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    发表于 2006-11-6 17:05 |只看该作者 |正序浏览
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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?
    & T/ K9 b8 q3 p  \2 R; O7 `
    [此贴子已经被作者于2006-11-6 17:37:25编辑过]
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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' }9 D+ I, z& K  N' c% y4 p! u
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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' }8 y* W1 `4 ~0 \6 }; Z# _1 t
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    ( 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
    & L: I% d! e* z4 B- o%中间层神经元的传递函数为'tansig'
    / J: Y7 B" d- q+ \8 {0 I6 u4 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; V) `7 Z6 I1 v
    , \; `2 P* v% b( k0 h- u7 H6 H) `%训练函数采用traingdx) T9 ~0 n- N( S6 X1 b# c: F) t5 {$ w
    0 C& m3 c0 \* Nnet=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx');- ?/ b# _# j0 f* p8 n" w/ h" V* |( J$ [2 w" k. U. D3 w
    %训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
    1 C; ~8 Z0 Y; x* Q: G8 K1 U) n%训练目标误差为0.001" ~4 M$ e1 t( u) [8 y+ n
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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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