标签： HiMCM美国高中数学建模大赛

HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）作为 美本 TOP 30 申请者的“御用竞赛”，在留学圈中备受追捧。随着信息技术和人工智能的飞速发展，数学建模的前景广阔，HiMCM将继续发挥其在全球范围内的重要作用，成为无数学子的梦想舞台。

几年级参加HiMCM竞赛比较好？

1.9年级（初三）参加HiMCM合适吗？

优势：

提前接触： 可以 提前接触 数学建模竞赛，积累 竞赛经验。

培养兴趣： 对于对 数学建模 有 浓厚兴趣 的学生，可以 激发 他们的 学习热情 和 探索精神。

挑战：

知识储备不足： 9年级学生可能还没有学习 微积分、统计学 等 高级数学知识，这会对 建模过程 造成一定困难。

编程能力有限： 大部分9年级学生的 编程能力 有限，可能需要 额外学习 编程技能。

时间管理： 9年级学生可能还需要 兼顾课内学习，时间管理能力需要 进一步提高。

建议：

评估自身水平： 如果 数学基础扎实、对建模有浓厚兴趣，可以考虑 尝试参加。

提前学习： 提前学习 数学建模基本方法、编程基础（例如 Python）等 额外知识。

积累经验： 以 积累经验 为主要目标，不必过分追求 获奖。

2.10年级（高一）适合参加HiMCM吗？

优势：

知识储备： 已经学习过 代数、几何，可能开始接触 更高级的数学内容（例如 微积分），这为 建模 提供了更好的 知识基础。

时间相对充裕： 相比9年级，10年级学生可能拥有 更多时间 来 准备竞赛。

经验积累： 参加竞赛可以 积累经验，为 后续参赛 打下基础。

挑战：

额外学习： 可能需要 学习额外的知识，例如 数学建模的基本方法、论文写作技巧 等。

团队合作： 需要 与队友合作，这可能需要 磨合时间。

建议：

积极参加： 建议 积极参加，并将其作为 提升能力 和 积累经验 的机会。

寻求指导： 建议 组队时搭配有经验的学长 或 寻求导师指导，以 提升备赛效率。

提前准备： 提前学习 数学建模 和 论文写作 相关知识，并进行 模拟训练。

3.11年级（高二）参加HiMCM有必要吗？

优势：

知识储备充足： 已经 掌握了大部分高中数学知识，这为 建模 提供了 坚实的基础。

时间管理： 11年级学生可能拥有 更多时间 来 准备竞赛，因为 课内学习压力 相对较小。

申请助力： 竞赛成绩可以用来 申请大学，尤其是 理工科专业，可以 展示 学生的 能力 和 潜力。

经验积累： 如果是 第一次参赛，可以 积累经验，为 未来参加更高级别的竞赛 做好准备。

挑战：

竞争激烈： 11年级参赛者较多，竞争可能更加 激烈。

时间压力： 需要 平衡竞赛准备 和 课内学习，时间管理能力需要 进一步提高。

建议：

提前准备： 建议 提前3-6个月 开始准备，例如 学习往届优秀论文、掌握数学建模知识（例如 问题分解、假设合理性检验）、论文写作规范 等。

组队策略： 提前 组队，并与队友进行 充分沟通 和 磨合。

冲刺目标： 制定 明确的冲刺目标，例如 争取 O 奖，并为之 努力奋斗。

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HiMCM不仅是一场数学竞赛是培养学生综合素质的一个重要途径。通过参与这个竞赛，学生们能锻炼思维能力，提升科研思维，并为未来的学术和职业生涯打下坚实的基础。

