如果你计划申请数学、计算机、数据科学、工程、经济学等专业，HiMCM不仅是提升背景的利器，更是锻炼真实科研能力的绝佳机会。
一、HiMCM 怎么“考试”？—— 竞赛形式与流程
HiMCM 没有传统意义上的“试卷”或“考场”，它是一场14天的开放式科研挑战，核心形式是：
以团队为单位，提交一篇全英文数学建模论文
考试流程简述：
开题：比赛开始，官网发布 A、B 两题
选题：团队讨论，选择一道题
建模：建立数学模型（如微分方程、优化模型、统计分析）
编程：用 Python/MATLAB 实现模型，进行数据处理与可视化
写作：撰写英文论文，包含摘要、模型、分析、结论等
提交：在截止时间前上传 PDF 论文
二、HiMCM 怎么选题？—— 选题策略与避坑指南
每年提供 A、B 两道题，通常涵盖不同领域（如环境、交通、经济、公共卫生、人工智能等）。
选题原则：“三看一避”
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 一看兴趣 | 选择团队成员感兴趣的领域，更容易投入和创新 |
| 二看数据 | 题目是否便于获取数据？是否有公开数据库支持？ |
| 三看建模空间 | 是否能建立多模型对比？能否做灵敏度分析？ |
| 一避抽象题 | 避免过于理论化、缺乏现实背景或数据支撑的题目 |
高分策略：
选择“可扩展性强”的题目，便于加入灵敏度分析、误差检验、多模型对比
避免“大而空”，聚焦具体问题，提出可落地的解决方案
三、HiMCM 需要指导老师吗？是学校的吗？
官方规定：
必须配备一名指导老师（Advisor）
指导老师需来自参赛学生所在的学校（即“本校教师”）
老师的角色是注册联系人，不直接参与建模或写作
实际操作：
如果学生参加校外培训或机构辅导，可由机构协助联系合作学校老师担任名义指导老师
指导老师主要负责：
完成团队注册
接收官方通知
提交论文（或监督学生提交）
不强制要求老师深度参与建模过程
四、HiMCM 适合什么样的学生？
适合学生画像（目标人群）
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 学术方向 | 计划申请 数学、计算机、数据科学、工程、金融、经济学 等理工科专业 |
| 年级建议 | 9–11年级 最佳 • 9年级以下：难度过大，不推荐 • 12年级：申请季时间紧张，建议优先标化 |
| 英语能力 | 能流畅阅读英文文献，具备科技论文写作能力（建议托福90+/雅思6.5+） |
| 时间投入 | 能在14天内每天投入 4–8小时，保持高强度协作 |
五、HiMCM 组队建议：比个人实力更重要！
HiMCM 是典型的“团队决定上限”的竞赛。一个高效团队必须覆盖四大核心能力：
四大角色分工（3–4人黄金组合）
| 角色 | 核心能力 | 推荐背景 |
|---|---|---|
| 理科型选手（建模手） | 擅长数学推导、公式建模、逻辑推理 掌握微积分、线性代数、概率统计 |
数学/物理竞赛生 |
| 编程型选手（程序员） | 熟练使用 Python/MATLAB/R 能实现模型、处理数据、绘制图表 |
信息学竞赛生、CS学习者 |
| 文笔型选手（写手） | 英文写作能力强，逻辑清晰 熟悉学术论文结构与表达 |
英语竞赛生、人文社科特长生 |
| 统筹型选手（队长） | 执行力强，善于时间管理与任务分配 能协调团队、推进进度 |
有领导经验或项目管理能力者 |
六、HiMCM 题目难度与能力要求
HiMCM 题目难度较高，考察的是综合科研能力，远超校内数学课程。
四大核心能力要求
| 能力 | 具体要求 |
|---|---|
| 1. 数学基础 | 掌握微积分、线性代数、概率统计、微分方程、优化理论 |
| 2. 编程能力 | 至少一人熟练使用 Python/MATLAB 能实现算法、处理数据、可视化结果 |
| 3. 数据分析 | 能收集、清洗、分析数据 运用统计方法揭示规律 |
| 4. 论文写作 | 全英文撰写，逻辑严密，结构完整 掌握摘要、引言、模型、结论等部分写法 |
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