标签： HiMCM美国高中数学建模大赛

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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HiMCM即美国高中生数学建模竞赛，是由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项全球性赛事。它不仅是一个展示学生数学能力的平台，更是评估其科研素养、跨学科思维及实际问题解决能力的重要指标。对于国际生而言，HiMCMS不仅是通往顶尖学府的“敲门砖”，更是一次全面提升自我竞争力的宝贵机会。

一、HiMCM对国际生的意义

1. 显著提升申请竞争力

专业优势明显：对于申请数学、工程、计算机、商科等专业的学生来说，优异的HiMCM成绩能够显著提升申请竞争力。

展示综合能力：通过HiMCM，学生不仅可以展示自己在某一领域的专长，还能体现其跨学科综合能力，这对招生官极具吸引力。

2. 培养科研素养与实践能力

科研能力提升：HiMCM注重实际问题解决，鼓励学生独立思考、自主设计模型，这对于未来从事科研工作的学生尤为重要。

实践经验丰富：通过参与HiMCM，学生可以在实践中积累宝贵的经验，为其未来的学术生涯打下坚实的基础。

3. 国际化视野与合作精神

全球化视角：HiMCM吸引了来自世界各地的学生参与，为国际生提供了与不同背景的同龄人交流合作的机会，拓宽了他们的国际视野。

团队合作精神：HiMCM强调团队协作，通过与其他成员的合作，学生能够学会如何在团队中发挥各自的优势，共同解决问题。

二、HiMCM竞赛新规解析

1.新增AI报告提交

说明AI工具使用情况：需明确指出是否使用了ChatGPT等AI工具进行文字生成、编程辅助或数据分析，并证明核心模型为自主设计。

合理利用AI：允许AI用于文献检索、代码调试等辅助工作，但应避免过度依赖，评委更加关注原创性和独立思考。

2.强调原创性与独立思考

避免AI依赖：尽管AI工具可以提高效率，但评委更看重学生在模型设计、算法实现等方面的独立思考能力。

核心模型自主设计：确保所使用的数学模型和算法是由团队成员自主开发，而非完全依赖AI生成。

三、HiMCM备赛攻略

1. 基础能力构建（3-6个月）

数学工具掌握

必备算法：线性规划、蒙特卡洛模拟、时间序列分析等常用算法。

推荐工具：MATLAB/Python，熟悉这些工具可以帮助你更好地实现模型并进行数据可视化。

编程实战训练

案例练习：完成至少10个建模案例，如“城市交通流量预测”、“环境污染治理方案设计”等。

技能提升：通过实战积累经验，逐步提高编程能力和模型实现效率。

文献研读

精读O奖论文：仔细研读近3年的O奖（Outstanding Winner）论文，重点关注摘要写作、模型对比、灵敏度分析等关键模块。

学习优秀范例：借鉴优秀论文的结构框架、语言表达和论证方法，提升自己的写作水平。

2. 团队协作训练（2-3个月）

模拟训练

往届赛题演练：尝试解决往届HiMCM赛题，磨合团队协作方式，明确分工，建立高效的工作流程和沟通机制。

角色适配优化：根据每位队员的特长和兴趣，合理分配任务，确保每个环节都有专人负责。

团队协作技巧

高效沟通：保持良好的沟通渠道，及时反馈进度和遇到的问题，减少误解和重复劳动。

冲突管理：学会处理分歧，达成共识，维护团队和谐氛围。

3. 冲刺阶段（赛前1个月）

全真模拟

严格按照比赛时间要求：进行全真模拟训练，模拟真实的比赛环境，按照规定的时间限制完成论文撰写。

优化团队协作效率：通过多次模拟，进一步优化团队内部的协作流程，减少不必要的沟通成本。

准备必要资源：提前准备好所需的软件工具和参考资料，确保比赛期间能够顺利使用。

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HiMCM是一项需要团队协作、综合能力极强的国际数学建模竞赛。参赛者需要在14天内围绕一个现实问题，完成从问题分析、模型建立、编程求解、结果分析到论文撰写的全过程，并提交一篇全英文论文。

