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数学建模
第10次开课
开课时间: 2025年02月25日 ~ 2025年06月15日
学时安排: 2-3小时每周
进行至第10周,共16周 已有 824 人参加
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课程评价(74)
spContent=数学究竟能用来解决哪些现实问题?遇到问题时,又该怎样用数学来分析、解决?通过学习数学建模课程,这些问题都将得到一一解答。 本课程主要面向准备参加全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛的同学,由多位不同研究方向的教师组成教学团队,分别讲解各自擅长的领域和问题。 本课程会从数学建模的基本概念、方法论、文献检索方法等开始,随后分别介绍数学建模常用的微积分、差分方程与微分方程、最优化方法、数据分析和统计等方法和案例,内容覆盖各级各类数学建模竞赛所需的知识和能力。 如果你喜欢用数学来解决现实问题,愿意参加数学建模竞赛,不妨从学习北京理工大学数学建模慕课开始。
数学究竟能用来解决哪些现实问题?遇到问题时,又该怎样用数学来分析、解决?通过学习数学建模课程,这些问题都将得到一一解答。 本课程主要面向准备参加全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛的同学,由多位不同研究方向的教师组成教学团队,分别讲解各自擅长的领域和问题。 本课程会从数学建模的基本概念、方法论、文献检索方法等开始,随后分别介绍数学建模常用的微积分、差分方程与微分方程、最优化方法、数据分析和统计等方法和案例,内容覆盖各级各类数学建模竞赛所需的知识和能力。 如果你喜欢用数学来解决现实问题,愿意参加数学建模竞赛,不妨从学习北京理工大学数学建模慕课开始。
—— 课程团队
课程概述

    通过学习本课程,大家可以基本掌握数学建模竞赛中常见的数学方法,了解如何运用这些数学方法来分析、解决现实问题。除此以外,大家还可以了解到基于数学建模方法开展科研探索的基本思路和方法。

    学习本课程应该至少学过一元微积分和线性代数,其它内容则尽量做到先介绍基本知识,然后再讲解数学建模案例,所以没学过最优化方法、统计学的同学不必担心。

    当然,学习数学建模不但要听课、读书,了解经典案例和相关的研究文献也至关重要。所以建议大家在学习本课程之余,围绕课程中所讲案例、方法以及历年国内、国外竞赛题,多看一些学术文献,从而取得更多的收获。

授课目标

1、了解数学建模的常用数学方法;

2、了解各种数学方法的适用场景、经典案例;

3、能够把实际问题合理地抽象为数学问题,在分析数学问题的过程中,时刻紧贴现实问题;

4、掌握基于数学建模方法开展科研探索的基本方法;

5、介绍数学建模过程中常用的数学软件,讲解函数图形的画法。

课程大纲

第一章 数学与数学建模

1-1 数学有什么用?

1-2 数学建模是什么?

1-3 数学建模的步骤

1-4 文献检索

1-5 数学建模与科研探索

1-6 数学建模竞赛介绍

单元测验1

第二章 初等数学与微分法建模

2-1 赛程安排

2-2 贷款问题1

2-3 贷款问题2

2-4 贷款问题3

2-5 无条件极值问题

2-6 条件极值问题

2-7 货物包装成本问题

单元测验2

第三章 基于数据的建模方法

3-1 数据拟合

3-2 插值方法

第四章 差分方程方法建模

4-1 差分方程简介

4-2 种群增长模型I

4-3 种群增长模型II

4-4 种群增长模型III

4-5 差分方程稳定性建模

单元测验3

第五章 微分方程方法建模

5-1 微分方程简介

5-2 种群增长模型

5-3 脉冲、时滞和不确定性

5-4 微分方程的求解

5-5 稳定性方法建模

5-6 种群模型中的稳定性

5-7 传染病模型1

5-8 传染病模型2

5-9 传染病模型3

单元测验4

第六章 最优化方法建模

6-1 连续变量优化模型

6-2 离散变量优化模型

6-3 组合优化与NP理论

6-4 图论与最短路模型

6-5 图的遍历问题

单元测验5

第七章 优化问题的软件求解

7-1 线性规划Matlab求解

7-2 投资的收益与风险

7-3 无约束非线性规划MATLAB求解

7-4 约束非线性规划MATLAB求解

7-5 LINGO 软件标量语言

7-6 LINGO软件集合语言

单元测验6

第八章 历年优化赛题选讲

8-1 钢管订购和运输

8-2 露天矿生产的车辆安排

8-3 DVD在线租赁

8-4 交巡警服务平台的设置与调度

8-5 碎纸片的拼接复原

单元测验7

第九章 统计学方法建模—假设检验

9-1 假设检验方法介绍

9-2 假设检验案例

第十章 统计学方法建模—相关分析

10-1 相关分析方法介绍

10-2 相关分析案例

单元测验8

第十一章 统计学方法建模—列联分析

11-1 列联分析方法介绍

11-2 列联分析案例

第十二章 统计学方法建模—探索性分析

12-1 探索性分析方法介绍

12-2 探索性分析案例

单元测验9

第十三章 统计学方法建模—回归分析

13-1 回归分析方法介绍

13-2 回归分析案例

单元测验10

第十四章 数学软件及画图

14-1 数学软件介绍

14-2 数学软件画图

展开全部
预备知识

微积分、线性代数是必备知识,其它微分方程、最优化方法、概率论与统计学、数学软件等等,在学习本课程的过程中适当补充学习即可。

参考资料

1、王宏洲,李学文,董岩,李炳照,数学建模方法进阶,清华大学出版社,2013.

2、姜启源,谢金星,叶俊,数学模型,高等教育出版社,2018.

3、王宏洲,李学文,闫桂峰,李炳照,数学实验教程,北京理工大学出版社,2019.

北京理工大学
4 位授课老师
李炳照

李炳照

教授

王宏洲

王宏洲

副教授

李学文

李学文

副教授

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