几何理论、线性代数、微积分、组合概率、统计（回归）分析、优 化方法（规划）、图论与网络优化、综合评价、插值与拟合、差分计算、微分方程、排队论、模糊数学、随机决策、多目标决策、随机 模拟、灰色系统理论、神经网络、时间序列、机理分析
以上基本上包含了所有数学建模的方法，而其中 几何理论、线性代数、微积分、组合概率 又是基础中的基础，他们对应的是本科课程的 《微积分》、《线性代数》、《概率论与数理统计》 ,所以你只要有这三门课程的基础，你就基本上可以学习其他所有方法的 简单理论和简单运用 ，如果是更加深入的学习则还需要其他课程的补充：如 随机过程、运筹学、最优化等 ，不过对于一门选修课显然只需要学习到简单理论和简单运用就可以了。
学习了数学建模的方法理论之后，如果要将方法通过编程实现，以去解决真正的问题，那么你还需要学习一些编程，C语言/ PYTHON/MATLAB ，后面两种比较常用并且网上有大量的免费资源。
数学建模所需要掌握的最基础知识： 高等数学、概率论、数理统计、线性代数 。
如果你是名工科生或理科生的话，相信你在大一就已经学完以上知识，那么再上数学建模的选修课，从知识点上是没有太大难度的。除了以上的基础知识，你还可以学一点 编程 （MATLAB、Python）以及一些 运筹学、管理学 的知识，如果有兴趣再学一点 大学物理 （主要力学、电磁学）就更好了。
但是，每个学校的要求不一样，每个老师的要求也不一样， 建议你提前向学长学姐了解一下这门课的老师讲课水平、平时作业量、考试难度等情况 ，以免踩坑。最后祝你成功！
就离谱，巨难学，赶快跑。
本人数学系大二学生，这学期上数学建模课。老师上课是挺好玩的，就讲讲书上的案例，分析分析题，其他的啥也没讲。哇~每次上课就是故事会呀。
我们用的是《数学建模》（机械工业出版社），作业一般是上面的研究课题，真的是绝了，就数据、情景啥都没有，就平地起高楼。就真的难写。
