分类： 赛事资讯

今年，HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）迎来了一个 重大变化：更新了【学术报告的在线提交流程】，并 强制要求 参赛队伍说明 LLM（大型语言模型）或其他 AI 工具 的使用情况。这一变化对参赛者提出了新的挑战，同时也带来了新的机遇。

一、对 AI 工具持开放态度

1.关键点：

AI 使用并非禁止： HiMCM 并未禁止 使用 AI 工具，例如 ChatGPT、Copilot 等。

如实报告： 要求参赛队伍 如实报告 AI 工具的使用情况，包括 使用的模型、使用目的（例如 生成文字、辅助编程、数据分析 等）。

2.解读：

 赛事组委会 正视 AI 技术 的发展，并将其 纳入竞赛规则，体现了对 科技进步 的 认可 和 适应。

要求 如实报告 AI 使用情况，强调了 学术诚信 和 透明性，确保竞赛的 公平性 和 公正性。

3.建议：

合理使用 AI： 在竞赛中 合理使用 AI 工具，但要 避免过度依赖，确保 核心建模过程 和 算法设计 是 自主完成 的。

如实报告： 严格按照要求 如实报告 AI 使用情况，避免 学术不端行为。

二、拔高学术标准和含金量

1.关键点：

更严格的审查： 增加 AI 使用报告意味着 评委会 将 更严格地审查 参赛团队的 原创性 和 独立思考能力。

核心过程自主完成： 学生需要 证明 核心建模过程和算法设计是 自主完成 的，不能 完全依赖 AI 生成 论文。

2.解读：

学术标准提升： 竞赛对 学术标准 提出了 更高要求，鼓励学生 深入思考 和 自主解决问题。

技术含量增加： 合理使用 AI 工具可以 提升 论文的 技术含量，但需要学生具备 更强的技术甄别 和 应用能力。

3.建议：

自主思考： 在使用 AI 工具时，要 保持独立思考，并对 AI 输出的结果进行 甄别 和 验证。

AI 作为辅助工具： 将 AI 视为 辅助工具，而非 替代工具，重点在于 如何利用 AI 提升效率 和 优化结果。

三、对学生的科研素养和工具使用能力提出更高要求

1.关键点：

合理、规范地运用 AI： 学生需要 合理、规范地运用 AI 工具，并能够 对 AI 输出结果进行甄别 和 二次加工。

“AI 为我所用”： 真正做到 “AI 为我所用”，而不是 被 AI 主导。

2.解读：

科研素养： 竞赛不仅考验学生的 建模 和 论文写作能力，更考验其 科研素养，例如 如何利用工具、如何评估信息 等。

工具使用能力： 学生需要具备 良好的 AI 工具使用能力，并能够 将 AI 应用于实际问题。

3.建议：

学习 AI 工具： 积极学习 AI 工具 的使用，例如 ChatGPT、Copilot 等，并了解其 应用场景 和 局限性。

提升科研素养： 培养 批判性思维，并能够 对信息进行评估 和 分析。

四、助力大学申请

1.关键点：

AI 时代的科研能力： 能够在 AI 和 学术诚信 之间把握好尺度，并 合理运用 AI 提升效率 的团队，体现出 未来顶尖大学 想要看到的 “AI 时代的科研能力”。

负责任的学者素养： 这种经验也能成为 极具说服力的申请故事 和 面试素材，展示学生的 负责任的学者素养。

2.解读：

申请竞争力提升： 合理使用 AI 工具并如实报告，可以 提升 学生的 申请竞争力，并展示其 适应未来科研环境 的 能力。

面试素材： 竞赛经历可以作为 面试素材，展示学生的 创新思维、技术应用能力 和 学术诚信。

3.建议：

积累经验： 将 HiMCM 竞赛经历作为 积累经验 的机会，并将其 应用于未来的学术研究。

展示能力： 在申请材料中 突出 自己在 AI 工具使用 和 学术诚信 方面的 能力 和 经验。

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HiMCM高中数学建模竞赛有着“美本通行证”的美誉，每年都会吸引世界各地的优秀高中生踊跃参与！作为全球顶尖的数学建模竞赛，HiMCM要求学生在规定时间内，针对实际问题展开数学建模，并给出创新且全面的解决方案。

