ฉันทำงานค่อนข้างหนักในวิชาคณิตศาสตร์ชีววิทยา / ระบาดวิทยาซึ่งงานด้านการสร้างแบบจำลอง / วิทยาศาสตร์การคำนวณส่วนใหญ่ยังคงถูกครอบงำโดยกลุ่ม ODEs ซึ่งบางครั้งก็เป็นที่เข้าใจกันดี ข้อเสียอย่างหนึ่งของแบบจำลองเหล่านี้คือพวกมันค่อนข้างง่ายที่จะอธิบายและทำซ้ำ ตารางค่าพารามิเตอร์และสมการด้วยตนเองและคุณได้ให้ทุกสิ่งที่พวกเขาต้องการเพื่อทำซ้ำการวิจัยของคุณไม่ว่าพวกเขาจะรู้สึกชอบการนำไปใช้
แต่แบบจำลองที่ซับซ้อนกว่านี้ก็เริ่มเป็นที่นิยม โดยเฉพาะอย่างยิ่งโมเดลที่อิงตัวแทนดูเหมือนจะยากที่จะอธิบายในสิ่งพิมพ์และยากที่จะทำซ้ำเพราะพวกเขาไม่จำเป็นต้องอธิบายอย่างสมบูรณ์แบบโดยชุดของ ODE มีแนวทางใดบ้างหรือเพียงแค่ประสบการณ์เชิงปฏิบัติที่อยู่เบื้องหลังการอธิบายแบบจำลองเหล่านี้ในแบบที่ผู้อ่านเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นและทำให้พวกมันค่อนข้างตรงไปตรงมาในการทำซ้ำ
1
ความเข้าใจของฉันคือรูปแบบตัวแทนตามที่อธิบายไว้อย่างเป็นทางการเป็นเพียงกำหนดและง่ายต่อการทำซ้ำเป็นสมการเชิงอนุพันธ์สามัญที่ดีประพฤติ คุณสามารถชี้ตัวอย่างเฉพาะในวรรณคดีได้ไหม
—
Aron Ahmadia
@AronAhmadia โมเดลตัวแทนจำนวนมากพึ่งพาส่วนประกอบที่ไม่ได้กำหนดไว้ ตัวอย่างเช่นผู้สร้างห้องสมุดจำลองของMASONคิดว่าการสุ่มมีความสำคัญพอที่จะรวมการใช้งานเครื่องกำเนิดตัวเลขแบบสุ่มของตัวเอง ...
—
Michael McGowan
@MichaelMcGowan - ฉันเป็นห่วงเรื่องนั้น การจำลองที่ขับเคลื่อนโดยเครื่องกำเนิดจำนวนสุ่มควรมีเมล็ดเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การทำซ้ำ แต่ตอนนี้นักวิทยาศาสตร์ต้องพึ่งพาสถิติเพื่อสรุปผล
—
Aron Ahmadia
@AronAhmadia ส่วนหนึ่งของปัญหาคือฉันไม่เคยเห็นคำว่า ABM เป็นทางการมากนัก และนั่นก็ทิ้งคำถามของการสุ่ม
—
Fomite