Himcm数学竞赛简介-新东方前途出国

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留学顾问刘召森

刘召森

英美本科副总监

济南
  • 擅长方案:长线规划,本科转学,高端申请
  • 擅长专业:理工,人文,商科
  • 录取成果:UCB,CMU,UCLA,UCL,IC
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      Himcm数学竞赛简介

      • 本科
      • 留学考试
      2025-09-13

      刘召森美国,英国中学,本科济南

      从业年限
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      HIMCM数学竞赛介绍

      美国高中生数学建模竞赛(High School Mathematical Contest in Modeling, HiMCM) 由美国数学及其应用联合会(COMAP)主办,是全球最          具      影响力的中学生数学建模竞赛之一。与传统的数学竞赛(如AMC、欧几里得)不同,HiMCM 以团队形式(2-4人)参赛,在**14天(2023年改为11天)**内完成一个开放性数学建模问题,最终提交一篇英文论文。

      竞赛特点

      1. 团队合作:需分工完成建模、编程、写作等任务。
      2. 开放性题目:问题通常来自现实场景(如环境、交通、经济等),无标准答案。
      3. 跨学科性:需结合数学、计算机、统计学及领域知识(如生物学、社会学)。
      4. 论文提交:最终成果是一篇20页内的英文报告,强调逻辑性、创新性和表达能力。

      适合学生:对数学应用、编程(Python/Matlab)、数据分析感兴趣的高中生(国内高一至高三)。


      与国内初高中数学的重叠考点

      HiMCM的数学知识覆盖较广,但核心考点与国内初高中课程有一定重合,主要涉及以下领域:

      1. 代数与函数(Algebra & Functions)

      • 国内覆盖内容
        • 初中:一次/二次函数、线性方程组。
        • 高中:指数/对数函数、多项式拟合、数列与递推关系。
      • HiMCM应用场景
        • 建立变量关系模型(如预测人口增长、经济趋势)。
        • 使用回归分析拟合数据(需结合编程工具)。

      2. 概率与统计(Probability & Statistics)

      • 国内覆盖内容
        • 初中:基础概率(古典概型)、统计图表。
        • 高中:正态分布、回归分析(新课标增加)。
      • HiMCM应用场景
        • 蒙特卡罗模拟(如风险评估)。
        • 数据分布分析(如新闻传播预测)。

      3. 优化问题(Optimization)

      • 国内覆盖内容
        • 高中:线性规划(不等式组求最优解)。
      • HiMCM应用场景
        • 资源分配问题(如最短路径、物流优化)。
        • 需使用算法(如贪心算法、动态规划)。

      4. 微积分初步(Calculus Basics)

      • 国内覆盖内容
        • 高中(选修):导数、积分(部分省份高考涉及)。
      • HiMCM应用场景
        • 变化率建模(如传染病传播速率)。
        • 面积/体积计算(如生态保护区规划)。

      5. 离散数学(Discrete Mathematics)

      • 国内覆盖内容
        • 高中:图论基础(如最短路径问题)、组合数学(排列组合)。
      • HiMCM应用场景
        • 网络流问题(如社交网络分析)。
        • 调度问题(如课程安排、交通信号灯优化)。

      国内学生需额外掌握的内容

      1. 数学建模方法
        • 国内课堂较少涉及,需学习如何将实际问题转化为数学方程(如差分方程、微分方程)。
      2. 编程工具
        • Python(NumPy/Pandas)、Matlab、R语言等用于数据分析和可视化。
      3. 英文论文写作
        • 需掌握学术写作格式(摘要、模型假设、结论)。
      4. 跨学科知识
        • 如生物学中的种群模型、经济学中的供需曲线。

      典型题目对比

      • 国内高考题
        “某工厂生产A、B两种产品,利润分别为3元/件和4元/件,生产约束为,求最大利润。”
      • HiMCM题目
        “某城市计划优化共享单车分布,考虑用户需求、交通拥堵和运营成本,建立数学模型并提出解决方案。”
        (需结合数据分析、优化算法和地理信息)

      总结

      HiMCM的数学基础约50%-60%与国内课程重叠(如函数、统计、优化),但更强调:

      1. 知识应用能力:从实际问题抽象出数学模型。
      2. 跨学科整合:需自学部分大学内容(如微分方程、图论)。
      3. 团队协作与创新:无标准答案,依赖解决方案的合理性和论文质量。

      适合学生:未来计划申请理工科(数学、计算机、工程等)专业,且对解决实际问题感兴趣的学生。备赛建议学习数学建模基础课程(如《数学建模算法与应用》)并掌握Python/Matlab编程。

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