当我谈数学建模时我谈些什么——美赛一等奖经验总结
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。
参加美国建模大赛的心得体会
参加美国建模大赛的心得体会第一篇：参加美国建模大赛的心得体会参加美国建模大赛的心得体会这次美国建模大赛我们学校取得了非常好的成绩。
从去年美赛到今年美赛，我们整体实力的提高是非常明显的。
这是学校和系里领导的重视，建模辅导老师们在平时的指导，系里开设的建模课程和暑期的建模培训，以及同学们自身努力的共同结果。
我们小组从赛前的校内筛选到最终参加比赛获得Meritorious Winner，这个过程中经历了很多，也收获了很多。
在这里，我们和大家分享一下自己比赛中的经验和教训，希望能为以后准备参赛的同学扫清障碍。
先说一下赛前的筛选过程吧。
每个队伍要翻译一篇自己曾经写过的建模论文交给老师供老师筛选。
由于我们之前缺乏写英文论文的经验，所以在翻译过程中遇到了很多问题。
这里面涉及专业词汇的表达，英文的一些表达习惯，以及意思是否能够表达的精准等很多问题。
有些时候，一个人理解了中文意思后翻译出来的英文拿给另外一个队友并不能看懂，或者与原来的本意产生了偏差。
而这些都是要参加美赛必须注意的地方。
因为，也许很多时候并不是同学们的模型建的不好，而是没有表达清楚，评委们看不懂，所以才被淘汰的。
在时间的压力下，我们三个人分工协作，之后又一起讨论商榷，最终才把一份自己比较满意的翻译稿交给了老师。
虽然我们通过了选拔，老师还是把我们论文中出现的语法错误，格式错误，尤其是摘要部分出现的问题都用红笔圈了出来，并对如何书写英文论文提出了建议。
大家一定要重视这个过程，因为翻译一篇论文和翻译一篇普通的文章差距是很大的，因为论文有更高的简洁性，精确性和逻辑性的要求。
大家可以在平时就锻炼自己这方面的能力，多读英文论文，或更针对性的读历届的美模获奖论文，去仔细斟酌它们的语言。
关于组队，一个公认的不错的组合是：一个数学系的同学，一个计算机系的同学和一个擅长写论文的同学。
这样的组合诚然不错，但我建议大家首先还是要找熟悉的人组队，这样比赛时候会配合的更加默契。
数学专业的数学建模竞赛经验分享
数学专业的数学建模竞赛经验分享在大学的数学专业学习过程中，参加数学建模竞赛是一种很常见的实践活动。
通过这样的竞赛，不仅可以锻炼自己的数学建模能力，还可以提升自己的团队协作和问题解决能力。
在这篇文章中，将分享我个人在数学建模竞赛中的经验和一些有效的解题方法。
一、准备阶段在参加数学建模竞赛之前，首先要做的是充分准备。
这包括熟悉竞赛的规则和要求，阅读过往的获奖团队的论文，了解他们的解题思路和方法。
此外，还要对数学建模所涉及的各个领域进行广泛的知识储备，包括数学、统计学、计算机科学等。
通过扎实的基础知识，能够更好地应对各类问题。
二、团队合作数学建模竞赛通常以团队形式进行，因此团队成员之间的合作十分重要。
在组队阶段，要注重选择合适的队友，互补优势，形成一个协作默契的团队。
在竞赛过程中，要保持良好的沟通，并及时共享所遇到的问题和思考过程。
团队合作能够更好地发挥各个成员的优势，提高解题的效率和质量。
三、问题分析在竞赛开始后，首先要对问题进行全面的分析。
仔细阅读题目，理解题目的要求和限制条件，梳理出问题的关键信息和已知条件。
通过分析问题的特点，可以确定问题所属的数学模型和解题思路。
此外，还要善于利用各类工具和软件，进行数据处理和可视化，以便更好地理解问题和展示解题结果。