HiMCM 竞赛要点解析

一、报告撰写要点

1.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，例如 问题描述、模型建立、结果分析、结论 等部分要 层次分明。

语言简洁： 使用 简洁明了 的语言，避免 过于复杂的句子 和 专业术语的堆砌。

重点突出： 重点内容 要 突出显示，例如 主要观点、关键结果、核心结论 等。

2.解释题目要求

目标： 确保团队对 题目要求 的 理解正确无误。

建议：

明确问题： 详细 解释题目要求，并 明确指出 团队对问题的 理解 和 解读。

变量说明： 所有用到的变量 都要 明确说明，包括 变量名称、含义、单位 等。

假设说明： 所有假设 都要 明确列出，并 解释其合理性 和 必要性。

3.详细分析问题

目标： 展示团队对 问题 的 深入分析 和 理解。

建议：

问题背景： 提供 问题背景，并 解释问题的重要性 和 现实意义。

模型选择： 详细分析 为什么选择 这个模型，并 与其他可能的模型 进行 比较。

模型设计： 说明模型是如何设计的，例如 模型的结构、参数的选择、公式的推导 等。

模型验证： 解释如何验证模型的可靠性，例如 灵敏度分析、误差分析、模型验证 等。

4.客观评价模型

目标： 对团队设计的 模型 进行 客观评价。

建议：

优点： 列出模型的优点，例如 准确性、简洁性、可解释性 等。

缺点： 指出模型的缺点，例如 局限性、假设条件、误差来源 等。

改进建议： 可以提出 改进建议，例如 如何优化模型、如何减少误差 等。

5.简明扼要的正文

目标： 报告正文要 简明扼要，避免 冗长繁琐。

建议：

关键推导： 详细描述 关键推导过程，但 避免过于复杂的数学推导。

例子说明： 使用 例子 来 说明 关键概念和模型的应用。

复杂计算： 将 复杂的计算过程 放在 附录 中，并在正文中 简要说明。

6.明确的结论

目标： 给出 明确的结论，并 总结 团队的研究成果。

建议：

结论明确： 清晰陈述 团队的 最终结论，并 解释其意义 和 应用价值。

参考文献： 列出所有参考的资料和文献，并按照 标准格式 进行引用。

二、问题解决要点

1.理解问题

仔细阅读题目： 仔细阅读题目，确保 理解 问题的 背景、要求 和 限制条件。

明确目标： 明确 问题的 目标，例如 需要解决的问题、需要达到的效果 等。

2.分析问题

分解问题： 将 复杂问题 分解成 更小的子问题，并 逐一分析。

识别关键因素： 识别 对问题解决 起关键作用 的 因素 和 变量。

3.建立模型

选择合适的模型： 根据问题特点，选择 最合适的数学模型，例如 线性模型、非线性模型、概率模型 等。

模型假设： 明确 模型的 假设条件，并 解释其合理性。

4.求解模型

选择合适的求解方法： 根据模型特点，选择 最合适的求解方法，例如 解析法、数值方法、模拟方法 等。

验证结果： 对 求解结果 进行 验证，例如 与实际数据比较、灵敏度分析 等。

5.解释结果

结果分析： 对 结果 进行 深入分析，并 解释其意义。

结论与建议： 根据结果，给出 明确的结论 和 可行的建议。

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全球最具影响力的中学生数模赛事——美国高中生数学建模竞赛（HiMCM）2025年赛程已正式公布。这项由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的赛事，每年吸引来自30多个国家/地区的顶尖学子参与，其O奖（Outstanding）获奖率仅为1%，是STEM专业申请者展现学术实力的重要平台。

一、竞赛核心价值与赛制解析

作为全球首个面向高中生的数学建模赛事，HiMCM要求学生团队在14天内完成从选题建模到论文撰写的全过程。竞赛设置Problem A/B两道开放型实际问题，内容涵盖环境科学、交通规划、能源优化等现实领域。参赛队伍需运用数学建模、编程算法及英文写作三大核心技能，提交不超过25页的完整解决方案。

竞赛奖项设置呈现金字塔结构：

特等奖（Outstanding）：全球前1%

特等奖提名（Finalist）：前6%

一等奖（Meritorious）：前19%

二等奖（Honorable Mention）：前28%
近三年数据显示，获得H奖及以上奖项的参赛者中，约68%被美国TOP30院校及英国G5大学录取，涵盖数学、计算机、工程等热门STEM专业。

