比赛中可能是你论文质量好坏，得奖与否的最重要的因素。我初步的调查了一下，很多同学在准备比赛时，把自己的主要精力放在阅读往年优秀论文，精通某种软件和算法上面。不可否认，这会使你的建模水平得到提高，但在

2、比赛时，你的想法再好，如果文字表达不清楚，很有可能使你的论文前功尽弃，因此学会如何写数模论文就很有必要了。下面我对数模论文中的十个板块的写作谈谈我的看法：1. 摘要：勿庸置疑，摘要在整个数模论文中占有及其重要的地位，它是评委对你所写论文的第一印象，因此在这一部分的写作上一定要花大功夫，千万不能马虎。拿美国赛(MCM&ICM)来说吧，摘要是你的论文是否取得好名次的决定性因素，评委们通过你的摘要就决定是否继续阅读你的论文。换句话说，就算你的论文其他方面写得再好，摘要不行，你的论文也不会得到重视。我认为在写摘要时应包括6

3、个方面：问题，方法，模型，算法，结论，特色。简而言之，摘要应该体现你用什么方法，解决了什么问题，得出了什么结论。另外，通过我阅读美国赛Outstanding的论文来看，好的摘要都包含了两个共同的特点：simple和clear，大家可以借鉴一下。2. 问题提出：   这一部分没有过多的说明，一般是直接copy赛题的原文就行了，但我认为在时间充裕情况下可以适当归纳总结;在美国赛中，这一部分叫Background或者Introduction，因此可以写点这个问题的一些背景知识。3. 模型假设：我认为假设的条件一般可以从题

4、目中挖掘。另外假设需要值得注意的两点是：①对我们所解决问题本身没有影响(或影响比较小)但可以使模型得到简化的因素应该在假设中体现。②。不能为了简化问题而大量假设(使求解问题本身与原题意不符)，因此应注意假设的’量’与’度’。4. 符号说明：   在你的论文中不可避免的会出现大量的数学符号，因此在这部分里应把这些符号做一个简要的说明，可以从符号，类型(变量，常量)，单位，含义几个方面来说明(如下表)：符号 类型 单位 含义  需要注意的是单位量纲要统一，含义解释要准确，清楚。5. 问题分析：从题目到模型是一种从具体到

5、抽象的思维过程，本部分即是这一过程的体现。我个人认为这部分是文章的一个亮点，建议在文字说明的同时用图形或图表列出思维过程，这会使你的思维显得很清晰，让人觉得一目了然。另外，这部分应对题目做整体分析，充分利用题目中的信息和条件，确定用什么方法建立模型。我的经验告诉我，我们可以从题目中得到问题的一些初步的判定：(比如说可以得到在极限情况下的最大产量，花费的最少时间等，在我们最后得到的方案不能超过(或低于)我们这里分析的量。)，在这部分应体现我们解决原问题的雏形。总之，问题分析在整个论文中的作用在于承上启下，也很能反应出

6、参赛者的综合水平。6．模型建立：模型的建立是将原问题抽象成用数学语言的表达式，其建立方式会由于对问题的理解和着眼点不同而不同。近年来我发现我国的数学建模竞赛出题主要有两个方向：一是概率统计问题；一是运筹优化问题。因此掌握好以上两方面的知识对于建立模型来说是十分重要的。另外，我还觉得应注意对每个模型式子的解释一定要清楚到位，其中的数学符号一定要与前面的说明保持一致。7．模型求解：模型求解的方式很多，但一般多用软件编程求解，在这里我建议大家多用数学软件求解，三大软件(Matlab，Maple，Mathematic)至少

7、应熟悉一种，另外应学会一些专用软件。比如说解概率统计问题的SAS，Splus，SPSS；解运筹优化问题的Lingo，Lindo等。其次尽量用不同方法求解，这既能反应出你的思维比较开阔，也能间接地验证你所求解结果的正确性。另外应给出主要算法的一些简要步骤，处理或简化问题的方式，并适当应用表格或图像说明。最后需要提醒大家的是在必要时可以给出数学上的证明，这会使你的论文增色不少。8．模型(结果分析)：   在我们的模型假设中，忽略了一些对问题影响的次要因素，这或多或少的使问题得到了简化，但必然会产生一些误差；另外解决问题

8、的方法是很多的，在论文中可能只用了其中的一两种方法，思维可能显得比较局限；而模型本身也会有它的优势和缺陷。因此，我们在这部分应该做的工作主要有下面三点：A．是否能用其他方式或方法解决。B．模型的优缺点分析。C．模型的误差分析或灵敏度分析。   做好上面的工作，既是对原问题的补充说明，更表现一种思维的严谨和逻辑的严密，使你的论文一气呵成，显得很完备。9．模型的