本网讯（通讯员 姚兴兴 付敏）2026年4月14日下午，华中师范大学数学与统计学学院副院长、博士生导师李波教授莅临武汉工程大学，为广大师生带来了一场题为“数学建模——人类知识世界的第一步”的精彩学术讲座，讲座由数理学院李圆媛教授主持。本次讲座聚焦数学建模竞赛备赛核心，干货密集、针对性极强，吸引了众多数学、统计及相关专业师生踊跃参与，现场学术氛围浓厚，互动频频、反响热烈。

名师领航：深耕领域的“建模引路人”

作为本次讲座的主讲人，李波教授系华中师范大学数学与统计学学院教授、博士生导师，现任该院副院长兼统计系主任，长期深耕教育大数据、应用统计与数学建模三大研究领域，拥有深厚的学术积淀与丰富的竞赛指导经验。在人才培养方面，更是成果卓著——长期指导学生斩获全国大学生数学建模竞赛国家一等奖、美赛一等奖等多项荣誉，2024年荣获全国大学生数学建模竞赛冠名奖，多次获评“心目中的好导师”等称号，是学子们公认的良师益友。

备赛干货：8大核心要点，直击竞赛痛点

本次讲座的核心的亮点，的是李波教授结合自身多年竞赛指导与科研实践经验，针对数学建模竞赛备赛，分享了8大核心要点，精准拆解阅卷标准与命题逻辑，为在场学子指明了备赛方向。

李波教授强调，数学建模竞赛的核心并非“炫技”，而是用规范的数学语言解决实际问题，高手比拼的往往是对阅卷标准、方法前提及数据本质的把握，具体要点如下：

1. 阅卷核心看“本质”，拒绝“工具堆砌”：阅卷老师多为数学教师，最关注用规范数学语言表达的问题抽象、目标函数、约束条件和决策变量，而非单纯强调神经网络、卷积神经网络等工具名称。若只谈工具不写清晰数学模型，很难获得高分。

2. 答案有“边界”，偏离难获大奖：竞赛题目（尤其A题、B题等高水平赛题）存在标准参考答案或参考值，答案通常有明确范围（如0.8区间内），即便方法合理，偏离该范围也难以斩获大奖。命题人对题目陷阱、易错点和答案边界极为清楚，需格外留意。

3. 选题有技巧，避开“假简单”陷阱：选题需兼顾自身能力与题目基础数据掌握程度，尤其要避开“假简单”题目——比如成分数据题必须做数据变换，否则会直接降档，因为这违背了多元统计方法的前提假设（如独立性、正态性）。备赛不应依赖网上非专业经验，而要理解命题逻辑与阅卷标准。

4. 建模先“定义”，再谈“算法”：数学建模的核心是将实际问题转化为严谨数学结构，比如过河问题可建模为四维状态向量及0-1转移规则，碎纸复原可类比旅行商问题构建距离矩阵，基因序列分类可用频率向量与内积相似度刻画。所有建模必须先完成数学定义，再推进算法实现。

5. 方法配“数据”，贴合前提假设：方法选择必须匹配数据特性与前提假设，例如成分数据（各分量和为1）天然强相关，不适用常规多元回归；旅行商问题中，仅写出目标函数与出入度约束仍不足，需引入技术变量消除子环，确保形成单一闭合路径。

6. 摘要定“分数”，写作重“高效”：阅卷效率极高（如8小时批改70余份），摘要与写作质量直接决定得分。若答案错误或摘要不可靠，评委不会继续阅读正文。高手应聚焦公式推导、符号定义、逻辑闭环，避免冗长算法描述或跨学科术语堆砌。

7. 备赛靠“深耕”，团队要“互补”：备赛需研究吴孟达、韩中根、蔡志杰等权威命题人历年真题风格与偏好，其出题思路贯穿命题、阅卷与评奖全过程；同时需组建互补团队，建模手（擅长数学表达）、编程手（精于编程实现）、论文手（负责规范写作）三者缺一不可。

8. 建模求“本质”，拒绝“复杂化”：数学建模的本质是抽取问题最简共性规律，比如碎纸拼接与旅行商问题均可归结为“约束下最小化路径总距离”。评委更青睐直击本质、符号清晰、推导扎实的“老实人式”建模，而非复杂但脱离数

学内核的方案。

干货赋能：助力学子备赛，点燃建模热情

本次讲座既是武汉工程大学搭建校外学术交流平台、邀请名师传经送宝的重要举措，更是一场精准对接学子竞赛需求的“备赛指导课”。李波教授的分享，不仅让在场师生近距离感受了一流学者的学术魅力，更将抽象的数学建模知识与具体的竞赛备赛实践相结合，破解了学子们备赛中的困惑，有效激发了大家对数学建模的学习兴趣与探索热情。

讲座结束后，现场师生踊跃互动，李波教授进行了详细解答。我校数学建模负责人王炜教授针对我校数学建模竞赛选拔进行了宣传，此次讲座不仅为我校师生备战数学建模竞赛提供了宝贵的实战指导，更深化了大家对数学建模本质的理解，激发了同学们探索数学应用、投身科学研究的热情，也为我校数学建模竞赛和组织提供了有力的支持。