标签： HiMCM美国高中数学建模大赛

HiMCM作为全球最具挑战性的高中生数学建模竞赛之一，其成功不仅依赖于扎实的数学基础，更需要科学的工具链、优质的学习资源、清晰的评审认知以及对2025年新规的精准把握。

一、HiMCM必备工具清单

1. 数据获取工具

数据来源：Kaggle（数据集）、UN Data（全球统计数据）、Python 爬虫库（获取实时数据）。

建议：提前建立“数据资源库”，分类存储常用数据源链接与API接口。

2. 建模与编程工具

建模软件：Python（SciPy 求解器）、MATLAB（Simulink 仿真）。

选择建议：

若团队熟悉Python → 优先使用Python（开源、生态丰富）

若涉及复杂微分方程或控制系统 → 可搭配MATLAB

3. 论文写作与排版工具

论文工具：LaTeX（公式排版）、Grammarly（语法校对，避免低级错误）。

模板推荐：

Overleaf 搜索 “HiMCM Template”

COMAP官网下载历年O奖论文，反向工程其结构

二、2025年AI使用规范（重大更新！）

2025年HiMCM明确要求AI工具使用透明化，违规将导致直接取消资格（Disqualification）。

严禁使用的AI行为

使用AI生成核心模型设计思路

用AI“堆字”生成整段论文内容

直接复制AI生成的算法代码而不理解原理

隐瞒AI使用情况

正确做法：AI作为“辅助”，而非“替代”

“三重验证”原则：

逻辑验证：AI提出的模型是否合理？

代码验证：AI生成的代码能否运行？结果是否正确？

表达验证：AI润色的句子是否符合原意

三、HiMCM评审标准深度解读（决定奖项的关键）

HiMCM评审采用多维度打分制，以下是各维度权重与应对策略：

评审维度	备赛建议
模型可行性	- 假设合理（有数据/文献支持） - 方案可落地（非纯理论）
摘要质量	- 独立成文，含问题、方法、结果、结论 - 控制在1页内，语言精炼
赛题理解	- 明确界定模糊概念
假设合理性	- 每个假设都要解释“为什么成立” - 敏感性分析检验假设影响
模型设计	- 方法匹配问题（如优化题用线性规划） 创新性加分（如融合多模型）
敏感性分析	- 改变关键参数，观察结果变化 - 证明模型稳健性
实际应用价值	- 提出政策建议、推广路径 - 讨论长期影响
论文撰写	- 结构清晰（IMRaD） - 图表专业（标题、坐标、单位齐全） - 英语无语法错误

四、HiMCM备赛时间线

时间	任务
8–9月	- 组队完成，明确分工 - 学习基础模型（回归、优化、预测） - 熟悉Python/MATLAB + LaTeX
10月	- 精读2–3篇O奖论文 - 完成2次模拟赛（A+B题） - 建立“常用代码库”（如绘图模板、回归函数）
11月上旬	- 模拟限时训练（14天压缩为3天） - 演练AI使用报告撰写
比赛期间	- 第1–2天：读题、查资料、定题 - 第3–8天：建模+编程+初稿 - 第9–12天：写作+图表+修改 - 第13–14天：校对+排版+提交

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2025年的HiMCM竞赛引入了多项重要规则变化，这些变化将直接影响参赛团队的获奖结果。本文将详细解析这些新规则，并提供从组队到备赛的全面攻略，帮助新手团队提升获奖率。

