数学建模论文基本格式Word文档下载推荐.docx
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要有自己的特色，闪光点。
●科组参赛队从A、B题中任选一题，专科组参赛队从C、D题中任选一题。
●论文用白色A4纸单面打印；
上下左右各留出至少2.5厘米的页边距；
从左侧装订。
●论文第一页为承诺书，具体内容和格式见本规范第二页。
●论文第二页为编号专用页，用于赛区和全国评阅前后对论文进行编号，具体内容和格式见本规范第三页。
●论文题目和摘要写在论文第三页上，从第四页开始是论文正文。
●论文从第三页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字从“1”开始连续编号。
●论文不能有页眉，论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。
●论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字，并居中；
二级、三级标题用小四号黑体字，左端对齐（不居中）。
论文中其他汉字一律采用小四号宋体字，行距用单倍行距，打印时应尽量避免彩色打印。
●提请大家注意：
摘要应该是一份简明扼要的详细摘要（包括关键词），在整篇论文评阅中占有重要权重，请认真书写（注意篇幅不能超过一页，且无需译成英文）。
全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。
●引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料）必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。
正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等；
引用书籍还必须指出页码。
参考文献按正文中的引用次序列出，其中书籍的表述方式为：
[编号]作者，书名，出版地：
出版社，出版年。
参考文献中期刊杂志论文的表述方式为：
[编号]作者，论文名，杂志名，卷期号：
起止页码，出版年。
参考文献中网上资源的表述方式为：
[编号]作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。
●在不违反本规范的前提下，各赛区可以对论文增加其他要求（如在本规范要求的第一页前增加其他页和其他信息，或在论文的最后增加空白页等）；
从承诺书开始到论文正文结束前，各赛区不得有本规范外的其他要求（否则一律无效）。
●本规范的解释权属于全国大学生数学建模竞赛组委会。
[注]
赛区评阅前将论文第一页取下保存，同时在第一页和第二页建立“赛区评阅编号”（由各赛区规定编号方式），“赛区评阅纪录”表格可供赛区评阅时使用（各赛区自行决定是否在评阅时使用该表格）。
评阅后，赛区对送全国评阅的论文在第二页建立“全国统一编号”（编号方式由全国组委会规定，与去年格式相同），然后送全国评阅。
论文第二页（编号页）由全国组委会评阅前取下保存，同时在第二页建立“全国评阅编号”。
当我们完成一个数学建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。
撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷，在许多方面是类似的。
事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。
首先要明确撰写论文的目的。
数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员（竞赛时的阅卷人员）读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。
当然，一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的。
其次，要注意论文的条理性。
下面就论文的各部分应当注意的地方具体地来做一些分析。
（一）
问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。
列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。
历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。
对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。
由此而来建立数学模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。
所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。
这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。
由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
（1）论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
（2）所提出的假设确实是建立数学模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
（3）假设应验证其合理性。
假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；
或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；
也可以参考其他资料由类推得到。
对于后者应指出参考文献的相关内容。
（二）
模型的建立
