第1章 緒論
1.1 數(shù)學(xué)與數(shù)學(xué)的應(yīng)用
1.2 數(shù)學(xué)建模
1.3 數(shù)學(xué)建模的教與學(xué)
1.4 數(shù)學(xué)建模競賽

第2章 數(shù)學(xué)與現(xiàn)實世界
2.1 從現(xiàn)實對象到數(shù)學(xué)模型
2.2 建模實例

第3章 建模方法論
3.1 概論
3.2 幾種創(chuàng)造性思維方法
3.2.1 小組群體思維
3.2.2 發(fā)散性思維方法
3.2.3 從整體上把握問題的方法

3.3 問題分析
3.3.1 明確目標(biāo)
3.3.2 條件與數(shù)據(jù)分析
3.3.3 工作計劃

3.4 建立數(shù)學(xué)模型
3.4.1 模型的整體設(shè)計
3.4.2 做出假設(shè)
3.4.3 現(xiàn)實問題與數(shù)學(xué)表達式
3.5 求解數(shù)學(xué)模型
3.6 模型解的分析和檢驗
3.7 論文寫作

第4章 量綱分析法
4.1 單位
4.2 量綱分析
4.3 物理模擬中的比例模型
4.4 無量綱化方法

第5章 機理分析建模法
5.1 微分方程的建立
5.1.1 運用已知物理定律
5.1.2 利用平衡與增長式
5.1.3 微元法
5.1.4 機理分析法
5.1.5 小結(jié)
5.2 微分方程的應(yīng)用模型

5.3 微分方程的定性分析與數(shù)值解
5.3.1 常微分方程定性分析
5.3.2 常微分方程的數(shù)值解
5.4 類比分析法
5.5 邏輯分析法

第6章 基于數(shù)據(jù)的建模方法
6.1 數(shù)據(jù)的收集與整理
6.1.1 數(shù)據(jù)收集
6.1.2 數(shù)據(jù)整理
6.2 經(jīng)驗?zāi)Ｐ?br>
6.3 統(tǒng)計模型
6.3.1 回歸分析法
6.3.2 關(guān)于時間序列分析法
6.4 模型的參數(shù)估計

6.5 模型的檢驗和評價
6.5.1 回歸方程的顯著性檢驗
6.5.2 回歸系數(shù)的顯著性檢驗
6.5.3 “最優(yōu)”回歸模型的選擇
6.6 模型誤差分析

第7章 模擬模型
7.1 隨機現(xiàn)象的模擬
7.1.1 隨機變量的模擬
7.1.2 頻率圖近似模擬

7.2 隨機數(shù)的產(chǎn)生
7.2.1 均勻分布隨機數(shù)的產(chǎn)生
7.2.2 任意分布隨機數(shù)的模擬
7.3 蒙特卡羅模擬
7.4 系統(tǒng)模擬
7.5 模擬模型的應(yīng)用

第8章 模型范例
8.1 建模范例
8.2 建模練習(xí)題

第9章 科技論文與學(xué)術(shù)講演
9.1 引言
9.2 科技論文寫作規(guī)范
9.3 論文的整體構(gòu)思
9.4 數(shù)學(xué)建模競賽論文的特點
9.5 學(xué)術(shù)講演
附錄A 生產(chǎn)計劃問題的工作提綱
附錄B 生產(chǎn)計劃的優(yōu)化模型
附錄C 關(guān)于鎖具裝箱的數(shù)學(xué)模型
附錄D 災(zāi)情巡視路線尋優(yōu)模型
參考書目