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TA的每日心情 开心 2015-9-28 12:07
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[LV.10]以坛为家III
2012挑战赛参赛者
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本帖最后由 sdccumcm 于 2014-1-8 12:39 编辑 5 r1 i4 z1 C. Q+ d q
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《数学模型(第三版)》学习笔记
# ]1 S+ ]( X7 @* v% y; M7 Q, \4 ]1 B. y 写在开始 # |9 \: ]5 \9 Y& `4 y
今天第一次归纳、复习,整理思路重点,从最后两章(除了“其他模型”)开始,想可能印象比较深刻。可实际开始总结才发现对于知识的理解和掌握还有很大差距,自己也是自学看书,非常希望各位提出宝贵意见,内容、学习方法经验上的都是.6 h2 O% L' _7 @7 Y# S
整本书读下来感觉思路、数学都有很大拓展,总结起来有一下几个特点:1 c0 r: V, }$ Z6 U
3 _, h+ Z& `3 q4 _. z( E (一) “实际—>模型”的建模过程很关键,本书的模型很多虽然所谓“简单”、“假设多”,但简化分析中,还真难找到比它更合适、更合理、更巧妙的建模、假设了;7 ^# K: y% \' r6 R9 G
(二) 模型求解之后的处理,许多地方似乎求解完毕可以结束,但却都未戛然而止,而是进一步“结果分析”、“解释” ,目的不一,要看进程而定,有的促进了模型的改进,有的对数学结果做出了现实对应的解释(这一点建模过程中也经常做,就是做几步解释一下实际意义),也还有纯数学分析的,这些都是很重要的,在我看来,这本书中的许多模型、论文似乎到了“结果分析”这一步才刚刚开始 ,前面的求解似乎是家常便饭了;: c: k9 m+ M0 }! `0 s
(三) 用各种各样的数学工具、技巧、思想来建模的过程,这本书读下来愈发觉得线性代数、高等数学基础的重要性 ,同时书中也设计到了一些(虽是浅浅涉及)新的数学知识和技巧,许多我在读的过程中只是试图了解这个思想,而推导过程未能花很多时间琢磨,但即便如此,还是让我的数学知识有了很大的拓展(作为工科专业学生)。! z" ~4 N9 J, E, C# v
6 H/ o* _2 M, h, w 从上周六继续自学《数学模型》开始一周,比预期的时间长了许多,但是过程中我觉得即便如此也很难领会完整这本书的内容。最近学习任务比较多,所以两天前快看完时到现在一直未能做个小结,从今天起每天做2章的小结,既是复习总结重点,也是请诸位同学指教、提意见交流——毕竟自己领会很有限。
' M! u' K( R6 @# D* U/ f& Y6 K 也可以作为未读过、准备读这本书的同学的参考~ ! h( l' {! s+ F3 K
——Tony Sun July 2012, TJU 7 E9 J, o ~! M" T' a: s. _
- I! c2 v. V8 m& |( t1 Y) K
(目前已更新:全12章)
0 r4 }3 _( W$ C1 R& M; o2 B V @7 m; p* F! q/ _0 A3 v7 B- u. T2 |
第1章 建立数学模型 * [# ]* V& k6 a1 T* A1 Q
关键词:数学模型 意义 特点
0 a! n4 k4 K. L: B1 u0 c: } 第1章是引入的一章,对数学模型的意义来源,做了很好的解释。其实数学模型也是模型的一种,是我们用来研究问题、做实验的工具之一,只不过它比较“理论”、“摸不着”而已。但通常,数学模型有严谨的特点,而且我们可以根据建模实际需要改变模型,成本也比较低;同时数学模型手段之一计算机模拟也有很好的效果。
5 O6 [1 _/ Z+ S k, a, s 椅子在不平的地面上放稳、商人安全过河、预报人口增长这3个熟悉的例子,用简单的数学进行描述、建模分析,给数学模型一个最好的诠释:用数学语言描述事物、现象——往往增添了说服力。
- e! T) T9 i* f0 u ; y5 d- H, i* b+ Y: _4 P, X# O, z
( Q$ `* x) b0 U. d; O N2 v 第2章 初等模型 8 ~; c6 D3 ]; H u" Z, f& H/ \
关键词:初等数学 简化技巧 思想
) u5 R2 p8 T) f; }, m& X 这一章顾名思义,是一些用“初等”数学知识建立、求解的模型,虽然数学知识比较易懂,但是其中的巧妙思想确实十分重要的。
1 h+ J7 l) o1 T- f- D0 p 如何把问题做恰当的简化,到简单的数学工具能够表示、求解的程度,本章做出了很好的例子,同时分析也很精彩。
