什么是可达矩阵，我只学过高数矩阵教学视频，线代，没学
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时间：2017-12-22 04:25
高数 三重积分还没学 &
高数 三重积分还没学 &
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|OA|=r=2; 所以sinα=-2cos3/2=-cos3=cos(π-3)已知α是锐角；所以α=π-3 再问： |OA|=r=2;怎么算的 再答： |OA|=√（2sin3)^2+(-2cos3)^2=√[4(sin3)^2+4(cos3)^2]=√4=2 因为(sin3)^2+(cos3)^2=1
可达矩阵是判别一个有向图是否为强连通图或弱连通图的有效工具.利用布尔矩阵的运算性质给出了计算有向图可达矩阵的方法,该方法计算简便.
x趋于负无穷e^x趋于01+e^x趋于1则分子趋于ln1=0分母是无穷大所以极限是0
学混凝土原理应该没问题,学混凝土结构会吃力,混凝土结构中用到的结构力学比较多,不懂弯矩分配法会很难理解 再问： 那请问重点先看结构力学哪几章的内容？非常感谢 再答： 静定结构是基础，先搞懂静定结构弯矩图，剪力图的做法，明白图乘的原理，再学力法、位移法、弯矩分配法就很简单了。
1/y' 是关于x的函数对这个函数求关于x的导数 应用基本的除法的导数公式就可以了 就是 （ 分子导数乘以分母--分母导数乘以分子）/分母导数平方
/>利用罗比达法则 lim【x→b】(a^x-a^b)/(x-b)=lim【x→b】[xa^(x-1)]/1=ba^(b-1) 等价无穷小：x→0时,e^x-1~xa^x-a^b=a^b[a^(x-b)-1]=a^b{e^[(x-b)lna]-1}等价于a^b[(x-b)lna]分子分母消去(x-b)故,其极限为a^b
9）原式=lim (x^2/e^x+1)/(x^4/e^x+e^3x)=0 10) 原式=lim(1-x)(1+x)(1+x^2)...(1+x^2n)/(1-x) =lim (1-x^2)(1+x^2).(1+x^2^n)/(1-x) =lim (1-x^2^(n+1))/(1-x) =1/(1-x) 再问： 第六题
你去下载一个软件名字是 Mathematica 很很好找的 在应用程序里面,什么符号都能找到,而且很好用的 用复制就 可以了
囗＋49×囗＝24 囗×28-囗＝21.60.48+49×0.48=240.8×28-0.8=21.6
不晚、现在应试教育、老师教的学认真了就行、况且孩子才这么小
我一般都不相信那些,即使智商的再高,如果情商低的话,在社会上也很难混的.不要指望靠智商过上好日子,所以这类事根本没必要担心,况且你如果努力做好该做的事,也不见得智商低会给你带来多少影响.再说,你现在很多知识都还没学会,你试试让一个高智商的小孩做题,如果他什么也没学,那测试一定会说他智商低.
好的.不用能量公式先计算时间t=√2h/g=√3s,Vy=gt=10√3m/s Vx=1m/s所以V=√（300+1）=√301≈17.35m/s水平方向上存在分速度,所以不会垂直的
因为C 最外面有4个电子 要成4价才稳定啊 O 最外有6个电子 有得到2个电子才稳定 羧基脱去一个 -OH,氨基脱去一个 -H,-OH 和 -H结合生成水,剩下的就是CONH了阿,C和O以双键相连,N和H以单键相连
RT,各式各样的规律都可以 个位数字仅能为0,1,4,5,6,9 如果完全平方数的十位数字是奇数,则它的个位数字一定是6；反之,如果完全
乙：104÷（3+1）=26甲：104-26=78或26×3=78
看MIT的公开课 搜网易公开课 找麻省理工的课 里面都有
因为两个同底数（不为零）、同指数的幂相除,其商等于一.（a的m次方/a的n次方为a的（m-n）次方,而m=n,则m-n=0,就为a的0次方等于一.a不等于0）
有个理想气体方程pV=nRTp是压强 V是体积 n是物质的量 R是常数 T是温度温度越高 p越大通俗的理解是温度越高 气体分子运动约剧烈,对周围一定体积的压强也就越大
学C语言的操作,应该不需要高数,但是你编的程序,可能程序所要实现的内容涉及到高数,所以还是要看看,把最基本的微分积分看了,估计就差不多了吧高等数学的线性代数和 概率论与数理统计难度大吗_百度知道
高等数学的线性代数和 概率论与数理统计难度大吗
高等数学的线性代数和概率论与数理统计难度相对于刚刚接触的人，难度是比较大的。《线性代数》包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。数理统计是数学系各专业的一门重要课程。随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展，应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性，并作出一定精确程度的判断和预测；将这些研究的某些结果加以归纳整理，逐步形成一定的数学概型，这些组成了数理统计的内容。
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人感觉不一样吧，不定积分，级数。我感觉线性代数和概率论要比微积分简单多了。微积分里面有导数，未知数的数量变多了、高等数学的话一开始是导数，从导数引申到定积分，再到不定积分，然后就是一些常用的分布（如正态分布等），定积分。而且研究的方法与以前不同，主要研究系数行列式的性质与解的关系以及解的性质。2、概率论我不是很熟悉，但是感觉学的时候也不是很难。主要就是排列组合，只不过方程的数量变多了。多重积分最困难的地方很多时候在于确定积分范围。微分方程讲的比较少，而且可以求解的微分方程只有那几种类型，偏微分）。1、线性代数的内容都是线性的，跟小学学的多元一次方程组差不多，证明很麻烦。3。这些书上都很简单，但是做题的时候很烦，很多证明题。级数的问题基本与积分类似，多重积分，微分方程（常微分
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整理了一下知乎上女性化妆和护肤的问题，原来想分两个问题写的，但是现在发现好像不是很分得开，就一起写在这里吧~ 化妆之前要先看看为什么自己长得丑： 化妆：底妆：眼线：
r 初学化妆首先了解正确的化妆顺序,按正确的步骤来化妆才能取得好的妆效,&br&&br&美妞快来看看正确的化妆顺序,看看你都做对了没。 &br&&br&正确的个人生活化妆顺序你们都做对了吗?完美化妆的正确顺序应该是： &br&&br&洁面 → 爽肤水→ 面霜/乳液 →修眉 →防晒隔离霜 → 修颜液 → 粉底 → 粉饼 → 画眉 → 眼影 → 眼线 → 唇线口红 → 腮红 → 定妆 → 夹睫毛 → 假睫毛 → 睫毛膏 【化妆需要什么产品？】&br&&figure&&img src=&/c38c105feea12f5a4fcf_b.jpg& data-rawwidth=&658& data-rawheight=&658& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&658& data-original=&/c38c105feea12f5a4fcf_r.jpg&&&/figure&&br&&br& 1、基础护肤（洗面奶，化妆水、乳液）&br&&br& 2、粉底（bb霜或者粉底液）&br&&br& 3、散粉（如果你比较出油的话，最好是有个，可以定妆让妆容更持久）&br&&br& 4、遮瑕膏（如果黑眼圈，痘痕比较明显的话，可以考虑个，用在局部）&br&&br& 5、腮红（可以让肌肤更加红润）&br&&br& 6、睫毛膏（卷翘睫毛，少不了） &br&&br&7、眼线笔，眼线液笔，眼线膏（三选一就可以，新手建议眼线笔的） &br&&br&8、眼影（建议用大地色，自己搭配选择不同颜色呢）&br&&br& 9、眉笔和眉粉（画眉毛用的，建议用棕色或者黑色）&br&&br& 10、唇彩或者唇膏（唇彩是有颜色，唇膏是没有颜色，自己选择哦） &br&&br&11、卸妆（这个是一定要的，根据需要选择不同的卸妆产品）
&br&&br&其他的比如说修容高光的这些根据你想要打造的妆容来增加哦，大体上的话以上这些就足够了呢 化妆前护肤工作不可忽略： 化妆前一定要做好护肤工作，这样不仅能够达到很好的护肤效果，而且将护肤工作做好，对于我们妆容的持久性和服帖度都有很好的一个提升呢! 彻底清洁皮肤后，先用保湿型化妆水软化角质层，让后续产品精华更容易被吸收。&br&&br&然后选择适合自己的面霜涂上并按摩之完全吸收。 &br&&br&&br&&br&修眉：先用眉笔画出正确眉型，再拔除多余的眉毛，描画出来的眉型会更精确。用眉刷轻刷双眉，把过长的眉毛修剪短，然后用化妆水擦拭以作清洁。&br&&br& 防晒隔离霜：隔离彩妆、粉尘污染等对皮肤的伤害，相当于一层皮肤的保护膜。妆前乳的用量不需要太多，顺着毛孔方向轻拍均匀。 修颜液：调整不均肤色，白色的修颜液可以增加肤色的透明度，绿色可以修饰肌肤局部泛红状态，紫色或蓝色修颜液可以修饰偏黄肤色，而珠光感的修颜液局部运用在T字部位，可以让脸型立体。 &br&&br&粉底：选择与肤色相接近的粉底，无论是用手指、海绵还是粉底刷上妆，都要遵循少量多取的原则。 粉饼：可以在T区按压上薄薄的粉饼可令底妆更持久，此步骤也可以忽略。 &br&&br&画眉：眉笔和眉粉颜色尽量与发色一致，画出眉型轮廓，最后眉刷沿“眉头→眉峰→眉尾”轻轻平刷修饰，使眉色均匀。&br&&br& 眼影：最普通也最简单的一种方法：同一色彩以不同深、浅的色彩，自眼睑下方至上方、由深至浅渐次画上，可以塑造目光深邃的效果。眼睛看起来会变大至少 1/3 ，且很有神、很亮。 &br&&br&眼线：镜子放在眼睛下方，眼睛往下看，无名指拉起眼皮贴着睫毛根部画眼线，可以根据眼线调整眼线的粗细与长度。 &br&&br&唇线口红：唇部化妆一般用唇彩就可以了，唇彩的颜色最好跟服装的主题色一致。如果想更加精致，可以用唇线笔画出清晰的唇部线条。 &br&&br&腮红：选出适合色系的腮红，对着镜子微笑，颧骨的部位就是腮红可以打上的部位。使用时每次的腮红量要少、要淡;可多刷几次直至效果完美。 定妆：扫上蜜粉能将妆容固定，化妆品不会轻易移位或剥落，令妆容保持光泽，延长妆容的持久度。再者，以粉扑拍打散粉渗入肌肤，有助于提高彩妆对皮肤的附着度，粗大的毛孔也可以得到一定的放松。 &br&&br&夹睫毛：夹睫毛分三段式，分别从根部、中部，到睫毛梢夹出自然弧度。 假睫毛：根据自己的眼睛长度修剪好假睫毛的长度，沿着假睫毛的梗涂上一层胶水，在两端的部分可以多涂一些，在胶水半干状态贴在睫毛根部的上方。&br&&br& 睫毛膏：睫毛膏的涂抹方法是“Z”字型向上刷，戴了假睫毛后刷一层睫毛膏，可把真假睫毛融合在一起。 &figure&&img src=&/559f4ed5de675cde9b6386_b.jpg& data-rawheight=&558& data-rawwidth=&570& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&570& data-original=&/559f4ed5de675cde9b6386_r.jpg&&&/figure&
r 初学化妆首先了解正确的化妆顺序,按正确的步骤来化妆才能取得好的妆效, 美妞快来看看正确的化妆顺序,看看你都做对了没。 正确的个人生活化妆顺序你们都做对了吗?完美化妆的正确顺序应该是： 洁面 → 爽肤水→ 面霜/乳液 →修眉 →防晒隔离霜 → 修颜液 →…
&p&------写在所有之前-----【v
1.2】&/p&&p&&br&&/p&&p&推荐一个网站，&a href=&///?target=https%3A//projecteuler.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&About - Project Euler&i class=&icon-external&&&/i&&/a&是一个编程数学网站，把上面的题用matlab来一遍matlab就学得差不多了&/p&&p&-----------------------------------------------------------------------------------&/p&&p&今天闲，扯一扯我是如何入门MATLAB的&/p&&p&【哇 离第一次编辑这个答案已经过去两年多了，how time flies】&/p&&figure&&img src=&/296d5c1741acdd3df66f909fb9be390b_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&400& class=&content_image& width=&400&&&figcaption&之前用的【大概是大三把】&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&/v2-1ab84bb3829dba14be4cc2c045dceb97_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&515& data-rawheight=&530& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&515& data-original=&/v2-1ab84bb3829dba14be4cc2c045dceb97_r.jpg&&&figcaption&现在用的【 14:47:31】&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&----------------------------------------正题--------------------------------------&/p&&p&开始：&准备工作&MATLAB里的所有运算都是以矩阵为基础的，所以想学好MATLAB，线性代数是必须的，也不用学的太深稍有了解就好，毕竟最重要的还是编程思想&/p&&p&&br&&/p&&p&然后就是入门了：选一本自习喜欢而且适合入门的书&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//home./%7Epjer1316/1.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&个人觉得这本书比较适合入门&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&最重要的三条&/b&&/p&&ol&&li&&b&看help&/b&&/li&&li&&b&看help&/b&&/li&&li&&b&看help&/b& &/li&&/ol&&p&值得一提的是MATLAB的自带程序包，大大提高生产力&/p&&p&这是几十万mathworks精英码农被逼加班熬夜优化再优化的东西，利用起来会发现生活很美好&/p&&figure&&img src=&/057b0aa2999_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&941& data-rawheight=&75& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&941& data-original=&/057b0aa2999_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&熟悉了基础操作之后可以开始尝试一些更深入一点的内容，比如图像操作，视频操作，去实现一些更加复杂酷炫的内容，这个时候也可以开始着手去写一些自己的GUI&/p&&p&对，MATLAB也可以写GUI，而且是在强大的矩阵运算做后盾的情况下，GUI实现相同功能的代码量和效率都是非科学计算语言不能比的&/p&&figure&&img src=&/e401bb98d3ff990048acf06c2db700a4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&551& data-rawheight=&440& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&551& data-original=&/e401bb98d3ff990048acf06c2db700a4_r.jpg&&&/figure&&p&这个是我先来无事写的误差分析的GUI第一次写，十分笨拙，连查help带码代码花了一下午&/p&&p&&br&&/p&&p&最后回到本提问，如何学好MATLAB。。。多练，多码，对，就是我开头给的那个&a href=&///?target=http%3A//projecteuler.org& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&projecteuler.org&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&用MATLAB做几十题就差不多可以熟练应对普通量级的计算任务啦&/p&&p&&br&&/p&&p&---------------------------------------------------------------&/p&&p&对了&a href=&///?target=http%3A//home./%7Epjer1316/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Pjer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&这个里面有些资源，我收藏的，喜欢就拿去咯&/p&&p&&br&&/p&&p&version 1.1 新增部分&/p&&p&【--日22:15:58--】 &/p&&p&关于计算效率，现行的大部分计算机数学题大多数都会有一个特点，可以用很直观很好想的办法但是要消耗很大计算资源（暴力流），还有就是可以用很巧妙的方法回避大宗量的计算和储存任务（智商流），其中智商流对数学功底要求比较深厚（天生数学水平捉急）&/p&&p&&br&&/p&&p&而这里的计算效率指的是包含计算程序（或计算命令）开发在内的时间成本。也是有感于我刚刚回答的另外一个题&a href=&/question/& class=&internal&&10个数字做加法，数字不能重复，该怎么做？ - 算法&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&问题不在赘述，我刚看到这个问题的时候，第一反应是大致估计计算成本上限，就是用完全暴力的方法枚举加筛选所要计算次数的数量级，发现完全低于10^6也就是GHz核心的电脑不足千分之一秒可以给出结果于是这时出现了相当一批码农兄弟上c++，python 程序我看了，的的确确做了优化使时间复杂度压缩到有艺术感【*_*】，看到这些几十行甚至上百行的代码我默默打开MATLAB，两个命令给出了相同的答案&a href=&/question//answer/& class=&internal&&Pjer 的回答&/a&，整个过程五分钟左右&/p&&p&&br&&/p&&p&记得在&a href=&///?target=http%3A///bbs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MATLAB小论坛&i class=&icon-external&&&/i&&/a&里曾经看到过一个（好像是）叫，【一行计算----科学计算之美】的文章刚去找没找到大致是说那些可以在一行里完成的计算稍复杂的计算或者可视化。当然是用matlab，mathematica中的完成，因为这两个语言的底函数实在是太丰富了，涵盖了异常矩阵和人工智能算法和底函数。&/p&&blockquote&&b&人类历史从使用工具开始&/b&&/blockquote&&p&所以：&/p&&p&
如果不是为了锻炼c++或python吧啦吧啦语法和算法复杂度优化能力，单单把任务任务来完成的话&/p&&figure&&img src=&/44b10a6fe4fc8fdae645_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&468& data-rawheight=&455& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&468& data-original=&/44b10a6fe4fc8fdae645_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&--------------------------------------------------------------&/p&&p&&b&讲讲关于优化计算&/b&&/p&&p&（生产更高效的代码）&/p&&p&都不知都遇到过多少次吐槽matlab慢的，无语。先贴一个benchmark这个是julia官网的比较常用的几个模块的测试&/p&&figure&&img src=&/dbfcf11b8630_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&952& data-rawheight=&231& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&952& data-original=&/dbfcf11b8630_r.png&&&/figure&&p&matlab仅仅在parseint的过程中显得很弱因为它数据转换的形式的复杂性，从文本到数的转换慢是可以理解的，在其他几个计算的硬菜上matlab表现还都是非常出色的，甚至有超过fortran的，matlab对矢量化支持非常好，对于矢量元素操作是自动并行的，所以能用向量表示的就用向量表示，亲眼见过搞图像处理的matlab小白为了把两段视频叠加起来开了四层嵌套大循环跑了几个小时然后大骂matlab慢的跟翔一样。&/p&&p&matlab是解释型的，相当于是编译依据执行一句，所以循环是最坑的执行几遍要编译几遍，当然现在也有优化，但是为了保证语言特性的灵活，没有变成编译语言。&/p&&p&&br&&/p&&p&所以写程序之前默念一句话【矢量化大法好】，这是最基础的。没有矢量化那简直就是c的语言特性加python的速度&/p&&p&&br&&/p&&p&对于一个程序要找出关键节点进行重点优化，比如说一个程序里的某种矩阵操作，大部分运算都能用到，那么这个就是关键节点，要重点优化。&/p&&p&matlab提供了一个叫做&b&profile&/b&的函数，可以记录程序在各个模块消耗的时间统计出来给优化提供参考（如图）&/p&&figure&&img src=&/24c933ed66eb28cd1173_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&212& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/24c933ed66eb28cd1173_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&然后是优化的一个大杀器是并行&/p&&p&软件本身是有个parallel computing toolbox 最简单的并行parfor就是for循环如果前后耦合性不强的话可以通过分配给多个worker来实现概念上的并行，提高效率&/p&&p&&br&&/p&&p&其实最有效的（对于大矩阵的运算）还是GPU运算，（首先你得有个n卡（当前matlab只支持NVIDIA的显卡加速）），因为GPU的流处理器个数远多于CPU核心数，所以并行如果可以放到显卡里对运算的优化使显而易见的&/p&&p&&br&&/p&&p&下图是一个benchmark可见GPU在加速计算方面的效果是极其显著的&/p&&figure&&img src=&/3d42f9bf3fa_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&866& data-rawheight=&549& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&866& data-original=&/3d42f9bf3fa_r.png&&&/figure&&p&而对于gpu优化计算，水就更深了&/p&&p&可以几行代码就实现简单的优化&/p&&p&也可以深度优化&/p&&p&一个栗子：&/p&&p&算分型的栗子：
