标签： HiMCM美国高中数学建模大赛

HIMCM 是全球高中生最具含金量的数学建模竞赛之一，由 COMAP 主办，强调跨学科问题解决能力、数学建模思维、编程实现与学术英文写作。其奖项在美本申请中具有极高认可度，尤其适合申请 数学、计算机、工程、经济、数据科学 等专业的学生。

一、HIMCM 适合人群画像

1. 专业定向型

目标专业：数学、计算机科学、工程、经济学、环境科学、数据科学、人工智能

需求匹配：需要通过“实战型竞赛”证明学科兴趣与研究潜力

典型学生：计划申请 MIT、Stanford、Caltech、CMU、UC Berkeley 等顶尖理工院校的学生

2. 能力适配型

核心能力要求：

数学基础：熟悉代数、微积分、统计学

编程能力：掌握 Python 或 MATLAB 基础

英文写作：能撰写逻辑清晰、语法规范的学术论文

团队协作：善于沟通、分工明确、抗压能力强

典型学生：IB/A-Level 数学高分者，或参加过 AMC、USACO、科研项目的理科生

3. 兴趣驱动型

兴趣特征：

喜欢用数学解释现实世界（如交通拥堵、疫情传播）

关注《自然》《科学》《科学美国人》《The Economist》等期刊

对“建模-求解-验证”过程有强烈探索欲

典型学生：热衷跨学科学习，喜欢动手解决问题的“T型人才”

4. 规划前置型

最佳参赛年级：高一、高二（建议高二参赛最佳）

优势：

有充足时间打磨技能，积累经验

若首次参赛未获奖，可次年再战

成果可用于高三申请文书、简历、面试素材（Activities List）

二、备赛核心策略：分阶段突破建模瓶颈

阶段一：基础阶段（赛前 6-8 个月）

目标：搭建知识与工具体系

1. 数学建模方法学习

教材推荐：

《数学建模算法与应用》（司守奎）——国内经典，案例丰富

《A First Course in Mathematical Modeling》（Giordano）——英文原版，适合提升思维

《HIMCM 竞赛指南与优秀论文解析》——针对性强，含O奖论文拆解

重点掌握三大基础方法：

2. 工具技能强化

Python 编程（推荐 Coursera “Python for Everybody”）：

重点掌握 Pandas（数据处理）、Scikit-learn（机器学习）、Matplotlib（绘图）库

数学软件：

MATLAB：求解微分方程、矩阵运算

Lingo：线性/整数规划求解（界面友好，适合初学者）

Excel：基础数据处理、图表生成

3. 组队与分工

4人团队建议分工：

提前磨合：

每月完成1个简易建模项目

阶段二：进阶阶段（赛前 2-3 个月）

目标：实战模拟与能力打磨

1. 真题训练

刷近5年 HIMCM 真题（官网或往届O奖论文集）

每2周完成1次完整模拟（严格按4天周期）：

Day 1：选题 → 文献调研 → 提出假设

Day 2-3：建模 → 编程 → 求解

Day 4：撰写论文 → 检查 → 提交

重点分析 O奖（Outstanding）论文：

摘要结构是否完整？

模型选择是否合理？

是否有敏感性分析？

图表是否专业、标注清晰？

2. 总结“模型选择清单”

3. 薄弱模块突破

模型创新不足？

学习“改进型模型”：在回归中加入交互项、非线性项

跨学科融合：结合经济学“成本效益分析”、生态学“种群模型”

