HiMCM 奖项等级解析!获奖有哪些核心要点?HiMCM备赛要做哪些准备?

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)

奖项 英文缩写 核心标准 关键词
三等奖 S奖(Successful Participant) 提交了报告,基本回应问题,但存在明显缺陷 完成、有缺陷、表达不清
二等奖 H奖(Honorable Mention) 解决问题努力充分,部分环节表现良好 完整、高于平均、亮点初现
一等奖 M奖(Meritorious) 全面出色:建模、分析、结论、写作均强 出色、清晰、逻辑严谨、组织良好
特等奖入围奖 F奖(Finalist) 范本级论文,进入终审,极具竞争力 示范性、完整逻辑、易读性强
特等奖 O奖(Outstanding) “最佳中的最佳”,可作为范例发表 极致创新、完美表达、学术典范

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

领域 学习内容
数学 微积分(变化率)、线性代数(矩阵)、概率统计(分布、假设检验)、离散数学(图论)
建模方法 回归分析、优化模型(线性规划)、微分方程模型、蒙特卡洛模拟、层次分析法(AHP)
编程 Python基础、NumPy/Pandas数据处理、Matplotlib绘图
写作 英文学术写作、科技论文结构、LaTeX入门(可选)

2. 工具掌握

工具 用途
Python + Jupyter Notebook 建模、数据分析、可视化
MATLAB 数值计算、仿真(学校如有授权可用)
Overleaf(LaTeX) 高质量排版论文(强烈推荐)
Google Scholar 查找相关论文与数据
Excel / Google Sheets 初步数据整理
Zotero 管理参考文献

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题目难度有多高?奖项分几个等级?HiMCM有必要找指导吗?

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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HiMCM 考题分析!为什么HiMCM是顶尖名校的“硬通货”?

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

能力维度 HiMCM 如何体现
问题定义能力 从复杂现实问题中识别核心矛盾
建模思维 将实际问题转化为数学语言
数据分析能力 使用真实数据验证假设
科研写作能力 撰写20页英文研究报告

2. 奖项含金量:全球顶尖水平认证

奖项等级 全球获奖比例 升学价值
Outstanding Winner (O奖) ~1% 顶尖名校“敲门砖”,可媲美ISEF、Regeneron STS
Finalist (F奖) ~2% 强力背书,显著提升录取概率
Meritorious ~8% 证明扎实建模能力,申请Top 30极具竞争力
Honorable Mention ~20% 证明系统性思维,申请Top 50加分项
Successful Participant ~69% 参与即有价值,体现探索精神

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

角色 文书/简历写法示例
建模负责人 “主导构建微分方程模型,优化交通信号灯策略,使模拟拥堵减少22%”
数据分析师 “整合10+城市交通数据集,使用Python清洗并可视化关键趋势”
论文主笔 “撰写20页英文报告,获评委‘逻辑清晰、表达精准’评价”
团队协调者 “统筹3人团队,在14天内完成从建模到提交的全流程”

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

学科 应用场景
数学 模型构建、公式推导
计算机 编程实现、数据处理
英语 论文写作、逻辑表达
经济 成本效益分析、外部性评估
环境科学 碳排放建模、可持续发展评估
社会学 公众行为假设、政策接受度分析

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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文科生参加HiMCM数模竞赛有何优势?HiMCM 适合哪些专业申请?

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

关键节点 美国东部时间 北京时间
报名截止 2025年11月5日 14:00 2025年11月6日 凌晨3:00
比赛开始 2025年11月5日 15:01 2025年11月6日 凌晨4:01
比赛结束 2025年11月18日 20:00 2025年11月19日 上午9:00
论文提交截止 2025年11月18日 21:00 2025年11月19日 上午10:00
确认收到论文 2025年11月19日 20:00 2025年11月20日 上午9:00
比赛结果公布 2026年2月或之前 ——

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”