&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&% Setup
t = tic();
x = linspace( xlim(1), xlim(2), gridSize );
y = linspace( ylim(1), ylim(2), gridSize );
[xGrid,yGrid] = meshgrid( x, y );
z0 = xGrid + 1i*yG
count = ones( size(z0) );
% Calculate
for n = 0:maxIterations
z = z.*z + z0;
inside = abs( z )&=2;
count = count +
count = log( count );
cpuTime = toc( t );
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/e21fa6b2beaa5ba68c608c68_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&540& data-rawheight=&156& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&540& data-original=&/e21fa6b2beaa5ba68c608c68_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&用cpu要算5.8s&/p&&p&&br&&/p&&p&如果做一些微小的修改：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&count = ones( size(z0), 'gpuArray' );
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/1ed127b553bc44869adfbf7df41210d6_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&567& data-rawheight=&159& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&567& data-original=&/1ed127b553bc44869adfbf7df41210d6_r.png&&&/figure&&p&就多了一句话 24倍优化，解释一下，这个在声明变量的时候加一个gpuarray就相当于是吧变量从host memory转成gpu memory然后后面的计算都是GPU资辞的。所以大部分计算都是GPU内计算当然是比西方记者还快。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果觉得这还不够的可以用arrayfun加速：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&count&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&arrayfun&/span&&span class=&p&&(&/span& &span class=&p&&@&/span&&span class=&n&&pctdemo_processMandelbrotElement&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&c&&...&/span&
&span class=&n&&xGrid&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&yGrid&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&maxIterations&/span& &span class=&p&&);&/span&
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/371a8f7b861_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&547& data-rawheight=&138& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&547& data-original=&/371a8f7b861_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&原理上就是host并行加gpu并行&/p&&p&&br&&/p&&p&matlab支持cuda就当然会支持写device码编译进GPU作为一个模块调用（太麻烦但是效果极其显著）&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-c&&&span class=&n&&__device__&/span&
&span class=&kt&&unsigned&/span& &span class=&kt&&int&/span& &span class=&nf&&doIterations&/span&&span class=&p&&(&/span& &span class=&kt&&double&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&realPart0&/span&&span class=&p&&,&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&imagPart0&/span&&span class=&p&&,&/span&
&span class=&kt&&unsigned&/span& &span class=&kt&&int&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&maxIters&/span& &span class=&p&&)&/span& &span class=&p&&{&/span&
&span class=&c1&&// Initialize: z = z0&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&realPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&imagPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&kt&&unsigned&/span& &span class=&kt&&int&/span& &span class=&n&&count&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&c1&&// Loop until escape&/span&
&span class=&k&&while&/span& &span class=&p&&(&/span& &span class=&p&&(&/span& &span class=&n&&count&/span& &span class=&o&&&=&/span& &span class=&n&&maxIters&/span& &span class=&p&&)&/span&
&span class=&o&&&&&/span& &span class=&p&&((&/span&&span class=&n&&realPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&n&&imagPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&imagPart&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&o&&&=&/span& &span class=&mf&&4.0&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&p&&)&/span& &span class=&p&&{&/span&
&span class=&o&&++&/span&&span class=&n&&count&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&c1&&// Update: z = z*z + z0;&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&oldRealPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&realPart&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&realPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&imagPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&n&&realPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mf&&2.0&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&oldRealPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&n&&imagPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&p&&}&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&n&&count&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&p&&}&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&device码是c在cuda的规范下写的&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&/2bd5befd14_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&551& data-rawheight=&183& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&551& data-original=&/2bd5befd14_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&540倍啊
是吧，别再说matlab慢了，会用就快了&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&如果遇到了问题 find me on WeChat&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&微信id:pjer1234567&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&依然看心情更&/p&
------写在所有之前-----【v 1.2】 推荐一个网站，是一个编程数学网站，把上面的题用matlab来一遍matlab就学得差不多了-----------------------------------------------------------------------------------今天闲，扯一扯我是如何…
&blockquote&&b&一键磨皮。。。&/b&&/blockquote&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&I= double(imread('1.jpg'));
H = RF(I,30,100) - I + 128;
G = imfilter(H,fspecial('gaussian',[3 3],100));
opacity = 50;
Dst = (I*(100 - opacity)+(I+2*G-256)*opacity)/100;
imshow([uint8(I) uint8(Dst)]);
&/code&&/pre&&/div&&br&后面的图片可能有些不友善，慎重下拉！！！&br&&br&&br&&br&这是输入的原图。&br&&figure&&img data-rawheight=&636& data-rawwidth=&625& src=&/b2e220c645b7c55b7b84bde_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&625& data-original=&/b2e220c645b7c55b7b84bde_r.jpg&&&/figure&&br&这是效果图&br&&figure&&img data-rawheight=&636& data-rawwidth=&625& src=&/41d28ee77b7b_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&625& data-original=&/41d28ee77b7b_r.jpg&&&/figure&&br&再来两张效果&br&&figure&&img data-rawheight=&989& data-rawwidth=&1035& src=&/a6a377cbd_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1035& data-original=&/a6a377cbd_r.jpg&&&/figure&&br&这里，&i&&b&RF&/b&&/i&是递归域变换滤波器（&i&Domain Transform Filter&/i&，点此&u&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//www.inf.ufrgs.br/%7Eeslgastal/DomainTransform/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&），也可换成其它保边平滑的滤波器(&i&Edge Perserving Filter)&/i&，例双边滤波，导向滤波等。不是什么黑魔法啊~~，就是&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///edu//43812.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PhotoShop平湖法磨皮：完美保留皮肤纹理磨皮教程_PS图片处理&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，按步骤用Matlab化而已。&br&&br&这里，给出最后的计算公式，&br&&br&&blockquote&&i&&b&Dest =(Src * (100 - Opacity) + (Src + 2 * GuassBlur(EPFFilter(Src) - Src + 128) - 256) * Opacity) /100&br&&/b&&/i&&/blockquote&&i&&br&EPFFilter&/i&是一种保边平滑的滤波器，&i&Opacity&/i&控制透明度，&i&GaussBlur&/i&是高斯滤波了，简单的PS的操作非常易于用&i&&b&Matlab&/b&&/i&程序化。&br&&br&磨皮后可以再增加美白功能，也是不超过十行代码的，效果看起来更佳（其实我是想说，可以卖一个好价钱呢）。若是对皮肤美白，磨皮，祛痘这些算法感兴趣，可以在&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///Imageshop/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Imageshop博客 &i class=&icon-external&&&/i&&/a&进一步学习。&br&&br&&figure&&img data-rawheight=&570& data-rawwidth=&1366& src=&/bf8e0dfcc6128dadd1e7072_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1366& data-original=&/bf8e0dfcc6128dadd1e7072_r.jpg&&&/figure&&br&&br&补充说明，&br&&i&&b&Matlab&/b&&/i&并没有收录&i&&b&RF&/b&&/i&这个函数，但&i&&b&Matlab2014a&/b&&/i&已经有&i&&b&imguidedfilter&/b&&/i&函数，在&i&&b&Matlab2014a&/b&&/i&可以运行以下6行代码。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&I&/span&&span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&double&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&imread&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s&&'7.png'&/span&&span class=&p&&));&/span&
&span class=&n&&H&/span& &span class=&p&&=&/span&&span class=&n&&double&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&imguidedfilter&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&uint8&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&p&&)))&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&I&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&mi&&128&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&G&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&imfilter&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&H&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&fspecial&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s&&'gaussian'&/span&&span class=&p&&,[&/span&&span class=&mi&&3&/span& &span class=&mi&&3&/span&&span class=&p&&],&/span&&span class=&mi&&100&/span&&span class=&p&&));&/span&
&span class=&n&&opacity&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&mi&&50&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&Dest&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mi&&100&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&opacity&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&+&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&o&&+&/span&&span class=&mi&&2&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&G&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&mi&&256&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&opacity&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&/&/span&&span class=&mi&&100&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&imshow&/span&&span class=&p&&([&/span&&span class=&n&&uint8&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&n&&uint8&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&Dest&/span&&span class=&p&&)]);&/span&
