分类： 赛事资讯

HiMCM不仅是数学建模竞赛，更是一次跨学科科研实战。它能为理工、商科、社科乃至人文专业申请提供极具说服力的“硬核”背景背书，展现申请者的逻辑思维、问题解决与团队协作能力。

一、 HiMCM如何为各专业申请注入“硬核”力量？

1.对理工科与数据科学领域的适配性

适配度：⭐⭐⭐⭐⭐

专业方向	HiMCM价值体现
数学 / 统计学	直接展示数学建模、统计分析、算法设计能力，是专业核心素养的最佳证明
计算机科学	用Python/MATLAB等工具实现模型求解，体现编程实力和算法思维，优于单纯刷题经历
工程类（机械/电子/土木）	展现系统建模、优化设计、仿真模拟的工程思维，如“桥梁承重模型”“交通流优化”等项目极具说服力
物理 / 应用物理	通过微分方程、动力学建模解决现实问题，体现理论物理向实际应用的转化能力
数据科学 / AI / 机器学习	数据清洗、特征工程、预测模型构建等流程与HiMCM高度一致，是AI方向的“前置科研训练”

2.对商科与社科领域的适配性

适配度：⭐⭐⭐⭐

专业方向	HiMCM价值体现
经济学 / 运筹学	建立供需模型、博弈论分析、资源配置优化，体现量化分析能力，远超AP微观/宏观经济学的深度
金融工程 / 量化金融	构建股票价格预测模型、风险评估系统、投资组合优化方案，展现“数理+金融”复合能力
商业分析 / 数据科学（商科方向）	通过数据分析挖掘商业洞察，如“用户流失预测”“营销ROI建模”，契合BA专业核心要求
环境科学 / 公共政策	建立碳排放模型、灾害预警系统、资源分配策略，体现用科学方法解决社会问题的能力
社会学 / 教育政策	可建模分析教育公平、人口迁移趋势、疫情传播对社会影响等，展现跨学科研究潜力

3.对交叉学科与新兴专业的适配性

适配度：⭐⭐⭐⭐

复合型专业	HiMCM赋能点
生物信息学 / 计算生物学	构建基因序列比对模型、疾病传播动力学模型，体现“生物+数学+编程”三重能力
人工智能 / 机器学习	实现分类算法、神经网络初步建模、图像识别系统，虽非深度学习，但展现AI思维基础
可持续发展 / 气候科学	建立气候变化预测模型、可再生能源分配系统，契合全球议题，极具时代感
数字人文 / 计算社会科学	用文本分析、网络建模研究历史事件传播、社交媒体舆情，展现技术赋能人文的潜力

4.对所有专业的通用优势

适配度：⭐⭐⭐

即使申请看似与数学无关的专业（如文学、艺术、法律、心理学），HiMCM仍能提供不可替代的软实力背书：

能力维度	具体体现
逻辑思维	能清晰构建“问题→假设→模型→求解→验证”的完整逻辑链
问题解决能力	面对开放性现实问题，提出系统性解决方案
团队协作	4人团队分工合作（建模、编程、写作、统筹），体现领导力与沟通能力
学术写作能力	提交20+页全英文论文，锻炼学术表达与文献综述能力
抗压与时间管理	14天内完成从选题到提交的全过程，考验极限执行力

二、HiMCM适合哪些学生？

学科背景	适配理由
理工科	数学、应用数学：展现数学工具运用能力；计算机科学：用Python/MATLAB求解模型，证明编程实力；机械/环境工程：模型优化体现工程思维
商科	金融/金融工程：经济数据建模是量化能力亮点；商业分析/数据科学：数据分析能力是核心素养
交叉学科	生物统计、环境科学：需结合数学模型；运筹学、公共政策：资源优化与决策支持能力加分

三、HiMCM组队建议（黄金3-4人配置）

角色	能力要求	建议人数
建模主力	扎实数学基础，熟悉微积分、线性代数、概率统计，能快速理解并构建数学模型	至少2人
编程实现	熟练使用Python、MATLAB、R等工具进行数据处理、模拟仿真、算法实现	至少1人
英文写作	英语能力强，能撰写逻辑清晰、语言规范的学术论文，熟悉LaTeX更佳	至少1人
项目统筹	具备领导力，能协调进度、分配任务、把控时间节点，确保14天内高效推进	1人（可兼任）

