HiMCM作为全球最具含金量的中学生数学建模竞赛之一，其题目难度逐年提升，尤其是近年来对高奖项（如O奖、F奖）的评审标准越来越严苛。HiMCM每年提供两个题目供参赛队伍选择（Problem A 和 Problem B），题目类型和难度方向略有不同。
一、HiMCM题目类型与难度分析
Problem A：常规建模题（理论 + 多维度分析）
特点：
通常聚焦于社会、经济、环境、政策等现实问题
需要从多个角度进行综合建模与分析
数据来源多为公开数据库或历史数据
对模型逻辑性、系统性、权重设计要求高
2024年真题示例：Problem A
“未来奥运会建模——竞赛项目选择” 难点在于需从受欢迎程度、性别平等、包容性、安全性、公平竞争等多个维度进行评估，利用历史数据调整模型权重，预测未来趋势并解释过去数据。
难点总结：
多变量综合评价体系的构建
权重分配与敏感性分析
历史数据的处理与趋势预测
需结合政策背景与人文因素
适合团队：
擅长系统建模、逻辑推导
对社会问题感兴趣，具备一定跨学科理解能力
英文写作能力强，能清晰表达复杂逻辑
Problem B：数据分析题（编程 + 数据挖掘）
特点：
侧重数据处理、挖掘、建模与可视化
通常涉及大量数据集，需要编程建模
对Python、MATLAB、R等编程能力要求高
更偏向工程、科技、环境类问题
2024年真题示例：Problem B
“检查高性能计算对环境的影响” 需考虑全球范围内 HPC 中心的总功率容量、实际运行功率、全球总算力需求变化趋势，以及不同地区能源结构变化对 CO₂ 排放的影响。
📌 难点总结：
多变量建模，变量间存在强相关性
需要进行复杂数据清洗与预处理
对编程建模、结果可视化能力要求高
需深入理解能源结构、碳排放机制等背景知识
适合团队：
有较强编程基础（Python/Matlab）
熟悉数据处理、可视化工具（如Pandas、Matplotlib）
对环境科学、能源工程等领域感兴趣
二、O奖有多难拿？
22-24年近三年来，O奖的获奖比例正在逐年下降，同时，其他F奖、M奖也一样在下降。只有难度降低的H奖和S奖的比例在慢慢上升。
这也侧面反映出HiMCM对于高奖项的获奖评分标准更加严格，对数学建模能力的培养和筛选的权威性也越来越高。
| 2022 | 2023 | 2024 | |
| O奖 | 9 | 9 | 8 |
| 占比 | 1.05% | 0.93% | 0.76% |
三、如何选择更适合自己的题目？
| 评估维度 | Problem A 更适合 | Problem B 更适合 |
|---|---|---|
| 团队成员背景 | 社会科学、政策研究、文科背景较强 | 数学、计算机、工程背景较强 |
| 模型难度 | 系统性强、逻辑复杂 | 数据量大、编程要求高 |
| 数据获取 | 多为历史数据、可公开获取 | 需自行整理、清洗数据 |
| 编程能力要求 | 中等，侧重逻辑建模 | 高，需熟练使用Python/Matlab |
| 论文写作难度 | 高，需清晰表达多维度分析 | 中，图表展示为主，逻辑相对清晰 |
| 拿奖难度 | 高（竞争激烈） | 略低（但技术门槛高） |
四、O奖团队的共同特点
团队结构清晰：通常有1名建模手、1名编程手、1-2名论文手
模型创新性强：不是简单套用现有方法，而是根据问题特性进行改进或原创
论文结构严谨：摘要、问题分析、模型构建、求解、验证、结论、参考文献齐全
图表规范清晰：数据可视化能力强，图表标注完整
英文写作流畅：语法准确、逻辑清晰、表达专业
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