美赛论文中写控制号还是队伍编号

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你还在为美赛论文熬夜干到天亮？二零二六年用 ai 帮你写！今天我们带来这份自带 ai 提示词的美赛论文模板，论文里标红的是写作要点，标蓝的是 ai 提示词，你只要按顺序填空， ai 就 能帮你生成内容，轻松搞定一篇结构完整、逻辑清晰的美赛论文。记住， 今年美赛用对 ai， 你 就赢了一半。第一个是摘药部分，这是最重要的部分，摘药一定要最后写，等你全书写完，把论文上传给 ai， 配上这段奇志词，这样生成的摘药既专业又自然。评委看不出是 ai 写的，注意不要添加论文中没有的内容， 这是为了避免 ai 幻觉。对于模板的使用方面也很简单，假设这是我们 ai 生成的摘药，我们想往里面放，就直接把前面的空格空出来，然后复制过来，右键选只保留文本，选中之后选皱纹，马上就变成我们一般的皱纹格式了。 接下来是目录部分，这里需要特别提醒一下大家，最后做完的时候一定要点一下更新整个目录，然后点确定这个是一定要做的，不然后面新增章节可能不会出现到这个目录中。 后面 intro 大 神部分这里介绍的也很清晰，如果是我写的上传题目就可以开始就上传，如果需要上传题目以及文档的就是最后写的。而文献中数部分，如果是新手或者觉得题目不是很熟悉，可以先不写， 往后 out。 流程图这里我们唯一要注意的是，记住上表下图并居中。其次，关于假设这部分，千万别写假设世界和平这种废话，要和你的模型题目紧紧相贴。接下来是符号部分，符号表不要手敲，写完论文，把论文丢给 ai， 让它自动提取符号含义和单位，一键生成 建模没思路，用内置提示词问 ai， 每一个建模的 ai 提示词这里都给你写好了，后面是一样的流程，全套资料和美赛绘图模板已经准备好了，评论区留言提示词即可免费领取哦！关注我，解锁更多 ai 写论文的实用技巧！

美塞欧奖悬坐复盘，二零一九年 a 级养龙模型，简单到离谱，但逻辑强到可怕。美赛即将到来，你还在死磕那些根本看不懂的高级算法吗？快停下！今天必须给所有准备美赛的同学暗投安利一篇二零一九年 a 级养龙这道题的欧奖论文 tim 幺九幺零二四六看完这篇论文，你会发现一个颠覆印机的真相，拿奖根本不需要你用多学学的模型，甚至连代码都不需要多复杂。真正的高手是把最基础的模型讲出最顶级的故事。 为什么强烈推荐这篇论文？很多同学一看到属于连续性问题的 a 题就想完了，是不是要用篇微分方程？是不是要搞流体力学？结果这篇幺九幺零二四六号论文直接打脸全篇核心模型就是最基础的 logistic 模型和简单的物理类比。 它的过联基础完全在于逻辑闭环无敌，从生物学到物理学再到生态学，环环相扣，作图水平顶级，不系仅有 matlab 截图，还有手绘蜥蜴图， 故事感极强，把数学建模写得像生物科普文章一样通透。核心亮点拆解一，物理特将建模简单到令人发指的类比问题，龙怎么长多虫多长？普通人思路，到处找恐龙的秀技，然后瞎凑一个复杂的拟合曲线。 欧奖大神思路，体重直接用 logistic 组织增奖模型。是的，就是那个大一高数或者生物修像最基础的 d n d t 等于 r n e n k， 它们只是加了一个温度影响因子 t， 就 完美解决了环境对星奖的影响。伸长 这里简直是玄来之笔，它们没有搞复杂的生物结构，而是直接把龙的心体内比成一个名为 elastic cylinder 的 弹性圆柱体，利用材料力学的弯曲公式， w l 四集体就与心强的四次方成正比，直接推算出成年龙心强二十到三十五米。 点评，这就是美赛评委最爱的物理级别模型，不一定要高大上，但一定要有物理意义支撑。爱能量泄露，不仅算吃，还算喷火。亮点， 这篇论文在计算龙的能量消耗时，不仅对比了人类、冰原狼和麻雀来计算飞行与代谢消耗， 最杰德系建立了喷火化学动力学模型，他们通过全牛理论化蝶的场景推算火焰文读 e 二八六二 c， 然后对比各种燃料，发现一色蚁迷最接近结着一本正经的 写出了生物合成蚁迷的化学方程系，甚至画出了龙体内储存蚁迷的线底结构图。点评，这就是自驾，哪怕题目系虚构的龙，你也要用科学的态度去一本正经的胡说八道，且让评委无法反驳。 三、生态影响较为清晰的微分方程核心模型 dragon 杠 sheep 杠、 habitat model， 其实就是经典的 lotka 杠 volt era 捕食者与被捕食者模型的变体，它们把所有猎物简化为羊。 讨论了环境容纳量 k 级的临界点，如果 k 太小，龙气光阳，生态崩溃。如果 k 足够大，生态平衡。最后得出一个结论，养一条龙至少需要四零零平方公里，也就是约一二零个纽约中央公园大小，以及四零零零挤羊 眼。评，分类讨论是美赛拿奖的关键，不要只给一个结果，要告诉评委在什么条件下 系统会崩，在什么条件下系统会稳。给我们的备赛起信拒接公系堆气，重在过程推挡，千万不要一向来就扔一个既复杂的公系，评委看着头疼。这篇论文每一个公系的变形，比如在 logistic 方程里加温度项， 都有详细的 biologico， just patient 及生物学理由。美赛中过程，国赛中结果。在美赛，你需要像给外婆讲故事一样，把你的剑魔思路通过文字娓娓道来，也是最重要的。 作图作图作图，去看看这篇论文的 figure 一 和 figure 六。 figure 一 是手绘的龙的身体结构示意图，文中特别标注系字会以避免板前问题，显得非常有诚意。 figure 五做了一个极简的对比图圆 versus 狼、 versus 麻雀 versus 龙，一目了然。 图表现论文的脸面，一张好图能醒起评委阅读五零零字的时间，好感度直接拉满。

二零二五梅塞 a t 破局这篇比萨斜塔论文太绝了，在为 a t 这类连续性问题招耳挠腮吗？不知道怎么把台阶磨损 这种物理现象变成数学模型，今天带大家精读一篇 team 二五零零八三六的伽作 stairs the glory of the ordinary。 这篇论文以比萨斜塔为例， 不仅模型硬核逻辑更是像侦探小说一样精彩。选题与破题为什么选比萨斜塔？ a 题的核心是通过台阶的磨损来推断历史使用情况和材质。这篇论文聪明，在选择题没有凭空捏造，而是直接锁定了意大利比萨斜塔 u 型 数据可查，采取明确为大理石，历史悠久，游客众多，选对案例建模就成功了一半。将抽象问题具体化，是拿奖的第一步。硬核模型拆解从 cv 到流体力学， 这就叫降维打击。这篇论文的建模逻辑非常精细，分为了数据准备、磨损分析、特征分析三大块，我们一步步来看数据准备、计算机细节分析三大块，我们一步步来看数据准备、计算机 c v 技术与粒子群算法 p e s。 别再手动估数据了， 作者直接向了 computer vision 操作，对台阶图片进行灰度化、高斯滤波去噪边缘检测，结果提取出了台阶表面的三维磨损深度数据，述写你和发现磨损不是乱分布的， 儿媳服从二维正态分布。然后用 pe 的 纵粒子群算法去逆核参数亮点就将 c v 提取，结合技能算法逆核，直接拉高了论文的技术逼格，评委看了都得点头。模型一当年变成了流体， 这是全片最精彩的部分，作者为了算人流量和行走模戏，用了两个玄机定律，阿莎尔斯洛阿查德定律，这是材料学里算磨损的经典公式。磨损深度人流量，作者反推算出每天大约有一一七五人经过，这与官方数据惊人一致。 n r v 二杠 stokes equations、 纳维杠斯托克斯方程居然把人流比作流体，利用 n 杠 s 方程建立联系性方程，算出人体密度零点六五。 结论，密度小于一点五，说明大家是排成单列 single five 走的，而不是并排走，这太符合比萨斜塔狭窄螺旋楼梯的现状了。模型二，福尔摩斯系的侦探建模， 这一部分主要解决台阶年龄和是否翻修的问题。年龄预测推导出人流量随时间呈指数衰减，即刚建好系人多，后来人小了。利用蒙特卡洛模拟 monte carlo， 算出台阶年龄大约是三百一十二点五年。 米萨斜塔建于一三七零年，也就是六百五十四岁，算的年龄三百多岁，远小于实际年龄，说明了什么？ 说明台阶被翻修过，利用近方误差分析实锤了翻修痕迹，建立了密度、硬度、孔隙率等石材特征向量，做 p i c 相关系数， p u c 纯铝选分析成功，定位石材来自附近的卡拉拉卡拉拉采石场。 除了模型，这篇论文的呈现方式也值得满分学习。图表精美，三 d 磨损深度热力图、流体密度分布图、蒙特卡洛模拟的记性区间图，每一张都极具重点。 灵敏度分析，专门有一张做灵敏度分析，测试了磨损分布参数和人流量 a n 对 模型的影响，证明了模型的鲁棒性， 这绝对是得奖必备的操作。小标题高级，比如 stairs， the glory of the ordinary， 既有文艺范，又不失学术严谨。 a t 虽然是联系型问题，但不要局限于纯数学。 这篇论文引入了材料学 r 十二的定律和流体力学 n 杠 s 方程瞬间降维打击数据要硬能用，比如比萨斜塔的历史数据等真实信息验证模型 比纯理论推导更有说服力。算出三零零年， versus 实际六零零年，从而推断出翻销。这种嗅机驱动的逻辑闭环非常加分。技术将要广拍丧的 c v 库处理图像 p e、 o 或遗传算法等智能优化算法逆核参数蒙特卡洛作误差分析。这篇论文展示了什么叫意料之外，情理之中，用物理方强解社会行为，用统计学破译历史谜题。

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只要你会抄，那你就一定可以拿到一个好的奖。所有参加美赛的同学，如果说你现在还不知道论文要怎么写，模型要怎么建，甚至连队友都没有找齐的话，本期视频将告诉你如何零基础速充并拿下 h 奖， m 奖甚至 f 奖。 首先我自己在第一次参赛的时候是零基础，并且队友还跑路了，但最终我们还是拿到了 h 奖。第二次参赛的时候，我们带队拿到了 f 奖。去年我把我的经验总结成了一些文档，那么有一些同学根据我的文档第一次参赛就拿到了 m 奖甚至 f 奖。 接下来呢，就进入正题。首先我再重申一次，本期视频是为零基础同学准备的，如果你是大佬的话，那么帮助不大。 这里呢，我就给大家透露一个比赛的秘籍，这个比赛包括美赛在内的所有的比赛都适用，只要你是公立的参赛，为了加分，那你唯一的策略就是抄，只要你会抄，那你就一定可以拿到一个好的奖。那为什么要抄呢？ 首先天下文章一大抄，不抄白不抄。美赛刚好就是个写文章的比赛，那对于这种比赛虽然有一些评分标准，但是这些评分标准呢，其实我们也看不到什么具体的内容， 但是评委他们是有自己固定的审美，这些审美我们可以在往年的获奖作品，也就是欧奖论文里面可以看出来，那只要我们去模仿这样的欧奖论文，那么评委看到了他自然就会觉得我们是一篇优秀的论文， 那么从而我们就可以拿到一些更好的奖项。那美赛怎么抄呢？大家可以看我去年的合集，那这里所说的抄其实是一种像素级的模仿，什么叫像素级呢？就是说你要一点一点的根据全部的内容来模仿， 从标题、摘要一直到最后的参考文献附录， ai 使用说明。为什么我们要这样去抄呢？因为你并不知道 欧奖论文到底是哪个部分出彩才拿到了欧奖，我们作为领袖的小白怎么可能知道呢？如果我们知道的话，那我们自己就可以直接拿到这个欧奖，根本就不需要学了，所以说我们要一点一点去抄。 那为了更好的去模仿，我们可以去总结一下所有的欧奖论文，他们有哪些共同点，那这些共同点是我们一定要做的， 那对于其他的点呢？我们就只能自己来感受了，我们可以选一篇自己选的题目里面自己最喜欢的一篇论文，然后来进行模仿，以它为主要主要的参考对象来模仿，这样就可以了。 那我去年的合集呢，主要是针对了二十四年的我讲论文，那这个每年肯定都会有一些新的变化，所以说如果你想 直到二五年这个欧奖论文它有哪些最新的变化，那你可以自己去探索，自己去找一下，那你也可以关注我，然后呢，你可以在后台私信我，我在今年整理完之后会发出来。 那今年我们除了可以自己手动的去查看这个欧奖的论文有什么共同点，我们还有其他的方法，那就是说用 ai 的 帮忙， ai 可以 帮助我们去看到一些欧奖论文这个共同点， 并且它也可以帮助我们直接去模仿欧奖论文来生成一些文字，但是这些首先需要你自己对欧奖有的论文有一些大概的了解。 那么如果说你还想知道更多的关于 ai 要怎么样去帮助我们完成比赛， 而且是全部的流程，也就是说从甚至从这个组队友，一直到这个选择题，一直到每一步要怎么写，怎么用 ai 来帮助我们完成。 那么你可以进一下我们这个答疑群，这个答疑群是包括我提供的所有的资料，然后后续如果大家对 ai 有 一定的需求，就是说你希望知道怎么用 ai 来帮助我们完成所有的内容的话，我后续如果需要的人多，可以考虑开一个直播给答疑群的所有的同学， 然后教大家怎么用这个 ai 来完成这个比赛。关于美赛的部分呢，就结束了，感谢所有能够看到这的同学，这是我第一次采用录视频的方式来分享自己的经验。 后续如果说大家还有什么问题，比如说美赛，或者说其他学习上的问题，或者说有哪些想整的活，都可以在评论区或者后台私信我，那么谢谢大家。

