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关于这套案例库

每一篇案例都遵循完全一致的结构:先描述一个你可能也曾纠结过的真实场景,再说明"为什么可以用某种模型来思考它",接着给出具体的数学表达和示例计算,最后讨论这个模型的局限和它能延伸到哪些其他场景。读完一遍,你收获的不只是某个具体问题的答案,更是一套可以反复使用的思维框架。建议先从你最感兴趣、或者和你当下处境最接近的主题开始读——通常读完 1-2 篇,你就会开始下意识地用"模型的眼光"打量自己生活里的纠结了。

6主题实验室
21真实案例
15+建模方法

怎么开始读?按你的兴趣选一条路径

21 篇案例不需要按顺序读完。如果你还在犹豫从哪本实验室入手,可以参考下面几条路径——它们按"你更想看什么"分类,而不是按主题字母顺序。

如果你想先看贴近日常生活的问题

从最容易代入的场景开始:通勤、租房、加班、刷手机——这些案例不需要任何背景知识,读完就能在自己生活里"对号入座"。

如果你喜欢竞争、排名和概率游戏

从"谁会赢""怎么赢得更稳"这类问题切入:世界杯夺冠概率、马拉松配速策略、定价与库存博弈,每一篇都有明确的输赢和数字可以验证。

如果你更关心系统性、长期性的大议题

这些案例的时间尺度更长、涉及的因素更多:城市拥堵、垃圾分类、碳达峰、养老金缺口——它们展示了建模如何帮我们在"说不清"的复杂问题里找到抓手。

如果你想更理性地理解自己的身体和习惯

体重为什么忽上忽下、吃下去的药要多久起效、高强度训练后该歇多久——这一组案例把"身体"也当作一个可以拆解、可以预测的系统来看待。

🧩

生活与职场建模实验室

5 个贴近日常的案例:通勤方式选择、租房性价比、熬夜与效率、工资预算分配、跳槽决策,演示多准则评价、加权评分卡、差分方程、线性规划、蒙特卡洛模拟如何把生活里的纠结变成可计算的模型。

通勤决策 租房性价比 薪资与跳槽
5 个案例 进入实验室 →
📰

时事新闻建模实验室

4 个围绕公共议题的案例:AI 冲击就业、极端高温电网、养老金缺口、舆论传播降温,演示技术扩散模型、分段回归与情景模拟、系统动力学、SIR 传播模型如何把一则新闻标题拆解成可以追问、可以验证的结构。

AI 与就业 极端天气电网 舆论传播
4 个案例 进入实验室 →
🏆

体育与竞技建模实验室

3 个围绕赛场与训练的案例:世界杯夺冠概率推演、马拉松配速策略、运动损伤风险评估,演示 Elo 评分与蒙特卡洛模拟、体能消耗模型、负荷-恢复比模型如何把赛场悬念和训练取舍变成可计算的结构。

夺冠概率 配速策略 损伤风险
3 个案例 进入实验室 →
📈

商业与产品决策建模实验室

3 个围绕经营与产品的案例:新品定价的价格弹性与利润最大化、生鲜库存的报童模型、APP增长的留存曲线与网络效应,演示如何把定价、备货、增长这些经营决策变成可计算的结构。

新品定价 库存优化 增长预测
3 个案例 进入实验室 →
🩺

健康与生活方式建模实验室

3 个围绕身体与习惯的案例:减肥背后的能量平衡微分方程、用药起效的药代动力学模型、训练恢复的超量恢复周期模型,演示如何把身体里看不见的变化变成可以计算、可以预期的曲线。

体重管理 用药节律 训练恢复
3 个案例 进入实验室 →
🏙️

城市与环境建模实验室

3 个围绕城市运转的案例:早高峰拥堵的交通流基本图模型、垃圾分类回收链路的成本效益系统模型、城市碳达峰轨迹的情景外推S曲线模型,演示如何把城市与环境议题变成可以推演、可以追问的系统模型。

交通拥堵 垃圾分类 碳达峰轨迹
3 个案例 进入实验室 →

建模方法速查索引

如果你更想"按方法找案例"——比如想看看"蒙特卡洛模拟到底能用在哪些场景"——可以从下面的分类里直接跳转到对应的案例小节。同一种方法在不同领域的用法,往往比看十篇教程更直观。

评价、评分与排序类

动态系统与微分 / 差分方程类

概率、模拟与不确定性类

蒙特卡洛模拟 + VaR 风险度量 生活与职场 · 跳槽决策 →
蒙特卡洛模拟(锦标赛推演) 体育与竞技 · 世界杯夺冠概率 →
报童模型(库存与不确定需求) 商业与产品决策 · 新品备货 →
ACWR 负荷-恢复比模型 体育与竞技 · 带伤上场风险 →

优化与权衡类

回归、扩散与情景预测类

分段回归 + 情景模拟 时事新闻 · 极端高温与电网 →
留存曲线 + 网络效应增长模型 商业与产品决策 · 用户增长 →
情景外推 S 曲线模型 城市与环境 · 碳达峰轨迹 →
交通流基本图模型 城市与环境 · 交通拥堵 →
多阶段成本-效益系统模型 城市与环境 · 垃圾分类 →

读完案例,再带着自己的问题练一练

这些案例展示的是"别人的问题是怎么被拆解成模型的",但建模能力真正的提升,发生在你尝试拆解"自己的问题"的那一刻。如果你心里也有一个悬而未决的疑问——不管是关于生活、工作,还是某个让你好奇的现象——不妨先翻开七步建模法理一遍思路,再带着具体问题去找 AI 建模搭档练习成型。