上海線下HiMCM競賽培訓課程

HiMCM是一項由美國數(shù)學及應用聯(lián)合會（COMAP）主辦的國際性數(shù)學競賽活動，被認為是全球影響力蕞大的中學生數(shù)學競賽之一。

該競賽旨在為學生提供一個團隊合作、建模、解決問題和寫作技能提高的機會。比賽采取論文評比方式，主辦方會給出與真實世界相關(guān)的具體題目，參加比賽的學生隊伍需要運用數(shù)學來模擬和開發(fā)一個解決方案。

HiMCM要求參賽者定量分析研究一個實際問題，并通過深入調(diào)查研究了解對象信息，做出簡化假設，分析內(nèi)在規(guī)律，并用數(shù)學符號和語言進行表述，即建立數(shù)學模型。隨后，參賽者需要通過計算得到的結(jié)果來解釋實際問題，并接受實際檢驗。

作為背景提升，HiMCM對于學生的學術(shù)能力、英語水平、數(shù)學運用能力、計算機編程技能、思辨能力等都有著極大的幫助，尤其對科研感興趣，愿意投入時間做學術(shù)研究的高中生。

這項競賽不僅考驗了參賽者們的數(shù)學知識水平，還鍛煉了他們團隊協(xié)作、創(chuàng)新思維和溝通表達等多方面能力。因此，HiMCM備受青少年們喜愛并廣泛參與。

HiMCM賽制設置

隊伍人數(shù)
由1-4名在校高中生組成，所有隊員必須來自同一所學校，配備一位指導老師。

關(guān)鍵日期節(jié)點

· 開放報名
預計2023年9月開放報名

· 注冊截止日期
美國東部時間2023年11月1日星期三下午2:00

· 比賽窗口打開
美國東部時間2023年11月1日星期三下午3:01

· 比賽窗口關(guān)閉
美國東部標準時間2023年11月14日星期二晚上8:00

· 解決方案報告截止日期
美國東部標準時間2023年11月14日星期二晚上9:00

· 比賽結(jié)果公布時間
2024年2月1日或之前公布

 適合人群
HiMCM比賽非?？简瀸W生們整體的數(shù)學思維、理工思維，以及論文寫作能力，綜合性很強，所以，以下方向同學均可參與：
 

數(shù)學；理工科；計算機；金融建模；金融經(jīng)濟
 

HiMCM的獎項對于申請美國、英國、加拿大、新西蘭、新加坡等國家的知名學校的offer有著舉足輕重的作用，國內(nèi)985高校也非常認可！

HiMCM競賽流程

組織一個參賽隊伍

邀請一位參賽指導老師

監(jiān)護人授權(quán)書

準備論文 

比賽可以從A，B兩個題目中任選其一作答

論文必須使用英文撰寫

解決方案注意事項：摘要，附錄，主報告

通過Email發(fā)送論文的電子版

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犀牛HiMCM課程

 

犀牛教育專注數(shù)學、物理、化學、生物各領(lǐng)域全學科國際競賽，犀牛導師們都會根據(jù)孩子們的理解力，學習進度進行教學調(diào)整，真正做到“因材施教””因勢利導“從而真正地幫助他們?nèi)ヌ嵘约旱哪芰Γ囵B(yǎng)學科思維，進而提升分數(shù)。

HiMCM課程亮點

簡單來說歸結(jié)為以下幾個要點：

• 導師學歷背景好、經(jīng)驗足、方法好
• 教研不斷迭代優(yōu)化、教學內(nèi)容經(jīng)過嚴格把關(guān)
• 課程設置形成學員預習、學習、復習、?？嫉膫淇奸]環(huán)
• 精細定制、認真落實、時刻關(guān)注，讓每位學員收獲【好成績】
• 教學上有針對性地布置任務，禁止無效以量代質(zhì)。
   

HiMCM課程設置

犀牛數(shù)學競賽課程由數(shù)學方向金牌導師帶隊，采用體系化教研的專業(yè)教材，將競賽知識點與國際課程知識點重新整合。

 

除了涵蓋數(shù)學競賽知識點外，還同時覆蓋ALevel/IB/AP課內(nèi)知識點，一舉多得！

 

國際數(shù)學競賽考試題型一直在創(chuàng)新的路上，同時題目的難度也在逐年上升。相信通過犀牛“有資料、有方法”的備考方案，幫助學生們高效拿下獲獎證書！

 

 

 

課程大綱

X-NEW HiMCM

1.綜合掌握常見模型的方程求解

2.熱傳導模型的計算和方法拓展；坐標轉(zhuǎn)換

3.轉(zhuǎn)移狀態(tài)矩陣，二叉樹模型

4.隨機微分方程，離散變量的處理

5.普通布朗運動，伊藤過程(Ito Process）

6.可解情況的綜合討論

7.球坐標，廣義坐標，簡單微分幾何

8.弦振動的二階方程；流體力學問題

9.泊松分布，帕累托分布，其他偏度分布，概率密度函數(shù)

10.統(tǒng)計軟件的操作，常用回歸分析技巧

11.時域有限差分，網(wǎng)格法

12.有限元，大數(shù)近似常用辦法

13.蒙特卡洛，Bagging，AdaBoost, Bootstrap

14.梯度算法，Logistic Regression，Artificial Neural Network

15.根據(jù)學生的具體選題進行針對性指導（生物工程，計量經(jīng)濟，機械，熱動力，流體力學等）

16.如何查閱文獻，如何引用，如何快速找到自己所屬的領(lǐng)域，其他細節(jié)

17.數(shù)據(jù)處理，圖表展示的規(guī)范和科學性；常用數(shù)據(jù)處理手段和相關(guān)軟件的操作指導

18.摘要和總結(jié)展望的構(gòu)思技巧，如何表達研究過程的問題和待完善之處

19.總結(jié)