디지털 트윈 기술 발전을 위해서는 기존 전통적 접근법과는 다른 수학적 기반의 혁신이 필요하다. 이를 위해 대규모 최적화, 역문제, 데이터 동화, 다중 규모 모델링, 다중 물리 모델링, 불확실성 정량화, 모델 차수 감소, 과학 기반 기계 학습, 품질 평가, 프로세스 제어, 신속한 통계적 추론, 실시간 변화 감지 등의 분야에서 새로운 수학적 방법론이 요구된다.
