美赛题目论文

CSDN文库。美赛O奖论文，包括A，B，C，D，E，F等题目的优秀论文，很有研究价值，2020美赛d题o奖论文去CSDN文库看，可以下载资源、学习资料等。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。

美赛论文题目有如下：

1、A题是指连续型（continuous），具体可以理解为是连续函数建立一类模型。常用方法是微分方程，并多为“数值分析”领域的内容，需要熟练掌握偏微分方程以及精通将连续性方程离散化求解的编程能力。

2、B题是离散型（discrete）具体需要在编程上比较熟悉计算机的 “算法与数据结构”。

3、C题是数据分析型（data insights），最好是有统计学、数理金融、量化分析相关背景的知识。C题除了MATLAB、Python还可以是用无需编程的SPSS，也可能会用到R、STATS、SAS等统计软件。

4、D题一般为运筹学或网络科学（operations research/network science），近几年网络科学是一个热门研究领域，算法、软件包括可视化的软件都很多。

5、E题是环境科学题（sustainability），大体上会集中在环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等几个方面。

6、F题是政策研究题（policy），EF题的数据一般需要自己搜集。

美赛题目与论文

给文章取题目的注意事项如下：

文章能够直接向读者传达文章在干嘛的信息，类似于Studies on这种字词，实际上没有什么有效信息，应该尽量避免；文章的题目应该尽量具体、明确，能够反映文章的主要贡献；文章的题目不要太宽泛；不要犯语法错误啊。

（2010年一篇找最佳击球点的论文里面有一篇叫做“Science in Sweet Spot”的论文，标题犯了三大错误：关于特定的研究Science前不加冠词，介词使用错误，单数可数名词前不加冠词。这个标题的正确写法应该是“The science of the Sweet Spot”。）

比如16年一篇O奖论文的题目就很好：Strategies to Eliminating Space Debris: Approaches from a Time Dependent Evaluation Model。

众所周知，标题是论文的眼睛，好的标题会给人眼前一亮的感觉，通过标题编辑与专家对论文会有一个初步印象，这个印象也会影响到老师或者期刊编辑对你论文整体的评价。因此，标题在论文中的重要性，取一个好的、恰当的标题是多么重要。一个好的标题，应兼顾专业性与可读性。

美赛论文写作的注意事项

导语：美赛论文写作的注意事项是什么呢?了解论文写作的注意事项，才能够避免多走弯路，早日完成论文的写作。下面是我分享的美赛论文写作的注意事项，欢迎阅读!

近期很多同学给我发私信，询问美赛论文写作方面的问题以及论文模板，但是现在网上LaTeX模板居多，word模板比较少。从历年美赛特等奖论文上看，他们的论文模板风格迥异，因此数学建模竞赛论文的模板并不是固定的，大家可以自由发挥。

“摘要+排版=二等奖”这个结论是肺腑之谈，也是被众多老师以及学生所认可的。可能很多同学也都知道这个，但是他们不是很清楚摘要以及排版到底应该怎么做，在这里我重点讲述一下。

摘要

摘要的写作被奉为论文的核心，那么摘要到底应该怎么写呢，写一些什么东西呢?从我个人的经验来看，美赛论文摘要和国赛论文的摘要区别不大，因为它都是对一篇论文的精炼总结，只不过国赛摘要中第一句话往往介绍一下问题的背景，而美赛摘要显得更加直接一些。美赛摘要一上来就说“针对***问题，我们提出了***模型”，或者“我们提出了**模型来解决***问题”。纵观特等奖论文的摘要写作风格，可以将其概括为“三段论”，只不过他们的摘要并不是只有3段，而是由三部分(总-分-总)组成。

摘要第一段，用一两句话高度概括论文的方法，这一段话就是为接下来的摘要做准备的;对待题目中的每一问，我个人建议摘要中都有一段与之对应，与其说这是一种很传统的方法，不如说这是一种很有效并且使得摘要层次很明确的方法;最后一部分就是对模型的总结以及对结果的总结，这部分包括结果分析，模型的灵敏度分析以及优缺点。

摘要写作一个比较重要的问题是，摘要不要在那里泛泛地讲自己用了什么模型，一定要涉及到一些核心假设。拿今年的APMCM的A题来讲，问题要求无人机搜索区域覆盖整个杨浦区，对于区域覆盖问题，怎么才能转化成现有的比较好解决的问题呢。优秀的参赛队的处理方式是这样的：假设无人机监视区域为圆形，只要保证圆形区域能够填充满杨浦区就可以了，那么接下来的问题就是提取这些圆形的圆心，让无人机遍历这些点。

