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美赛备战全攻略:排版工具选择、论文阅读技巧与新手避坑指南

适用人群:数学建模竞赛参赛者、美赛/国赛新手、希望提升论文质量的队伍 更新时间:2026年1月 关键词:美赛 MCM/ICM、LaTeX vs Word、排版技巧、论文阅读、备赛清单


前言

我发现很多队伍在备赛过程中都会纠结一个问题:到底用 Word 还是 LaTeX 排版?会影响最终评分吗?

很多同学纠结于工具本身,其实决定分数的不是工具,而是工具背后的工程化思维。本文将从实战角度出发,为大家详细解答这个问题,并分享比赛准备清单、论文阅读技巧等干货内容,帮助你们从“手忙脚乱”转向“专业高效”!


一、Word vs LaTeX:评委真的在意你用什么工具吗?

1.1 核心结论

  • 评委只看最终 PDF,不会去检查你是用 Word 还是 LaTeX 写的源文件。
  • 虽然有时能从字体、公式风格、间距等细节感觉出来,但这本身不是评分点。
  • 排版质量会间接影响评分:糟糕的排版(公式跳行、图片跑版、引用错误)会打断评委的阅读心流,从而降低对论文“可信度”的评价。

1.2 美赛评审的核心关注点

不要本末倒置,排版是为了服务内容的。

优先级评审要素说明
建模思路 是否正确、创新
论证严密性 推导是否有逻辑
结果可信度 有无验证与敏感性分析
写作清晰度 语言是否流畅易懂
图表质量 是否专业、能支撑结论
排版专业性 格式统一、阅读舒适

1.3 决策矩阵:根据团队基因选择

不要盲目跟风使用 LaTeX,适合团队的才是最好的。

维度优先选择 LaTeX 的情况优先选择 Word 的情况
团队技能 至少有一人熟练掌握 LaTeX,且能解决编译报错 全员 LaTeX 零基础,且备赛时间紧张
公式密度 涉及大量复杂公式推导、矩阵运算 公式较少,以统计图表和文字叙述为主
引用规模 需要管理数十篇参考文献,且有大量交叉引用 参考文献较少,手动管理成本可控
协作模式 使用 Overleaf 等在线协作平台 依赖微信传输文件,习惯“修订模式”改稿

1.4 避坑指南:无论用什么,这些错误不能犯

以下问题是“硬伤”,无论使用何种工具,出现即扣分:

  • 公式截图:绝对禁止!必须使用公式编辑器或 LaTeX 代码,截图会导致分辨率低下且风格割裂。
  • 变量符号混乱:正文中是

    x

    i

    x_i

    xi,公式里变成

    X

    i

    X_i

    Xi,图表中又是

    x

    (

    i

    )

    x(i)

    x(i)。符号一致性是严谨性的底线。

  • 图表“裸奔”:图表缺少标题(Caption)、坐标轴单位、图例解释。
  • 引用悬空:正文中提到了“如图 3 所示”,但图 3 却在两页之后,或者根本没有图 3。

二、排版工程化:让格式“不拖后腿”的最佳实践

2.1 Word 进阶:像写代码一样写文档

如果你选择 Word,请务必放弃“手动调格式”的低效习惯,建立样式(Style)体系。

  • 样式分离:严格使用“标题 1、标题 2、正文”等内置样式。修改样式定义(如字体、行距),而不是手动刷格式刷。
  • 自动化编号:
    • 图表题注:使用 引用 -> 插入题注,实现“图 1-1”自动编号。
    • 交叉引用:正文中提到图表时,使用 引用 -> 交叉引用。当图表顺序变化时,全选文档按 F9 即可一键更新。
  • 公式规范:推荐使用 MathType 或 Word 自带的 Unicode Math。
  • Word 排版检查清单:

    – 全程使用"样式",别手动调字号当标题
    – 公式用 Word 自带公式编辑器(不要贴截图!)
    – 图表用"题注 + 交叉引用",不要手打"图1/表2"
    – 导出 PDF 前检查:分页是否合理、公式是否溢出、字体是否嵌入

    2.2 LaTeX 实战:基于模板的快速开发

    如果你选择 LaTeX,不要从零写代码,请站在巨人的肩膀上。推荐使用 mcmthesis 模板(CTAN 或 GitHub 可下载)。

    LaTeX 排版检查清单:

    – 宏包冲突:确保引入的宏包不与模板冲突
    – 图片浮动:使用 \\begin{figure}[htbp] 控制图片位置,避免乱跑
    – 长公式断行:使用 split 或 aligned 环境处理超长公式
    – 引用检查:确保所有 \\ref{} 和 \\cite{} 都能正确跳转


