数学建模中，评价类模型是一类比较基础的数学模型之一，往往是对应生活中的一些实际问题。 最常见的数学模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法。下面就上述几种评价类模型的优缺点进行系统地分析。 一、层次分析法 优点： 1、层次分析法是一种系统性的分析方法。把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。 2、层次分析法是一种简洁实用的决策方法。既不单纯追求高深数学，还不片面地注重行为、逻辑和推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来。 3、层次分析法所需定量数据信息比较少。层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲究定性的分析和判断。 缺点： 1、当指标过多时数据的统计量较大，权重较难确定。 2、特征值和特征向量的精确求法比较复杂。在求判断矩阵的特征值和特征向量时，所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。 3、层次分析法只能从原有方案中进行选取，而不能为决策者提供解决问题的新方案。 二、模糊综合评价 优点： 1、模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，能对蕴藏信息呈现模糊性的资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价。 2、模糊评价法的评价结果是一个矢量，而不是一个点值，包含的信息比较丰富，既可以比较准确的刻画被评价对象，又可以进一步加工，得到参考信息。 缺点： 1、模糊综合评价的计算复杂，对指标权重矢量的确定主观性较强。 2、当指标集U较大时，在权矢量和为1的条件约束下，相对隶属度权系数往往会偏小，权矢量与模糊矩阵R不匹配，结果会出现超模糊现象，分辨率很差，无法区分谁的隶属度更高，严重情况甚至会造成评判失败，此时可以使用分层模糊评估法加以改进。 三、熵值法 优点： 1、熵值法是根据各项指标值的变异程度来确定指标权数的，这是一种客观赋权法，避免了人为因素带来的偏差。 2、是一种客观赋权法，有理论依据，相对主观赋权具有较高的可信度和精确度。 3、算法简单，实践起来比较方便，不需要借助其他分析软件。 缺点： 1、熵值法不能减少评价指标的维数。 四、TOPSIS法 优点： 1、TOPSIS法避免了数据的主观性，不需要目标函数，不用通过检验，而且能够很好的刻画多个影响指标的综合影响力度。 2、TOPSIS法对于数据分布及样本量、指标多少无严格限制，既适于小样本资料，也适于多评价单元、多指标的大系统，较为灵活、方便。 缺点： 1、必须有两个以上的研究对象才可以进行使用。 2、TOPSIS法需要的每个指标的数据，对应的量化指标选取会有一定难度。 3、TOPSIS法不确定指标的选取个数为多少才适宜去很好刻画指标的影响力度。 五、数据包络分析 优点： 1、数据包络分析又称作DEA，可用于处理具有多个输入和输出的问题。 2、数据包络分析对于效率的评估结果是一个综合指标，并且可以用于在经济学中总生产要素的概念。 3、可以处理间隔数据以及序号数据，且不会受到不同规模的影响。 4、分析中的加权值是数学的乘积计算，因此摆脱了人类的主观性。 缺点： 1、数据包络分析不应该有太多变量。 2、数据包络分析的输入变量和输出变量之间的关系程度没有考虑。 3、数据包络分析它产生了有效的边界，这可能相当大。如果样本量太小的话结果不太可靠。 六、秩和比法 优点： 1、秩和比法又称为RSR法，该方法使用了数据的相对大小关系，而不真正运用数值本身，所以此方法综合性强，可以显示微小变动，对离群值不敏感。秩和比法能够找出评价指标是否有独立性。 2、秩和比法能够对各个评价对象进行排序分档，找出优劣，是做比较，找关系的有效手段。 缺点： 1、是排序的主要依据是利用原始数据的秩次，最终算得的RSR值反映的是综合秩次的差距，而与原始数据的顺位间的差距程度大小无关，这样在指标转化为秩次是会失去一些原始数据的信息，如原始数据的大小差别等。 2、当RSR值实际说不满足正态分布时，分档归类的结果与实际情况会有偏差，且只能回答分级程度是否有差别，不能进一步回答具体的差别情况。 七、灰色关联法 优点： 1、灰色关联法对于数据要求比较低，工作量比较少。 2、灰色关联法的思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失。 缺点： 1、灰色关联法要求需要对各项指标的最优值进行现行确定，主观性过强。 2、灰色关联法的部分指标最优值难以确定。 以上内容转载自公众号“数学建模老哥”