那么经过上述假设，区域覆盖问题就转化成为了经典的图论问题。这个转化的步骤是非常重要的，它是你后面所有工作的基础，因此在摘要中一定要体现出来，这也是你论文很大的亮点。

如果问题中有数值结果，那么最好能够在摘要中体现出来。大家可能会担心自己结果的正确性，这一点完全没有必要。对于美赛而言，没有哪个题目是有确定答案的，这一点也是与国赛的差别;但是大家也不要过于相信美赛没有正确结果这个说法，美赛解决的是一些实际问题，没有固定答案，但是你的结果也需要符合实际，不能偏得太离谱。

摘要中不要出现公式或者图表，可能有些老师会说最好不要出现，但是这里我很肯定地告诉大家，不要出现公式以及图表。为什么呢?如果摘要中出现公式的话，公式中的符号你需要解释，否则评委不能完全理解你的公式的含义，鉴于此，不要出现公式;图表在摘要中占据很大的空间，本来摘要的字数是有一定规范的，因此，图表不要出现。

总之，一篇好的摘要需要让读者明白以下几点：1. 你们队伍的解决方案是什么;2.为什么该方案是合理的;3. 该方案对问题的解答是什么;4. 该方案的.模型是否稳定;5. 该方案还有哪些需要改进的地方。第一条就是讲述自己建立了模型，第二条讲述自己的核心假设，第三条讲述自己的结果，第四条和第五条讲述模型以及结果分析。

排版

排版主要包括以下几个方面：论文的整体结构(目录、标题)、公式、图表、附录。

论文的整体结构参看特等奖论文的过程中，大家可能有所感触，基本上就那么几大块东西。这里我想强调的是目录以及标题，美赛论文里不要求目录，但是我想告诉大家最好要做一个目录，因为通过目录，评委能够非常清楚地看到你的论文结构，省了评委很多事。当评委评了很多次论文之后，他们已经不耐烦了，看到一篇没有目录的论文，他们心里应该会不太舒服，因为没有目录的文章他们还得翻看你的正文，可能不会太爽。此外，如果评委们手中的论文都有目录，就你自己的没有，他们肯定会感觉缺少点什么东西。

标题也是值得大家注意的，标题不要写得太泛，比如“模型建立”、“模型求解”，一定要给标题赋予含义，比如“层次分析法”，让评委看到标题之后就知道你这部分做了些什么。

公式的大小需要注意，在word编写公式的时候经常会碰到一个问题，就是公式所在行与其它行间隔比较大，怎么办呢?解决办法(以word2010为例)是：在段落里，将“如果定义了文档网格，则对齐到网格”前面的勾去掉。

此外，公式一定要注意编号，关于公式编号问题，在“校苑数模高校巡回讲座——西北大学站”中已经详细讲述了，具体请参加视频，链接为

图表的制作可以参考美赛特等奖的论文，学习一下别人的图表是怎么制作的，重点看一下图表中的文字字体以及大小，此外图表的表现形式。在讲座过程中，有些同学问动态图怎么办，比如2014年国赛B题，这种情况下有选择性的贴在正文中4张图就可以了，不需要将很多图放在正文中。首次参加数模的同学往往认为将更多的图甚至代码放在附录中显得更厉害，其实恰恰相反。只要能够清晰地表达出问题就可以了，程序要是放的话一定要放在附录中(当然程序可以不放在附录中)，并且要将程序整理一下，不要显得很乱。附录中的东西可能大家觉得不重要，其实还是比较重要的，评委们不会看你附录的内容，但是有很大概率浏览到附录，因为附录在最后面，一般论文最前面和最后面的东西容易被看到。因此附录中的内容一定要整洁一些，让人一看感觉很整齐，很漂亮。

上面讲述了“摘要+排版=二等奖”的结论，希望对即将参加2015美赛的同学有所帮助。接下来再嘱咐一点，数学建模比赛是以团队形式完成的，在第一天开始时，希望三个人都去查找资料，都提出自己的想法，即使想法不对，但是也要有。在第一天晚上的时候，大家将自己查找的资料以及想法交流一下，然后确定出问题的解题思路。我强调这一点主要是让大家认识到美赛的时候并不是建模的人要全权负责建模，模型建立过程中三个人都要提出自己的想法，只不过最终决定权归建模的人。

在美赛比赛过程中，大家的心态希望不要出现太大波动，心态的变化主要来源于两方面：1. 随着时间的消逝，自己这边没有太大进展;2.其它队伍进度非常快，自己看到之后心里发慌。至于上述两个问题，我这里说明一下。

