近20年来的建议(MCM&ICM)

本文翻译自https://www.comap.com网站上的《20 Years of Good Advice》。

事情很多,压力很大,时间很紧,人很疲累,翻译文章,聊以为歇。

正文

以下的建议是从近几十年来,MCM和ICM的评委对于论文的评论总结、提炼得来的。

模型应该基于研究(The Model Should Be Based on Research…)

参赛队伍愈来愈适应使用因特网来寻找可信的信息源来支持他们的模型,但是这仍然有很大的提升空间,关于如何将这些信息与论文有机的结合起来,特别是对于那些察觉到自己在查找主要相关资料上遇到瓶颈的队伍。将查找到的资料与自己的论文整合起来而不削减论文体现出来的自己所做的努力是具有挑战性的一件事。鹦鹉学舌般地去照般大量的技术报告,只通过翻译别人的研究成果,减弱了参赛队伍所做的贡献,并不是解决办法。

在技术报告中三种常用的使用现在研究资料的方法:

  • 对大事件进行编年史,从而引向本论文所使用的方法,以此帮助读者理解上下文或是问题的核心。这一般用在Introduction或是Background部分。
  • 确定或是证明新方法所需的技术参数。
  • 将新方法所产生的图形、符号、或数字结果与以前的的成果作比较,以此来解释新方法的利弊。

可信的现有研究资料在这些使用方法下,不会代替或是削弱参赛队伍所做努力的体现,反而会直接或是加强这种体现。

评委们会寻找一个队伍建立一些自己模型的证据,而不是简单地查找一些等式或是试着对当前的问题套模型。从实验结果上也可以很容易地看出。

考虑到竞赛时间的压力,参赛队伍要十分谨慎,不到陷入使用现有研究的复杂模型中而不能清晰地解析它的推导过程、它的使用方法、局限性,以及对现有模型的影响。这是竞赛中的大忌,用承诺的方法诱惑参赛队伍,最终地只会察觉他们还没有能力可以解决这个问题。最终,错误的证据就会在论文中体现,以各突兀的公式,不能解释的图形,还有待于分析的数据。正如在法庭上,法官们会一致认为建立在如果贫乏基础上的模型不可信。

 必须有结果(…Must Produce Results…)

建立你自己的模型,不要只提供一些可能的模型。从一个简单的模型开始,逐步完善。此外,彻底研究出一个模型远比一堆半生不熟的模型要好。评委们对于你试图不断讲述历史毫无兴趣,这样做完全是无用之举。

一些论文在结果所给于的有效性、真实性、可靠性和适用性上有明显的不足。因此,如果一个队伍的主要精力是放在编写代码来仿真一个想法,他们必须代码/模型运行起来并获取所要结果的证据。分析模型的输出结果为所选模型方法是否合理提供了基本的判断依据。

必须分析(…Which Must Be Analyzed…)

仅是创造出一些对于真实世界中的事件的数学表示(方程组,仿真,差分方程等)是不足够的。那一表示(模型)必须经过测量并验证它所产生的结果(计算结果,仿真输出,图形等)在文章的问题要求和所建立的假设下是有意义的。只是给出表示而没有其他的证据是不足够的。一旦一个模型被建立,使用

  • 符号,
  • 图像,和/或
  • 数学

方法来展示模型可以使用的证据。许多优秀的论文综合运用了以上三种方法;一些队伍编写了代码或是使用了电子数据表,而有一些则使用了计算机代数系统来作为他们的工作平台。

与假设进行比较(…and Compared with the Assumptions)

在最后一轮中,主要针对于论文中的:

  • 清晰地表述他们的假设,
  • 避免不会被使用或是根本不需要的假设,
  • 解释每一个假设的影响,
  • 讲述在模型建立中包含这些假设的理由。

他们会很小心的避免一些挑战性的或是问题引出信息关联。这是很容易的跟随参赛队伍模型的逻辑来判断出他们想做什么。然而,有些时候,甚至一篇很好的论文也会有错误,在附录的关键信息上而不是亟需证据支持的部分。

评选为杰出论文的关键因素(Crucial Elements in an Outstanding Entry)

一个透彻地,包含大量信息的摘要是必要的。你的摘要是论文的关键部分;它需要清晰并包含结果。它不要“详细解读以获得结果”。这摘要要激发评委想去看论文去知道你如何得到这些结果的。甚至一篇好文章也会因为摘要的不足而在评委的早期被淘汰。有些队伍错误地根据论文的Introduction来拼凑Summary,而Introduction的主要目的是建立问题的背景。另一方面,摘要不要过于技术化。一长串的技术名词会模糊化你的结果;最后提供一段你所用方法的简明扼要的概括。不要只是重述问题,批明模型建立的方式以及可以从模型中学得什么。在摘要中放入“bottom-line and managerial recommendation”的结果,不要只是对你做的事情按时间顺序进行讲述

 建立一个人胶可以理解的模型。模型要易于理解。尽管偶然的“snow job”可然会使它进入下轮评选,我们向来很憎恶大量变量和不能彻底看懂的等式。精挑细选的例子可以加强论文的可读性。最后让读者懂得你们展现的算法的含义;很多论文只包含了代码或是关于算法的伪代码却没有足够的解释,关于它们的工作过程与完成目标。

