正确写作美国大学生数学建模竞赛论文（第2版） [Write Right for the American Mathematical Contest in Modeling] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Jay，Belanger，William，P.，Fox ... 著

图书标签:

• 数学建模
• 大学生竞赛
• 论文写作
• 美国大学生数学建模竞赛
• AMCM
• 写作指南
• 学术写作
• 科研论文
• 高等教育
• 数学应用

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040476729

版次：2

商品编码：12122319

包装：平装

丛书名： 美国MCM/ICM竞赛指导丛书

外文名称：Write Right for the American Mathematical Contest in Modeling

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版

内容简介

　　《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文（第2版）》第1版于2013年出版后得到读者的广泛好评与支持，并已多次重印。根据作者近年评审MCM／ICM论文时发现的一些新问题，《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文（第2版）》第2版对第1版进行了较大幅度的调整和补充。《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文（第2版）》共分10章。第1章介绍MCM／ICM竞赛简史，以及论文的评审标准和评审过程；第2章讨论数学建模论文常出现的一些语法错误；第3章介绍数学论文的写作规范；第4章介绍如何书写数学表达式；第5章讨论MCM／ICM论文的结构，包括如何写引言、假设条件、结论及摘要；第6章以MCM／ICM论文为例，讲解如何修改论文的标题、引言、摘要及假设条件；第7-9章分别以2014年A、B、C题为例展开的论文写作训练；第10章为评委的建议与实例。
　　《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文（第2版）》可作为指导大学生学习和准备美国大学生数学建模竞赛的主讲教材，也可作为大学生、研究生学习和准备全国大学生、研究生数学建模竞赛的参考书，也可供写作英文科技论文参考使用。

作者简介

　　Jay BeIanger，美国杜鲁门州立大学教授，普林斯顿大学数学博士。在复变分析、计算复杂性理论、微分方程和数学史等方面发表了多篇论文，多次参加MCM竞赛评审。2011年起任高等教育出版社MCM／lCM竞赛指导丛书编审委员会委员，合作出版图书4部。

　　

　　WillamP.F0x，美国海军研究生院教授，克莱姆森大学数学博士。在应用数学、线性非线性优化、数学模型、医学统计模型及计算机仿真等领域发表了多部专著和论文。曾任MCM竞赛主席、HIMCM竞赛主席及INFORMS学会海军应用委员会主席。

　　

　　王杰，美国麻省大学罗威尔分校计算机科学系教授，波士顿大学计算机科学博士。研究领域包括大数据建模及应用、文本自动化、算法及网络安全等。发表学术论文170余篇，出版图书11部、编辑图书4部。现任COMAP中国合作总监，曾参与MCM竞赛命题并多次参加MCM／lCM竞赛终评。

　　

　　毛紫阳，国防科技大学理学院副教授，2008年ICM Outstandina Wlnner论文指导教师，2014年lCM终评评委，全国大学生数学建模竞赛优秀指导教师，参与了2009年、2013年及2016年CUMCM竞赛命题。“数学建模与数学实验”国家资源共享课团队主要成员。

内页插图

目录

COMAP总裁序
MCM竞赛主席序
ICM竞赛主席序
丛书简介
第2版前言
第1版前言
Part Ⅰ Write Right for the American Mathematical Contest in Modeling
Chapter 1 Overview
1．1 A Brief History
1．1．1 The MCM contest
1．1．2 The ICM contest
1．1．3 Chinese partkipation
1．1．4 The modeling contests
1．2 Writing fcr the MCM/ICM
1．2．1 A general approach
1．2．2 Write right for the MCM/ICM
1．3 Judging
1．3．1 Paper classifications and awards
1．3．2 Judging criteria
1．3．3 The judging process
Exercises
Bibliography
Chapter 2 Proper English
2．1 English Usage
2．2 Languages and Rules
2．3 Paragraphs
2．4 Sentences
2．4．1 Avoid expressing multiple thoughts in one sentenc
2．4．2 Make sure your subject and verb agree
2．5 Words and Phrases
2．5．1 Avoid misusing words with similar spellings
2．5．2 Avoid misusing words with similar meanings
2．5．3 Use a variety of verbs
2．5．4 Use apostrophes correctly
2．5．5 Use unobtrusive pronouns
2．5．6 Use articles properly
2．5．7 Use prepositions correctly
Exercises
Bibliography
Chapter 3 Style
3．1 Basics
3．1．1 Write in first person， plural
3．1．2 Use the present tense
3．1．3 Prefer the active voice
3．1．4 Put the action in the verb
3．2 Paragraphs and Sentences
3．2．1 Use short paragraphs
3．2．2 Use simple sentences
3．2．3 Omit trivialities
3．3 Words and Phrases
3．3．1 Use simple words and phrases
3．3．2 Use words as specific as you can
3．3．3 Use transition words
3．3．4 Use parallel phrasing to emphasize similarities
3．3．5 Avoid pointless repetition
……
Part Ⅱ 正确写作美国大学数学建模竞赛论文