四、建立数学模型建立数学模型是数学建模竞赛中的核心环节。
在建模的过程中，需要将实际问题转化为数学问题，并选择适当的数学方法进行求解。
通过归纳总结问题的特点和规律，可以建立起合理且准确的数学模型。
在建模过程中，还要注意模型的简化和合理性，以保证问题的解决方案具有实用性和可行性。
五、问题求解在建立好数学模型后，就可以开始对问题进行求解了。
在求解的过程中，要运用数学和计算机的知识，使用适当的算法和技巧。
同时，要关注问题的实际背景和要求，对模型的结果进行解释和评估。
通过反复验证和调整，不断提升模型的准确性和可靠性。
在解题过程中，要保持清晰的思路和良好的逻辑思维，避免陷入盲目的试错和死胡同。
数学建模总结经验交流材料
数学建模总结经验交流材料数学建模是数学、计算机科学与实际问题相结合的一种综合性学科，其目的是利用数学方法和技术对现实世界中的问题进行数学化、建模和求解。
经过一段时间的学习和实践，我对数学建模有了一定的理解和体会，并从中总结了一些经验和交流材料，希望能够与大家分享。
首先，在进行数学建模之前，我们需要了解问题的背景和需求。
不同的问题可能需要采用不同的数学方法和模型，因此了解问题的背景和需求对于解决问题是非常关键的。
在理解问题的基础上，我们可以采集相关的数据和信息，辅助我们建立数学模型和进行求解。
其次，对于建立数学模型，我们需要选择合适的数学方法和技术。
常用的数学方法包括线性规划、非线性规划、动态规划、图论等等。
在选择数学方法时，我们需要考虑问题的特点、数据的特征以及计算的复杂性等因素。
同时，在建立数学模型时，我们也需要考虑模型的可靠性和实用性，以及模型的参数和假设等。
然后，在进行模型求解时，我们需要选择合适的计算方法和工具。
现如今，计算机和计算软件已经成为数学建模中不可或缺的工具，可以帮助我们快速、准确地进行模型求解。
常用的计算软件包括MATLAB、Python、R语言等等，它们提供了各种数学建模和计算的函数和工具，并且具有良好的可视化和交互界面。
在进行模型求解时，我们需要熟悉计算软件的使用方法和技巧，以及灵活应用各种数学算法和实验技术。
最后，在进行模型求解和结果分析时，我们需要对结果进行合理的解释和评价。
我们需要关注模型的精确性和可靠性，对结果进行敏感性分析和稳定性检验，验证模型的有效性和实用性。
同时，我们还需要将结果与实际问题相结合，提出合理的建议和改进措施，为问题的解决提供支持和参考。
在实践过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
数学建模需要我们具备一定的数学知识和技能，并且需要不断学习和更新。
同时，数学建模也需要我们具备良好的抽象思维能力和问题解决能力，能够将实际问题进行数学化、建模化和求解化。
此外，数学建模还需要我们具备良好的团队合作能力和沟通协调能力，能够与团队成员共同合作，解决复杂的问题。
关于数学建模竞赛的一点思考总结和建议
关于数学建模竞赛的一点思考、总结和建议关于数学建模竞赛的一点思考、总结和建议宋一凡环境保护与安全工程学院核安全工程专业大学生活即将结束，回顾几年的经历，数学建模竞赛留给我太多的回忆。
虽然数模竞赛已经远去，但至今看到听到“三天三夜72小时”时，精神还会为之一振。
在要告别数模竞赛的时候，想写一点自己零零碎碎的思考和总结，并给以后参赛的学弟学妹一点建议。
