發(fā)布時間:2024-05-31 11:32:28 編輯:Daisy來源:網(wǎng)絡(luò)
HiMCM數(shù)學(xué)建模競賽是一項具有國際影響力的活動,HiMCM競賽的獨特性吸引很多同學(xué)的參加。而且對于計劃申請數(shù)學(xué)、計算機、金融等理工科方向?qū)I(yè)的學(xué)生來說,是一項含金量超高的數(shù)學(xué)競賽。
那么我們今天就一起來看看參加HiMCM數(shù)模需要怎么準備才能拿獎呢?還有HiMCM備賽時實用查數(shù)據(jù)網(wǎng)站,需要的同學(xué)們快點碼起來呀!
01HiMCM數(shù)學(xué)建模競賽
HiMCM美國高中生數(shù)學(xué)建模競賽始于1999年, 是美國數(shù)學(xué)及應(yīng)用聯(lián)合會(COMAP)主辦的一項國際性的數(shù)學(xué)競賽活動。HiMCM有別于普通的數(shù)學(xué)活動,是一場全程以團隊為單位的活動;此外,活動采取論文評比方式,主辦方會給出具體的題目,對學(xué)生解決實際問題的能力,編程能力,團隊合作以及文書寫作等綜合能力有比較大的考驗,而其中難度最大的點在于學(xué)生在數(shù)學(xué)思維上的靈活應(yīng)用。
競賽時間:(美東時間)
比賽時間:2024年11月6日-19日
報名截止時間:2024年11月6日2:00PM
適合人群:
9-12年級高中生
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好,有一定的理科基礎(chǔ)和思維
有較好的計算機編程能力和思維
有較好的英語寫作能力
有一定的團隊協(xié)作能力和組織能力
理想專業(yè)為理工科、統(tǒng)計學(xué)科和商科方向
競賽信息
競賽語言:英語
競賽形式:由1-4名學(xué)生組成參賽隊伍,并配一名指導(dǎo)老師
競賽題量:1題;從Problem A 和Problem B 中任選一道進行答題
競賽題型:來源實際生活場景的問答題,用一定的數(shù)學(xué)模型解答后,形成一篇論文提交
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HiMCM數(shù)學(xué)建模備賽
基礎(chǔ)知識準備
1、基本模型學(xué)習(xí)
掌握基本模型:隊員們需要全部學(xué)會基本的數(shù)學(xué)模型。如果時間緊迫,可以先學(xué)會如何使用這些模型,具體的數(shù)學(xué)算法可以在有時間時再深入學(xué)習(xí)。
2、論文寫作
學(xué)習(xí)論文格式:了解論文的排版要求,包括字體、字號、格式和空格等細節(jié)。
寫作技巧:學(xué)習(xí)如何撰寫摘要和各個部分,使內(nèi)容詳略得當。
圖片和表格:了解在何處插入圖片和表格以增加論文的可讀性,并掌握它們的格式、標題位置和樣式。
模板選擇:選擇合適的論文模板,并提前熟悉它的使用。
3、代碼準備
收集模型代碼:收集各種數(shù)學(xué)模型的代碼,并理解每一行代碼的含義。
圖形模板:建議提前準備幾個圖形模板,在比賽時只需導(dǎo)入數(shù)據(jù)并稍作修改即可使用。
4、模型與題目匹配
關(guān)注模型效果:論文負責(zé)的隊員需要關(guān)注不同模型在不同題目上的效果,選擇最合適的模型進行應(yīng)用。
模擬賽練習(xí)
1、模擬賽的重要性
至少進行兩次模擬賽:第一次模擬賽可以幫助隊員熟悉主要流程。第二次模擬賽則是在分析總結(jié)第一次出現(xiàn)的問題后,及時調(diào)整和改進。
2、問題分析與改進
第一次模擬賽后總結(jié):分析第一次模擬賽中出現(xiàn)的問題,并進行總結(jié)。
改進與驗證:在第二次模擬賽中驗證改進措施的有效性,不正確的地方要及時調(diào)整。
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HiMCM數(shù)學(xué)建模備賽數(shù)據(jù)網(wǎng)站
找數(shù)據(jù)網(wǎng)站
美國統(tǒng)計局:
http://www.census.gov/
美國農(nóng)業(yè)部數(shù)據(jù):
https://www.usda.gov/topics/data
世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù):
https://www.who.int/data/gho
美國政府網(wǎng)站:
https://www.usa.gov/
美國勞工部勞動統(tǒng)計局:
http://www.bls.gov/
美國商務(wù)部:
https://www.commerce.gov/
美國國際貿(mào)易協(xié)會:
http://www.usitc.gov/
美國交通統(tǒng)計局:
http://www.bts.gov/
美國國家統(tǒng)計局:
http://www.fedstats.gov/
Our World in Data:
https://ourworldindata.org/
GitHub上的資源:
https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
Gapminder:
https://www.gapminder.org/about/
注:訪問此類網(wǎng)站,可使用校園內(nèi)網(wǎng)或VPN,以及“其他方法”。
缺數(shù)據(jù)網(wǎng)站
另外,在部分情況下,真實數(shù)據(jù)不易找到,可以嘗試以下兩個解決辦法:
第一,如果這道題并沒有限定國家,可以考慮以中國作為研究對象,找自己國家的數(shù)據(jù)還是相對較為簡單。
第二,利用數(shù)據(jù)挖掘的能力,需要一定的技術(shù)手段去收集數(shù)據(jù),比如爬蟲技術(shù),自己去爬一些可能用得到的內(nèi)容。或者可以去一些數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺上去找一些現(xiàn)成可用的數(shù)據(jù)集。
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