HiMCM)是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的国际性中学生数学建模竞赛，被誉为“高中生版MCM/ICM”，是申请顶尖名校（如MIT、斯坦福、牛津）极具含金量的学术履历之一。
2025年，HiMCM迎来重大规则升级，尤其是对AI工具使用和文献引用规范提出更高要求。
一、HiMCM 基本信息概览
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 参赛对象 | 全球9–12年级在校高中生 |
| 语言要求 | 全英文参赛（论文、沟通、提交） |
| 组队形式 | 团队参赛，每队 3–4人，需配备1名指导老师 |
| 比赛时间 | 通常在每年11月上旬，持续 14天（具体以2025年官方通知为准） |
| 报名方式 | 通过COMAP官网注册，获取团队控制编号（Control Number） |
| 提交内容 | 一篇不超过 25页的全英文PDF论文 |
| 证书颁发 | 以报名学校名称为准（支持跨校组队，但证书统一显示报名校名） |
二、比赛内容与题目类型分析
参赛队伍需从官方提供的 Problem A 和 Problem B 中任选一题，进行数学建模 + 数据分析 + 英文论文撰写。
类型1：常规题（Problem A）——社会/环境/经济类复杂系统建模
特点：
聚焦现实世界重大议题
需多维度分析（如公平性、可持续性、成本效益）
强调模型的解释力与可扩展性
2024年真题回顾：Problem A《未来奥运会项目选择建模》
任务：为未来奥运会设计项目筛选模型
关键维度：受欢迎程度（收视率、社交媒体热度）、性别平等（男女参赛比例）、包容性（残障运动员参与度）、安全性（受伤率统计）、公平竞争（设备成本影响）
难点：
如何量化“包容性”等抽象概念？
如何利用历史数据调整模型权重？
如何预测未来趋势并验证模型合理性？
类型2：数据分析题（Problem B）——高性能计算与大数据挖掘
特点：
涉及大量真实数据处理
要求编程能力（Python/R/Matlab）
注重数据清洗、可视化与趋势预测
2024年真题回顾：Problem B《高性能计算（HPC）对环境的影响》
任务：评估全球HPC中心的碳排放影响
核心变量：
HPC总功率容量 vs 实际运行功率
全球算力需求增长趋势
各国能源结构（煤电 vs 可再生能源）
数据中心能效（PUE值）
难点：
数据来源分散
变量间非线性关系复杂
建立动态模型预测未来碳足迹
三、HiMCM 论文写作核心要求（评委评分标准）
HiMCM评委不只看“答案是否正确”，更关注思维过程的严谨性与表达的清晰度。论文应体现以下五大准则：
1. 清晰易懂的表达（Clarity）
使用简洁英文，避免复杂句式
段落分明，逻辑递进：引言 → 假设 → 模型 → 求解 → 验证 → 结论
多用图表辅助说明（流程图、散点图、柱状图）
2. 明确的问题理解与假设说明
重述题目要求，确保理解无偏差
列出所有假设，并解释其合理性
3. 完整的建模过程
为什么选择这个模型？（如线性回归 vs 神经网络）
模型如何构建？（公式推导、变量定义）
如何验证模型？
使用历史数据回测
进行敏感性分析
与其他模型对比（如A/B测试）
4. 客观的模型评价
优点：计算效率高、解释性强、适应场景广
局限性：依赖数据质量、未考虑突发事件、假设过于理想化
改进建议：引入更多变量、使用机器学习优化参数
5. 规范的结构与格式
| 部分 | 内容要求 |
|---|---|
| 摘要（Executive Summary） | 不超过1页，概括问题、方法、结论，评委最先阅读 |
| 目录 | 自动生成，清晰标注页码 |
| 正文 | 简明扼要，关键推导保留，复杂计算放附录 |
| 参考文献 | 遵循APA格式，标注到三级文献（见下文） |
| 附录 | 数据表格、代码片段（不计入正文页数，但计入25页总限） |
四、2025年HiMCM两大新规深度解读
新规1：强制提交《AI使用报告》
| 要求 | 说明 |
|---|---|
| 是否必须提交？ | 是，所有队伍都需声明 |
| 提交形式 | 单独PDF文件，命名为 1234_AIReport.pdf |
| 内容要求 | - 是否使用AI工具（是/否）
- 工具名称（如ChatGPT-4, Copilot, Gemini） - 使用场景（如：辅助润色英文、生成伪代码、查找文献） - 使用程度（低/中/高） |
| 违规后果 | ❌ 未提交或虚假报告 → 直接取消资格 |
| 核心原则 | AI仅可作为辅助工具，核心建模与创新必须由学生自主完成 |
新规2：文献引用规范升级（三级文献要求）
所有数据来源必须标注到三级文献，引用格式需严格遵循学术规范，包括APA格式要求。
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