1. 关于我的数模之路大一从学长口中知道了数模竞赛，就想参加，自学了姜启源的《数学模型》，但校赛时，队友不给力使第一次校赛不了了之，至今仍然遗憾大一时校赛未能入围；大二时，和本院的两个同学组队，比我高一级的闯哥给了不少经验和资料，经过暑假的培训和多次模拟赛训练，12年国赛拿到了湖南赛区的三等奖。
13年寒假，留在学校参加美赛，偌大的宿舍楼空无一人，好不凄凉，南方湿冷的冬天让我这个北方人冻得难以忍受，搞完比赛回到家时已经是腊月二十七夜里，美赛S奖使我很失落，也从中找到了自己的很多不足之处。
因今年考研，本不愿参加国赛，但两位新队友的盛情邀请让我不忍拒绝，于是重新组队，再战国赛，一雪前耻，最后拿到国家一等奖，为大学的数模之路画上一个圆满的句号。
从大一到现在，关于数模的比赛，热身赛、校赛、模拟赛、国赛、美赛，大大小小不记得参加过多少次，也不知道熬过了多少个“72小时”。
建模、程序员、写手，三个角色的工作我都认认真真做过，饱尝里面的酸甜苦辣，一步一个脚印走来，最后得到一个不错的成绩，收获颇多，感触颇深。
数模给我打开了一扇窗，窗外的世界带给我不一样的精彩，而不仅仅是拿几张证书，加几分综测。
外人看来，数模痛苦、费人，而我感觉数模自由、快乐。
尤其是竞赛结束，早上八点交卷的时刻，经过三天三夜的努力，队友通力合作，从第一天的一筹莫展，到最后一天的顺利解决，疲惫、兴奋、满足、急切、不安，很多的感受一时涌上心头，那是只有真正参加比赛的人才能体会到的快乐！2. 关于数学建模竞赛的作用在做一件事情之前总会去思考做成这件事情有什么好处，这样的心里再正常不过了。
数学建模竞赛个人总结
数学建模竞赛个人总结
在参加数学建模竞赛的过程中，我深刻体会到数学建模的重要性和挑战性。
通过数学建模竞赛，我不仅学到了更多的数学知识和技巧，还培养了自己的团队合作能力和问题解决能力。
首先，数学建模竞赛让我深刻认识到数学建模的重要性。
在竞赛中，我们需要根据给定的问题，利用数学模型进行分析和求解。
通过建立数学模型，我们可以将复杂的实际问题转化为数学问题，从而更方便地进行分析和求解。
数学建模不仅可以帮助我们理解和解决实际问题，还可以培养我们的逻辑思维和问题解决能力。
其次，数学建模竞赛对我的团队合作能力提出了较高的要求。
在竞赛中，我们需要与队友密切合作，共同讨论和解决问题。
通过与队友的合作，我们可以充分发挥各自的优势，共同完成各项任务。
在合作中，我学会了倾听和交流的重要性，也学会了如何在团队中分工合作，充分发挥每个人的能力。
最后，在数学建模竞赛中，我学到了解决问题的方法和技巧。
数学建模竞赛的题目往往非常复杂和抽象，需要我们灵活运用所学的数学知识和技巧。
通过解决这些问题，我学会了分析问题的关键点，选择合适的数学模型和方法进行求解。
同时，我也学会了积极寻求帮助，尽可能利用各种资源和工具来解决问题。
总的来说，参加数学建模竞赛让我受益匪浅。
我通过竞赛学到了更多的数学知识和技巧，培养了团队合作能力和问题解决能力。
我相信这些经验和能力将对我的学习和未来的发展产生积极的影响。
数学建模大赛工作总结
数学建模大赛工作总结引言数学建模大赛是一个能够关注到大学生的综合能力的比赛，参赛者需要在规定的时间内解决给定问题，并且得出合理的结论。
在过去的比赛中，我作为参赛队员积极参与，并且取得了一定的成绩。
本文将总结我在数学建模大赛中的工作经验和收获，并进行反思和展望。
团队合作在数学建模大赛中，团队合作是至关重要的一环。
一个团队的成功与否很大程度上取决于团队成员之间的默契程度和合作能力。
