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首先，大概介绍一下美赛，方便没参加过的童鞋。

19年美赛什么时候报名？

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、未来科技等众多领域。竞赛要求三人(本科生)为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。 为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。

比赛时间（不定，但是大概是在一个范围）
美国大学生数学建模竞赛每年的比赛时间一般定在二月初，需要通过官方网站报名，而且需要有固定的指导教师。一般各大高校均会组织感兴趣的同学进行赛前培训以及报名、交费等事宜。
具体的比赛时间:
北京时间:2014年: 2月 7日 --2月11日
北京时间:2015年:2月6日--2月10日
北京时间:2016年:1月29日--2月2日
北京时间:2017年:1月20日--1月24日
北京时间:2018年:2月9日--2月14日

基本奖项有
Outstanding Winner 特等奖 O奖 特等奖
Finalist 特等奖提名 F奖 特等奖提名奖
Meritorious Winner 优异奖 M奖 一等奖
Honorable Mention 荣誉奖 H奖二等奖
Successful Participant 成功参与奖 S奖三等奖
UnsuccessfulParticipant 不成功参赛 U奖

数学建模是指将实际问题变成数学问题这个过程，这个过程首先需要用数学语言来描述实际问题，将它变成一个数学问题，利用现成的数学工具或发展新的数学工具来加以解决。

当初我开始搞数学建模竞赛的时候，没有人带我，自己一路摸索过来。希望我的经验能够帮助到真心想在竞赛中取得优异成绩的同学们。

关于找队友：在信息不对称的情况下，优先考虑三人的专业搭配，比如或信电的小伙伴负责编程和理工科题建模，经济金融统计负责论文和统计建模，数学计算专业的全方位建模以及帮忙论文，个人感觉这样子比较好。由于建模粗略地可以分为建模，编程，论文，三块，整体上是一人负责一块的，但是绝对不能走极端，每个人就单单的负责一块，这样子的组合缺乏沟通和互动。应该要在培训中磨合，结合每个人的个人特点。主要负责哪几块，辅助哪几块。
推荐新手入门书目：
数学模型(姜启源、谢金星)
数学建模方法与分析.(新西兰)Mark.M．Meerschaert.
第一本是姜老先生写的，很适合新手，在内容编排上也是国产风格，按模型知识点分类，一块一块讲，面面俱到。第二本是新西兰的，我是大二的时候看这本书的，只看了前面一部分。发现这本书挺适合新手，它是典型的外国教材风格，从一个模型例子开始，娓娓道来，跟你讲述数学建模的方方面面，其中反复强调的一个数学建模五步法，后来细细体会起来的确很有道理，看完大部分这本书的内容，就可以体会并应用这个方法了。（第一次校赛，就是因为五步法的第一步，都没有做到）。对了，还有老丁推荐的一本，美利坚合众国数学建模竞赛委员会主席Giordano写的A first course in mathematicmodeling，有姜启源等翻译的中文版，but我没能在图书馆借到，所以没看过，大家有机会可以看看。

大家在准备的时候，要慢慢养成五步建模法：
五步法说明:
第一步:提出问题.
大家可能会想,题目不是已经给出问题了吗?是的,但是这里的提出问题是指：用数学语言去表达。首先，题目一定要通读若干遍，“看不懂，读题目；看不懂，读题目”，如此反复循环的同时查阅相关资料。这通常需要大量的工作，而且要根据题目的特点做一些假设。
看的差不多了，就开始用数学形式提出问题，当然，在这之前，先引用或者定义一些专业术语。 接下来进行符号说明，统一符号（这点很重要，三个人之间便于沟通，论文便于展现），并列出整个问题涉及的变量，包括恰当的单位，列出我们已知或者作出的假设（用数学语言描述，比如等式，不等式）。做完这些准备工作后，就开始正式提出问题啦。用明确的数学语言写出这个问题的表达式，加上之前的准备工作，就构成了完整的问题。
这部分的内容反映到论文结构上，相当于前言，问题提出，模型建立部分。注意，刚开始建立的模型很挫没关系，我们随时可以返回来进行修改的。
第二步:选择建模方法.
在有了用数学语言表述的问题后，我们需要选择一个或者多个数学方法来获得解。 许多问题，尤其是运筹优化，微分方程的题目，一般都可以表述成一个已有有效的标准求解形式。这里可以通过查阅相关领域的文献，获得具体的方法。为什么不是查阅教材呢？基本上教材讲的都是基础的，针对特定问题的，教材上一般找不到现成的方法，但是教材依然是很重要的基础工具，有时候想不出思路，教材（比如姜启源那本）翻来翻去，会产生灵感，可以用什么模型。
第三步:推导模型的公式.
我们要把第二步的方法实现出来，也就是论文的模型建立部分。我们要对建立的问题进行变形，推导，转化为可以运行标准方法解答的形式。这部分通常是借鉴参考文献的过程，做一些修改，以适应本题的情况。
第四步:求解模型.
这里是编程的队友登场的时刻了。
统计模型：SPSS,Eviews，Stata，都是菜单式操作，easy的。
数据分析：R，数据库SQLServer，IBM
DB2
微分方程：Maple,Mathematic,MATLAB
运筹规划：Matlab，Lingo
智能算法：Matlab，R
时间序列：统计模型中的那些软件，或者R，Matlab
图像处理：Matlab，C++
总结： Matlab是必须的，再来个SPSS，一般情况下够用了。
第五步:回答问题.
也就是论文的讨论部分。这部分是对你整篇论文成果的总结，一定要写的有深度。除此之外，通常还要写上一些灵敏度分析，如果是统计模型的话，要有模型检验。论文通常会需要画一些图表，可以使用Matlab、R等软件来画跟数据有关的图，使用Visio或者PPT画流程图之类的图。

那么，究竟要如何准备，才能在竞赛中脱颖而出呢？
1.写作与排版，会建模很重要，但是写的好看真的也是hin重要的，每年那么多参赛论文，格式都排不好，第一印象没准会减分啦。(注，论文的逻辑结构尤其重要，建议参考获奖论文)
然后 每年的论文格式可能会有微小的变化，用 latex的可以去latex小站”找最新的模板下载，小站里还有很多教程，word直接在网上搜最新的格式，然后自己排版好转pdf就好啦，转好pdf以后一定要检查再检查，公式啥的可能会出毛病的。

2.从1989年开始的o奖论文，不得看看别人是如何操作的？所以按年份整理如下

3比赛介绍啊，还有论文的评委们的意见啊、技巧啊之类的好多

4.模型与算法，建模32种常规方法，北邮的建模课课件，以及各路大神的建模方法经验总结