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喜讯 | 我校学生团队在2018年美国大学生数学建模大赛中获得佳绩

  • 2018.04.25
  • 新闻
我校11个学生团队在2018年美国大学生数学建模大赛中获得奖项

走进美赛

  1.  

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,是唯一的国际性数学建模竞赛,也是世界范围内最具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、未来科技等众多领域。

 

获奖情况

此次比赛,我校共有11支队伍获得奖项。一支队伍获得M (Meritorious Winner)奖,一般译为一等奖。十支队伍获得H (Honorable Mention)奖,一般译为二等奖。

 

获奖名单:

M奖:

魏少魁  刘佳音   江文婧  

H奖:

张晓文  许心仪   孙茂桐

王   捷   蒋书楠   陶岳瞻

戴晨曦   陈柳沁   柳   河

胡    尹   陈   睿   饶   舜

洪一舸   宋怡凡   郝森跃

林昊翔    罗文博     杜敬信   指导老师:黄锐

朱宇泽    姜子越    李旻澄    指导老师:尹峰

谢佳铭    俞佳含    卢紫敏    指导老师:尹峰

王舒媛    王奕琛    高嘉晨    指导老师:潘文安

林恺忻    王利戎    秦瑜泽    指导老师:贺冬冬

 

M奖特约采访

江文婧  理工学院 大三 

电子信息工程 (EIE)  湖北宜昌一中

 

Q1:电子信息工程(EIE) 的专业知识,对于学姐这次参加美赛的帮助有多大,这些帮助又是哪些?除此之外,还运用到了哪些知识?

A1:其实EIE的专业知识帮助是挺大的,这次也有一定的运气成分,有一道与电磁波通信相关的可选题,所以在此十分感谢教我们电磁学、通信系统原理等其它课程的老师们。这些EIE基础专业知识虽然不足以直接帮我们解决美赛的难题,但能让我们对整个通信过程和原理形成一些构想与假设,也是帮助我们阅读更深奥的专业文献的基础。比如说,电磁学的基础理论能为我们考虑计算电磁波在不同介质中传播的路径和能量损耗提供思路,通信原理的专业知识也为我们考虑噪声问题,计算信噪比等提供思路。此外,还用到一些现学的模拟海面环境的方式等等。所以整个比赛也是一个特别高强度的学习过程。

 

Q2:数学建模比赛时长是96个小时。在这段时间内,团队是如何分配时间的?个人又是如何分配时间的?拿到题目之后,你们的解题策略又是什么?

A2:在开始的一天半里,我们在选题和做文献调查,然后画出我们构想的结构图。接着花了大约两天的时间继续看文献,推导公式,写程序和做结果图。真正开始写论文的时候还剩半天的时间,所以最后写论文、排版的过程还是十分紧张,现在看能多腾一点时间会好很多。

 

一开始的工作基本是大家一起做的,之后佳音和我把已经讨论出结果的内容写成matlab的文件,少魁同学做文献调查,确定下一步的方向。后来少魁同学主要在进行编程与整合,我研究文献进行模型构建并和他们讨论,佳音会开始写一些介绍和背景,并且辅助她男票debug。其实个人的时间分配还是取决于整个项目的进程,我们没有一直固定分工。我们的解题策略是先根据我们画出的结构图去调查每部分是否已经有比较成熟的研究成果,然后猜测题目想要我们去发挥的地方,基于已有成果进行应用和合适的改进。

 

魏少魁   理工学院  大三  

电子信息工程 (EIE) 河南林州一中

 

Q1:魏学长、江学姐来自EIE, 刘学姐来自金融统计专业。建模比赛要求团队点亮写代码技能,所以团队成员写代码之外,还拥有哪些跨专业知识吗?在团队合作中,你们的分工又是怎样的?