在我所参加的数学建模大赛中，我与队友们保持了良好的沟通和合作，我们相互鼓励，积极分享自己的思路和想法。
在解决问题的过程中，我们互相帮助，共同克服困难。
同时，我们也意识到团队合作需要时间来磨合和培养，我们在平时的讨论中加强了团队意识和团队协作能力的培养。
我们分工明确，每个人负责自己擅长的部分，并在解决问题的过程中互相交流和提供帮助，从而提高了我们团队的整体效率。
问题分析与解决在数学建模大赛中，面对给定的问题，正确的问题分析与解决方法是至关重要的。
以下是我在数学建模大赛中的一些问题分析与解决的经验总结：1.理解问题：在正式解题之前，首先需要对问题进行充分的理解。
阅读题目并弄清楚题意，确定问题的目标和约束条件，对所给数据进行理解和整理，这可以为后续的问题分析和建模奠定基础。
2.划分小问题：对于复杂的问题，常常需要将其划分为几个较为简单的小问题进行分析和解决。
这样可以减少问题的复杂度，更好地解决问题。
同时，在解决小问题的过程中可以逐步推进，有助于提高解决问题的效率。
3.建立数学模型：根据问题的特点和目标，选择合适的数学模型进行建立。
在建立模型的过程中，需要将问题抽象化，明确变量和参数，并根据问题的要求确定模型的形式和约束条件。
建立好的数学模型可以为问题的求解提供指导和依据。
4.选择合适的求解方法：根据建立的数学模型，选择合适的求解方法进行求解。
常见的求解方法包括数值计算方法、优化算法和统计推断等。
在选择求解方法时，需要综合考虑问题的特点，确保求解方法的准确性和高效性。
数学建模个人经验谈
数学建模个人经验谈
本人搞数学建模时间也算是不短了，也参加了大大小小好几次比赛了，也获了大大小小的不少奖。
尤其是参加了两次全国赛愈加感到要在全国赛中取得好成绩经验第一，运气第二，实力第三，这种说法是功利了点，但是在现在中国这种科研浮躁的大环境中要在全国赛中取得好成绩经验是首要的。
这并不说明美赛中经验不重要，在美赛中经验也是首位的，但是较之全国赛就差的远多了，这是由于两种比赛的不同性质造成的。
全国赛注重"稳"，与参考答案越接近，文章通顺就可以有好成绩了，美赛则注重"活"，只要有道理，有思想就会有不错的成绩，这个也体现了两个国家的教育现状，这个就不扯开去了。
在数模竞赛中经验会告诉我们该怎么选题，怎么安排时间，怎么控制进度，知道什么是最重要的，该怎么写论文......，或许有人会认为选题也需要经验吗？经过参加了多次比赛后觉得是有技巧的，选个好题成功的机会就大得多，选题不能一味的根据自己的兴趣或能力去选，还要和全体参赛队互动下（这个开玩笑了，不大容易做到，只能是在极小的范围内做到），分析下选这个题的利弊后决定选哪个题，这里面道道也不少，后面会详细的展开谈谈。
写这个东西当做是回忆下以前的点点滴滴，希望自己的经验能帮助一些新手（这样的说法不大好，暂时想不出更好的，凑活着先用着）
能尽快的成长，尽快的发挥自己的能力，体验数学在应用中的作用，爱上数学，甚至和数学打一辈子交道。
国防科大数学建模网的路过（向为）前辈曾经写过个新手教程，写的十分的好，希望偶写的这个能延续他写的那个教程，能给大家哪怕一点点的帮助。
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前言：2012年3月28号晚，我知道了美赛成绩，一等奖（Meritorious Winner），没有太多的喜悦，只是感觉释怀，一年以来的努力总算有了回报。
从国赛遗憾丢掉国奖，到美赛一等，这一路走来太多的不易，感谢我的家人、队友以及朋友的支持，没有你们，我无以为继。
