浅谈对数学建模的认识
对数学建模的认识与理解
对数学建模的认识与理解
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一、对数学建模的认识
数学建模是指从实际问题中抽象出的数学模型，用数学技术解决实际问题的一种方法。
它是利用数学的观念、公式、算法等，对特定的现实问题，进行数学抽象、概括、表达和模拟，从而得到问题的解决方案的过程。
数学建模是一种技术，它是把实际问题变成可计算的形式，以供计算的有用工具，引入了数学技术来解决实际问题，把实际问题抽象成可计算的数学模型，通过模型建立问题的理论基础，以解决实际问题。
二、对数学建模的理解
数学建模是一种问题解决方法，它可以有效的描述复杂问题和模型，针对问题进行模拟，分析，预测，从而解决问题，是一种具有良好科学性和理论性的问题解决方法，能够有效的揭示实际问题的本质，从而帮助科学家更好的了解实际问题，提出合理的解决方案，发现未知现象的规律。
通过数学建模，可以精确描述复杂的实际问题，从而更好地了解复杂问题的本质，并为解决实际问题提供有效的工具，比如说，经济学中的投资问题，社会学中的社会变迁问题，等等，它都是采用数学建模的技术来探索的问题。
对数学建模的认识
对数学建模的认识作为一名大学生，我深刻认识到数学建模在现代科学和工程领域中的重要性和广泛应用。
数学建模作为一种将现实世界问题抽象为数学模型，然后通过数学方法进行分析、求解和预测的过程，不仅是学术研究的一部分，更是现实问题解决的有力工具。
在我看来，数学建模不仅是一门学科，更是一种思维方式，它在抽象、分析、解决问题等方面带来了挑战与机遇。
数学建模首先要求我们将复杂的现实问题进行抽象和简化，将问题的关键特征提取出来并用数学语言进行表达。
这个过程不仅需要对问题有深刻的理解，还需要运用数学知识和技能将问题转化为可计算的形式。
例如，考虑一个城市的交通流量问题，我们需要抽象出道路、车辆、人流等元素，并建立数学模型来描述它们之间的关系。
这种抽象能力不仅有助于理清问题，还能够培养我们从问题中抽象出本质的思维方式，使我们能够更好地应对各种挑战。
其次，数学建模要求我们具备丰富的数学知识和技能，能够在建立模型时选择适当的数学方法和工具。
不同的问题可能涉及代数、几何、微积分、概率论等不同领域的知识，因此我们需要具备跨学科的数学素养。
这也激励我在学习数学的过程中不仅仅关注基础知识，还要注重不同领域之间的联系，培养数学思维的广度和深度。
在数学建模过程中，我们需要运用数学方法对模型进行分析和求解。
这就需要我们具备系统的思维和逻辑推理能力，能够从模型中提取有用的信息，得出合理的结论。
这个过程中可能会遇到复杂的计算问题，需要我们具备良好的计算机编程能力，能够用计算机辅助求解模型。
这种分析和计算能力的培养，使我们在面对复杂问题时能够从整体把握问题，迅速找到解决方案。
数学建模也在很大程度上促进了跨学科的合作与交流。
许多问题需要多个领域的专业知识才能全面解决，这就需要不同背景的人能够用共同的语言进行交流和合作。
数学建模提供了一个平台，使不同专业的人能够协同工作，共同解决问题。
这种合作能力在现实生活和职业发展中同样具有重要意义，帮助我们更好地与他人合作，共同创造价值。
你对数学建模的认知和感受
你对数学建模的认知和感受第一篇：你对数学建模的认知和感受你对数学建模的认知和感受数学，广泛的运用在人类的生活当中，无论是普通的老百姓还是政府官员，每天都运用数学知识来解决生活中的计算问题，其中，数学建模对解决现实生活中比较复杂的问题更是起着至关重要的意义。
在本文中，我将为大家阐述什么是数学建模，以及数学建模的几个过程和几种方法，数学建模在现实生活中的应用以及我对数学建模的感受。
一、数学建模的定义所谓“数学建模”，其实就是当人们面对一个实际情境问题时，经过一番必要的而且合理的假设和简化，变成现实的模型，从而提出问题；然后，翻译成数学模型，再恰当地运用数学方法和计算工具，求得数学模型的解；最后将求得的结果与实际情况相检验，若不符合实际，则再加以修改假设，重新提出问题，直到求得的数学结果合乎实际为止。
因此，数学建模其实就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程。
它是数学的一种思考方法，通过这种思考方式，我们可以解决一系列复杂的现实生活中存在的问题。
二、数学建模的几个过程所有的事情都不可能是一步登天的，凡事都有一个一定的步骤，循循诱导，循序渐进，数学建模也是如此。