# Y b4 t" R$ F$ k 2.1节公平席位分配 ,通过定义不公平程度等衡量标准,确立目标,提出Q值法。有意思的是,在考虑是否存在一个理论上公平的分配方法时,根据所提出的4个(毋庸置疑的)公理,得出的结论却是:不存在满足上述公理的分配方法。这种类似情况在本书中后面的例子也出现过。 这给我们什么启示呢?有些问题和工作,比如公平席位的分配,日常中是一定要做的,就算不能达到绝对公平也要分配,但一旦证明不存在理论上公平的分配方法时,我们还有分配的意义吗?答案不一;在这个例子中,固然是有意义的,我们自然转而寻求一个相对公平的分配方法,抑或,就是回溯查看提出的“公理”是不是那么的“公理”,看能否通过删改公理来取得更公平方案。
8 k5 p, p8 F, f6 J0 n/ {0 Q) ` 录像机计数器、双层玻璃功效、刹车距离等模型,均是用日常现象、基础的物理知识和巧妙简化进行的建模分析,这里每个例子中的分析,求解后的解释很重要——它们是整个模型的关键,阐述现象。6 l3 V1 y$ q1 s% F/ A( P1 i
2.7 实物交换 ——是后面经济学模型的雏形,无差别曲线的图形方法,确定这种曲线实际中要收集大量的数据;核军备竞赛一节,也是一个动态的变化过程,基本全是用曲线进行分析的——这里给我们一个思想,得出表达式后,许多时候我们只关注曲线的形状、趋势,因此作图分析是很好的方法,图中可以给我们很多信息(交点,截距,极限值……),而这些信息都一一对应着它们的实际意义;有些即使没有明显的含义,但也很可能为接下来的铺垫、预测作下铺垫。
1 R9 z; Y/ l7 S% [3 N! Q 2.10 量纲分析与无量纲化 ——是另一种重要的求解方法,大致来说思想就是:仅知道变量之间的制约关系(正/负相关),系数、阶数均未知,即只能得出表达式的“形式”,要我们通过“量纲齐次性”(等式两端必须保持量纲的一致)来确定具体的表达式。这是与按理论推导建模并列的另一种方法,这一节用单摆、抛射等物理问题很好地诠释了这种方法的强大。 关键:恰当地选择特征尺度,不仅可以减少独立参数的个数,还帮助我们决定舍弃哪些次要因素。物理知识和经验是关键。. g' @, p% G1 j6 ~* a. p6 _4 u/ }
) t0 L, Q. Q' d+ c& L8 D
第2章小结:
1 ?9 e: ^$ A* }7 V8 _8 k 本章可以总结为“初等数学知识+巧妙简化技巧+思想 ”,10节涉及了不同类型的问题、数学方法,很多都是本书后面章节模型的雏形、基础。& s6 C: w# y6 h
( ~! Q& ^( f. S/ d+ x" K7 j* z! o
9 L6 s* [& y r) y 第3章 简单的优化模型 4 E: I. c1 \, v! B6 G" s, Q6 I
关键词:简单优化 微分法 建模思想
9 L. s, D9 j6 M4 Q8 L: \% ~ 本章与第4章连续两章都是优化、规划的问题,可以看成一类问题——内容上也是由简单到复杂。在第3章中,主要是几个简单的优化模型,可以归结到函数极值问题来求解,直接用微分法。虽然模型、数学计算难不倒,但是还是那句——建模,求解之后结果分析、结果解释的思想,是我们要学习和引入脑中的。0 c* `+ y, C/ P: M0 G
4 S; o. G' u- T* S. z' M( |
3.1 存贮模型
% D4 v7 w+ O5 w6 j6 |. l& a 分不允许、允许缺货两种讨论,中间推出一个最小费用的结果——经济订货批量公式EOQ。 对存贮量函数q(t)作图,观察规律,对结果解释。
7 I6 S- A( C$ r 3.2 生猪出售时机
, M% u4 }- v% K: y/ n5 @! |/ [ 关键点在于敏感性分析和强健性分析——这对于优化模型是否实用、有效是很重要的。" c* {% P) q2 J7 e5 h W }) r' n
3.3 森林救火
9 _: S: k" Y' h; n3 H 亮点是对火势蔓延程度dB/dt的形式作出的数条假设,以及假设对应的实际解释。只要合理、自圆其说,就是一个好的对实际问题的简化。
- S- ]/ c0 t k* g1 V 3.4 最优价格 F# l+ t. w0 s' N
主要是引出边际收入、编辑支出,以及经济学一条著名定律——最大利润在边际收入等于编辑支持时达到。
' F2 D) L* i4 z5 K 3.5 血管分支
( [. X9 P+ W, M( B- |3 O0 M/ y 是很有趣的一节,用数学模型研究生理问题,我们还是只关注建模、数学的层面,而对于血管系统几何形状等生理学知识不讨论过多,用合理有力的假设代之。
5 _9 c" {# g" N9 ^8 S; O' ^ 3.6 消费者的选择
1 o4 ~% Y, Q i8 @ 一个消费者买两种产品时,钱应该如何分配。分配比例使他得到最大的满意度的最优比例乘务消费者均衡,而建立消费者均衡模型的关键在于确定效用函数U(q1,q1)。
+ y9 X7 `, b3 f" K! a0 u o: f$ } 3.7 冰山运输
, i- _9 q+ _& K5 h 也是很有趣的问题,考虑各种因素,基于一些假设,这节研究怎样运输冰山使费用最小。其中用实际数据建立了经验公式,二是假设冰山为球形,简化了融化规律等的计算。
