数学建模- MATLAB和Simulink解决方案- MATLAB和Simulink

MATLAB和Simulink
数学建模

开发和优化复杂系统的数学模型

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数学模型是理解和准确预测复杂系统行为的关键。这些模型支持关键任务，例如:

预测和优化系统行为
设计控制系统
描述系统响应

MathWorks产2022世界杯八强谁会赢？品提供了开发数学模型所需的所有工具。MATLAB^®支持数值和符号建模方法，并提供曲线拟合，统计数据，优化， ODE和PDE解决微积分等核心数学工具。动态仿真模块^®为建模和模拟多域系统的行为以及开发嵌入式系统增加了一个环境。

“与那些依赖现成定量分析解决方案的公司不同，我们可以看到我们的流程一直在改进。我们可以灵活地在matlab中不断改进算法和模型，这是一个很大的优势。”
威廉·杰勒玛，Robeco

从数据和科学原理建立模型

使用MATLAB和Simulink产品系列，您几乎可以建模任何类型的系统，包括:

线性而且非线性
静态和动态
确定性和随机性
离散和连续

您可以从几种建模环境中进行选择，使您能够以编程方式、符号化方式或用框图和状态机描述系统。创建数据驱动或基于物理的模型可以带来许多不同的好处，例如从数据中提取见解，通过以下方式告知设计过程基于模型的设计,使虚拟调试，或创建可操作的数字的双胞胎．

从数据中建立模型

当你有物理洞察力时，你可以使用分析或符号方法从第一原理创建模型。当您没有关于系统的足够信息时，数据驱动建模技术尤其有用。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的准确性。使用统计数据曲线拟合用于探索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、聚类和曲面拟合工具。动态模型允许您表达系统过去的经验对其当前和未来行为的影响，可以使用神经网络而且系统识别技术。数据驱动技术还可以用于调整第一原理模型的系数，以便使用灰盒建模和响应优化技术来拟合实验数据。