速成数学建模编程的学习方法如下：
学习数学基础知识
数学建模编程需要使用到数学的各个分支，如代数、几何、概率论等。首先要建立起扎实的数学基础，包括数学公式、定理和方法的理解和掌握。
学习编程语言
数学建模编程常用的编程语言包括MATLAB、Python等。选择一门合适的编程语言，并通过学习教程和实践来掌握其基本语法和常用函数。
学习数据分析和可视化工具
学习使用数据分析和可视化工具，如Excel、Tableau等，可以帮助你更好地理解和呈现数据。
实践建模案例
通过实践建模案例，将理论知识应用到实际问题中，可以帮助加深对数学建模编程的理解和掌握。可以选择一些经典的数学建模问题，如线性规划、最优化问题等，进行实践和求解。
参加数学建模竞赛
参加数学建模竞赛可以提高自己的数学建模编程能力。竞赛中的问题多样化，可以锻炼自己的思维能力和解决问题的能力。
多阅读相关文献和资料
数学建模编程是一个不断发展和更新的领域，多阅读相关的文献和资料可以了解最新的方法和技术，从而不断提升自己的水平。
学习常用的建模方法
数学建模编程通常需要将实际问题抽象为数学模型，因此需要学习一些常用的建模方法。
熟悉数学库和工具
掌握数学建模中常用的数学库和工具，如NumPy、SciPy等，这些库提供了许多数学函数和操作，能方便你进行数学计算和分析。
确定编程任务
根据数学建模的要求，确定需要实现的具体编程任务。这可能包括数据的读取和处理、数学模型的编写、模型的求解和优化等。
设计算法和数据结构
根据数学模型的特点和需求，设计相应的算法和数据结构。选择合适的算法可以提高程序的运行效率和准确性。
编写代码
根据你的算法和数据结构设计，开始编写代码。合理的组织代码结构，使用注释和命名规范来增加程序的可读性。
测试和调试
编写完成后，进行测试和调试，确保程序的正确性。通过输入不同的数据和情况，检验程序的输出是否符合预期。
优化和改进
对于效率低下或存在问题的代码，进行优化和改进。可以使用一些技巧和方法，如向量化计算、并行计算等，提高程序的性能。
提交和演示
准备好最终的程序版本，并按照比赛要求进行提交。在演示环节，注意向评委展示你的代码和算法的有效性和可行性。
通过以上步骤，你可以系统地学习数学建模编程，并在实践中不断提高自己的技能。