2021年美赛C题训练 "2021年美赛C题训练"指的是美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）中的C类问题的训练过程。该竞赛每年举行一次，旨在挑战学生的创新思维、团队协作和实际问题解决能力。2021年的C题可能涉及了数学、计算机科学、统计学等多个领域的交叉应用。 "美赛"即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是一项国际性的数学竞赛，参赛者需在限定时间内对给出的实际问题进行建模、求解并撰写报告。 【压缩包子文件的文件名称列表】21C-meisai可能包含以下内容： 1. 题目文档：通常为PDF格式，详细阐述了C题的具体内容、要求和背景信息。学生需要从中理解题目所涉及的现实问题，以及需要解决的关键点。 2. 数据集：可能包括Excel表格或CSV文件，提供用于建模的真实数据。这些数据可能是历史记录、实验结果或其他相关数据，用于支持模型的构建和验证。 3. 参考资料：可能包含相关的研究报告、学术文章、网站链接等，帮助学生深入理解问题背景，找到合适的建模方法。 4. 解答模板：可能有示例解答或报告结构指南，指导学生如何组织和呈现他们的解决方案。 5. 编程代码：例如Python、R或MATLAB文件，展示如何使用编程语言处理数据、实现模型或进行模拟。 6. 工具和软件：可能包括使用到的特定软件的安装包或使用指南，如MATLAB、SPSS、GIS软件等。 在2021年的C题训练中，学生们可能需要掌握以下关键知识点： 1. 数学建模：包括线性规划、非线性优化、微积分、概率统计、图论、动态系统等多个数学分支的应用。 2. 数据分析：涉及数据清洗、数据可视化、统计推断、假设检验等，使用如Python的Pandas和Matplotlib库，或R语言的相关工具。 3. 编程技能：如Python的NumPy、SciPy和Scikit-learn库，用于数值计算和机器学习；或者R语言的ggplot2和tidyverse包，用于数据操作和可视化。 4. 计算机模拟：使用仿真技术来预测系统行为，如MATLAB的Simulink或NetLogo等。 5. 统计学方法：包括回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计、聚类分析等，用于发现数据间的关联和模式。 6. 论文写作技巧：如何清晰、有条理地呈现模型、方法、结果和讨论，遵循科学论文的格式规范。 7. 团队协作：良好的沟通、分工与协调能力，以高效完成任务。 通过这个训练，学生们不仅提升了解决实际问题的能力，还锻炼了团队合作、项目管理、时间规划和创新能力。同时，他们将学会如何在有限的时间内，从海量信息中筛选出有价值的数据，运用数学工具解决复杂问题，并以专业的方式表达自己的研究成果。

2021年美赛D题H奖获奖论文； 仅供理工科同学参考

2021美赛D题代码 代码全部为后期整理, 代码涉及路径的部分需要更改 论文 赛题( 所有) 2021_MCM-ICM_Problems 文件夹, c题数据已解压, 数据未进行任何修改 数据 data文件夹, 第四问数据复制粘贴, 并部分有修改 第一问 first文件夹 first/network_pic 绘制网络图, 包括社区划分后的 first/network_parameter 衡量网络依赖性的三个参数, clastering_ceofficent, katz, characteristic path length的代码和结果 first/network_community社区划分算法的代码和结果 三个参数计算 第二问 second文件夹 主要对数据进行了一些分类和处理 second/music_pca.xlsx(原名new.xlsx)13特征进行pca处理后的结果, 需要取前四个

2021年美赛F题参考数据.rar

2021年美赛AB题数据 含维多利亚州地图数据 火灾数据 天气数据等

内含2021美赛C题第一问代码。内涵数据整理、可视化、回归、时间序列分析、生长季节的建模实现代码。 注意：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路分析见下面链接：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113722054

2021年美赛B题思路，免积分给大家分享，有需要的同学可以自取