感觉你是那种寒假硕果，每赛前突击学习比赛攻略也能够拿奖的人。快速分享比赛期间的时间安排，必备高效工具。还有三个冲奖的要点。一月三十号开赛，比赛的四天我们怎么安排呢？我结合了自己大大小小的参赛经历，总结了这个时间计划表。 前面几天一定不要熬夜，因为最后一天要检查的论文细节太多了，睡得不够就很容易出差错。也不要卡截止时间才去提交论文，一般最后半小时提交系统都很卡，如果因为这个原因你没交上就很亏啊。 然后呢，就是比赛期间必备的一些工具，大家查漏不缺啊。第一个写论文的工具 the text 可以 用 overleaf， 这是一个在线的平台，团队三人可以共享写同一个项目，真的很方便。如果你用的是 word， 一定要提前装好 math tab 这个写数学公式的工具。 美赛嘛，最终提交的是英文论文， dpl、 google 都可以用来翻译，语法检查呢，可以用 grammar 论文，一般问题都不大，摘要大家就要小心谨慎了。和队员一起多检查数据集的公开网站，大家也可以提前去了解一下这些各个国家的统计局。 cargo 的 数据集都是比较常用的图表或者是图片配色呢，也可以直接参考。这个 还有个更简单的办法，就是在比赛的时候，你的配色直接参考一篇欧奖的论文，用取色器就能够知道别人用的是什么颜色。最后快速讲三个抽奖的要点。还没有论文模板的同学，明天一定要做一个自己团队的论文模板，里面要包含统一的中英字体设置、配色方案、图标规范等等。 美赛呢，又被网友称作是美术鉴摩大赛，其实啊，就是论文的美观性很大程度上决定了你是否拿奖。我还留了之前自己用的一些模板，可以直接分享给大家，需要的同学在评论区找我呀。 其次呢，就是文件管理，比赛过程中啊，他也会产出各种文件，比如说生成的图标，参考到的文献，搜集的数据集等等。你千万不要想着写完论文再去统一整理，尤其是文献这种肯定是乱糟糟的。大家可以在你们团队的小群里面，像这样分门别类的建好文件夹，把文件对应的传进去。 第三个，论文及时存档，每次在时间紧任务中，大家绝对承担不起论文没保存，因为电脑原因，一夜回到解放前的风波。不要太相信自己的电脑，最好的办法就是每天中午晚上两次，把当前的论文发到你们的小群里面。好了，看到这里，同学都会拿奖的，我是娃娃，带你打破更多大学信息差，拜拜！

好，大家好，现在是一月二十六号，距二零二六年的世界摩美赛开赛呢，还有三天的时间啊，那么今天给大家带来的呢是这个数魔美赛啊，最强最全面的一个论文模板 啊，还是那句话啊，美赛和国赛呢啊，会有很大的一个区别就是在于美赛对于排版美观的重要性呢，是更加看重的啊，相对于国赛而言啊，大家在以往的这个 啊，浏览知乎啊，或者是一些其他平台上面帖子，大家会发现啊，就是有人把这个数学建模美赛啊，就是细称为一个美术竞赛啊，就是因为呢啊，排版美观呢啊，往往在你的内容即便不是那么充实，结果并不那么 准确的情况下呢，依然可以拿到一个比较不错的奖项啊，而又有一批呢啊，即便是结果算的很精确啊，你的建模水平也比较高，但就是因为你的排版水平不够啊，最终被打入 s 奖的。这个 啊，那一批你去好，那么废话不多说啊，今天呢啊，我来逐个给大家介绍一下各个模板啊，那么首先呢是一个美赛英文的通用模板 啊，通用模板，那这个呢就是比较标准的一个模板啊，他呢就是纯为小白服务的啊，因为呃，但凡你参加过相关的国际性的数线模竞赛呢啊，你都会有一个英文模板啊，一个差不多的英文模板啊，所以这是一个比较基础的一个模板啊，大家可以看到呢啊，他一共呢是这个八页的内容啊，然后呢 啊，这里是这个目录部分啊，包括前面这个介绍啊，然后这个是问题的一些描述啊，然后呢中间是你的这个建模啊啊，你的模型建立与求解的这个步骤啊，然后你的这个结论啊，然后呢你一些额外的其他工作啊，比如说你建立了另一个模型去进行对比啊，啊，或者是你一些模型的改进，然后这里是论文的复录部分啊，以及这个参考文献部分， 那这个比较基础版的模板呢，里面呢，还是会把每一个啊，每一段每一个标题，他们字体呢都会设置的啊，很完整啊，大家可以看到呢，那比如说这个标题呢，就是新罗马体的小二，对不对？这个二级标题啊，然后三级标题呢，是这个新罗马体的这个四号，包括他加布加粗啊等等的这些呢，也都会给你排排好 啊，这是一个比较基础版的一个模板啊，这是后面的结论啊啊，你的这个未来的一些工作啊，你的参考文献啊，参考文献的一些这个字体呢，也设置好了啊，然后是论文的目录部分，这是一个基础的模板，然后呢接下来呢，这个是非常非常重要的一个论文模板啊，也是这个视频的重点所在啊，一个完整的美赛无二的 欧奖模板啊，那还是那句话，这个模板呢，非常非常重要，而且呢啊，我目前在各个平台上面呢看大家呢啊，就是很多博主啊，分享的一些论文模板呢，都是不会包含这个模板的啊，所以这个模板呢非常非常重要，而且呢呃，可能全网是，呃， 也不敢说我这里读一份吧，但是呢，呃，应该是比较少见的啊，这样的一个欧奖的论文模板，那这个模模板呢？是呃当年参加美赛的一个 mcm 里面的一道题目 的一个完整的论文啊，然后呢，大家在参加美赛的时候呢，直接去替换这个完整论文里的内容就可以了，大家理解吗？就你要参加美赛了，对不对？你要写自己的专利， 那你要写自己的专利，这是他的专利，对不对？你看他的专利的这个排版的布局，你说第一段他是怎么写的啊？总揽的一句话，然后呢啊，这个起始段啊，然后呢？同时啊下一步啊，然后呢？最后我们是要干什么？然后他的这个关键词啊，怎么分隔的啊？题目是怎么写的，对不对？然后这里是论文的目录，目录是怎么排版的？它的字体是什么 啊？你到时候直接更啊，这个更新这个目录就可以了，你把自己的版版排好之后啊，更新他的页码就可以了，包括他的页眉也设置好了，对不对？然后这是第一段啊，这个背景的介绍啊，然后呢你要解决的这个目标，对不对？然后呢包括 啊，这里会有个流程图，下面也会有这个图注，里面每一段的每一个字体呢啊，他都他都是设置好的。那到时候你拿到这个模板之后呢，你在实际参加数学建模美赛的时候啊，你要写自己的内容了，对不对？哎，你把这总览的话啊，改成自己的话啊，你在打啊，打成自己的话，比如说你的你的画是什么样的，然后呢？这张要改成自己的样，对， 后面的每一个部分呢，都是这样操作的啊，大家能理解吗？你就根据他的这个模板来就可以了啊，那比如说这里是这个啊，这个啊，符号说明部分，包括符号说明部分呢，他连表格都给你弄好了啊，大家能看到吗？而且呢他是一个完整的三线表的表格 啊，那这个三线表的表格呢？我还是那句话，就是这样的一个模板呢，如果说你在比赛的时候呢，没有准备好这样的一个模板，对不对？那么你可以自己去画一个三线表格，这道也是可以的，但是还是会浪费你的时间，因为每赛期间呢，只有四天时间，所以他呢能节省多少时间就节省多少时间，这样的把你表格都给你弄好，对不对？你比如说你到时候你，你，哎，你用了十个这个公式，哎，十个字母吧，对不对？哎？十个参数，你把这 或者你用了九个，哎，你弄了九个这个参数就可以了嘛，对不对？然后你把这个它也是通过公式编辑器编辑去进去的，大能理解嘛？所以你可以直接把这个改成你，你到时候你用的符号，你比如你用的符号，哎，是个 a 二，哎，你直接改成 a 二，然后点回车， 哎，它就变成 a 二了，对不对？那比如你要把这个二打成下标的话，你也可以打成下标嘛，都可以。大能理解嘛，就这个符号呢，它是也可以修改的，然后你把这后面这个符号说明再修改，而且它还是排好的一个三线表的表格， 大家能理解吗？然后呢，在下面啊，这个模型建立与求解决部分模型建立与求解决部分呢？他的配图在哪里配图啊？你看人家这个配图，然后呢，你这个公式公式后面的这个一二三四，大家不要小瞧这个一二三四五六七八的这个排版，就后面这个公式的标号， 如果呢，在美赛期间你没有这样的一个模板的话呢，你到时候临时自己用手去标这个后面这个标号的话，实际上你是啊，他不是通过手动的这样在中间打空格的这种形式啊，在后面打个一，然后再用空格把它控到最后面去，不是通过这样的方式啊， 啊，他还是通过需要通过制表符还是叫什么名词来着，是通过那个功能去设置的，但是有了这个之后呢，你完全可以不用的操作了，哎，你要用这个公式对不对？哎，这个是通过公式编辑器编辑好的这个公式吗？你可以随意修改，里面都是你用的公式，你把它修改成你自己要用的这公式，对不对？然后呢后面这个公式编号都给你编好了吗？就完成了吗？对不对？哎，这就是他的方便之处， 哎，再往后看啊，你包括这边的图片，你把它纠给修改成自己的图片，然后把下面这个图注呢改成自己的图注，这个图注的这些字体啊啥的，你也不用自己设置了，对不对？哎，继续往后，往后面的所有的这个表格呢，依然是他已经排列好的这个三线表的表格，哎，别说，到时候你的三线表的表格你用到这么多列怎么办呢？哎，你再把后面这两列删掉不就完事了吗？对不对？你再把后面这两列删掉就可以吧， 哎，继续往后看啊啊，包括后面的这个啊，灵敏度的分析啊，然后呢你的这个优缺点啊，啊，然后呢你这个参考文献啊，你看人参考参考文献是怎么标的，它字体又是什么样的？ 这些呢？都是一个完整的啊，已经完全排好了这个字体啊，啊，这个格式之后的一个模板。同时呢有了这样一个模板之后呢，他的重点在于我们能看到一个欧讲论文，他的行文思路是怎么样的，就人家呢每一段他分了几个大标题，又分了几个小标题，每个小标题里面他又是怎么去设置这个行为的思路的？这个能理解吗？啊？你比如说 然后在每一段呢，这个建模了之后呢，会有一个总结性的一个总结，然后再到第二段啊，第二个这个模型的这个建立 啊，然后又分析小标题，然后呢你看比如说啊，关于这个问题的解决啊，第二个问题的解决啊，他先会有一个问题的这个分析，哎，然后呢再提供他的这个解决方案啊，就这些小标题的设置呢，他也是很合理的，所以说他是个偶像论文嘛，对不对？那么有了这样的一个模板之后呢， 可以说他每赛期间呢会起到啊，非常大的作用啊，事半功倍的。如果你能够完完整整的按照这个模板去排版的话呢，只要你的内容不会太差啊，就你完全跟这个人这个问题都不搭边的啊，你这个这个后面这个答案啊啥的瞎写啊，你也没有任何的这个 实际学习的步骤啊，你是加厚一退模型的话呢，但凡你是实际的去解决这个问题，然后再通过这个模板呢，那么保底基本上会有一个 h h 奖的一个奖项 啊，但是呢，还是要提醒大家，就是呢啊，以往的这个竞赛里面呢，我是给过我的学员这个模板的，但是无论我怎么给怎么提醒，有的学员还是会忘记要去用这个模板啊，就非要用自己的那套去排版，结果最后呢，就是会导致啊，没有拿到这个满意的奖项。而另一部分呢，听我的话啊，完全按照这个模板去排版的人呢，大部分啊，都会有一个比较满意的这个奖项 啊，大家不要动这个论文里的模板的任何这些字体啊，标题的设置这东西，你只用修改里面的内容就可以了，包括这大的标题是不用设置的啊，不用去修改的，你只用替换里面的实际内容就可以了，能理解吗？哎，好，那有的人又要说了，你这个论文的模板啊，这样的一个论文，但是我对于这些排版的一些机制的知识，包括一些注意事项，我又不是很了解，怎么办呢？哎，好，我这里呢还有一个啊， 树模各个部分的这个英文模板，哎，分为了这个格式表，公式，假设图，优缺点以及占要。 哎，我们打开一下摘要应该怎么写？哎，第一段我们写论文解决的什么问题，问题的重述，解决问题的伟大意义，总的解决该书。哎，第二三段是具体的分析我们在什么模型中建立了什么样的模型， 然后呢，分析模型，总结该模型的结果以及得到什么结论。哎，最后一段写总的结论，然后其他比如承上启下的一些连接词应该用什么样的连接词？方法部分应该用些什么词？讨论部分应该用什么词？以及摘要中常用的一些词汇。哎， 这些呢，都是很重要的，因为有一些人呢啊，或者大部分人嘛，他都是写写成中文论文，然后再把它翻译成英文，对不对？但是以翻译翻译为英文的同时呢，往往会导致啊，你并不是有一个很准确地道的英文表达答案呢，因为你在写的是一个学术性的论文，你并不是在写，并不是在用英文去进行日常的聊天。所以呢，在这个学术性的论文里面呢，有很多词汇呢， 他是需要很专业性的啊，你不能通过中文直接去这样翻译啊，他往往是这个表达并不地道的啊。然而这个评委呢，一看就感觉，哎呀，你这个论文挺水的，哎，所以这里面的这些用词，大家也可以去采用啊，你看人家这个摘要里面常用的一些词语，哎，再比如说，哎，我的优缺点分析应该怎么写 啊？我就去分析分析里面这些词我应该怎么用。这些标红的这些词组呢，都是比较重要的词组啊，大家都可以去采用。再比如说，哎，我表格应该怎么排版呢？哎，表格应该怎么排版？在表前，你应该对表的来源和数据进行说明。哎，表的解释部分啊，然后再给你几个例子，对不对？在表后呢，对表的内容进行说明， 哎，再给你几个例子，表前表后有引入引出，且中间对两表进行之间进行比较。哎，再给你一些例子，再比如说，公式应该怎么去排版啊？这样的一个公式，公式怎么怎么去往里面插对不对啊？图片应该怎么引入引出 这项都有啊，所以拿到这个资料的人你也要注意去看啊，就是如果你更想再精进一步的话呢，那么对于各个部分的这个排版的注意事项呢，你也要去看？ 哎，那又有人要说了，我不想用 wps 或或者人去排版，我想用 lax 排版，又该怎么办呢？哎，没事儿，我在这里呢，还准备了美塞拉 x 写作模板啊，包括 nax 写作教程哎，以及我已经准备好的这个 dax 这个排版的模板，哎，这里都准备好了，大家也可以直接去采用。 好，那到这步了，有人要说了，我直接用英文去排版，我看不懂这个英文的这排版这些东西啊，怎么办，我就想先写成中文，然后我再翻译英文行不行呢？也可以啊，也可以。那么这里呢，我还给了你一个啊，树木论文的中文写作模板啊，哎，打打开看一下， 好，这里是树木论文的中文写作模板啊，它包括呢？这个国的时候我也是建议大家用这一套模板的啊，题目，摘药啊，然后呢，这个问题重复问题分析。那么问题，呃，温馨假设啊，以及每一段的你要注意的一些事项啊，比如说二十分钟中间应该你就注意什么事项。 模型建立部分你要一些注意些什么？像比如说模型主要类别，常见的建模目的啊，模型基本要求，选择的要点啊，写作的要求，模型修剪部分应该怎么样去写？模型检验部分应该怎么样去写啊？评价部分你应该怎么去写？参考文献啊，它的格式什么样的，目录是什么样的方面，还有你一个数学建模的其他的一些注意事项也都有啊， ok， 那 这所有的这模板加起来呢，就是我所说的啊，啊，这个数码美赛必备啊，的最强的模板，包含所有人的所有需求啊，而且呢非常非常重要啊，这通用模板啊，这个比较基础的这个模板啊，非常非常重要的这个欧奖论文等模板各个部分的排版啊，中文的模板，以及刚刚我介绍过的 啊，那个 latisse 的 这个模板啊，那么关于这些资料呢，大家都可以看这个视频的评论区去进行领取啊，进行免费领取。好，那就说这么多啊，假如说你不是你们队伍内负责写作的这个队员呢，也可以把这个视频转发到你的队伍群里面啊，去给大家看一下，就是说这个模板呢，整体应该怎么样去进行使用， 那么假如说你是这个负责写作的队员呢，那么你直接按照这个视频啊，去领取我的那个模板，并且去进行使用就可以了，那么希望能够帮助大家吧啊，习乐家。

