如何评价国赛和美赛的获奖难度？

Answer 1

数学建模竞赛（国赛和美赛）经验分享
第一次参赛是在大一的暑假参加的国赛，当时和两个同学刚刚组队，我们也没有什么基础，结果可想而知：无奖。在经历了这一次国赛之后，大一时的两位队友也无心再参加，所以又重新找了两位队友。从此我们队伍成员便确认了下来。这两位分别是一名女生负责排版，一名男生负责建模；而我负责写程序。我们一起准备第二年的国赛，在这期间，我们学校决定自己组织一次建模比赛为国赛做铺垫。我们为了检验自己的学习成果，便参加了。凭借着很好的运气，我们拿了二等奖的好成绩。时间不久，便到了国赛。在国赛期间，我们每天熬夜熬到很晚，有了一点想法之后就开始讨论，然后发现行不通，又开始讨论，再进行完善……就这么一直反反复复着。直到提交了论文的最后#在找队友的时候，一定要找靠谱的，自己熟悉的，千万不要临时组队。在准备竞赛这段时间，要经常沟通，彼此磨合，培养默契。在参加竞赛的时候，不免会讨论得过于激烈，千万不要烦彼此，因为只有交流彼此得思想才会进行碰撞，才有可能找到适合本队得解题办法。在分工方面，建议有一个人主要负责建模，一个主要负责编程，一个主要负责写论文和排版。三个人对建模、编程、排版都要了解，因为不知竞赛得的时候会有谁的工作量大一些，另外的人还可以去帮忙。三样都懂一些也可以更好的交流，更好的完成作品。

在准备建模比赛期间，要先了解常见的模型，比如：层次分析法，微分方程模型，线性规划、非线性规划和整数规划等。如果感觉自己不能完全吃透，可以先进行了解，在实际竞赛的过程中会查阅大量的资料，在短时间内去了解一个未知的领域，借鉴经典模型并进行完善，做出适合本问题的模型。下面推荐几本书：第一本是《数学模型》：

《数学模型》这本书很经典，讲了很多的经典模型。

第二本是《matlab在数学建模中的应用》；

第三本书是《数学建模算法与应用》。

负责编程的人至少要有一门自己擅长的编程语言，如MATLAB，Python等。建模过程中大部分人都是用MATLAB，但是也有不少人使用Python。MATLAB的工具包比较多，使用的人比较多。Python的话是库比较多。我个人是比较喜欢使用python的，但是Matlab也会一些。在平常的学习中要找到适合本队的题目，是数据分析题，还是优化的题目等。如果选择数据分析的话，就要对数据分析比较了解，需要掌握数据如何可视化，选什么图，才能更能够刻画数据的特点。如果不知道选择什么种类的图，可以参照下面的图：

还要熟悉数据处理的一些软件，如Excel，SPSS，python的某些库等。

当然算法是少不了的，如果时间紧，可以了解大概，明白算法的框架，常用算法有：常用的聚类算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、元胞自动机等。

排版是很重要的，能够给人第一印象，好的排版能给人带来美的享受。 有人使用Word来进行排版，那么就要学会Mathtype公式编辑器的使用；如果使用Latex进行排版，要好好学习语法，可以找找模板。论文中的流程图建议使用Visio来画。在学习排版的过程中，可以先大体看一下往年优秀论文的排版，学习学习。比如西文和数字使用Times New Roman字体会比较好看，又如自己去 探索 正文的行距是多少会感觉比较美观，三线表的磅数是多少会自己会感觉比较美观等。

不知道，你所说的赛是什么比赛，我比较熟悉的是大学生数学建模竞赛。在本科期间国赛和美赛都参加了两次，且获得了不错的成绩，特别在有了丰富经验以后，在最后一次美赛中，获得了最高奖（O奖）。

相比而言，美赛更难，原因如下:

其实这两个比赛的最大不同就是语言，还有不同就是在于背景不同。

国赛是以国内的实际问题为背景，关于其资料查询方便，阅读起来轻松快捷，但是问题都是一些新颖问题，没有现成答案，所以还是有难度。而美赛背景是美国文化，你得先搞清楚背景，然而国外资料也不易找到，并且文献全是英文，查阅起来不方便，速度迟缓。

另一方面语言不同，对于国赛，只要你弄出来，很快能写好。但是美赛，你把问题弄明白，还得转化为地道的英语，这是有技术含量的，这需要能力加时间。

另外，美赛有很多国家参加，而国赛参赛人数比较少，并且很多厉害的大学基本不参加国赛而是参加美赛，所以美赛是参赛人数多，质量高。美赛是四天三夜而国赛是三天两夜。综上，美赛更难！