考研数学建模之所以难，主要原因可以归纳为以下几点：
知识储备要求高
数学建模需要深厚的数学基础，包括线性代数、高等数学、概率论与数理统计等。没有这些基础知识，很难理解复杂的数学模型和算法。
建模过程复杂
建立数学模型是数学建模的第一步，需要将实际问题抽象为数学表达式。这一步骤需要深入理解问题背景，运用数学知识和技巧进行简化和建模，这对建模者的数学素养和思维能力要求较高。
求解方法多样
求解数学模型可能涉及到数值计算、符号计算、优化等多种数学方法和编程技巧。对于一些复杂的模型，求解过程可能非常困难，需要综合运用多种数学工具和编程技术。
模型验证与改进
模型建立后，需要通过实验和测试来验证其准确性，并根据实际情况进行改进。这一步骤需要批判性思维和持续学习的态度，以不断完善模型的性能。
综合应用能力
数学建模不仅仅是数学问题的解决，还涉及到与团队成员的合作、论文撰写、成果展示等多个方面。这些综合能力的要求也增加了数学建模的难度。
建议
提前准备：提前学习和积累相关的数学知识，尤其是线性代数、高等数学等基础课程。
实践锻炼：通过参加数学建模相关竞赛或项目，积累实践经验，提高解决实际问题的能力。
持续学习：数学建模是一个不断学习和进步的过程，需要持续学习和跟进最新的研究成果和方法。
团队合作：学会与他人合作，发挥团队的整体优势，共同解决复杂的数学建模问题。
通过以上努力，可以逐步提高数学建模的能力，克服其中的难点。