美国数学建模竞赛（MCM/ICM）

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
2021国赛C题