前言/序言

　　本书第1版于2013年出版后受到读者的广泛好评与支持，并进行了多次重印。根据读者的反馈意见和作者最近两年评审MCM／ICM论文时发现的一些新问题，本书第2版对第1版进行了较大幅度的调整和补充，补充了许多写作例子并且增加了4章内容，同时每章还新设了练习题。另外，因为LATEX及MathType这两个数学文本编辑工具不需要改动，故第2版删掉了在第1版中介绍LATEX及MathTlype的两章，只在附录中保留了MCM／ICM：论文的LATEX模板。为了方便读者的写作需要，第2版在附录中增加了常用LATEX数学符号的输入代码。
　　本书第2版共包括10章。第1章介绍：MCM／ICM竞赛及相关竞赛的简史和目的，阐述McM／ICM论文的等级划分及奖励，讨论写作的重要性及介绍论文的评审标准和评审过程。第2章简要介绍正确英语的使用，并着重讨论中国学生在用英文写作数学建模论文时常犯的一些语法错误。第3章介绍数学论文的写作规范。第4章介绍如何书写数学表达式及含有数学表达式的句子。第5章讨论MCM／ICM论文的结构，包括如何写引言、假设条件、结论及摘要。第6章以中国学生提交的MCM／ICM论文为实例，讲解如何修改论文的标题、引言、摘要及假设条件。第7-9章分别以2014年A、B、C题为例进行MCJM／ICM论文的写作训练。第10章通过实例讲解如何写出优胜论文的主要注意事项和技巧。
　　为了克服使用中式英语写作的毛病，掌握用地道的美式英语④书写MCM／ICM论文，最好的方法就是学会直接用英语构思和表达，而不是用中文构思后再译成英文。为此目的，第2版仍用英文书写，同时为了方便英语程度较低的读者仍然保留了中文翻译。鼓励英文程度较高的读者直接阅读英文，也可以对照两种语言阅读。
　　本书旨在帮助中国学生提高用英文写作MCM／ICM论文的能力，可作为竞赛训练的教材和参考书，也可作为应用数学、计算机科学、计算机工程及其他相关专业的研究生和专业人员用英文写作论文的工具书。
　　国防科技大学毛紫阳将英文稿译成中文，对附录中的“参赛须知”做了补充修改。中文译稿由作者核对修改后定稿。高等教育出版社编辑刘英对本书的写作和翻译提供了许多建设性意见，并做了大量的编辑加工，使本书质量有了很大提高。
　　本书虽经多次修改，缺点和错误仍在所难免，欢迎读者批评指正，并将改进建议和发现的错误寄到作者的电子邮箱：wang@comap.com。对读者的关心与支持，作者谨在此表示衷心的感谢。