多样化加分项：

团队中有成员了解环境科学、经济学、公共卫生、城市规划等领域知识，有助于更好理解题目背景，提出创新性解决方案。

避坑提醒：

避免“三人数学+一人数学”式同质化队伍

避免全队英语写作薄弱（论文占评分50%以上）

避免无编程能力（现代建模离不开代码实现）

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HiMCM不仅考察数学建模能力，还要求学生具备数据处理、编程实现、英文写作以及团队协作的综合能力。 参赛不仅能提升学术素养，还能为名校申请增添“硬核”筹码。

一、参加HiMCM需要具备哪些能力？

1. 数学建模能力

能力维度	具体要求
问题抽象	将现实场景中的复杂问题转化为数学模型，如环境、经济、社会等领域的实际问题。
模型选择与修改	掌握基础模型类型（如回归分析、时间序列分析、线性/非线性规划等），并能根据具体问题灵活选择或修改模型。
数据支撑结论	通过数据分析验证模型的有效性，确保结论有充分的数据支持。

2. 数据处理及分析能力

能力维度	具体要求
数据搜集	从公开数据库、学术论文、权威机构报告中获取相关数据，需判断数据的时效性和相关性。
数据清洗	处理缺失值、异常值、数据标准化等问题，确保数据质量。
数据可视化	使用图表呈现数据规律，辅助模型假设和结论论证。
工具掌握	熟练使用Python或R进行数据处理，避免依赖Excel等简单工具。

3. 编程与实现能力

编程工具	适用场景	核心要求
Python	数据处理、机器学习、可视化	实现模型逻辑，编写代码求解数学模型。
MATLAB	微分方程求解、矩阵运算	在传统数学模型中更便捷。
Lingo	优化问题求解	语法简单，求解效率高，但功能较单一。

建议：

团队中至少有一名成员熟练掌握一种编程工具，能够高效实现模型的求解过程。

4. 英文写作能力

能力维度	具体要求
结构完整性	论文需覆盖摘要、问题重述、模型假设、符号定义、模型构建与求解、模型检验与改进、结论与建议等7大模块。
逻辑连贯性	每个环节需自证合理性，如模型假设需说明为何这样假设，灵敏度分析需验证参数变化对结果的影响。
表达专业性	避免口语化，使用学术词汇；图表需标注图号、标题、坐标轴含义，公式需用LaTeX排版。

二、HiMCM的含金量与名校申请助力

1. 填Common App直接加分！

HiMCM奖项在Common App中的多个板块都能为申请者增色：

Education板块：HiMCM奖项可列为“5大荣誉”之一，甩开千篇一律的校内奖项。

Activities板块：在“领导力/职位”栏凸显团队角色（建模手/程序员/论文主笔），证明协作+专业能力。

Writing板块：用HiMCM论文案例展示逻辑思维+问题解决能力，秒杀空泛的流水账文书！

2. 含金量高，获奖率友好！

HiMCM奖项呈金字塔分布，顶尖稀缺（这一点也为其含金量加分不少），入门友好，双赛道收割名校认可！无论是冲击TOP奖还是保底镀金，都能为名校申请叠加“硬通货”筹码。

3. 能力提升肉眼可见！

14天极限备赛，孩子将get：

学术写作：撰写全英文论文，锻炼严谨的学术表达能力。

数据分析：学会从海量数据中提取有价值的信息，并进行有效分析。

编程实战：通过编程实现数学模型，提升解决实际问题的能力。

团队管理：在团队合作中锻炼沟通协调能力，提升项目管理经验。

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2025年HiMCM新增了对AI工具使用情况的强制说明，要求参赛队伍不仅提交完整的建模论文，还需单独提交AI使用报告。这一变化提升了比赛的学术标准和技术含量，强调学术诚信与透明性，并对学生的科研素养和工具使用能力提出了更高要求。

