首先說下各高校普遍存在的問題，培訓課上的東西真的過于基礎了，別說是國賽了，模擬題都難以下手，小白們應該深有體會吧。那么培訓有用嗎？當然有，那些有用的算法是有一定難度的，先學學基礎的知識可以幫助你們更好的理解好的算法。
在國賽中，一些大佬們都喜歡用高大上的算法，一是算法確實能得到比較好的結果，二是很少人會用，在國賽中更有優勢。好的算法，肯定是難懂的，但可別怕學什么難得東西，只要掌握了學習方法，學起來自然很輕松。接下來說下如何高效率得學習數模
首先說說隊伍，隊內一定得和諧，可別嫌棄誰，尤其是編程的同學，建模過于理想了或者超出的編程同學的能力了，這個時候不應該向其他小伙伴抱怨說自家編程不行，既然是個團隊，就應該一起解決問題。
建模方向建議：
可以說是隊伍得領頭人了，做題的進度掌握在建模同學的手里，為什么學校培訓大多時候是在講算法呢，算法是解決模型工具，同時自己掌握的算法多了，自然建模就輕松了許多，那么我們如何去高效率的學習算法呢？學現成的是最好的，耳熟能詳這么多算法都掌握了嗎，可沒什么人愿意把自己的東西帶程序分享出來，一是麻煩，二是把寶貴的東西分享給你了，自己的優勢就沒了。學數模可別指望別人，學習是自己的事。算法的學習，可以看作是一個算法是很多公式組成的，別去糾結哪一個公式，要知道別人花了幾年甚至一輩子研究出來的東西，一兩天是無法掌握的，數學建模本身就是運用數學工具解決問題，算法是工具，所以我們懂得怎么運用就可以了，學算法如何高效率的去學，首先，了解下算法的機理是什么，懂這個算法的大致過程是什么，然后再去看算法的步驟。
此外，建立的模型編程同學編不出來是有原因的，接觸到陌生的算法怎么可能一下子就理解了呢，所以建模同學在學習算法的時候，拉上編程的同學，一是不懂的步驟可以讓編程同學從程序的角度解釋下，二是建模和編程的知識同步，這樣比賽中能節約很多討論和互相嫌棄的時間。
建模同學平時有空多和其他建模的同學交流下，如果樂意分享，可以交流自己的經驗，討論的過程中不管別人是對是錯，如果是錯的，那就心里記得，做題的時候千萬別出錯。閑暇之余可以向編程的同學學習下編程，這樣可以明白一個算法能解決什么樣的問題，資料中可不會總結，但程序會告訴你這個算法的局限在哪里，比如要預測五年的數據，但是之后4年的數據，那BP神經網絡還能行嗎，肯定是誤差很大的。
總之，
不管是學算法還是看案例模型，首先了解個大概再去看步驟，在學算法的時候的和編程同學討論，一起學習，這樣也具有了編程思維，這樣有兩個好處的，一是在學其他算法的時候更容易理解某個公式的含義的，表面看一個復雜的公式，有很多參數沒有解釋，但是要知道程序能運行出結果是有一定邏輯的，所以擁有一些編程思維會提高學算法的效率，因為對于高大上的算法，很多問題是網上查不到的。第二，在做題的時候，建立的模型不會過于理想使得不能通過程序實現，再好的模型，如果不能編程算出結果，那這個模型還有什么用呢。學算法也有個講究，比如評價類算法，從基礎的商權法學起，或者層次分析法也可以；學神經網絡從BP學起。層層遞進，然后學好的、高端的算法。目前可以先把數模樂園公眾號整理的算法理解了再去看其他的都可以。
編程方面建議：
剛也說了，和建模的同學一起學習算法，了解隊友總是好的，那么平時怎么鍛煉自己的編程能力呢，首先就得鍛煉下自己的編程邏輯思維了，首先從翻譯程序開始，數模樂園微信公眾號經常整理的的算法程序，可以把整理的程序拿來一個個看，先別看批注，自己翻譯，一步一步來，遇見不懂函數可以自行上網查找用matlab編bp神經網絡預測程序，都有詳解的，比如sort函數，功能就是排序，但是sort（x，1）和sort（x，2）是分別是什么意思呢，那么是否可以輸入一個矩陣運算下，然后就知道了sort（x，2）是將每行按小到大的順序進行排列。如果看了解釋還不明白的話，可以帶數據進去理解下。把數模樂園公眾號整理的程序都翻譯一遍之后，可以到程序員開發網上搜算法的程序，進行調試，上面的程序大多數都是少程序、加密程序了的，嘗試去補充、破譯程序，之后的編程能力足以應付國賽了。在學算法程序的時候，盡量和建模的一起學，建模看步驟，你看程序，一步對著一步來，誰不懂就討論下，這樣學習的效率很高，半小時之類掌握一種算法是不在話下的。
論文方向建議：
一篇質量好的論文，除了精煉的語言描述外，圖和表是很必要的，如果模型的步驟比較多，那么可以做一個流程圖出來，然后只對重要的公式描述即可，如果遇到數據題，那么在問題說明或者在符號說明后，可新建個標題，分析下數據，比如統計某指標的分布情況，此外編程求出來的結果，作圖其實不是很美觀，建議將結果導入中作圖。這是作圖，很多學長學姐都在說寫論文的多看優秀論文，看了真的有用嗎，網上分享的論文有多少是高質量的，感覺看了所謂的優秀論文并學不了什么哈，那么在選取優秀論文的時候可以看下，論文中的圖做得怎么樣，尤其是流程圖，可以記下：高質量的論文一般都會有visio等軟件做的流程圖，而且是彩色的，以及數據圖，絕不會是的結果圖，會通過其他軟件制作，以這個標準去篩選論文，一般這樣的論文不管是語言描述，還是邏輯感，一定是非常不錯的。論文的語言描述，其實靠的是經驗，可以找寫論文的學長學姐交流下，看看他們寫論文是怎樣的套路，在寫論文的時候可別說自己的模型不好，不過結果怎樣，不好就說的委婉，效果好就隨意吹牛，理直氣壯哈。寫論文一定的寫出氣勢，如果問題不能很好的解決，可以少談模型和結果，多用語言和圖描述問題解題步驟。
總之，
論文靠的是經驗，可以先看看高質量論文，然后再去看比較次的論文，然后在旁批注，怎樣寫更好，這樣鍛煉數模論文的寫作能力，很快的就會成為一位論文大神了。建議寫論文的同學學好visio和這兩個軟件，如果word會作圖，那么可以不學visio，word能做出一樣的效果的。
論文方向的同學也不是只顧著鍛煉自己寫作能力，建模和編程在討論的時候參與進去，做個打雜的，幫幫查下資料，至少要對算法有一定的了解，比賽中也知道怎么描述。
最后
一定要參加熱身賽，涉獵的題型多了，自然對分析建模問題及解題思路起到良好幫助，國賽前可推薦參加數維杯國賽來當做練手用matlab編bp神經網絡預測程序，賽制和國賽完全一致，對于數模小白比較友好，也是快速提升建模能力的方式。
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