目录
- 一、ChatGPT在数学建模中的价值
- 1、学习和指导
- 2、模型评估和改进
- 3、算法设计和优化
- 4、解释和文档生成
- 二、作为编程手如何正确使用ChatGPT
- 1、阅读代码及优化代码
- 2、执行脚本
- 3、生成单测
- 三、编程手备战建模大赛的一些建议
- 1、明确：如何去问一个问题
- 2、程序设计能力：
- 3、学习数据处理和分析库：
- 4、掌握数学建模相关算法：
- 5、注重代码质量和可读性：
- 四、编程手的不可替代性
- 1、缺乏理解和推理能力
- 2、缺乏实践经验
- 3、创造性解决方案
在数学建模比赛中，编程手是非常重要的一环。作为一个编程手，你需要不断提升自己的编程能力和水平，但今年美赛官方表明可以使用ChatGPT，很多参赛者都会说那团队的编程手是不是没什么用处了？下面就来带大家一起分析一下！
一、ChatGPT在数学建模中的价值
ChatGpt 了解很多编程语言，如 Java、Python、C++、HTML、CSS 等等，并且非常熟练掌握它们的语法规则和用法。不仅如此，它还能够很好地理解程序的逻辑结构和运行原理。
1、学习和指导
ChatGPT可以作为一个学习和指导的工具，提供编程语言、算法和编程范式等方面的知识和指导。它可以回答关于编程问题和技术细节的疑问。
2、模型评估和改进
在建模过程中，ChatGPT可以用于评估模型的合理性和改进。通过描述建模思路和方案，向模型提问，可以获得关于模型的评估意见，或者得到有关模型改进的建议。
3、算法设计和优化
ChatGPT可以为竞赛参与者提供关于算法设计和代码优化的建议。询问有关特定算法或数据结构的使用方式，或者请求针对代码性能的改进建议，有助于提高编程效率。
4、解释和文档生成
ChatGPT可以用于解释建模思路、结果和解决方案。参与者可以通过提问模型，得到解释性的回答，帮助他们更好地理解自己的模型，并生成详细的文档。
二、作为编程手如何正确使用ChatGPT
作为建模比赛的编程手应该如何用好ChatGPT呢，下面来一起看看ChatGPT在数学建模中的使用教程吧！
👉 GPT功能：
- GPT-4o知识问答：支持1000+token上下文记忆功能
- 最强代码大模型Code Copilot：代码自动补全、代码优化建议、代码重构等
- DALL-E AI绘画：AI绘画 + 剪辑 = 自媒体新时代
- 私信哪吒，直接使用GPT-4o
1、阅读代码及优化代码
ChatGPT 可以正确的理解我们的代码，对代码进行解释和说明。
如果你接着对它提出一个粗浅的优化需求，它也会照做
你可以对某一个部分提出更细节的要求，为它提出更好的优化方向。在这里我们提出了关于参数顺序耦合的问题，可以看到 GPT 也理解到了我们的需求，并且做出了对应的优化，如下：
2、执行脚本
执行脚本，我们只需要描述清楚我们的需求，它也会帮助我们进行完善。
3、生成单测
如果我们想要进行测试。以前我们可能会苦思冥想很多场景进行补充。现在只需要告诉 AI 帮我生成单测即可。
(代码内容) 为这段代码生成 unit test。
如果你觉得测试条件不够，那就再问它，让它再生成。
尽管ChatGPT等自然语言处理模型在许多方面提供了强大的帮助，但它们也有一些编程方面的缺点，其中包括：
1、理解上下文的限制： ChatGPT是基于先前的文本数据训练的，它并不具备实时的上下文理解。在编写代码时，模型可能无法深刻理解先前的代码片段或变量的特定含义，导致不准确的建议。
2、不支持代码执行： ChatGPT本身并不具备代码执行的功能。它提供的建议和回答仅基于其训练数据，无法验证代码是否有效或解决问题。
3、容易受到误导：ChatGPT回答问题的方式基于模型在大量文本数据中学到的模式，这可能导致在特定情境下给出不准确或误导性的建议。编程手在使用模型输出时需要保持谨慎，仔细验证建议的有效性。
4、不能理解实际环境： ChatGPT无法理解实际运行环境、硬件限制或软件架构的特殊情况。因此，当涉及到与实际环境相关的问题时，其建议可能不够具体或适用。
5、无法处理大规模代码： ChatGPT对于大规模代码的处理能力有限。当处理大型项目或复杂代码时，模型可能产生过于泛化的建议，无法提供详细的、项目特定的解决方案。
三、编程手备战建模大赛的一些建议
编程手可以利用ChatGPT获得编程相关的建议、解释和灵感。
1、明确：如何去问一个问题
编程手可以利用ChatGPT获得编程相关的建议、解释和灵感；ChatGPT在理解问题上对明确的描述更为敏感。避免模糊或含糊不清的问题，以获取更准确和有用的答案。
2、程序设计能力：
可以根据队伍的建模方案，使用编程语言编写程序，实现数学模型的求解和数据的处理，编写出高效、可靠的代码。
3、学习数据处理和分析库：
在Python中，你可以学习使用pandas库进行数据读取、清洗和转换；学习使用numpy库进行数值计算；学习使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化等。
4、掌握数学建模相关算法：
熟悉常见的数学建模算法，如线性规划、整数规划、非线性规划等。了解这些算法的原理和应用场景，以及如何使用相应的库来实现和求解这些算法。
5、注重代码质量和可读性：
在编写代码时，注重代码的质量和可读性。良好的代码结构和命名规范，以及适当的注释。
四、编程手的不可替代性
即使有了ChatGPT，但在比赛中是不可以替代编程手的，有以下原因：
1、缺乏理解和推理能力
尽管ChatGPT可以提供有用的信息和回答，但它并没有真正的理解和推理能力。当编程手面临复杂的问题，需要深入理解和推理时，ChatGPT可能无法提供准确和全面的解决方案。在这种情况下，编程手需要依靠自己的思考和分析能力来解决问题。
2、缺乏实践经验
在编程领域，实践经验对于解决问题和设计优化方案非常重要。ChatGPT可能无法提供基于实际经验的建议和解决方案，编程手需要通过自己的实践和尝试来积累经验，并结合ChatGPT的指导进行综合考虑。
3、创造性解决方案
美赛中，评委通常会重视创新和创造性的解决方案。ChatGPT虽然可以提供一些灵感和指导，但它不能代替编程手在创造性思维和解决方案设计方面的作用。编程手需要依靠自己的经验和判断力，提出独特和创新的解决方案。
👉 GPT功能：
- GPT-4o知识问答：支持1000+token上下文记忆功能
- 最强代码大模型Code Copilot：代码自动补全、代码优化建议、代码重构等
- DALL-E AI绘画：AI绘画 + 剪辑 = 自媒体新时代
- 私信哪吒，直接使用GPT-4o
