面对一些生活中的实际问题，比如说饲料搭配问题、指派问题等，我们通常要对它们进行数据分析、问题简化后抽象出来，通过后期的数据筛选、分析内在规律等后，把实际问题转化成一个数学问题，这其实就是一个数学模型，对于建立数学模型的过程，我们称之为数学建模，而计算机的产生正是数学建模的产物。
解决数学模型，我们要将实际问题转化成我们熟悉的数学问题，这时就可以利用我们学到的数学方法、数学原理去解决这个问题。但是在求解数学模型的过程中，除了要用到数学推理以外，通常我们不可避免地是，会需要处理大量的数据。进行大量计算，如果是想单单靠纯手工计算，这是难以实现的，也不代表数据处理一定就是准确无误，这样会降低结论的说服力。因此，这时计算机的出现和迅速发展，给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路。
已知问题求出了答案，但这样还不够，因为数学模型只能近似地反映出实际问题的关系和规律，但是反映得好不好，还需要接受检验与验证。因此，所得结论必须接受实际的检验，看它是否合理可行，是否符合现实生活。如果不符合实际，还要设法找出原因，修改模型，重新求解和检验，直到结论比较合理，才能算得到了解答。但是，即便是已得到的答案也一定还有需要改进的余地，后面还要根据实际情况继续调整。如果再次利用数学工具、数学方法去解决这个数学模型，这个过程是及其繁琐而又耗费时间的。这时我们可以运用计算机，建立优化模型，运用某种软件，代替手工计算，省去繁杂的步骤，这样我们就可以快速而又精准地得到答案。
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