对实际问题进行数学建模，首先要进行：①建立模型前的准备：了解熟悉问题的实际意义，以及与问题有关的背景知识，掌握对象的各种信息，然后用数学语言来描述该问题。
②对模型进行假设和建立模型：根据实际对象的特征和建模的目的，通过假设对问题进行必要的简化，明确其中的影响因素并用一些参量来表达这些影响因素，然后运用数学的知识和技巧来建立各种参量之间的关系，并运用一定的数学公式将其表达出来，构建出来一个初步的数学模型。
③模型的求解和分析所得的结果：利用所有得出的数据资料，对模型的所有参数做出计算，并将所得到的结果进行数学上意义上的分析。
④对模型进行检验：将模型分析出的结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。
如果模型与实际较吻合，就证明建立的模型是符合实际问题的意义的，因此就要赋予计算出的结果一个实际含义，并进行解释。
浅谈对数学建模的认识
浅谈对数学建模的认识浅谈对数学建模的初步认识组员：吴超 10200115、王芳10200114、章超10200129、信息与计算科学101班浅谈对数学建模的初步认识一．从现实现象到数学模型模型是为了一定目的，对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物。
模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。
在现实生活中，我们会见到许许多多的模型，如：玩具、照片、飞机、火箭模型等这类实物模型；水箱中的舰艇、风洞中的飞机等这类物理模型；地图、电路图、分子结构图等这类符号模型。
数学模型的分类有很多不同的分法，如按应用领域分，有人口、交通、经济、生态等；按数学方法分，有初等数学、微分方程、规划、统计等；按表现特性分，有确定和随机、静态和动态、离散和连续、线性和非线性等等；按建模目的分，有描述、优化、预报、决策等。
数学建模就是建立数学模型的全过程：对于一个现实对象，为了一个特定目的，根据其内在规律，作出必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
下图为数学建模全过程：其中，表述是指根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成数学问题；求解是指选择适当的数学方法求得数学模型的解答；解释是指将数学语言表述的解答“翻译”回实际对象；验证是指用现实对象的信息检验得到的解答。
全过程就是一个从实践到理论，在从理论回到实践的过程。
二．数学建模的相关基本概念当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象有关信息、作出合理、简化的假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。
这个建立数学模型(Mathematical Model)的全过程就称为数学建模(Mathematical Modeling)。
即数学建模是一个由“模型准备→模型假设→模型构成→模型求解→模型分析→模型检验→模型应用”的过程。
对数学建模的认识与理解
对数学建模的认识与理解数学建模是指将实际问题转化为数学模型，通过数学方法进行分析和求解的过程。
它是数学与实际问题相结合的一种方法，是现代科学技术发展的重要手段之一。
对数学建模的认识与理解，不仅有助于我们更好地理解数学的本质和应用，还能够提高我们解决实际问题的能力和水平。
对数学建模的认识与理解需要从数学的本质出发。
数学是一门研究数量、结构、变化和空间等概念的学科，它是一种抽象的语言和思维工具。
数学建模就是将实际问题抽象为数学模型，通过数学语言和思维工具进行分析和求解。
因此，数学建模是数学的一种应用，是数学在实际问题中的体现。
对数学建模的认识与理解需要从实际问题出发。
实际问题是数学建模的源泉，数学建模的目的就是解决实际问题。
实际问题的复杂性和多样性要求我们在建模过程中要考虑多种因素，如时间、空间、人员、物资等，同时还要考虑问题的约束条件和目标函数等。
只有充分考虑实际问题的特点和要求，才能够建立合理的数学模型，得到准确的结果。
对数学建模的认识与理解需要从数学方法出发。
数学建模的过程中，需要运用各种数学方法，如微积分、线性代数、概率论、统计学等。
这些数学方法不仅是数学建模的基础，也是解决实际问题的重要工具。
