数模国一队伍分享:软件/工具/AI/赛中等经验贴

本文出自 2025 年国一获奖者@莱商（昵称），已征得作者同意

1. 编程：Python 和 MATLAB 都行，选了别换

我们队两个人熟练编程，一个MATLAB一个Python。最后两条路都走通了。

MATLAB的好处明显，工具箱多。

• 做优化？linprog、fmincon直接调。

• 统计分析？Statistics and Machine Learning Toolbox现成的。

• 处理图像？Image Processing Toolbox等着你。

你遇到的大多数数学问题，它都有现成函数。

Python的好处是免费、开源、社区大。

numpy算数值，scipy做科学计算，matplotlib画图，pandas处理数据，scikit-learn做机器学习。

而且报错基本都能找到答案，无论自己搜还是问AI。这在比赛高压状态下很重要。

我的建议：你已经会哪个就用哪个。三天时间紧成这样，把精力放在解题上，别浪费在学新编程上。

两个都不会、想速成？我选Python。学习资源多、报错好搜，而且学完之后不止数模用得上，数据分析、机器学习、爬虫都能迁移。

但不管选哪个，赛前必须把基本功练下。最低要求：给你一组数据，一小时内完成导入、清洗、拟合、可视化全流程。

2. 画图：不同类型的图，工具不一样

数模论文里的图大概分四类，分开讲。

数据图（折线图、散点图、柱状图）：直接用你编程的语言画。

MATLAB的plot、Python的matplotlib都行。这里真正重要的不是工具，是细节。坐标轴标签别漏、单位标上、图例位置别挡数据、字体大小保证打印出来看得清。

这些小东西比"用什么软件画"重要十倍。我见过太多论文图本身画得不错，就因为坐标轴没标单位被扣分。

代码不懂？问 AI 啊。

示意图（模型原理图、算法说明图）：别写代码画，用PPT。

PPT画示意图快、灵活、好改。有人非要用代码生成流程示意图，结果光调位置就耗了两小时，不值得。PPT半小时搞定的事别用代码折磨自己。

流程图：draw.io。在线、能导出PNG和PDF。

第一次打开就能上手，几乎没有学习成本。我们队整个比赛的算法流程图全是用它画的。

复杂专业图（三维曲面、对数坐标、多子图布局）：Origin确实更专业，布局控制更精细。但老实说，大多数比赛题目MATLAB和Python足够应付。我队三天比赛没碰Origin，不是它不好，是没必要。等你的图确实复杂到matplotlib搞不定了再考虑。

3. 排版：Word能过，LaTeX也行

先给结论：Word完全足够拿国一，我们队就用的Word。

国赛论文对排版的要求没有传说中那么高，别忘了 不管你用啥，最后交的都是 PDF 文件啊，评委还是看内容。

Word只要格式统一、公式编号规范、图表标题齐全，就没问题。

可以用 MathType或 AxMath方便编辑公式，以及mathpix可截图转公式很方便，去网上搜搜就能找到，都挺好用不过免费额度有限……不过一分钱一分货，各自抉择吧。

而如果你已经会LaTeX，用它也行。用熟了后公式好搞，参考文献管理方便，改格式不痛苦，尤其是数学公式密度高的时候，LaTeX的效率高。

不会LaTeX？赛前别从头学，比赛三天你没空跟编译报错搏斗。

决定用LaTeX的话，可以用 VSCode，或者直接上Overleaf（在线编辑器），最大的好处是支持多人同时在线写。

说一个很多人忽略的：Word也能协作，OneDrive、或变相地用腾讯文档在线等，都支持多人编辑。但公式编辑体验确实不如Overleaf，尤其是复杂公式多的时候。

4. AI：能用，但你得先懂题

2026年数模国赛试行了AI使用新规：【2026 年新规】数学建模国赛新发布的 AI 规定，每一句都藏着话

简单说就是允许用，但要公开透明、人工核验。所以AI不是"能不能用"的问题，是"怎么用不翻车"的问题。

工具方面，我队用的是codex。不方便弄的话，workbuddy或者kimi也能顶上，kimi在中文语境下的表现够用了。

文字类任务比如论文润色、摘要提炼、查文献思路，这些工具都能做。代

码辅助的话，能写代码的AI都可以，重点不在于选哪家，在于你怎么用。

但有一件事我必须讲清楚，很多人也容易忽视：AI给的结果，你必须能看懂、能判断对错。

我见过太多队伍栽在这上面，题目还没吃透就丢给AI，AI吐出一套看起来很完整的方案，队里没人能判断对不对，直接往论文里抄。

评委不傻……你的论文如果建模思路和你实际展现的能力明显脱节，一眼就能看出来。

而且新规要求附一份AI使用详情说明，用了什么工具、用在哪、怎么用的，都得交代清楚。

正确的用法是：先自己理解题目，和队友把解题方向讨论清楚，去知网查文献来确定建模思路，这一点很重要，很多新手压根意识不到需要去查文献……。

然后确定了基本思路方向后，可以用AI帮你进一步查资料、找建模方向、助力编程代码、验算结果、润色论文等等。

但记住，每个AI介入的环节，你都得亲自过一遍。

AI是你的加速器，不是你的替身。这条线搞清楚了，AI帮你省时间。搞不清楚？AI帮你进坑。

5. 几个容易被忽视但很关键的小事

文献管理：管理参考文献用Zotero。免费，能从浏览器直接抓文献信息，能自动生成各种引用格式。

比赛时要查大量论文和资料，手动管理最后一定手忙脚乱，交论文前半小时还在整理文献格式，这种事我见过太多次了。

文件同步：用OneDrive或其他在线文档编辑，也可以最终改写的写完了再在一台电脑上汇总排版。三个人三台电脑的话，靠微信群发文件做同步，版本迟早混乱。

时间节奏：72小时很紧。我们踩过坑之后，定下来的节奏是这样的——第一天上午必须定题，第一天结束前完成文献调研和建模框架，第二天全天建模编程出结果，第三天上午写论文，下午留给格式检查和细节打磨。这个节奏能保证最后一天不慌。

分工：提前定好谁主要干什么，别等到比赛当天才分工。但也要注意像北海长提的，也不要定什么“建模手”“编程手”“论文手”，还是要灵活应变，见：数模组队，建模手、编程手和论文手分别该怎么分工和学习？

最常见的是两人负责建模和编程，一人负责论文写作。但写作的那个人也要参与讨论，不能脱离建模过程硬写，否则论文和模型会脱节。

差不多就这些了。工具啥的网上到处都能搜到，希望对大家有用。有问题评论区讨论～