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国际会议，研讨会会议等等《数学建模及其应用》是中国工业与应用数学学会的会刊自创刊以来，杂志坚持刊登以建模为主要内容的应用数学研究成果，用数学建模及方法解决科学、工程技术和经济等应用问题以及建模教学研究的成果，为从事数学建模研究和教学的广大高校师生以及工业界相关专家提供了一个学习、借鉴及交流的平台。注重于数学建模方法和理论方面的学术性研讨，针对目前数学建模竞赛中的热点问题进行专题报告，探讨数学建模的发展趋势，让更多老师参与到数学建模的理论和方法研究，提高各高等学校数学建模研究和教学水平，创新学生数学建模活动，推动数学建模的快速发展。
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数学建模内容摘要：数学作为现代科学的一种工具和手段，要了解什么是数学模型和数学建模，了解数学建模一般方法及步骤。关键词：数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展，数学已经渗透到各个领域，数学建模也显得尤为重要。数学建模在人们生活中扮演着重要的角色，而且随着计算机技术的发展，数学建模更是在人类的活动中起着重要作用，数学建模也更好的为人类服务。一、数学模型数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述(表述,模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.随着社会的发展,生物,医学,社会,经济……,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决.但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益.他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学.而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识.特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机.可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的.你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是"脏"的数学.其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现.也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型.数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性.通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究.数学模型的另一个特征是经济性.用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出.但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真.所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质.二、数学建模 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象,简化,假设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模.模型是客观实体有关属性的模拟.陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型.模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构.数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略.数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识.这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模.实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能,也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素.数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具,数学方法去解答这个实际问题.如果有现成的数学工具当然好.如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展.例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明.求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的.因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁.而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路.而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的.数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢 不是.既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的.因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等.如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施.但是,十全十美的答案是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进;或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进. 应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型.从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础.没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一.三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法:1.机理分析 机理分析就是根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.(1) 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. (2) 代数方法--求解离散问题(离散的数据,符号,图形)的主要方法. (3) 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际 问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. (4) 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式. (5) 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.2.测试分析方法 测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型. (1) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(2) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.(3) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致可见左图.3.