3 @/ i, n' q+ {
7 @4 ?$ b8 y" }7 r + F( w* O. z4 X$ v: L
第4章 数学规划模型 9 I0 r, H% h* C* R! `
关键词:数学规划方法 lingo/lindo软件 结果深入分析 变量个数
: w: H9 _( B+ p, `# c! K1 x$ U 约束条件、可行域、目标函数,构成了常说的“数学规划”模型。本章揭示了数学规划的本质,和它与传统优化数学问题的区别:常理优化模型属于函数极值问题的范畴,但实际中更多的是决策变量数、约束个数较大,且最优解往往在边界上取得的问题,因此不能用传统的“微分法”求解——因此要引入“数学规划”方法。 K+ [: K7 p6 |$ o7 H
8 c" t9 U. p& ]; ~7 a* Y4 O- j
这一章内容不少,但都是一类问题,主要点有几个:
, u# h, N, z) W* r) x 1. lingo、lindo求解的使用——运行结果中还有一些平时未留意的信息,可以作为结果分析来用,前两节叙述较多;# u' y+ T6 `& O" \! c( |: w c
2. 一些细节之处:把一句话用数学公式表达,它往往作为约束条件,如p102的式(19);
[ v; A6 b0 p% V' L9 N 3. 多目标规划的处理,p109的“选课策略”——基本思想是通过加权组合形成一个新的目标,从而化为单目标规划;5 Z. D1 E2 X8 u1 ?% X" J
4. 同前面章节一样地,对一个问题解出结果后,问题虽然解决了,但分析并没有结束——我们要学习这种further discussion的精神,发现这个结果“恰与…相同…”之类的,不妨多问自己一句:“这是偶然的吗?”然后继续分析,得出一般的结论,这样往往能看到更多的风景,得出的结论更有含金量/启发性,而不是仅仅是解决了该个问题而已。如p109选课策略。
- C1 I- L- G* M- a: {1 `+ M" E 5. 减少变量个数,简化模型、式子(简化起见,同时lingo对变量个数有限制),p115销售的例子。
: S: \2 j' }6 B2 P9 h/ _ q0 \ 6. 求最优解时,为了减少搜索范围,加快速度,可以先去一个特殊情况求出一个可行解,然后让最优解至少优于它。
# _7 r% Y6 D% |) v$ V) h. }7 v + W# H% E h: {0 k+ }/ X* [1 L# e
3 f' M A$ V3 K4 W1 z' T0 v# L
第5章 微分方程模型
- y! G8 U9 N" X 关键词:动态模型 合理假设 分析预测 控制
4 D }6 C$ d# d2 k. e. c ~ 这一章是非常经典的一章,对微分方程模型作了很好的诠释、介绍,每一个模型都有丰富的价值。对于随时间连续变化的对象或状态,当我们要 1)分析变化规律;2)预测;3)研究如何控制它的时候,就要建立相应的微分方程模型。) a$ ?% m; M c" H
自然地,这样的模型功能非常强大,也具有一般性,也自然地需要在简化假设上动脑筋——如何用数学语言能表述的东西来刻画一个实际动态过程。一个方程,有时就表示着一件事,这件事有可能还持续几十年——多么有趣而强大。+ K8 o' V. [# d+ h: h3 j
$ B; `+ @& G, o$ V% e- z
5.1 传染病模型 # }& r# T5 A4 r
本节是解决“传播”、“蔓延”微分方程问题的典例,模型分三部分层层递进:SI(只分为易感染着、已感染者),SIS(已感染者可以被治愈,重新变为易感染者),SIR(治愈后具免疫力,即增加了“移出者”)。可以说从基础模型到一步步递进,是对实际传染病情况的逐渐深入、全面的考虑,而其中的分析十分重要,也是本章分析得最细的章节 。其中引入了“相轨线”分析法,是很有力的工具,后面多次用到,这一节有很详细的介绍。4 p9 _0 ]$ x9 ]2 s2 `- g$ o
模型改进 、建模目的性 、方法 三者配合 ,是本节亮点。$ @3 ]* N% g% t% b1 L
5.2 经济增长模型( z$ [1 D0 W5 K
通过建立产值与1)资金;2)劳动力之间的关系,来研究1)资金与劳动力的最佳分配,使效益最大;2)如何调节资金、劳动力增长率,使劳动生产率有效增长。
7 \: L9 g: P4 Z8 T$ X) D5 G2 U 本模型虽然不长,但推导出计量经济学一重要模型——Douglas生产函数。本节给出的模型推导稍繁,但结果简明,有合理解释。" g8 d0 |6 k( Q' R
5.3 正规战与游击战 ' [' a W. o! X' z( s9 U
这一节介绍了历史上用过的、经典的预测战争结局的数学模型,有传统正规战争、稍复杂的游击战,以及混合战。重点在于建模过程:如何描述战争双方的特性,如何作假设。然后用来分析硫磺岛战役。这节很好地体现了微分方程的强大。, I% B$ }! F/ Y3 R0 p
5.4 药物在体内的分布与排除 % x' @2 T# m& D! ?9 o% @- P& G2 g) R
