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数字人体数学模型

2017-11-14 18页 doc 46KB 181阅读

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数字人体数学模型数字人体数学模型 毕思文 ()中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室 ,北京 100101 [ 摘 要 ] 本文围绕数字人体的研究内容 ,主要从 9 个方面来构建数字人体的数学模型 。主要内容有数字人体的数论分析 、非线性微分方程 、人体动力系统的稳定性 ,数字人体并行算法的设计与分析 、自适应 、随机系统 、计算几何 、数值逼近和 排队论等 ,为深入研究数字人体提供了数学理论依据 。 [ 关键词 ] 数字人体 ;数学模型 ;构建 () 文章编号 ] 100323289 2003S20046206 [ [ 中图...
数字人体数学模型
数字人体数学模型 毕思文 ()中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室 ,北京 100101 [ 摘 要 ] 本文围绕数字人体的研究内容 ,主要从 9 个方面来构建数字人体的数学模型 。主要内容有数字人体的数论 、非线性微分方程 、人体动力系统的稳定性 ,数字人体并行算法的设计与分析 、自适应 、随机系统 、计算几何 、数值逼近和 排队论等 ,为深入研究数字人体提供了数学理论依据 。 [ 关键词 ] 数字人体 ;数学模型 ;构建 () 文章编号 ] 100323289 2003S20046206 [ [ 中图分类号 ] TP391. 9 [ 文献标识码 ] A Mathematics Models of Digital Human Body B I Si2wen ( Key L aboratory of Remote Sensing Inf ormation Sciences , Institute of Remote )Sensing Application , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100101 , China Abstract Mathematics models of digital human body were constructed from nine aspects surrounding the research contents of digital hu2 man body in this paper. The nine aspects are numeral theory analysis of digital human body , nonlinear differential equation , stability of dy2 namical system of human body , design and analysis of distributed algorithm , auto2adaption , randomicity system , algorithmic geometry , nu2 merical approximation and queuing theory , providing mathematical theoretical evidence for studying of digital human body. Key words Digital human body ;Mathematics models ; Constructing 数字人体的数学模型主要由数学和计算机来实现。计算( ) ( ) e是 E 的一组基而 x = xe, 则二次型 f x= x?x 由果 i ii ?机是数学与工程技术结合的产物 ,而在其发展的每个历史关 公式头 ,数学都起了关键的作用。科学计算已经同理论与实验共 2 ( )a x x , a = e ?ef x = a x x =+ 2 a同构成当代科学研究的三大支柱。围绕着数字人体 ———人体 ij i j i ij i j ij i j ? ??i , j i , j i < j 系统数字学研究的内容 ,笔者主要从 9 个方面来概述数字人 1 () 1. 