國賽前如何高效率的學習

08-21

國賽前如何高效率的學習

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首先說下各高校普遍存在的問題，培訓課上的東西真的過於基礎了，別說是國賽了，模擬題都難以下手，小白們應該深有體會吧。那麼培訓有用嗎？當然有，那些有用的演算法是有一定難度的，先學學基礎的知識可以幫助你們更好的理解好的演算法。

在國賽中，一些大佬們都喜歡用高大上的演算法，一是演算法確實能得到比較好的結果，二是很少人會用，在國賽中更有優勢。好的演算法，肯定是難懂的，但可別怕學什麼難得東西，只要掌握了學習方法，學起來自然很輕鬆。

接下來說下如何高效率得學習數模

首先說說隊伍，隊內一定得和諧，可別嫌棄誰，尤其是編程的同學，建模過於理想了或者超出的編程同學的能力了，這個時候不應該向其他小夥伴抱怨說自家編程不行，既然是個團隊，就應該一起解決問題。

建模方向建議：可以說是隊伍得領頭人了，做題的進度掌握在建模同學的手裡，為什麼學校培訓大多時候是在講演算法呢，演算法是解決模型工具，同時自己掌握的演算法多了，自然建模就輕鬆了許多，那麼我們如何去高效率的學習演算法呢？學現成的是最好的，公眾號（數模自願分享交流）上整理了這麼多演算法都掌握了嗎，可沒什麼人願意把自己的東西帶程序分享出來，一是麻煩，二是把寶貴的東西分享給你了，自己的優勢就沒了。學數模可別指望別人，學習是自己的事。演算法的學習，可以看作是一個演算法是很多公式組成的，別去糾結哪一個公式，要知道別人花了幾年甚至一輩子研究出來的東西，一兩天是無法掌握的，數學建模本身就是運用數學工具解決問題，演算法是工具，所以我們懂得怎麼運用就可以了，學演算法如何高效率的去學，首先，了解下演算法的機理是什麼，懂這個演算法的大致過程是什麼，然後再去看演算法的步驟。

此外，建立的模型編程同學編不出來是有原因的，接觸到陌生的演算法怎麼可能一下子就理解了呢，所以建模同學在學習演算法的時候，拉上編程的同學，一是不懂的步驟可以讓編程同學從程序的角度解釋下，二是建模和編程的知識同步，這樣比賽中能節約很多討論和互相嫌棄的時間。

建模同學平時有空多和其他建模的同學交流下，如果樂意分享，可以交流自己的經驗，討論的過程中不管別人是對是錯，如果是錯的，那就心裡記得，做題的時候千萬別出錯。閑暇之餘可以向編程的同學學習下編程，這樣可以明白一個演算法能解決什麼樣的問題，資料中可不會總結，但程序會告訴你這個演算法的局限在哪裡，比如要預測五年的數據，但是之後4年的數據，那BP神經網路還能行嗎，肯定是誤差很大的。

總之，不管是學演算法還是看案例模型，首先了解個大概再去看步驟，在學演算法的時候的和編程同學討論，一起學習，這樣也具有了編程思維，這樣有兩個好處的，一是在學其他演算法的時候更容易理解某個公式的含義的，表面看一個複雜的公式，有很多參數沒有解釋，但是要知道程序能運行出結果是有一定邏輯的，所以擁有一些編程思維會提高學演算法的效率，因為對於高大上的演算法，很多問題是網上查不到的。第二，在做題的時候，建立的模型不會過於理想使得不能通過程序實現，再好的模型，如果不能編程算出結果，那這個模型還有什麼用呢。學演算法也有個講究，比如評價類演算法，從基礎的商權法學起，或者層次分析法也可以；學神經網路從BP學起。層層遞進，然後學好的、高端的演算法。目前可以先把小哥哥整理的演算法理解了再去看其他的都可以。

編程方面建議：剛也說了，和建模的同學一起學習演算法，了解隊友總是好的，那麼平時怎麼鍛煉自己的編程能力呢，首先就得鍛煉下自己的編程邏輯思維了，首先從翻譯程序開始，小哥哥翻譯了這麼多的演算法程序，可以把整理的程序拿來一個個看，先別看批註，自己翻譯，一步一步來，遇見不懂函數可以到CSDN博客上查找，都有詳解的，比如sort函數，功能就是排序，但是sort（x，1）和sort（x，2）是分別是什麼意思呢，那麼是否可以輸入一個矩陣運算下，然後就知道了sort（x，2）是將每行按小到大的順序進行排列。如果看了解釋還不明白的話，可以帶數據進去理解下。把小哥哥整理的程序都翻譯一遍之後，可以到程序員開發網上搜演算法的程序，進行調試，上面的程序大多數都是少程序、加密程序了的，嘗試去補充、破譯程序，之後的編程能力足以應付國賽了。在學演算法程序的時候，盡量和建模的一起學，建模看步驟，你看程序，一步對著一步來，誰不懂就討論下，這樣學習的效率很高，半小時之類掌握一種演算法是不在話下的。

論文方向建議：一篇質量好的論文，除了精鍊的語言描述外，圖和表是很必要的，如果模型的步驟比較多，那麼可以做一個流程圖出來，然後只對重要的公式描述即可，如果遇到數據題，那麼在問題說明或者在符號說明後，可新建個標題，分析下數據，比如統計某指標的分布情況，此外編程求出來的結果，matlab作圖其實不是很美觀，建議將結果導入origin中作圖。這是作圖，很多學長學姐都在說寫論文的多看優秀論文，看了真的有用嗎，網上分享的論文有多少是高質量的，感覺看了所謂的優秀論文並學不了什麼哈，那麼在選取優秀論文的時候可以看下，論文中的圖做得怎麼樣，尤其是流程圖，可以記下：高質量的論文一般都會有visio等軟體做的流程圖，而且是彩色的，以及數據圖，絕不會是matlab的結果圖，會通過其他軟體製作，以這個標準去篩選論文，一般這樣的論文不管是語言描述，還是邏輯感，一定是非常不錯的。論文的語言描述，其實靠的是經驗，可以找寫論文的學長學姐交流下，看看他們寫論文是怎樣的套路，在寫論文的時候可別說自己的模型不好，不過結果怎樣，不好就說的委婉，效果好就隨意吹牛，理直氣壯哈。寫論文一定的寫出氣勢，如果問題不能很好的解決，可以少談模型和結果，多用語言和圖描述問題解題步驟。

總之，論文靠的是經驗，可以先看看高質量論文，然後再去看比較次的論文，然後在旁批註，怎樣寫更好，這樣鍛煉數模論文的寫作能力，很快的就會成為一位論文大神了。建議寫論文的同學學號visio和origin這兩個軟體，如果word會作圖，那麼可以不學visio，word能做出一樣的效果的。

論文方向的同學也不是只顧著鍛煉自己寫作能力，建模和編程在討論的時候參與進去，幫幫查下資料，至少要對演算法有一定的了解，比賽中也知道怎麼描述。

一個隊伍中每個人都有自己的重任，但並不代表只負責自己的方面，相互交流才能有效提高隊伍整體的水平。