1、静态和动态模型
静态模型是指要描述的系统各量之间的关系是不随时间的变化而变化的,一般都用代数方程来表达。动态模型是指描述系统各量之间随时间变化而变化的规律的数学表达式,一般用微分方程或差分方程来表示。经典控制理论中常用系统传递函数是动态模型是从描述系统的微分方程变换而来。
2、分布参数和集中参数模型
分布参数模型是用各类偏微分方程描述系统的动态特性,而集中参数模型是用线性或非线性常微分方程来描述系统的动态特性。在许多情况下,分布参数模型借助于空间离散化的方法,可简化为复杂程度较低的集中参数模型。
3、连续时间和离散时间模型
模型中的时间变量是在一定区间内变化的模型称为连续时间模型,上述各类用微分方程描述的模型都是连续时间模型。在处理集中参数模型时,也可以将时间变量离散化,所获得的模型称为离散时间模型。离散时间模型是用差分方程描述的。
4、参数与非参数模型
用代数方程、微分方程、微分方程组以及传递函数等描述的模型都是参数模型。建立参数模型就在于确定已知模型结构中的各个参数。通过理论分析总是得出参数模型。非参数模型是直接或间接地从实际系统的实验分析中得到响应,通过实验记录到的系统脉冲响应或阶跃响应就是非参数模型。
扩展资料:
数学模型建模过程
1、模型准备
了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓,数学思路贯穿问题的全过程,进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论,符合数学习惯,清晰准确。
2、模型假设
根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。
3、模型建立
在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。
4、模型求解
利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。
5、模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述,对所得的结果进行数学上的分析。
6、模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。
参考资料来源:百度百科-数学模型
数据库模型 数据库模型(Database Model)是描述客观事物及其联系的一种手段,这种描述包括数据内容的描述和各类型实体数据之间的描述,它是数据库设计的基础。常用的数据库模型有三种:层次模型(Hierarchical Model)、网络模型(Network Model)、关系模型(Relational Mode)。
1)数据模型的分类:
最常用的数据模型是概念数据模型和结构数据模型:
①概念数据模型(信息模型):面向用户的,按照用户的观点进行建模,典型代表:E-R图
②结构数据模型:面向计算机系统的,用于DBMS的实现,典型代表有:层次模型,网状模型、关系模型,面向 对象模型
数据结构:主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等,是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分,一般可分为两类:数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项,关系模型中的关系、域等。
联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据结构是数据模型的基础,数据 *** 作和约束都基本建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。
数据 *** 作:数据模型中数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。它是 *** 作算符的集合,包括若干 *** 作和推理规则,用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行 *** 作。
数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合,用以限定符合数据模型的数据库状态,以及状态的变化。
约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束;静态约束和动态约束;实体约束和实体间的参照约束等。
数据模型决定了数据库系统的什么的设计和实现,
数据模型主要用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息,以便于采用数据库技术对数据进行集中管理和应用,是对客观事物及其联系的数学描述
数据模型决定数据库系统的结构
数据处理三层抽象描述
在不同层次采用不同的数据模型,一般分为3种
(1)概念层
概念层是按照用户的观点来实现对现实世界的建模,是数据抽象级别的最高层
概念层的数据模型,简称概念模型
常用的有:实体-联系模型(简称E-R模型)
(2)逻辑层
是数据抽象的中间层,描述数据库数据整体的逻辑结构
逻辑数据模型简称数据模型
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