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常见的数学离散模型包括：
1. 图论模型：用图来表示问题中的对象和它们之间的关系，如最短路径、网络流、匹配等。常用解决方法有深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等。应用举例：电力系统中的输电网格设计。
2. 随机过程模型：描述随机事件在时间或空间上发生的规律，如马尔可夫链、布朗运动等。常用解决方法有蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法等。应用举例：股票价格预测。
3. 组合数学模型：研究离散结构及其性质，如排列组合问题、图论问题等。常用解决方法有递推公式法、生成函数法等。应用举例：密码学中的组合数学问题。
4. 最优化模型：寻找最佳方案或最大化/最小化某个指标，如线性规划和整数规划问题。常用解决方法有单纯形法和分支定界法等。应用举例：物流配送路线规划。
5. 离散动态系统模型: 描述由一系列状态转移而成的动态过程, 如离散时间马尔可夫过程, 离散时间动力系统等。常用解决方法有迭代法、蒙特卡罗模拟等。应用举例：人口增长模型。
总之，数学离散模型在实际问题中有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和解决各种实际问题。
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