1. 美赛4天时间，自己一定要给自己一个计划，每天完成哪些事情都需要实现计划好。困难肯定是有的，但是要想办法解决困难。在模型建立过程中，建议大家先从简单模型开始入手，得出结果之后，再考虑更多的因素进入模型，逐步将模型复杂化。这种稳扎稳打的方式往往被参赛队忽视，很多参赛队刚上来就想建立很复杂的模型，结果模型无法求解，最后导致溃败。我这句话的意思是，无论模型简单与否，起码要保证将所有问题完成，题目中的每一个要求都要有所解答，即使你的方法很naive。

2. 制定好自己的时间表之后，其它参赛队的进度就不要去关心了，因为大家的终点都是完成题目要求。只要始终坚持自己的计划就可以了，其他人的进度顶多作为一个参考，不要对自己的心态所有影响。

最后，祝大家在2017年美赛中取得优异的成绩!

美赛论文没有题目

美赛论文题目怎么取介绍如下：

美赛题目类型有如下：

1、A题是指连续型（continuous），具体可以理解为是连续函数建立一类模型。常用方法是微分方程，并多为“数值分析”领域的内容，需要熟练掌握偏微分方程以及精通将连续性方程离散化求解的编程能力。

2、B题是离散型（discrete）具体需要在编程上比较熟悉计算机的 “算法与数据结构”。

3、C题是数据分析型（data insights），最好是有统计学、数理金融、量化分析相关背景的知识。C题除了MATLAB、Python还可以是用无需编程的SPSS，也可能会用到R、STATS、SAS等统计软件。

4、D题一般为运筹学或网络科学（operations research/network science），近几年网络科学是一个热门研究领域，算法、软件包括可视化的软件都很多。

5、E题是环境科学题（sustainability），大体上会集中在环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等几个方面。

6、F题是政策研究题（policy），EF题的数据一般需要自己搜集。

不能参加美赛。美赛是要选题才能参加的，没选题是不能参加美赛的。美赛是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，赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、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，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。

美赛论文题目怎么定

先想好内容吧。根据文章大体内容来想题目

拟题目、选大纲然后填充论文内容，都可以整体的解决。

论文题目怎么定?有两种方式：一、老师提供选题像我们学校专业在毕业论文选题的时候，专业老师会在系统中给出他们提供的选题，学生可以到系统上直接选题目就可以了。因为论文撰写首先就应该选择一个好的题目，选择好的正确恰当的题目才能体现学术的价值，还能符合自己志趣，适合个人研究能力，因而较有成功把握的题目，所以选老师给的题目肯定不会出错。二、自定选题但除了直接选老师给的题，如果自己有想法的话，也可以提前跟老师沟通，自己定选题，老师做指导老师给意见，但一定要记得提前联系老师!自定选题四点需做好1、选题的理论价值和实用价值应选择本专业学科中在理论上具有指导意义，对解决实际工作中存在的问题有实用价值的题目，如果你对某一选题有哪些理论应当总结、修正、发展;哪些实际工作中的问题应当解决，如何解决心中无数，免强写这样的题目也只能泛泛而论，质量不高。2、个人的特长和兴趣应当在自己特长的范围内选择自己兴趣较大的题目，否则很难写出有特色的、满意的论文。3、注意量力而行选择课题要充分考虑主观条件与客观条件，从实际出发，量力而行。主观条件主要是指个人兴趣与爱好、知识水平和研究能力等统筹考虑，切不可好高骛远，强行为之。实践证明，凡是勉强为之的题目，是不可能出好的成果的。而选题适中，难易适度，通过努力可以取得成功。4、个人执行能力个人执行能力包括规划能力和论文可行性。规划能力是指，在初步确定选题后，应准备一个书面材料，以便在与指导教师交流时将有关问题确定下来，提前规划好毕业论文的开展。书面材料的内容包括：明确所选题目研究所要达到的目的，即准备解决什么理论问题和实际应用问题。对研究的题目，自己掌握了哪些资料，还缺少哪些资料，准备怎样解决?对撰写所选题目论文的初步设想，列出论文的框架结构;论文分成哪几个部分，每一个部分写什么问题，从哪些方面来写，这也就是论文的粗纲。写作计划。根据自己的实际情况订出详细的提纲、论文初稿、的时间安排和各阶段工作的大体步骤。论文可行性包括对资料来源、考虑时间、经费条件，选择难度等的可行性。例如，资料来源主要考虑对拟选题目研究的历史和现状的资料是否初步掌握，需要的第一手资料有无可能取得，即没有现成资料又不能取得第一手资料的题目就很难研究下去。考虑时间、经费条件，选择难度和范围适中的题目。选题的难度过高、范围过大、很难在规定时间内完成，选题太易、范围太小又会影响论文本身价值和考生自身潜力的发挥等。