《计算思维与数据科学前沿：面向工程应用的数学建模实践指南》 书籍简介 在信息技术飞速发展的今天，将严谨的数学建模方法与前沿的计算科学、数据分析技术相结合，已成为解决复杂工程与科学问题的关键能力。本书《计算思维与数据科学前沿：面向工程应用的数学建模实践指南》旨在为读者提供一套系统、深入且极具实操性的指导，专注于如何利用现代数学工具和计算平台，应对跨学科领域中的真实挑战。本书强调从问题识别、模型构建、数值求解到结果验证与解释的完整建模流程，特别侧重于工程应用和数据驱动决策的实现。 第一部分：计算思维与建模基础重塑 本部分着重于夯实读者进行高阶建模所需的理论基础和思维框架。 第一章：建模范式的演进与计算思维的内涵 本章首先回顾了经典数学建模的发展脉络，并深入探讨了在“大数据”和“人工智能”时代，建模范式如何从传统的解析驱动向数据驱动和混合驱动转型。核心内容包括：什么是计算思维（Computational Thinking）？它如何指导问题的分解、抽象、模式识别和算法设计？我们将探讨在面向大规模数据和复杂系统时，传统微分方程模型与统计学习模型的融合点与冲突点，为后续章节的实践打下认知基础。 第二章：面向应用的优化理论与算法 优化是数学建模的灵魂。本章聚焦于工程和决策科学中最常遇到的优化问题类型。内容涵盖：线性规划、非线性规划（凸优化与非凸优化基础）、整数规划与组合优化。在算法层面，本书将详尽讲解内点法、序列二次规划（SQP）等经典算法的原理，并重点介绍现代启发式算法，如遗传算法、模拟退火以及粒子群优化在解决高维、非光滑问题中的有效应用策略。我们不仅关注理论推导，更强调如何根据实际问题的约束条件（如时间、资源限制）来选择和调参最合适的优化算法。 第三章：随机过程与不确定性量化 现实世界的许多系统都充满随机性。本章深入探讨随机过程在系统可靠性分析、金融工程以及排队论中的应用。内容包括马尔可夫链（离散与连续时间）、泊松过程、布朗运动的基础性质。重点在于如何利用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来量化和分析模型输出对输入不确定性的敏感性，特别是高精度抽样方法（如准蒙特卡洛）的应用场景。 第二部分：数据驱动建模与前沿技术融合 本部分将重点介绍如何将先进的机器学习和深度学习技术融入传统的数学建模框架，实现更精准、更具解释性的模型。 第四章：回归、分类与模型可解释性（XAI） 虽然统计学基础是必要的，但本章更侧重于在复杂数据集上应用先进的回归和分类技术。内容包括：岭回归、Lasso回归的正则化原理及其在特征选择中的作用。在模型选择方面，将详细对比传统回归模型与支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）的优劣。尤为关键的是，我们引入了“可解释人工智能”（XAI）的概念，探讨SHAP值、LIME等工具如何帮助工程师理解复杂黑箱模型做出决策的数学依据，确保模型在工程实践中的可靠性。 第五章：时间序列分析与动态系统预测 对于涉及时间演化的工程监测、交通流预测或能源负荷预测等问题，时间序列模型至关重要。本章超越了基础的ARIMA模型，重点讲解：向量自回归（VAR）模型在多变量系统交互分析中的应用；状态空间模型和卡尔曼滤波（Kalman Filter）在实时状态估计和噪声抑制中的高效性；以及如何利用循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）处理长期依赖性的序列数据，并将其结果反馈给物理模型进行修正。 第六章：深度学习在物理与工程建模中的结合 本章探讨当前研究的热点：物理信息神经网络（PINN）。我们详细解析PINN的构建逻辑，即如何将微分方程（PDEs）作为损失函数的一部分来约束神经网络的解空间，从而在数据稀疏或缺失的情况下，实现高保真度的物理系统模拟。此外，还将介绍深度学习在参数估计、边界条件识别方面的应用，以及如何利用图神经网络（GNN）处理具有复杂拓扑结构的工程网络问题（如电网、水网）。 第三部分：建模实践、验证与高性能计算 高效的建模不仅依赖于理论，更依赖于工具和流程的成熟度。 第七章：建模环境与工具链：从MATLAB到Python生态 本章对比分析了主流建模软件环境（如MATLAB/Simulink）与开源生态（如Python的NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）在处理大型建模任务时的特点和优势。重点将放在如何利用Python构建模块化、可重现和版本控制的建模流程，包括使用Jupyter Notebook进行交互式分析和可视化。 第八章：模型验证、敏感性分析与鲁棒性评估 一个经过计算验证的模型才是可靠的工程工具。本章细致阐述了模型验证的流程，包括：交叉验证（Cross-Validation）、留一法的重要性。我们将深入讲解如何设计系统化的敏感性分析（Sensitivity Analysis）来识别模型中最关键的参数，并利用不确定性量化技术评估模型在输入误差下的鲁棒性（Robustness）。本章强调超越单纯的“拟合优度”指标，转向评估模型在未知场景下的预测能力和边界条件下的行为。 第九章：大规模模型的并行计算与求解策略 当模型复杂度（如网格数量、迭代次数）上升时，单机计算能力将成为瓶颈。本章介绍面向大规模模型的并行计算策略。内容包括：串行优化、向量化运算的原理；如何利用OpenMP或MPI进行CPU上的并行加速；以及如何利用GPU进行张量计算的加速。我们将结合一个实际的流体力学或结构分析的简化模型实例，演示并行求解的设置与性能提升评估。 