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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 4 D6 o" {8 H# p- _& E. P
! k, ~' X# E# h6 Z 《数学模型(第三版)》学习笔记
9 R/ Q7 P& _+ [* Z. B s; s
写在开始
' r' T n3 D8 E0 v 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.
/ G. d; S, r3 O 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:! x" g6 J! F5 y1 k
0 K! G7 \- N! ]
(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;
, i, j# r6 D; [) |7 l, `( m (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;# ?3 g) D2 b! i5 b4 Y; G4 o
(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)。5 P) O! o' q$ t- ], ]' O1 Y6 w( N' F
* R# k) i$ k ?, i1 X 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: Y) e* A' _" m( I+ J
也可以作为未读过、准备读这本书的同学的参考~
# [ ~* }) @: H2 M2 D4 u* ]6 y. [ ——Tony Sun July 2012, TJU
4 H! |% u+ f! F! b) ], h 0 h0 g& T5 u+ Z) u) ?2 t/ ~
(目前已更新:全12章)
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: i7 V( K: I" t
第1章 建立数学模型
- {" U8 T8 ^- ~1 H# b 关键词:数学模型 意义 特点
: H3 U7 O. D: S: \! @ 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。
4 b' U( K& H; I* q3 E 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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& z: o; y5 g+ O: ?% u' K 第2章 初等模型
6 P, y9 y4 r8 v& a- L/ h 关键词:初等数学 简化技巧 思想
0 O, Y- x& Y3 [* 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。 u5 Z; B) f+ j: D' A6 C W
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。 [' I. z- f8 X& l
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。$ I+ a; {: J9 A! \$ Q- ]) M
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。* z7 D6 \" A$ 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。
: v" t4 B* p9 G/ I 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。4 V2 [: B; X! R9 Z
, Q3 ]6 d1 `% p( h3 l/ E 第2章小结: " y8 f8 l0 j4 V4 C2 P6 ~8 j# 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。+ t+ o/ O2 _4 l: W; F* K. H
9 d# d9 y, N8 V1 Q
$ f; |* p$ D' X) E6 W3 @2 _ 第3章 简单的优化模型
. L* i" `3 t$ ~$ l6 R4 a 关键词:简单优化 微分法 建模思想
7 r9 I! M |' v- \& k7 T* I 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。
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3.1 存贮模型 : l& O& P* s1 B5 ], F' p
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。$ A& u/ l: R) l! x
3.2 生猪出售时机 ( ^8 H3 m) `+ l. X; L, Q. y# h
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。$ b5 ^* B+ {) o2 x1 U2 s9 o* T
3.3 森林救火 4 X0 c2 v4 `1 w8 K7 z
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。) P2 b6 K+ E/ x# k9 y
3.4 最优价格 8 y$ M+ t5 S1 B
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。" N2 N( A4 r; `/ z1 R- C
3.5 血管分支
( F- g( w7 J# t) p" ]/ F* { 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。
* M- e5 i N& p m* c+ t 3.6 消费者的选择 " S% k, Z$ }0 h2 W1 l0 k2 @) `
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)。) H/ N2 X8 q. P" L. W( P5 t
3.7 冰山运输 + }3 A" x0 d# z4 F) y4 N1 k
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。! [0 i9 p! e5 E; W+ U* U( ?" Q
1 C+ M. i7 c# T9 G7 n% u$ X
" W+ F6 j, s. _/ }# O& m2 a 第4章 数学规划模型
) ]4 ?% X. l3 N8 B, ~* f& s/ m3 Y 关键词:数学规划方法 lingo/lindo软件 结果深入分析 变量个数
6 k& B I4 @9 u- D% e 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( {! w2 [- z' T
6 F" E u6 a/ P1 G 这一章内容不少,但都是一类问题,主要点有几个:* ^3 l* G" I/ T4 @
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;
/ o) b- B; [$ b' U 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);$ ~! _2 |4 D9 O& ]! p
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;
( l, Z" N- e% d* _" c6 U 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。1 ~- W2 k# M5 f* M- f9 i1 m) K e; H
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。
4 K: f# r( t; P/ C) J 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。; g1 k5 u$ c7 ^( D% o/ O
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9 T2 I0 g8 W. I& ` 第5章 微分方程模型 ( ]' Y5 Y9 Y: n# P+ ^
关键词:动态模型 合理假设 分析预测 控制
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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。
9 h" n3 V& R0 w1 [! Q1 E 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。
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5.1 传染病模型 & `+ f6 f& F( A
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。1 v4 C, N. D7 H2 E; M! `6 g
模型改进 、建模目的性 、方法 三者配合 ,是本节亮点。
, v/ g! h1 ~0 s0 [. k 5.2 经济增长模型
+ x/ p3 ?) j' V2 I; h 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。
# }+ @- W( l% m; X/ s 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。
, R* i" b! r$ k$ I/ Z4 X# d 5.3 正规战与游击战
9 r$ l5 \9 w+ w/ } 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。
, v, M- X- l, w% k y( J# j# |1 ?/ C 5.4 药物在体内的分布与排除 4 D |1 ?: L& r+ @* P
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。
% y. y) g4 x0 d S# H 先由机理分析确定方程形式,再由测试数据估计参数。# \6 _/ | E$ Q$ r+ [( m2 T" @
5.5 香烟过滤嘴的作用 & b( ^1 ~. K) t2 c" w2 ^% Q' W
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。
) G$ k( y8 b' [' F* X; w- g 5.6 人口的预测和控制 6 P* N7 U% Q( o$ c$ 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。# b7 e' h: K5 F4 [; c
5.7 烟雾的扩散与消失 e& p9 c9 a& q0 B, c
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。
+ n- s- a- I0 F 5.8 万有引力定律的发现 3 ^5 R7 l# E1 {/ q5 O# O0 T
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。, z' W" {2 w: Q$ f7 m! {1 N
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: v; R5 f+ v8 p8 G# u+ D% _. c4 } 第6章 稳定性模型
" {+ b6 Z5 o2 M, H# k' S 关键词:稳定性理论 建而不解 平衡状态 趋势 相轨线
' F: l9 c5 i# X, q 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。
1 m j1 T; c1 W" G$ B6 ?
