看来爬藤学霸们都去参加HiMCM竞赛了,附上海HiMCM竞赛培训课程

时间:2023-10-11 16:51:35  作者:犀牛国际 来源:犀牛国际

看来爬藤学霸们都去参加 HiMCM 竞赛了,2022年参赛数据显示:

  • 在成功挤进全球前1%的 O奖 队伍中,有5支队伍来自中国,4支队伍来自美国。

  • 而在54支斩获 F奖 的队伍中,共有42支中国队伍名列其中,占据获奖总数的77.8%

(HiMCM竞赛特等奖(Outstanding Winner, 简称O奖)的获奖率每年不超过1%,并且优秀的研究论文可以作为学术论文发表在国际权威期刊。)

 

今天老师要为大家介绍的是同时考验学生编程+数学+论文写作+团队合作的国际竞赛,与我们常聊的AMC数学竞赛不同,数学建模▲ 就是把数学问题转化为数学模型的过程,让我们一起来看看为什么中国学霸们都去参加HiMCM。

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HiMCM竞赛

HiMCM是一项由美国数学及应用联合会(COMAP)主办的国际性数学竞赛活动,被认为是全球影响力蕞大的中学生数学竞赛之一。

该竞赛旨在为学生提供一个团队合作、建模、解决问题和写作技能提高的机会。比赛采取论文评比方式,主办方会给出与真实世界相关的具体题目,参加比赛的学生队伍需要运用数学来模拟和开发一个解决方案。

HiMCM要求参赛者定量分析研究一个实际问题,并通过深入调查研究了解对象信息,做出简化假设,分析内在规律,并用数学符号和语言进行表述,即建立数学模型随后,参赛者需要通过计算得到的结果来解释实际问题,并接受实际检验。

作为背景提升,HiMCM对于学生的学术能力、英语水平、数学运用能力、计算机编程技能、思辨能力等都有着极大的帮助,尤其对科研感兴趣,愿意投入时间做学术研究的高中生。

这项竞赛不仅考验了参赛者们的数学知识水平,还锻炼了他们团队协作、创新思维和沟通表达等多方面能力。因此,HiMCM备受青少年们喜爱并广泛参与。

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⭐HiMCM赛制设置

🔺 队伍人数
由1-4名在校高中生组成,所有队员必须来自同一所学校,配备一位指导老师。

 

🔺 关键日期节点

· 开放报名
预计2023年9月开放报名

· 注册截止日期
美国东部时间2023年11月1日星期三下午2:00

· 比赛窗口打开
美国东部时间2023年11月1日星期三下午3:01

· 比赛窗口关闭
美国东部标准时间2023年11月14日星期二晚上8:00

· 解决方案报告截止日期
美国东部标准时间2023年11月14日星期二晚上9:00

· 比赛结果公布时间
2024年2月1日或之前公布

 

🔺 适合人群
HiMCM比赛非常考验学生们整体的数学思维、理工思维,以及论文写作能力,综合性很强,所以,以下方向同学均可参与:
 

数学;理工科;计算机;金融建模;金融经济
 

HiMCM的奖项对于申请美国、英国、加拿大、新西兰、新加坡等国家的知名学校的offer有着举足轻重的作用,国内985高校也非常认可!

 

⭐HiMCM竞赛流程

🔺 组织一个参赛队伍

🔺 邀请一位参赛指导老师

🔺 监护人授权书

🔺 准备论文 

🔺 比赛可以从A,B两个题目中任选其一作答

🔺 论文必须使用英文撰写

🔺 解决方案注意事项:摘要,附录,主报告

🔺 通过Email发送论文的电子版

 

HiMCM竞赛培训

 

犀牛国际专注数学、物理、化学、生物各领域全学科国际竞赛,犀牛导师们都会根据孩子们的理解力,学习进度进行教学调整,真正做到“因材施教””因势利导“从而真正地帮助他们去提升自己的能力,培养学科思维,进而提升分数。

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HiMCM课程亮点

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简单来说归结为以下几个要点:

  • 导师学历背景好、经验足、方法好

  • 教研不断迭代优化、教学内容经过严格把关

  • 课程设置形成学员预习、学习、复习、模考的备考闭环

  • 精细定制、认真落实、时刻关注,让每位学员收获【好成绩】

  • 教学上有针对性地布置任务,禁止无效以量代质。

     
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HiMCM课程设置

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犀牛数学竞赛课程由数学方向金牌导师带队,采用体系化教研的专业教材,将竞赛知识点与国际课程知识点重新整合。

 

除了涵盖数学竞赛知识点外,还同时覆盖ALevel/IB/AP课内知识点,一举多得

 

国际数学竞赛考试题型一直在创新的路上,同时题目的难度也在逐年上升。相信通过犀牛“有资料、有方法”的备考方案,帮助学生们高效拿下获奖证书!

 

 
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课程大纲

X-NEW HiMCM

1.综合掌握常见模型的方程求解

2.热传导模型的计算和方法拓展;坐标转换

3.转移状态矩阵,二叉树模型

4.随机微分方程,离散变量的处理

5.普通布朗运动,伊藤过程(Ito Process)

6.可解情况的综合讨论

7.球坐标,广义坐标,简单微分几何

8.弦振动的二阶方程;流体力学问题

9.泊松分布,帕累托分布,其他偏度分布,概率密度函数

10.统计软件的操作,常用回归分析技巧

11.时域有限差分,网格法

12.有限元,大数近似常用办法

13.蒙特卡洛,Bagging,AdaBoost, Bootstrap

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

15.根据学生的具体选题进行针对性指导(生物工程,计量经济,机械,热动力,流体力学等)

16.如何查阅文献,如何引用,如何快速找到自己所属的领域,其他细节

17.数据处理,图表展示的规范和科学性;常用数据处理手段和相关软件的操作指导

18.摘要和总结展望的构思技巧,如何表达研究过程的问题和待完善之处

19.总结

 


 

 

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