一、美本 TOP 30 申请利器

全球影响力与参与度：

火爆程度： HiMCM 竞赛每年吸引来自 全球 20 多个国家和地区 的 4000 多名 学生参与。

高竞争性： 竞赛评审标准 极为严格，象征 最高荣誉 的 “O 奖”每年获奖比例 不到参赛作品总数的 1%。

录取优势：

TOP 30 录取率： 近年来，获得 HiMCM 提名奖以上 的选手 90% 都被 TOP 30 美本 录取。

藤校偏爱： 获得 “O 奖” 的学生更是 深受哈佛、麻省理工等藤校的偏爱，对申请 顶尖名校 的助力 简直无敌。

二、STEM 领域镀金神器

能力提升：

多维度能力锻炼： HiMCM 竞赛就像一个 能力提升的“魔法盒子”，能够同时锻炼 数学、编程、建模 以及 论文写作 等多方面能力。

数学建模技能： 提升 将实际问题转化为数学模型 的能力。

编程能力： 掌握 编程工具（例如 Python、MATLAB）的使用。

论文写作： 提高 学术写作能力，并能够 清晰表达 复杂概念。

现实问题解决： 竞赛题目 全部来源于现实世界，例如 环境保护、公共卫生、经济政策 等，考验学生的 数学应用能力 和 创新思维。

申请优势：

热门专业竞争力： 对于梦想在 计算机、金融、STEM 等 热门领域 发展的学生，HiMCM 竞赛经历能够 瞬间提升 申请竞争力。

原因： 这些专业非常看重学生的 数学能力、逻辑思维 和 实际问题解决能力，而 HiMCM 竞赛正是对这些能力的 最佳证明。

三、多重能力提升

团队合作与沟通能力：

团队协作： 在竞赛过程中，团队需要在 有限的时间 内 分工协作，完成 复杂的建模任务。

团队精神： 培养 团队合作精神，学会 与他人合作 和 分享资源。

沟通协调： 提高 沟通协调能力，例如 如何有效沟通、如何解决冲突 等。

时间管理与压力应对：

时间管理： 竞赛时间 紧张，需要学生具备 良好的时间管理能力，合理分配 时间 和 任务。

抗压能力： 面对 高强度 的任务和 压力，需要学生具备 良好的心理素质 和 抗压能力。

创新思维与问题解决：

创新性思考： 鼓励学生 打破常规，提出 创新的解决方案。

实际问题解决： 培养 解决复杂问题 的能力，并能够 将理论应用于实践。

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2025年HiMCM竞赛的重磅升级为希望参赛的学子带来了新的挑战。为了取得优异的成绩，学生们需要提前开始准备，尤其是在团队成员的筛选上，选择那些具备互补技能和良好沟通能力的队友，将极大提升夺冠的机率。

一、2025年HiMCM三大改革新变化

1.新增“人工智能辅助建模”赛道：

自2025年起，参赛队伍可以在传统建模（Problem A/B）与AI建模赛道（Problem C）之间进行选择。这意味着对那些在人工智能、机器学习等领域有兴趣或专长的学生来说，有了更加针对性的选择。

2.论文评审新增“伦理与社会影响”评分项：

所有赛道的提交论文现在都需要包含一个“模型伦理风险分析”的章节，该部分将占总分的10%。这部分要求评估解决方案的公平性、隐私保护以及其社会影响，体现了对技术应用中伦理问题的关注。

3.数据可视化要求升级：

论文必须至少包含三种动态或交互式图表（例如通过Tableau、Python Plotly等工具生成），并且静态图表的比例不得超过50%。这提高了对数据展示方式的要求，鼓励参赛者使用更先进的技术手段来呈现数据分析结果。

4.变化背后的趋势

从解题能力到综合素养：国际顶级竞赛越来越重视解决真实复杂问题的综合能力，而不仅仅是数学解题技能。

技术前沿的应用：如AI和大数据分析等技术的应用成为必备技能。

社会责任感：强调技术方案需要具备伦理意识和社会责任感。

跨学科表达：能够利用可视化技术和学术写作清晰地传递复杂思想变得尤为重要。

二、HiMCM竞赛特点

真实问题驱动

题目范围广泛：HiMCM的题目通常围绕现实世界中的实际问题，包括但不限于环境科学（例如冰川融化预测）、社会经济（如疫情对旅游业的影响分析）、公共政策（比如城市垃圾分类优化）等领域。

