建立数学模型图纸的步骤如下：
确定问题和目标
明确问题的具体描述和解决的目标。这将帮助确定数学模型的类型和适用的编程方法。
建立数学模型
根据问题的描述和目标，建立数学模型。数学模型可以是线性模型、非线性模型、动态模型等。在此步骤中，需要将问题转化为数学表达式，以便在计算机上进行计算。
选择编程语言和工具
根据数学模型的类型和计算要求，选择合适的编程语言和工具。常用的数学建模和编程语言包括MATLAB、Python、R等。这些语言提供了丰富的数学库和工具，可以方便地进行数学计算和模拟。
编写代码
根据数学方程的形式，将其转化为对应的代码实现。这包括定义变量、编写函数、实现数值计算和优化算法等。在编程过程中，需要考虑数值计算的稳定性和精度，选择合适的算法和参数。
模型验证和测试
编写完代码后，需要对模型进行验证和测试，以确保其能够正确地反映实际问题。可以使用已知的测试数据或者进行数值实验来验证模型的准确性和可靠性。
模型求解和结果分析
使用编写好的代码对数学模型进行求解，得到结果。然后，对结果进行分析和解释，以提取问题的关键信息和结论。可以使用数据可视化工具来展示模型的结果和分析。
示例代码（Python）
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import linprog
线性规划示例
目标函数系数
c = [-1, 4]
约束条件系数矩阵
A = [[-3, 1], [1, 2]]
约束条件右侧值
b = [6, 3]
变量的边界
x_bounds = （None, None）
y_bounds = （None, None）
求解线性规划问题
result = linprog（c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x_bounds, y_bounds], method='highs'）
输出结果
print（"Optimal value:", result.fun）
print（"Solution:", result.x）
数据可视化
x = np.linspace（-5, 5, 100）
y = 4 * x - 3
plt.plot（x, y, label='Linear Function'）
plt.scatter（result.x, result.x, color='red', label='Solution Point'）
plt.xlabel（'x'）
plt.ylabel（'y'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
建议
明确需求：在开始建模之前，确保充分理解问题的背景和需求。
合理假设：简化问题并做出合理假设，以便将实际问题转化为数学问题。
选择合适的工具：根据问题的复杂性和需求选择合适的编程语言和工具。
验证和测试：在求解模型后，务必进行验证和测试，确保模型的准确性和可靠性。
结果分析：对求解结果进行详细分析，提取关键信息，并用图表或文字进行解释。
通过以上步骤和示例代码，你可以开始建立和求解数学模型，并通过图纸或图表展示结果。