HiMCM 是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项国际性中学生数学建模竞赛，面向全球高中生开放。比赛以小组形式进行，每队最多 4 人，需在 14天内完成一道现实问题的建模、求解与论文撰写任务。
一、HiMCM 组队建议
1. 理工科背景 —— 核心建模能力保障
队伍中至少 2名成员具备理工科思维，能够：
快速理解题目背景
将现实问题抽象为数学模型
掌握常见模型（如优化、统计、微分方程、图论等）
分析模型优缺点并提出改进方向
2. 英语写作能力 —— 论文质量关键
至少 2名队员具备良好的英语学术写作能力，能胜任以下任务：
撰写逻辑清晰、语言规范的论文
正确使用学术表达和术语
对整篇论文进行润色、校对
引用文献并按标准格式整理参考文献
3. 编程技能 —— 数据处理与模型实现
至少 1人具备编程基础或学习能力强，掌握以下技能：
使用 Python / MATLAB / R / Excel 进行数据处理
实现数学算法（如回归分析、聚类、线性规划等）
制作图表、可视化结果
若无专业选手，可提前学习基础语法与常用库函数
📌 推荐角色分工（建议）
| 成员 | 角色 | 职责 |
|---|---|---|
| A | 数学建模 | 构建模型、理论推导、验证可行性 |
| B | 编程实现 | 编写代码、调试算法、输出结果 |
| C | 英文写作 | 撰写论文、组织结构、润色语言 |
| D | 项目统筹 | 协调进度、查漏补缺、整合文档 |
二、赛前知识储备建议
1. 数学基础：构建建模思维
微积分：用于建模变化率、极值问题、连续系统的动态行为
线性代数：解决多变量问题、矩阵运算、特征值分析
概率与统计：数据分析、置信区间、假设检验、随机过程建模
优化理论：线性/非线性规划、整数规划、多目标优化
常微分方程 / 差分方程：模拟动态系统演变
图论与网络分析：路径优化、社交网络建模、交通流模拟
2. 编程技能：实现模型与可视化
Python：Matplotlib、Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn
MATLAB：适合数值计算、图像绘制、仿真建模
Excel / Google Sheets：适用于简单数据处理和可视化
LaTeX（可选）：高质量排版英文论文，尤其适合数学公式
3. 学术英语写作：规范论文结构
摘要部分必须精炼有力，是评委最先阅读的部分。
所有模型必须有明确的假设前提与适用范围。
结果展示应辅以图表、数据表格，并附上解释说明。
三、模拟训练建议
1. 定期开展模拟赛
模拟真实比赛环境，限时14天完成一套完整流程：
选题 → 文献调研 → 模型构建 → 求解与分析 → 论文撰写
每次模拟后进行复盘总结，找出团队协作、时间管理、技术瓶颈等问题
2. 使用历年真题训练
熟悉不同类型的题目（如资源分配、环境保护、城市交通、疾病传播等）
3. 建立模板与资料库
整理常用模型模板（如线性规划、差分方程、回归分析）
收集常用数据源、工具包、代码片段
建立论文写作模板（包括摘要、目录、图表编号方式等）
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