大家好，那么本期数学建模美赛 a 题目和 c 题目的完整论文呢啊，在这个一月三十一号就已经更新完毕了，那么当时呢我是已经发布了这两道题目完整论文以及相应的代码和结果的完整讲解视频。 然后呢明天早上也就二月三号的啊，早上呢这个比赛就要结束了，呃，在最后呢再给大家讲一下一些注意事项。呃，首先是呢，这个 我发给你们的是这个完整的原创论文的啊，以及我所有这个代码和结果的打包，那么已经拿到我这个完整成品的人呢，请务必把这个啊我发给你的降重操作复现视频呢， 以及那个代码速度附件视频的幺五把它仔细的看完。然后呢把降重说明视频里面的所有的点呢全部都落实到位啊，包括我整个这个论文里面呢，有很多个黄字提醒啊，告诉大家一些获奖点的说明啊，包括一些降重的说明，那我这些点呢也希望大家都能够落实啊，已经拿到我一个论文呃代码的人啊，希望你们都能够落实 关于这个完整成品的说明呢，大家可以看这个视频的评论区。好啊，就如果你现在还没有这个完整论文和代码的话，可以看这个视频的评论区呃，然后整体给大家讲一下吧，首先是这个比赛呢，是明天早上十点啊，就截止提交了，那大家呢千万不要这个卡点去提交啊，最好能够提前呃两到三个小时就去上传 啊。呃千万不要注册卡点，因为往年呢美赛有很多个人啊，就是注册提交的时候呢啊，由于注册提交的人太多了啊，让我卡住啊，或者说上传不上去啊，导致注册提交失败，然后呢说的兴趣全部白费了，那么这是大家要注意的第一个点啊，关于提交式时间的这个点。好， 再一个呢，说的就是关于美赛这个论文的篇幅问题，那么美赛论文呢，限制一共是二十五页，这个二十五页是包括副路的，那大家可以看到呢，我做的这个论文呢 啊，他这个页数是很多的啊，这个 c 题目呢，是一共是八十二页，然后 a 题目呢是七十页，那么为什么会篇幅这么长呢？主要这里面有大概十几到二十页呢，是提醒大家如何去进行修改成书，以及啊复现，包括获奖的树名的黄词提醒啊，大家可以看到前面的十几页啊，包括后面的这些黄词提醒啊，都 是啊，以及论文中呢，我也有很多个黄提醒，因为我必须要照顾到大家每一个人的水平，大家能理解吗？所以我必须得事无巨细的啊，把这个结果，那么这个结果呢，就体现出来，什么东西我都得给大家分析到位。 那么在大家最后的这个论文里面，大家当然要进行一定的删减啊，包括我放这些论文图标也都放的比较大，但大家可以把它缩小一点，然后比如说做成呢，呃，两个这样一排，这样的一个形式能理解吗？ 然后包括里面一些分析性的文字，呃，求解步骤啊，大家也都可以去进行删减，就是理论分析部分呢，没有必要这么多啊，我之所以写的这么详细，是害怕有的人看不懂啊，因为每个人队伍属性都不一样，所以我呢，呃，就把它写的太详细一点，这个大家自己去删减就可以了。总结中的论文篇幅一定要压缩在二十五页左右 呃， a 级木这个论文呢，页数稍微的少一点，一共是这个七十页左右啊，七十页。那么大家呢，也是像我刚刚说的一样，包括论文中一些图表的展示，呃，我展示的可能比较多，你们可以稍微的少展示一点啊，包括这些论文的里面的 啊，各种描述性的话呢，大家也都可以进行压缩，最终形成的这个论文篇幅呢，也是二十五页左右啊，这是其中第一个点有个大家去提醒的。 再一个就是我希望大家之后在写作文的时候呢，我不是要告诉大家要布置这个流程图啊，这些东西吗？啊，这是咱们美赛论文里面的一个，非常大家分享。然后你们在布置这个流程图的之前呢，请务必把这个论文整体的逻辑呢去把它盘到位啊，千万不要犯一些逻辑的错误，就整个这个论文呢，它在写成转壳啊，每一步我们要干什么？那么这步我们为什么要干到，下一步我们要做些什么东西 啊？那么这些步骤都对应了原题目中的哪些问题？第一点呢，逻辑肯定是很混乱的， 关于怎么去盘这个逻辑啊，那么大家可以去看我之前发布的这个 a 题目和 c 题目完整代码和论文的讲解视频在里面呢，我是仔仔细细的跟着大家对到的原题目，从第一问开始，把整个这个论文的逻辑都给它盘到位了。 呃，然后呢，我之前不是这个，因为 c 题目实在太复杂了，所以我给他准备这样的一个 word 文档，就是关于啊，这个每一步的这个子问题都有哪些东西。因为这个原题目呢，确实是。 嗯嗯，他这个一个大的问题里面呢，嵌套了很多个小的问题啊，这个大家看也太复杂了，你永远不知道你现在到底哪些子问题检查清楚了，哪些子问题又没有检查清楚，所以呢，我是给大家盘点这样子问题，那么大家可以对照着这个子问题的文档呢，哎， 去看一下你们最终形成这个论文啊，或者说你对照着我的，我给你们发的参考论文啊，去对照着一下。那么在原来的参考论文里面呢，我是分了很多个二级标题和三级标题，那么这些二级标题和三级标题呢？哎，其实就是 对应于这些所有子问题的解答啊，这个逻辑呢，我是已经盘的非常到位的，大家可以看左边这个导航栏。呃，你看啊，前面的问题逐出分析模型也是否什么没有的，不跟大家说了啊，中间重点就是中间这个模型仙女球技，大家可以看呢，问题也模型仙女球技里面啊，我分这样的几个标题，这个可能大家看着有点看不太清楚，我给大家把这个目录打开吧。好吧，我再给大家盘一遍。 ok， 那 么整个这个目录是这样的啊，我们第一用呢，首先是建立这个基于贝斯推断的粉丝投票繁衍模型，也就是那个 mc mc 模型啊，我前面也跟大家讲过了，那么建立完这个粉丝繁衍模型之后呢，我们去实际的指示我们的算法。 呃，这里面呢，包含的是四个大的步骤，首先是进行预述，预处理和规则的映射，然后呢，我们实际去跑这个蒙特卡路模拟的循环，针对每一周，然后补发结果，之后我们去做这个一次性检验和剧烈性度量啊，这也是题目要求的。然后我们把这个图标送掉呢做映射，因为我们轮廓区里出来的只是这个图标的比例嘛。然后到轮廓第二部分呢，我们做这个反射式的模拟框架和敏感线的分析， 哎，这是他的理论建模步骤啊，弄完之后呢，我们就去做实际的模拟算法和结果，得出这个法式之的模拟结果，这也是题目要求的。然后题目要求不是让我们把那几个案例分析一下吗？哎，我们把题目要求的那几个正义正义的案例分析一下，再一个呢，题目要求说，哎，如果有其他案例的话也可以分析，我们在这里加了一个标题，是关于其他案例去分析， 然后是加入了这个评委，拯救极致的啊，电路模型啊，就说加入这个评委整顿之后之后会怎么样？那我们把它加入进来啊，然后给出它的算法步骤和它的修剪结果，之后呢，是关于这个赛制的苹果模型，他也说呢啊，这个你介不建议用什么赛制查的啊？那么在这里呢，我们建立了个多目标的帕里克优化，给出了最佳的这个赛制， 然后问题三是让我们做那个影响的分析，哎，我们这里呢先做描数据的描述性统计，从整体上去把握这个数据，然后我们做只有数据的预处理和特定的工程，哎，然后我们建立了一个两阶段的绩效归因模型，来去回答题目中的这两个问题，他看一下有回答关于题目中的 这两个子问题，一个是职业舞者与名人特征的影响，一个是呢对于评委或者粉丝的影响差异啊，在这里就对应于这里的一个是精准期望的回顾模型，一个是啊，这个职业舞者的向东模型啊，最后给出他们的球结结果。那么最后疑问呢，是让我们给出几种，呃，评分系统的优化 啊，能提供什么方案？那么我在这里呢是提供了三种模型，一个是报准分的融合模型，一个是两阶段生成的博弈模型，一个是实变动态权重模型。那么大家在最终的融里面呢，是不需要把三种模型全部包括进去的， 你们只挑选其中的一个或者两个去展示就可以了。假如说你最后论文篇幅特别长的话呢，你只保留一个就行了，假如说最后还留点余地的话啊，就还没达到达到这个二十五页的这个篇幅的话，那么你们可以保留两个，不要三个都保存。好吧， 还那句话呢，就是因为这样，所以呢我最终的论文篇幅呢，才会这么长，就有真的八十页的这个篇幅，因为呢包括后面这个最后一问， 呃，能够提出什么评分的这个方案的话呢？呃，我也是给大家提供了三种方案嘛，所以这个论文篇幅当然会很长了，好，那么这就是关于这个 c t m， 呃，然后包括这个代码啊，我给大家讲一下，就代码的操作复现识别，大概大家应该都已经看过了，然后关于代码中间格式化的图片啊，大家能看到这个格式化图标， 呃，大家要注意呢，我们说的是这个美赛啊，所以在最终的论文里面不要出现任何的中文，所有东西全都得是英文， 那么包括这个格式化的图片呢？我当时为了大家，为了避免大家看不懂啊，这个图片到底在干啥，我用的其实是中文，那么在这个格式化图片的这个标题啊，啊，这个东西呢，大家也都可以去进行修改，你们把它改成英文就可以了。标题怎么去改呢？这个很简单了，哎，你看啊，这就是他的这参数啊，参数标题没有啊，你可以把它调成英文就可以了，随便把它调成一个英文，把它删一下，你随便打个英文就可以，能理解吗？ 好，这我就不用不用给大家多说了吧。好，然后包括我这个代码书的附件视频里面给大家讲过了，这个图片的颜色可以进行修改，大家也要不要忘记进行修改，好吧，为了避免这个差错问题， ok， 然后就怎么这个论文呢，那个降重复现的操作复事情视频呢？大家一定要去严格的落实啊，把这个降重做到位也可以了。 呃，好，然后这个 a 级木的这个论文的逻辑呢？没有那么多，呃，我给大家讲一下啊，这个整个逻辑吧。 呃，那在这个问题里面呢，我们显然是啊，建筑理论模型，也就是这个电效等电池的等效电路动力学的项目问题啊，所以说我们要得到这样的一个连续时间状态的空间系统啊，是一个藕合方程。 然后题目目的里面的要求我们去做一些数据的收集啊，但是呢，我们不能用什么黑箱啊，预测啊，就是不能用数据去用的模型，我们找的这数据呢，只是参数选择日期呢，我们就用的是选举指标和他的相应的参数准备，那我也就参数呃，我都是有相应的参考文献对应的，那么这个在目录里面也已经标注了啊，打开之后呢，自己在目录里面再去标注一下就可以了。 然后问题二里面，我们是先去建立这个马克夫乔治蒙特卡罗模拟模型啊，然后我们给出了这四种因素啊，就四种场景，我们去跑模拟，一个是初尺电量，一个是电池监度，一个是环境温度，一个是载的强度，然后我们给出他们的模型性能的评价啊，模型性能的评价。然后呢我们 问题三呢，是做这个灵敏度分析嘛，我在这也是做了两种，一个是局部的灵敏度，一个是全局灵敏度，然后呢给出他们各色结果啊，然后问题四里面 啊，他一个是这个用户行为的评估模型啊，就说什么用户行为能好一点，另外一个就是这个主动控制的策略模型，就看一下这个题目里面啊，一个用户行为一个是怎么样能有一个更好的省电策略，这也在最终的这个 论文里面呢啊，我们实践的这两个模型之后，让我们给出他们的实习结果啊，给出他们用户行为的策略评估，以及操作系统管理的策略分析。那么在最后呢一幕还告诉了我们啊，就是关于这个电池老化的问题，以及如何去推广。那么这两个标题呢，大家可以写的简短一点，但是千万不要把它省略，否则呢你这个论文呢，呃，就把人家原题目并没有完全解开 完毕啊，捷达完整好。呃，至于这个 a、 d、 m 的 代码呢，我就归大家都注出了吧啊，还是跟 c 题目一样，包括一些格式化图片的这个颜色呀，标题啊，大家不要忘记修改就可以了。好，那大概就是这么多吧。然后呢再给大家讲下最后的啊，就是关于。 呃，首先是关于这个副路问题。呃，目前呢，美赛的物展论文基本上都不粘贴副路了啊，因为这个二十五页确实不够用。呃，美赛呢是认为这个副路的业主呢，也是算入这个总业主的，只是那个 ai 的 评估报告呢啊，这个不算入业主而已。所以呢副路一般啊，基本大家都不粘贴了，而且呢评委基本也不看副路啊。呃，美赛的这个评委呢，基本上都是只看这个整体的论文， 那么还有一点就是我跟大家讲过的啊，呃，我在前面这里有一个视频，叫做一小时带你疏通啊，这个说行不行？在 那么大家提交之前呢，可以把这个视频再去看一下，那么在这里面呢，有几个获奖点的出名，大家可以读到最后面有几个获奖点呈现几下的一些句子，我们可以直接去抄里面啊，比如说我们到时候也可以写过程中呢，不断是要去中，这里有一个实战获奖点的出名，大家把这个仔细去看一下。呃，我在这里给大家讲了几个我们最终论文获奖的需要关注的点，一个是关于 java 的 书写， 一个是关于论文中一些图片的绘质，特别是关于流程图的绘质。那么最后呢，一个就是关于排版的问题。呃，这三个点呢，我希望大家都能落实到位啊，去提高大家的获奖概率，那就说到这里吧。呃，关于这个完整出名论文和代码出名，大家可以看见我这个视频的评论区。呃，希望大家呢，都能够顺利提交，也能够获得自己满意的奖项。呃，谢谢大家。

