1. 1. 数模,数学模型  -  https://baike.baidu.com/item/数学模型/1376909

    数学模型Mathematical Model ,是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型。
    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。
  2. 2. 随机模型  -  https://baike.baidu.com/item/随机模型

    一种非确定性模型,变量之间的关系是以统计值的形式给出的,这类模型称之为随机模型stochastic model。
    如果模型中的任一外生变量不确定,并且随着具体条件的改变而改变,这个模型就被称为随机模型。
    在现实世界中,不确定现象是普遍存在的。例如,漂浮在液面上的微小粒子不断地进行着杂乱无章运动,粒子在任一时刻的位置是不确定的;又如公共汽车站等车的人数在任一时刻也是不确定的,因为随时都可能有乘客的到来和离去。这类不确定现象,表面看来无法把握,其实,在其不确定的背后,往往隐藏着某种确定的概率规律,因此,以概率和数理统计为基础的随机模型就成为解决此类问题最有效的工具之一。
  3. 3. 确定性模型  - 

    确定性模型,是指不包含任何随机成份的模型。
      对于确定性模型,只要设定了输入和各个输入之间的关系,其输出也是确定的,而与实验次数无关。
      确定性模型事实上是一种简化了的随机性模型。
  4. 4. 非线性模型  -  http://baike.baidu.com/view/596418.htm

    非线性模型比线性模型复杂的多,要得到一个比较简单的非线性模型表达式并不容易。
  5. 5. 线性模型  - 

    线性模型,是一类统计模型的总称,它包括了线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和线性混合效应模型(或称方差分量模型)等。 许多生物、医学、经济、管理、地质、气象、农业、工业、工程技术等领域的现象都可以用线性模型来近似描述。 因此线性模型成为了现代统计学中应用最为广泛的模型之一。
  6. 6. 理论模型  -  http://baike.baidu.com/view/1550462.htm

    理论模型
  7. 7. 经验模型  - 

    不分析实际过程的机理,而是根据从实际得到的与过程有关的数据进行数理统计分析、按误差最小原则,归纳出该过程各参数和变量之间的数学关系式,用这种方法所得到的数学表达式称为经验模型。
      经验模型只考虑输入与输出而与过程机理无关,所以又称为黑箱模型。
  8. 8. 半经验模型  - 

    半经验模型,化工中大多数过程是相当复杂的,往往难以进行如实的数学描述。
      人们设法对复杂的过程作必要的合理的简化,描述所建立的数学模型,需经实验检验和修正,并确定其模型参数,这种模型称为半经验模型。
  9. 9. 统计模型  - 

    有些过程无法用理论分析方法导出其模型,但可通过试验或直接由工业过程测定数据,经过数理统计法求得各变量之间的函数关系,称为统计模型。
    常用的数理统计分析方法有最大事后概率估算法,最大似然率辨识法等。
  10. 10. 计算模型  - 

    计算模型

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