在做出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的数学方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨；
引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。
论文中用到的各种数学符号，必须在第一次出现时加以说明。
总之，要把得到数学模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。
（三）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的数学问题后，就要求解或进行分析。
在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序（通常以附录形式给出）。
还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。
基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。
有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。
这时应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。
结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。
定理和命题必须写清结论成立的条件。
（四）
模型的讨论
对所作的数学模型，可以作多方面的讨论。
例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。
或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此数学模型的变化。
还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。
有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。
除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。
我们不要忽视摘要的写作。
因为它会给读者和评卷人第一印象。
摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。
语言是构成论文的基本元素。
数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。
不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。
语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。
在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。
最后，论文的书写和附图也都很重要。
附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。
参加数学建模竞赛的十大秘诀
1诚信是最重要的
数学建模竞赛是考查学生研究能力和实践能力的一场综合性比赛，有很多方面的知识和能力可以考查，但其中我觉得最重要的是诚信。
我感到中国在这方面的教育还远远不够，我知道有很多同学写论文并不是实事求是地去做，而是编造数据、修改结论，明明自己没法编程实现却硬说自己做出来了，还编了一些数据。
这些行为也许能够骗过评委，也许可以因“此”而获奖，但是这对他们将来是很不利的,希望能够引起足够的注意。
2团队合作是能否获奖的关键
在三天的比赛中，团队交流所占用的时间可能会超过一半。
在一个小组中，出现意见不一是非常正常的，如果一个队意见完全一致，我想他们肯定不会拿奖。
出现分歧的时候应当如何解决是很关键的，甚至直接决定你是否可以获奖，我的建议是“妥协”，这似乎是个贬义词，但我的意思是说不要总认为自己的观点是正确的，多听听别人的观点，在两者之间谋求共同点。
如果三个人都是自傲类型的人，也许每个人都非常强，但一旦合作，分歧就无法解决，做出来的就是一团糟，也就是说“三个诸葛亮顶不上一个臭皮匠”。
我奉劝这样的话最好别组成一队了。
合作在竞赛前就应当培养，比如一块儿做模拟题什么的，充分利用每个人的优点，也可以张三准备图论，李四准备最优化方法，然后几天后大家一块交流，这些都是可以磨合团队之间的关系的。
通常在比赛时，三个人的分工是明确的，一个是领军人物，主要是构建整个问题的框架并提出有创意的idea，自然其他部分比如论文写比如程序设计比如计算他也能参加，应该算是一名全能型的人物；
第二个是算手，顾名思义，主司计算方面的问题，比如编程计算一个微积分或者手工计算一条最优路径等。
优秀的团队算手一般会精通（是精通不是入门）一个软件的应用，比如C比如MATLAB比如LINGO；
最后一个是写手，主要工作在于论文的写作和润色上。
好的论文要让人一眼就明了其中的意思，所以写手的工作还是需要一定的技巧的。
当然，最重要的还是三个队员之间的讨论和交流，同心协力，在整个比赛过程中形成一种良好的交流氛围。
3时间和体力的问题
竞赛中时间分配也很重要，分配不好可能完不成论文，所以开始时要大致做一下安排。
不必分的太细，比如第一天做第一小题，第二天做第二小题，这样反而会有压力，一切顺其自然。
开始阶段不忙写作，可以将一些小组讨论的要点记录下来，不要太工整，随便写一下，到第三天再开始写论文也不迟的。
也不要到第三天晚上才开始。
另外要说的就是体力要跟上，三天一般睡眠只有不到10个小时，所以没有体力是不行的，建议是赛前熬夜编程几次，既训练了自己的建模能力，也达到了训练体力的目的，赛前锻炼身体我觉得没什么用处，多熬夜就行了，但比赛前一天可不许熬。
4重视摘要
摘要是论文的门面，摘要写的不好评委后面就不会去看了，自然只能给个成功参赛奖。
