11月6日下午，浙江财经大学数据科学学院在下沙校区A303教室举办大学生数学建模竞赛指导讲座，邀请杭州电子科技大学的理学院副教授、博士、硕士生导师覃森担任主讲人，主题为“从‘小白’到‘达人’：大学生数学建模竞赛通关攻略”。覃森教授从“数学建模——用数学撬动世界”切入，依次揭秘数模竞赛的规则与魅力、讲解“梦之队”的组建分工逻辑、梳理从新手到“准高手”的备赛路线，并补充了竞赛制胜策略与常见误区提示，为有意参与数模竞赛的学生提供了系统性的实战指引。讲座由数据科学学院副院长郑松主持，100名数科学院大一年级学生参加讲座。



明晰竞赛价值：从课堂知识到解决实际问题的跨越

讲座开始，覃森教授开门见山，指出数学建模的本质是运用数学工具解决现实世界复杂问题的科学方法论。他介绍，大学生数学建模竞赛大类主要包括全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛，以及长三角、亚太地区等区域性赛事。这些竞赛不仅是学科能力的比拼，更能为参赛者的保研、留学、求职提供核心竞争力——团队协作、数学与编程能力的提升，均是升学与职场的“加分项”。 

构建知识体系：夯实数理基础与强化文献研读

覃森教授系统梳理了备赛的知识构建路径。他强调，扎实的数理基础是模型创新的根基，基础阶段需强化线性代数、概率统计等核心数学知识，掌握矩阵运算、微分方程等工具，同时熟练使用软件构建算法模板库，并通过“数学建模+问题类型”的关键词组合，在知网等平台分类检索文献；在实战提升阶段，他建议要精读近5年优秀论文，分析问题转化、算法选择的逻辑，每周完成方程、优化、数据类专题训练，最终以3人组队形式开展全流程模拟，结合专家点评聚焦模型创新、摘要写作等维度优化。

优化团队协作：探索“铁三角”模式下的高效分工

关于团队分工协作，覃森教授建议采用“铁三角”模式：建模手负责模型构建与算法选择，需具备跨学科理解与创新思维；编程手承担算法实现与数据处理，需掌握多语言开发与数据预处理技术；写作手聚焦论文呈现，需熟悉学术规范与排版。协作中需明确职能边界，建立技能互补机制，关键节点共同把控进度。



精进实战策略：科学规划进程与规避典型误区

覃森教授还提供了比赛阶段合理分配时间的建议：首日完成选题、问题拆解与模型框架搭建；次日实现核心模型与代码调试；第三日完成结果可视化与论文主体撰写；最后阶段精修摘要、补充模型讨论并完成排版校对。他特别提出参赛需避开“模型堆砌”“选题失配”等误区：算法串联需证明必要性，选题优先选择团队驾驭能力匹配、参赛人数较少的题目。而在高压环境下，则需通过赛前模拟建立心理韧性，动态调整分工，确保环节接力推进。



本次讲座内容翔实、逻辑清晰，为同学们系统性地梳理了大学生数学建模竞赛从备赛到参赛的全流程。组织此类面向大一学生的专项指导活动，是数据科学学院将学生创新实践能力培养前置的重要举措之一，旨在从低年级起就引导学生通过参与学科竞赛，有效连接理论知识与实际应用，从而逐步提升创新精神与实践能力。

文案：夏萌萌

摄影：徐天润