数学建模大赛0基础大约需要准备多久？

数学建模大赛？想参加是吧？零基础的话，这可不是件轻松的事儿，但也不是不可能。关键在于你的投入和学习方法。我给你掰扯掰扯，大概需要多久，以及怎么准备，争取让你有个清晰的认知。

首先，得看你对“零基础”的定义是什么。

“零基础”A： 连基础的数学符号、公式都不熟悉，大学数学（微积分、线性代数、概率论）听都没听过，更别说理解了。
“零基础”B： 大学数学课程大概听过，知道点皮毛，但很多概念模糊，解题技巧生疏，编程能力几乎为零。
“零基础”C： 大学数学基础还行，但完全没接触过建模思想，不知道如何把实际问题转化为数学模型，编程能力尚可，但缺乏实战经验。

我猜大多数情况下，你说的“零基础”可能是介于A和B之间，或者B和C之间。我主要以“大学数学基础不牢固，但愿意学”这个情况来展开。

那么，大概需要多久？

这绝对是一个“看你吃几碗饭”的问题，没有标准答案。但我可以给你一个大致的区间和影响因素：

理论准备（理解建模思想和基础数学）：
如果目标是“能参赛，不丢人”： 至少需要36个月的系统性学习。这包括学习建模相关的基础数学知识（比如，线性规划、常微分方程、概率统计基础），以及理解一些常用的建模方法（如回归分析、聚类分析、优化方法等）。
如果目标是“能拿个奖，有一定竞争力”： 612个月甚至更长时间的持续学习和实践是比较现实的。你需要更深入地理解各种模型，掌握多种算法，并能灵活运用。

实践（编程、论文写作、团队协作）：
编程语言： 大部分数学建模比赛会用到MATLAB、Python或R。如果之前完全没接触过，掌握一门编程语言的基本语法、常用库（如Python的NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib）并能用来解决数学问题，大概需要13个月的集中学习和练习。
论文写作： 如何清晰、有逻辑地阐述你的模型、算法、结果和结论，这是非常重要的。这需要练习，可能在几个月的学习过程中，你需要不断地写小报告、模型说明，并最终写出参赛论文。
团队协作： 数学建模比赛通常是团队作战。磨合团队、分配任务、互相支持，这在比赛前就得开始培养。

综合来看，从“零基础”到“具备一定的参赛能力”，一个比较稳妥的时间线是：

至少6个月的系统性学习和大量练习，才有可能在一年后的比赛中有一点点样子。
如果想在比赛中取得好成绩，一年甚至更长时间的投入是必要的。

详细的准备流程和内容：

既然是“零基础”，我们就得从头开始，一步一个脚印来。

第一阶段：打基础（大约12个月）

目标： 重新拾起或系统学习必要的大学数学知识，理解建模的“语言”。
核心内容：
高等数学（微积分）： 导数、积分、级数、多元函数等，理解变化率、累积量等概念。
线性代数： 向量、矩阵、线性方程组、特征值/特征向量等。这在很多优化和数据分析模型中至关重要。
概率论与数理统计： 概率分布、期望、方差、假设检验、回归分析基础等。这是处理不确定性和数据分析的核心。
学习方式：
找教材： 经典大学教材是最好的老师，比如同济大学的《高等数学》、同济大学的《线性代数》、浙江大学的《概率论与数理统计》。
看网课： 慕课（MOOC）上有大量优秀的大学数学课程，比如网易公开课、学堂在线、中国大学MOOC等，找一些讲得比较清楚、评价好的老师。
刷题： 光看不练是没用的，一定要跟着教材或网课的例题去做，特别是那些能体现数学思想的题目。

第二阶段：入门建模（大约23个月）

目标： 了解数学建模是什么，学习常见的建模方法和思路。
核心内容：
什么是数学建模： 理解“建模”这个过程，即如何将实际问题抽象成数学模型，然后用数学工具去解决，最后解释结果。
常用建模方法：
优化模型： 线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等（涉及目标函数、约束条件）。
预测模型： 时间序列分析（ARIMA, 指数平滑）、回归分析（线性回归、多元回归）。
仿真模型： 蒙特卡洛仿真、离散事件仿真等（模拟随机过程）。
图论模型： 最短路径、旅行商问题等。
模糊数学、灰色理论： 处理不确定性和信息不完整的情况。
评价模型： 层次分析法（AHP）、TOPSIS等。
经典案例分析： 学习别人是怎么做数学建模的，可以找一些过往的优秀论文来阅读。
学习方式：
阅读建模类书籍： 推荐一些经典的书籍，比如：
《数学模型》（第三版，数学建模委员会编）—— 这是官方的建模教材，非常重要。
《数学建模方法与实践》
《MATLAB/Python在数学建模中的应用》
观看建模相关的网课或视频： 很多大学或个人会分享数学建模的入门课程。
开始尝试简单的题目： 找一些历年的国赛、省赛的“A题”（通常是比较传统的建模题）或者一些简单的建模练习题，尝试自己去构建模型。