本节建立了房室模型,研究血药浓度的变化过程,为制订给药方案、剂量大小提供数量依据。重点在于1)模型的假设:尽管是简化,但由临床试验证明是正确的,可以接受;2)对参数的估计。
3 H8 m6 v% A1 V( i2 X W 先由机理分析确定方程形式,再由测试数据估计参数。
7 m. G2 U* T" s4 {" E' w- l( D 5.5 香烟过滤嘴的作用 8 f7 Z! b4 M5 s( N5 {
看起来不易下手的一个问题,用恰当的假设,引入两个基本函数q,w,及物理学常用的守恒定律,建立出微分方程模型,从而构造动态模型。本例是经典的建模案例。- L' `- ]+ i) `9 Y9 T) M
5.6 人口的预测和控制 ) G" w% Z$ V" i5 g6 L! ~" \
本节模型与之前的区别在于:考虑年龄的分布,即除了时间外,年龄是另一个自变量。过程中重要的是数学公式中,系数、因子的实际含义要解释。
5 y" A; ]$ C# b! d# c' F 5.7 烟雾的扩散与消失 ! p3 _# h2 U* ]7 y& K
这个模型巧妙地引入了“仪器灵敏度”指标,不仅帮助建模,而且该指标本身是客观存在的,并非虚构,这样更加有说服力。
" s. J$ J0 \$ p. r: | 5.8 万有引力定律的发现
. V' C" g% C* M. |6 @# N6 K* _ 十分有意义的一节。我们初中就熟悉的牛顿万有引力定律,是由开普勒第三定律和牛顿第二定律一同推导出的,这一节再现了这个推导过程。这个模型告诉我们:正确假设+用数学演绎建模=对自然科学研究的巨大作用。我们要学习科学家前辈们如何创造性地运用数学方法,来提升我们解决实际问题的能力。
3 c3 I1 |! v+ m5 V + e9 |5 Z. B3 A' C
7 b! r, `: F/ m2 w# q$ {1 | 第6章 稳定性模型 # P7 J5 C+ w+ }1 h/ E f) b
关键词:稳定性理论 建而不解 平衡状态 趋势 相轨线
! K+ {% }! j6 z, x2 h/ g 本章是建立在上一章的基础上,在微分方程基础上引入的一种重要思想/概念,那就是——对于某些问题,我们可能不关注动态过程的每个瞬时状态,而是研究稳定状态的特征,特别是时间充分长以后的状态/趋势,从而判断是否“稳定”。这时我们往往不需要“求解”微分方程(组),即“建而不解”;而是利用“微分方程稳定性理论”直接研究平衡状态稳定性即可。. V" G8 }/ n9 g# ]! W
2 q; f+ N- `9 [
*6.6 微分方程稳定性理论简介
: [" C8 z3 B9 O( S, {" S 这一节应为优先阅读的一节,介绍了如何判断一阶、二阶方程的平衡点和稳定性。数学推导稍复杂(对于未接触过的同学),重要在于了解一些概念、结论,在模型实例中来进一步理解。! S. T8 b' Q( `/ @ \ [3 [) l. F2 [, Q
0 d B5 I) e5 v4 H" u, @6 d 6.1 捕鱼业的持续收获 Z+ o# C+ T* |' x, N% E
研究捕鱼业产量、效益和捕捞过度问题,如何捕捞能获得最大收益。这个问题虽然看似只需要给出一个“捕捞量”的答案就可以了,但是模型整个过程分析中还是得出了许多结论,如经济学捕捞过度、生态学捕捞过度等概念。在稳定的前提下步步深入。5 ~+ i3 {" l3 u
6.2 军备竞赛 ) z8 G- a9 h6 v" P
这个问题在第二章初等模型中就出现过,这里用微分方程稳定性的知识来分析。正如本节引言所说,军备竞赛因素很多,无法圆满描述,只是想告诉我们:一个复杂实际过程可以被合理简化到什么程度,得到的结果又怎样解释实际现象。
7 p" D+ R* r" k* M 6.3 种群的相互竞争 6.4 种群的相互依存 6.5 食饵-捕食者模型 * G. ~0 s+ y4 B) Z3 l! D0 H' f
这三节作为一个系列,用种群竞争、依存、捕食这类生物学案例来诠释稳定性模型的应用。其中,相轨线分析法再次成为主角,它的意义在于:从图中曲线上直观地看出发展趋势,且特殊点对应的意义作出解释。 5 `1 |; P7 z6 X9 d
0 K0 s1 E! e. W k" Y7 v* @
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& _0 i$ t/ o, Y8 q8 A# j 第7章 差分方程模型 $ D& s) k, i# W0 J7 S" R
关键词:差分方程稳定性 离散时段 差分阻滞增长 混沌
) V4 A+ E5 u0 x9 Z" V4 H
将时间离散化后,就可以建立与微分方程相对应的差分方程模型。这章与第8章讨论的是确定性离散模型。实际上有些问题既可以用连续,又可以用离散,要看目的而定。离散的一个优势在于,便于计算机求解。' i7 m7 Z. L. V- j% |
* x7 L7 Z% z: o: A; @
7.5 差分方程简介: 介绍差分方程稳定性的知识,判别稳定的条件。本章要用到的知识。2 n- c* N6 `& T
