参加数学建模国赛，作为编程手究竟需要达到什么水平？工欲善其事必先利其器，那肯定是要把编程语言熟练应用，至少得有一种擅长的，数模比赛必备工具通常包含python、 matlab、 lingo、 spss等，今天数乐君就教小伙伴们赛前编程手该如果高效学习？

　　1、数模编程手的工作内容是，程序设计：可以根据队伍的建模方案，使用编程语言编写程序，实现数学模型的求解和数据的处理，编写出高效、可靠的代码。

　　3、报告撰写：数学建模比赛通常需要提交一份完整的报告。可以协助队伍完成报告撰写，在报告中详细介绍程序的设计和实现过程，阐述程序在模型求解中的作用和贡献。

　　此步的作用：让写作手明白选择这个算法的理由与算法设计的亮点。将所使用的算法分析写入文档，力求写明算法设计的亮点与个人想法，描述清晰，逻辑层层相扣。

　　此步的作用：便于论文手很好的操作参考文献+便于将算法原理结合建模进行写作。

　　与建模手不同，理解算法流程并进行写作不太现实，所以除了在文章中引用所涉及到的算法的参考文献以外，还需要表明此算法的出处（例如：运筹学、机器学习、数学建模、最优化理论中的哪一页，亦或是某一篇期刊论文、CSDN文章）等等。不需要程序员理解算法。至于数学公式，手写拍照或者任何一种方法即可。

　　此步的作用：可以借助流程图或者是特定的结构图（例如马尔科夫链、树状图、神经网络层连接图、BP算法图等）来完善表达，若受时间影响，则可以手绘后拍照发给论文手来绘制。

　　模型求解的结果，基本上是以输出数据的形式。可以输出单个或者一组数据，也可以输出数据到表格，也可以输出数据到函数图像中等等。需要的内容如下：

　　数据、表格或图表。此步的作用：略。Excel表格、函数图像等也要写好表头，单个数据（例如n维向量）标明数据的作用和地位。

　　结果的描述。此步的作用：便于论文手理解模型运行结果对于整个模型的作用。把结果的优劣、是不是收敛到最优解等写在一份文档上，重要的是让论文手理解模型的结果如何。

　　严格说就没有所谓的“编程手”一说，只不过做计算的途径往往在于用计算机用软件用编程工具罢了，反正也不用贴代码，夸张点说你能给出结果就是手算也没人管。

　　2. 能根据问题构建合适的计算模型（毕竟有些计算领域的模型方法可能并不在你可爱队友的课程范围内）

　　至于用什么工具其实可以根据自己的喜好来，如果能多方面组合那自然更好了，什么方便用什么。

　　编程的同学，主要是把建模同学的思想给生产出结果，也就是输出一定的东西，可以是图，可以是表可以是数据等等。当你随便打开一本数模书，你会被里面的Matlab，lingo等代码吓住，尤其是以前不怎么编程的同学来说更为如此。所以数模三个部分，很多同学会觉得编程非常难以上手。

　　其实，负责编程的同学，并不是说比谁代码写得长，谁代码写得好，而是应该为建模的同学提供一个结果，所以可以在做一些数模问题的时候，用一些较为“傻瓜”的软件，比如SPSS，这个软件可以解决统计学中的很多问题所以说，与其说是会编程，不如说是应该会使用相关软件，让所建模型输出一个不错的结果。还有作图软件Origin，在进行一些简单的作图时候，可以使用Origin而没有必要去使用Matlab进行画图，一般情况下，在问题不太复杂的时候，是没有必要使用Matlab的。还有一款软件叫做Visio，这款软件是画流程图的利器，比如说写完一段程序附上程序框图，或者用系统动力学解决一个问题时画的系统流图，得到的效果都是非常棒的（PS：初次学习建模的同学，无论如何一定要在Matlab上面下一点功夫，即使没有办法掌握，也需要知道如何修改别人的优秀程序，为我所用）。

　　1.团队的力量真的伟大，每次三天三夜的奋战，你做不下去的东西有队友，你不愿意做的队友做，这不是逃避责任，而是让你放松心态，因为你觉得在困难的事，你还有两个队友一起帮你。此外分工一定要明确，每个人都要了解整个流程，但是每个人要有侧重点。单说visio的使用和matlab的作图，只有更好看的图，没有最好看的图。图就是你整篇文章的灵魂。

　　2.尽量接近模型，不是所有的问题都要模型，但是如果有可以用到的模型一定要用，因为你自己的话在完美，也没有写在书上的理论来的直接，很简单的一个例子：中学时候的数学证明题不是用定理来证明吗？

　　3.一篇文章的灵魂在于它的摘要，如果开头都没有自己的亮点，基本告别国家奖。

　　每天拿出2个小时学习数学建模：按照算法、编程、写作、排版的顺序进行，系统学习暑期直接参加正规培训，如数维杯数学建模夏令营，权威性高，国赛专家级别授课，实操性强，可以很快的入门，少走一些弯路。

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