第三阶段：编程与实战（贯穿整个过程，重点在第24个月）

目标： 掌握一种或多种编程语言，并能用它来实现你的数学模型。
核心内容：
选择编程语言： 强烈推荐MATLAB或Python。
MATLAB： 语法更贴近数学，有丰富的工具箱（优化工具箱、统计工具箱等），特别适合做数值计算和仿真，很多算法的实现比较方便。
Python： 免费、开源、生态强大，有NumPy（数值计算）、SciPy（科学计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（绘图）、Scikitlearn（机器学习）等库，灵活性和通用性更强，很多数据分析和机器学习算法可以用它实现。
学习基础语法： 变量、数据类型、循环、条件语句、函数定义等。
学习关键库：
MATLAB： 矩阵运算、绘图函数、各种优化和统计函数。
Python： NumPy（数组操作、数学函数）、SciPy（更高级的科学计算，包括优化、积分、插值等）、Matplotlib（绘图）。
练习编程实现模型： 将你学到的数学模型用代码实现，比如解线性方程组、求解优化问题、做数据拟合、绘制图表等。
学习方式：
编程教材/网课： 针对你选择的语言，找权威教材或视频课程。
边学边练： 遇到一个算法或模型，就尝试用代码实现。网上有很多代码示例可以参考。
参加编程训练营或刷题网站（如LeetCode）： 虽然LeetCode侧重算法，但也能帮你熟悉编程逻辑。

第四阶段：提升与综合（最后23个月，并持续）

目标： 提升建模能力、编程能力，并开始学习论文写作和团队协作。
核心内容：
大量刷历年赛题： 这是最重要的环节！
国赛： 每年有三道题目，难度递增。从前几年的题目开始做。
美赛（MCM/ICM）： 如果时间允许，也可以参考美赛的题目，它们通常侧重于应用和创新。
学习论文写作规范：
结构： 引言、模型假设、模型建立、模型求解、结果分析、结论与展望、参考文献。
语言： 严谨、清晰、准确。
图表： 清晰美观，有图号、图题、坐标轴标签。
附录： 包含详细的代码和数据。
学习图表绘制： 熟练使用MATLAB的`plot`系列函数或Python的Matplotlib/Seaborn绘制各种统计图、趋势图、散点图等。
团队协作： 找几个志同道合的伙伴一起练习，模拟比赛过程，分配任务（有人负责模型，有人负责编程，有人负责论文）。
学习一些进阶算法： 根据赛题需要，可能还需要学习一些机器学习算法（如支持向量机SVM、决策树、神经网络）、聚类算法（Kmeans）、主成分分析（PCA）等。
学习方式：
团队模拟训练： 强制自己团队在规定时间内完成一道赛题。
互相评审论文： 提高论文质量。
请教老师或学长学姐： 如果有指导老师或有经验的学长学姐，多向他们请教。

关键的几个点：

1. 持之以恒： 数学建模不是一蹴而就的，需要持续的学习和练习。
2. 动手能力： 光看不练等于白练。每个模型、每个算法都要尝试用代码实现。
3. 找对资源： 好的教材、网课、优质的建模论坛（如“数模爱好者”论坛）会让你少走弯路。
4. 团队力量： 建模比赛更看重团队协作，找到靠谱的队友非常重要。
5. 理解比记忆重要： 理解数学模型背后的思想和逻辑，比死记硬背公式更重要。
6. 论文是门面： 你的模型再好，写不清楚、写不好论文也很难得分。

总结一下：

零基础想参加数学建模大赛，至少需要半年的系统性学习和大量练习，如果目标是争取好成绩，一年以上是比较现实的。 这个过程会涉及数学基础、建模方法、编程实现、论文写作等多个方面。最重要的是开始行动，并且坚持下去。

别被“零基础”吓到，把它当成一个学习新技能的机会。你可能不会立马成为建模大神，但只要你努力，一定能在这过程中收获很多。祝你成功！

网友意见

第10次建模才拿到国家一等奖的菜鸡来回答一波！！！这个题可不可以理解为“数学建模需要准备到什么程度，才能拿奖呢？”

