您现在的位置是:主页 > 理科竞赛 > 数学竞赛 > 数学竞赛

​2025年HiMCM竞赛全攻略:时间、规则、备赛秘籍与组队机会

编辑:Nina老师发布时间:2025-03-22 10:18:50浏览量:

摘要:对于追求STEM专业背景提升的高中生来说,美国高中生数学建模竞赛(HiMCM)无疑是一场极具挑战与机遇的赛事。2025年的HiMCM备赛季已经拉开帷幕,无论是参赛时间、规则,还是备赛策略

对于追求STEM专业背景提升的高中生来说,美国高中生数学建模竞赛(HiMCM)无疑是一场极具挑战与机遇的赛事。2025年的HiMCM备赛季已经拉开帷幕,无论是参赛时间、规则,还是备赛策略和组队机会,都值得每一位参赛者深入了解。本文将为你全方位解读HiMCM,助力你在竞赛中脱颖而出!

 

一、HiMCM竞赛概览:时间、规则与奖项设置

 
 

(一)关键时间节点

HiMCM竞赛的赛程紧凑,时间节点明确,参赛者需提前规划,确保按时完成各项任务:

报名时间:2025年9月,官网将开放注册通道。

报名截止日期:2025年11月5日星期三下午2:00。

比赛开始时间:2025年11月5日星期三下午3:01。

比赛窗口关闭:2025年11月18日星期二晚上8:00。

解决方案报告截止日期:2025年11月18日星期二晚上9:00。

收到解决方案:2025年11月19日星期三晚上8:00。

比赛结果公布:预计将于2026年2月或之前公布。

(二)竞赛规则与要求

HiMCM竞赛以其高难度和严谨性著称,参赛者需严格遵守规则:

参赛对象:面向全球9-12年级高中生,每队1-4人。

比赛内容:参赛团队需从A或B两个问题中选择一个,运用数学建模技能,通过数据收集、模型建立、求解与验证,最终提交一篇不超过25页的英文论文。

竞赛形式:14天开放式赛程,团队需在规定时间内完成所有任务。

全英文输出:论文需以全英文撰写,对非母语学生来说是不小的挑战。

题目范围:涵盖环境科学、社会政策、工程技术、经济优化四大方向。

(三)评分标准与奖项设置

HiMCM的评分标准严格且全面,主要考察以下几个核心维度:

问题理解的深度与创新性(占比30%):评委将评估团队对问题的理解是否透彻,解决方案是否具有创新性。

数学工具的合理性与复杂度(占比25%):考察所使用的数学工具是否适合问题,以及工具的复杂度。

模型验证的严谨性(占比20%):验证过程是否严谨,结果是否可靠。

论文逻辑与可视化表达(占比25%):论文结构是否清晰,图表是否直观易懂。

奖项设置方面,HiMCM设立了多个奖项,其中最高荣誉“O奖”(Outstanding)每年授予比例不超过参赛作品总数的1%,竞争异常激烈。

 

二、HiMCM备赛策略:时间规划与能力培养

 
 

(一)备赛时间表

备赛是一个系统的过程,需要合理规划时间,分阶段进行:

1. 基础积累期(3月-6月)

核心任务:学习建模基础、编程工具、文献研读。

建议:利用这段时间打下坚实的基础,掌握必要的数学建模知识和工具。

2. 实战演练期(7月-8月)

核心任务:模拟真题训练,优化团队协作流程。

建议:通过实战演练,熟悉竞赛流程,提升团队协作能力。

3. 冲刺提升期(9月-10月)

核心任务:查漏补缺,论文模板定制化打磨。

建议:重点关注薄弱环节,优化论文结构和表达。

4. 赛前准备周(比赛前7天)

核心任务:调整状态,熟悉提交系统与规则。

建议:保持良好的心态,确保比赛时能够顺利提交作品。

(二)核心能力培养清单

数学工具库:掌握线性规划、微分方程、图论、统计分析等工具,推荐使用MATLAB、Python/Pandas等软件。

跨学科思维:通过阅读《科学美国人》《Nature》等期刊,拓展视野,培养跨学科思维。

可视化技能:掌握Tableau、LaTeX排版、Matplotlib绘图技巧,提升论文的可视化效果。

 

三、团队协作与角色分工

 
 

在HiMCM竞赛中,团队协作至关重要。一个高效的团队通常包括以下角色:

建模手:主导问题拆解与算法设计,需精通数学理论与编程。

数据分析师:负责数据处理与可视化,熟悉Excel、Python或R语言。

写手:统筹论文结构与语言润色,需具备学术写作与英文表达能力。

队长(可选):协调进度、把控节奏,擅长沟通与决策。

团队成员需明确各自职责,充分发挥各自优势,同时保持良好的沟通与协作,才能在竞赛中取得优异成绩。

四、论文写作决胜细节

 
 

论文是HiMCM竞赛的核心成果,其质量直接影响比赛成绩。以下是论文写作的几个关键要点:

(一)摘要(Abstract)

结构:采用“问题-方法-结论-创新点”四段式结构,字数控制在250字以内。

避坑指南:避免使用模糊表述,如“we hope”“maybe”,尽量用数据量化结果。

(二)模型建立(Model Construction)

流程图:使用流程图解释建模步骤,使逻辑更加清晰。

公式标注:关键公式需标注编号并解释变量含义,方便评委理解。

(三)敏感性分析(Sensitivity Analysis)

测试参数:至少测试2个参数变化对结果的影响,如人口增长率±10%对预测模型的影响。

推荐工具:Python的SALib库、MATLAB的Simulink。

预约试听

预约即可免费领取对应课程资料

热门活动

回到顶部