应用数学工具解决难题：参赛队伍需要运用数学工具和模型来探索、分析并提出解决方案，旨在通过数学的力量解决这些复杂且具有挑战性的现实问题。

跨学科融合

综合能力要求：HiMCM不仅考验参赛者的数学建模能力，还要求他们具备编程、数据分析以及学术写作等多方面的技能。

团队分工协作：为了高效完成任务，团队成员通常会根据各自的优势进行分工，如设置“建模手”负责构建数学模型、“程序员”处理数据与实现模型、“写作者”负责撰写论文等。这样的分工有助于发挥每个成员的最大潜力，并促进团队内部的有效沟通与合作。

学术论文输出

结构完整的英文论文：最终提交的作品是一篇用英文撰写的完整论文，它应该包含问题重述、假设说明、模型构建、求解分析、灵敏度检验以及结论推广等多个部分。

高标准的要求：论文不仅要逻辑清晰、论证严密，还需要准确无误地表达团队的研究成果。特别是随着2025年改革后新增的“伦理与社会影响”评分项，团队还需在论文中体现对解决方案公平性、隐私保护及社会影响的考量。

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随着时代的发展，顶尖高校如MIT、斯坦福等越来越重视学生的综合素质。HiMCM作为一种有效的“能力认证”，不仅被多个名校推荐，更成为了学生向这些院校迈进的一块“跳板”。在申请数学、计算机、商业和工程等专业时，参与并在竞赛中获奖的学生，能够显著提高其在众多申请者中的竞争力。

HiMCM 竞赛考察技能分析

HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）是一项综合性很强的竞赛，考察学生多方面的技能。

一、建模方法

1.模型分类

掌握多种模型：

预测模型： 例如 时间序列模型（ARIMA、指数平滑等），用于 预测未来趋势。

优化模型： 例如 线性规划、非线性规划，用于 寻找最优解。

评价模型： 例如 层次分析法（AHP）、模糊综合评价，用于 多指标评价 和 决策分析。

2.模型假设

合理简化：

问题背景分析： 深入分析 问题背景，识别 关键因素 和 主要矛盾。

简化假设： 根据问题背景，提出 合理的简化假设，以 降低模型复杂度。

3.模型求解

数学工具应用：

工具选择： 熟练掌握 MATLAB、Python 等 数学工具，用于 模型求解 和 数值计算。

算法应用： 掌握 数值算法（例如 牛顿法、梯度下降法）和 优化算法（例如 单纯形法、遗传算法）。

灵敏度分析：

参数变化影响： 分析 模型参数 的 变化 对 结果 的 影响。

鲁棒性评估： 评估模型的 鲁棒性，即 在参数变化下 保持 稳定结果 的能力。

二、编程与数据处理技能

1.编程语言

熟练掌握至少一种编程语言：

Python： 语法简洁，拥有丰富的 库（例如 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib）支持。

