数学建模方法与经验
数学建模经验
数学建模经验我参加了3次“深圳杯”数模，1次全国大学生数模，以及1次全国研究生数模，2016年参加了全国研究生数模的交流会，但没有参加过美赛，应该算是一个江湖老手了吧。
下面内容算是得出的一些经验。
如果你是没有太多数模论文书写经历的小白，我觉得你要找一篇优秀论文对照下面的内容好好看一下。
如果你是高手的话，就作为交流吧。
一、问题分析1.假设的必要性。
任何理论或者问题都是以必要的假设为前提的。
假设可以使你考虑的问题变得简单，降低难度。
只要假设是合理的，别人一般都会认同。
另外，你的假设也表明你考虑问题比较周全。
2.问题的分析。
这个太重要！你需要反复仔细的理解每一个小问题让你考虑什么，解决什么问题。
其实，每一个小问题的内容里都对应着评卷的得分点！3.数据分析。
一般，数模给题目的同时也会提供一些数据。
有的题目可能也会让你上网查数据。
数据的话，首先是看数据元素之间的关联性；然后，数据有没有缺失，缺失数据如何处理，数据里有没有噪声（噪声需不需要处理），数据里的元素需不需要做归一化（这个归一化非常重要）。
二、论文书写数学建模的论文一般分为以下几个部分：[背景概述]（可选）、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、模型建立与求解、模型的总结与改进、参考文献、附录。
举个栗子，可以这样安排结构：摘要关键字一、问题重述二、模型假设三、符号说明四、问题1的分析及模型建立与求解4.1 问题分析这里，需要强调，很多人觉得问题分析就是把后面要建立的模型直接说一遍，但不是这样的！这个部分应该是当你刚刚拿到题，你分析问题的切入点是什么，使用哪些信息，大概用什么方法。
即是：问题的主要矛盾+大概思路。
4.2 模型建立与求解（这里可以加一个流程图或者你的总体解决思路，别人看你的文章更容易理解）后面这些模型你可以理解为，解决问题1时，你设计的算法是怎么一步步改进得到的，或者说你的算法分了哪些模块。
4.2.1xxxx模型4.2.2xxx模型4.3实验结果与分析实验结果最好是题目需要的，可以以图片、曲线图、表格等的形式，尽量的展示出的结果。
数学建模实践总结
数学建模实践总结数学建模是一种将实际问题转化为数学模型，并通过数学方法进行求解和分析的过程。
在数学建模实践过程中，我深刻体会到了数学知识的实际应用和解决问题的能力。
通过本次实践，我对数学建模的方法和步骤有了更深刻的理解。
本文将对我参与的数学建模实践进行总结，并分享一些经验和感悟。
首先，我们在实践中遇到了一个实际的问题，即如何合理规划一个小区的绿化布局。
我们的目标是最大限度地提高绿化覆盖率，同时考虑社区居民的需求和经济成本。
为了解决这个问题，我们首先进行了问题的分析和拆解。
我们研究了小区的地理环境、土壤条件、气候特点等因素，并进行了数据的收集和整理。
在分析完实际问题后，我们开始建立数学模型。
我们选择了线性规划模型来解决这个问题。
我们将小区划分为不同的区域，并给每个区域设置了相应的绿化面积和成本。
我们设定了约束条件，如总绿化面积不能超过小区面积的百分之八十，并设置了优化目标，即最小化总成本。
通过线性规划模型，我们得到了最优的绿化布局方案。
接着，我们利用计算机编程工具对模型进行求解和优化。
我们利用MATLAB软件编写了相应的代码，并进行了模拟实验和数据验证。
通过多次实验和调整参数，我们得到了最终的实施方案。
我们将结果进行了可视化展示，并对结果进行了进一步的分析。
通过这次数学建模实践，我收获了许多宝贵的经验和教训。
首先，在实践过程中，团队合作是至关重要的。
我们需要协调各个成员的工作，并及时沟通和解决问题。
其次，数据的准确性和完整性对建模结果有着重要影响。
我们需要对数据进行仔细筛查和校验，并确保数据的可靠性。
最后，灵活运用数学知识和方法是解决实际问题的关键。
我们需要充分发挥数学的优势，灵活运用各种数学工具和技巧来解决实际问题。
总之，数学建模实践是一次宝贵的学习和实践机会。
通过实践，我不仅巩固了数学知识，还提高了解决问题的能力和综合素质。
我相信，在今后的学习和工作中，我会更加积极地运用数学建模方法，解决更加复杂和实际的问题。
数学建模竞赛成功经验分享与案例分析
数学建模竞赛成功经验分享与案例分析在数学建模竞赛中，取得成功并非易事。