二、2025年关键时间节点

• 报名开放：2025年9月（美东时间）
• 注册截止：2025年11月5日14:00（美东冬令时）
• 竞赛时段：2025年11月5日15:00至11月18日20:00
• 成绩公布：2026年2月6日前

参赛团队需通过COMAP官网完成注册，每队3-4人，报名费100美元。建议9-10年级学生提前组队，预留至少4个月备赛周期。

三、高效备赛路径规划

（一）基础能力构建（3-6个月）

数学建模思维培养

通过初等模型（线性回归、概率分布）掌握建模流程，学习使用Excel、SPSS进行数据可视化分析。重点训练问题拆解能力，例如将复杂的环境问题转化为可计算的数学模型。

编程工具进阶

从Python/Matlab基础语法起步，重点掌握数据处理（Pandas）、科学计算（NumPy）、可视化（Matplotlib）三大库。建议完成5-10个建模案例实操，如民航登机流程仿真、能源消耗预测等。

（二）实战模拟训练（2-3个月）

文献研读与论文写作

精读10篇以上O奖论文，学习框架搭建技巧：

摘要写作：300词内浓缩研究亮点

模型对比：至少3种方法验证有效性

灵敏度分析：参数变化对结果的影响

团队协作优化

建立明确分工机制：

• 建模手：负责算法开发与模型验证
• 程序员：实现模型代码及可视化
• 写作者：把控论文逻辑与学术表达

建议进行3次以上模拟赛，重点训练时间管理，将14天赛程分解为选题（1天）、建模（7天）、写作（5天）、润色（1天）四个阶段。

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HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）作为一项 高含金量 的国际数学竞赛，在美国本科申请过程中，尤其是在CA和 UC系统中的 Honors 和 Activities 模块中，具有 重要作用。

一、Honors 模块

1.填写位置：

Education 板块的 Honors 部分

2.具体作用：

学术荣誉展示：

填写要求： 在 Honors 部分，学生需要填写 与学术成就相关的5项荣誉。

HiMCM 的优势： HiMCM 是由 美国数学及应用联合会 (COMAP) 主办的一项 国际性 数学活动，是 全球影响力最大 的中学生数学活动之一。

高含金量： 作为一项 全球性荣誉，HiMCM 的奖项（尤其是 O奖、F奖、M奖）能够 充分展示 学生的 学术硬实力 和 数学能力。

与其他荣誉对比： 与其他常见的学术荣誉（例如 AP Scholar、National Honor Society）相比，HiMCM 的 国际性 和 竞争性 使其更具 说服力。

3.建议：

突出奖项： 重点突出获得的 HiMCM 奖项，并简要说明其 重要性 和 影响力。

量化成就： 如果可能，量化 团队成绩，例如 排名、获奖比例 等。

二、Activities 模块

1.填写位置：

Activities 板块

2.具体作用：

领导力与团队协作：

填写要求： 在 Activities 板块，学生需要填写 最多10项活动，包括 社团活动、社区参与、志愿者经历 等。

HiMCM 的优势： 在 Position/Leadership description (职位/领导力描述) 一栏，学生可以 描述 在 HiMCM 团队 中 担任的角色 和 负责的部分。

