數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象、簡化建立能近似刻畫并“解決”實際問題的一種強有力的數學手段。

它是用數學語言描述實際現象的過程。這里的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象，也包含抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。這里的描述不但包括外在形態、內在機制的描述，也包括預測、試驗和解釋實際現象等內容。

直觀地理解這個概念：數學建模是一個讓純粹數學家（指只研究數學，而不關心數學在實際中的應用的數學家）變成物理學家、生物學家、經濟學家甚至心理學家等等的過程。

數學建模，就是根據實際問題來建立數學模型，對數學模型來進行求解，然后根據結果去解決實際問題。

從2016年起，思鋪教育開始深耕高中生數學建模教學體系，并在第一年就取得了O獎、M獎的優秀成績。

從2016年-2023年，思鋪教育已經輔導超過1000位學員參加各類數學建模競賽，F/M/H獎的獲獎比例是官方公布的獎項比例的一倍以上。

2023版教程較之2022年，在以下方面進行了升級：

√ 把 Python 替代 Matlab 作為編程工具；

√ 增加與建模緊密相關的編程核心素養課程模塊；

√ 增加求解高中數學公式、函數的編程與算法思維模塊；

√ 增加退火算法、遺傳算法等現代智能優化算法；

√ 極大豐富課后訓練任務，并提供相關參考代碼。

升級后，以下方面取得了顯著的進步：

√ 90% 九、十年級的學生補充了高中數學相關知識，可以跟上教學節奏；

√ 95% 的學生熟練掌握了編程的算法和語句基礎；

√ 85% 的學生可以掌握完整的數學建模寫作框架。

總結下來，在將課程進行全面升級后，我們可以明顯看到，學員的學習效果更加扎實，課程對低年齡數學建模學員更加友好。

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2023版課程大綱

前置直播課程

第一講：數學建模概述與 HiMCM 介紹

第二講：Python 概述和基礎

第三講：Python 提高 1

第四講：Python 提高 2

第五講：基礎數學公式與函數 1

第六講：基礎數學公式與函數 2

第七講：線性代數知識點及運算案例

第八講：概率統計知識點及運算案例

第九講：概率統計知識點及運算案例

第十講：微分方程及運算案例

基礎模型與論文強化課程

第一講：經典優化類算法—線性規劃和整數規劃

第二講：經典優化類算法—非線性規劃和多目標規劃

第三講：形象優化類算法-圖論模型

第四講：隨機型模型—排隊論

第五講：基礎預測類模型-插值與擬合

第六講：統計型預測類模型-回歸分析

第七講：預測類模型提高—時間序列分析

第八講：預測類模型加強-差分方程、微分方程及例題講解

第九講：評價類常用模型—層次分析法

第十講：多元分析與模糊數學、綜合評價模型

第十一講：Monte Carlo 模擬

第十二講：智能優化算法—模擬退火和遺傳算法

第十三講：數據預處理方法、競賽論文寫作指導及論文實戰

注：更多課程大綱詳情，請報名后咨詢教務老師。

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歡迎大家報名咨詢