HiMCM簡介
美國高中生數學建模競賽(HiMCM)是美國數學及應用聯合會(hui) (COMAP)主辦的一項國際性的數學競賽活動。競賽始於(yu) 1999年,該項賽事得到了美國國家科學基金會(hui) (NSF)、運籌和管理科學所(INFORMS)、美國數學協會(hui) (MAA)和美國全國數學教師委員會(hui) (NCTM)的資助。
HiMCM有別於(yu) 普通的數學競賽,是一場全程以團隊為(wei) 單位的比賽;此外,它對學生解決(jue) 實際問題的能力,編程能力,團隊合作以及文書(shu) 寫(xie) 作等綜合能力有比較大的考驗,而其中難度最大的點在於(yu) 學生在數學思維上的靈活應用。目前建模比賽在國內(nei) 和國外的影響力越來越大,參加的隊伍也越來越多。
參賽意義
- 比賽含金量高,具有國際影響力,參賽成績是申請美國、香港、新加坡名校的加分參考依據。
- 通過訓練和比賽,培養用數學方法解決實際問題、在團結合作中發揮集體力量攻關的意識和能力,提高問題的闡述分析、模型的假設和建立、計算結果及討論、撰寫專業學術論文的能力,為日後研究學習做鋪墊。
- 3展現及鍛煉在數學、英語、計算機、自然科學、社會經濟等諸多方麵的綜合能力,對未來相關大學專業的選擇有提前認識。
基本信息
比賽語言:英語
比賽費用:$100/team
比賽時間:2022年11月2日至11月15日(美國東(dong) 部時間)
比賽形式:由1-4名同校的學生組成參賽隊伍,並配一名該校的指導老師
比賽題量:1題;從(cong) Problem A和Problem B中任選一道進行答題
比賽題型:來源實際生活場景的問答題,用一定的數學模型解答後,形成一篇論文提交
獎項設置
Outstanding(優(you) 勝獎1%)
Finalist(優(you) 勝提名獎7%)
Meritorious(優(you) 異獎13%)
Honorable Mention(優(you) 秀獎31%)
Successful Participant
適合人群
1.數學基礎較好,學習(xi) 和接受能力較強的學生
2.數學能力一般,但有比較好的計算機編程能力和思維的學生
3.有一定的理科基礎和思維,各方麵表現不算突出,但有比較好的英語寫(xie) 作能力的學生
4.有一定的團隊協作能力和組織能力
5.專(zhuan) 業(ye) 方向為(wei) 應用數學,工程和商科方向的學生
參賽準備
1.參賽隊伍
找2到3名合拍、能力互補的隊友
明確分工,建模+編程(計算)+寫(xie) 論文
2.知識技能準備
掌握數學模型的基本知識
熟悉操作各種計算工具軟件和代碼,如Matlab,SPSS等
掌握信息檢索、數據查找的技能
數學寫(xie) 作軟件的編輯和排版,公式編輯器的使用等
文書(shu) 寫(xie) 作:優(you) 秀論文閱讀,英語學術論文寫(xie) 作練習(xi)
比賽規定
比賽會(hui) 有A題和B題供選擇,是來自現實世界的兩(liang) 個(ge) 實際問題,每個(ge) 參賽隊任選一個(ge) 完成即可。比賽過程中數學模型的建立以及論文的書(shu) 寫(xie) 需要用電腦完成。
比賽可以提交partial solution(不完整的解題方法),但是論文的成績會(hui) 受到影響。HiMCM對於(yu) 論文的書(shu) 寫(xie) 格式有一些具體(ti) 的要求(例如:每頁的上端必須有隊伍的control number和頁碼),所以同學們(men) 在寫(xie) 完論文之後可以去HiMCM官網上對照一下論文格式的要求。
https://www.comap.com/highschool/contests/himcm/instructions.html
書(shu) 寫(xie) 論文的時候可以用網上的數據或者資料,但是必須要在參考文獻裏注明。如果沒有注明,有可能會(hui) 被組委會(hui) 判為(wei) 抄襲而取消成績。
比賽是可以使用書(shu) 本、計算機、軟件和網絡等資源,但不能和隊外的任何人(包括本隊的指導老師)進行任何方式的討論。
在完成論文後,提交到solutions@comap.com即可。
溫馨提示
1.提前組隊:尋找優(you) 秀的隊友,團隊的整體(ti) 水平基本上就決(jue) 定了比賽的上限,因此要提前組隊,先下手為(wei) 強。
2.分工明確:雖然有了優(you) 秀隊友,但是也要有明確的分工!例如:一人負責Matlab、一人負責論文、一人負責數據采集。明確的分工非常重要!
3.排版清晰:雖然HiMCM是數學競賽,畢竟涉及到寫(xie) 論文麽(me) ,清晰明了的排版會(hui) 為(wei) 你加分的!
4.針對性練習(xi) :練習(xi) 時可以根據隊伍的特點,進行針對性的訓練,練習(xi) 發散思維,培養(yang) 深度思考,多積累算法調試、測試、參數調整、有效性檢驗等方麵的經驗。
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