B站其他导师数学建模资料汇总！
B站其他导师数学建模资料汇总！├── 01 AI+（Gemini3）速成课资料
│ ├── 01 最新最强AI！Gemini3：数学建模2小时极限速成课
│ │ ├── APACM B题（中文）.pdf
│ │ ├── APACM-B题模版.docx
│ │ ├── Gemini3在数模中的使用.pptx
│ │ ├── PDMS_Emissivity_Results.xlsx
│ │ ├── SensitivityAnalysis.m
│ │ ├── question1.m
│ │ ├── question1.xlsx
│ │ ├── question2.m
│ │ ├── question3.m
│ │ ├── question3_Ag.xlsx
│ │ ├── question3_SiO2.xlsx
│ │ ├── question3_TiO2.xlsx
│ │ ├── question4.m
│ │ ├── 提示词模版.docx
│ │ ├── 硅太阳能电池抗反射和辐射冷却双功能镀膜设计-dualpdf
│ │ └── 通过24小时昼夜循环辐射冷却至深冰点以下温度-dual.pdf
│ └── 02 Gemini3数学建模零基础速成课
│ └── Gemini3建模讲义.pdf
├── 02 2026数学建模美赛突击速成课（1小时+3小时+4小时+5小时）
│ ├── 01 2026美赛！挑战4小时拿下美赛M奖
│ │ └── 美赛4h速通课PPT(1).pptx
│ ├── 02 强烈推荐！数学建模美赛突击速成课（5小时）
│ │ ├── 0.分析赛题
│ │ │ ├── 数学建模赛中阶段省心小指南.docx
│ │ │ └── 数学建模赛题分析与算法选择指南.md
│ │ ├── 1.数据预处理
│ │ │ ├── 案例结果
│ │ │ │ ├── 1.缺失值处理_对比图.png
│ │ │ │ ├── 1.缺失值处理_结果.csv
│ │ │ │ ├── 10.斯皮尔曼相关系数_结果.csv
│ │ │ │ ├── 10.特征与目标关系.png
│ │ │ │ ├── 10.皮尔逊相关系数_结果.csv
│ │ │ │ ├── 10.相关性分析_对比图.png
│ │ │ │ ├── 11.方差分析_对比图.png
│ │ │ │ ├── 11.方差分析_结果.csv
│ │ │ │ ├── 12.卡方检验_对比图.png
│ │ │ │ ├── 12.卡方检验_结果.csv
│ │ │ │ ├── 12.期望频数_结果.csv
│ │ │ │ ├── 13.PCA解释方差比_图.png
│ │ │ │ ├── 13.PCA降维_对比图.png
│ │ │ │ ├── 13.PCA降维_结果.csv
│ │ │ │ ├── 2.异常值处理_位置对比.png
│ │ │ │ ├── 2.异常值处理_对比图.png
│ │ │ │ ├── 2.异常值处理_结果.csv
│ │ │ │ ├── 3.重复值处理_对比图.png
│ │ │ │ ├── 3.重复值处理_结果.csv
│ │ │ │ ├── 4.极差标准化_对比图.png
│ │ │ │ ├── 4.极差标准化_特征对比.png
│ │ │ │ ├── 4.极差标准化_结果.csv
│ │ │ │ ├── 5.Zscore标准化_对比图.png
│ │ │ │ ├── 5.Zscore标准化_结果.csv
│ │ │ │ ├── 6.顺序编码_结果.csv
│ │ │ │ ├── 7.标签编码_结果.csv
│ │ │ │ ├── 8.独热编码_结果.csv
│ │ │ │ ├── 9.特征构造_对比图.png
│ │ │ │ └── 9.特征构造_结果.csv
│ │ │ ├── 1.缺失值处理.py
│ │ │ ├── 10.相关性分析.py
│ │ │ ├── 11.方差分析.py
│ │ │ ├── 12.卡方检验.py
│ │ │ ├── 13.PCA降维.py
│ │ │ ├── 2.异常值处理.py
│ │ │ ├── 3.重复值处理.py
│ │ │ ├── 4.极差标准化.py
│ │ │ ├── 5.Zscore标准化.py
│ │ │ ├── 6.顺序编码.py
│ │ │ ├── 7.标签编码.py
│ │ │ ├── 8.独热编码.py
│ │ │ ├── 9.特征构造.py
│ │ │ └── 数据预处理教学案例.md
│ │ ├── 10.课程视频
│ │ │ ├── 0.课程导论.mp4
│ │ │ ├── 1.赛题分析.mp4
│ │ │ ├── 10赛中规划.mp4
