(原创笔记)《数学模型》学习笔记（姜启源老师第三版）可作预习、辅助、大纲 - 公开欢

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《数学模型(第三版)》学习笔记

写在开始
: Y6 [4 [5 n* l1 |9 p/ ]# |      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.
      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：

( x0 O( M* n) X7 g/ z* k6 ~: d(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；
(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；
(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）。

  ^) t" w8 h0 p8 h+ p( h  h      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。
     也可以作为未读过、准备读这本书的同学的参考~
. w9 O3 v) p5 J4 D$ C( l  A0 {                                                                                                                 ——Tony Sun   July 2012, TJU
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（目前已更新：全12章）

第1章 建立数学模型
0 i, w5 g+ A; L0 L关键词：数学模型 意义 特点

   
0 ?6 r/ x3 ^$ {# W& R   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。
- t* O7 E8 U! m, H+ }0 ?' D   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。
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第2章 初等模型
. ]: Y; A9 p* ~  g& G( C关键词：初等数学 简化技巧 思想

1 h$ u5 e: a* s# t& Q    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。
    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。
' n: O! F$ r5 Y    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。
% A  B( F; _% k2 j( m5 r/ c& }    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。
2 a1 X3 k* m2 f8 G6 S' T    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。
0 u4 Y; v( G: |9 E& Y     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。
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第2章小结：
; Y% U; @2 `3 l. g  l    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。
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0 |5 a8 h: V& h; D" A% ]" |第3章 简单的优化模型
/ r. w( J! q2 i- d- b' H1 z关键词：简单优化 微分法 建模思想

. K9 z8 ~* N, j3 K    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。

3.1 存贮模型
    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。
3.2 生猪出售时机
1 B7 e$ m: ?( N' C    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。
3.3 森林救火
! E! v) d0 S' b1 q2 S  e    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。
3.4 最优价格
    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。
% E6 z: [! f6 p* T3.5 血管分支
" w+ N6 m" p2 T! X/ y' r3 X    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。
, b( n  H( P5 t4 o' }3.6 消费者的选择
    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)。
6 s0 c" J- X7 ~  r6 I; |+ s; G3.7 冰山运输
' d! A/ o# v+ @- Y8 {" m6 T    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。


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第4章 数学规划模型
. F  [0 k# v2 I9 j2 `关键词：数学规划方法 lingo/lindo软件 结果深入分析 变量个数

" ~+ I  u! v7 |6 _' [* O    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。

- g7 J; `1 |; }9 f    这一章内容不少，但都是一类问题，主要点有几个：
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. A6 f4 O( [, k2. 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）；
6 V* A2 ]  t/ X8 m. b3. 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；
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。
! j1 m3 N  O, w& u/ _; q' l5. 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。
: [) x6 K! m% ?4 K+ c2 v6. 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。
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第5章 微分方程模型
关键词：动态模型 合理假设 分析预测 控制

    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。
    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。

3 x9 z  z2 }+ H+ ?$ N5 w  p5.1 传染病模型
4 Z, y, C4 n0 Z3 _    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。
    模型改进、建模目的性、方法三者配合，是本节亮点。
5.2 经济增长模型
; R+ e# H0 V) W! O. Z    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。
    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。
* E4 i0 V* d- n$ c& R. [5.3 正规战与游击战
1 r  M( v0 i1 |    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。
4 F" H9 V9 y" q4 L1 y5.4 药物在体内的分布与排除
: D; a6 g! h  p8 @7 F: A( |    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。
先由机理分析确定方程形式，再由测试数据估计参数。
# c# q2 ?0 U6 ^- D$ a' g5.5 香烟过滤嘴的作用
    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。
5.6 人口的预测和控制
    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。
$ v, h# ]& ^7 M$ D. V5.7 烟雾的扩散与消失
    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。
5.8 万有引力定律的发现
7 @2 v, \; s( z* l    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。
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第6章 稳定性模型
5 @! U5 R, {5 {' Z0 R/ O# x关键词：稳定性理论 建而不解 平衡状态 趋势 相轨线

7 E* ^/ L  n5 D0 J: S  j    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。
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*6.6 微分方程稳定性理论简介
   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。

: J8 L2 U4 b3 f4 T. x) x" r6.1 捕鱼业的持续收获
    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。
6.2 军备竞赛
    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。
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
$ u- Q, A( ~( C1 Q% s    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。


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第7章 差分方程模型
关键词：差分方程稳定性 离散时段 差分阻滞增长 混沌

