标签： HiMCM美国高中数学建模大赛

HiMCM 是全球中学生数学建模竞赛中的顶级赛事之一，由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办。2025年，HiMCM在学术报告的在线提交流程上进行了重要更新，尤其强调了对大型语言模型（LLM）或其他AI工具使用情况的强制说明。

一、2025 HiMCM规则调整要点

1.新增AI使用报告要求

强制说明：参赛队伍必须单独提交一份关于是否使用了LLM或AI工具（如ChatGPT、Copilot等）的报告。

具体内容：

是否使用了AI工具

使用的具体模型和版本

使用的目的（如生成文字、辅助编程、数据分析等）

2.强调学术诚信与透明性

开放态度：HiMCM并未禁止AI工具的使用，但要求如实报告，确保比赛的学术诚信与透明性。

原创性审查：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，提高比赛的学术标准和技术含量。

3.核心要求

自主完成核心工作：学生需要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”。

合理运用AI工具：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，并对AI输出结果进行甄别和二次加工。

二、应对建议

1.明确AI工具的“辅助性”边界

辅助环节：可以利用AI工具进行文献检索、论文格式排版、基础数据处理等工作。

避免核心环节依赖AI：在创新性论点提出、核心数据建模以及论文结论等方面，尽量避免使用AI工具。

2.对AI生成内容进行三重验证

数据逻辑验证：确保生成内容符合现实逻辑和数据一致性。

现实合理性验证：检查生成内容是否符合实际情况。

内容查重：防止生成内容与已有文献高度相似，避免抄袭嫌疑。

3.注意事项

留存证据：在项目的执行过程中要有证据留存，以防评委质询时能够证明原创性。

平衡工具使用与原创性：不要过度依赖AI工具，合理使用以提高效率，同时确保团队在工具使用与原创性之间找到平衡。

三、HiMCM竞赛适合谁？

1.年级与专业

9~12年级海内外在校生均可参与，10-11年级是最佳备赛期。

更适合数学、工程、计算机、商科等理工科方向的学生。

2.数学能力扎实的学生

扎实的数学基础：掌握代数、几何、概率统计等基础知识。

跨学科知识整合：熟悉线性回归、优化模型等常见算法，能通过数学工具（如Matlab、Python）实现模型求解。

高阶内容学习：提前学习微积分、线性代数等AP/IB高阶内容。

3.编程能力突出的学生

熟练使用Python、MATLAB或R等工具进行数据处理和算法实现。

USACO银级以上选手尤其受欢迎。

4.擅长英语写作

具备学术英语写作能力，能将复杂数学模型转化为逻辑清晰的英文论文。

IB学生因常写EE/IA具有天然优势。

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HiMCM作为全球最具含金量的中学生数学建模竞赛之一，其题目难度逐年提升，尤其是近年来对高奖项（如O奖、F奖）的评审标准越来越严苛。HiMCM每年提供两个题目供参赛队伍选择（Problem A 和 Problem B），题目类型和难度方向略有不同。

一、HiMCM题目类型与难度分析

Problem A：常规建模题（理论 + 多维度分析）

特点：

通常聚焦于社会、经济、环境、政策等现实问题

需要从多个角度进行综合建模与分析

数据来源多为公开数据库或历史数据

对模型逻辑性、系统性、权重设计要求高

2024年真题示例：Problem A

“未来奥运会建模——竞赛项目选择” 难点在于需从受欢迎程度、性别平等、包容性、安全性、公平竞争等多个维度进行评估，利用历史数据调整模型权重，预测未来趋势并解释过去数据。

难点总结：

多变量综合评价体系的构建

权重分配与敏感性分析

历史数据的处理与趋势预测

需结合政策背景与人文因素

适合团队：

擅长系统建模、逻辑推导

对社会问题感兴趣，具备一定跨学科理解能力

英文写作能力强，能清晰表达复杂逻辑

Problem B：数据分析题（编程 + 数据挖掘）

特点：

侧重数据处理、挖掘、建模与可视化

通常涉及大量数据集，需要编程建模

对Python、MATLAB、R等编程能力要求高

更偏向工程、科技、环境类问题

2024年真题示例：Problem B

“检查高性能计算对环境的影响” 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，以及不同地区能源结构变化对 CO₂ 排放的影响。