│ │ │ ├── 2.数据处理.mp4
│ │ │ ├── 3.评价模型.mp4
│ │ │ ├── 4.分类模型.mp4
│ │ │ ├── 5.聚类模型.mp4
│ │ │ ├── 6.预测模型.mp4
│ │ │ ├── 7.数学规划.mp4
│ │ │ ├── 8.图论规划.mp4
│ │ │ ├── 9.写作专题.mp4
│ │ │ └── 课表.xlsx
│ │ ├── 2.评价模型
│ │ │ ├── 案例结果
│ │ │ │ ├── 1.层次分析法权重结果.png
│ │ │ │ ├── 2.熵权法权重结果.png
│ │ │ │ ├── 3.TOPSIS贴近度结果.png
│ │ │ │ ├── 3.TOPSIS雷达图结果.png
│ │ │ │ ├── 4.灰色关联度柱状图.png
│ │ │ │ └── 4.灰色关联度热力图.png
│ │ │ ├── 1.层次分析法主观制定权重.py
│ │ │ ├── 2.熵权法客观制定权重.py
│ │ │ ├── 3.TOPSIS评价算法.py
│ │ │ ├── 4.灰色关联度分析.py
│ │ │ └── 评价模型教学课件.md
│ │ ├── 3.分类模型
│ │ │ ├── 案例结果
│ │ │ │ ├── 1.逻辑回归ROC曲线.png
│ │ │ │ ├── 1.逻辑回归混淆矩阵.png
│ │ │ │ ├── 1.逻辑回归特征重要性.png
│ │ │ │ ├── 2.XGBoost多分类ROC曲线.png
│ │ │ │ ├── 2.XGBoost混淆矩阵.png
│ │ │ │ └── 2.XGBoost特征重要性.png
│ │ │ ├── 1.逻辑回归二分类.py
│ │ │ ├── 2.XGBoost多分类.py
│ │ │ └── 分类模型教学课件.md
│ │ ├── 4.聚类模型
│ │ │ ├── 案例结果
│ │ │ │ ├── 1.一维K-means聚类结果.png
│ │ │ │ ├── 1.一维K-means肘部法则.png
│ │ │ │ ├── 2.二维K-means不同K值效果.png
│ │ │ │ ├── 2.二维K-means聚类结果.png
│ │ │ │ ├── 2.二维K-means肘部法则.png
│ │ │ │ ├── 3.高维K-means_PCA方差贡献率.png
│ │ │ │ ├── 3.高维K-means聚类结果_2D.png
│ │ │ │ ├── 3.高维K-means聚类结果_3D.png
│ │ │ │ └── 3.高维K-means肘部法则.png
│ │ │ ├── 1.一维K-means聚类.py
│ │ │ ├── 2.二维K-means聚类.py
│ │ │ ├── 3.高维K-means聚类.py
│ │ │ └── 聚类模型教学课件.md
│ │ ├── 5.预测模型
│ │ │ ├── 案例结果
│ │ │ │ ├── 1.线性回归残差图.png
│ │ │ │ ├── 1.线性回归特征系数.png
│ │ │ │ ├── 1.线性回归真实值vs预测值.png
│ │ │ │ ├── 2.灰色预测原始数据vs预测值.png
│ │ │ │ ├── 2.灰色预测残差图.png
│ │ │ │ ├── 2.灰色预测相对误差图.png
│ │ │ │ ├── 3.ARIMA_ACF_PACF.png
│ │ │ │ ├── 3.ARIMA一阶差分.png
│ │ │ │ ├── 3.ARIMA原始时序数据.png
│ │ │ │ ├── 3.ARIMA未来预测.png
│ │ │ │ ├── 3.ARIMA残差.png
│ │ │ │ ├── 3.ARIMA残差分布.png
│ │ │ │ └── 3.ARIMA训练集测试集预测值对比.png
│ │ │ ├── 1.线性回归预测.py
│ │ │ ├── 2.灰色预测.py
│ │ │ ├── 3.ARIMA时序预测.py
│ │ │ └── 预测模型教学课件.md
│ │ ├── 6.数学规划
│ │ │ ├── 案例结果
│ │ │ │ ├── 1.线性规划生产计划.png
│ │ │ │ ├── 1.线性规划设备利用率.png
│ │ │ │ ├── 2.非线性规划成本曲线.png
│ │ │ │ ├── 2.非线性规划成本组成.png
│ │ │ │ ├── 3.整数规划成本覆盖关系.png
│ │ │ │ ├── 3.整数规划选址结果.png
│ │ │ │ ├── 4.多目标规划帕累托前沿.png
│ │ │ │ ├── 4.多目标规划生产方案.png
