在企业的规划、优化场景中，均需要开发规划类的项目，实现从各种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划（包括高层次的供应链优化，到细粒度的车间甚至机台作业指令）、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题，均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。而解决此类问题，均需要通用的求解器才能实现。这类求解器也称规划引擎，通过它才能从天文数字的可能方案中，找出一个可行且相对优化的方案。
作为软件工程师，除了要对现实问题有很好的理解与把控外，还要深谙数据结构与算法。这样才能找到合适的数学模型与算法，进而为后续工作的顺利进行打下坚实的基础。
作者：赵小文 整理：黄菀 校正：谢俊卿，安柯 本文字数为6718字，建议阅读15分钟 本文从全新的视角，阐释了数学模型在医学大数据革命中的重要作用。 导读 本文整理自 2017年4月20日晚深圳市艾科赛龙科技股份有限公司CEO赵小文先生，在清华大数据“技术·前沿”系列讲座上的讲义。本次活动于北京清华科技园阳光厅幸福实验室举行，讲座的题目为《医学大数据革命背后的无名英雄——数学模型》。大数据正在重塑医学和医疗领域，赵小文先生通过全新的视角，阐释了数学模型在医学大数据革命中的重要作用。 以下为课程视频，
模型（model）与模式（Pattern），英文显然是两个词，但是，在实际使用过程中，却是比较混乱。
模型思想是新课标提倡的三大数学思想（抽象、推理、模型）之一，也就是“建模”，是教师在平时教学中要帮助自己的学生，不断地将现实中的实际问题抽象成数学模型并进行解释和运用。在小学数学教学中，“建模”的过程
为了能全面、正确地理解系统仿真，需要对系统仿真所研究的对象进行概要的了解。这里对与系统仿真相关的知识——系统与系统模型进行简单的介绍。
函数式语言在深度学习领域应用很广泛，因为函数式与深度学习模型的契合度很高，The Beauty of Functional Languages in Deep Learning — Clojure and Haskell 就很好的诠释了这个道理。
摘自“千帆竞发”的新浪博客 金融数学，又称数理金融学，是利用数学工具研究金融现象，通过数学模型进行定量分析，以求找到金融活动中潜在的规律，并用以指导实践。金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。 金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”（但都是以错误假设为基础的错误革命，尤其是后者激发了杠杆投机行为）。上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方
事实上，日常生活中运用到数学模型解决问题的事例俯拾皆是：打车系统里，算法会匹配距离乘客更近的司机、规划最快到达目的地的行程路线；购物平台上，算法会调配库存充足的出货仓、计算中途的运转站和物流配送车辆......
模型思维是一种系统化的思考方式，它强调通过建立和运用各种模型来理解和解决问题。在模型思维中，人们会将复杂的现实世界简化为可操作的模型，以便更好地理解事物之间的关系、预测结果和做出决策。模型可以是数学模型、统计模型、物理模型、计算机模型等，用来描述现实世界中的各种现象和规律。
RANSAC是 RANdom SAmple Consensus 的缩写，中文翻译叫随机采样一致。它可以从一组观测数据中，找出符合某些数学模型的样本集，并且估计出这个数学模型的参数。举个例子，如下图所示，这些点是观测数据，给定的数学模型是圆形和直线，我们想从这些观测数据中找出圆形和直线，并且估计出它们的几何参数。
但是，这样的分数是定义在教科书层面的基本定义，就像字典不可能囊括语言的所有用法一样，它也无法给出分数的所有用法。而在实际数学使用中，还有诸多近似和一些使用习惯值得去理解，就像学一门语言一样。今天我们就基于分数的数学模型，来看如何把教科书上的数学用到生活中。
基于物理过程的各种数学模型在水力、市政、海洋等领域已经得到了很多年的发展和应用，随着这几年机器学习技术的大热，也有越来越多的人尝试将机器学习技术应用在水力、市政领域，但是这些尝试大部分集中在使用机器学习模型替代传统机理模型。那么以后的趋势会是机器学习模型替代机理模型，或是各自应用在不同领域？龙猫老师认为都不是的，以后的趋势必然是机器学习技术与传统数学模型融合StormSVM模型正是一个很好的例子，它将传统的内涝数学模型与机器学习技术SVM有机结合在一起 📷 上次我们给大家带来了StormSVM的介绍（Sto
Lingo求解器是一款强大的数学建模和优化软件，具有多种独特功能，例如高效求解器、灵活的建模界面、多种可定制的算法等。本文将通过实际案例，举例说明Lingo求解器软件的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
Lingo是一款由LINGO公司开发的商业数学建模软件。它可以用于线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等多种应用领域。Lingo软件具有强大的模型建立、求解和结果分析等功能，是一款理想的数学建模和优化工具。
着重介绍微分方程、传递函数和结构图等基本的数学模型，最后简要介绍系统辨识的概念、系统最小二乘参数估计方法和系统的结构辨识方法。