“优化”是生活中经常使用的词：开车时希望能在安全的前提下以最短时间到达目的地；双11做功课考虑各种优惠活动，希望获得最大优惠；超市进货时需要考虑动销存，最大化提高物品周转效率。 这些问题都是“最优化问题”，也是数学建模中的典型问题，是各大数学建模比赛里的常客。 优化题型有三要素：决策变量、目标函数、约束条件。 （1）决策变量：是决策者可以控制的因素，例如根据不同的实际问题，决策变量可以选为产品的产量、物资的运量及工作的天数等。 （2） 目标函数：是以函数形式来表示决策者追求的目标。例如目标可以是利润最大或成本最小等。 （3） 约束条件：是决策变量需要满足的限定条件。 历年国赛优化问题： 优化问题的出发点是系统思维，其基本思路是在一定的约束条件下，保证各方面资源的合理分配， 最大限度地提升系统某一性能或系统整体性能，最终实现最理想结果。对于这类问题，想要建立并求解数学模型，可以参考以下思路： （1）明确目标，分析问题背景，确定约束条件，搜集全面的客观数据和信息。 （2）建立数学模型，构建变量之间的数学关系，设立目标函数。 （3）分析数学模型，综合选择最适合该模型的优化方法。 （4）求解模型，通常借助计算机和数学分析软件完成。 （5）对最优解进行检验和实施。 PS.北太天元内已有优化工具箱optimization，可以调用工具箱解决优化类问题。 下面给大家分享几种数学建模中常用优化算法： 1、线性规划 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记 LP)则是数学规划的一个重要分支。 1.1 用北太天元求解线性规划问题 北太天元内已有优化工具箱optimization，其中的linprog等相关函数可用于求解线性规划问题。 1.2 线性规划特点 优点： （1）作为经营管理决策中的数学手段，在现代决策中的应用非常广泛。 （2）有统一算法，任何线性规划问题都能求解，解决多变量最优决策的方法。 （3）训练速度快。 （4）预测速度快，可以推广到非常大的数据集，对稀疏数据也很有效。 缺点： （1）对于数据的准确性要求高，只能对线性的问题进行规划约束，而且计算量大。 1.3 相关问题 运输问题(产销平衡)、指派问题（匈牙利算法）、对偶理论与灵敏度分析、投资的收益和风险。 2、整数规划 规划中的变量（部分或全部）限制为整数时，称为整数规划。若在线性规划模型中，变量限制为整数，则称为整数线性规划。目前所流行的求解整数规划的方法，往往只适用于整数线性规划。目前还没有一种方法能有效地求解一切整数规划。 2.1 用北太天元求解线性混合整数规划问题 可在北太天元内调用优化工具箱optimization，使用intlinprog等相关函数求解线性混合整数规划问题。 2.2 整数规划的分类 如不加特殊说明，一般指整数线性规划。对于整数线性规划模型大致可分为两类： （1）变量全限制为整数时，称纯（完全）整数规划。 （2）变量部分限制为整数的，称混合整数规划。 2.3 整数规划特点 原线性规划有最优解，当自变量限制为整数后，其整数规划解出现下述情况： （1）原线性规划最优解全是整数，则整数规划最优解与线性规划最优解一致。 （2）整数规划无可行解。 （3）有可行解（当然就存在最优解），但最优解值变差。 整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得。 2.4 求解方法分类 （1）分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。 （2）割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 （3）隐枚举法—求解“0-1”整数规划：过滤隐枚举法；分枝隐枚举法。 （4）匈牙利法—解决指派问题（“0-1”规划特殊情形）。 （5）蒙特卡洛法—求解各种类型规划。 3、非线性规划 如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都有自己特定的适用范围。 