一、2025年HiMCM新增重要规则

1. AI工具透明化

要求：参赛团队需在报告中明确说明LLM（大语言模型）或其他AI工具的使用情况，包括具体模型及用途。

附加报告：需在25页解决方案后附加一份AI使用报告（不计入总页数），详细描述使用的AI工具及其在解题过程中的应用。

后果：隐瞒使用AI工具将面临取消参赛资格（disqualification）的风险。

2. 论文提交格式

文件格式：论文需为PDF格式，以团队控制编号命名，大小不超过20MB。

首页摘要：首页必须是团队摘要，后续依次为解决方案、参考资料及附录。

字体要求：正文至少12点字体，排版混乱可能影响评审印象。

注意事项：确保所有图表清晰可读，引用文献格式规范。

3. 提交时间

截止时间：需在美东时间11月18日晚8点前完成所有工作，晚9点前提交论文，超时提交将无效。

建议：提前预留足够的时间进行最后的检查和上传，避免因网络问题或技术故障导致延误。

二、HiMCM竞赛获奖攻略

1.选题策略：精准定位，发挥优势

①评估团队优势

A题（理论建模）：

适合擅长数学推导、微分方程、优化理论的团队。

建议：如果团队成员有较强的数学背景，且对理论推导感兴趣，A题是理想选择。

B题（数据分析）：

适合熟悉编程、数据处理、可视化的团队。

建议：如果团队成员擅长编程和数据处理，且对数据分析感兴趣，B题是更好的选择。

②明确问题核心

避免跑题：

仔细阅读题目，确保理解问题的核心要求。

使用问题树分析法或需求矩阵表来分解题目要素，明确输入、输出和约束条件。

案例：如果题目是关于城市交通拥堵问题，核心可能是交通流量预测或交通信号优化。

2.建模方法论：逻辑清晰，平衡简优

①模型选择策略

优先使用成熟模型：

选择经过验证的模型，如线性回归、逻辑回归、ARIMA模型等。

这些模型在文献中有广泛应用，稳定性高，易于理解和实现。

适度创新：

在成熟模型的基础上进行小幅创新，如引入新的变量或调整模型结构。

避免过度复杂：

复杂的模型（如深度学习模型）虽然可能提高精度，但实现难度大，时间消耗多。

建议：在有限的时间内，优先保证模型的完成度和稳定性。

②模型假设与验证

明确假设条件：

在建模初期，明确模型的假设条件，并将其记录在论文中。

数据验证：

使用历史数据对模型进行验证，计算模型的R²值、均方误差（MSE）等指标。

3.数据处理：来源可靠，分析到位

①数据来源

数据可来自公开库、爬取工具，缺失数据可用插值法补。

②数据可视化

展示数据特征：

使用直方图、散点图、热力图等可视化工具展示数据的分布和特征。

支持模型分析：

通过可视化工具，分析数据的趋势、周期性、异常值等，为模型构建提供依据。

4.论文写作：结构规范，重点突出

①论文结构

包含摘要、问题重述、假设、建模、求解、结果分析、优缺点等部分。

②写作技巧

逻辑清晰：

各部分内容应紧密相连，逻辑严谨。

重点突出：

突出模型的核心创新点和主要结果，避免冗长。

语言简洁：

使用简洁明了的语言，避免使用过于复杂的句子和术语。

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在当今教育日益重视综合素质与实践能力的背景下，数学建模作为一项跨学科的核心能力，愈发受到重视。而HiMCM竞赛则代表了该领域的顶级赛事。作为一项面向全球高中生的数学建模比赛，HiMCM已经成为学生们展示数学才能、编程能力及团队合作精神的重要平台。

