数学建模与编程紧密相关，编程在数学建模中的应用主要体现在以下几个方面：
效率提升：
编程能够自动化执行重复性计算，处理大量数据，从而节省时间，并降低人工操作的错误。通过编写程序，可以快速测试和修改模型，确保在有限的时间内实现精确的输出。
模型复杂度：
编程能力强大到可以构建和分析极为复杂的数学模型，这些模型可能包含成千上万的变量和复杂的逻辑。高水平的编程技能可以让研究者建立起更为精细、接近现实的模型。
数据处理和分析：
编程语言提供了强大的数据处理功能，能够读取、清洗、转换和聚合数据。此外，编程也使得能够应用各种统计分析方法和机器学习算法，从而发现数据中的模式，预测未来趋势，为决策提供科学依据。
可视化和交互：
编程不仅用于数学建模的核心计算，同时也是进行结果可视化的有力工具。通过编程创建图形和动态表现形式，可以更直观地解释模型结果，提升其说服力和易懂度。交互式工具和仪表板的开发，进一步增加了数学模型的可访问性和用户体验。
模拟和优化：
编程可以实现模型的模拟和优化，通过调整模型参数和算法，寻找最优解，从而提高模型的准确性和性能。
大学数学建模编程的现状
学习资源：
许多大学在数学课程中会开设编程相关课程，如Python、R、Matlab等，以培养学生的编程能力。此外，参加数学建模相关竞赛（如国赛、美赛等）也是提高编程能力的有效途径。
实际应用：
在数学建模的实际应用中，编程是不可或缺的工具。无论是建模、数据分析还是结果可视化，编程都能发挥重要作用。掌握编程技能可以让学生在解决实际问题时更加得心应手。
软件选择：
在数学建模过程中，可以根据问题的复杂程度选择合适的编程软件和工具。例如，对于简单的数据处理和可视化，可以使用Excel、SPSS等软件；对于复杂的模型构建和优化，则可能需要使用Matlab、Python等高级编程语言。
建议
掌握基础编程技能：
大学生应该掌握至少一门编程语言的基础技能，如Python或Matlab，这将有助于在数学建模中高效地处理数据和实现模型。
参加竞赛：
参加数学建模相关竞赛不仅可以锻炼编程能力，还能提高解决实际问题的能力，并有机会获得荣誉和奖励。
理论与实践相结合：
在学习数学建模理论的同时，要多进行实践，通过编写代码来实现模型，这样可以加深对理论的理解，并提高编程能力。
持续学习：
数学建模和编程是一个不断发展的领域，学生应该保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能。
总之，数学建模中的编程是非常重要的技能，掌握编程能力可以显著提高数学建模的效率和效果。大学生应该积极学习和实践，不断提升自己的编程水平。