MATLAB： 强大的 数值计算 和 可视化 功能。

R： 擅长 统计计算 和 数据分析。

编程工具包：

高效编程： 学会使用 编程工具包 来 提高效率，例如：

NumPy： 用于 数组计算。

Pandas： 用于 数据处理 和 分析。

SciPy： 用于 科学计算。

Matplotlib： 用于 数据可视化。

2.数据处理

数据提取与分析：

有效信息： 从 数据 中 提取有效信息，并识别 关键变量。

数据分析： 进行 数据清洗、预处理 和 分析，例如 异常值检测、数据转换 等。

数据可视化：

清晰展示： 使用 图表（例如 柱状图、折线图、散点图）来 清晰展示 数据分析结果。

交互式可视化： 利用 交互式工具（例如 Tableau、Power BI）进行 数据可视化，以 增强可读性。

三、其他重要技能

1.文献检索

学术数据库使用：

数据库选择： 掌握 Web of Science、IEEE Xplore、arXiv 等 学术数据库 的 使用方法。

快速检索： 学会使用 关键词、高级检索 等功能，快速找到 相关文献。

文献筛选与信息提取：

高质量文献： 学会 筛选高质量文献，例如 高引用率、权威期刊 等。

信息提取： 从文献中 提取有用信息，并将其应用于 模型构建 和 问题解决。

2.创新思维

批判性思维：

质疑精神： 敢于 质疑现有模型 和 方法，并思考其 局限性。

独立思考： 培养 独立思考能力，避免 盲目跟从 现有研究。

创新性解决方案：

新方法应用： 尝试 应用新方法 或 新技术 来解决问题。

模型改进： 对 现有模型 进行 改进 或 优化，以提高其 实用性和新颖性。

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HiMCM的参赛对象为9-12年级的高中生，尤其适合那些对数学建模、数据分析等领域感兴趣的学生，尤其是那些希望申请美国 TOP30 院校并计划攻读数学、工程、计算机、商科等专业的年轻学子。