仿真和其他方法(1) 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.① 离散系统仿真--有一组状态变量.② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图.(2) 因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.(参见:齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种.1.按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等.范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学社会学等.2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等.按第一种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用.在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模.3.按照模型的表现特性又有几种分法:确定性模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响.近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型.静态模型和动态模型 取决于是否考虑时间因素引起的变化.线性模型和非线性模型 取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的.离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的.虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型.连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定.在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法.4.按照建模目的分:有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等.5.按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型.这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙.白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了.灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做.至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象.有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理.当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的.五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步:1.模型准备.首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息.2.模型假设.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理,化学,生物,经济等方面的知识,又要充分发挥想象力,洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化,均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.3.模型构成.根据所作的假设以及事物之间的联系, 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型.把问题化为数学问题.要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.4.模型求解.利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,这时往往还要作出进一步的简化或假设.在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解.5.模型分析.对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.6.模型检验.分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充假设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善.7.模型应用.所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善.应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的.参考文献：(1)齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996。(2)《数学的实践与认识》,(季刊),中国数学会编辑出版。
数学建模论文可以修改为学术论文进行发表吗？答案当然肯定的。但是，如何将数学建模论文修改为学术论文却是一个更为重要的环节。学术论文不同于数学建模论文，在修改过程中如何对应不同的板块以及需要注意哪些问题呢？早发表网就这些问题为大家做了解答，希望能对大家有所帮助。我们都知道，作为一篇学术论文，结构非常重要，但是想要一个完整清晰的结构，必须先有一个完整清晰的主题，而在把数学建模论文修改为学术论文的时候，主题的指向经常容易被复杂的数学所遮盖，导致主题不明确。对于数学建模的参赛论文而言，主题基本别无选择，就是对赛题的解决方案。关于论文的组织结构，大部分论文要从介绍问题开始讲起，这就是“引言”，其实也就是数学建模论文里的“问题重述”环节。接下来是论文的正文内容部分，开始正式内容的时候也要关注文章的条理和可读性，论文的树形结构一定要清晰，每段内容的目的必须分明。为了使论文有较宽的适应面，要用相对比较通俗的语言把问题准确地讲出来，在没有必要的情况下，切记堆砌罕见专有名词。关于数学建模论文修改为学术论文后的发表问题，一般情况下，只要论文质量合格，经过审核都是可以发表的，发表的流程也和普通论文发表流程一样。
数学建模论文比赛的话摘要是是重点，模型建立方法结果都要体现在内就算让人能把你的论文摘要单独当一篇文章，一篇a4纸最好，不要多也不要少其他可以按模板怎么建就怎么写就好
1、问题重述，主要是对需要解决的问题用自己的语言对问题的重要特征或者重点进行描述。 2、模型假设，对你将要建立的模型进行理想假设，比如说将一些可能对结果影响不显著，但考虑起来需要很多时间的的问题理想化。 3、符号说明，将你要建立的模型中的一些参量用符号代替表示。点状符号：以符号个体表达一定意义对象整体；线状符号：一般采用颜色、纹理、空间布局来表达一定的意义；面妆符号：用来表达呈面状分布于一定范围的现象。 4、模型建立，介绍模型建立的原理和步骤，以及最终的模型结果，一般是一个评价函数。 5、利用建立的模型，对题目提出的问题进行求解，这个部分需要通过程序来实现，最后给出这个问题的结果。 6、解决题目提出的问题之后，可以对你的模型不足的地方再提出来，并提出改进的方案，以完善整个模型。 7、参考文献，最后将参考文献写上，包括在网上查的的资料，以及别人的论文或者书籍等。
数学建模论文写作方法
随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，分享数学建模论文写作方法技巧，快来看看吧！
一、问题重述
主要是对需要解决的问题用自己的语言对问题的重要特征或者重点进行描述，言简而意赅，这个就看你自己的文笔功底了。
二、 模型假设
对你将要建立的模型进行理想假设，比如说将一些可能对结果影响不显著，但考虑起来需要很多时间的的问题理想化。
三、符号说明