7.1 市场经济中的蛛网模型
4 N6 o4 }8 ~+ @! w- E 先用图形法建立市场经济的“蛛网模型”,给出趋于稳定的条件,再用差分方程建模,解释结果。本节开头的“问题前瞻、介绍”部分很经典,可作为建模论文写作的参考。: \" C' a! ^0 K; Y
本节最后对结果的解释也非常值得学习:启示我们,一些数学结果如参数前后的变大/变小,可能意味着什么,我们不要轻易放过,而是要时刻不忘解释相对应的原因。
) e" r3 a9 m* h- ~0 ? 7.2 减肥计划——节食与运动 1 E6 o: C" l, o P* J/ o& l
这是一个很生活的问题,主要讨论如何把一个“超重”的人减到目标的正常范围内(均以WTO颁布的体重指数BMI 衡量)。/ t7 r/ m% b3 E. d" l
我认为这个模型的两点仍然在建模本身:及如何将减肥计划中“减肥”这一件事量化,用数学的语言可以表达,写出差分方程。其中p208的“基本方程”式(1)是整个模型的基石,有了此式后面的工作就可以往上搭建了。注意到,式(1)其实是一个“建而不解”的方程。
/ G, F2 f7 O1 Q% |& Q 但正如节末评注中所述,实际参数的设置会更复杂,代谢消耗系数beta也因人而异、因环境而异,所以要有更多核对。但我们先要学习的还是建模这一步。
/ v0 w3 p U( `$ Y8 K- b+ z% i 7.3 差分形式的阻滞增长模型
/ g- L( V4 H+ Y8 M/ B 此节是与之前用微分方程Logistic规律描述的“阻滞增长”规律最好的对比。有时,用离散化的时间研究比较方便,本节是很好的参考。(按:本人曾经做过用差分方程加修正,描述人数传播问题,个人认为很多情况用差分方程更好,也更“诚实”些,因为我们也只是想要每个时段的数量)6 ?) h2 G5 A I6 l
要注意的是:若用离散描述,需要说明各“时段”指代意义。推出p211的式(6)后,这个一阶分线性差分方程,也是“建而不解”,但注意:此处“不解”是指不需求通项公式,但各项的值仍要计算——用计算机递推可方便得到。我们最关心的往往是k趋向无穷时,y/x收敛情况,即平衡点稳定性的问题。这里微分、差分方程判别上有区别。$ p. W8 C( y' b1 P2 b. x) K6 G
P212中,通过深入讨论和213页的数据表发现,不同的参数b下收敛情况不一,然后发现了“倍周期收敛”的规律,即存在多个收敛的子序列。然后发现当n区域无穷时,不在存在任何倍周期收敛,出现混沌现象(Chaos)。2 p$ b% o2 F: r0 [% j" n6 q' W
混沌的特点为对初值极度敏感 ,这一点在物理课中老师也提到过,许多非线性方程均是如此,即“差之毫厘,失之千里”,蝴蝶效应。
$ X& q g/ X0 G5 P' u5 V 7.4 按年龄分组的种群增长
, x0 N. o3 Y5 w' V0 K0 v# g 这个模型的主要区别在于:将种群分成n个年龄组,分析各年龄组对种群总量增减的影响。这一节的数学推导稍繁。9 L7 ?% J. K$ J5 ]
' d: H' c7 d4 j: m
4 u* g- ^$ ~/ w
第8章 离散模型
1 R* }9 [3 I- U 关键词:层次分析 排名次 冲量过程 “分赃” 群体决策
+ ?! y% K# s" V9 U (本章是确定性离散模型 的应用、方法)
% S1 `7 G% F8 e% @* u
* s. d6 l* B ]* D 8.1 层次分析模型
& k3 z' M" D9 A 社会经济系统分析工具。排名、评分评价,排等级都可以用层次分析模型解决,数学知识虽然不深,但是思想十分巧妙且合理,可扩展性也很好。关键在于1)“成对比较矩阵”的确定及修正,2)特征根法求权向量的原理(重要),3)1-9比较尺度(Satty等人提出),4)一致性检验。
, A! @' L4 A4 k! @& Q" E 8.2 循环比赛的名次 " q' w" D# `& m' Z: T5 c' k
这节也是对一些排名评价“难题”给出一种经典解法:邻接矩阵+得分向量。转化为计算各级得分向量s、A最大特征根&对应特征向量s。按常理一般只会想到基于原邻接矩阵的1级得分向量,若比不出则停滞了;但若将i级乘回邻接矩阵,可以“发展”到i+1级得分向量——这个思想是本模型的关键,而且简单易用易理解。
& a; w3 Q2 v) w/ }) R
对于所谓的“下一级”得分向量定义的原理依据,或实际意义,是此思想的关键,我觉得可以接受,看上去很有道理,但未想出具体的解释,这里欢迎指教、讨论。(p246)
" E# s1 t% S" a/ S$ p3 f 8.3 社会经济系统的冲量过程 % L$ Y- r; e2 U1 p
区别于机理分析、统计分析,冲量过程与层次分析属于“系统分析”,是近20年来发展起来的解决复杂系统的有力工具。
4 ]( G0 p8 _, Y& [' V# Z9 I. Y
这节模型研究能源系统中,各个因素的趋势、预测问题。主要工具有:带符号加权的有向图,冲量过程(类比物理“冲量“概念)。其目的无非是研究系统的“稳定性”,以及如何“调整”到稳定。这是实际问题关注的。