所有的数学模型 都为算法提供了严格的数学模型 , 这些数学模型之间是相互等价的 , 这是一个论题 , 不需要证明 ;
PMSM 永磁同步电动机或永磁同步伺服电机(Permanent-Magnet
规划问题 概念 : 在 生产 和 经营管理中 , 合理地 安排 人力 , 物力 , 资源 , 使它们能够得到充分利用 , 以达到获得最大的效益 ;
前面我们介绍了通信模型以及信息论的关键概念，知道了噪声信道模型以及，信息，熵等概念的物理意义，最后以最大熵模型收尾。相关内容回顾：
个带子 ( 输入字符串 ) 上是 图灵机的输入字符串 , 该带子上的内容永不改变 , 不能放其它内容 ;
Origin软件是一款功能强大的科学绘图和数据分析软件，被广泛应用于学术研究、工程技术、商业管理等领域。在这篇文章中，我将通过实际案例，介绍Origin软件中的一些独特功能，并举例说明如何利用这些功能进行科学研究和数据分析。
算法为什么难学？ 算法在程序中扮演着非常重要的角色，有人将数据结构比喻为程序的骨架，将算法比喻为程序的灵魂，这一点也不为过，正是因为这一点，很多朋友都立志要学好算法，但是我常常看到各种抱怨，比如“看了半年《算法》这本书，才看了几十页”，再比如“四年了，还是没有啃完《算法导论》”。出现这种情况的主要原因有两个： 1.算法纷繁复杂、知识点多，没有一种放之四海而皆准的通用规则，很难一下子从总体上掌握全貌； 2.一些算法虽然有常用的设计模式，但是不同的问题有不同的数学模型，需要设计好数学模型才能带入算法模式进行求解
总之，通过选择合适的数值计算方法、使用高级的数值计算函数和工具箱、增加计算的精度、控制计算误差以及优化算法参数调整等方法，可以提升MATLAB中复杂数学模型优化问题的计算精度。
在这个教程中，我们将展示如何用 Python 创建简单但实用的数字孪生，锂离子电池将是我们的实物资产。这个数字孪生将使我们能够分析和预测电池行为，并且可以集成到任何虚拟资产管理工作流程中。我们将使用Keras建立神经网络，使用plotly绘图。
本文全名Searching for Network Width with Bilaterally Coupled Network， 简称BCNetV2，目前已发表在人工智能领域顶刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)，影响因子 24.3。其前序工作为 BCNet: Searching for Network Width with Bilaterally Coupled Network，简称BCNetV1，该论文已发表在人工智能顶会 CVPR 2021。目前BCNetV2 和BCNetV1 均已开源。
看到论坛有一个朋友提问为什么傅里叶变换可以将时域变为频域？ 这个问题真是问到了灵魂深处。
在当今科技日新月异的时代，数学是解决各种实际问题的基础和核心。Maple软件是一款专业的数学软件，它提供了强大的计算功能、丰富的图形绘制和数据可视化功能等特点功能，为用户提供了一个完整的数学解决方案。本文将探讨Maple软件的主要特点和使用方法，并提供一个具体的案例，演示如何使用Maple软件进行数学建模和分析。
“从长期来看，人工智能和区块链等技术的进步将在银行业的发展中扮演重要的角色……为了保持竞争力，银行需要在后台更新技术，以便在前端提供无缝的体验，因为无论用户界面多么流畅，客户都不会容忍花哨的应用程序。”
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1、用计算机解决一个具体问题时，大致需要经过以下步骤，首先要从具体问题抽象出一个适当的数学模型，然后设计一个解此数学模型的算法，最后编出程序，进行测试，直至得出答案。
在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失，给零售运营商带来了严重损失。此时，运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如，商家针对会员采取一系列的促销活动，以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高，事实上，发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘，加强对现有会员的精细化管理，定期向其推送产品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
上一篇博客已经讲了什么是数据，人们常常将数据和信息混同起来，那么信息是什么？信息是关于世界、人和事的描述，它比数据来的抽象。信息既可以是我们人类创造的，如通话记录，也可以是天然存在的客观事实，如地球质量。但信息有时候隐藏在事物的背后，需要挖掘和测量才能看到。
如图1所示，建立坐标系XOY。横坐标n等分，x0 = a，x1 = a+h，x2 = a + 2h，... , xn = a + nh = b，h =(b - a)/n，纵坐标差值Δy0，Δy1，...,Δyn通过测量得到。
白噪声是根据噪声的功率谱密度是否均匀来定义的,而高斯噪声则是根据它的概率密度函数是否服从正态分布来定义的.高斯白噪声是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性,同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声.