一、HiMCM参赛全流程详解​​

​​1. 注册报名（关键截止：美东时间2025年11月5日14:00）​​

​​责任主体​​：指导教师负责完成注册，需提供：

团队成员信息（姓名、学校、年级）；

家长授权文件（确认学生参与竞赛的合法性）；

注册费：每队100美元（需提前准备国际支付方式）。

​注意事项​​：

注册截止后不可更改团队成员，需确保人员稳定；

建议提前1周完成注册，避免网络拥堵或支付问题。

​​2. 比赛进行（11月5日15:01-11月18日20:00）​​

​​题目发布​​：指导教师登录竞赛网站获取题目（通常为A、B两题，无明确学科倾向，可能涉及工程、经济、环境等领域）。

​​资源限制​​：

允许使用公开资料（书籍、学术论文、网页数据）；

​​禁止​​与团队外人员讨论（包括教师、专家），违规将取消资格。

​​3. 论文提交（严格截止：美东时间2025年11月18日20:00）​​

​提交要求​​：

格式：Adobe PDF电子文件，英文书写，字体≥12磅，不超过25页（含附录）；

内容：禁止包含团队识别信息（如姓名、学校），仅保留控制编号；

提交方式：指导教师通过指定邮箱发送至COMAP，截止时间后提交无效。

​​常见问题规避​​：

提前测试PDF转换工具，避免格式错乱；

严格检查页码与字体，防止超限；

提前1小时完成提交，防止网络延迟。

二、HiMCM竞赛对申请英美港新的核心优势​​

​​1. 藤校理工科的“隐形门槛”​​

​​顶级名校认可度​​：

MIT、斯坦福、加州理工：O奖（全球前1%）被视为“学术潜力标杆”，可弥补标化成绩不足；

藤校文科专业：康奈尔应用经济、宾大沃顿商学院认可F奖以上，证明量化分析能力（如用数学模型解决经济问题）。

​​申请系统填写​​：

O/F奖可写入Common App的“Honors”栏目，直接提升学术竞争力；

文书素材：将建模过程转化为“解决真实问题”的故事（如“如何通过优化算法减少医疗资源浪费”）。

​​2. 契合G5名校的招生标准​​

​​英国申请差异化​​：

理工科：O奖论文可替代部分学术写作样本；

经济/商科：B题常涉及资源分配策略，契合LSE对政策建模能力的要求。

​​学术深度证明​​：14天独立研究过程展现抗压能力与学术成熟度，优于短期竞赛。

​​3. 香港名校的“杰出才能”通行证​​

​​官方政策支持​​：

港大、港科大、港中文：HiMCM F奖以上可获“杰出才能遴选计划”面试直通资格；

专业匹配：计算机/金融工程专业认可编程实践能力（如用Python构建疫情传播模型）。

​​4. 新加坡名校奖学金跳板​​

​​NUS/NTU录取优势​​：

O奖得主可直接进入教授面试环节，部分奖学金要求国际竞赛奖项（M奖以上为核心条件）；

跨学科认可：环境科学、工程类专业青睐“极端气候应对”等赛题成果。

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HiMCM是全球最具含金量的高中生数学建模竞赛之一，每年仅有约1%的团队能获得最高荣誉——Outstanding Winner（O奖）。对于新手而言，冲击O奖并非遥不可及，关键在于系统准备、科学组队与高效执行。

一、全面了解竞赛规则

1. 基本参赛信息

项目	内容
参赛对象	全球9–12年级高中生
组队人数	1–4人，建议3–4人最佳
指导教师	每队需配备一名指导老师（可来自任何学科）
比赛时间	美东时间 2025年11月5日–18日，共14天
题目数量	A、B两题任选其一作答

2. 奖项设置（含金量排序）

奖项	比例	含义
O奖（Outstanding Winner）	≈1%	全球顶尖水平，常春藤录取重要筹码
F奖（Finalist）	≈5%	进入终审，接近O奖水准
M奖（Meritorious）	≈10%	一等奖，具备较强竞争力
H奖（Honorable Mention）	≈30%	二等奖，良好表现
S奖（Successful Participant）	剩余	成功参赛奖

3.2025年重大新规（务必遵守）

AI工具使用透明化

所有使用LLM（如ChatGPT、通义千问）或AI绘图/代码生成工具的行为必须声明。

在论文最后附加一份AI使用报告（不计入25页限制），内容包括：

使用了哪些AI工具（如GPT-4、Copilot）

用于什么目的（如润色语言、生成伪代码、查找文献）

论文提交格式要求

文件格式：PDF

字体：英文，≥12号可读字体（推荐Times New Roman）

文件名：团队控制编号.pdf

文件大小：< 20MB

页面结构：

第1页：团队摘要（Executive Summary）

后续：正文、参考文献、附录

最后：AI使用报告（如适用）

提交时间节点

解决方案截止：美东时间 2025年11月18日 晚上8:00

邮件发送截止：美东时间 2025年11月18日 晚上9:00

提示：建议提前1小时完成上传，避免网络拥堵。

二、组建一支“O奖级”团队

1. 理想团队配置（3–4人黄金组合）

角色	能力要求	推荐背景
建模主攻手	数学功底扎实，擅长抽象建模、公式推导	数学/物理竞赛生
编程实现者	熟练掌握Python/MATLAB，能快速编码求解	计算机/信息学背景
论文写作者	英语写作能力强，逻辑清晰，表达专业	英语/人文类特长生
统筹协调员（可兼任）	时间管理强，沟通能力好，能推动进度	有领导经验者

