美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）

　　最高水平的国际性数学建模竞赛

　　国内外优秀学子参与角逐

　　今年共有20858支队伍参加

　　强敌林立，竞争激烈

　　财苑学子是如何脱颖而出

　　快跟随小编一起了解了解

　　看！财子展风采！

　　南京财经大学学子陈俊羽、吴杨静、赵璐瑶在2023年美国大学生数学建模竞赛中获一等奖

　　南京财经大学学子廖思宇、奚雯晶、濮泽颖在2023年美国大学生数学建模竞赛中获一等奖

　　南京财经大学学子冯阳、陈映、龚王艳在2023年美国大学生数学建模竞赛中获一等奖

　　2023年美国大学生数学建模竞赛结果于近期公布，南京财经大学学子在此项赛事中获佳绩。南京财经大学选拔出40支队伍共120名同学参加了今年的美国大学生数学建模竞赛，获得一等奖3项、二等奖8项。应用数学学院杨靖三、孙春燕、周木生、王宏勇、张鑫五位老师组成的美国大学生数学建模竞赛教练组负责此次竞赛的培训与指导工作。

　　南京财经大学学子参加2023年美国大学生数学建模竞赛获奖名单

　　一等奖3项

　　1.陈俊羽（会计学院）、吴杨静（信息工程学院）、赵璐瑶（会计学院）；指导老师：王宏勇

　　2.廖思宇（信息工程学院）、奚雯晶（金融学院）、濮泽颖（信息工程学院）；指导老师：周木生

　　3.冯阳（经济学院）、陈映（金融学院）、龚王艳（金融学院）；指导老师：周木生

　　二等奖8项

　　1.梁释（经济学院）、刘思琪（经济学院）、顾贤（经济学院）；指导老师：王宏勇

　　2.刘旻（经济学院）、尹星杰（应用数学学院）、包颖川（金融学院）；指导老师：杨靖三

　　3.孙苑丹（经济学院）、李玄旺（金融学院）、吴俊丽（应用数学学院）；指导老师：杨靖三

　　4.张徐敏（金融学院）、杨杜凯（会计学院）、高然（经济学院）；指导老师：孙春燕

　　5.华灏远（应用数学学院）、施天乐（应用数学学院）、姜秉辰（金融学院）；指导老师：孙春燕

　　6.白茜璐（经济学院）、沈涛（会计学院）、刘彦佶（会计学院）；指导老师：孙春燕

　　7.曹钰佳（会计学院）、李静怡（金融学院）、张疏淮（经济学院）；指导老师：张鑫

　　8.隆伊凡（经济学院）、刘天月（信息工程学院）、房心怡（经济学院）；指导老师：周木生

　　听！财子讲经历！

　　华灏远团队

　　作为数学与应用数学专业的学生，华灏远对相关比赛有着浓厚的探索热情。他认为参加美赛是一个机会，一方面可以将自己所学的专业知识转换到实际问题应用上，另一方面可以拓宽视野，此外用英文写作也是一个挑战。

　　不打无准备之仗。在比赛开始之前，华灏远就做了一些相关准备。他仔细研读了前几年的获奖论文，利用一些数据科学的开源资源进行编程实践。他着手准备模型，熟悉数据清洗、可视化和特征工程。尽管在比赛中不一定会用到机器学习框架，但他表示：“现成的机器学习模型至少能够在比赛的时候，给你一个效果的基准线。” 此外，他还构建了论文框架。

　　在团队合作中，他们有着明确的分工。华灏远的主要工作在于编程以及问题的分析。建模主要是交给了金融数学的同学，写作则是由金融工程的同学负责。另外华灏远作为队长，会对选题以及整体进程进行把控。

　　比赛的第一天，在选题问题上，团队产生了一定的分歧。华灏远想选择C题，但整体比较困难，思路不太清晰，也不明朗。另外的两个伙伴主张选择其他的题目，讨论无果后，他们只能先双线并行。直到第一天傍晚，华灏远拿出更加可行的想法说服了队友。

　　第二天到第四天主要是建模、求解以及写作。华灏远团队比较注重讨论，能够发现很多问题，但这也导致时间上比较紧迫。华灏远说：“问题思路是最重要的。”三个人都觉得思路没问题后就会进行完整的建模和具体的编程求解计算，也包括补充一些公式、图表等。华灏远团队所选的C题还需要补充大量英语单词数据，比如词频等，他们需要将这些东西融合起来，用通俗易懂的语言表达。