    三、备赛项目管理:从“混乱”到“有序”

    美赛是一场 96 小时的极限项目管理。

    3.1 角色分工与职责边界

    建议采用 “1+1+1” 模式,但强调角色流动:

    • 建模主笔:负责数学模型的构建、公式推导。核心产出:数学公式、算法伪代码。
    • 计算与可视化:负责数据清洗、代码实现、绘图。核心产出:高质量图表、结果数据。
    • 写作与统筹:负责文档整合、摘要打磨、进度控制。核心产出:最终论文。

    3.2 倒推式时间表(以 96 小时为例)

    时间节点任务目标
    最后 12-18 小时 封版。只做"查错+统一格式+提升图表",不改模型大方向。
    倒数 24-36 小时 完稿。必须有一版完整的、逻辑通顺的初稿。
    倒数 48 小时 核心突破。模型主体框架已定,主要结果已跑通。

    3.3 选题与"赢面策略"

    做选题决策前,先问自己三个问题:

    第一,你们能否在 24 小时内做出一个可运行的基线模型? 第二,数据从哪来?拿不到数据怎么办? 第三,最终要输出什么可验证的指标/结论?

    备胎方案:如果高级模型跑不出来,至少要能交出"合理的简化模型 + 敏感性分析"。

    3.4 提前准备"比赛工具包"

    – Word 模板(含样式、页眉页脚、目录、题注格式)
    – 符号表/假设表的空白模板
    – 图表配色与字号规范(坐标字号、线宽、图例位置)
    – 常用参考文献格式样例
    – 写作短句库(用于解释假设、算法、误差等)


    四、论文高效阅读法:如何“窃取”优秀基因

    在备赛阶段,阅读往年 O 奖(Outstanding Winner)论文不是为了“欣赏”,而是为了**“掠夺”可复用的模块**。

    4.1 10 分钟快速筛选法

    不要每一篇都精读,先按顺序快速扫描:

    步骤关注内容判断标准
    1 摘要 + 结论 解决什么问题?有没有能用的方法?
    2 问题设定与假设 简化方式能否迁移到比赛?
    3 数据与变量 数据来源是否现实?有无替代方案?
    4 方法落地性 实现复杂度高不高?比赛里能不能做?
    5 结果呈现方式 图表怎么画的?这是最该"抄"的模板!

    筛选原则:满足"能落地 + 能复现 + 能写进报告"再精读,否则果断跳过。

    4.2 深读时只抓 6 个"核心资产"

  • 问题重述:看他们如何用更专业的语言重新定义问题。
  • 假设:学习 “假设 + 理由 + 影响” 的三段式写法。
  • 符号体系:直接参考优秀论文的变量命名规范。
  • 可视化:学习流程图(思维导图式)和结果图(双轴图、热力图等)。
  • 模型验证:看他们用了什么指标(RMSE, R², Sensitivity)。
  • 摘要:这是最重要的! 分析摘要结构:背景 -> 问题 -> 方法 -> 结果 -> 亮点。
  • 4.3 一页纸笔记模板

    每读一篇优秀论文,只记录一页笔记:

    ## [论文标题/年份]

    ### 一句话问题
    它在解决什么?

    ### 可用的建模套路
    我能怎么迁移?

    ### 可用的假设(最多3条)
    – 假设1 + 理由 + 影响
    – 假设2 + 理由 + 影响

    ### 可用指标/基线
    我打算用哪几个?

    ### 可用图表模板
    我准备画哪两张?


    五、新手避坑:那些让你“痛失奖项”的细节

  • 摘要空洞:摘要里全是“我们建立了模型”,却没说结果是多少。摘要必须包含关键数据结论!
  • 图表无自明性:评委不看正文只看图,看不懂你在画什么。图题和图例必须详细。
  • 忽视敏感性分析:模型不仅要能跑通,还要证明参数波动时结果是稳定的。没有敏感性分析的论文很难拿高奖。
  • 变量符号前后不一致:正文、公式、图表中的符号必须严格对应。

  • 六、总结

    一句话核心:评委在意的是"好不好读、像不像一份严谨的技术报告",而不是你用的工具。只要最终 PDF 专业、清晰、一致,Word 和 LaTeX 在评分上基本不会有本质差别。

    本文要点速览

  • 工具选择:熟悉哪个用哪个,关键是输出质量。
  • 排版原则:专业、清晰、一致。
  • 备赛清单:分工、模板、选题策略、写作框架。
  • 论文阅读:10分钟筛选 + 6大核心资产 + 一页纸笔记。
  • 避坑指南:关注常见翻车点,提前准备工具包。

  • 写在最后

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