今日组委会邀请到了2024年MathorCup数学应用挑战赛“MathorCup奖杯”的获得队伍，来自天津大学的三位参赛者，分享他们的参赛经验，助力大家让获奖成为必然！

参加数学建模竞赛的初衷，或许只是对数学的热爱或对挑战的渴望。但初次参赛时，我们和众多队伍一样，在比赛中屡屡碰壁，甚至多次成为“陪跑者”。那时的我们，总将失败归咎于“运气不佳”或“题目太难”，直到后来才意识到：数学建模的赛场从不相信偶然，所谓的运气，不过是实力与策略的必然结果。

MathorCup比赛是我们的重要转折点。当最终捧起奖杯时，回望来路，我们深刻体会到：获奖的概率并非玄学，而是通过行动让它从“无穷小”逐步逼近“1”的必然过程。

数学建模的赛场从不缺乏“分工明确”的队伍——建模手推导公式、编程手敲击键盘、写作手雕琢文字。然而，这种看似高效的“流水线作业”却常常让团队陷入困境：建模逻辑无法落地为代码，算法结果无法转化为论文价值，最终沦为“1+1+1=0”的无效协作。

问题的根源，在于割裂了数学建模的“三位一体”本质：建模手若只懂公式推导，便如同建筑师空有蓝图却不懂施工；编程手若仅会复制代码，便如同工匠盲目堆砌砖块；写作手若只会辞藻堆砌，便如同导游对着废墟侃侃而谈。

我们的突破，始于对“角色融合”的重新定义：建模手需化身“战略设计师”，既能构建模型框架，又能用伪代码翻译逻辑，甚至为论文预设叙事脉络；编程手需成为“逻辑验证师”，在代码实现中反向推敲模型漏洞，用调试结果倒逼理论优化；写作手需扮演“翻译官”，从数据可视化中捕捉模型亮点，用文献检索拓展理论深度，将技术语言转化为评委能感知的价值。

当三人小队不再是被分工割裂的孤岛，而是融合为有机整体时，1+1+1>3便不再是玄学，而是团队协作的必然结果。这种进化，不仅让获奖概率逼近100%，更让每个成员在思维碰撞中完成蜕变——这或许比奖杯本身更珍贵。

在智慧矿山这类复杂工业场景中，量子计算的优势需要通过算法-硬件-场景的协同训练才能转化为实际竞争力。以下是我们在研究中验证的三大实战法则：

1. 算法迭代法则：从实验室模型到工业级范式

我们通过"问题拆解→量子化重构→约束优化"的闭环迭代，将理论模型淬炼为可落地的计算范式。首先，将智慧矿山的设备配置问题分解为"动态调度""能耗优化""故障预测"等子模块，分别构建QUBO模型。其次，将非线性约束转化为QUBO的惩罚项，需平衡"约束强度"与"求解效率"。最后，在量子云平台上进行"小规模全量子计算→大规模混合计算"的渐进测试。

2. 数据驱动验证法则：构建"数字孪生-量子计算"闭环

我们用矿山实际运行数据构建数字孪生体，通过"虚拟优化→实绩反馈→算法调优"的循环提升求解置信度。首先，将矿山物联网传感器数据接入数字孪生平台，生成动态QUBO模型。其次，用经典算法生成基准解，与量子计算结果进行交叉验证。最后，模拟极端工况，验证算法的鲁棒性。

3. 跨领域知识融合法则：打破"算法黑箱"的思维定式

我们将采矿工程经验转化为量子计算的"先验知识"，通过领域知识引导优化方向。例如，将矿山的"安全规程""工艺流程"等经验转化为约束条件；针对智慧矿山的多目标冲突，设计"动态权重调整"机制；在算法迭代中引入采矿工程师的"直觉判断"等。

MathorCup奖杯不是终点，而是对数学建模热爱的里程碑。如果问我们获奖的秘诀，答案很简单：在行动中迭代，在协作中成长，让“概率逼近1”成为无需运气的必然。最后，送给所有参赛者一句话：“不要问‘能不能获奖’，而是问‘今天的我们比昨天强大了多少’。当这个差值持续为正时，奖杯自会向你走来。”