分类： 赛事资讯

各位关注国际竞赛的同学们注意了！作为全球最具影响力的高中生数学建模赛事之一，HiMCM近日发布了2025年度竞赛新规。本文将为您全面解析赛事变化，并提供系统备赛建议。

一、核心政策变化

2025年HiMCM最显著的变化体现在学术报告提交要求上：

新增独立AI使用说明文件（与建模论文同步提交）

披露内容需明确包含：

是否使用大型语言模型（如ChatGPT）或其他AI工具

具体使用的技术工具名称

应用场景说明（文本生成/代码开发/数据处理等）

二、政策深度解析

1.技术伦理新规范

组委会首次将人工智能工具纳入监管范围，允许合理使用但要求透明披露。这标志着数模竞赛进入人机协同新阶段，既鼓励技术创新，又强调学术诚信。

2.能力评估升级

评审将重点关注：

核心模型构建的原创性

数据处理的关键环节把控

AI生成内容的验证与优化能力

注：直接使用AI生成论文主体内容将被视为违规

3.竞赛技术门槛提升

参赛者需要掌握：

基础编程能力（Python/Matlab）

数据可视化技术（Matplotlib/Tableau）

AI工具调试技巧（代码纠错/结果验证）

三、系统备赛方案

1.基础能力构建

数理基础强化

重点掌握：微积分矩阵运算、概率统计分析

模型精讲：线性回归/时间序列/优化算法（建议完成10个案例实操）

技术工具链整合

编程语言：Python（推荐Pandas+NumPy库）

可视化工具：Matplotlib基础制图+Seaborn进阶图表

协作平台：GitHub代码管理+Overleaf论文协同

2.学术写作规范

结构框架：问题重述→模型假设→算法设计→结果分析

图表规范：流程图（Visio）、数据图（Origin）、模型示意图（PPT矢量图）

避免雷区：公式编号连续、变量定义统一、参考文献APA格式

四、团队协作优化

角色分工建议

建模手：负责核心算法开发（需数学建模经验）

程序员：完成代码实现与调试（需200+行代码经验）

写作者：把控论文结构与学术表达（需精读3篇O奖论文）

五、竞争力提升策略

1.差异化能力培养

AI辅助技巧：使用Copilot进行代码补全（需提交说明）

创新可视化：尝试动态数据看板（Power BI）

模型优化：掌握灵敏度分析与鲁棒性测试

2.时间管理指南

赛前3个月：完成基础技能培训

赛前1个月：进行2次全真模拟（36小时限时训练）

最后1周：重点突破论文写作与模型调试

3.常见问题应对

数据异常：准备3套数据清洗方案（缺失值处理/异常值修正）

模型失效：建立备选模型库（至少包含2种替代算法）

协作冲突：制定决策机制（技术问题以程序员为主，学术问题以写作者为准）

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HiMCM是一项面向全球高中生的数学建模竞赛，旨在培养学生的团队合作能力、问题解决能力和创新思维。评委在评审过程中，主要关注团队的思维过程、问题分析、建模方法和数学方法。

一、HiMCM什么时候参加比较合适？

高一下学期或高二上学期开始准备HiMCM是比较合适的。这样学生可以有充足的时间来学习新知识、进行实践训练，并在竞赛中取得好成绩。如果决定参加HiMCM，建议学生提前一学年开始准备，需要学习竞赛所涉及的知识和能力，为了更好的竞赛结果，还会参加2-3轮实践训练。

