标签： HiMCM美国高中数学建模大赛

美国高中数学建模竞赛（HiMCM）是极具影响力的国际建模赛事。2026年 11 月 5 日（美东时间），本届竞赛赛题正式放出。各参赛队伍拥有 14 天时间，针对所选赛题开展数学建模、分析求解，最终完成完整论文提交。下文为 HiMCM B题详情介绍。

Problem B：

问题B：

为环境制冷：公共降温中的能源浪费建模

背景

大家都知道，冰柜柜门敞开是很浪费能源的——冷空气外泄、热空气涌入，冰柜就需要消耗额外能源来维持设定温度。但如今很多公共空间并没有遵循这个原理：它们主动耗费能源，给并非完全封闭的区域降温。露天场地（如体育场廊道、露天剧场）以及半开放公共空间（交通枢纽、航站楼、公共等候区），都会使用制冷系统，在持续和外界环境互通的条件下，保障使用者舒适与安全。在这类场景里，一部分冷气可以抵达目标人群，另一部分则散失到大气中。

随着城市不断升温、能源成本上涨、极端高温天气愈发频发，场地运营方面临一项难题：既要营造舒适安全的环境，又要合理控制能耗。评判一套降温方案是否有效，不能只看温度。场地设计、人流量、天气条件、气流、运营成本、访客的舒适度与安全，都会产生影响。

负责运营露天场地与半开放公共空间的降温管理团队（HiMCM），正在重新评估现有降温方案。他们希望量化制冷系统给访客提供有效降温的效率。由于不同场地、不同气候条件差异很大，团队希望搭建一套通用评估框架，用来对比不同降温方案、找到优化方向。

你们的队伍受 HiMCM 委托研究该问题。请建立数学模型，评估露天场地与半开放公共空间制冷系统的效果，并给出方案，平衡舒适度、安全、能耗与成本。

题目要求

1.理解问题：超市开放式冷冻展柜持续耗能，用来带走食品以及周边环境的热量。评估这类冷柜的制冷效率时，需要考量哪些维度？制冷效率是否只取决于能耗？说明制冷效率指标应当包含哪些参数，并阐述理由。请基于本问的结论，为下文的制冷效率模型搭建思路。

2.搭建模型：一座城市希望在盛夏，等公交 / 轨道交通的候车区域为市民提供舒适的降温环境。

a. 针对公交站：方案之一是在开放式公交候车亭加装制冷系统。城市规划者想要选出效率最优的系统，目前已知信息如下：

制冷系统	对候车亭的降温效果	能耗
A. 风扇系统	体感最高降温 3℃	0.25 千瓦
B. 蒸发式冷风机	空气温度最高下降 5℃	1.2 千瓦
C. 大型蒸发式冷风机	空气温度最高下降 8℃	2.5 千瓦

为公交候车亭设计一套制冷效率评估指标。可参考因素包括但不限于：降温区域面积、气候条件、能耗、享受降温服务的人数。

b. 针对半开放火车站等候区：根据需要修改、优化你的模型，用来衡量半开放空间的制冷效率。清晰说明改动内容、改动原因，以及修改后模型在实用性、准确性上带来的提升。

3.模型应用：你的制冷效率模型是否具备可拓展性？将模型应用到至少两个真实场地。这两个场地需要处于不同气候区，或是采用不同制冷方案，以此验证模型的稳健性。可选案例方向：

体育场廊道、露天剧场、户外餐厅露台、温暖地区的开放式航站楼、户外商场步行通道、其他露天或半开放公共空间。

如果缺少实测数据，可以采用合理假设与估算。使用模型对比不同场地降温方案的效率，找出对制冷效率影响最大的因素。

4.模型拓展与分析反思：制冷效率很高的方案，整体效果未必最优。拓展你的模型，综合降温性能、访客体验、能耗、成本，评估方案综合表现。清晰说明模型如何处理这些相互冲突的目标。

5.输出模型与分析结果：为这类场地制定制冷系统使用指南。探讨运营方在极端高温时段，如何兼顾访客舒适度、可持续性、成本，同时维持安全有效的环境。

a. 撰写一份 1–2 页的备忘录，提交给 HiMCM 首席运营官，选择其中一个你研究的场地。备忘录总结核心结论，给出可落地的制冷使用建议，平衡降温效果里各项取舍。

b. 撰写一篇博客文章，供 HiMCM 对外向公众科普。文章围绕这个核心问题：在露天与半开放公共空间里，我们投入的能源，到底换来了多少有效降温？

你的提交 PDF 总页数不超过 25 页，包含：

一页摘要表

目录

完整解题论文

1–2 页致首席运营官备忘录

参考文献

AI 工具使用说明（如使用 AI，不计入 25 页限制）

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HiMCM 美国高中数学建模竞赛是广受关注的国际赛事，今年的赛题已经公布。参赛队伍可在 14 天周期内，自主选题完成建模分析与问题求解，并提交完整参赛论文。接下来为大家介绍 HiMCM A 题相关内容。

