本文主要是介绍数学建模心得和建议：自然科学建模类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
笔者在参加了多次数学建模后，大部分都能够得奖。每次比赛完我都会参考一下优秀论文，去研究自己与这些最佳论文之间的差别。
当我决定退出数学建模这种不算太有意义的比赛后，我打算发布一些自己的想法和经验，希望有缘者能够看到。
一、最佳论文很严谨么
在我对比分析了很多篇自然科学建模类的最佳论文后，我发现一个特点，就是里面出现了大量非常复杂而且诡异的公式，这些公式大概可以分为两类：
- 有文献索引的
- 没有文献索引的
其中有文献索引的公式，又分为如下两类：
- 索引文献能找到相关内容的
- 索引文献和该公式毫无关系的（胡乱索引的）
其中有百分之三十的复杂公式没有任何索引。百分之四十的公式索引和该公式几乎没有什么关系，百分之三十的大致能够挨上一点边。
但是无论如何，你总得有五六个非常复杂一看就很牛逼的公式，不然如果全都是勾股定理这种简单的东西，你的论文几乎一定无法得到高分。可以尝试自己造一些数据，然后用公式来拟合，再通过程序得到相关结果。虽然如果能从文献中找到公式更好，但是大部分场景都不能直接找到的！
而且还有一个小技巧，我看到有些最佳论文会引用一些数学建模书或者教导资料，里面有很多公式，什么模糊求值算法之类的，几乎可以应用到各种场景，几乎不受限于公式，而且最主要的问题是，这些公式看着就很牛逼呀~
二、好看的图表——决胜的关键
听说有的人会拿这种工具作示意图：
那你一定是去搞笑的。
分析好数据以后，一定要用丰富多彩的图示来表示，什么柱状图，饼状图，三维结构图，树状图……优秀的论文里，图都是非常好看的，哪怕你什么都看不懂，你也会觉得人家的图很专业。
一篇论文，如果分四五个章节，最起码得有十个好看的图表，否则你的模型建立的再好，也不过是一些冷冰冰的数字。
同理，三维图>二维图，如果你能建几个三维图，效果会更好。有的是分析结果三维图，有的是模型三维图，总之三维图会让人觉得非常专业。
三、代码结果和公式以及图表要尽量一致
数据是可以伪造的。事实证明一堆人都在伪造结果。但是伪造也要保证数据变化是合理的，比如神经网络训练的曲线图，变化幅度和趋势可以参考已有的模型变化趋势来造假。
当然我不支持造假，但是当我看到自己做了两三天数据解析，某些队伍直接随意造假，把剩下的时间都用在美化结果的时候，说真的，我就特别厌恶这种比赛。
四、资料要合理提取以及团队分工
题目中给出的资料可以合理运用。比如参考文献之类的，尽管用处也不是很大。
很多时候我们忽视的最重要问题是：为了得到结论，方法真的无所谓。数学建模不像程序竞赛，它的结果往往很简单，而且可能可以人为推测出来，所以应该把资料中有利于得到结果的东西给整理起来。例如：预测大马哈鱼能够活着到产卵地的概率，大家可以给一个人为的预测，假设我们不知道网上的结果，但是我们靠猜测，大概可以猜测到应该不会太高。这样，关于鱼类迁徙以及动物狩猎方面的资料都可以整合起来，得到最后我们猜测到的结果。
团队中，要有人能够胜任下面的一项或几项工作：
能够快速生成和美化各种示意图、图表和数据可视化结果
能够快速搭建和应用各种神经网络结构，知道多种网络优化方式
能够快速捏造公式并将不同公式整合
能够熟练使用word（国赛建议）或者latex（美赛建议）
五、文章通俗？难懂？“合理”装逼就对了。
本身很多问题并不会那么有知识量，因为你本身知识量也不够，然后你从书上抄了一些看着高大上的模型，尽量做到较难理解，这样一般能混个不错的奖。
数学建模论文不同于你平时的科研，根本不需要那么严谨，除非你早就有知识储备。大部分人还不都是门外汉使劲套模型么。
六、效果可以吹
数据可以造假，但是不要太过分。
你的神经网络训练出来结果差怎么办，造假呗。你就说自己用了一堆很好的预处理，然后结果就上去了。训练曲线图可以用一些现有的表现良好的曲线去替代，放心，你做的数学建模方法又不是很出彩，没人闲得去追根问底。
七、代码也要写得高级！注意注释和调试
我试过，代码不需要真的可以运行，所以，你完全可以在程序里用一堆高大上但是没有预先定义好的变量。
有一次我们提交的所有代码没一个能运行的，结果得了国家二等奖。
八、网上建议谨慎看
提建议大家都会提，真正能用的有几个呢？
每次比较重量级的数学建模比赛，包括本科生比赛，研究生数模，美赛等，我都会看看题目，然后再看一下网上提供的各种思路，要说我的唯一感受是什么？
他们都在胡说八道！十个思路九个坑，还有一个特别坑。动不动就让你跑网络，动不动就说可以怎么做，结果呢，十有八九都做不出来。
还有一些让你转发或者购买来得到比赛思路的情况，没必要，都是坑逼做的。你可以去知乎，CSDN看看别人的思路，但是，仅供参考。
提供思路的那些人多半都是为了涨粉，少部分人是为了坑你们，他们根本不在意思路能不能用以及合适不合适。
九、最好挨着个图书馆
有时候，一本书可以节省你一半建模的时间，尤其是一些中文书。比如，有的问题是关于外来入侵物种的，而你可以很快就检索到《外来入侵物种的数学模型》这本书，但是你要是当时再买，路上会耽误时间。而这种冷门科技类的书一般图书馆都会有基本，尽管平时没什么人去读，但是用到时实在是一个宝书。
中文书的好处是在你英文水平不高的情况下，你可以快速定位重点，然后搬运公式。
这篇关于数学建模心得和建议：自然科学建模类的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