一、2025 HiMCM数模竞赛重大调整

1. 新增AI使用报告

强制说明：除了提交完整的建模论文（25页以内），今年参赛队伍还必须单独提交一份AI使用报告。

详细说明内容：

是否使用了LLM或其他AI工具（如ChatGPT、Copilot等）

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）

2. 变化的意义

变化	解释
开放态度但更强调学术诚信	HiMCM并未禁止AI的使用，但要求如实报告，体现了赛事组委会对AI技术的认可和对学术诚信的重视。
提高学术标准和技术含量	评委会将更严格地审视参赛团队的原创性和独立思考能力，学生需证明核心建模过程和算法设计是自主完成的，不能“AI堆字”或“AI生成整篇论文”。
提升科研素养和工具使用能力	这不仅考验学生的建模和论文写作能力，还考验如何合理、规范地运用AI工具，以及对AI输出结果的甄别和二次加工能力。
对未来申请有积极影响	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，恰恰体现出未来顶尖大学想要看到的“AI时代的科研能力”和“负责任的学者素养”。

二、HiMCM竞赛涉及知识

1. 数学基础

回归分析：用于数据拟合，帮助理解变量之间的关系。

时间序列分析：预测趋势，适用于经济、环境等领域的时间数据。

线性/非线性规划：优化资源分配，解决最大化或最小化问题。

概率统计：处理随机问题，构建不确定性模型。

微分方程：构建动态模型，适用于复杂场景下的系统演化。

2. 计算机技能

Python（NumPy、Pandas库）或MATLAB：处理数据、求解模型。

LaTeX：排版英文论文，确保格式规范。

Matplotlib：基础数据可视化，呈现结果图表。

3. 学科交叉知识

自然科学/工程类（A题）：需要物理定律、生态原理等知识。

社会科学/管理类（B题）：需要经济学理论、社会学调研方法等知识。

4. 学术规范

正确引用文献：确保论文的可信度和学术严谨性。

撰写结构化摘要：清晰表达研究背景、方法和结论。

三、HiMCM竞赛备赛策略

1. 分阶段突破

基础期

掌握经典模型：如线性回归、图论等。

熟练工具使用：Python（Pandas/Matplotlib）、LaTeX。

精读获奖论文：学习优秀论文的结构和写作技巧。

强化期

每周模拟真题：聚焦可持续发展相关模型（系统动力学、混合整数规划）。

复盘错题：分析错误原因，改进解题思路。

冲刺期

全真模拟：2-3次全真模拟，固定“建模+编程+写作”分工。

优化时间分配：72小时内合理安排时间（问题拆解6小时→建模24小时→编程18小时→写作20小时→检查4小时）。

2. 核心能力提升

模型实用优先：选择可解释性强的模型，用灵敏度分析和数据验证增强说服力。

团队协作：搭配“数学+编程+写作”组合，明确交接节点，避免信息误差。

AI合规使用：仅用于语法校对或代码框架，核心模型设计需独立完成，按要求提交使用报告。

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数学建模能力已成为展现学术潜力的重要标签，而HiMCM数模竞赛的获奖经历已成为数学能力和团队协作能力的重要证明。如何组建一个高效的HiMCM团队呢？如何备赛才能拿奖？

一、组建高效HiMCM团队

1.团队构成与角色分配

成员数量

3-4人：理想规模，既能保证足够的脑力支持，又能保持沟通效率。

角色与技能要求

数学建模专家

职责：负责模型的设计与优化。

技能：扎实的数学基础（微积分、线性代数等）、对实际问题抽象化的能力、理解并应用不同类型的数学模型（如统计模型、优化模型）。

编程能手

职责：数据处理、算法实现、结果可视化。

技能：熟练掌握至少一种编程语言（Python、MATLAB为佳），熟悉数据分析库（如Pandas、Numpy）、机器学习框架（TensorFlow、Scikit-learn）。

