zklzzklzkl 赛题分析与建模设计
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数学建模规范参考
如需领域判断，读取 ../_references/math_modeling_norms.md 中的“赛题理解与子问题识别”“假设与模型建立”和“题型防错速查”小节。该文件只作为规范知识库，不替代本阶段的分析报告结构。
开始分析前读取 ../_references/workflow_state_contract.md，并检查当前工作目录是否已有 PROBLEM_BRIEF.md、DATA_AUDIT.md、WORKFLOW_STATE.md。若缺失，必须在本阶段补齐；不要依赖聊天历史保存题面和附件理解。
必须产出
在当前工作目录的 reports/ 子目录中创建或更新：
PROBLEM_BRIEF.md：题面重述、子问题、输入输出、目标、约束、评价指标、提交要求。DATA_AUDIT.md：附件字段、单位、缺失、异常、可用变量、数据风险。WORKFLOW_STATE.md：当前阶段、已完成产物、关键决策、风险和下一步。reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md：- 赛题分析、子问题拆解、数据与附件理解、评价标准、关键歧义和假设预检。
- 变量、符号、模型假设、目标函数、约束条件、求解算法、各子问题实现口径、代码阶段任务清单
reports/MODELING_DECISIONS.md：候选模型比较、采用/放弃理由、关键假设和风险。reports/ANALYSIS_GATE.md：建模门禁结论，说明是否允许进入编码阶段。
不要在本阶段写论文正文，不要生成最终 paper/，不要把图表排版任务提前到这里。
工作流程
Step 1: 子问题拆解
只把题面中明确编号的顶层问题当作子问题，例如“问题一/二/三”“Problem 1/2/3”。不要把小问、背景描述、数据说明、提交要求误当成独立子问题。
在 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 开头明确写：
根据题目动态调整问题数量
本赛题共 X 个子问题。
每个子问题要说明：
- 输入数据和已知条件。
- 决策变量或预测对象。
- 目标函数或评价指标。
- 约束条件。
- 与其它子问题的依赖关系。
- 绘制哪些图像或表格来展示结果。
同步更新 PROBLEM_BRIEF.md，使后续阶段即使没有聊天上下文也能恢复题目结构。
Step 2: 假设敏感性预检
列出关键歧义，不要急着定模型。对影响结果的歧义至少给出两种解释，并用简单验算或逻辑递进判断选择。
必须在 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 中包含：
## 假设敏感性预检
### 模糊表述及解释
...
### 快速验算与递进性检查
...
### 最终采用的解释
...
### 绘制的图像和对比表格
如果某个假设会让后续问题的新增条件没有边际效果，要回头调整解释.
Step 3: 数据理解与建模路线
对每份附件做数据理解：
- 行列规模和字段解释。
- 缺失、异常、重复、单位不一致。
- 可直接用于建模的变量。
- 需要派生的指标。
然后给出总体路线：
题面 -> 数据清洗(EDA) -> 子问题一模型 -> 子问题二模型 -> 。。。。 -> 结果检验 -> 论文展示
同步更新 DATA_AUDIT.md。若发现题面提取乱码、字段含义不明、单位不一致或附件表格无法读取，必须在 WORKFLOW_STATE.md 标记为高风险。
Step 4: 建模报告
在 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 中写出可交给代码阶段实现的完整方案。
每个子问题至少包含：
- 问题目标。
- 符号和变量。
- 模型假设。
- 目标函数。
- 约束条件。
- 求解方法。
- 输入输出。
- 代码实现要点。
- 结果校验方法。
公式要清楚到代码阶段能直接实现。算法描述要包含核心步骤、停止条件、复杂度或可行性说明。
推荐结构：
# 建模报告
## 1. 总体建模框架
## 2. 数据处理方案
## 3. 符号说明
## 4. 问题一模型
## 5. 问题二模型
## 6. 问题三模型
....
## 7. 灵敏度分析与检验方案
## 8. 代码实现任务清单
如果子问题数量不是 3 个，按实际题面调整章节，不要硬凑。
同时创建 reports/MODELING_DECISIONS.md，把关键模型取舍、备选路线和放弃理由单独列出，防止编码阶段只看到最终公式却不知道假设边界。
Step 5: 给代码阶段的接口
在 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 末尾写一个“代码实现任务清单”，格式如下：
## 代码实现任务清单
| 任务 | 输入 | 输出 | 方法 | 校验 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 问题一 | ... | ... | ... | ... |
| 问题二 | ... | ... | ... | ... |
质量要求
- 所有结论都能回到题面或数据。
- 不编造数据字段和数值。
- 不跳过歧义分析。
- 模型既要有数学表达，也要能被代码实现。
- 若数据不足或题面不清，要明确记录风险和替代方案。
reports/ANALYSIS_GATE.md必须给出PASS/CONDITIONAL_PASS/FAIL。FAIL时不得直接进入3coding-visual。- 阶段结束时更新
WORKFLOW_STATE.md，列出下一阶段需要实现的脚本、输入、输出和校验点。