数学建模是将数学方法和技术应用于解决实际问题的过程。它是一个抽象和定量化现实世界问题的过程，通过数学模型的构建、分析和计算，以获得对问题的理解、预测和优化。
1、问题理解：了解和定义实际问题，并澄清问题的目标和限制条件。这包括确定需要解决的具体问题，了解问题的背景和相关领域的知识，以及收集和整理相关的数据和信息。
2、建立数学模型：根据问题理解，将实际问题转化为数学模型。数学模型是对实际问题的抽象描述，通常使用数学符号和方程表示问题的关键因素和关系。模型可以是确定性的（基于精确的数值和关系）或概率性的（考虑不确定性和随机性）。
3、分析和求解：对建立的数学模型进行分析，并使用数学方法和技术进行求解。这可能涉及代数运算、微积分、统计学、优化方法等数学工具的应用。分析和求解的目标是获得对问题的定量理解和解决方案。
4、模型验证和评估：验证建立的数学模型是否能够准确地描述实际问题，并评估模型的有效性和可靠性。这包括与实际数据和观察结果进行比较，检查模型预测的准确性和可行性。
5、结果解释和应用：对分析和求解得到的结果进行解释，并将其应用于实际问题的决策和优化中。这需要将数学的结果转化为对实际问题有意义和可操作的建议和推荐。
数学建模在各个领域都有应用，例如物理学、工程、经济学、生物学等。它在解决实际问题、推动科学研究、促进创新和优化决策方面起着重要的作用。人们能够更好地理解和解决复杂的现实问题，提供定量的预测和优化方案。数学建模是将实际问题转化为数学模型，并应用数学方法进行分析和求解的过程。它通过数学的抽象和计算，为解决问题提供了理论和实践基础。
数学建模的由来
数学建模的由来可以追溯到数学的发展历程。数学作为一门学科，早期主要关注于纯粹的数学概念和推理，如几何学、代数学等。然而，随着人们对实际问题的兴趣和需求的增加，数学开始用于解决实际问题，并逐渐发展出数学建模的概念和方法。