HiMCM竞赛是什么?如何参与?如何高效备赛?

在当前英美及香港高校的申请环境中,竞争异常激烈。随着申请门槛不断提升,单纯依靠优异的GPA和标准化考试成绩已远远不够。尤其对于理工科、商科和社会科学等专业的学生而言,参加一些含金量高的竞赛活动,成为了提升自身学术背景的必要手段。此时,美国高中生数学建模比赛(HiMCM)无疑是一个不可错过的机会。

一、HiMCM竞赛基本信息

适合学生:9-12年级高中生,尤其是对数学、计算机等理工科方向感兴趣的学生。

竞赛形式:线上进行,全程使用英文。

报名时间:官网通常在每年9月开放注册。

注册截止日期:11月5日星期三14:00(具体时间以官方通知为准)。

活动时间:从11月5日星期三15:00开始,至11月18日星期二20:00结束。

成绩公布时间:预计在2026年2月6日或之前发布。

二、参与方式

组队要求:每支队伍由1-4名在校高中生组成,建议3-4人组队参赛。

指导老师:每支队伍需配备一位本校的指导老师。

题目选择:每个小组从A或B两个问题中选择一个进行解答并形成论文提交。

Problem A:偏向自然科学类问题(如环境科学、物理系统建模等)。

Problem B:偏向社会科学类问题(如城市交通、公共政策分析等)。

论文要求:最终提交的论文不得超过25页,内容应包括摘要、问题重述、假设与变量定义、模型构建、求解过程、结果分析、模型检验、优缺点讨论与改进建议等。

三、如何高效备赛?三步打造高分论文

第一步:赛前准备(提前1–2个月)

学习经典模型:线性回归、层次分析法(AHP)、马尔可夫链、SIR传染病模型、整数规划等;

掌握工具:Python + Jupyter Notebook + LaTeX(推荐Overleaf);

阅读往届O奖(Outstanding Winner)论文,学习结构与表达;

组建团队,明确分工,模拟一次完整建模流程。

第二步:赛中执行(14天周期)

时间 任务
第1–2天 精读题目,确定选题;完成文献调研与数据收集
第3–5天 提出假设,构建初步模型;编写代码验证
第6–9天 模型优化与敏感性分析;绘制图表
第10–12天 撰写论文初稿(优先写摘要与结论)
第13–14天 修改润色,检查格式,提交《AI使用报告》

技巧提示:摘要(Executive Summary)是评委最先阅读的部分,务必简洁有力,概括问题、方法、结果与意义。

第三步:赛后反思

即使未获奖,也可将项目整理为“科研经历”写入升学简历;

可尝试投稿至青少年学术期刊或校内科研展;

积累经验,为将来参加ISEF、MIT PRIMES等更高阶项目打基础。

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藤校等顶尖名校的“隐形加分项”​​!HiMCM如何契合理科专业培养要求?考察哪些能力?

HiMCM数模竞赛是一项面对全球9-12年级高中的一项高含金量数学竞赛,集数学、编程、建模、科技论文写作与一体,那么HiMCM数模竞赛是如何成为理工科标配的高含金量竞赛?重点考察哪些能力呢?

一、HiMCM深度契合理科专业培养要求​

​1. 数学为核心,链接多学科实际应用​

​理科基础地位​​:数学是理科与工程、计算机、经济学等学科的共同基石。HiMCM要求学生运用数学知识(如线性规划、微分方程、概率统计、图论等)建立模型,解决现实世界中的复杂问题,这种“数学驱动问题解决”的模式与理科专业的学术研究逻辑完全一致。

​跨学科实践能力​​:竞赛题目通常涉及多领域交叉(如工程中的结构力学计算、经济中的供需模型、计算机中的算法优化),学生需综合运用数学工具与跨学科知识提出解决方案,这正是理科专业(尤其是应用型方向)培养的核心目标——将理论应用于实际场景。

​2. 培养“未来科学家”的关键能力​

问题拆解与建模思维​​:HiMCM要求学生从模糊的现实问题中抽象出数学变量与逻辑关系,构建可计算的模型。这种能力是理科研究的基础,能帮助学生在大学阶段快速适应高阶课程。

​数据驱动与验证能力​​:通过编程实现模型求解,并基于结果反推模型合理性,培养“假设-验证-优化”的科研思维,与理科实验研究流程高度契合。

二、藤校等顶尖名校的“隐形加分项”​

​1. 学术潜力与综合素质的强证明​

​美国藤校(哈佛、MIT、斯坦福等)招生逻辑​​:除标化成绩外,更关注学生的​​学术热情、创新能力与解决复杂问题的潜力​​。HiMCM作为全球高水平数学建模竞赛,其获奖经历(尤其是Finalist/Outstanding奖项)直接证明学生具备:

扎实的数学功底与跨学科知识整合能力;

面对开放性问题时的逻辑推理与创新思维;

