论文模型编程的写法通常遵循以下步骤：
问题重述：
简要回顾原问题，确保读者对问题有清晰的理解。
问题分析：
深入分析问题，确定需要建立的模型类型和求解方法。
模型假设：
基于问题分析，提出合理的假设，简化问题复杂性，并确保假设的合理性。
符号说明：
定义并解释建模过程中使用的所有符号，确保读者能够理解模型中的变量和参数。
模型建立：
根据假设，用数学语言描述变量之间的关系，建立数学模型。
模型求解：
选择合适的算法或方法对模型进行求解，并详细描述求解过程。
模型检验：
通过灵敏度分析、误差分析等方法检验模型的准确性和稳定性。
模型评价：
评价模型的性能，包括模型的优缺点、改进方法和实际应用。
模型推广：
讨论模型的适用范围和限制，以及可能的改进方向。
参考文献：
列出在模型构建和求解过程中引用的所有文献。
附录：
提供额外的数据、代码或计算过程，以支持论文的结论。
在编程实现模型时，通常需要使用编程语言如Python、R、MATLAB等。以下是一个简单的Python示例，用于实现一个线性回归模型：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
假设我们有一组数据
X = np.array（[, , , , ]） 自变量
y = np.array（[2, 4, 5, 4, 5]） 因变量
建立线性回归模型
model = LinearRegression（）
model.fit（X, y）
预测
predictions = model.predict（X）
可视化结果
plt.scatter（X, y, color='blue', label='Actual Data'）
plt.plot（X, predictions, color='red', label='Predicted Line'）
plt.xlabel（'X'）
plt.ylabel（'Y'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库，然后创建了一些模拟数据。接着，我们使用`LinearRegression`类从`sklearn.linear_model`库中建立了一个线性回归模型，并对模型进行了训练。最后，我们使用模型对数据进行预测，并将实际数据和预测结果可视化。
请注意，这只是一个非常基础的示例。实际的模型编程可能会涉及更复杂的数学模型、更多的数据处理步骤和更高级的统计分析方法。在撰写论文时，确保详细记录模型构建的每一步，以便读者能够理解和复现你的工作。