二、HiMCM比赛要点分析

1.报告撰写清晰明了

目标： 让评委能够 轻松理解 团队的解题思路和最终结论。

建议：

逻辑清晰： 报告结构要 逻辑清晰，每个部分都应有明确的主题和目的。

重点突出： 突出 主要观点 和 关键结果，避免冗长和无关紧要的内容。

语言简洁： 使用 简洁明了 的语言，避免使用过于复杂或专业的术语。

2.正确理解题目要求

目标： 确保团队对题目要求有 准确的理解。

建议：

仔细阅读题目： 仔细阅读题目，确保理解每个细节和限制条件。

明确问题： 明确需要解决的问题和目标。

讨论与澄清： 如果对题目有疑问，可以与队友讨论，或在允许的情况下向组委会咨询。

3.详细分析问题并选择合适的模型

目标： 展示团队对问题的 深入分析 和 模型选择 的合理性。

建议：

问题分解： 将问题分解成更小的部分，分别进行分析。

模型选择： 说明为什么选择某个特定的模型，并解释其适用性。

模型设计： 详细描述模型的 设计过程，包括 假设、参数 和 公式。

模型验证： 说明如何 验证模型的可靠性，例如使用 敏感性分析、交叉验证 等方法。

4.客观评价模型的优缺点

目标： 展示团队对模型的 客观评价 和 批判性思维。

建议：

优点分析： 明确指出模型的 优点 和 创新点。

缺点分析： 客观分析模型的 局限性 和 不足之处。

改进建议： 提出可能的 改进方案 或 未来研究方向。

5.报告正文简明扼要

目标： 保持报告的 简洁性 和 可读性。

建议：

关键内容： 重点突出 关键推导 和 关键例子，避免过多细节。

复杂计算： 将 复杂的计算过程 放在 附录 中，报告正文中只需简要说明。

图表辅助： 使用 图表 来简化复杂的概念和数据。

6.给出明确结论并列出参考文献

目标： 提供 明确的结论 和 完整的参考文献。

建议：

结论明确： 给出 清晰明确 的结论，并解释其意义和影响。

参考文献： 列出所有引用的 资料 和 文献，并按照标准格式进行标注。

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在当今竞争激烈的教育环境中，特别是对于那些渴望进入顶尖大学的高中生而言，如何脱颖而出成为一个重要课题。这时，HiMCM（美国高中数学建模竞赛）以其独特的价值和意义，成为了众多学生竞相追逐的目标。

HiMCM 2025重大调整

2025年HiMCM数学建模竞赛更新了学术报告的在线提交流程，尤其增加了对LLM（大型语言模型）或其他AI工具使用情况的强制说明，这是一个重要变化。

相比往年，除了完整的建模论文，今年的HiMCM参赛队伍还必须单独提交AI使用报告，详细说明：是否使用了LLM或AI工具（如ChatGPT），使用了哪些模型，使用目的（如生成文字、辅助编程、数据分析等），这部分没有页数限制，不计入25页内。