1给体的数学模型。 出。因此 , 该式中非对角项的系数是偶数。f 的判别式[ 即 1 数字人体的数论分析t ( ) ( ) ( ) det a]等于 ?1 。改变基 e意味着矩阵 A = a代之以iji ij 1. 1 判别式为 ?1 的整二次型 在某些预备知识、二次互反 ( ) BAB , 其中 B ?GL n , Z。从型 f 的观点 , 这意味着将变量 律、P2adic 域和 Hilbert 符号研究的基础上 ,将计算应用学科、 ( ) x作矩阵 B 的线性代换。如此得到的型称为与型 f 等价 i [1 ] ( ) 计算方法和科学可视化的结果用于判别式 ?1 的整二次型。 这是在整数环 Z 上的等价。 这种二次型出现在模函数、微分拓扑和有限群等各种问中。 1 . 1. 2 结果陈述 1. 1 . 1 预备知识:设 n ?0 且为整数 , 我们对下面的范( ) ( ) 定义 ( ) 群 KS 是以I 和I 为基的自由 Abel 群。 定理 1+ - 畴 S 感兴趣。( ) τ( ) σn 定理 2 对于每个 E ?S , 我们有E= E。 n( ) S 的对象 E 是秩 n 的自由交换群即同构于 Z, 其上有 定理 3 如果 E ?S 是不定的 , 则 E 表示零。 n 如果 E ?S 是不定的并且是第 I 类的 , 则 E 同构定理 4 ( ) 双线性型 E ×E ?Z , 表示成 x , y| ?x ?y , 使得 ?由型 x ?y 于 sI ? tI , 其中 s , t 为 ?1 的整数。 ( ) + - 定义的 E 到 Hom E , Z中的同态是同构。易知这条件等价于 s t ( ) 下面的条件; ?如果e是 E 的一组基 , 而 a= e?e, 则矩阵 i ij i j 22 - 于是对应的二次型在 Z 上等价于型 xy i j ??i = 1 j = 1 ( ) A = a的行列式等于 ?1 。 ij 系设 E 和 E为′ S 中两个元素 , 有同样的秩和符号差。则 两个对象 E , E?′S 的同构用显然的方式加以定义 , 这n ? 或者 E ? I ? E?′ I , 或者 E ? I ? E?′ I 。+ + - - E ? E。′为方便起见 , 引入 S = ?S 。 时记成 n n = 0 τ( ) 定理 5 如果 E ?S 是第 II 类的不定型 ,E?0 , 则 E 如果 E ?S , 函数 x | ?x?x 使 E 成为 Z 上的二次模。如n Γ( ) τ同构于 pU ? q, 其中 p , q 均为正整数。如果E?0 , 将此 8 定理用于模2E 得到一相应的结果 , 这里2E 是从 E 将其二次 型变号得到的模。 ( ) [ 作者简介 ] 毕思文 1956 - , 男 , 北京大学和清华大学双博士后 , 研究 1 1 τ( ) τ( ) ( ) 注意 : q = E, p = [ r E- E] 。这表明不计 员 ,北京医药信息学会“数字人体 ———人体系统数字学”专业委员会主任 8 2 委员。研究方向 :数字人体 ———人体系统数字学。 同构 E 可由它的秩和符号差完全确定。因为这对第 I 类是E2mail : bisw @irsa . ac . cn [ 1 ] ( ) 同样正确的定理 4。 定理 6 如果是 E , E?′S 不定的 , 并且有同样的秩、符 2 数字人体的非线性微分方程 号差和奇偶类 , 则它们同构。2. 1 具单自由度的自治系统 υ( ) 1. 2 模形式x? = x , x , 如果令 x = y , 这方程能化成方程组 :?? υ( )1. 2 . 1 模群x = y , y = x , y ?? ( ) 令 H 表示 C 的上半平面 , 即集合{ z ?C| Imz> 0} 。υ根据 的类型 , 有时不用 x = y , 而用其他的变换方程式 ? a b 化为含有两个方程的一阶方程组 , 倒便为有利。 ( ) 令 SLR为群 : | a , b , c , d ?R , ab - bd = 12 c d 张驰振荡的 van der Pol 方程和 Liénard 方程 : ( ) 我们用下述方式将 SLR作用在 C = C ?{ ?