2. 组队注意事项

技能互补：避免“全理科队”（写不出好论文）或“全文科队”（建模薄弱）

跨校组队：可以！但需提前确认证书上只显示队长所在学校名称

沟通机制：建立微信群/Slack频道，每日定时同步进度

模拟演练：赛前至少完成1–2次全真模拟（14天限时）

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HiMCM作为全球最具挑战性的高中生数学建模竞赛之一，不仅考验学生的数学功底，更全面评估其跨学科整合、团队协作与学术写作的综合能力。要在为期14天的高强度比赛中脱颖而出，参赛者必须具备以下四大核心能力。

一、数学建模能力：从现实问题到数学语言的转化

1. 问题抽象与模型构建

HiMCM 的赛题通常来源于真实世界中的复杂社会问题，如：

城市交通拥堵优化

疫苗分配策略设计

极端气候应对方案

海洋塑料污染治理

参赛团队需将这些非结构化现实问题转化为可量化的数学模型。

关键步骤：

明确目标函数

识别关键变量

做出合理假设

选择合适模型类型

2. 模型求解与结果分析

建立模型后，需运用数学工具进行求解，并对结果进行敏感性分析和合理性验证。

数学分支	应用场景
代数与方程	建立供需平衡、成本函数
概率统计	风险评估、不确定性分析
微积分	连续动态系统建模（如疫情传播）
线性代数	矩阵运算、主成分分析（PCA）
图论	网络结构分析、路径优化

二、数据处理与统计分析能力

HiMCM 要求模型“贴近现实”，因此数据是支撑模型可信度的关键。

1. 数据收集与清洗

比赛中，为了让模型更贴合实际，通常需要收集大量相关数据，然后对这些数据进行初步整理，比如筛选、分类、去噪等，为后续分析做准备。

2. 数据分析与建模支持

计算描述性统计量：均值、方差、相关系数

进行回归分析：线性/非线性回归拟合趋势

使用假设检验：验证模型预测是否显著

3. 数据可视化：让评委“一眼看懂”

高质量图表是论文的加分项。

图表类型	适用场景
折线图	时间序列变化（如疫情发展趋势）
柱状图	不同方案对比（如三种交通策略的效果）
热力图	空间分布（如城市各区域拥堵程度）
散点图+回归线	变量间关系（如GDP与碳排放）

三、计算机编程与软件应用能力

1. 编程技能：实现自动化与高效求解

至少熟练掌握一种编程语言，Python或MATLAB都是不错的选择。Python 有丰富的库，如NumPy用于数值计算、Pandas 用于数据处理、Scikit - learn 用于机器学习；MATLAB在矩阵运算、算法开发方面功能强大。编程能力在实现模型求解、数据处理等环节中起着关键作用。

2. 数学与统计软件应用

软件	用途
MATLAB	数值计算、算法开发、控制系统仿真
Mathematica	符号计算、复杂公式推导
SPSS / R	统计分析、假设检验、多元回归
Excel + Solver	小规模线性规划问题求解

实战技巧：提前准备好常用代码模板（如线性规划、蒙特卡洛模拟），节省比赛时间。

四、学术论文写作能力：讲好一个“建模故事”

HiMCM 的最终成果是一篇不超过25页的英文论文，其质量直接决定奖项等级。

1. 论文结构建议

构建清晰合理的论文结构，确保逻辑严谨。

关键步骤：

1.论文框架搭建：明确各部分内容，如引言、问题描述、模型建立、求解方法、结果分析、结论等。

2.逻辑连贯性：确保各部分内容逻辑连贯，层层递进。

提升策略：

模板使用：参考优秀论文模板，规范论文结构。

思维导图：使用思维导图工具梳理思路，确保逻辑清晰。

2. 表达能力与逻辑严谨性

使用正式、准确、简洁的学术英语

避免口语化表达（如“I think…”、“We believe…”）

所有结论必须有数据或模型支撑

推理链条完整：假设 → 模型 → 求解 → 验证 → 结论

3. 跨学科整合能力（高阶加分项）

HiMCM 鼓励跨学科思维。参赛者需要整合不同学科的知识，从多维度思考问题，提出综合性的解决方案。

五、创新性与独立思考：冲击O奖的关键

HiMCM 不鼓励“标准答案”，而是看重独特视角与创新方法。

如何体现创新？

提出新模型（如改进SIR模型加入行为反馈机制）

引入新数据源（如社交媒体情绪分析辅助预测）

设计新评价体系（如“韧性指数”衡量城市抗灾能力）

融合AI技术（如用神经网络预测趋势）

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HiMCM（High School Mathematical Contest in Modeling）是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项面向全球高中生的数学建模竞赛，是国际上最具影响力的中学生数学建模赛事之一。

