信息系统中的物理建模是什么含义

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在管理信息系统中,物理模型:描述的是对象系统“如何做”、“如何实现”系统的物理过程。

在数据仓库中的含义 总的来说,数据仓库的结构采用了三级数据模型的方式,即概念模型、逻辑模型、物理模型。 物理模型:构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。信息系统通常十分复杂,很难直接对它进行分析设计,人们经常借助模型来设计分析系统.模型是现实世界中的某些事物的一种抽象表示。抽象的含义是抽取事物的本质特性,忽略事物的其他次要因素。因此,模型既反映事物的原型,又不等于该原型.模型是理解、分析、开发或改造事物原型的一种常用手段,例如,建造大楼前常先做大楼的模型。以便在大楼动工前就能使人们对未来的大楼有一个十分清晰的感性认识,显然,大楼模型还可以用来改进大楼的设计方案。在信息系统中,模型是开发过程中的一个不可缺少的工具.信息系统包括数据处理、事务管理和决策支持,实质上,信息系统可以看成是由一系列有序的模型构成的,这些有序模型通常为:功能模型、信息模型、数据模型、控制模型和决策模型,所谓有序是指这些模型上分别在系统的不同开发阶段、不同开发层次上建立的。信息建模表示形式一般有数学公式、缩小的物理装置、图表文字说明,也可以是专用的形式化语言.模型建立的思路有两种:自顶向下、逐步求精和自底向上、综合集成.总而言之,就是为了简化问题方便处理问题!把握问题的主要矛盾,忽略次要矛盾。

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物理模型的建构,简称为物理建模。所谓物理建模,就是为了解决实际问题,从原物中提取主要因素、忽略次要因素,对原物进行简单化、纯粹化和理想化,最终构建一个代替原物的理想物质(过程)或假设结构的过程。

其他答案

我认为物理建模是为了能更充分的了解机器人运动过程中所产生的各种状态,以便对将来可能的状态进行预判;而用各类智能算法学习训练得到的模型可能不一定有那么严格精确,或者说是对过往经验的总结后对将来可能状态的预判。一个算是理论分析的产物,一个算是经验公式的产物。那么对比而言,物理建模是为了解决“知其所以然”的问题,而学习训练则是解决“知其然”的问题。

由于机器人运动是个复杂的系统工程,能全面的“知其然”可能都做不到,更不用说“知其所以然”了。

这也是理论分析往往不能得出解析式的原因,中间的相互关系过于复杂难以显性表达。

学习训练可以得出解析式是因为在很多地方进行了近似处理,从而简化了问题。但是物理建模还是有必要性的,可以在一定程度上指导纠正学习的方向,或者说改善多次近似导致的信息丢失错位情况?好吧,上面这些都是我胡扯的,物理建模的最大用处在于,体现你是在以一种科学严谨的态度进行科学研究,而非工程类的经验式调参研究。

写文章时如果不夹杂一些物理建模的分析研究在里面,而是纯粹的经验学习算法训练数据,那么必然会有人问:为什么选用这种算法进行学习而不用另一种呢?

选择理由是什么?

两种或几种学习算法的结果有什么不同?

嗯,这样就有很大的可能性将一个研究机器人运动的你逼成一个各类经验学习算法的专家了。

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