《美賽論文寫作》課件

美賽論文寫作美國大學生數學建模競賽(MCM/ICM)是一項國際性的數學建模競賽。參賽者需要在四天時間內，利用數學建模方法解決一個現實世界中的問題。課程目標11.論文寫作基礎了解美賽論文的寫作規(guī)范和要求。22.論文寫作技巧掌握美賽論文寫作的技巧，提升寫作質量。33.論文格式規(guī)范熟悉美賽論文的格式要求，確保論文符合標準。44.論文寫作實踐通過實際案例練習，提升論文寫作能力。美賽背景介紹美國大學生數學建模競賽（MCM/ICM）是世界上最具影響力的數學建模競賽之一，由美國數學及其應用聯(lián)合會（COMAP）主辦，每年舉辦一次。競賽內容涵蓋數學建模、算法設計、數據分析、計算模擬等方面，鼓勵學生運用數學工具解決現實世界中的問題。美賽不僅是一個展現數學建模能力的平臺，也是鍛煉團隊合作、溝通表達、邏輯思維等綜合能力的鍛煉機會。論文撰寫的意義提升學術能力通過論文寫作，可以鍛煉學生的科研能力，提升分析問題和解決問題的能力，培養(yǎng)嚴謹的學術態(tài)度。展現研究成果論文是學生科研成果的集中體現，可以展示學生的學術水平和創(chuàng)新能力，為未來的發(fā)展奠定基礎。提升溝通能力論文寫作需要學生清晰、準確地表達自己的觀點，提升語言表達能力，提高溝通技巧。選題和研究問題的確定選擇合適的參賽題目是取得成功的關鍵。首先，要充分了解美賽的賽題類型，并結合自身興趣和專業(yè)背景進行篩選。其次，要深入研究選定題目，明確研究目標和研究問題，并將其分解成若干個可操作的子問題。1確定研究目標明確解決什么問題2分解研究問題細化可操作問題3文獻調研了解研究現狀4問題分析提出假設和理論框架文獻綜述了解研究領域全面掌握研究領域的相關文獻，分析研究現狀、研究方法和主要成果，找到研究的切入點和研究方向。確定研究問題通過文獻綜述，發(fā)現研究領域存在的不足和問題，并將其轉化為具體的、可操作的研究問題。理論基礎文獻綜述為研究工作提供理論基礎，為建立數學模型、分析研究結果提供理論支撐。避免重復研究通過文獻綜述，了解相關研究成果，避免重復研究，提高研究的創(chuàng)新性。數據收集和預處理1數據來源確定數據來源，例如公開數據集、文獻數據、自行收集數據。2數據清洗處理缺失值、異常值、重復數據、數據格式錯誤等問題。3數據轉換將數據轉換為適合建模的格式，例如數值型、類別型。4數據降維減少數據特征數量，提高模型效率，避免過度擬合。數據收集和預處理是美賽論文中重要的一環(huán)。數據質量直接影響模型的準確性和可靠性。數學模型的建立問題分析首先，需要深入理解所選問題，并確定模型目標和變量。要進行深入的分析，以確定影響問題的關鍵因素。模型選擇根據問題類型選擇合適的數學模型。例如，線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、統(tǒng)計模型、機器學習等。模型構建根據問題特征和數據特點，用數學公式和符號將模型轉化為具體的數學表達式。模型驗證使用已知數據對模型進行驗證，確保模型的準確性和合理性。模型求解和結果分析1模型求解根據建立的數學模型，選擇合適的算法和工具進行求解。常見方法包括數值計算、模擬仿真、優(yōu)化算法等。2結果可視化將模型求解結果以圖表、圖形等形式進行展示，直觀地呈現模型的預測、分析結果。3結果解讀對結果進行深入分析，解釋其含義，并與研究問題進行關聯(lián)，闡明模型預測或分析的意義。模型評估和優(yōu)化評估指標評估指標用于衡量模型的準確性，例如誤差率、R平方等。根據具體問題選擇合適的指標。根據評估結果，分析模型的優(yōu)缺點，找到需要改進的地方。優(yōu)化策略調整模型參數，例如學習率、正則化參數等，提升模型性能。使用更復雜、更有效的模型，例如深度學習模型。收集更多數據，提高模型泛化能力。寫作技巧清晰簡潔語言表達要簡潔明了，避免使用過于復雜的句式和生僻詞匯，邏輯清晰，易于理解。準確規(guī)范注意語法、標點符號的正確使用，確保論文格式規(guī)范，符合美賽要求。數據可視化通過圖表、圖形等方式展示數據分析結果，使論文更具說服力。參考文獻規(guī)范參考文獻的格式要規(guī)范，并確保所有引用來源都準確無誤。摘要的寫法簡潔明了摘要應簡潔扼要地概括論文的主要內容，包括研究目的、方法、結果和結論。突出重點重點介紹論文的核心內容和主要發(fā)現，避免過于詳細的描述和冗余的信息。準確規(guī)范使用準確的語言和專業(yè)術語，避免使用模糊或含糊的表達方式。