数学基础
☀️ 电子，对与数学基础的要求，其实不算太高，它主要是偏向于应用，而非严谨的证明。
- 微积分
- 线性代数
- 概率论
- 工程数学
如果你已经忘记了，需要重新巩固，或者说学过，但是学的不太明白，下面是推荐优质的课程和资源。
选择一：听👂动态系统建模与分析，同一个 B 站 UP 主视频。
选择二：👇
学习数学基础的核心思路
做题！做题！做题！
只有通过，不断的做题练习，才能巩固对数学知识的理解，在做题的过程中，体会严谨的逻辑推导。毕竟数学建模，在经过引参建模的过程后，将实际问题抽象成数学问题后，便是考验推导能力的时刻。只有在未引入实际背景前，就把基础数学明白、基本公式理论推导思路弄清楚，才能在真正比赛时，迈出第一步。
微积分
只推荐两门课程和一个科普视频。
课程：
- Khan（可汗学院）的微积分
- MIT（麻省理工学院）微积分
科普：
这两门课程，都是面向几乎对微积分零认知的学生开设的开放课程，无先修前提，便可直接观看。
Khan Calculus
- 平台：Khan
- 先修：无
- 难度：⭐
- 预计学时：30h
课程资源
B 站的视频搬运画质，实在是堪忧，推荐去官网或者 YouTube（身在国外的）观看。
- 官网
- YouTube
- B 站
MIT 18.06 Calculus
- 平台：MIT
- 先修：无
- 难度：⭐
- 预计学时：30h
课程资源
B 站的视频搬运画质，实在是堪忧，推荐去官网或者 YouTube（身在国外的）观看。
- 官网
- YouTube
- B 站
线性代数
同样，只推荐三门课程和一个科普。
课程：
- 台湾清华大学 线性代数
- Khan 线性代数
- MIT 线性代数
科普：
Khan Linear Algebra
- 平台：Khan
- 先修：微积分
- 难度：⭐
- 预计学时：30h
Khan 的课程，都是十分简单易懂，几乎无前置知识，就可直接听。
课程资源
视频：
台湾清华大学 線性代數
- 平台：台湾清华大学
- 先修：微积分
- 难度：⭐⭐
- 预计学时：50h
虽然 MIT 的线性代数，被誉为是宇宙讲的最好的线性代数课程，但是对于新手入门来说，实在是有些过于困难，且由于学时问题，很多地方都略讲。而这门课程，就恰恰是补足了它的缺陷。一来虽然课件是英文但是讲的是中文，二来讲的细致，适合全面学习。
课程资源
视频：
MIT Linear Algebra
- 平台：MIT
- 先修：微积分
- 难度：⭐⭐⭐
- 预计学时：40h
十分优质的一门课程，但是最好是学过上面的其中一门课程后，再去听，会比较好。
课程资源
B 站的视频搬运画质，实在是堪忧，推荐去官网或者 YouTube（身在国外的）观看。
视频：
概率论与统计学
课程只推荐 Khan 概率论和统计学，科普同样推荐3Blue1Brown。
Khan 概率论与统计学
- 平台：Khan
- 先修：微积分
- 难度：⭐
- 预计学时：40h
课程资源
B 站的视频搬运画质，实在是堪忧，推荐去官网或者 YouTube（身在国外的）观看。
- YouTub
- B 站
概率论进阶
虽然是面向经济学研究生的课程，但是对于数模来说，加上了经济学的背景，这完全就是为数模打造的概率论与统计学课程。
【概率论与统计学（洪永淼 : 厦门大学）】 https://www.bilibili.com/video/BV11t411A7bp/?share_source=copy_web&vd_source=0152764925b99fadd2e9e3592e9421a8