&/code&&/pre&&/div&&br&它的成品做出来是这个样子的。&br&&figure&&img src=&/8c860dc578fa8ac820b095a75ae1aa73_b.png& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&689& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/8c860dc578fa8ac820b095a75ae1aa73_r.png&&&/figure&&br&除了此外，图像处理中很多算法都可以用Matlab在10行内完成的。&br&比如美图秀秀的滤镜，彩铅，素描等，我就不再泄露更多秘密了。&br&&figure&&img data-rawheight=&665& data-rawwidth=&1258& src=&/a05218dbde53ec67ee86f0_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1258& data-original=&/a05218dbde53ec67ee86f0_r.jpg&&&/figure&&figure&&img data-rawheight=&665& data-rawwidth=&1258& src=&/ea81daebfe93_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1258& data-original=&/ea81daebfe93_r.jpg&&&/figure&&br&&br&我曾有打算做出一款比美图秀秀更加友好功能更加强大的修图软件，共享出去，但是一个人力量太渺小了。&b&非为牟利，只是因为我也修图爱好者。&/b&&br&&br&软件下载地址，可以尝试一键修图：&br&百度云盘&a href=&///?target=http%3A///s/1colHNK& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&铅笔画特效：&br&&figure&&img src=&/421a8cb8cd8c7ebf759192_b.png& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&689& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/421a8cb8cd8c7ebf759192_r.png&&&/figure&去雾特效：&br&&figure&&img src=&/9fcdb602fce11b_b.png& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&689& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/9fcdb602fce11b_r.png&&&/figure&做的比较粗糙，希望你们可以找到自己喜欢的特效。&br&&br&参考资料&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///Imageshop/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Imageshop 博客园&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///help/images/ref/imguidedfilter.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Guided filtering of images&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//www.csie.ntu.edu.tw/%7Ecyy/courses/comphoto/11fall/readings/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Computational Photography&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
一键磨皮。。。I= double(imread('1.jpg'));
H = RF(I,30,100) - I + 128;
G = imfilter(H,fspecial('gaussian',[3 3],100));
opacity = 50;
Dst = (I*(100 - opacity)+(I+2*G-256)*opacity)/100;
imshow([uint8(I) uint8(Dst)]); 后面的图片可能有些不友善…
首先，送给你点干货，这里有1985年至2014年美赛所有的特等奖论文，&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【校苑数模】历年MCM/ICM特等奖论文以及培训教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，多看看特等奖获得者的论文，对自己的写作以及思路会有非常大的帮助；&br&
然后，这里有5位美赛特等奖的获奖心得，实实在在的美赛经历包括了准备过程以及竞赛时的过程，清华大学的钟耀锋《我们的数模故事，14年美赛清华大学O奖》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&我们的数模故事――14年美赛清华大学O奖&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 华中科技大学的熊风《美赛outstanding经验总结---两年数模路》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美赛outstanding经验总结&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 西南民族大学的谢永意《二本院校首次美赛拿O奖和SIAM奖的经验分享》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&二本院校首次美赛拿O奖和SIAM奖的经验分享&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 上海交大的贾冬雨《第一次参加美赛就拿O奖经验谈》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&第一次参加美赛就拿到O奖经验谈&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 东北大学的沈岩涛《2014MCM东北大学O奖参赛队经验谈》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&2014MCM东北大学O奖参赛队经验谈&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。看看这些O奖的获奖心得以及准备过程，相信对你会有启发。&br&
这篇帖子的内容融合了自己的参赛经验、两年的科研经验（包括英文论文写作）以及嘉宾们的经验；题目定义成《美赛如何获奖》，我觉得一点都不为过，只要做好文章提到的内容，可以说至少可以获得美赛二等奖。&br&1. 对美国大学生数学建模竞赛的错误认识&br&&1& 不是数学专业的同学能否参加数学建模竞赛？&br&
这个问题由来已久，不仅仅限于美赛，对国赛、Mathorcup以及其它数模赛事，某些非数学专业的人都会望而生畏。与其说望而生畏，不如说是望文生义，很多同学只要看到“数学”二字，心里都会产生一种高大上的感觉。造成对数学建模的错误认识的原因是各方面的，比如数模指导教师都是理学院的、教高数的，还比如学长们的经验分享中明确提出需要具备一定的数学功底等等。&br&
第一，数学建模竞赛对数学确实有一定的基础性要求，我个人认为高等数学、线性代数以及概率论与数理统计这三门课，基本可以构成数学建模的数学门槛。有些学校明确要求不让大一或者大三以下的学生参赛，也是考虑到低年级的学生没有系统地学习过这三门课。这些基本知识在进一步的了解基本数学模型的过程中会经常遇到。&br&
第二，数学建模竞赛涉及的领域远远超出了理论数学的范畴，它属于应用数学范畴，涉及到物理、化学、计算机、医疗以及控制等等各大门类。一种很现实的现象是，高校在组队的过程中，往往将不同专业的学生组成一队，也是考虑到这个因素。&br&
总结来说，不是数学专业的同学也非常适合参加数学建模竞赛，数学成绩不好的同学并非不适合参加数学建模竞赛。&br&&2& 英语不好的同学能否参加美国数模竞赛？&br&
这一问题的来源在于美赛要求英文写作。中国学生的弱项可能在于英语上，这是正常的，因为我们本身就是中国人，汉语是我们的强项，我们学习英语的能力远远超过了外国人学习汉语的能力。那么在英语能力相对较差的情况，我们怎么样才能在比赛中写出不错的英文论文呢？其实方法很简单，那就是赛前多练习，做3~4道模拟赛题。第一次英文长篇写作，难免会很别扭，很生疏，但是没关系，坚持写下来；第二次、第三次写作的时候，你会发现，之前的别扭已经不再了。&br&
美赛论文的结构相对固定，框架基本一致，只要把框架搭好，往里面填内容就可以了。记得自己研二上学期第一次投国际会议时，英文写作特别别扭，到处拼凑词句，最终终于写出了一篇看起来像样的文章。结果，被导师反馈回来的是，几乎全部要修改的文章。自从那次写作之后，今年再写一篇领域内的顶级会议时，写起来不再那么别扭了，主要原因两点：第一，平时自己看的英文文献多了；第二，平时自己练的多了。&br&
这里需要说明一下，我大学四级520，六级435。英语是我的弱项，一直都是，曾经写英文论文时，我心里也挺发怵的，没底气呀。但是后来我发现，英文科技文献的写作，最重要的不是华丽的句子，而是清晰的逻辑。清晰的逻辑让你的论文整体架构非常合理，将评委一步一步带入你的思维里。逻辑清晰的文章，总能给你酣畅淋漓的感觉。但是，我并不否定句子的重要性，只是它确实没有你想象的重要。在英文科技文献写作中，切记三点：第一，能用简单句式就不考虑复杂句式；第二，不要一味地采用简单句子，让句式错落有致；第三，不要采用汉译英的翻译模式。&br&
总结来说，长篇英文的写作，最重要是清晰的逻辑，其次是华丽的句子。但是不要刻意追求句式的华丽，应主要采用简单句式，复杂句式适当使用，显得论文更加高端。美赛的评委也是中国人，为什么要用华丽的辞藻来迷惑一个英语并不怎么样的老师呢？&br&2. 如何获得美赛二等奖及其以上奖励&br&
这绝对是一个过来人的经验，也是一句最实在的告诫。获得美赛二等奖，真的很简单，统计来看，美赛二等奖及其以上的比例占40%-50%，与国赛的国家二等奖相比，容易得多了。那么怎么才能获得美赛二等奖呢？&br&
其实就两个字“写作”，一篇高质量的论文，完全可以抹灭模型建立时的缺陷，尤其是摘要的写作。摘要的重要性相信大家应该都知道了，它是论文等级的分水岭，国赛如此，美赛更是如此。与国赛相比，没有固定答案束缚的美赛，摘要中体现的几乎就是论文的全部了。关于摘要的写作，如果大家有兴趣，可以参考一下我之前写过的《全国数学建模竞赛论文模板》，参见链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&全国数学建模竞赛论文模版&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&
除了摘要之外，写作中还有一个至关重要的环节，排版。可以说“摘要+排版”直接决定了你能否获得美赛二等奖及其以上的奖励，对于一个评委来说，他根本没有太多时间阅读你的论文，通常的做法是看一遍摘要，翻一下你的论文，只要你摘要写得好，排版漂亮，二等奖没有问题。甚至可以这么说，你的摘要和正文没有实质性的关系，摘要写得出色了，拿到二等奖概率也是非常大的，这种情况有现实案例发生了。关于如何排版，我给大家的建议是多看一下美赛特等奖的论文，看上4-5篇，总结一下别人的论文结构以及值得借鉴的地方。&br&
总结看来，美赛获得二等奖的秘诀在于“摘要+排版”。&br&3. 如何备战美赛&br&
谈完了上述两点，接下来我就给大家说点貌似乏味的东西，这些内容在备战美赛过程中是相当重要的。数学模型基础知识与模拟赛组成了备战美赛的主旋律。&br&&1& 数学模型基础知识&br&往往令大家疑惑的是，掌握多少数模知识之后，参加比赛才够用。关于这个问题，不同的人有不同的见解，有些同学可能就没有看过数学建模的书籍，全凭比赛期间的快速学习，就完成了比赛；有些同学，可能看了很多数学建模的书籍，学习了很多模型。为了让同学们更加自信地参加比赛，我个人建议，一些基本的数学模型还是要掌握的，掌握哪些模型呢，请大家看下图，&br&&br&数学建模比赛中，常用的模型可以分为四大类：优化模型、预测模型、分类模型以及评价模型。每类模型下面还有很多小模型，很显然的一个问题是全部掌握这些模型是不可能的，那么怎么办呢？每大类模型下面要熟练掌握2~3个模型（包括原理和源代码），其它模型不需要熟练掌握，但是要熟悉，比赛过程中用到的话，再找资料查。&br&
至于算法部分，我认为至少需要掌握几种启发式的算法，比如遗传算法、模拟退火、蚁群算法等等。赛前，准备好这些算法的源代码，一旦用到之后，通过很小的改动即可直接拿来用，既省时又省力。&br&&2& 模拟赛&br&
如果说数学模型基础知识的掌握不是必须的话，那么模拟赛是备战美赛不可或缺的环节。数模强校都有系统的培训方法，虽然风格迥异，但是模拟赛都是必须的环节，只是模拟赛的数目不同罢了。为什么非要进行模拟赛的训练呢？模拟赛不仅可以让你提前感受美赛氛围，而且可以磨合你的队伍，让你知道自己的缺陷所在。之前在写作的部分也提到了，至少要模拟3~4次，这个数字是很有必要的。队伍之间经过协商，设定4天时间，严格按照这个时间进行模拟，模拟次数多了，经验就更加丰富一些，真正比赛时，不至于激动和慌张。&br&4. 美赛和国赛的区别&br&
虽然都是数学建模竞赛，但是美赛和国赛的区别还是存在的。归纳起来主要有三点：第一，模型假设；第二，模型建立；第三，结果分析。美赛的论文思路与真正的科研更加接近，而国赛的论文和一些中文的期刊更相似，这就是导致两个比赛不同的原因。&br&&1& 模型假设&br&
模型的假设在真正的科研过程中是非常重要的，因为它直接决定了你考虑问题的方向。在美赛论文写作中，模型假设部分需要明确写出假设的合理性，这是与国赛论文不同的地方。大家参考优秀的美赛论文，模型假设这一部分就可能写一页以上，而国赛更显得是凑字数的感觉。&br&&2& 模型建立&br&
美赛的问题一般比较棘手，同学们在4天时间内，提出非常出色的方案不容易，因此，大家在比赛过程中，应该首先提出一个可行性方案，并且求解该方案，作为一个保底的模型。然后，如果时间充足的情况下，进一步将模型深入化，考虑更多的因素进入模型，一步一步地深化问题。由于美赛问题没有固定的结果，因此，模型求解得到的结果只要是合理就可以了。&br&&3& 结果分析&br&
这一点我要特别强调一下，它特别重要。在真正科研过程中，结果分析是非常重要的一环，不可或缺，在美赛中也是如此，详细的结果分析很容易提升论文的档次，这是国际一等奖和国际二等奖的关键区别，甚至可以凭借这一点冲击特等奖。大家阅读美赛特等奖论文的时候，要特别留意一下别人的结果分析是怎么做的，进而总结一下，用到自己的比赛中。&br&
经常提到的灵敏度分析和稳定性分析，都是结果分析中的一个部分，参赛队务必重视这一点。&br&5. 如何查找数据与如何出彩&br&
之所以将如何查找数据与如何出彩两个部分放在一起，是因为它们往往针对同一类问题。这两个问题往往都出现在评价类问题上，比如国赛的葡萄酒评价、上海世博会分析以及14年美赛的教练评价问题。这类问题，题目中往往不会提供现成的数据，参赛者只能去网上找，此外，这类问题，不容易做出特色，因为模型都比较固定了，大家都知道该采用哪种模型。&br&&1& 查找数据&br&
我个人不推崇在学校购买的数据库上找资料，我个人推荐直接在google上找，如果登不上去，可以采用三种方式：第一，自己通过某种插件搞定；第二，用谷粉搜搜；第三，&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。此外，利用强大的社交平台获取数据也是一种有效的方法，比如贴吧提问，在数模论坛上查找等等。&br&&2& 如何出彩&br&
对于评价类问题，如何做出自己的特色？大众的模型大家都烂熟于心，为什么有些人能拿O奖，我却只能拿M或者H？对于这个问题，我个人特别推荐大家看一下14年美赛特等奖获得者熊风的论文，论文链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&校苑数模高校巡回讲座――武汉理工大学站&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。看完这篇文章，然后再找葡萄酒评价和世博会的优秀论文看一下，这类问题，应该就可以搞定了。总结来看，评价类所见模型的结果不能太脱离实际，评价模型所用的指标一定要全面并且新颖。&br&&br&
这篇帖子就写到这里了，大家有什么问题可以给我留言，如果有必要的话，我可以专门做一次线上讲座，来回答大家的一些问题。最后，感谢大家支持校苑数模论坛！此外如何备战美赛这个话题，我写过一个专门的帖子，希望对你有用。
首先，送给你点干货，这里有1985年至2014年美赛所有的特等奖论文，，多看看特等奖获得者的论文，对自己的写作以及思路会有非常大的帮助； 然后，这里有5位美赛特等奖的获奖心得，实实在在的美赛经历包括了准…
&p&这一句话问了三个问题，先讲结论再解释：&/p&&ul&&li&所谓6种题型，提示了部分题目的内容，但如果作为选题依据，作用非常有限。如果是为了更好的选题，搞清楚MCM与ICM的区别，可能更有帮助。&/li&&li&选哪道题不是特别重要，重要的是应该“尽快”选题。竞赛时间是固定的，选题的时间越长，做题的时间越少。选题多花1小时，意味着建模和写论文的时间就少了1小时。&/li&&li&能获什么奖主要看实力，其次看运气。准备越充分，胜算越大。如果不想碰运气的话，早点动手准备吧。&/li&&/ul&六种题型怎么理解&p&首先，MCM/ICM（2016年起）每年共有6道题，不是6种题，MCM是ABC三题，ICM是DEF三题。对6道题目类型的描述，不是严格的划分，角度和依据都不相同。&/p&&p&continuous和discrete是指模型的类型，data insights是指问题数据的特征，operations research/network science和environmental science是指问题涉及到的学科，而environmental science和policy又是指问题本身的背景。这不是按照同一标准对题目进行划分，之间有重叠。最显然的，如果认为continuous和discrete是互补的，那么其他4道题目应该可以分别归入其中某一类。&/p&&p&其次，这些一两个词的描述过于笼统、宽泛，无法体现题目的具体特征，特别是A、B、F题的描述，提供的信息非常少，说了几乎等于没说。continuous、discrete把所有的模型全包括了。policy范围也太广，人类主宰世界，方方面面都可能涉及政策问题。而且F题也是2016年新增加的，只有2016年一年的题目（难民问题），暂时还看不出来什么规律。&/p&&p&而C题和D题的特征相对具体一些。比如，针对2016年起MCM新增加的C题，COMAP（Consortium for Mathematics and Its Applications）专门发布了一份 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//ap.com/undergraduate/contests/mcm/flyer/MCM-Problem-C-Overview.pdf& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&文档&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （ &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//www.shumo.club/home/posts/mcm-problem-c-overview.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中文简介&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ）说明其特征。概括起来，MCM的C题与数据有关，虽然称不上大数据，但压缩包也在100MB以上，与MCM/ICM其他题目相比，数据量算是大的（实际上以往MCM/ICM的题目很少给数据），这就要求选这一题的参赛队要熟悉数据处理的基本方法，包括预处理、后处理等，并掌握相应的编程技能或是相关软件的使用方法。模型、方法方面，可能主要集中在统计、模式识别等方向。再比如D题如果是网络科学的问题的话，所用到模型、算法、软件比较集中，有章可循。近几年网络科学是一个热门研究领域，算法、软件包括可视化的软件都很多，如果对这一领域的相关知识和软件都比较熟悉，选题时可以重点关注D题。&/p&&p&E题环境科学，大体上会集中在环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等几个方面。对问题的背景有一定的提示作用，但是范围仍然很广，模型、方法没有明显的特征。&/p&&p&所以，显然无法仅仅根据这些提示就进行选题，至多是，排除某个题目不考虑（如，计算能力差的队可以不选C题）。如果仅从选题的角度出发，搞清楚MCM竞赛与ICM竞赛的区别，可能更有帮助。&/p&&br&MCM与ICM的区别&p&国内常说的美国赛，其实是两个竞赛，MCM即Mathematical Contest in Modeling，直译为数学建模竞赛，和ICM即The Interdisciplinary Contest in Modeling，直译为交叉学科建模竞赛。因为两者均由COMAP主办，共用同一套报名系统，竞赛时间完全一致，同时发题，同时收卷，交卷地址和邮箱相同，同时公布成绩，证书相似，这些形式上的共同点，使一部分参赛队忽视了两者间的差异。&/p&&ul&&li&MCM是1985年开赛，而ICM是1999年才开始第一届。这也是AB两题分别是continuous和discrete的原因，因为开始的时候只有MCM竞赛，这样划分有一定道理。&/li&&li&两者名称不同，题目的风格有较大的差异。一般MCM竞赛题目较具体，表述简洁，要求明确，ICM竞赛题目更开放，问题更“大”，更宏观，篇幅较长，往往是全球范围内共同关心的问题，因此一般不依赖特定的文化背景或生活习惯。而MCM的题目中则有相当一部分是以美国生活为背景，其他国家特别是中国参赛者不熟悉。这一点在后面还会讲到。&/li&&li&两者虽然均由COMAP主办，但是COMAP只负责宣传、报名、出版等公共事务，而命题、评审等工作均由各自的组委会负责，两个竞赛从主席到评委都不相同，只有个别专家两个竞赛的活动都参加。根据最新的 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//ap.com/undergraduate/contests/mcm/flyer/2017_MCM-ICM_Flyer.pdf& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&2017 MCM/ICM Flyer&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ，两者组委会的构成不完全相同。MCM设Contest Director、Executive Director、Associate Director、Founding Director和Advisory Board。ICM设Contest Director、Executive Director、Associate Director和Head Judges。以上职务中两者只有Executive Director是相同的，均为COMAP总裁Solomon A. Garfunkel先生，其他没有重叠。据此推断，两个竞赛的命题、评审等工作应该是各自独立进行，因此两者在题目风格、评审尺度、取奖比例等方面均有差别。&/li&&li&两个竞赛参赛队数和构成不同，奖项比例也不一样。