报告质量欠佳？

精读O奖论文摘要，学习“问题-假设-模型-结果”逻辑链

使用 Grammarly 检查语法，使用 LaTeX 提升排版专业度

4. 数据与工具储备

整理常用数据平台（如 World Bank Data、Kaggle）与建模模板（如回归分析代码模板、报告结构模板），竞赛时可快速调用

阶段三：冲刺阶段（赛前 1 个月）

目标：细节优化与心态调整

1. 全真模拟

按真实比赛时间（11月）进行1次完整模拟

训练时间管理：

前2天：完成建模与求解

后2天：撰写论文、绘图、校对

邀请指导教师或往届获奖者评审，重点优化：

模型合理性（假设是否可支撑？）

逻辑完整性（推导是否连贯？）

图表专业性（坐标轴、单位、图例是否齐全？）

2. 合规与细节检查

熟悉 COMAP 提交要求：

PDF 文件命名格式：TeamXXX.pdf

页数限制：25页以内（含图表、参考文献）

不可包含学校、姓名等识别信息

准备“应急方案”：

数据获取失败 → 使用模拟数据（需说明生成逻辑）

模型求解异常 → 简化模型（如将非线性转为线性）

3. 心态与协作调整

明确团队沟通机制：

每天晚上召开15分钟站会，同步进度

使用 Overleaf 实时协作，避免版本混乱

缓解焦虑情绪：

HIMCM 重视“过程与思路”，即使模型未完全求解，只要逻辑清晰，仍可获 Honorable Mention 或 Meritorious

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美国高中生数学建模竞赛（HiMCM）由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办，始于1999年。它的设立初衷是为了激励中学生运用数学知识解决现实问题，以增强其分析和解决问题的能力。

一、HiMCM选题机制与题目类型解析

两道题任选其一：Problem A vs. Problem B

选题策略建议：

团队优势在建模与逻辑 → 优先选 A题

团队优势在编程与数据分析 → 优先选 B题

首次参赛 → 建议选 A题，解题路径更清晰，容错率更高

有往届O奖经验 → 可挑战 B题，用高阶模型拉开差距

二、团队构成与分工机制

基本要求

人数：2–4人（推荐4人满编组队）

成员要求：必须来自同一所中学

教师顾问：每队必须有一名指导老师（负责报名、监督、答疑，不参与建模）

推荐四人“黄金分工”模型

三、成果提交与评审标准

提交要求（必须严格遵守）

评审标准：无标准答案，重过程与逻辑

评委依据以下维度打分（总分100分）：

优秀论文必备要素（Checklist）

Overall Submission（整体要求）

字体：Times New Roman 12pt，单倍行距

页数 ≤ 25页

无学校/学生信息

所有引用标注来源（APA/MLA格式）

Summary & Introduction（摘要与引言）

摘要（≤300字）包含：问题背景 + 建模方法 + 核心结果 + 应用价值

引言部分清晰重述问题，可配流程图展示解题逻辑

Assumptions with Justification（假设与依据）

每个假设必须有现实或数据支撑

Model Development & Application（模型构建）

模型推导过程逻辑清晰，公式编号

体现创造力（如改进经典模型、跨学科融合）

关键代码片段可插入（非必需）

Strength & Limitation（模型检验）

敏感性分析：调整参数，观察结果变化

误差分析：RMSE、MAE等指标

优缺点讨论：客观说明模型局限性

Conclusion（结论）

总结核心工作

提出可行建议

可推广至其他场景

四、比赛全流程时间线（14天制）

五、比赛费用与奖项设置

比赛费用

每队 $100 USD

支付方式：仅支持 MasterCard 或 Visa 信用卡在线支付

支付平台：COMAP 官网报名系统

费用包含：参赛资格、论文提交、评审、成绩查询

奖项设置

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在科学技术迅速发展的今天，对于学术人才的需求愈发迫切。数学，作为科学的基础，为各个领域提供了重要的支持。而数学建模作为理解和解决现实问题的重要方法，正成为教育领域的重要内容。高中数学建模比赛（HiMCM）便是这样一条培养学生综合能力的重要途径。

一、HiMCM 的三大核心价值

1. 提升综合能力

HiMCM 的本质是：从现实问题出发 → 建立数学模型 → 求解分析 → 反哺现实决策。
参赛过程将系统性提升以下六大核心能力：

2. 国际竞技舞台：与全球顶尖中学生同台较量

主办机构：美国数学及其应用联合会（COMAP），拥有30+年建模竞赛经验，权威性强。

赛事背景：基于大学组 MCM/ICM 成功经验，专为高中生设计，赛题贴近现实、难度适配。

参赛规模：每年吸引来自美国、中国、新加坡、加拿大、印度等数十个国家的数千支队伍参赛。

竞技意义：

与全球同龄人比拼建模能力、创新思维与英文表达

获奖即代表“国际认可”，是简历中极具辨识度的亮点

3. 留学申请“黄金筹码”：世界名校通行证

HiMCM 在美本、英本申请中具有极高含金量，尤其受到 STEM专业（数学、计算机、工程、经济、数据科学）招生官的青睐。

数据佐证：

O奖（Outstanding Winner）：全球前1%，几乎等同于“名校直通车”，近年O奖获得者多录取至 MIT、Stanford、Princeton、Caltech、CMU、牛津、剑桥等。

