数学模型的特点与分类如下：
将实际问题抽象为数学符号和公式的形式化表达，以便对问题进行定量分析和求解。目前，数学模型被广泛应用于科学研究、经济管理、社会政策等领域。下面，将详细介绍数学模型的分类以及其特点。
1.静态模型和动态模型
根据时间因素的不同，数学模型可以分为静态模型和动态模型两种。静态模型是指在某一相对固定的时间点上建立的模型，而动态模型则是针对时间流程性问题而建立的模型。静态模型更适合于简单的问题，而动态模型则更适合于需要考虑时间因素的问题。
2.确定性模型和随机模型
根据变量所受影响的程度和随机性质，数学模型可分为确定性模型和随机模型两种。确定性模型一般假设所有的参量都是确定的而不受随机因素影响的，例如线性规划模型、多项式拟合模型等。而随机模型则涉及到概率与统计的范畴，包括随机过程、马尔可夫模型、蒙特卡罗模拟等。
3.非线性模型和线性模型
根据变量之间的函数关系，数学模型可分为非线性模型和线性模型两种。线性模型的特点是变量之间的关系可以用简单线性方程表示，如一次函数、二次函数等。
而非线性模型则表现为变量之间的函数关系不是线性的，无法用简单的线性方程表示，这类模型包括指数函数、对数函数、三角函数等。
4.离散模型和连续模型
根据变量的取值方式，数学模型可分为离散模型和连续模型两种。连续模型是指变量的取值在某一范围内均匀连续，如微积分中的导数和积分问题。而离散模型则是指变量只能取有限或离散的值，比如网络最短路径问题、整数规划问题等。
5.静态描述模型和动态过程模型
根据其描述被建立对象的时间因素，数学模型可分为静态描述模型和动态描述过程模型。静态描述模型用来描述某一瞬间存在的状态或对象，如流量平衡方程、盈利表等等。而动态描述过程模型则着眼于变化过程的演化关系，如差分方程、微分方程、动态规划等等。
综上所述，数学模型是一种把实际问题抽象为数学符号和模型形式，以便对问题进行定量分析和求解的工具。数学模型的种类繁多，我们需要根据问题的特点、需求和条件等因素，选择相应类型的数学模型进行建模与分析，以更好地解决实际问题。