数学建模优秀论文2025：从获奖范文拆到能上手的写作方法

为什么值得读获奖论文：数学建模优秀论文2025的可迁移价值与三个阅读误区

我见过太多队伍把范文当成"标准答案"来拜。真正的读者应该是个挑剔的拆解者：拿到一篇数学建模优秀论文2025，第一件事不是感叹写得好，而是拿笔在页边标——这一段评委一定会读，那一段大概只是凑数。一本纸质范文通读一遍约 40 到 60 分钟，但如果带着问题读，把吸收的颗粒度切到"段落级"，同一篇稿子往往能拆出 8 到 12 条可复用的写法条目。这个比例，是我反复实测后比较稳的经验值。

可迁移的价值其实集中在三块。第一是结构骨架：从摘要到附录，国赛论文的章节顺序几乎是被评审习惯固化下来的，你按这个顺序写，评委翻页时不用重新建立心理地图，阅读成本自然低。第二是论证密度：优秀论文的每一节都在回答一个具体问题，很少有纯过渡段落，一段话里通常藏着一个判断、一个数据、一个依据。第三是呈现规范：三线表、公式编号、图注位置、单位写法，这些看起来琐碎，却是评委区分"认真准备过"和"临时拼凑"的第一道筛子。

误区一：把范文的内容当结论背。赛题每年都在变，去年那套排队论模型今年可能完全用不上，你记住的应该是"他为什么在这里选了排队论而不是仿真"，而不是"排队论好"。误区二：只读最优的那几篇。真正有教学价值的恰恰是那些结构清晰但某处稍弱的稿子——你能看清强项与短板的分界线在哪里。误区三：读完不动笔。我通常建议边读边开一个空白文档，把"我可以照着写的地方"直接抄成句式模板，读完整篇至少落下 20 行自己的笔记，否则三天后你只记得"那篇写得挺好的"。这里也说明一句：本页只描述范文的写法特征，凡是涉及具体获奖者、学校、赛事名次的细节，无法核实的一律不写。

还有一个常被忽略的收益：读范文能校准你的字数与篇幅感。一篇完整的国赛论文正文通常在 20 到 30 页之间（含图表与附录），摘要一页、问题重述一页出头、模型建立与求解占大头、检验与评价各一到两页。你写出来如果只有 12 页，多半不是写得精炼，而是某个环节根本没展开。

从赛题类型看论文差异：优化、预测、评价题在数学建模优秀论文2025里写法各侧重什么

同一个"优秀"标签，落在不同类型的赛题上，长相差别很大。如果你拿一篇优化题的范文去套预测题的结构，摘要会写得很别扭。下面这张对照表是我按十来篇范文的共性整理的，用来看大概的侧重比例，不是硬标准。

优化类论文里，模型主体常常压得最实：目标函数、决策变量、约束条件三件套必须先交代清楚，再谈求解算法。优秀范文在这里有个共同习惯——把约束条件逐条编号并在正文里解释它的现实含义，而不只是丢一串不等式。因为评委读到这里会立刻问：这条约束是必要的吗？漏了会怎样？如果论文里没有一句话回应，扣分几乎是必然的。

预测类则相反，重点不在模型多花哨，而在验证环节是否诚实。好的范文会把数据切成训练、验证、测试三段，给出至少两个误差指标（比如 RMSE 与 MAPE 并列），并明确说明预测区间。我见过不少稿子只报一个 R² 就收尾，这在评审眼里等于没做验证。评价类论文的难点在权重，范文通常会同时给出主观赋权与客观赋权两种结果再做一致性讨论，这一招比你换三个模型都管用。

机理与仿真类最怕"参数凭空出现"。数学建模优秀论文2025里这类题目的写法特征是：每个参数要么给出文献出处，要么给出反推过程，要么明确写"此处取经验值，敏感性见第 X 节"。三条路任选其一，但绝不能一句不提。这一点比模型本身复杂不复杂重要得多。

数学建模优秀论文2025摘要怎么写？三段式结构如何在一屏内交代问题、方法与结论

摘要的重要性不用强调，但"重要"不等于"写得长"。我量过一批范文的摘要，多数在 600 到 800 字之间，正好一页，分三段，段与段之间几乎不靠过渡词，直接靠内容推进。第一段交代背景与目标，通常 3 到 4 句，最后一句必须落到"本文要解决的核心问题是……"。这一段最忌讳复述赛题原文，评委已经读过题目三遍了。