根据COMAP公布的 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//ap.com/undergraduate/contests/mcm/contests/2016/results/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&报告&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ，2016年MCM有7421支队伍参赛，其中美国参赛队389支，其他7032支队伍主要来自中国，评出Outstanding 13个（约0.18%），Finalist 22个（约0.3%），Meritorious 594个（约8%），Honorable Mention 2604个（约35%）；而2016年ICM有5025支队伍参赛，其中美国参赛队91支，评出各奖项的个数分别为14、15、935、2287，相应比例约为0.28%、0.30%、18.6%、45.5%。简单的说有这么几个特点，MCM/ICM竞赛主要是中国的参赛队，美国的队伍主要参加MCM，而ICM的评奖比例更高一些。有人整理了2012年之前的竞赛数据，并做了详细地分析，有兴趣的朋友可以看一下这篇文章： &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//jmmia./ch/reader/view_abstract.aspx%3Ffile_no%3Dflag%3D1& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美国大学生数学建模竞赛数据及评阅分析&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 。&/li&&li&同样根据上面这篇文章中的数据，两个竞赛每年的取奖比例并不是一个固定的数值，有一定的波动。有可能是确定一个大致的比例，再根据当年论文的质量，确定获奖论文。两个竞赛也可能因为组委会成员不同，具体的操作方式也不一样。&/li&&li&近几年ICM竞赛要求论文正文部分不超过20页，而MCM没有类似要求。这对母语非英语的参赛者来说，有一定影响。&/li&&/ul&&p&综合以上两点，赛前可以根据题目的特点，有针对性的做一些准备工作，根据自己队伍的实际情况，大致确定参加哪一个竞赛即可，不需要，也没办法确定具体选哪个题目，选题只能在拿到题目之后进行。&/p&&br&如何选题&p&拿到题目之后，选题时可以考虑以下几个因素。&/p&&ul&&li&尽快选题。无论选哪个题，都要快。竞赛时间短，每一分钟都很宝贵，花费在选题环节上的时间越多，留给后续环节的时间就越少。即使省出来的时间用来睡觉，也能提高效率。很多队伍前松后紧，拿到题目犹犹豫豫，左右摇摆，几个小时都不能确定选题。而到了最后，论文写不完，或者写完了没时间加工修改。在选题环节花费大量的时间是很不划算的。&/li&&li&扬长避短。任何一个参赛队，应该对自己的实力和特长有准确的认识和把握。选择最熟悉，最有把握，最有想法的题目，回避自身弱项。比如，计算能力差的队一般不要选择需要大量编制的题目，收集整理资料能力弱的队不选那些需要查找大量数据的题目，等等。&/li&&li&国情、文化背景。MCM/ICM中不少题目是以美国生活为背景的，很多背景知识对于中国学生来说，非常陌生。MCM2006B题要解决机场的轮椅安排问题（Wheel Chair Access at Airports），而在中国的机场，很少有航空公司会为乘客准备轮椅，这个问题在中国几乎是不存在的。可能很多中国学生拿到题目之后，第一个疑问是，为什么机场会有轮椅？MCM2009A题要求设计交通环岛的信号灯（Designing a Trafficf Circle），题目中提到stop sign和yield sign。中国的交通法规中没有这两个标志，绝大多数中国学生不知道这两个标志的含义。但是对美国学生来说这是常识。MCM2010A题是关于棒球棍上最佳击球点的问题，中国学生打过棒球的应该不太多。MCM2013A题要求设计更好的烤盘（The Ultimate Brownie Pan）。烤箱在美国是最常见的厨房电器，即使是用于出租的公寓，烤箱和灶、油烟机、冰箱是最基本的配套设施。但是在中国，直到最近几年才有部分大中城市的个别家庭开始购置烤箱。中国学生对烤箱、烤盘、烘烤过程完全没有概念。类似的情况还有MCM2002B题机票超订问题（Airline Overbooking），MCM2004B题快速通道系统（A Faster QuickPass System），MCM2005B题收费站设计问题（Tollbooths)，MCM2007A题选区划分问题（Gerrymandering），ICM2008C题医保系统问题（Finding the Good in Health Care Systems），MCM2014B题教练排名问题（College Coaching Legends），ICM2016F题难民问题（Modeling Refugee Immigration Policies）等等。虽然这些知识都不是秘密，可以查到相关的资料，但是中国学生需要花费几个小时才能搞清楚美国学生从小到大都知道的常识。如果理解不准确，还有可能影响最终的方案。选题的时候要考虑这一因素的影响。&/li&&/ul&如何备战&p&数学建模竞赛自身的特点决定了评奖有一定的偶然性，最终的奖项主要由实力决定，但不完全由实力决定，运气也有很大影响。两者大体上是七三开，或者八二开，偶然因素大概会影响半个或一个奖励等级，不会到两个等级。也就是说，一个实力大致能拿H的队，运气好一点，或许可以拿到M，但怎么都不可能冲击F或者O。而对于O或者F这样高等级的奖励，偶然因素的影响可能更大一些。也就是说，有把握拿M的队，都有机会争取F或者O。讲的夸张一点，就算命题人组一个队亲自上阵，虽然M肯定是有把握的，但也不能保证一定能拿O。&/p&&p&运气可遇而不可求，所以只能通过提高自身实力来提高获奖的可能性。所谓建模实力，大致可以分为模型储备、计算能力和写作水平三个主要方面。&/p&&br&模型储备&p&模型储备主要是指参赛队的数学基础，对常见模型、方法的理解，以及灵活运用这些知识的熟练程度。熟练掌握的模型越多，解决问题时的眼界越开阔，可选择的方法也越多。常见的模型和方法在主要的数学建模教材，或各种开放课程中都有介绍，每个参赛队都应该掌握以下这些内容：&/p&&ul&&li&微积分&/li&&li&线性代数&/li&&li&概率论与数理统计&/li&&li&规划模型&/li&&li&微分方程模型&/li&&li&图论模型&/li&&li&计算机仿真方法&/li&&/ul&&p&再扩展一点，可以了解以下内容：&/p&&ul&&li&博弈论模型&/li&&li&微观经济学基本原理&/li&&li&元胞自动机模型&/li&&li&群体决策模型&/li&&li&智能计算（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等）&/li&&li&基本的数字图像处理方法&/li&&li&常见的模式识别算法（聚类算法、神经网络、支撑向量机等）&/li&&/ul&&p&这个列表可以一直写下去，但是有了这些模型的储备，粗略估计可以应对80%以上的问题。&/p&&p&特别注意，时间有限，精力有限，短时间内不可能精通所有的模型和算法，基本模型要熟练，扩展方法可以先掌握思想、原理，适应的场合，应用的条件，优缺点等基本信息，再了解细节。&/p&&br&计算能力&p&数学建模竞赛对计算能力的要求，与ACM的ICPC程序设计竞赛的要求不一样，范围更广，不只是编程。程序设计竞赛的高手，不见得能够完成数模竞赛中的计算任务。数学建模竞赛所需的计算机技能大体如下：&/p&&ul&&li&&p&文献检索，数据收集（搜索引擎，数据库）&/p&&/li&&li&编程能力&ul&&li&至少能够熟练使用一种高级语言&/li&&li&常见的数值计算方法&/li&&li&常用的图论算法&/li&&li&文本文件读取、处理&/li&&li&数字图像（基本概念，读取，简单加工）&/li&&/ul&&/li&&li&&p&常用图表绘制&/p&&/li&&li&&p&参考文献管理&/p&&/li&&li&&p&科技论文排版（规范，软件）&/p&&/li&&li&&p&文本文件编辑器（*）&/p&&/li&&li&&p&正则表达式（*）&/p&&/li&&li&&p&版本控制（*）&/p&&/li&&/ul&&p&注：加*项目为可选项&/p&&br&论文写作&p&写作是数模竞赛中最关键的一步，因为竞赛的作品就是论文，三个人几天的劳动成果都要在论文中体现。没写出来，写不出来，或者没有恰当的写出来都会影响竞赛成绩。&/p&&p&对于美国赛而言，论文写作水平是指两个方面，一是会不会写科技论文，二是英文表达能力如何，也就是会不会用英文写。如果模型做的不好，自然写不出来好论文，但是更普遍的现象是，模型做的不错，但是没写好，最后成绩很差。&/p&&p&写作是个大话题，一两句话说不清楚，这里推荐一本书 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//mcmbooks.net/3.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文》&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ，这是 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//mcmbooks.net/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美国大学生数学建模竞赛指导丛书&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 中的一本，是由COMAP与高等教育出版社联合策划出版的，好象也是市场上唯一一本专门针对数学建模竞赛论文写作的参考书。看完这本就差不多了。&/p&&p&除了这本书，往年的优秀论文也是必须要看的，而且要认真看，认真研究。&/p&&p&当然，只看书和优秀论文是无法提高写作水平的，一定要自己动手写。写完与优秀论文对比，或者请老师点评，再修改，逐步提高。&/p&&br&时间安排&p&上面所说的这些能力，不是一两天能够练成的，要有一个漫长、艰辛的过程，有计划地实现。竞赛前的准备工作大体可以分为三个阶段：&/p&&ol&&li&学习数学建模课程。这一阶段主要解决模型储备问题。同时，在学习的过程中，通过不断的练习，逐步提高计算能力和写作水平。可以选修所在学校的课程，也可以通过网上的开放课程完成。&/li&&li&赛前培训。这一阶段主要是了解竞赛要求，熟悉往年赛题，研读优秀论文。第一个阶段的学习所获得的知识和能力，不是针对特定竞赛的，是普遍适用的。而这一阶段的培训非常有针对性。&/li&&li&模拟赛。所谓模拟赛，就是选择难度相当的题目，严格按照竞赛时间要求（包括起始的时刻）进行，写出完整的论文。模拟赛后，一定要分析论文，可以请有经验的老师点评，也可以自行对照检查。只有分析出论文的优缺点，才能改进提高。这是检验自身实力的最好方法。至少要进行一次，有条件的话，两次以上效果更好。如果之前没有参加过类似竞赛，又不进行模拟赛，直接参赛的话，时间就是一个大问题，这样参赛队很有可能无法在竞赛指定的时间内完成题目要求的各项任务。&/li&&/ol&总结&p&如果上面讲的这些都能做到，M奖就不远了。但是最后还要讲一点，数模竞赛是手段，不是目的。奖项虽然重要，也可以以奖项论英雄，但是不要仅以奖项论英雄，关键是要看参赛的整个过程中，是否有收获。如果说获奖就有收获，没获奖就没收获，时间、精力就白费了，那么这个竞赛就是失败的，也不是竞赛的初衷。无论获奖与否，要看整个过程中建模能力是不是提高了，计算能力是不是提高了，写作水平是不是提高了，这些才是真正的收获。&/p&&p&对于认真准备，积极备战的参赛队，不能保证他们一定能获奖，H奖都不能保证，但是可以保证他们一定有收获。&/p&
这一句话问了三个问题，先讲结论再解释：所谓6种题型，提示了部分题目的内容，但如果作为选题依据，作用非常有限。如果是为了更好的选题，搞清楚MCM与ICM的区别，可能更有帮助。选哪道题不是特别重要，重要的是应该“尽快”选题。竞赛时间是固定的，选题的…
三次数模国奖路过，曾经单挑过两次国赛（第三次有一个负责编程的同学给予我很大的帮助）。稍微谈谈编程这一块的经验吧，现在临近美赛，时间也不多了。最高票回答适合长时间准备(至少有一个从校内赛到国赛的周期，我就谈谈只剩下一个月不到应该如何准备编程这一块工作吧)。&br&编程的同学，主要是把建模同学的思想给生产出结果，也就是输出一定的东西，可以是图，可以是表可以是数据等等。当你随便打开一本数模书(比如司守奎老师写的《数学建模算法与应用》这本书)，你会被里面的Matlab，lingo等代码吓住，尤其是以前不怎么编程的同学来说更为如此。所以数模三个部分，很多同学会觉得编程非常难以上手。&br&其实，负责编程的同学，并不是说比谁代码写得长，谁代码写得好，&b&而是应该为建模的同学提供一个结果（只从数模拿奖（功利的角度出发）无论结果的好坏，甚至是否有结果，在比赛即将结束的时刻，都应该给建模队友一个所得过去的“答案”）&/b&，所以可以在做一些数模问题的时候，用一些较为“傻瓜”的软件，比如SPSS，这个软件可以解决统计学中的很多问题，比如2012年的国赛葡萄酒评价问题，这道题就是使用SPSS的代表。所以说，以其说是会编程，不如说是应该会使用相关软件，让所建模型输出一个不错的结果。还有作图软件Origin，在进行一些简单的作图时候，可以使用Origin而没有必要去使用Matlab进行画图，一般情况下，在问题不太复杂的时候，是没有必要使用Matlab的。还有一款软件叫做&b&Visio&/b&，这款软件是画流程图的利器，比如说写完一段程序附上程序框图，或者用系统动力学解决一个问题时画的系统流图，得到的效果都是非常棒的&b&（PS：初次学习建模的同学，无论如何一定要在Matlab上面下一点功夫，即使没有办法掌握，也需要知道如何修改别人的优秀程序，为我所用）&/b&。&br&如果真的想短期学会一个真正需要编程的语言，还是选Matlab吧，虽然在短时间之类，你是无法把这门语言学到精通，但是只要知道Matlab的语法规律，以及一些基本功能，一些基本的工具箱就足够了，这里推荐两本书，一本是《Matlab完全自学一本通》这本书上面基本上包含了可以用得到的功能，至少是基础功能。在数模上面，可以司守奎老师写的《数学建模算法与应用》这本书，一般常用模型的代码都给出来了。还有一个最关键的是，比赛前，多看看别人写的优秀论文。不管是国赛还是美赛，都有着优秀论文集，看看别人写的论文还有别人的代码，争取找到一些灵感。&br&在比赛的过程中，如果什么地方卡住了，一定不要蒙着头想，应该即使去相关论坛查找一些使用技巧，当然Matlab自身的帮助文档也是挺不错的。&br&多说一句话，LaTeX是写作排版用的，虽然也是类似于编程语言，不建议编程的人去学习，应该去鼓励写作的同学学习LaTeX，编程的同学应该和建模的同学好好合作，合力把比赛题目拿下。&br&看到数学建模老司机（国一优秀论文获得者，深圳杯获得者，SAS大赛冠军）的回答了，SPSS在这几年的国赛的赛题（16）当中确实比较难使用了，问题基本上都是纯物理类问题（2014航天，2015球面天文学，2016受力分析）而且SPSS还有一个非常强大的竞争对手SAS的存在。至少是国赛A题，一般都是需要自己踏踏实实建模，最后使用Matlab实现。但是，A题由于过于考察建模的实力，因此一些非理工科的学生往往望而怯步。&br&R，Python以及SAS作为数据分析时代的新兴语言，大家可以有空的时候学一学。由于现在有一个SAS数据分析大赛（由汇丰银行赞助，SAS公司主办）搞的还不错，大家可以学一学SAS然后去这个比赛中练一练手。参加过蛮多的比赛，还是发现SAS举办的这个数据分析竞赛（尤其是决赛）给我的参赛体验非常地好。&br&更新一下，看了下面国一大佬说的有关程序的事项，其实，如果单纯从拿奖的角度来说，某些问题，尤其是国赛B题， 美赛E、F题对于程序要求不高的情况下，可以适当地使用现有的模型理论对具体问题进行分析。但是，从2014年开始每一年国赛A题基本上都很难找到可以直接套用的模型（虽然2016年的系泊系统在知网上面有很多现成的研究结果，但是往往不是太复杂，就是和题目分析的背景有点不太一样），这也是我前面说为什么对于没有经历过理工科训练的学生很容易望而怯步的原因。所以，我觉得如果你想做好A题，在近些年A题越来越需要自己建模，自己使用一定的软件实现的大环境下，建议有一定改编现有程序的能力。&br&-----------------------------分----------------------隔---------------------线--------------------------------------&br&看到留言有提问，现在考试基本上快考完了，我也就来回答一下吧。&br&首先第一个问题是：美赛E、F题应该怎么做？数模三天（美赛是四天时间）需要做一些什么？&br&首先我来回答一下第一个问题，美赛E、F题应该怎么去做。由于美赛E、F题是今年2016年新增加的题目，因此不论对于谁来说都是第一次涉及这两类问题，依据美赛官方COMAP的说法，美赛E题的主题一般是有关&b&环境科学&/b&的问题，美赛F题有关&b&政策&/b&的问题。从统计的结果来看E题是最受中国人欢迎的ICM的题目，而F题较为冷门（具体的统计数据在我另外一个回答的问题中：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&数学建模竞赛在国外（如美国）的真实影响力如何？ - 张浩驰的回答 - 知乎&/a& 。首先，还是把E、F题的问题的翻译粘贴过来吧（虽然我知道知乎洋文好的人多得很呐）。&br&E题的翻译：&br&&p&我们的地球会受渴吗？&/p&&br&&br&&ul&&li&世界上的水会用完殆尽吗？根据联合国，1.6亿人民（世界人民的四分之一）正在经历水荒。在过去一个世纪，用水量的增长速度是人口增长速度的两倍。工业、农业、居民的日常都需要水的支持。目前有两种缺水的原因：物理性缺水和经济型缺水。物理性缺水指的是该地区没有充足的水来满足用水需求。经济型缺水指的是，该地区的水并未明显缺乏但是缺乏合理的管理和基础设施的建设限制了干净水的获取。许多科学家说缺水问题在气候变化和人口增加的条件下更加趋向恶化。用水一两杯与人口的速度增长这个事实提示我们还存在另外一个缺水的原因：它是否加快了工业消耗的速度、个人消耗的速度或者是加速了污染减少干净水源？&/li&&li& 对所有人供给干净水源是否是可能的？干净水的供给必须把水的（物理性）可获取考虑在内（例如，自然水源、技术进步诸如淡化工厂、雨水收集技术）。理解水的供给是一个天然的跨学科问题。你不仅需要理解环境对水供给的限制，还要理解社会因素是如何影响干净水源的分布和获取的。比方说，差的卫生条件会限制水的供给，人口的增长会给地区水供给带来压力。当你在分析一个地区的缺水问题时，以下的问题是你必须考虑的。历史上人们是如何恶化或者缓解了这个问题？地理的、地质的、生态的原因是怎么影响水供给的？我们如何准确的预测未来水的可获取性？如何评估新水源或者替代水源的潜力（比如海水淡化技术、雨水收集技术或者未发现的地下水）？有什么人口统计学的和健康与之相关的问题？&/li&&/ul&&p&问题说明：&/p&&br&&br&&ol&&li&建立一个能够提供一个尺度来衡量一个地区提供干净水来满足地区需求的能力。在你建模的过程中，你可能需要考虑影响供需的动态因素。&br&&/li&&li&使用联合国的缺水分布地图。选取一个水相对或者严重超负荷的国家或者地区。解释为何、如何该地区的水陷入了缺乏的境地。确认一定要通过处理物理型和经济型缺水来解释社会和环境的双重驱动因素。&br&&/li&&li& 在你任务2中选择的地区中，使用你任务1&br&中的模型来预测该地区15年后水供给的情况是怎么样的？进而，15年后的这种情况又是如何影响该地区居民的生活的？确定要包含环境驱动的影响在模型构成中。&/li&&li&在你选择的地区中，设计一个考虑了所有缺水驱动因素的调节方案。任何的干预措施都会不可避免的影响到周围的环境和整个的生态系统。讨论这些影响，以及这个方案的整体优缺点。最后，你的方案是如何缓解这个问题的？&/li&&li&使用你在任务4中设计的调节方案和模型来预测未来水的可获取性。你选择的地区可以在缺水问题上变得轻松一些吗？水问题会变成未来的关键议题吗？如果这样，水缺乏什么时候会出现？&/li&&li&写一个20页的报告（summary&br&sheet不包括在内）来解释你的模型：你选择地区的在没有调节情况下的水缺乏状况、你的调节措施、你的调节措施对该地区及周边地区水供给的效果。一定要明确模型的优缺点。ICM会用你的模型来帮助别人。（人道主义）&/li&&/ol&&br&下面是F题的翻译：&br&&ol&&li&对难民危机的衡量。确定特定的因素，可能有助于或约束难民的安全、 高效流动。这里有以下属性特征：难民自身，迁徙路线，交通运输，国家的能力（包括入口点数目和可提供的资源）。第一项任务需要制定一系列措施和参数来证明为什么分析危机时需要考虑这些条件。&/li&&li&难民的流动。建立一个最优的难民迁徙模型，模型要包括6条路线上预测的流动量，考虑以下几个方面：交通路线/可达性、 路线安全性和国家的资源能力。您可以包括不同航线、 不同入口点，单个或多个入口点，甚至不同国家。使用您在任务 1 建立的度量模型确定难民数量，以及满足难民迁徙所必要的入口点数和比率。务必能证明任何加入迁徙的新要素}
高数 三重积分还没学 &
看不清的话追问我
与《高数 三重积分还没学 &》相关的作业问题
|OA|=r=2; 所以sinα=-2cos3/2=-cos3=cos(π-3)已知α是锐角；所以α=π-3 再问： |OA|=r=2;怎么算的 再答： |OA|=√（2sin3)^2+(-2cos3)^2=√[4(sin3)^2+4(cos3)^2]=√4=2 因为(sin3)^2+(cos3)^2=1
可达矩阵是判别一个有向图是否为强连通图或弱连通图的有效工具.利用布尔矩阵的运算性质给出了计算有向图可达矩阵的方法,该方法计算简便.
x趋于负无穷e^x趋于01+e^x趋于1则分子趋于ln1=0分母是无穷大所以极限是0
学混凝土原理应该没问题,学混凝土结构会吃力,混凝土结构中用到的结构力学比较多,不懂弯矩分配法会很难理解 再问： 那请问重点先看结构力学哪几章的内容？非常感谢 再答： 静定结构是基础，先搞懂静定结构弯矩图，剪力图的做法，明白图乘的原理，再学力法、位移法、弯矩分配法就很简单了。
1/y' 是关于x的函数对这个函数求关于x的导数 应用基本的除法的导数公式就可以了 就是 （ 分子导数乘以分母--分母导数乘以分子）/分母导数平方
/>利用罗比达法则 lim【x→b】(a^x-a^b)/(x-b)=lim【x→b】[xa^(x-1)]/1=ba^(b-1) 等价无穷小：x→0时,e^x-1~xa^x-a^b=a^b[a^(x-b)-1]=a^b{e^[(x-b)lna]-1}等价于a^b[(x-b)lna]分子分母消去(x-b)故,其极限为a^b
9）原式=lim (x^2/e^x+1)/(x^4/e^x+e^3x)=0 10) 原式=lim(1-x)(1+x)(1+x^2)...(1+x^2n)/(1-x) =lim (1-x^2)(1+x^2).(1+x^2^n)/(1-x) =lim (1-x^2^(n+1))/(1-x) =1/(1-x) 再问： 第六题
你去下载一个软件名字是 Mathematica 很很好找的 在应用程序里面,什么符号都能找到,而且很好用的 用复制就 可以了
囗＋49×囗＝24 囗×28-囗＝21.60.48+49×0.48=240.8×28-0.8=21.6
不晚、现在应试教育、老师教的学认真了就行、况且孩子才这么小
我一般都不相信那些,即使智商的再高,如果情商低的话,在社会上也很难混的.不要指望靠智商过上好日子,所以这类事根本没必要担心,况且你如果努力做好该做的事,也不见得智商低会给你带来多少影响.再说,你现在很多知识都还没学会,你试试让一个高智商的小孩做题,如果他什么也没学,那测试一定会说他智商低.
