考生在备考郑州大学数学与统计学院博士研究生时，需结合学院在运筹学、控制论、大数据科学与技术、统计学及应用数学等领域的学科特色，制定科学系统的复习计划。首先应全面梳理初试科目要求，数学与统计学院考博通常包括专业课笔试、综合面试和英语测试三个环节，其中专业课笔试涉及《运筹学》《控制论》《概率论与数理统计》《应用数学综合》等核心课程，建议从三个维度展开复习：一是系统学习教材理论框架，以《运筹学》（张文泉版）、《现代控制理论》（郑大钟版）、《统计学习方法》（周志华版）等权威教材为基础，建立知识体系；二是强化经典题型训练，近五年真题显示，约35%的考题涉及动态规划、线性矩阵不等式、贝叶斯统计等高频考点；三是关注交叉学科融合，例如大数据方向需掌握Spark/Python在矩阵分析中的应用，控制论方向需结合系统动力学建模。

在时间规划上，建议采用"三阶段递进法"：基础阶段（3-6个月）重点突破数学核心概念，完成《数学分析》《高等代数》等本科教材精读；强化阶段（2-3个月）实施模块化突破，例如将运筹学分解为线性规划、整数规划、随机规划三大模块专项训练；冲刺阶段（1-2个月）进行全真模拟，重点攻克控制论中的非线性系统稳定性证明、大数据方向的数据特征提取与可视化等复杂题型。特别需注意应用数学方向对实际问题的建模能力要求，建议每周完成1-2个工业场景案例建模（如物流路径优化、金融风险预测）。

针对大数据科学与技术方向，需构建"理论+技术"双轮驱动体系：理论层面精读《机器学习》《大数据挖掘》等教材，技术层面掌握Hadoop生态工具链，重点突破分布式矩阵运算、时间序列异常检测等关键技术。控制论方向应着重培养系统分析能力，通过MATLAB/Simulink完成10个以上典型系统（如智能车运动控制、无人机编队）的建模与仿真。统计学方向需强化高维数据分析能力，熟练运用R/Python进行贝叶斯推断、生存分析等进阶统计方法。

复试准备应着重突出科研潜力，建议提前准备3-5个创新性研究设想，例如结合郑州本地产业需求提出"基于联邦学习的智慧交通隐私保护模型"，或针对黄河流域生态问题设计多目标优化算法。同时需建立"学术社交网络"，通过ResearchGate等平台与学院在运筹学（如李志刚教授团队）和大数据（如王少刚教授团队）领域的研究者建立联系，争取参与暑期科研项目。

资料获取方面，建议重点收集2018-2023年真题及参考答案（可通过学院研究生院官网申请存档），注意控制论方向近三年新增了智能系统鲁棒性分析题型。针对跨考生，需补充数学基础强化：数学三方向需补强拓扑学基础（参考《数学分析》第二版第三册），统计学方向需补充《计量经济学》核心知识。特别提醒考生关注学院最新动态，例如2023年新增的"人工智能与运筹学交叉实验室"研究方向，相关考题占比已达初试总分的18%。

最后需建立"三位一体"备考机制：每日保持4-6小时深度学习（建议使用番茄工作法），每周进行两次模拟答辩（可邀请在读博士生参与），每月撰写1篇文献综述（重点分析《IEEE Transactions on Cybernetics》等顶刊论文）。心理调适方面，建议建立"错题溯源本"，对每次模考错误进行归因分析，例如控制论方向证明题失分多源于Lyapunov函数构造不当，需针对性强化Lyapunov-Krasovskii不等式应用训练。备考周期建议控制在10-12个月，避免因准备时间过短导致知识体系碎片化。