2018年美赛题目C答题思路〖备赛ing 美赛MCM和ICM还傻傻分不清楚 〗
2018年美赛题目C答题思路〖备赛ing 美赛MCM和ICM还傻傻分不清楚 〗
哇塞！这也太让人吃惊了吧！今天由我来给大家分享一些关于2018年美赛题目C答题思路〖备赛ing 美赛MCM和ICM还傻傻分不清楚 〗方面的知识吧、
1、MCM：偏自然、理工类学科，对数学、计算机要求高。ICM：偏社科、人文类学科，对逻辑、写作要求高。获奖比例：MCM：获奖比例相对较低，例如Outstanding奖的比例约为0.18%。ICM：获奖比例相对较高，例如Outstanding奖的比例约为0.28%，且Meritorious奖和HonorableMention奖的比例也高于MCM。
2、总结来说，MCM竞赛题目具体、表述简洁，要求明确，ICM竞赛题目更开放、宏观，篇幅较长，关注全球共同关心的问题。MCM偏自然、理工，ICM偏社科、人文。MCM对数学、计算机要求高，而ICM对逻辑、写作要求高。MCM和ICM虽然都由COMAP主办，但命题、评审等工作由各自组委会负责，主席和评委也不尽相同。
3、数学建模美赛MCM和ICM是两种不同的竞赛形式。MCM即TheMathematicalContestinModeling，通常被称为数学建模竞赛。该竞赛包含两个题目，分别是problemA和problemB。problemA是连续型的题目，而problemB则是离散型的。ICM则是TheInterdisciplinaryContestinModeling，被称为交叉学科竞赛。ICM只有一个题目，即problemC。
4、无论是MCM还是ICM，都需要参赛者具备扎实的数学基础、良好的逻辑思维能力和创新意识。通过参与这些竞赛，参赛者不仅能够提升自己的数学建模能力，还能培养团队合作精神和解决实际问题的能力。
5、MCM偏重于自然和理工领域，而ICM则更侧重于社会科学和人文领域。MCM对参赛者的数学和计算机能力要求较高，而ICM则更注重逻辑思维和写作能力。美国大学生数学建模竞赛旨在鼓励大学生对不同领域的实际问题进行深入研究，并提出合理的解决方案。
6、美赛MCM与ICM的区别在于题型与领域侧重。MCM强调数学模型能力与建模技术，问题分连续与离散，数据洞察，与运营研究或优化相关。ICM则关注问题的宏观与细节平衡，领域涉及网络科学、环境科学与政策与社会科学，涵盖更复杂的宏观问题。两种竞赛共六题，分别针对不同能力与知识领域，选题应结合自身优势与兴趣。
美赛数学建模A题B题C题D题E题F题选题建议思路讲解：A题选题建议：深入理解题目背景：首先，要仔细研读A题的题目描述，理解其背后的实际问题和应用场景。分析题目要求：明确题目中的关键要求，如需要解决的核心问题、限制条件等。
其次，我们强调知识准备。这包括掌握论文排版工具、绘图软件、数据分析可视化工具以及编程语言集成开发环境等。最后，对于理论知识的准备，我们建议团队成员掌握基本的数学模型和算法，如线性规划、整数规划、优化算法等。在选题方面，建议根据题目类型选择。
年美赛数学建模A题的中心问题是资源可用性和性别比例对海洋七鳃鳗种群的影响，特别是其性别比例如何随环境变化以及这对生态系统稳定性的影响。任务要求团队构建模型来分析这种动态，并探讨性别比例变化对其他物种如寄生虫的影响，以及潜在的优点和缺点。
年认证杯国际赛A题、B题、C题、D题思路分析评价如下：A题：思路明确：题目要求构建数学模型预测太阳周期、*值和数量，这是一个典型的时间序列分析问题。利用历史数据，可以通过ARIMA模型或神经网络等方法进行预测，思路相对清晰。
选题建议：建议选择B题。B题为经典数据分析类题目，涵盖统计分析、差异显著性、相关性、优化和机器学习预测等内容，整体思路清晰，具有较多可视化操作空间，获奖概率较高。各题思路：A题：多源机会信号建模与导航分析数学表达式与确定飞行器位置：构建机会信号数学模型，确定飞行器位置所需的最少信号数量。
A题：连续型，涉及微分方程和数值分析，对建模素养要求高，如2023年“干旱植物群落”题，需预测植物群落变化，考虑多种因素。B题：离散型，侧重算法与数据结构，如2019年无人机救援，涉及整数规划和动态规划。C题：数据分析，涵盖统计学和量化分析，如2022年Wordle结果预测，需要数据挖掘和编程能力。
年与2021年D题：更侧重网络关系图与评价指标体系的结合，探讨足球队伍合作策略的评价和音乐影响力问题。E题特点：领域：主要围绕环境科学背景，涉及环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等主题。评价与预测：包含评价与预测类问题，需运用多种评估方法对参与评价的“对象”进行排名分析。
接下来，我们关注近五年ICME题的特点。E题主要围绕环境科学背景，涉及环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等主题。题目通常包含评价与预测类问题，要求参赛队伍运用多种评估方法对参与评价的“对象”进行排名分析。
美赛赛题主要分为六大类：连续型、离散型、大数据分析、运筹学/图与网络、环境可持续性和政策。优化类问题最为常见，涉及规划模型、排队论等，需要明确目标、决策变量和约束条件。从2006年至今，每年的美赛中都有优化类题目，如公交线路优化、小微企业信贷决策等。
两个竞赛的命题风格、评审尺度等方面存在差别。赛前准备建议：根据队伍成员的专业背景和兴趣特长，选择更适合的竞赛类型。针对所选竞赛的题目特点和要求，进行有针对性的准备，如加强数学、计算机或社科、人文方面的学习和训练。注意关注竞赛的*动态和规则变化，以便及时调整备考策略。
〖壹〗、美赛C题，我与队友们共同参与。初时选择A题，后调整至C题。C题虽基于大数据，却在数据筛选上易于处理。算法层面并不复杂，因此被指导老师誉为当年最简单的题目。然而，9号晚的补充中，section7被命名为“total”，暗示我们应遵循其分类。分类细分为五类，我与队友将其中两类剔除。
〖贰〗、然而，U奖则属于负面评价，会颁发给抄袭、违规或未按时提交论文的团队，具体数据并未详述。F奖的获得者是特等奖的有力竞争者，但晋级O奖的竞争极为艰难，数据显示，能进入F奖行列的队伍已是凤毛麟角。值得注意的是，美国本土队伍在美赛中的获奖率相对较高。
〖叁〗、相较于本土队伍，美国参赛队伍的获奖率相对较高，例如在2018年的C题中，16支美国队伍中有14个获奖，D题的获奖率更是超过70%，AB题的获奖率也远超平均值。这主要是因为国内名校如清北浙大等倾向于参与国赛而非美赛，但美赛的竞争仍异常激烈，名校队伍的参与度高且获奖率极高。
〖肆〗、美赛获奖等级的含金量：整体来看，大部分同学获奖level基本上都是S奖和H奖，只是成功参赛奖，意义不大。S奖和H奖几乎没有含金量。原因在于获奖比例太高，获奖难度与对应的奖项等级不匹配。S奖：成功参赛奖SuccessfulParticipant的直译是“成功参赛奖”，但在中国的翻译是三等奖。
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