复习太原理工大学运筹学与控制论考博需要系统性地构建知识体系，结合数学理论与工程应用场景进行深度理解。首先明确考试范围通常涵盖运筹学中的线性规划、动态规划、博弈论及控制论中的状态空间分析、系统稳定性、最优控制等核心内容，建议以《运筹学》教材（运筹学教材编写组，高等教育出版社）和《现代控制理论》教材（郑大钟，清华大学出版社）为理论基础，同步辅以《控制工程基础》（吴耀华）等拓展读物。

基础巩固阶段应重点突破数学建模能力，通过绘制思维导图梳理不同算法的数学本质与适用场景。例如将线性规划的标准型与对偶理论、单纯形法的几何意义与迭代规则进行对比记忆，动态规划中的状态转移方程需结合具体案例（如背包问题、路径规划）进行推导验证。建议每日保持3小时专业阅读，使用康奈尔笔记法记录关键定理的证明逻辑与工程应用案例，针对控制论部分建立状态空间模型与传递函数的转换对照表。

真题训练需严格遵循近五年校考真题规律，发现2020-2022年真题中系统稳定性判据（李雅普诺夫方程、Routh判据）与最优控制（庞特里亚金极小值原理）占比达35%，动态规划与博弈论出现频率提升至28%。建议按模块化训练：每周完成2套完整真题（限时3小时），重点分析近三年出现过的3次重复考点（如非线性系统极点配置、多目标规划求解）。对错题进行归因统计，建立知识缺陷图谱，针对薄弱环节进行专项突破。

跨学科联系是提升应试能力的关键，需将运筹学方法应用于控制论问题。例如在最优控制中引入动态规划构建哈密顿函数，在系统辨识中运用线性规划求解参数估计。建议选择智能车路径规划、无人机编队控制等实际项目，运用MATLAB/Simulink进行仿真验证，形成理论-软件-案例三位一体的复习模式。关注2023年新增的"智能优化算法在工业控制中的应用"考点，研究NSGA-II多目标算法与模糊控制的结合案例。

模拟考试阶段需严格遵循校考时间安排（通常上午场3小时，下午场3小时），使用答题模板提升卷面得分率。运筹学部分建议采用"算法步骤拆解+数值计算验证+灵敏度分析"的三段式答题法，控制论部分重点呈现系统框图、特征值分析、根轨迹图等可视化表达。注意控制论证明题需完整展示Lyapunov函数构造过程，运筹学证明题应严格区分有限维与无限维空间证明方法。

最后阶段应强化学术英语能力，重点准备专业术语中英对照表（如Hamiltonian函数/Hamiltonian函数，Bode图/Bode plot），每周精读2篇IEEE Transactions on Automatic Control论文摘要，积累学术表达范式。心理调适方面建议采用番茄工作法（25分钟专注+5分钟休息），考前两周进行全真模拟测试，建立抗压心态。同时关注2024年可能的考点变化，如强化学习在运筹学中的应用、数字孪生技术在控制论中的实践等前沿方向，提前研读相关文献。建议联系在读博士生获取最新内部资料，定期参加控制科学与工程学术论坛拓展视野，最终形成"理论深度+工程视野+学术素养"三位一体的备考体系。