在建模过程中，我们需要根据实际问题的特点和要求，选择合适的数学方法，进行分析和求解。
对数学建模的认识与理解需要从实践中出发。
数学建模是一种实践性很强的学科，需要我们在实际问题中进行实践和探索。
在实践中，我们需要不断地调整和完善数学模型，以适应实际问题的变化和发展。
同时，我们还需要不断地学习和掌握新的数学方法和技术，以提高数学建模的水平和能力。
对数学建模的认识与理解是非常重要的。
它不仅有助于我们更好地理解数学的本质和应用，还能够提高我们解决实际问题的能力和水平。
在今后的学习和实践中，我们应该注重对数学建模的认识和理解，不断地提高自己的数学建模能力，为实际问题的解决做出更大的贡献。
数学建模的初步认识
数学建模的初步认识数学建模是一个抽象而又具体化的过程，它将实际问题通过数学方法进行抽象和归纳，从而建立数学模型，解决实际问题。
数学建模是数学的应用，也是数学与其他学科的交叉学科，它具有广泛的应用范围，在工程、物理、经济、生物等领域都有着重要的作用。
有人把数学建模称为“数学的艺术”，因为数学建模需要将实际问题转化为数学问题，这需要一定的抽象和思维能力。
数学建模也需要一定的实际问题理解和分析能力，因为只有对实际问题有深刻的理解，才能够准确地进行数学建模。
数学建模的基本流程一般包括以下几个环节：实际问题的分析和选择、数学模型的建立、模型的求解和分析、对模型结果的验证和应用。
下面我们将一一介绍这几个环节。
首先是实际问题的分析和选择。
在实际问题的分析中，需要对问题有一个深刻的理解，包括问题的背景、目标、以及影响因素。
同时也需要对问题的约束条件进行分析，这些约束条件可能来自于技术、经济、社会等方面。
在实际问题的选择中，需要根据实际情况和需求选择适合的数学方法和技术。
需要考虑问题的复杂度、数据的可获得性、模型的可行性等因素。
其次是数学模型的建立。
在实际问题的基础上，需要对问题进行抽象和简化，然后根据问题的特点选择适合的数学模型。
数学模型可以是各种数学形式，如代数方程、微分方程、统计模型等。
在模型的建立中，需要考虑模型的适用性、精确性和可行性，同时也需要考虑模型的可解性和解的稳定性。
接下来是模型的求解和分析。
在模型的求解中，需要选择适合的数学方法和技术进行求解。
这可能包括数值计算、仿真、优化等方法。
在模型的分析中，需要对求得的结果进行分析和检验，验证模型的有效性和可靠性。
这可能包括对结果的灵敏度分析、参数的优化、对比实际数据等方法。
最后是对模型结果的验证和应用。
在模型结果的验证中，需要对模型的结果进行对比实际数据，确定模型的有效性和可靠性。
在模型结果的应用中，需要将模型的结果转化为实际问题的解决方案，这可能包括对策、决策、控制等方面。
谈谈对数学建模的认识
谈谈对数学建模的认识《谈谈对数学建模的认识》嘿，同学们！你们知道数学建模吗？反正我之前不太清楚，可后来接触了，发现它可太有意思啦！就像搭积木一样，数学建模就是用数学的方法来搭建一个能解决实际问题的“城堡”。
比如说，我们要安排学校运动会的比赛项目时间，怎么才能让每个项目都不冲突，让同学们都能顺利参加自己想参加的项目，这就得靠数学建模来帮忙啦！有一次，老师给我们出了个题目：怎么安排班级的值日表，才能让每个同学打扫卫生的次数差不多，而且还能保证教室一直干净整洁。
一开始，我脑袋里那叫一个乱，这可咋办呀？后来老师说，咱们可以用数学建模的方法来解决。
我就和小组的同学们一起讨论，这个说：“咱们先算算一个学期有多少天，再除以班级的人数。
”那个说：“不行不行，还得考虑节假日和特殊情况呢！”大家七嘴八舌，争得面红耳赤。
这不就像一场激烈的辩论赛吗？每个人都有自己的想法，都想让自己的主意被采纳。
最后，我们综合了大家的想法，列出了好多公式和条件，一点点地算出了一个合理的值日表。
当我们把结果交给老师的时候，老师都竖起了大拇指，夸我们做得好！那一刻，我心里别提多自豪啦！难道这还不能说明数学建模的厉害吗？还有啊，数学建模可不只是在学校里有用。
比如说，爸爸开车带我出去玩，要规划路线，怎么才能最快到达目的地，又不堵车，这也能用到数学建模呢！再想想，城市里的交通规划，怎么设置红绿灯的时间，让车辆通行更顺畅；工厂里怎么安排生产，才能效率最高，成本最低。
这些不都得靠数学建模来解决吗？数学建模就像是一把神奇的钥匙，能打开很多难题的锁。
它让那些看起来复杂得让人头疼的问题，变得有条有理，有办法解决。
你们说，数学建模是不是超级厉害？反正我觉得它太有趣，太有用啦！我以后一定要好好学习数学建模，用它来解决更多的问题！。
