1. 从“数学建模2”谈起为什么你的第二次建模经历至关重要如果你点开这篇文章大概率是因为你刚刚结束或者正在准备你的第二次数学建模竞赛。第一次建模可能是懵懂的是跟着队友“混”过来的也可能是自己摸索着完成了一份报告结果好坏参半。但“数学建模2”这个标题背后隐藏着一个非常普遍却又很少被系统讨论的痛点第二次参赛往往比第一次更迷茫、压力更大。第一次可以归咎于“没经验”第二次呢你知道了流程知道了要查文献、要编程、要写论文但为什么感觉更无从下手了为什么明明多学了很多模型面对新题目时依然感觉模型库空空如也这篇文章就是写给处于这个“二次瓶颈期”的你。我将以一个过来人的身份和你聊聊如何利用好第二次建模经历实现从“完成比赛”到“驾驭比赛”的质变把那些第一次没来得及细想的、踩过的坑变成你这次最坚实的阶梯。2. 赛前准备的重心转移从“收集工具”到“构建思维框架”第一次备赛大家习惯做的是“囤货”收集各种算法代码包、下载几十篇优秀论文、收藏一堆建模网站。这没错但到了第二次如果你的准备还停留在这个层面那就危险了。第二次备赛的核心必须从“工具收集”转向“思维框架构建”。2.1 深度复盘你的“第一次”找到真正的短板别急着去学新东西先拿出你上次的论文做一次外科手术式的复盘。这次复盘不要看结果获奖与否而要聚焦过程。问自己几个尖锐的问题题目理解偏差在哪当时对题目的哪个关键词理解错了是“优化”理解成了“预测”还是忽略了某个重要的约束条件把这个偏差记下来这是你审题的盲区。模型选择为什么被动当时为什么选了那个模型是因为只会那个还是经过对比后认为它最合适如果是因为“只会那个”那么这次就要针对同类问题比如同样是评价类、预测类准备至少两个备选模型并清楚它们的适用边界。求解过程卡在哪里是算法调参调不动还是数据预处理就花了太多时间或者是编程实现时发现理论模型根本无法求解这个“卡点”就是你本次需要重点攻克的技术堡垒。论文写作的硬伤是什么是摘要不会写还是结果分析太苍白是图表丑得看不下去还是逻辑衔接生硬找到最让你脸红的那一部分它就是你这轮写作训练的靶心。我个人的经验是大多数同学第二次的瓶颈往往不是“不知道”而是“知道但用不出来”或“用不好”。复盘就是帮你把“知道”和“用得好”之间的沟壑清晰地标出来。2.2 建立以“问题类型”为导向的模型知识树第一次学习模型可能是线性的学了层次分析法学了灰色预测学了神经网络……它们在你脑子里是散乱的点。第二次你必须把它们连成网构建一棵“问题-模型”知识树。不要按模型分类来学而是按问题导向来整理。例如遇到“评价类”问题你的武器库应该立即浮现出几个选项层次分析法AHP、模糊综合评价、TOPSIS法、数据包络分析DEA。并且你要非常清楚它们各自的“脾气”AHP适合主观指标分层但矩阵一致性检验麻烦TOPSIS适合数据有现成好坏指标计算简单模糊综合适合评价带“很、较、一般”这种模糊语境的。你要做的不是记住所有公式而是记住每个模型的“入场券”和“退场条件”。遇到“预测类”问题你的选择可能是灰色预测数据少且趋势明显、时间序列ARIMA数据有自相关性、回归分析因素明确关系假设、机器学习神经网络、SVM数据量大关系复杂。你需要训练自己看到题目给出的数据量和特征就能快速进行第一轮筛选。我的做法是用一个思维导图工具中心是“数学建模”第一级分支就是“评价类”、“预测类”、“优化类”、“分类/聚类”、“机理分析类”等。每个分支下再挂上对应的模型、每个模型的核心思想一句话概括、适用前提、优势、劣势、一个典型应用场景最好是自己复现过的、以及相关的核心代码/工具函数存放路径。这份“知识树”就是你的作战地图比赛时按图索骥能极大减少前期慌乱。3. 核心能力拆解与专项提升论文、编程与协作第二次参赛团队通常不会有太大变动这正是打磨团队协作模式的黄金期。我们需要对三大核心能力进行针对性补强。3.1 论文写作从“说明文”到“议论文”第一次的论文很多像实验报告我们做了什么结果是什么。