—般說(shuō)來(lái)建立數(shù)學(xué)模型的方法大體上可分為兩大類、一類是機(jī)理分析方法,一類是測(cè)試分析方法.機(jī)理分析是根據(jù)對(duì)現(xiàn)實(shí)對(duì)象特性的認(rèn)識(shí)、分析其因果關(guān)系,找出反映內(nèi)部機(jī)理的規(guī)律,建立的模型常有明確的物理或現(xiàn)實(shí)意義.
模型準(zhǔn)備 首先要了解問(wèn)題的實(shí)際背景,明確建模的目的搜集建模必需的各種信息如現(xiàn)象、數(shù)據(jù)等,盡量弄清對(duì)象的特征,由此初步確定用哪一類模型,總之是做好建模的準(zhǔn)備工作.情況明才能方法對(duì),這一步一定不能忽視,碰到問(wèn)題要虛心向從事實(shí)際工作的同志請(qǐng)教,盡量掌握第一手資料.
模型假設(shè) 根據(jù)對(duì)象的特征和建模的目的,對(duì)問(wèn)題進(jìn)行必要的、合理的簡(jiǎn)化,用精確的語(yǔ)言做出假設(shè),可以說(shuō)是建模的關(guān)鍵一步.一般地說(shuō),一個(gè)實(shí)際問(wèn)題不經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)化假設(shè)就很難翻譯成數(shù)學(xué)問(wèn)題,即使可能,也很難求解.不同的簡(jiǎn)化假設(shè)會(huì)得到不同的模型.假設(shè)作得不合理或過(guò)份簡(jiǎn)單,會(huì)導(dǎo)致模型失敗或部分失敗,于是應(yīng)該修改和補(bǔ)充假設(shè);假設(shè)作得過(guò)分詳細(xì),試圖把復(fù)雜對(duì)象的各方面因素都考慮進(jìn)去,可能使你很難甚至無(wú)法繼續(xù)下一步的工作.通常,作假設(shè)的依據(jù),一是出于對(duì)問(wèn)題內(nèi)在規(guī)律的認(rèn)識(shí),二是來(lái)自對(duì)數(shù)據(jù)或現(xiàn)象的分析,也可以是二者的綜合.作假設(shè)時(shí)既要運(yùn)用與問(wèn)題相關(guān)的物理、化學(xué)、生物、經(jīng)濟(jì)等方面的知識(shí),又要充分發(fā)揮想象力、洞察力和判斷力,善于辨別問(wèn)題的主次,果斷地抓住主要因素,舍棄次要因素,盡量將問(wèn)題線性化、均勻化.經(jīng)驗(yàn)在這里也常起重要作用.寫(xiě)出假設(shè)時(shí),語(yǔ)言要精確,就象做習(xí)題時(shí)寫(xiě)出已知條件那樣.
模型構(gòu)成 根據(jù)所作的假設(shè)分析對(duì)象的因果關(guān)系,利用對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律和適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具,構(gòu)造各個(gè)量(常量和變量)之間的等式(或不等式)關(guān)系或其他數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu).這里除需要一些相關(guān)學(xué)科的專門(mén)知識(shí)外,還常常需要較廣闊的應(yīng)用數(shù)學(xué)方面的知識(shí),以開(kāi)拓思路.當(dāng)然不能要求對(duì)數(shù)學(xué)學(xué)科門(mén)門(mén)精通,而是要知道這些學(xué)科能解決哪一類問(wèn)題以及大體上怎樣解決.相似類比法,即根據(jù)不同對(duì)象的某些相似性,借用已知領(lǐng)域的數(shù)學(xué)模型,也是構(gòu)造模型的一種方法.建模時(shí)還應(yīng)遵循的一個(gè)原則是,盡量采用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)工具,因?yàn)槟憬⒌哪P涂偸窍M苡懈嗟娜肆私夂褪褂茫皇侵还┥贁?shù)專家欣賞.
模型求解 可以采用解方程、畫(huà)圖形、證明定理、邏輯運(yùn)算、數(shù)值計(jì)算等各種傳統(tǒng)的和近代的數(shù)學(xué)方法,特別是計(jì)算機(jī)技術(shù).
