教学计划

本课程采用线上线下混合式教育模式进行，由于当前仍然属于建设期，因此资源将持续更新，恕不额外进行通告。

教学周 课程内容 在线资源 综合案例及作业
  • 1
  • 03.04
  • 《数学建模》课程导学 （2课时）
  • 1. 课程基本信息
  • 2. 课程组织形式
  • 3. 课程作业与考核
  • 4. 学习建议
  • 第01讲 数学建模概述（2课时）
  • 1. 从现实对象到数学建模
  • 2. 数学建模的重要意义
  • 3. 数学模型的特点和分类
  • 4. 数学建模的基本方法和步骤
  • 5. 怎样学习数学建模
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  • 2
  • 03.11
  • 第02讲 初等模型(4课时)
  • 1. 回顾：数学建模的基本方法和步骤
  • 2. 椅子能在不平的地面上放稳吗
  • 3. 核军备竞赛
  • 4. 数学建模全过程：双层玻璃窗的功效
  • 3
  • 03.18
  • 第03讲 插值与拟合（一）(4课时)
  • 1. 一维插值
  • 2. 二维插值
  • 3. 插值的Python实现
  • Notebook数据下载
  • 4
  • 03.25
  • 第03讲 插值与拟合（二）(4课时)
  • 1. [习题讲解01] 初等模型
  • 2. 拟合
  • 3. 函数逼近
  • 4. 拟合的Python实现
  • 5
  • 04.01
  • 第03讲 插值与拟合（三）(2课时)
  • 1. [习题讲解02] 放射性物质衰减预测
  • 2. [案例01] 黄河小浪底调水调沙问题
  • 第04讲 微分方程与差分方程（一）(2课时)
  • 1. 微分方程建模方法
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  • Notebook数据下载
  • 6
  • 04.08
  • 第04讲 微分方程与差分方程（二）(4课时)
  • 1. 微分方程的符号解
  • 2. 微分方程的数值解
  • 3. [案例07] 慢跑者追逐问题
  • 4. 微分方程建模实例一：人口增长率模型
  • 5. 微分方程建模实例二：种群模型、捕食者与被捕食者模型
  • 7
  • 04.15
  • 第04讲 微分方程与差分方程（三）（4课时）
  • 1. [案例02] 药物中毒急救
  • 2. 差分方程建模方法
  • 3. [习题讲解03] 贷款买房问题
  • 4. [案例03] 传染病模型和SARS的传播（一）
  • 提交截止时间：5月19日
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    • 8
    • 04.22
    • 第04讲 微分方程与差分方程（四）（2课时）
    • 1. [案例03] 传染病模型和SARS的传播（二）
    • 第05讲 科学研究和论文写作（一）（2课时）
    • 1. 如何写数学建模论文
    • 2. 如何做研究
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    • 9
    • 04.29
    • 第05讲 科学研究和论文写作（二）（2课时）
    • 1. 如何写学术论文
    • 2. 管理好自己的学习生活
    • 9
    • 05.01
    • 五一放假
    • 10
    • 05.06
    • 第06讲 数学规划模型（一） （4课时）
    • 1. 线性规划模型
    • 2. 整数规划模型
    • 3. [案例04] 钢管下料问题
    • Notebook数据下载
    • 11
    • 05.13
    • 第06讲 数学规划模型（二） （4课时）
    • 1. [习题讲解04] 线性方程求解
    • 2. 非线性规划
    • 3. [习题讲解05] 使用非线性规划模型数鸡蛋
    • 4. [案例05] 投资的收益和风险
    • 12
    • 05.20
    • 第06讲 数学规划模型（三） （4课时）
    • 1. 二次规划
    • 2. 多目标规划
    • 3. [案例06] 飞行管理问题
    • 13
    • 05.27
    • 第07讲 图论模型（一） （4课时）
    • 1. 图的基本概念
    • 2. NetworkX库简介
    • 3. 最短路径算法
    • 4. 最小生成树
    • 14
    • 06.03
    • 第07讲 图论模型（二） （4课时）
    • 1. [习题讲解06] 图及最小生成树
    • 2. 最大流与最小费用流问题
    • 3. 关键路径
    • 15
    • 06.10
    • 端午节放假
    • 15
    • 06.12
    • 第07讲 图论模型（三） （2课时）
    • 1. [案例08] 钢管订购与运输
    • 16
    • 06.17
    • 第08讲 统计与判别分析（一）（4课时）
    • 1. [习题讲解07] 灯泡寿命的置信度
    • 2. 统计方法的基本概念
    • 3. 参数估计和假设检验
    • 4. 回归分析
    • 5. 聚类分析
    • 6. [习题讲解08] 鸢尾花分类
    • 17
    • 06.24
    • 第08讲 统计与判别分析（二）（4课时）
    • 1. [案例09] 蠓虫分类判别（Bayes、Fisher）
    • 2. [案例09] 蠓虫分类判别（支持向量机）
    • 18
    • 提交截止时间：7月7日、6月30日 (Best!)