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

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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

第一部分---子图和补图1.生成子图：点集合不变，边集合是原图的边集合的子集2.导出子图：点集合是原图点集合的非空子集V，然后再在原图的边集合中找到两个端点均在点集合V中的边元素，并将这些边元素称成一个新的边集合，得到的这个边集合就是导出子图的边集合（点集合V和得到的新的边集合组成的新图是原图G的子图，被称为V导出的原图的子图，简称为V的导出子图）1.一个图G可以是自身的子图，生成子图和导出子图2.判断一个原图的子图是否是导出子图的方法：将子图中缺少的点在原图中删去，然后再将由于删去了点后少掉了一个端点的线给去掉，如果子图和这个修改后的原图相等的话，则这个子图就是原图的导出子图，否则就不是3.

AI影响之一是让业余数学家也能做出贡献。数学下一次文化转变在于AI生成的证明是否会被接受。很快会有个AI聊天机器人坐在你旁边。当你完成证明时，他可以回答问题，帮你解释每一步。在Quantamagazine最新长达七千字的访谈中，陶哲轩如是说。除此之外，他还谈到了数学本质、“好的”数学研究的构成要素，以及如何应对新技术的出现。作为菲尔兹奖、数学突破奖、麦克阿瑟奖等多个奖项的获得者，陶哲轩目前已累计撰写300多篇研究论文，覆盖傅里叶分析、偏微分方程、组合学、数论、数据科学、随机矩阵等多个领域，还被誉为数学界的莫扎特。而这些研究成果背后，还有强大的技术工具加以辅助。像之前的互联网、计算机辅助证明软件

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