│ │ │ │ ├── 5.动态规划成本分布.png
│ │ │ │ ├── 5.动态规划生产计划.png
│ │ │ │ ├── 6.遗传算法结果.png
│ │ │ │ ├── 7.粒子群优化算法结果.png
│ │ │ │ └── 8.模拟退火算法结果.png
│ │ │ ├── 1.线性规划.py
│ │ │ ├── 2.非线性规划.py
│ │ │ ├── 3.整数规划.py
│ │ │ ├── 4.多目标规划.py
│ │ │ ├── 5.动态规划.py
│ │ │ ├── 6.遗传算法.py
│ │ │ ├── 7.粒子群优化算法.py
│ │ │ ├── 8.模拟退火算法.py
│ │ │ ├── 数学规划模型教学课件.md
│ │ │ └── 数学规划模型教学课件.pdf
│ │ ├── 7.图论规划
│ │ │ ├── 案例结果
│ │ │ │ ├── 1.单元最短路径Dijkstra算法.png
│ │ │ │ ├── 1.单元最短路径原始图.png
│ │ │ │ ├── 2.多源最短路径Floyd算法.png
│ │ │ │ ├── 2.多源最短路径原始图.png
│ │ │ │ ├── 3.最小生成树Kruskal算法.png
│ │ │ │ ├── 3.最小生成树Prim算法.png
│ │ │ │ ├── 3.最小生成树原始图.png
│ │ │ │ ├── 4.旅行商问题动态规划算法.png
│ │ │ │ ├── 4.旅行商问题原始图.png
│ │ │ │ ├── 4.旅行商问题最近邻算法.png
│ │ │ │ ├── 5.迷宫问题路径.png
│ │ │ │ ├── 6.流量问题最大流.png
│ │ │ │ └── 7.最小费用流量问题.png
│ │ │ ├── 1.单元最短路径.py
│ │ │ ├── 2.多源最短路径.py
│ │ │ ├── 3.最小生成树.py
│ │ │ ├── 4.旅行商问题.py
│ │ │ ├── 5.迷宫问题.py
│ │ │ ├── 6.流量问题.py
│ │ │ ├── 7.最小费用流量问题.py
│ │ │ └── 图论规划教学课件.md
│ │ ├── 8.美赛写作专题
│ │ │ ├── 美赛-协作latex模板
│ │ │ │ ├── figures
│ │ │ │ │ ├── example-image-a.pdf
│ │ │ │ │ ├── example-image-b.pdf
│ │ │ │ │ ├── example-image-c.pdf
│ │ │ │ │ ├── mcmthesis-logo.pdf
│ │ │ │ │ └── qrcodewechat.jpg
│ │ │ │ ├── 0.abstract.tex
│ │ │ │ ├── 1.part-1.tex
│ │ │ │ ├── 2-1.part-2-1.tex
│ │ │ │ ├── 2-2.part-2-2.tex
│ │ │ │ ├── 2.part-2.tex
│ │ │ │ ├── 3.part-3.tex
│ │ │ │ ├── 4.AI.tex
│ │ │ │ ├── main.aux
│ │ │ │ ├── main.log
│ │ │ │ ├── main.out
│ │ │ │ ├── main.pdf
│ │ │ │ ├── main.tex
│ │ │ │ ├── main.toc
│ │ │ │ ├── mcmthesis.cls
│ │ │ │ └── mcmthesis.dtx
│ │ │ └── 美赛LaTeX模板使用指南.md
│ │ ├── 9.赛中规划与技巧
│ │ │ └── 美国大学生数学建模赛中规划.md
│ │ ├── 课程大纲与导论.html
│ │ └── 课程大纲与导论.md
│ ├── 03 2026美赛！3小时速成课！零基础入门美赛
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── 七、综合实战：复杂优化问题建模.ipynb
│ │ │ ├── 三、现代优化算法精讲.ipynb
│ │ │ ├── 二、高级规划模型.ipynb
│ │ │ ├── 五、预测模型深度应用.ipynb
│ │ │ ├── 六、数据建模高级技巧.ipynb
│ │ │ └── 四、综合评价模型进阶.ipynb
│ │ └── 美赛速成-总.pptx
│ └── 04 2026美赛1小时极限冲击M奖
│ └── 冲击M奖课件.pptx
├── 03 数学建模美赛O奖（特等奖）大佬经验分享课！
│ ├── 2026美赛OF奖大佬获奖经验分享
│ └── 2026美赛O奖大佬经验分享课