团队协作： 展示 团队协作能力，例如 如何与队友合作、如何解决团队内部冲突 等。

领导力： 如果担任 队长 或 小组负责人，可以突出 领导力，例如 如何分配任务、如何激励团队 等。

项目成果与认可：

Organization Name (组织名称)： 需要填写 COMAP 的英文全称。

描述成就： 在 最多150字 的篇幅内，描述在 完成 HiMCM 课题 过程中 取得的成就 和 获得的认可。

具体成果： 例如 模型构建、数据分析、论文撰写 等方面的 具体成果。

外部认可： 例如 获奖情况、评审反馈 等。

3.建议：

量化成就： 尽可能 量化 团队取得的 成就，例如 模型精度、数据处理量 等。

突出个人贡献： 重点突出 个人在团队中的贡献，例如 负责的具体任务、解决的关键问题 等。

三、Writing 模块

1.Personal Essay 部分：

填写位置： Writing 板块的 Personal essay 部分

具体作用：

讲述成长故事： 学生需要 选定题目，并用 最多650字 的篇幅 讲述独特的成长故事。

HiMCM 的融入： 可以将 HiMCM 项目 作为 成长故事 的一部分，例如：

挑战与成长： 描述在 HiMCM 竞赛 中遇到的 挑战 和 困难，以及如何 克服 这些挑战。

团队合作： 讲述 团队合作 的经历，以及从中 学到的经验 和 教训。

学术兴趣： 展示对 数学 或 其他学科 的 学术兴趣，以及 HiMCM 如何激发了这种兴趣。

2.Additional Information 部分：

填写位置： Writing 板块的 Additional Information 部分

具体作用：

补充信息： 可以将 HiMCM 项目 中的 论文亮点 及 理解 补充进文书，让招生官对学生的 数学能力 及 逻辑思维 有更深入的了解。

展示深度： 详细描述 HiMCM 项目的具体内容，例如 问题背景、模型构建、数据分析、结果解释 等。

体现思考： 展示对 项目结果 的 深入思考，以及 如何将项目经验应用于未来学习。

3.建议：

突出重点： 选择 HiMCM 项目 中最具 代表性 和 说服力 的内容进行描述。

逻辑清晰： 确保文书 逻辑清晰，并能够 清晰表达 自己的想法和观点。

个性化： 尽量 个性化 地描述 HiMCM 项目经历，使其与 个人成长 和 学术兴趣 相结合。

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HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）作为 美本 TOP 30 申请者的“御用竞赛”，在留学圈中备受追捧。随着信息技术和人工智能的飞速发展，数学建模的前景广阔，HiMCM将继续发挥其在全球范围内的重要作用，成为无数学子的梦想舞台。

