用GPT3.5生成了一段数学建模学习的计划，我准备在视觉学习的同时，穿插一些数学理论方面的学习，以下是近三个月的计划。
7月2日-7月8日：了解数学建模的基本概念和方法，阅读相关教材和论文，了解数学建模的应用领域和实际问题。
7月9日-7月15日：学习线性代数和概率论的基础知识，包括矩阵运算、特征值和特征向量、概率分布等。
7月16日-7月22日：学习微积分的基础知识，包括导数、积分、微分方程等，为后续的数学建模方法打下基础。
7月23日-7月29日：学习优化理论和方法，包括线性规划、非线性规划、整数规划等，了解如何将实际问题转化为数学模型并进行求解。
7月30日-8月5日：学习统计学的基础知识，包括假设检验、回归分析、时间序列分析等，为数据分析和模型验证提供支持。
8月6日-8月12日：学习数值计算的基础知识，包括数值解法、迭代算法、数值稳定性等，为模型求解提供数值方法。
8月13日-8月19日：学习常见的数学建模方法，包括数学规划、动态系统建模、随机过程建模等，掌握不同方法的应用场景和求解技巧。
8月20日-8月26日：进行小规模的数学建模实践，选择一个实际问题，尝试将其转化为数学模型并进行求解，熟悉建模过程和解决问题的方法。
8月27日-9月2日：深入学习数学建模的高级方法，包括多目标优化、动态规划、模拟方法等，了解更复杂问题的建模和求解技巧。
9月3日-9月9日：进行中等规模的数学建模实践，选择一个较复杂的实际问题，尝试使用高级方法进行建模和求解，进一步提升建模和求解能力。
9月10日-9月16日：学习数学建模的实践技巧，包括数据处理、模型验证、结果解释等，掌握如何将数学模型应用于实际问题的全过程。
9月17日-9月23日：进行大规模的数学建模实践，选择一个真实的复杂问题，尝试解决其中的数学建模难题，提高解决复杂问题的能力。
9月24日-9月30日：总结和复习，回顾所学的知识和方法，整理笔记和资料，准备数学建模的考试或竞赛。
理论知识版：
第1周：概率与统计
1.1 概率论基础：泊松分布、正态分布、二项分布等
1.2 统计推断：假设检验、置信区间等
1.3 大数据处理方法：滑动窗口、时间序列分析等
第2周：优化建模
2.1 线性规划与整数规划
2.2 二次规划与多目标规划
2.3 整数规划的分支定界算法和割平面法
第3周：图论与网络建模
3.1 图论基础：欧拉图、哈密顿图、最小生成树等
3.2 网络优化：最大流最小割、最小费用流等
3.3 网络拥塞控制：Dijkstra算法、Floyd算法、动态规划等
第4周：机器学习
4.1 监督学习：支持向量机、决策树、神经网络、贝叶斯分类器等
4.2 无监督学习：聚类分析、关联规则、降维等
4.3 强化学习：蒙特卡罗树搜索、策略梯度、值迭代等
第5周：偏微分方程建模
5.1 偏微分方程基础：波动方程、热传导方程、扩散方程等
5.2 边界值问题与边值问题
5.3 有限差分法与有限元方法
第6周：最优化方法
6.1 无约束优化：梯度下降、拟牛顿法、共轭梯度法等
6.2 约束优化：拉格朗日乘子法、KKT条件等
6.3 非线性方程组求解：LU分解、Cholesky分解等
第7周：模型评估与选择
7.1 模型评估指标：均方误差、均方根误差、交叉验证等
7.2 模型选择方法：信息准则、支持向量机、岭回归等
7.3 正则化方法：L1正则化、L2正则化、Dropout等
第8周：时间安排
8.1 每周计划
8.2 周末总结与复习
8.3 讨论与答疑
以上生成的内容作为参考，我将结合两种计划做实际的学习分享。