Problem A：

问题A：

什么样的城市对高中生来说"最宜居"？你的团队需要开发一个数学模型，根据你们自己选择并论证的标准，找出对高中生而言的最佳居住城市。

运用已有数据对模型进行验证，并讨论其局限性。确保你们的模型至少对 10 座城市进行排名，并基于你们自己定义的 "最佳" 标准，给出充分论证的结论。

你的排名体系如何说服他人？

如何让别人相信你的排名体系不只是个人主观意见，而是具有建立排名的合理依据？请记录至少一次有意义的模型修订 —— 这次修订要能让更多人认可你排名体系的实用性，并解释修订背后的逻辑。

写作任务

为 COMAP 撰写一篇 1~2 页的非技术性新闻文章，主题为 "最适合高中生居住的城市"。文章需包含你们的建模过程介绍。

PDF 提交要求（不超过 25 页）应包含：

一页摘要表（Summary Sheet）

目录

完整的建模解决方案

一篇 1~2 页的非技术性新闻文章（供 COMAP 使用）

参考文献列表

AI 工具使用报告（如使用了 AI，不计入 25 页限制）

比赛要求

1、自选并论证评价标准：团队需要自主选择衡量"高中生宜居性"的指标，并说明选择理由；同时要讨论你们考虑过但最终舍弃的标准，并解释舍弃原因——这一条是很多队伍容易漏写的加分点。

2、收集并引用数据：尽可能收集相关数据，并规范引用来源。

3、应用模型并讨论局限：用收集到的数据运行模型，并讨论模型的局限性。

4、至少对10个城市进行排名：并基于你们自己的定义，给出"哪个城市最好"的充分论证结论。

5、说服力论证：说明你的排名体系为何不只是"个人意见"，而是有依据、有公信力的排名。

6、记录至少一次重大模型修订：说明这次修订如何让更多人信服你的排名，并解释修改背后的推理——这是本题的特色要求，建议在论文中单独设节呈现"模型迭代过程"。

7、撰写1–2页非技术性新闻稿：面向COMAP的《The Best City for a High Schooler》，需包含你们的建模过程，语言要通俗易懂。

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组建HiMCM队伍时，数学成绩、英语表达、编程经验和共同时间都值得考虑。谁来负责哪些任务？遇到分歧能否说清理由？这些问题往往比单看某一个人的成绩更能反映团队是否合适。

以下讨论面向未来赛季的赛前准备。2026赛季窗口已经开启，本届队伍名单已按规则确定，比赛期间不能更换成员。

一、HiMCM 组队先看资格，再看匹配

1. 先确认学生归属与指导老师

2026年每队最多四位高中及以下学生，成员须同属一个学校、机构或符合资格的项目，并由同一归属的指导老师负责登记。不同学校的学生须同属符合条件的同一项目，短期竞赛培训机构不能直接作为合格归属。

选择未来赛季的队友时，先由学校或相关项目核对当届资格和报名要求。对项目归属存在疑问时，应直接确认具体条件，避免把“认识同学”误当作具备共同参赛资格。

2026年队员最迟应在比赛窗口开启时确定；未来赛季的报名和队员登记节点需要重新核查，不宜机械沿用旧日期。

2. 硬件与软件资源的统一

HiMCM要求提交全英文PDF论文，且对文件格式有严格限制。团队可以提前确认成员能否使用约定的文档、表格和计算工具，以及文件如何共享和备份。不必把昂贵设备或某个特定软件视为参赛门槛。

建议团队在赛前统一软件版本，例如约定使用Overleaf进行协作编辑，或使用特定版本的Python/Matlab环境，以减少技术摩擦。同时，需熟悉新的在线提交系统，确保在截止日期前能顺利上传文件。

二、 不同基础下的角色分工策略

理想的HiMCM团队并非全是“数学天才”，而是技能互补的组合。通常包括建模者、编程/数据分析者、论文写作者以及统筹者。针对成员基础不同的情况，以下提供两种常见的分工方案供参考。

方案A：强数理基础+弱英语写作型

这类团队常见于理科特长突出但英语学术写作经验不足的学校。其核心优势在于模型构建的深度和数据处理的准确性。这种组合需要特别注重内部沟通效率，避免因语言障碍导致信息传递失真。

建模主力（1-2人）：负责将现实问题抽象为数学公式，选择微分方程、优化算法或统计模型。他们需要具备较强的逻辑推导能力，能在短时间内提出多种解题思路。

编程辅助（1人）：负责实现模型求解，处理数据清洗和可视化。此角色需熟悉Python、MATLAB或R语言，并能快速调试代码错误。需注意区分普通计算工具与生成式AI的使用规范。

写作润色（1人）：虽然英语底子可能稍弱，但此人需具备良好的结构意识，负责搭建论文框架，并将复杂的数学语言转化为清晰的英文叙述。建议此类团队在赛前重点训练“图表说明”和“摘要撰写”这两项高频考点。

方案B：均衡型+强表达驱动型

这类团队成员各科成绩较为平均，但其中一人拥有极强的英语母语水平或丰富的国际课程写作经验（如IB/AP体系学生）。这类成员可以帮助团队检查解释是否清楚，但仍需要理解数学内容并与队友充分沟通。