想要在这场高强度、高挑战的比赛中脱颖而出，组建一支角色互补、能力匹配的黄金团队至关重要！

一、HiMCM竞赛核心特点

特点	说明
组队参赛	每队由3-4人组成
限时比赛	比赛时长为14天，需合理安排时间
任务全面	需要完成建模、编程、写作三项核心工作
成果输出	提交一份完整的英文论文
语言要求	论文必须用英文撰写，对英语表达有较高要求

HiMCM不是一个人的“独角戏”，而是一个团队的“协同战”。只有角色分工明确、能力互补，才能高效完成任务，冲击奖项！

二、HiMCM团队必备三大核心角色 + 第四人队长

1. 建模手（数学大脑）

核心职责：

分析题目背景与要求

构建合理的数学模型

设计解决问题的算法逻辑

核心能力要求：

数学思维强，逻辑清晰

熟悉常见数学模型（如线性规划、微分方程、统计模型等）

具备基本的高等数学基础（微积分、线性代数、概率统计）

能将实际问题转化为数学语言

避坑提醒：

❌ 避免“纯理论型”选手，HiMCM注重应用而非证明

❌ 不熟悉建模方法论的同学难以胜任

2. 编程手（代码执行者）

核心职责：

实现建模手提出的算法

进行数据处理、模拟仿真

可视化展示模型结果（图表、图形等）

核心能力要求：

熟练掌握至少一种编程语言（Python / MATLAB / R）

能使用Pandas、NumPy、Matplotlib等库进行数据处理和绘图

理解算法实现原理，能调试代码

有一定工程思维，能把抽象模型变成可运行程序

避坑提醒：

❌ 避免只会写语法但不懂算法实现的“语法党”

❌ 对数据处理流程不熟悉的同学容易拖慢进度

3. 写手（论文主笔）

核心职责：

撰写整篇英文论文（摘要、引言、模型构建、结果分析、结论等）

整理图表、公式、参考文献等格式内容

协助梳理思路并优化表达

核心能力要求：

英语写作能力强，语法准确、逻辑清晰

熟悉学术论文结构与格式（APA/MLA等）

能理解数学模型，准确表达技术细节

注重细节，排版美观、图表清晰

避坑提醒：

❌ 避免“英语好但不懂模型”的写手，无法准确表达技术内容

❌ 不了解LaTeX或Word排版技巧的同学会增加后期工作量

4. 队长（协调者 & 多面手）

核心职责：

制定时间计划，监督进度

协调队员分工，解决分歧

在必要时补位其他角色（如协助建模、检查论文、辅助编程）

核心能力要求：

组织协调能力强，沟通顺畅

时间管理意识强，能推动项目进度

至少掌握一项专业技能（数学、编程或写作）

有一定的抗压能力和领导力

小贴士：

如果队伍只有三人，也可以由某一成员兼任队长角色，前提是该成员具备良好的组织能力与执行力。

三、常见组队误区与建议

误区1：全是“数学大神” → 没人会写论文

后果：模型做得很好，但论文写得混乱，影响最终评分。

建议：至少有一位擅长写作的同学参与论文撰写与润色。

误区2：全是“英语高手” → 模型和代码薄弱

后果：论文写得很漂亮，但模型空洞、缺乏深度。

建议：确保至少一位建模和编程能力突出的同学。

误区3：“随便拉人先报名再说” → 比赛时才发现队友掉链子

后果：合作困难、效率低、压力大，甚至中途放弃。

建议：提前组队、相互了解、共同练习，建立默契。

四、理想组队配置推荐

角色	推荐人选	技能搭配
建模手	数学成绩优秀、逻辑清晰	微积分、线性代数、统计基础扎实
编程手	有Python/Matlab经验	数据处理、可视化、算法实现
写手	英语写作能力强	学术写作、排版、图表整理
队长	综合能力强、沟通协调好	时间管理、任务分配、心理调节

