一文了解HiMCM的时间线、组队、报名和备赛(含内容预测)

HiMCM

九月开放报名!一文了解HiMCM的时间线、组队、报名和备赛(含内容预测)

由美国数学及其应用联合会(COMAP)举办的HiMCM国际性高中生数学建模竞赛,在每年的11月举行,意在培养学生的团队合作、问题解决和数学建模能力。

参赛资格:9-12年级高中生

比赛时间:2024年11月6-19日(为期14天)

参赛形式:3-4人组队,配备1名指导老师

竞赛内容:从Problem A和B中选择1题进行建模和论文写作

提交要求:25页以内的英文论文

该比赛9月份开放报名,让我们一起来看看报名的要求吧!

参赛优势

大学申请:HiMCM奖项对申请名校有显著优势,尤其在数学、计算机等相关领域。

能力提升:增强问题解决、数据分析及团队合作能力。

科研成果:高奖项论文有机会发表在学术期刊上。

适合人群

1.数学基础较好的同学

2.具有较强学习能力和接受新知识能力的同学

3.有一定计算机编程能力的同学

4.英语写作能力较强的同学

5.具备团队协作能力和组织能力的同学

6.对应用数学、工程或商科方向感兴趣的同学

7.有创新思维和解决实际问题能力的同学

8.能够承受一定压力,愿意接受挑战的同学

9.对跨学科知识感兴趣,并能够综合运用的同学

10.希望提升自己数学建模和科研能力的同学

获奖比例

特等奖(National Outstanding,O奖):

表现最为优异的团队,在所有参赛团队的各方面表现中都达到了最高水平。获奖队伍数量不超过队伍总数的1%;

决赛入围奖(Finalist,F奖):

进入“O奖”最终评审,论文不仅解决了问题,而且是所有提交论文中的佼佼者。获奖队伍数量不超过队伍总数的7%;

一等奖(Meritorious,M奖):

论文优秀,结构合理,完全满足了所有要求。获奖队伍数量约占队伍总数的12%;

二等奖(Honorable Mentioned,H奖):

表现中等偏上,基本符合要求。获奖队伍数量约占队伍总数的31%;

参与奖(Successful Participate):成功完成建模论文的队伍,但答案不完整、有缺陷或薄弱。

HiMCM竞赛报名方式及费用

HiMCM建模竞赛需要以团队为单位参加,为确保团队合作效果和完赛质量,建议3-4人为一支队伍参赛。

01、访问官网:首先,参赛学生需要访问HiMCM竞赛的官方网站comap.com/contests/himcmmidmcm

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02、注册账号:在官网上,点击“Register for New Account”进行新账户注册,并填写相关信息以激活账号。

03、在HiMCM官网首页下滑,点击红色区域标注的“Learn more and register”

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04、在HiMCM官网左侧的导航栏中,选择“Contest Registration”,填写相关信息,包括团队成员、指导老师、参赛学校等内容。

05、缴纳报名费,每组100美元(网站会按照实时汇率换算成人民币),缴费方式可选择VISA或PayPal等。

06、确认指导老师、学校信息、缴费信息等内容,检查无误后点击“Yes”。

07、阅读页面的参赛规则并点击确认页面,并点击Yes,I Agree。

08、选择参赛项目,编辑该队信息(会出现该队伍的Team Control Number团队控制编号),填写队员信息。点击Submit Changes完成报名。

09、报名成功后,参赛团队需等待比赛开始,并按照比赛规则和要求进行准备和参赛。

HiMCM提交的注意事项

👉HiMCM提交作品发送的邮件主题栏标注出队伍的控制号码(报名时生成的团队控制编号),例如:Team 1234

👉使用HiMCM参赛队伍的控制号码作为文件附件的名称,例如1234. pdf。

👉HiMCM提交的附件必须小于17MB

👉不要在HiMCM解决方案中包含或发送程序、软件、数据库和/或其他文件,这些内容不会在评审过程中使用。

👉HiMCM数学建模解决方案文件应该以总结表开始,然后是最多24页的团队解决方案(总共25页),鼓励使用“目录”,并计入页面限制。

赛中辅导

为了同学们更好地备战HiMCM,机构自入门服务之后,继续推出赛中辅导服务,即11月6号-19日期间,共进行4次总计8小时的辅导,以队伍为单位。

我们的主讲团队还给出了今年的话题预测,预测解题方法可以帮助大家提前准备资料,在比赛期间节省时间:

1.博弈模型:适用于处理竞争对立关系的赛题,通过评估双方优缺点,寻找最优

2.优化类算法:包括整数规划、线性规划、动态规划等,常用于资源分配和路径规划等问题。

3.遍历算法:适合大数据和优化类赛题,能够找到全局最优解。

4.贪婪算法:与遍历算法配合,先得出局部最优解,供后续比较。

5.图论算法:如Dijkstra和Floyd-Warshall算法,解决网络中的最短路径和最大流问题。

6.机器学习与人工智能算法:包括随机森林、支持向量机、神经网络等,处理预测、分类等问题。

7.回归分析:用于预测变量间关系,应用广泛。

8.金融科技与风险管理:涉及金融风险评估、投资组合优化,可能使用遗传算法、蒙特卡洛模拟等

非重点预测方法: 包括微分方程组模型、贝叶斯统计、投入产出分析、社会网络分析等,考到的可能性较小,但也值得参考。

今年的重点算法涵盖广泛,希望大家根据自己的选题,重点准备相关资料。

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【竞赛报名/项目咨询请加微信:mollywei007】

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