英语写作达人

职责：撰写论文，确保逻辑清晰、表达准确。

技能：优秀的英语读写能力，了解学术写作规范，能够将复杂的数学概念和解决方案以简洁明了的方式呈现给读者。

协调者/多面手

职责：促进团队内部沟通，协助其他成员完成任务，必要时补充其他角色的工作。

技能：良好的组织协调能力，基础的数学知识和编程能力，较强的适应性和学习能力。

2.成员选择标准

基础条件

至少3名队员应具备理工科背景及坚实的数学基础。

2名队员需要有良好的英语水平，足以阅读英文文献并撰写高质量的报告。

队伍中至少要有1名具有编程基础或快速学习能力的成员。

软实力考量

所有成员都必须愿意积极合作，愿意倾听他人意见，并且能够在高压环境下保持冷静和专注。

二、HiMCM竞赛获奖攻略

1.基本功扎实

数学：高中数学知识是基础，同时要深入学习微积分、线性代数等高级课程。

编程：掌握Python或MATLAB，熟悉常用的数据分析库和算法实现方法。

英语：提高英语读写能力，尤其是科技文献的理解能力和专业术语的运用。

2.赛中高效完赛策略

选题阶段：迅速选定题目，避免在初期浪费过多时间。

规划进度：制定详细的时间表，明确每个阶段的目标和截止日期，确保整个过程有序进行。

定期召开小组会议，分享进展，解决问题。

使用项目管理工具（如Trello、Notion）跟踪任务进度，保证每个人都清楚自己的责任。

三、追求卓越——冲O奖的关键点

创新性与深度

在模型构建过程中，注重创新，尝试提出新的视角或改进现有方法。

对于选定的问题，进行深入的研究，不仅要解决表面现象，还要探索其背后的机制。

论文质量

摘要：简练地总结研究内容，突出亮点。

结构清晰：按照引言、问题分析、模型构建、算法描述、结果讨论等部分组织文章，使读者易于跟随思路。

细节严谨：无论是模型假设还是结果解释，都要做到逻辑严密，论据充分。

模型验证

运用多种方法验证模型的有效性，如交叉验证、敏感性分析等。

对可能影响模型性能的因素进行全面评估，并给出相应的改进建议。

实际应用价值

强调研究成果的实际意义，展示它如何应用于现实世界中的类似情境。

提供具体的案例或者模拟实验来证明模型的可行性。

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“标化成绩为王”的时代早已过去，招生官更关注：

学术潜力

跨学科思维

实践能力

团队协作与领导力

而 HiMCM正是少数能够全方位展现这些核心素质的国际竞赛之一。

一、HiMCM三大核心维度，精准契合名校期待

维度1：学术能力 —— 从“解题”到“建模”的跃迁

传统竞赛（如AMC）	HiMCM建模竞赛
考察解题技巧与速度	考察问题抽象、模型构建、算法实现
封闭式问题，答案唯一	开放式问题，鼓励创新解决方案
单人作战，独立完成	团队合作，系统性输出

HiMCM体现的学术能力：

数理基础（微积分、线性代数、统计）

逻辑推理与抽象建模

跨学科知识整合（数学 + 计算机 + 经济/环境/社会）

学术研究全流程实践（问题提出 → 模型设计 → 结果验证）

维度2：领导力与团队协作能力

HiMCM以3–4人团队形式参赛，要求成员在14天内高效协作，完成从选题到论文提交的全过程。

维度3：学术兴趣与规划的真实性

招生官越来越警惕“包装式申请”——学生声称热爱数学，却无实际项目支撑。

HiMCM如何增强可信度？

具体项目经历：如“优化城市电动车充电站布局”

完整研究链条：选题 → 假设 → 建模 → 求解 → 验证 → 结论

可展示成果：25页全英文科研论文，含图表、代码、参考文献

二、HiMCM获奖含金量对顶尖院校申请的影响

美国顶尖院校

麻省理工学院（MIT）

专业偏好：数学、工程、计算机科学、数据科学

HiMCM价值：

O奖/F奖 = 王炸级加分项

证明超强数学建模能力、复杂问题解决能力、团队协作精神

MIT申请者中，HiMCM获奖者占比显著高于其他竞赛

建议：冲击O奖或F奖，文书重点描述建模过程与创新点

斯坦福大学

专业偏好：工程、数学、经济学、计算机科学

HiMCM价值：

展现跨学科素养与创新实践能力

M奖及以上奖项极具竞争力

与斯坦福“培养全面发展创新人才”理念高度契合

建议：在个人陈述中结合竞赛经历，阐述学术兴趣发展路径

加州理工学院（Caltech）

专业偏好：数学、物理、工程

HiMCM价值：

获奖经历证明学生具备扎实的理工科基础与深入研究潜力

若模型涉及物理或工程问题（如轨道优化、材料强度分析），更具说服力

建议：强调数学在科学探索中的应用，体现“科学家思维”