第二次的论文必须向“议论文”升级我们为什么这么做这个结果为什么好以及为什么选择A而不是B。摘要的“三段论”公式化训练不要怕模板化先做到规范。用“针对XX问题本文首先……其次通过建立XX模型实现了……最后运用XX方法进行求解得到结论XX并进行了XX分析/建议”。反复用往届优秀摘要来套这个结构训练自己用最精炼的语言讲清故事。模型建立部分的“辩护词”意识在介绍你的模型时要像律师陈述一样为你的选择提供“证据”。不能只说“本文采用层次分析法”而要写“考虑到该问题涉及多指标、且指标间存在层次关系因此选用层次分析法AHP来构建评价体系”。对于核心公式不仅要有还要有一两句解释其物理或数学意义。结果分析的可视化与深度挖掘一张好的图胜过千言万语。学习使用更专业的绘图工具如Python的Matplotlib/Seaborn或MATLAB的绘图函数确保图表清晰、规范有坐标轴标签、单位、图例。分析时不能只说“从图1可以看出变量A随B增大而增大”而要尝试解释“从图1可见变量A与B呈现显著正相关这与我们在问题背景中分析的XX机理是吻合的可能的原因是XX”。将结果与问题背景、常识、或模型假设联系起来这是提分的关键。注意很多队伍在论文写作上花的时间太少最后一天熬夜狂赶。第二次参赛一定要把论文写作贯穿全程。模型一定成对应的文字描述和图表就应立即开始起草最后由专人统稿润色避免最后时刻的灾难。3.2 编程实现从“跑通代码”到“驾驭代码”第一次编程目标可能是“在网上找到能跑的代码”。第二次目标必须变为“我能修改、调试并优化代码来解决我的问题”。打造你的“建模工具箱”整理一个专属的代码脚本库。不是收藏网页而是自己亲手整理、调试、封装好的.m或.py文件。例如data_preprocessing.py包含数据清洗、缺失值处理、标准化/归一化的函数。model_ahp.py包含层次分析法计算权重、一致性检验的函数。model_topsis.py包含TOPSIS法完整计算的函数。plot_utils.py包含你常用的、调整好样式的绘图函数。 比赛时这些就是你的“瑞士军刀”直接调用能节省大量时间。掌握调试与“魔改”能力遇到代码报错要学会看错误信息使用断点或打印中间变量来排查。更关键的是要学会“魔改”现有代码。比如你找到的是一个用熵权法求权重的代码但题目要求用主观赋权法你能否快速修改权重计算部分而保留后面的TOPSIS排序部分这种能力的培养来自于平时多动手复现模型而不是只看。了解不同工具的优势区间MATLAB在矩阵运算、经典算法优化、拟合和快速绘图上依然有优势Python则在数据清洗、机器学习库sklearn、复杂网络分析等方面更强大。根据团队技术栈和题目类型合理分工。不要强求统一用自己最熟悉的才是最高效的。3.3 团队协作明确角色与动态响应第二次合作应该减少磨合成本形成更高效的协作模式。角色再定义但保持弹性传统的“建模、编程、写作”分工在后期往往失效。更好的模式是每个人有主角色但必须具备辅助其他角色的能力。比如主攻建模的同学也要能看懂代码帮助调试主攻编程的同学也要理解模型原理能参与模型优劣讨论主攻写作的同学在前期也要参与查文献、理思路。这样在攻坚阶段才能形成合力。建立“日清”沟通机制每天固定时间如晚饭后开一个短会每人用三句话同步我今天完成了什么遇到了什么卡点明天计划做什么这能极大避免信息不对称和方向偏离。卡点不要自己硬扛超过2小时及时抛出团队讨论。版本管理意识论文、代码、数据都要进行版本管理。可以用最简单的办法每天结束时将整个项目文件夹复制一份重命名为“日期版本号”如20231027_v1。或者学习使用Git如Gitee的基本操作这能有效避免误删或想回溯到之前版本时的绝望。4. 实战流程优化三天时间的精准分配与危机处理有了上述准备我们再来优化三天比赛的具体行动路线。第二次参赛你对时间流逝的感知会更强更需要一个精细到小时的计划。4.1 第一天定题与破题黄金6小时第一天上午的6小时决定了下限。切忌纠结。