数学建模- MATLAB和Simulink解决方案- MATLAB万博1manbetx和Simulink万博尤文图斯

用于数学建模的MATL万博1manbetxAB和Simulink

开发和优化复杂系统的数学模型

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s manbetx 845品提供了开发数学模型所需的所有工具。MATLAB^®万博1manbetx支持数字和符号建模方法，并提供曲线拟合,统计数据,优化颂歌,PDE解决、微积分和其他核心数学工具。万博1manbetx^®为多域系统的行为建模和模拟以及开发嵌入式系统添加了环境。

与依赖现成的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。万博尤文图斯在matlab中，我们有不断改进算法和模型的灵活性，这是一个很大的优势。”
威廉Jellema,荷

根据数据和科学原理建立模型

与MATLAB和Simulink产品家族万博1manbetx，您可以建模几乎任何类型的系统，包括:

线性和非线性
静态和动态
确定性和随机
离散和连续

您可以从几种建模环境中进行选择，从而使您能够以编程的方式、符号化的方式或使用框图和状态机来描述您的系统。创建数据驱动的或基于物理的模型可以带来许多不同的好处，例如从数据中提取洞察力，通过以下方式说明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。

根据数据开发模型

当您具有物理洞察力时，您可以使用分析或符号方法从基本原理创建模型。当您没有足够的系统信息时，数据驱动的建模技术尤其有用。在这种情况下，您可以通过选择适合您的实验数据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。可以使用动态模型对系统过去的经验对其当前和未来行为的影响进行建模神经网络和系统识别技术。数据驱动技术还可以用于调整第一流原理模型的系数，以便使用灰盒建模和响应优化技术来适应实验数据。