好的.不用能量公式先计算时间t=√2h/g=√3s,Vy=gt=10√3m/s Vx=1m/s所以V=√（300+1）=√301≈17.35m/s水平方向上存在分速度,所以不会垂直的
因为C 最外面有4个电子 要成4价才稳定啊 O 最外有6个电子 有得到2个电子才稳定 羧基脱去一个 -OH,氨基脱去一个 -H,-OH 和 -H结合生成水,剩下的就是CONH了阿,C和O以双键相连,N和H以单键相连
RT,各式各样的规律都可以 个位数字仅能为0,1,4,5,6,9 如果完全平方数的十位数字是奇数,则它的个位数字一定是6；反之,如果完全
乙：104÷（3+1）=26甲：104-26=78或26×3=78
看MIT的公开课 搜网易公开课 找麻省理工的课 里面都有
因为两个同底数（不为零）、同指数的幂相除,其商等于一.（a的m次方/a的n次方为a的（m-n）次方,而m=n,则m-n=0,就为a的0次方等于一.a不等于0）
有个理想气体方程pV=nRTp是压强 V是体积 n是物质的量 R是常数 T是温度温度越高 p越大通俗的理解是温度越高 气体分子运动约剧烈,对周围一定体积的压强也就越大
学C语言的操作,应该不需要高数,但是你编的程序,可能程序所要实现的内容涉及到高数,所以还是要看看,把最基本的微分积分看了,估计就差不多了吧高等数学的线性代数和 概率论与数理统计难度大吗_百度知道
高等数学的线性代数和 概率论与数理统计难度大吗
高等数学的线性代数和概率论与数理统计难度相对于刚刚接触的人，难度是比较大的。《线性代数》包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。数理统计是数学系各专业的一门重要课程。随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展，应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性，并作出一定精确程度的判断和预测；将这些研究的某些结果加以归纳整理，逐步形成一定的数学概型，这些组成了数理统计的内容。
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人感觉不一样吧，不定积分，级数。我感觉线性代数和概率论要比微积分简单多了。微积分里面有导数，未知数的数量变多了、高等数学的话一开始是导数，从导数引申到定积分，再到不定积分，然后就是一些常用的分布（如正态分布等），定积分。而且研究的方法与以前不同，主要研究系数行列式的性质与解的关系以及解的性质。2、概率论我不是很熟悉，但是感觉学的时候也不是很难。主要就是排列组合，只不过方程的数量变多了。多重积分最困难的地方很多时候在于确定积分范围。微分方程讲的比较少，而且可以求解的微分方程只有那几种类型，偏微分）。1、线性代数的内容都是线性的，跟小学学的多元一次方程组差不多，证明很麻烦。3。这些书上都很简单，但是做题的时候很烦，很多证明题。级数的问题基本与积分类似，多重积分，微分方程（常微分
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色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。&p&整理了一下知乎上女性化妆和护肤的问题，原来想分两个问题写的，但是现在发现好像不是很分得开，就一起写在这里吧~&/p&&br&&p&化妆之前要先看看为什么自己长得丑：&a href=&/question/& class=&internal&&为什么有些美女不上相？ - 摄影&/a&&/p&&br&&p&&b&化妆：&/b&&/p&&p&&b&底妆：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&怎样的底妆能做到无妆感，怎样做到裸妆？ - 化妆品&/a&&/p&&p&&b&眼线：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&怎样才能画好眼线？ - 化妆&/a&&/p&&p&&b&眼影：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&淡妆的眼影该怎样画？ - 女性&/a&&/p&&p&&b&睫毛：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&怎样贴出明星般完美的假睫毛？题主贴的都是日常款很自然的那种，求拍照效果明显又好看的睫毛贴法？ - 化妆&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&为什么我夹睫毛时总夹到眼皮？ - 生活&/a&&/p&&p&&b&美瞳：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&什么美瞳用起来放心？ - 美瞳&/a&&/p&&p&&b&眉毛：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&男生可以修眉么？如何修？ - 生活常识&/a&（虽然这里说的是男生，但是道理都是一样的）&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&如何修画出自然的眉毛？ - 女性&/a&&/p&&p&&b&嘴唇：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&什么样的人适合画大红唇？ - 女性&/a&&/p&&p&&b&指甲：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&如何在不做美甲的前提下，让指甲好看一点？ - 指甲&/a&&/p&&p&&b&卸妆：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&正确卸妆步骤是怎样？ - 化妆&/a&&/p&&br&&p&&b&护肤：&/b&&/p&&p&&b&洁面：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&关乎洗脸的系列问题？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&氨基酸洁面真的那么好吗? - 科技&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&是什么成分导致很多洗面奶（包括氨基酸洗面奶）洗后有滑腻感，或者感觉乳状物洗不干净？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&b&黑头：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&如何去除鼻子上的黑头？ - 健康&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&为什么皮肤会长脂栓和黑头？如何控制它们产生？ - 医学&/a&&/p&&p&&b&美白：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&如何美白？ - 生理学&/a&&/p&&p&&b&面膜：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&用什么面膜可以改善肌肤暗黄？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&面膜做太多是不是对脸不好 ? - 美容护肤&/a&&/p&&p&&b&防晒：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&化学防晒霜很伤皮肤吗？皮肤敏感的人大约坚持用多久会留下斑点？ - 女性&/a&&/p&&p&&b&头发：&/b&&a href=&/question/& class=&internal&&如何正确地养护头发？ - 生活&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&头发干燥并且烫过，沙发特别严重，怎么改善？有什么好的产品推荐吗？ - 慕容七的回答&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&碱性冷制皂洗头发会伤头发吗？ - 美容护肤&/a&&/p&&br&&p&&b&其他护肤技巧或误区：&/b&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&护肤品的效果 是如何评定的？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&有哪些关于化妆护肤方面的技巧或是误区？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&没钱就不能谈护肤吗？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&隔离霜对皮肤是否有宣传提到的那些特别的功效？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&对于年轻的皮肤，是要用好的护肤品打好底子，还是一开始用普通的护肤品，以防老了之后再用好的护肤品不管用？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&有哪些可以称得上洗脑的信息？ - 慕容七的回答&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&在屈臣氏等卖护化品的商店里，“美容顾问”的话可以相信多少？ - 市场营销&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&手工皂是否真的只是概念化了的不能保证营养和卫生、不具备实用性和护肤功能的产品？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&手工皂好在哪里？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&护肤可以不用化妆水、乳液只涂霜吗？还是要分季节和年龄？@慕容七 - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&化妆品和护肤品配方中不同化学成分越多，对使用者可能造成的伤害越大吗？理由是什么？ - 日用化学&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&为什么化妆品感觉成分都差不多，价格却相差悬殊？ - 销售&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&女生应该怎样保养、护理皮肤？ - 美容护肤&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&关于化妆品，有哪些不为人知的秘密？ - 生活&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&如何按照护肤品的配方而不是品牌来选择护肤品？ - 调查类问题&/a&&/p&&br&&p&&b&化妆品、护肤品选购：&/b&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&有哪些让你相见恨晚的化妆品和护肤品？ - 化妆品&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&适合新手的化妆品有哪些推荐？ - 女性&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&哪个牌子的防晒霜比较好？ - 化妆品&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&求推荐不晕染、不掉渣、不苍蝇腿的睫毛膏？ - 化妆品&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&有什么好用的口红推荐？ - 女性&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&如何挑选一支适合自己的口红？ - 女性&/a&&/p&&p&&a href=&/question/& class=&internal&&大家可以推荐一款卸妆很干净的卸妆产品吗？ - 化妆&/a&&/p&&br&&p&除了以上这些，还可以移步果壳网&a href=&///?target=http%3A///group/73/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美丽也是技术活小组&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，这是目前还比较科学有爱的地方，其他例如豆瓣小组已经全部被软广攻陷了。&/p&&p&化妆方面大家可以关注化妆师李奇潭（微博：&a href=&///?target=http%3A///u/%3Ftopnav%3D1%26wvr%3D6%26topsug%3D1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Sina Visitor System&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，果壳：&a href=&///?target=http%3A///i//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&李奇潭的个人主页&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，他好像没有知乎），他是一个三观很正、很有意思的小gay：）；&/p&&p&护肤方面推荐知乎用户 &a data-hash=&b1f8dd3b4bf684fbef62ceb& href=&///people/b1f8dd3b4bf684fbef62ceb& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@慕容七& data-tip=&p$b$b1f8dd3b4bf684fbef62ceb& data-hovercard=&p$b$b1f8dd3b4bf684fbef62ceb&&@慕容七&/a&，他在知乎上写了很多很科学的护肤品答疑和护肤方法，我很喜欢他；&/p&&p&祝大家化得开心：）&/p&
整理了一下知乎上女性化妆和护肤的问题，原来想分两个问题写的，但是现在发现好像不是很分得开，就一起写在这里吧~ 化妆之前要先看看为什么自己长得丑： 化妆：底妆：眼线：
r 初学化妆首先了解正确的化妆顺序,按正确的步骤来化妆才能取得好的妆效,&br&&br&美妞快来看看正确的化妆顺序,看看你都做对了没。 &br&&br&正确的个人生活化妆顺序你们都做对了吗?完美化妆的正确顺序应该是： &br&&br&洁面 → 爽肤水→ 面霜/乳液 →修眉 →防晒隔离霜 → 修颜液 → 粉底 → 粉饼 → 画眉 → 眼影 → 眼线 → 唇线口红 → 腮红 → 定妆 → 夹睫毛 → 假睫毛 → 睫毛膏 【化妆需要什么产品？】&br&&figure&&img src=&/c38c105feea12f5a4fcf_b.jpg& data-rawwidth=&658& data-rawheight=&658& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&658& data-original=&/c38c105feea12f5a4fcf_r.jpg&&&/figure&&br&&br& 1、基础护肤（洗面奶，化妆水、乳液）&br&&br& 2、粉底（bb霜或者粉底液）&br&&br& 3、散粉（如果你比较出油的话，最好是有个，可以定妆让妆容更持久）&br&&br& 4、遮瑕膏（如果黑眼圈，痘痕比较明显的话，可以考虑个，用在局部）&br&&br& 5、腮红（可以让肌肤更加红润）&br&&br& 6、睫毛膏（卷翘睫毛，少不了） &br&&br&7、眼线笔，眼线液笔，眼线膏（三选一就可以，新手建议眼线笔的） &br&&br&8、眼影（建议用大地色，自己搭配选择不同颜色呢）&br&&br& 9、眉笔和眉粉（画眉毛用的，建议用棕色或者黑色）&br&&br& 10、唇彩或者唇膏（唇彩是有颜色，唇膏是没有颜色，自己选择哦） &br&&br&11、卸妆（这个是一定要的，根据需要选择不同的卸妆产品）
&br&&br&其他的比如说修容高光的这些根据你想要打造的妆容来增加哦，大体上的话以上这些就足够了呢 化妆前护肤工作不可忽略： 化妆前一定要做好护肤工作，这样不仅能够达到很好的护肤效果，而且将护肤工作做好，对于我们妆容的持久性和服帖度都有很好的一个提升呢! 彻底清洁皮肤后，先用保湿型化妆水软化角质层，让后续产品精华更容易被吸收。&br&&br&然后选择适合自己的面霜涂上并按摩之完全吸收。 &br&&br&&br&&br&修眉：先用眉笔画出正确眉型，再拔除多余的眉毛，描画出来的眉型会更精确。用眉刷轻刷双眉，把过长的眉毛修剪短，然后用化妆水擦拭以作清洁。&br&&br& 防晒隔离霜：隔离彩妆、粉尘污染等对皮肤的伤害，相当于一层皮肤的保护膜。妆前乳的用量不需要太多，顺着毛孔方向轻拍均匀。 修颜液：调整不均肤色，白色的修颜液可以增加肤色的透明度，绿色可以修饰肌肤局部泛红状态，紫色或蓝色修颜液可以修饰偏黄肤色，而珠光感的修颜液局部运用在T字部位，可以让脸型立体。 &br&&br&粉底：选择与肤色相接近的粉底，无论是用手指、海绵还是粉底刷上妆，都要遵循少量多取的原则。 粉饼：可以在T区按压上薄薄的粉饼可令底妆更持久，此步骤也可以忽略。 &br&&br&画眉：眉笔和眉粉颜色尽量与发色一致，画出眉型轮廓，最后眉刷沿“眉头→眉峰→眉尾”轻轻平刷修饰，使眉色均匀。&br&&br& 眼影：最普通也最简单的一种方法：同一色彩以不同深、浅的色彩，自眼睑下方至上方、由深至浅渐次画上，可以塑造目光深邃的效果。眼睛看起来会变大至少 1/3 ，且很有神、很亮。 &br&&br&眼线：镜子放在眼睛下方，眼睛往下看，无名指拉起眼皮贴着睫毛根部画眼线，可以根据眼线调整眼线的粗细与长度。 &br&&br&唇线口红：唇部化妆一般用唇彩就可以了，唇彩的颜色最好跟服装的主题色一致。如果想更加精致，可以用唇线笔画出清晰的唇部线条。 &br&&br&腮红：选出适合色系的腮红，对着镜子微笑，颧骨的部位就是腮红可以打上的部位。使用时每次的腮红量要少、要淡;可多刷几次直至效果完美。 定妆：扫上蜜粉能将妆容固定，化妆品不会轻易移位或剥落，令妆容保持光泽，延长妆容的持久度。再者，以粉扑拍打散粉渗入肌肤，有助于提高彩妆对皮肤的附着度，粗大的毛孔也可以得到一定的放松。 &br&&br&夹睫毛：夹睫毛分三段式，分别从根部、中部，到睫毛梢夹出自然弧度。 假睫毛：根据自己的眼睛长度修剪好假睫毛的长度，沿着假睫毛的梗涂上一层胶水，在两端的部分可以多涂一些，在胶水半干状态贴在睫毛根部的上方。&br&&br& 睫毛膏：睫毛膏的涂抹方法是“Z”字型向上刷，戴了假睫毛后刷一层睫毛膏，可把真假睫毛融合在一起。 &figure&&img src=&/559f4ed5de675cde9b6386_b.jpg& data-rawheight=&558& data-rawwidth=&570& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&570& data-original=&/559f4ed5de675cde9b6386_r.jpg&&&/figure&
r 初学化妆首先了解正确的化妆顺序,按正确的步骤来化妆才能取得好的妆效, 美妞快来看看正确的化妆顺序,看看你都做对了没。 正确的个人生活化妆顺序你们都做对了吗?完美化妆的正确顺序应该是： 洁面 → 爽肤水→ 面霜/乳液 →修眉 →防晒隔离霜 → 修颜液 →…
&p&------写在所有之前-----【v
1.2】&/p&&p&&br&&/p&&p&推荐一个网站，&a href=&///?target=https%3A//projecteuler.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&About - Project Euler&i class=&icon-external&&&/i&&/a&是一个编程数学网站，把上面的题用matlab来一遍matlab就学得差不多了&/p&&p&-----------------------------------------------------------------------------------&/p&&p&今天闲，扯一扯我是如何入门MATLAB的&/p&&p&【哇 离第一次编辑这个答案已经过去两年多了，how time flies】&/p&&figure&&img src=&/296d5c1741acdd3df66f909fb9be390b_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&400& class=&content_image& width=&400&&&figcaption&之前用的【大概是大三把】&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&/v2-1ab84bb3829dba14be4cc2c045dceb97_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&515& data-rawheight=&530& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&515& data-original=&/v2-1ab84bb3829dba14be4cc2c045dceb97_r.jpg&&&figcaption&现在用的【 14:47:31】&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&----------------------------------------正题--------------------------------------&/p&&p&开始：&准备工作&MATLAB里的所有运算都是以矩阵为基础的，所以想学好MATLAB，线性代数是必须的，也不用学的太深稍有了解就好，毕竟最重要的还是编程思想&/p&&p&&br&&/p&&p&然后就是入门了：选一本自习喜欢而且适合入门的书&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//home./%7Epjer1316/1.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&个人觉得这本书比较适合入门&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&最重要的三条&/b&&/p&&ol&&li&&b&看help&/b&&/li&&li&&b&看help&/b&&/li&&li&&b&看help&/b& &/li&&/ol&&p&值得一提的是MATLAB的自带程序包，大大提高生产力&/p&&p&这是几十万mathworks精英码农被逼加班熬夜优化再优化的东西，利用起来会发现生活很美好&/p&&figure&&img src=&/057b0aa2999_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&941& data-rawheight=&75& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&941& data-original=&/057b0aa2999_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&熟悉了基础操作之后可以开始尝试一些更深入一点的内容，比如图像操作，视频操作，去实现一些更加复杂酷炫的内容，这个时候也可以开始着手去写一些自己的GUI&/p&&p&对，MATLAB也可以写GUI，而且是在强大的矩阵运算做后盾的情况下，GUI实现相同功能的代码量和效率都是非科学计算语言不能比的&/p&&figure&&img src=&/e401bb98d3ff990048acf06c2db700a4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&551& data-rawheight=&440& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&551& data-original=&/e401bb98d3ff990048acf06c2db700a4_r.jpg&&&/figure&&p&这个是我先来无事写的误差分析的GUI第一次写，十分笨拙，连查help带码代码花了一下午&/p&&p&&br&&/p&&p&最后回到本提问，如何学好MATLAB。。。多练，多码，对，就是我开头给的那个&a href=&///?target=http%3A//projecteuler.org& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&projecteuler.org&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&用MATLAB做几十题就差不多可以熟练应对普通量级的计算任务啦&/p&&p&&br&&/p&&p&---------------------------------------------------------------&/p&&p&对了&a href=&///?target=http%3A//home./%7Epjer1316/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Pjer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&这个里面有些资源，我收藏的，喜欢就拿去咯&/p&&p&&br&&/p&&p&version 1.1 新增部分&/p&&p&【--日22:15:58--】 &/p&&p&关于计算效率，现行的大部分计算机数学题大多数都会有一个特点，可以用很直观很好想的办法但是要消耗很大计算资源（暴力流），还有就是可以用很巧妙的方法回避大宗量的计算和储存任务（智商流），其中智商流对数学功底要求比较深厚（天生数学水平捉急）&/p&&p&&br&&/p&&p&而这里的计算效率指的是包含计算程序（或计算命令）开发在内的时间成本。也是有感于我刚刚回答的另外一个题&a href=&/question/& class=&internal&&10个数字做加法，数字不能重复，该怎么做？ - 算法&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&问题不在赘述，我刚看到这个问题的时候，第一反应是大致估计计算成本上限，就是用完全暴力的方法枚举加筛选所要计算次数的数量级，发现完全低于10^6也就是GHz核心的电脑不足千分之一秒可以给出结果于是这时出现了相当一批码农兄弟上c++，python 程序我看了，的的确确做了优化使时间复杂度压缩到有艺术感【*_*】，看到这些几十行甚至上百行的代码我默默打开MATLAB，两个命令给出了相同的答案&a href=&/question//answer/& class=&internal&&Pjer 的回答&/a&，整个过程五分钟左右&/p&&p&&br&&/p&&p&记得在&a href=&///?target=http%3A///bbs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MATLAB小论坛&i class=&icon-external&&&/i&&/a&里曾经看到过一个（好像是）叫，【一行计算----科学计算之美】的文章刚去找没找到大致是说那些可以在一行里完成的计算稍复杂的计算或者可视化。当然是用matlab，mathematica中的完成，因为这两个语言的底函数实在是太丰富了，涵盖了异常矩阵和人工智能算法和底函数。&/p&&blockquote&&b&人类历史从使用工具开始&/b&&/blockquote&&p&所以：&/p&&p&