模型分析 對(duì)模型解答進(jìn)行數(shù)學(xué)上的分析,有時(shí)要根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)分析變量間的依賴關(guān)系或穩(wěn)定狀況,有時(shí)是根據(jù)所得結(jié)果給出數(shù)學(xué)上的預(yù)報(bào),有時(shí)則可能要給出數(shù)學(xué)上的最優(yōu)決策或控制,不論哪種情況還常常需要進(jìn)行誤差分析、模型對(duì)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性或靈敏性分析等.
模型檢驗(yàn) 把數(shù)學(xué)上分析的結(jié)果翻譯回到實(shí)際問(wèn)題,并用實(shí)際的現(xiàn)象、數(shù)據(jù)與之比較,檢驗(yàn)?zāi)P偷暮侠硇院瓦m用性.這一步對(duì)于建模的成敗是非常重要的,要以嚴(yán)肅認(rèn)真的態(tài)度來(lái)對(duì)待.當(dāng)然,有些模型如核戰(zhàn)爭(zhēng)模型就不可能要求接受實(shí)際的檢驗(yàn)了.模型檢驗(yàn)的結(jié)果如果不符合或者部分不符合實(shí)際,問(wèn)題通常出在模型假設(shè)上,應(yīng)該修改、補(bǔ)充假設(shè),重新建模.有些模型要經(jīng)過(guò)幾次反復(fù),不斷完善,直到檢驗(yàn)結(jié)果獲得某種程度上的滿意.
模型應(yīng)用 應(yīng)用的方式自然取決于問(wèn)題的性質(zhì)和建模的目的,這方面的內(nèi)容不是本書(shū)討論的范圍。
應(yīng)當(dāng)指出,并不是所有建模過(guò)程都要經(jīng)過(guò)這些步驟,有時(shí)各步驟之間的界限也不那么分明.建模時(shí)不應(yīng)拘泥于形式上的按部就班,本書(shū)的建模實(shí)例就采取了靈活的表述方式
第一、模型準(zhǔn)備 首先要了解問(wèn)題的實(shí)際背景,明確建模目的,搜集必需的各種信息,盡量弄清對(duì)象的特征。
第二、模型假設(shè) 根據(jù)對(duì)象的特征和建模目的,對(duì)問(wèn)題進(jìn)行必要的、合理的簡(jiǎn)化,用精確的語(yǔ)言作出假設(shè),是建模至關(guān)重要的一步。如果對(duì)問(wèn)題的所有因素一概考慮,無(wú)疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為,所以高超的建模者能充分發(fā)揮想象力、洞察力和判斷力,善于辨別主次,而且為了使處理方法簡(jiǎn)單,應(yīng)盡量使問(wèn)題線性化、均勻化。
第三、模型構(gòu)成 根據(jù)所作的假設(shè)分析對(duì)象的因果關(guān)系,利用對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律和適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具,構(gòu)造各個(gè)量間的等式關(guān)系或其它數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。這時(shí),我們便會(huì)進(jìn)入一個(gè)廣闊的應(yīng)用數(shù)學(xué)天地,這里在高數(shù)、概率老人的膝下,有許多可愛(ài)的孩子們,他們是圖論、排隊(duì)論、線性規(guī)劃、對(duì)策論等許多許多,真是泱泱大國(guó),別有洞天。
不過(guò)我們應(yīng)當(dāng)牢記,建立數(shù)學(xué)模型是為了讓更多的人明了并能加以應(yīng)用,因此工具愈簡(jiǎn)單愈有價(jià)值。 第四、模型求解 可以采用解方程、畫(huà)圖形、證明定理、邏輯運(yùn)算、數(shù)值運(yùn)算等各種傳統(tǒng)的和近代的數(shù)學(xué)方法,特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)。
一道實(shí)際問(wèn)題的解決往往需要紛繁的計(jì)算,許多時(shí)候還得將系統(tǒng)運(yùn)行情況用計(jì)算機(jī)模擬出來(lái),因此編程和熟悉數(shù)學(xué)軟件包能力便舉足輕重。 第五、模型分析 對(duì)模型解答進(jìn)行數(shù)學(xué)上的分析。
"橫看成嶺側(cè)成峰,遠(yuǎn)近高低各不"。能否對(duì)模型結(jié)果作出細(xì)致精當(dāng)?shù)姆治觯瑳Q定了你的模型能否達(dá)到更高的檔次。
還要記住,不論那種情況都需進(jìn)行誤差分析,數(shù)據(jù)穩(wěn)定性分析。
一、機(jī)理分析法 從基本物理定律以及系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)推導(dǎo)出模型。
