Mathematical Modelling: A Case Studies Approach
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical modelling is a subject without boundaries. It is the means by which mathematics becomes useful to virtually any subject. Moreover, modelling has been and continues to be a driving force for the development of mathematics itself. This book explains the process of modelling real situations to obtain mathematical problems that can be analyzed, thus solving the original problem. The presentation is in the form of case studies, which are developed much as they would be in true applications. In many cases, an initial model is created, then modified along the way. Some cases are familiar, such as the evaluation of an annuity. Others are unique, such as the fascinating situation in which an engineer, armed only with a slide rule, had 24 hours to compute whether a valve would hold when a temporary rock plug was removed from a water tunnel. Each chapter ends with a set of exercises and some suggestions for class projects. Some projects are extensive, as with the explorations of the predator-prey model; others are more modest. The text was designed to be suitable for a one-term course for advanced undergraduates. The selection of topics and the style of exposition reflect this choice. The authors have also succeeded in demonstrating just how enjoyable the subject can be. This is an ideal text for classes on modelling. It can also be used in seminars or as preparation for mathematical modelling competitions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».