核心写手（1人）：主导整篇论文的叙事逻辑，确保符合学术规范。他们不仅负责翻译，更要负责“讲故事”，即解释为什么选择这个模型，结果意味着什么。

模型验证者（1-2人）：负责检查模型的合理性，进行敏感性分析。他们的任务不是发明新模型，而是确保现有模型经得起推敲，并能用通俗的语言解释给非专业读者听。

资料搜集员（1人）：负责查找参考文献、数据来源及背景知识。在HiMCM中，引用规范和AI工具使用报告也是重要环节，此人需仔细记录所有来源，确保合规。

三、 时间与沟通：被忽视的隐形杀手

能力互补之后，还要看成员的空闲时间是否能够匹配。2026年比赛窗口横跨约两周，未来赛季时间以当届规则为准，准备节奏也应结合各自课业安排。

1. 现实空闲时间的对齐

在组队初期，务必列出每位成员未来三个月的日程表。重点关注期中期末考试、SAT/ACT备考、课外活动高峰期的重叠情况。如果某位成员在比赛周前后有重大考试，他很可能无法投入全部精力。

建议团队设定一个“最低共同在线时长”，例如每周至少保证两个晚上能同时在线讨论两小时。若长期无法满足，应尽早调整人员配置。时间的一致性比能力的顶尖程度更为重要，因为建模过程需要持续的反馈循环。

2. 建立标准化的沟通机制

避免依赖零散的微信消息。推荐使用Notion、Trello或飞书文档作为项目管理工具，明确每个阶段的交付物。例如：“周三前完成文献综述初稿”、“周五前跑通基准模型”。清晰的任务追踪能减少推诿。

沟通风格上，提倡“异步优先，同步为辅”，即先留言说明观点，再开会讨论争议点，以提高效率。对于敏感话题或复杂决策，面对面或视频沟通往往比文字更有效。保持沟通渠道的畅通，是解决分歧的关键。

 

2026赛季HiMCM竞赛窗口已正式开启。对于正在参赛或准备后续赛季的家庭而言，厘清规则边界至关重要。报名、组队、论文格式和AI披露有不同要求，提前分清节点与责任，才能减少流程上的遗漏。

一、HiMCM关键时间节点与状态确认

所有时间均以美东标准时间（EST）为准。时差是许多中国家庭容易忽略的细节，可能导致错过截止点。

1. 注册与窗口期现状

报名截止时间为11月4日14:00 EST。目前该阶段已结束。未在此前完成注册并缴纳费用的队伍无法进入后续环节。

对于已成功注册的队伍，竞赛正式窗口于11月4日15:00 EST开启，直至11月17日20:00 EST关闭。窗口结束后，队伍不得继续修改解答内容。

2. 双重截止时间辨析

家长和学生需区分两个不同的“截止”概念，避免混淆：

方案内容锁定：11月17日20:00 EST。此时起，PDF中的正文、图表、公式等内容不可再更改。

文件上传截止：11月17日21:00 EST。这是最后上传完整PDF文件的时间。即便在20:00前完成工作，若未在21:00前成功上传，仍视为无效提交。

二、团队资格与匿名性铁律

HiMCM强调学术诚信与公平性，因此在团队构成和文档呈现上有严格限制。

1. 组队人数与来源限制

每支队伍最多包含4名成员，且必须是同一学校、同一机构或同一经批准项目的高中及以下学生。

跨校成员须同属符合资格的同一项目；以短期授课或竞赛培训为主要目的的机构不能直接作为参赛归属。项目是否合格，需要结合具体情况确认。

此外，每队必须有一名指导老师，且指导老师不得参与解题过程，仅负责行政联络。队员最迟在比赛窗口开启时确定，窗口期间不得变更。

2. 严格的匿名提交要求

提交的英语PDF文件中，严禁出现任何能识别身份的信息。这包括：

学生姓名

学校名称

指导老师姓名

其他可能泄露身份的标识

每一页顶部必须包含队伍控制编号和页码。身份信息应在提交前仔细核对；不符合规则可能影响参赛资格或评审。

三、HiMCM 的 AI 披露与独立完成要求

2026赛季更新了人工智能工具使用政策。团队需要区分两个问题：使用了什么工具，以及这些工具在报告中起到了什么作用。

1. 用了什么，要清楚说明

使用大语言模型或其他人工智能工具时，报告应明确所用模型和用途，并在文中引用、在参考文献中列出。工具名称、使用位置和用途应当相互对应，避免只写一句笼统的“使用过AI”。