F奖（Finalist）与M奖（Meritorious）：前10%，显著提升竞争力，90%以上获奖者进入全美Top 20或全球Top 30名校。

H奖（Honorable Mention）：前30%，仍具强竞争力，尤其结合其他科研/竞赛经历。

二、科学备战 HiMCM：三阶段高效策略

面对 HiMCM 的高难度挑战，仅靠“临时抱佛脚”难以取胜。必须进行科学、系统、分阶段的准备。

阶段一：基础能力构建

1. 数学工具：掌握核心建模方法

掌握线性规划、扩散模型、时间序列分析等算法。

2. 编程实战：Python/MATLAB 双工具掌握

推荐Python/Matlab作为核心工具，完成10个以上建模案例。

3. 文献研读：精读近3年 O奖论文

重点分析：

摘要结构：是否包含“问题-方法-结果-应用”？

模型选择：为何用AHP而非TOPSIS？

图表质量：是否专业、标注清晰？

语言表达：是否学术化、无语法错误？

阶段二：团队协作训练

1. 组队与分工

4人黄金组合：

建模手：设计模型、提出假设

编程手：实现算法、调试代码

数据手：收集数据、预处理

写手：撰写论文、排版、校对

工具准备：

Overleaf：LaTeX 在线协作写论文

GitHub：代码版本管理

2. 模拟训练

刷近5年真题，每2周完成1次完整模拟（4天周期）

赛后复盘：

模型是否合理？

是否有敏感性分析？

摘要是否完整？

阶段三：比赛周策略（赛中4天）

摘要定生死：300字内必须包含“问题-方法-核心结果-应用价值”

敏感性分析加分：哪怕简单写2段，也能拉开差距

AI必须报备：2025年起，未提交AI使用声明直接取消资格

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HIMCM 是一项综合性极强的竞赛，不仅考验学生的数学建模能力，还涉及数据处理、算法实现、结果分析及学术写作等多个方面。通过系统的备赛策略和科学的团队协作，参赛者可以在比赛中发挥出最佳水平，取得优异成绩。