英国顶尖院校

剑桥大学（University of Cambridge）

专业偏好：自然科学、工程学、数学

HiMCM价值：

招生官重视逻辑推理与分析能力

竞赛中构建数学模型解决复杂问题的过程，正是剑桥期待的学术素养

可作为面试（Interview）中讨论的具体案例

建议：在个人陈述中详细描述建模思路，体现“独立研究能力”

牛津大学（University of Oxford）

专业偏好：数学、计算机科学、工程科学

HiMCM价值：

高度认可数学建模与跨学科能力

获奖经历可证明学生具备在牛津进行深度学术研究的潜力

尤其适合申请Mathematics & Computer Science等交叉专业

建议：在补充文书（Supplementary Application Questionnaire, SAQ）中突出团队贡献

其他地区顶尖院校

新加坡国立大学（NUS）

专业偏好：工程学、计算机科学、数学科学

HiMCM价值：

重视国际竞赛经历与全球视野

获奖体现数学建模与解决实际问题的能力

与NUS“培养国际化专业人才”目标高度契合

建议：在面试中展示论文成果，增强说服力

香港大学（HKU）

专业偏好：数学、计算机科学、土木工程、数据科学

HiMCM价值：

认可度高，尤其在理学院与工程学院

证明学生具备数学应用能力与团队协作精神

可作为奖学金申请的重要支撑材料

建议：将论文作为附加材料提交（如允许）

三、HiMCM奖项在申请中的使用策略

奖项等级	申请使用建议
O奖 / F奖	写入Common App“奖项”栏，个人陈述重点描述，可附论文摘要
M奖	列入活动列表，推荐信中提及，体现学术深度
H奖	作为“重要项目经历”写入文书，强调过程而非结果
S奖	展示参与科研的意愿与能力，适用于中上游名校

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HiMCM是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的国际高中生数学建模竞赛，被誉为“高中生版MCM/ICM”，是申请世界顶尖名校极具含金量的学术活动。

一、HiMCM 竞赛基本信息速览

2025年HiMCM关键时间节点（美东时间）

事项	时间
报名开放	2025年9月（官网注册）
报名截止	2025年11月5日 14:00
比赛开始	2025年11月5日 15:01
比赛窗口关闭	2025年11月18日 20:00
解决方案报告提交截止	2025年11月18日 20:00（PDF上传）
提交确认接收	2025年11月19日 20:00前

二、HiMCM 竞赛规则详解

参赛对象

全球9–12年级在读高中生

不限国家、不限学校类型

组队规则

每队 3–4人

必须配备 1名指导老师（可为校内教师或外部导师）

支持跨校组队，但获奖证书仅显示报名时填写的学校名称

选题机制

官方提供 Problem A 和 Problem B 两道开放式题目

团队任选其一进行建模与求解

题目类型通常包括：

优化类（如物流路径规划）

预测类（如疫情传播、气候变化）

评价类（如城市宜居性评估）

提交要求

项目	要求
格式	Adobe PDF 格式
字体	≥12磅（推荐Times New Roman或Arial）
页数	≤25页（含摘要、目录、正文、参考文献）
文件名	团队控制编号（如 12345.pdf）
身份信息	严禁出现姓名、学校、国家等个人信息，仅标注控制编号
AI工具使用	若使用ChatGPT、Copilot等AI工具，必须在文末附声明报告，说明工具名称、用途、生成内容占比，否则视为违规取消资格
引用规范	所有数据、图表、理论需标注来源，参考文献格式建议使用APA或MLA
提交方式	官网在线上传，附件大小 ≤17MB

三、HiMCM 竞赛难度分析

为什么HiMCM“完赛都难”？

维度	难度体现
知识广度	需掌握统计学、线性代数、微分方程、优化理论等大学-level知识
技术能力	要求熟练使用Python/MATLAB/R进行数据处理与建模
论文写作	全英文撰写，语言需专业、逻辑严谨，接近本科毕业论文水平
团队协作	3–4人分工明确，沟通高效，避免信息断层
时间管理	14天内完成从选题到提交的全过程，节奏紧凑