文科生优势 实践价值
擅长逻辑清晰、语言精准的英文写作 让复杂模型易于理解,提升可读性
精通叙事结构(引言→分析→结论) 构建论文主线,避免“技术堆砌”
注重排版与视觉审美 制作专业图表、优化论文布局,提升第一印象

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。”

文科生贡献 案例说明
提供经济、社会、伦理视角 如建模“碳排放政策影响”,需考虑公平性、公众接受度
质疑模型假设的合理性 “这个模型是否忽略了弱势群体?”
引入人文变量 将“公众信任度”“文化差异”纳入模型考量

优势 03:研究与信息整合能力 —— 快速构建知识框架

文科训练技能 HiMCM 应用场景
快速查找学术文献 使用Google Scholar、JSTOR、政府数据库获取权威数据
筛选与提炼信息 从10份报告中提取关键参数(如人均碳排放、GDP弹性系数)
验证数据可信度 判断数据来源是否权威,是否存在偏见

优势 04:强大分析问题的能力 —— 从模糊到结构化

文科思维优势 建模流程应用
批判性阅读 拆解题目关键词,识别核心变量
定义问题边界 明确“青少年”年龄范围、“心理健康”如何量化
多视角分析 考虑政府、平台、家庭、个体等不同利益相关者
构建分析框架 将问题转化为“输入-过程-输出”模型

三、HiMCM 适合哪些专业申请?

1. 经济学与商业分析

关联能力 升学价值
定量分析、数据建模 展示胜任数据驱动商业决策的能力
数据可视化 可直接用于咨询项目、商业案例分析
报告撰写 体现“将数据转化为商业洞察”的核心能力

2. 传媒与交叉学科类

关联能力 升学价值
清晰表达复杂概念 与新闻报道、政策传播高度契合
数据叙事(Data Storytelling) 用图表讲好故事,提升传播效果
技术工具掌握(Python/R) 展示“技术+人文”复合背景

3. 社会科学与公共政策类

关联能力 升学价值
将社会问题结构化 展示政策分析能力
多变量建模 分析教育、医疗、环保等复杂系统
团队协作与问题解决 可作为主文书素材,突出跨学科思维

4. 公共卫生与环境类

关联能力 升学价值
建模疾病传播、污染扩散 展示量化分析能力
政策建议输出 体现“研究→决策”闭环思维
数据驱动决策 符合约翰霍普金斯等校对“定量+政策”人才的偏好

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14天完成HiMCM论文难度有多大?附HiMCM论文写作&提交要求详解!

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

步骤 时间预估 关键任务
问题分析 2–3天 深入理解赛题背景,确定研究方向
模型构建 3–4天 选择合适的数学方法,考虑模型合理性与创新性
数据处理 2–3天 收集权威数据,用软件计算并检验模型稳定性
结果验证 2–3天 验证模型的有效性和可靠性

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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HiMCM论文核心写作准则&论文提交规范详解!HiMCM奖项如何设置?获奖率高吗?

在HiMCM竞赛中,一篇高质量的论文不仅是解题成果的呈现,更是团队思维过程、建模逻辑与学术表达能力的集中体现。评审团队并不只看“答案是否正确”,而是更关注你如何思考、如何建模、如何验证、如何表达

一、HiMCM论文核心写作准则

HiMCM评委主要关注团队的思维过程、问题分析、建模方法和数学方法。为赢得高分,你的论文必须遵循以下六大核心准则:

1. 清晰易懂:让评委轻松理解你的思路

使用简洁、准确的语言,避免冗长复杂的句式。

逻辑结构清晰:问题→假设→模型→求解→验证→结论,层层递进。

适当使用图表、流程图、表格等可视化工具辅助说明。

2. 明确定义:解释题目、变量与假设

题目理解:在引言部分明确阐述你对题目的理解,避免误解。

变量说明:列出所有使用的关键变量,给出定义、单位和取值依据。

假设合理:所有假设必须清晰列出,并解释其合理性(如“假设人口增长符合指数模型,因短期内资源充足”)。

3. 深度分析:为什么选择这个模型?