大家好，我是曾经在美赛中获得过欧奖的小一学姐，今天我将带大家看一下我们当时获奖的那篇论文， 并且从我当时获奖的论文出发。大家先来看一下美赛的论文应该怎么写，才更加容易受到评委们的这个青睐。那我们首先就看到这个摘药页部分。摘药页部分通常又分为三个小部分，第一个小部分是我们摘这个摘药的总体的这个部分， 第三个部分则是我们关键词的部分。那么我们先来看一下这个标题我当时是怎么写的。我当时这个标题其实是采取了一种比较文学型的写法，可以看到这个标题是 turn off the light， turn on the stars。 实际上通过当时我们去查一些资料，找到一些优美的句子，或者是一些名人名言，对其进行改写，从而使它契合我们的这个文章。 这样子的方式我们就可以写出一个文学性的标题。但是这个标题其实也是有一些要求的，因为有的时候对于某些主题来说，我们是没有办法找到那么契合这个文章主题的一些句子，或者说一些名人名言啊。 那对于这种情况我们应该怎么去写这个标题？这个大家其实也不用担心，因为这个标题其实还有另外两种也是比较好用的格式。首先我们来看一下，第一种就是基于什么模型的什么问题或什么主题。 这个基于什么模型指的就是你这个文章中你使用的这个主要模型是什么，你就可以把它带进去。 就比如说刚刚我们所说那个文章是以光污染为主题的，那我们主要用的这个模型是层次分析法， 那我们就可以说基于层次分析法的光污染问题，通过这样子方式，我是不是就可以写出来一个也是比较好的一个标题？除此之外，还有另外一种格式也特别常见，就是 叉叉主题或者关键词冒号。后面就是对前面的主题或者关键词的解释，或者详细说一说这个主要模型。 那么对于刚刚那篇文章，我们怎么把把它改写成这种形式，那其实改写的方式比较简单，首先呢是这个主题，那我们知道这个主题是光污染，那我们是不是可以把这个光污染替换掉这个叉叉冒号后面是解释，那就是对前面光污染这个解释，那我们就可以说是光污染风险 的评价模型，那是不是这个标题又写出来了？光污染冒号，光污染风险评价模型或者评分模型或者评估模型之类的都可以， 那第二种形式也是不是很好写出来，那第三种形式实际上就是我刚刚所说的这个文学性的标题，但是这个标题使用是有前提的，你要搜寻到相关那些句子是契合你的文章主题，你才可以去使用。 如果发现我们找不到相关一些句子，那我们就可以采取前面两种形式，也是非常好的一个文章的标题。看完标题之后，我们再来看一下这个摘药的 部分。在摘药开始之前，如果说我们在搜索资料的过程中，我们可以找到一些特别契合文章的名人名言 作为引入，那自然也是非常好，我们就可以把它放在这个 java 的 开头。但是这也需要提醒一点，就是如果说我们找到这些句子跟这个文章可能只是有那么一点点关系，跟这个文章 没有特别明显的联系，那么这个时候我是不太建议放这句话的，除非说你发现这个句子刚好跟这个文章特别契合，我们才建议把这个名人名言放到前面去，去增添文章的一些色彩。我们就看到这个摘药的 部分，那个摘药一般是分为三个部分，一个就是开头部分，就主要是总体介绍一下你这个文章大概是干了些什么，还有说一说背景什么之类的。 这一部分可以看到，接着就会分模型或者分题目，你看模型一、模型二、模型三，还有最后一个应用有多少个模型或者有多少个问题，我们就分多少段去描述。最后就是一个总结，一般我们就会放灵敏性分析， 可以看到这个主题。首先我们开头的部分，我们就会先用一到三句话说说这个背景， 那到底是使用多少句话，那主要是看一下你这个背景你能说多少，以及整体的这个摘药的篇幅是多少来决定的。 像这我就主要用了两句话去说明一下这个主体研究的必要。比如说光污染，那你就可以说一说现在随着社会发展，光污染问题这么严重了，所以需要我们去解决之类的， 是用一到两，一到三句话说一说这个背景。之后我们一般就会用一句话，一到两句话去总体说一说你这篇文章大概做了一些什么？ 你可以看到这就相当于一个总体，因为这篇文章我主要是去建了一个官污染风险的评估模型，所以我就在这里写了，我主要就是去建立这个模型，并且去给怎么去减少官污染的影响提供了一些建议。 当然了，我们也可以先去把我们使用的这些模型都给列出来，因为我这主要是使用了三个模型，一个是 es 模型，一个是 lpa 模型，还有一个 i 杠 es 模型。我们在总体的部分也可以先把这些模型给列出来，大家如果篇幅不允许，那这一步是可以省略的。 如果篇不允许，就总体说一说你这篇文章主要干了些什么就可以了。开头部分结束之后，我们就进入了到了这个摘要主体部分，那摘要主体部分我刚刚说的，我们会分 模型去说，如果有多少个模型，我们就分多少个模型去说。比如说我这有三个模型，那我就第一个模型我做了些什么，第二个模型我做了什么？我第三个模型做了什么？如果有应用，我们再把这个应用的结果给说出来，这个主体大概是这样。 而在对于每个模型的描述当中，我们来看一下。一般来说，如果说这个模型是要求你去计算出某个答案的，我们就要需要写一下我使用了些什么，什么方法计算得到的答案是什么。那如果说他没有在这个 题目中要求你去计算的，只是要求你去建立模型的，那我们这一小题，那我们可能就不需要写出答案。你看就比如说这个 model 一， 他如果没有让要求我们去算出答案，你看他就只需要把你使用的这个方法给他列出来就行。你看这标粗的这些地方就是我使用的这个方法， 你看对于模型二来说，那我是不是既使用什么方法，也要求我们计算？那对于这种情况，我们就先说我们使用这些方法，你看标示这些都是我使用的方法，得到的结果是什么，你看我这这些数字其实就是我得到的这个结果。 在这个文章摘要的主体部分，一般来说就是要写你使用了什么什么方法，什么模型，得到了什么什么答案。当然如果说这个题目没有要求你算出来这个答案，那内小问，那你就只需要叙述方法，不需要写出答案。 但是假如说他要求你算出答案，那你就要写你使用什么方法，然后计算得到什么答案，这个就是摘要主体部分， 最后摘到结尾部分，我们通常是会说一说做一些什么敏感性分析啊，证明这个模型是稳健的。 当然如果还有篇幅，还可以写一写我这个模型使用的这个优缺点是什么，或者是我们一些拓展方向是什么。那你看像这里因为篇幅有限，所以我就写一写我敏感性分析是怎么做的，得到的结果是稳健的。 通过这样的方式，我们就可以写出来摘药了。总结一下，摘药一般是分为开头、主体、结尾三部分。 摘药的开头通常就是为背景加做了什么事情，解决什么问题，做什么，指的是你建立了一个什么主要的模型，或者说你给出了一些什么的建议啊之类的，解决了什么问题？你文章主要解决的问题，就比如说刚刚那个解决的光污染 程度的一个问题，这样主体的结构通常就是你有多少个问题，或者你有多少个模型，你就分多少段。 比如说你如果是想按问题来分的话，那你就写针对问题一，我们使用了什么什么算法模型去解决什么什么问题，得到了什么什么结果？针对问题二，又怎么怎么样？针对问题三又怎么怎么样？针对问题四又怎么怎么样？而每个问题就分一段， 如果说你是按模型来分也是一样的，那就把问题变成模型，就是针对模型一，我们使用什么什么算法模型去解决什么什么东西得到了什么结果？针对模型二又怎么样？针对模型四， 这个就是摘药的主体结构，而摘摘药的结尾通常就是去简单概括一下敏感性分析，如果有篇幅，还可以说一说模型的优缺点以及拓展方向。 那么摘药有什么注意事项？首先一个就是一定要控制在一页以内，这个是必须的，你不能说你的这个摘药写了两页。 另外这个摘药是非常重要的一部分，因为评委很多时候都没有办法特别详细的去看这么多页的论文，他怎么对你这个文章进行一个快速判断，实际上就是去看你的摘药， 所以你这个摘要是非常重要的，因此一定要留出充足的时间进行润色和修改。除此之外，有的时候我们的结果是图表那些什么折线图、条形图，或者是一些表格之类的， 那对于这种情况，我们的结果应该怎么在摘要里说？我们对于这种情况，一般来说我们就只需要去简样描述一下图表的内容， 而不是说你在 java 中直接放图标，这个是万万不可行的，我们只需要用文字去描述一下这个图标，或者说你做了一个什么图就可以了。 除此之外呢， java 最重要的两个东西是什么？其实是你使用的这个模型算法以及你得到的这个结果。因为模型算法是可以让评委可以看出来你这个大概算的是不是合理的， 如果是合，也就认为你可能这个做的还不错，你至少得到的结果是合理的，所以这些就是 jio 的 注意事项。最后我们可以看到 关键词部分，关键词部分一般放的是什么？一般会放两类东西，一类就是文章的这个主题， 还有一类就是你使用的模型算法，你可以看到我这个关键词，你看我放的第一个就是文章的主题，文章主题就是光污染，所以我把文章的主题放上去了。 除此之外，我使用的一些模型， e， s， e， l， p， r， a， 还有什么层次分析法， k， means， 还有 g， e， q 之类的，这个就是关键词我们需要放的东西。所以说关键词其实我们通常写的就是文章的主题，或者你在文中使用的主要模型和算法。一般来说放四到六个会比较合适， 因为如果放太多，你就会发现这个关键词实在是太多了，让评委都看不过来了，而且也抓不到重点， 那这个时候大家可能就会有疑问了，那我这个文章中如果涉及到很多模型和算法，放不下怎么办？那么其实我们就主要放你觉得最主要的以及最能体现你创新的。因为有的时候我们这个文章可能会有些创新，那我们就把这些最主要的，最能体现你的创新水平， 或者是最高级的一些模型放上去。当然了，如果你觉得这个文章的主题特别重要，也可以放一到两个关于文章的主题的关键词上去， 这些就是我们的这个题目摘要和关键词的一些写作的一些方式。接下来我们再讲一讲这个文章的框架，那么文章框架一般会分为以下这几部分，基本上那些优秀范文基本上都是这个框架。 首先第一部分就是这个文章的整个介绍，文章介绍又会分为两到三个部分，一个是文章的问题背景，就是说一说这个问题怎么严重，为什么要研究它之类的，在这个部分可能会引入一些什么文献什么之类的。 第二部分则是问题的重述，意思就是我们需要用自己的语言去说一说这些问题是需要我们干什么。 除此之外，其实还有第三个部分就是我们的工作，也就是说我们对这个文章大概做了一些什么东西，你用的什么模型，用的是什么算法之类的。 而在这篇文章中，我事实上是把这个问题重述和我们的工作结合在一起，写了这种写法他的一个依据。我先说这个题目要求我们干什么，再说我们根据这个要求我们具体干了些什么。 当然也有一些文章是把它分开写的，会把先用一小节说一说这个问题重述说明这个题目都要求我们干些什么，再用一小节说一说我们具体使用什么模型，什么算法，如何去完成这个题目的要求，我觉得这两种都是可以的。 第二个部分则是这个假设以及这个假设的理性说明。我们的这个文章一般都会需要一些假设，因为毕竟是一个现实的问题，很多方面如果我们特别详细去考虑到这个，我觉得还是比较困难的一件事情。因为我们模型通常是简化之后的，所以我会做出一些假设， 当然这些假设你要论真一下，它是合理的，你就不能说你这个假设太不合理。所以第二个部分就是这个假设以及合理性的说明。第三部分一般就是这个符号的说明，主要就是会列出一些比较常出现的一些符号。 这三步完成之后，就到了我们最主要的部分，就是我们的这个模型建立以及这个结果分析。 通常来说这个模型建立与结果分析，它会分模型来或者分问题来。什么意思？有点类似于我刚才讲摘药的时候，我们摘药不是一个问题，或者一个模型我就占一段，这个也是一样的，它一张说一个模型，比如说这个第四张它就整体都在说这个 esc 模型， 这个第五张它整体就在说这个 lpa 模型。第六张主要说的是这个 lpa 的 这个应用， 今儿第七章说的是这个 i 杠 e s e 模型。第八章相当于是我们整个所有模型，它的一个应用就是一个 case study， 所以 说它整体的一个架构实际上就是分模型来和分问题来。你分模型也可以，分问题也可以，一般一个模型是占一整张结，或者一个问题就占一整张结， 那这一整章节里面包含一些什么内容？一般来说，首先我们会包含数据处理部分，有的时候你一开始前第一二问，一般肯定是要对这个数据进行处理，所以你可以看到他第一小节都是对这个数据进行一些处理， 处理完之后就开始我们这个模型建的过程。所以你可以看这个四点二到四点四都是模型建的过程，你看这个五点二也是这个模型建的过程。 除此之外还有结果分析的这一步。但是这里我需要说明一下，如果说你有些模型，比如说第四章节，这个模型，它是相当于是一个基础模型，它并不需要我们计算出什么，那对于这种情况下，我们就不需要加一个结果分析的章节。但比如说你看第五章 是需要我们算出来东西的，所以你看五点三去计算出结果的一个章节。类似的，那如果是应用，那应用只需要写结果分析，而不需要那种什么呃，模型建立之类的，所以要分清楚第四和到第八，其实所有都是模型建立和结果分析， 那模型建立和结果分析完之后，我们是不是要对模型检验啊？所以就来到我们第九章，因为我们模型检验通常来说对模型进行敏感性分析就可以了，就不需要做特别复杂的检验，所以你看到第九章就是一个敏感性的分析， 接下来我们再看啊。第十张实际上就是这个模型的评价，因为我们要说一说这个模型是有什么优点，还有什么缺点。如果在有篇幅的情况下，还有你有想法的情况下，还可以说一说模型可以拓展的方向， 但是由于篇文章这个篇幅是有限的，所以你可以看到我这里只写了模型的优点，还有模型缺点，没有写模型可以拓展的方向，这个模型拓展的方向是可写可不写的，你看过往的其他的一些优秀论文也是这样子的。 最后我们一般还会有一个部分，一般是用来解决这个文章的最后一个任务，因为像每道题，无论你选道题，他一般都会有一个最后一小问，是要求你画一个海报，或者写一个书信，或者写一个备忘录之类的。 那一般这个海报、书信、备忘录这种一般都会占一页，所以这一页通常就会放在这个文章的最后，所以你可以看到它就放在这里。 除此之外，还有最后一个部分，就是我们的参考文献和复录部分，这个主要是写，嗯，你在这个文章中你引用了一些什么文献，或者说你没有引用，但是你参考一些文献，你也可以放在这个参考文献里面。 而副路则是放一些，比如说你在这个文章中，由于篇幅限制，没有放的一些图或者是一些数据，或者说你想把你的代码放上去也是 ok 的， 这个代码是可以选择放在副路，也可以选择不放的，就具体看你们的一个想法， 这个就是我们这个文章的整体的结构。那总结一下这个文章的框架大致分为以下这几部分。首先是这个问题介绍，问题介绍又包含这个问题背景重述和我们的工作，而我们的工作室上可以跟这个问题重述就是一起写。 接下来第二个部分，一般就是模型的假设以及这个假设的合理验证。接下来是这个符号的说明， 符号说明文就正式进入到我们的这个文章的主体部分，就是模型的建立与求解，那么其中主要就包含模型的建立过程和模型的结果分析。 那么如果说你这个模型的建立过程中是对这个数据是进行了一些预处理，那在这个前面也要加入这个数据预处理的这个过程。模型建立并且求解结束之后，你就对这个模型进行检验，那么树模一般来说是只需要做一个敏感性分析就足够了的。 模型检验完发现这个模型是稳健的之后，最后要对这个模型进行评价，具体就包含模型的优点以及模型的缺点，如果有偏颇就可以说一说这个模型可以拓展的方向。 当然在美赛规定官方那个文件里面其实是有写这个模型结论的，但是这个模型结论我们一般来说会融入到模型的建立与求解部分， 所以说如果在你不是你发现这个篇幅差不多刚好的时候，其实我们把模型结论融入到这个前面这一部分就可以了，就不需要再另开一章节写。 但假如说你发现你写完这个论文之后，你还有很大的空间的话，那我们还可以加一个章节，就是模型的结论，去总结一下你前面那些模型都做了些什么东西，得到了些什么结果。 最后我们参考文献以及我们目录了，那么这些就是我们一般来说一篇优秀的美赛论文 该有的一个整体的文章框架。下面让我们来看到这个问题介绍部分。问题介绍其实一般分为三个部分，一个是问题重，问题背景，一个是问题重述，还有我们的工作， 因为这篇文章是受到这个篇幅的限制，我们写的比较长，为了限制这二十五页，我们是选择把这个问题重复和我们的工作结合在一起写，到时候大家自己写论文的时候可以选择把它合起来，当然也可以把它们分开，只需要包含这三个部分内容就可以，你可以选择合起来写，也可以选择分开写 来具体看一下这三个部分的内容具体需要写些什么。首先是这个关键背景，其实一般包含两方面的一个内容，第一个部分的内容说明你研究的这个主题它的一个必要和重要性，就是你为什么要研究这个主题， 所以你可以看到我第一段事上再去引用一些数据去说明光污染，呃，现在是比较严重的， 所以说我们才有研究光污染的必要。那针对于其他主题也是一样的，比如说有其他的环境问题，或者其他的需要研究的问题，那你就说一下他的这个问题是不是比较严重，或者说研究这个问题能给我们带来什么意义之类的。 这个就是一般是我们第一段呃的内容，当然如果你的内容特别丰富，你也可以写到两段，一般一到两段都是挺正常的。 接下来下一部部分其实就是去说明一下你的这个任务是什么。这个题目一般会给你几个任务，你就概述一下这个题目到底让你干些什么。 接着我们就开始讲针对这些任务，我们大概做一些什么事情。由于这只是一个背景部分，所以我们不需要写的特别详细，所以你看一般一句话去说明，简单说明一下就可以了，就不需要写的特别长， 这个就是我们的问题背景部分。我们再来看到我们的问题重述，还有我们的工作部分。问题重述事实上就是针对于我们题目一般会给你几个任务，我们问题重述实际上就是用我们自己的语言去复述那个题目给我们的任务。 像比如说这道题，他题目是给出了四个任务的，所以你可以看到这个问题重述我是写了四段的，你看这四段，这里需要注意一个点，这个问题重述里面 其实是不包含这个题目中要求你去写什么书信，写什么备忘录，写什么海报之类的，这一部分是不需要包含的，就只需要包含前面的需要你们去鉴摩或者需要你去应用的部分，把那些部分用自己的话去说清楚他的一个要求就可以了。 我们的工作则是针对于每一个问题重述去说明一下我们使用了些什么方法去如何解决这个问题。 你可以看到也是分这个题目去说的，因为这有四个小问，所以你可以看到 our work 也是写了四段的。除此之外，为了更加让读者可以亲自了解我们到底做了什么，所以我们往往会配上一个流程图，这个流程图事实上就是说明了我们整个文章的脉络。 由于评委在文章一开始除了你的摘药以外，第一个马上看到可能就是你的流程图，所以这个流程图也是比较重要的，帮助评委快速的知道你这个文章大概用了些什么方法，是如何解决我们要研究的这个问题的。 所以总结一下，这个问题陈述包含这几方面，一个是问题背景，问题背景又包含研究该主题的必要和重要性。一般写一到两段， 接着就开始将我们题目要求我们研究的问题进行引入，并且用一句话左右的篇幅去概括一下文章的主要工作。 如果有篇幅，其实还可以放上一个与背景有关图片。我那篇文章没有放上，原因是我们一开始是放上了，但是由于后面篇幅限制，这个图片相对于其他的部分其实是相对来说没有那么重要，所以说我们是把那个图片删了的。 但是如果大家发现写完之后还有很多篇幅，其实我们可以放一个与背景有关图片，就比如说关污染，我们就可以放一些关污染相关那些图片。 问题重述则是根据题目的任务用自己的话去复述，最后一部分是我们的工作，那其实就是针对前面问题重述不同的任务，来去描述我们建立什么模型算法之类的，然后解决什么问题。除此之外一般会用一个流程图去展示文章的整体脉络。 那么在这个部分我们需要注意些什么？首先是问题的背景，最好可以引用一到两处数据或者文献，这样子可以增加文章的可信度。 刚刚其实你也可以看到，我在一开头其实就引用了一些光污染的数据，这个引用时也一般不用太多，一般一到两处就差不多了，因为毕竟背景部分不是特别重要的部分，所以你用一到两处是比较合适的一个篇幅。 另外就是问题重述是用自己的话去复述题目的问题，切记不能照抄题目的问题。除此之外还有我在我们的工作那里提到的流程图，它是比较重要的，因为我前面有提到嘛，你这个评委一眼看过去的文章，除了你的摘要以外，可能第二个留意到的就是你这个流程图， 而且这个流程图是展示你整个文章的脉络，所以最好要将这个流程图做到清晰美观。 除此之外还有这个问题重述还有我们的工作，这两个部分是注意需要分不同问题有条例的罗列，你可以看到我刚刚那不是有四个小问吗？所以你可以看到问题重述和我们的工作都是分为四条去说明的， 这些就是我们的问题介绍部分。下面我们来讲一讲假设以及理性验证这一部分， 那么这一部分整个结构你有多少条假设，你就列出来多少条。同时在假设后面我们要跟着一个理性验证，也就是说一个假设后面你要说明一下这个假设为什么是合理的？ 所以它整个的结构就是假设一加理性验证一、假设二加理性验证二、假设三加理性验证三这样子的一个结构。 这个时候大家可能会好奇一个问题，那我这个理性验证怎么去写？大家其实并不需要太担心，我们的理性验证并不需要说你有什么特别权威的一些依据，或者说找到一些什么权威的参考文献去支撑，这个是不需要的，基本上你就是言之有理，能自圆其说就可以了。 比如说你看我这个假设是说他的总群密度是维持稳定的，没什么变化的，那我的解释就是说他自然灾害不怎么发生，并且出生率和死亡率也是保持在一个比较平衡的状态， 这个就是我自己的一个常识和对这个假设的一些理解，所以说只需要自圆其说就可以，你并不需要找到一些什么文献支撑之类的。我们来看一下 这一部分的一个小小的总结，就是假设与理性的说明是需要写什么，就需要写出这个模型的假设以及理性说明，合理性说明做这个假设依据，而这个依据言之有理即可。 同时大家可能会好奇一个问题，这个假设内容，虽然说这个假设内容大家都是知道是根据本身模型简化所需要的条件去拟订， 有的时候大家可能就是全部都建完膜之后，我们才想起来写这个假设，那这个时候我们就想不出来我们到底做什么假设，就很多假设大家可能就潜移默化的做，那这种情况下我们没有思路，我们可以从哪些方面去考虑？首先是题目中 可能会本身就提及一些假设，那我们就可以把这些假设写进我们的这个假设里面。除此之外还有你文章中肯定会用到一些模型，那有些模型呢？它本身自带就有一些假设，比如说我们需要使用时间序的模型，那我们时间序列是假设它的自身的一个行为是不会随着历史 的退役而改变了，那这个就是模型本身自带的一个假设。除此之外还有一个非常常用的一个假设，就是假定某些波动不大的变量他是恒定的，就是我刚刚说的那个总区密度，他是维持稳定这个的意思， 你就说明一下为什么他这个波动不大，你就可以径似认为他是恒定就 ok 了。 除此之外，我们来看到这个符号说明，符号说明其实并不是一个非常主要的部分啊，他其实就是去解释一下文章里面一些常用变量他到底是什么意思， 所以你可以看到他所占的篇幅也不大。在我这里我用一个三线表分为两列，一列常见的一些符号，另外一列对这些符号他的一个解释。 所以总结一下符号说明其实一般来说就只是需要放那些比较核心的变量，因为我们是数目，他肯定会出现很多公式，那每个公式他肯定就会带有不同的符号，那这个时候我们并不是所有的符号都放上去，因为他并不是一个主要的部分，我们只需要放那些比较核心的变量， 或者是出现非常多次的一些变量就可以了。临时只是出现过很少次的一些变量，就不需要放在这个符号说明这里。 另外呢需要注意一下，这个符号说明一般来说都是用三线表，这是比较规范的格式，列数一般是两到三列，像我刚刚那个就是两列，只有符号和符号解释，当然也有些文章它是有三列包含这个符号解释和单位。 为什么我没有放单位？因为很多他都是一些评分的一些指标，所以说你这个评分他是本身就没什么单位，所以我就没有放单位这一列。但假如说你这里设计的一些变量全部都是带有不同单位的，那么我觉得是可以加一个单位这一列上去的。 这些就是我们的假设与理性说明以及符号说明这两部分的一些讲解。那在这一小节的课程中，我将会给大家介绍一下模型整个部分的内容。那么模型这一整个部分在论文中其实也分为几个小部分， 一个就是模型的建立，一个就是结果的分析，除此之外其实还有模型的检验。模型的建立其实就是指的是描述一下你整个建模的过程，你其中涉及到的一些公式，以这些公式代表的什么意思？这个就是建立模型 的部分。建立完模型之后，我们往往是要将一些数据进行带入计算得到的结果，所以第二个部分其实就是对这些结果的一个分析。 那么第三个部分其实就是这个模型的检验，因为我的模型未必是稳健的，所以我们往往要通过一些方式去检验一下这个模型是不是稳健的，那么检验的方法呢？往往是敏感性分析。 首先我们来讲一讲这个模型建立和结果分析这一部分，这个模型建立和结果分析往往是合在一起写的。 这个是什么意思？指的是文章主体的部分，它往往是根据这个模型或者问题来分的。比如说你看 我这个第四张，它就是这个 e s e model， 我 们来看一下这个第五张是什么？这个第五张它其实就是这个 l p r a model， 所以 你可以看到后面也是类似的，你可以看到这个文章，它的模型主体部分，它其实是根据这个 模型或者是问题来分的。一个模型是一章节或者一个问题就是一章节，在每个章节中其实就会包含这个模型的建立以及结果的分析。 看到这个第四章，它其实由于它是这个 e s e model， 它是不需要计算的，所以你可以看到这个第四章，它整个都是对这个 e s e model， 它的一个建模过程，你看这全部都是， 但是你可以看到第五个章节，它这个 l p i a model， 它是要计算出结果的，你就可以发现它就包含了数据预处理模型的建立过程以及它的一个计算结果啊。你看这个计算结果， 所以说这个模型建立和结果分析往往是合在一章节去写的，因为我们分的这个方式，其实是按照这个问题，或者是按照这个模型来分的，可以看到我的文章就是一个很好的例子。 接着我们再来讲一讲，那这个模型建立，还有这个结果分析应该具体怎么写？需要包含一些什么？实际上这个模型的建立首先要包含的就是你这个模型的简单介绍，就比如说这个 esc model， 你 就要介绍一下这个 model 它是由几个部分组成的，是由经济、社会还有生态组成的，你就要去介绍一下， 除了这个模型介绍我们还要包含什么东西，我们还要包含里面涉及到的一些公式，因为模型推导往往是要有一些公式的，你看这些就是公式， 而这些公式我们不能单单把这些公式给写上去，因为我们把这些公式写上去，我们并不知道这些公式什么意思，所以往往它的结构是这样子的。 先是会解释一下这个公式是通过什么东西去得到的，就比如说我这里是通过这个方法得到的，你看我这里还加了一个引用得到了，说用这个公式就把这个公式给写上。 其实把这个公式写上之后，我会解释这个公式里面出现的这些符号都是什么意思，你看他这也就说了， n 是 啥意思？ n n m 是 什么意思？ r 是 什么意思？你看对于下一个也是这样子，下一个这个是解出来，这个就不看，我们再看下一个，你看这个 e、 c， 那 你看它，首先它就会解释一下这个公式是怎么得出来的， 接着就会写这个公式，写完这个公式之后，你可以看到它就会说明一下这个公式里这个出现的 p c 是 啥意思， p l p 是 啥意思。所以它整个的一般用到这个公式，它的整个的结构就是这样子，先去解释一下这个公式是怎么得来的， 当然你不需要解释特别复杂，除非是本身那个公式，他就需要参考很多东西得出来，那可能可以写的复杂一点，但大部分情况你就用一两句话去解释一下这个公式是怎么得到的，你就可以把这个公式写出来。写完这个公式之后，你就去解释一下公式这些符号都是什么意思， 那么就 ok 了。除此之外，在模型建的过程中，我们往往会用到一些示意图，因为我们需要有一个比较图文并茂的这个文章，才更加容易受到评委青睐，所以你可以看到它这里还会加上一些 这种示意图，去让整个文章看起来更加的美观一些。来再来看一下那对于这个结果它是怎么样去做的，那我们可以看到 这里就开始会去计算它的结果，因为涉及到这个 l p i a 模型，我刚刚有提到 l p i a 模型不仅包括这个模型建立，还包括结果分析，所以你可以你看它这里涉及到这些结果，它都是会通过图表的形式去写出来的。 同时如果说这个结果是比较重要的，你还是要去解释一下这个结果的，比如说你看这里面他就会说一说他得到的这个结果他是啥意思，你就不能单单说我放一个表在这，这显然是不太行的。 那假如说你看如果说这个结果是比较复杂，那你可以写长一点文字去解释，但假如说这个结果比较简单，那我们就简单说明一下这个结果代表什么意思就可以了。那我们来看一下这个总结。 这个模型建立与求解部分其实分为几个小部分，一个就是数据分析和预处理部分，但这个部分他并不是必须的。首先说数据分析指的就是去描述一下你得的这个数据，一般来说会结合这些什么折线图、饼状图这些格式化的方式 去进行数据分析，又或者是说直接对这个变量进行描述性统计。但是在我们实际操作过程中，其实很多文章都会跳过这个部分，原因就是因为这个比赛他是有篇幅限制的，而这个数据分析 在很多时候他并不是那么重要，只有部分时候可能那个变量特别重要，他这个变量可能本身这个数据就有一些特点，那这个时候那我们就可以对他进行一些数据分析。 但是假如说这个篇幅你本身这个文章就写的很长了，而且你这个变量其实没有什么特别之处，跟后面的模型没有特别强的 这个关联。你这个数据可能有些特征，如果跟后面的模型有特别强的关联的话，那确实可以去做一些数据分析。但假如说你这个变量本身就跟后面的模型没什么关联的话，那其实数据分析就看你篇幅不够，那就没有必要去做数据分析了。 除此之外还有数据处理，但数据处理这一部分也是可有可无的，为什么这么说，你那个数据首先是需要处理，你才会去写这个数据处理，那你这个数据如果本身是非常完完整的一个数据， 也没有什么缺失值，也没有异常，加上你用的那些模型，他不需要对他做特艰工程，那么这个数据其实也可以 不预处理。但假如说这个数据是需要预处理，那你就需要去写一写，你就对他做一些什么预处理，那这个部分通常也是文字叙述，叙清楚即可，也不需要占用特别多的这个篇幅去说明这个数据处理。 但是记住是如果你对这个数据预处理，那肯定是要说一说的，只是不需要花特别大的篇幅去说而已。接着就是模型建立部分，模型建立部分其实就包含一个这个模型的简要介绍，你要介绍一下这个模型是什么， 但是也不需要太复杂，把这个模型介绍清楚就可以了。接着就是建模的步骤，那我们的这个模型往往都是这个公式，还有公式 说明了，所以他整个建模步骤其实就是像我们刚刚的这个结构，你一步步去推导写出这个公式是怎么得来的，把这个公式写出来，再去解释这个公式里面那些符号到底是什么意思就可以了。 当然在此过程中，为了整体文章的美观，往往会添加一些示意图去展示。接着是模型求写的部分，那模型求写部分其实我们一般来说都不会特别详细的去说你是怎么求解的，我们往往是直接展示你得到的这个结果， 那么结果其实也有两种，一种就是单一的值。什么意思？指的是你可能他单单要你算出来某个东西他的值是多少，那你就说你只算出一个数，那对于这种情况，你直接写出结果就可以了。 但比如说他涉及到多个个体啊，或者说他涉及到一个很长时间段某个值是多少，那你这个时候可能就需要通过一些图表或者表格去展示，那这里一般你就要画那些什么前面提到那些什么折线图、饼状图等等等等之类的， 或者说通过表格去展示。但是我个人是比较建议尽量用图标，你可以偶尔插几个表格，但是尽量多用图标，因为图标可能会让你这个文章会显得更加美观一些，而且这个可读性也更加强一些。 除此之外，展示完结果之后，你往往需要对这个结果进行分析。我前面提到，如果说你结果 比较基础，没有没有什么可分析，那你就只需要说明一下这个结果代表什么就可以了。但假如说这个图表或者表格他暗含了很多信息，那首你首先要描述这个图表，比如说你是一个时间段的，那你是不是要描述一下他的整个趋势是怎么样的，他整个增长速度是怎么样的 之类的？描述方向都是可以的。除此之外，也可以简单结合一下题目以及实际分析，说明一下为什么他会出现这样子的趋势或者这样子的变化等等之类的。接着就是一些注意事项了，首先文中的公式不能过多，也不能过少， 因为过少会显得你这个就不像一个数学建模，就比如说你整个文章只有十个公式左右，那显然这个公式就太少了。 那你这公式也不能太多，因为有些公式它其实可以结合起来写的，有些或者是有一些其实，嗯，没有那么重要的公式，其实也可以不写。 或者说你在推导一个东西的时候，你其实不需要一步去展示你推导出来的这个结果，你只需要展示你的这个原始公式和你最后化简到最后的这个结果就可以了， 这样子就可以达到一个文中的公式不是特别多，也不是特别少，一个比较适中的这种情况。 除此之外还有你结果用图表或者表格展示的时候，记得要对图表或者表格进行分析，就不能单单只放一个图，或者只放一个表，那个章节就这么过去了，那这个显然是不太行的。 还有最好呢，我们需要分布推导，分点写作。其实你可以看到我刚刚展示的论文，它每个章节的整个模型我都是一步步去推的，不同的点我会分成一小节， 因为这样子的结构会更加的清晰。说完这个模型建立，还有这个结果的分析之后，我们来看到这个模型的检验，我们翻到这个最后这个模型检验，其实我前面也有提到过，这个模型的检验其实就是一个敏感性分析，所以你可以看到我的标题就是一个敏感性分析。 敏感性分析因为他其实也不是特别难，其实就是去改变模型的一个参数，看他的这个结果会不会有特别大的变化，就正常来说，你去改变一个参数，只摆改变一点点，其实他的结果是不会发生什么变化的。那这样子我们就可以说明模型的文件了。你也可以看出来这个 文章篇幅不是很大，因为他只是起到一个使你的文章更加严谨，你的文章更加的完整的一个作用，所以我们往往不需要占用特别大的篇幅。 所以总结一下模型检验，他一般来说都是用灵敏度分析，也就是保持其他参数不变，改变其中的一个参数，看结果是怎么变化的。 写作形式其实通过我们这个文章也可以看出来，他是先用文字去说明一下你改变的是哪个参数，你改变了百分之多少，接着去用图表去展示，说它整体的这个趋势是没什么变化的，这样子我们就可以说明这个模型是稳健的， 大概的篇幅就占到半页左右，不会占用太大的篇幅。以上这些就是这个模型部分的一个完整的讲解。我们再来讲一讲这个模型评价 的部分。模型评价其实一般来说会包含模型的优点、模型缺点和模型拓展的方向， 但模型可以拓展的方向是可写可不写的，主要看你有没有篇幅，以及你有没有想到一些可以拓展的方向。就比如说有的时候你对于一个模型，你知道你是可以通过什么样的方向去给他拓展，会使得这个模型更好。 但是你可能在文章中，你因为部分，比如说数据或者技术的限制，你没有做，这个时候你可以写在这个拓展方向，但假如说你没有想到，或者说你的文章篇幅不允许了，那么我们只写这个优点或者以及缺点是可以的。 那么优点和缺点其实一般写每个大概写呃，两到五条左右就差不多了，整个站大概半夜多的篇幅，一般来说这个优点会写的更多一些，缺点可以写的少一些，这个就是模型的评价， 可以看到我这里你可以看到这个优点，我是写的四条，缺点是写了两条的。接着讲完这个模型评价之后，我们就看到这个最后的部分。其实参考文献还有一些副路。 参考文献通常去写一写你在前面引用的一些文献，以及你可能你发现你前面引用的文献并不多，你就发现，那你这个参考文献是不是感觉有点少了？ 因为如果你太少，就显得你这个文章没什么说服力，那这个时候你也可以去查一下那些跟主题相关的一些文献，你可以放上去， 大概站到半夜左右，篇幅就差不多了。副路一般是放什么？副路其实一般会放一些前面可能由于篇幅限制，没有办法展示的一些数据表格、图表之类的，就可以放到副路。 除此之外，我们也可以放代码，代码是可以放，也可以不放的，因为可能大家参加国赛是一定要在副路中放上代码的，但是美赛是不强求的。 如果大家觉得你们这个代码写的特别好，特别有信心，我觉得可以放到这个俘虏里面。但假如说大家的这个代码可能借助了很多 ai 的 帮助，其实也可以不放到上面，因为放到上面反而可能还会查虫，发现查虫率或者 ai 率会比较高之类的， 大家可以根据自己实际情况去选择放不放代码。所以总结来说，这个模型评价一般来说写的就是模型的优点或缺点，篇幅不需要特别多，如果有余力而且有篇幅的情况下，可以写一写模型可以进步拓展的方向。 优点如果大家没想到有什么优点，那就可以从使用的模型本身以及需要考虑的那些因素这些方向出发。就比如说模型本身他肯定会有一些优点，你在文章中使用那些那种经典模型，肯定是本身都会有优点和缺点的， 那你如果想不到你整个大模型它的一个优点和缺点，那你就可以写你使用那些模型的本身它的一个优点和缺点。除此之外，这个优点你也可以说一说你考虑的这些因素特别全面，因为我们往往考虑因素都是挺多的，你可以说自己全面，也可以说自己不全面， 缺点还是一样的，你使用的模型本身他肯定是会有缺点的，所以你如果想不到你整个文章的一个优缺点是什么的话，那你就可以从使用的模型本身出发写他的缺点。 除此之外，你这个缺点，呃，一般来说都会存在着数据或者指标不足的情况，因为美赛并没有提供数据，所以在实际操作过程中，肯定这些数据和指标都会有所删减， 所以一般都会有这个缺点。参考文献和目录参考文献就是如我刚刚说的，一般写半页左右篇幅即可， 可以包含前面引用的或者参考的，或者说你发现这个文献实在是太少了，那你可以自己去搜题目的关键词，然后去摘几篇这个文献去充数也是 ok 的。 因为如果参考文献太少，确实会显得你这个文章可能有点说服力不足。 目录一般写的就是部分没有篇幅在文章中展示的这个表格或者图表。如果说你对这里的代码是比较有信心的话，那么我们也可以在目录中附上你的这个代码。但假如说你这个代码很多都是参考这个 ai 或者是参考那个模板代码的话，那这一部分就不用放上去了。那么以上就是这个最后的模型评价和参考文献与目录的一些写法。