3.1 线性规划与非线性规划的区别 如果线性规划的最优解存在，其最优解只能在其可行域的边界上达到（特别是可行域的顶点上达到）；而非线性规划的最优解（如果最优解存在）则可能在其可行域的任意一点达到。 3.2 相关问题 无约束问题（一维搜索方法、二次插值法、无约束极值问题的解法）、约束极值问题（二次规划、罚函数法）、飞行管理问题 4、动态规划 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decisionprocess）最优化的数学方法。例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题，用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划（如线性规划、非线性规划），只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。应指出，动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是一种特殊算法（如线性规划是一种算法）。因而，它不象线性规划那样有一个标准的数学表达式和明确定义的一组规则，而必须对具体问题进行具体分析处理。因此，在学习时，除了要对基本概念和方法正确理解外，应以丰富的想象力去建立模型，用创造性的技巧去求解。 5、多目标规划 多目标规划已经应用到科学的许多领域，包括工程、经济和物流，在两个或更多冲突的目标之间存在取舍时，需要采取最优决策。 解决多目标规划问题的方法： （1）将多目标化为单目标 (给多个目标赋予权重) （2）保持多目标不变，根据自己的偏好选择解 实际问题中，目标函数相互冲突是很常见的，例如购买汽车时，要求花费少且舒适度高或者要求性能好油耗低，这种问题并没有绝对最优解（因为并没有确定多个目标的权值），但是我们可以根据自己的需要选择一个相对好的（达到我们想要的最佳平衡）。为了寻求这种“最佳平衡”，可以采用算法帕累托最优（Pareto optimal）。 以上部分内容引用公众号“科研交流”，希望对大家有帮助，觉得有用就点个赞吧。小助手会不定期更新数学建模干货，可以多多关注哟。
数学实验与数学建模：基于Baltamatica作者：华中科技大学 马世拓首先非常感谢北京大学卢朓老师和李若老师等大咖对本项目的支持。这个项目是我春节的时候写的，为了促进新手学习数学建模并推广北太天元软件。书稿是我编写，参考了我大二的时候写的《数据科学基础：from 0 to 1》和正在北大出版社审稿的《MATLAB数学建模》。有些地方可能写的还有点生草，因为的确是对我在前期书稿的一个重排、删改与整合。里面如果有一些有误的地方欢迎与我联系。项目的下载地址链接：github下载链接: github版数学建模教程gitee下载链接: gitee版数学建模教程百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/17Q4_kcgP8Hx7hF6kWaykmA 提取码：g79k为什么要写这本教材我在华中科技大学的时候就很喜欢数学建模竞赛，一直探索数学建模的教与学。我讲过基于Python版本的数学建模，也讲过基于MATLAB版本的数学建模。但是基于北太天元，我们还是第一次尝试。Python和MATLAB这两个系列更多的要求我们“先知其然，后知其所以然”，这也是“学术”和“工程”的辩证统一。北太天元则不同，它是刚起步的，有很多插件还没有弄好，还存在一些底层的问题，所以在使用北太天元做建模的时候要注意从底层原理学习起，宁可学的东西没那么多，但是要理解底层逻辑。这本教材的优点据卢朓老师跟我说，这应该是业内第一本开源的北太天元教程。我的初衷是推广到竞赛中，让学生有胆气冲击北太数模之星的冠名奖。在编写过程中，我不喜欢市面上大多数教材的写法，太死板，也太没人性化。恕我直言，对于那些不讲人话的学术类书稿，你如果是给同行传阅倒也罢了，但是你的受众是学生，我考教师资格证的时候就明确记得有“量力性”这一条要求。不讲人话的书稿我必须得奉上一句“RNM退钱”，所以，我在编写过程中尽可能做到通俗易懂，让读者能够轻易上手接受。此外，书稿大纲是我在华中科大给同学们作数学建模培训磨了几轮才形成的大纲，在此基础上进行了删改，将过于复杂的一些章节去掉了，更容易被同学们接受。作为计科人，我始终记得谭志虎副院长和秦磊华副院长给我们强调的软硬协同观。在本书编写的过程中，虽然更多的是数值计算与模拟方面的东西，但是也同样以自己的理解从软硬协同的角度在看这个软件。本人在计算机领域功力尚浅，是当时专业课学的很拉胯的程度，如果有一些错误之处欢迎批评斧正，读者朋友们见笑。特此声明本书将免费开源不收取任何费用，但是请注意一些版权问题。如果是从我的github或gitee主页下载的书稿，还请star一下可以咩谢谢。最后再次感谢卢朓老师和李若老师等人的支持！~