除了扎实的数学基础和分析能力外，团队合作与沟通、解题思维的总结与拓展、时间管理等方面的因素同样重要。
本文将分享一些数学建模竞赛的成功经验，并分析一些经典的案例。
一、团队合作与沟通在数学建模竞赛中，团队合作和沟通是关键。
合理分工，高效协作可以提高团队整体的工作效率。
团队成员之间需要及时沟通与交流，将个人的想法和观点分享出来，以便找到最佳的解决方案。
同时，团队需要制定明确的计划与目标，并进行有效的组织与调度。
案例分析：在某数学建模竞赛中，一支团队面对一个复杂的实际问题，团队成员通过深入讨论，在共同努力下确定了问题的解决思路，并把该思路转化为数学模型。
通过团队成员之间的合作与沟通，大大提高了解题的效率，并且最终获得了竞赛的好成绩。
二、解题思维的总结与拓展数学建模竞赛中的问题往往是实际问题，需要将问题进行数学化建模，设定适当的假设和变量，确定合适的求解方法。
有效的解题思维总结与拓展是成功的关键。
案例分析：在一场数学建模竞赛中，一支团队面对一个涉及交通拥堵的问题。
他们通过总结以往的经验，提出了一种创新的解题思路：将交通拥堵问题看作流体力学问题，并借鉴计算机模拟技术进行仿真实验。
这种新颖的思路帮助他们从一个全新的角度解决问题，并在竞赛中获得好成绩。
三、时间管理数学建模竞赛的时间限制通常较为紧张，在有限的时间内完成解题过程是一项挑战。
因此，良好的时间管理能力对于竞赛中的成功非常重要。
合理规划时间，掌握解题进度，合理分配时间用于建模、求解和分析是必备的能力。
案例分析：在一场数学建模竞赛中，一支团队遇到了一个非常复杂的优化问题。
经过初步分析后，他们立刻制定了详细的时间安排，明确每个环节所需的时间，并进行了合理分配。
这使得他们能够在有限时间内完成建模和求解，最终取得较好的成绩。
综上所述，数学建模竞赛的成功需要团队合作与沟通、解题思维的总结与拓展、以及良好的时间管理能力。
数学建模竞赛的经验分享
数学建模竞赛的经验分享在数学建模竞赛中获得好成绩并不仅仅依赖于数学水平，还需要团队合作、问题分析和解决能力等多方面素质的综合发展。
本文将从个人经验出发，分享一些在数学建模竞赛中取得成功的经验和技巧。
一、团队合作与分工团队合作是数学建模竞赛中至关重要的一环。
一个团队中的成员需要相互信任、合理分工与密切配合。
在分工方面，可以根据队员的特长和兴趣进行合理的安排，充分发挥每个人的优势。
同时，要做好沟通与交流，及时解决团队中出现的问题。
通过紧密的团队协作，能够充分利用各自的优势，提升整个团队的解题效率和竞争力。
二、问题分析与解决在数学建模竞赛中，问题的分析与解决能力是决定成败的关键。
首先要对问题进行深入的分析，理解问题的背景和要求。
其次，要合理选择解题方法和模型，对问题进行建模与转化。
在解题过程中，要善于利用数学知识和技巧，进行问题求解与验证。
同时，还需要具备一定的编程能力，能够利用计算机进行模拟和数据处理。
通过不断练习和学习，提高自己的问题分析和解决能力，才能在竞赛中取得好成绩。
三、时间管理与备战策略数学建模竞赛通常在有限的时间内完成，因此良好的时间管理能力是至关重要的。
在备战阶段，要制定合理的学习计划和备赛策略。
要根据竞赛的要求和内容，有针对性地进行学习和准备。
在比赛过程中，要控制好时间节奏，合理安排每个环节的时间。
如果在某个环节卡住了，要及时调整思路，不要浪费太多时间。
合理的时间分配和备战策略能够提高解题的效率和质量。
四、综合素质的培养除了数学知识和解题技巧外，一些综合素质的培养也对于在数学建模竞赛中取得好成绩至关重要。
首先是团队合作与沟通能力，要学会与队友进行有效的合作和沟通。
其次是自学和独立思考的能力，要培养独立解题和自主学习的习惯，提高自己的自主学习和问题解决能力。
再次是表达与展示能力，要学会清晰地表达自己的思路和想法，通过书面报告和口头陈述来展示解题过程和结果。
这些素质的培养对于整个团队的竞赛能力和综合素质的提升有着重要的作用。
数学建模实战实践经验交流
数学建模实战实践经验交流在当今数字化和数据驱动的时代，数学建模已经成为解决各种实际问题的有力工具。
无论是在工程领域优化设计，还是在经济领域预测市场趋势，亦或是在生物医学领域分析疾病传播，数学建模都发挥着至关重要的作用。