　　比赛结束后，他们并不过分关注结果。华灏远说：“我们已经尽了最大的努力，所有能做的都已经做了，所以我们只需耐心地等待结果。当结果尚未出来的时候，我已经在考虑明年继续参赛的事情了。”

　　吴俊丽团队

　　对于吴俊丽来说，参加“美赛”并非临时起意。自从大二下接触了“五一数模竞赛”，她就有参加“美赛”的想法。尽管数学建模比赛总会给她带来疲惫感，但每当新比赛来临，她还是会斗志满满地选择参加。

　　“美赛”采取自由报名、学校筛选的机制，由指导老师按照个人情况进行分组。在大家的认知中似乎写论文、建模、编程是三个独立板块，但实际情况往往不是这样，负责写论文的人也需要懂一点建模和编程，负责建模和编程的人也要承担起写论文的责任。吴俊丽认为，每个人都不能独立于队伍而单独存在，这是一个良好团队的前提。

　　团队的默契配合是比赛成功的关键，在准备期间，第一次合作的三个人讨论了比赛任务量的分配，并就“可以早起但坚决不熬夜”这点达成一致。吴俊丽提到，在组建新队伍时，队友间的磨合非常关键，除了必要问题的讨论，平时约饭聊天也是很重要的。

　　历时四天的比赛，从选题开始。比赛前吴俊丽及其团队就了解到注重剖析社会问题的E题、F题比较适合自己，再加上今年比赛的F题为“绿色GDP的核算问题”，身为财经类专业学生的她们很快就确定了选择F题。

　　一开始，四天的时间显得相对宽裕，一切都有条不紊地进行：第一天确定选题和主要思路；第二天完成了第一题论文写作并制定好接下来问题的框架；第三天组内分工一一解题。当时团队都以为最后一天只需要简单地整合和翻译，可事实并非如此。整合时她们发现第三题、第四题与前面的问题出入很大，并且文字性表述太多，缺乏数据支撑，需要打翻重来。“那天似乎每个人都有一点小情绪，大家似乎都不想改了，就想直接交上去了”回想起最后一天，吴俊丽这样描述团队的状态。可坏情绪没有摧毁一切，面对被推翻的大部分内容，她们依旧选择重来，经过漫长的一下午修改，她们还是做到了。吴俊丽永远记得那天晚上回来的路上浑身轻松，心里有种干成大事的喜悦。

　　回望比赛经历，她坦言：“美赛最难的不是模型而是数据，数据的收集是贯穿建模比赛整整四天的。我记得当时我们找了很多天全球各国GDP、XX气体排放量、森林覆盖面积数据，甚至一直在推翻前面的结论而重来。”关于团队中偶尔会有的争执，吴俊丽认为，争执推动团队的进步，争执过程中不存在观点的好坏，因为大家质疑的初心都是希望团队越来越好。当队员们的理解方向不统一时，她们会根据老师的思路集中讨论有出入的地方，坚持一切讨论的目的都是促使问题得到解决。

　　“美赛”出结果的耗时比较长，吴俊丽其实并未特意关注。五月初，她看到队长发在群里的获奖结果，由衷感到惊喜和开心。尽管在交上考卷的那一刻大家嘴上说着“参与就行”，但吴俊丽知道，她们心里肯定都想获得更高的奖项来证明自己这四天的努力！

　　悟！财子给经验！

　　一、做好心态上的准备，做好打硬仗的心态准备，降低对结果的心理预期。

　　二、明确参赛目的，若要积累经验则注重过程中所遇问题的分析和总结，若要获得奖项，则要注重全过程团队合作与终稿的打磨修改。

　　三、基于题目和思路，准备建模。对于数据类型的题目，主要参考数据清洗、数据可视化、特征工程、机器学习模型等。另外，公式变量的书写规范、论文框架、语言表达也需要着重准备。

　　四、熟悉赛程，注意比赛进度与节奏，培养和队员沟通合作的默契程度。

　　五、要具备一定的数据检索能力，会利用软件画图和做表格，丰富论文。

　　六、队友的选择是双向的，每个队员的分工虽要有所侧重，但必须保持全过程的合作，每个人都不能独立于队伍而单独存在，这是一个良好团队的前提。

　　七、面对陌生的比赛，要多多向老师请教，会在与老师的交流中受益良多。感谢应用数学学院的精心培养和组织比赛。感谢各位教练的付出！

　　用数型构建世界之美

　　以团队之名探索难解奥秘

　　一分一秒，心有默契，用尽全力

　　以梦为马，以汗为泉

　　砥砺奋进，不负韶华

　　带着期望和理想

　　不断挖掘潜力，提升自我

　　期待更美好的未来！