说明你选择该模型的动机与依据(如线性回归、微分方程、图论、机器学习等)。

对比其他可能模型,解释为何当前模型更优。

详细描述模型构建过程:如何从现实问题抽象为数学结构。

4. 验证与敏感性分析:证明模型的可靠性

模型验证:使用历史数据、仿真结果或实际案例验证模型准确性。

敏感性分析:测试关键参数变化对结果的影响,评估模型鲁棒性。

误差分析:指出模型局限性,量化预测误差范围。

5. 客观评价:坦诚模型的优缺点

明确指出模型的优势(如计算高效、解释性强)。

坦诚其局限性(如忽略某些变量、假设过于理想化)。

提出可能的改进方向(如引入更多数据、使用更复杂模型)。

6. 结构精炼:正文简洁,复杂推导入附录

正文聚焦核心逻辑,只保留关键推导和示例。

将冗长的数学推导、代码片段、原始数据表格放入附录

结论部分必须明确、可操作,呼应题目要求。

二、HiMCM论文提交规范

文件格式与命名

格式:Adobe PDF

字体:正文至少12磅(建议使用Times New Roman或Arial)

页数严格不超过25页,包含:摘要页、目录、正文、参考文献、附录。

文件命名规则

文件名:仅使用团队控制编号,如 12345.pdf

邮件主题Team 12345

匿名要求

禁止出现任何身份信息

学生姓名

指导老师姓名

学校名称

地址、Logo等

唯一标识:仅保留团队控制编号(Control Number)

禁止提交内容

程序代码(Python、MATLAB等)

软件文件(Excel、Jupyter Notebook等)

数据库或非PDF附件

三、2025年重磅新规:AI使用申报制度

为应对AI工具的普及,2025年HiMCM新增“AI使用声明”要求。所有参赛队伍在提交论文的同时,必须单独提交一份AI使用报告

AI使用报告内容要求:

项目 说明
是否使用AI 明确回答“是”或“否”
使用工具 列出具体工具(如ChatGPT、GitHub Copilot、Claude、通义千问等)
使用模型 如GPT-4、Llama 3、Gemini等
使用目的 说明用途,例如:
• 辅助英文润色
• 生成代码框架
• 提供建模思路建议
• 数据清洗辅助
使用范围 说明在论文中的具体应用部分(如摘要撰写、代码注释)

官方态度:

允许使用AI,但必须透明申报

禁止直接复制AI生成内容作为论文主体

禁止使用AI生成模型或核心推导

四、HiMCM奖项设置与获奖率

奖项 获奖率 含金量与评审标准
特等奖(Outstanding, O奖) ≤1% 最高荣誉,论文具有创新性、深度与卓越表达,常被推荐发表
提名奖(Finalist, F奖) ~7% 进入O奖终审,方案属全球最佳梯队,仅因细微差距未获O奖
一等奖(Meritorious, M奖) ~14% 论文结构完整、逻辑严谨、建模合理,展现强综合能力
二等奖(Honorable Mention, H奖) ~30% 表现优于平均水平,具备基本建模能力,但有改进空间
参与奖(Successful Participant, SP奖) ~50% 成功提交有效论文即可获得,证明积极参与

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通往顶尖学府的“数学建模通行证”!HiMCM竞赛名校认可度有多高?附HiMCM题目难度分析

HiMCM高中生数学建模竞赛,始于1999年,是一项面向全球9-12年级高中生的国际性数学建模竞赛。该赛事由COMAP主办,并得到了美国国家科学基金会(NSF)、运筹和管理科学所(INFORMS)、美国数学协会(MAA)和美国全国数学教师委员会(NCTM)的资助。

一、HiMCM竞赛背景与名校认可度

1.名校认可度

HiMCM被誉为“名校通行证”,主要基于以下几个方面:

