1，問題理解:對實際問題進行理解和定義，明確問題的目標和約束條件。這包括確定要解決的具體問題，了解問題的背景和相關領域的知識，收集和整理相關的數據和信息。
2.建立數學模型:根據對問題的理解，將實際問題轉化為數學模型。數學模型是對實際問題的抽象描述，通常用數學符號和方程來表達問題的關鍵因素和關系。該模型可以是確定性的(基於精確的值和關系)或概率性的(考慮不確定性和隨機性)。
3.分析求解:對建立的數學模型進行分析，運用數學方法和技巧進行求解。這可能涉及到數學工具的應用，如代數運算、微積分、統計學和最優化方法。分析和解決的目標是獲得對問題的定量理解和解決方案。
4.模型驗證與評價:驗證所建立的數學模型是否能準確描述實際問題，評價模型的有效性和可靠性。這包括與實際數據和觀測結果進行比較，以檢查模型預測的準確性和可行性。
5.結果的解釋和應用:解釋分析和求解得到的結果，並應用於實際問題的決策和優化。這就需要把數學結果轉化為對實際問題有意義、可操作的建議和推薦。
數學建模在各個領域都有應用，比如物理學、工程學、經濟學、生物學等等。它在解決實際問題、促進科學研究、推動創新和優化決策方面發揮著重要作用，人們可以更好地理解和解決復雜的實際問題，並提供定量的預測和優化方案。數學建模是將實際問題轉化為數學模型，應用數學方法進行分析和解決的過程。它為通過數學抽象和計算解決問題提供了理論和實踐基礎。
數學建模的起源
數學建模的起源可以追溯到數學的發展。數學作為壹門學科，早期主要側重於純數學概念和推理，如幾何和代數。但隨著人們對實際問題興趣和需求的增加，數學開始被用來解決實際問題，並逐漸發展出數學建模的概念和方法。