物流数学是物流管理专业的重要基础课程，主要涵盖以下核心内容：
微积分常识
包括导数、积分等基本概念，用于描述变化率和累积量，为后续分析奠定基础。
高等数学核心内容
线性代数 ：矩阵运算、向量空间等，用于优化运输路线和仓储布局；
概率与统计 ：数据收集、整理、分布特征描述（如正态分布）、时间序列分析、回归分析等，用于预测需求和风险评估。
预测技术
时间序列分析 ：通过历史数据预测未来趋势，如销售量、库存需求等；
回归分析 ：建立变量关系模型，如一元回归用于分析价格与需求的关系。
运筹学方法
图与网络分析 ：通过图形化手段优化路径选择，如最短路问题、最大流问题；
线性规划与整数规划 ：解决资源分配、运输成本最小化等问题；
动态规划 ：处理多阶段决策问题，如库存管理。
优化技术
CPM（关键路径法） ：用于项目进度管理，确定关键任务和工期；
PERT（计划评审技术） ：评估任务不确定性对项目的影响。
国际贸易知识 ：如信用证、进出口政策、运费计算等，适用于国际物流方向；
法律法规 ：涉及运输合同、保险条款等基础法律知识。
物流数学通过数学工具解决物流中的实际问题，强调理论应用与实践结合。课程目标是为物流管理提供数据分析和决策支持能力，是物流管理专业不可或缺的核心课程。
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