算法模型化
A. 模型与算法之间是什么关系
模型是一类问题的解题步骤，亦即一类问题的算法。如果问题的算法不具有一般性，就没有必要为算法建立模型，因为此时个体和整体的对立不明显，模型的抽象性质也体现不出来。
数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。"数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。"具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
B. 数学建模里面的模型和算法有啥区别
模型是一个或者一系列的数学表达式，用来描述所要解决的问题。
算法是解决这个模型，也就是这些表达式的具体过程，常常结合编程解决。
C. 数学建模中模型和算法是一样的吗就像遗传算法，它是模型吗还是它是用来解决规划问题的算法急
模型和算法是两回事，数学建模一般可分为建立模型和用算法解决模型这两个步骤。遗传算法是一种算法，不是模型，它是用来解决规划问题的算法。一个规划问题可建立成一个模型，然后用遗传算法去解决。
D. 模型与算法之间是什么关系
模型是一类问题的解题步骤，亦即一类问题的算法。如果问题的算法不具有一般性，就没有必要为算法建立模型，因为此时个体和整体的对立不明显，模型的抽象性质也体现不出来。
数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。"数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。"具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
E. 谈谈你对模型化和形式化的理解。
多看看书吧，孩子
F. 算法和建模最难的是思想还是技术
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G. 确定算法之前为什么要建立数学模型
算法就像肌肉，模型就像骨头
骨头有了，肌肉再往上放，
不是先有肌肉再加骨头.....
算法只是用来执行模型中的假设，进而得出结论，
如果连假设（基本思路）都没有，怎么谈使用
H. 如何将已有算法模型的转化web服务
1.新建个项目，添加个web服务文件，随便写点方法。 2.运行web服务文件看看地址，然后将地址复制。 3.项目中添加web引用，在地址中粘贴地址，并点击“前往”测试服务连接状态。
I. MUD系统模型和算法公式
(1) 其中，tk是第K个用户所发送信号的时延，n(t)是复杂的两面AWGN，第K个用户的信号为：
(2) 其中，PK是第K个用户的功率，bk(i)是第K个用户在时间i发射的BPSK调制数据，fk是所接收的第K个用户的相位数据，ak(t)是扩展波，由(3)式给定：
(3) 其中G为码片数，，p(t)是持续TC码片的脉冲形状。
匹配滤波器(相关接收机)可以模型化如下，对于用户K，其匹配滤波器的输出为：
(4) 其中，fk和k为估计的时延和相位。估测的比特为：
(5) 解相关器检测器
对于解相关器、匹配滤波器的输出可以用矩阵形式表示，采用基于以下模型的模块：
y = RWb + n (6)
其中R为相关矩阵，振幅矩阵W是包含所有用户调幅的对角线矩阵，b为输出比特，n是噪音矢量。具体展开为：
其中，M为符号数。相关矩阵为：
(11) 其中，相关矩阵R(i)的输入为：
(12) 噪音矢量n是加性高斯的。因此，解相关器输出为：
(13) MMSE检测器
MMSE接收机在匹配的滤波器输出上完成了一个线性的转换，使均方差最小(MSE)。所检测的比特从下式获得：
(14) 并行干扰消除检测器(PIC)
PIC接收机同时检测到所有的用户，然后同时消除干扰，它采用多阶段原理，在阶段n所接收的信号为：
(15) 串行干扰消除检测器(SIC)
J. 数学建模中的数学模型和算法有什么关系，怎样理解它们之间的联系和区别
模型是将实际问题转换为数学问题，算法是求解模型的方法。