本书分11章，内容涉及数学建模简介、Python编程基础与科学计算、常微分方程及差分方程方法、偏微分方程、插值与拟合方法、最优化方法、图论方法、排队论、回归分析、因子分析、时间序列预测分析方法，第3-11章每章先给出历史沿革，然后进行方法简介，最后结合实例讲解建模方法，配合数学软件的介绍和使用，加强建模求解过程的基本训练，避免在解决问题中做繁琐的数学推导和计算，提高教材的可读性。扫描书中的二维码可获取部分案例的数据文件、程序及彩图。
本书适合普通高等院校参加数学建模竞赛的指导老师和学生（本科生和研究生）使用，也可供希望了解数学方法及数学建模方法的学生、老师及科研工作者参考。

前言
第一版前言
第1章 数学建模简介
1.1 数学建模
1.1.1 数学模型和数学建模
1.1.2 数学建模的步骤
1.2 数学建模竞赛
1.2.1 数学建模竞赛的由来和发展
1.2.2 参加数学建模竞赛与应用数学解决实际问题的能力培养
参考文献
第2章 Python编程基础与科学计算
2.1 Python语言简介
2.2 Python编程基础
2.2.1 Python基本语法
2.2.2 基本数据类型
2.2.3 Python控制语句
2.2.4 函数
2.3 Python科学计算
2.3.1 NumPy
2.3.2 Pandas
2.3.3 Matplotlib
2.3.4 SciPy
参考文献
第3章 常微分方程及差分方程方法
3.1 历史沿革
3.2 方法简介
3.2.1 常微分方程方法
3.2.2 差分方程方法
3.3 建模案例
3.3.1 应用常微分方程建立数学模型举例
3.3.2 应用差分方程建立数学模型举例
3.4 思考与练习
参考文献
第4章 偏微分方程
4.1 历史沿革
4.2 方法简介
4.2.1 弦振动方程建模
4.2.2 热传导方程建模
4.2.3 偏微分方程定解问题
4.2.4 分离变量法
4.2.5 有限差分法
4.3 建模案例
4.4 思考与练习
参考文献
第5章 插值与拟合方法
5.1 历史沿革
5.2 一般插值方法
5.2.1 问题的提出
5.2.2 拉格朗日插值
5.2.3 牛顿插值
5.3 样条函数插值方法
5.3.1 样条函数的一般概念
5.3.2 样条函数插值
5.4 B样条函数插值方法
5.4.1 磨光函数
5.4.2 等距B样条函数
5.4.3 一维等距B样条函数插值
5.4.4 二维等距B样条函数插值
5.5 最小二乘拟合方法
5.5.1 线性最小二乘拟合方法
5.5.2 最小二乘拟合函数的求解
5.5.3 一般线性最小二乘拟合方法
5.5.4 非线性最小二乘拟合问题
5.6 黄河小浪底调水调沙问题
5.6.1 问题的提出
5.6.2 模型的建立与求解
5.7 思考与练习
参考文献
第6章 最优化方法
6.1 历史沿革
6.2 线性规划方法
6.2.1 线性规划问题的提出
6.2.2 线性规划问题的标准形
6.2.3 线性规划问题解的概念
6.2.4 线性规划的基本定理
6.2.5 线性规划模型求解的单纯形法
6.2.6 人工变量方法
6.2.7 单纯形法的矩阵描述
6.2.8 对偶问题
6.2.9 灵敏度分析
6.2.10 R求解及灵敏度分析
6.2.11 线性规划应用案例
6.3 非线性规划方法
6.3.1 非线性规划的基本概念和极值条件
6.3.2 无约束非线性规划的解法
6.3.3 约束非线性规划的最优性条件和解法
6.3.4 非线性规划应用案例
6.4 整数规划方法
6.4.1 整数规划的数学模型
6.4.2 整数规划特点
6.4.3 整数规划的常用求解方法
6.4.40 -1整数规划及其解法
6.4.5 整数规划应用案例
6.5 目标规划方法
6.5.1 目标规划方法概述
6.5.2 目标规划应用案例
6.6 动态规划
6.6.1 多阶段决策过程和引例
6.6.2 动态规划的基本概念
6.6.3 动态规划的最优性原理和基本方程
6.6.4 动态规划的求解方法
6.6.5 动态规划求解静态规划问题
6.6.6 动态规划应用案例
6.7 建模案例
6.7.1 问题的提出
6.7.2 问题的分析与模型的假设
6.7.3 无故障情况的调度模型
6.7.4 有故障情况的调度模型
6.7.5 RGV调度模型的实用性和有效性检验,软件求解
6.8 思考与练习
参考文献
第7章 图论方法
7.1 历史沿革
7.2 图论有关的基本概念
7.3 图的存储表示
7.4 图论中的常用算法
7.4.1 图的遍历算法
7.4.2 最小生成树的算法
7.4.3 最短路径算法
7.5 建模案例
7.5.1 问题描述
7.5.2 问题分析
7.5.3 模型假设
7.5.4 符号约定
7.5.5 模型的建立与求解
7.6 思考与练习
参考文献
第8章 排队论
8.1 历史沿革
8.1.1 基本概念和符号
8.1.2 排队系统的结构
8.1.3 排队模型
8.2 方法简介
8.3 建模案例
8.4 软件求解
8.5 思考与练习
参考文献
第9章 回归分析
9.1 历史沿革
9.2 方法简介
9.2.1 简单线性回归分析
9.2.2 多重线性回归分析
9.2.3 非线性回归分析
9.2.4 二分类Logistic回归模型
9.3 建模案例
9.3.1 案例1线性回归分析
9.3.2 案例2非线性回归分析
9.3.3 案例3Logistic回归分析
9.3.4 回归分析软件求解
9.4 思考与练习
参考文献
第10章 因子分析
10.1 历史沿革
10.2 方法简介
10.2.1 因子分析的基本理论
10.2.2 因子载荷矩阵的估计
10.2.3 因子旋转
10.2.4 因子得分
10.2.5 因子分析的步骤
10.3 建模案例