│ ├── 利用matlab快速实现机器学习_.pptx
│ ├── 如何系统学习数学建模并备战竞赛.pptx
│ └── 美赛写作模版（摘要、假设、图、表、公式、优缺点、总结）.pdf
├── 04 2026数学建模美赛绘图课程
│ ├── 01 数学建模美赛超级精美绘图速成课！Origin软件绘图速成课！
│ │ ├── 2023 年 1 月全国城市空气质量报告 3版.xlsx
│ │ ├── LaTeX.opx
│ │ ├── 模版--Latex公式的插入.opju
│ │ ├── 模版--三维柱状图.opju
│ │ ├── 模版--权重雷达图.opju
│ │ ├── 模版--相关系数图.opju
│ │ ├── 模版--雨云图.opju
│ │ ├── 第3次录播课PPT.pptx
│ │ ├── 网球比赛的赛果预测及球员分析_张蓉.pdf
│ │ └── 网球比赛获胜的概率数据.xlsx
│ ├── 02 2026数学建模美赛！AI绘图！O奖绘图！
│ │ ├── Nanobana学术插图绘制实操PPT大纲.pptx
│ │ ├── _____________________6m402e9oi.png
│ │ ├── _____________________6plun04fg.png
│ │ ├── _____________________q4t2o88r4.png
│ │ ├── _____________________uzrfptq4g (1).png
│ │ └── 数学建模流程图生成指南.md
│ └── 03 2026美赛必备绘图软件及基础绘图速成课
│ └── ppt.pptx
├── 05 2026数学建模美赛论文写作速成课
│ ├── 01 2026美赛！摘要及论文写作超高质量两小时速成课！
│ │ ├── 2026美赛摘要及论文写作速成课（讲稿）(1).pptx
│ │ ├── MCM_Latex2025(1).zip
│ │ └── 美赛模板(1).docx
│ ├── 02 2026美赛冲刺必备！！AI赋能美赛论文+英文优化与表达升级
│ │ ├── Latex_Tutorial
│ │ │ ├── figures
│ │ │ │ ├── cnn.jpg
│ │ │ │ └── fire_Simulation.jpg
│ │ │ ├── Template.tex
│ │ │ └── main.tex
│ │ └── 2026_MCM_AI_English_1h.pptx
│ └── 03 2026美赛！美赛论文写作突击速成课
│ ├── 优秀论文参考
│ │ ├── 2403774.pdf
│ │ ├── 2425454.pdf
│ │ ├── 2501909.pdf
│ │ ├── 2504218.pdf
│ │ ├── 2505199.pdf
│ │ ├── 2510862.pdf
│ │ ├── 2511565.pdf
│ │ ├── 2515235.pdf
│ │ ├── 2516178.pdf
│ │ └── 2521556.pdf
│ ├── 《美赛论文写作》突击速成课.pptx
│ └── 数学建模论文模板-英文比赛.doc
├── 06 2026数学建模美赛latex排版急救速成课
│ └── figures
│ ├── cnn.jpg
│ └── fire_Simulation.jpg
├── 07 2025年美赛真题解析与代码复现课程
│ ├── 01 2025年美赛C题真题解析与代码复现
│ │ ├── .idea
│ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ ├── .name
│ │ │ ├── 25美赛教程.iml
│ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ └── workspace.xml
│ │ ├── 代码使用数据
│ │ │ ├── 2028_predictions2.xlsx
│ │ │ ├── 2028_predictions_calibration4.xlsx
│ │ │ ├── 2028_predictions_with_stacking_country_ci.xlsx
│ │ │ ├── 2028主成分预测.xlsx
│ │ │ ├── MedalEfficiencyByNOC.xlsx
│ │ │ ├── NOC_CHN_Sport_Basketball_Event_Basketball Men's Basketball.xlsx
│ │ │ ├── arima.xlsx
