1.往年各赛题的优秀论文    可以用来参考一下论文是怎么写的。参考论文的结构，格式，思路等等。链接：https://pan.baidu.com/s/1WG2t4-x9MjtaSgkq4ue5AQ?pwd=nlzx 提取码：nlzx --来自百度网盘超级会员V4的分享2.论文模板链接：https://pan.baidu.com/s/1ij-aM4nAQKvVs1A1zYOz4w?pwd=hiux 提取码：hiux --来自百度网盘超级会员V4的分享链接：https://pan.baidu.com/s/1CJfbTA539sPe6ezYutgj2A?pwd=btoj 提取码：btoj --来自百

目录书接上回logistics增长模型龙羊生态系统模型七鳃鳗-湖鳟生态系统模型代码书接上回在上一篇，我们得出了思路，利用logistics增长模型，来建立七鳃鳗性别比例对生态系统的影响模型。那我们就要先知道logistics模型长什么样的，是干什么用的。我这里简单介绍一下，如果想深入了解，你们可以自己去搜索了解。2024MCM数学建模美赛2024年A题复盘，思路与经验分享：资源可用性与性别比例|审题与选题（一）-CSDN博客logistics增长模型logistics模型是一个微分方程，这是logistics模型的最基础形态，N(t)是种群数量，r是种群的自然增长率，t是时间。公式左边dN/d

各种算法数学建模算法群体智能算法数组字符串链表树图桶森林《算法导论》第三版中算法的C++实现剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题浙大PAT甲级、乙级c/c++源码算法周知LeetCode,HackRank,剑指offer,classicalgorithmimplementationLeetcode_Solutionsc++/python/java动态规划的思考艺术寻路背包问题学习中的算法笔记，面向面试算法与数据结构-课程官方代码仓!!!推荐UriZwick’shomepage算法大师常用算法排序哈希树队列…类封装图解算法！！！！！算法分析算法/深度学习/NLP面试笔记soccer机器学习

赛题目的赛题目的：问题描述：解题的关键：问题一.问题分析问题解答问题二.问题分析问题解答问题三.问题分析问题解答问题四.问题分析问题解答问题五.问题分析问题解答

原理  当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。  在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标，其公式为：SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^2SSE=i=1∑k​p∈C∑​∣p−mi​∣2  其中，cic_ici​是第i个簇，ppp是cic_ici​中的样本点，mim_imi​是cic_ici​的质心（cic_ici​中所有样本均值），代

前言：数模排版通常面临两个选择：Word、latex，但是许多人对latex并不熟悉，就算下载了别人分享的模板，还有一些小细节不会。在此，我分享latex排版时常用语法。本人还是觉得latex会用了是很方便的，节约排版的时间，尤其是图、表、公式比较多的时候，latex可以自动标号。推荐小白使用overleafhttps://www.overleaf.com/。数学建模latex速成入门1.引入包库2.基础知识3.大标题+段行标号大标题标号4.插入图片5.表格6.公式7.引用参考文献1.引入包库就像Python、C语言一样，latex使用某些语法函数时也需要导包\usepackage{geome

注：本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作        奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用。本讲我们将介绍奇异值分解在图形压缩中的运用，并将简单介绍下Matlab对于图形和视频的处理。目录线性代数基础知识回顾奇异值分解三个引理例子U的计算V的计算Σ的计算SVD的证明思路利用SVD对数据进行"降维"​编辑保留原矩阵的特征比例Matlab进行奇异值分解：[U,S,V]=svd(A)定义我们自己的mysvd函数Matlab图形的处理RGB模式图片压缩的函数SVD压缩后

近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体来说呈不断增加的趋势，这是由于在科研界和工业界已积累了比较丰富的数据，伴随大数据概念的兴起及机器学习技术的发展，这些数据需要转化成更有意义的知识或模型。所以在建模比赛中，只要数据量还比较大，就有机器学习的用武之地。1. MATLAB机器学习概况机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程。机器学习是指一套工具或方法，凭借这套工具和方法，利用历史数据对机器进行“训练”进而“学习”到某种模式或规律，并建立预测未来结果的模型。机器学习涉及两类学习方法（如图1）：有监督学习，主要

#1赛题问题A：资源可用性和性别比例虽然一些动物物种存在于通常的雄性或雌性性别之外，但大多数物种实质上是雄性或雌性。虽然许多物种在出生时的性别比例为1：1，但其他物种的性别比例并不均匀。这被称为适应性性别比例的变化。例如，美洲短吻鳄孵化卵的巢穴的温度会影响其出生时的性别比例。七鳃鳗的作用是复杂的。在一些湖泊栖息地，它们被视为对生态系统有重大影响的寄生虫，而七鳃鳗在世界的一些地区也是食物来源，如斯堪的纳维亚，波罗的海，以及太平洋西北部的一些土著民族的北美。海洋七鳃鳗的性别比例可能因外部环境而异。海七鳃鳗变成雄性或雌性取决于它们在幼虫阶段的生长速度。这些幼虫的生长速度受到食物供应的影响。在食物供应

20204年第九届数维杯数学建模竞赛在5月10号开赛，为了帮助小伙伴们赛前充分准备，并且快速掌握历年的赛题类型，在这里给大家整理出了近五年的数维杯数学建模竞赛题目及考点方向，便于小伙伴们更好的巩固学习。2019年A题：我国省际生态环境与经济交互状况的综合评价考点：归一化处理；模糊综合评价；主成分分析；多元线性回归；因子分析B题：火灾等级评价与快速救援措施优化考点：熵权法；K-MEANS算法；最优化问题C题：共享汽车最优调度与定价策略探讨考点：资源调度问题，适合选址运输模型2020年A题：舆情监测情感倾向分析建模考点：LDA主题模型；jieba分词；TF-IDF模型；正则表达式；聚类分析B题：以