本文摘要：2023美赛A题题目解析及论文分享 在2023年的美赛A题中，参赛者被挑战设计*U型场地，目标是*化垂直空气生产效率，同时考虑动态平衡、...
在2023年的美赛A题中，参赛者被挑战设计*U型场地，目标是*化垂直空气生产效率，同时考虑动态平衡、安全性和运动连贯性。场地由半径R和深度h共同定义，挑战在于最小化能量损失，其中空气阻力被视为恒定，而摩擦和出槽能量损耗则需与深度和半径巧妙协调。
美赛C题，我与队友们共同参与。初时选择A题，后调整至C题。C题虽基于大数据，却在数据筛选上易于处理。算法层面并不复杂，因此被指导老师誉为当年最简单的题目。然而，9号晚的补充中，section 7被命名为“total”，暗示我们应遵循其分类。分类细分为五类，我与队友将其中两类剔除。
然而，U奖则属于负面评价，会颁发给抄袭、违规或未按时提交论文的团队，具体数据并未详述。F奖的获得者是特等奖的有力竞争者，但晋级O奖的竞争极为艰难，数据显示，能进入F奖行列的队伍已是凤毛麟角。值得注意的是，美国本土队伍在美赛中的获奖率相对较高。
相较于本土队伍，美国参赛队伍的获奖率相对较高，例如在2018年的C题中，16支美国队伍中有14个获奖，D题的获奖率更是超过70%，AB题的获奖率也远超平均值。这主要是因为国内名校如清北浙大等倾向于参与国赛而非美赛，但美赛的竞争仍异常激烈，名校队伍的参与度高且获奖率极高。
美赛论文题目有如下：A题是指连续型（continuous），具体可以理解为是连续函数建立一类模型。常用方法是微分方程，并多为“数值分析”领域的内容，需要熟练掌握偏微分方程以及精通将连续性方程离散化求解的编程能力。B题是离散型（discrete）具体需要在编程上比较熟悉计算机的 “算法与数据结构”。
年一篇找*击球点的论文里面有一篇叫做“Science in Sweet Spot”的论文，标题犯了三大错误：关于特定的研究Science前不加冠词，介词使用错误，单数可数名词前不加冠词。这个标题的正确写法应该是“The science of the Sweet Spot”。
登录美赛官网，使用注册邮箱和密码。序号1是小组的控制号，文件命名时有用。序号3是要选择的题目，比赛开始后可选。每个注册团队可以选择六个问题选项中的任何一个，并且应该只提交一个问题的解决方案。序号4是小组是否提交最终的论文。选好题目，完成论文作答后即可进行论文的提交。
阅读题目：比赛开始后，你需要仔细阅读比赛题目，理解题目中的实际问题和要求。美赛题目通常分为A、B、C三个部分，分别针对不同的难度和领域。你需要根据自己的兴趣和能力选择一个题目进行研究。建立模型：在选定题目后，你需要与队友一起讨论并建立一个合适的数学模型。
阶段二：代码学习。掌握Python、Matlab等编程语言，重点学习pandas、Numpy、matplotlib、seaborn、Scipy、Sklearn等库，同时学会数据预处理、可视化、模型建立与求解、敏感性分析等。阶段三：写作讲解。深入学习美赛每个部分的写作技巧，确保论文逻辑清晰、表述准确。
美赛先把题型选出来只需要看题目的关键词包含那种类型的就可以很快选出来。拓展：美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）由美国数学及其应用联合会主办，是*的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内*影响力的数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。
〖One〗美赛H奖在国内相当于数学建模竞赛的二等奖。具体来说：奖项对应：在美国大学生数学建模竞赛中，H奖即Honorable Mentions，属于二等奖级别。在国内，这一奖项通常被视作数学建模竞赛中的二等奖，反映了参赛团队在竞赛中的良好表现和一定水平。
〖Two〗美赛H奖大概相当于国赛省省二水平。美国大学生数学建模竞赛（美赛）共设置五个奖项，二等奖（Honourable Metion，H奖）要求团队的解决方案报告表明在解决所有问题要求方面付出了高于平均水平的努力，并且包含的元素被认为在建模和问题解决、分析、结论和结果交流方面表现良好。
〖Three〗美赛H奖的地位相当于国内比赛的二等奖。美国大学生数学建模竞赛共设有六种奖项，分别是特等奖、特等奖候选奖、一等奖、二等奖、成功参与奖和不成功参赛奖，简称O奖、F奖、M奖、H奖、S奖和U奖。其中，O奖占比0.5%，F奖占比1%，M奖占比13%，H奖占比30%，S奖占比55%。
年美赛数学建模A题的中心问题是资源可用性和性别比例对海洋七鳃鳗种群的影响，特别是其性别比例如何随环境变化以及这对生态系统稳定性的影响。任务要求团队构建模型来分析这种动态，并探讨性别比例变化对其他物种如寄生虫的影响，以及潜在的优点和缺点。
美赛数学建模A题B题C题D题E题F题选题建议思路讲解：A题选题建议：深入理解题目背景：首先，要仔细研读A题的题目描述，理解其背后的实际问题和应用场景。分析题目要求：明确题目中的关键要求，如需要解决的核心问题、限制条件等。
性别比与资源依赖模型：基于Lotka-Volterra方程，考虑性别比例R与资源可用性A的相互作用，构建公式，通过数据拟合参数。 综合模型：利用种群遗传算法和系统动态模型，模拟性别比率遗传变异和自然选择对生态影响，分析性别比例变化对海灯笼鱼种群和生态系统稳定性。
〖One〗面对2023年的美赛A题，我们聚焦于Lotka-Volterra模型，通过探索植物群落对干旱适应性的关系，旨在理解物种数量如何影响植物群落的长期生存性。本文将详细阐述问题分解、开发数学模型、分析模型结果以及提出保护措施，以确保植物群落的长期生存力。
〖Two〗性别比与资源依赖模型：基于Lotka-Volterra方程，考虑性别比例R与资源可用性A的相互作用，构建公式，通过数据拟合参数。 综合模型：利用种群遗传算法和系统动态模型，模拟性别比率遗传变异和自然选择对生态影响，分析性别比例变化对海灯笼鱼种群和生态系统稳定性。
