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数学建模

开发和优化复杂系统的数学模型

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数学模型对理解和准确地预测复杂系统的行为至关重要。这些模型启用关键任务，例如：

预测和优化系统行为
设计控制系统
特征系统响应

MathWorks产下载188bet金宝搏品提供开发数学模型所需的所有工具。马铃薯^®金宝app支持两个数字和符号建模方法并提供曲线拟合那统计数据那优化，颂歌和PDE解决，微积分和其他核心数学工具。金宝app^®添加了用于建模和模拟多域系统行为的环境以及开发嵌入式系统的环境。

“不像依赖于货架上的定量分析解决方案的公司，我们可以看到我们的过程一直在改进。金宝搏官方网站我们有灵活性地在Matlab中不断改进我们的算法和模型 - 这是一个很大的优势。“
Willem Jellema，Robeco

从数据和科学原则建立模型

使用MATLAB和SIMULINK产品系金宝app列您可以模拟几乎任何类型的系统，包括：

线性和非线性
静态和动态
确定性和随机
离散和连续

您可以从多个建模环境中选择，使您能够以编程方式，符号或使用框图和状态机来描述您的系统。创建基于数据的或基于物理的模型，使许多不同的好处如从数据中提取洞察力，通知设计流程基于模型的设计，启用虚拟调试，或创建运营数字双胞胎。

从数据开发模型

当您有身体洞察力时，您可以使用分析或符号方法从第一个原则创建模型。当您没有有关系统的足够信息时，数据驱动的建模技术尤其有用。在这种情况下，您可以通过选择适合您的实验或历史数据的建模技术来确保模型准确性。用统计数据曲线拟合探索您数据之间关系的工具。您可以使用线性和非线性回归模型，分类，聚类和表面拟合工具。允许您表达系统过去经历其当前和未来行为的动态模型可以使用神经网络和系统识别技巧。数据驱动技术也可用于调整第一原理模型的系数，以便使用灰度建模和响应优化技术来适应实验数据。