HiMCM竞赛重点考察的能力分析

1.数学基础

核心知识：

微积分： 掌握 导数、积分、微分方程 等知识，用于描述和分析变化率、累积效应等。

线性代数： 理解 矩阵运算、向量空间、线性变换 等，用于处理多变量问题和数据。

概率论： 掌握 概率分布、期望、方差、条件概率 等，用于处理不确定性问题。

统计学： 了解 描述统计、推断统计、回归分析 等，用于数据分析和模型验证。

数学模型：

常见模型： 掌握 线性回归、决策树、优化模型（例如线性规划、非线性规划）等常用数学模型。

模型选择： 能够根据问题特点选择合适的数学模型，并进行 模型构建 和 参数估计。

应用能力：

实际问题建模： 能够将 实际问题 抽象为 数学模型，并进行 分析和求解。

模型验证： 掌握 模型验证 的方法，例如 敏感性分析、交叉验证 等，确保模型的 可靠性和准确性。

2.编程技能

编程语言：

至少掌握一种： 需要至少掌握一种 编程语言，例如 Python、MATLAB 等。

语言选择： 根据团队成员的技术背景和项目需求选择合适的编程语言。

数据处理与可视化：

数据处理工具： 熟悉 NumPy、Pandas 等 数据处理工具，用于 数据清洗、数据转换 和 数据分析。

可视化工具： 熟悉 Matplotlib、Seaborn 等 可视化工具，用于 数据可视化 和 结果展示。

编程应用：

模型实现： 能够使用编程语言实现 数学模型，并进行 数值模拟 和 结果分析。

算法设计： 能够设计 高效的算法 来解决复杂问题，例如 优化算法、搜索算法 等。

3.学术写作

论文结构：

规范结构： 掌握 数学建模论文 的 规范结构，通常包括 摘要、引言、模型假设、模型构建、模型求解、结果分析、结论与讨论 等部分。

逻辑清晰： 论文结构应 逻辑清晰，每个部分都有明确的目的和内容。

写作要求：

条理分明： 论文内容应 条理分明，论点明确，论据充分。

语言准确： 使用 准确、简洁、专业的语言 进行表达，避免使用过于复杂或口语化的表达。

图表运用： 能够运用 专业软件（例如 Excel、Matplotlib 等）绘制 清晰、准确、美观 的 图表，例如 流程图、数据图表、模型示意图 等，以 直观的方式 展示 数据和模型结果。

内容重点：

问题陈述： 清晰陈述 问题背景、目标 和 限制条件。

模型构建： 详细描述 模型构建过程，包括 假设、公式、参数估计 等。

结果分析： 对 结果 进行 深入分析，并解释其 意义 和 影响。

结论与讨论： 给出 明确结论，并提出 可能的改进方向 或 未来研究方向。

4.团队协作

团队合作：

密切配合： 与团队成员 密切配合，明确各自的 职责 和 分工，发挥各自 优势，共同完成竞赛任务。

沟通效率： 保持 高效沟通，及时解决出现的问题，避免 进度滞后。

角色分配：

角色适配： 根据团队成员的能力和特长进行 角色分配，例如 建模、编程、写作 等。

灵活调整： 根据实际情况 灵活调整 角色分工，确保每个成员都能发挥最大作用。

团队精神：

尊重与包容： 在团队合作中，能够 尊重他人的意见和建议，保持 开放的心态。

协作精神： 培养良好的 协作精神，共同解决问题，推动项目进展。

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作为全球最具公信力的高中生数学建模竞赛之一，HiMCM不仅考验学生在数学建模、编程和逻辑思维方面的能力，更重要的是，这是通往MIT、斯坦福等顶级学府的一把“钥匙”。