摘要首先不要写废话，也不要照抄题目的一些话，直奔主题，要写明自己怎样分析问题，用什么方法解决问题，最重要的是结论是什么要说清楚，在中国的竞赛中结论如果正确一般得奖是必然的，如果不正确的话评委可能会继续往下看，也可能会扔在一边，但不写结论的话就一定不会得奖了，这一点不比美国竞赛，所以要认真写。
摘要至少需要琢磨两个小时，不要轻视了它的重要性。
很有必要多看看优秀论文的摘要是如何写的，并要作为赛前准备的内容之一。
5论文写作要正规
论文一定要大致按照摘要、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、（建立、分析、求解模型）、模型检验、参考文献、附录等等的方式来写。
一篇论文结构上如果失败的话，比赛也一定不会成功，一般初评会先淘汰一些结构失败的文章，如果论文没有好的结构，内容再好也没有用。
论文前面的结构一般都不会变，后面可以按照实际情况来安排，省略的部分可以有结果说明、灵敏度分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等，多看些优秀论文就知道还有哪些形式了。
附录可以贴一些算法流程图或比较大的结果或图表等等。
6分析问题要认真
一般竞赛题目自己肯定没有见过，而且我发现近些年来的赛题都不是书上哪个模型可以直接套成功的，很多根本就没有固定的模型可以参考，所以分析问题不是一个去找书本的过程，依赖书本就意味着自己的思想被束缚起来。
可以完全按照自己的分析去完成，平时练习的时候学习的是一种方法，通过以前学到的方法来解决，不是套用书本来解决，没有模型套怎么办，只有靠自己去实际分析。
我估计在前面说的五点也许会有三分之一的队可以做到，而且可以做的很好，但是这一点上就需要真本事了，平时多努力，比赛发挥正常，这一点做好是没有问题的。
7编程求解是重要手段
美国竞赛时，美国学生中的论文很多是编程数据的说明，比如99年A题行星撞地球那题，他们也能够模拟出撞击后果，这对我们来说简直是不可思议的。
美国学生实践能力较强，而中国学生擅长理论分析，所以我把编程放在了分析的后面是有中国特色的。
数学建模竞赛特别强调计算机编程解决实际问题的能力，最近几年尤其强调，编程方面的能力不是一朝一夕可以练成的，需要长期刻苦的训练，常用的工具有MATLAB、Mathematica、C/C++等等，一个人只需要会一门语言就行了，但需要精通它。
比如要画柱状图该怎么做，要用Floyd算法怎么办，赛前不准备是没有办法在比赛中很好运用的，因此每个常用的算法都自己去编程实现一下。
8模型的假设与模型的建立
评委看完摘要后紧接着就是看模型假设了，有一个万能的方法就是可以抄题目中可以作为假设的几句话，这样会给人留下好的印象，毕竟说明你审题了。
但不能全抄，要加上自己的一些假设。
一般假设用文字描述就行了，最好不要太具体了，一些重要参数不要被定死只能取某些值，否则会让人感觉论文的局限性较强。
模型的建立是根据你对问题分析而来的，提出的数学符号和建立模型最好要比较接近，在同一页最好，以便评委可以对照符号来看，数学公式要严谨，推导要严密，这些都反映了参赛者的数学素质和能力，即使你推导不对，别人看到你的阵势也首先会误以为你是对的。
那么多的试卷，评委不可能顺着你的公式一直推下去，但你要写得显得有数学修养才行。
9图文表并貌可以增色
我听说一个不确切的信息是评委老师喜欢用MATLAB编程的论文，不知道有没有这回事，但这说明了老师需要看一个具有图或表在其中的论文，一篇如果像政治书那样写的论文估计没有人会对它感兴趣的，尤其是科技论文。
MATLAB编程之所以受到青睐是因为MATLAB提供的图形处理能力很强大。
图表的说明性特别强，如果结论有很多数据的话，最好做成图表的形式加以说明，会令你的论文更有说服力，也更容易受到评委的好评。
10其他
其他内容还是有很多的，说也说不完，挑几个重要的讲。
比如不要上网讨论，网上的人水平参差不齐，你不知道谁是对的，而且很多人想得奖，不会告诉你正确的，反而骗你说相反的，有时真理往往掌握在少数人手里。
还有就是论文写作中灵敏度分析不要写太多，大致说明一下就可以了，不要喧宾夺主。
最后想到的就是要使用数学公式编辑器来写论文，不要用什么上下标来表示，论文字体用小四，分标题用四号黑体等等。
另附：
建模论文写作
第一章：
论文结构
摘要、关键词（第一页）
正文部分包括：
（1）问题重述
（2）问题背景与问题分析
（3）模型假设与符号约定
（4）模型建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等）与求解（包括设计或选择合适的计算方法和算法，设计算法的实现步骤和计算框图；
所采用的软件名称；
引用或建立必要的数学命题和定理；
求解方案及流程）
（5）进一步讨论
（6）模型检验
（7）模型优缺点
（8）附录
第二章：
各部分要注意的细节
摘要部分：
应当包括下面几个部分的内容
a.模型的数学归类（在数学上属于什么类型）
b.建模的思想
c.算法思想（模型求解思路）
d.建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验…….）
e.主要结果（数值结果，结论）（回答题目所问的全部“问题”）
模型假设部分：
模型的假设主要有两个方面
（1）根据题目中条件做出假设；
（2）根据题目要求做出假设。
注意点：
关键性假设不能缺；
假设要切合题意。
模型建立部分：
（1）基本模型首先要有数学模型（数学公式、方案等），基本模型要求完整，正确，简明；
（2）简化模型要明确说明（简化思想，依据），简化后模型，尽可能完整给出；
（3）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上：
高（级）、深（刻）、难（度大）。
能用初等方法解决的、就不用高级方法；
能用简单方法解决的，就不用复杂方法；
能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。
（4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。
