系统动力学与DYNAMO语言：计算机模拟解析

该资源是一份关于系统动力学和DYNAMO语言的PPT，主要讲解了随机变量在系统动力学模拟中的应用，以及DYNAMO作为一种连续模拟语言的角色。 系统动力学是一种研究动态系统的方法，它基于反馈控制理论，借助计算机仿真来分析复杂系统的行为。这种方法尤其适用于处理那些具有长期性和周期性的社会经济问题，例如生态平衡、经济危机等。DYNAMO语言是系统动力学中的一个重要工具，它的名称来源于“dynamic”和“model”的组合，旨在模拟现实世界的动态系统。 计算机模拟是数值分析的一个分支，通过编写程序构建模型来研究真实系统随时间变化的特性。当传统的数学方法无法解决复杂的系统问题时，计算机模拟提供了新的解决方案。它不仅可以处理数据关系，还能处理逻辑关系，无需严格的数学表达式即可模拟各种现象。 在DYNAMO语言中，随机变量的使用是关键。例如，`NOISE()`函数用于生成-0.5到0.5之间均匀分布的随机数，而`NORMRN(MEAN, STDV)`则用于生成符合正态分布的随机数，其中`MEAN`是平均值，`STDV`是标准差。这些随机变量常用于模拟现实世界中不确定性因素，如市场波动、天气变化等。 系统动力学的核心概念之一是反馈，即信息从系统的一部分传送到另一部分并返回的过程。反馈在控制系统中扮演重要角色，例如，房间的温度控制系统就是通过反馈机制来调节加热或冷却的。系统动力学模型中，反馈通常表现为因果关系图，通过流式图的形式展现，这些图形后来会被转化为DYNAMO语言的代码，进而通过计算机进行计算和模拟。 此外，系统动力学模型还包括延迟，即系统响应与输入之间的时间滞后。在现实生活中，许多过程都有延迟，如政策实施的效果可能需要一段时间才能显现。理解和建模这些延迟对于准确预测系统行为至关重要。 这份PPT详细介绍了系统动力学和DYNAMO语言在模拟复杂动态系统中的应用，特别是随机变量的使用，强调了反馈和延迟在系统模型构建中的重要性。对于学习系统动力学和使用DYNAMO进行模拟分析的人来说，这是一份非常有价值的学习资料。