参加HiMCM面临的挑战

1.多领域知识整合与跨学科建模

跨学科知识要求：

涉及领域广泛： HiMCM的题目通常涉及 数学、物理、经济、计算机 等多学科交叉领域。

例如： 2024年考察的“高性能计算环境影响”和2023年的“蒲公英生态影响”都需要参赛者将 复杂现实问题 抽象为 数学模型。

具体挑战：

多学科知识掌握： 学生需要同时掌握 微积分、线性代数、概率统计 等 数学工具。

编程能力： 熟练运用 MATLAB、Python 等 编程语言 进行 数据模拟 和 模型实现。

知识整合能力： 将不同学科的知识进行 整合，并应用于实际问题。

应对策略：

团队成员互补： 组建一个 知识结构互补 的团队，成员各自擅长不同的学科领域。

提前学习： 提前学习相关学科的知识，并进行 跨学科知识整合训练。

2.创新性模型构建的思维突破

创新性要求：

独特视角： 题目要求从 独特视角 提出解决方案。

例如： 2023年电动巴士充电问题需要结合 交通工程 与 能源效率算法 进行创新。

具体挑战：

突破传统方法： 仅依靠 教科书方法 难以获得高分，需要 创新思维。

案例研究： 需要通过 案例研究（例如分析历年 Outstanding奖论文）来培养 问题抽象 和 原创建模能力。

应对策略：

思维训练： 培养 批判性思维 和 创新思维，鼓励团队成员提出 不同观点 和 解决方案。

借鉴优秀案例： 分析 优秀论文 的建模思路和方法，学习其 创新点。

头脑风暴： 进行 头脑风暴，集思广益，激发团队的 创造力。

3.14天高强度时间管理压力

时间限制：

比赛时长： HiMCM的比赛时间为 两周（14天）。

工作量： 需要完成 选题、建模、数据处理、结果分析、论文撰写 等工作。

具体挑战：

时间管理： 日均有效工作时间需达 6-8小时，对团队的时间管理能力提出很高要求。

任务分配： 需要合理分配 任务，并确保每个成员都能高效完成自己的工作。

应对策略：

制定详细计划： 提前制定 详细的分工计划，明确每个阶段的任务和时间节点。

例如： 40%时间用于 数据清洗 和 模型调试，30%用于 结果可视化，30%用于 论文润色。

高效沟通： 保持 高效沟通，及时解决出现的问题，避免 进度滞后。

时间管理工具： 使用 时间管理工具（例如甘特图、任务清单等）来跟踪进度。

4.团队协作与角色适配

团队规模：

3-4人团队： HiMCM要求团队规模为 3-4人。

具体挑战：

角色分配： 需要进行 精准的角色分配，例如 建模、编程、写作 等。

沟通效率： 超 60% 的队伍因 沟通低效 导致 进度滞后。

团队合作： 需要团队成员之间 密切合作，共同解决问题。

应对策略：

明确角色分工： 明确每个成员的角色和职责，并确保 角色适配。

建立沟通机制： 建立 有效的沟通机制，例如定期召开 团队会议，及时交流进展和解决问题。

团队建设： 加强 团队建设，培养团队成员的 合作精神 和 默契。

寻求外部帮助： 如果遇到 组队困难 或 团队协作问题，可以寻求 外部帮助，例如参加 组队活动 或 寻求专业辅导。

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随着全球教育的不断发展和国际竞争的日益激烈，HiMCM作为一项国际性的高中数学建模竞赛，逐渐成为了广大高中生展示自我、锻炼能力的重要舞台。

参加HiMCM有哪些优势？

1.顶尖大学的认可

- 广泛认可：HiMCM的成绩被许多美国、加拿大、英国等地的顶尖大学所认可。竞赛的高难度和实际应用性使其在大学申请中具有很高的含金量。

- 理工科专业：特别是在申请理工科专业时，HiMCM的优异表现能够显著增加被录取的可能性。大学看重参赛者在复杂问题解决、数学建模和团队合作中的表现，这些都是理工科领域的重要技能。

2.文书素材

- 个人陈述：HiMCM的参赛经历可以成为个人陈述中的亮点。通过描述竞赛过程中遇到的挑战、解决问题的方法以及团队合作的经验，申请者可以展示自己的综合能力和学术兴趣。

- 推荐信：参赛经历也可以增强推荐信的内容。推荐人可以详细描述参赛者在竞赛中的表现，突出其团队合作能力、解决问题的能力以及跨学科知识的应用能力。

3.展示综合能力

- 团队合作：HiMCM是团队竞赛，参赛者需要与队友密切合作，分工明确，协调一致。这种团队合作能力在大学申请中非常重要，尤其是对于那些强调团队项目和协作精神的大学。

- 解决问题：竞赛要求参赛者解决复杂的实际问题，展示其逻辑思维、分析能力和创新能力。这些都是大学在选拔学生时非常看重的品质。

- 跨学科知识：数学建模涉及数学、统计、计算机科学等多个学科的知识。参赛者在竞赛中展示的跨学科知识应用能力，可以证明其在多个领域的学习和应用能力。

4.提升学术背景

- 学术深度：参加HiMCM竞赛需要深入理解和应用数学建模的原理和方法，这可以显著提升参赛者的学术深度和广度。

- 科研潜力：通过竞赛，参赛者可以展示其在科研项目中的潜力，证明其有能力在大学阶段参与和完成高水平的科研工作。

5.增加申请竞争力

- 差异化：在众多申请者中，参加HiMCM竞赛的经历可以使申请者脱颖而出。特别是在竞争激烈的理工科申请中，这种经历可以为申请者增加独特的竞争力。

- 奖项和荣誉：如果在竞赛中获得奖项或荣誉，这无疑将为申请者的简历增色不少，进一步提升其在大学录取过程中的竞争力。

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作为全球最具影响力的中学生数学建模赛事之一，HiMCM每年吸引着数万名优秀学子参与。本文将从竞赛特色、奖项设置、赛程安排到备赛策略进行全面解读，帮助参赛者系统掌握竞赛核心信息。