普通计算软件与生成式人工智能不是同一个概念，具体工具如何披露，应结合实际功能及当届政策判断。对有疑问的使用场景，需要仔细核对政策原文。

2. AI 使用报告放在哪里？

按要求在25页解答之后附上《Report on Use of AI》。这部分不计入25页限额，也没有单独的页数上限。模型、用途和相关引用信息需要写清楚。

是否使用工具与能否向队外人员求助是两个不同问题。比赛窗口开启后，不得向队外人员寻求赛题思路、信息或查找资料的帮助。也不能在竞赛期间公开题目、解答过程或部分成果。

四、提交前的公开规则核对清单

语言与格式：解答采用英文，提交PDF，正文字体至少12磅。

页数：摘要、正文、参考文献及普通附录合计不超过25页；按规定附在其后的AI使用报告不计入该限额。

身份信息：检查正文、图表、附录等位置，删除姓名、学校和指导老师等可识别信息。

编号：每页顶部包含队伍控制编号和页码；具体排版细节按当届说明执行。

完成时间：区分停止修改的时间与最终上传时间，按美东标准时间核对。

2026年采用新的在线提交方式，提交时需要队伍控制编号、指导老师编号和选题信息。任一队员或指导老师可以提交PDF；完成后应按指引核实文件是否收到。

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许多家长和同学对 HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）存在误解，认为它仅仅是另一场需要刷题的数学考试。事实上，HiMCM 的本质是一场模拟真实科研场景的团队项目。它不考察单一的解题技巧，而是评估学生将现实问题转化为数学模型、利用数据进行验证，并以规范学术语言呈现结论的综合能力。对于计划在未来赛季参赛的学生而言，真正的备战不是押题，而是构建一套可迁移的问题解决思维体系。

一、 数学、数据与写作的协同机制

在HiMCM中，数学、数据和写作并非孤立存在，而是形成一个闭环。任何一环的缺失都会导致最终报告的质量大幅下降。

1. 数学基础：从“计算”转向“抽象”

传统奥数强调公式推导和逻辑证明，而建模更看重“抽象能力”。这意味着学生需要从杂乱无章的现实描述中提取关键变量，建立假设，并选择合适的数学工具（如微分方程、概率统计、优化算法等）。这种能力无法通过短期突击获得，需要长期积累对各类模型适用边界的理解。

2. 数据思考：处理不确定性而非追求完美答案

现实世界的数据往往充满噪声和不完整性。建模过程中的数据处理环节，重点在于清洗、整合以及敏感性分析。学生需要学会判断哪些数据是必要的，哪些是可以忽略的，以及如何通过数据来支撑或反驳自己的模型假设。这是一种批判性思维的体现，远比单纯的数据录入复杂。

3. 英文写作：学术规范与逻辑叙事

最终的产出是一篇全英文学术论文。这不仅要求语言准确，更要求符合国际学术规范。许多理工科学生擅长推导却拙于表达，导致评委无法快速捕捉其创新点。写作训练应侧重于如何用简洁的语言解释复杂的数学逻辑，以及如何清晰地呈现图表和数据结论。

二、 团队角色分工与沟通策略

HiMCM通常由1至4名学生组队，建议3-4人配置以平衡工作量与沟通成本。高效的团队并非简单叠加个人能力，而是基于互补角色的深度协作。

建模手（Modeler）：负责核心数学模型的构建与推导，需具备扎实的数学功底和灵活的思维。

编程/数据手（Coder/Data Analyst）：负责代码实现、数据获取与可视化，需熟练掌握Python、MATLAB等工具。

写作手（Writer）：负责论文架构搭建、文字润色及格式排版，需具备良好的英文学术写作能力。

值得注意的是，角色不应僵化。在比赛后期，所有人必须共同审阅论文，确保逻辑一致性。家庭和学校的支持者应鼓励学生在日常学习中练习“向非专业人士解释复杂概念”，这是提升写作清晰度的最佳途径。

三、 赛前一般能力培养路线图

针对未来赛季的准备，建议采用长周期的能力渗透模式，而非考前两周的密集集训。以下提供两种基础方案供不同起点的学生参考。

方案A：稳健型——适合低年级或零基础学生

此方案侧重基础夯实，周期为6-12个月。

第1-3个月：系统学习高中统计学、线性代数基础；阅读经典科普类数学建模书籍，了解常见模型类型。

第4-6个月：开始接触Python或MATLAB基础编程，尝试复现简单的历史题目案例（仅关注思路，不追求完整论文）。

第7-9个月：强化英文学术写作训练，学习LaTeX排版工具；进行小型的校内课题调研，体验完整的研究流程。

第10-12个月：模拟组队，进行为期3天的全流程模拟赛，重点复盘时间管理和团队冲突解决。

方案B：进阶型——适合高年级或有相关经验学生

此方案侧重专项突破，周期为3-6个月。

第1个月：深入研读往届优秀论文，分析其模型创新点和写作逻辑漏洞。

第2-3个月：针对自身短板进行高强度训练。例如，若编程弱则专攻数据可视化库；若写作弱则精修摘要和结论部分。

第4个月：开展跨学科主题研究（如环境、经济、公共卫生），积累素材库。

第5-6个月：进行两次全真模拟，严格限制时间和资源，训练抗压能力和决策速度。

四、 HiMCM 赛前如何检查准备效果？

练习了一段时间后，可以拿一项已经完成的普通学习项目做复盘，而不是只统计刷了多少道题。先看学生能否用几句话讲清问题、变量、假设与结论，再看数据和解释是否能够对应。

先检查思路，再检查工具

如果学生能运行代码，却说不清输入数据代表什么，应回到问题和变量；如果图表很美观，却解释不了结论的适用范围，就需要补充比较与论证。数学、数据和写作的短板，往往会在一次完整练习中同时显现。

