一图流：
| 赛题编号 | 赛题名称 | 涉及学科 | 所需模型 | 赛题复杂度 | 赛题难度 | 主要挑战 |
| A | 飞行器外形的优化问题 | 航空航天工程，数学，物理 | 几何模型，空气动力学模型，优化算法 | 高 | 高 | 精确计算飞行器表面积和体积，优化外形以减少阻力，涉及复杂的空气动力学计算 |
| B | 洪水灾害的数据分析与预测 | 数据科学，环境科学，气象学 | 相关性分析，聚类分析，预测模型 | 中 | 中 | 数据清洗与预处理，识别关键指标，构建有效的预测模型 |
| C | 基于量子计算的物流配送问题 | 量子计算，物流管理，数学 | QUBO模型，优化算法 | 非常高 | 非常高 | 建立量子计算模型，使用量子计算求解复杂的物流优 |
A:B:C=1:9:2
A题 飞行器外形的优化问题
问题概述：
优化飞行器的外形，使其所受阻力最小，涉及飞行器表面积和体积的估算，以及对不同几何形状的优化。
问题分析：
1. 表面积和体积的估算：根据提供的几何示意图和参数，使用几何学公式估算飞行器的表面积和体积。
2. 优化飞行器外形：
- 分析飞行器结构的不同部分，建立参数化模型。
- 通过数值模拟（如CFD）计算不同外形下的空气阻力。
- 使用优化算法（如遗传算法、模拟退火等）在约束条件下寻找最优外形。
3. 不同圆锥曲线的外形优化：
- 依次考虑圆形、椭圆、抛物线和双曲线作为外形。
- 重新计算表面积、体积及对应的空气动力学性能。
- 比较不同形状的性能，选择最优外形。
建模方法：
- 几何建模：使用数学公式计算表面积和体积。
- 空气动力学分析：使用CFD工具模拟飞行器在空气中飞行时的流场。
- 优化算法：使用遗传算法或模拟退火算法进行参数优化。
B题 洪水灾害的数据分析与预测
问题概述：
通过对洪水数据的分析与建模，预测洪水发生的概率，并进行风险评估和预警。
问题分析：
1. 数据分析和可视化：
- 数据清洗和预处理，处理缺失值和异常值。
- 使用相关性分析（如皮尔逊相关系数）识别与洪水发生相关的关键指标。
- 数据可视化（如散点图、热力图）展示指标与洪水发生的关系。
2. 聚类分析：
- 使用聚类算法（如k-means）将洪水事件按照风险级别分类。
- 分析不同风险级别的特征指标，计算指标权重。
3. 预测模型：
- 选择适合的机器学习算法（如逻辑回归、随机森林）建立洪水发生概率的预测模型。
- 模型验证和调整，通过交叉验证评估模型性能。
- 优化模型，仅用关键指标进行预测。
4. 预测并绘制直方图和折线图：
- 使用模型预测test.csv中洪水发生的概率。
- 绘制概率直方图和折线图，分析结果的分布特性。
建模方法：
- 数据处理与分析：Python的pandas和numpy库。
- 数据可视化：matplotlib和seaborn库。
- 机器学习：scikit-learn库进行模型训练和评估。
- 聚类分析：使用k-means算法。
C题 基于量子计算的物流配送问题
问题概述：
利用量子计算技术优化物流配送策略，解决复杂运输问题，降低运营成本。
问题分析：
1. 独立运营的物流公司：
- 建立QUBO模型表示物流问题，将各公司的运营成本最小化。
- 使用Kaiwu SDK中的CIM模拟器和模拟退火求解器求解QUBO模型。
2. 合作运营的物流公司：
- 合并两个公司的运输需求，建立合作运营的QUBO模型。
- 最小化总运营成本，使用Kaiwu SDK求解并比较独立运营和合作运营的成本差异。
3. 创新性场景：
- 提出一个商业或学术有价值的场景（如AI优化、金融风险管理）。
- 建立对应的QUBO模型，计算所需比特数量级，进行求解和验证。
建模方法：
- 物流优化：建立运输路径和成本模型。
- 量子计算：使用QUBO模型表示优化问题，应用Kaiwu SDK进行求解。
- 模拟退火算法：优化运输策略，计算最小化成本方案。