第二段是主体，讲方法与关键步骤。写法上有个很实用的套路：先给方法名，再给为什么选它，最后给一个关键参数或公式。比如"针对……，本文建立以最小化总成本为目标、以产能与时效为约束的混合整数规划模型，采用分支定界法求解，时间步长取 0.5 小时"。一句话里既有方法，也有依据，还有可核对的参数。我在拆解时会把这类句子单独摘出来，因为它们几乎可以直接改写成自己的句式。

第三段给结论与数值。注意是"数值"，不是"效果良好"。优秀论文的第三段通常会出现具体数字：最优成本下降约 12%、预测误差控制在 8% 以内、方案在 3 种情景下均可行。这些数字不是装饰，它让评委在三十秒内建立对你工作的量级判断。收尾可以加一句适用范围的限定，比如"模型在样本量大于 200 时表现稳定"，这种克制的表述比"具有广泛推广价值"可信得多。

还有一个细节容易漏：摘要里的关键词一般写 3 到 5 个，按重要性排序，别写"数学建模、模型、算法"这种大词，写具体的方法名或研究对象更显专业。摘要在整页的位置也要留足，别让图表挤到摘要页——有些评审习惯先只看第一页就打分，页面上多一张图反而打乱节奏。

问题重述与分析的边界：重述该压缩到什么程度、分析该补什么

问题重述是最容易被写废的一节。抄题目抄两页，评委翻过去就皱眉。我看到的合理长度是不超过正文的一页，通常 400 到 600 字，且必须完成一次"翻译"——把题目里的自然语言问题，改写成带变量、带目标、带约束的数学表述。原题说"如何安排配送使成本最低"，你就写成"在满足各点需求量与车辆容量约束下，最小化总行驶成本"。

重述之后要接问题分析，这两节常常被合成一节写。分析部分真正要补的是三样东西：问题的分解（这道题包含几个子问题、彼此什么关系）、可行路径的比较（你考虑过哪两三条技术路线，为什么选这条）、数据与信息的盘点（给了什么、缺什么、缺的部分怎么补）。第三点特别关键，很多队伍的模型最后跑不通，就是因为分析阶段没发现数据缺口。

举个具体例子。某年一道带时间窗的路径问题，范文在分析里明确写了"题给数据不含各点服务时间，本文按行业常见的 15 分钟均值假设并做敏感性检验"——一句话既承认了缺口，又给了处理方式，还预告了后文的检验。这种写法比硬凑一个"数据完整"的假象高明得多。反过来，如果分析段落里全是"本题具有重要的现实意义"这类话，那基本等于没写。

再提醒一句篇幅分配的常识：问题重述加分析，在整篇论文里通常占 8% 到 12%，超了就是挤占建模的空间。你要是发现自己这两节写了四页，那说明真正的分析其实还没开始。

模型假设怎么写才不空：给假设与后续求解对应的具体判据

假设写得好不好，有个非常干脆的判据：每一条假设，在后面都能找到一个用到它的地方，或者一次针对它的检验。用不上、也不检验的假设，就是在凑字数。我拆范文时会做一件事——给每条假设编号，然后翻到后文找它的"落点"，能对上的通常占七成以上，对不上的那几条，往往也是评委最容易质疑的。

好的假设一般有三类形态。第一类叫简化型：为了建模方便而忽略次要因素，比如"忽略天气对运输时间的随机影响"。这类必须紧跟一句说明为什么可以忽略，常见说法是"由历史数据统计，该因素引起的波动小于总时长的 5%"。第二类叫结构型：直接规定模型的形式，比如"假设需求量在单个时段内服从正态分布"，这类要在检验环节给出拟合结果。第三类叫取值型：给参数定值，比如"假设单位仓储成本为每件每天 2 元"，这类要么给出出处，要么在灵敏度分析里扫一遍。

有个细节值得学：优秀范文的假设通常用一句到两句写清，不铺陈，但会保留一个"可检验的抓手"。比如"假设各站点间行驶时间与距离成正比，比例系数由样本回归得到"，这句话本身就预告了后文会有一个回归结果和一张拟合图。相比之下，"假设模型处于理想状态"这种话没有任何抓手，评委读到只会觉得你在偷懒。