一、竞赛核心特色

由美国数学及应用联合会（COMAP）主办的HiMCM具有三大显著特征：

跨学科融合：要求参赛者运用数学建模方法解决现实问题，涵盖经济学、环境科学等多元领域

团队协作模式：每支队伍由1-4名同校学生组成，强调数学建模、编程实现与学术写作的综合能力

国际认可度：其奖项成绩已成为全球TOP50院校理工科申请的重要参考依据

二、奖项体系与获奖数据

2025年竞赛沿用五级评奖机制：

特等奖（Outstanding）​：获奖比例≤1%

特等奖提名（Finalist）​：约7%

一等奖（Meritorious）​：约14%

二等奖（Honorable Mention）​：≤30%

参与奖（Successful Participant）​：约50%

三、2025年HiMCM获奖难度分析

随着HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）参赛人数的不断增加以及竞赛本身的发展，2025年HiMCM的获奖难度很可能会进一步提高。以下是具体分析：

1.参赛人数激增，竞争“内卷”加剧

参赛人数持续增长：

年均增长率： 近5年中国学生参赛人数 年均增长15%，显示出该竞赛的吸引力和影响力不断扩大。2024年有近 5000人 参加HiMCM竞赛，创下历史新高。

竞争加剧：

绝对门槛提升： 随着参赛人数的增加，相同奖项（例如O奖）的 绝对门槛 可能会提高。这意味着参赛者需要展现出更高的水平才能脱颖而出。

2.题目难度向跨学科倾斜

题目涉及领域更广：

2023年赛题： 已涉及 AI算法与伦理，例如自动驾驶决策模型，要求参赛者具备跨学科的知识和思维。

2024年赛题： 涉及到 人工智能、数据科学、环境问题 以及 社会影响 等领域，题目更加复杂和多样化。

2025年趋势预测：

学术广度要求更高： 预计2025年HiMCM题目将对 学术广度 提出更高要求，参赛者需要具备更广泛的学科知识，例如：

人工智能： 机器学习、深度学习等。

数据科学： 数据分析、数据挖掘等。

环境科学： 气候变化、生态保护等。

社会科学： 社会影响、政策分析等。

3.评审标准更严格

获奖比例稳定：

Outstanding奖： 近年Outstanding奖的获奖比例稳定在 1%以内，竞争异常激烈。

评审重点变化：

解题创新性： 评审标准更加注重 解题的创新性，简单套用模板或传统方法难以获得高分。

独特视角： 需要提出独特的解题思路和方法。

创新应用： 将创新思维与实际问题相结合，提出新颖的解决方案。

模型落地性： 评审标准也更加关注 模型的落地性，即模型是否能够有效解决实际问题，是否具有实际应用价值。

可行性： 模型是否具有可操作性。

实用性： 模型是否能够产生实际效益。

2025年HiMCM全国组队开启！

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许多国际知名大学，如哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院，将HiMCM的成绩视为评估申请者“学术潜力”的重要指标。能够在这个平台上获得奖项，无疑为学生的大学申请增添了浓墨重彩的一笔，使他们在众多竞争者中脱颖而出。因此，HiMCM被广泛视为“美本名校通行证”。

