{"id":50762132,"url":"https://github.com/sixtdreanight/math-modeling-resources","last_synced_at":"2026-06-11T11:01:43.782Z","repository":{"id":360690276,"uuid":"1251275654","full_name":"sixtdreanight/math-modeling-resources","owner":"sixtdreanight","description":"数学建模竞赛资源库。8大类模型 × 27个Python/MATLAB算法 × 4个赛事指南 × AI辅助工具集。覆盖美赛/国赛/妈妈杯/统计建模等。","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2026-05-27T13:33:03.000Z","size":116,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"master","last_synced_at":"2026-05-27T14:17:50.829Z","etag":null,"topics":["ai-prompts","claude-code","competition","cumcm","data-science","knowledge-base","latex-template","machine-learning","math-modeling","mathematical-modeling","matlab","mcm-icm","optimization","python","statistics"],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/sixtdreanight.png","metadata":{"files":{"readme":"README.ja.md","changelog":null,"contributing":"CONTRIBUTING.md","funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":"CODE_OF_CONDUCT.md","threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":"SECURITY.md","support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2026-05-27T12:20:28.000Z","updated_at":"2026-05-27T13:33:08.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/sixtdreanight/math-modeling-resources","commit_stats":null,"previous_names":["sixtdreanight/math-modeling-resources"],"tags_count":null,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/sixtdreanight/math-modeling-resources","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/sixtdreanight%2Fmath-modeling-resources","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/sixtdreanight%2Fmath-modeling-resources/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/sixtdreanight%2Fmath-modeling-resources/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/sixtdreanight%2Fmath-modeling-resources/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/sixtdreanight","download_url":"https://codeload.github.com/sixtdreanight/math-modeling-resources/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/sixtdreanight%2Fmath-modeling-resources/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":34195117,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-06-11T02:00:06.485Z","response_time":57,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["ai-prompts","claude-code","competition","cumcm","data-science","knowledge-base","latex-template","machine-learning","math-modeling","mathematical-modeling","matlab","mcm-icm","optimization","python","statistics"],"created_at":"2026-06-11T11:01:41.977Z","updated_at":"2026-06-11T11:01:43.778Z","avatar_url":"https://github.com/sixtdreanight.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"**Language:** [English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md) | [繁體中文](README.zh-Hant.md) | [日本語](README.ja.md)\n\n# 数学モデリングコンテスト知識ベース\n\n**あらゆるタイプの数学モデリングコンテスト**に対応した汎用知識ベース。数学モデル + コード実装を核とし、論文作成を補助として、Python と MATLAB の両言語をカバーしています。\n\n## ディレクトリ構成\n\n```\nmath-modeling-kb/\n├── README.md                    ← ここ\n├── models/                      # モデル知識体系（問題タイプ別）\n│   ├── optimization/            # 最適化と制御\n│   ├── evaluation/              # 評価と意思決定\n│   ├── prediction/              # 予測と予報\n│   ├── classification/          # 分類と判別\n│   ├── differential/            # メカニズム分析（微分方程式/物理モデリング）\n│   ├── statistics/              # 統計と計量経済\n│   ├── simulation/              # シミュレーション\n│   └── auxiliary/               # 汎用補助手法\n├── algorithms/                  # 実行可能コード\n│   ├── python/\n│   └── matlab/\n├── competitions/                # 各コンテスト別ガイド\n├── templates/                   # 論文/データ処理テンプレート\n│   ├── python/\n│   ├── matlab/\n│   └── latex/\n├── ai-tools/                    # ★ AI 活用ツールセット（2026年新規）\n│   ├── prompts/                 # 段階別プロンプトテンプレート\n│   ├── skills/                  # Claude Code Skill 設定\n│   └── workflow/                # AI 活用フルワークフロー\n├── tools/                       # ユーティリティスクリプト\n├── data/                        # サンプルデータセット\n├── papers/                      # 優秀論文分析ノート\n├── notes/                       # 学習ノート\n└── scripts/                     # 補助スクリプト\n```\n\n## コンテスト-手法クイックリファレンス表\n\n| 問題の特徴 | 対応モデルディレクトリ | 優先参照順 |\n|-----------|---------------------|-----------|\n| 最適解を求める | `models/optimization/` | linear_programming → multi_objective → intelligent_algorithm |\n| ランキング/スコアリング | `models/evaluation/` | ahp → topsis → entropy_weight |\n| 将来予測 | `models/prediction/` | grey_prediction → time_series → deep_learning_prediction |\n| 分類/クラスタリング | `models/classification/` | clustering → svm → xgboost_lightgbm |\n| 物理/工学的モデリング | `models/differential/` | ode_basics → pde_numerical → dimensional_analysis |\n| 政策評価/因果推論 | `models/statistics/` | did → panel_data → synthetic_control |\n| 不確実性/確率的問題 | `models/simulation/` | monte_carlo → bootstrap |\n| テキストデータ処理 | `models/classification/` | nlp_basics → clustering |\n| 金融データ | `models/optimization/` + `models/statistics/` | portfolio_optimization → time_series |\n| AI 活用が必要 | `ai-tools/` | prompts/stage-prompts → skills/claude-skill |\n\n## AI 活用ツール（2026年新規）\n\nMCM/ICM 2026 より、AI ツールの使用が明示的に許可されました。このリポジトリでは以下を提供します：\n- **[段階別プロンプトテンプレート](ai-tools/prompts/stage-prompts.md)** — テーマ選定から論文作成までの完全プロンプト\n- **[AI臭を消すライティングテクニック](ai-tools/prompts/anti-ai-writing.md)** — AI生成文を人間らしくする40以上のテクニック\n- **[Claude Code Skill](ai-tools/skills/claude-skill.md)** — インストール後、数学モデリングの専門知識を自動活性化\n- **[AI活用フルワークフロー](ai-tools/workflow/ai-workflow.md)** — 96時間タイムライン + AI チェックリスト\n\n## 対象コンテスト\n\n| ティア | コンテスト | 時期 | 主要問題タイプ |\n|-------|-----------|------|--------------|\n| 1 | **MCM/ICM（米国数学モデリングコンテスト）** | 1月下旬 | A連続 B離散 Cビッグデータ Dオペレーションズ E環境 F政策 |\n| 1 | **CUMCM（中国全国数学モデリングコンテスト）** | 9月中旬 | A工学的メカニズム B最適化意思決定 Cデータ分析 |\n| 1 | **華為杯（大学院生コンテスト）** | 9月下旬 | 大学院レベル、6分野 |\n| 2 | **MathorCup** | 4月中旬 | 企業の実問題（Alibaba、DiDi等が出題） |\n| 2 | **統計モデリングコンテスト** | 5月 | テーマ制、計量経済学中心 DID/RDD/パネルデータ |\n| 2 | **電工杯** | 5月下旬 | 電力/エネルギー分野、無料 |\n| 2 | **深圳杯** | 7-8月 | 自由課題、高難易度 |\n| 2 | **APMCM（アジア太平洋）** | 11月 | 完全英語、MCM模擬 |\n| 専 | **泰迪杯** | 4月 | ビッグデータ/データマイニング |\n| 専 | **大湾区杯** | 11月 | 金融数学モデリング |\n\n詳細は [`competitions/`](competitions/) ディレクトリ内の各コンテスト別ガイドを参照してください。\n\n## 利用ガイド\n\n### クイックスタート\n\n1. **問題タイプを特定** → 上記クイックリファレンス表でモデルディレクトリを特定\n2. **モデルドキュメントを読む** → `models/\u003cカテゴリ\u003e/\u003cモデル名\u003e.md` で原理と適用シナリオを理解\n3. **コード例を実行** → `algorithms/{python,matlab}/` に独立実行可能な実装\n4. **論文テンプレートを適用** → `templates/latex/` に MCM/CUMCM 論文テンプレート\n\n### モデルドキュメント構成\n\n各 .md ファイルの内容：\n1. モデル原理（数式 + 直感的説明）\n2. 適用シナリオ（コンテスト問題タイプ + 典型的な問題例）\n3. モデリング手順（段階的説明）\n4. コード実装（Python + MATLAB の主要スニペット）\n5. 注意事項（長所・短所、よくある落とし穴、パラメータ調整のアドバイス）\n6. 論文作成の提案（式番号、図表タイプ、結論の書き方）\n7. 参考資料\n\n### コードの使用\n\n```bash\n# Python 例\npython algorithms/python/grey_model.py\n\n# MATLAB 例（MATLAB 上で実行）\nrun('algorithms/matlab/grey_model.m')\n```\n\n各ファイルには `if __name__ == '__main__':`（Python）または組み込みサンプルデータ（MATLAB）が含まれており、直接実行して検証できます。\n\n## モデル分類概要\n\n### 最適化と制御 — `models/optimization/`\n線形計画法 · 整数計画法 · 非線形計画法 · 動的計画法 · 多目的最適化 · グラフ理論最適化 · 待ち行列理論 · ゲーム理論 · ポートフォリオ最適化 · スケジューリング最適化\n\n### 評価と意思決定 — `models/evaluation/`\nAHP · TOPSIS · ファジィ総合評価 · グレイ関連分析 · エントロピー重み法 · PCA · データ包絡分析(DEA) · 順位和比法 · 因子分析 · 組合せ評価\n\n### 予測と予報 — `models/prediction/`\nグレイ予測 · 時系列分析(ARIMA/SARIMA) · 回帰分析 · マルコフ予測 · ニューラルネットワーク予測 · 深層学習予測(LSTM/GRU) · 補間と近似 · 組合せ予測\n\n### 分類と判別 — `models/classification/`\nSVM · 決定木/ランダムフォレスト · XGBoost/LightGBM · クラスタリング(K-means/階層的/DBSCAN) · Fisher判別 · ロジスティック回帰 · アンサンブル学習(Stacking) · NLP基礎 · ベイズ法\n\n### メカニズム分析 — `models/differential/`\nODEモデリング · PDE数値解法 · 安定性分析 · 人口/生態モデル · 感染症モデル(SIR/SEIR) · 拡散モデル · 次元解析 · 運動学/力学\n\n### 統計と計量経済 — `models/statistics/`\nパネルデータ分析 · 差分の差分法(DID) · 回帰不連続デザイン(RDD) · 操作変数法(IV) · 媒介/調整効果 · 構造方程式モデリング(SEM) · 空間計量経済学 · 生存時間分析 · 合成コントロール法\n\n### シミュレーション — `models/simulation/`\nモンテカルロシミュレーション · システムダイナミクス · セルオートマトン · エージェントベースモデリング · Bootstrap\n\n### 汎用補助 — `models/auxiliary/`\n感度分析 · データ前処理 · 特徴量エンジニアリング · 相関分析 · ロバスト性分析 · 不確実性分析\n\n---\n\n\u003cdiv align=\"center\"\u003e\n  \u003ca href=\"README.md\"\u003eEnglish\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"README.zh-CN.md\"\u003e简体中文\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"README.zh-Hant.md\"\u003e繁體中文\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"README.ja.md\"\u003e日本語\u003c/a\u003e\n\u003c/div\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsixtdreanight%2Fmath-modeling-resources","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fsixtdreanight%2Fmath-modeling-resources","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsixtdreanight%2Fmath-modeling-resources/lists"}