HiMCM锻炼的核心能力：

数学知识综合运用能力

实际问题抽象建模能力

编程与算法实现能力

数据分析与可视化能力

英文学术写作与表达能力

对申请的价值：

相比AMC等“解题型”竞赛，HiMCM更能体现学生的研究能力、创新思维、团队合作与跨学科素养，深受MIT、斯坦福、牛津、剑桥等名校招生官青睐。

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作为全球影响力最大的中学生数学建模竞赛之一，HiMCM不仅考验学生们的数学能力，而且着重评估他们在编程实现、数据处理、学术写作和团队协作这四个核心领域的能力。学生们在这个平台上不仅能展示他们的学术水平，也能展现出解决实际问题的能力，这是许多大学在筛选申请者时非常看重的一项软实力。

一、HiMCM竞赛拿奖难度分析

获奖率统计

奖项等级	全球获奖率	含金量描述
O奖（Outstanding）	<1%	最高奖项，全球仅10支队伍左右获此殊荣
F奖（Finalist）	5%	特等奖提名，仅次于O奖，被视为“准最高奖”
M奖（Meritorious）	13%	一等奖，论文质量优异，结构严谨
H奖（Honorable Mention）	28%	二等奖，高于平均水平，包含所有评审要求元素
S奖（Successful Participant）	50%	完赛奖，按要求提交但存在不足

总结：

HiMCM的O奖和F奖是含金量最高的奖项，获奖率极低，分别低于1%和5%，而S奖则是完赛奖，意味着只有约一半的队伍能顺利完成比赛并提交合格报告。

为什么HiMCM难度大？

维度	难点体现
时间压力	14天内完成从选题到提交的全过程，节奏紧凑
知识广度	需掌握高中数学、大学预科数学（微积分、线性代数）、统计学等多学科知识
技术要求	熟练使用Python/MATLAB进行数据处理、模型实现与可视化
学术写作	全英文撰写科技论文，逻辑严谨、语言专业，接近本科毕业论文水平
团队协作	3–4人分工明确，沟通高效，避免信息脱节

二、如何挑选合适的队友？

理想团队构成

HiMCM是一个典型的跨学科合作项目，需要团队成员具备不同的技能和背景。以下是理想的团队配置：

角色	能力要求	核心职责
建模手	数学基础扎实，熟悉常见数学模型（优化、概率统计、微分方程）	负责问题分析、模型构建与算法选择
编程手	熟练掌握Python/MATLAB/R，具备数据处理与可视化能力	实现模型、编写代码、生成图表
论文手	英语写作能力强，逻辑清晰，擅长学术表达	设计论文结构、撰写与润色，确保论文专业流畅

具体要求

数学基础扎实

必备知识：代数、几何、概率统计（高中水平），微积分、线性代数（进阶）

加分项：熟悉优化理论、SIR传染病模型、Logistic增长模型等高级模型

职责：负责问题分析与模型构建

编程技能出色

必备技能：熟练使用Python（Pandas、NumPy、Matplotlib）、MATLAB或R

关键任务：数据清洗、算法实现、结果可视化

工具推荐：Jupyter Notebook、Overleaf（LaTeX排版）

英语写作好

必备能力：较强的英语读写能力，能够理解英文赛题并撰写高质量论文

关键任务：设计论文结构、撰写与润色，确保逻辑清晰、表达准确

工具推荐：Grammarly、Overleaf（LaTeX模板）

团队协作精神

性格特质：乐观、主动、积极，具备良好的沟通能力

工作方式：每日短会同步进展，及时解决问题，避免信息断层

2025新赛季HiMCM组队报名中！

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更有HiMCM【历年获奖论文】限时免费领！

在当今竞争激烈的申请环境中，特别美国和香港的本科申请中，理工科及商科专业的学者们面临着许多挑战。为了在一众优质申请者中脱颖而出，学生们需要不仅具备扎实的学术背景，还需要拥有丰富的实践经验和在相关领域的表现。而对许多理工科及商科学生而言，参与HiMCM数学建模竞赛，是一个不可忽视的“加分项”。

一篇优秀的数学建模论文应具备逻辑清晰、表达准确、创新突出、可复现性强的特点。以下是国际主流建模竞赛通用的论文结构及写作建议。

一、数学建模论文标准结构与写作要点

1. 摘要（Abstract）——论文的“门面”

