认证杯网络挑战赛建模论文模板

含金量中等偏上。个人觉得不如美国大学生数学建模竞赛和数学中国（认证杯）数学建模网络挑战赛。

华东杯大学生数学建模邀请赛(又名“华东杯”数模竞赛)是一项由复旦大学数学科学学院发起，华东地区数学建模联盟组织开展的竞赛。本项赛事开展二十二年以来，在规模和影响上不断提高，已经成为面向华东地区乃至全国数十所重点大学的校际通讯赛，在全国高校中享有较高声誉。

比赛吸引了复旦大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学、中国人民大学、中山大学、武汉大学、同济大学、华东师范大学、西南交通大学等来自全国各地院校的同学参加。

详细介绍：

该竞赛目的在于激励学生学习数学的积极性，开拓知识面，提高学生独立分析问题、建立数学模型、运用计算机技术模拟解决实际问题、论文写作等综合能力，鼓励广大青年学生在基础及应用学科研究中推陈出新，提升学生们对数学科学理论及其应用的价值认识。

并且加强数学与经济金融、计算机、电子工程、生物、物理、化学等学科之间的联系，促进教学教育改革，培养学生的创造精神及合作意识，提升同学们的科创意识与团队精神，为同学们将来能走上社会、服务社会打下坚实的基础。

青杨学姐”自己参加过的数学建模竞赛实在是太多了，于是就有了这篇超全的“数学建模竞赛经验汇总”，把我们能想到的都来和大家分享一下：将参加的竞赛，按照获奖难度（我自己比赛的感受）从高到底进行了汇总：主要是汇总归纳，各类比赛信息每年通知会有变动，以官方公布为主。一、数学建模竞赛概要1.数学建模和数学建模比赛：首先说一下什么叫数学建模，数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。其实根据这段解释来说数学建模的本质：其实就是用数学模型和计算来解决实际的问题。而数学建模比赛呢，其实就是主办方给参赛队题目（一般都是现实中的问题），让你通过数学建模的方式来解决这些实际问题。根据你的方案来评选出相应的获奖等级。2.关于组队：数学建模类的比赛一般都是3人成队，1名指导教师（很多学校的指导教师就是挂名）。常见的组合是1人负责模型建立，1人负责数据处理，1人负责写论文。但这样的组合其实大多数都是混个奖。一般来说，真正厉害的队伍每个人都可以进行模型建立和算法实现，写代码的。看你的水平如何，根据要达到的目标进行组队。这里要提一下，找队友一定要找靠谱负责任的（适用于任何比赛）。我第一次做建模就是一个队友吹的神乎其神，我自己也不懂以为抱了大腿。结果正式比赛发现什么都不会。那次我直接把我队友踢了，自己独立完成的。3.其余数学建模的比赛：除去我参加过的（文中写到的这些比赛），给大家列举一些其他的比赛供参考：（1）中青杯全国大学生数学建模竞赛（2）MathorCup高校数学建模挑战赛（3）“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛（4）“数维杯”全国大学生数学建模竞赛（5）“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛：面向中学生二、“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛很多人把这类机构组织的竞赛称为野赛。虽然不是什么大规模的全国赛事。但是我在此还是要提醒一下大家：当你什么也没有的时候可不要眼高手低。尤其很多都不是数理专业的同学，什么也不会上来做国赛你就能获奖？要不你天赋极高，要不就是有大神带。

是的

一个是奖项本身的含金量；另一个是参赛对自身提高的帮助。

第一，关于奖项本身的含金量，个人认为数学中国的网络挑战赛的含金量并不高，参赛队伍也大多都是一般院校，且主要是数学建模的初学者。虽然每年都能有不少很优秀的论文，但大多数论文都是不成样子的。

话说回来，真正含金量高的数学建模比赛也就不超过五项，个人感觉含金量由高到低分别是深圳杯>国赛>（研赛）>美赛，其他的比赛，基本都是企业的商业化比赛或者地区性比赛。很多比赛虽然“主办方”挂名的都是一些学会，但实际操作还都是一些公司（美赛严格来讲也是公司主办的商业化比赛，但由于很多人崇洋媚外的心态，造成美赛含金量很高的假象），都是盈利为目的的商业性比赛，数学中国的这个比赛也不例外。个人比较推荐电工杯的比赛，该比赛由中国电机工程学会主办，属于纯公益性质的比赛。

第二，关于比赛对参赛者能力提高的方面来讲，个人觉得数学中国的认证杯还是一个非常不错的比赛。这个比赛收费100元，虽然是商业比赛，但也不算太高的收费。2018年的认证杯举办到了第11届，在各项地区赛中也算是时间最长，影响力比较大的比赛了。并且这个比赛分为两个阶段，题目是递进形式，全程参加下来对自己的建模能力提升会很大。四五月份的比赛主要就是为9月份的国赛热身，通过一次不错的建模训练，有助于在国赛中取得较好的成绩。

总结一下就是，如果你想通过这个比赛直接获得什么利益，那恐怕不太现实（证书上有内蒙古自治区数学会的章，如果你在内蒙古读书，或者你们学校老师承诺了承认这项比赛，那还是比较建议参加的）。但如果你想通过一项比赛提升自己能力，个人还是比较推荐这项比赛，因为认证杯有好几次有押中了国赛美赛的赛题。

数学模型的特点逼真性和可行性：建立的数学模型需要尽可能逼近实际的研究对象，使得建立的数学模型能够起到分析，预测或者决策的目的，在实际中具有可行性与执行意义。渐进性：建立数学模型是一个由简入繁的过程，要进行多次的修改，使得模型更加可行和完善。因此在建立数学模型时要具有耐心，循序渐进。强健性：模型建立时很可能会出现，假设不准确，观测数据具有误差的现象，而优秀的数学模型在观测数据发生微小改变时，应当也只具有微小的改变。可转移性:数学模型是一个抽象的概念，是对现实情况的模拟和简化，对于相似的问题类型应当具有一定的拟合能力，及可以使用于其他的领域。局限性：数学模型得到的模型只是对现实对象的简化，跟真实情况始终具有差异性，具有一定的局限性。数学模型的分类按应用领域：交通模型，人口模型，城镇规划模型，环境模型等。按数学方法：初等模型，几何模型，微分方程模型，统计回归模型等。按表现特性：确定性模型和随机性模型：是否考虑随机因素影响。静态模型和动态模型：是否考虑时间因素的影响。线性模型和非线性模型：取决于模型中各个因素的关系，如微分方程是否为线性的。离散模型和连续模型：模型中的变量（主要为时间变量）是否连续。按建模目的：预测模型，优化模型，决策模型，控制模型等按对模型的了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。白箱模型大多已经确立，主要需要优化和控制。灰箱模型主要指生态，气候，经济等领域尚不明确的现象，在建立和改善模型仍需要很多工作黑箱模型主要指生命科学和社会科学等领域中的一些机理不清楚现象。