企业文化学习心得体会怎么写
高一（1）班曾佳妮 开学这么长时间以来，第一次像这样对自己的学习做大型总结，经过第一次月考和刚结束不久的期中考试，我对自己的成绩有了一定的了解，更深深体会了高中学习生活的不易，从中我也总结了一些学习方法，也希望我的成绩能进一步提高，2014届高一数学学习心得。
数学被称为科学的皇后，从小学开始，数学就是我的强项，但这次的考试成绩却让我大失所望，我总结出了下列几点问题： 1. 概念及做题方法不清，看似学会了，其实只是表面的东西，没有深入，更没有体会其中的内涵。
2. 反应能力、逻辑思维和做题速度还需提高，要保证做对，尤其是基础题，会做的一定要做对，不要钟爱于难题，基础题占大分。
3. 粗心大意是一个致命的毛病，要在平常的学习生活中慢慢纠正，养成良好的学习习惯，注重细节。
说的全是空话，要行动起来才有意义。
对于学好数学第一点就是要有兴趣。
两千多年前的孔子就说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。
”爱因斯坦也说过：“在学校里和生活中，工作的最重要动机是工作中的乐趣。
”没有兴趣就要培养兴趣，而学生大多对数学没兴趣是因为成绩不好，成绩越不好，就越没有兴趣，老师的责骂也打击着学生的自尊心，这便形成了一个恶性循环。
老师对学生的态度和教育方法严重影响着学生的学习成绩。
我认为老师的鼓励和发自内心的温暖的话语会使学生有很大的改变，这个年龄段的学生不善于表达感情，也许经常会说到那个老师怎么怎么不好，但心里却是充满感激，也希望老师能从一个正面的角度评价学生。
学好数学第二点就是要有好的学习方法。
著名社会活动家，联合国教科文组织总干事埃德加·富尔在其所著《学 class=channel_keylink href=>生存》一书中指出：未来的文盲不单是指那些不识字的人，而是更广泛地指那些不会学习的人，微软公司总裁比尔·盖茨也说：在未来的世界，财富将首先依赖于人们的学习与创新能力，……对于那些拥有学习与创新能力的人来说，新时代是一个充满机遇与希望的世界，这两位著名人物的话告诉我们，随著二十一世纪信息时代的降临，学习与创新能力将成为人们赖以生存和发展的最重要条件，现在的中学生，将要在二十一世纪大显身手，为了迎接二十一世纪的挑战，我们既要不断提高自己的科学知识水平，又要逐步学会学习和研究的方法，提高学习和创新的能力，心得体会《2014届高一数学学习心得》()。
预习和复习是最重要的学习方法，每天晚上预习第二天的内容，有助于上课时能进一步理解学习内容，不会存在听不懂的现象，更好地跟着老师的思维走，更深一步的探究，你会发现数学的奥秘。
但有很多同学不会预习，不知道从哪里入手，只知道把书看一遍，把黑体句子记住，根本没有深入思考，更不用说自主探究、提出有价值的问题了，所以才害怕老师问的深层次的问题，哪怕只是基础，同学们都很难表述清楚，这是应该改进的问题。
复习是为了巩固当天学习的内容，不至于刚学就忘记，预习时可根据复习内容把知识点结合在一起，有利于记忆。
上课听讲也是非常重要的环节，要把上课的45分钟充分利用，尽可能地吸收老师传授的知识，思想要跟着老师走，只要把握好了这45分钟，就不怕学不会，课间最好不要继续研究数学，应该适当地放松，劳逸结合，而且课间教学楼声音嘈杂，容易使思维中断，不利于思考。
作业也是对每天学习内容的一个检测，最好是先把课本复习一遍，把知识点掌握好，做起作业来会更顺畅，更有利于记忆知识点。
现在许多同学是为了完成作业而写作业，这样没有任何意义。
除了作业还应做适当的课外练习，增加做题量，多见题型，来提高做题效率，不能只顾课本和作业。
我们还要准备一个纠错本，把考试失误的题和易错的题记录下来，作为复习的最好资料，也防止以后会错同样的题 第三点就是学习态度。
许多同学没有摆正学习态度，感觉总是为了别人而学习，有了好的学习方法后就要养成习惯，要有毅力去坚持把它做好，要有钻研的精神，有非学好不可的韧劲，在深入钻研的过程中，就可以领略到数学的奥妙，体会到学习数学获取成功的喜悦。
毅力是第一重要的，学习方法是第二重要的。
在现实生活中，全中国仍有70％以上的占第一的学生虽然占了第一，但他们并不是毅力最强的，或者说学习方法生活方式不是最好的。
爱迪生不是说过“天才是百分之九十九的汗水加上百分之一的灵感”吗
实际上学习教学更重要的目的是接受数学思想、数学精神的熏陶，提高自身的思维品质和科学素养，果能如此，将终生受益。