HIMCM 核心考察内容

1.数学建模方法模块（核心，占比 40%）

预测模型

回归分析（线性/非线性）：用于预测变量之间的关系。

时间序列分析（ARIMA 模型）：适用于时间序列数据的预测。

机器学习预测（随机森林、LSTM）：用于处理复杂的数据集和非线性问题。

优化模型

线性规划（LP）：解决资源分配问题，如最小成本或最大收益。

整数规划（IP）：用于决策变量必须为整数的问题。

多目标规划：在多个目标之间进行权衡，如成本与效益的平衡。

评价模型

层次分析法（AHP）：用于多指标决策，通过成对比较确定权重。

模糊综合评价：处理不确定性和模糊性的决策问题。

动态模型

微分方程：描述随时间变化的动态过程，如人口增长、疾病传播等。

系统动力学模型：用于模拟复杂的系统行为，如经济系统、社会系统。

2.数据处理与算法模块（重点，占比 25%）

数据获取

从公开数据平台（如 Kaggle、世界银行数据库）获取数据，或通过合理假设生成模拟数据。

数据预处理

缺失值填充（均值/中位数法）

异常值剔除（3σ 原则）

数据标准化（Z-score）

算法实现

使用 Python（Scikit-learn 库）实现回归或分类算法。

使用 Matlab 求解微分方程。

使用 Lingo 处理线性/整数规划问题。

3.结果分析与优化模块（进阶，占比 20%）

灵敏度分析

检验关键参数（如模型假设中的增长率）变动对结果的影响，验证模型稳定性。

误差分析

计算预测值与实际值的偏差（如 RMSE、MAE），解释误差来源。

方案优化

基于模型结果提出可行建议（如“根据污染扩散模型，建议在下游 3 公里处设置拦截点”）。

考察形式：

用图表展示分析结果（如灵敏度曲线、误差直方图），并结合现实场景解读。

高分关键：不回避模型局限性，需客观讨论“假设不成立时的应对方案”，体现批判性思维。

4.学术报告与表达模块（基础，占比 15%）

结构规范

报告需包含摘要、问题重述、模型假设、模型构建、求解过程、结果分析、结论与建议、参考文献 8 个部分。

图表规范

使用 Origin/Excel 绘制专业图表，标注坐标轴、单位与图例，避免模糊不清的示意图。

英文表达

使用学术化语言（如“we propose a model”而非“we made a model”），避免语法错误与口语化表述。

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HIMCM 是由 COMAP 主办的国际高中数学建模竞赛，强调跨学科问题解决能力、数学建模思维、编程实现与学术英文写作。

一、HIMCM 想拿奖先避坑！

1. 死磕代码，忽略论文逻辑

问题本质：评委不看“代码是否炫技”，而是看“建模思路是否完整、逻辑是否自洽”。

典型表现：

花3天写深度学习模型，但论文中假设不清晰、推导跳跃。

模型结果无法解释，缺乏现实意义。

2. 临时组队，分工混乱

问题本质：14天高强度赛程中，团队磨合成本极高，临时组队极易内耗。

典型表现：

第3天还在争论“谁写摘要”“谁画图”。

文件版本混乱，多人修改导致内容丢失。

3. 乱用AI不报备，直接取消资格

2025年新规：COMAP 强制要求提交 「AI使用报告」（AI Usage Statement）

违规行为：

用ChatGPT生成论文段落但未标注

用Copilot自动生成代码但未说明

4. 跳过“模拟赛复盘”

问题本质：刷题≠提分，关键在于“反思与迭代”。

典型误区：

只追求“做完一套题”，不分析“假设是否合理”“模型是否可验证”。

下次遇到同类题仍犯同样错误。

二、20天精准冲刺：“打基础”+“冲高分”

前14天：真题实战

1. 建模：主攻3类“万能模型”，覆盖60%真题

2. 分工：定“铁三角”

3. 模拟：4天1套真题，只刷“高性价比题”

优先刷 A 题：

A题通常为连续型问题（如预测、优化），数据更完整，解题路径清晰

近年获奖率比 B 题（离散型）高约 15%

模拟流程：

Day 1：选题 → 文献调研 → 提出假设

Day 2-3：建模 → 编程 → 求解

Day 4：撰写论文 → 检查 → 提交

后6天：优化提分（瞄准 Meritorious / Finalist 奖）

1. 论文：300字摘要定生死

针对[现实问题]，我们提出了一种基于[模型名称]的解决方案。首先，通过[数据来源]获取关键参数，并建立[模型类型]模型。结果表明，[核心结论]。该模型可推广至[应用场景]，为[决策者]提供支持。

2. 模型：补“敏感性分析”，直接拉分

评委最看重：模型是否稳定？参数变化是否导致结果剧烈波动？

做法：

选择1-2个关键参数（如增长率、成本系数）

调整±10%、±20%，观察结果变化

用图表展示（如折线图：参数 vs. 目标值）

3. 工具：备“模板库”，节省时间

三、“提分技巧”：3句话帮你拉开差距

1. 假设要“带依据”

2. 模型要“做对比”

3. AI报告要“规范”

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随着教育理念的逐步单纯追求学术成绩的做法已经无法满足现代将来所需的创新人才的培养。因此，HiMCM的创立正是在这样的时代背景下应运而生。

一、HiMCM 奖项等级解析（由低到高）

一句话总结晋级路径：

S → H：从“交了”到“答全”

H → M：从“答全”到“答好”

M → F/O：从“答好”到“惊艳”

