美赛历年题目与资源汇总:论文、书籍与编程指南
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更新于2024-08-04
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本文档提供了丰富的学习资源,主要针对的是美国数学建模竞赛(美赛,Mathematical Contest in Modeling, MCM)。这份资料集涵盖了多个关键方面,旨在帮助参赛者和学习者准备和提升在美赛中的表现。
1. 历年美赛题目及论文:文档列出了从2021年到2018年的美赛题目,以及获得O奖的优秀论文,这对于熟悉比赛主题和历年变化趋势非常重要。这些题目反映了竞赛的实际问题范围,研究者可以借此了解比赛的难度和挑战。
2. 数学建模教材与辅导书:推荐了多本经典的数学建模教材,如司守奎的《数学建模算法与应用》,该书不仅包含理论讲解,还有配套的程序和数据;许建强和姜启源的教材则着重于建模方法和实践应用;另外,还有一本专门针对美赛论文写作的辅导书,帮助参赛者掌握论文写作技巧。
3. 数学、经济学与机器学习参考书籍:对于跨学科参赛者,提供了涵盖工程数学、线性代数、运筹学、网络科学和经济学的基础知识,以及机器学习相关的教材,确保参赛者具备解决实际问题所需的知识体系。
4. 编程书籍:针对编程技能的需求,推荐了使用Python进行统计学、机器学习和数据分析的学习资源,如《用python动手学统计学》等,强调了实际操作能力的培养。
5. 参考代码:收集了美赛常用算法的代码示例,有助于参赛者快速理解和实现算法,节省竞赛中的开发时间。
6. 数学基础知识:推荐了B站上的线性代数教学视频,由秦静主讲,包括笔记和例题,便于观众系统学习和巩固数学基础。
7. 编程基础:同样在B站,提供了seaborn入门和Python数据分析教程,通过numpy、pandas和matplotlib的学习,帮助参赛者提升数据处理和可视化能力。
8. 写作模板:分享了《美赛写作模板》,这是一份宝贵的资源,能指导参赛者组织论文结构,确保论文符合竞赛的要求。
总结来说,这份资料集合为参加美赛的学生和教师提供了全面的支持,包括理论学习、实战练习、编程技巧和论文撰写规范。通过充分利用这些资源,参赛者可以更好地准备比赛,提升解决问题的能力和竞争力。同时,也提醒读者在引用时注意版权信息,遵守CC4.0BY-SA版权协议。
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ybb_ymm
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