MCM/ICM報名費(fèi)多少？2024年MCM/ICM報名備考中

數(shù)學(xué)建模競賽（數(shù)模）是一項(xiàng)高含金量的商科比賽，對于準(zhǔn)備保研的學(xué)生來說，是一個需要關(guān)注的重點(diǎn)。在數(shù)模競賽中取得亮眼的成績，可以成為夏令營申請中的加分項(xiàng)。如果能在美賽中獲得M獎及以上的成績，可以進(jìn)一步充實(shí)和豐富個人簡歷，向?qū)熣故咀约涸跀?shù)學(xué)方面的水平。

對于即將保研的大三學(xué)生來說，今年的美賽是在明年夏令營前能夠獲得結(jié)果的最后一場數(shù)模比賽。這意味著他們可以利用這次機(jī)會來展示自己的能力。而對于大一和大二的同學(xué)來說，他們有更多的時間來充分準(zhǔn)備美賽，并爭取取得不錯的成績。

01團(tuán)隊(duì)成員及顧問團(tuán)隊(duì)成員

團(tuán)隊(duì)成員

一個團(tuán)隊(duì)最多可以由目前就讀于同一所學(xué)校的三名。學(xué)校可以注冊的團(tuán)隊(duì)數(shù)量沒有限制。比賽面向所有本科生和高中生開放。顧問必須完成每個團(tuán)隊(duì)的注冊過程。

團(tuán)隊(duì)顧問

團(tuán)隊(duì)所在機(jī)構(gòu)的任何教職員工或?qū)W生都可以擔(dān)任顧問的角色。顧問將作為團(tuán)隊(duì)的主要聯(lián)系人，不必來自數(shù)學(xué)系。我們鼓勵教職員工擔(dān)任團(tuán)隊(duì)顧問;但是，學(xué)校的一名團(tuán)隊(duì)成員或另一名學(xué)生可以擔(dān)任顧問。

02報名費(fèi)用

報名費(fèi)MCM/ICM的注冊費(fèi)為每隊(duì)100美元，即約725人民幣，3人團(tuán)隊(duì)每人大概分擔(dān)240元。

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03 2024新變化

注冊流程已簡化，分為兩部分：顧問注冊和團(tuán)隊(duì)注冊。

MCM/ICM競賽現(xiàn)在有25頁的限制。25 頁的限制適用于整個提交，包括摘要表、解決方案、參考列表、目錄、注釋、附錄、代碼和任何問題特定要求。

在COMAP競賽中使用大型語言模型和生成式AI 工具。但需在報告中明確指出LLM或其他AI工具的使用情況，包括是哪種模型被使用以及用于什么目的，且在25頁的解決方案之后需附加AI使用情況報告。

競賽時間

1.比賽時間：(北京時間：2024年2月2日，早晨6：00點(diǎn)，星期五) 至 (北京時間：2024年2月6 日，上午9：00，星期二)

2.提交截止日期：(北京時間：2024年2月6日，上午10：00，星期二)

3.比賽結(jié)果：結(jié)果將于2024年5月31 日或之前發(fā)布。

這里需要強(qiáng)調(diào)一下，美賽參賽階段正處于美國東部的冬令營，所以有13個小時的時差，所以同學(xué)們參賽時間不會換算就無需處理，直接參照北京時間就可以。以免影響參賽。

04歷年美賽情況分析

美賽（MCM/ICM）共設(shè)有兩個賽道，分別是MCM（Mathematical Contest in Modeling）和ICM（The Interdisciplinary Contest in Modeling），每個賽道都有3個問題，總共提供6個題目供選。

MCM賽道偏向理工科，需要較高的數(shù)學(xué)和計算機(jī)能力，門檻相對較高，更加具有挑戰(zhàn)性。ICM賽道偏向社科，更需要邏輯分析和寫作能力，題目對商科同學(xué)來說相對較友好。

具體來說，MCM的A題涉及物理和化學(xué)問題，對專業(yè)有一定的限制；B題相對較好，對建模能力要求較高；C題會給出大量的數(shù)據(jù)，適合數(shù)據(jù)分析能力較強(qiáng)的同學(xué)；D、E、F題相對較友好，其中F題有時被戲稱為"語文建模"，但也可能會有一些較為復(fù)雜的問題。通常商科同學(xué)會傾向于選擇C、D、E、F題，但這并不是絕對的，只要對某個題目有思路和想法，都可以選擇去解答。值得一提的是，如果選擇一個與專業(yè)較為相關(guān)的題目進(jìn)行研究，可以作為一篇較好的數(shù)模論文，豐富和充實(shí)個人的簡歷內(nèi)容。

關(guān)于獲獎情況，大家最關(guān)心的是獎項(xiàng)。美賽設(shè)有5個等級的獎項(xiàng)。通常來說，獲得M獎及以上是比較有競爭力的成績，可以成為簡歷中的一項(xiàng)亮點(diǎn)。根據(jù)2020年到2023年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，每年的獲獎比例大致如下：O獎約占總參賽隊(duì)伍的0.2%、F獎約占總參賽隊(duì)伍的2%、M獎約占總參賽隊(duì)伍的7%、H獎約占總參賽隊(duì)伍的22%、S獎約占總參賽隊(duì)伍的65%。MCM和ICM的獲獎比例相對一致，沒有明顯更容易獲獎的情況。如果查詢歷年的獲獎隊(duì)伍，會發(fā)現(xiàn)許多獲得F獎和O獎的團(tuán)隊(duì)來自中國的高校。這一方面說明大學(xué)生對美賽的熱情很高，另一方面也表明各位同學(xué)獲得好成績的希望是存在的！

