[讨论]下一步的研究方向？

aqua2001

最近突然有一个想法。我们是不是太注重建模的专业性了？本身模型就是在所有的科学当中发展的，但是如果我们把它独立来看的话，会不会失去了在具体科学中的营养？因为在科学中，每个学科都有自己的逻辑和习惯。使用能行得通的逻辑来解释来预测，来探求属于这个学科和属于整个宇宙的“原理”，才是最伟大的那些模型的发展过程。最重要的那些模型，似乎都只是寻找一种解释，使得从逻辑上自洽，从美学上完美，从哲学上符合自己对世界的认识。无论在哲学上给贴个什么标签，最终它想揭示的就是所谓“深刻原理”。但是如果我们把建模从所有的科学中提炼出来，那么被具体学科所迫切需要的“解释和预测”这个功能就会被弱化，模型也就变得更加游戏化。而且从哲理上的思考也少多了，更多地偏向了实用化和平面化。不需要思考得很深或者使用什么宇宙原理之类的词来包装自己，只要搞一些实用和暂时起效的东西就可以了。于是大家都在搞什么神经网络，什么回归，什么层次分析法之流。这样虽然避免了在哲学上的空话和夸夸其谈，但是我觉得，也干扰了创新的路径。模型也就变成了快餐型产品。<br/><br/>其实统计也是一样的道理。从行星的观测数据到开普勒的三大定律，再到牛顿的牛顿定律，本身就是个统计的过程。至少开普勒的工作是彻底的统计，而牛顿的东西是比较彻底的建模。牛顿用我们现在惯用的手段，包括神经网络，层次分析法，再用上matlab，能搞出什么来？我不相信他能搞出一样的牛顿定律来。开普勒做的工作是统计，但是他懂得多少统计？我们今天学过统计的人，学了均值方差，学了回归，学了因素分析，拿到行星运动的数据，又能有多少思路？<br/><br/>ising模型，无疑是统计力学里重要的模型之一。从局部作用如何产生整体效果的典型范例。但是，这种东西，和我们现在说的建模，真的有多大关系呢？其实有很多学生反映，这些所谓的模型，和他们接触到和要接触的建模并不是一个东西。这又该怎么说呢？是让他们建出来这种水平的模型，还是这仅仅是科普讲座，和MCM没什么关系？

[此贴子已经被作者于2006-11-6 17:37:25编辑过]

aqua2001

或者说，把这个学科专业化以后，跳跃性的思维会不会受限？从运动想到引力，所有力的定律，然后是瞬时的动力学，然后是把曲线的局部线性化，其实这些思路，属于真正的物理，但是是否也能属于“真正的”建模？和MCM之间的关系又如何？

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%获得网络的输入样本P和目标样本T8 ~& w) C( K; Q/ g) e2 A' }
P=[1 0.6 0.1 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;4 K3 v* b+ @: I" G2 C& ?2 S& z
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;9 |( R: l2 i; {7 p. o2 J% m
8 Z" K- m6 P3 s! ?7 R1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
7 u9 k2 r0 P6 l( L( a) A, ^* Z% o  j1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;) W( b  h! d6 V3 J9 O& b
; N% v2 p: a2 p, v9 D0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;$ N  F( j  A$ |- d1 k$ G/ K+ k" Y; Q
0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
! E6 `! @& ]* N2 L( X1 F6 Q* |! h# _4 H2 z2 U6 _0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;% V, f5 |% e2 r3 ^& D
0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
+ s/ }$ }2 u' J' O& Y0 0 0.6 1 0 0 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
2 _8 U& {2 s# y. Q/ e# V' y- F! J/ [, B* f0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;" h( s# ?% u' g$ h* X
, t' {8 I5 L# b9 f" G1 g0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
- _7 x- i' b" f* G5 P- G0 0 0 0 1 0.6 0    1 0.5 0 0 0 0 0;! p$ q8 S1 V+ @9 t7 i. o+ c
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;5 e* _9 w. i: p' ]; U. H+ K# f
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;  ^9 S7 i) L" N1 r+ {0 g& I
2 U  N; B; f8 U1 P0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0 0 0 0.8]';/ Q' c' j* D1 Y9 w. a5 [
T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
& O  p, F0 z3 e' M5 N0 I, R/ x! D0 |1 g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;2 F- g1 H, Q6 j1 {  Y
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
" U/ ^, E& k6 t8 Y% D6 e/ B1 ^( h6 V) |0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
  h1 k7 Z/ Y! w( R  I* }0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;/ y8 U  A! f( O( H( m
- W0 ~; g# `( P0 p$ Q! A  e0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
) a8 J+ Z, ~8 {1 q3 Y! `( g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
' q6 j7 j3 x0 \3 b7 S2 ^. z, M2 P- E1 M8 K8 Y) ?/ M- m0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;( K1 W& p9 b7 r6 a7 [; a
+ P, O/ G4 ^- h! @. p5 P) O! c4 {0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
% l' n" X" c1 O4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
0 R1 v4 S* ?. T1 c% f. e2 {, q! g& u! D* o) @! t( l4 Z0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;5 }/ y1 N  S, m# m, Z
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
1 n' A* v1 D9 ^- N. ^0 ^# K: Z0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
+ |5 [3 l  p! D! B% ?% ]; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
( x0 l- }8 I4 t* e%根据Kolmogorov定理，输入层有14个节点，所以中间层有29个节点$ f5 v3 N( Z/ H
) y2 J# V2 V5 p5 S' U8 F4 _! K% V%中间层神经元的传递函数为'tansig'
; \" [/ \- z6 ~4 F  _$ S% C' Z& c% }) G# y/ ~%输出层有8个节点，其神经元传递函数为logsig
0 H% t7 G# g; \. \; p3 z+ t. ?, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
0 e3 Y. n( @0 G& e4 h" `0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
%训练目标误差为0.001
9 C# m3 T4 R/ k4 y6 {. V% r* j  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
2 c% O. y0 q5 onet.trainParam.goal=0.001;
5 Q6 F2 t6 P5 z+ e" d3 d! Q; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
' W4 ~1 i* Z* CY=sim(net,P);
- b3 s( Y) H' B# W: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
4 x" s3 Q. [- E4 \3 N( jfor i=1:16
8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
8 x% T" P" S6 v  ?0 h" A5 o( Z9 A; [  n* ^* P% e