. M9 K/ u5 O! c u
8.4 效益的合理分配
, L7 T5 l3 D$ x* } 几方(大于3方)合作,已知不同子组合可获得不同收益,那么一起合作后,谁的功劳最大?也就是说,干完活后,如何“分赃”——这里是理性的、用数学推理的公平的“分赃”。
3 j/ |! J4 L5 H V
本节介绍了3类方法:Shapley值,协商解等,Raiffa解。最后用一个3方分配例子对比了这3种方法。3种方法特点在p262。是客观求各因素权重的有力途径。
" J( {! i" [3 t6 [0 u# B- B' Y2 K8 r 8.5 存在公正的选举规则吗
; H" d1 f& M9 r# \3 b 这一节类似第2章的“公平席位”。主要讨论的是“群体决策”这一类问题。
8 t7 }4 I L4 T# V7 \
首先是简单的选举规则。
( b. ]- q" |7 E2 { V$ c- r T( Q" S 接着介绍Arrow K的工作:提出一组公理,却证明不存在满足这组公理的选举规则,但很具有启发性。
2 W( ?, {% o ?1 |+ I
然后是联合尺度选举规则,它是一个简单易行的规则(但是对投票情况限制了,才可能满足Arrow公理)。
. O7 X) t+ N5 E1 ~, q2 l 最后是一种与Arrow公理无关的规则——最小距离,这是一种类比思想,很巧妙地把公平转化为距离之和最小的最优化问题。
9 Z$ `6 ^# B, d# f) ~. T% O
( }) q$ M) |% w
* @* V& X1 N& U/ Q* ^, h
第9章 概率模型 9 n+ N! {, ?3 y
关键词:随机模型 基础概率 生灭过程 数值解分析
0 p V# S% Y5 \% U k 相对“确定性”模型来说,当随机因素的影响不可忽略时,就要建立随机模型。概率模型就是比较简单的随机模型,这一章用我们熟悉的概率分布、期望、方差等知识介绍概率模型怎样处理随机因素的。( j& g2 P( D4 w
关键点有:' U0 \* P- E4 S3 K3 J3 }
1. 如何定义随机因素相关的量。针对一个实际问题,做好定义是开始工作的根本。
: ?9 z) P* L) ^* E7 R9 f 2. 随机概率模型一般从离散角度(一个个时段)下手,但求解中为了需要可能会转化为连续(如p274的求和转化为积分)。8 \+ s* P8 \- s$ J
3. 要灵活根据实际问题,决定哪些参数应设为定值,哪些参数会变(如9.4轧钢问题,重量服从正态分布中,均方差应认为是已知的定值,而均值是可以调整的)。
+ k& ]. z' Y ]; L 4. 一般的“生灭过程”参考9.5的随机人口模型——相比之前的人口模型,这个更加一般,考虑的因素更多,更接近实际。
' v1 u5 l! \! |7 U 5. 有些模型无法解析求解,然而数值计算的结果已满足我们对问题进行分析的需要(9.6预订票策略)。! P) @3 H& e* a0 n
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第10章 统计回归模型
3 T3 j5 o3 Z' S. \& _ 关键词:数据拟合 MATLAB 统计 残差分析 自相关 逐步回归
. _$ b2 f, f" q/ {1 y% y 对于有些内部规律复杂、无法分析内在机理的问题,我们建模、拟合的通常做法就是搜集大量的数据,用统计方法建立模型——统计回归模型。7 g7 Q3 s1 u% z5 t( R, i
关键点有:
! t. N' U9 j6 [$ o 1. 做散点图,大致判断函数趋势(比如有明显的线性增长),确定方程形式,待定系数。
: n! [6 k& f7 Q! y 2. 用MATLAB 统计工具箱regress拟合,得出结果;重点:如何由MATLAB 输出结果下结论(如置信区间不要包含零点,R^2、F)。
% q% A; y) ]; ]$ u2 D- k0 c. R 3. (考虑实际问题制约)适当引入变量简化问题,如10.1中引入价格差(p297最后一段说明)。+ e) b3 X' Q* f# C, M
4. 利用好回归变量的预测(置信)区间。0 a# t+ G6 B2 V8 N# i% V
5. 改进回归模型:逐渐考虑回归变量之间的交互作用——在方程中引入二次项、交叉项。若MATLAB 拟合输出信息表明有改进,则说明模型更符合实际。还可加上作图对比前后模型(p300)。
$ H4 _& k1 y. v) n 6. 残差分析(p305,但这页我未看懂具体做法,待交流),及分析得出的结论,我们应该怎样改进模型。
( y3 g1 K7 z* K4 N 7. p307评注内容:0-1变量法、残差分析法、异常值应剔除。
6 C0 o2 O( {) d8 r* U* R 8. 线性化(p309),及非线性MATLAB 求解(p310);p315最后两段。
. E$ O: ?5 ]! b | 9. 自相关的考虑(10.4节):若存在自相关性(具有滞后性,即前期对后期有影响的时间序列),普通回归模型将失去意义。我们必须先检测是否存在自相关(D-W检验、广义差分法),同时注意若高阶自相关,则必须改进直至不存在自相关为止。