个人背景：我2010年入学，所在的学校是广东省一所普通大学，今年大二，学工商管理专业，没学过编程。
学校组织参加过几届美赛，之前唯一的一个一等奖是三年前拿到的，那一队的主力师兄凭借这一奖项去了北卡罗来纳大学教堂山分校，学运筹学。
今年再次拿到一等奖，我创了两个校记录：一是第一个在大二拿到数模美赛一等奖，二是第一个在文科专业拿数模美赛一等奖。
我的数模历程如下：2011.4 校内赛三等奖2011.8 通过选拔参加暑期国赛培训（学校之前不允许大一学生参加）2011.9 国赛广东省二等奖2011.11 电工杯三等奖2012.2 美赛一等奖（Meritorious Winner）动机：我参加数学建模的动机比较单纯，完全是出于兴趣。
我的专业是工商管理，没有学过编程，觉得没必要学。
我所感兴趣的是模型本身，它的思想，它的内涵，它的发展过程、它的适用问题等等。
我希望通过学习模型，能够更好的去理解一些现象，了解其中蕴含的数学机理。
数学模型中包含着一种简洁的哲学，深刻而迷人。
当然获得荣誉方面的动机可定也有，谁不想拿奖呢？模型：数学模型的功能大致有三种：评价、优化、预测。
几乎所有模型都是围绕这三种功能来做的。
比如，今年美赛A题树叶分类属于评价模型，B题漂流露营安排则属于优化模型。
对于不同功能的模型有不同的方法，例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等；优化模型方法有启发式算法（模拟退火、遗传算法等）、仿真方法（蒙特卡洛、元胞自动机等）；预测模型方法有灰色预测、神经网络、马尔科夫链等。
在数学中国网站上有许多关于这些方法的相关介绍与文献。
关于模型软件与书籍，这方面的文章很多，这里只做简单介绍。
关于软件这三款已经足够：Matlab、SPSS、Lingo，学好一个即可（我只会用SPSS，另外两个队友会）。
书籍方面，推荐三本，一本入门，一本进级，一本参考，这三本足够：《数学模型》姜启源谢金星叶俊高等教育出版社《数学建模方法与分析》Mark M. Meerschaert机械工业出版社《数学建模算法与程序》司守奎国防工业出版社入门的《数学模型》看一遍即可，对数学模型有一个初步的认识与把握，国赛前看完这本再练习几篇文章就差不多了。
另外，关于入门，韩中庚的《数学建模方法及其应用》也是不错的，两本书选一本阅读即可。
如果参加美赛的话，进级的《数学建模方法与分析》要仔细研究，这本书写的非常好，可以算是所有数模书籍中最好的了，没有之一，建议大家去买一本。
这本书中开篇指出的最优化模型五步方法非常不错，后面的方法介绍的动态模型与概率模型也非常到位。
参考书目《数学建模算法与程序》详细的介绍了多种建模方法，适合用来理解模型思想，参考自学。
分工：数模团队三个人，一般是分别负责建模、编程、写作。
当然编程的可以建模，建模的也可以写作。
这个要视具体情况来定，但这三样必须要有人擅长，这样才能保证团队最大发挥出潜能。
这三个人中负责建模的人是核心，因为建模的人决定了整篇论文的思路与结构，尤其是模型的选择直接关系到了论文的结果与质量。
这次美赛，我们选的是A题，我负责建模与部分的写作。
模型的选择与论文的结构是按照我的思路来做的，现在看来还是比较成功的。
对于建模的人，首先要去大量的阅读文献，要见识尽可能多的模型，这样拿到一道题就能迅速反应到是哪一方面的模型，确定题目的整体思路。
其次是接口的制作，这是体现建模人水平的地方。
