从官网上下载的MCM源代码，一直打不开，下好了Fortran编译器MINGW Installation Manger，然后安装了gfortran的包，利用cmd调用就是报错 错误代码： c:\MCM-source code>gfortran mcm_3-2_fortran_complete.txt -o output.exe c:/mingw/bin/../lib/gcc/mingw32/6.3.0/../../../../mingw32/bin/ld.exe:mcm_3-2_fortran_complete.txt: file format not recognized; treating as linker script c:/mingw/bin/../lib/gcc/mingw32/6.3.0/../../../../mingw32/bin/ld.exe:mcm_3-2_fortran_complete.txt:1: syntax error collect2.exe: error: ld returned 1 exit status 救救孩子，什么链接啊，看不懂啊，

我可以回答这个问题。这个错误可能是由于文件格式不正确导致的。你可以尝试重新下载源代码并确保下载的文件格式正确。另外，你也可以尝试使用其他编译器来编译代码，例如Intel Fortran Compiler或者GNU Fortran Compiler的其他版本。如果问题仍然存在，你可以在相关的编程论坛或社区中寻求帮助。

相关问题

2013美赛mcm 巧克力烤盘 源代码

### 回答1：
根据我所了解的信息，2013美赛MCM的巧克力烤盘问题是一个关于在烤盘上排列巧克力以最大化生产效率的优化问题。在这个问题中，需要考虑巧克力的形状、大小、数量和烤盘的大小等因素。

源代码是一个重要的部分，它涉及到了实现算法和获取结果的过程。根据我的了解，源代码包括了几个模块：表示巧克力和烤盘的数据结构、算法实现和最优解的输出。

在巧克力和烤盘的数据结构模块中，需要定义巧克力和烤盘的形状、大小等属性，以便在后续的算法实现中使用。同时，也需要实现将这些数据读入程序的功能。

在算法实现模块中，需要实现算法来优化巧克力在烤盘上的排列。这个算法可能涉及到排序、选择、遍历、分割等，要通过合理的方法将巧克力排列到烤盘上，在满足烤盘尺寸和巧克力形状要求的情况下，最大化产量。

最后输出结果，需要将得到的最优解输出并保存到文件中，以便进一步的分析和研究。

总之，源代码是此类问题解决的关键，因为通过它实现了算法和结果的获取。

### 回答2：
这道题目是2013年美国大学生数学建模竞赛（MCM）的一道题目，题目要求参赛者设计并实现巧克力烤盘的排列策略，目的是让巧克力融化的速度尽可能快地达到最大面积，同时还需要考虑巧克力融化的均匀性和易于清洁。

具体的实现方式可以参照该题目的源代码，通过使用MATLAB等数学工具对巧克力盘的温度分布进行模拟，并结合巧克力的熔点和导热性等因素，找到最优的烤盘排列策略。具体而言，可以将烤盘按照一定的规律排列，如课件式、阶梯形式或者随机排列等方式，并计算每种排列方式下巧克力融化的速度和均匀性，从而找到最优解。

此外，该题目还需要考虑清洁的问题，即需要找到一种易于清洁的烤盘排列方式。这里可以通过研究不同排列方式下巧克力残留情况以及清洁难度等因素，找到一种同时具有高效融化和易于清洁的烤盘排列策略。

综上所述，2013年美国大学生数学建模竞赛巧克力烤盘题目需要通过数学模型和计算机模拟等方法，寻求最优的烤盘排列策略，以达到高效融化和易于清洁的目的。

mcm评定不确定度python代码

针对评定不确定度的问题，我们可以使用Python编写代码来计算MCM（Monte Carlo Method，蒙特卡洛方法）评定的不确定度。

蒙特卡洛方法是通过随机抽样和统计模拟的方法来估计不确定度的一种数值计算方法。以下是一个简单的Python代码示例：

import random

def estimate_uncertainty(func, n=1000):
    """
    使用蒙特卡洛方法估计函数不确定度
    :param func: 要评定不确定度的函数
    :param n: 抽样次数，默认值为1000
    :return: 不确定度的估计值
    """
    samples = [func() for _ in range(n)]
    mean = sum(samples) / n
    sq_diff_sum = sum((sample - mean) ** 2 for sample in samples)
    uncertainty = (sq_diff_sum / n) ** 0.5
    return uncertainty

def example_func():
    """
    示例函数，用于评定不确定度
    这里使用的是一个简单的随机数生成函数作为示例
    """
    return random.uniform(0, 1)

uncertainty = estimate_uncertainty(example_func)
print("不确定度的估计值为：", uncertainty)

这个示例代码中，我们首先定义了一个`estimate_uncertainty`函数，其中包含两个参数：`func`表示要评定不确定度的函数，`n`表示进行抽样的次数，默认值为1000。在函数中，我们通过多次调用`func`函数并将结果保存在`samples`数组中来进行抽样，然后计算抽样数据的均值和方差从而得到不确定度的估计值。

同时，我们还定义了一个名为`example_func`的示例函数，该函数使用`random.uniform`函数生成一个在0和1之间的随机数作为示例。

最后，在主程序中我们调用`estimate_uncertainty`函数，并通过传入`example_func`作为要评定不确定度的函数，得到不确定度的估计值并输出。

当然，这只是一个简单的示例代码，实际上我们可以根据具体的评定问题和要评定的函数进行不同的改进和调整。