此次培训与“数维杯”联合举办，培训内容分为以下三部分：软件基础操作介绍软件工具箱介绍软件数模相关案例讲解培训资料【北太天元在数学建模中的应用】使用北太天元参加“数维杯”将有机会获得额外奖励：第一名获得奖金6000元（需扣除个人所得税）第二名获得奖金3000元（需扣除个人所得税）第三名获得奖金1000元；参赛队伍在使用该软件的过程中提供了某方面完整性的使用报告，将额外获得奖金500元；优秀参赛队伍可提供实习岗位与人才引进绿色通道。北太天元将持续关注大学生数学建模比赛，为数学建模人才培养贡献力量，希望同学们踊跃参赛！
培训视频已更新，请点击链接查看：第八届数维杯培训视频：北太天元在数模竞赛中的应用为更好的帮助大家使用北太天元参加数学建模竞赛，我们将进行“北太天元在数模竞赛中的应用”的主题培训。〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️时间：4月24日18:00-19:30地点：钉钉线上会议讲师：北太天元资深开发工程师高兆坤〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️扫海报二维码进群蹲直播，欢迎大家届时参加！此次培训与“数维杯”联合举办，使用北太天元参加数模竞赛将有机会获得特别奖励哦~
在数学建模大赛中，团队协作是很重要的一部分。在有限的三天时间里，需要完成研究题目、确定选题、查找资料、分析问题、撰写论文、构建模型等事项，除非你的个人能力很优秀可以一个人做完全部，否则合作才是最好的选择。那么，结合自身情况，该选择什么样的人组队合作呢？关于数模组队，有不少传说中的经典配置，比如：“建模手+编程手+论文手”“数学专业+计算机专业+金融专业”“男女搭配，干活不累，两男一女组合”......其实前两者都是从专业技能分工的角度去考虑，而后者是从团队成员配合度的角度去考虑，其实两个维度都挺重要的。1、专业技能分工角度“建模手+编程手+论文手”是数学建模组队的一个经典配置，因为在答题过程中可以简单的把事情分为模型搭建、模型实现、论文写作三个部分。建模手主要就是负责模型搭建，提供团队对问题的解决思路和方法。他会对优化模型、预测模型、分类模型、评价模型等比较熟悉，可以根据实际的题目来选择适合的模型去解决问题。这方面数学专业的同学就会比较有优势。编程手最好至少掌握一门编程语言，能够通过软件对模型进行模拟、求解和检验。当然，在编程的过程中也需要对模型有一定的理解，这样才能在最大程度上复现模型并不断调优。在这方面计算机专业的同学会比较有优势，现学编程语言上手也会快一些。同学们在建模的时候可以尝试使用北太天元，它对建模编程小白来说也很友好，简单易上手，也可以在社区里找到学习资料。论文手需要对团队的前进方向有清晰的把握，通过准确的文字、图表对模型进行展示，把团队的研究成果有条理有逻辑的表述出来。很多人调侃论文手就是来打酱油的，但其实论文是很重要的一部分，因为最后评阅老师看的就是你的论文。论文手可以把近五年的比赛优秀论文都看一遍，并选同类型问题的几篇精读，学习论文的思维。当然，如果论文手精通LaTex也是一个加分项，不会的话用Word也完全够用了。学金融专业的同学会上数学分析、统计软件相关的课程，平时也需要写学科论文报告，所以在组合配置中，除数学专业、计算机专业的同学外，会推荐金融专业的同学。从以上描述中就可以看出，在实际分工中不可能如此界限分明，大家多多少少都会有一些交叉的部分，建模手需要把自己的理解通过文字、公式准确的传达给论文手，而论文手反过来也要能快速理解建模手的意图。建模手与编程手，编程手与论文手之间也是这样的，需要不断沟通互相理解。其实每个人都应该具备基本的建模、编程、写作能力，但每个人的侧重点又不同，这才是绝佳组合。2、成员配合度角度除了专业能力外，队友的性格也同样重要，找到合得来的队友才会有1+1>2的效果。选择靠谱，责任心强的队友。