数学思想方法是知识、技能转化为能力的桥粱，是数学结构中强有力的支柱，在中学数学课本里渗透了函数的思想，方程的思想，数形结合的思想，逻辑划分的思想，等价转化的思想，类比归纳的思想，介绍了配方法、消元法、换元法、待定系数法、反证法、数学归纳法等，在学好数学知识的同时，要下大力气理解这些思想和方法的原理和依据，并通过大量的练习，掌握运用这些思想和方法解决数学问题的步骤和技巧。
知识是能力的基础，要切实抓好基础知识的学习让自己的精力高度集中，使大脑兴奋，思维敏捷，能够进入最佳状态，在考试中能运用自如。
我希望能够通过我和老师的共同努力，更进一步的深入数学，了解数学，提高数学成绩，为未来打好基础。
〔2014届高一数学学习心得〕随文赠言：【古来一切有成就的人，都很严肃地对待自己的生命，当他活着一天，总要尽量多劳动，多工作，多学习，不肯虚度年华，不让时间白白地浪费掉。
邓拓】
成都置信培训学校怎么样
待遇、发展、工作环境，我准备去那里
置信培训学校就是成都置信集团下属的一个培训机构而已，向学员和员工们灌输的是置信的文化，具有片面性，因此可以看到所有的置信人都是一个标签，执行第一，像机器人一样工作。
忽略了个人的个性发展，企业标签严重。
如果是新人，可以去体会一下，如果是已经有好多年的工作经验的老人的话，最好不要去，以免被洗脑，当洗脑成功后，再次踏入另一行业圈的时候，会严重的不习惯。
他们宣传和灌输的都是置信文化，置信文化说白了就是为置信集团实业的发展打基础的，忽略了人的本性和能力发展，是一种野蛮的压榨文化。
这里的人，没有个性，感觉像机器人。
概率论与数理统计心得
一概率论与数理统计是工程数学中比较灵活的一门课程，个人觉得也是学的有滋有味的一科。
概率论是以古典型概率，几何型概率，条件概率，各种分布列等为基本模型，以加法原理，乘法原理为规则，以非负性，规范性，可列可加性为基本性质，逆事件，差事件概率的计算公式，加法公式等为运算基础骨架。
解题时应做到心中有数，将难题一步步分解为这些简单问题的叠加。
学习重点应放在理解和运用上，而不在于计算，老师上课时的例题很重要，课后要理解消化，勤做练习加深理解，做题时应分清各类题型，举一反三。
熟练掌握：概率部分： 1.常见分布列，分布函数：离散型--连续型 一维--二维--多维离散： 两点分布，二次分布，泊松分布，几何分布连续： 均匀分布，指数分布，正态分布2.基本运算概念： 概率密度，数学期望，方差，协方差，相关系数 数理统计部分：样本基本概念：X2分布，t分布，F分布，正态总体的样本均值，方差，k阶原点矩，k阶中心矩推荐经典习题：第一章:3.4.5.8.9.10.11.12.13.15.18.20.21第二章:4.10.11.14.15.17.24.25.26.27第三章:1-8.13.14.19.20.24.25.27第四章:1.3.5.6.8.10(*).11---20.24.26.27.28(*).29.30第六章:1.2.4.5.6.7.9(*)第七章:2.3.4.7.8.9.10.11.12 二“概率论与数理统计”是理工科大学生的一门必修课程，由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系，是许多新发展的前沿学科(如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等)的基础，因此学好这一学科是十分重要的。
? “概率论与数理统计”的学习应注重的是概念的理解，而这正是广大学生所疏忽的，在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚。
对于涉及随机变量的独立，不相关等概念更是无从着手，这一方面是因为高等数学处理的是“确定”的事件。
如函数y=f(x)，当x确定后y有确定的值与之对应。
而概率论中随机变量X在抽样前是不确定的，我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率，要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难，如果套用确定性的思维方法就会出错。
由于基本概念没有搞懂，即使是十分简单的题目也难以得分。
从而造成低分多的现象。
