‌数学模型的三大核心要素是变量、参数和关系式‌，它们共同构成了描述现实问题的数学框架。变量反映系统中可变化的量，参数代表固定属性，而关系式则通过方程或不等式将变量和参数联系起来。掌握这三大要素，能有效提升建模的准确性和实用性。

1. ‌变量‌
   变量分为自变量（输入）和因变量（输出），用于量化问题的动态特征。例如，在人口增长模型中，时间作为自变量，人口数量作为因变量。离散变量与连续变量的选择直接影响模型的适用范围。

2. ‌参数‌
   参数是模型中的固定值，通常通过数据拟合或实验确定。比如牛顿第二定律 $F=ma$ 中的质量 $m$ 即为参数。参数的敏感性分析能评估模型对输入变化的稳健性。

3. ‌关系式‌
   关系式通过数学语言描述变量间的相互作用，包括代数方程、微分方程等。线性关系简单易解，而非线性关系（如逻辑斯蒂方程）更适用于复杂系统，但求解难度较高。

理解并协调这三大要素，是构建有效数学模型的关键。实际应用中需根据问题特点调整要素组合，例如增加约束条件或优化参数范围，以提升模型的预测能力。