HIMCM 是全球高中生最具含金量的数学建模竞赛之一，由 COMAP 主办，强调跨学科问题解决能力、数学建模思维、编程实现与学术英文写作。其奖项在美本申请中具有极高认可度，尤其适合申请 数学、计算机、工程、经济、数据科学 等专业的学生。
一、HIMCM 适合人群画像
1. 专业定向型
目标专业：数学、计算机科学、工程、经济学、环境科学、数据科学、人工智能
需求匹配：需要通过“实战型竞赛”证明学科兴趣与研究潜力
典型学生：计划申请 MIT、Stanford、Caltech、CMU、UC Berkeley 等顶尖理工院校的学生
2. 能力适配型
核心能力要求：
数学基础：熟悉代数、微积分、统计学
编程能力：掌握 Python 或 MATLAB 基础
英文写作：能撰写逻辑清晰、语法规范的学术论文
团队协作：善于沟通、分工明确、抗压能力强
典型学生：IB/A-Level 数学高分者，或参加过 AMC、USACO、科研项目的理科生
3. 兴趣驱动型
兴趣特征：
喜欢用数学解释现实世界（如交通拥堵、疫情传播）
关注《自然》《科学》《科学美国人》《The Economist》等期刊
对“建模-求解-验证”过程有强烈探索欲
典型学生：热衷跨学科学习，喜欢动手解决问题的“T型人才”
4. 规划前置型
最佳参赛年级：高一、高二（建议高二参赛最佳）
优势：
有充足时间打磨技能，积累经验
若首次参赛未获奖，可次年再战
成果可用于高三申请文书、简历、面试素材（Activities List）
二、备赛核心策略：分阶段突破建模瓶颈
阶段一：基础阶段（赛前 6-8 个月）
目标：搭建知识与工具体系
1. 数学建模方法学习
教材推荐：
《数学建模算法与应用》（司守奎）——国内经典，案例丰富
《A First Course in Mathematical Modeling》（Giordano）——英文原版，适合提升思维
《HIMCM 竞赛指南与优秀论文解析》——针对性强，含O奖论文拆解
重点掌握三大基础方法：
| 方法 | 适用场景 |
|---|---|
| 回归分析 | 预测变量关系 |
| 线性规划（LP） | 资源优化 |
| 微分方程建模 | 动态系统 |
2. 工具技能强化
Python 编程（推荐 Coursera “Python for Everybody”）：
重点掌握 Pandas（数据处理）、Scikit-learn（机器学习）、Matplotlib（绘图）库
数学软件：
MATLAB：求解微分方程、矩阵运算
Lingo：线性/整数规划求解（界面友好，适合初学者）
Excel：基础数据处理、图表生成
3. 组队与分工
4人团队建议分工：
| 角色 | 核心职责 | 技能要求 |
|---|---|---|
| 建模手 | 设计模型、提出假设、选择方法 | 数学功底强、逻辑清晰 |
| 编程手 | 实现算法、调试代码、生成图表 | Python/MATLAB熟练 |
| 数据手 | 收集数据、预处理、分析 | 熟悉Kaggle、World Bank等平台 |
| 论文写手 | 撰写英文论文、逻辑衔接、格式统一 | 英语写作强、细心 |
提前磨合：
每月完成1个简易建模项目
阶段二：进阶阶段（赛前 2-3 个月）
目标：实战模拟与能力打磨
1. 真题训练
刷近5年 HIMCM 真题（官网或往届O奖论文集）
每2周完成1次完整模拟（严格按4天周期）：
Day 1：选题 → 文献调研 → 提出假设
Day 2-3：建模 → 编程 → 求解
Day 4：撰写论文 → 检查 → 提交
重点分析 O奖（Outstanding）论文：
摘要结构是否完整？
模型选择是否合理？
是否有敏感性分析？
图表是否专业、标注清晰？
2. 总结“模型选择清单”
| 问题类型 | 推荐模型 | 备选模型 |
|---|---|---|
| 预测类 | 时间序列（ARIMA）、线性回归 | 随机森林、LSTM |
| 优化类 | 线性规划、整数规划 | 动态规划、遗传算法 |
| 决策类 | AHP、TOPSIS | 模糊综合评价 |
| 动态系统 | 微分方程、系统动力学 | Agent-Based Modeling |
3. 薄弱模块突破
模型创新不足？
学习“改进型模型”：在回归中加入交互项、非线性项
跨学科融合：结合经济学“成本效益分析”、生态学“种群模型”
报告质量欠佳？
精读O奖论文摘要，学习“问题-假设-模型-结果”逻辑链
使用 Grammarly 检查语法，使用 LaTeX 提升排版专业度
4. 数据与工具储备
整理常用数据平台（如 World Bank Data、Kaggle）与建模模板（如回归分析代码模板、报告结构模板），竞赛时可快速调用
阶段三：冲刺阶段（赛前 1 个月）
目标：细节优化与心态调整
1. 全真模拟
按真实比赛时间（11月）进行1次完整模拟
训练时间管理：
前2天：完成建模与求解
后2天：撰写论文、绘图、校对
邀请指导教师或往届获奖者评审，重点优化：
模型合理性（假设是否可支撑？）
逻辑完整性（推导是否连贯？）
图表专业性（坐标轴、单位、图例是否齐全？）
2. 合规与细节检查
熟悉 COMAP 提交要求：
PDF 文件命名格式：TeamXXX.pdf
页数限制：25页以内（含图表、参考文献）
不可包含学校、姓名等识别信息
准备“应急方案”：
数据获取失败 → 使用模拟数据（需说明生成逻辑）
模型求解异常 → 简化模型（如将非线性转为线性）
3. 心态与协作调整
明确团队沟通机制：
每天晚上召开15分钟站会，同步进度
使用 Overleaf 实时协作，避免版本混乱
缓解焦虑情绪：
HIMCM 重视“过程与思路”，即使模型未完全求解，只要逻辑清晰，仍可获 Honorable Mention 或 Meritorious
2025新赛季HiMCM组队报名中！
我们提供himcm组队+辅导的服务，海外高中+国际学校全球组队
更有HiMCM【历年获奖论文】限时免费领！
