[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]

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

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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' }
% Z0 J5 a" ]4 q" F3 YP=[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
+ F* `3 }4 D6 f5 _+ V6 J1 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
$ b1 [" i- k: C0 }8 b1 U& `0 U1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
0 H% F& U  X2 }) V& t0 Q6 m( O) 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
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/ i( X# J! x" q: _, p  z0 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
" d* w6 ?2 q# ~; p0 0.6 0.6 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
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0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
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  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
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0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2;, Q& Q; h+ \' @+ D9 W, _6 t
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4 j; Z+ h) {) {7 h6 c; |; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
, ]* x' I6 V$ A. m" u3 x$ Y0 b( 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'
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
, \; `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
+ ~4 I* U* ~- j* F, U  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
  B3 g4 g# I! e: e* \6 E3 Qnet.trainParam.goal=0.001;
; 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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: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
7 j  w7 f  _! I1 v1 @3 Gfor i=1:16
% w6 J3 q. B- t1 y8 B* m8 \- W: _! N/ j    x(i)=norm(Y(:,i));
( m7 R5 h9 x8 }+ Z, V. M5 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' }
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
1 0.6 0.1 0 0 0 0   0 0 0 0.4 1 0.6 0;
6 n8 K3 B, ~- s) 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
0 0.6 0.6 0 0 0 0   1 0.5 0 0 0 0 0;; G6 ?) Q# P: @. f4 i& c
2 c3 R6 k7 w+ P" S0 X/ x0 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
% f7 @, H) O' N: n3 }% e; K0 0 0.6 1 0 0 0    1 0.5 0 0 0 0 0;
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0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8;
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) W8 E* }, }# y% c* m& h" v0 T$ w7 A; M+ J5 J' ?6 ?* Z0 k: e# x0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]';
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%中间层神经元的传递函数为'tansig'
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
, \; `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
# t7 Z# G1 s  H7 Q+ D" e%训练步数为1000次" ?8 _& L' `% A% T; |1 ?6 e
) s1 @1 Y% D$ w. J5 Q%训练目标误差为0.001
9 l5 ?% ?* e  z, |  ]! [) p+ D+ cnet.trainParam.epochs=1000;* |  r9 y5 [5 H2 N5 i+ Q6 @
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) ~5 O$ R; l$ `$ r- l/ yY=sim(net,P);
: ]' a& `$ b' K& z& a%求训练值在每一个点上的误差: \5 F' N/ k7 o
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5 o( Z9 A; [  n* ^* P% e

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？