也可以请同伴在训练结束后阅读一页说明，标记不理解的地方。训练阶段的讨论与反馈用于学习；正式竞赛开启后，必须遵守当届关于队外人员协助的限制。

为下次练习留下可执行的目标

复盘时不要笼统地写“加强建模能力”。可以改成“下次先列出变量和单位”“每张图补充来源与结论”“结尾解释一项模型限制”。目标越具体，下一次越容易判断是否改善。

家庭可以帮助学生安排稳定的学习时段，关注休息与课程负担，并让学生自己完成项目。选择参与HiMCM之前，还应与学校确认合适的参赛安排及届时的资格条件。

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HiMCM 的提交物只有一份核心文件：一篇不超过 25 页的全英文 PDF 论文，外加一份不计入页数的 AI 使用报告。14 天窗口、两道题、1 至 4 名学生加 1 名教师顾问，全部规则都是围绕这一份文件展开的。把这份文件拆到章节级别，才知道 14 天该往哪里投时间。

一、HiMCM赛制骨架：14 天、两道题、一篇论文

2026 赛季的窗口开在 11 月 4 日下午 3:01（美东时间），关闭在 11 月 17 日晚上 8:00，解决方案报告晚 9:00 截止。中间 14 天，队伍要做的事只有一件：从 Problem A 与 Problem B 中选一道，交出一篇不超过 25 页的全英文论文。

节点	时间（美东）	必须完成的事
报名截止	11 月 4 日 14:00	队伍注册、指导教师信息、缴费全部到位
窗口开放	11 月 4 日 15:01	赛题公布，可下载
窗口关闭	11 月 17 日 20:00	停止一切建模、计算与写作
报告截止	11 月 17 日 21:00	PDF 上传完成
结果公布	2027 年 2 月 28 日或之前	O/F/M/H/S 五档定级

二、队伍构成：1 至 4 名学生与 1 名教师顾问

队伍的硬性构成是 1 至 4 名在校高中生，配 1 名学校教师担任指导教师。指导教师的作用不是讲模型，而是完成注册、监督规则执行、处理提交环节的技术问题，并在论文出现违规风险时叫停。

1 人队与 4 人队的差别不在工作量，在并行度。

一篇 25 页论文同时需要建模、编程、写作三条线推进，4 人队可以让三条线同时跑，第 5 天就出初稿；1 人队只能串行，建模做完再做代码，代码跑完再动笔，14 天里能留给修改的时间通常不足 2 天。

3 人是常见配置：一人主建模型与假设，一人负责数据、代码与图表，一人负责写作与统稿，指导教师管流程。

队伍人数不影响评审标准。评审看的是论文本身，不看这篇论文由几个人写出来。

三、25 页的物理构成

25 页是硬上限，不是目标。一篇文章该有的部分是固定的，差别在每部分给多少页。下面这份分配是按 25 页上限设计的常见方案，可按题目类型上下浮动。

部分	建议页数	评审在这一节看什么	常见问题
摘要（Summary）	1 页	问题、方法、核心结果、现实含义是否齐全	写成目录预告，没有数字和结论
问题重述	0.5–1 页	是否准确理解题意	大段抄题，占掉正文空间
假设与理由	1–1.5 页	每条假设是否有依据、是否与模型一致	假设堆砌，后文不兑现
符号说明	0.5 页	符号是否唯一、单位是否齐全	正文与符号表对不上
模型建立	5–7 页	数学抽象是否恰当，变量与约束是否闭合	只给公式，不解释为什么这样设
求解与算法	4–6 页	过程是否可复现	只报结果，步骤跳到答案
结果与分析	2–3 页	结果是否回应原问题	图表无解读，读者自己猜
灵敏度分析	2–3 页	参数变动时结论是否稳定	只做单点扰动，不谈翻转区间
模型评价	1 页	是否清楚自己模型的边界	只写优点，缺点一句带过
结论与建议	1–1.5 页	是否给出可执行的对策	重复结果，不再推进一步
参考文献	1 页	数据与方法是否注明来源	引用格式混乱，来源缺链接
附录	2–4 页	代码与数据表是否支撑正文	把正文塞不下的内容全丢进来

四、格式、匿名与 AI 使用

三条硬规则决定了论文能不能进入评审。

1. 匿名

论文任何一页都不能出现学生姓名、学校名称、指导教师姓名。每页页眉只允许有队伍控制号和页码。控制号在注册后由系统生成，写作时就要把它放进页眉模板，不要等到最后一晚再统一替换——替换时漏掉一页，整篇就带上了身份信息。

2. 全英文

正文、图表标题、坐标轴标签、图例全部用英文。中文批注、中文变量名、中文文件名都算不合规。坐标轴缺单位、图例缺说明属于表达扣分项，不构成违规，但会直接影响结果分析这一节的得分。