二、HiMCM 获奖核心要点

1. 问题理解精准

必须准确解读题目中的每一个子问题。

明确约束条件、目标函数、变量定义与现实背景。

避免“答非所问”或遗漏关键要求

建议做法：

团队共同精读题干3遍以上，画出思维导图或问题分解图。

列出所有需要回答的具体问题，并分配任务。

2. 模型构建合理且有层次

基础要求：

使用合适的数学工具（如线性规划、微分方程、图论、概率模型、回归分析等）。

模型假设合理、可解释、符合实际。

高阶要求（冲击M/F/O）：

多模型对比：建立多个模型并比较优劣（如用线性回归 vs. 指数拟合预测趋势）。

模型改进：对初始模型进行优化（加入权重、考虑非线性因素、引入误差修正）。

创新性建模：结合现实情境设计新指标或新结构（如构建“城市韧性指数”）。

3. 数据分析与编程实现扎实

数据来源可靠（政府公开数据、世界银行、NASA、Kaggle等）。

数据处理规范：清洗、归一化、可视化（图表清晰标注）。

编程语言推荐：Python（pandas/matplotlib/scikit-learn） 或 MATLAB。

所有计算结果必须可复现（附关键代码片段在附录中）。

注意：

不要直接复制网络代码而不加说明。

在论文中解释算法逻辑（哪怕用了现成库函数）。

4. 结果分析深入

这是区分H奖与M/F奖的关键！

必须包含：

灵敏度分析（Sensitivity Analysis）：改变关键参数，观察结果变化程度。

稳健性检验（Robustness Test）：验证模型在不同场景下的稳定性。

误差分析：讨论模型局限性、假设偏差、数据不确定性。

5. 论文写作专业、清晰、规范

HiMCM提交的是全英文科技论文，写作质量直接影响评审第一印象。

写作技巧：

使用正式学术语言，避免口语化。

多用被动语态：“A logistic model was used…”

图表清晰命名：“Figure 1: Population Growth Prediction under Different Scenarios”

公式编号、引用（如 Eq. (1)），使用LaTeX或Word公式编辑器。

6. 团队协作高效

竞赛时间为 14天，时间看似充裕，实则紧张。

三、HiMCM 备赛准备建议（针对普通高中生）

1. 知识储备

2. 工具掌握

3. 模拟训练（Pre-Contest Practice）

每月做1道往届真题（限时14天），全流程演练。

重点练习：摘要写作、模型构建、灵敏度分析。

互相评阅论文，找老师或往届获奖者反馈。

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HiMCM是面向全球高中生的数学建模竞赛，旨在通过解决现实世界中的复杂问题，培养学生的数学建模、团队协作和英文写作能力。参赛者需从官方提供的A、B两个题目中选择一个进行解答，并在14天内提交一篇不超过25页的英文论文。

一、HiMCM题目难度分析

常规题（Problem A）

特点

聚焦领域：社会、经济、环境等复杂问题

多维度分析：要求学生从多个角度深入分析与建模

案例：2024年问题A“未来奥运会建模--竞赛项目选择”

难点：

多维度评估：需考虑受欢迎程度、性别平等、包容性、安全性和公平竞争等多个因素。

数据处理：利用历史数据调整模型权重，准确预测未来趋势并合理解释过去数据。

综合运用：不仅考验学生对多领域知识的综合运用能力，还对数据收集、整理与分析能力提出了很高的要求。

数据分析题（Problem B）

特点

侧重数据处理：涉及大量复杂数据的分析与解读。

变量众多且相互关联：需要处理复杂的系统关系。

案例：2024年问题B“检查高性能计算对环境的影响”

