不容错过的数学建模竞赛

数学软件matlab和lingo的数学建模竞赛培训中，图形保持hold on/off命令控制是用于保持或刷新原有图形，hold命令可在两种状态间切换。

执行后，输出单元将生成结果。修改输入单元后再次执行，将替换现有输出单元。图形格式设置在Notebook Options中调整。

详细探讨了数学建模竞赛论文的书写规范，提供了一份模板以帮助参赛者规范书写。

美国数学建模竞赛（MCM/ICM）每年吸引全球学生参与，提升数学、计算机和团队协作能力。C题通常关注现实世界的复杂问题，要求参赛者利用数学模型分析和解决。美赛C题数据分析涉及各种图表如折线图、柱状图、散点图和饼图，帮助参赛者理解数据分布、趋势和变量关系。数据集包含丰富和复杂的信息，涵盖多维度数据，需要深入挖掘。2018年美赛数据反映了当时的社会、经济和科技问题。资源文件可能包括CSV、Excel或文件，参赛者需进行数据清洗、可视化和统计分析，选择合适数学模型如优化、仿真或机器学习，实现解决方案并解释结果。

simget函数用于获取模型的参数设置值。若参数是由变量名定义，simget返回该变量的值而非变量名。若变量在工作空间中不存在，则Simulink会显示错误信息。该函数有三种用法：(1) struct=simget(modname)：返回指定模型model的参数设置的options结构。(2) value=simget(modname,property)：返回指定模型model的参数property的值。(3) value=simget(options,property)：获取options结构中参数property的值。若未指定该参数，则返回空值。用户只需输入能唯一识别该参数的前几个字符即可，对参数名称中字母的大小写不敏感。

数学建模竞赛中，蒙特卡罗算法是一种基于概率统计原理的常见算法，利用计算机强大的计算能力进行随机抽样或模拟，用于估计问题的解。数据处理算法如数据拟合、参数估计、插值等，帮助理解数据特征并支持后续分析建模。规划类算法如线性规划、整数规划等解决最优化问题，应用于资源分配和成本优化。图论算法解决网络结构问题，动态规划、回溯搜索等算法处理复杂问题。这些算法在不同竞赛题目中发挥关键作用。

MATLAB提供的命令窗口输出函数主要包括disp函数，其使用格式为disp(输出项)，输出项可以是字符串或矩阵。在数学建模竞赛培训中，学习如何有效利用MATLAB和LINGO进行数据输出至关重要。

本资料面向参加2011年全国数学建模竞赛的同学，帮助参赛者熟练掌握MATLAB软件及其在数学建模中的应用。希望通过学习和使用本资料，参赛者能够提升建模能力，在比赛中取得优异成绩。

随着大学生数学建模竞赛的日益深入，参与者们不断探索新的方法和技巧。