} 之上 : `2 van der Pol 方程 :是在一个电学问题中导出的方程 2 a b az + b()λ( ) 2. 1 x? + x - 1x + x = 0? ( ) 如果 g =?SLR, z ?`C , 我们令 : gz = 2 cz + d c d λ 其中 ,为一常数 , 而 x 与电流强度成正比。 容易验证有公式 : Linéard 方程 : ( )Imz 2 ( ) ()Imgz= 1. 2 ωω ( ) 2 ()x? + f xx? + x = 02. 2 | cz + d| ω ( ) 其中 , f x 对所有有限的 x 都连续 , 为大于零的常( ) ( ) H 在 SLR的作用下仍旧是 H 。注意 SLR中 这表明 2 2 [ 1 ] 数。- 1 0 元素 - 1 =在 H 上的作用平凡。因此我们可以考虑 2 . 2 具单个自由度的非自治系统0 - 1 ( ) ( ) ( 作用群是 PSLR= SLR/ { ?1} 这个群的作用是忠实 2 2 2 . 2. 1 自治系统 : ?自治系统可以用向量符号记为[1 22 ] ) ( )的 , 甚至可以证明这是 H 的解析自同构群。x? = X x ()2. 3 1. 2. 2 Theta 函数 要确定它的周期解的问题相当于确定其闭轨线: 奇点和环。() 1Poisson 公式 :设 V 是 n 维实向量空间 , 具有不变测度 ( ) 由于确定奇点就是求解方程组 X x= 0 , 因此通常并不困难。 μ。设 V′是 V 的对偶空间。令 f 为 V 上快降光滑函数。f 的 关于环的确定 , 已经对 n = 2 的情形进行了很广泛的讨论, 且 Fourier 变换 f ′定义为 : 已经给出了环存在与不存在的准则。?如果系统 2. 3 方程的 π( ) - 2i x , y个数 n > 2 , 困难就变得相当大了。 ( ) μ( )( ) ()f ′y= e f xx1. 3 ?v 2 . 2. 2 周期的非自治系统 :对于系统这是 V上的快降光滑函′数。 )( )(x? = f t , x 2. 4 μ( Γ) 设 v = V / , 则有 :()( ωω)) ( ) (2. 5 f t + , x= f t , x, > 0 1 )(( )1. 4 ( ) f x= f ′y 如果假定解对初值条件惟一性成立 , 此外还存在一个有??v Γ x ?y ?Γ界解 , 且所有解都在 0 ?t < + ?或 - ?< t ?0 上有定义 , 则 - 1μμ( Γ) μΓ 用 v 代替之后 , 我们可设 V/ = 1 。取 的一ωJ . L . Massera 定理在保证存在以 为周期的解上 , 起着基本的 n n μ Γ 组基 e, , e, 我们可以把 V 等同于 R, 而 等同于 Z,为1 n 作用。 n n Γ积测度 dx, , dx。这时我们有 V=′ R,= ′ Z, 从而我们 归1 n 然而 , 如果 n > 2 , 即使系统满足上述条件 , 也可能不存在 结为古典的 Poisson 公式。 [ 1 , 3 ] ω周期为 的解。 () 2二次型的应用 : 设 V 具有正定非退化双线性型 x ?y 2 . 3 周期解( ) 即 x ?0 时 , x ?x > 0。利用这个双线性型我们把 V等同′于 2 . 3. 1 线性齐次系统ΓV , 于是格 变′成 V 中的格。我们有 : ( ) )(y = A ty ?2. 6 ) Γ( Γy ?Ζ′ x?y ?Z 对一切 x ?3 总有一个周期解 , 即平凡解。Γ 对于格 , 我们结合一个定义在 R 上的函数 :+ - πtx?x 2 . 3. 2 线性非齐次系统Θ( ) ()t=e 1. 5 Γ ?Γ x ?()( ) ( )x? = A tx + a t 2. 7 ε,是 V 的正 n με我们在 V 上选取不变测度, 使得若, 1 ( ) 可能没有周期解 , 其中 a t不恒为零。例如 , 系统 x? = 1 , εΓ 交基 , 则由定义的单位立方体的体积是 1 。于是格 的体 i ( ) n = 1。μ( Γ) 积可以定义成 v = V / 。 为了求出式 2. 7 有周期解的条件 , 其通解可表为 :我们有恒等式 ) ( ) ( ) (( ))(x t= U tx 0+ b t 2. 8 - n/ 2 - 1- 1 )(Θ( ) Θ( )1. 