) j+ r5 d' X2 l. }# u i写在开始0 u" M. K/ N# e5 J4 x8 X2 C% {" 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.! q3 O9 u* C4 S- u' C3 o. j
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:/ [; c$ f* O7 ?6 a* C6 g
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(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; ! f: i* |& Q* c2 r* ](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;1 s1 j/ E0 g( l. v" N* [7 i
(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)。% Q- K A5 }" D
9 q: D, z ?$ l4 R7 E. Y 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。) y& n) d% z+ t' M# v" I4 z9 Y
也可以作为未读过、准备读这本书的同学的参考~ - x9 q2 \8 } F2 {
——Tony Sun July 2012, TJU 8 m; b5 T; t$ ]8 p 3 M) h1 @" V: u
(目前已更新:全12章)
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第1章 建立数学模型+ H3 ] |7 ]* \- G
关键词:数学模型 意义 特点
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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。. Z! ~& y2 r) Z: G
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。0 ?( J/ k! x* v$ t% V& }
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第2章 初等模型 ( R! \9 S: p& W8 c关键词:初等数学 简化技巧 思想
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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。 : @3 o. m( l# I) X 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。! v: D( v* T( }8 ? 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。 ' _! W1 }% ~+ @ [: W/ ?0 b 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。' k3 `: w8 ~0 b! I- `1 C& o$ M5 o 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。 : u4 U" o3 B4 e! l6 j2.10 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。' T. E0 `6 g9 r; G
3 Y% R2 V$ Y3 Y! W: y5 \ 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。) V6 B6 \. Y+ w. W+ \
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这一章内容不少,但都是一类问题,主要点有几个: / t5 [6 S. L" U% \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; 7 f4 L/ \ Q+ {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); $ H( I& ?; X: O) P3. 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; 8 @9 y# d7 X3 f* m4 |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。7 o8 Q8 r- E. Q# I D2 m9 Z* j
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。 2 P7 s1 E* p. s6. 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。 $ x3 [: y8 @1 q: I0 X4 X/ z & W7 z! [) {- y5 y m5 a, \9 B1 b, p5 m9 h$ e0 v
第5章 微分方程模型 9 j( I- l( c# q关键词:动态模型 合理假设 分析预测 控制
' I3 F3 C, L! Q' t B7 _6 r 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。7 S. L0 T' s( z4 @" a) \. ^$ I* B
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。, F1 k% o; G. X. E- p2 `: S
: C: j, D7 `+ H5.1 传染病模型 & o' Z: Q2 n2 ` 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。 - f% \. g4 S8 @ 模型改进、建模目的性、方法三者配合,是本节亮点。* @9 p; ?0 ?7 c6 u
5.2 经济增长模型 + ?& M& W; U* I, z( D 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。 4 k! A( ^6 h5 Z+ W 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。" C; a3 J- F9 B& d/ g* t9 S! x/ p 5.3 正规战与游击战8 [, o, ]; z2 |+ X4 F# A% k
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。 R( u5 o7 N. `7 r0 R- h2 G 5.4 药物在体内的分布与排除 * m" S& c$ {7 f1 Z# T4 x 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。 % I v& L+ L! d, Z; j* c先由机理分析确定方程形式,再由测试数据估计参数。 5 \3 V) b0 z p) | I5.5 香烟过滤嘴的作用 ( @& @+ I% t3 Z 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。$ H9 [; `9 f& [$ f$ C6 z: v4 [* N( o 5.6 人口的预测和控制7 f/ { {) I4 J
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。& h. E( }* X* [- Y4 G9 X 5.7 烟雾的扩散与消失 , U1 @7 T6 r+ A0 M6 ~9 d 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。 . r6 ] \' w; P" n5.8 万有引力定律的发现4 |- X. f/ P7 ]: V( U
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。 4 y+ w& Q m2 U' m( w$ L4 L. k' t& X% _3 X" f: X0 m1 A
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