如何让你的HiMCM数模论文更有创新点？

在数学建模竞赛中，创新性 是论文脱颖而出的关键因素之一。

1.问题提出的独特性

核心思想：

独特视角： 选择 独特的问题，并从 不同于已有研究的角度和思路 进行分析。

具体方法：

问题选取：

新问题： 选择 尚未被广泛研究 的问题，例如 新兴领域 或 跨学科问题。

新角度： 对 已有问题 从 新的角度 进行分析，例如 结合不同学科 或 应用新的理论。

问题表述：

创新性表述： 采用 创新的方式 来 表述问题，例如 使用类比、提出反直觉的假设 等。

明确目标： 明确 问题的目标，并将其与 实际应用 相结合。

问题目标：

新目标： 设定 新的研究目标，例如 优化现有解决方案 或 探索新的应用场景。

多目标优化： 同时考虑 多个目标，并寻求 平衡 或 最优解。

建议：

文献回顾： 进行 广泛的文献回顾，以了解 现有研究 和 研究空白。

跨学科思考： 尝试从 其他学科 的角度思考问题，寻找 新的切入点。

2.模型创新点

核心思想：

创新性建模： 通过 巧妙的模型建立 和 有效的求解方法 来解决实际问题。

具体方法：

新方法应用：

未使用过的方法： 尝试使用 以往未使用过的数学方法，例如 新的优化算法、新的统计模型 等。

跨学科方法： 应用 其他学科 的方法，例如 机器学习、人工智能 等。

多种方法结合：

方法组合： 将 多种数学方法 结合起来，例如 线性规划 与 非线性规划 的结合。

优势互补： 利用不同方法的 优势，以达到 更准确 和 更可行 的结果。

模型改进与优化：

改进现有模型： 对 已有模型 的 某一方面 进行 改进 或 优化，例如 提高精度、简化计算 等。

建立新模型： 针对 同一问题，建立 不同的模型，并比较其 优缺点。

建议：

创新思维： 鼓励 创新思维，不要局限于 传统方法。

可行性分析： 在选择新方法或建立新模型时，进行 可行性分析，确保其 可实现性。

3.数据处理与分析

核心思想：

先进的数据分析方法： 运用 先进的数据分析、统计学方法 或 机器学习方法 对数据进行 挖掘和分析。

具体方法：

数据分析方法：

高级统计方法： 例如 多元回归分析、时间序列分析 等。

机器学习方法： 例如 聚类分析、分类算法、神经网络 等。

数据可视化：

直观展示： 使用 图表、图形 等方式 直观展示 数据分析结果。

交互式可视化： 利用 交互式工具（例如 Tableau、Power BI）进行 数据可视化。

数据预处理：

数据清洗： 对数据进行 清洗，去除 噪声 和 异常值。

数据转换： 对数据进行 转换，例如 标准化、归一化 等。

建议：

工具使用： 熟练掌握 数据分析工具（例如 Python、R、MATLAB）和 可视化工具。

结果解释： 对 数据分析结果 进行 深入解释，并将其与 实际问题 相结合。

4.对结果的解释和应用

核心思想：

深入解释与应用： 不仅要 建模 和 求解，更要 深入解释 结果，并将其 应用于实际问题。

具体方法：

模型解释：

合理性： 解释 模型的合理性，例如 假设的合理性、方法的可行性 等。

准确性： 分析 模型的准确性，例如 误差分析、灵敏度分析 等。

结果应用：

实际指导意义： 将 结果 与 实际问题 相结合，得出 具有实际指导意义 的 结论。

政策建议： 根据结果提出 政策建议 或 解决方案。

案例分析：

实际案例： 结合 实际案例 进行 结果验证 和 应用分析。

对比分析： 将 模型结果 与 实际数据 进行 对比，以验证 模型的可靠性。

建议：

深入思考： 对 结果 进行 深入思考，并尝试 不同的解释角度。

实际应用： 关注 实际应用，并思考 如何将结果应用于实践。

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HiMCM是一项由美国数学及应用联合会（COMAP）主办的国际性数学竞赛。自创办以来，该赛事迅速吸引了国内外多位优秀高中生的注意，成为全球影响力最大的数学建模活动之一。至2025年，HiMCM的新赛季已经开启，参赛同学正加紧准备，争夺这一极具含金量的赛事所带来的荣誉。

一、HiMCM团队成员需要具备哪些基础？

1.数学基础

要求：团队中至少需要3名成员具备理工科背景，并且有一定的数学基础。成员需要了解数学建模的基本概念，并熟悉导数、微积分、线性代数、概率与统计以及微分方程等知识。

目的：这些技能对于构建和解决数学模型至关重要，能够帮助团队准确地分析问题并提出有效的解决方案。

2.英语写作能力

团队里至少要有2人拥有良好的英语基础，能够流畅阅读英文文献，并具备撰写英文论文的能力。这包括确保论文逻辑清晰、表达准确。

因为HiMCM是一个国际性的比赛，所有的提交材料都需要用英文撰写。优秀的英语写作能力有助于更有效地传达团队的想法和研究成果。

3.编程能力

至少1名队员需具备一定的计算机编程能力，能够熟练使用Python、Matlab、R等至少一种编程语言进行数据处理、模型模拟和结果可视化。如果暂时没有很强的编程能力，也需要有快速学习新编程技能的能力。

编程是实现数学模型和数据分析的重要工具。通过编程，可以有效地处理大量数据，模拟复杂的数学模型，并将结果以直观的方式展示出来。

4.团队协作

团队成员应该乐观、主动、积极，具有良好的团队合作精神。重要的是能够相互支持，沟通顺畅，共同高效地完成竞赛任务。

在高强度的比赛环境中，良好的团队协作能极大地提升工作效率和解决问题的能力。每个成员的优势互补，共同为实现目标而努力。

二、HiMCM备赛攻略

提前系统学习建模框架

目标：对于没有或仅有少量建模基础的学生，提前学习是关键。4月份开始准备是一个不错的选择。

方法：从基础开始，了解常见的数学模型、算法及其应用场景。可以参加相关的培训课程或者自学在线资源，确保对基本概念有扎实的理解。

模拟实战训练

目的：模拟训练不仅能够提升团队解决问题的能力，还能增强队员之间的默契和沟通效率。

实施：选择一个所有队员都方便的时间段，如暑假期间，进行全程模拟。通过实践来检验所学知识，并在实际操作中发现问题、解决问题。

资源利用：如果可能的话，加入提供全真模拟训练的培训班，这样可以获得更加专业的指导和反馈。

赛中专业指导

支持：正式比赛为期两周，在这段时间里，高效的辅导至关重要。寻找并利用好提供赛中辅导的服务，我们的辅导服务，可以帮助参赛者更好地应对挑战，优化解决方案，努力向最高奖项冲刺。

策略：制定合理的时间管理计划，分配好研究、讨论、写作等环节的时间。保持与导师的良好沟通，及时获取反馈和建议。

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在当今快节奏的发展时代，科技与创新为社会注入了新的活力。尤其是在人工智能技术的日益普及背景下，数学建模渐渐从实验室走到现实应用中，成为推动产业变革的重要动力。美国高中生数学建模竞赛（HiMCM）应运而生，吸引了全球范围内的高中生参与。