一、HiMCM选题技巧

1.选题技巧

（1）根据团队技能匹配

数学基础扎实的团队：

适合题目类型： 连续型题目，例如涉及 微分方程、动力学模型 的问题。

优势： 能够深入进行数学建模和理论分析。

编程能力突出的团队：

适合题目类型： 数据题，例如涉及 机器学习、统计分析 的问题。

优势： 能够高效处理和分析大量数据，并开发相应的算法。

经济管理背景的团队：

适合题目类型： 政策分析类题目，例如涉及 经济模型、政策评估 的问题。

优势： 能够提供清晰的政策建议和案例支持。

（2）平衡创新性与可行性

评估题目复杂性：

数据题： 可能需要处理 大量数据集，需要提前掌握 Python 或 MATLAB 的数据清洗技能。

政策类题目： 需要 清晰的逻辑框架 和 详实的案例支持。

团队资源： 考虑团队成员的技能、时间和精力，确保选题在团队能力范围内。

（3）预判热点领域

历年真题趋势：

复杂系统建模： 例如生态系统、交通网络等。

新兴技术应用： 例如人工智能、区块链等。

未来可能涉及的议题：

AI伦理： 人工智能的伦理问题，例如算法偏见、隐私保护等。

碳中和： 碳排放与减排策略。

公共卫生： 传染病建模、疫苗分配策略等。

跨学科交叉点：

“机器学习+生态保护”： 利用机器学习技术进行生态保护数据分析。

“博弈论+资源分配”： 应用博弈论进行资源分配策略研究。

二、获奖论文分析

从历年的O奖（Outstanding）论文来看，获奖论文具有以下特点：

（1）模型构建的深度与创新性

简化假设的科学依据：

明确假设： 清晰地列出所有假设条件，并说明其合理性。

创新性： 在传统模型的基础上，结合 新技术 或 新方法，例如机器学习算法、深度学习模型等。

模型稳健性：

敏感性分析： 分析模型对不同参数的敏感性，评估模型的稳定性。

交叉验证： 使用交叉验证等方法，验证模型的准确性和可靠性。

（2）论文结构与逻辑严谨性

清晰的问题定义： 明确问题的背景、目标和范围。

逻辑递进式论述： 论文结构要清晰，逻辑要严密，论述要层层递进。

数据可视化与图表规范：

图表清晰： 使用规范的图表，准确传达数据信息。

图表说明： 对图表进行详细的说明，帮助读者理解。

（3）论文的学术性与细节打磨

避免语法错误与冗余表述： 语言表达要准确，避免语法错误和冗余表述。

使用学术化句式： 例如使用 被动语态，使语言更加正式和学术化。

引用文献与理论支撑： 引用相关的文献和理论，支持论文的论点。

论文格式规范： 遵循竞赛规定的论文格式，例如字体、行距、页边距等。

三、获奖论文评审标准

（1）模型的可行性

模型设计： 数学模型的合理性、完整性和创新性。

假设条件： 假设条件的合理性、清晰性和充分性。

稳定性与敏感性分析： 对模型稳定性和敏感性的分析。

（2）摘要（完整且包含元素）

摘要内容： 摘要应包含问题背景、模型方法、主要结果和结论。

摘要结构： 摘要结构要清晰，语言要简洁。

（3）赛题解读正确

正确理解问题： 对赛题的理解要准确，避免误解或遗漏关键信息。

（4）前提条件与假设清楚（充分论证）

前提条件： 明确列出所有前提条件，并进行充分论证。

假设条件： 清晰列出所有假设条件，并说明其合理性。

（5）论文撰写

语言表达： 语言表达要准确、简洁、学术化。

格式规范： 遵循竞赛规定的论文格式。

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HiMCM作为一项高含金量的数学建模竞赛，不仅为学生们提供了展现个人能力的舞台，更是他们迈向未来、追逐梦想的重要踏板。无论是为了提升学术竞争力，还是为了激发创新思维，参与HiMCM都是一个值得把握的机会。

2025年HiMCM避坑指南

为了帮助大家在2025年的HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）中取得好成绩，以下是一些常见的“踩坑”经验分享，帮助大家避开这些错误，提高备赛效率。