另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多，除了古典概型，几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点，其他的只是数值或者积分、导数的计算。
因而如果概念清楚，那么解题往往很顺利且易得到正确答案，这正是高分较多的原因。
? 根据上面分析，启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来，而应按照概率统计自身的特点提出学习方法，才能取得“事半功倍”的效果。
下面我们分别对“概率论”和“数理统计”的学习方法提出一些建议。
? 一、 学习“概率论”要注意以下几个要点 1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。
这实际上是一个抽象过程。
正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果，然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件，可以计算其概率，但这毕竟是局部的，孤立的，能否将不同随机试验的不同样本空间予以统一，并对整个随机试验进行刻画
随机变量X(即从样本空间到实轴的单值实函数)的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合B的概率，不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画。
此外若对一切实数集合B，知道P(X∈B)。
那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了。
所以我们只须求出随机变量X的分布P(X∈B)。
就对随机试验进行了全面的刻画。
它的研究成了概率论的研究中心课题。
故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个重要里程碑。
类似地，概率公理化定义的引进，分布函数、离散型和连续型随机变量的分类，随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景，在学习中要深入理解体会。
? 2. 在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X(w)，但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间。
而它的取值是不确定的， 随着试验结果的不同可取不同值，但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定的，而我们关心的通常只是它的取值范围，即对于实轴上任一B，计算概率P(X∈B)，即随机变量X的分布。
只有理解了随机变量的内涵，下面的概念如分布函数等等才能真正理解。
又如随机事件的互不相容和相互独立两个概念通常会混淆，前者是事件的运算性质，后者是事件的概率性质，但它们又有一定联系，如果P(A)。
P(B)＞0，则A，B独立则一定相容。
类似地，如随机变量的独立和不相关等概念的联系与差异一定要真正搞懂。
? 3. 搞懂了概率论中的各个概念，一般具体的计算都是不难的，如F(x)=P(X≤x)，EX，DX等按定义都易求得。
计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算，二维随机变量的边缘分布fx(x)=∫-∞∞ f(x，y)dy，事件B的概率P((X，Y)∈B)=∫∫Bf(x，y)dxdy，卷积公式等的计算，它们形式上很简单，但是由于f(x，y)通常是分段函数，真正的积分限并不再是(-∞，∞)或B，这时如何正确确定事实上的积分限就成了正确解题的关键，要切实掌握。
? 4. 概率论中也有许多习题，在解题过程中不要为解题而解题，而应理解题目所涉及的概念及解题的目的，至于具体计算中的某些技巧基本上在高等数学中都已学过。
因此概率论学习的关键不在于做许多习题，而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。
这样往往能“事半功倍”。
二、 学习“数理统计”要注意以下几个要点? 1. 由于数理统计是一门实用性极强的学科，在学习中要紧扣它的实际背景，理解统计方法的直观含义。
了解数理统计能解决那些实际问题。