│ │ │ ├── olympic_hosts_summary.csv
│ │ │ ├── summerOly_hosts.csv
│ │ │ ├── summerOly_medal_counts.csv
│ │ │ ├── summerOly_medal_counts_cleaned.csv
│ │ │ ├── summerOly_medal_counts_cleaned_grouped_by_country.csv
│ │ │ ├── summerOly_medal_counts_cleaned_grouped_by_country_with_noc.xlsx
│ │ │ ├── top_three_sports_per_country_formatted.xlsx
│ │ │ ├── 从未获得过奖牌的国家.xlsx
│ │ │ ├── 信息增益.xlsx
│ │ │ ├── 国家特征汇总+奖牌.xlsx
│ │ │ ├── 奖牌统计.xlsx
│ │ │ ├── 奖牌统计_分析结果.xlsx
│ │ │ ├── 奥运会各国各Sport人数统计.xlsx
│ │ │ ├── 映射.xlsx
│ │ │ ├── 问题2python数据.xlsx
│ │ │ ├── 问题二数据.xlsx
│ │ │ └── 预处理后summerOly_athletes.xlsx
│ │ ├── 代码源码
│ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ └── 代码源码.iml
│ │ │ ├── 数据预处理 举办国统计.py
│ │ │ ├── 数据预处理 奖牌增长趋势及动态变化.py
│ │ │ ├── 数据预处理 奖牌排序清楚空字符串.py
│ │ │ ├── 数据预处理 奖牌效率.py
│ │ │ ├── 数据预处理 无奖牌.py
│ │ │ ├── 数据预处理 更改映射.py
│ │ │ ├── 数据预处理 问题二数据筛选.py
│ │ │ ├── 数据预处理 项目集中度.py
│ │ │ ├── 数据预处理 首次获奖检验.py
│ │ │ ├── 问题1 arima模型.py
│ │ │ ├── 问题1 pca分析.py
│ │ │ ├── 问题1 svm+随机森林预测.py
│ │ │ ├── 问题1 信息增益.py
│ │ │ ├── 问题1 置信区间.py
│ │ │ ├── 问题1 置信区间绘图.py
│ │ │ ├── 问题2 SVM+随机森林模型.py
│ │ │ └── 问题2 岭回归.py
│ │ ├── 原数据集
│ │ │ └── 2025_Problem_C_Data
│ │ │ ├── data_dictionary.csv
│ │ │ ├── summerOly_athletes.csv
│ │ │ ├── summerOly_hosts.csv
│ │ │ ├── summerOly_medal_counts.csv
│ │ │ └── summerOly_programs.csv
│ │ ├── 处理后数据集
│ │ │ ├── 数据预处理特征工程
│ │ │ │ └── 特征工程
│ │ │ │ ├── 事件 综合分析
│ │ │ │ │ ├── Olympic_Analysis.xlsx
│ │ │ │ │ ├── analysis_report.md
│ │ │ │ │ └── temporal_trend.png
│ │ │ │ ├── 事件项目举办次数及参与国家数.xlsx
│ │ │ │ ├── 国家奖牌统计明细.csv
│ │ │ │ ├── 是否是主办国.csv
│ │ │ │ ├── 运动员参与项目的多样性.xlsx
│ │ │ │ ├── 运动员参赛次数及生涯.xlsx
│ │ │ │ ├── 运动员获奖情况（两届以上）.xlsx
│ │ │ │ └── 项目集中度.csv
│ │ │ ├── 数据预处理过程文件
│ │ │ │ ├── YING SHE(1).xlsx
│ │ │ │ ├── 国家特征汇总+奖牌(1).xlsx
│ │ │ │ ├── 处理后映射.xlsx
│ │ │ │ ├── 奖牌效率.xlsx
│ │ │ │ ├── 奖牌表(1).xlsx
│ │ │ │ ├── 汇总+奖牌.xlsx
│ │ │ │ └── 汇总表格.xlsx
│ │ │ └── 解题过程文件
│ │ │ ├── 2028主成分预测.xlsx
│ │ │ ├── 主成分分析 结果1.xlsx
│ │ │ ├── 主成分分析 结果2.xlsx
│ │ │ ├── 主成分分析 误差解释.xlsx