对数学建模的体会及认识
对数学建模的体会及认识数学建模是将实际问题转化为数学模型，并利用数学方法来分析、计算和预测的过程。
在认真地学习和实践数学建模过程中，我有以下几点体会和认识：一、数学建模是一项高效而有力的解决实际问题的方法数学建模是将实际问题量化成数学模型的过程。
通过对模型的分析、计算和预测，可以得到深入的结论和有效的解决方案。
这种方法不仅可以提高问题的解决效率，还可以减少因人为因素或仿佛的经验性操作所产生的误差。
此外，通过模型构建和求解，还可以在数字化的背景下，自动优化和调整。
二、数学建模需要一定的实践经验和数学基础知识数学建模是一种将实际问题转换为数学模型的过程。
然而，模型的构建和求解需要数学基础知识的支持，因此必须对数学基础进行深入的掌握和练习。
此外，建模过程中也需要一定的实践经验，这需要长时间的积累和不断的探索。
三、数学建模需要团队合作和沟通协调数学建模是一个复杂的过程，涉及多个领域和多个学科的知识。
因此，在建模的过程中，不仅需要自己的专业知识，还需要与同事进行合作和沟通。
在合作中保持有效的沟通和协调可以更好地发挥每个人的优势，实现最佳的建模结果。
四、数学建模需要综合运用多种方法和技巧数学建模需要处理复杂、多样化的实际问题，并同时运用多种数学方法和工具。
因此，建模过程中需要熟练掌握多种方法和技巧，并且要能够灵活地运用它们。
例如，求解工具包括微积分、线性代数等数学方法，数据预处理方法，模型评价方法以及数值分析等工具。
五、数学建模具有广泛的应用领域和不断发展的前景。
数学建模的应用领域非常广泛，包括自然科学、工程、医学、金融、经济等。
在各个领域中，数学建模都发挥着越来越重要的作用。
此外，随着科技的不断发展，数学建模的技术和应用领域也不停地推进和拓展。
因此，数学建模在未来的发展中将具有更加广阔和丰富的应用前景。
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浅谈对数学建模的认识【摘要】数学建模在数学和其他学科的发展过程中具有重要的意义。
数学建模有助于学生感受数学在解决实际问题中的价值和作用,体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程；有助于激发学生学习数学的兴趣,培养学生的创新意识和实践能力。
数学建模竞赛的开展有力地推动了高等院校数学教学体系、教学内容和教学方式的改革。
【关键词】数学建模认识数学建模竞赛目录引言 (2)第一章数学建模 (3)一、数学建模的起源 (3)二、数学建模的定义 (3)三、数学建模的特点 (4)四、数学建模的分类 (5)五、数学建模过程 (6)六、数学建模的实际意义 (8)第二章数学建模竞赛 (9)一、数学建模竞赛的形式 (9)二、对数学建模竞赛的认识 (9)三、数模竞赛的团队 (9)四、参加数学建模活动的好处 (10)五、数学建模竞赛的局限性 (10)六、数学建模竞赛对学生能力的培养 (11)小结 (12)参考文献 (13)引言世界上一切事物都是按照一定的客观规律运动变化着，事物之间彼此联系和相互制约，无论是从浩瀚的宇宙到渺小的粒子，还是从自然科学到社会科学都是这样。
恩格斯精辟地指出:数学是研究现实世界的空间形式与数量关系的科学。
数学区分于其它学科的明显特点有三个：高度的抽象性；严谨的逻辑性；应用的广泛性。
事物的变化规律和事物之间的联系,必然蕴含着一定的数量关系，所以数学是认识世界和改造世界的必不可少的重要工具。
著名数学家华罗庚教授曾指出的:宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之变，生物之谜，日用之繁，无处不在，凡是出现量的地方就少不了用数学，研究量的关系，量的变化，量的变化关系，量的关系的变化等现象都少不了数学。
随着科学技术的飞速发展，人们越来越认识到数学科学的重要性：数学的思考方式具有根本的重要性，数学为组织和构造知识提供了方法，将它用于技术时能使科学家和工程师生产出系统的、能复制的、且可以传播的知识……数学科学对于经济竞争是必不可少的，数学科学是一种关键性的、普遍的、可实行的技术。
在当今高科技与计算机技术日新月异且日益普及的社会里，高新技术的发展离不开数学的支持，没有良好的数学素养已无法实现工程技术的创新与突破。
因此，如何在数学教育的过程中培养人们的数学素养，让人们学会用数学的知识与方法去处理实际问题，值得数学工作者的思考。
