1. Вероятностные модели
1.1. Методы Монте-Карло
1.2. Системы массового обслуживания
1.2.1. Заявки на обслуживание
1.2.2. Случайность
1.2.3. Детерминированная модель
2. Математические модели в биологии
2.1. Модель неограниченного роста
2.1.1. Модель Мальтуса
2.2. Модель ограниченного роста
2.2.1. Модель Пьера Ферхюльста
2.2.2. Модель с отловом
2.3. Взаимодействие видов
2.3.1. Модель "хищник-жертва"
2.4. Обратная связь.Саморегуляция
3. Моделирование движения
3.1. Движение с сопротивлением
3.1.1. Имитационная модель
3.2. Дискретизация
3.3. Компьютерная модель
4. Модели и моделирование
4.1. Информационные модели
4.1.1. Знаковые
4.1.2. Вербальные
4.2. По фактору времени
4.2.1. Динамические
4.2.1.1. Дискретные
4.2.1.2. Непрерывные
4.2.2. Статические
4.2.2.1. Непрерывные
4.3. По фактору связи
4.3.1. Детерминированные
4.3.2. Вероятносные
4.4. Имитационные модели
4.5. Игровые модели
4.6. Иерархические модели
4.7. Сетевые модели
4.8. Адекватность модели
5. Модели мышления
5.1. Искусственный интелект
5.1.1. Экспертные системы
5.1.2. База знаний
5.1.3. Дедукция
5.1.4. Индукция
5.1.5. Нейрокомпьютеры
5.2. Нейронные сети
5.2.1. Нейроны
5.2.2. Первый нейрокомпьютер
5.2.3. Персептрон
5.3. Машинное обучение
5.3.1. Задача классификации
5.3.2. Метод ближайшего соседа
5.3.3. Переобучение
5.3.4. Дерево решений
5.3.5. Решающее дерево
5.4. Большие данные
5.4.1. Распределенные базы данных
5.4.2. Кластеры
5.4.3. Отображение(map) и сворачивание(reduce)
6. Игровые модели
6.1. Игровые стратегии
6.1.1. Теория игр
6.1.2. Стратегия
6.1.3. Выигрышная и проигрышная позиция
6.1.4. Проигрыш и выигрыш