将你要建立的模型中的一些参量用符号代替表示。点状符号：以符号个体表达一定意义对象整体；线状符号：一般采用颜色、纹理、空间布局来表达一定的意义；面妆符号：用来表达呈面状分布于一定范围的现象。
四、模型建立
这个是介绍你模型建立的原理和步骤，以及最终的模型结果，一般是一个评价函数，也可以是另外的形式，不过一定要给出一个能解决问题的大的方法
五、问题一、二、三（视具体的需要回答问题的个数而定，最好分条回答）
利用你上面建立的模型，对题目提出的问题进行求解，这个部分需要你通过程序来实现，最后给出这个问题的结果，如果是满不满意这样的问题，需要给出明确回答满意或不满意，如果是一个量的结果，就需要把通过你的模型以及代码得到的准确结果进行阐述。
六、模型改进
解决完上面题目提出的问题之后，可以对你的模型不足的地方再提出来，并提出改进的方案，以完善整个模型。
七、参考文献
最后将你的参考文献写上，包括你在网上查的的资料，以及别人的论文或者书籍等等。
如果最后需要你一并交上程序代码的话，还需要一个附录，里面包括程序代码，或者如果你上面的问题的结果太长的话（比如要给出几百个点的坐标这样的），可以将这些结果也放在这一块。
不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解。数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。 以前在论文发表向导网看到一个编辑介绍数学建模论文写作的具体方法和步奏，感觉很不错，摘录下来与大家一起分享。
（一）摘要
摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。摘要又称概要，内容提要。摘要是以提供文献内容梗概为目的，不加评论 和补充解释，简明、确切地记述文献重要内容的短文。其基本要素包括研究目的、方法、结果和结论。具体地讲就是研究工作的主要对象和范围，采用的手段和方 法，得出的结果和重要的结论，有时也包括具有情报价值的其它重要的信息。摘要应具有独立性和自明性，并且拥有与文献同等量的主要信息，即不阅读全文，就能 获得必要的信息。对一篇完整的论文都要求写随文摘要，摘要的主要功能有以下几点。
1、让读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足。现代科技文献信息浩如烟海，读者检索到论文题名后是否会阅读全文，主要就是通过阅读摘要来判断，所以，摘要担负着吸引读者和将文章的主要内容介绍给读者的任务。
2、为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。
（二）问题提出和假设的合理性
模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，我们应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本 质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分 内容时要注意以下几方面：
1、论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
2、所提出的假设确实是建立数学模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
3、假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发作出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类推得到。对于后者我们应指出参考文献的相关内容。
（三）模型的建立
在作出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的数学方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形 式的数学问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程。上下文之间我们切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的 说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的'过程而且应该力求严谨；引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种数学符号，必须在第一次出 现时加以说明。总之，我们要把得到数学模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。
（四）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的数学问题后，我们就要求解或进行分析。在数值求解时，我们应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算 程序（通常以附录形式给出）。我们还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，我们可以用由分析方法得到一些对实 践有所帮助的结论。
有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。这时我们应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论我们可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，我们可以用助记的形式列出。对于定理和命题，我们必须写清结论成立的条件。
（五）模型的讨论
对所作的数学模型，我们可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化，或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假 设，指出由此数学模型的变化。我们还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时我们不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常，我们应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。
我在我们队里主要负责写论文，我结合老师的建议总结几点自己感觉应该特别注意的，希望对你有用。1.摘要：摘要是论文里特别重要的部分，应该具备以下六要素：问题、方法、模型、算法、结论、特色。这些一定要尽可能精炼而全面的体现。篇幅不要少于A4纸半页，需要经过一次一次的推敲修改，在摘要上，如果可以保证三个小时，它值得！2.图和表格的标题位置、字号大小要时刻注意，这些事小细节的东西容易忽略。图的标题宋体五号在图的下面，表格的标题宋体五号在表格的上面，为美观，全部居中。3.参考文献：我们老师一再强调，参考文献不仅要列出，而且更为重要的是要在论文中引用，且注意按照引用顺序编排文献顺序，这一点应该注意。 这些都是我自己感觉应该在写数学建模论文中要注意的地方，你适当参考一下吧，希望对你有帮助，建模马上要全国赛了，祝你成功！