6 t= t v t Γ Γ 其中 :() Γ 3矩阵解释 :设 e, , e是的一组基。令 a= e?e。 1 n ij i j t - 1 τ) τ ( ) ( ) (( ) ( )b t= U tU t a d2. 9 ( ) = 则矩阵 A = a是非退化正定对称的。如果 x xe??ijii 0 ? 3 人体动力系统的稳定性V , 则 : x ?x = ax?x iji j?1 ,4 3. 1 差分方程、离散半动力系统的稳定性与不稳定性Θ函数 可以写成 : Γ π - t axx差分方程的研究为微分方程、微分 - 差分方程和泛函微分方?ijijΘ( ) ()t= 1. 7 e Γ ? x ?Z n n () ) ( 1若给定 H 的一邻域 U 包含 H? 的开集,必存在 H 的 π( ) π P , 具有一动力系统,n , p= Tp 与之相对应。以 Tp 的n( ) ( π) 一个邻域 W ,使得对所有的 n ?J ,有 TW< U ,则称 H 为稳 预紧性代替Tx 的有界性 , 即 J , p是预紧的。通常称此+ + [1 ,4 ] 为拉格朗日意义下的稳定性。 定的。 () 2设 H 是一个紧的正不变集 , 则当且仅当 H^ = H 时 , H 3 . 3. 2 非自治差分方程的离散过程 () ( ) 是稳定的 H^ 称为 H 的拓展; 设 H 是一个闭不变集 ,且包含 1考虑非自治差分方程 : 在一个有界的正不变集 G 内 ,则 H^ 是不变的。 )(( )3. 1 x=′ T n , x () 3如果存在 H? 的一个邻域 U ,使得 x ?U ,蕴含当 n ??, 这里 : J ×X ?X , X 是一个弗雷谢空间 , 且 T 是连续的。n 有 T x?H? ,则称集合 H 是吸引集 ; 如果 H 即稳定 ,又是吸引 ,( ) ( ) ( ) T n: X ?X 定义为 T nx = T n , x,m 则称 H 为渐近稳定的。此外 ,如果对一切 x ?R,当 n ??,有( ( ) T : J ×X ?X 是一个 T 的变换 , 定义为 : T n , x = T n k k n T x?H? ,则称 H 为全局渐近稳定的。如果 H 即不是稳定的 ,)+ k , x n n 又不是吸引的 ,则称之为强不稳定的。0 对每一个和 n?J 和 n ?J , T ?X ?X , 由 ^T= I 和nn 0 + 00m () () 4设 V?R?R 是连续的 ,用 T0= 0 。在原点的任意附 n n n + 1 ( ) = TT定义。^T?J ×J ×X ?X , 由 ^T n , n, x= ^TIn n + n n + 0 n( ) () 0近都存在一些点 ,使得 V x> 0 、V 0= 0 。在原点邻域 N 内 0 0 0 n - 1 () β() () ( ) 相对于方程 x′= Tx 有 :Vx=V x+ Wx,这里 ,或者 Wx?n 是 n 个函数的复合。 , x 定义。T =T , n+ j ) n ( ?0 ββ0是非负的 ,且> 0 ;或者?0 而 W 是正定的 ,则原点是不稳 j = 0 定的。 注意到 : 3. 2 常微分方程、局部动力系统的稳定性与不稳定性 这 nnn + k ()3. 2 T T = Tn+nk n 3 3 n 0 00里 ,我们只限于考虑 G内集合 H 的稳定性。G是在 R内紧 ()( ) ( )3. 3 ^Tn , n, x= ^T n , n+ k , x k 0 0 ( ) ρ( ) δ的 ,则集合 BH= {x ;x , H<} 产生 H 的完整领域系统 δ3 () ( ) (( ) ) δ 方程3. 2对正向时间解是惟一的。方程3. 3表示 , 如对充分小的,BH< G。δ () 1如果给定一个 H 的邻域 U ,有一个 H 的邻域 W 使得 () ( ) ( ) 果 x 是方程3 . 1的一个解 , 则 x n + k是 : x=′ T n + k , x3 ( ) π对所有的 t ?0 ,x ?W 蕴含t ,x?U ,则称紧集 H < G是稳 ( ) = Tn , x的一个解。k 定的。 () 2一映射 ^T : J ×J ×X ?X 若满足+ () 2如果存在 H 是一个邻域 U , 使得 c ?U 蕴含当 t ?? 