希望这个回答可以给初步了解数学建模和数学建模相关知识的人一个参考。我根据 的提问来顺序书写这个回答。感谢这个问题，让我奉献了在知乎上最为认真的一个回答！

"/subject//">，应该是大家耳熟能详的，这里给大家分享一下：

下面是我老师教材中关于数学建模的一般流程，从下图我们可以看出，帮助文档非常全，基本上过一遍自己需要了解的内容，就可以上手开始了：

比如我想学习多元线性回归并且想绘制回归曲线出来，我们查阅了MATLAB的帮助文档，得到下面的这种求解办法。因为对于大学生来说，短期内彻底明白一个比较热门的模型是很困难的，尤其是这道题目并不是我们专业相关的。我有一个比较生动的例子：你需要学会使用锤子，但是你暂时还不需要学会造锤子！

关于一些较为基础的模型，大家可以去我的朋友的CSDN下的博客，希望这个回答可以帮助到大家。其实挺希望未来的学习门槛可以继续降低，最好可以游戏化，比如Python学习上就有类似的工作。

关于模型解决问题这一流程中最关键的问题叙述完毕！下面我们来谈一谈优化后分析（灵敏度分析）这一步。

这一步说老实话，很多人都搞不清楚，也对这个问题避而不谈，在数学建模竞赛中，大家在这个环节上一般草草了事或者套一套模板，或者直接避而不谈。这里我稍微谈一谈吧。

一般而言，我们所求解的结果是一个非常理想化的结果，即是建立在一个合理的假设后的模型，并且其环境变量是准确的或较优的。在优化后分析这一步，我们假设模型是合理的，而重点分析环境变量的取值，和在环境变量下取值的变动进行讨论和分析。关于环境变量的叙述见下，这本书也可以基本上认为是全国大学生数学建模竞赛的半官方读物。如果用心阅读此书，并且在参加数学建模竞赛，尤其是全国大学生数学建模竞赛中，这本书一定要备在身上，比如在2017年国赛A题和2019年国赛A题的问题，有一定程度上参考这本书上的模型。比如这本书第六章代数方程与差分方程模型中的CT技术的图像与重建，就是2017年国赛A题的最基础的模型，在这本书的基础之上进行学习和文献查阅，会提高很多效率。还有第五章中的香烟过滤嘴的作用，可以类比2019年高压油管的模型建立。所以不管是从感兴趣的角度还是从比赛功利的角度，这本书都是值得学习一下的。下面我把这本书的目录给大家搬运一下，参与过数学建模竞赛的同学们，应该会看到很多熟悉的影子：