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连续模型中，模型参数的微小变化不会导致计算结果的很大变化 建模过程中遇到的最大困难往往是对实际问题的分析、理解和正确描述 对复杂问题建立数学模型很难一次成功，往往要经过反复迭代，不断完善 建模时往往要舍去次要因素，只考虑主要因素，因此模型往往是近似的
以物料平衡和热平衡为基础建立一定的数学模型，按已知的原料条件和吹炼终点要求计算主辅料的装入量 在吹炼过程中借检测仪器测出参数并对终点进行预测和判断，从而调整和控制吹炼参数使之达到规定目标 以物料平衡和热平衡为基础建立一定的数学模型，在吹炼过程中借检测仪器测出参数并对终点进行预测和判断，从而调整和控制吹炼参数使之达到规定目标 以物料平衡及热平衡为基础，建立一定的数学模型，并按照计算机计算的结果进行吹炼，在吹炼过程中不进行任何修正的控制方法
建模过程中遇到的最大困难往往是对实际问题的分析、理解和正确描述 建模时往往要舍去次要因素，只考虑主要因素，因此模型往往是近似的 对复杂问题建立数学模型很难一次成功，往往要经过反复迭代，不断完善 连续模型中，模型参数的微小变化不会导致计算结果的很大变化
以物料平衡和热平衡为基础建立一定的数学模型，按已知的原料条件和吹炼终点要求计算主辅料的装入量 在吹炼过程中借检测仪器测出参数并对终点进行预测和判断，从而调整和控制吹炼参数使之达到规定目标 以物料平衡和热平衡为基础建立一定的数学模型，在吹炼过程中借检测仪器测出参数并对终点进行预测和判断，从而调整和控制吹炼参数使之达到规定目标
建模过程中遇到的最大困难往往是对实际问题的分析、理解和正确描述 建模时往往要舍去次要因素，只考虑主要因素，因此模型往往是近似的 对复杂问题建立数学模型很难一次成功，往往要经过反复迭代，不断完善 连续模型中，模型参数的微小变化不会导致计算结果的很大变化
提出假设→观察研究对象→用数学形式对事物的性质进行表达→检验和修正 观察研究对象→提出合理假设→检验和修正→用数学形式对事物的性质进行表达 观察研究对象→提出合理假设→用数学形式对事物的性质进行表达→检验和修正 观察研究对象→用数学形式对事物的性质进行表达→检验和修正→提出合理假设
模型就是原型 数学模型是用来描述一个系统或它的性质的数学形式 数学模型的形式很多，常见的有：数学方程式、曲线等 在数学建模过程中也常用到假说演绎法
原始数据能够对构建什么样的模型给予提示 原始数据可以帮助对模型的参数给出估计 模型的合理性取决于原始数据的精确性和完整性 原始数据可以帮助检验模型、优化模型
建立描述系统行为的数学模型 将数学模型转化成能用计算机作数值运算的形式，并依据初始条件，使模型在计算机上运转 对实验结果进行分析 对实验对象进行调查
连续模型中，模型参数的微小变化不会导致计算结果的很大变化 建模过程中遇到的最大困难往往是对实际问题的分析、理解和正确描述 对复杂问题建立数学模型很难一次成功，往往要经过反复迭代，不断完善 建模时往往要舍去次要因素，只考虑主要因素，因此模型往往是近似的
首先要进行的是高层访谈 需要对行为事件访谈报告的内容进行编码并分析 要遵循“不重叠、能区分、易理解”的建模原则 应保留优秀组和普通组的共性，去除两组的差异特征 除了寻找胜任特征的能力指标，还要对各种能力作出等级和含义的界定
它用数学公式明确地和定量地表达病因、宿主和环境之间构成的疾病流行规律 可以从理论上探讨不同防治措施的效应 必须忠实地反映疾病流行过程 建立一个符合实际的数学模型，还必须掌握必要的数学知识和计算机技术 模型一旦建立以后，不需要实际的流行过程进行检验和修正
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