分头读题1小时三人独立、安静地阅读所有题目用笔划出关键词、背景、已知条件、待解决问题。列出每道题可能需要的模型、数据获取难度、以及自己的第一感觉。集中讨论与定题1.5小时每人陈述对每道题的理解、思路雏形、以及顾虑。此时不要深入技术细节重点评估哪道题团队整体知识储备最匹配哪道题的可发挥空间最大创新点可能在哪哪道题的数据/条件最明确通常选择那个“不是最简单也不是最难但团队最有感觉”的题。定题后不再回头。资料检索与思路细化3.5小时定题后立即分工查文献、找数据。重点是寻找该领域的专业术语让你论文显得专业、已有研究成果作为你模型的对比或起点、可能的公开数据集。下午结束前必须形成一份初步的“解决方案大纲”明确要建几个模型先建哪个后建哪个大致的输入输出是什么4.2 第二天建模与求解攻坚日这是最痛苦也最出成果的一天。上午第一个模型落地集中火力实现你们方案大纲中的第一个、也是最核心的模型。编程的同学负责实现建模的同学负责提供数学细节和检查结果合理性写作的同学开始撰写“问题重述”、“模型假设”和“符号说明”并起草核心模型的介绍部分。中午前务必看到第一个模型的初步运行结果哪怕不完美。这能极大提振士气。下午模型迭代与扩展分析第一个模型的结果根据情况调整参数或者开始构建第二个辅助模型或改进模型。写作的同学同步更新论文。关键动作在晚饭前团队必须再次集中确认模型主线是否走通后续是深化还是需要调整方向。第二天晚上通常需要熬夜但尽量在凌晨2点前让主要模型和算法都跑起来为写作留下时间。4.3 第三天写作与收尾生死时速这是论文质量定型的最后机会。上午论文主体填充与整合所有建模和编程工作原则上停止全力服务于论文。写作的同学统稿其他人负责检查公式、图表、结果是否正确并帮忙进行文字润色和格式调整。必须完成摘要以外的所有主体内容。下午撰写摘要与反复打磨摘要放在最后写因为此时你对全文最了解。写完后三人轮流朗读摘要检查是否逻辑自洽、是否涵盖了所有创新点、是否回避了技术细节而突出了结论。然后进行全文通读检查错别字、语法、图表编号引用、公式格式。最后3小时最终检查与提交按照比赛要求的格式PDF/Word、命名方式、附件等生成最终版本。提前1小时提交以应对网络拥堵等意外。提交后立即备份所有最终材料。4.4 常见危机预案模型跑不出结果/结果离谱立即回溯。检查数据输入是否正确公式代码是否写错参数初始值是否合理如果1小时内无法解决考虑启用备选简化模型有缺陷的完整论文远胜于完美的半成品。思路卡壳进展缓慢立即召开15分钟的“头脑风暴暂停会”。抛开现有思路从问题原点重新出发或者去搜索类似问题的工程实践案例而非学术论文寻找灵感。有时最笨的模型可能就是最有效的。队员状态崩溃或发生争执队长或情绪最稳定的队员需要站出来叫停技术讨论强调“我们的共同目标是完成一篇完整的论文”而不是证明谁对谁错。休息10分钟吃点东西重新分配一个明确的小任务让每个人重新进入“做事”状态。5. 从“建模2”到“建模N”构建可持续的竞争力第二次参赛眼光可以放得更长远一些。这不仅是一次比赛更是你构建个人分析解决问题能力体系的关键一环。建立你的“建模档案库”赛后将本次比赛的所有材料——题目、最终论文、代码、数据、参考文献甚至每天的会议记录和思路草图——系统地整理归档。写一份简短的“赛后总结”记录成功的决策和失败的教训。这份档案库是你未来应对课程项目、毕业设计乃至工作中复杂问题的宝贵资源。培养“数学建模思维”这种思维的本质是“将现实问题翻译为数学问题求解后再翻译回来”。在日常生活中可以有意识地练习比如如何优化你的通勤路线优化问题如何评价并选择几款不同的手机评价问题这种思维习惯才是数学建模带给你的最大财富。第二次数学建模是一个从“被动参与”到“主动设计”的转折点。你会开始享受那种将一个模糊的实际问题通过你们的努力一步步抽象、量化、求解最终形成一个清晰答案的过程。这个过程充满挑战但也充满创造性的快乐。希望你在“数学建模2”的旅程中不仅能收获更好的成绩更能收获一套受用终身的问题解决方法论。 