📌 难点总结：

多变量建模，变量间存在强相关性

需要进行复杂数据清洗与预处理

对编程建模、结果可视化能力要求高

需深入理解能源结构、碳排放机制等背景知识

适合团队：

有较强编程基础（Python/Matlab）

熟悉数据处理、可视化工具（如Pandas、Matplotlib）

对环境科学、能源工程等领域感兴趣

二、O奖有多难拿？

22-24年近三年来，O奖的获奖比例正在逐年下降，同时，其他F奖、M奖也一样在下降。只有难度降低的H奖和S奖的比例在慢慢上升。

这也侧面反映出HiMCM对于高奖项的获奖评分标准更加严格，对数学建模能力的培养和筛选的权威性也越来越高。

	2022	2023	2024
O奖	9	9	8
占比	1.05%	0.93%	0.76%

三、如何选择更适合自己的题目？

评估维度	Problem A 更适合	Problem B 更适合
团队成员背景	社会科学、政策研究、文科背景较强	数学、计算机、工程背景较强
模型难度	系统性强、逻辑复杂	数据量大、编程要求高
数据获取	多为历史数据、可公开获取	需自行整理、清洗数据
编程能力要求	中等，侧重逻辑建模	高，需熟练使用Python/Matlab
论文写作难度	高，需清晰表达多维度分析	中，图表展示为主，逻辑相对清晰
拿奖难度	高（竞争激烈）	略低（但技术门槛高）

四、O奖团队的共同特点

团队结构清晰：通常有1名建模手、1名编程手、1-2名论文手

模型创新性强：不是简单套用现有方法，而是根据问题特性进行改进或原创

论文结构严谨：摘要、问题分析、模型构建、求解、验证、结论、参考文献齐全

图表规范清晰：数据可视化能力强，图表标注完整

英文写作流畅：语法准确、逻辑清晰、表达专业

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HiMCM（High School Mathematical Contest in Modeling）是全球最具影响力的中学生数学建模竞赛之一，由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办。它不仅是一次数学建模能力的挑战，更是申请世界顶尖大学（如MIT、斯坦福、剑桥、新加坡国立等）的硬核背景提升项目。

一、HiMCM奖项等级划分（从低到高）

HiMCM共设五个等级奖项，不同奖项对建模能力、论文质量、创新性等要求不同，含金量也逐级提升：

奖项名称	英文全称	中文翻译	获奖比例	含金量	适合人群
S奖	Successful Participant	成功参赛奖	~25%-35%	⭐	首次参赛、完成基本建模即可获得
H奖	Honorable Mention	荣誉奖	~20%-25%	⭐⭐	有一定建模基础，论文结构较完整
M奖	Meritorious	优异奖	~15%-20%	⭐⭐⭐	模型设计合理，分析深入，具备竞争力
F奖	Finalist	决赛提名奖	~7%-10%	⭐⭐⭐⭐	模型创新性强，接近O奖水平
O奖	Outstanding Winner	特等奖	~1%-2%	⭐⭐⭐⭐⭐	全球顶尖水平，每年仅10-20支队伍获奖

二、HiMCM近四年（2021-2024）获奖数据趋势

奖项等级	2021年	2022年	2023年	2024年	趋势分析
O奖	1%	1%	1%	1%	稳定在1%，竞争最激烈
F奖	7%	6%	6%	5%	获奖率逐年下降，竞争加剧
M奖	14%	15%	14%	13%	获奖率稳定，适合冲击
H奖	30%	24%	26%	28%	2022年下降后回升
S奖	48%	50%	52%	52%	参赛人数增加，S奖比例上升