关于这个问题，参加了10多次数学建模的老司机来回答一波！

首先，你要明白，数学建模是一个团队性质的比赛，它并不是个人赛，要想拿奖，除了个人实力以外，还非常考验团队的配合能力。

我们都知道，数学建模一般都是三人组队，分别负责建模、编程和论文。

所以，如果你想拿奖，那就应该明白自己负责哪部分，一定要结合自己的专业和兴趣来，下面我就简单说一下这三方面分别达到什么样的境界，才有可能拿到比较不错的奖项：

(1)建模

负责建模的同学，我的建议是多看看往年的获奖论文（O奖、F奖），看看她们是用了哪些方法和模型，她们是如何想到用这种方法，并做好总结和归纳，找找其中的“套路”。

之后，从网上或图书馆找一些经典模型，学习一下，不用精通，只需要知道什么模型解决什么类型的问题就足够了，目的是尽可能多的积累模型。

最后，做一些往年的比赛试题，看看自己能不能在一天(最多两天)之内找到解决该问题的方法和思路，可以不用认真写下来，有思路即可，直到随便拿个往年的试题，就能在短时间知道用什么方法为止。

(2)编程

负责编程的同学，一般都会纠结到底到底是使用python还是MATLAB？

其实递递认为用哪个不重要，重要的是能找到代码！代码查找和改写的能力很重要！建模就三天的时间，纯打代码肯定是来不及的，必须要找点套路！

一般情况下，这两个软件都可以，不过大多数人会选择使用MATLAB ，因为用MATLAB做出来的图更加专业美观，但是近些年有的学校MATLAB被封了，可能无法再使用。

不过没关系，Python也是很好用的编程语言，而且学起来要比MATLAB简单一些，安装的也快(主要是MATLAB太大了 )。

当然了，最好两个软件你都会用，可以将二者的优点结合起来。

但是我个人认为，如果你们知道了用哪个模型或算法之后，最好去网上找找有没有对应的代码，能找到哪个代码就用哪个软件，找到之后直接改写代码！

为什么要找代码、改代码呢？

首先，你不可能掌握所有的算法代码，如果你重新学习的话，时间来不太及，毕竟只有三天的时间。

其次，即便你学会了某某算法，你也不能保证编写的代码准确无误，一旦错误就会白白浪费时间。

最后，既然网上都有现成的代码，你不用它干嘛！能省时间就省时间，而且大多数算法的代码都可以从网上找到。

那么有的人可能会说了，既然改代码那么简单，那编程的队友是不是就没用了？

当然不是了，虽然说有的代码可以从网上找到，但是并不是说可以直接复制粘贴，你必须要根据实际情况修改，而且你必须能读懂吧。

另外，万一找不到代码呢？对不对，所以说编程大佬是非常重要的！

在备赛过程中可以拿往年的试题练练手，看看能不能找到并准确改写代码，尽量掌握这种能力，很重要的！

PS：找不到代码的也可以私聊我。

(3)论文

负责论文的同学，必须熟练运用word ，如果有时间就学一下Latex。

同时也看一下往年的获奖论文，看看人家是如何书写的，学习人家的撰写逻辑，甚至说改写别人的获奖论文，揣摩一下，这句话怎么写才能更加符合逻辑，这个模型怎么描述才能更加清晰，怎么才能更容易让评委老师看明白等等。

然后一定要学会人家的排版，可以下载pdf获奖论文，然后你自己重新手打重新排版，一开始根据人家的排版来，争取做到一模一样，之后再想想，这部分的排版是不是可以再改改，如果能比人家的排版还漂亮，那你就成功了，同时要注意把握时间！

如果三个人可以同时做到以上三点，或者按照以上三点的标准去准备，我觉得可能拿一等奖有点难，但是拿个二等奖还是比较容易的。

当然了，数学建模是一个充满“套路”的比赛，需要你一步步去积累才会获得成功，就像递递一样，第10次建模才拿到国家一等奖……所以一定要坚持，努力！

所以如果要说准备多久的话，我觉得认认真真准备10天左右就够了！！！

欢迎大家关注 @递递小佰 ，一个只讲自己知道的大学生干货+建模老司机，觉得有帮助的，还希望能给递递一个赞赞。

PS ：如果你找不到往年的建模试题或模型或者代码，可以私聊一下我，我这里有不少建模资料可以发你。

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关于代做的骗局：

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