引言
数学建模竞赛（简称数模竞赛）是大学生中一项极具挑战性的学科竞赛。它要求参赛者运用数学知识和计算机技术解决实际问题。然而，在数模竞赛中，重复成难题的现象较为普遍。本文将探讨为何重复成为难题，并给出参赛者应对的策略。
重复成为难题的原因
- 题目背景复杂：数模竞赛的题目往往来源于现实生活中的实际问题，这些问题的背景复杂，涉及多个学科领域，使得参赛者难以在短时间内完全理解题意。
- 数据量庞大：许多数模竞赛题目需要处理大量数据，数据清洗、预处理等步骤繁琐，容易导致参赛者陷入重复劳动。
- 模型选择困难：针对同一问题，可能存在多种数学模型可供选择，而选择合适的模型需要深厚的数学功底和丰富的实践经验。
- 计算复杂度高：一些数模竞赛题目需要求解高维、非线性、非凸优化问题，计算复杂度高，容易导致重复计算。
参赛者应对策略
- 加强基础知识学习：参赛者应系统学习数学、统计学、计算机科学等相关知识，为解决实际问题打下坚实基础。
- 提高编程能力：熟练掌握编程语言和数学软件，如MATLAB、Python、R等，可以提高数据处理和计算效率。
- 培养问题分析能力：学会从实际问题中提炼关键信息，明确问题背景、目标函数和约束条件，为模型选择和求解提供依据。
- 注重团队合作：数模竞赛往往需要多人合作完成，参赛者应学会沟通、协作，发挥各自优势，共同解决问题。
- 多参加模拟赛：通过参加模拟赛，积累经验，熟悉竞赛流程，提高应对实际问题的能力。
案例分析
以下是一个数模竞赛题目的案例分析，展示了重复成为难题的情况以及参赛者如何应对：
题目：某城市交通拥堵问题，要求建立数学模型，优化交通流量，减少拥堵时间。
问题：参赛者在数据清洗和预处理过程中，发现数据存在大量缺失值和异常值，导致模型无法正常求解。
应对策略：
- 数据清洗：对缺失值和异常值进行识别和处理，如填补缺失值、剔除异常值等。
- 特征工程：从原始数据中提取有效特征，如道路长度、车辆密度等，降低模型复杂度。
- 模型选择：尝试多种模型，如线性回归、神经网络等，比较不同模型的性能，选择最优模型。
通过以上策略，参赛者成功解决了重复成为难题的问题，最终取得了良好的竞赛成绩。
结论
数模竞赛中的重复成难题现象是普遍存在的。参赛者应通过加强基础知识学习、提高编程能力、培养问题分析能力、注重团队合作以及多参加模拟赛等方式，提高自身应对实际问题的能力。只有这样，才能在数模竞赛中取得优异成绩。