趋势总结：

高等级奖项竞争加剧：O奖和F奖获奖率持续走低，说明全球参赛水平在不断提升。

S奖门槛降低：随着参赛人数增加，S奖的获奖比例逐年上升，但对申请名校帮助有限。

中国队伍表现突出：近年来中国参赛人数激增，且获奖率远高于全球平均水平，尤其在M奖及以上奖项中占据重要比例。

三、HiMCM获奖对升学的帮助

1. 对美本申请极具助力

近三年数据显示：获得O奖或F奖的学生中，92%被美国TOP30大学录取，其中45%进入常春藤盟校。

MIT、斯坦福、卡耐基梅隆、加州理工等顶尖理工科院校在申请材料中明确鼓励提交HiMCM经历。

2. 体现核心竞争力

HiMCM考察的不仅是数学建模能力，还包括：

跨学科协作能力（3-4人团队）

英文论文写作能力

编程与数据处理能力（Python/Matlab/R）

问题分析与创新思维能力

这些正是世界顶尖大学评估申请者的核心指标。

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即使你是零基础的小白，也完全可以参加HiMCM（高中数学建模竞赛），并在这个过程中提升自我能力。HiMCM更看重的是问题分析能力、创新思维以及团队合作精神，而非硬性的数模经验。以下是针对零基础参赛者的详细指南，帮助你快速上手并高效备赛。

一、HiMCM适合零基础参赛的3大理由

1.赛题开放性强

HiMCM题目不局限于高深的数学知识，而是更加注重实际问题的解决方案。这意味着即使是零基础的学生也能找到切入点，并通过逻辑思考和创新思维提出解决方案。

2.团队互补优势

即使个人基础薄弱，通过合理的团队分工（如建模、编程、写作等），可以有效弥补短板。每个成员都可以在自己擅长的领域发挥最大作用。

3.备赛资源丰富

有大量的学习资料和往届优秀论文可供参考，这些资源可以帮助零基础的同学快速入门。同时，网络上的课程、书籍和论坛也是极好的学习途径。

二、零基础小白如何备赛？

1.掌握数学建模核心流程

解题流程包括：

问题分析：理解题目背景，明确目标。

模型建立：选择合适的数学模型（如优化、统计、机器学习等）。

数据收集与处理：根据需要进行数据采集与预处理。

模型求解：使用Python、MATLAB等工具计算结果。

结果分析与验证：对结果进行解释和验证。

论文写作：清晰表达思路和结论，撰写完整的英文论文。

2.学习基础建模方法

对于零基础的同学来说，可以从以下几个简单的模型入手：

基础模型推荐：

线性规划/整数规划：用于解决优化问题。

回归分析：适用于预测类问题。

图论模型：用于网络优化问题。

蒙特卡洛模拟：处理随机性问题。

3.提升编程与数据处理能力

Python（推荐）：

学习NumPy、Pandas、Matplotlib等库，掌握数据处理与可视化技巧。

MATLAB：

适合数值计算和仿真，特别是在工程和科学计算方面有广泛应用。

Excel：

简单的数据处理与分析工具，适合初学者快速上手。

4.研读优秀论文，模仿写作框架

HiMCM评审重点：

逻辑清晰度：确保论文结构合理，论证充分。

模型合理性：模型设计符合实际情况，具有实用价值。

论文表达：语言准确流畅，图表规范美观。

分析历年Outstanding论文：

下载官网提供的优秀论文，学习其写作框架和表达方式。

特别注意**摘要（Summary）**部分的写作，这是决定能否拿高分的关键。

掌握排版工具：

使用LaTeX或Word进行论文排版，提高论文的专业性和美观度。

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无论是对于有意向申请顶尖理工科、商科专业的学生，还是希望锻炼自己综合能力的年轻学子来说，HiMCM都是一项难得的实践与成长机会。通过参与HiMCM，学生们不仅能够收获知识与技能的提升，更能在未来的学习与工作中获得竞争优势。