7 I \7 e/ s+ k' D *6.6 微分方程稳定性理论简介
9 b K: r$ v2 h! Q 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。! W2 N0 T* y0 X5 m
% y4 h+ i: y' [ I4 u" x 6.1 捕鱼业的持续收获 3 ]) V& q8 @% Z; N f0 C7 g
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。
1 [; C3 J$ h% j. R) _( ?- R: ? 6.2 军备竞赛 & b4 e4 I: e3 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。
- V4 ~! l0 {* W" }- m1 o8 s- C 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
. C* A5 j6 c+ n 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 ' s/ C# y/ e ^
关键词:差分方程稳定性 离散时段 差分阻滞增长 混沌
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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。1 t& Z6 F2 y7 b8 w. O# g w" b
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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。
! F. g9 j+ P4 V. c3 ^ 7.1 市场经济中的蛛网模型 9 S' {& F% `) u) ]& t
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。
" o% T: @) r/ v 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。
W O5 u2 D+ K" i% X! B# x 7.2 减肥计划——节食与运动 # L2 p$ } y7 Z+ p
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)。
3 Z z2 H! G, [% X2 e' r 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 y2 J* \0 Q1 g6 m7 U3 z 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。' T) w" y0 [) H5 D
7.3 差分形式的阻滞增长模型 $ c& w2 o6 d! `
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)
& a+ Q& t. }* D6 x& P8 z 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。
' |( K3 L7 P5 f+ Q* x 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)。
" t" X) x$ |6 t 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。9 X0 C- @+ N' i0 H1 I
7.4 按年龄分组的种群增长
6 n7 `" d# \' h3 _+ Q4 O2 L3 \ 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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% v' U. D. m+ r5 p" S1 N0 t
第8章 离散模型 6 } ~ y: h t8 ^
关键词:层次分析 排名次 冲量过程 “分赃” 群体决策 " N/ r! d8 l$ W: T6 ]; R, Y
(本章是确定性离散模型 的应用、方法)
* m) c$ b8 j" a& ?9 u
& r" a2 T# D, s
8.1 层次分析模型8 a& c; h" L8 \7 ^( J) W* F1 g$ f
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。
' x! |7 C7 @" a# C# L" n 8.2 循环比赛的名次 * g9 Y) i& n7 t
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。
' l9 @) y; }1 P% B
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)
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8.3 社会经济系统的冲量过程 7 t; X% Z$ M0 H' V7 \9 X8 H
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。
% Q4 z- e+ q! L 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。
& {1 [- S3 o+ ]! {% s* Y0 Y- F- J 8.4 效益的合理分配
+ q$ h" E6 M. h/ g8 D. H* @ 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”。
( I+ g9 ~7 m; {7 P v7 x 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 D( b, d+ p 8.5 存在公正的选举规则吗
6 y( e1 R: `3 T7 m& r 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。
$ o# A, i v; [; L6 }; K' e: ` ]8 k 首先是简单的选举规则。
6 w$ s$ F+ h: W' b) N* T% o 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。
$ H2 e8 M2 [+ Y 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)。
9 `3 L$ @5 Q# f8 D7 T" m 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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% a7 I. y" a; u! K
`* c% X. I4 Q# K W" r" [; w 第9章 概率模型
9 I$ I$ h* F f1 ?) A 关键词:随机模型 基础概率 生灭过程 数值解分析
\7 s1 [( v% b$ b2 P+ t* A- |- a3 ~ 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。
6 N5 p) ]- [$ C' O: e 关键点有:. K& F4 k- h# \" @9 ?2 y# K
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。
~# E+ ]' F! e3 a# g 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)。/ ^9 A' l" N& X2 H) M
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)。
6 _: z/ t0 b3 r6 g' j5 ~/ R) ]( A8 } 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。" w& G( g3 Z" I! U" O: y1 G
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)。' a+ ^) ~1 U* M( x0 ?