│ │ │ ├── 主成分得分_完整版(1).xlsx
│ │ │ ├── 国家代码.docx
│ │ │ ├── 最终汇总表格.xlsx
│ │ │ ├── 肯德尔分析最终结果.xlsx
│ │ │ ├── 肯德尔相关性分析.xlsx
│ │ │ ├── 载荷矩阵(1).xlsx
│ │ │ └── 高相关性特征数据集.xlsx
│ │ ├── 论文中成图
│ │ │ ├── 图片1.png
│ │ │ ├── 图片10.png
│ │ │ ├── 图片11.png
│ │ │ ├── 图片12.png
│ │ │ ├── 图片13.png
│ │ │ ├── 图片14.png
│ │ │ ├── 图片15.png
│ │ │ ├── 图片16.png
│ │ │ ├── 图片17.png
│ │ │ ├── 图片2.png
│ │ │ ├── 图片3.png
│ │ │ ├── 图片4.png
│ │ │ ├── 图片5.png
│ │ │ ├── 图片6.png
│ │ │ ├── 图片7.png
│ │ │ ├── 图片8.png
│ │ │ └── 图片9.png
│ │ ├── C题翻译.pdf
│ │ ├── 大纲.docx
│ │ ├── 美赛论文中文版本.docx
│ │ └── 美赛论文英文版.pdf
│ ├── 02 2025年美赛B题真题解析与代码复现
│ │ ├── solving
│ │ │ ├── 000_solving_demo
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── objFunc.m
│ │ │ │ ├── result.xlsx
│ │ │ │ └── updBypolicy.m
│ │ │ ├── 001_solving
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── rankedResult.xlsx
│ │ │ │ └── result.xlsx
│ │ │ ├── 001_solvingNewPolicy
│ │ │ │ ├── CHART.mlx
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── factors.xlsx
│ │ │ │ ├── objFuncN.m
│ │ │ │ ├── rankedRes.xlsx
│ │ │ │ └── result.xlsx
│ │ │ ├── 002_solvingB
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── result.xlsx
│ │ │ │ └── solving.mlx
│ │ │ ├── 003_solvingC
│ │ │ │ ├── CHARTcity3.mlx
│ │ │ │ ├── city3.xlsx
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── predictAndUpdate.m
│ │ │ │ ├── rankedcity3.xlsx
│ │ │ │ └── updBypolicy.m
│ │ │ ├── 004_20yearRecord1011
│ │ │ ├── 004_20yearRecord1011
│ │ │ │ └── 5score.xlsx
│ │ │ ├── 004_20yearRecord1011(1)
│ │ │ │ ├── 1011scores.xlsx
│ │ │ │ ├── chart1011.py
│ │ │ │ ├── chart5score.py
│ │ │ │ ├── evaluate.m
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── forecastedFactors.xlsx
│ │ │ │ ├── objFuncN.m
│ │ │ │ ├── predictNextYear.m
│ │ │ │ ├── result.xlsx
│ │ │ │ └── updBypolicy.m
│ │ │ ├── 005_solvingBcity
│ │ │ │ ├── CHART.mlx
│ │ │ │ ├── evaluate.m
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── result.xlsx
│ │ │ │ ├── result2.xlsx
│ │ │ │ ├── updBypolicy.m