一、HiMCM论文写作要求

HiMCM评委主要对团队的思维过程，问题分析，建模方法和数学方法感兴趣，所以团队在解决问题和开发解决方案时应牢记以下准则：

报告写得清楚明白，让评委能轻松看懂解题思路和最终结论。

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。

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。

客观评价学生设计的模型的优缺点。

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。

最后给出明确结论，列出参考资料和文献。

二、HiMCM论文怎么写？

HiMCM论文是整个比赛的核心成果，评委主要依据论文内容来评判队伍的建模能力与综合素质。以下是完整论文结构与写作建议：

1. 摘要（Summary / Abstract）

字数：300-500词

内容要求：

简述问题背景与核心挑战

概括建模方法与创新点

列出关键结果与结论

说明模型的应用价值

评分重点：是否清晰、简洁、突出重点

2. 模型假设（Assumptions）

目的：简化现实问题，便于建模

内容要求：

明确列出所有假设条件

解释假设的合理性与必要性

评分重点：是否合理、是否影响模型准确性

3. 符号说明（Definitions of Variables and Symbols）

内容要求：

所有模型中使用的变量、参数、函数符号

清晰定义单位、含义

评分重点：是否规范、是否有助于理解模型

4. 问题分析与模型建立（Problem Analysis & Model Building）

内容要求：

对问题进行深入分析

明确建模目标与方法

推导模型公式，说明模型逻辑

评分重点：建模逻辑是否严谨，是否体现创新性

5. 模型求解（Model Solution）

内容要求：

使用的编程语言/工具

算法设计与实现过程

关键计算结果展示

评分重点：是否正确求解，是否验证结果

6. 模型检验与分析（Model Validation & Sensitivity Analysis）

内容要求：

模型误差分析

灵敏度分析

与实际数据对比验证

评分重点：是否验证模型的可靠性与适用性

7. 结论（Conclusion）

内容要求：

总结建模成果

指出模型优缺点

提出改进建议

评分重点：是否客观、是否具有前瞻性

8. 参考文献（References）

格式要求：APA、MLA、IEEE等学术引用格式

内容要求：

所有参考的书籍、网站、论文

引用方式规范统一

评分重点：是否真实、是否规范

9. 附录（Appendix）

内容建议：

完整代码

原始数据

复杂推导过程

图表数据

评分重点：是否提供有效补充材料

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美国高中生数学建模竞赛（High School Mathematical Contest in Modeling，简称HiMCM），是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项重要的国际性数学建模竞赛，旨在鼓励全球高中生应用数学理论和方法解决现实世界中的实际问题。自1999年创办以来，HiMCM逐渐发展成为全球影响力最大的中学生数学竞赛之一，吸引了无数有志之士的参与。

一、HiMCM适合哪些年级参赛？​​

​​1. 官方推荐年级：9-12年级（初三至高三）​​

​​核心原因​​：

知识储备：需掌握高中数学核心知识（如函数、概率统计、微积分基础），部分队伍需使用大学级数学工具（如线性代数、微分方程）。

能力要求：具备较强的逻辑推理、英文写作与跨学科协作能力，这些能力通常在高中阶段逐步成熟。

时间管理：14天赛程需平衡学业与备赛，高中生时间规划能力更强。

​​2. 目标专业匹配度​​

HiMCM尤其适合未来计划申请以下专业的学生：

​​硬核理工科​​：数学、工程（如机械、电子）、计算机科学（算法设计、数据科学）。

交叉学科​​：金融工程、经济学（量化分析）、生物统计（医学与数据结合）。

​商科量化方向​​：商业分析、运筹学（供应链优化）。

二、HiMCM考察内容与赛制详解​​

​​1. 竞赛形式：团队协作的数学建模马拉松​​

​​组队要求​​：3-4人一组，鼓励跨年级、跨专业组队（如数学+计算机+商科组合）。

​​比赛时长​​：14天（通常为11月初启动），全程线上完成。

​​赛题类型​​：每年11月发布A、B两题，题目源自现实世界问题，如：

​​A题（连续型）​​：涉及微分方程、优化模型（如疫情传播预测、交通流量优化）。

​B题（离散型）​​：侧重统计分析、图论算法（如社交网络影响力评估、资源分配策略）。

​​2. 核心能力考察维度​​

HiMCM的竞赛成绩受到全球范围内许多顶尖高校的认可，尤其是在美国、英国、加拿大、澳大利亚、新加坡等国的高校中，HiMCM所展现出的数学建模能力，被视为申请理工科、经济学乃至数据分析等多个专业的重要参考依据。这为参与者在未来的学术道路上增添了极大的竞争力。