假设条数也别贪多。经验上 5 到 8 条是比较舒服的区间，少于 4 条往往意味着你没想清楚简化了什么，多于 12 条则容易自相矛盾。写完务必回头自查一遍：有没有两条假设互相打架，比如同时假设"需求恒定"和"需求随价格波动"。

符号说明与公式排版：数学建模优秀论文2025里最容易被忽视的规范细节

符号表的规范程度，几乎能一眼看出队伍的准备状态。数学建模优秀论文2025里常见的做法是：符号表用三线表，按字母顺序或首次出现顺序排列，每个符号后面紧跟一句中文说明和单位。规模上，多数论文的符号在 15 到 30 个之间，超过 40 个就说明你该合并变量了。

公式排版有三个细节：编号连续、正文必有指代、符号前后一致。编号一般从 (1) 开始，全文连续，不要每节重置；正文里第一次引出公式时要写"如式 (3) 所示"，不能直接把公式贴上去；符号方面，同一个量在全文中必须始终用同一个字母，很多稿子前半段用 t 表示时间，后半段又用 T，评委核对起来很痛苦。

还有两个排版常识：多行公式用等号对齐，长公式该拆就拆，别用缩小字号硬塞一行；公式里的中文尽量不要出现，确需说明的放到公式外的括号里。行内公式与独立公式要区分开——只起指代作用的小符号用行内，需要被编号引用的才独立成行。这些规范本身不加分，但违反会被扣印象分，而印象分往往决定你是"过线"还是"优秀"。

求解过程的可复现要求：算法步骤、参数与代码该怎么交代

可复现是近几届评审越来越看重的点。判据很简单：换一个人拿着你的论文，能不能在不问你的情况下把结果跑出来。要做到这一点，需要交代三样东西——算法流程、参数取值、数据与代码。

算法流程用有序步骤写最清楚，每一步一句话，含输入与输出。比如"步骤 2：以初始解为起点，对每个邻域逐一尝试 2-opt 交换，若目标函数下降则接受"。优秀论文很少在这里用大段散文，因为步骤本身是结构化的。给个参考：一个中等复杂度的启发式算法，步骤数通常在 6 到 10 步之间，每步控制在 1 到 2 行。

参数取值要成组出现。我习惯建议做一张参数表，列出参数名、含义、取值、来源四列。来源这一列最有价值：来自题目数据、来自文献、来自经验设定、来自调参，四种标注清楚，评委就知道你哪些地方是硬约束、哪些地方是软选择。凡是"经验设定"的参数，最好在灵敏度分析里都扫一遍，这一条能显著提升论文的可信度。

代码放附录，正文只给关键片段和运行说明。附录里至少要有：运行环境（语言与版本）、依赖库、数据文件说明、主程序入口、预计运行时间（分钟级）。我见过不少稿子的附录只有一大坨代码，既没有注释也没有运行说明，这在"可复现"这一项上基本拿不到分。

最后提示一个很实用的小技巧：在正文结果处标注"本结果由附录 A 代码在约 3 分钟内复现"，一句十来字的话，向评委传递了强烈的可复现信号，成本却几乎为零。

图表与结果呈现规范：让图表承担论证而不只是装饰

图表的第一标准不是好看，是能不能脱离正文独立成立。我判断一张图合不合格，只看三样：坐标轴有没有单位和量纲、图注有没有说明"这张图在证明什么"、图里有没有标出关键点（极值、拐点、分界线）。三项齐了，正文里就可以只写一句"如图 5 所示，当参数超过 0.6 后曲线出现明显拐点"，读起来非常干净。

数量上，一篇 20 到 30 页的论文，图表总数一般在 10 到 18 个之间，其中数据图 6 到 10 个、流程或结构示意图 2 到 4 个、表格 4 到 6 张。这个量级既能撑起论证，又不会让评委产生"图多话少"的感觉。我特别不建议为了显得丰富而塞装饰性插图，比如一张和内容无关的流程图。

表格用三线表几乎是硬规范。表头要有单位，数据对齐方式要统一（数字右对齐、文字左对齐），小数位数保持一致，通常保留 2 到 3 位有效数字就够。还有一条很容易被忽略：表格里的每一个数，正文都要有所指代，不能贴一张表就翻页。哪怕只在正文补一句"由表 3 可见，方案 B 在成本上低约 8%，但时效指标劣于方案 A"，整张表就活了。