3 () P对每个 n?J 和 x ?X , 有 ^T 0 , n, x= x ;1 0 0 π() 时 , t ,x?H。则称紧集 H < G是一个吸引集。如果对每 3 P对所有的 n , k ?J , n?J , x ?X 有 : 2 + 0 () π一个 x ?G,有t ,x?H ,则称 H 为全局吸引集 ; 如果 H 既 是稳定的又是吸引的 ,则称 H 是渐近稳定的 ; 如果 H 既是稳 ( ( ) ) ( ) ^T n , n+ k , ^T k , n, x= ^T n + k , n, x0 0 0 定的又是全局吸引的 ,则称它是全局渐近稳定的。 P^T 是连续的。 3 () 3不稳定性意即不是稳定的。如果 H 既不稳定又不吸 则称 ^T 为 X 上的一个离散过程。 对于每一个非自治差引 ,则称 H 是强不稳定的。 ( ) 分方程 3. 1, 上面所定义的 ^T 是 3. 3 抽象离散动力系统及其过程、非自治差分方程一个离散过程 , 反之 , 如果 ^T 是一个过程 , 则与之相应的差分 3. 3. 1 离散动力系统、自治差分方程( ) ( ) ( ( ) 方程就是其中方程 3 . 1T n , x = ^T 1 , n , x 。如果 < n , () ( ) 0 0 0 1弗雷谢FrechetL 类空间 :如果集合 P 中每一个序列() ( ) ) n, x, T是方程3. 1满足 单元
出特性有关 , 而仅仅取决于输入与环境的特性。对闭环系统, () 或处理器都是同步锁定工作 ,同步功能由系统结构确保 ,算 权向量不仅取决于输出信号也与其他数据有关。其他数据包 法设计不用担心处理机间的同步化 ,然而通信成本并不为零。 含了“期待响应”或“训练信号”。 因为在不同连接结构的 SIMD 上 , 各处理单元间总要经过互 在性能反馈方式的自适应过程当中 , 线性组合器的权向连网络传递数据。所以要注意减少处理单元内的计算时间 , 量被调整以得到一个与期待响应信号尽可能接近的输出 y 。 且使算法通信量达最少。 这是将输出与期待响应加以比较以得到“误差”信号, 然后调 4. 4 MIMD 计算机上并行算法设计整或优化权向量以使误差信号达到最小来完成的。在大多数 () 1MIMD 机上并行算法分类 : 流水线算法 ; 脉动算法 ; 划 例子里 , 自适应过程是按照使误差信号的均方值或平均功率 () 分算法包括预调度算法和自调度算法与松弛算法。 达到最小来进行的。 () 2限制加速的因素 : 问题规模对加速比的影响 ; 进程数 期待响应 d的来源取决于自适应线性组合器的具体应 k 和同步对加速比的影响 ;资源使用冲突对加速比的影响 ;处理 用。 1 机负载平衡对加速比的影响 ;算法对加速比的影响。 6 数字人体的随机系统 5 数字人体自适应6. 1 随机大系统的大范围渐近随机稳定性 在大系统的稳 数字人体的自适应是 ?去适合某些需要或某些条件: 调 定性分析中 ,比较常用的方法是分解 - 集结法。 整或修正去拟合. . . ; ?对不同的条件或环境等去调节自身。 () ( ) ( ) 1随机系统S的平衡态 x = 0 称为是 局部随机稳定5. 1 自适应系统 是一个日益增长的研究领域。自适应自 εεδ 的 ,如果对于任给的> 0 和′> 0 ,存在> 0 ,使得当 x满足|0 动机是一种结构可以改变或调整的系统 ,且这种改变与调整 δ x| <时 ,对 t ?t成立 :0 0 ( 是通过系统本身与外界环境的接触来改善按照某个期望的 (ω)εx t , ,t,x ()ε 6. 1 >′

0 和′> 0 ,存在 T = Tx, , ′> 0 ,使得6. 1式对于 t ?t+ 0 0 5. 2 开环与闭环自适应 开环自适应系统包含以下几步: 对 T 成立。 输入或环境特性进行测量 ; 用测量得到的信息形成一个公式 () η( ω) 3称随机过程{t ,,t ?t} 是服从大数定律的 , 如果 0 或算法 ,用此结果去建立自适应系统的调整。闭环自适应则 εε对于任给的> 0 和′> 0 ,存在 T > 0 ,使得当 t ?T 时 ,成立 : t + t0 1 ξ ω ) ξ ω ) ( ( s , - E s , ds εε> ′ < P t ?t () ( ) 1称随机系统S的平衡态是 ?