2022年美赛数学建模论文：优化自行车比赛策略

"2022年美国数学竞赛（MCM/ICM）获奖论文：'How to Ridea Cycling Time Trial'" 在这篇A类获奖论文中，作者探讨了数学在自行车运动中的实际应用，特别是如何通过建立精确的模型来优化运动员的比赛策略。论文的核心围绕着2022年的美国数学竞赛，关注点落在了如何利用数学方法分析和模拟自行车运动员的能量供应系统。 首先，作者基于生物学原理，将人体在骑行过程中的能量消耗分为三个主要系统：即ATP-CP（磷酸原）系统、糖酵解系统和有氧系统。他们使用偏微分方程（ODEs）来描述这些过程中关键物质如肌肉糖原、乳酸等的含量变化，以此构建了一个动态的生物力学模型。 论文的重点部分是设计和分析了专业时间和计时赛选手（如女子公路赛冠军Anna Kiesenhofer，2020年东京奥运会获胜者）的理想功率曲线。由于性别差异对体能的影响，模型考虑了男女运动员的不同特点。通过理论上的功率曲线与实际比赛数据的对比，验证了所开发能量模型的可靠性。 值得注意的是，这项工作不仅限于理论层面，它还强调了数学模型在实际运动策略制定中的实用性。例如，它可以帮助运动员更精准地规划比赛节奏，控制能量分配，从而提高比赛效率。因此，这篇论文不仅展示了数学在体育科学中的交叉应用，也展示了如何通过科学方法提升竞技水平。 'How to Ridea Cycling Time Trial'这篇论文通过结合生物学和数学建模技术，深入探讨了如何运用数学工具解决实际问题，为自行车运动员的训练和比赛策略提供了有力的科学依据，提升了运动成绩，并展示了数学在体育科学中的创新作用。