所谓接口的制作就是把死的方法应用到具体问题上的过程，即用怎样的表达完成程序设计来实现模型。
比如说遗传算法的方法步骤大家都知道，但是应用到具体问题上，编码、交换、变异等等怎么去做就是接口的制作。
往往对于一道题目大家都能想到某种方法，可就是做不出来，这其实是因为接口不对导致的。
做接口的技巧只能从不断地实践中习得，所以说建模的人任重道远。
另外，在平时训练时，团队讨论可以激烈一些，甚至可以吵架，但比赛时，一定要保持心平气和，不必激烈争论，大家各让3分，用最平和的方法讨论问题，往往能取得效果并且不耽误时间。
经常有队伍在比赛期间发生不愉快，导致最后的失败，这是不应该发生的，毕竟大家为了一个共同的目标而奋斗，这种经历是很难得的。
所以一定要协调好队员们之间的关系，这样才能保证正常发挥，顺利进行比赛。
美赛特点：一般人都认为美赛比国赛要难，这种难在思维上，美赛题目往往很新颖，一时间想不出用什么模型来解。
这些题目发散性很强，需要查找大量文献来确定题目的真正意图，美赛更为注重思想对结果的要求却不是很严格，如果你能做出一个很优秀的模型，也许结果并不理想也可能获得高奖。
另外，美赛还难在它的实现，很多东西想到了，但实现起来非常困难，这需要较高的编程水平。
除了以上的差异，在实践过程中，美赛和国赛最大的区别有三点：第一点区别当然是美赛要用英文写作，而且要阅读很多英文文献。
对于文献阅读，可以安装有道词典，开启截屏取词功能，这样基本上阅读英文文献就没什么障碍了。
对于写作，有的组是写好中文再翻译，有的是直接写英文，这两种方式都可行。
对于翻译一定至少要留出8小时来，摘要可能就要修改1小时。
如果想快点翻，可以直接使用有道词典，翻出来后再修改，虽然可能不地道，但至少比较准确，这样可大量节省翻译时间。
另外word要打开纠错功能，绿线代表拼写错误，红线代表语法错误，完成论文后整体浏览时要多注意这两种线，很可能会发现疏漏之处。
我一直认为翻译不是美赛的重点，只要能把意思表达清楚就行了，不必在翻译上浪费太多时间。
第二点区别是美赛大量的用到了启发式算法，如遗传算法、模拟退火、粒子群等等。
如果说你在国赛时还认为这些算法遥不可及，那么到了美赛你就必须掌握它了。
其实我认为对于搞编程实现的队员只要弄懂一种启发式算法就好，因为启发式算法是用来解决优化问题（多数为NP问题）的，不同算法间有很大的相似性，所以只要把一种学精了，这一类的问题就都能解了。
个人认为粒子群算法还是不错滴，遗传与模拟退火有些老套了，不过选择什么还是由你个人的接受程度决定，甚至你也可以自创算法。
第三点区别是美赛论文的排版不少人会使用Latex，一款用代码编辑的排版软件，它多用在对书籍和论文的排版上，效果美观但是操作很复杂，尤其是插入图片与表格，不是一般的麻烦。
而且，学习这种软件必须是一次性全部学完不能间断（据说完整的学习时间大概是几十个小时），只学某部分是没有用的。
如果时间不够，不建议去使用。
其实除了目录功能，生成的PDF文本使用Word排版几乎能实现与Latex一样的效果，所以我个人建议用Word。
前期准备：关于参赛经验，小组成员最好都曾经参加过数学建模比赛，无论是国赛或是电工杯或是挑战赛等等。
个人认为美赛的难度比较大，如果是第一次参加，往往很难做出理想结果，这样会打击到参加数模的积极性。
所以不建议第一次搞数模竞赛就参加美赛。
赛前要准备吃的东西，酌情而定。
要准备一些红糖，以防身体不适。
要注意尽量不要上火，可以准备些水果。