大学生数学建模活动及全国大学生数学建模竞赛正是在这种形势下开展并发展起来的，其目的在于激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，拓宽学生的知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和教学方法的改革。
在现代的社会生活中，到处可见模型的存在，而各种模型的存在都在一定的程度上离不开数学建模的学习。
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的学科，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。
数学技术的全球化、计算机的迅猛发展、数学理论与方法的不断扩充，使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。
近半个多世纪以来，随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济，管理，金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。
数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。
数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。
这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。
不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解（通常借助计算机）；数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。
第一章数学建模一、数学建模的起源数学建模是在20世纪60和70年代进入一些西方国家大学的,我国的几所大学也在80年代初将数学建模引入课堂。
经过20多年的发展现在绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座，为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。
大学生数学建模竞赛最早是1985年在美国出现的。
为了培养数学型应用人才，激励大学生应用所学知识来解决实际问题，美国最先开始研究组织运用数学知识来解决实际问题的一项比赛，并在1985年顺利举办了美国第一届数学建模竞赛。
1989年在几位从事数学建模教育的教师的组织和推动下，我国几所大学的学生开始参加美国的竞赛，而且积极性越来越高，近几年参赛校数、队数占到相当大的比例.可以说,数学建模竞赛是在美国诞生、在中国开花、结果的。
1992年由中国工业与应用数学学会组织举办了我国10城市的大学生数学模型联赛，74所院校的314队参加。
教育部领导及时发现、并扶植、培育了这一新生事物，决定从1994年起由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办全国大学生数学建模竞赛,每年一届。
十几年来这项竞赛的规模以平均年增长25%以上的速度发展。
全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。
本竞赛每年9月(一般在中旬某个周末的星期五至下周星期一共3天,72小时）举行,竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业（但竞赛分本科、专科两组，本科组竞赛所有大学生均可参加,专科组竞赛只有专科生（包括高职、高专生）可以参加）。
2009年全国有31个省/市/自治区(包括香港)1023所院校、12846个队（其中甲组10384队、乙组2462队）、3万8千多名来自各个专业的大学生参加竞赛,是历年来参赛人数最多。
二、数学建模的定义模型(Model)是实物、过程的表示形式,是人们认识事物一种概念框架,用某种形式来近似地描述或模拟所研究的对象或过程。
模型可分具体模型和抽象模型,数学模型就是抽象模型的一种。
数学模型(MathematicalModel)是对于部分现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到一个抽象、简化的数学结构。