梅塞欧奖论文二零二三 et 悬疑论文复盘 et b b u n 杠 top c s 加 arg g i s 可细化，太绝了！这篇编号二三幺二四幺幺的论文主要解决的是关污染评价与优化的问题。这篇论文真的太值得细品了， 不仅模型选得非常经典，用了 e b u n 杠 top c s 和 a r m 模型，最绝的是它的可细化和案例选择。 作者即接拿中国的陕西省作为研究区域， u r g i s。 做出了超漂亮的热力图，逻辑极其清晰。赛级回顾官污染议题通常都是环境类题目，核心要求往往是建立一套极标体系来评估风险，并且提出相应的治理策略。 这篇论文是如何破题的呢？ mark 一 官污染风险评价模型第一部分的核心打法是 建立层次化交互评价指标体系，并结合相权法和 top six 模型进行求解。作者没有无脑堆砌指标，儿媳构建了一个层次化交互系统。一级指标包括光侵扰过度、叫民和光杂乱。二级指标分成了四大维度， 首先是照明因素，掀起了最直接的夜间灯光强度。其次是社会因素，包括 gdp 和人口，因为越发达的地方光污染往往越重。然后是环境因素，包含了物种数量、海拔和降雪。 最后是建筑因素，考虑了建筑密度，比如玻璃幕墙的反射影响。这里有一个亮点，作者特别考虑了指标间的反射影响。这里有一个亮点，作者特别考虑了指标间的反射影响。这里有一个亮点，作者使用了相权法， 这种方法利用数据本新的信息箱来决定权重，避免了主观判断。计算结果显示夜间灯光强度的权重最大，这也非常符合我们的常识。接着使用 top six 模型计算优劣、解距离来进行评价， 最后将得分划分为五个等级， mark 二，基于 arc g e s 的 实地应用。这是文本最大的加分项， 可细化剪辑满分。作者非常巧妙地选择了中国陕西省作为研究对象。为什么选陕西呢？因为它完美覆盖了题目要求的四类地点， 秦岭作为保护区，还有农村郊区，以及西安这种大城市。它们利用 arc g i s。 提取了几何中心，并使用 k v g i 叉级法处理地理数据，生成了全省的分布图，最终生成了二零二三年陕西省光污染风险分布热力图。 结论显示，西安市中心的得分是零点四零七，属于中等风险，而秦岭自然保护区的得分仅为零点零零四。 这种有图有真相的解析方式，比干巴巴的表格强一万倍。 model 三和四优化已预测这一部分的核心打法是策略量化，加上 a rma 和 logistic 预测，最后进行长期评估。 作者提出了三个方向，一系提升居民意识，比如使用环保光源。二系规范市场，设立环境红线。三系建立社会监测基地。未来五十年预测在预测部分，对于人口数据， 作者使用了 logistic 模型来模拟人口增长的 s 型曲线。而对于其他指标，则使用了 a v mark 时间系列模型。这里有个细节非常严谨， 他们特别考虑了策略习迁后的气候性系数。这也是一个亮点。作者分别对自然保护区和城市社区进行了短期、中期和长期的三季模拟。结论非常有趣，城市距离短期靠提升意识，长期靠社会监测，而保护区因为底子本来就很好， 策略效果其实并不明显。作者还非常具有批判性思维，引入了犯罪率和交通事故率这两个指标。量化结果显示，灯光变暗后，犯罪率预计会下降百分之二点一四，但交通事故率会下降百分之二点一三。 这种反向思考真的绝了。最后总结一下这篇论文值得抄作业的地方。第一，故事讲得好，把陕西省作为贯穿全书的故事线， 从秦岭的黑夜到西安的霓虹，带，入感极强。第二， arc g i s 视觉化呈现，借助地理分布图和插极图，瞬间拉高论文档次。第三，模型的组合拳评价用 d w m 杠 top six， 预测用 logistic 加 a v 码， 这是梅赛的万金油组合。第四，细节决定成败。大家注意看最后的海报，主题是为群星发声，设计感非常在线。数模最怕的就是有模型没数据，有数据没图表。这篇论文完美平衡了数学深度和现习意义。