不会出现半途而弃、找不到人的情况，交给他的事情可以尽他最大努力做好。选择性格好，不强势的队友。一个队里最好不要出现两个及以上很强势的人，这样在出现不同意见时容易出现僵持不下谁也不服谁的情况，最后听谁的还没理出来比赛时间已经结束了。选择目标一致的队友。在组队前就沟通好参赛是为了什么，如果都是为了拿奖那大家都会很用心，但如果有人只是没参加过想体验一下，那很有可能出现有人付出多，有人付出少的情况。选择沟通能力强的队友。团队协作中沟通真的是很重要的一部分，有个沟通能力强的人，即使另外两个人不怎么会表达，沟通能力强的人也能从中做调解，让大家都能快速领会对方想表达的，不把时间浪费在沟通上。说了这么多，你是队伍里的哪类人才呢？可以在评论区告诉我。祝大家都能找到心仪的队友，还没找到队友的也可以在社区里招募哦~关于找队友方面还有什么补充的或者踩坑经历也欢迎同学们留言讨论
“数维杯”大学生数学建模挑战赛（以下简称“数维杯”）是由内蒙古创新教育学会、内蒙古基础教育研究院主办，全国各高校大学生参与的交叉学科比赛。“数维杯”每年举办两场，上半年为“数维杯”国赛（5月），下半年为“数维杯”国际赛（11月）。经过七年多的发展，竞赛已成为国内极具影响力的基础学科与应用科技的赛事。2023年，北太振寰（重庆）科技有限公司作为支持单位将协助“数维杯”的开展，而北太天元数值计算通用软件(以下简称“北太天元”)将为竞赛提供软件支撑。1、走近“数维杯”“数维杯”已成为继数学建模国赛和美赛之后的第三大全国性数学建模赛事，已被多所高校推广甚至列为国家级赛事选拔赛。“数维杯”将竞赛与教学相结合，提供评阅标准及赛题分析，并为赛后论文提供评分和评阅意见，使学生逐步积累数学模型及参赛经验。同时，大赛还面向所有参赛队伍开展数学建模赛前培训指导及专题讲座，帮助参赛者快速提高数学建模技能。竞赛面向在校专科生、本科生、研究生开发，每组参赛人数为1-3人，每名同学只能参加一个小组，允许跨校组队。竞赛时间安排如下：报名截止时间：2023年5月12日7:00竞赛开始时间：2023年5月12日8:00竞赛结束时间：2023年5月15日9:00竞赛结果公示时间：2023年7月中旬或之前报名入口及竞赛详细情况：http://www.nmmcm.org.cn/match_detail/26 2、关于北太天元北太天元是面向科学计算与工程计算的国产通用型科学计算软件。本软件具有自主知识产权，提供科学计算、可视化、交互式程序设计，具备丰富的底层数学函数库，支持数值计算、数据分析、数据可视化、数据优化、算法开发等工作，并通过SDK与API接口，扩展支持各类学科与行业场景，为各领域科学家与工程师提供优质、可靠的科学计算环境。目前，北太天元核心数学函数替换率达到72%，功能函数替换率达34%，可支持高校的教学科研工作。3、北太天元助力“数维杯”使用北太天元参赛，将有机会获得特别奖励。北太天元将为“数维杯”参赛队伍免费提供软件支撑，并在赛前为参赛学生提供软件使用教程或培训，助力参赛队伍更快熟悉北太天元的功能与操作，提升数学建模能力。为帮助同学们更好地完成“数维杯”赛前准备，本社区现已推出数模竞赛专栏，专栏将逐步更新数模竞赛的干货知识，如往年赛题解析、论文写作技巧等。同时，同学们还可以在本社区自由讨论，在交流备赛经验的过程碰撞出新的火花，逐步提升自身能力。我们也会有专业的技术开发人员为大家答疑解惑，欢迎各位同学积极发帖~
总体来说，数学建模赛题类型主要分为：评价类、预测类和优化类三种，其中优化类是最常见的赛题类型，必须要掌握并且熟悉。如下图所示：主要分为评价类，预测类和优化类问题。1、评价类赛题综合评价问题是数学建模问题中思路相对清晰的一类题目，从每学期的综合测评、旅游景点的选择到挑选手机，评价类问题在生活中也是处处存在。① 建模步骤如下图所示：② 主客观评价问题的区别●主客观概念主要是在指标定权时来划分的。主观评价与客观评价的区别是，主观评价算法在定权时主要以判断者的主观经验为依据，而客观评价则主要基于测量数据的基本特性来综合定权●定权带有一定的主观性，用不同方法确定的权重分配，可能不尽一致，这将导致权重分配的不确定性，最终可能导致评价结果的不确定性。因而在实际工作中，不论用哪种方法确定权重分配，都应当依赖于较为合理的专业解释。一般来说，客观定权法更为准确，但是会很麻烦。③ 如何选择合适的评价方法在评价类问题的分析中，如何选择合适的评价方法是决定评价结果好坏的关键因素，因此需要洞悉各常用评价方法的基本特性和使用条件才能顺利答题。