数学建模- MATLAB和Simulink解决方案万博尤文图斯万博1manbetx

MATLAB和Simu万博1manbetxlink的
数学建模

开发和优化复杂系统的数学模型

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数学模型对于理解和准确预测复杂系统的行为至关重要。这些模型支持关键任务，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、微积分等核心数学工具。万博1manbetx^®增加了一个用于建模和模拟多域系统行为和开发嵌入式系统的环境。

“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。万博尤文图斯我们可以灵活地在matlab中不断改进算法和模型，这是我们的一大优势。”
威廉Jellema,荷

从数据和科学原理建立模型

使用MATLAB和Simulink产品系万博1manbetx列，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

您可以从几个建模环境中进行选择，使您能够以编程方式、符号方式或使用框图和状态机描述您的系统。创建数据驱动或基于物理的模型可以带来许多不同的好处，比如从数据中提取洞察力，通过以下方式通知设计过程基于模型的设计,使虚拟调试，或创建操作的数字的双胞胎．

从数据开发模型

当您具有物理洞察力时，您可以使用分析或符号方法从第一原则创建模型。当您没有足够的系统信息时，数据驱动建模技术特别有用。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。可以使用动态模型来建模，动态模型允许您表达系统过去的经验对当前和未来行为的影响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性原理模型的系数，以便使用灰盒建模和响应优化技术来拟合实验数据。