几年级参加HiMCM竞赛比较好？

1.9年级（初三）参加HiMCM合适吗？

优势：

提前接触： 可以 提前接触 数学建模竞赛，积累 竞赛经验。

培养兴趣： 对于对 数学建模 有 浓厚兴趣 的学生，可以 激发 他们的 学习热情 和 探索精神。

挑战：

知识储备不足： 9年级学生可能还没有学习 微积分、统计学 等 高级数学知识，这会对 建模过程 造成一定困难。

编程能力有限： 大部分9年级学生的 编程能力 有限，可能需要 额外学习 编程技能。

时间管理： 9年级学生可能还需要 兼顾课内学习，时间管理能力需要 进一步提高。

建议：

评估自身水平： 如果 数学基础扎实、对建模有浓厚兴趣，可以考虑 尝试参加。

提前学习： 提前学习 数学建模基本方法、编程基础（例如 Python）等 额外知识。

积累经验： 以 积累经验 为主要目标，不必过分追求 获奖。

2.10年级（高一）适合参加HiMCM吗？

优势：

知识储备： 已经学习过 代数、几何，可能开始接触 更高级的数学内容（例如 微积分），这为 建模 提供了更好的 知识基础。

时间相对充裕： 相比9年级，10年级学生可能拥有 更多时间 来 准备竞赛。

经验积累： 参加竞赛可以 积累经验，为 后续参赛 打下基础。

挑战：

额外学习： 可能需要 学习额外的知识，例如 数学建模的基本方法、论文写作技巧 等。

团队合作： 需要 与队友合作，这可能需要 磨合时间。

建议：

积极参加： 建议 积极参加，并将其作为 提升能力 和 积累经验 的机会。

寻求指导： 建议 组队时搭配有经验的学长 或 寻求导师指导，以 提升备赛效率。

提前准备： 提前学习 数学建模 和 论文写作 相关知识，并进行 模拟训练。

3.11年级（高二）参加HiMCM有必要吗？

优势：

知识储备充足： 已经 掌握了大部分高中数学知识，这为 建模 提供了 坚实的基础。

时间管理： 11年级学生可能拥有 更多时间 来 准备竞赛，因为 课内学习压力 相对较小。

申请助力： 竞赛成绩可以用来 申请大学，尤其是 理工科专业，可以 展示 学生的 能力 和 潜力。

经验积累： 如果是 第一次参赛，可以 积累经验，为 未来参加更高级别的竞赛 做好准备。

挑战：

竞争激烈： 11年级参赛者较多，竞争可能更加 激烈。

时间压力： 需要 平衡竞赛准备 和 课内学习，时间管理能力需要 进一步提高。

建议：

提前准备： 建议 提前3-6个月 开始准备，例如 学习往届优秀论文、掌握数学建模知识（例如 问题分解、假设合理性检验）、论文写作规范 等。

组队策略： 提前 组队，并与队友进行 充分沟通 和 磨合。

冲刺目标： 制定 明确的冲刺目标，例如 争取 O 奖，并为之 努力奋斗。

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HiMCM不仅是一场数学竞赛是培养学生综合素质的一个重要途径。通过参与这个竞赛，学生们能锻炼思维能力，提升科研思维，并为未来的学术和职业生涯打下坚实的基础。

一、美本 TOP 30 申请利器

全球影响力与参与度：

火爆程度： HiMCM 竞赛每年吸引来自 全球 20 多个国家和地区 的 4000 多名 学生参与。

高竞争性： 竞赛评审标准 极为严格，象征 最高荣誉 的 “O 奖”每年获奖比例 不到参赛作品总数的 1%。

录取优势：

TOP 30 录取率： 近年来，获得 HiMCM 提名奖以上 的选手 90% 都被 TOP 30 美本 录取。

藤校偏爱： 获得 “O 奖” 的学生更是 深受哈佛、麻省理工等藤校的偏爱，对申请 顶尖名校 的助力 简直无敌。

二、STEM 领域镀金神器

能力提升：

多维度能力锻炼： HiMCM 竞赛就像一个 能力提升的“魔法盒子”，能够同时锻炼 数学、编程、建模 以及 论文写作 等多方面能力。

数学建模技能： 提升 将实际问题转化为数学模型 的能力。

编程能力： 掌握 编程工具（例如 Python、MATLAB）的使用。

论文写作： 提高 学术写作能力，并能够 清晰表达 复杂概念。

现实问题解决： 竞赛题目 全部来源于现实世界，例如 环境保护、公共卫生、经济政策 等，考验学生的 数学应用能力 和 创新思维。

申请优势：

热门专业竞争力： 对于梦想在 计算机、金融、STEM 等 热门领域 发展的学生，HiMCM 竞赛经历能够 瞬间提升 申请竞争力。

原因： 这些专业非常看重学生的 数学能力、逻辑思维 和 实际问题解决能力，而 HiMCM 竞赛正是对这些能力的 最佳证明。

三、多重能力提升

团队合作与沟通能力：

团队协作： 在竞赛过程中，团队需要在 有限的时间 内 分工协作，完成 复杂的建模任务。

团队精神： 培养 团队合作精神，学会 与他人合作 和 分享资源。

沟通协调： 提高 沟通协调能力，例如 如何有效沟通、如何解决冲突 等。

时间管理与压力应对：

时间管理： 竞赛时间 紧张，需要学生具备 良好的时间管理能力，合理分配 时间 和 任务。

抗压能力： 面对 高强度 的任务和 压力，需要学生具备 良好的心理素质 和 抗压能力。

创新思维与问题解决：

创新性思考： 鼓励学生 打破常规，提出 创新的解决方案。

实际问题解决： 培养 解决复杂问题 的能力，并能够 将理论应用于实践。

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2025年HiMCM竞赛的重磅升级为希望参赛的学子带来了新的挑战。为了取得优异的成绩，学生们需要提前开始准备，尤其是在团队成员的筛选上，选择那些具备互补技能和良好沟通能力的队友，将极大提升夺冠的机率。

一、2025年HiMCM三大改革新变化

1.新增“人工智能辅助建模”赛道：

自2025年起，参赛队伍可以在传统建模（Problem A/B）与AI建模赛道（Problem C）之间进行选择。这意味着对那些在人工智能、机器学习等领域有兴趣或专长的学生来说，有了更加针对性的选择。

2.论文评审新增“伦理与社会影响”评分项：

所有赛道的提交论文现在都需要包含一个“模型伦理风险分析”的章节，该部分将占总分的10%。这部分要求评估解决方案的公平性、隐私保护以及其社会影响，体现了对技术应用中伦理问题的关注。

