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数学建模简介

数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。数学建模可以通俗地理解为数学+建模，即运用统计学、线性代数，积分学等数学知识，构建数学模型，通过模型解决问题。

按照传统定义，数学模型是对于一个现实对象，为了一个特定目的（实际问题），做出必要的简化假设（模型假设），根据对象的内在规律（业务逻辑、数据特征），运用适当的数学工具、计算机软件，得到的一个数学结构。

亚里士多德说，“智慧不仅仅存在于知识之中，而且还存在于应用知识的能力中”。数学建模就是对数学知识最好的应用，通过数学建模，你会发现，生活中很多有意思的事情都可以靠它来解决，其流程如图1-1所示。

▲图1-1数学建模流程

人工智能简介

对于普通大众来说，可能是近些年才对其有所了解，其实人工智能在几十年以前就被学者提出并得到一定程度的发展，伴随着大数据技术的迅猛发展而被引爆。

（1）人工智能的诞生

最初的人工智能其实是20世纪30至50年代初一系列科学研究进展交汇的产物。1943年，沃伦·麦卡洛克（WarrenMcCulloch）和瓦尔特·皮茨（WalterPitts）首次提出“神经网络”概念。1950年，阿兰·图灵（AlanTuring）提出了著名的“图灵测试”，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器则具有智能。直到如今，图灵测试仍然是人工智能的重要测试手段之一。1951年，马文·明某某（MarvinMinsky）与他的同学一起建造了第一台神经网络机，并将其命名为SNARC（StochasticNeuralAnalogReinforcementCalculator）。不过，这些都只是前奏，一直到1956年的达特茅斯会议，“ArtificialIntelligence”（人工智能）这个词才被真正确定下来，并一直沿用至今，这也是目前AI诞生的一个标志性事件。

▲图1-2 达特茅斯会议参会者50年后聚首照[1]

[1]达特茅斯会议参会者50年后再聚首，左某某：TrenchardMore、JohnMcCarthy、MarvinMinsky、OliverSelfridge和RaySolomonoff（摄于2006年），图片版权归原作者所有。

在20世纪50年代，人工智能相关的许多实际应用一般是从机器的“逻辑推理能力”开始着手研究。然而对于人类来说，更高级的逻辑推理的基础是“学习能力”和“规划能力”，我们现在管某某“强化学习”与“迁移学习”。可以想象，“逻辑推理能力”在一般人工智能系统中不能起到根本的、决定性的作用。当前，在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能，演进到协助引导提升人类智能，如图1-3所示。

▲图1-3 下一代人工智能（图片来源《新一代人工智能发展白皮书》）

（2）人工智能的概念

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

（3）人工智能 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。 面。所以思维是主导，编程是实现途径。那么要想具备数学建模思维除了传统的机器学习，深度学习需要掌握以外还需要大量补充数学知识，比如：高级统计学，微分方程，复动力系统，图论，最优化，博弈论等数学知识，同时还要多阅读最新研究以及其他学科的内容拓宽自己的视野，并且掌握一到二种语言例如python,Matlab,lingo，R等，最后要注重培养模型的解读能力。这是一个一直积累一直创新的过程。综上，掌握数学建模的能力，就是掌握了这个大数据时代的万能钥匙，注重培养将会受益匪浅，最后，我想呼吁大家多培养自己的数学逻辑思维，这是思维实验的关键，逻辑思维要超于时代之前，所以数学基础教育是科技时代发展的基石。

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