HiMCM 竞赛难在哪里？如何精准应对HiMCM难点？

1.多维度能力考察

建模能力： 这是竞赛的核心，要求学生能够 将实际问题抽象为数学模型，并运用 数学方法 进行求解。

数据分析能力： 竞赛中常常涉及 大量数据，需要学生具备 数据处理、分析 和 解释 的能力。

英文写作能力： 竞赛要求提交 20页的英文论文，需要学生具备 优秀的英文写作能力，能够 清晰表达 思路、 逻辑严谨 地论证，并 准确使用专业术语。

建议：

提前磨合： 建议在比赛前进行 模拟训练，以 磨合团队，提高 协作效率。

明确职责： 在比赛过程中，团队成员需要 明确各自职责，并保持 良好的沟通。

2.题目具有较强开放性

无标准答案：

特点： HiMCM 竞赛的题目 没有标准答案，需要学生 自行定义问题边界、提出假设 并 设计模型。

挑战： 这对学生的 创新思维、问题分析能力 和 决策能力 提出了 很高的要求。

分析出题人意图：

理解问题： 需要 深入理解 题目背景，并 站在出题人的角度 去思考 问题的本质 和 考察重点。

定义问题： 根据对题目的理解，明确问题边界，并 提出合理假设。

建议：

头脑风暴： 在分析题目时，进行 头脑风暴，鼓励团队成员 提出不同观点 和 思路。

模型验证： 在设计模型时，进行 模型验证，确保模型的 合理性和有效性。

3.时间压力较大

比赛周期：

14天： 比赛持续 两周时间，需要学生 全身心投入，并能够 高效利用时间。

任务分解与时间管理：

任务分解： 将整个比赛过程 分解为多个任务，例如：

选题： 1-2天

建模： 3-5天

编程： 3-4天

论文撰写： 4-5天

时间管理： 制定 详细的时间计划，并根据实际情况进行 调整。

高效协作： 团队成员需要 高效协作，避免 重复劳动 和 时间浪费。

建议：

模拟比赛： 建议进行 模拟比赛，以 熟悉比赛节奏 和 时间管理。

预留时间： 预留 充足的时间 进行 论文修改 和 润色，确保论文的 质量。

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各位关注国际竞赛的同学们注意了！作为全球最具影响力的高中生数学建模赛事之一，HiMCM近日发布了2025年度竞赛新规。本文将为您全面解析赛事变化，并提供系统备赛建议。