A1:针对不同专业的学生,建模比赛往往设计了不同类型的题目予以选择。像这次建模大赛,我们选择的A题是关于短波通信在海洋环境下的建模分析,虽然平时的学习中我们学到了一些相关的基础知识,但建模需要的往往超出了单个专业日常学习的范围:建模中应用到的诸如电离层中离子浓度差异导致的短波折射,海洋平面波浪引起的散射等建模问题往往需要对电磁学有比较深的理解,而海洋平面建模又需要熟练掌握波浪频谱,二维傅里叶变换,仿真等知识,最后模型的检验,误差分析更是需要科学的统计知识来实现。因此建模往往需要不同专业的人通力合作来完成。分工是一个灵活变化的过程,整体而言,我主要负责海洋平面建模和散射分析,而文婧负责短波传播过程的建模,而佳音和我共同负责对整个模型的整和和仿真实现,最后的论文则是以佳音为主,我们三个人分工完成的。

 

Q2:上一次学长(魏少魁)参加了全国建模大赛获得了全国二等奖,广东省一等奖,这次参加美国大学生数学建模比赛也荣获M奖,学长在这两次比赛中,感受到了哪些差异?美赛和中赛之间有哪些不同?这些差异对参加比赛又有什么影响?学长是怎么克服这些差异的呢?除此之外,对以后参加美赛的同学们有什么建议呢?

A2:相比于国赛,美赛的题目更具有创新性,相关的研究成果会少很多。拿这次我们选择的A题为例,国内外关于这部分的直接相关的论文几乎为零,仅有的少数几个文献也是针对大气中短波通信的研究,一些地表实测数据和一些经验性的结论,海面波动对短波的影响这个话题相当重要但确实尚未有突出的研究成果,这也就导致了我们能够直接参考的研究成果十分有限,必须要在现有的结论上发展出自己的模型。美赛的另一个挑战就在有限的时间内用英语写出关于自己模型的论文,而且一般都是二十页以上的。这个时候团队分工写作往往能更好的表述整个模型并减少单个人员的工作量。

 

建模对参赛人员没有固定的专业要求,但对于想要参加建模竞赛的同学来说,一些必要的技能是需要掌握的,如良好的编程能力(MATLAB 或者python),杰出的英语写作能力和排版功底(LATEX 或者 word)以及数学应用能力。建模过程中,遇到自己从未涉及的领域是很正常的事情,这个时候,搜集资料和学习新知识是必须的。除此之外,建模比赛时间短,工作量大,对团队合作和个人的耐力都是不小的考验。PS:陪女票参赛是拿奖最大的动力~

 

刘佳音   理工学院  大三 

金融统计 (FS)  广东广雅中学

 

Q1:学姐是金融统计专业,专业知识对于学姐有哪些帮助?之前数学、EIE、CSE的学长学姐为大一的我们带来了专业分享,学姐能给我们说说统计专业学子的一些日常学习和生活吗?

A1:学统计的日常生活就是在各种distribution里面徘徊。金融统计从整个专业的角度来讲,和其他两个stream相比,我们需要知道很多金融类的知识,但是在数据处理方面的能力要更弱一些。我们关注的更多的是金融市场里的data,平常用的是一些基础的数学运算,对于写代码的能力主要要求是在R数据分析方面,而对于写大型程序的能力并不怎么要求。感觉这些分享的话是不是应该由那些GPA4.0大佬讲更好点?

 

Q2:最后一个问题小小地皮一下,咳咳,学姐带着男票一起参赛并获奖是一种什么体验。

A2:我有参赛的想法是因为我觉得我整个大学的时间里一次比赛都没有参加过,感觉想要参加一些比赛,增加一点经历。所以我就跟他说了这想法,他听了以后表示支持并决定陪我一起参赛。组队了以后就要开始思考第三个伙伴是谁。我第一个想到的就是我们两个共同的超级好的小伙伴江文婧童鞋,我们一般就叫她“婧宝”啦,是EIE专业的一名超级大学霸。然后就组队啦~三个本身关系就很好的小伙伴一起组队肯定是默契十足,事半功倍的~ 在比赛的过程中三个人还能经常联机玩跳一跳和扫福。跟男票一起参赛,最好的就是如果其中一方开始烦躁想放弃的时候,另一方可以安抚一下然后听一下他具体的想法,一起讨论解决问题。

 

 

H奖队伍参赛感想

 