数模创新可出现在
1）建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等；
2）模型求解中；
3）结果表示、分析、检验，模型检验；
4）推广部分
（5）在问题分析推导过程中，需要注意的问题：
分析要中肯、确切；
术语要专业、内行；
原理、依据要求正确、明确；
表述要求简明，关键步骤要列出。
忌外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。
模型求解部分：
（1）需要建立数学命题时：
命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。
（2）需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称。
（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。
（4）设法算出合理的数值结果。
结果分析、检验部分：
（模型检验及模型修正；
结果表示）
（1）最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；
（2）对数值结果或模拟结果进行必要的检验。
结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；
（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；
（4）列数据问题：
考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；
（5）结果表示要集中，一目了然，直观，便于比较分析；
数值结果表示要精心设计表格；
可能的话，用图形图表形式；
求解方案用图示更好。
（6）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。
最后结论要明确。
模型评价部分：
优点突出，缺点不回避。
改变原题要求，重新建模可在此做。
进行推广或模型改进时，尽量使用已经用过的术语。
附录部分
列出详细的结果，详细的数据表格（错的宁可不列）。
主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。
第三章：
必须要做的事情
首先，拿到赛题后大家需要思考以下内容：
题目属于那种类型：
连续的、离散的？
需要解决什么问题；
最优化方案、预测模型、最短路径等等；
可以用哪些相关模型、算法求解、需要什么数学工具；
一般说来，数学模型主要有下列几种类型：
优化模型————根据已知信息，对某个目标进行优化（可以是一般函数的优化问题和规划问题），建立优化模型要解决下面几个问题：
（1）优化目标（费用最小、时间最短、效益最大等）
（2）约束条件（这是最关键的部分，一定要按照实际背景分析）（3）模型的求解（按照优化的类型进行分析，使用软件进行求解）
微分方程模型—————所研究对象与已知因素之间可以用微分方程的形式表示（常微分方程（组）、偏微分方程），这些模型一般是由一个内在的规律所控制，所以要首先分析出其中的规律建立模型，微分方程模型的求解包括两个部分：
预测和现象说明。
这些主要包括稳定性分析、数据拟合进行现象预测等。
微分方程模型如果能够求出一个显式解，利用显式解说明问题固然好，但是现实的很多微分方程模型无法求出显式解，不要忘了可以通过求解数值解分析变化规律。
统计分析模型—————使用统计分析工具，如回归分析、相关分析和判别分析解决问题。
这类模型最主要的是对所给出的数据进行合理的处理。
不要忘了要对结果的可靠性和实际意义进行分析。
插值拟合模型—————对已有的数据进行拟合以获得对某个事物的一般描述，主要工具包括曲线拟合、回归分析和样条插值等。
计算机模拟和神经网络方法。
其次，写答卷前的思考和工作规划：
答卷需要回答哪几个问题———建模需要解决哪几个问题
问题以怎样的方式回答————结果以怎样的形式表示
每个问题要列出哪些关键数据———建模要计算哪些关键数据
每个量列出一组还是多组数————要计算一组还是多组数
答卷要求：
准确―——科学性
条理―——逻辑性
简洁―——数学美
创新―——研究、应用目标之一，人才培养需要
实用―——建模，实际问题要求
建模理念：
应用意识———要解决实际问题，结果、结论要符合实际；
模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；
站在应用者的立场上想问题，处理问题。
数学建模———用数学方法解决问题，要有数学模型；
问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。
创新意识———建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；
更有普遍应用意义；
不单纯为创新而创新。
注意数学模型、数学语言与实际问题及其背景的结合
数学模型的建立是用来解决或者说明实际问题，因此特别要注意数学建模竞赛并非要你解决一个数学问题，而是一个实际问题，所以必须要记住最终要将数学的语言或者结论转换为实际问题中的语言。
建立模型过程中一定要讲清楚实际问题是怎么变成数学问题的，数学结论也应当放到实际背景问题中检验、说明。
整个数学建模过程应当由三个阶段组成：
建立模型————实际问题→数学问题；
数学解答————数学问题→数学解；
模型检验————数学解→实际问题的解决。
（注意这三个部分同等重要，不要仅着重于第二阶段）
最后，检查答卷时主要把三关：
（1）模型的正确性、合理性、创新性；
（2）结果的正确性、合理性；
（3）文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩。
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