它不仅考验学生的数学建模能力、编程能力、团队协作能力，还要求学生具备英文论文写作能力。因此，HiMCM奖项在国际学术背景提升中具有极高含金量，尤其受到美本名校理工科申请者的青睐。

一、HiMCM奖项设置及获奖比例

HiMCM共有四档奖项，根据参赛队伍的论文质量和建模表现进行评选，奖项设置如下：

奖项名称	英文名称	获奖比例	说明
特等奖	Outstanding	≤1%	竞赛最高荣誉，代表团队在建模、问题解决、论文撰写等方面表现卓越，论文具有创新性与深度，通常为全英文高质量学术论文。
提名奖	Finalist	约7%	团队方案属于最佳之一，有资格进入最后一轮“杰出奖”评审，表现优异但未达到O奖标准。
一等奖	Meritorious	约14%	论文论据、结构、表述出色，在多个评审维度上达到较高水平，展现较强综合能力。
二等奖	Honorable Mention	≤30%	表现高于平均水平，涵盖评审要求的基本元素，具备一定数学建模能力，但仍有提升空间。

二、HiMCM评审标准详解

HiMCM的评审主要从建模过程、分析能力、结论质量、论文表达四个方面进行评估：

1. 建模过程（Modeling Process）

是否对问题进行了合理的抽象和建模？

建模逻辑是否清晰？是否具有创新性和合理性？

是否选择了合适的数学工具或算法？

2. 数据分析（Data Analysis）

数据来源是否合理？

数据处理方法是否科学、准确？

是否使用了适当的统计、优化或算法工具？

3. 问题结论（Problem Solution & Conclusion）

是否对问题进行了深入分析？

解决方案是否合理、有效？

结论是否明确、具有说服力？

4. 论文表述（Paper Presentation）

论文结构是否清晰、逻辑是否严密？

语言是否规范、表达是否准确？

是否能让评审清晰理解建模过程与结论？

三、获得特等奖（O奖）论文的核心特点

HiMCM每年只公开Outstanding奖论文，通过分析历年O奖论文可以发现，这些论文具备以下共同特点：

1. 问题描述清晰

即使题目定义模糊，论文中也能对方案、变量、函数等进行准确定义。

明确列出所有假设条件、变量定义和模型表达式。

2. 论文条理分明

从问题分析、模型构建、求解过程到结论推导，逻辑结构层次清晰、环环相扣。

特别是在A/B题中，建模推导过程非常严谨，展示出极强的数学思维和表达能力。

3. 解题方法明确

对使用的经典模型或算法，结合题目实际进行详细定义和分析。

不盲目套用标准模型，而是根据题目特殊性进行改进。

必要时提出多种算法结合的新方法，提升模型的实用性和创新性。

4. 性能分析到位

在提出解法后，对算法的性能进行定量或定性分析，如时间复杂度、误差分析、敏感性分析等。

通过图表、数据等方式验证模型的可靠性。

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HiMCM是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的全球中学生数学建模竞赛，是最具含金量的中学生科研类赛事之一。