对如何处理抽样数据，并根据处理的结果作出合理的统计推断，该结论的可靠性有多少要有一个总体的思维框架，这样，学起来就不会枯燥而且容易记忆。
例如估计未知分布的数学期望，就要考虑到① 如何寻求合适的估计量的途径，②如何比较多个估计量的优劣
这样，针对①按不同的统计思想可推出矩估计和极大似然估计，而针对②又可分为无偏估计、有效估计、相合估计，因为不同的估计名称有着不同的含义，一个具体估计量可以满足上面的每一个，也可能不满足。
掌握了寻求估计的统计思想，具体寻求估计的步骤往往是“套路子”的，并不困难，然而如果没有从根本上理解，仅死背套路子往往会出现各种错误。
? 2. 许多同学在学习数理统计过程中往往抱怨公式太多，置信区间，假设检验表格多而且记不住。
事实上概括起来只有八个公式需要记忆，而且它们之间有着紧密联系，并不难记，而区间估计和假设检验中只是这八个公式的不同运用而已，关键在于理解区间估计和假设检验的统计意义，在理解基础上灵活运用这八个公式，完全没有必要死记硬背。
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大学物理实验报告
应该有试验报告纸和试验预习报告纸。
有的话照着填。
没有的话这样：预习报告：1.试验目的。
（这个大学物理试验书上抄，哪个试验就抄哪个）。
2。
实验仪器。
照着书上抄。
3.重要物理量和公式：把书上的公式抄了：一般情况下是抄结论性的公式。
再对这个公式上的物理量进行分析，说明这些物理量都是什么东东。
这是没有充分预习的做法，如果你充分地看懂了要做的试验，你就把整个试验里涉及的物理量写上，再分析。
4.试验内容和步骤。
抄书上。
差不多抄半面多就可以了。
5.试验数据。
做完试验后的记录。
这些数据最好用三线图画。
注意标上表号和表名。
EG：表1.紫铜环内外径和高的试验数据。
6.试验现象.随便写点。
试验报告：1.试验目的。
方法同上。
2.试验原理。
把书上的归纳一下，抄
差不多半面纸。
在原理的后面把试验仪器写上。
3。
试验数据及其处理。
书上有模板。
照着做。
一般情况是求平均值，标准偏差那些。
书上有。
注意：小数点的位数一定要正确。
4.试验结果：把上面处理好的数据处理的结果写出来。
5.讨论。
如果那个试验的后面有思考题就把思考提回答了。
如果没有就自己想，写点总结性的话。
或者书上抄一两句比较具有代表性的句子。
实验报告大部分是抄的。
建议你找你们学长学姐借他们当年的实验报告。
还有，如果试验数据不好，就自己捏造。
尤其是看到坏值，什么都别想，直接当没有那个数据过，仿着其他的数据写一个。
不知道。
建议还是借学长学姐的比较好，网络上的不一定可以得高分。
每个老师对报告的要求不一样，要照老师的习惯写报告。
好词好句加书名作者
系统仿20世纪40年代末以来伴随算机技术的发展而形成的一门新兴学科。
仿真（Simulation）就是通过建立系统模型并利用所见模型对实际系统进行实验研究的过程[2]。
最初，仿真技术主要用于航空、航天、原子反应堆等价格昂贵、周期长、危险性大、实际系统试验难以实现的少数领域，后来逐步发展到电力、石油、化工、冶金、机械等一些主要工业部门，并进一步扩大到社会系统、经济系统、交通运输系统、生态系统等一些非工程系统领域。
可以说，现代系统仿真技术和综合性仿真系统已经成为任何复杂系统，特别是高技术产业不可缺少的分析、研究、设计、评价、决策和训练的重要手段。
其应用范围在不断扩大，应用效益也日益显著。
1．系统仿真及其分类 系统仿真是建立在控制理论、相似理论、信息处理技术和计算机初等理论基础之上的，以计算机和其他专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假设的系统进行试验，并借助于专家的经验知识、统计数据和信息资料对实验结果进行分析研究，进而做出决策的一门综合的实验性学科。
从广义而言，系统仿真的方法适用于任何的领域，无论是工程系统（机械、化工、电力、电子等）或是非工程系统（交通、管理、经济、政治等）。
系统仿真根据模型不同，可以分为物理仿真、数学仿真和物理—数学仿真（半实物仿真）；根据计算机的类别，可以分为模拟仿真、数字仿真和混合仿真；根据系统的特性；可以分为连续系统仿真、离散时间系统（采样系统）仿真和离散事件系统仿真；根据仿真时钟与实际时钟的关系，可以分为实时仿真、欠实时仿真和超实时仿真等。