3.数据可视化要求升级：

论文必须至少包含三种动态或交互式图表（例如通过Tableau、Python Plotly等工具生成），并且静态图表的比例不得超过50%。这提高了对数据展示方式的要求，鼓励参赛者使用更先进的技术手段来呈现数据分析结果。

4.变化背后的趋势

从解题能力到综合素养：国际顶级竞赛越来越重视解决真实复杂问题的综合能力，而不仅仅是数学解题技能。

技术前沿的应用：如AI和大数据分析等技术的应用成为必备技能。

社会责任感：强调技术方案需要具备伦理意识和社会责任感。

跨学科表达：能够利用可视化技术和学术写作清晰地传递复杂思想变得尤为重要。

二、HiMCM竞赛特点

真实问题驱动

题目范围广泛：HiMCM的题目通常围绕现实世界中的实际问题，包括但不限于环境科学（例如冰川融化预测）、社会经济（如疫情对旅游业的影响分析）、公共政策（比如城市垃圾分类优化）等领域。

应用数学工具解决难题：参赛队伍需要运用数学工具和模型来探索、分析并提出解决方案，旨在通过数学的力量解决这些复杂且具有挑战性的现实问题。

跨学科融合

综合能力要求：HiMCM不仅考验参赛者的数学建模能力，还要求他们具备编程、数据分析以及学术写作等多方面的技能。

团队分工协作：为了高效完成任务，团队成员通常会根据各自的优势进行分工，如设置“建模手”负责构建数学模型、“程序员”处理数据与实现模型、“写作者”负责撰写论文等。这样的分工有助于发挥每个成员的最大潜力，并促进团队内部的有效沟通与合作。

学术论文输出

结构完整的英文论文：最终提交的作品是一篇用英文撰写的完整论文，它应该包含问题重述、假设说明、模型构建、求解分析、灵敏度检验以及结论推广等多个部分。

高标准的要求：论文不仅要逻辑清晰、论证严密，还需要准确无误地表达团队的研究成果。特别是随着2025年改革后新增的“伦理与社会影响”评分项，团队还需在论文中体现对解决方案公平性、隐私保护及社会影响的考量。

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随着时代的发展，顶尖高校如MIT、斯坦福等越来越重视学生的综合素质。HiMCM作为一种有效的“能力认证”，不仅被多个名校推荐，更成为了学生向这些院校迈进的一块“跳板”。在申请数学、计算机、商业和工程等专业时，参与并在竞赛中获奖的学生，能够显著提高其在众多申请者中的竞争力。

HiMCM 竞赛考察技能分析

HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）是一项综合性很强的竞赛，考察学生多方面的技能。

一、建模方法

1.模型分类

掌握多种模型：

预测模型： 例如 时间序列模型（ARIMA、指数平滑等），用于 预测未来趋势。

优化模型： 例如 线性规划、非线性规划，用于 寻找最优解。

评价模型： 例如 层次分析法（AHP）、模糊综合评价，用于 多指标评价 和 决策分析。

2.模型假设

合理简化：

问题背景分析： 深入分析 问题背景，识别 关键因素 和 主要矛盾。

简化假设： 根据问题背景，提出 合理的简化假设，以 降低模型复杂度。

3.模型求解

数学工具应用：

工具选择： 熟练掌握 MATLAB、Python 等 数学工具，用于 模型求解 和 数值计算。

算法应用： 掌握 数值算法（例如 牛顿法、梯度下降法）和 优化算法（例如 单纯形法、遗传算法）。

灵敏度分析：

参数变化影响： 分析 模型参数 的 变化 对 结果 的 影响。

鲁棒性评估： 评估模型的 鲁棒性，即 在参数变化下 保持 稳定结果 的能力。

二、编程与数据处理技能

1.编程语言

熟练掌握至少一种编程语言：

Python： 语法简洁，拥有丰富的 库（例如 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib）支持。