团队协作中展现的领导力与执行力(需在有限时间内完成建模、编程、论文撰写全流程)。

​​2. 区分“普通申请者”的关键标签​​

在标化成绩普遍高分化的背景下,HiMCM的​​高难度与低获奖率​​(Outstanding奖项全球仅约1%)使其成为筛选“顶尖理科人才”的有效工具。参与并取得优异成绩的学生,更容易从同龄人中脱颖而出,获得招生官的深度关注。

三、HiMCM竞赛核心考点:四大能力维度​

HiMCM的评审标准严格,考察学生以下四项关键能力,每一项均对应理科申请所需的硬技能:

​能力维度​ ​具体要求​ ​理科关联度​
​数学建模能力​ 根据实际问题抽象变量,选择合适数学工具(如线性规划/微分方程/概率统计)建立模型并求解。 数学/物理/工程专业的核心课程(如《数学建模》《数值分析》)直接训练此类能力。
​编程与计算能力​ 使用Python/MATLAB/R等语言实现模型计算、数据处理与结果可视化(如用蒙特卡洛模拟优化方案)。 计算机科学/数据科学/工程专业的必备技能(如算法设计、编程实践)。
​论文写作能力​ 以学术论文形式呈现成果(需包含问题陈述、假设、模型推导、计算过程、结论与验证),逻辑清晰、论证严谨。 理科研究必备的学术表达能力(如撰写实验报告、论文投稿),直接影响大学课程作业质量。
​团队协作能力​ 4人团队分工(建模/编程/写作/统筹),高效沟通与协作完成全流程任务。 科研项目(如实验室小组研究)的核心模式,培养领导力与团队配合意识。

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HiMCM竞赛难度多维度剖析!2025年赛题预测与选题策略!不同奖项获奖比例&价值分析!

HiMCM是一项面向高中生的国际性数学建模竞赛,以其跨学科的知识要求、复杂的题目设计和严格的评审标准著称。本文将深入探讨HiMCM的竞赛难度、2025年的赛题预测与选题策略,以及其在升学申请中的巨大价值。

一、HiMCM竞赛难度解析

1. 跨学科知识要求高

涉及领域:HiMCM竞赛题目涵盖了经济、环境、能源等多个领域。

技能需求:参赛者需具备数学、编程(如Python、R)、写作等多学科知识,能够综合运用这些技能来解决问题。

2. 题目复杂且开放性强

现实问题导向:题目通常基于现实生活中的复杂问题,例如2024年的A题“未来奥运会建模”和B题“高性能计算对环境的影响”,需要从多个维度进行分析并建立模型。

开放性挑战:题目没有固定的答案,鼓励创新思维和多样化的解决方案。

3. 获奖率低

特等奖(O奖):获奖率仅为约1%。

一等奖(M奖):获奖率约为13%。

论文写作要求高:参赛者需要用全英文撰写不超过25页的论文,要求逻辑严密、图表专业。

二、2025年赛题预测与选题策略

1. 赛题预测

A题:可能偏向环境/公共政策方向(过去两年的主题包括干旱、极端气候)。

B题:可能偏向资源分配/经济模型(过去的主题包括物流、能源)。

2. 选题策略

赛前准备:团队应在赛前30天完成两道模拟题(模拟A+B),以评估解题效率。

快速锁定题目:发布当日2小时内锁定题目,避免反复横跳浪费时间。

三、奖项比例与价值

等级 官方比例 申请亮点
O(Outstanding) ≈1% 全球最高荣誉,MIT/剑桥/港大面试“直通车”
F(Finalist) ≈7% Common App Honors栏可直接填报
M(Meritorious) ≈12% 英美港新理工/商科专业加权项
H(Honorable) ≈25% 证明跨学科能力与科研潜力
S(Successful) 其余完赛 官方完赛证明,可作活动列表

四、HiMCM竞赛含金量

1. 学术能力证明

超越分数的学术热情与能力:HiMCM作为国际权威的学术竞赛,能直观展现学生在数学建模、数据分析、问题解决等领域的高阶学术能力。

海外高校重点关注:美国顶尖大学的招生官常强调“超越分数的学术热情与能力”,HiMCM的获奖经历(尤其是Outstanding、Finalist等高级别奖项)能证明学生不仅“会做题”,更能将数学知识应用于现实问题,具备科研思维和实践能力。

2. 为申请加分

相关性强:对于申请理工科(如数学、计算机、工程、数据科学)、商科(如金融、经济学)、社会科学(如公共政策、环境科学)等专业的国际生,HiMCM竞赛的相关性极强。

展示实际应用能力:例如,申请数据科学专业的学生,可通过竞赛中“用Python/R处理大数据、建立预测模型”的经历,展示对专业工具的掌握和实际应用能力。

3. 为面试和后续学术发展铺垫

面试亮点话题:部分顶尖高校会对优秀申请者进行面试,HiMCM竞赛的经历可成为面试中的“亮点话题”。

展现逻辑思维和表达能力:学生可以详细阐述建模过程中的难点、团队分工、创新点,展现逻辑思维和表达能力。

4. 获奖率

竞争加剧:2024年HiMCM报名参赛人数达到1210支队伍,共4840人,较2023年增加256人。最终提交队伍报告数量为1055支队伍,比2023年增加了88支队伍,共计352人。

高难度与严格评审:HiMCM赛事以其高难度和严格的评审标准著称,其中最高荣誉“O奖”每年授予比例不超过参赛作品总数的1%,不少获得O奖的学生备受藤校青睐,且获奖作品还有机会被美国权威学术期刊收录发表。

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HiMCM队伍的“黄金”配置是怎样的?附HiMCM赛事报名关键注意事项!