2、预测类赛题① 预测类赛题的基本解题步骤●预测就是根据过去和现在去估计未来，预测未来。统计预测属于预测方法研究范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测●基于数学建模的预测方法种类繁多，从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法，到目前的灰色预测法。当在使用相应的预测方法建立预测模型时，我们需要知道主要的一些预测方法的研究特点，优缺点和适用范围② 预测类问题的区别●预测类问题分为两类:●一类是无法用数学语言刻画其内部演化机理的问题;●另一类是可以通过微分方程刻画其内部规律，这类问题我们称为机理建模问题，通过微分方程建模求解。③ 如何选择合适的预测方法●在预测类问题的分析中，同样受到预测条件的限制(如数据量的大小、变量之间的关系等)不同的预测方法可能会产生不同的结果，因此需要根据实际情况来选择。3、优化类赛题① 优化类赛题的基本解题步骤●优化类问题是从所有可能方案中选择最合理的方案以达到最优目标。在各种科学问题、工程问题、生产管理、社会经济问题中，人们总是希望在有限的资源条件下，用尽可能小的代价，获得最大的收获(比如保险)。●优化类问题一般的解题步骤为：(1)首先确定决策变量，也就是需要优化的变量；(2)然后确定目标函数，也就是优化的目的；(3)最后确定约束条件，决策变量在达到最优状态时，受到那些客观限制。② 如何选择合适的优化方法优化类问题中常用的数学模型和求解算法，其中包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划等。在模型求解中，对于凸优化模型，可以采用基于梯度的求解算法;对于非凸的优化模型，可以采用智能优化算法。（本文转自公众号“数学建模老哥”，给大家提供一些思路，希望对同学们有帮助~）
第十五届“华中杯”大学生数学建模挑战赛（以下简称竞赛）于3月13日正式开启报名。举办竞赛的目的在于提升学生对数学科学理论及应用价值的认识，培养学生的创新意识与团队精神。竞赛由湖北省工业与应用数学学会主办，泰迪智能科技（武汉）有限公司承办，武汉大学、华中科技大学、华中师范大学、中南财经政法大学、华中农业大学、中国地质大学、武汉理工大学、湖北大学、武汉科技大学协办。北太振寰（重庆）科技有限公司等支持单位将协助竞赛的开展，而北太天元数值计算通用软件(以下简称“北太天元”)将为竞赛提供软件支撑。一、竞赛特色紧跟时代发展，丰富赛题类型。紧跟大数据、人工智能时代，既突出传统模式，又兼顾时代特色。在赛题设置上，既有传统数学理论与方法的运用，也有当前热点研究与应用的探索。重视赛前辅导，强调赛后总结。利用好互联网在线会议的便利条件，面向所有报名参赛师生，开展赛前在线辅导，赛后赛题分析交流活动，进一步提升竞赛的服务功能。定位国赛预演，突破区域壁垒。北太天元作为国赛推荐的国产通用型科学计算软件，可支持高校教学、科研和竞赛等场景。“华中杯”组委会将提供免费（不得作为商用）下载北太天元的链接，并提供相应的竞赛辅导。二、参赛对象所有普通高校全日制在校生。以队为单位报名参赛，每支参赛队伍不超过3个人（须来自同一学校）。每支队伍可以指定1名指导老师。三、竞赛时间安排报名时间：2023年3月13日—4月29日比赛时间：2023年4月30日20：00—5月3日20：00作品评阅：2023年5月4日—5月22日成绩公示：2023年5月23日—5月29日成绩发布：2023年5月30日四、竞赛奖励1、特等奖每道题不超过两支队伍，每支队伍获得奖金5000元（需扣除个人所得税），竞赛官网视频资源免费学习一年，荣誉证书（电子证书）；2、一等奖不超过报名队数的5%，竞赛官网视频资源免费学习一年，荣誉证书（电子证书）；3、二等奖不超过报名队数的10%，竞赛官网视频资源免费学习三个月，荣誉证书（电子证书）；4、三等奖不超过报名队数的20%，荣誉证书（电子证书）；5、比赛还将根据各校参赛情况颁发优秀组织单位奖（电子证书）、优秀指导老师奖（电子证书）、优秀组织社团奖（电子证书），提供同花顺金融数据终端、数据接口等账户若干免费使用六个月；使用北太天元软件还将有以下特别奖励：五、相关链接“华中杯”竞赛通知“华中杯”报名入口
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