随机稳定的 ,如果对任1 ( ) ( ) ( ) 线 y = y x在点x , y的曲率半径 R x是由 来代替的( )y″x εεδδ 意给定的正数和′,存在正数,使当| x| <时 ,成立 :0 [1 ] ———这成了样条曲线论的基础。)( x t , t, x εεP ()> ′ < , t ? t 0 0 6. 3 07 . 3 大挠度曲线的拟合和光顺问题 小挠度曲线的拟合和 ?大范围渐近随机稳定的 ,如果它是随机稳定的 ,并且如光顺问题不适用于大挠度曲线的场合, 比如船型线就是个例 n 子。这时 , 如果我们仍须沿用三次样条曲线进行拟合, 那么势 εε 果对每个 x?R,对任意给定的正数和′,存在一个正数 T0 必对于每个分段采用各一个坐标系 , 从而把一个坐标系变换 (εε) = Tx, , ′,使得下式成立 :0 到邻接的坐标系去 , 这样做非常复杂费力。这样 , 我们就采用 )( x t , t, x εε)(> ′ < , t ? t+ T P 6. 4 0 0 0 参数样条曲线来代替所谓的“简单”样条曲线。 () ( ) 2称随机系统S的平衡态是 ?几乎必然稳定的 ,有 :7 . 4 三次样条函数 样条函数的理论和应用是从三次样条 )( x t , t, x P lim sup = 0 = 1 ()6. 5 0 0 函数开始发展起来的。在计算几何中 , 应用得最早、研究得最 | x?0 t ?t 0 0 ?大范围几乎必然渐近稳定的 ,如果它是几乎必然稳定2 n 详细的也是三次样条函数。这是因为: ?它是次数最低的 Cε 的 ,并且对每个 x?R和对于任意给定的正数> 0 ,成立0 类样条 , 这里二阶连续是大多数工程和数学物理问题所需要)()( x t , t, x 6. 6 P sup ε lim = 0 > 0 0 | r ?? t ?r的 , 次数低则带来计算的简便和稳定; ?它是放样工艺中绘制 () ξ(ω) 3称随机系统{t , ,t ?t}是 ?服从大数定律的 ,如果 0 曲线用的木样条的数学模型的线性近似, 因此 , 在小挠度情况 下和木样条画的曲线很相近 , 符合传统的光顺性要求。此外 , εε 对任意给定的正数和′,存在一个正数 T ,使得下式成立t 三次样条函数在数学上具有很强的收敛性质, 使得它在数值 1 ξ ω ξ ω ε( )) ) (- E s , ds > ′ ε ( P s , 〈 , t〉T 6. 7 ?t 0微分和积分 , 以及微分、积分方程的数值求解方面有着广泛的 应用。 ?服从大数定律 ,如果t 7 . 5 二次样条函数 二次样条函数由分段的正抛物线组成,1 - ξ( ω)ξ( ω) ()lim s , Es ,ds = 0 = 1 6. 8 P r ??t ?0在连接外达到切线连续 , 适用于光滑性要求较低的课题。其 7 数字人体的计算几何优点是能够减少曲线的波动 , 并且可以直接同配备有正抛物 线插补功能的绘图机或数控床配套使用。计算几何是“对数字人体几何外形信息的计算机表示、分 二次样条函数的提法与数学处理 , 与插值三次样条函数 析和综合”。它是一门新兴学科 ———由函数逼近论、微分几何、 的场合十分相象。不同之处只在于 :连接点恰好选在相邻两 () 代数几何、计算数学、特别是数控NC等形成的边缘学科。 几个已知插值点的中点上。二次样条函数和三次样条函数有许 何外形信息是指那些确定某些几何外形和平面曲线或 多相似的地方 : ?有同样的三型边界条件; ?连续性方程的系 空间曲面的型值点或特征多角形 ,我们按照这些信息作出数 数矩阵也是三对角 , 知识主对角元数值增加 3 , 右端项扩大 4/ () 学模型如曲线的方程,通过电子计算机进行计算 ,求得足够 λ 3 倍; ?等距分割时 , 插值数据误差传播以速度衰′减。 () 多的信息如曲线上许许多多的点,就是所谓计算机表示 ,然 8 数字人体的数值逼近() 数字人体的数值分析 Numerical Analysis是对各种数学 ( 后对它们进行分析和综合如研究曲线段上会不会出现二重 问题通过数值运算 ,得到数值解答的方法和理论。因为研究 ) 点或尖点 ,有没有多余的拐点 ,等等。这个研究内容形成了 的是数学问题 ,所用的方法是数学方法 ,因此也称为数值数学 ( ) 计算几何。它同“CAGD”Computer Aided Geometrical Design,() Numerical Mathematics。