颜色方面，黑白打印也要能分辨——这是很多范文的隐藏要求。不同曲线用线型区分（实线、虚线、点划线），不要只靠颜色。图例放在图内不遮挡数据的位置，图注统一放在图下方、表标题放在表上方，这些是国内评审的通行习惯。

模型检验与灵敏度分析：误差检验和灵敏度该做到什么深度

检验环节最容易被写成走过场。常见的敷衍写法是"经检验，模型结果与实际基本吻合"——这句话没有信息量。合格的检验至少要有一个具体的误差指标 + 一次和基准的对比。比如"预测值与实际值的平均绝对百分比误差为 6.8%，相较移动平均基准的 11.2% 有明显改善"。

灵敏度分析要回答的是"哪个参数最要紧"。做法通常是：选定 2 到 4 个关键参数，各自在一定区间内变动（常见是 ±10% 或 ±20%），观察结果指标的变化幅度。呈现上，一张折线图配一张排序表最清楚——图上横轴是参数变动比例，纵轴是结果变化；表里按影响程度排序，直接告诉读者"参数 A 最敏感，每变动 10% 结果约变动 4%"。

深度怎么把握？我的经验是分两档。基础档：两三个参数、单因素变动、给出影响排序，适合篇幅紧张时。进阶档：加入双因素交互，或者用蒙特卡洛方法在参数分布上抽样 500 到 1000 次，给出结果的置信区间。后一种做法在优秀论文里出现频率不低，因为它同时展示了统计思维和计算能力。

有一点必须提醒：灵敏度分析的结果不一定是"模型很稳"。如果发现某个参数一动结论就翻转，诚实地写出来并讨论适用范围，比强行说"结果稳健"更受认可。评委看的是你的科学态度，不是你的模型有多完美。

模型评价与推广的写法：避免自夸式评价，写出真实局限

模型评价这一节，很多稿子写成了自我表扬："本模型思路新颖、方法先进、具有很强的实用性"。这类句子在评委眼里等于零分项。真正有效的写法是优点具体到机制，缺点具体到条件。比如优点写"将时间窗约束转化为惩罚项，使求解规模从 O(n²) 降到 O(n log n)"，缺点写"当需求量波动超过 ±30% 时，静态排程方案需要重算，实时性不足"。

推广部分要克制。范文里常见的写法是给一到两个明确的推广方向，并说明需要补充什么。比如"本模型可推广至多仓库场景，但需引入仓库间的调拨变量，模型规模将增加约一倍"。这样的表述既展示了视野，又没夸海口。反过来，"可广泛应用于物流、交通、医疗等各个领域"这种话，评委一年要看几十遍，只会觉得你在凑字数。

篇幅上，模型评价与推广合起来通常 500 到 800 字，占正文不到 5%。短归短，但它是评委合上论文前读的最后一段，印象分很实在。我的建议是：优点写三条、缺点写两条、推广写一到两条，全部用可核查的语言，不用形容词堆砌。

顺带说一句态度问题：这一节写得好不好，往往跟队伍有没有认真复盘过自己的模型有关。能说清局限的队伍，通常对模型的理解也更透彻——这一点从字里行间是能读出来的。

常见扣分点与自查清单：数学建模优秀论文2025评审高频失分项对照

下面这张表是我按评审反馈和范文对照整理的，左边是高频扣分项，右边是提交前的核对动作。整张表过一遍大约需要 20 到 30 分钟，建议在截稿前留出这段时间。

再补一份逐项打勾的清单，可以直接抄进你的备忘录：

1. 摘要一页内、三段结构完整、含至少 3 个具体数值。
2. 关键词 3 到 5 个，具体不空泛。
3. 问题重述不超过一页，已完成数学化改写。
4. 假设 5 到 8 条，每条在后文有落点或检验。
5. 符号表 15 到 30 个，含单位，全文一致。
6. 公式连续编号，正文有指代。
7. 算法步骤 6 到 10 步，参数表含来源列。
8. 图表 10 到 18 个，全部有正文指代，黑白可辨。
9. 检验含具体误差指标与基准对比。
10. 灵敏度分析覆盖 2 到 4 个关键参数。
11. 模型评价优点三条、缺点两条，语言可核查。
12. 附录含运行环境、依赖、入口与预计耗时。