MATLAB： 强大的 数值计算 和 可视化 功能。

R： 擅长 统计计算 和 数据分析。

编程工具包：

高效编程： 学会使用 编程工具包 来 提高效率，例如：

NumPy： 用于 数组计算。

Pandas： 用于 数据处理 和 分析。

SciPy： 用于 科学计算。

Matplotlib： 用于 数据可视化。

2.数据处理

数据提取与分析：

有效信息： 从 数据 中 提取有效信息，并识别 关键变量。

数据分析： 进行 数据清洗、预处理 和 分析，例如 异常值检测、数据转换 等。

数据可视化：

清晰展示： 使用 图表（例如 柱状图、折线图、散点图）来 清晰展示 数据分析结果。

交互式可视化： 利用 交互式工具（例如 Tableau、Power BI）进行 数据可视化，以 增强可读性。

三、其他重要技能

1.文献检索

学术数据库使用：

数据库选择： 掌握 Web of Science、IEEE Xplore、arXiv 等 学术数据库 的 使用方法。

快速检索： 学会使用 关键词、高级检索 等功能，快速找到 相关文献。

文献筛选与信息提取：

高质量文献： 学会 筛选高质量文献，例如 高引用率、权威期刊 等。

信息提取： 从文献中 提取有用信息，并将其应用于 模型构建 和 问题解决。

2.创新思维

批判性思维：

质疑精神： 敢于 质疑现有模型 和 方法，并思考其 局限性。

独立思考： 培养 独立思考能力，避免 盲目跟从 现有研究。

创新性解决方案：

新方法应用： 尝试 应用新方法 或 新技术 来解决问题。

模型改进： 对 现有模型 进行 改进 或 优化，以提高其 实用性和新颖性。

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HiMCM的参赛对象为9-12年级的高中生，尤其适合那些对数学建模、数据分析等领域感兴趣的学生，尤其是那些希望申请美国 TOP30 院校并计划攻读数学、工程、计算机、商科等专业的年轻学子。

