2018年美赛c题第二部分,数学建模美赛mcm和icm的区别
2018年美赛c题第二部分,数学建模美赛mcm和icm的区别
年美赛C题的交易策略思路解析：面对2022年MCM问题C，交易员需开发一个模型，通过时间序列分析预测每日资产价格变动，以决定买入、持有或卖出投资组合中的黄金和比特币。模型需基于LBMA-GOLD.csv和BCHAIN-MKPRU.csv数据集，考虑交易时间表、佣金成本以及不同资产的交易规则。
1、MCM与ICM的主要区别 题型与侧重领域：MCM：设有A、B、C三题，主要侧重于数学和计算机领域。A题为连续型问题，B题为离散型问题，C题则侧重于数据处理。ICM：设有D、E、F三题，主要侧重于社会科学和人文领域。D题通常涉及运筹学和网络科学，E题近年来多与环境科学相关，F题则与政策制定相关。
2、MCM：偏自然、理工类学科，对数学、计算机要求高。ICM：偏社科、人文类学科，对逻辑、写作要求高。获奖比例：MCM：获奖比例相对较低，例如Outstanding奖的比例约为0.18%。ICM：获奖比例相对较高，例如Outstanding奖的比例约为0.28%，且Meritorious奖和Honorable Mention奖的比例也高于MCM。
3、数学建模美赛MCM和ICM是两种不同的竞赛形式。MCM即TheMathematicalContestinModeling，通常被称为数学建模竞赛。该竞赛包含两个题目，分别是problemA和problemB。problemA是连续型的题目，而problemB则是离散型的。ICM则是TheInterdisciplinaryContestinModeling，被称为交叉学科竞赛。ICM只有一个题目，即problemC。
4、ICM竞赛则更侧重于交叉学科的应用，问题往往涉及环境科学、能源、交通等领域。参考数据的提供有助于参赛者更快地进入问题的核心，进行有效的模型构建。此外，ICM还鼓励参赛者在模型构建中考虑社会、经济、生态等多方面因素，以提供更加全面的解决方案。
5、MCM偏重于自然和理工领域，而ICM则更侧重于社会科学和人文领域。MCM对参赛者的数学和计算机能力要求较高，而ICM则更注重逻辑思维和写作能力。美国大学生数学建模竞赛旨在鼓励大学生对不同领域的实际问题进行深入研究，并提出合理的解决方案。
6、总体而言，MCM与ICM在题型、组委会、题目风格、中国参赛队占比、获奖比例上有所不同。参赛前，应根据题目特点及队伍实际情况选择合适的竞赛，有针对性地准备。选择擅长的题目，提前准备常用模型、算法及程序，看优秀论文，思考其优点及获奖原因，有助于提高论文质量，增加获奖几率。
MCM对数学和计算机技能的要求较高。ICM则更注重逻辑思考和写作能力。适合参赛的人群 适合参加MCM的人群：具有较强数学和计算机背景的学生，尤其是擅长算法设计、编程和数据分析的学生。对连续型、离散型数学问题感兴趣，并希望在这些领域展现自己才能的学生。
MCM对数学、计算机要求高，ICM对逻辑、写作要求高。选择题目时，时间管理极为关键，选题时间过长会减少建模和写论文的时间。获奖主要取决于实力与运气，充分准备可提高胜算。MCM与ICM各有特色，选择适合的竞赛能增加获奖机会。
总而言之，MCM是一项面向大学生的数学建模竞赛，ICM是一个跨学科的面向高中生的建模竞赛。两者在参赛对象、题目类型、时间限制和奖项设置等方面存在差异。
MCM：偏自然、理工类学科，对数学、计算机要求高。ICM：偏社科、人文类学科，对逻辑、写作要求高。获奖比例：MCM：获奖比例相对较低，例如Outstanding奖的比例约为0.18%。ICM：获奖比例相对较高，例如Outstanding奖的比例约为0.28%，且Meritorious奖和Honorable Mention奖的比例也高于MCM。
ICM竞赛则更侧重于交叉学科的应用，问题往往涉及环境科学、能源、交通等领域。参考数据的提供有助于参赛者更快地进入问题的核心，进行有效的模型构建。此外，ICM还鼓励参赛者在模型构建中考虑社会、经济、生态等多方面因素，以提供更加全面的解决方案。
1、MCM：偏自然、理工类学科，对数学、计算机要求高。ICM：偏社科、人文类学科，对逻辑、写作要求高。获奖比例：MCM：获奖比例相对较低，例如Outstanding奖的比例约为0.18%。
2、总结来说，MCM竞赛题目具体、表述简洁，要求明确，ICM竞赛题目更开放、宏观，篇幅较长，关注全球共同关心的问题。MCM偏自然、理工，ICM偏社科、人文。MCM对数学、计算机要求高，而ICM对逻辑、写作要求高。MCM和ICM虽然都由COMAP主办，但命题、评审等工作由各自组委会负责，主席和评委也不尽相同。
3、数学建模美赛MCM和ICM是两种不同的竞赛形式。MCM即TheMathematicalContestinModeling，通常被称为数学建模竞赛。该竞赛包含两个题目，分别是problemA和problemB。problemA是连续型的题目，而problemB则是离散型的。ICM则是TheInterdisciplinaryContestinModeling，被称为交叉学科竞赛。ICM只有一个题目，即problemC。
年美赛C题评价如下：题目难度适中：C题在数据筛选上相对容易处理，算法层面也并不复杂，因此被指导老师誉为当年最简单的题目。这意味着参赛者在技术实现上不会遇到太大的障碍，能够更专注于问题的分析和模型的建立。大数据背景下的挑战：尽管C题基于大数据，但在处理过程中，参赛者需要仔细考虑数据的分类和筛选。
然而，U奖则属于负面评价，会颁发给抄袭、违规或未按时提交论文的团队，具体数据并未详述。F奖的获得者是特等奖的有力竞争者，但晋级O奖的竞争极为艰难，数据显示，能进入F奖行列的队伍已是凤毛麟角。值得注意的是，美国本土队伍在美赛中的获奖率相对较高。
违反竞赛规则：美赛等数学建模竞赛通常要求参赛队伍独立完成比赛，不得与他人交流题目内容或思路。虽然该队伍在论文中没有提及任何关于群组的信息，但如果竞赛组织方有证据表明他们加入了相关的讨论群，并可能从中获取了帮助或思路，那么这将被视为违反竞赛规则的行为。
相较于本土队伍，美国参赛队伍的获奖率相对较高，例如在2018年的C题中，16支美国队伍中有14个获奖，D题的获奖率更是超过70%，AB题的获奖率也远超平均值。这主要是因为国内名校如清北浙大等倾向于参与国赛而非美赛，但美赛的竞争仍异常激烈，名校队伍的参与度高且获奖率极高。
S奖：成功参赛奖 Successful Participant的直译是“成功参赛奖”，但在中国的翻译是三等奖。S奖及以上的比例几乎是100%，只要成功提交不跑题的论文就肯定可以拿到S奖。每年连S奖都没拿到的队伍很少很少，有的时候甚至没有。官方数据显示：2021年美赛中MCM有64%的S，ICM中有69%的S。