各位同学大家好，那么今天给大家讲解一下如何使用我们的 nonbanban 去进行绘图。那么相信各位同学应该比较讨厌那个官网的一个价格问题，那么我这边给大家提供了一个镜像网站，那么这个镜像网站你可以看一下，呃，整体来说还是非常实惠的，就是你可以几乎 相当于官网一半的价格去买到对应的额度。好，所以画图还是挺好画的。好，那我们今天重点是什么呢？我们是讲解一下这个 nonbanbanbanban 该如何去绘图。那么结合本次美赛的题目，本次美赛大家应该 其中可能会在 a、 b、 c 三题，那么 c 题我们就不讲了，那么可能画图画的最需要的肯定是这个 b 题，对吧？那么这个 b 题我们该如何去画呢？你比如说你想象一下，我们从这个地球，然后围绕太空电梯啊，然后这个火箭，然后整个的我们又到这个月球，那脑海中想象的是不是那个地月的航线， 对吧？你们可以去网上搜一下嫦娥工程探月的那个图，是不是类似那种图，哎，我们想一下，如果我们在写作，写这个论文的过程中能放一个这样的图，是不是就非常的好看了？好，来，今天手把手教你如何去画出这种超越欧奖级别的图来。 好，首先第一步我们做什么呢？我们把题目拿过来，那么题目拿过来之后，这样子，比如说我们这个是 b 题，好，那我们直接把题目复制，你不用去管这个题目是什么，无所谓。好，那接下来我们做什么呢？我们 随便找一个 a， 注意是随便找一个 a， 然后怎么做呢？把题目复制进去好，然后接下来干什么呢？这样说，好，我现在需要结合题目去会制一个展示，展示什么呢？展示地球啊，月亮运输系统的整个完整的 机智图。注意是机智图啊，不能是流程图，因为你一旦讲流程图的话，他就是那种框线了。 ok， 那 这个时候有一个点，就是为什么我们不直接在 nonono 那 里去画，如果你直接去画的话，因为你这里面有大量的污染词， 所以 nonono 那 里去绘制图之后就画起来会非常难看。明白了，所以我们要进行一轮出差，那这个时候我们就用别的 ai， 好， 那么画完机智图来，注意给出绘图的英文提示词，对吧？好，我们要这样子， ok， 那 我们点击啊发送。 好，注意，此时我们还需要再改变，因为它这个时候给的是萌妹的代码，对吧？这个时候重新强调，我需要会制的是机制图， 然后我需要你给我的是 ai 绘图提示词，全英文的，然后我想要画的效果是那种 黑白的，然后物理效果，然后呢？整个地球，然后地球上面我能够把那个太空电梯系统给它标识出来，然后以及啊周围的一些赤道，然后还有地球上那些火箭发射地点，甚至地球上的整个的地图，然后以及 火箭和太空电梯系统，它们整个的运输路线到达我们的月球基地，整个的一个航线，然后我需要你画的 整个的显得一个非常专业的学术风格，然后整体的风格就是那种黑白，然后其中标注的线条你可以用一些彩色的，然后结合这个给出全英文的 ai 绘图的提示词，好来 支持语音输入就好。那我们这样子我们啥也不用管了，我们只需要等待它的生成就行了，明白了吧？好， ok， 然后我们把这个提示直接复制，复制完之后我们回到我们的 banana， banana 把我们的提示词放到这个地方，然后我们直接点击生成。好，我们只需要稍微等待一下，那么它就能生成我们必提最想要的一个图了。 好，那这个时间可能会稍微有一点点慢，我们稍稍等一下，好，来，我们来看，那这样子是不是就能够非常直观的表示出 我们的一个地球和月球之间的一个激烈关系，是不是？那你想一想，那如果说我想把这个图画的画成二维平面的也可以，对吧？那这个取决于我们是不是那信息量丰富一点都可以，是不是？ 好，这就是我们的一个绘图的提示词以及绘图的一个妙处，明白了吧？好，那么就目前这个图而言，我觉得还是有一点点不好地方，比如说啊，我觉得这两个地方还是不是很协调，对吧？那我觉得啊，我还可以对它进行去干嘛？去做进一步的修改，是不是都可以？ 你是不只能会一闪，你要画你能画好多好多次啊？所以这个大家一定要多多的去画时间去优化，明白了吧？那么美赛欧奖目前为止也没有画出这么好看的图，所以你们画图一定要画的很好看。好，行，那我们这个就到结束。