作为一名热衷于数学建模的探索者，我积累了一些实战实践经验，在此与大家分享交流，希望能给初涉数学建模领域的朋友们一些启发和帮助。
首先，要明确数学建模的基本流程。
一般来说，它包括问题分析、模型假设、模型建立、模型求解、结果分析和模型检验这几个主要步骤。
问题分析是整个建模过程的起点，需要我们对所面临的实际问题进行深入理解，明确问题的背景、目标和约束条件。
例如，在研究交通拥堵问题时，我们需要了解道路状况、车流量、信号灯设置等因素。
模型假设则是对问题进行简化和抽象的关键环节。
由于实际问题往往十分复杂，包含众多因素，我们需要根据问题的特点和求解的可行性，对一些次要因素进行忽略或简化，提出合理的假设。
比如，在研究物体自由落体运动时，我们通常假设空气阻力可以忽略不计。
模型建立是将实际问题转化为数学语言的核心步骤。
这需要我们运用所学的数学知识，如微积分、线性代数、概率论等，构建出能够描述问题本质的数学表达式或方程。
比如，在研究人口增长问题时，可以建立指数增长模型或逻辑斯蒂增长模型。
模型求解则是运用数学方法和计算工具，求出模型的解。
这可能涉及到数值计算、优化算法等技术。
在求解过程中，可能会遇到计算复杂、结果不收敛等问题，需要我们耐心调试和优化算法。
结果分析是对求解结果进行解释和评估的重要环节。
我们需要将数学结果转化为实际意义，分析结果的合理性和可靠性，并与实际情况进行对比。
如果结果与预期不符，就需要反思模型的假设和建立过程是否存在问题。
模型检验则是通过与实际数据或实验结果进行对比，验证模型的准确性和有效性。
如果模型检验不通过，就需要对模型进行修正和改进。
其次，团队协作在数学建模中也起着举足轻重的作用。
数学建模方法与实践经验总结
数学建模方法与实践经验总结在现代社会中，数学建模已经成为了解和解决实际问题的重要工具。
通过数学建模，我们可以将复杂的现实问题转化为数学模型，从而用数学方法进行分析和求解。
在过去的几年中，我有幸参与了一些数学建模项目，并积累了一些实践经验。
在本文中，我将总结一些数学建模的方法和实践经验。
首先，数学建模的第一步是问题的抽象和建模。
在面对一个实际问题时，我们需要仔细分析问题的背景和要求，明确问题的目标和限制条件。
然后，我们可以利用数学语言和符号将问题抽象成数学模型。
模型的建立需要考虑问题的各个因素和变量，并选择适当的数学工具和方法。
在这个过程中，我们需要灵活运用数学知识和技巧，将问题转化为数学形式，以便进行后续的分析和求解。
其次，数学建模的第二步是模型的分析和求解。
一旦建立了数学模型，我们就可以利用数学方法对模型进行分析和求解。
常用的数学方法包括微积分、线性代数、概率论等。
通过对模型进行分析，我们可以得到问题的一些基本特征和性质，如稳定性、敏感性等。
然后，我们可以利用数值方法或解析方法对模型进行求解，得到问题的解析解或数值解。
在这个过程中，我们需要注意数学方法的适用性和精确性，并结合实际情况进行合理的近似和简化。
第三，数学建模的第三步是模型的验证和优化。
在得到问题的解后，我们需要对模型进行验证和优化。
验证模型的正确性是非常重要的，我们可以通过与实际数据进行比较来验证模型的准确性和可靠性。
如果模型与实际数据相符，那么我们可以认为模型是可靠的。
然后，我们可以对模型进行优化，以提高模型的性能和效果。
优化方法包括参数调整、约束条件优化等。
通过模型的验证和优化，我们可以提高模型的可信度和实用性。
最后，数学建模的第四步是模型的应用和推广。
一旦我们建立了一个可靠的数学模型，我们就可以将模型应用到实际问题中。
通过模型的应用，我们可以得到问题的解决方案和决策支持。
同时，我们也可以将模型推广到其他类似的问题中，以解决更广泛的实际问题。
数学建模常识与经验
计算机上的十种武器：
图论算法：这类算法可以分为很多种，包括最短路、网 络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方 法解决，需要认真准备。
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学建模常识与经验
处添加文本具体内容，简明扼要地阐述你的观点。单击此处添加正文，文字是您思想的 请尽量言简意赅的阐述观点。
基本内容：
一、什么是数学建模
二、相关的数学基础
三、如何组队及合作
四、如何从建模例题中学习解题方法
