大学数学模型作业通常涉及不同的数学建模技术和方法，以下是一些常见的作业类型：
微分方程模型
使用微分方程来描述系统的动态行为。
离散模型
如SI（Susceptible-Infected）模型和SIS（Susceptible-Infected-Susceptible）模型，用于描述传染病传播。
-SIR（Susceptible-Infected-Recovered）模型，同样用于传染病模型。
优化问题
线性规划问题，如车辆调度问题，使用0-1整数规划模型解决。
最小二乘数据拟合，使用Matlab进行数据拟合。
网络流问题
如运输问题，使用线性规划或整数规划解决。
经济数学模型
贷款问题，等额本息还款计算。
组合数学与概率模型
概率模型，如随机过程。
组合数学问题，如排列组合。
计算机模拟
使用编程语言（如Matlab）进行数学模型的数值模拟。
实际问题建模
如打印机工作问题，建立方程组描述打印量。
期末大作业
选题方式进行，通常涉及优化问题或实际问题建模。
期中测验
考察学生对数学建模基本概念和方法的理解。
这些作业类型可以帮助学生理解数学模型在实际问题中的应用，并培养解决复杂问题的能力。如果你需要更具体的作业内容或解题指导，请提供更多信息或具体问题