权威性与认可度

主办机构:由COMAP主办,评审标准严格,获奖证书具有国际公信力。

名校青睐:HiMCM获奖经历被众多世界顶尖大学高度认可,尤其是特等奖(O奖)和特等奖提名奖(F奖)获得者,在申请MIT、斯坦福、牛津等名校时占据明显优势。

低获奖率与高含金量

特等奖(O奖):不超过参赛队伍总数的1%

特等奖提名奖(F奖):不超过7%

一等奖(M奖):约12%-13%

二等奖(H奖):约31%-33%

成功参与奖(SP奖):约46%

这种低获奖率使得HiMCM获奖证书在申请中具有显著的区分度,成为学生申请顶尖大学的重要加分项。

综合能力考察

HiMCM不仅考察学生的数学建模能力,还注重以下几方面的综合素养:

团队协作:要求学生在有限时间内高效合作,分工明确。

编程实现:需要使用编程工具(如Python、MATLAB)进行数据处理与模型求解。

学术写作:最终提交的论文需符合学术规范,具备清晰的逻辑结构与严谨的语言表达。

这些能力正是顶尖大学在招生过程中所看重的核心素质,帮助学生在未来的学习与职业生涯中脱颖而出。

学术价值

HiMCM获奖论文有机会被美国权威学术期刊收录发表,为学生提供展示学术成果的平台。据统计,众多HiMCM获奖者成功进入了QS世界大学排名前30名的美本院校,尤其是荣获O奖的选手更是受到了哈佛大学、麻省理工学院等世界级学府的青睐。

二、HiMCM题目难度分析

1. 题目类型

HiMCM每年提供两道题目供参赛队伍选择,分别是常规题(Problem A)和数据分析题(Problem B)。每道题目都需要学生运用数学建模技能,通过收集数据、建立模型、求解并验证结果,最终形成一篇不超过25页的英文论文提交。

常规题(Problem A)

特点:通常聚焦于社会、经济、环境等领域的复杂问题,要求学生从多个维度进行深入分析与建模。

难点在于如何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。这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要求。

数据分析题(Problem B)

特点:侧重数据处理与挖掘,涉及大量复杂数据的分析与解读。

2. 难点分析

数据收集与处理

无论是常规题还是数据分析题,都要求学生能够有效收集和处理大量数据。特别是在数据分析题中,如何从海量数据中提取有价值的信息,并将其转化为可操作的模型输入,是对学生数据处理能力的重大考验。

模型构建与验证

在构建模型时,学生需要结合实际情况,选择合适的数学工具和方法。同时,模型的有效性还需要通过实际数据进行验证,确保其预测结果具有较高的准确性。

跨学科知识应用

HiMCM题目往往涉及多个学科的知识,如经济学、环境科学、计算机科学等。因此,学生需要具备较强的跨学科思维能力,能够将不同领域的知识融会贯通,应用于具体的建模过程中。

学术写作能力

最终提交的论文不仅要包含详细的模型构建过程和结果分析,还需符合学术规范,具备清晰的逻辑结构与严谨的语言表达。这对学生的学术写作能力提出了较高要求。

2025新赛季HiMCM组队报名中!

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HiMCM竞赛注意事项一文说清!从报名到提交,确保每一步都合规

HiMCM(高中生数学建模竞赛)不仅考验学生的数学建模能力,还对参赛队伍的组织协调、时间管理、学术写作和规则遵守提出了严格要求。以下是详细的比赛注意事项,帮助你顺利完成比赛并争取优异成绩。