一、什么是数 学建模
数学建模竞赛：它名曰数学，当然要用到数 01 学知识，但却与以往所说的那种数学竞赛
0
三人之间要能够配合得起来。若三人之间配合不好，会降低效率，导致整个
2
建模的失败。
0
如果可能的话，最好是数学好的懂得编程的一些知识，编程好的了解建模，
3
搞论文写作也
要了解建模，这样会合作得更好。因为数 学好的在建立模型方案时会考虑到编程的 便利性，以利于编程；编程好的能够很好 地理解模型，论文写作的能够更好、更完 全地阐述模型。否则会出现建立的模型不 利于编程，程序不能完全概括模型，论文 写作时会漏掉一些不经意的东西。
为什么要叫数学建模竞赛？就是因为它赛的是建立数学模型， 而不只是比赛解答数学模型。“模型”是“建模”的结果，而 “建模”是建立模型的过程。竞赛的宗旨更强调的是建立数学 模型这个过程，认为过程比结果更重要。所以，在竞赛中允许 将未能最后完成的建模过程、未能最后实现的想法写成论文， 参加评卷。虽然你的模型还没能最后建立起来，但只要想法有 价值，己经开始了的建模过程有合理性，就仍然是有可取之处 的论文。这充分体现了竞赛对建模过程的重视。从这点上说， 把它称为“数学建模竞赛”比“数学模型竞赛”更贴切些。
数学建模学习方法
数学建模学习方法数学建模是一门综合运用数学、计算机科学和实际问题分析的学科，是一种通过抽象建立数学模型来描述和解决实际问题的方法。
而数学建模的学习方法则是指学习者在学习数学建模的过程中运用的方法和技巧。
下面将为您介绍一些数学建模的学习方法。
第一，建立数学基础。
数学建模作为一门综合性学科，需要运用到数学的各个分支，因此建立扎实的数学基础是学习数学建模的前提。
要通过系统学习数学的各个分支，如数学分析、概率论与数理统计、线性代数、离散数学等，了解数学的基本概念、定理和公式，掌握数学的基础知识。
第二，了解数学建模的基本概念和方法。
数学建模有自己独特的方法论，因此了解数学建模的基本概念和方法对于学习数学建模至关重要。
要学习和掌握数学建模的主要思想和模型构建的基本流程，如问题定义、模型假设、模型建立、模型求解和模型评价等。
第四，多实践和练习。
数学建模是一门实践性较强的学科，需要通过多实践和练习来提高水平。
要通过参加数学建模比赛、完成数学建模的实例和项目，熟悉数学建模的常见问题类型和求解方法，不断提高自己的数学建模能力。
第五，注重团队合作和交流。
数学建模往往需要团队合作，而团队成员之间的交流和合作能够促进相互之间的思维碰撞和经验分享。
要积极参与团队的讨论和交流，学会倾听和理解别人的观点，培养团队合作和沟通的能力。
第六，关注数学建模的前沿发展。
数学建模是一个不断发展和演变的学科，需要学习者关注数学建模的前沿领域和最新研究成果。
阅读数学建模的相关文献和论文，参加学术会议和研讨会，了解数学建模的最新动态和发展趋势，为自己的学习和研究提供参考。
最后，要注重实际应用和价值。
数学建模作为一个应用型学科，其最终目的是通过数学模型解决实际问题，因此要注重数学建模的实际应用和实际价值。
要关注实际问题的需求和问题的实际约束条件，注重模型求解的可行性和实用性，力求将数学建模应用于实际问题的解决中。
总之，数学建模的学习方法涉及数学基础的建立、对数学建模基本概念和方法的了解、实际问题的建模经验的积累、实践和练习的重视、团队合作和交流的重要性、关注数学建模的前沿发展以及实际应用和价值的注重等方面。
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Y
模型检验
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从论文评阅看学生参加竞赛中的问题
有些论文不给出明确的模型，只是根据赛题的情况， 实际上是用“凑”的方法给出结果，虽然结果大致是对 的，没有一般性，不是数学建模的正确思路。 有的论文过于简单，该交代的内容省略了，难以看懂 有的队罗列一系列假设或模型，又不作比较、评价， 希望碰上“参考答案”或“评阅思路”，弄巧成拙 有的论文参考文献不全，或引用他人结果不作交代
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二、模型求解 模型求解必须在明确认识模型的数学归类的基础上进行.
