仿真方法的意义

随着数字孪生概念的走红，仿真技术也变成了热点。仿真不是新名词：30年前我读研究生的地方，就是浙江大学化工仿真教研室。对仿真的意义，我们似乎并没有真正想清楚。

在我看来，仿真的重要性在于：这是一般性的计算机求解办法，并对智能决策特别重要。大家注意：决策过程是个逆向使用知识（模型、函数）的过程。如果说“知识”是“方程”，“决策”就是“求解”。如下图所示：

我们知道：方程求解往往是个很麻烦的过程。现实的模型往往非常复杂，很难像学生做数学作业一样解方程。那怎么办呢？一个通用的解决方法就是仿真、用不同的方案去尝试，直到找出比较满意的答案为止。

学过数值方法的人，应该对这种思想很熟悉：牛顿方法、蒙特卡洛方法、模拟退火方法、蚁群方法、基因算法....不都是把求解问题转化成搜索问题吗？如果说有差别的话，往往只是仿真针对比较复杂的对象。所以，这是一般性的方法。计算机怕逻辑混乱、但却不怕麻烦。所以，搞计算机的更喜欢具有一般性的方法。

很早之前，我的老领导任德祥先生曾经非常认真地对我说：现实的工程问题往往没有唯一解。现在想来，这句话很值品味：没唯一解，意味着相关知识往往对应不可逆的映射，用仿真求解办法求解也就很自然了。

至于仿真的应用，我发现了一种现象：仿真更多用于研发设计，而较少用于生产管控。前者往往是让人造世界去逼近人的设想，而后者则是让人的认识逼近一个客观世界。两者的难度往往不太一样。

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原创文章，作者郭朝晖，来源蝈蝈创新随笔，本文已经授权，欢迎分享，如需转载请联系作者。