獨立完整摘要應能獨立表達論文的核心內容，讀者無需閱讀全文就能了解論文的主要內容。引言部分引言的作用引出主題，激發(fā)興趣。簡要介紹研究背景，突出研究目的和意義。寫作思路先簡述問題背景，點明研究目的，闡述研究意義。然后，概述研究內容和方法，并介紹研究結果和結論。方法與數據模型建立詳細描述模型的建立過程，包括模型的假設、公式推導、參數解釋等。數據描述介紹所用數據的來源、類型、范圍、時間跨度等，并進行必要的可視化展示。數據處理說明對數據的預處理方法，例如數據清洗、特征工程、數據轉換等。結果與討論11.展示模型結果展示模型的輸出結果，并使用圖表、表格等方式呈現結果。22.分析結果意義解釋結果的含義，分析模型預測的準確性、可靠性，以及對研究問題的解釋能力。33.比較與討論將模型結果與已有研究結果進行比較，分析模型的優(yōu)勢和不足，并提出改進建議。44.結論與展望總結研究成果，并展望未來研究方向，為后續(xù)研究提供指導。結論與展望總結研究成果基于研究結果，闡述模型的有效性，并指出其局限性。展望未來研究方向提出進一步研究的建議，例如模型改進，數據擴展或應用場景拓展。論文寫作的建議強調論文寫作的重要性，鼓勵參賽者不斷學習和提升寫作能力。參考文獻參考文獻格式參考文獻應按照美賽論文格式要求排版，包括、發(fā)表時間、文章標題、期刊名稱、卷期、頁碼等信息。參考文獻來源參考文獻應來自可靠的學術期刊、書籍、報告等，避免使用非正式網站或博客作為來源。論文格式要求官網要求詳細閱讀美賽官網的論文格式要求，確保遵守官方規(guī)范。模板參考使用官方提供的論文模板或參考往屆優(yōu)秀論文的格式。排版規(guī)范注意論文的排版格式，包括字體、字號、行間距、頁邊距等。引用格式使用規(guī)范的引用格式，如APA標準或IEEE標準。論文寫作常見問題美賽論文寫作過程中，同學們經常會遇到一些問題。常見問題包括：1.選題方面：如何選擇合適的比賽題目？如何確定研究問題？2.文獻綜述方面：如何進行文獻檢索？如何撰寫高質量的文獻綜述？3.數據收集和預處理方面：如何獲取數據？如何對數據進行預處理？4.數學模型方面：如何建立合適的數學模型？如何對模型進行求解？5.結果分析方面：如何對模型結果進行分析？如何解釋模型結果？6.寫作技巧方面：如何提高論文寫作水平？如何撰寫高質量的論文？論文修改與潤色1整體結構邏輯清晰，論點明確2語言表達簡潔流暢，專業(yè)準確3格式規(guī)范排版整齊，符合要求美賽論文修改潤色需關注整體結構、語言表達和格式規(guī)范等方面。結構清晰的論文能有效地傳達研究思路，語言準確流暢的論文能提升論文可讀性，格式規(guī)范的論文則更具專業(yè)性。論文提交流程1登錄系統(tǒng)訪問美賽官方網站，使用個人賬號登錄系統(tǒng)。2選擇類別選擇對應的賽項類別并確認參賽隊伍信息。3上傳文件將完成的論文文件和相關附件上傳到系統(tǒng)平臺。4確認提交仔細檢查上傳信息，確認無誤后提交論文。5成功提示系統(tǒng)會顯示論文提交成功的提示信息，并記錄提交時間。論文評審標準原創(chuàng)性論文內容是否具有創(chuàng)新性，是否有新的理論和方法的提出，以及研究結果是否具有重要的學術價值?？茖W性論文的研究方法是否科學嚴謹，數據分析是否可靠，結論是否合乎邏輯，以及研究結果是否與現有的學術理論相符。邏輯性論文的結構是否清晰，邏輯是否嚴密，語言是否準確，以及論文整體是否通順易懂。寫作規(guī)范論文格式是否符合美賽的要求，包括參考文獻的引用方式、圖表和表格的制作標準，以及論文整體的排版格式。優(yōu)秀論文分享通過展示歷屆美賽優(yōu)秀論文，分析其成功經驗和特色，讓同學們了解優(yōu)秀論文的寫作標準和評審標準，并從中學習寫作技巧和研究方法。分享優(yōu)秀的論文案例，可以幫助同學們開拓思路，激發(fā)靈感，找到研究方向。優(yōu)秀論文的分享可以為同學們提供可參考的模型和方法，幫助他們改進自己的論文寫作。答疑環(huán)節(jié)問題是學習的開始，也是進步的關鍵。請積極提問，將您的困惑和疑問提出來，讓我們一起探討學習，共同進步。課程總結學習成果回顧課程內容，鞏固知識點，掌握論文寫作技巧。團隊合作團隊合作完成美賽論文，培養(yǎng)協(xié)作能力，提升溝通技巧。問題解答及時解決學習中遇到的問題，提升學習效率。持續(xù)學習不斷學習新知識，提高論文寫作水平，迎接新的挑戰(zhàn)。課程反饋11.課程內容課