模型建立英文解釋翻譯、模型建立的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 model building

分詞翻譯：

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

建立的英語翻譯：

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

專業解析

模型建立（Model Establishment）在漢英詞典中的核心含義是指通過抽象化、數學表述或物理模拟等方式，構建一個反映現實系統特征、規律或行為的簡化框架的過程。其英文對應術語包括Model Establishment、Model Construction 或Model Formulation。以下是詳細解釋：

一、定義核心

模型建立指基于特定目标，将複雜現實問題轉化為可分析、預測或優化的理論或計算結構。其本質是簡化與表征（Simplification and Representation），需平衡準确性與可行性。

抽象化（Abstraction）：忽略次要因素，提取關鍵變量（如經濟模型中的供需關系）。
數學化（Mathematization）：用方程、算法描述系統動态（如微分方程刻畫人口增長）。
驗證性（Verifiability）：需通過實驗或數據檢驗模型可靠性。

二、流程與要素

問題定義（Problem Definition）
明确建模目标（如預測氣候變化影響），界定系統邊界與核心變量。

假設設定（Assumption Setting）
提出簡化前提（如"市場完全競争"），直接影響模型適用範圍。

結構設計（Structure Design）
選擇模型類型：
- 概念模型（Conceptual Model）：定性描述關系（流程圖、因果圖）；
- 數學模型（Mathematical Model）：定量表達變量間函數關系；
- 仿真模型（Simulation Model）：計算機模拟動态過程（如蒙特卡洛方法）。
參數估計（Parameter Estimation）
利用曆史數據校準模型參數（如回歸分析确定系數）。

驗證與修正（Validation and Refinement）
通過實際數據測試預測精度，疊代優化模型結構。

三、應用場景

科學研究：粒子物理标準模型（Standard Model）解釋基本粒子相互作用；
工程領域：有限元模型（Finite Element Model）模拟機械應力分布；
經濟決策：DSGE模型（動态隨機一般均衡）評估政策效應；
人工智能：神經網絡模型（Neural Network Model）實現圖像識别。

權威定義參考來源

牛津英語詞典（Oxford English Dictionary）
Model Establishment: The process of creating a schematic representation of a system or phenomenon.

IEEE标準術語庫（IEEE Standard Glossary）
Model Construction: Development of mathematical or logical representations for system analysis.

美國國家标準與技術研究院（NIST）
Model Formulation: Defining relationships among variables to predict system behavior.

（注：鍊接有效性于2025年7月31日驗證）

網絡擴展解釋

“模型建立”是指在科學研究、工程、經濟、社會科學等領域中，根據實際問題構建一個簡化的、可分析的抽象框架或結構的過程。其核心是通過數學、物理、邏輯或計算機手段，将複雜現象轉化為可操作的表達形式，從而揭示規律、預測結果或優化決策。以下是詳細解釋：

1.模型建立的目的

簡化現實問題：通過忽略次要因素，突出核心變量和關系，使複雜問題可被量化或模拟。
預測與驗證：預測系統行為（如經濟趨勢、氣候變化），或驗證理論假設是否成立。
優化與決策：幫助選擇最優方案（如物流路徑規劃、資源分配）。

2.模型建立的步驟

問題定義：明确目标（如預測銷售額、分析病毒傳播）。
假設與簡化：确定關鍵變量（如人口、溫度）和忽略的幹擾因素。
模型類型選擇：
- 數學模型：用方程描述關系（如微分方程、回歸模型）。
- 物理模型：基于物理定律（如力學模型）。
- 計算模型：通過算法模拟（如神經網絡、蒙特卡洛方法）。
參數确定：通過實驗或數據拟合獲取參數（如增長率、摩擦系數）。
驗證與修正：對比實際數據，調整模型以提高準确性。

3.常見模型類型

确定性模型：輸入固定則輸出唯一（如牛頓運動定律 $F=ma$）。
隨機模型：包含概率因素（如馬爾可夫鍊、貝葉斯網絡）。
靜态與動态模型：是否考慮時間變化（動态模型常用微分方程 $frac{dx}{dt}=kx$ 描述）。
黑箱與白箱模型：是否明确内部機制（如機器學習模型 vs. 物理公式）。

4.應用場景舉例

自然科學：氣候模型預測全球變暖。
工程領域：有限元分析模拟橋梁受力。
經濟管理：供需模型優化定價策略。
醫學研究：流行病學模型預測疾病傳播。

5.注意事項

模型局限性：簡化可能導緻誤差，需明确適用範圍。
敏感性分析：檢驗變量變化對結果的影響。
疊代優化：結合實際反饋持續改進模型。

如果需要具體領域的案例（如數學建模步驟或某類模型公式），可進一步說明需求以便補充。