馬壯世界上並沒有成為「高手」的捷徑，但一些基本原則是可以遵循的。
1、紮實的基礎
這裡所謂的基礎並不是單獨指的數學的基礎，而是指的一些基礎的知識也許就是一些常識，包括數學、物理、化學、生物、地理等方面。當然這些知識並不一定都是課堂上學到的，有些來自於生活。建模也許人人都會，但是不是人人都能建立出優秀的模型，當你發現你對一些現實生活中的小問題都沒有思路的時候，不是你沒有數學的天賦，而是你缺少對於生活中知識的積累。
不要一開始就去問學微積分有什麼用，
你要做的就是先把它學了，就算是記下來了也行，這樣你就不會在遇到類似「用最少的錢辦最多的事」這樣最常見的問題時感到無從下手。因此我們要做的就是盡可能多的涉獵知識，不要僅僅拘泥於自己的專業。
2、豐富的想像力
不要拘泥於固定的思維方式，遇到問題的時候要多想幾種解決問題的方案，試試別人從沒想過的方法。不要一拿到問題就首先將問題分類，好多人願意一上來就先將問題分類，例如分為優化問題，組合問題，方程問題等等。然後用與該分類相關的一些方法去解決問題。
現實的問題很多都是非常複雜的，單純的分類有時候是沒有任何意義的。這樣做不但侷限了你的思想，而且會使你變得更加固執。豐富的想像力會把你和問題拉得更近，開闊的思維可以讓你看到問題的各個方面。
當然豐富的想像力是建立在豐富的知識基礎之上的。
3、最簡單的是最好的
這也許是所有科學都遵循的一條準則，複雜的質能轉換原理在愛因斯坦眼裡不過是乙個簡單得不能再簡單的公式：e=mc2。簡單的方法更容易被人理解，更容易實現，也更容易維護。
遇到問題時要優先考慮最簡單的方案，只有簡單方案不能滿足要求時再考慮複雜的方案。當然即使要應用複雜的方案，也要採用循序漸進的思想，逐步地改進前乙個方案，不要一開始就嘗試非常複雜的方案。
4、不鑽牛角尖
當你遇到障礙的時候，不妨暫時遠離問題，看看窗外的風景，聽聽輕**，和朋友聊聊天，或者可以看幾本**。當我遇到難題的時候我通常會去找朋友聊天，朋友的一些善意的小建議甚至是鼓勵都會使我的大腦得到充分的休息。當重新開始工作的時候，我會發現那些難題現在竟然可以迎刃而解了。
5、對答案的渴求
人類自然科學的發展史就是乙個渴求得到答案的過程，即使只能知道答案的一小部分也值得我們去付出。只要你堅定信念，一定要找到問題的答案，你才會付出精力去探索，即使最後沒有得到答案，在過程中你也會學到很多東西。
6、多與別人交流
三人行必有我師，也許在一次和別人不經意的談話中，就可以迸出靈感的火花。多上上網，看看別人對同一問題的看法，會給你很大的啟發。當然不要把和別人交流的目的就看作是去獲取問題的答案，即使是學習方法的交流對你來說都是有益的。
7、良好的程式設計素養
隨著科學的不斷進步，越來越多的學科已經和計算機密不可分了，作為解決現實問題的主要手段之一的數學建模當然是離不開計算機了。有的人可能會認為搞數學建模的只要可以編寫一些簡單的程式就可以了，我對這一點持否定態度。對於程式設計來說，不管程式量的大小都是乙個工程，既然是工程就要按照質量標準來做，不是有iso9000質量標準嗎？
那個標準對於程式設計同樣適用。只有程式設計的質量得到了保證，計算機這個工具才能真正成為建模的有利**。
8、韌性和毅力
這也許是「高手」和一般人最大的區別。高手們並不是天才，他們是在無數個日日夜夜中磨鍊出來的。成功能給我們帶來無比的喜悅，但過程卻是無比的枯燥乏味。
你不妨做個測試，堅持每天去圖書館看1個小時的和數學建模相關的書或資料，堅持半年，如果能夠不間斷地完成這一工作，你就可以滿足這一條。
成為數學建模「高手」的八大奧秘
馬壯世界上並沒有成為 高手 的捷徑，但一些基本原則是可以遵循的。1 紮實的基礎 這裡所謂的基礎並不是單獨指的數學的基礎，而是指的一些基礎的知識也許就是一些常識，包括數學 物理 化學 生物 地理等方面。當然這些知識並不一定都是課堂上學到的，有些來自於生活。建模也許人人都會，但是不是人人都能建立出優秀的...
成為程式設計高手的八大奧秘
發布 白星海 中國電腦教育報 時間 2003 12 810 53 17點選 今日 1總計 7227 不知不覺做軟體已經做了十年，有成功的喜悅，也有失敗的痛苦，但總不敢稱自己是高手，因為和我心目中真正的高手們比起來，還差得太遠。世界上並沒有成為高手的捷徑，但一些基本原則是可以遵循的。1 紮實的基礎 資...
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