2017 美国高中数学建模竞赛（HiMCM）培训营

#COMAP主办全球性的国际数学竞赛#

#更高认可度 # #竞争更激烈#

#美本名校“通行证”#

#面向全球精英高中生开放#

参加HiMCM的三大理由

国际影响力高

HiMCM竞赛得到了美国国家科学基金会(NSF)、运筹和管理科学研究所(INFORMS)、美国数学协会(MAA)和美国全国数学教师委员会(NCTM)的资助，具有广泛的国际影响力。

世界名校认可

HiMCM数学建模竞赛含金量极高，该竞赛的最高奖杰出成就奖(Outstanding)每年不超过1%，可以在美国权威杂志上刊登获奖论文，含金量极高，几乎可以锁定名校。

全球精英高中生竞赛

每年都会有数百支来自全球各地的优秀队伍参加HIMCM比赛，角逐大奖。斩获HiMCM的大奖，对于冲击美国顶尖大学具有重要意义。

如果你觉得你的学习生活平淡无奇，对申请文书感到头痛的话，参加数学建模比赛不失为一个好的选择。

2017 HiMCM 奖项

参赛队伍的解决方案由COMPA组织专家评阅，最后评出：

杰出成就奖（National Outstanding)

全国决赛冠军奖（National Finalist or Finalist）

决赛提名奖(Finalist)

优秀奖(Meritorious )

荣誉奖(Honorable mention)

成功参与奖(Successful participant)

为鼓励参赛学生的积极性，每个交卷的参赛队至少可以获得成功参赛奖，而获荣誉奖以上的参赛队一般占总参赛队的60%左右，获得杰出成就奖团队每年不超过参赛队总数的1%，优秀队伍的问题解决方案或报告将会刊登在Consortium杂志上。

2016有方HiMCM训练营获奖概览

在有方博雅师生的共同努力下，通过有方数模冠军营参加HiMCM美国高中数模竞赛的学员们获奖名单：

荣获Outstanding（全球前5名）一组

荣获National Finalist（全球前9名）一组

荣获Meritorious（全球前21%）六组

荣获Honorable Mention两组

HiMCM参赛建议

HiMCM竞赛中，在36小时内完成将近30页的论文写作，对于高中生来说，是一项非常巨大的挑战。
这项比赛最适宜的群体是11年级的学生；当然，如果你是12年级学生，对数学充满兴趣，或是希望自己的简历能够锦上添花，依然能够可以用比赛结果参加常规轮的学校申请。
对于擅长理工科，尤其适合申请美本Top 30 STEM专业方向：计算机、数学等相关专业的学生。

接受专业的培训，为比赛做好充分的准备，是在比赛中取得好成绩的重要保证。2017有方冠军营之数学建模竞赛训练营，旨在帮助学员系统掌握数学建模的方法，了解如何快速掌握解题思路，掌握英文论文的写作方法，从而为冲击比赛奖项做好充分的准备。

有方HiMCM国际竞赛冠军营，由来自斯坦福大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、麻省理工、等顶尖名校学术导师团队全程辅导，全面体验最真实的HiMCM竞赛节奏。

【训练营简介】

教学团队：有方HiMCM项目学术团队

教学计划：

· 衔接课程：应用数学核心课程

· 竞赛核心：经典模型

· 竞赛核心：数据模型

· 实战模拟与点评

教学时长：总时长约32课时

组队形式：4人/组，不接受个人报名参赛

费用说明：【请文末咨询有方竞赛顾问】

【面向对象】

高中生（10-12年级）

对数学建模有强烈兴趣

英语方面托福写作最低20分

希望挑战自我，冲击美国名校的学生。

HiMCM教研团队

Evan Li

有方学术顾问

讲师简介

本科毕业于清华大学完成姚期智计算机实验班所有机器学习课程

硕士毕业于卡内基梅隆大学 (CMU)，全美计算机排名第一

曾在估值数千万美金硅谷公司MailTime创始团队担任技术骨干

治慧健康-基因健康大数据公司创始人兼CTO

专精于人工智能与数据挖掘，尤其是医疗健康领域的应用

Watson Yu

有方AI 项目总监

讲师简介

本科毕业于UCLA应用数学和经济学双专业，优秀毕业生

硕士毕业于哥伦比亚大学金融工程项目，全美专业排名第三

曾就职于摩根士丹利固定收益部

曾在哥伦比亚大学担任初级讲师，教授“商业、金融及经济学导论”课程

美国金融创业公司交易组合的核心设计者

专精于人工智能和机器学习在经济、金融领域的应用

Ben Wu

有方AI 学术指导

讲师简介

博士毕业于加州大学和华东理工大学的联合培养项目

已发表SCI论文16篇，其中第一作者文章6篇

专精于人工智能和机器学习在环境科学、材料学和化学领域的应用

训练营教学计划

HiMCM基础

HiMCM比赛采取论文评比方式，要求学生从定量的角度分析和研究一个实际问题，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，用数学的符号和语言作表述，也就是建立数学模型，然后用通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验。不超过四名队员们需要在连续的36个小时内利用书本、计算机、软件和网络等资源，合理地分配时间，通过编程，建模，最后完成一篇近30页的论文。

由于国内的中学课程强调纯数学的内容，有方HiMCM训练营提供「应用数学核心课程」作为国内课程和HiMCM竞赛培训之间的衔接课程，内容涵盖微积分、线性代数、概率论、常用变成语言与数学分析软件等应用数学中最通用的内容。

竞赛核心：经典模型

第一章：数学建模基本方法 | Foundations of Mathematical Modeling

第二章：最优化模型与方法 | Models & Methods of Optimization

第三章：数学模型与计算机 | Programming in Mathematical Modeling

第四章：真题与论文精讲

竞赛核心：数据建模

第一章：数据分析基础 | Foundations of Data Analysis

第二章：数据处理模型 | Data processing Model

第三章：机器学习与大数据 | Machine Learning & Big Data

第四章：真题与论文精讲

第五章：科研写作要点

竞赛实战模拟与点评

第一部分：实战模拟是由授课教师提供一个题目，参赛队伍在6小时内完成数学建模、数据分析、模型评估并最终向有方导师提供一份模型摘要。

第二部分：导师针对团队的表现和模型摘要中的内容进行个性化的点评与指导，帮助学生体验比赛节奏、提升团队综合能力。

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2017 美国高中数学建模竞赛（HiMCM） 培训营

2017 美国高中数学建模竞赛（HiMCM）培训营