1.选题犹豫不决

问题： 比赛时间非常紧张，长时间纠结于选题会浪费宝贵的比赛时间。

建议：

快速决策： 迅速选定一个适合自己团队的题目，不要在选题上花费过多时间。

兴趣与熟悉度： 从自己感兴趣的领域出发，选择团队成员比较熟悉的领域进行探究。

综合考虑： 结合题目的难度、可行性等综合因素进行选择。

讨论与建议： 在选题之前，争取把每一道题目都讨论一遍，然后带着讨论成果去找指导老师，结合指导老师的建议，最终定下题目。这个过程一般需要 0.5-1天。

文献查找： 题目确定后，团队在讨论的同时，也要同步进行 文献查找，为后续的建模和论文写作提供基础。

保底选择： 如果实在无法决定，可以选择 文献最多 的题目作为保底。

避免： 选完题目后，不要轻易更换题目，因为更换过程会耗费大量时间，且新题目未必更适合。

2.赛前准备不充分

问题： 很多同学认为时间还早，不提前准备，特别是第一次参加数模比赛的同学。

建议：

提前准备： 数学建模知识需要 长期积累，临阵磨枪的方法不可取。

准备内容：

论文写作能力： 提升论文写作能力，确保论文结构清晰、逻辑严谨。

模型理论知识： 深入学习数学模型的理论知识，理解其应用场景和局限性。

编程水平： 提高编程能力，熟练掌握至少一种编程语言和相关的数学软件。

时间投入： 新手至少需要 提前两到三个月 进行准备。

3.时间安排不合理

问题： 很多团队没有合理分配时间，导致最后匆忙完成论文，影响整体质量。

建议：

明确目标和时间节点： 每个阶段都应有明确的目标和时间节点，例如：

第一天： 开始查找文献，先看标题和摘要，筛选出符合选题的文献。

晚上： 团队一起精读文献，了解选题的背景和历史，找到研究方向和思路。

高效利用时间：

文献查找后： 开始正式建立模型，并进行论文写作。

同步进行： 如果模型还未出，可以先写 问题重述、模型假设、思路分析 等内容，最大化利用时间。

团队协作： 队员们需要高效地协作，紧密配合，才能取得最佳成绩。

4.模型不合理

问题：

不了解模型适用场景： 随意堆砌模型，直接套用简单算法。

模型过于复杂： 过度追求复杂模型，导致求解困难。

建议：

理解模型适用性： 了解每个模型的适用场景，避免盲目使用。

综合评价： 通过 综合评价 的方式分析算法的好坏，而不是简单套用。

简洁有效： 数学模型的优劣不在于使用了什么高深的方法，而在于能否 有效、简便、恰当地解决实际问题。

算法改进： 对算法进行深入分析，并进行必要的改进，以提高模型的准确性和实用性。

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HiMCM竞赛所培养的思维方式和解决问题的能力，将为学生们未来的学术与职业生涯打下坚实的基础。无论是其后的科研工作，还是进入职场，参与过HiMCM的学生都将更加游刃有余，面对复杂问题时更具自信与从容。

为什么HiMCM竞赛获奖率低？

1.竞赛难度高

综合能力要求高：

数学基础： 参赛者需要具备 扎实的数学基础，包括代数、几何、微积分、概率统计等知识，并能灵活运用这些知识解决实际问题。

编程能力： 熟练掌握至少一种编程语言，例如 Python、C++ 等，并能够使用 Matlab、Maple、Mathematica 等数学软件进行数值计算、符号运算和图形绘制。