要求：300–500字，独立成页，概括全文精髓

写作要点：

背景简述：用1–2句话说明问题来源与现实意义

方法概述：明确建模方法

关键步骤：简述模型构建、求解算法、数据处理流程

主要结果：量化呈现核心结论

结论价值：强调模型的实际应用价值或理论贡献

O奖论文特点：

摘要不仅信息完整，且语言精炼、逻辑严密，能独立作为一篇微型研究报告。

2. 问题背景与引言（Introduction）

问题描述

明确研究对象

说明问题的现实背景与紧迫性（可引用数据支持）

研究目标

列出具体要解决的问题（如“建立最优路径模型”、“预测未来5年碳排放”）

文献综述

简要回顾已有研究

指出现有研究的不足

文章结构

“本文第二节进行问题分析，第三节构建模型……”

3. 问题分析（Problem Analysis）

问题拆解

将复杂问题拆解为若干子问题，明确每个子问题的关键点。

假设条件

列出关键假设

解释合理性

变量定义：明确定义问题中涉及的变量、参数和符号。

4. 模型构建

核心部分：展示你的数学思维与创新能力

写作要点：

模型选择依据

为什么选线性规划而非动态规划？

为何使用SIR模型而非指数增长模型？

模型详细描述

目标函数（如最小化总成本）

约束条件（如容量约束、时间窗约束）

变量关系（如递推公式、微分方程）

创新性体现

改进经典模型、提出混合模型、引入新变量

O奖论文特点：模型推导过程严谨，每一步都有数学或现实依据，创新点明确且可解释。

5. 算法与求解方法

必须包含：

算法选择理由

为何用模拟退火而不是蚁群算法？

使用Python的scipy.optimize库的原因

算法步骤描述

流程图 + 文字说明（如“Step 1: 初始化种群；Step 2: 计算适应度…”）

计算工具说明

编程语言：Python / MATLAB / R

关键库：NumPy, Pandas, Gurobi, LINGO

硬件环境（如“Intel i7, 16GB RAM”）

6. 数据分析与结果

写作结构：

数据来源

公开数据集（如Kaggle、政府开放平台）

自行调研或模拟生成

说明数据可靠性

数据处理

清洗：缺失值处理、异常值剔除

归一化、标准化、特征工程

结果展示

使用图表：折线图（趋势）、热力图（相关性）、柱状图（对比）

表格：列出关键指标（如误差率、运行时间）

结果分析

解读图表、量化结论。

7. 模型验证与敏感性分析

必做内容：

模型验证

对比实验：与基准模型（如均值预测）对比

交叉验证：K折验证RMSE

实际案例验证：用历史数据回测

敏感性分析

改变关键参数（如成本系数、人口增长率）

观察输出变化，绘制敏感性曲线

误差分析

识别误差来源

提出改进方向

8. 讨论与结论

内容要点：

结果讨论

结合现实解释结果

模型优势

总结创新点与实用性

局限性

客观承认不足

未来工作

提出改进方向

二、O奖论文的五大核心特征

HiMCM每年仅公布O奖论文，分析近年获奖作品，可总结出以下高分秘诀：

1. 问题描述极其清晰

所有术语、变量、函数表达式明确定义

对模糊题意进行合理解释与界定

2. 论文条理分明，逻辑严密

采用层级结构：章节 → 子节 → 段落

推导过程环环相扣

使用过渡句连接各部分，增强连贯性

3. 解题方法明确且具创新性

不照搬经典算法，而是根据实际问题进行调整

提出混合模型

算法结合实际：考虑现实约束

4. 解法性能分析深入

不仅给出结果，还分析：

时间复杂度：算法运行效率

准确性：与真实数据的误差

稳定性：多次运行结果的方差

可扩展性：模型能否推广至更大规模

5. 图表专业，排版整洁

图表清晰标注：标题、坐标轴、单位、图例

使用专业绘图工具

论文排版统一：字体、字号、行距一致

避免拼写与语法错误（建议使用Grammarly检查）

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HiMCM（美国高中数学建模竞赛） 是一项高度依赖团队协作的国际赛事。一支结构合理、分工明确的队伍，往往比“个人英雄主义”团队更具竞争力。据统计，超过80%的O奖（Outstanding）和F奖（Finalist）团队都具备清晰的角色分工与技能互补。