另外，我建议准备3瓶红牛，第二三四天各喝一瓶，确实能有保持精力的功效。
正常的饭还是要吃，可以叫外卖或者托人去买饭。
总之这几天一定要吃好。
关于书籍，没什么好说的，尽可能的借吧，虽然借了不一定有啥用，但是放在那里总归是心里踏实。
建议编程、模型、算法方面的书都借一些，另外最好也去借些数学工具书，方便翻译。
另外还有就是要准备好查找文献的期刊网入口，无论是中文的知网、维普，还是英文的SCI、Springer等都要提前找到，一般学校的图书馆都会有，没有的话问其他学校同学借图书馆账号，或是找代理，总之最后不要影响到比赛查找文献就行。
时间：美赛的时间是四天四夜，日期上是经过5天，比国赛多一天一夜。
因为需要翻译，所以美赛的时间同样很紧张，这就要求牺牲睡眠时间来完成比赛。
一般来说，国赛期间的睡眠时间不超过10小时，那么美赛期间的睡眠时间最好不要超过15小时（我是国赛6小时、美赛10小时）。
这样能保证高质量完成论文，并且身体能承受这样的负荷。
现在来讨论一下时间安排。
第一天上午出题目，几名队员可以分工合作在一小时内翻译出题目的含义，搜索一些关键词，看看题目的资料与数据是否能找到，根据题目的具体情况来选择。
一般来说，MCM 会出一道离散模型题目、一道连续模型题目；而ICM题目是交叉学科的，涉及其他专业知识。
总之第一天的上午必须将题目定下来。
接着第一天下午的工作就是找资料，数据库、资料搜索方面的知识这里就不详细叙述了，数学中国上都能找到。
这一阶段的任务就是大量积累资料，资料包括文献与数据。
先不着急阅读，把能下载的资料都下载下来，下载不下来的保留网页。
知道再也找不到相关的资料就可以停止搜索了，当然在做题过程中还需要针对某些细节再次查找资料，这里所说的停止搜索是指停止大范围集中式搜索。
大概在第一天的晚上开始阅读资料，这要进行到第二天上午，在这个过程中，要选择可以接受的模型，想办法加以创新改进。
第一天晚上建议睡5小时左右，这样能保证之后的工作。
第二天一天是阅读资料理清思路并建立模型框架的过程。
第二天晚上之前论文的总体思路要确定下来，就是针对题目中的某个问题选择什么方法，主体模型是什么，创新点在哪都要清楚，而细节问题暂时先不考虑，总之论文思路与模型的总框架要在第二天晚上之前全部搞清楚。
如果没有理清论文思路建议不要睡觉，知道理清楚为止，第二天晚上建议睡眠4小时左右。
第三天，必须开始写作与实现模型。
其实第二天就可以写一些关于问题介绍、前人研究历程等的内容。
到了第三天就必须动笔了，可以先简略写中文，之后再详细翻译成英文，也可以直接写成英文。
根据模型所编的程序一定要这一天内跑出结果来，可以根据所得结果来改进模型，争取得到较优的结果。
当然数据的处理也一定要在这一天完成。
第三天是对模型的修正与完善，主要是对细节的把握以及模型结果的处理。
建议得到比较合适的结果时再休息，第三天晚上建议睡眠3小时左右。
第四天，写作与翻译。
根据前面的思路与得到的结果进行写作与翻译工作。
写作要力求表达清晰准确。
另外还有一个工作是为模型配图与表，图片能够生动的表达模型含义，表格可能是模型结果得到的数据，图与表要按照要求写标题与注释，要大小合适、美观。
第四天晚上要完成主体部分的写作，这时开始写摘要，先由一个同学写成中文，然后三个人讨论修改，可以请指导老师提供意见，中文定稿后再翻译，译好后再修改给指导老师检查，最终定稿，这一大概需要5小时左右的时间，在这期间另两位同学完成诸如参考文献、优缺点之类内容的写作，在第五天的凌晨完成全文。