博美赛啊，现在比的是你会不会用工具啊，拿奖之后啊，奖学金和保研加分都直接拉满了。给你们分享三个好用的树模工具，一条龙服务全部搞定。第一个就是 infam， 想要拿奖代码和图的就必须好好弄。 infam 现在接入了地表最强的编程大模型小柯的 opus， 你 只管把数学思路告诉他，那些复杂的遗传算法，神经网络代码，他秒生成， 直接就能够跑通，不像别的 ai 很 容易就出 bug 了，跑通之后再不断迭代记录就 ok 了。更好用的呀，是它的画图功能，论文里最费时间的模型，流程图、思维导图，用它就能够一键生成，配色专业，逻辑清晰，直接复制到论文里面。评委看到这么好看的图，第一眼印象就直接拉满了呀，想体验的评论区扣一，我给你发邀请码。 那第二个就是 dippo， 搞定美赛的全英文论文的翻译官，大家要知道，评委基本是母语，英语，母语人士就不要用普通语法去送人头了呀，把写好的中文部分扔给 dippo， 它的学术翻译地道的就像母语者写的一样，专业术语一个不错，很多科研人士都在用，用它润色一下，那个高级感就直接上来了，论文档次 直接起飞，读起来非常顺滑。第三个就是 overleaf， 你 直接把数码的 text 文件上传上去，就直接是一个稳定的模板了， 不用再慢慢排版了，像什么公式啊，表格参考文献什么的，一键搞定。更重要的是数目的比赛，作为一个三人比赛，就很需要这种 overleaf， 可以 多人实时同步写作的写作工具，你用 excel 把内容和图生产出来，再用 overleaf 慢慢排版，省心到离谱。好了，在这里祝各位比赛顺利，都能拿到好结果！

二零二五梅赛 b t o。 奖论文思路拆解帕雷托优化完美解决理由，超载危机这篇编号为 team， 仅二五零二六幺七的论文，题目是 overload alarm parallel optimization of the economic gang social gang environmental triangle。 看完这篇论文，我真的想说，思路清晰，逻辑闭环，简直是多目标规划的教科书。 b t 的 背景设在阿拉斯加的首府，啧啧啧呢，这里风景绝美，但游客太多了。现状， 二零二三年邮轮游客达一百六十万，带来三点七五亿美元收入，但也导致了交通拥堵。冰川消融，居民生活成本上升。核心问题，既要赚钱发展经济，又要居民开心保障社会福利，还得保护冰川环境， 这个不可能。三角怎么平衡？核心建模思路，分而治之，统求全集这篇论文最精彩的地方在于它的模块化思维。团队将复杂的宏观问题拆解为三个子模型， 最后又一个总模型修述一，子模型二，经济效益最大化 economic benefit 很多同学建模只看利润，等于收入，减去成本。但这篇论文引入了经济学中的边际效应，收入端，游客越多，收入越高， 但边际效益递减却非常符合经济学规律。成本端，基础设施维护管理成本。 注意，随着人流增加，破坏是加速的，所以是边际成本递增。创新点，通过 cba 成本效益分析，找到了一个盈亏平衡点， 划定了游客数量的经济可乘裕。 i 子模型 i i 社会福利优化 social welfare 社会满意度怎么量化？这是必提的难点。团队用了货币化转换的思路， 负面指标包括物价向降带来的生活压力以及城市拥堵感。量化逻辑，将满意度转化为虚拟经济价值，如果游客太多，居民不想，这就相当于一种隐性的社会成本。立即设定参考二零二三年数据， 设定百分之六十以上的居民满意才算合格。三子模型 i i 环境承载力模型 environmental benefit 环境问题主要聚焦在朱诺最著名的门登霍尔滨 trammel hall glacier 指标选举汉族记 carbon footprint。 冰川融化与气温有关， 气温与碳排放有关。计算细节，不同景点，例如冰川区与市区的碳排放系数不同，建立了非限性的碳排放方程。货币化同样将环境破坏转化为治理成本核潜在生态损失统一了量缸， 然后使用全集帕累托优化 global parallax optimization 三个子模型建立后如何决策。这篇论文没有简单的加权求和，而是构建了一个多目标规划模型，并引入了帕累托优化 parallax optimization 的 概念。 算法使用 ncsqb 系列最小二乘规划算法求解目标，在不降低任何一方利益的前提下，寻找总体效益的最优解。 权重确定非常有意思，他们参考了美国各州的 g d p 排名、生活强本排名和环境绩效指数 d p i， 利用排名倒数来客观确定权重，主打一个缺侠补侠 逻辑满分。最终结果，经过计算，模型建议朱诺希的最佳年度游客接待量为一百三十二万人次。 此时市政加权总效益达到一千万美元，近经济收入为五点七六亿美元，这是一个在赚钱、民意和环保之间最完美的平衡点。 模型推广中国九寨沟团队将模型应用到了中国的九寨沟。对比分析，朱诺是极地冰川生态，九寨沟是温带山水生态，三处调整，调整了效率、游客消费习惯和环境权重，因为九寨沟更看重经济，但环境极度脆弱。结论， 九寨沟的最优游客量近一位，三百三十二万人。这种跨地理位迹的对比分析，直接把论文格局打开了。量化隐形指标把居民不开心、冰川融化这些定性问题全部转化成了美元 e、 o c 进行统一计算，解决了多目标量纲不统一的痛点。 经济学原理应用没有无脑堆功性，而是用来编辑修义递减和编辑成本递增，就让模型非常接地气，符合现系逻辑。图表精美。 文中的热力图 heatmap 展示约束条件，帕累拖欠沿途展示权衡关系，视觉效果极佳，因为美赛极其看重排版和可化。梅某写得好， 给朱诺旅游局的备忘录仪器专业建议具体例如，提高效率来筛选高质量游客，分散景点人流，不仅有速写结果，更有政策落地性。这篇论文告诉我们，做塑模这类管理类或运筹类题目 不要急，做一个算数集，要做一个决策者，你需要考虑各方利益的博弈，用嗅写语言去描述这种复杂的权衡。

今年我看了一下去年美塞欧奖论文，我真的很怀疑他们去年都看了我的帖子，为什么呢？因为去年我发了一个 模仿美塞欧奖论文的一个帖子，这个里面呢就写到了，我发现他们的题目呢都比较一致，就是他们的格式是一样的。然后我刚好今天看了四十九篇去年的欧奖论文， 在这个 a t 里面，他们几乎所有人都用的是我说的那个格式，就每个人都是一样的。然后包括其他的题目呢，里面也基本都是这样的，所以这个其实也能看出来，模仿一个欧奖的论文，其实你真的很有可能就可以拿到一个欧奖。 那上一期视频的话我也说了，就是我们除了用人工去看美赛欧讲论文，他们之间的共同点也可以用 ai 来帮助我们去做这件事情。那为了去做这件事情的话，我做了一个软件，这个软件的话可以帮助我们去看一下每一篇欧讲论文他有什么 特点。然后呢我们再把这些特点可以让 ai 帮我们总结起来，然后最终就可以用这些特点来帮助我们完成一篇欧讲论文。那首先给大家看一下这份提示词，那这个提示词是用来最终生成论文的，但是它也可以生成某一部分，你可以用它来改进一下。 那这个东西你需要输入三个东西，你就说一个是美赛论文的题目，一个是这个 realbook， 这个东西它是用来 告诉 ai 欧讲论文他们的一些偏好，他们的一些特点是什么。那第三个是一个可选的团队约束， 也就是说你想告诉他，比如你们团队有一些特点，比如说你们基础不是很好，或者你们只想拿某一个奖项，或者不要拿某个奖项之类，那他的话就可以帮助你来完成这个东西，但这个东西他缺少一个 real book， 那 这个东西是需要自己来做，那这个东西就是你要去读欧讲论文，读完欧讲论文之后，你去把这个东西做出来，但是你也可以让 ai 来帮你来做， 那这个地方也是我用可以用 ai 来做，这个地方呢，这是我的旗帜，然后 ai 它就做了这样一个软件， 那这个地方这是我上传了一篇欧讲论文，那它可以自动生成这个分析，然后因为我说了这个视频它主要是为这个零基础的人准备的，所以说这里的分析是更偏向，就是你要怎么拿，怎么拿讲。那比如这个里面 他说这个标题是怎么写，那你一开始你需要你的结构应该是怎么样的？排版应该是怎么样的？你要有哪些图片？比如这里面他就提到这里有这个什么网络图和分叉图， 然后后面还有些他用了哪些模型，还有他有哪些他的模型链是什么？他的创新点是什么？然后他是怎么写的？要他的风格，风格。 然后你看到它这里面灵敏度分析，它说它不仅是一个误差点，它还去找了一些这些临界点之类，这个都是和普通的不一样。 ok， 那 这个是我们人来看，那我们还需要让机器来看，所以说这个还要提供一个机器可以看懂，但它其实和前面东西是一样的，只不过一个是我们我们看的，一个是让机器来看， 那这个是分析一篇论文来用，那你可以分析很多很多论文，比如说你把二五年所某一类题，所有的我讲论文你都让分析一遍，然后你就可以提取出来 很多这个文件，那这些文件可以让 ai 帮你总结成一个 rowbook 这样一个规则库。那你有了这个规则库之后，就可以直接用这个提示词来生成一个论文。那这，那这个提示词的话，大家可以关注我之后进去， 然后我会在群里面把这个提示词发出来。那如果说你想要我自己生成的这个规则库的话，那你可以直接进我们的答疑群，我后面做完之后会发在答疑群里面。