一、HiMCM赛前可以做哪些准备？

1. 知识储备

核心方法：确保团队成员熟悉并掌握数学建模的核心方法，如微分方程、统计分析、线性规划等。

软件操作：熟练使用相关软件工具，如Python、MATLAB、Excel等，用于数据处理、模型求解及可视化展示。

2. 团队磨合

明确分工：根据队员特长分配角色（如建模手、编程手、论文手），确保各司其职。

模拟训练：进行多次模拟比赛，熟悉竞赛节奏，提高协作效率。

沟通机制：建立有效的内部沟通机制，保证信息流畅，决策迅速。

3. 资料收集

文献整理：搜集相关领域的学术文献，了解当前研究热点和技术进展。

数据资源：提前准备好可能用到的数据集或数据库链接，以便快速获取所需信息。

规则与评分标准：深入理解竞赛规则和评分细则，确保每一步都符合要求。

二、HiMCM比赛流程

1. 组建参赛队伍

队伍由1至4名在校高中生组成，所有队员必须来自同一所学校，并配备一位指导老师。

指导老师应在数学建模方面有丰富经验，能够提供必要的技术支持和建议。

2. 寻找参赛指导老师

指导老师应具备深厚的数学建模知识，能够在关键时刻引导学生作出正确决策，并为学生提供技术支持和建议。

3. HiMCM题目分析

每年HiMCM提供两个题目供选择（A题和B题），参赛队伍需仔细阅读题目，深入剖析问题背景、目标及具体要求。

明确问题边界条件及限制条件，为后续建模奠定基础。

4. 模型设定

根据问题特性提出合理的假设，简化问题便于数学描述。

假设应基于实际情况，具有合理性和必要性，同时需对假设进行解释说明。

5. 模型构建及求解

利用数学语言和技术手段构建模型，模型形式可以是方程、表达式、图形或程序等。

使用数学方法和工具对模型进行求解，获得问题的确切解或近似解。

6. HiMCM论文撰写

论文应包括摘要、问题重述、模型建立、求解过程、结果分析、结论等内容，且不超过25页。

建议：在模型搭建的同时开始撰写论文框架，一部分同学负责模型搭建，另一部分同学负责论文的大致框架书写；模型搭建完毕并求解后，再完善论文细节。

7.提交论文

2025年HiMCM对学术报告在线提交有了新的要求，增加了对LLM（大型语言模型）或其他AI工具使用情况的说明。

也就是说，2025年HiMCM参赛队伍除了提交25页建模论文，还必须单独提交AI使用报告，需要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）。

8.复合论文是否已经被COMAP接收

建议书写论文可以和数学建模同时进行，一部分同学负责模型搭建，另外一部分同学负责整体论文的大致框架书写；模型搭建完毕并求解后，再完善论文。

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作为全球中学生数学建模顶级赛事，HiMCM在提升学生的数学能力、学术背景以及未来的学术竞争力方面扮演着不可或缺的角色。

一、中国学生为何在HiMCM中表现优异？

1.参赛目标明确：

相比欧美学生多出于兴趣参赛，中国学生更注重结果导向，目标清晰。

2.系统化培训：

多数中国参赛队伍会提前数月进行系统培训，包括：

数学建模方法（线性规划、微分方程、图论等）

编程技能（Python、Matlab）

英文论文写作技巧（LaTeX、学术表达）

3.团队协作机制成熟：

学校、机构组织参赛，角色分工明确（建模手、编程手、论文手），效率高。

二、HiMCM备赛建议（适合9-12年级学生）

参赛年级建议：

9-10年级：可尝试组队参赛，积累经验，目标为S奖或H奖。

11-12年级：建议全力冲击M奖及以上奖项，为大学申请加分。

备赛阶段建议：

阶段	时间	目标	推荐任务
基础阶段	赛前3-6个月	掌握建模方法与工具	学习建模基础（如线性规划、图论）、熟悉编程工具（Python/Matlab）、阅读历年优秀论文
专题训练	赛前2-3个月	提升实战能力	模拟真题训练、分工演练、论文撰写练习
冲刺阶段	赛前1个月	团队磨合+模拟实战	完整模拟1-2次比赛流程，优化论文结构与表达