支持信息是很重要的

  • 图形、表格、注释有利于解释想法,结果和结论,因此有利于推销你的模型,但你必须要在论文文字中要涉及这些辅助并解释它们。每一个都要加上标题来指明它想表达什么,并给出数量单位。图形必须有范围和坐标轴标签。
  • 一个完整的参考文献是必须的——你想法来源的文件。

遵循以下指示

  • 回答所有要求的部分,并使之清晰,你已经完成了所有。试着解决所有的问题的要点。评委关注点在于参赛队伍是否解决了问题所提出的要求。一些队伍讲述了他们所知道的但没有考真实的问题——缺少这些点的论文将很快被淘汰。
  • 列出所有的假设。问题是开放性的。简洁明确地提出假设来简化问题——使之足够简洁来用数学方式表达一个现实问题并给出一个可信的结果。
  • 清晰地陈述你的结论和结果,并给出一个精确地建议。
  • 最要只是复制原来的问题表述,用自己的语言表达。

可读性

有时由于写作质量太糟糕,评委难以从报告中得到有用信息。

  • 清晰给出你论文的结果是什么。
  • 许多评委发现一个关于内容的表格很有帮助。
  • 你的论文要良好地进行组织——一个评委能在6到10分钟内理解你论文的重要点吗?
  • 要记住你的读者包含了从学术到工业的建模专家,只有很短的时间来理解你所做的事情。

 多并不代表好。如果你的论文特别长(我们有过论文100pp长,不包含电脑程序),你应该重新考虑你所说讨论的所有因素的关系。由于在评审中,评委们只有5到30分钟的时间来阅读一篇论文。不要在你的模型或是分析中包含无关的曲线、表格或是图形。这样做会让评委找不到你的论文的重点。

计算机程序

  • 清晰定义,并解释所有的变量和参数。
  • 对于仿真,运行一次是不足够的。你必须运行足够多次来得到具有统计意义的输出。
  • 一直包含伪代码并/或有明白的动词描述。

真实性检查

  • 为什么你认为你的模型是好的?你是以什么基准线进行评判的?
  • 模型对你所选择的参数的微小变化敏感吗?参赛队伍应该进行敏感性分析来建立模型的可靠性。
  • 完整的分析周期:你的建议对于问题实用吗?
  • 尽可能验证。执行健全的检查:你的答案比已知世界的所有原子数量还大?如果是的话,应该是这样吗?
  • 尽可能使用真实数据。

各类评委眼中钉

  • 表格中的列首使用希腊字母或是缩写无法令人立刻理解。
  • 定义和符号淹没于文本段落中。项目符号格式更易于评委理解。
  • 没有变量定义的等式。
  • 从某处摘来的精心的公式推导。最好指示来源并尽可能简短地表述公式如何得出。表明你懂得如何正确使用这些公式才是最重要的。

报告中的非技术性结果

如果一个CEO备忘录,新闻稿或是报纸文章被要求:

  • 简洁。
  • 包含“bottom line and managerial results”答案。
  • 不要包含方法或是等式。

资源

  •  所有的工作成果都应该是原创的,或是标注引用来源(包含参考文献中详细的页数)。仅仅只是列出书名或是网址是不够的。
  • 参赛队伍只能使用inanimate资源——没有真实人物,或在网张咨询别人。
  • 浏览网页但是标注你所使用信息的页面。
  • 使用高质量文献。Peer-reviewed剘刊,书,或是政府网站比个人网站或是博客来得好。
如何开展(How to Proceed)
  • 仔细阅读问题的表述。具有暗示的词汇(设计,分析,比较等)是你论文应该所含部分的关键点。将你的论文组织成你的问题对应的部分;如果一个确定的广泛话题是要求的,以基于它们的概括开头。
  • 定义读者可以会觉得模棱两可的条目,特别是在模型中使用也具有散文含意的条目。
  • 解决对于假设的敏感性还有模型的利弊。这些都应该在它们的所在部分分别覆盖到。回到你的假设,确保每一条都解决了。这是你内建的完整性辅助检查列表;使用它。
  • 你的摘要要讲述你所得到的结果,不要只是你做了什么。使读者保持悬念(我们会建一个更好的模型)在小说中有好外,但在这里只会使评委不悦。
  • 作得比所要求的多。
  • 写与规范,写得好。在放多学生写的论文中,下如同事所说“没有人做任何事——事情只是发生了”。很普遍的情况就是无人的被过去式地按时间顺序陈述(“然后它被发现可以使用五次多项式拟合……”)。最好使用第一人称现在时地故事讲述方式(“我们使用五次多项式对数据进行拟合……”)。

参考文献

Cline, Kelly. 2005. Kelly Cline’s Guide to the MCM. http://web.carroll.
edu/kcline/mcm.html .
Specific instructions on “how to attack the MCM,” including a timetable, by a participant who improved steadily (Successful Participant −→ Honorable Mention−→Outstanding) over three years andnowcoaches teams at Carroll College, Montana.

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