1975)、Klein，1978)、Grossman和Hart (Grossman，Hart，1986)、Tirole等人分別從資產(chǎn)專(zhuān)用性、不完全契約和縱向一體化的角度解釋了企業(yè)的本質(zhì)。2.最大化模型和委托代理問(wèn)題。委托代理問(wèn)題源于對(duì)企業(yè)管理者最大化行為的反思和分析。在一個(gè)企業(yè)中，所有權(quán)和經(jīng)營(yíng)權(quán)的分離是一個(gè)必須研究的問(wèn)題。

1。數(shù)學(xué)建模的有趣知識(shí)(數(shù)學(xué)建模能做什么有趣的事)數(shù)學(xué)建模的有趣知識(shí)(數(shù)學(xué)建模能做什么有趣的事)1。數(shù)學(xué)建?？梢宰瞿男┯腥さ氖虑?？數(shù)學(xué)建?？梢杂脕?lái)分析任何事情，但是有效與否取決于你的模型是如何建立的。后面有例子解釋。目前幾乎所有的工科，還有一些人文社科，如果你讀了博士學(xué)位，你會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)的種類(lèi)都有模型。比如1。人口增長(zhǎng)模型。

那只是最粗略的觀(guān)察。后來(lái)發(fā)現(xiàn)人的增長(zhǎng)率大致與人的基數(shù)有關(guān)，所以可以用常微分方程來(lái)描述為一個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)。我們可以知道人口會(huì)成倍增長(zhǎng)。后來(lái)發(fā)現(xiàn)不完全對(duì)。當(dāng)人口達(dá)到一定程度，資源不足時(shí)，人的增長(zhǎng)就會(huì)受到限制，于是我們對(duì)我們的模型增加了修正，研究了新的模型。哦，原來(lái)資源有限的話(huà)，人口最終會(huì)停在某個(gè)水平。隨著我們觀(guān)察的越來(lái)越多，我們可以將觀(guān)察到的數(shù)學(xué)語(yǔ)言“添加”到舊的模型，然后我們可以得到更多的數(shù)學(xué)結(jié)果。翻譯后，我們可以對(duì)人口增長(zhǎng)問(wèn)題有更多的了解。

最優(yōu)化理論(規(guī)劃)微分方程差分方程圖論和最短路徑圖論中的網(wǎng)絡(luò)流量，但以上很多都需要計(jì)算機(jī)計(jì)算。你需要所有的知識(shí)。有數(shù)值計(jì)算、微分方程、概率率、運(yùn)籌學(xué)和統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策知識(shí)者優(yōu)先。關(guān)于微分方程和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的課程是必不可少的，還有數(shù)值計(jì)算和線(xiàn)性方程組的求解。數(shù)學(xué)軟件的使用，如matlab、mathematica、lindo、lingo等。

mechanism模型(白盒):根據(jù)對(duì)象建立的精確數(shù)學(xué)，生產(chǎn)過(guò)程的內(nèi)在機(jī)理或物質(zhì)流動(dòng)的傳遞機(jī)理模型。它是以質(zhì)量平衡方程、能量平衡方程、動(dòng)量平衡方程、相平衡方程、一些物理性質(zhì)方程、化學(xué)反應(yīng)定律、電路基本定律等為基礎(chǔ)，得出物體或過(guò)程的數(shù)學(xué)模型。mechanism 模型的優(yōu)點(diǎn)是參數(shù)具有非常明確的物理意義。這種模型存在于各行各業(yè)，需要充分的輸入條件。通過(guò)模型可以得到輸出，可以模擬整個(gè)過(guò)程。

這種模型的輸入不完整。通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)或其他相關(guān)軟件收集大量的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)組織起來(lái)形成信息，然后對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行整合提煉，在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練提煉。機(jī)械論模型的缺點(diǎn)是一切都太復(fù)雜，人類(lèi)掌握的規(guī)律有限。而且往往被理想化、簡(jiǎn)單化，與實(shí)物不完全一致，有時(shí)甚至相差甚遠(yuǎn)。數(shù)據(jù) 模型的缺點(diǎn)是需要大量的數(shù)據(jù)，-2/的分布必須合理，分析方法恰當(dāng)，否則就會(huì)存在于數(shù)據(jù)中。

自從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在函數(shù)逼近、模式識(shí)別、建模與仿真等領(lǐng)域的應(yīng)用取得顯著成果后，就受到了一個(gè)指責(zé):ANNisonekindofblackboxmodels！當(dāng)然，這個(gè)“罪名”是否成立尚無(wú)定論，但畢竟會(huì)造成惡劣影響。現(xiàn)在大部分用戶(hù)認(rèn)為ANN是黑箱 模型。在安的捍衛(wèi)者中，有人致力于“粉飾”安，試圖告訴大家安是一個(gè)whiteboxmodel。

ANN被稱(chēng)為黑箱 模型的主要原因如下。對(duì)于一個(gè)具體的ANN 模型的設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)，ANN的內(nèi)部結(jié)構(gòu)(比如隱含層數(shù)，每層的節(jié)點(diǎn)數(shù))是由他自己決定的，確定內(nèi)部結(jié)構(gòu)后，我們需要輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到最好的模型。不同層之間的這個(gè)模型的連接權(quán)矩陣顯然是已知的，通過(guò)連接權(quán)矩陣可以計(jì)算出輸出變量對(duì)輸入變量的依賴(lài)關(guān)系(一般在兩層以上的ANN 模型中，輸出變量對(duì)輸入變量的依賴(lài)關(guān)系是非線(xiàn)性的)。