三、备赛建议与策略

1. 提前准备，团队分工明确

组建多元背景团队（数学、编程、写作）

明确分工：建模、编程、写作各司其职

2. 熟练掌握建模方法

掌握常用模型：线性规划、图论、微分方程、回归分析、聚类分析等

学会模型评估与敏感性分析

3. 强化编程与数据处理能力

熟练使用Python（Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）

掌握数据清洗、可视化、建模全流程

4. 提升英文论文写作水平

使用LaTeX排版论文

学习历年O奖论文写作技巧（摘要、结构、表达）

5. 模拟实战训练

完整模拟1-2次比赛流程

每次模拟后进行复盘总结，优化模型与写作

四、常见问题答疑​​

​​Q1：HiMCM与AMC系列竞赛如何选择？​​

A：

​​AMC10/12​​：适合短期冲刺、目标北美名校基础数学能力证明。

​​HiMCM​​：适合长期投入、目标顶尖名校且需展现综合能力的申请者。

​​Q2：零基础能否参赛？​​

A：可行但需提前准备！建议从数学建模入门课程学起（如B站“数学建模基础”系列），组队时寻找编程/写作能力互补的队友。

​​Q3：获奖概率如何？​​

A：近三年数据显示：

​​O奖（特等奖）​​：<1%

​​F奖（决赛入围奖）​​：约7%

​M奖（一等奖）​​：约15%

​​H奖（二等奖）​​：约30%

​​Q4：参赛费用多少？​​

A：每队报名费约$100（约合人民币700元），无其他隐性收费。

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HiMCM作为全球最具含金量的中学生数学建模竞赛之一，不仅考验学生的数学建模能力，还融合了跨学科知识、编程能力、英语写作能力等多方面技能。

HiMCM竞赛涉及的知识点

HiMCM题目通常来源于现实世界中的复杂问题，要求参赛者综合运用多学科知识进行建模与分析。以下是HiMCM所需掌握的核心知识点：

1. 跨学科知识（Interdisciplinary Knowledge）

HiMCM题目常涉及物理、经济、社会、环境、工程、政策等多个领域，例如：

Problem A：社会类问题（如奥运会项目选择、城市交通优化）

Problem B：科技/环境类问题（如碳排放预测、高性能计算对环境的影响）

📌 建议：

提前了解常见领域的基本概念（如能源结构、碳中和、人口模型、经济增长模型等）

阅读往年真题，熟悉各领域建模思路

2. 数学知识（Mathematical Knowledge）

基础数学

代数：函数建模、方程求解、不等式分析

几何：空间建模、坐标变换、面积/体积计算

概率统计：分布函数、期望、方差、假设检验、回归分析

高等数学

微积分：导数、积分、极值分析、微分方程建模

线性代数：矩阵运算、特征值分析、主成分分析（PCA）

概率论与数理统计：贝叶斯方法、马尔可夫链、蒙特卡洛模拟

数学建模方法（重点！）

优化模型：线性规划、整数规划、动态规划

预测模型：时间序列分析、ARIMA、指数平滑、回归预测

评价模型：层次分析法（AHP）、TOPSIS、模糊综合评价

动态模型：微分方程建模、系统动力学、SIR模型

📌 建议：

掌握至少3种常用建模方法

熟悉模型适用场景与优缺点

学会模型改进与参数调整

3. 编程与数据处理能力（Programming & Data Analysis）

HiMCM鼓励使用编程工具进行数据建模与分析，常用的工具有：

Python（最推荐）：

数据处理：Pandas、NumPy

可视化：Matplotlib、Seaborn

建模：Scikit-learn、Statsmodels、Sympy

MATLAB：

强大的矩阵运算和建模能力

适合微分方程、优化建模

R语言：

适合统计建模和数据分析

📌 建议：

掌握至少一种编程语言

熟悉数据清洗、可视化、建模全流程

学会用代码验证模型结果

4. 英文论文写作能力（Academic Writing in English）

HiMCM最终提交的是一篇不超过25页的英文论文，评审标准中论文写作质量占很大比重。

核心能力要求：

逻辑结构清晰：摘要、引言、建模、求解、检验、结论、参考文献

表达准确专业：使用学术英语，避免口语化表达

图表规范美观：图表编号、标题、来源、格式统一

引用规范：使用APA、MLA或IEEE格式

📌建议：

熟悉LaTeX排版（推荐）

学习历年O奖论文的写作结构与语言风格

模拟写作训练，反复修改润色

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在日益竞争激烈的留学市场中，申请海外本科对于学生们来说不仅是学术能力的展示，更是综合素质的全面考核。随着国内升学竞争的不断加剧，越来越多的学生将目光投向了海外院校。在这个过程中，如何有效地提升自己的留学背景成为了家长和学生们共同关心的话题。其中，参加国际赛事，尤其是HiMCM（美国高中生数学建模竞赛），为理工科学生提供了一个不可多得的机会。