HiMCM作为全球最具影响力的高中生数学建模竞赛之一,其跨学科性、团队协作性与高含金量吸引了越来越多的优秀学生参与。2025年参赛人数持续增长,竞争愈发激烈,而科学组队、明确分工、高效协作已成为冲击O奖的关键前提。

一、HiMCM基本参赛要求

项目 要求
参赛年级 9–12年级高中生(含国际学校、在读IB/AP/A-Level学生)
组队人数 1–4人,建议 3–4人 为最佳团队规模
指导老师 每支队伍需匹配一位指导老师(顾问,Advisor),负责注册与协调
是否可跨校组队 可以跨校组队,但获奖证书仅显示队长所在学校名称
竞赛语言 全英文提交论文(PDF格式,≤25页)
竞赛时长 连续14天(通常在11月举行)
报名费用 每队100美元,通过COMAP官网支付,不接受退款或逾期注册

特别提醒

一旦阅读赛题,团队成员不可更换

所有姓名和学校信息以注册为准,证书不支持修改或重印

二、HiMCM“黄金团队”组队建议

为什么建议3–4人组队?

任务量大:14天内需完成“理解问题→文献调研→建模→编程→写作→排版”全流程。

多学科融合:涉及数学建模、编程实现、数据分析、英文科技写作四大核心能力。

避免短板效应:单人难以兼顾所有环节,团队协作可实现“1+1+1 > 3”。

🚫 不推荐组合

“全理科队”(3人数学/编程强,无人擅长写作)→ 论文表达混乱,逻辑不清

“全文科队”(写作强但无编程/建模基础)→ 模型空洞,缺乏数据支撑

理想团队分工模型(4人黄金配置)

角色 核心职责 能力要求
建模主心骨 - 主导问题分析与模型构建

- 选择合适算法(如回归、优化、预测模型)

- 设计解决方案框架

- 熟悉常见数学模型(AHP、TOPSIS、微分方程等)

- 具备逻辑推理与抽象思维能力

- 了解基本统计与运筹学知识

编程实现者 - 使用Python/R/MATLAB实现模型

- 数据清洗、可视化、仿真模拟

- 调试代码并输出结果图表

- 熟练掌握至少一门编程语言

- 会使用Pandas、NumPy、Matplotlib等库

- 能处理Excel/CSV数据

论文主笔人 - 撰写摘要、引言、结论

- 组织论文结构(IMRaD格式)

- 使用LaTeX或Word进行专业排版

- 英文写作流畅,语法准确

- 熟悉科技论文写作规范

- 能清晰表达复杂逻辑

统筹协调者(可兼任队长) - 制定时间表,监督进度

- 协调分工,解决冲突

- 最终整合与质量把控

- 责任心强,执行力高

- 沟通能力强,善于组织

- 熟悉HiMCM评分标准

小贴士

若为3人团队,可由“建模+编程”或“写作+统筹”一人兼两职,但需提前明确责任边界。

队长建议由统筹协调者担任,负责与指导老师沟通、提交论文等行政事务。

三、HiMCM赛事报名关键注意事项

注册流程(通过COMAP官网完成)

指导老师注册账号(使用统一邮箱)

创建团队,填写队长及成员信息(可暂不填,比赛结束前补全)

支付100美元/队(信用卡支付,不可退

获取团队控制编号(Team Control Number) ——这是提交论文的唯一凭证!

重要时间节点(以2025年为例,预计11月)

时间节点 注意事项
赛前1个月 完成组队、技能评估、模拟训练
赛前1周 确认成员信息,避免赛后无法修改
比赛开始 阅读赛题后,成员不可更换
比赛结束 美东时间11月18日晚8点前完成论文晚9点前提交PDF,超时无效

提交要求(2025年更新)

文件格式:PDF

命名方式Team_Control_Number.pdf

大小限制:≤20MB

结构要求

首页:团队摘要(Executive Summary)

正文:问题重述、假设、模型、求解、验证、结论

参考文献 + 附录

新增:AI使用报告(附在最后,不计入25页)

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HiMCM备赛全攻略:工具清单、AI使用规范与评审标准详解!

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HiMCM竞赛规则巨变!HiMCM竞赛获奖攻略看这篇!

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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HiMCM参赛全流程详解​​!HiMCM竞赛对申请英美港新有哪些核心优势​​?

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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9-12年级强推的数模竞赛!新手如何冲击HiMCM竞赛O奖?

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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2025组队备赛报名倒计时!HiMCM参赛者需必备的四大核心能力!

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竞赛奖项设置及获奖比例说明! HiMCM评审标准+O奖论文特点全解析

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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