5 S" F. Z5 D6 Y8 [8 Z& @ 10. 逐步回归:因素较多时,排除次要因素,用来选择影响因素显著的变量。
0 ]! K6 I; C7 t6 F1 ~8 n ) H( t0 d- c' J
; I; c' e' P- O2 Q8 C* l
第11章 马氏链模型 2 e) N D' a( V7 F: M0 U! O
关键词:离散随机过程 无后效性 转移概率 状态选取
* w! R. v/ o( M6 I# ?! W 基本概念 6 B* T% Q) b' [! D: A
这一章介绍了处理离散随机过程的重要工具——马氏链模型,及若干个应用。总体从浅到深,阐述了马氏链的主要思想。
# S0 k; E* {, u( |2 G 1. 无后效性/Markov 性: 系统在每个时期所处的状态时随机的,这个时期到下个时期状态按照一定概率进行转移,且下个时期状态只取决于 1)这个时期状态 2)转移概率,与以前各时期状态无关。$ C. ]- Y. k/ f0 h
2. 马氏链(Markov Chain) 模型通常描述: 已知现在,将来与历史无关,具有无后效性的,时间状态均离散的随即转移过程。' j0 L) f1 s* t( ?: P
3. 一些确定性系统的状态转移问题也能用马氏链处理。
. b' m9 P1 r% x! W+ G2 P
`# k, C' N q/ n. ]5 A 一、健康与疾病 " P( T2 x. {3 e" X/ Z8 x
主要介绍马氏链基本概念、要素: 系统的状态,状态概率,转移概率,马氏链基本方程,状态概率向量,转移概率矩阵。本章讨论时齐的(转移概率与时段n无关)马氏链。
0 I( N- x4 k/ [2 D 同时介绍2种主要类型——7 X! H2 q3 ^5 P7 ]# H( s T1 `
1)正则链 :从任意状态出发,经过有限次转移都能达到另外的任意状态(如何判断是正则链、相应定理);/ @% [- h, ^4 I$ Y
2)吸收链 :首先引入吸收状态,顾名思义吧,就是某个状态的转移概率=1,即进了这个状态就出不来了,被“吸收”掉。 吸收链是(至少)存在一个吸收状态,使马氏链从每个费吸收状态出发,能有限次到某个吸收状态。! b" \8 z3 [ X. P/ m
二、钢琴销售的存贮策略 ( n8 X& ^0 v+ p4 B( ]0 c' `) T
动态随机存贮。一个简化的存贮模型,关键是从中理解状态变量、需求量、转移矩阵的设置和求解。 判断转移矩阵P为正则链后,用公式求出稳态概率分布w,就是达到稳态后的情况,然后用全概率公式算出失去销售机会的可能性。 这个模型虽然简单,但却是动态存储马氏链的浅显易懂的好例子,其中结合实际问题具体分析是最值得学习的。
" H8 A: p0 W9 |9 ^, o$ U A$ p! a$ f 三、基因遗传 9 B' e# |- Q) |, g9 D( y% `: h
用马氏链模型研究遗传过程,关键是建模的过程——即选取系统的状态,这在“随机交配”和“近亲繁殖”中需用不同的设法。 随机交配过程推导的结果是 (p^2, 2pq, q^2) 分布将保持下去,即遗传学中的Hardy-Weinberg平稳定律;然而,近亲繁殖中,得到的转移矩阵发现是一个“吸收链”——即如果近亲结婚的话,若干代繁殖终将变成全是优种/全是劣种,并保持下去。这两个结论(虽然在理想化假设下)与我们之前的认识是很一致的,从中加深了马氏链的理解。
) n0 z$ b7 c- w5 \ 四、等级结构 8 B0 X/ b! }7 a1 h5 P
这个模型是用马氏链研究一个群体中各个个体等级分布变化情况,目标是研究等级分布变化规律,假设总人数不变。然后用某种途径让群体等级分布达到想要的稳定状态。/ I* V/ `& K" e4 W
重点在于变量的设置,以及还是状态设置、模型建立过程。 建模过后,先用“调入比例”这一现实中可控的量进行稳定控制,其中有“稳定域”的构造、分析。 然后是具体如何用调入比例,进行动态调节,实则转化为了一步步优化问题,动态调节的过程是一步接一步的,有重复循环的操作规律。这里也很好地体现了马氏链的“离散”特性,以及给编程创造了机会。
- W8 z0 \6 w D: z6 b( w0 ~% d 五、资金流通 " `1 }# b8 t/ \1 p ]% B* V
基本与等级结构一样,一系列推导最后总结出步骤,先判断稳定能否达到,若能达到,则由公式算出每年应如何投放资金。 与等级模型不同在于:各地区资金进出可正可负;所有地区资金总和可以变化。
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第11章小结: $ b' Z* q, w- F# B t0 u- ]
虽然只有短短5节,但是几个模型由浅入深,循序渐进,学习中有逐渐清晰的感觉。过程的推导复杂度适中,具体问题具体分析的思想很经典。这章算是马氏链模型的基础,虽是基础但案例、思想也足够典型,是今后解决离散随机过程很有力的工具。
