合集 | 数学建模研究过程指导(精编版)

Part I

1. 如何开题2. 如何进行问题的分析和数据的获取

Part II

3. 挖掘情境中数学模式的两种方法4. 连续模型的使用范围、建立和求解方法5. 从连续模型到离散模型&离散模型的常见类型及其研究方法

Part III

6. 确定性与不确定性7. 以支持向量机为例谈机器学习的本质8. 以神经网络为例谈深度学习的本质

Part IV

9. 到底算法能不能算作数学模型或研究成果？10. 科学中的香芬迷雾：重整化方法

Part V

11. 问题重述与基本假设部分的检查表12. 符号约定部分的检查表

Part VI

13. 模型建立部分的检查表14. 模型求解部分的检查表15. 模型分析部分和参考文献部分的检查表16. 数学建模论文摘要的写作建议

Part VII

17. 从高中数学体会数学概貌和数学建模18. 感性认知如何驱动理性认知

Part VIII

19. 我们应该抱着什么心态去学习数学与科学20. 新生代青年在变革时代中的机会与责任