数学建模是将实际问题转化为数学问题，并通过数学方法求解这些问题的过程。以下是一些常见的数学建模例子：
物理学问题
行星的运动轨迹
物体的自由落体运动
工程学问题
桥梁设计
飞机机翼设计
经济学问题
股票价格预测
经济增长模型
生物学问题
人口增长模型
生物种群动态模型
医学问题
药物剂量效果模型
疾病传播模型
社会科学问题
决策理论
社会网络模型
安全渡河问题
三名商人各带一个随从乘船渡河，小船只能容纳二人，需要找到最优策略使商人和随从安全渡过河流。
堤坝优化问题
在筑堤或修水库的过程中，考虑各种费用（如筑堤费、材料运输费等），找到最优方案使花费最低。
资源分配问题
多个部门需要共享有限的资源，如何合理分配资源以使各部门需求得到满足，同时达到整体效益最大化。
库存管理问题
企业需要定期订购原材料，订单有一定的提前期，确定最佳订货策略以确保库存满足生产需求，同时降低库存成本。
路径问题
在城市中，有多个景点和酒店，游客需要选择最优路径进行游览，通过建立图模型找到最短路径或最优路径。
排队问题
服务系统中，顾客到达和服务时间存在随机性，确定服务器数量和服务策略以使系统等待时间和顾客满意度达到最优。
生物种群动态问题
生态系统中，生物种群数量随时间变化，通过微分方程描述这种动态变化。
双层玻璃的功效问题
北方城镇有些建筑物的窗户玻璃是双层的，目的是使室内保温，通过数学建模分析双层玻璃减少热量损失的定量结果。
航空公司机票预订策略
通过数学建模分析航空公司的机票预订策略，以优化机票销售和座位分配。
原子弹爆炸的能量估计
通过数学建模估计原子弹爆炸的能量，涉及复杂的物理和数学计算。
分形中的Koch雪花问题
通过数学建模研究分形几何中的Koch雪花问题，展示分形的复杂性和美丽。
蠓虫分类
通过数学建模对蠓虫进行分类，涉及生物统计和分类学方法。
街头骗局揭秘
通过数学建模分析街头骗局，揭示其背后的概率和统计规律。
血管的三维重建
通过数学建模和计算机图形学技术对血管进行三维重建，帮助医生进行手术规划和模拟。
公路客运货运量的预测
通过数学建模预测公路客运和货运量，为交通规划和物流管理提供数据支持。
旅行商问题
给定一系列城市及每两个城市之间的距离，求一条经过每个城市恰好一次的最短回路。
汽车刹车距离
通过数学建模分析汽车刹车距离与车速、路面条件等因素的关系。
对长江水质污染的预测
通过数学建模预测长江水质污染的趋势和影响因素，为环境保护提供决策支持。
这些例子展示了数学建模在各个领域的广泛应用和重要性。通过建立数学模型，可以有效地解决实际问题，提高决策的科学性和准确性。