05如何準(zhǔn)備美賽

隊(duì)友選擇

通常3人隊(duì)友配置：建模+編程+寫論文，其中建模和編程比較重要。盡早找隊(duì)友！否則靠譜有能力的同學(xué)就被別的隊(duì)拉走啦。盡量選擇熟悉的+有責(zé)任心的同學(xué)，否則到時候很可能面臨一個人爆肝的情況。

學(xué)習(xí)模型

數(shù)學(xué)建模中常見的模型有很多，以下是一些常見的模型：

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）：用于多指標(biāo)決策和評估問題，通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)和判斷矩陣來確定各指標(biāo)的權(quán)重。

熵權(quán)法（Entropy Weight Method）：用于多指標(biāo)決策和評估問題，通過計算指標(biāo)的信息熵來確定各指標(biāo)的權(quán)重。

模糊綜合評價（Fuzzy Comprehensive Evaluation）：用于處理模糊信息和不確定性問題，通過模糊數(shù)學(xué)方法對多指標(biāo)進(jìn)行綜合評價。

蒙特卡羅模型（Monte Carlo Simulation）：用于模擬隨機(jī)現(xiàn)象和不確定性問題，通過隨機(jī)抽樣和統(tǒng)計分析來估計模型的輸出結(jié)果。

多元線性回歸（Multiple Linear Regression）：用于建立自變量與因變量之間的線性關(guān)系模型，通過最小二乘法來估計回歸系數(shù)。

擬合算法（Curve Fitting）：用于擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)到一個數(shù)學(xué)函數(shù)或曲線的模型，常用的擬合方法有最小二乘法、最大似然估計等。

分類模型（Classification Model）：用于將樣本數(shù)據(jù)分為不同類別或標(biāo)簽的模型，常見的分類方法有決策樹、支持向量機(jī)、邏輯回歸等。

聚類模型（Clustering Model）：用于將樣本數(shù)據(jù)劃分為相似的群組的模型，常見的聚類方法有K均值聚類、層次聚類等。

時間序列ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average）：用于分析和預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)的模型，適用于具有趨勢和季節(jié)性的數(shù)據(jù)。

微分方程模型（Differential Equation Model）：用于描述系統(tǒng)變化和動態(tài)行為的模型，常用于物理、生物等領(lǐng)域的建模。

粒子群算法模型（Particle Swarm Optimization）：一種優(yōu)化算法，模擬鳥群覓食行為，用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Neural Network Model）：模擬人腦神經(jīng)元的連接和傳遞過程，用于模式識別、分類、回歸等問題。

規(guī)劃模型（Optimization Model）：用于求解最優(yōu)解的模型，常見的規(guī)劃方法有線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃等。

排隊(duì)模型（Queueing Model）：用于研究排隊(duì)系統(tǒng)的模型，分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性、平均等待時間等指標(biāo)。

在數(shù)學(xué)建模中，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ褪呛苤匾?，不要生搬硬套，要根?jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的模型。同時，掌握一些常用的建模軟件如MATLAB、Python等是有幫助的，但也可以根據(jù)個人熟練度和需求選擇其他軟件如lingo、R、stata等。在學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模時，可以參考相關(guān)課程和書籍，進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐。

論文撰寫

在美賽論文撰寫過程中，以下幾點(diǎn)是需要注意的事項(xiàng)：

使用英文撰寫：美賽論文要求使用英文撰寫，要注意語法、拼寫和表達(dá)的準(zhǔn)確性?？梢允褂梅g軟件如谷歌翻譯進(jìn)行初步翻譯，然后再進(jìn)行修改和潤色，以確保表達(dá)地道得體。

排版：建議提前學(xué)習(xí)使用LaTeX進(jìn)行排版，它是一種方便實(shí)用的排版語言，可以幫助你更好地組織論文結(jié)構(gòu)和呈現(xiàn)數(shù)學(xué)公式。LaTeX的使用涉及一些簡單的編程操作，但學(xué)會使用它會提高論文的質(zhì)量和美觀度。

數(shù)據(jù)可視化：美賽非常注重數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)，因此在論文中合理使用圖表是必不可少的。在數(shù)據(jù)可視化過程中，要盡量做到簡潔清晰，使圖表美觀大方并能夠清晰地傳達(dá)信息。可以參考往年O獎?wù)撐牡淖鲌D風(fēng)格，但也要注意不要照搬，要根據(jù)具體情況進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和創(chuàng)新。

參考O獎?wù)撐模涸诒荣惽埃ㄗh多閱讀往年的O獎?wù)撐模瑥哪Ｐ徒?、寫作風(fēng)格、數(shù)據(jù)可視化等方面進(jìn)行學(xué)習(xí)和模仿。這可以幫助你更好地了解評委老師的偏好，并提高自己在美賽中取得亮眼成績的機(jī)會。

數(shù)據(jù)網(wǎng)站

美賽查找數(shù)據(jù)也是重大難題。除了C題會給予大量數(shù)據(jù)（甚至電腦跑不動），其他題目都要小伙伴自行搜集，而數(shù)據(jù)的質(zhì)量很大程度上影響了最后模型運(yùn)行的結(jié)果，因此找數(shù)據(jù)是美賽的重中之重。

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