数学建模涉及多种模型，其中包括蒙特卡罗方法、数据拟合和线性规划。

蒙特卡罗方法是一种基于随机数的统计模拟技术，它在解决各类计算问题方面发挥着重要作用。这种方法起源于20世纪40年代中期，随着科学技术的进步和电子计算机的发明而得到广泛应用。与确定性算法相比，蒙特卡罗方法利用概率和统计理论，在金融工程、宏观经济学和计算物理学等领域有着广泛应用。

数据拟合，又称曲线拟合，是通过数学方法将数据点连成一条函数曲线的过程。它允许科学家和工程师从实验或采样获得的离散数据中，推导出连续的函数或密集的方程，以更好地描述现象。

线性规划是运筹学中的一个成熟分支，专注于在线性约束条件下，寻找线性目标函数的极值。这一数学方法在辅助人们进行科学管理、经济分析、经营管理和工程技术等众多领域都有着广泛应用，它能够为合理配置有限的人力、物力和财力资源提供科学依据，帮助做出最优决策。