当我们完成一个数学建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷，在许多方面是类似的。事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。首先要明确撰写论文的目的。数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员（竞赛时的阅卷人员）读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。当然，一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。下面就论文的各部门应当注意的地方具体地来作一些分析。（一）问题提出和假设的合理性在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立数学模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：（1）论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达，使读者不致产生任何曲解。（2）所提出的假设确实是建立数学模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。（3）（二）模型的建立在作出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的数学方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨；引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种数学符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到数学模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。（三）模型的计算与分析把实际问题归结为一定的数学问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序（通常以附录形式给出）。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。（三）模型的讨论通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。语言是构成论文的基本元素。数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。有条件的，最好能把文章用计算机打印出来。
我的建议是你去看看建模与仿真这本期刊的文献哦，多看看文献，自然就会写的
完整的写一篇论文步骤如下：
一、选题及题目
有了选题，就有了明确的写作方向和目标，才能集中精力地去写，提高研究的效率，防止在许多问题间做漫无目的的游移。确定了研究课题，就等于给自己下了任务，会产生相应的压力感、责任感和紧迫感。
选择的题目自己有一定的兴趣，新颖且有生活性更佳，最好大小适宜。太大没有研究的能力，太小写不了什么新东西。如果有一个题目自己感觉很合适，但太大了，可以就问题的某一个特殊角度加以论述。
二、构思主题与大纲
在写论文之前，作者就应该构思好主题和大纲，这样不但能使写作省时省力，更能使文章结构严谨、条理分明。
论文的主题就是论文需表达的主要观点，通俗来说就是这篇论文作者要写什么？论文主题一般离不开四个支持框架，即研究对象、研究目的、研究范围、研究方法这四个方面。
写作大纲就是为整篇论文操作指南，有了明确的大纲，不但能使写作省时省力，更能使文章结构严谨、条理分明。如果作者有了一个好的大纲，就可以把握论文写作的方向、理顺写作的思路、明晰问题、把握全局等，这有助于撰写好论文。
因此，如何构思主题及写作大纲，是论文写作时最基本、最重要的工作。
三、研究和选材
构思主题与完成大纲后就是去做各种研究收集数据和资料了，没有资料，是很难进行写作的。一篇论文的价值关键并不只在写作的技巧，也要注意研究工作本身。
依据所拟的大纲，尽量发掘支持自己的论点的资料，切忌离题。通过科学研究的实践证明，只有选择了有意义的研究资料和数据，才有可能收到较好的研究成果，写出较有价值的论文。
四、开始撰写
1、观点鲜明在写作过程中作者要做到观点正确鲜明、论证严密有力，语言简单扼要，才能让人诚服。最好要在小标题中体现出自己的观点，切忌把观点隐藏在正文中，要做到让作者看到了你的标题就能一眼看出你写了什么，要表达怎样的观点。
2、论据充分
论文，重在论证。论点一定要充分，可以引用名言，事例，用来论证，作为论据支持你的论点，但同时要有自己的观点，不能简单地堆砌论据。只有论据充分了，论文才会显得丰满，论点才能站得住脚。
3、创新点
论文的创新点就是你论文的闪光点，也是论文中最核心的地方。创新点是论文工作创新的一种归纳和要点，而不是编造的虚无的东西。提炼创新点时，除了要求强调新颖，还需要突出其意义或价值或重要性。创新点的优劣，从一定程度上也决定了作者的学术水平和论文质量，这也是吸引读者眼球的东西。
四、论文的修改与完善
文章不厌百回改。这是研究的一种态度。如今大多数人不愿意修改，也不愿意查证文献和材料。这显然缺乏对学术研究的认真和严谨性。
论文初稿完成后，诵读几遍，发现问题，然后修改。看看文章的总体结构是否合理，逻辑是否通顺，符号是否正确，论据是否紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。
论文发表的途径有两种，一种是自己投稿，一种是找代理机构。
自己投稿：如果并不是很着急的话，能自己投稿还是建议尽量自己投稿。优点：自己做比较放心，可以避免被中介坑，无良商在中间赚差价。缺点：审稿太慢，杂志社稿件多，容易石沉大海。一般的审稿期限是三个月，然后才能知道自己的文章是否被录用，这还不算出刊的时间，最后等作者本人拿到刊物，总时间差不多要半年左右才行。
关于方法可以在知网、万方、维普数据库，根据学科导航，找到适合自己文章方向的期刊，敲定期刊之后，有部分刊物是和数据库合作开通了投稿平台的，直接在数据库上投稿就可以直接联系到杂志社了。没有投稿平台的话，也会更新杂志社的电话和邮箱，致电询问或者邮箱投稿都可以。
代理机构：好处是期刊选择多，可以根据你的方向推荐刊物，而且靠谱渠道公司直接对接杂志社编辑，可以给予较快的反馈，不会盲目等待浪费时间。但发表行业鱼龙混杂，猖獗，稍有不慎就会被坑，所以就需要多了解一些相关知识，有效避坑。
闭坑指南中的相关流程
第一坑：期刊的真伪方法：很多朋友不知道自己贴的期刊是真是假。
这里会有一个合作伙伴发送电子期刊或报纸，所以你必须在发布前检查它。只有能在期刊／期刊社一栏找到的期刊才是有效的、正规的。在其他列中不能再次使用它。
第二坑：随意查杂志，投稿发表：这基本上是死神的操作。
在官网上找不到，全是中介机构或者非法机构。能不能贴都是小事，小心论文版权，然后赔了夫人又折兵。
第三个坑：广告是天价坑。
基本上你在搜索任何信息的时候，这些内容都会排在最靠前的位置，学会忽略这些。
第四坑：核心期刊多。送一个需要核心的核心伙伴，建议自己投，因为期刊改革很少和选秀扯上关系。核心也是一个严重受灾地区，因为高周期。
怎么完整的写一篇论文并发表：
1，初始阶段，论文选题。
选论文，不仅仅是要选一个好题目，更重要是的，选择一个好导师。一个好的选题，让你有一个清晰的方向；而一个好的导师，给你的方向添了一笔色彩。
2，准备阶段，读相关文献。
我这次论文，导师给了三篇文献，全英文的，最开始我读着非常痛苦，每看一段，都需要翻译，我用的是腾讯翻译这个手机app，总的来说是很方便。
比如数学专业的，所以论文也跟数学相关，这次我做的论文是关于利用相关一些算法解决变分不等式问题的。
3，准备完成，就可以可以发表。
只看论文标题，确定10-20篇准备看摘要的论文。
浏览找到顶会文章的paper title list，根据直观易懂且小众原则排序选出10-20篇论文看摘要。
看10-20篇准备看摘要的论文。
找到3-5篇摘要看的懂的论文，仍然是直观易懂且小众排序原则。
如何撰写数学建模论文兼谈数学建模竞赛答卷要求当我们完成一个数学建模的全过程后,就应该把所作的工作进行小结,写成论文.撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷,在许多方面是类似的.事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试,因此,论文的写作是一个很重要的问题. 首先要明确撰写论文的目的.数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的,也许那些部门还在经济上提供了资助,这时论文具有向特定部门汇报的目的,但即使在其他情况下,都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结,使有关的技术人员（竞赛时的阅卷人员）读了之后,相信模型假设的合理性,理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性,从而确信该模型的数据和结论,放心地应用于实践中.当然,一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的. 其次,要注意论文的条理性. 下面就论文的各部门应当注意的地方具体地来作一些分析. （一） 问题提出和假设的合理性 在撰写论文时,应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体,因此,首先要简单地说明问题的情景,即要说清事情的来龙去脉.