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5 g# \# G! P1 i4 H" Y 第12章 动态优化模型 # [3 R2 Q4 T: m" |: Z6 Y# G
关键词:泛函极值 变分法 动态规划 最短路
% f2 K4 Z2 A' [; S3 { 基本概念
$ Q; n: d9 h' L0 B 本章介绍动态优化,优化目标,虽然优化目标仍然是数值,但最优策略是一个函数。连续过程归结于求泛函的极值问题(几个模型中一直体现),方法有古典变分法、最优控制论。几个例子都是能用古典变分法解决的,而离散过程则用动态规划求解。6 F. c: p& w9 @9 o$ p
; L4 m3 F; \# u% U1 [ 第一节先用“速降线”和“短程线”两个17世纪末的物理模型引出变分法基本概念,和后面要用的结果;同时介绍泛函、泛函极值概念。
: E1 n, f8 {3 h4 Z/ {+ c+ d9 q 这一章的数学知识、推导比较繁杂(尤其是对于没接触过泛函等概念的学生),2、3、4、5节(生产计划制订、国民收入增长、渔船出海、赛跑速度)均是连续动态优化的典型问题,许多都是归结于泛函极值的问题。尤其是“渔船出海”,实属一个经济学的典例,这个经济策略分析中再次很好地体现了数学技巧、实际问题结合的巧妙。
; \0 i! O' W+ ?/ N 第6节多阶段最优生产计划属于离散动态优化,用动态规划求解,转化为最短路问题,当中对最短路问题的算法做出了详细解释。 分别对确定需求、随机需求的生产计划制订方法给出了推导思路。
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9 _3 s' M5 a' K& x. ? 7 I2 p0 m/ e1 y* m4 p8 i
一点自己的感想。笔记总结得不大好,但我的物理老师说过:做比不做强! 因此我只好硬着头皮小结了~ 望指教! , ^. E2 |: Q4 P+ m6 n% w; b( \
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自己的其他感想、学习心得, 欢迎交流 :! M2 h. V0 T. C( A0 W9 s! H& _
MCM论文精析课程小结——2012.5.20 * }/ i) y( F) c
点上希望的蜡烛——每年一度的聚会,记2012全国大学生数模竞赛 , U8 I) k$ M v
2013MCM, 平淡不平凡 3 J$ w7 ^6 x9 E* E- |1 W& E% w
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附: 感谢你认真阅读(或扫视)完这篇学习笔记性质的稿子,感谢你的兴趣,同时期待你能在建模学习中获得启发、更上一个台阶。对于短期/初期体验竞赛的同学,了解一些简单概念和思维,就像这本书中略读一些章节,再编一些经典的算法程序,是很好的敲门砖;对于长期学习建模的同学,固然要找机会夯实基础("内功"),也建议在学习过程中多思考,不仅是为了抓住知识的主干,更是为了发掘自己的兴趣,获得对自己今后读研、工作的启发。 0 x v5 r: a9 |/ k: J0 K
本人现为一大四学生,在竞赛一线活跃度肯定不如各位,但之前的9次建模课题、4次竞赛的确给我帮助很大:开阔视野、团队合作、实际技术、责任意识。 知识学了就会有用的,不管是由于一阵没用而生疏,还是一直在加深印象。我一直相信这一点,并希望各位共勉,珍惜本科的时光,给自己多一些充实(英文中用"enrich"较合适)——因为不像金钱钞票或实物,这些知识能力、包括好的身体素质,是别人带不走的。
; \( i8 U* m1 \/ [1 Z$ i; j4 B: n( Y% A ——2013年12月20日 0 M. {3 z. J& U. B7 U
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(关于论坛体力 :如果是刚加论坛准备长期学习,而下载体力不够的同学,可以给我发信息/回复帖子/加好友,写明大概需要多少点(如50)及下载资料类型,我可以直接转给你 。 或者我记得可以用支付宝转账,好像1元对应30点;或者平时签到/分享帖子/写日志 都可以加不少(但不建议连续水回复一个帖子多次 )。)
: A0 [5 r$ [0 Q7 X
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sdccumcm 查看楼层
今天决定比计划提前做完总结,本来晚上已经写好,但数学中国一直上不上,换几种网也是很卡,直到较晚才上。
粘贴上发表后,却发现板式很多地方不好,由于是用代码编辑的字体,所有标题都要重新设置一次。这里也想请教下各位有没有简便的方法啊(在数学中国写帖子的时候,设置字体格式,不用那个代码)。刚才反复看效果、改了10多次……
zan
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