2021年美赛C题训练
"2021年美赛C题训练"指的是美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）中的C类问题的训练过程。该竞赛每年举行一次，旨在挑战学生的创新思维、团队协作和实际问题解决能力。2021年的C题可能涉及了数学、计算机科学、统计学等多个领域的交叉应用。
"美赛"即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是一项国际性的数学竞赛，参赛者需在限定时间内对给出的实际问题进行建模、求解并撰写报告。
【压缩包子文件的文件名称列表】21C-meisai可能包含以下内容：
1. 题目文档：通常为PDF格式，详细阐述了C题的具体内容、要求和背景信息。学生需要从中理解题目所涉及的现实问题，以及需要解决的关键点。
2. 数据集：可能包括Excel表格或CSV文件，提供用于建模的真实数据。这些数据可能是历史记录、实验结果或其他相关数据，用于支持模型的构建和验证。
3. 参考资料：可能包含相关的研究报告、学术文章、网站链接等，帮助学生深入理解问题背景，找到合适的建模方法。
4. 解答模板：可能有示例解答或报告结构指南，指导学生如何组织和呈现他们的解决方案。
5. 编程代码：例如Python、R或MATLAB文件，展示如何使用编程语言处理数据、实现模型或进行模拟。
6. 工具和软件：可能包括使用到的特定软件的安装包或使用指南，如MATLAB、SPSS、GIS软件等。
在2021年的C题训练中，学生们可能需要掌握以下关键知识点：
1. 数学建模：包括线性规划、非线性优化、微积分、概率统计、图论、动态系统等多个数学分支的应用。
2. 数据分析：涉及数据清洗、数据可视化、统计推断、假设检验等，使用如Python的Pandas和Matplotlib库，或R语言的相关工具。
3. 编程技能：如Python的NumPy、SciPy和Scikit-learn库，用于数值计算和机器学习；或者R语言的ggplot2和tidyverse包，用于数据操作和可视化。
4. 计算机模拟：使用仿真技术来预测系统行为，如MATLAB的Simulink或NetLogo等。
5. 统计学方法：包括回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计、聚类分析等，用于发现数据间的关联和模式。
6. 论文写作技巧：如何清晰、有条理地呈现模型、方法、结果和讨论，遵循科学论文的格式规范。
7. 团队协作：良好的沟通、分工与协调能力，以高效完成任务。
通过这个训练，学生们不仅提升了解决实际问题的能力，还锻炼了团队合作、项目管理、时间规划和创新能力。同时，他们将学会如何在有限的时间内，从海量信息中筛选出有价值的数据，运用数学工具解决复杂问题，并以专业的方式表达自己的研究成果。
2025-11-21 21:04:53
7.47MB
1
本内容是2024年美国大学生数学建模竞赛B题M奖资料，我们使用卡尔曼滤波，哈密顿路径，模拟退火算法等内容完成了题目的要求。这个压缩包包含我全部的代码，绘图等附件，分享给大家做一个M奖水平的参考。
2025-05-05 11:06:23
51.6MB
1
2021美赛A题M奖论文+代码（可一键运行）+手稿。原文可见这里
https://blog.csdn.net/qq_44782352/article/details/122809167
2024-01-29 16:17:05
10.68MB
本项目是2023美赛A题的一个解题过程，建模的那几天确实有点累。但是，最终论文也还不错。现在把比赛中的大致过程上传到Gitee上
本项目不是全部由我们队友设计的，在模型建立过程中。参考了我校2021mcmA题的一篇F奖论文。主要参考他们对于环境温度的影响参数。
本项目的代码是基于matlab的代码。然而实际应用软件远不止于matlab（matlab最主要），还包括spss，python，excel等。
本项目的代码以及思想全部开源，任何人都可以随意使用。
2023-06-28 10:57:55
3.89MB
1
2.3.2 A Discriminate Line Separating Conspirators From Non-conspirators .... 8
1
2023-02-17 09:27:10
658KB
1
软件介绍:
2018美赛C题数据查看器集成原数据，双击WindowsFormsApplication1.exe，选择一个文件查看即可，方便查看各项指标走势。
2023-02-01 12:44:32
589KB
1
主要用到的模型有小波降噪模型，GRU神经网络为基础的预测模型。然后利用动态规划的思想写了一个买卖比特币的策略。
后续建模学习者看到这个建议主看论文，附带着可以跑一下代码和数据。
2023-01-24 12:46:41
6.81MB
1