列出必要数据,提出要解决的问题,并给出研究对象的关键信息的内容,它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象,以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题.历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例. 对情景的说明,不可能也不必要提供问题的每个细节.由此而来建立数学模型还是不够的,还要补充一些假设,模型假设是建立数学模型中非常关键的一步,关系到模型的成败和优劣.所以,应该细致地分析实际问题,从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量,并简化它们的关系.这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现.由于假设一般不是实际问题直接提供的,它们因人而异,所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面： （1） 论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达,使读者不致产生任何曲解. （2） 所提出的假设确实是建立数学模型所必需的,与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考. （3） 假设应验证其合理性.假设的合理性可以从分析问题过程中得出,例如从问题的性质出发作出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图象,得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类推得到.对于后者应指出参考文献的相关内容. （二） 模型的建立 在作出假设后,我们就可以在论文中引进变量及其记号,抽象而确切地表达它们的关系,通过一定的数学方法,最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题,此处,一定要用分析和论证的方法,即说理的方法,让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大,影响论文的说服力,需要推理和论证的地方,应该有推导的过程而且应该力求严谨；引用现成定理时,要先验证满足定理的条件.论文中用到的各种数学符号,必须在第一次出现时加以说明.总之,要把得到数学模型的过程表达清楚,使读者获得判断模型科学性的一个依据. （三）模型的计算与分析 把实际问题归结为一定的数学问题后,就要求解或进行分析.在数值求解时应对计算方法有所说明,并给出所使用软件的名称或者给出计算程序（通常以附录形式给出）.还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图,来形象地表达数值计算结果.基于计算结果,可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论.有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析.这时应该指出所依据的数学理论,并在推理或计算的基础上得出明确的结论. 在模型建立和分析的过程中,带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来.结论使用时要注意的问题,可以用助记的形式列出.定理和命题必须写清结论成立的条件. （三） 模型的讨论 对所作的数学模型,可以作多方面的讨论.例如可以就不同的情景,探索模型将如何变化.或可以根据实际情况,改变文章一开始所作的某些假设,指出由此数学模型的变化.还可以用不同的数值方法进行计算,并比较所得的结果.有时不妨拓广思路,考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化. 通常,应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较,并实事求是地指出模型的使用范围. 除正文外,论文和竞赛答卷都要求写出摘要.我们不要忽视摘要的写作.因为它会给读者和评卷人第一印象.摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚,让人看到论文的新意. 语言是构成论文的基本元素.数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样,要求达意、干练.不要把一句句子写得太长,使人不甚卒读.语言中应多用客观陈述句,切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句.在英语论文写作中应多用被动语态,科学命题与判断过程一般使用现在时态. 最后,论文的书写和附图也都很重要.附图中的图形应有明确的说明,字迹力求端正.有条件的,最好能把文章用计算机打印出来.如何写好数学建模竞赛答卷一、写好数模答卷的重要性1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别, 数模答卷,是唯一依据.2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式.3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练. 二、答卷的基本内容,需要重视的问题1 评阅原则： 假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度. 2 答卷的文章结构0． 摘要1． 问题的叙述,问题的分析,背景的分析等,略 2． 模型的假设,符号说明（表）3． 模型的建立（问题分析,公式推导, 基本模型,最终或简化模型 等） 4． 模型的求解▲ 计算方法设计或选择；算法设计或选择, 算法思想依据,步骤及实现,计算框图；所采用的软件名称；▲ 引用或建立必要的数学命题和定理；▲ 求解方案及流程 5． 结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验……6． 模型评价,特点,优缺点,改进方法,推广…….7． 参考文献8． 附录计算框图详细图表……3 要重视的问题 0． 摘要.包括： a. 模型的数学归类（在数学上属于什么类型）b. 建模的思想（思路）c . 算法思想（求解思路）d. 建模特点（模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验…….）e. 主要结果（数值结果,结论）（回答题目所问的全部“问题”）▲ 表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮；打印最好,但要求符合文章格式.务必认真校对.1． 问题重述.略2． 模型假设跟据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要.（1）根据题目中条件作出假设（2）根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意3． 模型的建立（1） 基本模型：1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等2) 基本模型,要求 完整,正确,简明（2） 简化模型1） 要明确说明：简化思想,依据2） 简化后模型,尽可能完整给出（3） 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则.数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上：高（级）、深（刻）、难（度大）.能用初等方法解决的、就不用高级方法；能用简单方法解决的,就不用复杂方法；能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法.（4）鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异,数模创新可出现在 ▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等,▲ 模型求解中▲ 结果表示、分析、检验,模型检验▲ 推广部分（5）在问题分析推导过程中,需要注意的问题：分析：中肯、确切术语：专业、内行原理、依据：正确、明确,表述：简明,关键步骤要列出切忌：外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长.4． 