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第一步 提出问题

列出问题涉及的变量，包括恰当的单位;

注意不要混淆了变量和常量;

列出你对变量所做的全部假设,包括等式和不等式;

检查单位从而保证你的假设有意义;

用准确的数学表达式给出问题的目标。

第二步 选择建模方法.

选择你问题的一个一般的求解方法;

一般地,这一步的成功需要经验、技巧的对相关文献有一定的熟悉程度;

在本书中,我们通常会给定要用的建模方法。

第三步 推导模型的公式:

把第一步中得到的问题重新表达成第二步选定的建模方法需要的形式;

你可能需要将第一步中的一些变量名改成与第二步所用的记号一致;

记下任何补充假设,这些假设是为了使在第一步中描述的问题与第二步中选定的数学结构相适应而做的。

第四步 求解模型.

将第二步中所选方法应用于第三步得到的表达式;

注意你的数学推导,检查 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 必要对模型中每个参数都进行灵敏性分析,要选择较大不确定的参数;

(2)对灵敏性的解释要依赖于参数的不确定程度;

(3)原始问题中的数据的不确定程度也会影响我们对答案的自信度.如售猪问题中,猪的生长率g比价格下降率r更可靠.

稳定性与稳健性

关于稳键性

稳键性:一个数学模型不完全精确，但由其导出的结果仍是正确的，我们称这个模型有稳键性.

研究的理由:实际问题中，我们不会有绝对准确的信息，即使建立一个完美的精确的模型，也可能采用较简单和易于处理的近似方法。

数据假设与其它假设:灵敏性分析的过程(数据的相关变化)，是一种根据对数据提出的假设来评估模型的稳键性的方法。在提出问题中，还有其它假设要检查。由于数学处理的方便和简化的目的，常要做一些假设，建模者有责任考察假设是否特殊，会导致建模结果的无效。

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