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    发表于 2006-11-6 17:05 |只看该作者 |倒序浏览
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    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?
    & J4 Z" U$ F8 |/ \
    [此贴子已经被作者于2006-11-6 17:37:25编辑过]
    zan
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    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' }
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    2 B5 W1 G; m$ a! d* v, q# Q0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
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    9 a5 {0 v# S4 @6 g# F( 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/ H8 X7 x0 {8 J* k) A% S( v0 p6 h8 N/ U
    %中间层神经元的传递函数为'tansig'
    + D; c% V2 \. Z! b4 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' L" @% K. V7 z: D( v: B9 P; y1 v
    , \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx( m& {$ l5 E( c: ?; y- p
    0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V
    ( l, x# A9 e3 b& `! j%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e3 U9 Q- W- V. C5 J
    %训练目标误差为0.001
    & |6 v3 k: y# S% e7 R) t5 W  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
    - T6 m+ P$ x8 i+ B7 D; [net.trainParam.goal=0.001;
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    5 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' }; [: Q3 S3 S  P# h8 _
    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& a2 T% J$ _; U% F. L6 |& e  j
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    0 0 0.6 1 0 0 0    0 0 0 0 0 0 0.8;
    1 B) i- l. B  i  n* W) M- _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+ c4 [% S" {/ C( N) u/ @5 u1 }8 m, U
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    ) R( }: V* }, d" N! _( 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
    5 e0 p4 N: V/ f' o5 x%中间层神经元的传递函数为'tansig'
    * D' @2 `6 o' ?; r4 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 b, g+ Y8 C1 m7 ~8 j  x5 S+ T, \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx
    $ e3 j- R1 d% x% e0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V( J, G) {6 E; M5 W3 ?$ e6 n
    %训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e" F/ t: i( c( {- U; J; H9 S8 P
    %训练目标误差为0.001
    * y. r/ R" d! M3 Z- t8 B- P$ H  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @  V$ K8 Z8 M4 D' n" N/ ?9 d
    net.trainParam.goal=0.001;4 B+ r5 R4 `2 f
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    . S' ^8 F8 b" D) H9 f. U+ g2 q: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
    8 k) }2 x" Q) F3 ufor i=1:16
    2 {) W, R/ f# w1 h& p8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
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