核心理论模块

• 线性代数基础：向量空间、矩阵运算的底层逻辑，这是后续所有模型构建的数学工具
• 线性规划与对偶理论：从标准模型建立到对偶问题的经济解释，理解优化问题的双向分析视角
• 单纯形法详解：作为线性规划的核心求解算法，通过步骤拆解与案例演练掌握其应用技巧
• 最优性与对偶性验证：通过数学推导与实际数据测试，验证模型解的合理性与稳定性

应用实践模块

• 饮食问题建模：基于营养约束与成本控制，设计最优饮食方案，体会约束条件下的优化思维
• 双人零和游戏分析：通过博弈论视角，用线性规划方法求解最优策略，拓展跨学科应用能力
• 运输路径优化：结合物流场景，利用最短路径算法与运输问题模型，解决实际调度难题
• 凸优化入门：介绍非线性优化的基础概念，为后续学习更复杂的模型奠定基础

• 数学基础：已掌握线性代数（向量、矩阵运算）与微积分（导数、极值求解）的基本知识，能理解基础数学推导

• 兴趣导向：对用数学方法解决实际问题有强烈兴趣，愿意投入时间进行模型构建与数据验证

• 优先条件：具备Matlab编程基础的学生可优先参与，课程中会涉及简单的算法实现环节，编程能力能加速学习进程

1. 10课时主导师Lecture：体系化知识输入

由行业导师主讲，采用“理论讲解+案例演示”的双轨模式，每节课设置互动问答环节，确保关键知识点的即时消化。课程内容同步提供课件与录播视频，方便课后复习。

2. 6课时1对1 Office Hour：个性化问题解决

针对课堂遗留问题、作业难点或个性化学习需求，学生可预约1对1答疑。导师会结合学生的知识薄弱点，提供定制化学习建议，避免问题累积影响后续学习。

3. 12课时Mentor Session：小组实战项目指导

以4-5人小组为单位，在Mentor的引导下完成实际项目（如企业物流调度优化、金融投资组合设计等）。这一过程不仅培养团队协作能力，更能让学生在实战中深化对理论的理解。

4. 2课时成果汇报：知识输出与反馈提升

学生需将项目成果制作成PPT进行汇报，导师与其他学员将从模型合理性、结论严谨性、表达清晰度等维度给出反馈。这是一次综合能力的锻炼，也是检验学习效果的重要环节。