哈喽，大家好啊，十几万人看过的用这么大写序论的一个完整版指令来了，就是前两天发了那个视频之后，很多人问我要指令，所以我今天特意跟大家讲一下我这个指令我的中心思想的话，就是告诉他你是一个 叉叉领域的专家，那我现在要写一篇硕士生毕业论文，那我主要是基于我的两篇小论文去完成的，我就发送它我的论文补充材料。第二个的话就是你的行为风格要参考，就是我领域内的一篇博士毕业论文，去 参考它的行为风格。那第二个就是这个指令怎么样去完整的写呢？我就先把我理解的一个指令发送给他，让他去帮助我润色我的这个初始的这个 prompt， 哎，我告诉他我这个要怎么样怎么样写， 哎，第二个它润色完了的指令给大家看一下，真的是非常的清晰明朗。所以大家在做一些事情的时候，有可能我们初步的指令不是不那么完善的，就可以让 ai 先帮我们润色一下。 那他最终的话，我把我的这个小论文和我的参考文献，还有就是我的就是行文风格的这个博士论文发给他以后，他就给我形成了一个非常完美的一个引言，那这个的话肯定 要根据你自己的理解再去修改一下。还有就是他这个参考文献我去查了，就是所有的都是能在 google scholar 上搜索到的，所以就是我觉得 jimmy 在 写虚论这一方面还是很厉害的。

大家好，我是数学建模老哥团队的老师，接下来呢，给大家带来二零二六年啊，美赛 c t 的 呃，整体的一个成品论文的一个解析。 好了，在开始我们的论文讲解之前呢，我们先对整体的问题进行一个回顾。那么本题呢，是以美国电视节目与星共舞为背景，要求我们分析三十四个赛季的一个比赛数据， 核心矛盾呢，是在于评委的技术评分与观众的人气投票之间的张力。那么题目呢，设置了四个递进式的研究任务啊，从数据反推方法，对比因素分析，到最后的一个系统设计， 构成了一个完整的建模链条啊。其中呢，核心挑战在于观众投票数据完全是未知的，而且节目而且是这个节目的机密信息。那么因此，我们必须从已知的淘汰结果到推出合理的观众投票数， 这是一个典型的逆问题。与正向的问题不同的是，逆问题往往存在多解性，因此呢，不确定性量化成为建模的一个关键难点 啊。我们这个问题的价值体现在平衡性研究，同一个优秀的评分系统，既要保证技术水平的重要性， 避免纯粹的人气竞赛，同时呢，又要体现出观众参与的意义，避免成为这个评委的独角戏，还要兼顾节目的娱乐性和收视率，这是多目标优化的思想，贯穿整个的建模过程。好的，接下来呢，我们对我们的成品论文进行一个解析。 好的，大家可以看到以下呢，就是我们这个成品论文的那个内容啊。首先呢，我们来看一下呃，这个 introduction 的 部分，那么 introduction 的 部分呢，是对整个问题的研究，一个背景的解析。 首先呢，在这里，我们对问题的个背景进行了一个回顾，那么这里的内容呢，就是说啊，与星共舞呢，是一档极具影响力的电视节目，就是在这里对一整个原始的问题背景进行一个解析。那么同时呢，在这里呢，我们也对整个问题的机制也进行了一个分析。 在这里，我们可以看到有两种评分方法，第一种呢是专家评分，第二种呢是这个观众评分，是有两种方法。 那么接下来呢，在这个部分呢，我们对历史的评分进行了一个分析。那么以以上是第一种方法是排名法 啊，使用的是第一到第二和第二十八到第三十四赛季啊，这种方法呢，分别是对评委评分和对观众投票进行一个排名，然后将两个排名相家用数学公式进行表示。好的，大家可以看到，这是我们的公式一的内容。 那么第二种呢，是百分比法，使用的是第三到第二十七季。这种方法呢，是将评分转化为百分比的形式，也就是说，选手的评委百分比加上投票的百分比，那么得分最低者被淘汰。 值得注意的是，第二季之后发生呃，转变的原因是我们的这个 jerry rice 在 评委评分持续惦记的情况下，依旧进入了决赛。然后呢，在后续赛季中，我们的第十一季和第二十七季也出现了争议案例， 这两个争议案例表示，即使百分比法也无法阻止技术较弱，但是粉丝量较大的选手晋级决赛，那么这促使呢，第二十八届加入了评委拯救的一个机制。 好的，以下呢是我们的研究目标的一个概括。我们的论文呢，主要是针对四个互相关联的问题展开研究。 第一种呢是观众投票的一个估计，我们需要开发出一种数学模型，估算与淘汰结果一致的投票分布。第二种呢是评分方法的一个分析，我们需要使用第一问中啊估算的投票数据对比百分比法和排名法。 第三种呢是量化专业舞者和选手特征对于比赛结果的一个影响。第四种呢是评分系统，一个设计需要设计一个平衡技术实力与大众吸引力的改进评分系统。 好的，我们再来看一下我们的这个数据集。我们这个数据集呢是总共包含三十四 g， 共计四百二十一名选手的一个记录， 包含了选手的姓名、专业舞伴、职业类别、人口统计信息以及每周评委的评分。好，我们数据预处理的过程呢，主要包括，第一个汇总每周的评委评分，第二个从结果自断解析淘汰时间， 第三个跟踪每周在场的选手。第四个为各赛季分配适用的评分方法。 最终呢，我们的数据集呃，记录了包含二百六十四次有效淘汰事件和两千七百七十七条 呃，选手的周观测记录。呃，从选手的职业分布来看呢，演员，女演员这一项占比呢，达到了最高，是百分之二十六点六 啊，其中呢，剑圣名人也占比达到了二十一点一啊，运动员呢是占比百分之十八点五，歌手和说唱选手呢是十二点八，这种多样化的职业为我们后续分析不同职业对投票的影响提供了一个良好的基础。 好的，以上呢是我们的问题假设，大家可以看一下 问题假设内容呢，要根据提供背景来进行合理的假设，在这里大家可以根据自己的解析步骤进行啊，一个不同的假设。以上呢，这个三点二呢是我们的这个符号标记 rotation 部分。 好的，我们接下来再看。呃，这个第四节是这个观众投票模型估计。 首先呢，我们需要对这个逆优化问题进行一个建模，我们在这里呢，给定观测到的评委评分数据是 j w i 和淘汰结果 k w 啊，我们需要寻找满足淘汰的一个约束 v w i， 这是一个典型的一个逆问题，那么因此呢，我们要从间接观测中恢复我们的隐藏数据，那么该问题的核心挑战是在于它，这个问题通常是限定的， 也就是说，呃，很多投票分布可以产生相同的一个投票结果。那么所以呢，在这里呢，我们是定义了一个可行投票区域 啊，对于给定的周次假设有 n 名选手呃且选手 k 被淘汰，可行投票区域 v k 是 使选手 k 具有呃最低组合得分的所所有非付投票项链的一个集合 啊，在当前百分比法下呢，约束淘汰呢，就要求淘汰选手的组合得分低于所有其他选手。经过我们的数学推导，我们将这一约束转化为一个限性不等式，大家可以看到这一块， 其中呢， s 为总投票数。那么因此呢，我们证明了一个重要的定律，也就是对于固定的总投票数 s 在 百分比法下约束的可行区域构成的 r n 中的凸多面体 啊。这一性质呢，来源于每个约束都是关于投票向量的一个限行约束，而有限的半个空间之内的交集加上单纯约束和非约负约束，天然形成一个凸动面体。然而，对于我们的这个投票法 和排名法，其中呢，特别是这个排名法，它的情况是更加复杂的。排名函数是投票向量的一个分段函数和这个非凸函数可行区域可以变化成 n 的 阶乘个凸分量的一个并级，这使得我们的优化问题具有组合的一个复杂性。 然后呢，接下来，为了从无穷多个可行解中选择一个合理的解，我们基于可观测的选手特征呢，构建了一个鲜艳分布。那么鲜艳呢，作为这个正字化器，将求解偏向反映经验规律的合理投票进行分布 啊。我们的鲜艳模型由三个组成，第一个组建呢，是评委评分鲜艳啊，归一化评委评分啊，这呢反映了粉丝通常为表演出色的选手投票这一个直觉。 第二个组建呢，是行业人气鲜艳啊，历史分析了不同职业类别在粉丝支持方面的系统性差异，也为我们的各职业设定了一个调整技术。 那么第三个组建呢，是人口统计回归，那么包含年龄，是否在美国本土比赛周次和一些这个选手数量等特征的一个现象模型，大家可以看到。 同时呢，呃，通过我们的五折交叉验证，确定其中的最优权重参数， alpha 等于零点八五， beta 等于零点一，伽玛等于零点零五。这表明技术表现与粉丝投票之间存在一个强烈的敬业相关性。 粉丝呢，通常认为他们呃为为他们舞跳得好的选手来进行一个投票。 好的，下一个呢是约束的一个二次规划。我们将估算问题表现为在满足约束淘汰情况下的一个最小化的呃与先前的一个平方偏差啊，大家可以看一下这部分的内容。 最后呢，我们使用了一个集成模型来进行呃结果的得出。 好的以以上呢就是我们这个问题的一个结果， 同时呢，我们还要通过这个优化可行区域的边界计算每个选手的一个投票区间啊，归一化呢，我们这个呃不确定性，这里呢就是我们这个公式。那么平均值呢，是零点二三 啊，其中呢，在这个决赛周不确定性是较低的，早期的周次呢，不确定是较高的，大家可以看到这两个数值。 接下来呢是这个评分方法的一个比较分析。然后在这里呢，我们使用呃根据估算的粉丝投票，我们将百分比法和排名法呢应用于呃所有的有效的二百六十四个淘汰周次。那么两种方法呢，在九十个周次会产生不同的淘汰预测 啊，这一分析呢，显著说明我们的分分歧是有效的。也就是说啊，投票法和投票的这个排名法和百分比法啊，是对我们的结果有实质性影响的。 那么接下来呢，我们还要对这个粉丝影响进行一个量化，需要进以粉丝影响力为组合得分放沙中，可归因于粉丝成分的一个比例。 那么最后的结果分析啊，这个排名法下粉丝的影响度是百分之三十七点五，然后呢百分比法下呢，是百分之三十点九，然后这个是高了啊，这些个呃，百分点是百分六点六，平均呢是高了百分之七点四。 那么这一排名呢，是因为这个排名变换会压缩评委评分的一个分布，当选手 a 是 二十八或者三十分，然后选手 b 是 二十四分的时候，他们可能排名是第一和第三。 那么四分的这个差距信息啊，在排名法下是丢失的，但是在百分比法下呢，是得到了一个保留。 然后呢我们再对争议案例进行一个分析，然后这个是 jerry rice 的 一个，这个呢是在第八周的比赛中，有五周评委的评分是一个垫底，但是呢最后得进入了决赛，得到了一个亚军 啊，在排名法下，它的平均组合为四点二，但是在百分比法下呢，它是这个呃，第五周的话就会被淘汰。 还有以下的这个 case 二和 case 三啊，大家可以针对我们的成品论文进行一个详细的查看。 那么最后呢，我们进行了一个啊方法的一个推荐。然后优先呢是考虑百分比法啊，是因为这个百分比法优先考虑的是一个技术实力，并且在二十八计中引入这个评委拯救机制，可以作为极端情况的一个最低的保底保障。 接下来呢，我们对舞者进行一个分析，在这个六十位不同的舞者里面呢，我们发现这个顶尖舞者的这个显著超越期望基准啊，比如说这个 这名舞者，他的胜率呢，高达百分之三十五点四，是基准的百分之六点一的五点七倍， 并且呢是具有一个显著的啊统计显著性。然后呢，我们使用 a n o v a 来进行一个分析，结果可以看到，在这里呢，专业舞者的分配呢，解释了评委方方差的百分之十四点八， 那么这说明舞伴的选择呢，比选手自身特征啊，对比赛结果影响更大。然后呢，在接下来我们还分析了这个年龄与职业的一个效应。在这里我们可以看到啊，年龄 呃，与评委评分是显著互相关的啊，大约是每减每增加十岁减少约三点一分。但是年龄与粉丝投票几乎无关啊，这表示评委奖励随年龄下降的一个身体表现能力，但是呢，粉丝没有系统性的一个年龄偏好。 然后呢，这一块是职业效应的一个分歧啊，显示 大家可以看到，在这里呢，运动员是正向的评委效应，但是是副向的一个粉丝效应啊，电视名人和这个政治人物呢，反而是相反的。好的，接下来我们到了最后一个，是这个新评分系统的一个设置， 那么新评分系统呢，我们需要衡量三个潜在的冲突目标，第一个呢是公平性，第二个呢是娱乐性，第三个是简洁性，这些准则存在部分冲突，第一个是最大化公平性，会消除一个粉丝的参与。 第二个呢是这个最大化娱乐性呢，会降低技术的可信度。第三个呢是最大化简洁性呢，会牺牲优化不同权呃阶段权衡的一个灵活性， 那么最终呢？经过多方多个这个方案的评估呢？我们使用的是啊混合，混合阶段的一个系统，也就是说在最开始的我们使用权重方法在这。