1）结论为归纳型或猜想型的模型，用论证的方式给出求解过程。 2）表达式或表达式组类型的模型，用相应的数学算法计算出问题的结论。 这类模型中的大多数都有很大的运算量，运算结构也较复杂，或者现有数 学方法不可能给出其精确解，于是，不借助于计算机，求解工作一般无法 完成。 3）数据模型和随机模型，一般都有很大的运算量或者基于大量的模拟才能 给出问题的更精确结论，甚至对有些特别复杂的问题，由于涉及的因素太 多且不确定性太大，数学模型自身就是一个计算机模拟过程。
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一些意见
如何选题 两大原则
一，选自己擅长的(类 型) 二，选获奖概率大的
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一些意见
摘要
非常的重要，最少花3-4个小时反 复的检查、修改。每个队员都写 一份，互相修改，然后进行统一。
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一些意见
文章内容 图表结合进行表达，这样既形象 又可以不让评委看的眼睛疼。
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搜索技巧
重要搜索技巧4：搜索的关键字包含在网页标题中 v示例：查找数学建模中预测的模型。 v 搜索：数学模型 intitle:预测
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搜索技巧
重要搜索技巧5：网页快照 v在访问网站时，如果该网页打不开可以使 用网页快照打开该网页。如果网页快照被 删除就无法查看了。
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5
模型改进和模型评价
一、模型分析和改进 1、模型的缺点进行改进 2、模型的方法进行改进 二、模型评价和推广 1、模型假设对模型的影响分析 2、模型改进的方向和强度预测 3、模型改进的允许环境
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数学建模流程图解
问题分析
模型改进 模型评价
模型假设 符号设定 建立模型 N 模型求解
二、数学建模论文的写作技巧
2.一定不要自己敲空格来达到对齐的目的
只有英文单词间才会有空格，中文文有空格。 所有的对齐都应该利用标尺、制表位、对齐方式 和段落的缩进等来进行。如果发现自己打了空 格，一定要谨慎，想想是否可以通过其他方法来 避免。同理，一定不要敲回车来调整段落的间距。
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一些意见
v建模的创造性
1，旧瓶装新酒 2，环环相扣建模 3，交叉学科建模
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一些意见
v 结果的正确性 模型的正确性。 计算的正确性（方法、结果）。 例：08年数码相机定位，在求解坐标时若以 圆的圆心进行计算则偏离结果，应该以圆的切 线为研究对象。
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一些意见
参赛前的准备
v v v v v v v 1. 选修或自学数学模型课, 或参加赛前培训 2. 了解和掌握常用数学软件的基本用法 （Matlab 、Mathematica、 Lingo、 …） 3. 了解竞赛基本信息 （竞赛章程，特别是纪律；论文写作规范；…) 4. 整理好资料：程序、模型 5. 准备好参考书籍、笔、纸张、吃的
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数学建摸论文的模块设计
v 问题的背景 v 问题的重述 v 基本假设与符号说明 v 问题的分析与模型的准备 v 模型的建立 v 模型的求解 v 模型的检验 v 模型的灵敏度与稳定性分析 v 模型的科学性及现实意义 v 模型的使用说明 v 模型的进一步讨论与改进 v 模型评价与推广 v 写给××的意见 v 参考文献 v 附录
二、数学建模论文的写作技巧
3.绘图
统计图建议使用 Execel 生成，框图和流程 图建议使用 Visio 画。如果使用 Word 的绘图工 具绘图，最好以插入 Word 图片的方式，并适当 使用组合。
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二、数学建模论文的写作技巧
4.多做备份
不但Word 不可靠，windows 也不可靠，每天 的工作都要有备份才好。及时保存，设置自动保 存，还有一有空就 ctrl+s
2. 原则 :
1）、深入理解问题的含义和背景。 2）、确立解决该问题的最高层目标。 3）、从最高层目标出发顺藤摸瓜，即揭示影响最高目标的各个子层。 4）、坚持抓主要因素和主要关系的原则
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2
一、意义：
模型假设
