一.模型误差的客观存在性 希望建立的模型尽善尽美: 能“逼真”地模拟现实系统; 能“精确”地预测系统的未来情况; 能“准确”地控制系统; 得到问题的“最优”解;… 逼真、精确、准确、最优、…
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数学建模的一个重要工作是建立变量间的数 学关系式, 但公式中几乎总是涉及一些参数. 如用下面三个数学式描述肥素的施肥水平对 土豆产量的影响:
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一.基于数据分析的建模方法 在建立数学模型的过程中,经常需要建立变量之间的关系.由于对研究对象的内部机理不甚了解,不能通过合理的假设,或根据物理定律、原理, 经过机理分析法而得到
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建立数学模型是为了利用它有效地分析、解 决现实问题, 真实世界的背景不容忽视. 通过观察、测量等手段收集的数据来自于现 实世界, 带有我们关注的研究对象的大量信息. 数据作用于模型的形式:
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成功模拟一个系统不是最终目标! 模拟模型为实际系统的运行提供了一个 假想的“实验场所
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一. 模拟模型的思想方法 类似于第二章中的渡口模型与穿越公路模 型可采用系统模拟技术
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蒙特卡罗(Monte-Carlo)模拟,又称蒙特卡 罗方法、统计试验法等. M-C模拟是静态模拟,描述特定时间点上的 系统行为
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一、随机数的概念 对随机系统进行模拟,需要产生服从某种分 布的一系列随机数
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一. 随机变量的模拟 掌握成功模拟具有特定分布的随机变量的方法, 是模拟随机现象的重要方面
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10.1 牙膏的销售量 10.2 软件开发人员的薪金 10.3 酶促反应 10.4 投资额与国民生产总值和物价指数
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