一、HiMCM组队核心建议

建议1：团队人数：3-4人最佳

人数	优势	风险
3人	分工清晰，沟通高效	工作量大时易疲劳
4人	任务可细分，抗压能力强	协调成本高，需明确主责

建议2：技能结构要求

能力	最低配置	说明
理工科背景 & 数学基础	至少3人	能理解微积分、线性代数、概率统计等基础概念
英语能力	至少2人	能阅读外文文献、撰写学术论文
编程能力	至少1人	熟练使用Python、Matlab、SPSS等工具

二、团队角色分工建议（3人标准配置）

1. 建模手（Modeler）

职责	能力要求
- 问题拆解，明确目标与变量 - 构建数学模型（线性规划、回归、图论等） - 提出合理假设并论证<br>- 设计求解流程	- 熟悉经典模型 - 能将现实问题转化为数学语言 - 具备逻辑推导与创新思维

2. 编程手（Programmer）

职责	能力要求
- 编写代码实现模型 - 数据处理与清洗 - 结果可视化（图表、热力图等） - 模型验证与敏感性分析	- 熟练掌握：Python、Matlab、SPSS/R（可选） - 能快速调试代码，处理报错 - 理解算法复杂度与效率优化

3. 写作者（Writer / Editor）

职责	能力要求
- 撰写论文 - 语言润色与逻辑优化 - 排版与格式规范（公式、图表、参考文献） - 最终校对与提交	- 英语写作能力强，语法准确 - 熟悉学术论文结构 - 熟练使用Word/LaTeX进行公式编辑与排版 - 能阅读并借鉴O奖论文

三、优秀论文的四大核心特征

HiMCM每年仅公开 O奖（Outstanding）论文，是备赛者最重要的学习资源。通过对近5年O奖论文的分析，发现高分论文普遍具备以下特征：

1. 问题描述清晰

对题目中模糊概念进行明确定义

给出所有变量定义表

列出假设条件并说明其合理性

2. 论文条理分明

逻辑结构严谨，层层递进：

问题背景 → 模型选择 → 模型构建 → 求解过程 → 结果分析 → 政策建议

使用小标题分级（如1.1, 1.2, 2.1等），增强可读性

建模过程一环扣一环，避免跳跃式推导

3. 解题方法明确且具创新性

不直接套用经典算法，而是结合题目进行改进

提出混合模型

对算法进行本地化调整，贴合实际场景

4. 分析深入全面

不仅给出结果，还进行：敏感性分析、误差评估、多方案对比、鲁棒性检验。

四、HiMCM组队常见误区

误区	正确认知
❌ “成绩好就能赢”	成绩好 ≠ 会建模 ≠ 会编程 ≠ 会写论文！四项能力缺一不可
❌ “随便找同学组队”	技能重叠（如3人数学强）、分工不明的团队大概率陪跑
❌ “一人包办所有”	14天内完成高质量论文几乎不可能，团队协作是核心
❌ “文科生不能参加”	文科生可担任写作者，甚至提出“社会学模型”创新思路
❌ “跨校组队自由”	必须来自同一所学校（证书标注学校），跨校需挂靠

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五、HiMCM竞赛组队Q&A

Q1：文科生可以参加HiMCM吗？

当然可以！

文科生可担任论文主写者，负责逻辑组织与语言表达

社会科学背景有助于提出创新选题（如教育公平、文化传播）

曾有纯文科团队凭借“社会网络模型”斩获 Meritorious奖

Q2：HiMCM可以跨校组队吗？

可以跨校合作，但必须挂靠同一所学校注册

获奖证书将显示注册学校的名称

建议通过国际课程中心、竞赛机构或合作学校统一报名

Q3：孩子没经验能参加HiMCM吗？

完全可以！

HiMCM鼓励初学者参与，S奖（Successful）即为完赛奖

可通过：

学习历年赛题

参加专业辅导（如思客、阿思丹等机构）

从“模仿→改进→创新”逐步提升

重点培养优势项，团队互补即可

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