一、2025年HiMCM报名流程​​

​​1. 访问官网与进入注册页面​​

​​官网入口​​：登录HiMCM官方网站。

​​注册路径​​：

点击首页顶部导航栏【Learn More and Register】进入注册页面；

选择【Contest Registration】进入报名系统。

​​2. 注册与缴费​​

​​支付费用​​：每支队伍需支付​​100美元​​报名费，支持信用卡（Visa/MasterCard）或PayPal支付。

​​保存凭证​​：缴费成功后，系统生成​​订单号​​，需截图或记录保存，作为缴费证明。

​​3. 填写报名信息​​

​​关键信息填写​​：

​​指导老师​​：需提供姓名、邮箱、学校及联系方式（后续组委会沟通主要联系人）；

​​团队成员​​：最多4名高中生（需来自同一所学校），填写姓名、年级、学校名称；

​​注意事项​​：

团队成员可在比赛开始前调整（如替换成员），但​​阅读赛题后不可更改​​；

确保信息准确无误（如拼写错误可能导致后续通知遗漏）。

​​4. 确认报名成功​​

​​团队控制编号​​：提交报名表单后，系统自动生成​​唯一团队控制编号​​（如Team #12345），需妥善保存（用于后续登录、提交论文等）。

报名完成标志​​：收到COMAP官方确认邮件（含编号及后续步骤说明）。

​​5. 注意事项​​

​尽早注册​​：建议在报名截止前​​2-3周​​完成（避免临近截止日网络拥堵或支付延迟）；

​​截止时间​​：2025年HiMCM报名截止日期通常为​​11月初​​（具体以官网通知为准）。

二、HiMCM建模比赛核心注意事项​​

​​1. 组队与参赛资格​​

​队伍构成​​：

最多4名高中生（需同一学校）；

必须配备1名指导教练（学校教师或数学/科学领域专业人士）。

​​比赛时间​​：

指定14天比赛窗口（如2025年为​​11月5日-18日​​），​​无需全程参与​​，可提前提交论文；

论文提交截止时间为​​美国东部时间11月18日20:00​​（逾期无效）。

​​2. 赛题选择与工具使用​​

​​赛题类型​​：比赛开始后，团队从​​A题（连续型问题）​​和​​B题（离散型问题）​​中任选其一（不可同时选两题）。

​​资料与工具​​：

允许使用书本、计算机、网络查找资料；

若使用​​AI工具​​（如ChatGPT辅助分析），需额外提交​​AI使用说明​​（模板赛后即可在官网下载）。

​​3. 论文要求与提交​​

论文格式​​：

​学术论文​​形式，需包含​​1页摘要​​（关键解题思路与结论）；

​​图表与数据​​：鼓励使用高质量图表、数据可视化（增强专业性与说服力）；

​篇幅限制​​：不超过​​25页​​（含摘要、正文、参考文献）。

语言与提交方式​​：

必须以​​英文​​撰写；

通过电子邮件提交至COMAP指定邮箱（赛题发布后官网公布邮箱地址）。

​​4. 评审标准与奖项​​

​​评审重点​​：

解题方法逻辑性、创新性（而非唯一正确答案）；

论文完整性（问题分析、模型建立、求解验证、结论总结）。

​​奖项设置​​：

​​Outstanding（特等奖）​​：全球前1%；

​​Finalist（特等奖提名）​​：全球前7%；

​​Meritorious（一等奖）​​：全球前13%；

​​Honorable Mention（二等奖）​​：全球前31%；

​Successful Participant（三等奖）​​：完成论文提交。

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