模型求解（1） 需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密.（2） 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤.若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称（3） 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出.（4） 设法算出合理的数值结果.5． 结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示（1） 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ；（2） 对数值结果或模拟结果进行必要的检验.结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；（3） 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出； （4） 列数据问题：考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据；（5） 结果表示：要集中,一目了然,直观,便于比较分析 ▲ 数值结果表示：精心设计表格；可能的话,用图形图表形式▲ 求解方案,用图示更好 （6） 必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论.最后结论要明确.6．模型评价优点突出,缺点不回避.改变原题要求,重新建模可在此做.推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语.7．参考文献8．附录详细的结果,详细的数据表格,可在此列出.但不要错,错的宁可不列.主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复. 检查答卷的主要三点,把三关：模型的正确性、合理性、创新性；结果的正确性、合理性；文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩.三、对分工执笔的同学的要求四、关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题；问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示；每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据；每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数……五、答卷要求的原理准确――科学性 实用――实际问题要求.建模理念：1. 应用意识：要解决实际问题,结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用；站在应用者的立场上想问题,处理问题.2. 数学建模：用数学方法解决问题,要有数学模型；问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决.3. 创新意识：建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新
第一，格式规范，这一点很重要，因为评卷老师第一轮筛选就是要看论文格式的，建议你去百度一下数学建模格式规范，，另外参考一下往届的获奖论文第二，摘要一定要写好，相当于你论文的门面，最多不要超过一页纸第三，每个问题的分析一定要清晰，不然会被认为弄虚作假第四，解模型的算法和程序必须附上第五，参考文献，不然很容易被判定为作弊
研究好建模咯
数学建模文章格式模版 题目：明确题目意思一、摘要：500个字左右，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果二、关键字：3－5个三．问题重述。略四． 模型假设 根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。 （1）根据题目中条件作出假设 （2）根据题目中要求作出假设 关键性假设不能缺；假设要切合题意五． 模型的建立 （1） 基本模型： 1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等 2) 基本模型，要求 完整，正确，简明 （2） 简化模型 1） 要明确说明：简化思想，依据 2） 简化后模型，尽可能完整给出 （3） 模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。 数学建模面临的、要解决的是实际问题， 不追求数学上：高（级）、深（刻）、难（度大）。 u 能用初等方法解决的、就不用高级方法， u 能用简单方法解决的，就不用复杂方法， u 能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。 （4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异数模创新可出现在 ▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等， ▲模型求解中 ▲结果表示、分析、检验，模型检验 ▲推广部分 （5）在问题分析推导过程中，需要注意的问题： u 分析：中肯、确切 u 术语：专业、内行；； u 原理、依据：正确、明确, u 表述：简明，关键步骤要列出 u 忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。六． 模型求解 （1） 需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。 （2） 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称 （3） 计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。 （4） 设法算出合理的数值结果。七、 结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示 （1） 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ； （2） 对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因， 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进； （3） 题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出； （4） 列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据； （5） 结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析 ▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式 ▲求解方案，用图示更好 （6） 必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。八．模型评价 优点突出，缺点不回避。 改变原题要求，重新建模可在此做。 推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。九、参考文献．十、附录 详细的结果，详细的数据表格，可在此列出。 但不要错，错的宁可不列。 主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。 检查答卷的主要三点，把三关： n 模型的正确性、合理性、创新性 n 结果的正确性、合理性 n 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