1、从现实对象到数学模型 2、数学建模示例 3、数学建模的方法和步骤

一、课程目的与要求 本课程目的在于培养MBA学员通过模型定性定量解决问题的能力,特别是掌握优化的 思想和基本手段,提高解决工作中实际问题的能力。课程通过案例使学员能够理解所学的理 论和方法。本课程讲授学时应在40~48,课堂案例讨论学时12~16(三到五个案例),总学 时60

波莱尔(1871~1956) 法国数学家1871年1月生于法国阿韦龙省的圣·阿弗里克, 1956年2月卒于巴黎.1893年毕业于巴黎高等师范学校在 里 尔大学任教.1894年获博士学位,1909年任巴黎大学理学院 函 数论教授第一次世界大战后改任概率及数学物理学教授. 1921年当选为法国科学院院士,1928年协助建立庞加莱研究 所并任所长直至去世

众所周知，高等数学中许多重要方法，如求极限、 求导数、求不定积分、求定积分、解常微分方程、向量 运算、求偏导数、计算重积分、级数展开等，只靠笔算 难以完成.为提高读者用高等数学解决实际问题的能 力，本章将对符号计算系统 Mathematica 及其在上述运 算中的应用进行简单介绍。 第一节 初识符号计算系统Mathematica 第二节 用Mathematica做高等数学

离散数学（又称计算机数学）是现代数学的重要分支，是计算机专业课程中的核心基础课程之一。离散数学以是研究：离散量的结构和相互之间的关系为主要目标，其研究对象一般为：有限或可数个元素（例如：自然数、整数、真假值、有限个结点等），而离散性也是计算机科学的显著特点

解方程是代数中的一个基本的问题，特别是在中学所学代数中，解方程占有 重要地位.这一章和下一章主要讨论一般的多元一次方程组，即线性方程组. 线性方程组的理论在数学中是基本的也是重要的内容. 对于二元线性方程组

掌握随机变量的数学期望、方差、协方差、相关系数等几个基本概念及其性质并会求一 些随机变量及函数的数学期望与方差为后面的学习打下基础

这一章,我们为学习多元函数微积分学 作准备,介绍空间解析几何和向量代数。这 是两部分相互关联的内容。用代数的方法研 究空间图形就是空间解析几何,它是平面解 析几何的推广。向量代数则是研究空间解析 几何的有力工具。这部分内容在自然科学和 工程技术领域中有着十分广泛的应用,同时 也是一种很重要的数学工具

拉普拉斯P..(1749~1827) 法国数学家、天文学家.1749年3月生于法国博蒙昂诺 日,1927 年3月卒于巴黎年幼时就显露出数学才能,1767年他到巴黎 拜见达朗贝尔经过周折终于以自己对力学原理的论述受到 达朗贝尔的称赞,随即被介绍到巴黎军事学校任数学教授, 1875年当选为法国科学院院士.1795年后任巴黎综合工科 学 校、高等师范学校教授1816年被选为法兰西科学院院士后 任该院院长

引言 解方程是代数中的一个基本的问题,特别是在中学所学代数中,解方程占 有重要地位这一章和下一章主要讨论一般的多元一次方程组,即线性方程组线性方程组的理论在数学中是基本的也是重要的内容