我们同时也很荣幸地采访到了10支H奖的队伍,让我们看看他们是如何说的吧。

 

01

林昊翔 理工学院 大三 新能源科学与工程

罗文博 理工学院 大三 计算机科学与工程

杜敬信 理工学院 大三 电子信息工程

隔着十四个小时时差打美赛也是一个神奇的体验,不过时差所带来的影响真是太难受了。看题的时候还是应该多仔细的研读研读,选题真的要慎重考虑。模拟电磁波在抖动海面上的传播也让我们意识到,课本上看似浅显的知识实际应用起来也是很复杂的。不过也算是用这个奖项给大学的数模生涯打上了一个句号了吧。

 

02

林恺忻 理工学院 大二 计算机科学与工程

秦瑜泽 理工学院 大二 数据科学

王利戎 理工学院 大二 数据科学

第一次参加建模比赛,主要还是抱着学习的心态,大概是因为我们都学过R的原因,敲定数据分析类C题的速度还是相当快的。总之选题要快、换题不乱吧。我们组的模型感觉还挺幼儿园的,大概比起精细但不太能反映实际问题的模型,评委会更倾向于粗糙但能一定程度反映出实际问题的模型吧。四天写完二十多页的论文还是很有成就感的,拿H奖也真的是意外的收获,很开心有这次体验。

 

03

胡尹 理工学院 大二 数据科学

饶舜 理工学院 大二 数据科学

陈睿 理工学院 大二 数据科学

建模比赛都涉及到一个长期作战的问题。很多时候,一般都是早上动力十足,中午睡个午觉后就懒洋洋的,晚上一过12点就特别困。所以合理安排时间很重要。建议大家每天还是要保持6小时的睡眠,然后晚上不要熬夜熬到太晚。另外可以自己备一些零食,选一个固定的教室。队友之间千万记得要相互鼓励,因为当建立的模型遇到问题的时候,大家内心都是很狂躁的。所以,请多多安慰身边的队友,并积极想办法去应对问题。少点抱怨,多点鼓励,这样成功的几率就会大些。

 

04

朱宇泽  理工学院 大二 应用数学

李旻澄  理工学院 大二 金融统计

姜子越  理工学院 大二 金融数学

感谢组织给我们这次发言的机会哈哈!经历过第一次国赛的磨合,这次我们三人小组配合更加默契,也在时间节奏的把握上更加成熟。这次我们选择的是关于隐私保护定价的F题。不同于以往建模,F题涉及语言表述量较大,同时涉及分类学、心理学等跨学科知识,充分体现了ICM的特质,为此我们阅读了大量参考文献,并在此基础上建立模型定量刻画这些跨学科的抽象特质。同时,指导老师在必要时给予了帮助,使我们更加深入地思考题目,揣摩命题者意图,最终以较高的完整性呈现作品。

 

05

戴晨曦 理工学院  大二  计算机科学与工程

柳   河  经管学院  大三  应用经济学

陈柳沁 理工学院  大二  应用数学

戴晨曦:虽然熬夜很崩溃,但得了奖还挺开心的。然后就是深入了解了特斯拉以及电动车行业,收获很大。

 

柳河:我觉得最大的收获就是从0开始学会用Latex写格式好看的paper,然后就是第一次通宵赶论文。

 

陈柳沁:第一次参加建模比赛,什么都不懂,从头开始找论文,看算法,通宵写论文。感觉最大的收获就是通过队员一起摸索,对建模有了一点点基础的了解吧。

 

06

蒋书楠 理工学院 大三 计算机科学与工程

陶岳瞻 理工学院 大三 计算机科学与工程

王    捷 理工学院 大二 理论数学

蒋书楠:没有拿到理想的成绩,我觉得还是有很多值得反思的地方。比如一开始的选题,我们选了物理背景比较强的 A 题,但其实我们没有人熟悉这个领域。以及我们在第三天进度都几乎为 0,论文几乎都是最后赶的,也没有仔细认真地修改。下次会更加注意吧。

 

陶岳瞻:时间安排上还是出现了一些问题;模型上想到了一些复杂的模型但没能用code 实现,背锅;两位大佬队友都很给力。

 

王捷:要是用美赛的态度来写实验报告肯定能拿 A。前三天愉快地每天睡了 6 小时,最后一天嗑能量饮料彻夜未眠。队友们都很给力!用从网上爬来的数据造出了一个个模型和程序,还造出了 20 页的论文!

