数学建模

数学建模-day4时间序列是：明天的天气是根据今天的天气进行的预测很难确定时间和其他变量（人数等）的关系明天的结果会受今天的影响

从0到提交，如何用 ChatGPT 全流程参与建模比赛的在我真正开始用 AI 参与一场数学建模比赛之前，我对它的预期其实不高。一开始，它不过是我们计划中的“润色工具人”：负责最后三页的英语论文润色、生成几张美观的图表，顺便润色一下摘要。

Deepoc-M低幻觉数学大模型：半导体中小企的研发破局与产能提效利器在半导体行业向先进制程持续突破、细分赛道竞争日趋白热化的当下，数学建模已成为芯片设计、制造、封装测试全产业链的核心技术支撑，AI数学大模型更是成为企业降本提效、突破技术瓶颈的关键抓手。在国际数学界斩获重磅成果的Deepoc-M模型，凭借卓越的数学建模能力、精密的逻辑推理能力，尤其是独树一帜的低幻觉核心优势，完美契合半导体行业“高精度、零误差、可验证”的严苛要求。它不仅能落地通用数学大模型在半导体领域的全场景应用，更能适配中小半导体企业的资源现状，成为小公司打破研发壁垒、提升产品竞争力、实现跨越式发展的专属

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Deepoc-M低幻觉建模：破解中小发动机企业转型困局，赋能全周期智能升级在全球动力技术升级与“双碳”战略深度推进的背景下，发动机行业正迎来全方位变革——从传统燃油机向混动、新能源动力转型，从经验研发向精准建模升级，从粗放生产向精益管控跨越。数学建模作为连接理论与实践的核心桥梁，成为发动机企业实现技术突破、适配行业变革的关键，而数学大模型的应用，则进一步加速了这一转型进程。斩获国际数学界重磅成果的Deepoc-M低幻觉数学大模型，凭借精准的建模能力、严密的推理逻辑，尤其是独有的低幻觉优势，精准直击中小发动机企业转型中的核心痛点，无需巨额投入即可实现全流程智能赋能，成为中小企业突

民乐团扒谱机

【微实验】Zhang-Suen 快速并行细化算法与MATLAB实现目录🖋️ 序章：笔墨间的骨架，时光里的轮廓🤔 发现问题：机器的 “线条困惑”💡 技术思路：用 “两轮温柔侵蚀”，保留核心骨架

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数学建模中的机器学习方法数学建模是将现实问题抽象为数学问题的过程，而机器学习通过数据学习模式，提供数据驱动的解决方案。在竞赛如全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）或美国数学建模竞赛（MCM）中，机器学习常用于C题（数据分析）或涉及预测的题目。例如，线性回归用于拟合数据趋势，支持向量机处理分类边界。研究建议，先进行数据预处理（如归一化），再选择算法，以确保模型鲁棒性。

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田里的水稻

FA_拟合和插值(FI)-逼近样条03(准均匀B样条的计算)B 样条基函数递推推导（5 控制点准均匀）：一阶→二阶→三阶本文以5 个控制顶点为核心设定，采用工程最常用的准均匀夹紧节点向量，严格遵循德布尔-考克斯递推公式，从一阶基函数（k=2）逐步推导二阶（k=3）、三阶（k=4）基函数，全程包含公式定义、节点代入、分区间化简、数值验证，每一步推导可落地、可复现，最终还会验证基函数的核心性质（单位分解性）。

CS.Math 之《离散数学》| 知识点笔记文章说明：本文内容来自博主本科阶段学习《离散数学》课程时所做的笔记。公式说明：文中部分公式使用Markdown基础语法（上标、下标等）表示，部分公式使用Latex表示。由于文章所在的Markdown环境不支持引入宏包，部分公式不在文中展示。

【2026美赛赛题初步翻译F题】2026_ICM_Problem_F2026年ICM问题F:要创爱，还是不要创爱(或者如何创爱)？这就是问题所在！在短短几年内，生成式人工智能(Gen-AI)已经从一个只有少数早期采用者使用的能力有限的工具，变成了嵌入我们日常生活中的一种强大而不可避免的资源。随着时间的推移，研究表明Gen-AI可能会影响未来的工作。例如，在一些领域，Gen-AI可能会取代人类(或大大减少人类的工作量)，而其他领域可能不会受到严重影响，甚至可能会增长。

热心网友俣先生

2026年美赛ABC DEF各赛题评分细则发布+细则解读本文档为2026年美赛评阅细则，是由近几年(2016-2023年)美赛赛题+对应评阅细则，使用GPT5.2进行训练，分别预测2026年MCM、ICM各个题目的评阅细则。因私人收集原因、评阅细则仅在视频展示，无法公开训练文件。

田里的水稻

FA_拟合和插值(FI,fitting_and_interpolation)-逼近样条02(多阶贝塞尔曲线)贝塞尔曲线是由伯恩斯坦基函数定义的参数化多项式曲线，核心由控制顶点决定形状，阶数与控制顶点数满足顶点数 = 阶数 + 1：一次（2 个顶点）、二次（3 个顶点）、三次（4 个顶点）。三者的复杂度、光滑性、造型能力依次提升，是 UI 设计、图形学、动画路径等领域的基础，一次为直线（无曲率），二次为抛物线（单曲率），三次为自由曲线（可实现拐点 / 复杂曲率）。本文将分别详细描述各阶贝塞尔曲线的数学定义、几何特性、核心性质，并提供Python 可运行代码（基于matplotlib+numpy），实现曲线 + 控

田里的水稻

FA_拟合和插值(FI,fitting_and_interpolation)-逼近样条01(贝塞尔、B样条和NURBS曲线)首先：贝塞尔曲线 ⊂ B - 样条曲线 ⊂ NURBS 曲线，三者是层层包含、逐步泛化的关系，NURBS 曲线是前两者的通用形式，能够兼容表示贝塞尔曲线和 B - 样条曲线。

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2026年数学建模美赛C题数学建模美赛C题，本文围绕结合评委评分与粉丝投票判定选手去留的现实秀《与星共舞》，以其全赛季数据为基础开展投票与评分融合机制的优化研究，通过系统重建关键隐含数据，分四个问题逐步展开分析与探索：首先针对粉丝投票额度估算问题，构建逆向优化模型，以复现历史淘汰结果为核心假设反推分周粉丝份额，还通过一致性指标量化模型拟合度，该模型在 91.56% 周次上准确复现实际淘汰，验证了估算方法的有效性；其次基于前述投票估计结果，对比 “排名法” 与 “百分比法” 两种评分融合机制的影响，还模拟引入 “评委选择淘汰” 的新

2026年美赛数学建模C题完整参考论文（含模型和代码）2026年美赛数学建模竞赛C题基于多模型融合的《与星共舞》粉丝投票估算及投票机制优化研究摘要《与星共舞》（DWTS）作为全球热门电视舞蹈竞赛节目，其结果由评委评分与粉丝投票联合决定，历史上因两种投票权重争议引发多次赛事争议。本文针对赛题核心需求，构建多维度数学模型完成系列分析：针对未知粉丝投票估算问题，采用改进型梯度提升回归（XGBoost）融合逻辑斯蒂回归的组合模型，结合34季赛事数据中的评委评分、选手特征及淘汰结果反向推导粉丝投票值，模型与实际淘汰结果的一致性达89.7%，通过置信区间分析验证估算值的