3. AI 工具要留痕

使用大语言模型、生成式 AI、翻译或代码辅助工具，需要在正文中以引用形式标注，并在参考文献中列出；25 页正文之外要附一份 AI 使用报告，这份报告不计入 25 页。报告写清用了什么工具、用在哪个环节、生成了什么内容、队伍如何核验。

五、提交物是三件，不是一件

真正要交出去的东西有三样，缺一样都算提交不完整。

提交物	形态	是否计入 25 页	什么时候准备
解决方案论文	全英文 PDF	计入	赛期内完成
AI 使用报告	附在论文之后的独立文档	不计入	与论文同步整理
选题与控制号信息	提交时填报	—	注册后即确定

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HiMCM 每年 11 月只开一次窗口，一名学生从 G9 到 G12 最多有四次机会，实际能用上的通常只有两到三次。四年路线要定的不是打不打，而是把哪一次当练习、哪一次当成绩。

一、HiMCM 四年里能用上几次机会？

赛期固定在每年 11 月，2026 赛季是 11 月 4 日开窗、17 日关闭，结果在次年 2 月 28 日或之前公布。这个节奏决定了每次参赛的实际用途。

年级	当年赛期	结果公布	这次成绩能用在
G9	11 月	次年 2 月底	校内活动记录、暑期项目申请
G10	11 月	次年 2 月底	暑期科研营申请、竞赛主线定型
G11	11 月	次年 2 月底	早申（次年 11 月）与常规轮材料
G12	11 月	次年 2 月底	常规轮补充材料，多数学校已过截止

关键在最后一列。G11 那次参赛是唯一一次结果赶在早申之前出来的机会：11 月比赛、次年 2 月底出成绩，正好落在 G11 下学期的规划期和 G12 上学期的早申材料准备期之间。G12 那次参赛，成绩要到次年 2 月底才出，那时常规轮材料基本定稿，只能作为补充更新提交。

二、G9：第一次参赛的目标是跑完全程

G9 首次参赛，目标不是拿奖，是把 14 天完整走一遍并交出一篇格式合规的论文。这一年的产出标准只有三条：论文在 25 页以内、全英文、没有出现姓名与学校信息。

需要在 G9 建立的	具体标准	检验方式
分工习惯	建模、代码、写作三条线各有人负责	能说清每个人在 14 天里每天做什么
计时能力	第 5 天有初稿，第 12 天停止改动	复盘时对得上每日交付记录
格式规范	页眉只有控制号与页码，图表全英文	提交前逐页检查一遍
摘要能力	一页内写清问题、方法、结果、含义	只看摘要能复述全文结论

三、G10：从 H 档到 M 档要补的两件事

G10 的目标是进到 M 档。2025 赛季 M 档 143 支、占 13%，H 档 309 支、占 29%。这两档之间的分界不在模型复杂度，在两件事。

1. 模型要适配题目，不能套模板

H 档论文常见的样子是：题目讲的是一个排队问题，论文里出现了层次分析法；题目讲的是选址，论文里出现了灰色预测。模型本身没错，但与题目要回答的问题不对应。

M 档的要求是模型里至少有一步是为这道题定制的：变量是从题目条件里推出来的，约束是题目给的限制条件翻译过来的，不是从教材例题里搬过来的。举个具体例子：题目给的是"某城市 12 个区、每区人口与医院数已知，要求新增 3 所医院的位置"，M 档论文的模型里会出现"每区到最近医院的平均距离"这个自建指标，而不是直接对人口做一个加权求和。

2. 求解过程要能复现

H 档论文常给结果不给过程：一张表列出 12 个区的推荐排名，但读者不知道这个排名怎么算出来的。M 档需要写清算法步骤、参数取值、迭代次数，让另一个队伍拿着论文能跑出同样的数。

这两件事都是可以在赛前训练里练的。G10 这一年，赛前至少做两次全真模拟：一次只练"从题目条件推变量"，一次只练"把求解过程写成可复现的步骤"。两次模拟各占一个周末，比多学三个模型有用。

四、G11：冲 F 档与 O 档的窗口

G11 那次是四年里唯一能直接影响早申的一次，目标定在 F 档以上。2025 赛季 F 档 49 支（约 4%）、O 档 8 支（不到 1%），两档合计不到 60 支队伍。

档位	2025 队伍数	占比	与前档的分界
O（Outstanding）	8	不足 1%	模型有针对性改进，灵敏度分析给出结论翻转区间
F（Finalist）	49	约 4%	灵敏度分析成体系，结果有现实解释
M（Meritorious）	143	约 13%	模型适配题目，求解可复现
H（Honorable Mention）	309	约 29%	论文完整、格式合规
S（Successful Participant）	570	约 52%	完成提交

G11 这一年的赛前投入，应该集中在灵敏度分析和模型改进两件事上，而不是扩大模型库。模型库在 G10 已经够用，G11 缺的是把已有模型改到贴题的能力。

五、G12：还要不要再打一次

G12 参赛的现实问题是时间。11 月赛期正好压在早申提交和常规轮文书之间，14 天里每天投入 4 小时以上，会挤掉文书修改的时间；而这次的结果要到次年 2 月底才出，赶不上早申。

