描述测试装置动态特性的数学模型有哪些

⑴ 常见的数学模型有哪些(常见的数学模型有哪些例子)

1、常见的数学模型有哪些?。

2、常见的数学模型有哪些例子。

3、常用的数学模型有哪些。

4、数学中有哪些模型。

1.优化模型。

2.优化模型包括四个要素：决策变量、目标函数、约束条件、求解方法。

3.微分方程模型。

4.微分方程模型一般适用于动态连续模型，当描述实际对象的某些特性随时间或空间而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态，研究它的控制手段时，通常要建立对象的动态模型。

5.概率统计模型。

6.概率统计模型包括预测模型、经济计量模型和马尔可夫链模型三种模型。

⑵ 数学模型有哪些

数学模型（mathematical model）就是用数学的语言、方法去近似地刻画实际，描述现实问题的数学公式、图形或算法。

数学模型可按不同的方式进行分类。

按照模型的应用领域，可分为人口模型、生物模型、生态模型、交通模型、环境模型、作战模型、社会模型、经济模型、医学模型、机械模型等。
按照建立模型的数学方法，可分为微分方程模型、几何模型、网络模型、运筹模型、随机模型等。
按照建模目的，可分为描述模型、分析模型、预测模型、决策模型、控制模型等。
按照对模型结构的了解程度，可分为白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。白箱是指对所涉及问题的机理很清楚，黑箱是完全不了解问题的内部机理，灰箱则介于两者之间。
根据模型的表现形态还可分为：静态模型和动态模型、解析模型和数值模型、离散模型和连续模型、确定性模型和随机性模型。
数学模型和数学建模介绍
数学建模（mathematical modeling）就是通过建立数学模型来解决各种实际问题的方法，也就是通过对实际问题的抽象、简化，确定变量和参数，并应用某些规律建立起变量、参数之间的关系。求解该数学问题，解释、验证所得到的解，从而确定能否用于解决实际问题。数学建模最重要的特点在于它是一个接受实践检验、多次修改、逐渐完善的过程。

数学建模没有固定的格式和标准，也没有明确的方法，通常由明确问题、合理假设、搭建模型、求解模型、分析检验等五个步骤组成。

一个理想的数学模型，应尽可能满足以下两个条件：

模型的可靠性：在误差允许范围内，能正确反映客观实际；
模型的可解性：模型能够通过数学计算，得到可行解。
一个实际问题往往很复杂的，影响因素也有很多，要解决实际问题，就要将实际问题抽象简化、合理假设，确定变量和参数，建立合适的数学模型，并求解。模型的可靠性和可解性通常互相矛盾，一般总是在模型可解性的前提下力争较满意的可靠性。

⑶ 动力学系统的数学模型主要包括哪些种类

一、运筹学模型
线性规划模型
整数规划模型
非线性规划模型
网络模型
多目标规划模型
目标规划模型
库存模型
对策模型
随机规划模型
决策模型
投入产出模型
评价模型
二、微分方程模型
一阶常微分方程模型
高阶微分方程和方程组模型
差分方程模型
偏微分方程模型
三、概率统计模型
预测模型
正交试验设计模型
经济计量模型
马尔可夫链模型

⑷ 在数据库系统中，常用的数学模型主要有那四种呢

1、静态和动态模型

静态模型是指要描述的系统各量之间的关系是不随时间的变化而变化的，一般都用代数方程来表达。动态模型是指描述系统各量之间随时间变化而变化的规律的数学表达式，一般用微分方程或差分方程来表示。经典控制理论中常用系统传递函数是动态模型是从描述系统的微分方程变换而来。

2、分布参数和集中参数模型

分布参数模型是用各类偏微分方程描述系统的动态特性，而集中参数模型是用线性或非线性常微分方程来描述系统的动态特性。在许多情况下，分布参数模型借助于空间离散化的方法，可简化为复杂程度较低的集中参数模型。

3、连续时间和离散时间模型

模型中的时间变量是在一定区间内变化的模型称为连续时间模型，上述各类用微分方程描述的模型都是连续时间模型。在处理集中参数模型时，也可以将时间变量离散化，所获得的模型称为离散时间模型。离散时间模型是用差分方程描述的。

4、参数与非参数模型

用代数方程、微分方程、微分方程组以及传递函数等描述的模型都是参数模型。建立参数模型就在于确定已知模型结构中的各个参数。通过理论分析总是得出参数模型。非参数模型是直接或间接地从实际系统的实验分析中得到响应，通过实验记录到的系统脉冲响应或阶跃响应就是非参数模型。

(4)描述测试装置动态特性的数学模型有哪些扩展阅读：

数学模型建模过程

1、模型准备

了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。

2、模型假设

根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。

3、模型建立

在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。

4、模型求解

利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。

5、模型分析

对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。

6、模型检验

将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。

⑸ 数学模型有哪些呢

数学模型有如下：

1、生物学数学模型。

2、医学数学模型。

3、地质学数学模型。

4、气象学数学模型。

5、经济学数学模型。

6、社会学数学模型。

7、物理学数学模型。

8、化学数学模型。

9、天文学数学模型。

10、工程学数学模型。

11、管理学数学模型。

数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型。

数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。

对于广大的科学技术工作者对大学生的综合素质测评,对教师的工作业绩的评定以及诸如访友，采购等日常活动，都可以建立一个数学模型，确立一个最佳方案。建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间联系的一座必不可少的桥梁。

数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系，采用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。

数学模型所表达的内容可以是定量的，也可以是定性的，但必须以定量的方式体现出来。因此，数学模型法的操作方式偏向于定量形式。

模型种类

1、静态和动态模型。

2、分布参数和集中参数模型。

3、连续时间和离散时间模型。

4、随机性和确定性模型。

5、参数与非参数模型。

6、线性和非线性模型。

数学模型特点：

1、模型的逼真性、可行性。

2、模型的渐进性。（对于复杂的模型，可以进行多次迭代等）

3、模型的强健性。（在观测数据发生变化是，模型的参数也会随着变化）

4、模型的可转移性。（比如：为了物理领域的某种事情而建立的模型，在条件合适的时候，也可以转移到社会领域来使用）

5、模型的非预制性。（无法事先准备好模型来应对事件，当事件发生后才可以依照需求来建设）

6、模型的条理性。