数值分析是总称 , 对一个数学问题 即“计算机辅助几何设计”有密切关系。(通过数值运算得到数值解答的方法 ,称为数值方法 Numerical 7. 1 曲线和曲面的拟合和光顺问题 计算几何研究的对象 ) Method,如果这数值方法可以在计算机上实现 , 就称为数值 () 是曲线主要是平面曲线和曲面。 () 算法Numerical Algorithm. 一般为了便于设计几何外形 ,通常把曲面分成若干小块 , 数字人体的数值逼近 ,即为各种逼近问题的数值分析 ,包使块与块之间的边界都是平面曲线 ,而且每块的四周边界在 括插值样条、最佳一致逼近、最佳平方逼近、数值积分等的内 xy 平面上形成一个矩形。这样 ,除了曲面块在各条边界线和 容。 各角落的接触和光滑问题而外 ,我们研究的对象基本上集中 8. 1 误差和有效数字到平面曲线的拟合和光顺问题。因此 ,插值和逼近技巧经常 () 1绝对误差和相对误差 :在有限位运算下 , 理想的正确 被利用到曲线和曲面去。数值是比较少的 , 参与运算的往往是正确值的近似值。每个 3 7. 2 小挠度曲线的拟合和光顺问题然而 ,几何外形的各种 正确值 A 与近似值 A 之间总有关系 : 性质却不同于函数的性质 ,而且一些常用的函数插值和逼近 技巧未必都是适用的。但是我们一般要求的是一种在允许的 3 范围内可以接受的贴近拟合 ,它即保持着曲线或曲面的本性 η()A = A + 8. 1 3 而又是光滑的或光顺的。“光滑”,就曲线说来 ,是指切线方向 () η 式8 . 1中的 称为 A 取近似值 A 时的绝对误差 , 简称的连续性 ,或者更精密地指曲线曲率的连续性。“光顺”是指 误差。 曲线的拐点不能太多 ,拐来拐去 ,就不顺眼了。这样 ,就选就 () η式8 . 1中 , r = / A , 称为相对误差。 小挠度曲线的拟合和光顺问题进行分析和综合工作。() 2有效数字 : 一个近似值 , 在 10 进制数字表示中 , 其误 ( 所谓“小挠度曲线”是指所论的曲线段在各点的斜率即 差小于某单位的一半 , 这位数字就称为有效数字。用数学语 ) 切线和 x 轴的交角的正切的绝对值小于 1 的情况。此时 ,曲 言来说 , 即若 A 的近似值 : - n 3 - 1 - 2 - k ( ( ) ) x 10 ×+ A = ?x10 + x10 ++ x 10 + 9. 2 排队问题中常见的事件流 将同类事件一个 批个k n 12m() 批随机地来到服务窗口要求服务的序列称做事件流。如电 ()10 8. 2 话局接到的呼唤流、计算机出现的故障流、进站的汽车流、看 ( , 其中 m 是整数 , k 是不超过 n 的正整数 , xi = 1 , 2 ,i ) 病的人流、去某公司应聘考试的考生流等均是事件流。这些 n是 0 到 9 中的某一整数 , 并且 x?0 , 这样 x为有效数字。 1 k ( 事件流均为随机变量 , 还是非负的随机变量。因为顾客 用 显然 , 如果 x是有效数字 , 那么 x, x, , x都是有效数 k 1 2 k - 1 3 3 ) 户到达系统的间隔时间与服务时间均为非负。 事件流的分 字。如果 A 的每一位都是有效数字 , 那么 A 称为有效[1 ,6 ] ( ) 布有 : ?二项分布 ; ?泊松 Poisson流 , 即最 数。 简单事件流; ?负指数分布; ?爱尔兰分布; ?广义爱尔兰分 8. 2 最佳逼近 从人体系统整体角度出发, 建立一种全新的 布; ?超指数分布。 评判准则 , 也就是数字人体的最佳逼近。最佳逼近的出发点 9 . 3 排队系统中的优化模型 优化模型一般可分为系统设 是在空间中引进范数 , 当用简单函数做逼近时 , 逼近的好坏则 计的优化和系统控制的优化 , 这里讲的是前者。前者为静态 由范数来控制。这样的做法将会有效地避免那些在个别点上 优化 , 即在服务系统设置以前 , 根据一定的质量指标 , 找出参 逼近很好但整体逼近很差的情形发生。 数的最优值 , 从而使系统最为经济。 9 数字人体的排队论 () ( ) 1费用模型 :一般说来 , 如何使服务费用 成本不高又 ( ) 由于某些资源、设备或空间场地的有限性及社会各部 使顾客等待费用减少 , 从而使两者费用之和为最小 , 这就是我 门对它们的需要是存在排队现象的主要因素。我们所要讨论 们设计排队系统的一个目的。