数学模型就是对实际问题的一种数学表述。
　　具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。
　　更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，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，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。
　　数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。


数学建模方法

　一、机理分析法 从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。
　1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
　2. 代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。
　3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。
　4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。
　5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。


　二、数据分析法 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。
　1. 回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
　2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
　3. 回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
　4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

　三、仿真和其他方法
　1. 计算机仿真（模拟）--实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。① 离散系统仿真--有一组状态变量。 ② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图。
　2. 因子试验法--在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。
　3. 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的可能变化，人为地组成一个系统。