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1、课程定位

数学建模更像一套综合表达能力：从问题描述出发，选择模型、处理数据、验证结果，并把过程写成可以被别人理解的论文。它适合后续连接 AI、数据分析和复试项目表达。

2、学习目录

模块 内容 复盘重点
建模流程 问题分析、假设、变量、模型 训练结构化思考
优化模型 线性规划、整数规划、约束优化 连接决策问题
评价模型 层次分析、TOPSIS、熵权法 处理多指标评价
预测模型 回归、时间序列、机器学习基础 连接数据分析
论文表达 摘要、图表、结果解释 训练可展示成果

3、后续补充

后面补建模题目、代码、图表模板和论文复盘。