一、数学建模竞赛培训的核心价值与赛事覆盖

数学建模竞赛作为检验综合应用能力的重要平台，近年来在国际教育领域的认可度持续提升。北京翰林国际教育针对这一需求，整合重星级国际竞赛导师资源，打造了一套覆盖赛前准备、实战演练到论文优化的全流程培训体系。

课程重点覆盖四大类高含金量赛事：美国高中生数模竞赛（HiMCM）以开放性赛题著称，强调建模思路的创新性；丘成桐中学科学奖（经济金融建模方向）侧重理论深度与实际应用结合；英特尔国际科学与工程大奖赛（Intel ISEF）数学方向要求严谨的科学研究方法；全球计算与数学建模竞赛（AoCMM）则聚焦复杂问题的建模与求解能力。针对不同赛事的特点，导师团队会针对性调整辅导策略，确保学员精准把握竞赛要求。

二、课程内容：从基础到实战的阶梯式能力培养

1. 基础能力夯实阶段

课程首先通过近年HiMCM赛题回顾，帮助学员熟悉国际竞赛的命题风格与评分标准。线性代数基础回顾模块重点强化矩阵运算、向量空间等核心知识点，为后续复杂模型构建奠定数学基础。同时系统讲解竞赛考察的核心能力——包括问题抽象、模型选择、数据处理、结果验证等，并提供科学的备赛方法指导，避免盲目刷题。

2. 编程与工具应用模块

针对数学建模中常用的编程工具，课程设置了Python编程基础单元，涵盖数据类型、控制语句、函数等语法知识，重点讲解numpy和pandas在数据清洗、分析中的实际应用。这一模块不仅要求学员掌握代码编写，更强调如何将编程结果与模型构建结合，提升数据驱动建模的能力。

3. 模型构建与实战演练

评价模型部分系统讲解熵权法、层次分析法、TOPSIS法等常用方法，通过HiMCM2018A、2020A等经典赛题实战，让学员在实际问题中掌握模型选择与参数调整技巧。规划模型板块则从线性规划入手，逐步过渡到非线性规划，结合具体案例演示建模过程，并通过编程实现模型求解。

预测模型单元包含线性回归、数据拟合及机器学习模型入门，结合人口增长、传染病传播等实际问题，引导学员理解不同预测模型的适用场景。微分方程与图网络模型部分，通过最短路问题、传染病动态模拟等案例，强化学员对复杂系统建模的理解，并同步训练编程求解能力。

4. 论文写作与优化指导

论文质量直接影响竞赛成绩，课程特别设置Latex排版入门环节，详细讲解数学公式插入、图表排版技巧及HiMCM专用模板使用方法。在写作方法论部分，导师会拆解章节划分逻辑，重点训练摘要写作——这一竞赛评分的核心环节，同时通过优秀论文范例分析，总结各章节的写作注意事项。

针对蒙特卡洛模拟、排队论模型等高级方法，课程安排专项实战训练，从模型构建到结果验证，再到论文呈现，全程指导学员完成完整的研究闭环。数据可视化模块则聚焦示意图、流程图、模型框架图的制作技巧，帮助学员用更直观的方式展示研究成果。

三、课程大纲：科学规划的学习路径

为确保学习效果，课程采用分阶段递进式设计，具体大纲如下：

• 阶段：竞赛认知与基础巩固——竞赛概述解析、数学基础（线性代数等）回顾、Python编程基础入门
• 第二阶段：模型方法与工具应用——评价模型（熵权法/层次分析法等）理论讲解与实战、Latex排版规范与操作
• 第三阶段：复杂模型构建与求解——规划模型（线性/非线性）建模与编程实战、预测模型（回归/机器学习）应用
• 第四阶段：综合能力提升与冲刺——微分方程模型+图与网络模型实战、数学建模数据可视化技巧、竞赛论文写作全流程指导

每个阶段设置阶段性考核，通过赛题模拟、论文互评等方式检验学习成果，导师会根据学员表现调整后续辅导重点，确保个性化提升。

四、选择翰林数学建模培训的三大优势

区别于常规培训课程，翰林国际教育的数学建模竞赛培训具备独特优势：

1. 导师团队专业度高：授课导师均具备国际数学建模竞赛指导经验，熟悉HiMCM、丘奖等赛事的评审标准，能精准定位学员薄弱环节。
2. 课程内容实战导向：超过60%的课时用于赛题实战与论文演练，通过“理论讲解-案例示范-独立实践-导师批改”的闭环模式，确保知识转化为竞赛能力。
3. 个性化辅导支持：针对不同学员的基础水平与目标赛事，提供定制化学习计划，从模型选择到论文修改，全程跟踪指导。