难点：

复杂变量：需考虑全球范围内HPC中心的总功率容量、实际运行功率、全球总算力需求变化趋势等复杂变量。

能源结构变化：不同地区能源结构变化对CO₂排放的影响。

编程能力：对学生的编程能力、数据处理技巧以及对复杂系统的理解与建模能力提出极大挑战。

二、HiMCM奖项及等级标准

HiMCM竞赛奖项分为五个等级，按含金量从高到低依次为：

O奖（Outstanding）

描述：特等奖，最高奖项。

获奖条件：在全球参赛队伍中处于最高水平，论文各方面都极为出色，建模具有创新性。

获奖率：不到1%。

F奖（Finalist）

描述：提名奖，获奖队伍的方案属于最佳之一。

获奖条件：仅次于O奖，论文质量极高。

M奖（Meritorious）

描述：一等奖。

获奖条件：论文的论据、结构、表述等方面都非常出色。

H奖（Honorable Mention）

描述：二等奖。

获奖条件：高于平均水平，包含了评审要求的所有元素。

S奖（Successful Participant）

描述：成功参与奖。

获奖条件：顺利完赛即可获得，约占参赛队伍的一半。

三、HiMCM赛中指导的重要性

助力1：节省修改时间

语言障碍：指导老师能实时纠正英文专业术语误用、句式逻辑漏洞，避免学生在语言打磨上反复耗时。

精准表达：确保论文表达精准且符合评审规范，提升整体质量。

助力2：优化流程，避免进度延误

科学规划：指导老师帮助团队规划科学的时间分配，确保每个环节都能高效推进。

模型创新：提供模型创新方向，防止因思路卡顿或环节失衡拖慢整体进度。

助力3：破解团队分工难题

明确分工：面对团队协作问题，指导老师能调解成员分歧、明确分工边界。

高效推进：避免因责任模糊或意见冲突导致的进度滞后，保障团队高效推进。

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随着数学建模这一领域的持续发展，HiMCM无疑将继续发挥其在教育领域的重要作用，推动更多学子在升学的道路上不断突破自我，勇敢追梦。

一、HiMCM 考题分析

第一步：分析问题

a) 问题定义

明确核心问题：题目到底在问什么？

确定研究目标：是要预测、优化、评估，还是决策？

b) 目标量化方式

将模糊目标转化为可测量的指标

c) 目标拆解

将问题拆分成多阶段或多个子问题；

d) 简化问题 & 合理假设

注意：所有假设必须在论文中明确列出并解释合理性

e) 变量识别

确定自变量、因变量、参数

第二步：构建数学模型

a) 问题调研

查阅相关文献，了解已有研究方法

b) 选择基础模型

根据问题类型选择合适模型：

c) 模型推导与改进

将变量代入基础模型

结合实际进行调整（如加入非线性项、分段函数）

补充假设以增强模型可解性

第三步：模型解释与验证

a) 结果的实际意义

将数学结果翻译成现实建议

b) 推理过程的可解释性

避免“黑箱”模型，确保每一步推导清晰

c) 敏感性分析

测试模型对参数变化的鲁棒性

d) 模型优缺点评价

客观指出局限性：

优点：模型简洁、易于推广

缺点：未考虑突发事件（如交通事故）、数据来源有限

二、为什么HiMCM是顶尖名校的“硬通货”？

1. 学术能力的终极证明

HiMCM 锻炼的是大学阶段最需要的能力：从模糊问题中提炼结构，用数据驱动决策。

2. 奖项含金量：全球顶尖水平认证

3. 申请材料差异化：双重加分素材

素材一：完整论文作为附加材料

可提交至Common App、Coalition等系统的“Additional Information”栏目

招生官可直观看到：

你的逻辑结构

数据处理能力

英文写作水平

团队协作痕迹（如多作者分工）

素材二：奖项与角色描述写入主文书或活动列表

4. 跨学科思维：破解“T型人才”密码

HiMCM 的独特之处在于它打破学科边界：

5. 团队协作能力：模拟真实科研环境

36小时连续作战：考验时间管理与抗压能力

角色分工明确：建模、编程、写作、数据各司其职

冲突解决机制：如何在意见分歧时快速达成共识

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在当今国际升学竞争中，学术能力不仅仅体现在课堂成绩和标准化考试的分数上，越来越多的学校招生官开始注重学生的综合素质和实践能力。HiMCM是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项国际性数学竞赛，旨在为全球高中生提供一个展示数学建模能力和解决实际问题的机会。

一、2025 HiMCM 赛事时间安排

重要提醒：

比赛窗口为 13天，团队可自由选择连续36小时进行建模与写作。

论文提交截止时间比比赛结束晚1小时，请预留充足上传时间。

所有时间以 COMAP 官网 为准，建议提前校准时区。

二、为什么文科生也能赢？HiMCM 四大文科优势

优势 01：写作与叙事表达能力 —— 论文即“产品”