假设是简化实际问题的必须手段。 假设能缩小问题的涉及范围，使问题的条件更加明确且条理更加清晰。 做假设的过程中，能进一步辨清问题的主次方面。 二、作用： 1、简化问题，有利于辨识并列出与问题的研究目标更紧密的相关因素及 其关系。 2、使模型更加严谨。拟建立的数学模型常被认为是对实际问题的近 似刻划，这种数学形式应该符合数学的要求，不能显示出任何逻辑破 绽。
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数学建模论文的写作
政府
1: 数学建模竞赛论文的一般结构 2:数学建模竞赛论文写作技巧
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校 学
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一、数学建模论文的一般结构
v摘要 v问题重述与分析 v问题假设 v符号说明 v模型建立与求解 v模型检验 v结果分析 v模型的进一步讨论 v模型优缺点
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搜索技巧
国内外主要数据库的文献格式： vpdg是超星格式 vcaj和caa为清华同方数据库（cnki） vvip为维普 v最重头的就是pdf 都需要不同的阅读器才能打开，都是免费的。
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搜索技巧
中外文数据库： v中文：CNKI、VIP、万方 v外文：EI、SCI、ISTP、ISR
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搜索技巧
重要搜索技巧1：连锁查找 v通过数据库关键词查找到的文献的有效率 是很低的，而通过查找已查找到的文献的 参考文献是很有效的一种手段，其有效率 则大大的提高了，通过这种连锁查找是强 烈推荐的，尤其在美国赛中超级强烈推荐
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搜索技巧
重要搜索技巧2：限定网站 v示例：搜索中文教育科研网站（） 上关于搜索引擎技巧的页面。 v搜索：搜索引擎 技巧 site:
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搜索技巧
重要搜索技巧3：在某一类文件中查找信息 v示例：搜索几个资产负债表的Office文档 v搜索：资产负债表 filetype:doc OR filetype:xls OR fi还可以用ext来代替filetype
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二、数学建模论文的写作技巧
强烈推荐：侯捷——《word排版艺术》
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搜索技巧
文献查找主要有三个模式： vA. v vB. v vC. 书+中外文期刊数据库 书+中外文期刊数据库+学位论文 书+中外文期刊数据库+学位论文+搜索引擎
对于全国赛推荐选择模式C
4
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数学建模过程
1
一、问题分析 问题的分析是对要建模型的问题熟悉、理解并形成建模初步设想的 阶段，是建模过程中一个基础的重要阶段
问题分析
1. 作用:
1). 把问题中的各层关系条 理化.
2). 理清每层关系的结点和联系.
3). 理清关系层间的顺序和嵌套.
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4
一、模型的事实检验 1、公理性检验.
模型检验
常用法则检验和自然法则检验. 那么,我们的模型所得出的结论
2、经验误差分析. 建模碰到的有些问题是已经有研究历史的问题, 如 果所得的经验已被几乎所有事实证明, 不应该例外.
二、模型的数学检验 1、数值模拟检验 2、统计检验. 这种检验多用在数据建模的过程中. 3、预测检验.借用所建模型模型，用历史预
二、数学建模论文的写作技巧
1. 一定要使用样式
对于相同排版表现的内容一定要坚持使用统 一的样式。这样做能大大减少工作量和出错机 会，如果要对排版格式（文档表现）做调整，只 需一次性修改相关样式即可。使用样式的另一个 好处是可以由 Word自动生成各种目录和索引。
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二、数学建模论文的写作技巧
v5. 使用大纲视图写文章的提纲，调整章节顺序比 较方便 v6. 使用文档结构图让你方便的定位章节 v7. 使用文档保护，方便文章的审阅和修改
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二、数学建模论文的写作技巧
8. 其他一些细节
v图表的绘制及命名 v公式的编号 v任何符号都要用公式编辑器输入 v参考文献的格式
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从论文评阅看学生参加竞赛中的问题