HiMCM是一场考验团队协作、时间管理和综合能力的高强度竞赛。一个成功的团队，不是每个人都全能，而是每个人都能在关键位置上发挥最大价值。

2025新赛季HiMCM组队报名中！

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更有HiMCM【获奖论文】限时免费领！

HiMCM作为全球最具影响力的中学生数学建模竞赛之一，不仅考察学生的数学能力，更加注重跨学科的应用、团队合作与学术表达水平。

一、四大核心角色分工：缺一不可的“黄金组合”​​

​​1. 数学大神：模型构建专家​​

​​核心任务​​：设计数学模型解决实际问题（如优化、预测、分类）。

​关键技能​​：

掌握核心模型构建，如线性规划、微分方程等。

熟练使用Matlab/Python进行模型求解（如调用优化工具箱、编写微分方程求解器）。

​​备赛建议​​：

精读《数学建模算法与应用》（司守奎），分类整理模型适用场景；

参与模拟训练，快速识别赛题中的数学逻辑（如资源分配→线性规划）。

​​2. 编程担当：数据处理与可视化​​

​​核心任务​​：实现模型计算、数据处理及结果可视化。

​关键技能​​：

​​Python、​​Matlab​​。

​​备赛建议​​：

刷Kaggle入门赛题（如Titanic生存预测），熟悉数据清洗到建模的全流程；

掌握LaTeX表格生成（如pgfplotstable），提升论文表格专业度。

​​3. 写作高手：学术论文撰写与排版​​

​​核心任务​​：将建模过程与结果转化为逻辑清晰的学术论文。

​关键技能​​：

论文结构：摘要（1页凝练核心结论）、引言（问题背景与目标）、模型假设、求解过程、结果分析、结论与展望；

​​写作工具​​：LaTeX（公式排版）、Overleaf在线协作；

图表规范​​：分辨率≥300dpi，标注清晰（如“图1：2010-2020年全球碳排放趋势”）。

​​备赛建议​​：

参考我们的HIMCM论文模板库；

参考历年O奖论文，学习“问题-模型-结论”闭环表达。

​​4. 创意达人：解题视角与创新点挖掘​​

​​核心任务​​：提出独特解题思路，避免同质化竞争。

​​关键技能​​：

跨学科思维（如用心理学理论解释用户行为）；

创新工具应用（如AI情感分析、区块链溯源）；

冷门数据挖掘（如社交媒体非结构化数据）。

​​备赛建议​​：

头脑风暴训练：针对历年赛题（如“城市交通优化”），提出5种以上解法；

关注前沿技术（如Nature/Science期刊中的跨学科研究）。

二、赛前知识储备：从理论到实战​​

​​1. 数学建模核心模型​​

线性规划、蒙特卡洛模拟等12大模型

​​2. 编程实战技能​​

​​Python必备库、Matlab核心功能​​。

​​3. 学术写作规范​​

​​摘要写作​​：

结构：问题背景→模型方法→关键结果→结论价值；

​​图表引用​​：

图表编号（如“图1”“表2”），正文需明确引用（如“如图1所示，碳排放量呈逐年上升趋势”）。

三、赛中实战策略：从选题到提交的“避坑指南”​​

​​1. 选题三要素

​​避坑热门题​​：

如2023年超60%队伍选“气候变化”，导致评分标准更严格，建议选择竞争较小的题目（如医疗、教育类）。

​​匹配团队专长​​：

数学强→算法类题目（如优化模型）；

数据多→统计类题目（如回归分析）；

创意强→跨学科题目（如AI+社会科学）。

​​创新视角示例​​：

教育公平问题→用“AI情感分析”处理学生评论数据，挖掘隐性需求。

​​2. 时间分配建议​​

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随着ChatGPT、Claude、Gemini、国产大模型等AI工具的迅猛发展，数学建模比赛正面临一场前所未有的变革。这些强大的AI不仅能写代码、推导公式、优化模型，甚至能直接生成论文初稿。它们像“外挂”一样，为参赛者提供了前所未有的便利。

