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数学建模（学森挑战计划）
上海交通大学学生创新中心 · 学森挑战计划 / 交大荣昶杯
面向高中生的五天数学建模营：走完「问题→假设→建模→求解→检验→推广」全流程，掌握 Python 数据处理与可视化，学会时序预测、概率与随机模拟、最优化三大方法，并用 2026 交大荣昶杯 11 道赛题练习选题、建模与论文写作。 共 9 章、90 个知识点动画。
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基于本课程全部知识库答疑，回答附出处，只讲课里有的，不编造。
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2026 交大荣昶杯 11 道赛题一站看全：题面速览、附件数据字段与真实数据预览图、可点击的建模路线（链到对应知识点动画）、易错点与论文写作提示。只给思路，不给答案。
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每个核心知识点一个直观动画讲解，按章浏览、点击放大 —— 抽象概念一看就懂。
观看动画 →课程章节
- 1数学建模导论与挑战营 — 数学建模的意义、国赛与美赛、学森挑战营与荣昶杯、建模全流程与三大方法
- 2AI工作环境与Python基础 — Trae + Anaconda 环境、Jupyter、Vibe Coding 辅助建模、Python 数据类型、控制语句与函数
- 3数据分析：NumPy 与 Pandas — NumPy 向量化、Series 与 DataFrame、loc/iloc 与布尔索引、排序、groupby、缺失值处理
- 4数据可视化：让数据开口说话 — Matplotlib 入门、折线/柱状/散点/直方/箱线图、颜色与修饰、虚拟货币与葡萄酒数据案例
- 5时序预测模型 — 移动平均、指数平滑、最小二乘趋势、季节指数、灰色预测 GM(1,1)、ARIMA 入门、误差指标与防止偷看未来
- 6概率建模与随机模拟 — 盲盒收藏家：几何分布、集卡问题 E=nHₙ、蒙特卡洛仿真、隐藏款与容斥、敏感性分析、马尔可夫链、核酸混检
- 7最优化建模 — 决策变量/目标/约束、线性规划图解与求解、整数与 0-1 规划、多目标、灵敏度、最短路与 TSP、启发式算法
- 8赛事规则、选题与论文写作 — 荣昶杯赛制、选题三原则与四大方向、评审要点、论文结构、摘要与关键词、模型写作规范
- 9赛题精讲 A–K — 2026 荣昶杯 11 道赛题：题意、数据、可选建模思路与易错点（不含标准答案）