新能源电动汽车与传统能源汽车产业关系的数学模型可以用多元线性回归分析来描述。多元线性回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计分析方法，通过建立一个数学模型来预测一个变量（因变量）基于其他变量（自变量）的值。

在这个例子中，我们可以将新能源电动汽车的产量作为因变量，传统能源汽车的产量、新能源汽车的市场份额、政府政策支持程度、电池成本等因素作为自变量。通过对这些数据进行多元线性回归分析，我们可以得到一个描述新能源电动汽车与传统能源汽车产业关系的数学模型。

具体步骤如下：

1. 收集相关数据：收集新能源电动汽车和传统能源汽车的产量数据，以及政府政策支持程度、电池成本等其他影响因素的数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等操作，以保证数据的准确性和完整性。
3. 建立多元线性回归模型：利用统计软件（如R、Python的Statsmodels库等）建立多元线性回归模型，将自变量代入模型中，得到因变量与自变量之间的关系。
4. 模型评估：通过计算模型的拟合优度（如R-squared、调整R-squared等指标）、显著性检验（如F检验、t检验等）等方法，评估模型的预测能力和准确性。
5. 结果解释：根据模型的结果，分析新能源电动汽车与传统能源汽车产业之间的关系，为政策制定者和企业提供决策依据。

通过这个数学模型，我们可以更好地了解新能源电动汽车与传统能源汽车产业之间的关系，从而为产业发展提供有益的参考。