配资门户官网首页通过数学模型我们可以将复杂的现象转化为可操作的结构

这个物理世界太复杂，而我们的感官和心智却太有限。外界无穷无尽的信息不断冲击人类大脑，对我们理解这个世界带来无限挑战。我们无法直接感知星系运动，无法直接理解量子世界的不确定性，甚至无法想象四维五维以上的空间变换。面对这些困境，人类发明了一种非常强大的认知思维--数学建模。

我们先来了解什么是模型。我们称现实世界中的事物为原型，原型通常都非常复杂，所以在研究原型时就会将其简化成模型。模型的表示方式包括实物、图形、语言、数学、代码等，也就是说我们可以创建一个实物来描述模型，也可以通过画图和语言来描述模型，还可以通过数学和代码来描述模型。在设计模型时我们会通过理论来指导进行描述，建立的模型又可以反过来分析现实世界的事物。在很多领域我们都会通过模型来描述原型，其中使用的最多的就是数学建模的方式。

数学建模是一种简化的、结构化的、可计算的模拟现实世界的方法，通过数学模型我们可以将复杂的现象转化为可操作的结构，将难以言说的规律转化为可推演的符号，从而构建一个可理解的世界。这是一种跨越尺度、简化复杂、量化模糊的思维方式。

数学建模的本质就是通过数学来抽象物理世界事物的关系，涉及到变量、函数、方程、概率分布等核心概念。从大的方向来看可分为两大类：确定性模型和不确定性模型。确定性模型就是输入和输出都是确定的，不确定性模型则是输入和输出包含了随机性或模糊性。

我们常见的数学模型包括：

代数模型，基于方程和代数关系进行建模。比如物理学中物有引力公式，再比如经济学中供需平衡模型。微分方程模型，基于微分方程进行建模，描述的是一个动态过程，涉及到导数概念。比如人口增长模型和传染病模型。概率统计模型，通过概率和统计来构建的模型，主要涉及到随机现象。比如现在人工智能大模型和天气预测模型。优化模型，对最优解类型的问题进行建模。比如最小化成本、最短路径、最大化收益、最大化效率等问题。图论模型，主要对网络节点结构进行建模。比如信号塔安装位置拓扑、信号在网络路由中的传输路径、物流仓储地址选址。博弈模型，对多主体之间的博弈策略进行建模。比如市场中多方博弈、国与国之间的博弈、人与人之间的博弈。

数学建模是我们对真理理解的草图，受限于人类认知、数据与数学工具，我们构建的模型并非一定完美。它是一个动态的、迭代的、不断逼近真理的过程。

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