如果不是为了锻炼c++或python吧啦吧啦语法和算法复杂度优化能力，单单把任务任务来完成的话&/p&&figure&&img src=&/44b10a6fe4fc8fdae645_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&468& data-rawheight=&455& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&468& data-original=&/44b10a6fe4fc8fdae645_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&--------------------------------------------------------------&/p&&p&&b&讲讲关于优化计算&/b&&/p&&p&（生产更高效的代码）&/p&&p&都不知都遇到过多少次吐槽matlab慢的，无语。先贴一个benchmark这个是julia官网的比较常用的几个模块的测试&/p&&figure&&img src=&/dbfcf11b8630_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&952& data-rawheight=&231& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&952& data-original=&/dbfcf11b8630_r.png&&&/figure&&p&matlab仅仅在parseint的过程中显得很弱因为它数据转换的形式的复杂性，从文本到数的转换慢是可以理解的，在其他几个计算的硬菜上matlab表现还都是非常出色的，甚至有超过fortran的，matlab对矢量化支持非常好，对于矢量元素操作是自动并行的，所以能用向量表示的就用向量表示，亲眼见过搞图像处理的matlab小白为了把两段视频叠加起来开了四层嵌套大循环跑了几个小时然后大骂matlab慢的跟翔一样。&/p&&p&matlab是解释型的，相当于是编译依据执行一句，所以循环是最坑的执行几遍要编译几遍，当然现在也有优化，但是为了保证语言特性的灵活，没有变成编译语言。&/p&&p&&br&&/p&&p&所以写程序之前默念一句话【矢量化大法好】，这是最基础的。没有矢量化那简直就是c的语言特性加python的速度&/p&&p&&br&&/p&&p&对于一个程序要找出关键节点进行重点优化，比如说一个程序里的某种矩阵操作，大部分运算都能用到，那么这个就是关键节点，要重点优化。&/p&&p&matlab提供了一个叫做&b&profile&/b&的函数，可以记录程序在各个模块消耗的时间统计出来给优化提供参考（如图）&/p&&figure&&img src=&/24c933ed66eb28cd1173_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&636& data-rawheight=&212& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&636& data-original=&/24c933ed66eb28cd1173_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&然后是优化的一个大杀器是并行&/p&&p&软件本身是有个parallel computing toolbox 最简单的并行parfor就是for循环如果前后耦合性不强的话可以通过分配给多个worker来实现概念上的并行，提高效率&/p&&p&&br&&/p&&p&其实最有效的（对于大矩阵的运算）还是GPU运算，（首先你得有个n卡（当前matlab只支持NVIDIA的显卡加速）），因为GPU的流处理器个数远多于CPU核心数，所以并行如果可以放到显卡里对运算的优化使显而易见的&/p&&p&&br&&/p&&p&下图是一个benchmark可见GPU在加速计算方面的效果是极其显著的&/p&&figure&&img src=&/3d42f9bf3fa_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&866& data-rawheight=&549& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&866& data-original=&/3d42f9bf3fa_r.png&&&/figure&&p&而对于gpu优化计算，水就更深了&/p&&p&可以几行代码就实现简单的优化&/p&&p&也可以深度优化&/p&&p&一个栗子：&/p&&p&算分型的栗子：
&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&% Setup
t = tic();
x = linspace( xlim(1), xlim(2), gridSize );
y = linspace( ylim(1), ylim(2), gridSize );
[xGrid,yGrid] = meshgrid( x, y );
z0 = xGrid + 1i*yG
count = ones( size(z0) );
% Calculate
for n = 0:maxIterations
z = z.*z + z0;
inside = abs( z )&=2;
count = count +
count = log( count );
cpuTime = toc( t );
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/e21fa6b2beaa5ba68c608c68_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&540& data-rawheight=&156& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&540& data-original=&/e21fa6b2beaa5ba68c608c68_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&用cpu要算5.8s&/p&&p&&br&&/p&&p&如果做一些微小的修改：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&count = ones( size(z0), 'gpuArray' );
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/1ed127b553bc44869adfbf7df41210d6_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&567& data-rawheight=&159& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&567& data-original=&/1ed127b553bc44869adfbf7df41210d6_r.png&&&/figure&&p&就多了一句话 24倍优化，解释一下，这个在声明变量的时候加一个gpuarray就相当于是吧变量从host memory转成gpu memory然后后面的计算都是GPU资辞的。所以大部分计算都是GPU内计算当然是比西方记者还快。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果觉得这还不够的可以用arrayfun加速：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&count&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&arrayfun&/span&&span class=&p&&(&/span& &span class=&p&&@&/span&&span class=&n&&pctdemo_processMandelbrotElement&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&c&&...&/span&
&span class=&n&&xGrid&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&yGrid&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&maxIterations&/span& &span class=&p&&);&/span&
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&/371a8f7b861_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&547& data-rawheight=&138& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&547& data-original=&/371a8f7b861_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&原理上就是host并行加gpu并行&/p&&p&&br&&/p&&p&matlab支持cuda就当然会支持写device码编译进GPU作为一个模块调用（太麻烦但是效果极其显著）&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-c&&&span class=&n&&__device__&/span&
&span class=&kt&&unsigned&/span& &span class=&kt&&int&/span& &span class=&nf&&doIterations&/span&&span class=&p&&(&/span& &span class=&kt&&double&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&realPart0&/span&&span class=&p&&,&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&imagPart0&/span&&span class=&p&&,&/span&
&span class=&kt&&unsigned&/span& &span class=&kt&&int&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&maxIters&/span& &span class=&p&&)&/span& &span class=&p&&{&/span&
&span class=&c1&&// Initialize: z = z0&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&realPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&imagPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&kt&&unsigned&/span& &span class=&kt&&int&/span& &span class=&n&&count&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&c1&&// Loop until escape&/span&
&span class=&k&&while&/span& &span class=&p&&(&/span& &span class=&p&&(&/span& &span class=&n&&count&/span& &span class=&o&&&=&/span& &span class=&n&&maxIters&/span& &span class=&p&&)&/span&
&span class=&o&&&&&/span& &span class=&p&&((&/span&&span class=&n&&realPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&n&&imagPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&imagPart&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&o&&&=&/span& &span class=&mf&&4.0&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&p&&)&/span& &span class=&p&&{&/span&
&span class=&o&&++&/span&&span class=&n&&count&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&c1&&// Update: z = z*z + z0;&/span&
&span class=&kt&&double&/span& &span class=&k&&const&/span& &span class=&n&&oldRealPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&realPart&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&realPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&realPart&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&imagPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&n&&realPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mf&&2.0&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&oldRealPart&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&imagPart&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&n&&imagPart0&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&p&&}&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&n&&count&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&p&&}&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&device码是c在cuda的规范下写的&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&/2bd5befd14_b.png& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&551& data-rawheight=&183& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&551& data-original=&/2bd5befd14_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&540倍啊
是吧，别再说matlab慢了，会用就快了&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&如果遇到了问题 find me on WeChat&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&微信id:pjer1234567&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&依然看心情更&/p&
------写在所有之前-----【v 1.2】 推荐一个网站，是一个编程数学网站，把上面的题用matlab来一遍matlab就学得差不多了-----------------------------------------------------------------------------------今天闲，扯一扯我是如何…
&blockquote&&b&一键磨皮。。。&/b&&/blockquote&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&I= double(imread('1.jpg'));
H = RF(I,30,100) - I + 128;
G = imfilter(H,fspecial('gaussian',[3 3],100));
opacity = 50;
Dst = (I*(100 - opacity)+(I+2*G-256)*opacity)/100;
imshow([uint8(I) uint8(Dst)]);
&/code&&/pre&&/div&&br&后面的图片可能有些不友善，慎重下拉！！！&br&&br&&br&&br&这是输入的原图。&br&&figure&&img data-rawheight=&636& data-rawwidth=&625& src=&/b2e220c645b7c55b7b84bde_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&625& data-original=&/b2e220c645b7c55b7b84bde_r.jpg&&&/figure&&br&这是效果图&br&&figure&&img data-rawheight=&636& data-rawwidth=&625& src=&/41d28ee77b7b_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&625& data-original=&/41d28ee77b7b_r.jpg&&&/figure&&br&再来两张效果&br&&figure&&img data-rawheight=&989& data-rawwidth=&1035& src=&/a6a377cbd_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1035& data-original=&/a6a377cbd_r.jpg&&&/figure&&br&这里，&i&&b&RF&/b&&/i&是递归域变换滤波器（&i&Domain Transform Filter&/i&，点此&u&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//www.inf.ufrgs.br/%7Eeslgastal/DomainTransform/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&），也可换成其它保边平滑的滤波器(&i&Edge Perserving Filter)&/i&，例双边滤波，导向滤波等。不是什么黑魔法啊~~，就是&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///edu//43812.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PhotoShop平湖法磨皮：完美保留皮肤纹理磨皮教程_PS图片处理&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，按步骤用Matlab化而已。&br&&br&这里，给出最后的计算公式，&br&&br&&blockquote&&i&&b&Dest =(Src * (100 - Opacity) + (Src + 2 * GuassBlur(EPFFilter(Src) - Src + 128) - 256) * Opacity) /100&br&&/b&&/i&&/blockquote&&i&&br&EPFFilter&/i&是一种保边平滑的滤波器，&i&Opacity&/i&控制透明度，&i&GaussBlur&/i&是高斯滤波了，简单的PS的操作非常易于用&i&&b&Matlab&/b&&/i&程序化。&br&&br&磨皮后可以再增加美白功能，也是不超过十行代码的，效果看起来更佳（其实我是想说，可以卖一个好价钱呢）。若是对皮肤美白，磨皮，祛痘这些算法感兴趣，可以在&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///Imageshop/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Imageshop博客 &i class=&icon-external&&&/i&&/a&进一步学习。&br&&br&&figure&&img data-rawheight=&570& data-rawwidth=&1366& src=&/bf8e0dfcc6128dadd1e7072_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1366& data-original=&/bf8e0dfcc6128dadd1e7072_r.jpg&&&/figure&&br&&br&补充说明，&br&&i&&b&Matlab&/b&&/i&并没有收录&i&&b&RF&/b&&/i&这个函数，但&i&&b&Matlab2014a&/b&&/i&已经有&i&&b&imguidedfilter&/b&&/i&函数，在&i&&b&Matlab2014a&/b&&/i&可以运行以下6行代码。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-matlab&&&span class=&n&&I&/span&&span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&double&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&imread&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s&&'7.png'&/span&&span class=&p&&));&/span&
