COMAP的数学建模竞赛（MCM）和跨学科建模竞赛（ICM）是针对高中生和大学本科生的国际竞赛。这些竞赛挑战由最多三名学生组成的团队对开放式应用问题进行分析、建模、解决和呈现解决方案报告。
一、竞赛安排
赛题内容广泛：竞赛题目涵盖了经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、未来科技等多个领域。
MCM和ICM竞赛：竞赛分为MCM（Mathematical Contest In Modeling，数学建模竞赛）和ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling，交叉学科竞赛）两个部分。共设有6个竞赛题目供参赛队伍选择。
统一标准和选题：竞赛采用统一标准，参赛队伍通过美赛官网进行选题。
二、竞赛环节
| 阶段 | 描述 |
|---|---|
| 团队准备 | 鼓励顾问和教师指导学生，COMAP提供资源和指南。 |
| 选择并解决问题 | 团队在比赛网站上选择一个问题解决，可以使用各种资源。 |
| 比赛期间 | 解决方案报告清晰、简洁，包括摘要、目录、引言、分析和模型、结论和参考文献。 |
| 比赛结束后 | 团队通过电子邮件提交解决方案，不得修改解决方案文件。 |
三、如何备赛？
1.数理基础：
在准备美赛编程前，需要确保数学、统计学和概率论等数理基础知识的扎实掌握。这些基础知识是进行数学建模和解决实际问题的关键。包括代数、几何、微积分等数学分支的掌握，为建模提供坚实的数学基础。了解统计学的基本概念、数据分析方法和推断技巧，能够运用统计学方法进行数据处理和分析。掌握概率论的基本概念、概率分布和随机过程等知识，为建立概率模型提供支持。
2.学习多门编程语言：
掌握多门编程语言能够提升美赛编程的灵活性和适应性。不同的编程语言在语法、特性和应用领域上有所差异，学习多门编程语言有助于拓宽解决问题的思路和方法。掌握Python的基本语法、常用库和数据处理能力，适用于快速原型开发和科学计算。学习C++的面向对象编程思想、高效的算法实现和内存管理，适用于编写性能要求较高的程序。了解Java的跨平台特性、大型项目开发和网络编程，适用于构建复杂的应用系统。
3.算法与数据结构的掌握：
了解不同排序算法的原理和适用场景，如冒泡排序、快速排序和归并排序。学习图的遍历、最短路径和最小生成树等算法，解决与网络、路径规划相关的问题。掌握数组、链表、栈、队列和树等数据结构的特点和应用，选择合适的数据结构优化算法实现。
4.实践解决实际问题：
参加专业培训班，学习实际问题的建模方法和解题技巧。报名参加编程比赛，与其他参赛者竞争并从中学习和成长。加入团队项目，与团队成员合作解决实际问题，提高团队协作和沟通能力。
5.发展综合能力：
学会深入分析问题，理清问题的关键点和主要难点，为解决问题制定合理的方案。培养创新思维，寻找问题的不同解决方法和创造性的思路，提高解题的独立性和创造力。学会清晰地表达自己的观点和思路，与团队成员进行有效的沟通和合作。
MCM/ICM竞赛为年轻的数学和科学爱好者提供了展示他们独特才华和创造力的平台，同时也为他们提供了锻炼团队合作、研究、分析和应用智能与时间管理的机会。这些竞赛不仅考验参赛者的专业知识，更是培养他们解决实际问题的能力和创新思维的重要途径。
