在当今的美国本科申请中，学生的综合素质衡量标准复杂多样，而竞赛成果无疑是一个显著的“加分神器”。尤其是HiMCM竞赛，其在申请中所具有的影响力更是令人瞩目。
一、HiMCM 竞赛建模流程
模型准备
理解与分析：深入理解并细致分析问题背景，全面把握问题所涉及的各类信息，为后续建模工作奠定坚实基础。
数据收集：收集相关的数据和资料，确保有足够的信息支持模型的构建。
模型假设
科学假设：基于对问题的充分认识，做出科学合理的假设，以此简化问题复杂度，确保建模过程的可行性与有效性。
合理性评估：评估假设的合理性和适用性，确保它们能够准确反映实际情况。
模型建立
选择方法：依据问题特点及所作假设，运用恰当的数学理论与方法，构建严谨且符合实际需求的数学模型。
模型设计：设计模型结构，确定变量、参数及其关系，确保模型逻辑严密。
模型求解
工具使用：灵活运用各类数学方法，并借助如MATLAB、Lingo、SPSS等专业软件工具，对所建立的数学模型进行精确求解。
结果验证：确保求解结果的准确性，必要时进行多次计算以验证结果的一致性。
模型分析
数据分析：对模型求解得出的结果展开深入剖析，挖掘数据背后的规律与意义，评估模型的合理性与可靠性。
敏感性分析：探讨模型对不同参数变化的敏感性，确保模型在不同条件下的稳健性。
模型检验
严格验证：通过多种方式对模型进行严格验证，确保模型的准确性以及在不同条件下的可靠性，保障模型质量。
交叉验证：采用不同的数据集或方法进行交叉验证，进一步确认模型的有效性。
模型应用与推广
实际应用：将所构建并验证的模型应用于实际问题的解决当中，展示其在具体场景中的价值。
推广可能性：探索模型在更广泛领域的推广可能性，以实现模型的最大价值。
二、HiMCM所需技能要求
数学知识
掌握基础数学知识，包括但不限于微积分、线性代数、概率论与统计学等。
了解常用的数学建模方法，如优化方法、差分方程、回归分析等。
编程能力
熟练掌握并运用MATLAB、Lingo、SPSS等专业软件进行建模求解操作。
能够灵活运用这些软件的功能，满足不同建模需求，如数据处理、模型求解、可视化展示等。
数据分析能力
具备较强的数据处理和分析能力，能够从大量数据中提取有用信息。
熟悉常见的数据分析工具和技术，如数据清洗、特征工程、统计推断等。
团队协作能力
有效的沟通与协调能力，确保团队成员之间的高效合作。
明确分工，各司其职，确保每个环节都能顺利推进。
三、学术写作要求
论文结构
引言：简要介绍研究背景、问题描述及研究目的。
文献综述：回顾相关领域的现有研究成果，明确本研究的独特贡献。
方法论：详细描述建模过程，包括假设、模型构建、求解方法等。
结果与讨论：展示模型求解结果，进行深入分析和解释，讨论结果的意义和局限性。
结论：总结研究的主要发现，提出未来研究方向或改进措施。
参考文献：列出所有引用的文献资料，确保格式规范。
语言表达
全英文撰写：每支参赛队伍均需完成一篇全英文的学术论文，确保语言表达准确、清晰。
逻辑严谨：论文应具备良好的逻辑结构，内容条理清晰，层次分明。
图表辅助：适当使用图表、公式等辅助说明，增强论文的可读性和说服力。
细节注意
审稿与修改：多次审阅论文，确保没有语法错误、拼写错误或逻辑漏洞。
遵守规则：严格按照比赛规则和格式要求撰写论文，避免因形式问题导致扣分。
【HiMCM赛事信息/组队招募/课程信息】
扫码添加顾问老师，一对一咨询！
更有HiMCM【获奖论文】限时免费领！