如何借鉴而不照搬：从数学建模优秀论文2025到自写论文的迁移路径

我把迁移拆成四步，每一步都有明确产出，避免"读了但没用上"。

1. 第一步：标注段落功能

   耗时约 40 分钟 · 难度 ★★

   拿一支笔，给范文每个自然段写一个动词短语，比如"交代目标""说明选型理由""给出求解结果""讨论局限"。标完你会发现，一篇 25 页的论文其实只有十来种段落功能在反复出现。这份功能清单就是你自己的写作地图。

2. 第二步：抽取句式模板

   耗时约 30 分钟 · 难度 ★

   针对每种功能，抄 2 到 3 个句式骨架，把具体内容挖空。比如"针对____，本文建立以____为目标、以____为约束的____模型"。抽完应该有 15 到 25 个模板，正好覆盖你论文的主要段落。

3. 第三步：用自己的赛题填空

   耗时约 1 小时 · 难度 ★★★

   这一步最关键，也最容易偷懒。原则是：模板照用，内容必须来自你自己的数据和结果。填不出来的地方就是你还想不明白的地方，回头补建模，别硬编。

4. 第四步：反向查重与改口

   耗时约 40 分钟 · 难度 ★★

   把你写的段落和范文原段并排看，凡是句式高度雷同又换了词的，一律重写。改写方向不是换同义词，而是换叙述角度——从"我们建立了模型"改成"考虑到____的限制，模型在此处收紧了约束"。

这套流程我反复用过，一个熟练的队伍走完大约需要 2.5 到 3 小时，产出是一份可以直接往里填内容的写作框架。历史数据、结论数字、图表必须全部自产，这一点没有捷径，也不该有捷径。

一段摘要改前改后：用具体例子看写作方法落到纸上是什么样

把方法说到这一步，最好还是拿一段真实感的文字对比。下面左边是我在草稿里常见到的写法，右边是按上面三段式改过之后的版本，两段说的是同一件事。

改后的版本信息密度大约是改前的 3 倍，字数却只多了不到一半。差别全在"具体"两个字：具体的问题规模、具体的方法名、具体的参数取值。这也是我在数学建模优秀论文2025里读得最多的一种句式——它几乎成了优秀摘要的标配。

团队分工与时间安排：写作与建模如何并行推进

论文写不完，多半不是写不出来，是写作被排到了最后。我建议的节奏是写作与建模全程并行：建模的时候，写论文的人同步在写问题重述、假设和符号表，这些内容不依赖结果，可以提前完成。

按国赛常见的 72 小时节奏给一个参考分配：第一天前 8 小时读题、定方向、写问题重述与初步假设，同时开始数据清洗；第二天主要精力在建模与求解，论文负责人在此期间把方法章节的框架和符号表写完，并开始画流程示意图；第三天上午跑完检验与灵敏度，下午集中写摘要、评价与结论，晚上留出 3 到 4 小时做排版与自查。

三人队的常见分工是：一人主攻建模与算法实现，一人负责数据处理与图表产出，一人统筹论文写作与整体逻辑。这个分法不是死的，但在高压环境下有一个明确的"论文负责人"很重要——他能保证全篇叙述口径一致，也能在最后时刻拍板删掉多余内容。带队老师的角色更多是把关方向与格式，不宜在最后一天大幅改动结构。

时间上最容易失控的是"最后两小时"。我的建议是把截稿时间往前拨 3 小时当作自己的死线，留出缓冲给排版、页数核对和格式检查。真到了截稿前一小时才发现页数超了，那才是最难收拾的局面。