1. 比例分析法--建立變量之間函數(shù)關(guān)系的最基本最常用的方法。
2. 代數(shù)方法--求解離散問(wèn)題(離散的數(shù)據(jù)、符號(hào)、圖形)的主要方 法。
3. 邏輯方法--是數(shù)學(xué)理論研究的重要方法,對(duì)社會(huì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題,在決策,對(duì)策等學(xué)科中得到廣泛應(yīng)用。
4. 常微分方程--解決兩個(gè)變量之間的變化規(guī)律,關(guān)鍵是建立"瞬時(shí)變化率"的表達(dá)式。
5. 偏微分方程--解決因變量與兩個(gè)以上自變量之間的變化規(guī)律。
二、數(shù)據(jù)分析法 從大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)利用統(tǒng)計(jì)方法建立數(shù)學(xué)模型。
1. 回歸分析法--用于對(duì)函數(shù)f(x)的一組觀測(cè)值(xi, fi)i=1,2… n,確定函數(shù)的表達(dá)式,由于處理的是靜態(tài)的獨(dú)立數(shù)據(jù),故稱為數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。
2. 時(shí)序分析法--處理的是動(dòng)態(tài)的相關(guān)數(shù)據(jù),又稱為過(guò)程統(tǒng)計(jì)方法。
三、仿真和其他方法
1. 計(jì)算機(jī)仿真(模擬)--實(shí)質(zhì)上是統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法,等效于抽樣試驗(yàn)
① 離散系統(tǒng)仿真--有一組狀態(tài)變量。
② 連續(xù)系統(tǒng)仿真--有解析表達(dá)式或系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
2. 因子試驗(yàn)法--在系統(tǒng)上作局部試驗(yàn),再根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行不斷分析修改,求得所需的模型結(jié)構(gòu)。
3. 人工現(xiàn)實(shí)法--基于對(duì)系統(tǒng)過(guò)去行為的了解和對(duì)未來(lái)希望達(dá)到的目標(biāo),并考慮到系統(tǒng)有關(guān)因素的可能變化,人為地組成一個(gè)系統(tǒng)。
1. 預(yù)測(cè)模塊:灰色預(yù)測(cè)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)、曲線擬合(線性回歸);
2. 歸類判別:歐氏距離判別、fisher判別等 ;
3. 圖論:最短路徑求法 ;
4. 最優(yōu)化:列方程組 用lindo 或 lingo軟件解 ;
5. 其他方法:層次分析法 馬爾可夫鏈 主成分析法 等 。
建模常用算法,僅供參考:
1. 蒙特卡羅算法(該算法又稱隨機(jī)性模擬算法,是通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真來(lái)解決 問(wèn)題的算法,同時(shí)間=可以通過(guò)模擬可以來(lái)檢驗(yàn)自己模型的正確性,是比賽時(shí)必 用的方法) 。
2. 數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、插值等數(shù)據(jù)處理算法(比賽中通常會(huì)遇到大量的數(shù) 據(jù)需要處理,而處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵就在于這些算法,通常使用Matlab 作為工具) 。
3. 線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問(wèn)題(建模競(jìng)賽大多 數(shù)問(wèn)題屬于最優(yōu)化問(wèn)題,很多時(shí)候這些問(wèn)題可以用數(shù)學(xué)規(guī)劃算法來(lái)描述,通 常使用Lindo、Lingo 軟件實(shí)現(xiàn)) 。
4. 圖論算法(這類算法可以分為很多種,包括最短路、網(wǎng)絡(luò)流、二分圖等算 法,涉及到圖論的問(wèn)題可以用這些方法解決,需要認(rèn)真準(zhǔn)備) 。
5. 動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法(這些算法是算 法設(shè)計(jì)中比較常用的方法,很多場(chǎng)合可以用到競(jìng)賽中) 。