一、核心政策变化

2025年HiMCM最显著的变化体现在学术报告提交要求上：

新增独立AI使用说明文件（与建模论文同步提交）

披露内容需明确包含：

是否使用大型语言模型（如ChatGPT）或其他AI工具

具体使用的技术工具名称

应用场景说明（文本生成/代码开发/数据处理等）

二、政策深度解析

1.技术伦理新规范

组委会首次将人工智能工具纳入监管范围，允许合理使用但要求透明披露。这标志着数模竞赛进入人机协同新阶段，既鼓励技术创新，又强调学术诚信。

2.能力评估升级

评审将重点关注：

核心模型构建的原创性

数据处理的关键环节把控

AI生成内容的验证与优化能力

注：直接使用AI生成论文主体内容将被视为违规

3.竞赛技术门槛提升

参赛者需要掌握：

基础编程能力（Python/Matlab）

数据可视化技术（Matplotlib/Tableau）

AI工具调试技巧（代码纠错/结果验证）

三、系统备赛方案

1.基础能力构建

数理基础强化

重点掌握：微积分矩阵运算、概率统计分析

模型精讲：线性回归/时间序列/优化算法（建议完成10个案例实操）

技术工具链整合

编程语言：Python（推荐Pandas+NumPy库）

可视化工具：Matplotlib基础制图+Seaborn进阶图表

协作平台：GitHub代码管理+Overleaf论文协同

2.学术写作规范

结构框架：问题重述→模型假设→算法设计→结果分析

图表规范：流程图（Visio）、数据图（Origin）、模型示意图（PPT矢量图）

避免雷区：公式编号连续、变量定义统一、参考文献APA格式

四、团队协作优化

角色分工建议

建模手：负责核心算法开发（需数学建模经验）

程序员：完成代码实现与调试（需200+行代码经验）

写作者：把控论文结构与学术表达（需精读3篇O奖论文）

五、竞争力提升策略

1.差异化能力培养

AI辅助技巧：使用Copilot进行代码补全（需提交说明）

创新可视化：尝试动态数据看板（Power BI）

模型优化：掌握灵敏度分析与鲁棒性测试

2.时间管理指南

赛前3个月：完成基础技能培训

赛前1个月：进行2次全真模拟（36小时限时训练）

最后1周：重点突破论文写作与模型调试

3.常见问题应对

数据异常：准备3套数据清洗方案（缺失值处理/异常值修正）

模型失效：建立备选模型库（至少包含2种替代算法）

协作冲突：制定决策机制（技术问题以程序员为主，学术问题以写作者为准）

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HiMCM是一项面向全球高中生的数学建模竞赛，旨在培养学生的团队合作能力、问题解决能力和创新思维。评委在评审过程中，主要关注团队的思维过程、问题分析、建模方法和数学方法。

一、HiMCM什么时候参加比较合适？

高一下学期或高二上学期开始准备HiMCM是比较合适的。这样学生可以有充足的时间来学习新知识、进行实践训练，并在竞赛中取得好成绩。如果决定参加HiMCM，建议学生提前一学年开始准备，需要学习竞赛所涉及的知识和能力，为了更好的竞赛结果，还会参加2-3轮实践训练。

二、HiMCM比赛要点分析

1.报告撰写清晰明了

目标： 让评委能够 轻松理解 团队的解题思路和最终结论。

建议：

逻辑清晰： 报告结构要 逻辑清晰，每个部分都应有明确的主题和目的。

重点突出： 突出 主要观点 和 关键结果，避免冗长和无关紧要的内容。

语言简洁： 使用 简洁明了 的语言，避免使用过于复杂或专业的术语。

2.正确理解题目要求

目标： 确保团队对题目要求有 准确的理解。

建议：

仔细阅读题目： 仔细阅读题目，确保理解每个细节和限制条件。

明确问题： 明确需要解决的问题和目标。

讨论与澄清： 如果对题目有疑问，可以与队友讨论，或在允许的情况下向组委会咨询。

3.详细分析问题并选择合适的模型

目标： 展示团队对问题的 深入分析 和 模型选择 的合理性。

建议：

问题分解： 将问题分解成更小的部分，分别进行分析。

模型选择： 说明为什么选择某个特定的模型，并解释其适用性。

模型设计： 详细描述模型的 设计过程，包括 假设、参数 和 公式。

模型验证： 说明如何 验证模型的可靠性，例如使用 敏感性分析、交叉验证 等方法。

4.客观评价模型的优缺点

目标： 展示团队对模型的 客观评价 和 批判性思维。

建议：

优点分析： 明确指出模型的 优点 和 创新点。

缺点分析： 客观分析模型的 局限性 和 不足之处。

改进建议： 提出可能的 改进方案 或 未来研究方向。

5.报告正文简明扼要

目标： 保持报告的 简洁性 和 可读性。

建议：

关键内容： 重点突出 关键推导 和 关键例子，避免过多细节。

复杂计算： 将 复杂的计算过程 放在 附录 中，报告正文中只需简要说明。

图表辅助： 使用 图表 来简化复杂的概念和数据。

6.给出明确结论并列出参考文献

目标： 提供 明确的结论 和 完整的参考文献。

建议：

结论明确： 给出 清晰明确 的结论，并解释其意义和影响。

参考文献： 列出所有引用的 资料 和 文献，并按照标准格式进行标注。

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在当今竞争激烈的教育环境中，特别是对于那些渴望进入顶尖大学的高中生而言，如何脱颖而出成为一个重要课题。这时，HiMCM（美国高中数学建模竞赛）以其独特的价值和意义，成为了众多学生竞相追逐的目标。

