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2021年MCM问题C数据集.xlsx

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简介：
该文件为2021年数学建模竞赛（MCM）问题C的数据集合，包含了进行模型构建和分析所需的各种数据，适用于参赛者及相关研究。 好的，请提供您需要我重写的文字内容，我会帮您去掉其中的联系信息和其他链接后重新表述。

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  • 2021年MCM问题C数据集.xlsx
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    该文件为2021年数学建模竞赛（MCM）问题C的数据集合，包含了进行模型构建和分析所需的各种数据，适用于参赛者及相关研究。 好的，请提供您需要我重写的文字内容，我会帮您去掉其中的联系信息和其他链接后重新表述。
     
  • 附件2. 2021年MCM问题C数据集.xlsx
    优质
    此文件为2021年数学建模竞赛（MCM）问题C的数据集，包含用于比赛研究和分析的重要信息与数据。 河南科技大学数学建模校赛C题附件1提供了相关数据和背景资料，用于参赛队伍进行模型构建与分析。该附件包含问题的具体描述、必要的输入数据以及评估标准等信息，旨在帮助学生更好地理解和解决实际应用中的数学建模问题。 请注意：此处未提及任何联系方式或网址链接。
     
  • 2021-MCM-问题C-数据美赛.rar
    优质
    该文件包含2021年数学建模竞赛（MCM）中问题C的数据集，适用于参与或准备相关比赛的学生和教师参考使用。 2021_MCM_Problem_C_Data美赛.rar
     
  • 2021年美赛(MCM/ICM)A题数据
    优质
    2021年美赛(MCM/ICM)A题数据提供了关于该年度竞赛中A题相关的所有关键信息和数据，涵盖问题背景、假设条件及所需的数据集等。适合参赛者与研究者使用。 2021年美赛（MCM/ICM）A题的数据密码是MCM2021A。
     
  • 美国数学竞赛2021年MCM B题数据
    优质
    本资料包含2021年美国数学竞赛MCM B题的相关数据，适用于参赛者进行建模和分析研究。 美赛2021 MCM B题的数据可以用于研究和分析相关问题。这些数据包含了进行建模所需的重要信息。参与者可以通过仔细审查提供的资料来更好地理解题目要求，并据此开展深入的研究工作。同时，利用这些数据还可以帮助参赛者检验自己的模型是否合理有效。
     
  • 2021年MCM数学建模竞赛A题数据.zip
    优质
    该文件包含了2021年MCM（数学建模竞赛）A题的数据集，适用于参赛者和研究者进行数据分析与模型建立。 2021年美赛MCM A题数据包括R语言代码、菌丝生长速率、时间、温度湿度以及GIS数据。
     
  • 2021亚太赛C题数据.xlsx
    优质
    该文件为2021年亚太地区数学建模竞赛中C题目的相关数据集，包含参赛团队在解决特定问题时所需的数据表格。 2021亚太赛C题数据及解题思路详解提供给需要研究、学习的小伙伴参考使用。
     
  • 2021 MCM ICM：2021年美赛D题源码
    优质
    本资源提供2021年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）D题的完整解决方案代码，涵盖模型建立、求解及分析过程，适合参赛者学习参考。 2021年美赛D题代码为后期整理版本，涉及路径的部分需要根据论文进行更改。所有赛题文件位于2021_MCM-ICM_Problems 文件夹中；C题数据已解压且未做任何修改，存放于data 文件夹内；第四问的数据进行了复制粘贴，并对部分数据做了调整。 第一问的相关内容在 first 文件夹中： - 包含网络图的绘制及社区划分后的结果。 - 存放了衡量网络依赖性的三个参数（clustering coefficient、Katz 和 characteristic path length）的代码和计算结果，位于 network_parameter 文件内； - 社区划分算法的相关代码与结果在 network_community 文件中。 第二问的内容主要涉及数据分类和处理，在 second 文件夹内： - 对原始数据（原名为 new.xlsx）进行了主成分分析 (PCA) 处理，并将13个特征压缩为前四个重要因子，结果保存于 music_pca.xlsx。
     
  • 2005-2021年泰尔指数数据.xlsx
    优质
    该Excel文件包含2005年至2021年间中国各省份及全国层面的泰尔指数数据，用于分析地区间经济差异变化趋势。 2005-2021泰尔指数.xlsx
     
  • 2019年MCM B题：三维装箱问题
    优质
    2019年MCM竞赛B题探讨了三维装箱问题，要求参赛者优化物品在不同尺寸箱子中的装载策略，旨在最小化成本和空间浪费，促进物流与仓储效率。 本人参加2019年MCM竞赛，在解决三维装箱问题时，目标是使用最少的缓震材料将物品放置在箱子内（而不是填满整个空间）。对于这一挑战，我制定了个人解决方案，并且参考了国外教授开发的一款可视化程序来辅助解决问题。