&span class=&n&&H&/span& &span class=&p&&=&/span&&span class=&n&&double&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&imguidedfilter&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&uint8&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&p&&)))&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&I&/span& &span class=&o&&+&/span& &span class=&mi&&128&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&G&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&n&&imfilter&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&H&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&fspecial&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s&&'gaussian'&/span&&span class=&p&&,[&/span&&span class=&mi&&3&/span& &span class=&mi&&3&/span&&span class=&p&&],&/span&&span class=&mi&&100&/span&&span class=&p&&));&/span&
&span class=&n&&opacity&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&mi&&50&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&Dest&/span& &span class=&p&&=&/span& &span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mi&&100&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&n&&opacity&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&+&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&o&&+&/span&&span class=&mi&&2&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&G&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&mi&&256&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&n&&opacity&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&/&/span&&span class=&mi&&100&/span&&span class=&p&&;&/span&
&span class=&n&&imshow&/span&&span class=&p&&([&/span&&span class=&n&&uint8&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&I&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&n&&uint8&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&Dest&/span&&span class=&p&&)]);&/span&
&/code&&/pre&&/div&&br&它的成品做出来是这个样子的。&br&&figure&&img src=&/8c860dc578fa8ac820b095a75ae1aa73_b.png& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&689& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/8c860dc578fa8ac820b095a75ae1aa73_r.png&&&/figure&&br&除了此外，图像处理中很多算法都可以用Matlab在10行内完成的。&br&比如美图秀秀的滤镜，彩铅，素描等，我就不再泄露更多秘密了。&br&&figure&&img data-rawheight=&665& data-rawwidth=&1258& src=&/a05218dbde53ec67ee86f0_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1258& data-original=&/a05218dbde53ec67ee86f0_r.jpg&&&/figure&&figure&&img data-rawheight=&665& data-rawwidth=&1258& src=&/ea81daebfe93_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1258& data-original=&/ea81daebfe93_r.jpg&&&/figure&&br&&br&我曾有打算做出一款比美图秀秀更加友好功能更加强大的修图软件，共享出去，但是一个人力量太渺小了。&b&非为牟利，只是因为我也修图爱好者。&/b&&br&&br&软件下载地址，可以尝试一键修图：&br&百度云盘&a href=&///?target=http%3A///s/1colHNK& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&铅笔画特效：&br&&figure&&img src=&/421a8cb8cd8c7ebf759192_b.png& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&689& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/421a8cb8cd8c7ebf759192_r.png&&&/figure&去雾特效：&br&&figure&&img src=&/9fcdb602fce11b_b.png& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&689& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/9fcdb602fce11b_r.png&&&/figure&做的比较粗糙，希望你们可以找到自己喜欢的特效。&br&&br&参考资料&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///Imageshop/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Imageshop 博客园&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///help/images/ref/imguidedfilter.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Guided filtering of images&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//www.csie.ntu.edu.tw/%7Ecyy/courses/comphoto/11fall/readings/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Computational Photography&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
一键磨皮。。。I= double(imread('1.jpg'));
H = RF(I,30,100) - I + 128;
G = imfilter(H,fspecial('gaussian',[3 3],100));
opacity = 50;
Dst = (I*(100 - opacity)+(I+2*G-256)*opacity)/100;
imshow([uint8(I) uint8(Dst)]); 后面的图片可能有些不友善…
首先，送给你点干货，这里有1985年至2014年美赛所有的特等奖论文，&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【校苑数模】历年MCM/ICM特等奖论文以及培训教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，多看看特等奖获得者的论文，对自己的写作以及思路会有非常大的帮助；&br&
然后，这里有5位美赛特等奖的获奖心得，实实在在的美赛经历包括了准备过程以及竞赛时的过程，清华大学的钟耀锋《我们的数模故事，14年美赛清华大学O奖》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&我们的数模故事――14年美赛清华大学O奖&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 华中科技大学的熊风《美赛outstanding经验总结---两年数模路》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美赛outstanding经验总结&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 西南民族大学的谢永意《二本院校首次美赛拿O奖和SIAM奖的经验分享》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&二本院校首次美赛拿O奖和SIAM奖的经验分享&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 上海交大的贾冬雨《第一次参加美赛就拿O奖经验谈》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&第一次参加美赛就拿到O奖经验谈&i class=&icon-external&&&/i&&/a&； 东北大学的沈岩涛《2014MCM东北大学O奖参赛队经验谈》，链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&2014MCM东北大学O奖参赛队经验谈&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。看看这些O奖的获奖心得以及准备过程，相信对你会有启发。&br&
这篇帖子的内容融合了自己的参赛经验、两年的科研经验（包括英文论文写作）以及嘉宾们的经验；题目定义成《美赛如何获奖》，我觉得一点都不为过，只要做好文章提到的内容，可以说至少可以获得美赛二等奖。&br&1. 对美国大学生数学建模竞赛的错误认识&br&&1& 不是数学专业的同学能否参加数学建模竞赛？&br&
这个问题由来已久，不仅仅限于美赛，对国赛、Mathorcup以及其它数模赛事，某些非数学专业的人都会望而生畏。与其说望而生畏，不如说是望文生义，很多同学只要看到“数学”二字，心里都会产生一种高大上的感觉。造成对数学建模的错误认识的原因是各方面的，比如数模指导教师都是理学院的、教高数的，还比如学长们的经验分享中明确提出需要具备一定的数学功底等等。&br&
第一，数学建模竞赛对数学确实有一定的基础性要求，我个人认为高等数学、线性代数以及概率论与数理统计这三门课，基本可以构成数学建模的数学门槛。有些学校明确要求不让大一或者大三以下的学生参赛，也是考虑到低年级的学生没有系统地学习过这三门课。这些基本知识在进一步的了解基本数学模型的过程中会经常遇到。&br&
第二，数学建模竞赛涉及的领域远远超出了理论数学的范畴，它属于应用数学范畴，涉及到物理、化学、计算机、医疗以及控制等等各大门类。一种很现实的现象是，高校在组队的过程中，往往将不同专业的学生组成一队，也是考虑到这个因素。&br&
总结来说，不是数学专业的同学也非常适合参加数学建模竞赛，数学成绩不好的同学并非不适合参加数学建模竞赛。&br&&2& 英语不好的同学能否参加美国数模竞赛？&br&
这一问题的来源在于美赛要求英文写作。中国学生的弱项可能在于英语上，这是正常的，因为我们本身就是中国人，汉语是我们的强项，我们学习英语的能力远远超过了外国人学习汉语的能力。那么在英语能力相对较差的情况，我们怎么样才能在比赛中写出不错的英文论文呢？其实方法很简单，那就是赛前多练习，做3~4道模拟赛题。第一次英文长篇写作，难免会很别扭，很生疏，但是没关系，坚持写下来；第二次、第三次写作的时候，你会发现，之前的别扭已经不再了。&br&
美赛论文的结构相对固定，框架基本一致，只要把框架搭好，往里面填内容就可以了。记得自己研二上学期第一次投国际会议时，英文写作特别别扭，到处拼凑词句，最终终于写出了一篇看起来像样的文章。结果，被导师反馈回来的是，几乎全部要修改的文章。自从那次写作之后，今年再写一篇领域内的顶级会议时，写起来不再那么别扭了，主要原因两点：第一，平时自己看的英文文献多了；第二，平时自己练的多了。&br&
这里需要说明一下，我大学四级520，六级435。英语是我的弱项，一直都是，曾经写英文论文时，我心里也挺发怵的，没底气呀。但是后来我发现，英文科技文献的写作，最重要的不是华丽的句子，而是清晰的逻辑。清晰的逻辑让你的论文整体架构非常合理，将评委一步一步带入你的思维里。逻辑清晰的文章，总能给你酣畅淋漓的感觉。但是，我并不否定句子的重要性，只是它确实没有你想象的重要。在英文科技文献写作中，切记三点：第一，能用简单句式就不考虑复杂句式；第二，不要一味地采用简单句子，让句式错落有致；第三，不要采用汉译英的翻译模式。&br&
总结来说，长篇英文的写作，最重要是清晰的逻辑，其次是华丽的句子。但是不要刻意追求句式的华丽，应主要采用简单句式，复杂句式适当使用，显得论文更加高端。美赛的评委也是中国人，为什么要用华丽的辞藻来迷惑一个英语并不怎么样的老师呢？&br&2. 如何获得美赛二等奖及其以上奖励&br&
这绝对是一个过来人的经验，也是一句最实在的告诫。获得美赛二等奖，真的很简单，统计来看，美赛二等奖及其以上的比例占40%-50%，与国赛的国家二等奖相比，容易得多了。那么怎么才能获得美赛二等奖呢？&br&
其实就两个字“写作”，一篇高质量的论文，完全可以抹灭模型建立时的缺陷，尤其是摘要的写作。摘要的重要性相信大家应该都知道了，它是论文等级的分水岭，国赛如此，美赛更是如此。与国赛相比，没有固定答案束缚的美赛，摘要中体现的几乎就是论文的全部了。关于摘要的写作，如果大家有兴趣，可以参考一下我之前写过的《全国数学建模竞赛论文模板》，参见链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&全国数学建模竞赛论文模版&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&
除了摘要之外，写作中还有一个至关重要的环节，排版。可以说“摘要+排版”直接决定了你能否获得美赛二等奖及其以上的奖励，对于一个评委来说，他根本没有太多时间阅读你的论文，通常的做法是看一遍摘要，翻一下你的论文，只要你摘要写得好，排版漂亮，二等奖没有问题。甚至可以这么说，你的摘要和正文没有实质性的关系，摘要写得出色了，拿到二等奖概率也是非常大的，这种情况有现实案例发生了。关于如何排版，我给大家的建议是多看一下美赛特等奖的论文，看上4-5篇，总结一下别人的论文结构以及值得借鉴的地方。&br&
总结看来，美赛获得二等奖的秘诀在于“摘要+排版”。&br&3. 如何备战美赛&br&
谈完了上述两点，接下来我就给大家说点貌似乏味的东西，这些内容在备战美赛过程中是相当重要的。数学模型基础知识与模拟赛组成了备战美赛的主旋律。&br&&1& 数学模型基础知识&br&往往令大家疑惑的是，掌握多少数模知识之后，参加比赛才够用。关于这个问题，不同的人有不同的见解，有些同学可能就没有看过数学建模的书籍，全凭比赛期间的快速学习，就完成了比赛；有些同学，可能看了很多数学建模的书籍，学习了很多模型。为了让同学们更加自信地参加比赛，我个人建议，一些基本的数学模型还是要掌握的，掌握哪些模型呢，请大家看下图，&br&&br&数学建模比赛中，常用的模型可以分为四大类：优化模型、预测模型、分类模型以及评价模型。每类模型下面还有很多小模型，很显然的一个问题是全部掌握这些模型是不可能的，那么怎么办呢？每大类模型下面要熟练掌握2~3个模型（包括原理和源代码），其它模型不需要熟练掌握，但是要熟悉，比赛过程中用到的话，再找资料查。&br&
至于算法部分，我认为至少需要掌握几种启发式的算法，比如遗传算法、模拟退火、蚁群算法等等。赛前，准备好这些算法的源代码，一旦用到之后，通过很小的改动即可直接拿来用，既省时又省力。&br&&2& 模拟赛&br&
如果说数学模型基础知识的掌握不是必须的话，那么模拟赛是备战美赛不可或缺的环节。数模强校都有系统的培训方法，虽然风格迥异，但是模拟赛都是必须的环节，只是模拟赛的数目不同罢了。为什么非要进行模拟赛的训练呢？模拟赛不仅可以让你提前感受美赛氛围，而且可以磨合你的队伍，让你知道自己的缺陷所在。之前在写作的部分也提到了，至少要模拟3~4次，这个数字是很有必要的。队伍之间经过协商，设定4天时间，严格按照这个时间进行模拟，模拟次数多了，经验就更加丰富一些，真正比赛时，不至于激动和慌张。&br&4. 美赛和国赛的区别&br&
虽然都是数学建模竞赛，但是美赛和国赛的区别还是存在的。归纳起来主要有三点：第一，模型假设；第二，模型建立；第三，结果分析。美赛的论文思路与真正的科研更加接近，而国赛的论文和一些中文的期刊更相似，这就是导致两个比赛不同的原因。&br&&1& 模型假设&br&
模型的假设在真正的科研过程中是非常重要的，因为它直接决定了你考虑问题的方向。在美赛论文写作中，模型假设部分需要明确写出假设的合理性，这是与国赛论文不同的地方。大家参考优秀的美赛论文，模型假设这一部分就可能写一页以上，而国赛更显得是凑字数的感觉。&br&&2& 模型建立&br&
美赛的问题一般比较棘手，同学们在4天时间内，提出非常出色的方案不容易，因此，大家在比赛过程中，应该首先提出一个可行性方案，并且求解该方案，作为一个保底的模型。然后，如果时间充足的情况下，进一步将模型深入化，考虑更多的因素进入模型，一步一步地深化问题。由于美赛问题没有固定的结果，因此，模型求解得到的结果只要是合理就可以了。&br&&3& 结果分析&br&
这一点我要特别强调一下，它特别重要。在真正科研过程中，结果分析是非常重要的一环，不可或缺，在美赛中也是如此，详细的结果分析很容易提升论文的档次，这是国际一等奖和国际二等奖的关键区别，甚至可以凭借这一点冲击特等奖。大家阅读美赛特等奖论文的时候，要特别留意一下别人的结果分析是怎么做的，进而总结一下，用到自己的比赛中。&br&
经常提到的灵敏度分析和稳定性分析，都是结果分析中的一个部分，参赛队务必重视这一点。&br&5. 如何查找数据与如何出彩&br&
之所以将如何查找数据与如何出彩两个部分放在一起，是因为它们往往针对同一类问题。这两个问题往往都出现在评价类问题上，比如国赛的葡萄酒评价、上海世博会分析以及14年美赛的教练评价问题。这类问题，题目中往往不会提供现成的数据，参赛者只能去网上找，此外，这类问题，不容易做出特色，因为模型都比较固定了，大家都知道该采用哪种模型。&br&&1& 查找数据&br&
我个人不推崇在学校购买的数据库上找资料，我个人推荐直接在google上找，如果登不上去，可以采用三种方式：第一，自己通过某种插件搞定；第二，用谷粉搜搜；第三，&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。此外，利用强大的社交平台获取数据也是一种有效的方法，比如贴吧提问，在数模论坛上查找等等。&br&&2& 如何出彩&br&
对于评价类问题，如何做出自己的特色？大众的模型大家都烂熟于心，为什么有些人能拿O奖，我却只能拿M或者H？对于这个问题，我个人特别推荐大家看一下14年美赛特等奖获得者熊风的论文，论文链接：&a href=&///?target=http%3A///thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&校苑数模高校巡回讲座――武汉理工大学站&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。看完这篇文章，然后再找葡萄酒评价和世博会的优秀论文看一下，这类问题，应该就可以搞定了。总结来看，评价类所见模型的结果不能太脱离实际，评价模型所用的指标一定要全面并且新颖。&br&&br&
这篇帖子就写到这里了，大家有什么问题可以给我留言，如果有必要的话，我可以专门做一次线上讲座，来回答大家的一些问题。最后，感谢大家支持校苑数模论坛！此外如何备战美赛这个话题，我写过一个专门的帖子，希望对你有用。
首先，送给你点干货，这里有1985年至2014年美赛所有的特等奖论文，，多看看特等奖获得者的论文，对自己的写作以及思路会有非常大的帮助； 然后，这里有5位美赛特等奖的获奖心得，实实在在的美赛经历包括了准…