结语：未来建模者的视野 本书最后对信息时代的建模工作者提出了更高的要求，强调跨学科交流、伦理考量以及持续学习的重要性，指引读者将所学知识应用于解决社会亟待解决的重大工程与科学难题。 目标读者： 本书适合于高年级本科生、研究生，以及需要将数学建模技能应用于实际工程问题（如航空航天、土木工程、能源系统、生物医学工程、金融风险管理）的初中级工程师和研究人员。对线性代数、微积分和基础编程有一定了解的读者将获益最大。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一本“实战宝典”，对于想要在MCM中脱颖而出的同学来说，绝对是必备读物。我之前也看过一些MCM相关的资料，但往往是零散的，不成体系。而《正确写作美国大学生数学建模竞赛论文（第2版）》则将整个MCM论文的写作过程，从头到尾，梳理得井井有条。它不是那种“填鸭式”的教学，而是通过大量的案例分析和作者的经验总结，让你在潜移默化中掌握写作的精髓。我印象特别深刻的是关于“图表制作”的章节。以前我总觉得图表只是用来辅助说明的，但这本书让我意识到，好的图表本身就是一种强大的沟通工具，能够直观地传达信息，提升论文的专业度和可读性。它详细讲解了如何选择合适的图表类型，如何设计清晰的图表，以及如何在图表中添加必要的说明。这对我来说是非常实用的指导，因为我之前在这方面确实存在一些不足。此外，书中对于“文献引用”和“格式规范”的讲解也十分到位，这些细节虽然看似微小，但却能体现一个作者的严谨和专业程度。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面、系统性的MCM论文写作框架，让我能够更自信、更有条理地投入到论文的创作中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初次涉足MCM的学生，我曾经对如何将复杂的数学模型转化为一篇清晰、有说服力的论文感到困惑。这本书的出现，如同一束光，照亮了我前行的道路。它没有直接给出“标准答案”，而是循序渐进地引导我理解MCM论文写作的“why”和“how”。我尤其欣赏它在“问题陈述”和“结果展示”方面的细致讲解。书中强调，一个好的问题陈述，不仅要明确问题本身，更要阐述问题的背景、意义以及研究的价值，从而激发评审的兴趣。而对于结果的展示，它不仅仅是罗列数据，而是教我如何通过图表、表格等多种形式，将复杂的结果以最直观、最易懂的方式呈现给读者，并引导读者理解这些结果的含义。让我茅塞顿开的是关于“模型局限性”的探讨，这本书让我意识到，坦诚地面对模型的不足，并提出建设性的改进意见，更能体现作者的思考深度和学术诚信。这与我之前认为“越完美越好”的想法截然不同。总而言之，这本书给了我一个完整的MCM论文写作的“路线图”，让我不再感到无从下手，而是能够以一种更加科学、系统的方式去进行论文的写作。它不仅提升了我的写作技能，更重要的是，它培养了我对数学建模的更深层次的理解和思考能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续地看了一段时间，最大的感受就是它不像市面上很多“速成”类书籍那样，上来就抛出各种模板和技巧。它更像是给我打开了一扇通往“理解”的大门。在我尝试写作MCM论文之前，我总是觉得数学建模就是解题，然后把解题过程“翻译”成论文。但这本书反复强调的“沟通”和“说服”的理念，让我意识到，模型本身只是基础，如何清晰、有逻辑地向评审解释你的模型、你的发现，才是论文的灵魂。书中对于“故事线”的构建，如何从问题出发，层层递进地介绍你的方法，再到得出结论并讨论局限性，都给了我非常具体的指引。我尤其喜欢它分析优秀论文的章节，那些案例分析非常到位，让我能直观地感受到作者是如何运用那些写作原则的。虽然书名叫“正确写作”，但我觉得它传达的更多是一种“有智慧地写作”的理念。它教会我思考，而不是简单地模仿。比如，关于“假设的清晰陈述”，以前我只是随手写几句，看完这本书，我才明白，一个好的假设，不仅要写清楚，还要解释为什么要做这个假设，以及它可能带来的影响，这样才能让评审理解你的思路，并且看到你的严谨性。总而言之，这本书是那种读完之后，你会觉得自己的写作思路被彻底梳理了一遍，并且对MCM论文的写作有了更深层次的认识，不再是盲目地套公式，而是真正地去“讲故事”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大三学生，第一次接触MCM，对论文写作完全没有概念。朋友推荐了这本书，刚开始还有些担心，怕内容太深奥，自己看不懂。但翻开书的第一页，我就被它平易近人的风格吸引了。作者没有使用太多晦涩的术语，而是用了很多贴近实际的例子来解释写作的要点。我最喜欢的是它关于“模型评估”和“结论”的章节。以前我总觉得，只要模型解出来了，论文就算完成了。但这本书让我认识到，对模型的评估和讨论，以及如何清晰地总结研究成果，是论文的重中之重。它详细介绍了如何评价模型的优点和缺点，如何分析模型可能存在的局限性，以及如何提出改进建议。这些内容对我来说非常宝贵，因为我以前写论文的时候，总是在模型得出结果后就戛然而止，没有深入地去思考模型的意义和价值。这本书教会我，一篇好的MCM论文，不仅仅是展现你的数学能力，更是要展现你分析问题、解决问题的能力，以及你对研究的深刻理解。它让我明白，论文的最后一部分，才是真正展示你思考深度的地方。从这本书中，我学到了很多关于如何让自己的论文更具说服力、更得体的写作技巧，感觉自己离成功参加MCM又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