│ │ │ │ └── venm.py
│ │ │ ├── 006_sensetivity
│ │ │ │ ├── evaluate.m
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── factorsWeight.xlsx
│ │ │ │ ├── objFuncN.m
│ │ │ │ └── result.xlsx
│ │ │ ├── 007_sensetivity_6factor
│ │ │ │ ├── 3Dchart.py
│ │ │ │ ├── Sresult.xlsx
│ │ │ │ └── exhaustion.mlx
│ │ │ ├── 008_sensetivity_factor(1)
│ │ │ │ ├── AHPscore.m
│ │ │ │ ├── SresultFactor1.mat
│ │ │ │ ├── SresultFactor8.mat
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ ├── sensetivityFactor1.mlx
│ │ │ │ ├── sensetivityFactor11.mlx
│ │ │ │ ├── sensetivityFactor15.mlx
│ │ │ │ ├── sensetivityFactor8.mlx
│ │ │ │ └── sensetivityFactor9.mlx
│ │ │ ├── 009_sensetivity citypara
│ │ │ │ ├── Sresult1.mat
│ │ │ │ ├── Sresult2.mat
│ │ │ │ ├── Sresult3.mat
│ │ │ │ ├── entropyWeightMethod.m
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ └── objFuncN.m
│ │ │ ├── 010 sensetivity citypara1
│ │ │ │ ├── citypara1.xlsx
│ │ │ │ ├── exhaustion.mlx
│ │ │ │ └── factors.xlsx
│ │ │ ├── 010_sensetivity citypara 3
│ │ │ │ ├── Sresultpara3.xlsx
│ │ │ │ └── exhaustion.mlx
│ │ │ ├── 010_sensetivity citypara 4
│ │ │ │ ├── CHART.mlx
│ │ │ │ └── exhaustion.mlx
│ │ │ └── 011_3Dchart
│ │ │ ├── 3DbarChart.py
│ │ │ ├── para2.xlsx
│ │ │ ├── para3.xlsx
│ │ │ └── para4.xlsx
│ │ ├── 2524607.pdf
│ │ └── 25年B题真题解析.pptx
│ └── 03 2025年美赛E题真题解析与代码复现
│ ├── O奖论文代码复现
│ │ ├── Part1_Model1_Analysis1.m
│ │ ├── Part1_Model1_ODE.m
│ │ ├── Part2_Model1_Analysis2_AgriCycle.m
│ │ ├── Part2_Model1_ODE_Agri.m
│ │ ├── Part3_Model1_PDE_FVM_6x6.m
│ │ ├── Part3_PDE_FVM_System.m
│ │ ├── Part4_Scenario_Comparison_Fig9_11.m
│ │ ├── Part4_baseParams.m
│ │ ├── Part5_Species_Recovery_ABC.m
│ │ ├── Part6_ModelII_Scenario_Evaluation.m
│ │ ├── Part7_Sensitivity_Analysis.m
│ │ └── Part7_baseParams.m
│ ├── 2025美赛优秀论文解读.pptx
│ ├── E题O奖论文.pdf
│ ├── E题O奖论文复现（无水印）.pdf
│ ├── E题O奖论文复现（无水印）docx
│ └── E题O奖论文（无水印）.pdf
├── 08 2026数学建模美赛算法汇总及代码合集
│ ├── 数学建模常用模型代码（配合上课ppt）.rar
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