数学建模学什么
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1.高等数学:微积分、线性代数、概率论与数理统计等
2.运筹学与优化理论:常规最优化方法、非线性规划、整数规划、动态规划等
3.计算机科学:计算机编程语言、算法设计与分析、半结构化和非结构化数据挖掘等
4.统计学:统计分析、回归分析、多项式系数回归、时间序列预测、因素分析等
5.实际领域知识:能够熟悉实际问题领域的相关知识
6.思维逻辑: 它是数学建模成功的关键,学会如何合理提出假设,寻找解决方案,进行模型测试和验证等。
通过以上学习和实践,可以使数学建模者掌握基本的数学建模方法,并能够对复杂的实际问题进行分析和求解。