在本文中，我想将经典数学建模和机器学习之间建立联系，它们以完全不同的方式模拟身边的对象和过程。虽然数学家基于他们的专业知识和对世界的理解来创建模型，而机器学习算法以某种隐蔽的不完全理解的方式描述世界，但是在大多数情况下甚至比专家开提出的数学模型更准确。然而，在许多应用程序（如医疗保健，金融，军事）中，我们需要清晰可解释的决策，而机器学习算法，特别是深度学习模型并不是这样设计的。
在机器学习（上）里谈到了机器是如何学习的，当前主流的学习方法是监督式学习，即用大量带标签的数据训练机器使得机器知道如何解决问题。 那么训练就得有效果，指导机器往好的方向学习，那么如何指导机器的学习方向？主流的方法用的是梯度下降的方式。梯度就是方向的意思，下降是往误差小的方向去（即好的方向） 机器从抽象意义上看的由许多参数构成的数学模型，数学模型可以认为就是一个函数。函数有输入和输出，为了让这个函数解决我们的问题，我们就得优化他，而优化则需要衡量他的输出和正确答案之间的误差，这个误差越小则说明我们的对问题解决
昨天聊了深度学习，它其实是机器学习的一种，而机器学习的目的是为了学会解决问题。 这里的机器实质上是一个计算机，所能解决的问题得是数学上的问题，因此生活中要解决的问题要转换为数学的问题。 定义出数学的问题后，那么，机器到底要怎么学习呢？ 先看看人怎么学习的，我们上学时是看课本，听老师讲解，做题，然后核对答案，错了就改正，下次争取做对题。机器也是一样的。 目前主流的机器学习的方式是监督式学习。通过大量的数据和标签（类比试题和正确答案），让机器学习（类比做题），错则改正，对了就记住这样是对的。最终符合一定的准确率
小编有个小伙伴，隔三差五就过来跟我说：这个模型CPLEX怎么写呢？我说我不是给你讲过好多次？他说CPLEX太复杂了，俺没学过学不会呢。其实对于很多刚入行的小伙伴来说，CPLEX算不上友好，就连学习资料都不知道去哪里看，不像Excel或者Word，百度一下出来好多资料。
最近又开始读《智能时代--大数据和智能革命重新定义未来》，这本书是由吴军博士写的，目前读完了第一章，但这篇博客主要写的是序言部分，算是我对机器学习和大数据相关知识的一个入门吧，也由此萌生了用通俗的语言写博客的想法。我想把看的书，学的知识，都总结下来，写成博客，变成一种自己的总结和锻炼文笔的机会。
❃运筹学的工作程序：分析和表述问题、建立模型、求解模型和优化方案、测试模型及对模型进行必要的修正、建立对解的有效控制、方案的实施。
1）实验中与使用整个鱼轮廓模型相比，排除鱼鳍和尾部的模型是否更准确？换句话说鱼的整个轮廓模型是否应该包含鱼鳍和尾部？(提取整个鱼表面区域要比排除鱼鳍和尾部要容易的多)。
约瑟夫问题，相信对有一点数学或者信息学竞赛背景的同学应该都不会很陌生，这是数学竞赛中常见的一个考题背景以及数据结构中用循环链表建模的一个代表性应用。而我懵懂地第一次接触到它居然是在一个魔术流程里，那是我小学时候的事了。而当我很多年以后再在数学和计算机的书上看到它时，竟然有一种从心头涌动的兴奋。于是，我决定从多个视角来回顾一番，并从数学模型，数据结构，数学推导，以及用到这个原理的若干魔术几个角度，来共同探讨这一古老又迷人的议题。
永磁同步电机（PMSM）具有高功率密度、高能量转换效率以及宽调速范围等，在新能源汽车、伺服电机、风电、轨道交通以及航空航天等场合具有广泛的应用；本部分对永磁电机的工作原理及控制策略进行简要介绍，具体内容如下：
对于那些擅长于用微分方程、概率论解决问题的数学家们来说，素有“黑盒子”之称机器学习往往是要被踢到鄙视链底端的。
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