' F" N9 k2 a; G) _3 u9 @
+ f9 M6 N; r% Y; p6 ~& R
第10章 统计回归模型 ) [% h. J9 D$ M0 U3 \/ s" s& l8 i
关键词:数据拟合 MATLAB 统计 残差分析 自相关 逐步回归
7 Q2 J* i2 p1 R8 Q0 R. F7 q% ? t 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。: b* V& X0 J7 ~3 o
关键点有:
2 f/ M$ f8 g7 E( Q. M ^ 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。3 ?2 z+ e U/ q. T5 {
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)。
8 j3 [" F. D# U 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)。8 A3 }# ` h, U! O
4. 利用好回归变量的预测(置信)区间。
& h6 w1 [) m) Y+ o) P) p7 Y/ \ 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)。
( Q! e/ c0 G/ g. k T 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。
4 j0 F% m, T- t0 s8 B0 u 7. p307评注内容:0-1变量法、残差分析法、异常值应剔除。- ]& O9 y# V/ H8 I
8. 线性化(p309),及非线性MATLAB 求解(p310);p315最后两段。# C0 B% y, S7 E9 v
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。
3 L' Y( k* Z' y 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。6 U( l( x4 g T" F. ~+ B+ O
]7 A! V1 G8 K7 T" E1 b9 G; { / u! x! S' Z0 |, v- z8 k
第11章 马氏链模型
7 H& I* x/ ], ]( K# W9 h& v 关键词:离散随机过程 无后效性 转移概率 状态选取
1 H) [8 \' Q- j% s' c4 J$ R 基本概念 ) N/ W. j1 W" U$ ^0 s1 h
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。
3 S9 ]. L; b0 B$ V+ T 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。
! {% A6 o2 {( b. J- H! M$ H, R 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。
2 T6 w, |3 O) a: b& N& N" [! `% @# I 3. 一些确定性系统的状态转移问题也能用马氏链处理。
! Q' O& v8 P) r/ ]$ F( y; q
5 S3 I8 D+ W* O, r6 R- x C 一、健康与疾病
& p' i. F: p. {& E9 w 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。
! C$ V' H: P$ J' }, j5 [ 同时介绍2种主要类型——6 H9 D9 H5 j L6 f, Q5 S, u7 R
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);
, {3 u4 ?8 a Z; C8 h1 s1 Q5 Y$ p2 U: t 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。
, s9 G( s0 [9 a' k& y 二、钢琴销售的存贮策略
3 h( S# H7 ]$ e: M; L- D 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。
4 W: A) @* P7 ~ 三、基因遗传 ' J4 O- w( q v
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。2 S8 [* ~' R/ v! V) @. {, D
四、等级结构 / n1 ?7 _% F$ q7 d9 a: J
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。$ z" I! ^- m/ }. z p/ M( V
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。9 R7 b, m5 o2 E' v3 e T7 Y! J
五、资金流通 & V; [" o! l) K3 h
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。
3 \; p+ j: k, T$ v, o
( V1 H8 ?$ u& A P 第11章小结: 8 C x0 k9 D, A* x. |+ Y; b* ~5 R
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。2 Z G3 U( j, L% o9 O6 u, ]2 o
( s6 D7 t8 r$ g1 j 第12章 动态优化模型
9 u5 V! V/ u F3 V7 S 关键词:泛函极值 变分法 动态规划 最短路
+ W3 T" z& f+ I) x+ n. o8 t
基本概念
8 f& S. a7 y: Q5 Y5 B. A o 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。% C6 h) a$ X7 M
: D5 M& y* e( O; O 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。
! y( g0 o: w' g 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。
) x8 ^' T& |; l 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。
$ _. ^( l7 M4 |' B
8 M6 @5 x/ X% K9 C! e
, p) `( h& C7 l; k: |; K$ Z 0 q9 }. S1 R* z4 [. [6 t* \
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!
9 T5 n% b Y% j! z y: T- f7 u
. \- [; P% ]' O$ j3 t; d 自己的其他感想、学习心得, 欢迎交流 :
* T5 f, K- K, _ MCM论文精析课程小结——2012.5.20
$ Q+ F: K% n) [9 ^% y5 Q, S 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 ; G6 z. I9 {: f
2013MCM, 平淡不平凡 0 Q/ w8 d3 Q+ m* }2 h4 a
; f. t! R1 d/ @% z+ ~" T 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。 * @( u j& d6 A# G& l8 w6 ~
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。
4 A0 B8 H7 D- Y ——2013年12月20日
8 Z( s% F0 `4 j& A& r8 L
# v7 |; E9 u9 |( u" M$ s - ]; ~; \. p) C4 V# \
(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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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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