&p&这一句话问了三个问题，先讲结论再解释：&/p&&ul&&li&所谓6种题型，提示了部分题目的内容，但如果作为选题依据，作用非常有限。如果是为了更好的选题，搞清楚MCM与ICM的区别，可能更有帮助。&/li&&li&选哪道题不是特别重要，重要的是应该“尽快”选题。竞赛时间是固定的，选题的时间越长，做题的时间越少。选题多花1小时，意味着建模和写论文的时间就少了1小时。&/li&&li&能获什么奖主要看实力，其次看运气。准备越充分，胜算越大。如果不想碰运气的话，早点动手准备吧。&/li&&/ul&六种题型怎么理解&p&首先，MCM/ICM（2016年起）每年共有6道题，不是6种题，MCM是ABC三题，ICM是DEF三题。对6道题目类型的描述，不是严格的划分，角度和依据都不相同。&/p&&p&continuous和discrete是指模型的类型，data insights是指问题数据的特征，operations research/network science和environmental science是指问题涉及到的学科，而environmental science和policy又是指问题本身的背景。这不是按照同一标准对题目进行划分，之间有重叠。最显然的，如果认为continuous和discrete是互补的，那么其他4道题目应该可以分别归入其中某一类。&/p&&p&其次，这些一两个词的描述过于笼统、宽泛，无法体现题目的具体特征，特别是A、B、F题的描述，提供的信息非常少，说了几乎等于没说。continuous、discrete把所有的模型全包括了。policy范围也太广，人类主宰世界，方方面面都可能涉及政策问题。而且F题也是2016年新增加的，只有2016年一年的题目（难民问题），暂时还看不出来什么规律。&/p&&p&而C题和D题的特征相对具体一些。比如，针对2016年起MCM新增加的C题，COMAP（Consortium for Mathematics and Its Applications）专门发布了一份 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//ap.com/undergraduate/contests/mcm/flyer/MCM-Problem-C-Overview.pdf& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&文档&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （ &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//www.shumo.club/home/posts/mcm-problem-c-overview.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中文简介&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ）说明其特征。概括起来，MCM的C题与数据有关，虽然称不上大数据，但压缩包也在100MB以上，与MCM/ICM其他题目相比，数据量算是大的（实际上以往MCM/ICM的题目很少给数据），这就要求选这一题的参赛队要熟悉数据处理的基本方法，包括预处理、后处理等，并掌握相应的编程技能或是相关软件的使用方法。模型、方法方面，可能主要集中在统计、模式识别等方向。再比如D题如果是网络科学的问题的话，所用到模型、算法、软件比较集中，有章可循。近几年网络科学是一个热门研究领域，算法、软件包括可视化的软件都很多，如果对这一领域的相关知识和软件都比较熟悉，选题时可以重点关注D题。&/p&&p&E题环境科学，大体上会集中在环境污染、资源短缺、可持续发展、生态保护等几个方面。对问题的背景有一定的提示作用，但是范围仍然很广，模型、方法没有明显的特征。&/p&&p&所以，显然无法仅仅根据这些提示就进行选题，至多是，排除某个题目不考虑（如，计算能力差的队可以不选C题）。如果仅从选题的角度出发，搞清楚MCM竞赛与ICM竞赛的区别，可能更有帮助。&/p&&br&MCM与ICM的区别&p&国内常说的美国赛，其实是两个竞赛，MCM即Mathematical Contest in Modeling，直译为数学建模竞赛，和ICM即The Interdisciplinary Contest in Modeling，直译为交叉学科建模竞赛。因为两者均由COMAP主办，共用同一套报名系统，竞赛时间完全一致，同时发题，同时收卷，交卷地址和邮箱相同，同时公布成绩，证书相似，这些形式上的共同点，使一部分参赛队忽视了两者间的差异。&/p&&ul&&li&MCM是1985年开赛，而ICM是1999年才开始第一届。这也是AB两题分别是continuous和discrete的原因，因为开始的时候只有MCM竞赛，这样划分有一定道理。&/li&&li&两者名称不同，题目的风格有较大的差异。一般MCM竞赛题目较具体，表述简洁，要求明确，ICM竞赛题目更开放，问题更“大”，更宏观，篇幅较长，往往是全球范围内共同关心的问题，因此一般不依赖特定的文化背景或生活习惯。而MCM的题目中则有相当一部分是以美国生活为背景，其他国家特别是中国参赛者不熟悉。这一点在后面还会讲到。&/li&&li&两者虽然均由COMAP主办，但是COMAP只负责宣传、报名、出版等公共事务，而命题、评审等工作均由各自的组委会负责，两个竞赛从主席到评委都不相同，只有个别专家两个竞赛的活动都参加。根据最新的 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//ap.com/undergraduate/contests/mcm/flyer/2017_MCM-ICM_Flyer.pdf& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&2017 MCM/ICM Flyer&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ，两者组委会的构成不完全相同。MCM设Contest Director、Executive Director、Associate Director、Founding Director和Advisory Board。ICM设Contest Director、Executive Director、Associate Director和Head Judges。以上职务中两者只有Executive Director是相同的，均为COMAP总裁Solomon A. Garfunkel先生，其他没有重叠。据此推断，两个竞赛的命题、评审等工作应该是各自独立进行，因此两者在题目风格、评审尺度、取奖比例等方面均有差别。&/li&&li&两个竞赛参赛队数和构成不同，奖项比例也不一样。根据COMAP公布的 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//ap.com/undergraduate/contests/mcm/contests/2016/results/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&报告&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ，2016年MCM有7421支队伍参赛，其中美国参赛队389支，其他7032支队伍主要来自中国，评出Outstanding 13个（约0.18%），Finalist 22个（约0.3%），Meritorious 594个（约8%），Honorable Mention 2604个（约35%）；而2016年ICM有5025支队伍参赛，其中美国参赛队91支，评出各奖项的个数分别为14、15、935、2287，相应比例约为0.28%、0.30%、18.6%、45.5%。简单的说有这么几个特点，MCM/ICM竞赛主要是中国的参赛队，美国的队伍主要参加MCM，而ICM的评奖比例更高一些。有人整理了2012年之前的竞赛数据，并做了详细地分析，有兴趣的朋友可以看一下这篇文章： &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//jmmia./ch/reader/view_abstract.aspx%3Ffile_no%3Dflag%3D1& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美国大学生数学建模竞赛数据及评阅分析&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 。&/li&&li&同样根据上面这篇文章中的数据，两个竞赛每年的取奖比例并不是一个固定的数值，有一定的波动。有可能是确定一个大致的比例，再根据当年论文的质量，确定获奖论文。两个竞赛也可能因为组委会成员不同，具体的操作方式也不一样。&/li&&li&近几年ICM竞赛要求论文正文部分不超过20页，而MCM没有类似要求。这对母语非英语的参赛者来说，有一定影响。&/li&&/ul&&p&综合以上两点，赛前可以根据题目的特点，有针对性的做一些准备工作，根据自己队伍的实际情况，大致确定参加哪一个竞赛即可，不需要，也没办法确定具体选哪个题目，选题只能在拿到题目之后进行。&/p&&br&如何选题&p&拿到题目之后，选题时可以考虑以下几个因素。&/p&&ul&&li&尽快选题。无论选哪个题，都要快。竞赛时间短，每一分钟都很宝贵，花费在选题环节上的时间越多，留给后续环节的时间就越少。即使省出来的时间用来睡觉，也能提高效率。很多队伍前松后紧，拿到题目犹犹豫豫，左右摇摆，几个小时都不能确定选题。而到了最后，论文写不完，或者写完了没时间加工修改。在选题环节花费大量的时间是很不划算的。&/li&&li&扬长避短。任何一个参赛队，应该对自己的实力和特长有准确的认识和把握。选择最熟悉，最有把握，最有想法的题目，回避自身弱项。比如，计算能力差的队一般不要选择需要大量编制的题目，收集整理资料能力弱的队不选那些需要查找大量数据的题目，等等。&/li&&li&国情、文化背景。MCM/ICM中不少题目是以美国生活为背景的，很多背景知识对于中国学生来说，非常陌生。MCM2006B题要解决机场的轮椅安排问题（Wheel Chair Access at Airports），而在中国的机场，很少有航空公司会为乘客准备轮椅，这个问题在中国几乎是不存在的。可能很多中国学生拿到题目之后，第一个疑问是，为什么机场会有轮椅？MCM2009A题要求设计交通环岛的信号灯（Designing a Trafficf Circle），题目中提到stop sign和yield sign。中国的交通法规中没有这两个标志，绝大多数中国学生不知道这两个标志的含义。但是对美国学生来说这是常识。MCM2010A题是关于棒球棍上最佳击球点的问题，中国学生打过棒球的应该不太多。MCM2013A题要求设计更好的烤盘（The Ultimate Brownie Pan）。烤箱在美国是最常见的厨房电器，即使是用于出租的公寓，烤箱和灶、油烟机、冰箱是最基本的配套设施。但是在中国，直到最近几年才有部分大中城市的个别家庭开始购置烤箱。中国学生对烤箱、烤盘、烘烤过程完全没有概念。类似的情况还有MCM2002B题机票超订问题（Airline Overbooking），MCM2004B题快速通道系统（A Faster QuickPass System），MCM2005B题收费站设计问题（Tollbooths)，MCM2007A题选区划分问题（Gerrymandering），ICM2008C题医保系统问题（Finding the Good in Health Care Systems），MCM2014B题教练排名问题（College Coaching Legends），ICM2016F题难民问题（Modeling Refugee Immigration Policies）等等。虽然这些知识都不是秘密，可以查到相关的资料，但是中国学生需要花费几个小时才能搞清楚美国学生从小到大都知道的常识。如果理解不准确，还有可能影响最终的方案。选题的时候要考虑这一因素的影响。&/li&&/ul&如何备战&p&数学建模竞赛自身的特点决定了评奖有一定的偶然性，最终的奖项主要由实力决定，但不完全由实力决定，运气也有很大影响。两者大体上是七三开，或者八二开，偶然因素大概会影响半个或一个奖励等级，不会到两个等级。也就是说，一个实力大致能拿H的队，运气好一点，或许可以拿到M，但怎么都不可能冲击F或者O。而对于O或者F这样高等级的奖励，偶然因素的影响可能更大一些。也就是说，有把握拿M的队，都有机会争取F或者O。讲的夸张一点，就算命题人组一个队亲自上阵，虽然M肯定是有把握的，但也不能保证一定能拿O。&/p&&p&运气可遇而不可求，所以只能通过提高自身实力来提高获奖的可能性。所谓建模实力，大致可以分为模型储备、计算能力和写作水平三个主要方面。&/p&&br&模型储备&p&模型储备主要是指参赛队的数学基础，对常见模型、方法的理解，以及灵活运用这些知识的熟练程度。熟练掌握的模型越多，解决问题时的眼界越开阔，可选择的方法也越多。常见的模型和方法在主要的数学建模教材，或各种开放课程中都有介绍，每个参赛队都应该掌握以下这些内容：&/p&&ul&&li&微积分&/li&&li&线性代数&/li&&li&概率论与数理统计&/li&&li&规划模型&/li&&li&微分方程模型&/li&&li&图论模型&/li&&li&计算机仿真方法&/li&&/ul&&p&再扩展一点，可以了解以下内容：&/p&&ul&&li&博弈论模型&/li&&li&微观经济学基本原理&/li&&li&元胞自动机模型&/li&&li&群体决策模型&/li&&li&智能计算（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等）&/li&&li&基本的数字图像处理方法&/li&&li&常见的模式识别算法（聚类算法、神经网络、支撑向量机等）&/li&&/ul&&p&这个列表可以一直写下去，但是有了这些模型的储备，粗略估计可以应对80%以上的问题。&/p&&p&特别注意，时间有限，精力有限，短时间内不可能精通所有的模型和算法，基本模型要熟练，扩展方法可以先掌握思想、原理，适应的场合，应用的条件，优缺点等基本信息，再了解细节。&/p&&br&计算能力&p&数学建模竞赛对计算能力的要求，与ACM的ICPC程序设计竞赛的要求不一样，范围更广，不只是编程。程序设计竞赛的高手，不见得能够完成数模竞赛中的计算任务。数学建模竞赛所需的计算机技能大体如下：&/p&&ul&&li&&p&文献检索，数据收集（搜索引擎，数据库）&/p&&/li&&li&编程能力&ul&&li&至少能够熟练使用一种高级语言&/li&&li&常见的数值计算方法&/li&&li&常用的图论算法&/li&&li&文本文件读取、处理&/li&&li&数字图像（基本概念，读取，简单加工）&/li&&/ul&&/li&&li&&p&常用图表绘制&/p&&/li&&li&&p&参考文献管理&/p&&/li&&li&&p&科技论文排版（规范，软件）&/p&&/li&&li&&p&文本文件编辑器（*）&/p&&/li&&li&&p&正则表达式（*）&/p&&/li&&li&&p&版本控制（*）&/p&&/li&&/ul&&p&注：加*项目为可选项&/p&&br&论文写作&p&写作是数模竞赛中最关键的一步，因为竞赛的作品就是论文，三个人几天的劳动成果都要在论文中体现。没写出来，写不出来，或者没有恰当的写出来都会影响竞赛成绩。&/p&&p&对于美国赛而言，论文写作水平是指两个方面，一是会不会写科技论文，二是英文表达能力如何，也就是会不会用英文写。如果模型做的不好，自然写不出来好论文，但是更普遍的现象是，模型做的不错，但是没写好，最后成绩很差。&/p&&p&写作是个大话题，一两句话说不清楚，这里推荐一本书 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//mcmbooks.net/3.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文》&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ，这是 &a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//mcmbooks.net/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美国大学生数学建模竞赛指导丛书&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 中的一本，是由COMAP与高等教育出版社联合策划出版的，好象也是市场上唯一一本专门针对数学建模竞赛论文写作的参考书。看完这本就差不多了。&/p&&p&除了这本书，往年的优秀论文也是必须要看的，而且要认真看，认真研究。&/p&&p&当然，只看书和优秀论文是无法提高写作水平的，一定要自己动手写。写完与优秀论文对比，或者请老师点评，再修改，逐步提高。&/p&&br&时间安排&p&上面所说的这些能力，不是一两天能够练成的，要有一个漫长、艰辛的过程，有计划地实现。竞赛前的准备工作大体可以分为三个阶段：&/p&&ol&&li&学习数学建模课程。这一阶段主要解决模型储备问题。同时，在学习的过程中，通过不断的练习，逐步提高计算能力和写作水平。可以选修所在学校的课程，也可以通过网上的开放课程完成。&/li&&li&赛前培训。这一阶段主要是了解竞赛要求，熟悉往年赛题，研读优秀论文。第一个阶段的学习所获得的知识和能力，不是针对特定竞赛的，是普遍适用的。而这一阶段的培训非常有针对性。&/li&&li&模拟赛。所谓模拟赛，就是选择难度相当的题目，严格按照竞赛时间要求（包括起始的时刻）进行，写出完整的论文。模拟赛后，一定要分析论文，可以请有经验的老师点评，也可以自行对照检查。只有分析出论文的优缺点，才能改进提高。这是检验自身实力的最好方法。至少要进行一次，有条件的话，两次以上效果更好。如果之前没有参加过类似竞赛，又不进行模拟赛，直接参赛的话，时间就是一个大问题，这样参赛队很有可能无法在竞赛指定的时间内完成题目要求的各项任务。&/li&&/ol&总结&p&如果上面讲的这些都能做到，M奖就不远了。但是最后还要讲一点，数模竞赛是手段，不是目的。奖项虽然重要，也可以以奖项论英雄，但是不要仅以奖项论英雄，关键是要看参赛的整个过程中，是否有收获。如果说获奖就有收获，没获奖就没收获，时间、精力就白费了，那么这个竞赛就是失败的，也不是竞赛的初衷。无论获奖与否，要看整个过程中建模能力是不是提高了，计算能力是不是提高了，写作水平是不是提高了，这些才是真正的收获。&/p&&p&对于认真准备，积极备战的参赛队，不能保证他们一定能获奖，H奖都不能保证，但是可以保证他们一定有收获。&/p&
这一句话问了三个问题，先讲结论再解释：所谓6种题型，提示了部分题目的内容，但如果作为选题依据，作用非常有限。如果是为了更好的选题，搞清楚MCM与ICM的区别，可能更有帮助。选哪道题不是特别重要，重要的是应该“尽快”选题。竞赛时间是固定的，选题的…
三次数模国奖路过，曾经单挑过两次国赛（第三次有一个负责编程的同学给予我很大的帮助）。稍微谈谈编程这一块的经验吧，现在临近美赛，时间也不多了。最高票回答适合长时间准备(至少有一个从校内赛到国赛的周期，我就谈谈只剩下一个月不到应该如何准备编程这一块工作吧)。&br&编程的同学，主要是把建模同学的思想给生产出结果，也就是输出一定的东西，可以是图，可以是表可以是数据等等。当你随便打开一本数模书(比如司守奎老师写的《数学建模算法与应用》这本书)，你会被里面的Matlab，lingo等代码吓住，尤其是以前不怎么编程的同学来说更为如此。所以数模三个部分，很多同学会觉得编程非常难以上手。&br&其实，负责编程的同学，并不是说比谁代码写得长，谁代码写得好，&b&而是应该为建模的同学提供一个结果（只从数模拿奖（功利的角度出发）无论结果的好坏，甚至是否有结果，在比赛即将结束的时刻，都应该给建模队友一个所得过去的“答案”）&/b&，所以可以在做一些数模问题的时候，用一些较为“傻瓜”的软件，比如SPSS，这个软件可以解决统计学中的很多问题，比如2012年的国赛葡萄酒评价问题，这道题就是使用SPSS的代表。所以说，以其说是会编程，不如说是应该会使用相关软件，让所建模型输出一个不错的结果。还有作图软件Origin，在进行一些简单的作图时候，可以使用Origin而没有必要去使用Matlab进行画图，一般情况下，在问题不太复杂的时候，是没有必要使用Matlab的。还有一款软件叫做&b&Visio&/b&，这款软件是画流程图的利器，比如说写完一段程序附上程序框图，或者用系统动力学解决一个问题时画的系统流图，得到的效果都是非常棒的&b&（PS：初次学习建模的同学，无论如何一定要在Matlab上面下一点功夫，即使没有办法掌握，也需要知道如何修改别人的优秀程序，为我所用）&/b&。&br&如果真的想短期学会一个真正需要编程的语言，还是选Matlab吧，虽然在短时间之类，你是无法把这门语言学到精通，但是只要知道Matlab的语法规律，以及一些基本功能，一些基本的工具箱就足够了，这里推荐两本书，一本是《Matlab完全自学一本通》这本书上面基本上包含了可以用得到的功能，至少是基础功能。在数模上面，可以司守奎老师写的《数学建模算法与应用》这本书，一般常用模型的代码都给出来了。还有一个最关键的是，比赛前，多看看别人写的优秀论文。不管是国赛还是美赛，都有着优秀论文集，看看别人写的论文还有别人的代码，争取找到一些灵感。&br&在比赛的过程中，如果什么地方卡住了，一定不要蒙着头想，应该即使去相关论坛查找一些使用技巧，当然Matlab自身的帮助文档也是挺不错的。&br&多说一句话，LaTeX是写作排版用的，虽然也是类似于编程语言，不建议编程的人去学习，应该去鼓励写作的同学学习LaTeX，编程的同学应该和建模的同学好好合作，合力把比赛题目拿下。&br&看到数学建模老司机（国一优秀论文获得者，深圳杯获得者，SAS大赛冠军）的回答了，SPSS在这几年的国赛的赛题（16）当中确实比较难使用了，问题基本上都是纯物理类问题（2014航天，2015球面天文学，2016受力分析）而且SPSS还有一个非常强大的竞争对手SAS的存在。至少是国赛A题，一般都是需要自己踏踏实实建模，最后使用Matlab实现。但是，A题由于过于考察建模的实力，因此一些非理工科的学生往往望而怯步。&br&R，Python以及SAS作为数据分析时代的新兴语言，大家可以有空的时候学一学。由于现在有一个SAS数据分析大赛（由汇丰银行赞助，SAS公司主办）搞的还不错，大家可以学一学SAS然后去这个比赛中练一练手。参加过蛮多的比赛，还是发现SAS举办的这个数据分析竞赛（尤其是决赛）给我的参赛体验非常地好。&br&更新一下，看了下面国一大佬说的有关程序的事项，其实，如果单纯从拿奖的角度来说，某些问题，尤其是国赛B题， 美赛E、F题对于程序要求不高的情况下，可以适当地使用现有的模型理论对具体问题进行分析。但是，从2014年开始每一年国赛A题基本上都很难找到可以直接套用的模型（虽然2016年的系泊系统在知网上面有很多现成的研究结果，但是往往不是太复杂，就是和题目分析的背景有点不太一样），这也是我前面说为什么对于没有经历过理工科训练的学生很容易望而怯步的原因。所以，我觉得如果你想做好A题，在近些年A题越来越需要自己建模，自己使用一定的软件实现的大环境下，建议有一定改编现有程序的能力。&br&-----------------------------分----------------------隔---------------------线--------------------------------------&br&看到留言有提问，现在考试基本上快考完了，我也就来回答一下吧。&br&首先第一个问题是：美赛E、F题应该怎么做？数模三天（美赛是四天时间）需要做一些什么？&br&首先我来回答一下第一个问题，美赛E、F题应该怎么去做。由于美赛E、F题是今年2016年新增加的题目，因此不论对于谁来说都是第一次涉及这两类问题，依据美赛官方COMAP的说法，美赛E题的主题一般是有关&b&环境科学&/b&的问题，美赛F题有关&b&政策&/b&的问题。从统计的结果来看E题是最受中国人欢迎的ICM的题目，而F题较为冷门（具体的统计数据在我另外一个回答的问题中：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&数学建模竞赛在国外（如美国）的真实影响力如何？ - 张浩驰的回答 - 知乎&/a& 。首先，还是把E、F题的问题的翻译粘贴过来吧（虽然我知道知乎洋文好的人多得很呐）。&br&E题的翻译：&br&&p&我们的地球会受渴吗？&/p&&br&&br&&ul&&li&世界上的水会用完殆尽吗？根据联合国，1.6亿人民（世界人民的四分之一）正在经历水荒。在过去一个世纪，用水量的增长速度是人口增长速度的两倍。工业、农业、居民的日常都需要水的支持。目前有两种缺水的原因：物理性缺水和经济型缺水。物理性缺水指的是该地区没有充足的水来满足用水需求。经济型缺水指的是，该地区的水并未明显缺乏但是缺乏合理的管理和基础设施的建设限制了干净水的获取。许多科学家说缺水问题在气候变化和人口增加的条件下更加趋向恶化。用水一两杯与人口的速度增长这个事实提示我们还存在另外一个缺水的原因：它是否加快了工业消耗的速度、个人消耗的速度或者是加速了污染减少干净水源？&/li&&li& 对所有人供给干净水源是否是可能的？干净水的供给必须把水的（物理性）可获取考虑在内（例如，自然水源、技术进步诸如淡化工厂、雨水收集技术）。理解水的供给是一个天然的跨学科问题。你不仅需要理解环境对水供给的限制，还要理解社会因素是如何影响干净水源的分布和获取的。比方说，差的卫生条件会限制水的供给，人口的增长会给地区水供给带来压力。当你在分析一个地区的缺水问题时，以下的问题是你必须考虑的。历史上人们是如何恶化或者缓解了这个问题？地理的、地质的、生态的原因是怎么影响水供给的？我们如何准确的预测未来水的可获取性？如何评估新水源或者替代水源的潜力（比如海水淡化技术、雨水收集技术或者未发现的地下水）？有什么人口统计学的和健康与之相关的问题？&/li&&/ul&&p&问题说明：&/p&&br&&br&&ol&&li&建立一个能够提供一个尺度来衡量一个地区提供干净水来满足地区需求的能力。在你建模的过程中，你可能需要考虑影响供需的动态因素。&br&&/li&&li&使用联合国的缺水分布地图。选取一个水相对或者严重超负荷的国家或者地区。解释为何、如何该地区的水陷入了缺乏的境地。确认一定要通过处理物理型和经济型缺水来解释社会和环境的双重驱动因素。&br&&/li&&li& 在你任务2中选择的地区中，使用你任务1&br&中的模型来预测该地区15年后水供给的情况是怎么样的？进而，15年后的这种情况又是如何影响该地区居民的生活的？确定要包含环境驱动的影响在模型构成中。&/li&&li&在你选择的地区中，设计一个考虑了所有缺水驱动因素的调节方案。任何的干预措施都会不可避免的影响到周围的环境和整个的生态系统。讨论这些影响，以及这个方案的整体优缺点。最后，你的方案是如何缓解这个问题的？&/li&&li&使用你在任务4中设计的调节方案和模型来预测未来水的可获取性。你选择的地区可以在缺水问题上变得轻松一些吗？水问题会变成未来的关键议题吗？如果这样，水缺乏什么时候会出现？&/li&&li&写一个20页的报告（summary&br&sheet不包括在内）来解释你的模型：你选择地区的在没有调节情况下的水缺乏状况、你的调节措施、你的调节措施对该地区及周边地区水供给的效果。一定要明确模型的优缺点。ICM会用你的模型来帮助别人。（人道主义）&/li&&/ol&&br&下面是F题的翻译：&br&&ol&&li&对难民危机的衡量。确定特定的因素，可能有助于或约束难民的安全、 高效流动。这里有以下属性特征：难民自身，迁徙路线，交通运输，国家的能力（包括入口点数目和可提供的资源）。第一项任务需要制定一系列措施和参数来证明为什么分析危机时需要考虑这些条件。&/li&&li&难民的流动。建立一个最优的难民迁徙模型，模型要包括6条路线上预测的流动量，考虑以下几个方面：交通路线/可达性、 路线安全性和国家的资源能力。您可以包括不同航线、 不同入口点，单个或多个入口点，甚至不同国家。使用您在任务 1 建立的度量模型确定难民数量，以及满足难民迁徙所必要的入口点数和比率。务必能证明任何加入迁徙的新要素}
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