6. 最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法:模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法(這些 問(wèn)題是用來(lái)解決一些較困難的最優(yōu)化問(wèn)題的算法,對(duì)于有些問(wèn)題非常有幫助, 但是算法的實(shí)現(xiàn)比較困難,需慎重使用) 。
7. 網(wǎng)格算法和窮舉法(網(wǎng)格算法和窮舉法都是暴力搜索最優(yōu)點(diǎn)的算法,在很 多競(jìng)賽題中有應(yīng)用,當(dāng)重點(diǎn)討論模型本身而輕視算法的時(shí)候,可以使用這種 暴力方案,最好使用一些高級(jí)語(yǔ)言作為編程工具) 。
8. 一些連續(xù)離散化方法(很多問(wèn)題都是實(shí)際來(lái)的,數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的,而計(jì) 算機(jī)只認(rèn)的是離散的數(shù)據(jù),因此將其離散化后進(jìn)行差分代替微分、求和代替 積分等思想是非常重要的) 。
9. 數(shù)值分析算法(如果在比賽中采用高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行編程的話,那一些數(shù)值分 析中常用的算法比如方程組求解、矩陣運(yùn)算、函數(shù)積分等算法就需要額外編 寫(xiě)庫(kù)函數(shù)進(jìn)行調(diào)用) 。
10. 圖象處理算法(賽題中有一類問(wèn)題與圖形有關(guān),即使與圖形無(wú)關(guān),論文 中也應(yīng)該要不乏圖片的,這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問(wèn) 題,通常使用Matlab 進(jìn)行處理)。
1、蒙特卡羅算法(該算法又稱隨機(jī)性模擬算法,是通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真來(lái)解決問(wèn)題的算
法,同時(shí)可以通過(guò)模擬可以來(lái)檢驗(yàn)自己模型的正確性,是比賽時(shí)必用的方法)
2、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、插值等數(shù)據(jù)處理算法(比賽中通常會(huì)遇到大量的數(shù)據(jù)需要
處理,而處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵就在于這些算法,通常使用Matlab作為工具)
3、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問(wèn)題(建模競(jìng)賽大多數(shù)問(wèn)題
屬于最優(yōu)化問(wèn)題,很多時(shí)候這些問(wèn)題可以用數(shù)學(xué)規(guī)劃算法來(lái)描述,通常使用Lindo、
Lingo軟件實(shí)現(xiàn))
4、圖論算法(這類算法可以分為很多種,包括最短路、網(wǎng)絡(luò)流、二分圖等算法,涉
及到圖論的問(wèn)題可以用這些方法解決,需要認(rèn)真準(zhǔn)備)
5、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法(這些算法是算法設(shè)計(jì)
中比較常用的方法,很多場(chǎng)合可以用到競(jìng)賽中)
6、最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法:模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法(這些問(wèn)題是
用來(lái)解決一些較困難的最優(yōu)化問(wèn)題的算法,對(duì)于有些問(wèn)題非常有幫助,但是算法的實(shí)
現(xiàn)比較困難,需慎重使用)
7、網(wǎng)格算法和窮舉法(網(wǎng)格算法和窮舉法都是暴力搜索最優(yōu)點(diǎn)的算法,在很多競(jìng)賽
題中有應(yīng)用,當(dāng)重點(diǎn)討論模型本身而輕視算法的時(shí)候,可以使用這種暴力方案,最好
使用一些高級(jí)語(yǔ)言作為編程工具)
8、一些連續(xù)離散化方法(很多問(wèn)題都是實(shí)際來(lái)的,數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的,而計(jì)算機(jī)只
認(rèn)的是離散的數(shù)據(jù),因此將其離散化后進(jìn)行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的)
9、數(shù)值分析算法(如果在比賽中采用高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行編程的話,那一些數(shù)值分析中常