作为一个曾经被MCM论文的格式和表达搞得头晕脑胀的人，这本书简直是及时雨！我一直以为写好论文就是把数学推导写清楚，但每次提交论文后，总感觉有些东西没讲透，或者评审意见模糊不清。这本书就像一位经验丰富的导师，用非常平实的语言，一点点地剖析了MCM论文的“肌肉和骨骼”。它没有给我提供一键生成论文的“魔法棒”，而是让我学会了如何“构建”一篇有说服力的论文。书中关于“引言”的部分，让我明白了引言不仅仅是介绍问题，更是建立与评审的信任，让对方相信你对问题的理解是深刻的，并且你的研究方向是值得探索的。它详细讲解了如何清晰地定义问题、如何阐述研究的意义，甚至还提到了如何巧妙地引导评审的思考方向。还有关于“方法论”的阐述，这本书让我理解了，写模型不是把数学公式堆砌上去，而是要解释清楚每个变量的含义，每个方程的由来，以及为什么选择这样的模型。特别是对于“模型验证”和“敏感性分析”的讲解，让我学到了如何从不同角度去审视自己的模型，如何证明模型的鲁棒性，而不是停留在表面。读这本书的过程，就像是在进行一场自我对话，不断反思自己过去的写作方式，并从中学习如何做得更好。它让我意识到，MCM论文的写作，是一门艺术，也是一门科学，需要逻辑、创意和扎实的沟通技巧。

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书的内容很丰富，性价比高。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

印刷质量还不错，内容就不用多说了。

评分☆☆☆☆☆

中英文双语 可以可以

评分☆☆☆☆☆

没有塑封，还好

评分☆☆☆☆☆

用于参加美赛的资料，非常好

评分☆☆☆☆☆

这次的商品（如照片）的外包装我真的极其不满意！！！还不如我问别人买一本二手，表皮还干净点呢？我是为了买正版好书.干净的书好做笔记.好有种书属于自己的感觉，不然我直接问人家要本二手的有这么贵？这是欺负我，把外观破漏的找人处理了吗？在网上买了几十本书了，这还是第一次。不评论书的内容，书的封面真让人生气。

评分☆☆☆☆☆

很不错，就等美赛开始了

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好