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HiMCM數(shù)學建模是通過建立數(shù)學模型解決實際問題，提交一篇帶有數(shù)學模型的論文，最終通過論文評比的方式進行，考察參賽者數(shù)學+編程+英文寫作+團隊合作等綜合能力。

?清晰性

解釋模型和結(jié)果時是否清晰易懂，文檔結(jié)構(gòu)是否合理，邏輯是否連貫。

?假設性

團隊提出的假設是否合理、明確，并且能夠支撐模型的有效性，是否考慮到了假設可能帶來的限制。

?建模方法

方法的選擇是否恰當，能否有效地解決問題，是否展示了創(chuàng)造性的方法或者改進了現(xiàn)有的方法。

?可實行性

團隊是否能夠有效地實現(xiàn)其建模方案，是否使用了適當?shù)墓ぞ吆图夹g(shù)。

?可驗證性

模型的準確性和可靠性如何，是否進行了合理的驗證步驟來證明模型的有效性。

?結(jié)果合理性

結(jié)果是否合理，并且能夠解決提出的問題，是否提供了足夠的證據(jù)來支持結(jié)論。

?可擴展性

模型是否具有廣泛的應用前景。解決方案是否具有長遠的影響或?qū)嵱脙r值。
HiMCM數(shù)學建模備考攻略

??選擇合適的組隊

HiMCM數(shù)學建模競賽建議3~4人組成一隊，在選擇隊友時需要選擇具備數(shù)模+編程+英文寫作三項能力任意一項的同學，團隊成員的能力需要互補。

??大量刷歷年真題

首次參賽的同學需要大量刷HiMCM歷年真題，一方面了解HiMCM競賽的題目難度，另一方面在刷題的過程中可以鍛煉自己的思維能力與寫作能力。除此之外，還整理了一些備賽工具和書籍，希望能幫助大家。

備賽工具

MPAI：操作相對簡單，適合初學者進行數(shù)據(jù)處理和分析。

MATLAB和SPSS：更高級的數(shù)據(jù)處理和分析工具，適用于復雜的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析。

LaTeX-排版：使用LaTeX工作室等資源獲取美賽模板，簡化學習過程

Matplotlib和Seaborn(Python庫)：在Python環(huán)境下進行數(shù)據(jù)可視化，適用于更高級的數(shù)據(jù)分析和圖表制作。

??尋找專業(yè)的師資團隊輔導

HiMCM數(shù)學建模競賽的O獎比較難拿，在專業(yè)老師的指導下，了解數(shù)模、提升數(shù)模建立能力、英文論文寫作技巧以及編程操作。同時專業(yè)老師會根據(jù)個人的基礎進行針對性輔導，參賽者在比賽過程中可以少走彎路。

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