它不仅考验学生的数学建模能力，更强调跨学科整合、编程实现、团队协作与英文论文写作能力，是申请美本理工科、数据科学、工程、金融等专业的重要背景提升项目。

一、HiMCM竞赛涉及的核心知识点

HiMCM题目通常来源于现实中的复杂问题，涉及多个学科领域。以下是参赛者需要掌握的核心知识模块：

1. 跨学科知识

HiMCM题目常涉及以下领域：自然科学、社会科学、经济与管理、工程技术等。

关键能力：将复杂现实问题抽象为数学模型，并结合多学科知识进行分析与求解。

2. 数学知识体系

基础数学知识：熟练掌握初中和高中的数学知识，包括代数、几何、概率统计等；

高等数学知识：微积分、线性代数、概率论等高等数学知识在建模中也非常重要；

数学建模方法：包括优化模型、预测模型、评价模型、动态模型、系统动力学模型。

3. 编程与数据分析能力

编程语言：掌握Python或MATLAB等编程语言，用于数据处理、模型求解和模拟；

数据分析与可视化：能够使用编程工具进行数据分析和结果可视化。

4. 英文论文写作能力

HiMCM要求提交全英文论文，因此具备良好的学术写作能力至关重要。

学术论文结构：掌握论文的基本结构，包括摘要、引言、问题描述、模型建立与求解、结果分析、结论等；

逻辑严谨性：确保论文的逻辑连贯，从问题分析到模型建立，再到结果讨论，每一步都要有理有据。

二、HiMCM竞赛备赛指南

1.HiMCM选题策略

HiMCM每年提供A、B两道题目，团队需从中选择其一进行建模与求解。

选题建议：

根据团队优势选题：如擅长数据分析的团队可选偏统计类题目，擅长建模的团队可选偏数学推导类题目

评估数据获取难度：部分题目需要外部数据支持，需提前考虑是否可获取

关注题目开放性：HiMCM没有标准答案，注重建模逻辑、创新性与表达力

2.HiMCM组队建议

人数：1-4人，推荐3-4人

角色建议：

建模手：负责模型设计与数学推导

编程手：负责数据处理、模型实现、可视化

写作手：负责论文撰写、图表整理、逻辑梳理

指导教师：1名，来自同一所学校

组队原则：

成员来自同一学校

分工明确、互补性强

有良好的沟通与协作机制

3.HiMCM备赛时间管理建议（14天）

阶段	时间	任务
第一阶段	第1-2天	选题、理解题目、收集数据、初步建模
第二阶段	第3-7天	模型构建、求解、优化、初步结果分析
第三阶段	第8-11天	撰写论文初稿、补充数据与图表
第四阶段	第12-14天	修改论文、模型优化、最终润色、提交

注意：建议提前完成论文并尽早提交，避免网络拥堵或系统故障导致提交失败。

4.HiMCM模型建立与求解流程

模型准备：理解问题、明确目标

模型假设：合理简化问题，列出所有假设条件

模型建立：选择合适的数学方法进行建模

模型求解：使用编程工具进行计算或仿真

结果分析：分析模型输出，进行敏感性测试、误差分析等

模型检验：验证模型合理性，进行改进或优化

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数学建模竞赛是全球最具影响力的中学生/大学生科研类竞赛之一，它不仅考验学生的数学建模能力，更强调跨学科整合、团队协作、技术应用与学术写作能力。对于中学生来说，参与数模竞赛是一次从“解题者”到“问题解决者”的飞跃。

一、参加数模竞赛的优势在于什么？

1.数学思维的“落地”

