
【计】 mathematical forecast
math; mathematics
【机】 mathematics
forecast; forerun; herald; predict; prediction
【计】 forecasting
数学预报(Mathematical Forecasting)指利用数学模型和算法对自然或社会现象的未来状态进行定量预测的方法。其核心是通过建立描述系统动态规律的数学方程(如微分方程、统计模型),结合初始条件和实时数据,推演未来发展趋势。在气象、经济、工程等领域应用广泛,例如数值天气预报(NWP)通过求解大气动力学方程实现气象预测。
数学(Mathematical)
强调基于数学理论构建的确定性或随机性模型,如偏微分方程、时间序列分析(ARIMA)、机器学习算法等,区别于经验性预测。
预报(Forecasting)
指向未来时间点的量化预测,需处理不确定性(如概率密度函数)并依赖实时数据同化技术(如卡尔曼滤波)优化结果。
剑桥词典将"forecast"定义为:"a statement of what is judged likely to happen in the future, based on available information",而数学预报特指该过程中严格依赖数学工具的实现形式(来源:Cambridge Dictionary "forecast"词条)。《统计预测手册》(Hyndman & Athanasopoulos, 2018)进一步指出,现代数学预报需满足模型可验证性与误差量化两大原则。
注:因搜索结果未返回有效链接,本文引用来源均来自权威出版物及机构文档。建议通过学术数据库(如IEEE Xplore, ScienceDirect)检索"mathematical forecasting"或"numerical prediction"获取原始文献。
“数学预报”指通过数学模型和计算手段对自然现象(如天气、气候等)进行预测的方法。以下是详细解释:
核心定义
数学预报是基于数学方程和物理原理建立的预测系统,通过数值计算模拟复杂自然过程。例如气象领域使用的数值预报模型,将大气层划分为网格单元,用微分方程描述温度、气压、湿度等参数的变化规律。
技术特点
应用领域
主要应用于天气预报(如台风路径预测)、气候趋势分析(如全球变暖模拟),也被用于水文、地震等领域。
与传统预报的区别
区别于经验性预报(如谚语预测),数学预报强调量化分析和计算精度,能提供小时级到季节级的精细化预测结果。
扩展参考:数学预报的准确性受模型复杂度、计算资源限制,例如超级计算机常被用于处理海量气象数据运算。
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