    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。
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) R$ E# W1 E9 c1 Z+ E0 a4 b& q7.5 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。
) p7 v* E  V" w" b; [2 ?8 k/ Z7.1 市场经济中的蛛网模型
& N. I6 }4 V# M" p; u! K    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。
; D  \! y/ T# n, I3 m( B. @& }    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。
3 |3 l# j  k8 J2 k8 G/ U. u0 z7.2 减肥计划——节食与运动
2 K2 o9 U! D. d% g' ]5 D    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）。
, y0 _$ }; V' y* x+ x    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。
5 L/ E- i: W7 v+ K    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。
7 I9 p  ?+ R, ?! M- n* Q7.3 差分形式的阻滞增长模型
    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）
4 t+ T9 S9 a% Y# Z0 s+ i    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。
    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）。
+ g# Q, v- m) _# W% U* o    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。
7.4 按年龄分组的种群增长
    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。


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第8章 离散模型
关键词：层次分析 排名次 冲量过程 “分赃” 群体决策
. h! x* }3 O+ I7 d+ q( Y/ p（本章是确定性离散模型的应用、方法）
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8.1 层次分析模型
    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。
8.2 循环比赛的名次
    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。
4 Q2 R2 \; O" D! Y+ C  N0 }8 m% y    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）
8.3 社会经济系统的冲量过程
$ F5 l- f) V3 V; a7 t( q  w  K    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。
    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。
+ Y6 ]( P* T! P) t' k9 q; e1 k% {. C8.4 效益的合理分配
' r" v$ Y: m$ @6 O    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”。
4 s( u  S7 W4 w* l% ^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。
' {0 [# Q7 c2 l" e# L5 n. o' f8.5 存在公正的选举规则吗
0 H* o" `6 I4 `6 ?8 A, N1 g    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。
, R1 C8 i% m4 m7 M% R) x1 o+ _    首先是简单的选举规则。
    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。
. P' S) T7 y$ D7 i' k    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）。
    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。
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第9章 概率模型
" n3 x$ \) n4 V7 M, b  S1 O8 H0 N. ]' v关键词：随机模型 基础概率 生灭过程 数值解分析

3 K2 N# ]: J) N( O" A" j    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。
1 I, L) {% A' K3 ]: T3 I% A    关键点有：
  t2 J7 z) K5 J( ^" L. v1. 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。
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）。
2 X+ ~6 @7 m5 \& [  p3. 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）。
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。
" [. ^) u. J/ E# ^6 M& e5. 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）。
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第10章 统计回归模型
1 h5 d9 S0 A; b) L" O7 ]" k关键词：数据拟合 MATLAB统计 残差分析 自相关 逐步回归

    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。
    关键点有：
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。
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）。
" B+ w- n* u3 L0 X  n  b6 F3. （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）。
7 w: S- {) x# U0 ]$ x4. 利用好回归变量的预测（置信）区间。
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）。
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。
' Z6 G) I1 i; \7. p307评注内容：0-1变量法、残差分析法、异常值应剔除。
! D4 g* b4 i, G/ A$ K/ K( M. k8. 线性化（p309），及非线性MATLAB求解（p310）；p315最后两段。
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。
4 L0 L5 w) t  a) x10. 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。

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第11章 马氏链模型
关键词：离散随机过程 无后效性 转移概率 状态选取

基本概念
    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。
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。
) S) M- c' y; G* Z2. 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。
3. 一些确定性系统的状态转移问题也能用马氏链处理。

: G9 B1 v2 n/ o一、健康与疾病
/ D' k9 X2 m$ _7 K. L0 o    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。
: U( P+ P) [! K    同时介绍2种主要类型——
    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）；
    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。
二、钢琴销售的存贮策略
    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。
) B8 J' C  s  E9 v3 z* x+ t7 j/ q三、基因遗传
    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。
四、等级结构
    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。
$ z2 C3 Y) q# \; o    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。
五、资金流通
    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。

- }. m* r- M1 x3 i第11章小结：
0 i$ v5 ?' A4 T" X+ i' E3 ^: K. L    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。

第12章 动态优化模型
关键词：泛函极值 变分法 动态规划 最短路

% }+ g9 y8 o0 n: L+ w基本概念
/ o0 O% {8 Y0 M8 R- f    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。

    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。
    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。
    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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      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！
   
" R! H7 ^/ |) ~& A) `- _/ d       自己的其他感想、学习心得，欢迎交流：
MCM论文精析课程小结——2012.5.20
$ i8 e. z8 {# @% c$ s9 ]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
2013MCM, 平淡不平凡
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4 ]$ n  `& G. M' \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。
    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。
( l& N7 L: d, Z+ ?                                                                      ——2013年12月20日
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+ g  n, u, [1 W- f. [# I& h$ m$ T（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)。）

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超棒的耶！真的管用，谢谢楼主！！！！！！
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windfast

非常棒，共同学习
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好好好，为了体力不择手段

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很不错，可以帮助到我
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感谢lz的分享！对我来说很有用！
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全都是慢慢的干货

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不错 的帖子

杨羊样

这么狠的吗，这也太努力了吧

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谢谢你！

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真的，用处很大。
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