【数学之美】谈谈数学模型的重要性 摘录

本文介绍了公历中闰年的计算规则,解释了为什么采用四年一闰、百年不闰、四百年再闰的原则,并给出了具体示例。
  1. 一个正确的数学模型应当在形式上是简单的。
  2. 一个正确的模型一开始可能还不如一个精雕细琢过的错误模型来的准确,但是,如果我们认定大方向是对的,就应该坚持下去。
  3. 大量准确的数据对研发很重要。
  4. 正确的模型也可能受噪声干扰,而显得不准确;这时不应该用一种凑合的修正方法加以弥补,而是要找到噪声的根源,这也许能通往重大发现。

这段不是摘录
看了文章里面介绍闰年,发现自己对哪一年该是闰年还模糊不清。
下面摘自百度百科
地球绕太阳运行的周期为365天5小时48分46秒(合365.24219天),即一回归年(tropical year)。公历的平年只有365天,比回归年短约0.2422天,所余下的时间约为每四年累积一天,故在第四年的2月末加1天,使当年的时间长度变为366天,这一年就是闰年。现行公历中每400年有97个闰年。按照每四年一个闰年计算,平均每年就要多算出0.0078天,这样,经过400年就会多算出大约3天来。因此,每400年中要减少3个闰年

所以公历规定:年份是整百数时,必须是400的倍数才是闰年;不是400的倍数的世纪年,即使是4的倍数也不是闰年。

这就是通常说的:四年一闰,百年不闰,四百年再闰。例如:2000年是闰年,2100年则是平年

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求优因变量及对应的佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解优因变量及其对应的佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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