用的算法比如方程組求解、矩陣運(yùn)算、函數(shù)積分等算法就需要額外編寫(xiě)庫(kù)函數(shù)進(jìn)行調(diào)用)
10、圖象處理算法(賽題中有一類問(wèn)題與圖形有關(guān),即使與圖形無(wú)關(guān),論文中也應(yīng)該
應(yīng)用數(shù)學(xué)去解決各類實(shí)際問(wèn)題時(shí),建立數(shù)學(xué)模型是十分關(guān)鍵的一步,同時(shí)也是十分困難的一步。建立教學(xué)模型的過(guò)程,是把錯(cuò)綜復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題簡(jiǎn)化、抽象為合理的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的過(guò)程。要通過(guò)調(diào)查、收集數(shù)據(jù)資料,觀察和研究實(shí)際對(duì)象的固有特征和內(nèi)在規(guī)律,抓住問(wèn)題的主要矛盾,建立起反映實(shí)際問(wèn)題的數(shù)量關(guān)系,然后利用數(shù)學(xué)的理論和方法去分析和解決問(wèn)題。這就需要深厚扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),敏銳的洞察力和想象力,對(duì)實(shí)際問(wèn)題的濃厚興趣和廣博的知識(shí)面。數(shù)學(xué)建模是聯(lián)系數(shù)學(xué)與實(shí)際問(wèn)題的橋梁,是數(shù)學(xué)在各個(gè)領(lǐng)械廣泛應(yīng)用的媒介,是數(shù)學(xué)科學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)化的主要途徑,數(shù)學(xué)建模在科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的重要作用越來(lái)越受到數(shù)學(xué)界和工程界的普遍重視,它已成為現(xiàn)代科技工作者必備的重要能力之。
所謂提煉數(shù)學(xué)模型,就是運(yùn)用科學(xué)抽象法,把復(fù)雜的研究對(duì)象轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問(wèn)題,經(jīng)合理簡(jiǎn)化后,建立起揭示研究對(duì)象定量的規(guī)律性的數(shù)學(xué)關(guān)系式(或方程式)。
這既是數(shù)學(xué)方法中最關(guān)鍵的一步,也是最困難的一步。提煉數(shù)學(xué)模型,一般采用以下六個(gè)步驟完成: 第一步:根據(jù)研究對(duì)象的特點(diǎn),確定研究對(duì)象屬哪類自然事物或自然現(xiàn)象,從而確定使用何種數(shù)學(xué)方法與建立何種數(shù)學(xué)模型。
即首先確定對(duì)象與應(yīng)該使用的數(shù)學(xué)模型的類別歸屬問(wèn)題,是屬于“必然”類,還是“隨機(jī)”類;是“突變”類,還是“模糊”類。 第二步:確定幾個(gè)基本量和基本的科學(xué)概念,用以反映研究對(duì)象的狀態(tài)。
這需要根據(jù)已有的科學(xué)理論或假說(shuō)及實(shí)驗(yàn)信息資料的分析確定。例如在力學(xué)系統(tǒng)的研究中,首先確定的摹本物理量是質(zhì)主(m)、速度(v)、加速度(α)、時(shí)間(t)、位矢(r)等。
必須注意確定的基本量不能過(guò)多,否則未知數(shù)過(guò)多,難以簡(jiǎn)化成可能數(shù)學(xué)模型,因此必須詵擇出實(shí)質(zhì)性、關(guān)鍵性物理量才行。 第三步:抓住主要矛盾進(jìn)行科學(xué)抽象。
現(xiàn)實(shí)研究對(duì)象是復(fù)雜的,多種因素混在一起,因此,必須變復(fù)雜的研究對(duì)象為簡(jiǎn)單和理想化的研究對(duì)象,做到這一點(diǎn)相當(dāng)困難,關(guān)鍵是分清主次。如何分清主次只能具體問(wèn)題具體分析,但也有兩條基本原則:一是所建數(shù)學(xué)模型一定是可能的,至少可給出近似解;二是近似解的誤差不能超過(guò)實(shí)際問(wèn)題所允許的誤差范圍。
第四步:對(duì)簡(jiǎn)化后的基本量進(jìn)行標(biāo)定,給出它們的科學(xué)內(nèi)涵。即標(biāo)明哪些是常量,哪些是已知量,哪些是待求量,哪些是矢量,哪些是標(biāo)量,這些量的物理含義是什么? 第五步:按數(shù)學(xué)模型求出結(jié)果。
第六步:驗(yàn)證數(shù)學(xué)模型。驗(yàn)證時(shí)可根據(jù)情況對(duì)模型進(jìn)行修正,使其符合程度更高,當(dāng)然這以求原模型與實(shí)際情況基本相符為原則。
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