三种情况下 G12 再打一次是合理的：

一是 G11 那次因故没有完整参赛，需要一次有效成绩；二是队伍结构发生变化，比如核心成员毕业，需要重建一支队伍并留下记录；三是目标院校的常规轮允许补充材料，且前一次成绩在 M 档以下。

如果 G11 已经拿到 F 档以上，G12 再打的边际收益很低。同一档位重复一次不改变材料里的信息，而 11 月的时间投在文书上回报更确定。

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随着2026年HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）报名季的临近，今年的竞赛规则迎来了几项非常关键的更新。对于志在冲击高含金量奖项的家庭来说，读懂新规、避开雷区是备赛的第一步。今年的政策变化不仅体现在对AI工具的严格规范上，还涉及了投稿流程的优化和组队限制的调整。

一、 2026 HiMCM三大政策变化

今年的政策更新释放了一个明确的信号：组委会越来越看重学术诚信与团队协作的纯粹性。以下是家长们必须和孩子反复确认的三个核心变化：

1.全新AI政策：透明公开，严禁“盲用”

这是今年最大的变化。COMAP（美国数学及其应用联合会）要求团队对AI工具的使用保持绝对公开透明。这并不意味着完全不能用AI，而是必须“用得明白、报得清楚”。

主动披露与标注：论文中必须主动写明是否使用了大语言模型、生成式AI、数学软件、翻译工具或代码辅助工具。如果使用了，必须写清楚用了哪款AI模型、具体用来做了什么事。

规范的引用格式：全文必须使用“文中内嵌引用”的方式标注AI工具的使用情况，并且在最后的参考文献列表中，把用到的所有AI工具都列进去。

独立的AI使用报告：在25页的解决方案正文之后，必须附上一个名为 Report_on_Use_of_AI_Tools 的独立章节。该章节没有页数限制，且不计入25页的正文篇幅。

对AI内容的责任：团队必须亲自验证AI生成内容的准确性、有效性和适当性。AI可能存在偏见、幻觉（生成虚假内容）或语境理解不足的问题，任何错误或矛盾都必须由学生自行纠正。未披露AI使用的提交，可能会面临相应的违规处理。

2.全新在线投稿流程：告别繁琐，一键直达

为了让提交过程更顺畅，今年启用了全新的在线提交页面。

统一提交入口：所有团队需通过新的在线页面提交解决方案的PDF电子版。

提交权限放宽：不仅限于队长，任何团队成员或指导老师（顾问）都可以代为提交PDF文件，大大降低了因网络或时间冲突导致漏交的风险。

3.全新学生组队政策：强化同校/同项目属性

为了防止“拼凑队伍”和“代打”现象，今年的组队政策更加严格，强调真实的学习共同体。

竞赛组别	人数限制	年级/年龄要求	核心组队条件
HiMCM	最多4人	9~12年级在校生	必须来自同一个学校/机构/同一个官方批准的项目

二、 HiMCM竞赛真实难度拆解

HiMCM面向全球9~12年级学生，要求在11月4日至11月17日（美东时间）的14天内，从A、B两道开放题中任选其一，提交一份25页以内、带有数学建模的英文论文。

