模型建立英文解释翻译、模型建立的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 model building

分词翻译：

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

建立的英语翻译：

establish; set up; build; erect; found; foundation; upbuild
【化】 set up

专业解析

模型建立（Model Establishment）在汉英词典中的核心含义是指通过抽象化、数学表述或物理模拟等方式，构建一个反映现实系统特征、规律或行为的简化框架的过程。其英文对应术语包括Model Establishment、Model Construction 或Model Formulation。以下是详细解释：

一、定义核心

模型建立指基于特定目标，将复杂现实问题转化为可分析、预测或优化的理论或计算结构。其本质是简化与表征（Simplification and Representation），需平衡准确性与可行性。

抽象化（Abstraction）：忽略次要因素，提取关键变量（如经济模型中的供需关系）。
数学化（Mathematization）：用方程、算法描述系统动态（如微分方程刻画人口增长）。
验证性（Verifiability）：需通过实验或数据检验模型可靠性。

二、流程与要素

问题定义（Problem Definition）
明确建模目标（如预测气候变化影响），界定系统边界与核心变量。

假设设定（Assumption Setting）
提出简化前提（如"市场完全竞争"），直接影响模型适用范围。

结构设计（Structure Design）
选择模型类型：
- 概念模型（Conceptual Model）：定性描述关系（流程图、因果图）；
- 数学模型（Mathematical Model）：定量表达变量间函数关系；
- 仿真模型（Simulation Model）：计算机模拟动态过程（如蒙特卡洛方法）。
参数估计（Parameter Estimation）
利用历史数据校准模型参数（如回归分析确定系数）。

验证与修正（Validation and Refinement）
通过实际数据测试预测精度，迭代优化模型结构。

三、应用场景

科学研究：粒子物理标准模型（Standard Model）解释基本粒子相互作用；
工程领域：有限元模型（Finite Element Model）模拟机械应力分布；
经济决策：DSGE模型（动态随机一般均衡）评估政策效应；
人工智能：神经网络模型（Neural Network Model）实现图像识别。

权威定义参考来源

牛津英语词典（Oxford English Dictionary）
Model Establishment: The process of creating a schematic representation of a system or phenomenon.

IEEE标准术语库（IEEE Standard Glossary）
Model Construction: Development of mathematical or logical representations for system analysis.

美国国家标准与技术研究院（NIST）
Model Formulation: Defining relationships among variables to predict system behavior.

（注：链接有效性于2025年7月31日验证）

网络扩展解释

“模型建立”是指在科学研究、工程、经济、社会科学等领域中，根据实际问题构建一个简化的、可分析的抽象框架或结构的过程。其核心是通过数学、物理、逻辑或计算机手段，将复杂现象转化为可操作的表达形式，从而揭示规律、预测结果或优化决策。以下是详细解释：

1.模型建立的目的

简化现实问题：通过忽略次要因素，突出核心变量和关系，使复杂问题可被量化或模拟。
预测与验证：预测系统行为（如经济趋势、气候变化），或验证理论假设是否成立。
优化与决策：帮助选择最优方案（如物流路径规划、资源分配）。

2.模型建立的步骤

问题定义：明确目标（如预测销售额、分析病毒传播）。
假设与简化：确定关键变量（如人口、温度）和忽略的干扰因素。
模型类型选择：
- 数学模型：用方程描述关系（如微分方程、回归模型）。
- 物理模型：基于物理定律（如力学模型）。
- 计算模型：通过算法模拟（如神经网络、蒙特卡洛方法）。
参数确定：通过实验或数据拟合获取参数（如增长率、摩擦系数）。
验证与修正：对比实际数据，调整模型以提高准确性。

3.常见模型类型

确定性模型：输入固定则输出唯一（如牛顿运动定律 $F=ma$）。
随机模型：包含概率因素（如马尔可夫链、贝叶斯网络）。
静态与动态模型：是否考虑时间变化（动态模型常用微分方程 $frac{dx}{dt}=kx$ 描述）。
黑箱与白箱模型：是否明确内部机制（如机器学习模型 vs. 物理公式）。

4.应用场景举例

自然科学：气候模型预测全球变暖。
工程领域：有限元分析模拟桥梁受力。
经济管理：供需模型优化定价策略。
医学研究：流行病学模型预测疾病传播。

5.注意事项

模型局限性：简化可能导致误差，需明确适用范围。
敏感性分析：检验变量变化对结果的影响。
迭代优化：结合实际反馈持续改进模型。

如果需要具体领域的案例（如数学建模步骤或某类模型公式），可进一步说明需求以便补充。