Loading
数学建模基础
数学中级2026 夏季
用数学语言描述世界，解决实际问题。
课程哲学
数学不是试卷上的选择题，它是人类理解世界的通用语言。当你用微分方程预测疫情传播、用优化算法规划快递路线、用概率模型评估投资风险时，你才真正明白了数学的力量。
8 周课程规划
1
模型vs现实抽象层级模型验证
用方程描述'等公交'问题
公交等待时间模型
2
增长率SIR疫情模型稳态
模拟疫情在学校的传播
疫情模拟程序+报告
3
目标函数约束条件线性规划
为快递公司优化配送路线
路线优化方案
4
贝叶斯定理随机过程蒙特卡洛
计算德州扑克的获胜概率
扑克概率计算器
5
回归分析假设检验置信区间
分析运动与学习成绩的相关性
统计分析报告
6
numpyscipy可视化
用 Python 重现前 5 周的模型
Python 建模代码集
7
气候系统反馈回路IPCC 情景
预测全球气温变化趋势
气候变化预测报告
8
问题拆解快速原型论文写作
48 小时建模挑战赛
竞赛论文
教学法
35%
讲座
概念讲解与理论框架搭建
50%
项目制
动手实践、真实项目驱动学习
15%
讨论
小组辩论、同伴互评、开放式研讨
🏆 Conundrum 终极挑战
开放式挑战
济南夏季暴雨频繁，城市内涝问题困扰市民多年。请你： 1. 建立数学模型预测不同降雨量下各区域的内涝风险 2. 提出最优的排水泵站调度方案 3. 评估'海绵城市'改造的投资回报比 你需要使用真实数据（可模拟），给出可视化结果。
评估哲学
我们不考试。我们相信真正的能力无法用试卷衡量——用项目答辩、作品集和同伴评审来评估成长。
40%
建模竞赛
最终建模挑战赛的论文和答辩评分
40%
项目作业
6 个核心模型的完成质量
20%
课堂参与
建模讨论的贡献度
🎓 毕业项目
济南城市问题数学建模
选择一个济南市面临的实际问题（交通拥堵、空气污染、泉水保护、城市热岛等），建立数学模型进行分析并给出量化建议。
模型质量35%
数据支撑25%
可操作性20%
展示表达20%