数字编程做模型图解的过程可以大致分为以下几个步骤：
数据收集
收集与要建模的物体或系统相关的数据。这些数据可以来自传感器、实验或已有的研究成果。数据可以包括物体的尺寸、形状、材料特性、运动参数等。
建立数学模型
将收集到的数据转化为数学模型。这些数学模型可以是基于物理定律、统计方法或经验公式等。模型的选择取决于要建模的物体或系统的特点。
编程实现
根据建立的数学模型，使用编程语言（如MATLAB、Python、C++等）将其实现为计算机程序。程序的编写主要涉及数值计算、数据处理、图形绘制等方面。
模拟和分析
编写完成的程序可以用来模拟和分析建模对象的行为。通过输入不同的参数值，可以模拟不同的情况，并分析其结果。这有助于理解物体或系统的特性，并进行优化设计。
结果展示
将模拟和分析的结果以可视化的方式展示出来。这可以通过绘制图表、生成动画或制作模型等方式实现。结果的展示有助于更好地理解和传达模型的研究成果。
示例流程图
```plaintext
数据收集
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建立数学模型
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编程实现
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模拟和分析
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结果展示
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具体实现建议
选择合适的编程语言：根据需求和个人偏好，选择合适的编程语言。例如，MATLAB适合科学计算和可视化，Python适合快速开发和数据处理，C++适合高性能计算。
学习数学建模理论：数字建模编程需要对数学建模理论有一定的了解，包括数学模型的构建方法、模型求解算法等。这有助于理解实际问题，并将其转化为数学模型。
编写代码实现数学模型：根据数学模型的表达式和求解算法，使用编程语言编写代码来实现数学模型。在编写代码的过程中，注意代码的可读性和可维护性。
模型验证：为了验证模型的准确性，可以通过不同的方法进行验证，例如通过实验数据、仿真模拟等方式来检查模型的预测结果与实际结果是否一致。
结果展示和讨论：将数学建模编程的结果通过图表、报告、演示等形式进行展示，并对结果进行合理的解释和评价。这有助于更好地理解和传达模型的研究成果。
通过以上步骤和建议，可以有效地进行数字编程建模，并生成有价值的模型图解。