HiMCM竞赛比赛注意事项

1. 赛前准备与注册

完成比赛注册报名与缴费

注册截止日期:必须在美国东部时间2024年11月5日星期三14:00之前完成。

注册流程

由顾问老师(指导教师)负责完成队伍的注册与报名。

获取队伍的注册号(Control Number),这是唯一识别队伍的标识符。

缴费:确保所有费用按时支付,以避免注册失败。

监护人授权书

所有参赛学生必须提交家长/监护人的授权书,确认同意学生参加MidMCM(初中组)或HiMCM(高中组)比赛。

重要性:未提交授权书的学生将无法正式参赛,可能导致团队被取消资格。

2. 获取赛题与作答

获取赛题

发布时间:赛题将在美国东部时间2024年11月比赛开启期间发布。

获取方式:顾问老师登录HiMCM官方网站,输入注册信息后可下载赛题。

选择题目:团队可以从A、B两道题目中任选其一进行解答。

独立作答要求

禁止讨论:参赛队员不能与任何人(除了本队队员以外)讨论赛题或获取解题思路。

禁止寻求帮助:不能从指导教师或其他人那里寻求解决问题的帮助。

违规处理:任何队伍被发现违反上述规定,将被取消比赛资格。

3. 论文撰写与格式规范

论文撰写要求

语言:必须使用英文撰写论文。

内容结构

摘要页:总结主要思路和结果,是评审中非常重要的部分。

正文:包括文字、图形、表格等材料,非论文形式(如计算机程序)不被接受。

变量说明:清晰定义所有使用的变量、假设和假说。

模型构建与验证:详细描述模型的设计过程,并讨论如何进行模型测试。

优缺点分析:客观评价模型的优缺点,提出改进建议。

格式要求

控制编号与页码:每页顶部需包含队伍的控制编号页码

匿名要求:论文中不得出现学生姓名、指导教师姓名或学校名称。

附录:冗长的推导、计算或实例应放在附录中,主报告只需总结关键点。

4. 顾问老师的职责

顾问老师的工作

登录竞赛网站:通过输入Email地址和密码登录竞赛官网。

输入队员信息:准确录入参赛队员的姓名,确保拼写无误。

选择赛题:确定参赛队伍要解答的题目(A或B)。

打印控制页与摘要页:为后续提交做准备。

提交解决方案:确保论文按时提交至指定邮箱。

摘要页的重要性

摘要质量:摘要是评审过程中非常重要的一部分,直接影响评委是否继续阅读全文。

内容要点

清晰描述解题方法和主要结论。

不只是简单重述问题或剪切粘贴模板,而是要有深度和独创性。

5. 提交论文

通过Email发送论文电子版

提交邮箱:所有参赛队需将论文的电子版发送至solutions@comap.com

邮件标题:必须包含参赛队的控制编号,例如:TEAM 1234

文件格式:仅接受PDF格式,其他格式不予接收。

文件大小限制:附件不得超过17MB

提交截止时间:必须在美国东部时间2024年11月比赛结束之前发送至COMAP。

违规处理:在官方规定的截止时间之前未提交论文的队伍将被取消比赛资格。

6. 常见问题与注意事项

关于AI工具的使用

申报要求:从2025年起,HiMCM要求所有队伍单独提交一份AI使用报告,说明是否使用了ChatGPT、Copilot等工具。

内容包括:是否使用AI、使用的具体工具、使用目的、使用范围等。

违规处理:直接复制生成内容作为论文主体将被视为违规,可能导致取消资格。

时间管理

合理规划时间:建议采用三阶段时间规划法:

第一阶段(第1-4天):选题、文献调研、数据收集、初步建模。

第二阶段(第5-10天):编程实现、模型优化、敏感性分析、结果可视化。

第三阶段(第11-14天):撰写论文、润色语言、格式检查、提交AI报告。

模型验证与实际应用

交叉验证与敏感性分析:至少使用两种验证方法,展示模型的鲁棒性和可靠性。

实际应用价值:明确研究成果的实际应用场景,并提供具体的案例或模拟实验来证明模型的可行性。

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HiMCM 怎么“考试”?怎么选题?HiMCM 适合什么样的学生?