1. 从“数学建模2”谈起为什么你的第二次建模经历至关重要如果你点开这篇文章大概率是因为你刚刚结束或者正在准备你的第二次数学建模竞赛。第一次建模可能是懵懂的是跟着队友“混”过来的也可能是自己摸索着完成了一份报告结果好坏参半。但“数学建模2”这个标题背后隐藏着一个非常普遍却又很少被系统讨论的痛点第二次参赛往往比第一次更迷茫、压力更大。第一次可以归咎于“没经验”第二次呢你知道了流程知道了要查文献、要编程、要写论文但为什么感觉更无从下手了为什么明明多学了很多模型面对新题目时依然感觉模型库空空如也这篇文章就是写给处于这个“二次瓶颈期”的你。我将以一个过来人的身份和你聊聊如何利用好第二次建模经历实现从“完成比赛”到“驾驭比赛”的质变把那些第一次没来得及细想的、踩过的坑变成你这次最坚实的阶梯。2. 赛前准备的重心转移从“收集工具”到“构建思维框架”第一次备赛大家习惯做的是“囤货”收集各种算法代码包、下载几十篇优秀论文、收藏一堆建模网站。这没错但到了第二次如果你的准备还停留在这个层面那就危险了。第二次备赛的核心必须从“工具收集”转向“思维框架构建”。2.1 深度复盘你的“第一次”找到真正的短板别急着去学新东西先拿出你上次的论文做一次外科手术式的复盘。这次复盘不要看结果获奖与否而要聚焦过程。问自己几个尖锐的问题题目理解偏差在哪当时对题目的哪个关键词理解错了是“优化”理解成了“预测”还是忽略了某个重要的约束条件把这个偏差记下来这是你审题的盲区。模型选择为什么被动当时为什么选了那个模型是因为只会那个还是经过对比后认为它最合适如果是因为“只会那个”那么这次就要针对同类问题比如同样是评价类、预测类准备至少两个备选模型并清楚它们的适用边界。求解过程卡在哪里是算法调参调不动还是数据预处理就花了太多时间或者是编程实现时发现理论模型根本无法求解这个“卡点”就是你本次需要重点攻克的技术堡垒。论文写作的硬伤是什么是摘要不会写还是结果分析太苍白是图表丑得看不下去还是逻辑衔接生硬找到最让你脸红的那一部分它就是你这轮写作训练的靶心。我个人的经验是大多数同学第二次的瓶颈往往不是“不知道”而是“知道但用不出来”或“用不好”。复盘就是帮你把“知道”和“用得好”之间的沟壑清晰地标出来。2.2 建立以“问题类型”为导向的模型知识树第一次学习模型可能是线性的学了层次分析法学了灰色预测学了神经网络……它们在你脑子里是散乱的点。第二次你必须把它们连成网构建一棵“问题-模型”知识树。不要按模型分类来学而是按问题导向来整理。例如遇到“评价类”问题你的武器库应该立即浮现出几个选项层次分析法AHP、模糊综合评价、TOPSIS法、数据包络分析DEA。并且你要非常清楚它们各自的“脾气”AHP适合主观指标分层但矩阵一致性检验麻烦TOPSIS适合数据有现成好坏指标计算简单模糊综合适合评价带“很、较、一般”这种模糊语境的。你要做的不是记住所有公式而是记住每个模型的“入场券”和“退场条件”。遇到“预测类”问题你的选择可能是灰色预测数据少且趋势明显、时间序列ARIMA数据有自相关性、回归分析因素明确关系假设、机器学习神经网络、SVM数据量大关系复杂。你需要训练自己看到题目给出的数据量和特征就能快速进行第一轮筛选。我的做法是用一个思维导图工具中心是“数学建模”第一级分支就是“评价类”、“预测类”、“优化类”、“分类/聚类”、“机理分析类”等。每个分支下再挂上对应的模型、每个模型的核心思想一句话概括、适用前提、优势、劣势、一个典型应用场景最好是自己复现过的、以及相关的核心代码/工具函数存放路径。这份“知识树”就是你的作战地图比赛时按图索骥能极大减少前期慌乱。3. 核心能力拆解与专项提升论文、编程与协作第二次参赛团队通常不会有太大变动这正是打磨团队协作模式的黄金期。我们需要对三大核心能力进行针对性补强。3.1 论文写作从“说明文”到“议论文”第一次的论文很多像实验报告我们做了什么结果是什么。