如何让你的HiMCM数模论文更有创新点？

在数学建模竞赛中，创新性 是论文脱颖而出的关键因素之一。

1.问题提出的独特性

核心思想：

独特视角： 选择 独特的问题，并从 不同于已有研究的角度和思路 进行分析。

具体方法：

问题选取：

新问题： 选择 尚未被广泛研究 的问题，例如 新兴领域 或 跨学科问题。

新角度： 对 已有问题 从 新的角度 进行分析，例如 结合不同学科 或 应用新的理论。

问题表述：

创新性表述： 采用 创新的方式 来 表述问题，例如 使用类比、提出反直觉的假设 等。

明确目标： 明确 问题的目标，并将其与 实际应用 相结合。

问题目标：

新目标： 设定 新的研究目标，例如 优化现有解决方案 或 探索新的应用场景。

多目标优化： 同时考虑 多个目标，并寻求 平衡 或 最优解。

建议：

文献回顾： 进行 广泛的文献回顾，以了解 现有研究 和 研究空白。

跨学科思考： 尝试从 其他学科 的角度思考问题，寻找 新的切入点。

2.模型创新点

核心思想：

创新性建模： 通过 巧妙的模型建立 和 有效的求解方法 来解决实际问题。

具体方法：

新方法应用：

未使用过的方法： 尝试使用 以往未使用过的数学方法，例如 新的优化算法、新的统计模型 等。

跨学科方法： 应用 其他学科 的方法，例如 机器学习、人工智能 等。

多种方法结合：

方法组合： 将 多种数学方法 结合起来，例如 线性规划 与 非线性规划 的结合。

优势互补： 利用不同方法的 优势，以达到 更准确 和 更可行 的结果。

模型改进与优化：

改进现有模型： 对 已有模型 的 某一方面 进行 改进 或 优化，例如 提高精度、简化计算 等。

建立新模型： 针对 同一问题，建立 不同的模型，并比较其 优缺点。

建议：

创新思维： 鼓励 创新思维，不要局限于 传统方法。

可行性分析： 在选择新方法或建立新模型时，进行 可行性分析，确保其 可实现性。

3.数据处理与分析

核心思想：

先进的数据分析方法： 运用 先进的数据分析、统计学方法 或 机器学习方法 对数据进行 挖掘和分析。

具体方法：

数据分析方法：

高级统计方法： 例如 多元回归分析、时间序列分析 等。

机器学习方法： 例如 聚类分析、分类算法、神经网络 等。

数据可视化：

直观展示： 使用 图表、图形 等方式 直观展示 数据分析结果。

交互式可视化： 利用 交互式工具（例如 Tableau、Power BI）进行 数据可视化。

数据预处理：

数据清洗： 对数据进行 清洗，去除 噪声 和 异常值。

数据转换： 对数据进行 转换，例如 标准化、归一化 等。

建议：

工具使用： 熟练掌握 数据分析工具（例如 Python、R、MATLAB）和 可视化工具。

结果解释： 对 数据分析结果 进行 深入解释，并将其与 实际问题 相结合。

4.对结果的解释和应用

核心思想：

深入解释与应用： 不仅要 建模 和 求解，更要 深入解释 结果，并将其 应用于实际问题。

具体方法：

模型解释：

合理性： 解释 模型的合理性，例如 假设的合理性、方法的可行性 等。

准确性： 分析 模型的准确性，例如 误差分析、灵敏度分析 等。

结果应用：

实际指导意义： 将 结果 与 实际问题 相结合，得出 具有实际指导意义 的 结论。

政策建议： 根据结果提出 政策建议 或 解决方案。

案例分析：

实际案例： 结合 实际案例 进行 结果验证 和 应用分析。

对比分析： 将 模型结果 与 实际数据 进行 对比，以验证 模型的可靠性。

建议：

深入思考： 对 结果 进行 深入思考，并尝试 不同的解释角度。

实际应用： 关注 实际应用，并思考 如何将结果应用于实践。

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HiMCM是一项由美国数学及应用联合会（COMAP）主办的国际性数学竞赛。自创办以来，该赛事迅速吸引了国内外多位优秀高中生的注意，成为全球影响力最大的数学建模活动之一。至2025年，HiMCM的新赛季已经开启，参赛同学正加紧准备，争夺这一极具含金量的赛事所带来的荣誉。

一、HiMCM团队成员需要具备哪些基础？

1.数学基础

要求：团队中至少需要3名成员具备理工科背景，并且有一定的数学基础。成员需要了解数学建模的基本概念，并熟悉导数、微积分、线性代数、概率与统计以及微分方程等知识。

目的：这些技能对于构建和解决数学模型至关重要，能够帮助团队准确地分析问题并提出有效的解决方案。

2.英语写作能力

团队里至少要有2人拥有良好的英语基础，能够流畅阅读英文文献，并具备撰写英文论文的能力。这包括确保论文逻辑清晰、表达准确。

因为HiMCM是一个国际性的比赛，所有的提交材料都需要用英文撰写。优秀的英语写作能力有助于更有效地传达团队的想法和研究成果。

3.编程能力

至少1名队员需具备一定的计算机编程能力，能够熟练使用Python、Matlab、R等至少一种编程语言进行数据处理、模型模拟和结果可视化。如果暂时没有很强的编程能力，也需要有快速学习新编程技能的能力。

编程是实现数学模型和数据分析的重要工具。通过编程，可以有效地处理大量数据，模拟复杂的数学模型，并将结果以直观的方式展示出来。

4.团队协作

团队成员应该乐观、主动、积极，具有良好的团队合作精神。重要的是能够相互支持，沟通顺畅，共同高效地完成竞赛任务。

在高强度的比赛环境中，良好的团队协作能极大地提升工作效率和解决问题的能力。每个成员的优势互补，共同为实现目标而努力。

二、HiMCM备赛攻略

提前系统学习建模框架

目标：对于没有或仅有少量建模基础的学生，提前学习是关键。4月份开始准备是一个不错的选择。

方法：从基础开始，了解常见的数学模型、算法及其应用场景。可以参加相关的培训课程或者自学在线资源，确保对基本概念有扎实的理解。

模拟实战训练

目的：模拟训练不仅能够提升团队解决问题的能力，还能增强队员之间的默契和沟通效率。

实施：选择一个所有队员都方便的时间段，如暑假期间，进行全程模拟。通过实践来检验所学知识，并在实际操作中发现问题、解决问题。

资源利用：如果可能的话，加入提供全真模拟训练的培训班，这样可以获得更加专业的指导和反馈。

赛中专业指导

支持：正式比赛为期两周，在这段时间里，高效的辅导至关重要。寻找并利用好提供赛中辅导的服务，我们的辅导服务，可以帮助参赛者更好地应对挑战，优化解决方案，努力向最高奖项冲刺。

策略：制定合理的时间管理计划，分配好研究、讨论、写作等环节的时间。保持与导师的良好沟通，及时获取反馈和建议。

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