如果你计划申请数学、计算机、数据科学、工程、经济学等专业,HiMCM不仅是提升背景的利器,更是锻炼真实科研能力的绝佳机会。

一、HiMCM 怎么“考试”?—— 竞赛形式与流程

HiMCM 没有传统意义上的“试卷”或“考场”,它是一场14天的开放式科研挑战,核心形式是:

以团队为单位,提交一篇全英文数学建模论文

考试流程简述

开题:比赛开始,官网发布 A、B 两题

选题:团队讨论,选择一道题

建模:建立数学模型(如微分方程、优化模型、统计分析)

编程:用 Python/MATLAB 实现模型,进行数据处理与可视化

写作:撰写英文论文,包含摘要、模型、分析、结论等

提交:在截止时间前上传 PDF 论文

二、HiMCM 怎么选题?—— 选题策略与避坑指南

每年提供 A、B 两道题,通常涵盖不同领域(如环境、交通、经济、公共卫生、人工智能等)。

选题原则:“三看一避”

原则 说明
一看兴趣 选择团队成员感兴趣的领域,更容易投入和创新
二看数据 题目是否便于获取数据?是否有公开数据库支持?
三看建模空间 是否能建立多模型对比?能否做灵敏度分析?
一避抽象题 避免过于理论化、缺乏现实背景或数据支撑的题目

高分策略

选择“可扩展性强”的题目,便于加入灵敏度分析、误差检验、多模型对比

避免“大而空”,聚焦具体问题,提出可落地的解决方案

三、HiMCM 需要指导老师吗?是学校的吗?

官方规定:

必须配备一名指导老师(Advisor)

指导老师需来自参赛学生所在的学校(即“本校教师”)

老师的角色是注册联系人,不直接参与建模或写作

实际操作:

如果学生参加校外培训或机构辅导,可由机构协助联系合作学校老师担任名义指导老师

指导老师主要负责:

完成团队注册

接收官方通知

提交论文(或监督学生提交)

不强制要求老师深度参与建模过程

四、HiMCM 适合什么样的学生?

适合学生画像(目标人群)

维度 说明
学术方向 计划申请 数学、计算机、数据科学、工程、金融、经济学 等理工科专业
年级建议 9–11年级 最佳
• 9年级以下:难度过大,不推荐
• 12年级:申请季时间紧张,建议优先标化
英语能力 能流畅阅读英文文献,具备科技论文写作能力(建议托福90+/雅思6.5+)
时间投入 能在14天内每天投入 4–8小时,保持高强度协作

五、HiMCM 组队建议:比个人实力更重要!

HiMCM 是典型的“团队决定上限”的竞赛。一个高效团队必须覆盖四大核心能力:

四大角色分工(3–4人黄金组合)

角色 核心能力 推荐背景
理科型选手(建模手) 擅长数学推导、公式建模、逻辑推理
掌握微积分、线性代数、概率统计
数学/物理竞赛生
编程型选手(程序员) 熟练使用 Python/MATLAB/R
能实现模型、处理数据、绘制图表
信息学竞赛生、CS学习者
文笔型选手(写手) 英文写作能力强,逻辑清晰
熟悉学术论文结构与表达
英语竞赛生、人文社科特长生
统筹型选手(队长) 执行力强,善于时间管理与任务分配
能协调团队、推进进度
有领导经验或项目管理能力者

六、HiMCM 题目难度与能力要求

HiMCM 题目难度较高,考察的是综合科研能力,远超校内数学课程。

四大核心能力要求

能力 具体要求
1. 数学基础 掌握微积分、线性代数、概率统计、微分方程、优化理论
2. 编程能力 至少一人熟练使用 Python/MATLAB
能实现算法、处理数据、可视化结果
3. 数据分析 能收集、清洗、分析数据
运用统计方法揭示规律
4. 论文写作 全英文撰写,逻辑严密,结构完整
掌握摘要、引言、模型、结论等部分写法

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HiMCM参赛要求是什么?HiMCM通关攻略&冲击O奖的四大核心要素!

