数学建模是一种用数学方法建立数学模型来描述客观事物中现象、结构和机理的方法。这一任务既要研究实体之间的关系，又要研究实体的动态特征和性质。数学建模广泛应用于生物学、经济学、物理、化学、社会学和管理学等学科中，有助于以较简单的方式求解有关实体的复杂问题，将潜在的事实和现象表达为清晰的模型，有助于挖掘实体内潜在特征，形成所需的模型。
数学建模是一种有系统性、科学性、客观性的思维方式，涉及到数据处理过程、模型构建过程和模型应用过程。数据处理主要是对实际问题或现象的收集、处理和整理，形成解决问题所需的模型数据集；模型构建要求明晰分析问题，将问题定义和物理运算抽象为模型，根据模型建立模型方程；模型应用要正确描述实体之间的关系，完成模型参数估计和模型验证，并借助模型来解决问题、甚至发现新实体和新规律。
数学建模可以分为两个层次：单一建模和集聚建模。单一建模是一个研究者处理一个特定问题的建模过程，集聚建模则是将多个研究者和多个建模目标结合起来的建模过程。对于单一建模而言，主要涉及数据的收集、模型的构建、模型的调试、模型的分析和模型的应用等步骤。在集聚建模中，则需要将多个研究者所获得的信息进行整合，形成一个模型，具备两个不同分析层次（局部和全局），以在不同视角和深度上把握系统功能关系和结构特性，从而达到科学研究、设计和优化的目的。
数学建模在社会上具有重要意义，可以有效减少未来环境的破坏，探索实体的潜在规律，依据模型结果更真实地反映客观事物，减少设计成本，提供新的建议和解决方案，从而促进科技进步和发展，为满足人们的需求提供科学有效的方法。
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