全国大学生数学建模竞赛是否容易得奖,含金量如何？
先说含金量，含金量其实挺高的，在我们学校是作为A类竞赛，非常重视。获得国一学校会给发4000的奖金（既然是学校发的，就不要跟微信小程序大赛等等“私立比赛”比较啦），并且数学学院的同学可以直接保研。我个人认为这还是不错的。后面就都是要说获奖难易了，因为我举了我个人和身边人的例子，可能有点冗长。对于获奖难易程度，我很同意楼上“不想让熟人看见”的回答，难不难拿奖很大程度上看选题。我参加的是19年的国赛，在组里是编程手。这是我第一次参赛，说实话啥都不会，全都是现学的。但是我们当时选了一个我们认为比较难的B题，难度判断依据是我们学校所有参赛队没有几个选B的，普遍认为不好做（自然也包括我们组）。虽然我们也知道我们的答案不够完美，但是答案出来的时候。我们对答案的时候却意外发现我们的答案和标准答案几乎完全吻合，所以我们组就顺理成章拿了国一。然而同年我们全校只有3个组（包括我们组）拿了国一，这个数量其实还是挺少的。网友经历：2020年，我们组又参加了美赛。这里算是跑个题吧，因为这两个比赛只是类别相同，评奖标准啥的不一定一样。20年的美赛因为疫情分了两个场次，我们组因为时间关系选了第一场，结果我们学校所有参加第一场的同学获奖情况都很惨淡，差不多都只是S奖。但是他们参加第二场的好像都挺好，虽然国赛是省二，但是不妨碍他们美赛拿了M奖。说这个的目的也是想论证“难不难拿奖很大程度上看选题”，因为这两场的完全不同的题目，所以单看我们学校获奖情况的话，似乎和所谓的“水平”没啥关系。
数学建模大赛含金量高吗？
数学建模大赛的含金量算是大学生能参加的比赛中比较高的一个了，不过也还是要看你是学哪方面的，数学专业就不用说了，积极一点的都会去参加，其他理工科的专业也很鼓励参加，如果能在数学建模大赛中获奖，那是最好的。不过如果没能获奖，有那样一次经历也是很值得的，因为在大学很难找到那样一种充实的感觉，有了这种经历，以后很多事都会变得没有那么困难。数学建模大赛评奖办法1、各赛区组委会聘请专家组成评阅委员会，评选本赛区的一等、二等、三等奖，获奖比例一般不超过三分之一，其余凡完成合格答卷者可获得成功参赛奖。2、各赛区组委会按全国组委会规定的数量将本赛区的优秀答卷送全国组委会。全国组委会聘请专家组成全国评阅委员会，按统一标准从各赛区送交的优秀答卷中评选出全国一等、二等奖。3、全国与各赛区的一、二、三等奖均颁发获奖证书。4、对违反竞赛规则的参赛队，一经发现，取消参赛资格，成绩无效。
数学建模需要哪些知识？
数学建模需要的知识：1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）。3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）。4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）。6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。
数学建模需要哪些知识?
数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言：1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）。3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、 Lingo软件实现）。4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）。6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）。8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）。9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）。10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）。