数学建模优秀论文2025写法维度排行：按对成绩的实际影响排个序

如果时间有限，只能补几项，按这个顺序来性价比最高。评分是我按范文对照和评审反馈给的相对值，9 分以上属于"必须做好"，7 分以下属于"有余力再打磨"。

1. 01

   数学建模优秀论文2025摘要的三段式与数值落地 9.6/10

   编辑首选

   • 一页以内
   • 含量化结果
   • 可独立阅读

   评委的第一印象几乎全在这里，投入产出比最高，30 分钟能改出明显差别。

2. 02

   假设与求解的对应关系 9.2/10

   结构核心

   • 每条有落点
   • 5-8 条为宜
   • 可检验

   假设脱节是评审最常追问的地方，改一遍能挡掉大量质疑。

3. 03

   数学建模优秀论文2025图表承担论证的能力 8.8/10

   易忽略

   • 黑白可辨
   • 图注说结论
   • 正文有指代

   图表是评委翻页时最先扫到的部分，做得清楚能显著提升阅读体验。

4. 04

   检验与灵敏度分析深度 8.4/10

   拉开差距

   • 误差指标
   • 基准对比
   • 影响排序

   做与不做差别很大，做到多深反而没那么关键，先做起来。

5. 05

   数学建模优秀论文2025求解过程可复现 7.9/10

   加分项

   • 步骤化
   • 参数表
   • 附录可跑

   近几届评审越来越看重，但对最终名次的影响仍略低于前四项。

6. 06

   评价与推广的克制表达 7.3/10

   印象分

   • 优点具体
   • 缺点可核查
   • 篇幅短

   读的是最后一段，写得好能留下好印象，但很难单独撑起分数。

数学建模优秀论文2025常见使用场景：三类典型需求与各自能拿到的具体好处

关于能力提升的量化预期，我按经验给几条参考线（百分数为相对提升，非绝对水平）：

• 摘要结构完整度较改前提升约 92%
• 假设与求解的对应率约 85%
• 图表有正文指代的比例约 96%
• 排版规范项一次通过率约 78%

以上数字为编辑按范文对照与自查实践整理的相对参考值，用于说明改进空间，不代表真实统计或第三方评测结论。

照着本页方法改完论文，通常会遇到哪几种结果

按前面的方法走一遍，结果大体分三种情景。每种我都写清原因和下一步，方便你判断自己卡在哪。

三种情景里，只有第二种需要你自己做取舍决策——删哪条假设、补哪个检验，取决于你对模型的判断，别人替不了。其余两种按清单执行即可。

数学建模优秀论文2025专题专区：当前在做的几个复盘专题

这些专题都是围绕本页关键词展开的子方向，状态会随赛季推进更新。标注的是当前进度，不是限时活动。

读者评论：读过数学建模优秀论文2025之后，大家卡在哪一步

• 🧮
  数模老陈热评昨天👍 46💬 12

  摘要那一段真是说到痛处了。我们上次摘要写了整整两页，还觉得写得详细是好事，结果老师说第一页都没看完就烦了。这次按三段式删到 700 字，读起来反而清楚了。

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• 🌱
  lin_2026热评2 天前👍 31💬 5

  第一次带队，最有用的是那张扣分点表格，直接拿来当队里的自查单了。就是有个疑问：假设条数真的控制在 8 条以内比较好吗？我们题比较杂，好像 10 条都不太够。

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• 🐟
  回复 lin_2026：2 天前👍 18

  我理解 8 条是经验值不是硬线，关键看能不能对应上求解。你要是 10 条都能在后文找到落点，那也挺好。

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• 🎐
  阿岚不吃香菜3 天前👍 24💬 3

  灵敏度分析那块讲得挺实在。我们之前就是随便扫了两个参数，图一贴就完事，从来没想过要给出影响排序。这次准备加一张排序表试试。

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• 📐
  matrix_wang4 天前👍 12

  符号表按首次出现顺序排这一点真的很少有人提，我翻了好几篇范文才发现原来都是这么排的。

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• ☕
  深夜改稿人上周👍 9💬 2

  求更新一下预测类赛题的专题啊，我们这次抽到的题偏时间序列，范文里这一类感觉写得都差不多，想看点更细的对比。

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• 🍊
  橘子汽水不加冰上周👍 7

  前后对比那段看得很爽，改后那段一下子就有信息量了。准备把队里所有人的摘要都按这个格式重写一遍。

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• 🛠
  老周搞算法上周👍 15💬 1

  附录里写运行环境这条太对了，我们队上次交了代码，结果换台机器跑不起来，评委问起来很尴尬。现在都老老实实写清楚版本和依赖。

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读范文常见疑问解答：关于数学建模优秀论文2025的选题、查重与格式问题

把方法用起来：数学建模优秀论文2025的三步行动清单

读到这里，最有价值的动作不是再读一篇范文，而是打开自己上一篇稿子，对着自查清单过一遍。找到三个最明显的问题，今天就改掉它们。