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%获得网络的输入样本P和目标样本T8 ~& w) C( K; Q/ g) e2 A' }
: c. T7 G1 g4 x. j0 G: d8 VP=[1 0.6 0.1 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;4 K3 v* b+ @: I" G2 C& ?2 S& z
6 s8 P. d. y2 Z* n7 V+ @1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;9 |( R: l2 i; {7 p. o2 J% m
3 _) R" P3 G2 `: Q/ Q/ m* g1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
) A, ^* Z% o  j1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;) W( b  h! d6 V3 J9 O& b
" L2 q0 r$ T. L. v; s( {- S4 z0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
& g4 n( Q$ U; U$ [! L! ]; z, t0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0.5 1 0.4 0 0 0;$ N  F( j  A$ |- d1 k$ G/ K+ k" Y; Q
0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
6 Q* |! h# _4 H2 z2 U6 _0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0 0 0 0.8;% V, f5 |% e2 r3 ^& D
0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
+ s/ }$ }2 u' J' O& Y0 0 0.6 1 0 0 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;
& b; h' v& N" E- e5 s- {# V' y- F! J/ [, B* f0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;" h( s# ?% u' g$ h* X
0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
- _7 x- i' b" f* G5 P- G0 0 0 0 1 0.6 0    1 0.5 0 0 0 0 0;! p$ q8 S1 V+ @9 t7 i. o+ c
: G7 `5 }% Z1 u6 i9 c( }$ n, I; [, a( U0 0 0 0 1 0.6 0    0 0.5 1 0.4 0 0 0;5 e* _9 w. i: p' ]; U. H+ K# f
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0.4 1 0.6 0;  ^9 S7 i) L" N1 r+ {0 g& I
0 0 0 0 1 0.6 0    0 0 0 0 0 0 0.8]';/ Q' c' j* D1 Y9 w. a5 [
T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0;+ F, _7 y% q  B" Z
4 I, I# g, N, B6 \  A* g& W0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
3 k: \" l; W' e. V' z' M5 N0 I, R/ x! D0 |1 g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;2 F- g1 H, Q6 j1 {  Y
/ t, F% d) X5 R# z0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
1 `9 ]$ m; c$ |/ j2 }/ [- R) Z9 w% D6 e/ B1 ^( h6 V) |0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0;
* j3 D( h; @! u) X  h1 k7 Z/ Y! w( R  I* }0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;/ y8 U  A! f( O( H( m
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
) a8 J+ Z, ~8 {1 q3 Y! `( g0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
: k5 l) n! s4 X0 Z+ Y2 P- E1 M8 K8 Y) ?/ M- m0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;( K1 W& p9 b7 r6 a7 [; a
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;
* s" S( N0 k& `! Q7 B( ]7 r4 m6 e3 Y* J! u( n. u3 U0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
& k4 t4 C' ]# [$ |/ x6 Z* x. e2 {, q! g& u! D* o) @! t( l4 Z0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;5 }/ y1 N  S, m# m, Z
3 V$ @. e; K; N. f' \0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;% a& I% x. Y* b! S3 Z
0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
, Z9 A' c8 g7 u! d( B) \; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
( x0 l- }8 I4 t* e%根据Kolmogorov定理，输入层有14个节点，所以中间层有29个节点$ f5 v3 N( Z/ H
%中间层神经元的传递函数为'tansig'
' P- i1 X8 u6 g+ h" `3 j4 F  _$ S% C' Z& c% }) G# y/ ~%输出层有8个节点，其神经元传递函数为logsig
2 b) N; D  ^; f3 P" e, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
%训练目标误差为0.001
  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
9 \: s' q5 D* n2 }4 `net.trainParam.goal=0.001;
! d' P7 B/ E1 A# n; H% t7 b: r8 W, G9 O+ i5 {* Lnet=train(net,P,T);; \7 P2 W, `. E+ h, o/ B# I1 l) M
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for i=1:16
& n; b8 C2 F* s  O5 H# P/ _8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
5 o( Z9 A; [  n* ^* P% e

duan3307464

你好像学物理的，我和你有相同的看法，我也不想再做那些无聊的东西了，感觉很虚，一点也不实用

duan3307464

你好像学物理的，我和你有相同的看法，我也不想再做那些无聊的东西了，感觉很虚，一点也不实用