数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。

它是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态、内在机制的描述，也包括预测、试验和解释实际现象等内容。

直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只研究数学，而不关心数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家、生物学家、经济学家甚至心理学家等等的过程。

数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

从2016年起，思铺教育开始深耕高中生数学建模教学体系，并在第一年就取得了O奖、M奖的优秀成绩。

从2016年-2023年，思铺教育已经辅导超过1000位学员参加各类数学建模竞赛，F/M/H奖的获奖比例是官方公布的奖项比例的一倍以上。

2023版教程较之2022年，在以下方面进行了升级：

√ 把 Python 替代 Matlab 作为编程工具；

√ 增加与建模紧密相关的编程核心素养课程模块；

√ 增加求解高中数学公式、函数的编程与算法思维模块；

√ 增加退火算法、遗传算法等现代智能优化算法；

√ 极大丰富课后训练任务，并提供相关参考代码。

升级后，以下方面取得了显著的进步：

√ 90% 九、十年级的学生补充了高中数学相关知识，可以跟上教学节奏；

√ 95% 的学生熟练掌握了编程的算法和语句基础；

√ 85% 的学生可以掌握完整的数学建模写作框架。

总结下来，在将课程进行全面升级后，我们可以明显看到，学员的学习效果更加扎实，课程对低年龄数学建模学员更加友好。

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2023版课程大纲

前置直播课程

第一讲：数学建模概述与 HiMCM 介绍

第二讲：Python 概述和基础

第三讲：Python 提高 1

第四讲：Python 提高 2

第五讲：基础数学公式与函数 1

第六讲：基础数学公式与函数 2

第七讲：线性代数知识点及运算案例

第八讲：概率统计知识点及运算案例

第九讲：概率统计知识点及运算案例

第十讲：微分方程及运算案例

基础模型与论文强化课程

第一讲：经典优化类算法—线性规划和整数规划

第二讲：经典优化类算法—非线性规划和多目标规划

第三讲：形象优化类算法-图论模型

第四讲：随机型模型—排队论

第五讲：基础预测类模型-插值与拟合

第六讲：统计型预测类模型-回归分析

第七讲：预测类模型提高—时间序列分析

第八讲：预测类模型加强-差分方程、微分方程及例题讲解

第九讲：评价类常用模型—层次分析法

第十讲：多元分析与模糊数学、综合评价模型

第十一讲：Monte Carlo 模拟

第十二讲：智能优化算法—模拟退火和遗传算法

第十三讲：数据预处理方法、竞赛论文写作指导及论文实战

注：更多课程大纲详情，请报名后咨询教务老师。

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