简单地说：数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。
具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。
数学建模是通过建立数学模型来解决各种实际问题的方法，也就是对实际问题进行抽象、简化，从而确定出变量和参数，应用某些规律建立起变量、参数间的某种关系的数学模型。
并求解数学模型，进而对所得结论进行灵敏度分析和合理的推广。
数学建模本质可以说是一种数学的思考方法，是对实际的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化或符号的数学表示。
简而言之，数学建模就是用数学的方法解决实际问题。
当我们遇到一个实际问题时，首先对其进行分析，把其中的各种关系用数学的语言描述出来。
这种用数学的语言表达出来的问题形式就是数学模型。
一旦得到了数学模型，我们就将解决实际问题转化成了解决数学问题。
然后，就是选择合适的数学方法解决各个问题，最后将数学问题的结果作为实际问题的答案。
当然，这一结果与实际情况可能会有一些差距，所以我们就要根据实际情况对模型进行修改完善，重新求解，直至得到满意的结果。
实际上，数学建模对于同学们来讲并不是全新的事物，在中小学阶段做的数学应用题就是数学建模的简单形式。
它作为联系数学与实际问题的桥梁，在高新技术领域，数学建模是必不可少的工具。
在培养学生过程中，数学建模教学对启迪学生的创新意识和创造思维、培养综合素质和实践动手能力起到了很重要的作用，是培养创新型人才的一条捷径。
数学模型主要是将现实对象的信息加以翻译，归纳的产物。
通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，再经过翻译回到现实对象，给出分析、决策的结果。
其实，数学建模对我们来说并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。
例如，我们平时出远门，会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长经理为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案……这些问题和建模都有着很大的联系。
三、数学建模的特点我们已经看到建模是利用数学工具解决实际问题的重要手段。
数学模型有许多优点，也有弱点。
在同一个问题中，数学模型和数学建模是两个不同的概念，它们的侧重点不同，数学模型注重结果，数学建模注重过程。
建模需要相当丰富的知识、经验和各方面的能力，同时应注意掌握分寸。
下面归纳出数学模型的若干特点：（1）数学模型的逼真性与可行性。
一个非常逼真的模型在数学上常常是难以处理而且非常复杂，因而不容易达到通过建模对现实对象进行分析、预报、决策或者控制的目的，即实用上不可行；另外，越逼真的模型费用越高，不一定能获得相应的效益，所以建模时往往需要在模型的逼真性与可行性，费用与效益之间做出折衷和抉择。
（2）数学模型的渐进性。
对于较复杂的实际问题，往往需要多次由简到繁、由繁到简的反复迭代才能建立令人满意的模型。
（3）数学模型的强健性。
模型的结构和参数常常是由对象的信息如观测数据确定的，而观测数据是允许有误差的。
一个好的模型应该具有下述意义的强健性：当观测数据(或其他信息)有微小改变时，模型结构和参数只有微小变化，并且一般也应导致模型求解的结果有微小变化。
（4）数学模型的可转移性。
模型是现实对象抽象化、理想化的产物，它不为对象的所属领域所独有，可以转移到另外的领域。
在生态、经济、社会等领域内建模就常常借用物理领域中的模型。
模型的这种性质显示了它的应用的极端广泛性。
（5）数学模型的局限性。
这里有几方面的含义：第一，由于在建模过程中忽略了一些次要因素，于是结论的通用性和精确性只是相对的和近似的。
第二，由于人的认识的局限性、技术的局限性、数学水平本身的限制，不少实际问题很难得到有着实用价值的数学模型。
第三，还有些领域中的问题今天尚未发展到用建模方法寻求数量规律的阶段，如中医诊断过程。
（6）数学模型的非预制性。
建模本身常常是事先没有答案的问题，在建立新的模型的过程中甚至会伴随着新的数学方法或数学概念的产生。
（7）数学模型的条理性。
从建模的角度考虑问题可以促使人们对现实对象的分析更全面、更深入、更具条理性。