imo-2025

# IMO 2025 Problems Dataset

This dataset contains the 6 problems from the 2025 International Mathematical Olympiad (IMO). The problems are formatted with proper LaTeX notation for mathematical expressions.

## Dataset Structure

Each example contains:
- `id`: Problem identifier (e.g., "2025-imo-p1")
- `problem`: The problem statement with LaTeX mathematical notation
- `solution`: The solution (currently set to null)

## Problem Types

The dataset includes problems covering various mathematical areas:

1. **Problem 1**: Combinatorial geometry (sunny lines)
2. **Problem 2**: Euclidean geometry (circles and triangles)
3. **Problem 3**: Number theory (bonza functions)
4. **Problem 4**: Number theory (proper divisors and sequences)
5. **Problem 5**: Game theory (inekoalaty game)
6. **Problem 6**: Combinatorial geometry (grid tiling)

## Mathematical Notation

Mathematical expressions are formatted using LaTeX:
- Variables and expressions: `$x$`, `$n \geq 3$`
- Display equations: `$$f(a) \text{ divides } b^a - f(b)^{f(a)}$$`
- Sets: `$\mathbb{N}$`, `$\mathbb{R}$`
- Special formatting: *sunny*, *bonza*, *proper divisor*, *inekoalaty game*

## Files

- `imo_2025.json`: Full dataset in JSON format
- `README.md`: This file

## Usage

```python
from datasets import load_dataset

# Load the dataset
dataset = load_dataset("lmms-lab/imo-2025")

# Access individual problems
for problem in dataset['train']:
print(f"Problem: {problem['id']}")
print(f"Statement: {problem['problem']}")
print()
```

Or load directly from JSON:

```python
import json

# Load from JSON
with open("imo_2025.json", "r") as f:
problems = json.load(f)

# Access problems
for problem in problems:
print(f"ID: {problem['id']}")
print(f"Problem: {problem['problem']}")
print(f"Solution: {problem['solution']}")
print()
```

## Citation

If you use this dataset in your research, please cite:

```bibtex
@dataset{imo2025,
title={IMO 2025 Problems Dataset},
author={LMMS Lab},
year={2025},
url={https://huggingface.co/datasets/lmms-lab/imo-2025}
}
```

## Source

Problems are from the 2025 International Mathematical Olympiad.
Original source: https://www.imo-official.org/problems.aspx

## License

This dataset is released under the MIT License.

# 2025年国际数学奥林匹克（International Mathematical Olympiad, IMO）试题数据集

本数据集收录了2025年国际数学奥林匹克的全部6道试题，所有试题均采用标准LaTeX语法编排数学表达式。

## 数据集结构

每个数据样本包含以下字段：
- `id`: 试题标识符（例如："2025-imo-p1"）
- `problem`: 带有LaTeX数学标记的试题题干
- `solution`: 试题解答（当前设置为空值）

## 试题分类

本数据集涵盖多个数学分支的试题：
1. **第1题**：组合几何（阳光直线（sunny lines））
2. **第2题**：欧几里得几何（圆与三角形问题）
3. **第3题**：数论（邦扎函数（bonza functions））
4. **第4题**：数论（真约数与序列（proper divisors and sequences））
5. **第5题**：博弈论（伊诺科拉蒂博弈（inekoalaty game））
6. **第6题**：组合几何（网格铺砌（grid tiling））

## 数学标记规范

数学表达式采用LaTeX格式编排：
- 变量与表达式：`$x$`、`$n geq 3$`
- 行间公式：`$$f(a) ext{ 整除 } b^a - f(b)^{f(a)}$$`
- 数集：`$mathbb{N}$`、`$mathbb{R}$`
- 特殊格式标注：*sunny*、*bonza*、*proper divisor*、*inekoalaty game*

## 数据文件
- `imo_2025.json`: 完整的JSON格式数据集文件
- `README.md`: 本说明文档

## 使用方法

### 通过Hugging Face Datasets库加载
python
from datasets import load_dataset

# 加载数据集
dataset = load_dataset("lmms-lab/imo-2025")

# 遍历访问单个试题
for problem in dataset['train']:
print(f"试题编号：{problem['id']}")
print(f"试题题干：{problem['problem']}")
print()

### 直接从JSON文件加载
python
import json

# 读取JSON文件
with open("imo_2025.json", "r", encoding="utf-8") as f:
problems = json.load(f)

# 遍历访问试题
for problem in problems:
print(f"试题编号：{problem['id']}")
print(f"试题题干：{problem['problem']}")
print(f"试题解答：{problem['solution']}")
print()

## 引用声明

若您在研究中使用本数据集，请引用如下BibTeX条目：
bibtex
@dataset{imo2025,
title={IMO 2025 Problems Dataset},
author={LMMS Lab},
year={2025},
url={https://huggingface.co/datasets/lmms-lab/imo-2025}
}

## 数据集来源

本数据集的试题来自2025年国际数学奥林匹克，原始来源：https://www.imo-official.org/problems.aspx

## 开源许可

本数据集采用MIT许可协议发布。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集收录了2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的6道题目，问题陈述使用规范的LaTeX数学符号表示，覆盖组合几何、数论和博弈论等多个数学领域。数据集以JSON格式提供，便于直接加载和使用，但当前解决方案字段为空，主要适用于数学问题求解或竞赛研究场景。