系统动力学?

 ✒️ @halomaster 📅 14 Mar 2023, 00:12 GMT⋮ 【数学物理】 

系统动力学是一种用于分析和模拟复杂动态系统的方法论,它通过对系统各个要素之间的关系和行为的建模来了解系统的运作方式。这种方法可以用于各种领域,例如可持续发展、管理、工程、社会科学等等,以提供新的视角和解决方案来解决实际问题。系统动力学的模型建立在反馈回路和时延的概念上,并结合了数学、统计学、计算机科学等各种学科的方法和工具,通过使用计算机仿真来模拟系统的行为和预测未来的趋势。 系统动力学是一种分析和模拟复杂动态系统的方法论,涉及多个方面内容: 1. 系统思维:将一个大型、复杂的问题看作高度集成在一起、彼此相互连接,并且不断演变的一个全局整体。 2. 循环反馈与积极反应:研究社会经济现象时通常需要考虑循环反馈过程。例如,在公司经营中,生产上升或降低可以导致销售上升或下降,从而影响利润率。这便构成了正向(增强)和负向(减弱)两类连锁效应。 3. 信息管理技术:通过建立数学模型来描述并量化企业级别性能各项指标之间如何交互关联并随时间逐渐变化, 是非线性 动态物理过程评估证据. 4. 模拟仿真并优化控制:以故障诊断为例子,初期采用传统手工检查 + 视觉判断剖解方式进行防范调试当然可能存在出错几率; 而引入规则校验代替人脑辨认,则可将出现潜在风险进行最小限度预警轻易修补遗失链路等。 5. 结果分析推广: 将得到的数据比对结果提交给相关方做后续解释说明或者提供决策支持服务.


[1] @halomaster • 17 Mar 2023, 05:22 GMT 
扩散概率模型最初是受非平衡热力学的启发,作为一种潜在变量生成模型提出的。这种模型包含两个过程,一个是通过在多个尺度上添加噪声来逐步干扰数据分布的正向过程,另一个是学习恢复数据结构的反向过程。从这个角度看,扩散模型可以看作是一个层次非常深的VAE,即破坏和恢复过程分别对应编码和解码过程。因此,许多研究的重点是学习编码和解码过程,并结合变分下界的设计来提高模型的性能。 另一方面,扩散模型的过程也可以看作是随机微分方程(SDE)的离散化,其中正向和反向过程对应着正向SDE和反向SDE。因此,通过SDE对扩散模型进行分析,可以提供密集的理论结果和模型改进,特别是在采样策略方面。 基于这些观点,我们可以将扩散模型分为三类:采样过程增强、可能性最大化增强和泛化能力增强。在这些模型中,分别分析了离散时间和连续时间两种具有丰富经验和理论结果的模型。这些模型在理论和实践中都显示出了很强的性能,可以应用于各种领域,例如计算机视觉、自然语言处理、波形信号处理、分子设计和生成模型等。


1 of 1 pages  1 replies