国赛

2021 年数模国赛 E 题详解： 本题考察了矩阵论、线性规划和最优化理论等知识。首先，需要确定优化目标和约束条件；然后，利用矩阵运算求解最优解。题目难度较大，但通过对知识的灵活应用，可以顺利解题。

这份试题涵盖了Hadoop、Hive、Spark、mapreduce等大数据核心技术，考察了考生对这些技术的理解和应用能力，是国家级考试比赛的宝贵参考资料。

数学建模领域中，线性规划是一种研究如何通过合理安排和决策，利用有限资源以取得最大经济效益的数学方法。线性规划是数学规划的重要分支，研究在一组线性约束条件下，如何求解线性目标函数的最优解。在现代管理中，线性规划被广泛应用于解决生产实践中的问题。决策变量、目标函数、约束条件和目标值是线性规划的核心组成部分。单纯形方法作为线性规划的重要算法，在Matlab中通过linprog函数提供了有效的解决方案。Matlab软件使用矩阵和向量定义线性规划的标准形式，包括目标函数、不等式约束、等式约束和变量边界。线性规划问题的解分为可行解和最优解，可通过图解法直观展示解的过程。在实际操作中，Matlab的linprog函数返回最优解及其相关信息。

时间序列分解技术是统计学和数据分析领域中的一项关键技术，在数学建模中得到广泛应用，用于预测、趋势分析和模式识别。国赛获奖论文集合提供了丰富的案例，展示了如何有效地运用这种方法解决实际问题。时间序列是按时间顺序排列的数据点集合，可以是每日股票价格、每月销售额或每年人口增长率等。时间序列分解的目标是将复杂的时间序列数据拆分为几个可解释的组件，包括趋势、季节性、周期性和随机噪声。这一过程有助于理解和预测未来数据行为。

数学建模国赛获奖论文整理，集中探讨时间序列ARMA在数学建模中的应用，为学术研究提供系统的案例分析和方法论。

Matlab线性拟合曲线代码校电赛模拟电磁曲射炮（19年国赛H题）代码工程及相关试题解析，详细内容请查阅根目录。任务包括能射出、给定距离射击、给定距离和角度设计、30秒内自动搜索标识射击以及10秒内全角度扫描射击，涵盖硬件搭建和主控板使用情况，具体使用STM32F4 Core Board。视觉模块采用OpenMV，代码由队友编写。性能评估指出OpenMV在低分辨率下对测距有所影响，需要注意框选识别范围和色域阈值调试。

美赛概览： 96 小时团队建模竞赛，解决实际问题，提交建模报告。 备赛心得： 熟悉规则、抓住关键、分工合作、多实践。 往年试题： 可在官网（http://www.comap.com/undergraduate/contests/mcm/）查询。

2024年美国数学建模竞赛（简称美赛）的ABCDEF题目翻译内容

2017国赛国家一等奖B题优秀论文7篇

山东科技大学计算机科学与工程学院开发小组参赛作品“迷”（Mi）项目，是一个由分布式爬虫管理系统（mi_manager）和支持分布式智能爬虫（mi）两部分组成的系统。该系统采用稳定高效的分布式框架部署，通过改进算法提高了系统稳定性和数据挖掘能力，所有组件以docker容器形式存在。项目详细内容包括开发环境、演示视频和开发日志等。管理员账号为admin，密码为123456。