国一论文要点
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优秀的摘要
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合理的结果
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漂亮的论文
这三点缺一不可，下面我会通过国一论文手把手教大家如何写好一篇国奖论文。建议不仅论文手要认真阅读，其他两位同学也要看，因为涉及到你们与论文手的配合。废话不多说，开始！
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优秀的摘要
摘要是你的论文的门面，一个摘要+结果基本就可以决定你是省一以上还是省二、三，尤其是对于B、C题，可能没有完全标准的答案区间，更看重你的模型、求解和摘要中解决问题的逻辑。以去年的国一C题论文为例：
一篇好的摘要应该包括第一段对问题的引入，即对你所要解决的问题作一点阐述，这部分建议不要照抄原题中的话，避免查重是一方面，更重要的是上来都是千篇一律的话会让评阅老师稍有焦躁，毕竟你要考虑评阅老师的情感。
接着针对每个问题，分别写一段，注意段间空行，让摘要看起来更整洁。每一段都应该包含针对什么问题，提出什么方法（运用什么模型、采用何种算法），得到什么结果（能用数值最好用数值）。A题一般在摘要需要明确给出结果，2021B题也是，C一般数据量较大，不需要明确给出结果。采用这个顺序基本上你的摘要是合格的，评委会觉得你是符合规范的。每段中可以对主要模型和算法进行加粗，以便凸显出你的工作，最好模型带有一定的创新性，能够吸引老师的目光。
最后一段可以对本文的特色作概括，什么模型与什么模型结合，是否有可视化，还可以提到灵敏度分析的结果，稳定性，求解的精确性，算法的复杂度等等（水字数），这一段可以提升老师对你论文的期许。
关键词一般4-6个，不要过少，显得你的文章没有内容。也不要过多，显得没有重点。常见的关键词设置一般包含：问题是什么，主要模型2-3个，算法1-2个，灵敏度分析等。例如2020A题的关键词：炉温曲线一维定常稳态模型 有限差分法 最小二乘多目标优化 灵敏度分析。
总结：一篇摘要需要进行打磨，三日一起讨论修改至少几个小时。希望你们能够结合本文，将国赛的摘要写得至少自己满意，你们论文摘要的样子贴近国一的样子才有可能最终拿到国一，肺腑之言。
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合理的结果
合理的结果对A题来说至关重要，2021的国赛A题Fast难度比较大，估计选择的同学比较少，你可以看到它的特点，问题中就明确说需要找到理想抛物面，相关参数，接收比等等，这些结果至少应该在前两问中做到标准答案的范围，才有可能拿到省一，摘要中也最好将结果展示出来。比如2019A题，在文中和摘要都有明确的结果展示：
B题乙醇偶合制备 C4 烯烃你看它问题的特点，跟化学关系密切。对结果分析、选择性大小的影响等等，这类词就表示你的数值结果并不是最重要的，没有标准的答案区间，但是一定有大致的合理性判断，比如选择性影响最大的，你计算结果是最小的，那显然错误。
C题生产企业原材料的订购与运输更是一个最常见的数据分析问题，搞清楚相关的名词，转化为公式进行计算，运用统计分析的知识得到结果，这个对结果合理性的要求就没那么高了，关键在于你的模型和论文。例如去年国赛C题一等奖：
可以看出，最终结果都没法直接放在论文正文中去进行展示，更不可能去让老师对照附录检查是否合理，所以关键就在你的模型方法上，是不是模型合理，写得清楚，这部分在漂亮的论文写作中会展示。
总结：是否能取得合理的结果与你所使用的模型有很大关系，所以在模型建立时应当小心谨慎，否则有可能偏离合理的结果。但是，对于今年B、C题而言，结果具体值应该是小事，更重要的是综合运用模型，刚才大家已经看到那篇国一论文的摘要中本文运用的模型，就是充分综合运用了各种数据分析模型的结果。
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漂亮的论文
1、沟通问题
很多论文手头疼的一件事就是论文没什么好写的，这是很多队伍的通病：沟通问题。
建模手应当将自己手写的建模公式解释给论文手，怎么想到的，在这个问题中为什么要用这个公式，公式中每个字母是什么含义，都说清楚，这样效率很高，而很多队伍是建模手自己也不清楚自己的公式是怎么来的，含糊其辞，不能自圆其说，导致论文手也很崩溃。大家注意，数学模型就是自圆其说，在一定程度上合理即可，并不是一定完美的，三天时间也不可能建立完美的模型。
例如每年的C题涉及到众多的数据和公式定义，建模手需要整理好告诉论文手，这样才能条理清晰地写出来，否则这么多，你让论文手都晕了，那怎么能写好呢？
编程手应当将你写好的算法步骤解释给论文手，为什么要用这个算法，这个算法的原理大致是什么，结合到本题step是什么，这些都很重要，因为论文手不一定很懂编程，你把一堆程序扔给他他也看不懂，最后从网上随便找个流程图自己随便画一下就用了，丝毫没有结合本题的具体情况和变量，这是老师不愿看到的，因为这是数学建模竞赛，不是算法竞赛，你不仅仅会调用一个算法，还要会结合题目变量阐述原理或者步骤，例如：
例如最简单的二分法
2.模型的运用
大家已经看到刚才C题国一论文摘要里，他的文章用到了许多数据分析的模型，可以说非常值得大家借鉴，改进灰色关联度的风险评估模型，单目标优化模型，多元线性回归，模糊综合评价，主成分分析等等，这些常见的人人都会调用模型我们来看看国一是怎么写的。
详细阐述整个关联度计算流程（结合题变量）
3.公式和变量的解释要清晰
我们都阅读过论文，都知道一下放一大堆公式，甚至很复杂的公式，谁都不想看，评阅老师也一样，怎么才好呢？要在公式间穿插文字叙述和图表。
4.灵敏度分析不要少
灵敏度分析就是那种并不复杂，就是对你模型中的变量做上下的变化，分析对结果的影响。有就是加分项，你看，国一的灵敏度分析也并不是做的很复杂。
转自：科研交流
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