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第14章 稳定状态模型

虽然动态过程的变化规律一般要用微分方程建立的动态模型来描述,但是对于某些 实际问题,建模的主要目的并不是要寻求动态过程每个瞬时的性态,而是研究某种意义 下稳定状态的特征,特别是当时间充分长以后动态过程的变化趋势。譬如在什么情况下 描述过程的变量会越来越接近某些确定的数值,在什么情况下又会越来越远离这些数值 而导致过程不稳定。为了分析这种稳定与不稳定的规律常常不需要求解微分方程,而可 以利用微分方程稳定性理论,直接研究平衡状态的稳定性就行了。 本章先介绍平衡状态与稳定性的概念,然后列举几个这方面的建模例子。

  • 2021-10-31
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第15章 常微分方程的解法

建立微分方程只是解决问题的第一步,通常需要求出方程的解来说明实际现象,并 加以检验。如果能得到解析形式的解固然是便于分析和应用的,但是我们知道,只有线 性常系数微分方程,并且自由项是某些特殊类型的函数时,才可以肯定得到这样的解, 而绝大多数变系数方程、非线性方程都是所谓“解不出来”的,即使看起来非常简单的 方程如 y 2 x 2 dx dy = + ,于是对于用微分方程解决实际问题来说,数值解法就是一个十 分重要的手段。 §1 常微分方程的离散化 下面主要讨论一阶常微分方程的初值问题,其一般形式是 ? ? ? ? ? = ≤ ≤ = ( ) 0 ( , ) y a y a x b f x y dx dy (1)

  • 2021-10-31
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第16章 差分方程模型

离散状态转移模型涉及的范围很广,可以用到各种不同的数学工具。下面我们对差 分方程作一简单的介绍,下一章我们将介绍马氏链模型

  • 2021-10-31
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第19章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的,旨在反映人脑结构及 功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来,人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代,人工神经网络的研究取得了重大进展,有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别,图像处理,智能控制,组合优化,金融预测与管理,通信,机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用,提出了 40 多种神经网络模型,其中比较著名的有感 知机,Hopfield 网络,Boltzman 机,自适应共振理论及反向传播网络(BP)等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。 1.1 人工神经元模型 下图表示出了作为人工神经网络(artificial neural network,以下简称 NN)的基本 单元的神经元模型,它有三个基本要素:

  • 2021-10-31
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第20章 偏微分方程的数值解

自然科学与工程技术中种种运动发展过程与平衡现象各自遵守一定的规律。这些规 律的定量表述一般地呈现为关于含有未知函数及其导数的方程。我们将只含有未知多元 函数及其偏导数的方程,称之为偏微分方程。 方程中出现的未知函数偏导数的最高阶数称为偏微分方程的阶。如果方程中对于未 知函数和它的所有偏导数都是线性的,这样的方程称为线性偏微分方程,否则称它为非 线性偏微分方程。 初始条件和边界条件称为定解条件,未附加定解条件的偏微分方程称为泛定方程。 对于一个具体的问题,定解条件与泛定方程总是同时提出。定解条件与泛定方程作为一 个整体,称为定解问题。 §1 偏微分方程的定解问题 各种物理性质的定常(即不随时间变化)过程,都可用椭圆型方程来描述。其最典

  • 2021-10-31
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第21章 目标规划

§1 引言 1.线性规划的局限性 只能解决一组线性约束条件下,某一目标只能是一个目标的最大或最小值的问题。 2.实际决策中,衡量方案优劣考虑多个目标 这些目标中,有主要的,也有次要的;有最大值的,也有最小值的;有定量的, 也有定性的;有相互补充的,也有相互对立的,LP 则无能为力。 3.目标规划(Goal Programming) 美国经济学家查恩斯(A. Charnes)和库柏(W. W. Cooper)在 1961 年出版的《管 理模型及线性规划的工业应用》一书中,首先提出的。 4.求解思路 (1)加权系数法 为每一目标赋一个权系数,把多目标模型转化成单一目标的模型。但困难是要确 定合理的权系数,以反映不同目标之间的重要程度。 (2)优先等级法 将各目标按其重要程度不同的优先等级,转化为单目标模型。 (3)有效解法 寻求能够照顾到各个目标,并使决策者感到满意的解。由决策者来确定选取哪一个 解,即得到一个满意解。但有效解的数目太多而难以将其一一求出。

  • 2021-10-31
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第24章 时间序列模型

时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序 列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。 时间序列根据所研究的依据不同,可有不同的分类。 1.按所研究的对象的多少分,有一元时间序列和多元时间序列。 2.按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。 3.按序列的统计特性分,有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列 的概率分布与时间t 无关,则称该序列为严格的(狭义的)平稳时间序列。如果序列的 一、二阶矩存在,而且对任意时刻t 满足: (1)均值为常数 (2)协方差为时间间隔τ 的函数。 则称该序列为宽平稳时间序列,也叫广义平稳时间序列。我们以后所研究的时间序列主 要是宽平稳时间序列。 4.按时间序列的分布规律来分,有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。

  • 2021-10-31
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第25章 存贮论

存贮论(或称为库存论)是定量方法和技术最早的领域之一,是研究存贮系统的 性质、运行规律以及如何寻找最优存贮策略的一门学科,是运筹学的重要分支。存贮论 的数学模型一般分成两类:一类是确定性模型,它不包含任何随机因素,另一类是带有 随机因素的随机存贮模型。 §1 存贮模型中的基本概念 所谓存贮实质上是将供应与需求两个环节以存贮中心联结起来,起到协调与缓和 供需之间矛盾的作用。存贮模型的基本形式如图 1 所示。

  • 2021-10-31
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