但这是否意味着：

比赛的公平性受到挑战？

奖项的含金量会被稀释？

传统建模能力不再重要？

今天，我们就来深入探讨这场由AI引发的数学建模竞赛“革命”。

一、AI对数学建模比赛的三大影响

1.解题门槛大幅降低

过去，一个复杂的微分方程求解可能需要手推半小时；如今，AI几秒就能给出解析解。曾经需要查阅大量文献才能确定的算法，现在大模型可以直接推荐最优方案。

好处：提升效率，帮助学生更快进入核心建模环节
风险：基础薄弱的队伍也能“看起来不错”，导致竞争失衡

⚠️ AI让“会做题”的人更多了，但真正“懂问题”的人依然是少数。

2.公平性争议加剧

如果A队用AI辅助，B队纯手写，在最终提交的论文中，质量差距可能非常显著。这种情况下：

是否应限制AI使用？

如何判断是“AI辅助”还是“AI代写”？

评委能否识别AI痕迹？

这些问题已成为赛事组织者必须面对的新课题。

HiMCM新规已做出尝试：

要求说明是否使用AI

需证明核心模型为自主设计

3.奖项含金量面临“稀释”风险

当AI让建模变得“过于简单”，获奖人数激增时，奖项的稀缺性和认可度可能会下降。

企业招聘/保研评审是否会重新评估“AI辅助获奖”的价值？

名校招生官是否会对这类成绩打折扣？

这不仅是技术问题，更是教育和价值观的问题。

二、AI到底该扮演什么角色？

1. AI是“加速器”

它可以快速实现代码、优化公式、润色论文；

但它无法替代你的：

问题分析能力

创新思维

团队协作与决策力

真正的建模高手，不是“会敲键盘”，而是“知道该让AI做什么”。

要能看出AI输出中的“幻觉”，判断哪些地方违背了基础算法常识，并在众多答案中选出最适合当前问题的解答。

2. 比赛规则不断进化

就像当年计算机普及后，数学竞赛从“手算”转向“编程求解”，未来的数学建模比赛也可能发生如下变化：

变化方向	举例
允许AI辅助	要求注明使用方式（如“本模型基于GPT4优化”）
增设AI应用奖项	如“AI创新应用奖”、“最佳人机协同奖”
提高题目开放性	让AI难以直接套用现成方案，强调原创性
加强过程审查	要求提交模型推导笔记或思路记录

3. 未来的团队定位

类型	表现	结果
❌ 完全不用AI	效率落后，难以应对高强度任务	易被淘汰
❌ 完全依赖AI	缺乏核心竞争力，容易出错且不知所措	成绩不稳定
✅ 合理使用AI + 强大建模能力	高效产出 + 创新思考 + 严谨逻辑	冲击O奖/Finalist

最佳策略：用AI提高效率，用人的智慧把控方向

三、AI时代下的备赛建议

1.权衡使用AI

学习精准指令技巧（Prompt Engineering）

用AI验证思路，而非直接生成答案

核心建模逻辑必须自己掌握，避免“AI一崩，全队懵圈”

2.夯实基础，让AI成为帮手

技能	作用	AI无法替代的原因
数学基础（微积分、优化理论、概率统计）	构建模型的核心逻辑	AI不会帮你理解原理
编程能力（Python/Matlab）	实现模型并进行数据处理	AI输出需你调试验证
论文写作（逻辑清晰、表达严谨）	展示成果的关键载体	AI语言风格易被识别

3.提升使用“AI+建模”的综合素养

学会批判性使用AI：不盲信输出结果，具备纠错能力

注重过程展示：保留建模草图、讨论记录、代码迭代过程

强化团队分工：明确谁负责AI提示词设计、谁审核输出内容

AI不会让数学建模贬值，但它会让“只会套模板”的选手加速退出舞台。

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