高分论文特征：

图表信息丰富、标注清晰

段落过渡自然，逻辑闭环

摘要（Executive Summary）简洁有力，300字内讲清核心贡献

优势 02：跨学科知识背景 —— 跳出“技术陷阱”

“纯理工团队易陷入‘模型炫技’，而忽视问题本质。”

优势 03：研究与信息整合能力 —— 快速构建知识框架

优势 04：强大分析问题的能力 —— 从模糊到结构化

三、HiMCM 适合哪些专业申请？

1. 经济学与商业分析

2. 传媒与交叉学科类

3. 社会科学与公共政策类

4. 公共卫生与环境类

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在这个飞速的时代，获得单一的学术成就已经无法满足社会对高素质人才的需求。HiMCM凭借其独特的竞赛形式和深远的影响，成为培养学生综合能力的重要途径。参与变化者在竞争的过程中不仅增长了知识，更收获了珍贵的团队合作经验和实操能力。

一、14天完成HiMCM论文的三大障碍

障碍一：全英+写作的双重压力

1. 语言壁垒

非母语写作挑战：HiMCM要求全程用英文撰写，这对非英语母语的学生来说是首要难题。

精准表达需求：不仅要准确传达复杂的数学逻辑，还需确保语法正确、专业术语使用无误。

额外时间成本：据估算，完成中文建模报告需5-7天，而翻译成英文并打磨语言至少额外增加3-4天。

2. 写作质量要求

严谨性：在阐述模型假设和推导过程时，需用严谨的英文句式，避免歧义。

评审敏感度：任何语言问题都可能导致评审误解核心观点，影响最终评分。

障碍二：建模流程、环节多

1. 完整流程概述

2. 时间分配挑战

紧凑的时间表：每个环节时间都非常紧张，任何一个环节延误都会影响整体进度。

多重任务并行：如同时进行模型构建与数据收集，需要高效的时间管理。

障碍三：团队协作配合的考验

1. 团队协作难点

意见分歧：成员在模型选择、数据解读等方面存在分歧，且不能快速达成共识，会浪费大量时间。

进度不均：若有人负责的板块进度滞后（如数据收集不完整、英文撰写漏洞多），会拖累整个团队。

2. 协作效率低下的后果

约30%的团队因协作问题未能在规定时间内高质量完成论文。

协作不佳可能导致重复工作、沟通成本增加，甚至错过提交截止日期。

二、HiMCM论文写作要求详解

1. 报告清晰明了

让评委轻松理解：报告应写得清楚明白，使评委能轻松看懂解题思路和最终结论。

解释题目要求：适当解释题目要求，确保理解正确。所有用到的变量、假设都要明确说明。

2. 详细分析问题

选择模型的理由：详细分析问题，解释为什么选择这个模型，说明模型怎么设计，以及如何验证它的可靠性。

模型优缺点评价：客观评价学生设计的模型的优缺点，展示批判性思维。

3. 报告结构简明扼要

关键内容突出：报告正文简明扼要，把关键推导和例子说清楚，太复杂的计算过程可放附录。

明确结论：最后给出明确结论，列出参考资料和文献。

三、HiMCM竞赛论文提交要求

1. 文件格式与命名

文件名：应使用团队控制编号作为文件名，例如1234.pdf。

邮件主题：发送的电子邮件主题栏应标注出队伍的控制号码，例如“Team 1234”。

2. 标识信息

唯一标识：除了团队控制编号外，解决方案中不应包含任何识别信息，如学生姓名、指导教师姓名或学校名称。

3. 不允许提交的内容

禁止提交程序代码：不要在提交的文件中包含程序代码、软件、数据库和其他非PDF文件，因为它们不会被评审使用。

4. 新增AI使用报告

LLM使用说明：2025年HiMCM新增对大型语言模型（LLM）或其他AI工具使用情况的说明。

详细说明：参赛队伍必须单独提交AI使用报告，详细说明是否使用了LLM或AI工具（如ChatGPT、Copilot等），以及使用了哪些模型，使用目的（如生成文字、辅助编程、数据分析等）。

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