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国际数学建模竞赛含金量极高，具有广泛的影响力。AoCMM，HiMCM和MCM的参赛成绩不仅是申请美国名校的加分参考依据，其本身也是美本申请含金量最高类别的学术竞赛。
通过有方数学建模课程，学生可以得到：
• 学习到众多实用的工具、提高编程能力
• 学会团队的合作和沟通
• 接触到在业内不可或缺的算法与策略
课程特色
循环开班
全年循环开班（详见下方开班计划）。每个班级的同学们会以同样的进度一起学习，让同学之间相互促进，营造更好的学习氛围。
视频课程
从开班前夕至2019年1月29日（美国大学生数学建模竞赛MCM 结束次日），学生随时可以登陆有方官网学习中心查看视频课程，并且可以无限次回放。
交互讲义
在学习视频课程的同时，学生可以登陆「有方AI云」，使用交互式讲义，随时练习课程中的知识点和技能点，学以致用。
课后作业
在完成视频课程之后，学生可以在「有方AI云」获取并完成作业。系统会即时自动批改作业，帮助学生实时了解自己的掌握情况。
集中答疑
在集中答疑时，学生们可以和助教老师探讨课程中的重点和难点。学生也可以在有方官网学习中心查看集中答疑的回放视频。
学习计划
每个班级有统一的学习计划，明确的每一章节课后作业和里程碑作业的时间安排、集中答疑时间安排等，使学生有效安排自己的时间，保障学习进度。
美国高中生数学建模竞赛
2017年HiMCM 获奖概况
Outstanding 特等奖（全球前1%）一组
Finalist 特等奖入围奖（全球前9%）一组
2016年HiMCM获奖概况
Outstanding 特等奖（全球前1%）一组
National Finalist 特等奖提名奖（全球前2%）一组
获奖证书
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获奖证书
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课程收获
科学高效备赛
数模竞赛主要考察的是参赛者构建数学模型、解决实际问题的能力。针对赛事特点，有方数模系列竞赛指导课程设置了系统而科学的课程体系，通过由易到难的各种经典数学模型的学习，可以同时备战AoCMM，HiMCM和MCM三大数模竞赛，节约时间，一举多得。
积累数学知识
学生能够通过训练和比赛，培养用数学方法解决实际问题的能力、在团结合作中发挥集体力量攻关的意识和能力，提高问题的阐述分析、模型的假设和建立、计算结果及讨论、撰写专业学术论文的能力，为日后研究学习做铺垫。
提升综合能力
除数学基础外，数模竞赛也对学生解决实际问题的能力及团队协作能力有所要求。在有方学术团队、导师、顾问和助教的帮助下，学生可以全面提升自己的研究能力、分析能力和原创性思维，并通过参赛证明及奖项凸显自己的个人特质，在申请中获得领跑优势。
展现兴趣
数模竞赛经历可以帮助学生体现自己对数学，特别是数学建模方面的兴趣和热情，帮助学生申请相关专业课程计划。
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有方数学建模指导课程分为三门：数模基础，数模进阶和数模高阶。课程难度循序渐进，学生可根据自身的水平和备赛目标选择不同的课程。
数模基础课程
时长12小时，主要授课内容包括：微积分入门、Python编程入门、数学建模经典模型、机器学习聚类模型、数模论文的撰写技巧等。数模基础课程为备战MCM, HiMCM, AoCMM 等数学建模竞赛打下扎实的基础。
数模进阶课程
时长18小时，主要授课内容包括：线性代数入门、概率与统计入门、运用Python解决复杂的规划问题、随机模型、图论问题、时间序列模型、贝叶斯模型、数模论文的模型选择、数模论文写作的深入讲解等。数模进阶课程适合具有在AoCMM竞赛中获得Gamma奖项水平的学生备战HiMCM竞赛。
数模高阶课程
时长27小时，主要授课内容包括：微分方程入门，经济模型、传染病模型、人口模型、马尔科夫链模型、基于pandas的数据处理和数据分析、基于Python的人工神经网络模型和深度学习等。数模高阶课程的目标是学生能够灵活地运用Python语言和数模模型来解决复杂数模问题，并准确详实地阐述所选数学模型的细节和特点。课程适合具有HiMCM竞赛中获得Meritorious奖项水平的学生备战MCM竞赛。
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三门课程可以单独参加，也可以组合参加，组合优惠详情请咨询有方顾问
数模基础
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数模基础 |
知识点 |
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衔接课程 |
• 微积分 • Python编程基础 |
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传统模型 |
• 物理模型 • 交通模型 • 线性规划 • 真题与论文精讲1 |
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数据模型 |
• 线性回归与拟合 • 聚类分析K均值 • 主成分分析 • 科研写作要点 |
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数模进阶
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数模进阶 |
知识点 |
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衔接课程 |
• 线性代数入门 • 概率与统计入门 |