HiMCM高中生数学建模竞赛是全球最具影响力的中学生数学建模赛事之一,被誉为“理工科申请者的硬核敲门砖”。每年,来自20多个国家的近千支队伍在14天内完成从选题、建模到论文撰写的全过程,挑战逻辑思维、团队协作与学术表达的极限。

一、HiMCM参赛要求

项目 要求
适合学生 全球9-12年级高中生,建议具备一定数学基础与编程能力
组队人数 2-4人,建议同校组队,便于沟通协作
指导老师 每队需配备一名本校教师(不参与建模,仅负责注册与监督)
报名截止 11月5日 14:00(美东时间),逾期无法注册
比赛时长 14天,需在规定时间内完成选题、建模、论文撰写与提交

二、HiMCM通关攻略:四步制胜法

1. 组队与分工:打造高效协作团队

团队是成功的第一步。一个理想的HiMCM团队应具备以下三类核心角色:

角色 职责 推荐技能
数学建模师 设计模型结构,选择数学方法 微积分、线性代数、概率统计
编程实现者 编写代码求解模型,处理数据 Python、MATLAB、R
论文撰写人 撰写英文论文,整合图表与逻辑 学术写作、LaTeX、PPT制作

建议

团队成员尽量来自不同特长背景,实现能力互补

使用Overleaf(LaTeX在线编辑)GitHub腾讯文档等工具协同写作与代码管理

比赛前进行角色演练,明确分工边界

2. 知识储备与模拟训练:赛前准备是关键

HiMCM题目涉及环境科学、公共政策、经济管理、交通优化、流行病学等多个领域,要求学生具备跨学科建模能力。

提前学习常见数学模型(如线性规划、概率模型等)和编程工具(如MATLAB、Python等),掌握基本操作。

模拟训练建议

进行3-5次全流程模拟,每次限时72小时

使用往届真题(如“奥运会项目选择”、“高性能计算碳排放”)

模拟后进行团队复盘,优化流程与分工

3. 选题与策略:精准切入,事半功倍

比赛提供A、B两道开放性实际问题,通常涵盖:

Problem A:社会、经济、环境类复杂系统建模(如城市交通优化、气候变化应对)

Problem B:数据密集型问题,需处理大量真实数据(如能源消耗分析、流行病传播预测)

选题策略

评估团队优势:擅长理论建模选A题,擅长数据分析选B题

避免“热门陷阱”:多数队伍倾向选择“环保”“疫情”类题目,竞争激烈

优先选择数据可得性强的题目:提前测试数据来源(如World Bank、UN、Kaggle)

4. 时间管理与团队协作:14天高效冲刺

14天看似漫长,实则紧张。建议采用三阶段时间规划法

阶段 时间 任务
第一阶段:准备与建模 第1-4天 选题、文献调研、数据收集、初步建模
第二阶段:求解与验证 第5-10天 编程实现、模型优化、敏感性分析、结果可视化
第三阶段:写作与提交 第11-14天 撰写论文、润色语言、格式检查、提交AI报告

三、冲击O奖的四大核心要素

HiMCM特等奖(O奖)获奖率不足1%,想要脱颖而出,必须在以下四方面做到极致:

1. 创新性与深度:不止于“解题”

提出新视角:如在交通模型中引入“行为经济学”因素

改进经典模型:对SIR模型加入疫苗犹豫度变量

跨学科融合:结合机器学习优化传统优化模型

2. 论文质量:学术表达的典范

摘要:200-300字内概括问题、方法、结果、结论,突出亮点

结构清晰:引言 → 问题重述 → 假设 → 模型构建 → 求解 → 验证 → 结论

语言严谨:避免口语化,使用学术表达(如“we propose”而非“we think”)

图表专业:所有图表编号、命名、高分辨率,避免截图模糊

3. 模型验证:证明你的模型“靠谱”

交叉验证:用不同数据集测试模型稳定性

敏感性分析:测试关键参数变化对结果的影响

误差分析:量化预测误差,说明置信区间

对比实验:与其他模型(如线性 vs 非线性)对比性能

4. 实际应用价值:让数学“落地”

明确应用场景:如“本模型可用于城市交通信号灯优化”

案例模拟:用真实城市数据进行仿真,展示效果

政策建议:基于模型结果,提出可操作的改进建议

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