HiMCM 2025重大调整

2025年HiMCM数学建模竞赛更新了学术报告的在线提交流程，尤其增加了对LLM（大型语言模型）或其他AI工具使用情况的强制说明，这是一个重要变化。

相比往年，除了完整的建模论文，今年的HiMCM参赛队伍还必须单独提交AI使用报告，详细说明：是否使用了LLM或AI工具（如ChatGPT），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），这部分没有页数限制，不计入25页内。

HiMCM竞赛重点考察的能力分析

1.数学基础

核心知识：

微积分： 掌握 导数、积分、微分方程 等知识，用于描述和分析变化率、累积效应等。

线性代数： 理解 矩阵运算、向量空间、线性变换 等，用于处理多变量问题和数据。

概率论： 掌握 概率分布、期望、方差、条件概率 等，用于处理不确定性问题。

统计学： 了解 描述统计、推断统计、回归分析 等，用于数据分析和模型验证。

数学模型：

常见模型： 掌握 线性回归、决策树、优化模型（例如线性规划、非线性规划）等常用数学模型。

模型选择： 能够根据问题特点选择合适的数学模型，并进行 模型构建 和 参数估计。

应用能力：

实际问题建模： 能够将 实际问题 抽象为 数学模型，并进行 分析和求解。

模型验证： 掌握 模型验证 的方法，例如 敏感性分析、交叉验证 等，确保模型的 可靠性和准确性。

2.编程技能

编程语言：

至少掌握一种： 需要至少掌握一种 编程语言，例如 Python、MATLAB 等。

语言选择： 根据团队成员的技术背景和项目需求选择合适的编程语言。

数据处理与可视化：

数据处理工具： 熟悉 NumPy、Pandas 等 数据处理工具，用于 数据清洗、数据转换 和 数据分析。

可视化工具： 熟悉 Matplotlib、Seaborn 等 可视化工具，用于 数据可视化 和 结果展示。

编程应用：

模型实现： 能够使用编程语言实现 数学模型，并进行 数值模拟 和 结果分析。

算法设计： 能够设计 高效的算法 来解决复杂问题，例如 优化算法、搜索算法 等。

3.学术写作

论文结构：

规范结构： 掌握 数学建模论文 的 规范结构，通常包括 摘要、引言、模型假设、模型构建、模型求解、结果分析、结论与讨论 等部分。

逻辑清晰： 论文结构应 逻辑清晰，每个部分都有明确的目的和内容。

写作要求：

条理分明： 论文内容应 条理分明，论点明确，论据充分。

语言准确： 使用 准确、简洁、专业的语言 进行表达，避免使用过于复杂或口语化的表达。

图表运用： 能够运用 专业软件（例如 Excel、Matplotlib 等）绘制 清晰、准确、美观 的 图表，例如 流程图、数据图表、模型示意图 等，以 直观的方式 展示 数据和模型结果。

内容重点：

问题陈述： 清晰陈述 问题背景、目标 和 限制条件。

模型构建： 详细描述 模型构建过程，包括 假设、公式、参数估计 等。

结果分析： 对 结果 进行 深入分析，并解释其 意义 和 影响。

结论与讨论： 给出 明确结论，并提出 可能的改进方向 或 未来研究方向。

4.团队协作

团队合作：

密切配合： 与团队成员 密切配合，明确各自的 职责 和 分工，发挥各自 优势，共同完成竞赛任务。

沟通效率： 保持 高效沟通，及时解决出现的问题，避免 进度滞后。

角色分配：

角色适配： 根据团队成员的能力和特长进行 角色分配，例如 建模、编程、写作 等。

灵活调整： 根据实际情况 灵活调整 角色分工，确保每个成员都能发挥最大作用。

团队精神：

尊重与包容： 在团队合作中，能够 尊重他人的意见和建议，保持 开放的心态。

协作精神： 培养良好的 协作精神，共同解决问题，推动项目进展。

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