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传统模型 |
• 整数规划 • 二次规划 • 动态规划 • 蒙特卡洛方法 • 图论 • 真题与论文精讲2 |
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数据模型 |
• 时间序列分析模型 • 贝叶斯模型 • 真题与论文精讲3 |
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数模高阶
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数模高阶 |
知识点 |
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衔接课程 |
• 微分方程基础 |
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传统模型 |
• 经济增长模型 • 传染病模型 • 人口模型 • 马尔科夫链模型 • 真题与论文精讲4 |
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数据模型 |
• Pandas数据处理 • 人工神经网络模型 • 真题与论文精讲5 |
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课程 |
课程时长 |
课后投入 |
集中答疑 |
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数模基础 |
12小时 |
8-12小时 |
4次 |
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数模进阶课程 |
18小时 |
12-18小时 |
6次 |
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数模高阶 |
27小时 |
18-27小时 |
9次 |
注释：
• 课程为在线观看的视频课程，可供无限回放
• 课后投入包括交互讲义和课后作业
• 集中答疑在线进行，可供无限回放
• 集中答疑的具体次数取决于每个班级的排课计划，但总时长和内容是一致的。
班
近期开班计划
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十一班 (XI) |
开班日期 |
结束日期 |
每周投入 （含作业） |
|
数模基础 |
7月2日 周一 |
7月15日 周日 |
9–12小时 |
|
数模进阶 |
7月16日 周一 |
8月5日 周一 |
9–12小时 |
|
数模高阶 |
8月6日 周一 |
8月30日 周四 |
12–15小时 |
|
十二班 (XII) |
开班日期 |
结束日期 |
每周投入 （含作业） |
|
数模基础 |
7月16日 周一 |
7月29日 周日 |
9–12小时 |
|
数模进阶 |
7月30日 周一 |
8月19日 周一 |
9–12小时 |
|
数模高阶 |
9月3日 周一 |
11月4日 周四 |
4-6小时 |
|
十三班 (XIII) |
开班日期 |
结束日期 |
每周投入 （含作业） |
|
数模基础 |
7月30日 周一 |
8月12日 周日 |
9–12小时 |
|
数模进阶 |
8月13日 周一 |
9月2日 周一 |
9–12小时 |
|
数模高阶 |
9月3日 周一 |
11月4日 周四 |
4–6小时 |
|
十四班 (XIV) |
开班日期 |
结束日期 |
每周投入 （含作业） |
|
数模基础 |
8月13日 周一 |
8月26日 周日 |
9–12小时 |
|
数模进阶 |
9月3日 周一 |
10月14日 周日 |
4-6小时 |
|
数模高阶 |
10月15日 周一 |
12月6日 周四 |
4–6小时 |
|
十五班 (XV) |
开班日期 |
结束日期 |
每周投入 （含作业） |
|
数模基础 |
9月3日 周一 |
9月30日 周日 |
4-6小时 |
|
数模进阶 |
10月1日 周一 |
11月11日 周日 |
4–6小时 |
|
数模高阶 |
11月19日 周一 |
1月20日 周四
|
4–6小时 |
檀博士
• 博士就读于浙江大学计算机专业，人工智能实验室
• 擅长多种编程语言
• 对传统经典数学模型教学有独到见解
岳博士
• 博士就读于德克萨斯大学奥斯汀分校，统计专业
• 擅长数据处理
• 一线教学经验丰富
邵博士
• 博士就读于UCLA电子与电脑工程学院
• 曾在SCI期刊发表过十余篇学术论文，累计引用次数超过400次
• 热心教育，对学生认真负责
• 擅长用数学思维解决实际问题。
费用说明
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课程 |
总课时 |
个人价格 |
三人团队优惠 |
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数模基础课程 |
12小时 |
3500 |
每人直减500 |
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数模进阶课程 |
18小时 |
4000 |
每人直减500 |
|
数模高阶课程 |
27小时 |
5500 |
每人直减1000 |
课程费用包括以下内容：
（自开班日期至2019年1月29日之前无限使用）
• 视频课程、课程讲义、课后作业等教学材料
• 集中答疑及答疑视频
• 「有方AI云」平台的使用权限
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