国际竞赛 | Special A 专栏

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如果把 HiMCM 理解为一场“比谁会做更难数学题”的竞赛，那就低估了它。面对一个没有标准答案的现实问题，学生需要自己定义变量、提出假设、寻找数据、建立模型、检验结果，并把整套推理写成一篇让别人读得懂的英文论文。

真正被看见的，不是公式有多复杂，而是学生能否解释：为什么这样建模？数据是否支持结论？模型在哪里有效、又在哪里可能失灵？

HiMCM（High School Mathematical Contest in Modeling）由美国数学及其应用联合会 COMAP 主办。2026 年将迎来第 29 届赛事。竞赛面向高中及以下年级学生，每队最多 4 人，并须由符合官方要求的 faculty advisor 完成注册。

团队在官方 14 天窗口内，从 Problem A 或 Problem B 中选择一道开放性问题，完成建模、分析与英文论文提交。

它更像一项限时完成的团队研究，而不是传统意义上的数学笔试。往年题目涉及过过山车客观排名、无人机灯光秀设计、一日达仓库选址、铁人三项交通拥堵优化等。题目并不预设唯一解法，评价重点也不仅是最终数字，而是整个问题理解、模型构建、验证与表达过程。

官方评定层级包括 Successful Participant、Honorable Mention、Meritorious、Finalist 与 Outstanding；符合要求并成功提交论文的团队可获得电子参赛证书。奖项是结果，但作品所呈现的思考过程，才是这项竞赛最核心的部分。

往期竞赛问题

添加小助手，回复「建模」获得

• 把现实问题翻译成数学语言：识别目标、约束、变量与关键假设，判断哪些因素必须保留，哪些可以合理简化。

• 选择并构建模型：根据问题特征使用统计、回归、优化、概率、仿真或图论等方法，而不是为了“显得高级”而堆叠公式。

• 验证结论是否站得住：通过误差分析、敏感性分析、情景比较等方式检验模型，并主动说明边界与局限。

• 把复杂过程讲清楚：将文字、公式、图表、代码结果与引用组织成逻辑连贯的英文论文，让读者能够复现并判断。

COMAP 的官方评审说明尤其关注团队的思考过程、问题分析、建模路径与数学方法。换句话说，一个清晰、可解释、经过检验的模型，往往比一个复杂却无法说明依据的模型更有说服力。

1 数学从“知识点”变成“解决问题的方法”

学生不再只回答已知条件完整的题目，而要面对信息缺失、目标冲突和不确定数据，并为自己的取舍承担解释责任。

2 自然连接数据、编程与跨学科议题

真实建模往往需要检索数据、清理信息、做可视化，并理解题目背后的工程、经济、环境或社会背景。

3 训练真正的团队协作

四名队员需要在建模、计算、验证、写作与统筹之间形成分工，同时保持同一套变量、假设与结论口径。

4 留下可被追问的学术过程

一篇完整论文当然是成果，但更重要的是学生能否回顾模型如何迭代、哪些假设被推翻，以及团队如何在证据不足时修正判断。

申请价值边界：HiMCM 不是录取捷径，也不应只被理解为一项可以填进活动列表的奖项。对数学、计算机、数据科学、工程、经济等方向的学生而言，它更重要的意义，是提供一段真实、完整、经得住追问的问题解决经历。

以下时间依据 COMAP 2026 HiMCM 官方首页、报名提示及规则页顶部时间表整理。官方以美国东部标准时间（EST）为准；北京时间已按时差换算。

时间提示：官方竞赛窗口长达 14 天，团队可在该窗口内安排工作；并不意味着需要连续作战 14 天。具体校内赛程与团队工作时段应提前规划。

• 学生归属政策更新：HiMCM 团队成员原则上须来自同一学校／机构或符合官方定义的合资格 Program。跨校团队仅在所有成员共同隶属于同一获认可 Program 时才可参赛。

• 培训机构不能作为参赛归属：官方明确，以短期辅导、标化培训、竞赛备赛或数学／STEM 学习为主要使命的中心，不属于可注册参赛的学校／机构或 Program。正式参赛须由合资格单位的 advisor 完成注册。

• 比赛期间不得获得外部人员帮助：题目开放后，团队只能与本队成员讨论与完成方案，advisor、老师、专家及其他学生均不能提供解题思路或实质性帮助。

• AI 使用必须透明披露：如使用 LLM 或其他生成式 AI，须按官方最新政策说明所用模型与用途，并进行正文引用、参考文献标注及附加 AI 使用报告。具体可用范围以赛事当期政策为准。

• 提交方式更新：2026 年改为在线表单提交。论文须为英文 PDF，正文使用至少 12 号字体；Summary Sheet 加正文、参考文献及附录合计不超过 25 页，AI 使用报告不计入该页数。

项目的目标，不是让学生记住一套可以复制到所有题目的模板，而是在开赛前建立一套能够独立使用的建模工作流。

建模基础：从问题拆解到合理假设

理解目标函数、约束、变量与指标；学习如何在信息不完整时做出可解释的简化，并判断模型类型。

数据与工具：让计算服务于判断

结合学生基础使用 Excel、Python 等工具进行数据清理、统计分析、优化、仿真与可视化，强调结果解释而非代码堆砌。

模型检验：从“算出结果”走向“证明可信”

训练敏感性分析、误差讨论、情景比较和模型优缺点评估，帮助学生识别过拟合、假设失真与结论外推等常见问题。

英文论文：把推理写成可读的学术文本

围绕摘要、问题重述、假设、模型、结果、验证、局限与参考文献建立清晰结构，同时训练图表呈现与学术引用。

团队演练：在有限时间内形成一致版本

通过往年题目演练，明确队员角色、文件管理、版本合并、交叉校对与截止前检查流程，减少比赛期间的协作损耗。

• 希望申请数学、计算机、数据科学、工程、经济等相关方向；

• 具备一定代数、函数与统计基础，愿意补充新的建模方法；

• 对真实问题和开放任务有兴趣，不只习惯寻找标准答案；

• 愿意阅读英文资料、完成英文写作，并接受反复修改；

• 能够稳定投入时间，与队友沟通、分工并对共同成果负责。

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