跳出传统“解题”思维

不再只是套用公式，而是为现实问题建立数学模型，理解数学作为“工具”的本质。

例如：用微分方程模拟种群变化、用统计模型分析社会现象。

理解知识的关联性

实际问题往往跨学科，例如HiMCM的“环保政策成本收益分析”，需要将经济学概念转化为数学公式，倒逼学生融会贯通多个学科。

2.打破学科壁垒，掌握前沿技能

多学科融合

一道题可能同时涉及：数学、物理、计算机、社会学、经济、环境科学等。

例如IMMC的“老龄化社会资源分配”题，需结合统计学与社会学数据进行建模分析。

技术工具入门

掌握实用工具：如Excel、Python、SPSS、MATLAB等。

进阶选手可学习数据可视化工具（如Tableau）、建模软件（如Lingo、Mathematica）等。

这些技能不仅对接大学科研需求，更直接服务于未来职场发展。

3.模拟真实科研与职场场景

微型项目管理

3-4人组队协作，分工明确：

建模手：负责模型设计与推导

编程手：实现模型计算与数据处理

写作手：撰写英文论文，整理思路与表达

团队沟通与磨合，提前体验“职场式协作”。

高压下的执行力

HiMCM竞赛需在14天内完成选题、建模、求解、论文撰写与提交。

极大锻炼时间管理能力、抗压能力与高效执行力。

4.提升全球视野与社会责任感

关注真实世界议题

数模竞赛题目多来源于现实社会问题，如：

气候变化

公共卫生

人工智能伦理

城市交通优化

引导学生跳出课本，关注世界运行的逻辑，培养社会责任感。

多元评价标准，鼓励创新

评分标准包括：

创新性

严谨性

表达力

实用性

打破“唯分数论”，让学生明白：优秀的答案不止一种。

二、HiMCM竞赛的含金量解析

1.国际认可度高

HiMCM是全球最具影响力的中学生数学建模竞赛之一。

获奖证书被美国、英国、加拿大、澳大利亚等国家的顶尖大学广泛认可，尤其对申请理工科专业（如数学、统计、计算机、工程、金融工程等）具有显著加分作用。

2.学术挑战性强

跨学科综合能力：题目涉及数学、科学、工程、经济、环境等现实问题。

开放性命题：没有标准答案，注重解决方案的合理性、逻辑性和创新性。

高难度题目：如“气候变化建模”、“城市交通优化”、“疫情传播模拟”等，考察学生综合建模与分析能力。

3.与其他竞赛的对比｜HiMCM的独特优势

竞赛类型	特点	HiMCM优势
AMC/AIME	纯数学竞赛，注重逻辑与技巧	更注重应用数学解决实际问题，适合跨学科兴趣者
USACO/信息学竞赛	重编程与算法	HiMCM融合建模+编程+写作，更贴近真实科研
ISEF/科学工程大赛	长周期、高门槛科研项目	HiMCM周期短、成本低，适合中学生入门科研
NEC/商赛	偏向经济金融分析	HiMCM结合数学建模与社会问题，更具技术深度

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！

HiMCM是一项综合性极强的数学建模竞赛，它不仅考验学生的数学建模能力，更强调编程实现、英文论文写作与团队协作能力。因此，挑选合适的队友是成功的关键一步。

一、HiMCM组队的核心原则

 1. 人数建议

每队由 1-4名高中生 组成，推荐3-4人。

所有队员需来自同一所学校注册，并由一名指导教师提交报名。

2. 能力互补是关键

建模手：数学能力强，逻辑清晰，擅长将现实问题抽象为数学模型。

编程手：熟悉Python、MATLAB等工具，能进行数据处理、模型求解、可视化。

写作手：英文写作能力强，能撰写逻辑严谨、结构清晰的学术论文。

3. 背景要求

至少3人具备理工科背景，掌握基础数学知识（如代数、概率、统计等）。

至少2人具备较好的英语能力，能够阅读外文资料、撰写英文论文。

至少1人具备编程基础或学习能力强，能快速掌握建模所需工具。

二、不同背景学生在HiMCM中的定位与优势

学生类型	优势	适合角色
数学基础扎实	理解模型原理，快速构建逻辑框架	建模手
编程能力强	能快速实现模型、处理数据、生成图表	编程手
英语写作优秀	擅长论文撰写、表达清晰、逻辑严密	写作手
国际课程学生（如IB、A-Level）	熟悉学术写作规范，有EE、IA等论文写作经验	写作手或综合协调

三、如何产出一篇出色的HiMCM论文？（2025年新要求）

HiMCM最终提交的是一篇全英文的学术论文，正文不超过25页，必须逻辑清晰、结构完整、格式规范。

1. 格式规范与学术诚信

使用统一字体、字号（如Times New Roman 12pt）

匿名化处理：不出现学校、队员、指导老师等信息

引用规范：所有引用文献必须标注来源，避免抄袭

控制页数：正文不超过25页（含图表、附录）

2. 内容结构建议

模块	内容说明
摘要（Summary）	简明扼要概括问题、方法、结论（不超过200字）
引言（Introduction）	介绍问题背景、研究意义、研究目标
问题分析（Problem Analysis）	明确问题、列出假设条件、分析关键变量
模型建立与求解（Modeling & Solution）	展示建模逻辑、模型推导、编程实现过程
结果分析（Results & Discussion）	图表展示结果、分析模型有效性、进行敏感性测试
结论与展望（Conclusion & Future Work）	总结研究成果、指出局限性、提出改进方向

