美国数学建模竞赛中的数据分析

对各三角形进行了编号，并按照次序完成了扫描。右侧显示的是对第一、第二和第三个三角形的扫描顺序。

2014年A题数学建模竞赛论文翻译

讨论了美国数学建模竞赛1985-2017年题目的翻译及其内容分析。重点探讨了第3章中的多边形三角剖分问题，包括画廊看守、多边形的单调块划分以及顶点类型的命名规则。具体而言，算法在进行自上而下的平面扫描时如何维护扫描线与多边形的交集，以及分裂顶点和汇合顶点对多边形局部非单调性的影响。还证明了在不含分裂顶点和汇合顶点的情况下，多边形必然是y-单调的。

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。

国内竞赛 全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）: 每年9月 全国高校研究生数学建模竞赛: 每年9月 东华大学数学建模选拔赛（DHMCM）: 每年5月 全国数学建模夏令营: 每年6-7月 泰迪杯数据挖掘挑战赛: 每年3月 华东地区部分高校大学生数学建模联赛: 每年4月 数学中国杯数学建模挑战赛: 每年4-6月 SAS数据分析大赛: 每年10月 国际竞赛 美国数学建模竞赛（MCM/ICM）: 每年2月

数学建模的数据分析资料已经被优化，以确保信息的新鲜度和独特性。

为初次参加美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）的参赛者提供指导，涵盖常见赛题类型分析与建模方案选择建议。 竞赛题型分析 连续型模型： 通常涉及微积分、微分方程等数学工具，例如传染病传播模型、种群增长模型等。 离散型模型： 侧重于图论、组合数学等方法，例如最优路径规划、资源分配问题等。 数据分析型模型： 强调数据处理与分析能力，例如时间序列分析、机器学习应用等。 评价类模型： 需要构建指标体系进行综合评价，例如决策方案优劣评估、项目风险评估等。 建模方案选择建议 选择合适的建模方案是解决问题的关键，以下是一些建议： 深入理解题意： 准确把握问题的背景、目标和限制条件。 选择合适的模型： 根据问题类型选择合适的数学模型，并进行必要的简化和假设。 数据处理与分析： 对数据进行清洗、预处理和分析，为模型构建提供依据。 模型求解与结果分析： 利用数学软件或编程语言求解模型，并对结果进行分析和解释。 模型验证与改进： 对模型进行灵敏度分析和误差分析，并根据实际情况进行改进。 其他建议 团队合作： 合理分工、密切配合，提高团队效率。 文献查阅： 充分利用网络资源和图书馆资源，查阅相关文献。 时间管理： 合理安排时间，保证论文质量和完成度。 希望能够帮助参赛者更好地理解美赛，并在比赛中取得优异成绩。

探讨时间序列分析的基础知识，参考了《应用时间序列分析》的前三章内容。使用Python进行建模，适合数学建模中对时间序列分析的初学者快速入门与实际应用。文章简单易懂，侧重于实际操作。

第1章计算几何导言1.4注释及评论17并运算，以推导出整个分子的表面模型，或计算两个分子可能相互碰撞的位置。模式识别是另一个领域，例如光学字符识别（OCR）系统，通过扫描文本稿纸识别字符。其中一个基本步骤是将字符图像与预存字符进行比较，以找到匹配的字符。这提出了一个几何问题：如何判断两个几何对象的相似程度。计算机科学中，几何算法在多个领域中都有应用，将非几何问题形式化为几何问题。第5章讨论数据库中记录可理解为高维空间中的点，介绍基于几何的数据结构，提高查询效率。计算几何在计算机科学中扮演重要角色，本书介绍的算法、数据结构及技术，是解决几何问题的强大工具。