第二次的论文必须向“议论文”升级我们为什么这么做这个结果为什么好以及为什么选择A而不是B。摘要的“三段论”公式化训练不要怕模板化先做到规范。用“针对XX问题本文首先……其次通过建立XX模型实现了……最后运用XX方法进行求解得到结论XX并进行了XX分析/建议”。反复用往届优秀摘要来套这个结构训练自己用最精炼的语言讲清故事。模型建立部分的“辩护词”意识在介绍你的模型时要像律师陈述一样为你的选择提供“证据”。不能只说“本文采用层次分析法”而要写“考虑到该问题涉及多指标、且指标间存在层次关系因此选用层次分析法AHP来构建评价体系”。对于核心公式不仅要有还要有一两句解释其物理或数学意义。结果分析的可视化与深度挖掘一张好的图胜过千言万语。学习使用更专业的绘图工具如Python的Matplotlib/Seaborn或MATLAB的绘图函数确保图表清晰、规范有坐标轴标签、单位、图例。分析时不能只说“从图1可以看出变量A随B增大而增大”而要尝试解释“从图1可见变量A与B呈现显著正相关这与我们在问题背景中分析的XX机理是吻合的可能的原因是XX”。将结果与问题背景、常识、或模型假设联系起来这是提分的关键。注意很多队伍在论文写作上花的时间太少最后一天熬夜狂赶。第二次参赛一定要把论文写作贯穿全程。模型一定成对应的文字描述和图表就应立即开始起草最后由专人统稿润色避免最后时刻的灾难。3.2 编程实现从“跑通代码”到“驾驭代码”第一次编程目标可能是“在网上找到能跑的代码”。第二次目标必须变为“我能修改、调试并优化代码来解决我的问题”。打造你的“建模工具箱”整理一个专属的代码脚本库。不是收藏网页而是自己亲手整理、调试、封装好的.m或.py文件。例如data_preprocessing.py包含数据清洗、缺失值处理、标准化/归一化的函数。model_ahp.py包含层次分析法计算权重、一致性检验的函数。model_topsis.py包含TOPSIS法完整计算的函数。plot_utils.py包含你常用的、调整好样式的绘图函数。 比赛时这些就是你的“瑞士军刀”直接调用能节省大量时间。掌握调试与“魔改”能力遇到代码报错要学会看错误信息使用断点或打印中间变量来排查。更关键的是要学会“魔改”现有代码。比如你找到的是一个用熵权法求权重的代码但题目要求用主观赋权法你能否快速修改权重计算部分而保留后面的TOPSIS排序部分这种能力的培养来自于平时多动手复现模型而不是只看。了解不同工具的优势区间MATLAB在矩阵运算、经典算法优化、拟合和快速绘图上依然有优势Python则在数据清洗、机器学习库sklearn、复杂网络分析等方面更强大。根据团队技术栈和题目类型合理分工。不要强求统一用自己最熟悉的才是最高效的。3.3 团队协作明确角色与动态响应第二次合作应该减少磨合成本形成更高效的协作模式。角色再定义但保持弹性传统的“建模、编程、写作”分工在后期往往失效。更好的模式是每个人有主角色但必须具备辅助其他角色的能力。比如主攻建模的同学也要能看懂代码帮助调试主攻编程的同学也要理解模型原理能参与模型优劣讨论主攻写作的同学在前期也要参与查文献、理思路。这样在攻坚阶段才能形成合力。建立“日清”沟通机制每天固定时间如晚饭后开一个短会每人用三句话同步我今天完成了什么遇到了什么卡点明天计划做什么这能极大避免信息不对称和方向偏离。卡点不要自己硬扛超过2小时及时抛出团队讨论。版本管理意识论文、代码、数据都要进行版本管理。可以用最简单的办法每天结束时将整个项目文件夹复制一份重命名为“日期版本号”如20231027_v1。或者学习使用Git如Gitee的基本操作这能有效避免误删或想回溯到之前版本时的绝望。4. 实战流程优化三天时间的精准分配与危机处理有了上述准备我们再来优化三天比赛的具体行动路线。第二次参赛你对时间流逝的感知会更强更需要一个精细到小时的计划。4.1 第一天定题与破题黄金6小时第一天上午的6小时决定了下限。切忌纠结。