团队合作： 竞赛以团队形式进行，要求团队成员之间具备良好的 协作能力，能够有效地分工合作，发挥各自的优势。

论文写作： 需要撰写一篇 至少25页 的全英文科技论文，要求论文结构清晰、逻辑严谨、语言表达准确。

时间紧迫：

14天时间限制： 在短短 14天 内，参赛者需要完成从问题分析、模型建立、求解到论文撰写的全过程，时间非常紧张。

挑战性：

对高中生而言： 这些要求对于高中生来说是一个巨大的挑战，需要他们在短时间内展现出极高的综合素质和能力。

2.竞赛竞争激烈

全球优秀选手参与：

来自世界各地： HiMCM竞赛吸引了来自全球各地高校的优秀选手，他们各自具备不同的背景和优势，实力不容小觑。

多样化的技能组合： 参赛团队成员可能来自不同的学科领域，例如数学、计算机科学、工程学等，技能组合多样化。

团队协作要求高：

自行组队： 参赛者需要自行组队，这要求团队成员之间具备良好的 默契 和 协作能力。

分工明确： 团队内部需要 合理的分工，例如模型构建、编程实现、论文撰写等，确保每个成员都能发挥自己的优势。

脱颖而出难度大：

需要付出更多努力： 为了在激烈的竞争中脱颖而出，参赛团队需要付出更多的努力，在各个方面都做到精益求精。

3.创新和实用性的重要性

评审标准：

数学模型的精确度和准确性： 这是竞赛的基础，要求参赛队伍能够建立精确的数学模型，并进行准确的求解。

创新性： 创新性是区分O奖与其他奖项的关键要素之一。评审标准强调：

独特的解题策略： 参赛队伍需要提出 独特的视角 或 新颖的思路和方法。

创新性应用： 将数学模型与实际问题相结合，提出具有创新性的解决方案。

实用性： 评审标准还注重模型的 实用性，即模型是否能够有效解决实际问题，是否具有实际应用价值。

挑战：

平衡创新与实用： 参赛队伍需要在 创新性 和 实用性 之间找到平衡，既要展现独特的创新思维，又要确保模型的可行性和实用性。

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获得HiMCM奖项的学生在申请顶尖大学时，往往能赢得额外的关注与青睐。许多知名学府的招生官在筛选申请者时，不仅关注其学术成绩，更加看重其在课外活动中的表现和对学术的热情。而参与HiMCM，特别是获奖，将会成为学生简历中不可或缺的一部分，成为他们学术实力的象征。

一、HiMCM参赛全流程

1.赛前准备

组建团队：

团队通常由3-4名学生组成，注重成员间的能力互补。理想情况下，团队应包含擅长数学建模、编程和写作的成员。

寻找指导老师：

找到一位有经验的教师作为指导老师，他们可以提供宝贵的建议和支持。

获取家长同意书：

确保所有参赛学生的家长或法定监护人签署同意书，确认他们了解并支持孩子的参与。

技能提升：

提升全英文写作能力、数学建模能力和计算机编程能力。这些是成功完成HiMCM竞赛的关键技能。

注册报名：

在HiMCM官方网站上进行队伍注册，并支付每队100美元的报名费用。

2.比赛期间

仔细阅读题目：

比赛开始时，仔细阅读提供的题目，选择最适合你们团队能力和兴趣的题目。

制定工作计划：

根据选定的题目，制定详细的工作计划，包括任务分配、时间安排等。

分工合作：

团队成员根据各自的特长分工合作，负责问题分析、模型构建、编程实现以及论文撰写等工作。

提交论文：

在规定的截止日期之前，将最终的解决方案论文提交至官方指定邮箱。

3.比赛结束后

确保文档完整性：

顾问需确保团队不再对解决方案文件进行任何更改，并在规定时间内提交所有必要的解决方案文档。

等待结果：

预计比赛结果将在2026年2月或之前公布，请留意官方通知。

二、参加HiMCM竞赛你会收获什么？

1.升学助力

许多获得O奖的学生受到常春藤联盟等顶级学府的青睐。此外，获奖作品还有机会被美国权威学术期刊收录发表，这对学生的学术生涯有着极大的推动作用。

2.跨学科能力培养

HiMCM是全球影响力最大的中学生数学活动之一，它不仅考验学生的数学能力，还要求他们具备编程、论文写作以及团队合作的能力。这使得它成为为数不多能够全面评估学生综合素质的比赛之一。

3.提升GPA

参与HiMCM并取得好成绩，不仅可以丰富个人简历，还能对学生的GPA产生积极影响，特别是在相关专业课程的学习中，能够展示出更强的应用能力和综合素质。

4.实际应用价值

无论是在小组协作形式上，还是在问题解决思路的梳理，亦或是论文写作方法上，这些都是所有参与者未来求学和留学过程中必然会用到的重要技能。

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