數學建模可以用來做哪些有趣的事

1、別人眼中的數模

或許在大多數人的眼裡，數學往往是枯燥無味，過於抽象而又高不可攀的，因而對之望而生畏，甚至避之唯恐不及。

2、真正的數學建模

亞里士多德說，「智慧不僅僅存在於知識之中，而且還存在於應用知識的能力中」。數學建模就是對數學知識最好的應用，通過數學建模，你會發現，生活中很多有意思的事情都可以靠它來解決，下面我們就來看幾個例子吧！

烏鴉喝水的故事

一隻烏鴉口渴了，到處找水喝。這時烏鴉看見一個瓶子，瓶子里有水，可是瓶子里水不多，瓶口又小，於是烏鴉把小石子一個個地放進瓶子里。那麼問題來了，烏鴉真的可以喝到瓶子里的水嗎？（當瓶口大小和瓶子里的水量一定的前提下）

假如你對自己心儀的另一半有一個具體的判斷標準，那麼，你是不是很想知道你在未來遇到這樣的理想型的概率有多大呢？別著急，只要建立恰當的數學模型，這一切都不是問題！

當你在電視上看到魔術師在手中花樣百出地玩轉撲克牌時，有沒有覺得神奇而又不可思議呢 ? 其實，有些魔術是不需要手快，不需要障眼法，也不需要道具，只需要數學。建立數學模型，就能讓你看到一個神奇的撲克牌魔術!

作為一項延續4000多年的人類智力遊戲，圍棋被視為世界上最複雜的棋盤遊戲，這種古老的中國遊戲也一直被認為是對人工智慧的巨大挑戰。然而，隨著2016年3月15日下午的人機大戰的比賽落下帷幕——人工智慧AlphaGo以4：1擊敗了圍棋世界冠軍李世石，「人類智慧最後的堡壘」也被攻破了，AlphaGo因此而名震天下。那麼，人們不禁好奇，究竟是什麼讓AlphaGo能夠戰勝人類大腦呢？

它的核心依託就是——人工神經網路。

AlphaGo同優秀的選手進行150000場比賽，通過人工神經網路找到這些比賽的模式，然後通過總結，它會預測選手在任何位置高概率進行的一切可能。AlphaGo的設計師通過讓其反覆的和早期版本的自己對戰來提高神經網路，使其逐步提高獲勝的機會。

那麼，什麼是神經網路呢？

從廣義上講，神經網路是一個非常複雜的數學模型，通過對其高達數百萬參數的調整來改變它的行為。人工神經網路是一種模仿生物神經網路（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型。現代神經網路是一種非線性統計性數據建模工具，常用來對輸入和輸出間複雜的關係進行建模，或用來探索數據的模式。

神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱「神經元」，或「單元」）和之間相互連接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，成為激勵函數。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達

人工神經網路通常是通過一個基於數學統計學類型的學習方法得以優化，所以人工神經網路也是數學統計學方法的一種實際應用，通過統計學的標準數學方法我們能夠得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間，另一方面，在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題，這種方法比起正式的邏輯學推理更具有優勢。

來源：同濟數學建模

美國管理期貨基金（CTA）行業考察團

二期報名正式啟動！

全球最大期權交易所CBOE

「金融期貨之父」、「CME集團終身榮譽主席」

美國主流期貨交易平台

CME集團高級總監

美國CTA的年度盛會——CTA EXPO

北美最大華人CTA

邁阿密落日遊船

紐約城市遊覽

百億級對沖基金面對面

全球最大私人俱樂部：耶魯俱樂部

交易數據行業領袖彭博社Bloomberg總部

聯合國會議廳

西點軍校

2018年12月9日-12月20日

芝加哥 ? 邁阿密 ? 紐約

報名電話/微信：18516600808

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！