 

07

谢佳铭 经管学院 大三  金融学

俞佳含 理工学院 大二  计算机科学与工程

卢紫敏 理工学院 大二  数理统计

数学建模的过程非常痛苦,尤其是在我们小组三个人都没有任何建模经验的情况下,需要快速学习、运用联想能力提取出之前学过的模型或者方法并比对这个模型在这个题目上的可运用性。反复的建模和重新推翻过程是很折磨人,不过也让我们的学习能力又上了一个台阶。美赛的赛题都非常实用,同时也意味着我们没法用现成的模型去套用,我们在hint的提示下才搭出了一个比较理想化的模型。这种建模能力并不是短期内就能学会的,也是我们要多加学习的方向。

 

美赛不仅是对团队智慧的考验,也是对人身体素质的考验。四天四夜的连轴转生活真的令人崩溃,头两天每天睡眠时间大概只有四五个小时,后两天索性就都没有睡,到最后的时候大家的意识都已经不太清醒了(笑)。我们觉得,能把四天四夜的比赛撑到最后不放弃,已经算是一种成功,相比起来比赛的结果已经不是那么重要了。

 

08

张晓文 理工学院 大三  统计科学

许心仪 理工学院 大三  金融统计

孙茂桐 理工学院 大三  数据科学

我们小组三人都是第一次参加类似比赛,整个比赛过程比我们预想的顺利一些。充分运用学过的编程语言和算法思想就能给出一个不错的数学模型。除了构建数学模型,语言的组织和论文的结构也十分重要,如果最后投入更多时间来完善这方面可能会取得更好的成绩。

 

09

王舒媛 理工学院 大三 数据科学

王奕琛 理工学院 大三 电子信息工程

高嘉晨 理工学院 大三 数据科学

此次美赛是我们三个第一次参加数学建模比赛。我们在赛前通过自学,掌握了一些基础的算法和美赛的技巧。在比赛开始后,我们按照之前制定的计划,每天都完成相应的内容。这次我们选的是B题,给我们留下最深刻印象的,除了疯狂找数据之外,就是订外卖(lol)。言归正传,其实这次美赛我们做的准备不算特别充分,但得到的这个小小的H奖却是激励我们更加努力向前一步的动力。

 

10

宋怡凡 理工学院 大二 应用数学

洪一舸 理工学院 大二 应用数学

郝森跃 理工学院 大二 计算机科学与工程

宋怡凡:我和组内另外一位大佬共同负责建模,因为我的物理基础还行,所以前期关于电磁波的传播,衰减等的资料由我负责收集,然后建立最基本的模型,经过一次次的推翻重建和改进,最终由大佬确定下来了模型,此时时间已经很紧张了,但是由于我们组编程的大佬特别强,所以后面的工作还算顺利。由于我建模结束第二天一早就要坐高铁,所以我只参加了一点论文的写作,最后的收尾工作全赖组内另外两位大佬。感谢和两位大佬的合作。

 

洪一舸:我负责一部分建模和写作。因为缺乏物理知识,我只能考虑模型中不需要物理知识的部分,剩下的交给了宋大佬。到了第二天下午我才有头绪,在第三天才开始拼命推导公式。因为计算错误太多,字太难看队友看不懂,不得不反复誊抄、推导了好几遍。提交前的凌晨居然发现模型有问题。好在郝君的程序靠谱,解决的问题后立即就跑出了结果。

 

郝森跃:我主要负责将两位大佬建出来的模型用代码实现,一开始编出来的代码运行速度极低,然而因为一场4级的地震,下楼避难的我突然获得了优化程序的灵感,返回家中,成功使得程序效率提升。因为我的数学和物理基础都没有两位大佬好,我就尽可能地提高我编码的质量,确保两位大佬能够及时得知模型的结果。