考研数学建模考试通常包括以下几门课程：
数学分析：
这是数学建模的基础课程，涉及极限、连续、导数、积分、微分方程等概念和技巧。
高等代数：
主要内容包括矩阵、线性方程组、特征值和特征向量、二次型等，这些知识在数学建模中有着广泛应用。
概率论与数理统计：
用于处理不确定性问题，包括随机事件、概率分布、假设检验、回归分析等。
运筹学：
研究如何在满足一定条件下，通过优化方法达到最优的目标，包括线性规划、整数规划、动态规划等。
最优化方法：
涉及求解复杂数学模型中的最优化问题，常用的方法包括梯度下降、牛顿法等。
数值分析：
研究数值计算的方法和理论，包括数值线性代数、数值微积分、数值求解器等。
微分方程建模：
利用微分方程描述和分析各种实际问题，如生物模型、工程问题等。
优化模型：
包括线性规划、非线性规划、动态规划等，用于解决实际应用中的优化问题。
数据探索性分析：
通过统计方法对数据进行初步分析，发现数据中的规律和趋势。
回归分析：
研究变量之间的依赖关系，建立数学模型来预测和解释变量间的相互作用。
多元统计模型选讲：
介绍多元统计分析的基本理论和方法，包括主成分分析、因子分析等。
建议考生进入目标学校的官方网站的“研究生招生”专栏，查看该学校官方给出的详细的考试科目及考试大纲，以获取最准确的信息。
