数模国一和国二差距竟然这么大？

数模国一和国二究竟差在哪儿了？

参加数学建模竞赛，有没有发现身边有这么一帮人，有人参加一次就能获国一，有人参加多次也获得不了国奖？这其中问题出在哪里了？那是因为这些参赛队伍没有不善于总结反思，往往只有认识到了差距，才有可能弥补差距，今天数乐君带小伙伴一起来看看数学建模国赛全国一等奖和二等奖究竟有哪些差距？
获奖率差距

根据2022年参赛数据得出，本科组获得一等奖（国奖）获奖率为0.61%，国二获奖率为2.32%，国一获奖率是真的低。
含金量差距

高教社杯奖（本科组、专科组各1支）

知网研学奖 （1支）

本科组北太天元数模之星（本科组、专科组各1支）

1、全国一等奖。

2、全国二等奖

3、赛区一等奖、赛区二等奖、赛区三等奖。

4、成功参赛奖。

国二仅次于国一水平，有一定的用处，评奖评优综测加分方面还是比较好使，但是一般保不了研，一般国一以上才有保研的资格，国奖一最好（冠名奖除外），国一和国二差别很大，国二一般答辩时候也会被降成省一，但高于省一水平，部分赛区奖项中一般最低也是赛区三等奖，有的赛区也有成功参赛奖，一般比赛期间划水也能拿个赛区三等或成功参赛奖，这两个奖没什么含金量，算是作为参赛的鼓励吧，所以参加国赛目标一定要拿国奖，不然也没有实质性作用。
论文质量差距

评分时，摘要，模型最重要，假设和理性第三。传统类的题对结果要求很高，最近的开放性试题结果会弱一些，对于有标准答案的试题，标准答案符合或接近是国一的必要条件。

国一的特点:合理的模型，准确的结果，清晰的论文、代码一定要能运行，并且有实际意义。

国一论文对问题分析特别细腻，模型的建立求解也不和国二一样走一种框架的感觉，而是希望你读明白读懂，对问题思考的很全面，细节做得很到位。注意到细节了，其实也就容易出现创新了。而不是一味最求建模结果了。

国一模型有理有据

求解得到的结果合理即可。如果求解得到的结果明显与生活实际情况不符，那一般就是不合理了，这时候可能就需要去修正你的模型，使结果与生活实际情况相符。

国一很重视摘要

数模论文的摘要是对全篇文章的总结，需说明研究目的、利用什么软件，运用了什么方法（模型），得出了什么结果，最终结论，将模型的精妙之处、创新点用通俗易懂的文字说清楚、说全面，这样才能抓住评委的眼球。

舒适的排版

图文穿插、善用三线表、分段清晰。

论文排版是评委能直接看到的第一印象，排版好看的话会给评委带来眼前一亮的感觉。总结了一些在论文排版上需要注意的细节：

（1）公式要居中，公式编号要右对齐；论文要设置一级标题、二级标题，三级标题，因为这样论文脉络会很清晰；

（2）每幅图下方要有名称，用"图x xxxxx"标明；每个表格的上方要有名称，用"表x xxxxx"标明；

（3）插入的图片要清晰，一般来说线条和字体都要加大加粗，不然看起来会看不清，觉得比较模糊，给评委带来不好的印象。特别强调一点，用matlab画图时，要导出png或jpg的图片，不要使用截图工具去截图，截出的图放在论文上太难看了。

（4）公式要尽可能多，一般一篇数模论文的公式不要少于25条，公式多模型看起来就会显得复杂；

（5）表、图一定要尽可能多，这是亮点，特别是三维图、效果图，多多益善。插入多一些三维图、效果图会让论文看起来比较丰富多彩。下面是我们论文中出现的效果图，多用这些图能给评委带来惊喜，毕竟很多人的论文都没有这些图。

参考文献——书写论文时注意及时记录参考文献。正文引用在右上角用方括号标示参考文献编号。参考文献按正文中引用次序列出。标点符号全用全角，点号用实心（参考文献一般10个左右，尽量少引用网络资源）

直观的图表——相对于一大段文字，采用适当的图表更有利于观察，在图表呈现数据的效果，不同的图表有不同的效果。

灵敏度分析

灵敏度分析的用于检验模型的稳定性，可用于验证模型的优劣性。

到底哪些模型或者问题会让我们做灵敏度分析呢？其实本身来说灵敏度分析并不特定针对任何模型，它针对的是模型假设，如果在你的假设中存在某些因观测条件不足、数据获取困难等因素被限定的参数，则往往需要进行灵敏度分析，及将该参数取不同的数值判断结果的变动程度。
灵敏度分析常见于优化或预测类问题，在优化中经常会将决策变量前面的参数直接取值，如运费的价格、物料的成本等，但事实上价格成本等因素受市场波动很大，因此需要进行稳定性测试；而预测类问题由于对未来情况的不确定性，往往对相关指标进行限定，如死亡率、移民率等，则需要进行对其进行灵敏度的分析。

美观的图片

要重视图片的美观性，除了Matlab、Python导出的图片外，还需要额外掌握一些绘图软件例如熟练运用PPT绘图。

我们需要画的图主要分为两种：

一是示意图，主要是用于表达思路，过程；特点和要求就是：好看，简约，能很好地表达你的意思。不太在意画图元素的大小。

二是仿真图（或理论分析图）实质就是根据数据画图的。当然也存在用仿真图来做示意图的，这个没有明显的界限。
多阅读往年优秀论文

（1）学习优秀论文的写作技巧、格式、排版

（2）学习优秀论文的写作思路

（3）学习优秀论文上下连贯性
（4）结合题目，找关键的获奖点。一篇论文之所以能获奖，一定有让评委老师眼前一亮的点
也就是一般别人想不到的点。学习这些优秀的地方。
（5）详细通读全文，读懂、读会，看懂他的每一步推导，去感受作者当年解题时的切入点，学习其中的模型。
（6）看模型!你的模型和优秀论文的模型相比，有哪些优缺点。如果你的比他的好，结束。反之，自己反省，为什么他会用那个模型，而你不会。是因为了解模型太少?还是看问题的角度不合适，没想到?寻找差距，弥补不足。
（6）找自己不会的!有哪些点是自己没想到的，自己当时不会的、解决不了的，他是怎么解决的。学习别人有些的解题思路。
（7）看排版!从整体上，对比排版，谁的给人感觉更舒服。数学建模竞赛，毕竟是数学类的竞赛，一篇好的论文，肯定是公式突出，“数学味”浓。相同的题目，为什么你的公式少，自己总结。

更多数模国赛干货就在数模乐园微信公众号，也可以进2023数模国赛群797862553