3. 2025年新增：AI使用声明（强制提交）

所有参赛队伍必须单独提交AI使用报告，说明是否使用AI工具辅助建模、写作或数据分析。

报告内容包括：

是否使用AI工具（如ChatGPT、Copilot、Bing Chat等）

使用的工具名称及版本

使用目的（如文本润色、代码生成、数据清洗、文献查找等）

原创性声明：核心建模与结论必须自主完成

注意事项：

AI可以辅助，但不能代替核心建模与论文写作

不得AI生成整篇论文或核心模型

需保留修改痕迹，以便评委质询时证明原创性

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在当今竞争日益激烈的学术环境中，学生们面临着不断更新的挑战与机遇。尤其是对于有志于去海外名校深造的学生们，学术背景的提升显得尤为重要。在众多的学术活动中，数学竞赛尤其突出，其中以HiMCM竞赛）为代表，不仅因为其高含金量，还因其国际认可度和实际应用性，在全球范围内受到广泛关注。

一、2025 HiMCM竞赛所需技能详解

1.数学基础能力

核心数学知识：线性代数、微积分基础、概率统计、离散数学、优化理论。

模型构建能力：

将实际问题抽象转化为数学问题的能力，包括识别问题中的变量、约束条件和目标函数。

理解并应用各种数学模型，如线性模型、非线性模型、概率模型等。

算法理解：

掌握基础算法，如回归分析、图论算法（如最短路径算法）、蒙特卡洛模拟等。

能够根据问题选择合适的算法，并理解其优缺点。

2.编程实现能力

常用工具掌握：

MATLAB（最常用）、Python（上升趋势）、R语言。

数据处理技能：

数据清洗、可视化分析（掌握Matplotlib、Seaborn等库）。

模型实现：

能够将数学模型转化为可执行的代码，包括模型的构建、求解和分析。

熟悉数值计算方法，能够处理复杂的数学计算。

3.英语学术写作

科技论文结构：

熟悉摘要、引言、模型假设、求解分析、结果讨论、结论等标准结构。

能够清晰地表达问题背景、模型构建、求解过程和结果分析。

专业表达：

掌握数学建模专业术语的英文表达，如“linear regression”、“Monte Carlo simulation”、“optimization”等。

能够用准确、简洁的语言描述复杂的数学概念和模型。

LaTeX排版（加分项）：

学会使用LaTeX撰写美观专业的论文，包括公式编辑、图表插入、文献引用等。

熟悉LaTeX的基本语法和常用命令，能够快速排版论文。

4.团队协作能力

角色分工：

建模手：负责数学模型的构建和求解。

编程手：负责模型的编程实现和数据处理。

写手：负责论文的撰写和排版。

理想的团队应具备以上三种角色，并能够根据实际情况进行灵活调整。

时间管理：

合理规划14天的赛程：

前3天：确定问题方向，进行问题分析和模型选择。

中间8天：深入解决问题，进行模型构建、求解和分析。

最后3天：完善论文，进行结果讨论、结论总结和格式调整。

冲突解决：

团队成员间有效沟通与决策机制：

定期召开团队会议，汇报进展和讨论问题。

明确每个成员的任务和责任，避免重复劳动。

及时解决团队内部的冲突和分歧，保持良好的合作氛围。

二、常见问题解答

1.组队与报名方面

Q1：如何组队？队员如何分工？

理想团队构成：建模手（数学能力强）+编程手（熟悉Python/Matlab）+写手（英语写作优秀）

跨学科组队更占优势：如数学+计算机+经济背景组合

Q2：可以跨校组队吗？

允许跨校组队，但需通过同一学校报名（建议提前与学校协调）

2.竞赛规则方面

Q3：选题有什么技巧？

两道题目（Problem A/B）通常分别侧重连续型问题（如环境模型）和离散型问题（如网络优化）。

建议选择数据易获取、有创新空间的题目

Q4：可以使用外部资源吗？

允许查阅文献和使用开源工具（如GitHub代码），但必须明确引用。

3.论文提交方面

Q5：论文格式要求是什么？

必须为PDF格式，正文不超过25页（含附录）。

需包含：摘要、问题分析、模型建立、求解验证、结论与改进。

Q6：如何避免查重问题？

所有引用需标注来源，核心模型必须原创。

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