分头读题1小时三人独立、安静地阅读所有题目用笔划出关键词、背景、已知条件、待解决问题。列出每道题可能需要的模型、数据获取难度、以及自己的第一感觉。集中讨论与定题1.5小时每人陈述对每道题的理解、思路雏形、以及顾虑。此时不要深入技术细节重点评估哪道题团队整体知识储备最匹配哪道题的可发挥空间最大创新点可能在哪哪道题的数据/条件最明确通常选择那个“不是最简单也不是最难但团队最有感觉”的题。定题后不再回头。资料检索与思路细化3.5小时定题后立即分工查文献、找数据。重点是寻找该领域的专业术语让你论文显得专业、已有研究成果作为你模型的对比或起点、可能的公开数据集。下午结束前必须形成一份初步的“解决方案大纲”明确要建几个模型先建哪个后建哪个大致的输入输出是什么4.2 第二天建模与求解攻坚日这是最痛苦也最出成果的一天。上午第一个模型落地集中火力实现你们方案大纲中的第一个、也是最核心的模型。编程的同学负责实现建模的同学负责提供数学细节和检查结果合理性写作的同学开始撰写“问题重述”、“模型假设”和“符号说明”并起草核心模型的介绍部分。中午前务必看到第一个模型的初步运行结果哪怕不完美。这能极大提振士气。下午模型迭代与扩展分析第一个模型的结果根据情况调整参数或者开始构建第二个辅助模型或改进模型。写作的同学同步更新论文。关键动作在晚饭前团队必须再次集中确认模型主线是否走通后续是深化还是需要调整方向。第二天晚上通常需要熬夜但尽量在凌晨2点前让主要模型和算法都跑起来为写作留下时间。4.3 第三天写作与收尾生死时速这是论文质量定型的最后机会。上午论文主体填充与整合所有建模和编程工作原则上停止全力服务于论文。写作的同学统稿其他人负责检查公式、图表、结果是否正确并帮忙进行文字润色和格式调整。必须完成摘要以外的所有主体内容。下午撰写摘要与反复打磨摘要放在最后写因为此时你对全文最了解。写完后三人轮流朗读摘要检查是否逻辑自洽、是否涵盖了所有创新点、是否回避了技术细节而突出了结论。然后进行全文通读检查错别字、语法、图表编号引用、公式格式。最后3小时最终检查与提交按照比赛要求的格式PDF/Word、命名方式、附件等生成最终版本。提前1小时提交以应对网络拥堵等意外。提交后立即备份所有最终材料。4.4 常见危机预案模型跑不出结果/结果离谱立即回溯。检查数据输入是否正确公式代码是否写错参数初始值是否合理如果1小时内无法解决考虑启用备选简化模型有缺陷的完整论文远胜于完美的半成品。思路卡壳进展缓慢立即召开15分钟的“头脑风暴暂停会”。抛开现有思路从问题原点重新出发或者去搜索类似问题的工程实践案例而非学术论文寻找灵感。有时最笨的模型可能就是最有效的。队员状态崩溃或发生争执队长或情绪最稳定的队员需要站出来叫停技术讨论强调“我们的共同目标是完成一篇完整的论文”而不是证明谁对谁错。休息10分钟吃点东西重新分配一个明确的小任务让每个人重新进入“做事”状态。5. 从“建模2”到“建模N”构建可持续的竞争力第二次参赛眼光可以放得更长远一些。这不仅是一次比赛更是你构建个人分析解决问题能力体系的关键一环。建立你的“建模档案库”赛后将本次比赛的所有材料——题目、最终论文、代码、数据、参考文献甚至每天的会议记录和思路草图——系统地整理归档。写一份简短的“赛后总结”记录成功的决策和失败的教训。这份档案库是你未来应对课程项目、毕业设计乃至工作中复杂问题的宝贵资源。培养“数学建模思维”这种思维的本质是“将现实问题翻译为数学问题求解后再翻译回来”。在日常生活中可以有意识地练习比如如何优化你的通勤路线优化问题如何评价并选择几款不同的手机评价问题这种思维习惯才是数学建模带给你的最大财富。第二次数学建模是一个从“被动参与”到“主动设计”的转折点。你会开始享受那种将一个模糊的实际问题通过你们的努力一步步抽象、量化、求解最终形成一个清晰答案的过程。这个过程充满挑战但也充满创造性的快乐。希望你在“数学建模2”的旅程中不仅能收获更好的成绩更能收获一套受用终身的问题解决方法论。 
