目录

  • 1 美国数学建模竞赛
    • 1.1 竞赛简要介绍
    • 1.2 赛事动员
    • 1.3 2026年竞赛指南
    • 1.4 2025年竞赛指南
    • 1.5 2024年竞赛指南
    • 1.6 2022年竞赛指南
    • 1.7 2023年竞赛指南
  • 2 培训安排*****
    • 2.1 集中培训时间
      • 2.1.1 竞赛过程
      • 2.1.2 参赛队伍确定*****
    • 2.2 2026年培训安排
    • 2.3 2025年培训安排
    • 2.4 2024年培训安排
    • 2.5 2023年培训安排
  • 3 学习资料
    • 3.1 美赛经验谈
    • 3.2 美赛概述及论文写作
    • 3.3 美赛论文格式
    • 3.4 数学软件使用
    • 3.5 论文排版工具
      • 3.5.1 LaTeX 排版
      • 3.5.2 Word 排版
      • 3.5.3 数学公式的英文表达
    • 3.6 建模数据的获取
    • 3.7 常用算法
      • 3.7.1 数字图像处理算法
      • 3.7.2 排队论
      • 3.7.3 线性回归
        • 3.7.3.1 优秀论文
      • 3.7.4 多元统计分析之聚类、主成分分析
      • 3.7.5 微分方程
      • 3.7.6 插值与拟合
      • 3.7.7 智能算法
      • 3.7.8 机器学习
        • 3.7.8.1 数模中的机器学习
        • 3.7.8.2 决策树和集成学习
        • 3.7.8.3 机器学习参考书
        • 3.7.8.4 支持向量机
      • 3.7.9 综合评价模型和预测模型
        • 3.7.9.1 1导论
        • 3.7.9.2 2理想解法[TOSIS]-综合评价方法
        • 3.7.9.3 3秩和比法[RSR]-综合评价方法
        • 3.7.9.4 4模糊综合评价方法
        • 3.7.9.5 5层次分析法[AHP]-综合评价方法
        • 3.7.9.6 6主成分分析法[PCA]-综合评价方法
        • 3.7.9.7 7灰色预测模型[GM(1,1)]和灰色综合评价
        • 3.7.9.8 8时间序列预测模型
        • 3.7.9.9 9马尔科夫预测模型
        • 3.7.9.10 O奖论文赏析:2021年D题
      • 3.7.10 最优化问题
        • 3.7.10.1 最短路
        • 3.7.10.2 行遍性问题
        • 3.7.10.3 最小生成树
        • 3.7.10.4 数学规划
        • 3.7.10.5 非线性规划
    • 3.8 O奖论文赏析
      • 3.8.1 2019年C题
      • 3.8.2 2019年O奖论文资料
    • 3.9 M奖论文赏析
    • 3.10 H奖论文赏析
    • 3.11 思考
  • 4 经典赛题和获奖论文
    • 4.1 2021美赛D题
    • 4.2 2021美赛A题
    • 4.3 2019美赛C题
    • 4.4 2020美赛C题
    • 4.5 2013美赛B题
    • 4.6 2014美赛B题
    • 4.7 2021国赛C题
    • 4.8 2021美赛C题
    • 4.9 2017美赛E题
  • 5 美赛校内选拔赛
    • 5.1 2022年校内选拔赛题及提交论文入口
    • 5.2 2021年选拔赛要求
    • 5.3 2021年校内选拔赛题
    • 5.4 2021年校内选拔提交论文入口
      • 5.4.1 A题提交
      • 5.4.2 B题提交
      • 5.4.3 C题提交
      • 5.4.4 D题提交
    • 5.5 2021年提交近期学习笔记入口
    • 5.6 2023年校内选拔竞赛
  • 6 正式竞赛安排
    • 6.1 2025年竞赛论文提交
    • 6.2 2024年竞赛论文提交
    • 6.3 2023年竞赛安排
    • 6.4 2022年竞赛安排
  • 7 微分方程建模及数值解
    • 7.1 微分建模及差分解法
    • 7.2 往年微分方程模型详解
竞赛简要介绍
  • 1 简要介绍
  • 2 美赛规则参考
  • 3 成功的实践与提示
  • 4 论文评定结果


 美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)美国大学生数学建模竞赛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,也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。MCM/ICM 着重强调研究问题、解决方案的原创性、团队合作、交流以及结果的合理性。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、未来科技等众多领域。竞赛要求三人(本科生)为一组,在四天时间内,就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作,体现了参赛选手对所研究问题的理解能力、提交解决方案的能力及团队合作精神。

COMAP's Mathematical Contest in Modeling (MCM) is Real World Mathematical Modeling where research, analytics and applied intelligence reign along with less-quantifiable factors like timing and luck. 

    COMAP的数学建模竞赛(MCM)是真实世界的数学建模,研究、分析和应用智能以及时间和运气等不太可量化的因素占据主导地位。

Mathematical Contest in Modeling (MCM), an international contest for high school students and college undergraduates. It challenges teams of students to clarify, analyze, and propose solutions to open-ended problems. The contest attracts diverse students and faculty advisors from over 900 institutions around the world.

    大学生数学建模竞赛(MCM),一项针对大学本科生的国际竞赛。它要求学生团队澄清、分析并提出开放性问题的解决方案。该竞赛吸引了来自世界各地900多所院校的学生和教师顾问。

The Interdisciplinary Contest in Modeling (ICM), is an extension of the Mathematical Contest in Modeling (MCM). It is designed to develop and advance interdisciplinary problem-solving skills as well as competence in written communication.

跨学科建模竞赛(ICM)是数学建模竞赛(MCM)的延伸。该课程旨在培养和提高跨学科问题解决技能以及书面交流能力。

Turn theory into practice by entering COMAP's Mathematical Contest in Modeling (MCM). The study of mathematics as a subject in its own right may have started with Pythagoras, but people have been counting as a basic necessity of everyday life for thousands of years. It follows that mathematics was invented to help us understand and manage the world around us.

数学建模是理论知识向实践转换的桥梁:数学是人类理解世界的钥匙

What's in it for you? It's a chance to challenge your brain, solve a real world math problem, and get recognition for it on an international stage. It's an excellent opportunity to develop your interpersonal skills through teamwork. It's also an impressive resume credential and an advantage when applying for internships. 

对参与人的意义:提供了挑战大脑、解决现实世界数学问题并在国际舞台获得认可的机会;也是一个通过团队合作培养人际交往能力的绝佳机会;为你提供令人印象深刻的简历,也是申请实习的一个优势。