的排队论是人们研究大量服务过程的一门数学理论。 ( ) ( ) 服务机构的费用 成本一般是可以计算 或估计出来 9. 1 数字人体排队系统的特征 的 , 但顾客的等待费用则未必都能计算出来。但顾客等待费 () ( 1输入过程 : ?顾客总体可能有限或无限 如流入水库 用必须用某种方式加以计算或估计, 不然 , 怎能使总费达到最 ) 的水。?顾客到达系统的方式可以逐个或成批。 ?顾客相 小呢 ? 绘出排队系统总费用的示意图便可解决。 (继到来时间间隔可分为确定型比如定期航班、定期的课程表 μ 平均服务率取连续值时单服务窗的最优值 , 即使排队 ) () 等和随机型比如看病的病人 ,候车的旅客 ,进港口的船舶。 μ系统单位时间内总的期望费用达到最小的值 : ?顾客到达系统可以是独立的或相关的 ,输入过程可以是平 稳、马氏、齐次的等。 λ w3 μλ()= + 9. 2 s () 2排队规则 :μλ( ) ρμ 式中 ,> 即< 1, s 为当增加一个单位时 , 服务窗的单损失制 ———顾客到达系统时 ,如果系统中所有服务窗均 位时间服务费用; w 为每个顾客在系统中逗留单位时间所需被占用 ,则到达的顾客随即离去。 [ 1 , 7 ] λμ 要的费用。为保证> , 这里根式取正值 。等待制 ———顾客到达系统时 ,虽然发现服务窗均忙着 ,但 () 2愿望模型 : 要正确地估算费用的参数往往会遇到困 系统设有场地供顾客排队等候之用 ,于是到达系统之顾客按 难 , 有些问题是解不出来的。于是很自然地想到能否利用系 先后顺序进行排队等候服务。 统的运行特征去确定某个参数的最优值, 这就是所谓的愿望 混合制 ———是损失制与等待制混合组成的排队系统。模型。 () ( ) ( 3服务窗 员: ?系统可以无窗口 如自选自付款购 ) 物、一个窗口或多个窗口为顾客进行服务。?在多个服务窗 [ 参考文献 ]情形 ,顾客排队可以平行多队列 ,串列或并串同时存在的混合 排队。?一个服务窗可以为单个顾客或成批顾客进行服务。 1 毕思文. 数字地球 ———地球系统数字学. 北京 : 地质出版社 , 2001 . ( ?各窗口的服务时间可为确定型如交通路口红绿灯亮的时10 . ) 间 ,各单位固定的上下班时间或随机型。服务时间假定是平 ( ) 2 毕思文 ,汪湘 ,罗述谦 ,等. 数字人体 人体系统数字学的概念、框1 ,7 稳的。 架、内涵和应用 北京 第九届全国医药信息学大会论文集. : ,2002 . 7 . () ( ) 4排队系统目标参量 或运行指标: ?绝对通过能力3 李晓梅 ,任兵 ,宋君强. 并行计算与偏微分方程数值解. 长沙 : 国防科技大学出版社 ,1990 . A ,它为单位时间内被服务完顾客的均值。 ?相对通过能力 陆传赉. 排队论. 北京 :北京邮电学院出版社 ,1994 .4 Q ,它为单位时间内被服务完顾客数与请求服务顾客数之比 Lapidus L ,Schiesser WE. Numerical Methods for Differential Systems. A2 5 值。?系统排队长度均值 L, 它即是系统内顾客数的均值。 s cademic Press Inc . , New York , 1976 . ?排队等候顾客的平均队列长度 L,它即是系统内排队等候 q Shampine LF Gordon MK. Computer Solution of Ordinary Differential Equa2 6 顾客的均值。?顾客在系统内逗留时间的均值 W; 顾客排队 s tions :the Initial Value Problem. W. H. Freeman Publisher , San Francis2 τ等候服务的时间的均值 W;服务时间的均值 Lλ? ;显然有 : q 服 co , 1975 . τ()W= W+? 9. 1 s q Lasalle J P. Stability Theory for Ordinary Differential Equations , J . Diff . 7 Egs. 1968 ,4 ,57265 . ?服务窗连续繁忙的时间长度 ,即忙期 T。 ?系统的损失概 b 率 P,即系统满员概率。损

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