一流データサイエンティスト・マーケターの西園寺貴文が数理モデリングについてどこで聞くこともできないオリジナルの話をしてあげましょう。 （こちらの記事も必見）   数理モデルはまず、大まかに以下のように分類できるでしょう。 ① 線形か （要素還元が可能） 非線形か （カオス、ソリトン） ② 決定論的か （一般的な方程式） 確率過程か （マルコフ過程） ③ 静的か （数理計画化問題） 動的か （微分方程式） 一応、これは数学概論です。 高校数学〜大学数学くらいがわかる人はなんとなくわかるでしょう。   ①非線形だと、扱いが難しくなります。例えば、線形的な方程式を作った後に、「３次の項」を入れるなどして近似したりするのではないでしょうか。 ②決定論的か、確率過程か、の折衷には伊藤の「確率微分方程式」があることをおさえておくと良いでしょう（確率微分方程式から勉強してしまうと早い (さらに…)