很多新手家长误以为这只是一场“限时考试”，但实际上，HiMCM的难点根本不在临场反应，而在以下三个结构性环节：

1.选题难度：匹配能力比“找简单题”更重要

A题：多为连续型问题，偏向微分方程、动力学、物理工程等。

B题：多为离散/数据型问题，偏向统计学、优化算法、社会经济分析等。

核心逻辑：选题的本质是匹配队伍的能力模型，而不是主观判断“哪道题更简单”。一旦误判，导致模型路线与论文框架全部推翻，在14天的赛程里，几乎没有容错和重来的空间。

2.时间与协作难度：并行迭代，而非线性接力

14天看似宽裕，但考虑到高中生繁重的课业与升学安排，真正能支配的“连续工作时间”非常有限。

并行工作流：建模、编程、写作绝不是“你做完我接着做”的接力赛，而是并行迭代。建模思路一改，代码要重写，论文里的方法描述也得跟着改。

建议：新手团队务必在赛前明确分工，建立“每日复盘”机制，避免出现模型结果和论文描述“两张皮”的尴尬情况。

3.论文撰写难度：评委只看最终提交的英文报告

评委阅卷时间极其有限，这决定了论文必须具备极高的学术规范性：

摘要：这是第一份被通读的材料。必须在1页内完整交代问题背景、建模方法、主要结果与结论。摘要写不好，后面的内容再精彩也可能被埋没。

假设的合理性论证：建模必然包含对现实问题的简化，但假设不能“默认成立”。需逐条列出，并说明其依据与影响范围。

灵敏度分析：不能只在一组参数下给出结果，必须检验参数扰动、边界情形下结论是否仍然稳定。这一章的完成度，往往是M奖（一等奖）与O奖（二等奖）之间的重要分水岭。

优缺点评估：论文末尾需主动评估模型的适用范围与局限，展现批判性思维，而不是单方面吹嘘模型的优势。

学术写作门槛：图表规范、术语统一、逻辑衔接都有严格的学术标准，这对国内高中生本身就是一道额外的语言与逻辑门槛。

三、 家长如何判断孩子是否适合参加HiMCM？

面对这样一项高难度的国际赛事，家长在决定报名前，不妨通过以下6个维度，客观评估一下孩子目前的真实状态：

1.能否处理开放问题？ 

孩子是否愿意面对“没有唯一标准答案”的问题？能否在信息不完整、条件模糊的情况下，提出自己的判断和假设？

2.能否把大问题拆开？ 

面对长篇大论的英文赛题，孩子是否能够迅速找到核心任务，并将一个复杂的现实问题拆解成几个可执行的数学小问题？

3.能否解释自己的方法？ 

当被问及“为什么选择这个变量或模型”时，孩子是能够给出严密的逻辑推导，还是只能敷衍一句“这是老师教过的方法”？

4.能否接受反复修改？ 

优秀的建模作品极少一次成型。学生是否具备韧性，能够根据测试结果调整假设、修改模型、重新绘图，并耐心检查前后的逻辑一致性？

5.能否和队友高效协作？

HiMCM是团队竞赛。不同成员可能分别负责资料整理、模型建立、编程、数据分析和论文写作，但最终成果必须保持高度的逻辑统一。孩子是否具备良好的沟通与妥协能力？

6.能否完成全英文论文？ 

学生需要把复杂的数学思路、数据结果和现实建议，转化成一份结构完整、表达地道的英文学术报告。这对英语的读写能力是极大的考验。

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HiMCM 真正难在“14 天里产出一篇完整英文论文”。赛前训练不要只刷题，而要围绕模型库、团队分工、论文输出、AI 合规四件事闭环。

一、HiMCM赛前建模怎么练？

1.先建“五大题型 + 可用模型”清单

HiMCM 常见题型大致可分为：

优化规划：线性规划、整数规划、多目标优化；

预测拟合：回归、时间序列、Logistic 增长；

综合评价：AHP、TOPSIS、熵权法；

图论网络：最短路径、网络流、选址问题；

仿真模拟：蒙特卡洛、离散事件仿真、微分方程。

每类至少掌握 1–2 个能直接落地的方法，并配套一段可复用的 Python/MATLAB 代码。

2.做一页纸模型笔记

每个模型整理成同一格式：

适用问题是什么；

输入变量、输出结果；

关键假设；

代码入口；

常见报错与替代方案。

比赛时最怕“知道模型但写不出假设、调不通代码”。

3.每周一次“30 分钟读题定模型”

拿往年真题，限时只做三件事：

判断题型；

列出 3 个可行模型；

选定 1 个并说明理由。

这项训练性价比很高，能显著提升选题和模型切换效率。

4.统一工具环境

赛前全队必须跑通一次：

Python 版本、常用库；

LaTeX 或 Word 论文模板；

图表编号、参考文献格式；

文件命名和版本管理。

不要等到开赛第一小时还在装环境。

二、HiMCM 队友怎么选？

HiMCM 每队最多 4 人，2026 赛季原则上要求来自同一所学校或官方批准的项目，跨校组队限制更严。

比“成绩高”更重要的是这三点：

维度	怎么判断	避坑点
工作风格	一起做一道简化题，观察作息、精度和沟通方式	全员晚睡或全员拖延都会在第 10 天后崩盘
技能覆盖	至少覆盖建模、编程、写作中的 3 项	4 个数学强但没人会写论文，最容易翻车
目标一致	赛前明确冲 O/F、冲 M/H，还是只要经历	目标不一致的队伍常在赛程中途解体

理想配置是：1–2 名建模手 + 1 名编程手 + 1 名写作/统筹手。

三、HiMCM论文写作怎么练？

HiMCM 评委只看最终论文，摘要又是最先被阅读的部分。

建议固定这套结构：

摘要 → 问题重述 → 假设与符号 → 模型建立 → 求解与结果 → 灵敏度分析 → 优缺点评价 → 参考文献

重点练三处：

摘要不要流水账   写清“做了什么、用了什么方法、得到什么结论、有什么创新”，最好有 1–2 个定量结果。

假设必须带理由   每条假设后面都要说明为什么合理、影响范围是什么，不能只列清单。

图表必须规范   编号、标题、单位、数据来源都要齐全。评委第一眼印象往往来自图表质量。

灵敏度分析是 M 奖和 O/F 奖之间的重要分水岭，不能只给一组参数结果。

四、赛前最后一周检查清单

全队完成至少 1 次 3–5 天全流程模拟；

每人明确角色和交付物；

摘要、假设、灵敏度分析、优缺点评价都有模板；

Python、LaTeX/Word、参考文献模板全部跑通；

提前熟悉 2026 AI 使用规则：若使用 AI，需在论文中内嵌标注，并在 25 页解决方案后附 AI 使用报告。

如果队伍目标是冲 M 奖及以上，建议至少完成 2 次全真模拟，每次都要产出完整英文论文，而不是只做到“模型跑通”。

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