2．系统仿真的一般步骤 对于每一个成功的仿真研究项目,其应用都包含着特定的步骤，见图9-2。
不论仿真项目的类型和研究目的又何不同，仿真的基本过程是保持不变的，要进行如下9步： 问题定义 制定目标 描述系统并对所有假设列表 罗列出所有可能替代方案 收集数据和信息 建立计算机模型 校验和确认模型 运行模型 分析输出 下面对这九步作简单的定义和说明。
它不是为了引出详细的讨论，仅仅起到抛砖引玉的作用。
注意仿真研究不能简单遵循这九步的排序，有些项目在获得系统的内在细节之后，可能要返回到先前的步骤中去。
同时，验证和确认需要贯穿于仿真工程的每一个步骤当中。
（1）问题的定义 一个模型不可能呈现被模拟的现实系统的所有方面，有时是因为太昂贵。
另外，假如一个表现真实系统所有细节的模型也常常是非常差的模型，因为它将过于复杂和难于理解。
因此，明智的做法是：先定义问题，再制定目标，再构建一个能够完全解决问题的模型。
在问题定义阶段，对于假设要小心谨慎，不要做出错误的假设。
例如，假设叉车等待时间较长，比假设没有足够的接收码头要好。
作为仿真纲领，定义问题的陈述越通用越好，详细考虑引起问题的可能原因。
（2）制定目标和定义系统效能测度 没有目标的仿真研究是毫无用途的。
目标是仿真项目所有步骤的导向。
系统的定义也是基于系统目标的。
目标决定了应该做出怎样的假设、应该收集那些信息和数据；模型的建立和确认考虑到能否达到研究的目标。
目标需要清楚、明确和切实可行。
目标经常被描述成像这样的问题“通过添加机器或延长工时，能够获得更多的利润吗
”等。
在定义目标时，详细说明那些将要被用来决定目标是否实现的性能测度是非常必要的。
每小时的产出率、工人利用率、平均排队时间、以及最大队列长度是最常见的系统性能测度。
最后，列出仿真结果的先决条件。
如：必须通过利用现有设备来实现目标，或最高投资额要在限度内，或产品订货提前期不能延长等。
（3）描述系统和列出假设 简单点说，仿真模型降低完成工作的时间。
系统中的时间被划分成处理时间、运输时间和排队时间。
不论模型是一个物流系统、制造工厂、或服务机构，清楚明了的定义如下建模要素都是非常必要的：资源、流动项目（产品、顾客或信息）、路径、项目运输、流程控制、加工时间，资源故障时间。
仿真将现实系统资源分成四类：处理器，队列，运输，和共享资源如操作员。
流动项目的到达和预载的必要条件必须定义，如：到达时间、到达模式和该项目的类型等属性。
在定义流动路径时，合并和转移需要详细的描述。
项目的转变包括属性变化、装配操作（项目和并）、拆卸操作（项目分离）。
在系统中，常常有必要控制项目的流动。
如：一个项目只有在某种条件或某一时刻到来时才能移动，以及一些特定的规则。
所有的处理时间都要被定义，并且要清楚表明那些操作是机器自动完成，哪些操作是人工独立完成，哪些操作需要人机协同完成。
资源可能有计划故障时间和意外故障时间。
计划故障时间通常指午餐时间，中场休息，和预防性维护等。
意外故障时间是随机发生的故障所需的时间，包括失效平均间隔时间和维修平均间隔时间。
在这些工作完成之后，需要将现实系统作模型描述，它远比模型描述向计算机模型转化困难。
现实向模型的转化意味着你已经对现实有了非常彻底的理解，并且能将其完美的描述出来。
这一阶段，将此转换过程中所作的所有假设作详细说明非常有必要。
事实上，在整个仿真研究过程中，所有假设列表保持在可获得状态是个很好的主意，因为这个假设列表随着仿真的递进还要逐步增长。
假如描述系统这一步做得非常好，建立计算机模型这一阶段将非常简便。
注意，获得足够的，能够体现特定仿真目的的系统本质的材料是必要的，但是不需要获得与真实系统一一对应的模型的描述。
正如爱因斯坦所说“做到不能再简单为止”。
（4）列举可能的替代方案 在仿真研究中，确定模型早期运行的可置换方案是很重要的。
它将影响着模型的建立。
在初期阶段考虑替代方案，模型可能被设计成可以非常容易的转换到替换系统。
（5）收集数据和信息 收集数据和信息，除了为模型参数输入数据外，在验证模型阶段，还可以提供实际数据与模型的性能测度数据进行比较。
数据可以通过历史纪录、经验、和计算得到。
这些粗糙的数据将为模型输入参数提供基础，同时将有助于一些需要较精确输入参数数据的收集。
有些数据可能没有现成的记录，而通过测量来收集数据可能要费时、费钱。
除了在模型分析中,模型参数需要极为精确的输入数据外,同对系统的每个参数的数据进行调查、测量的收集方式相比，采用估计方法来产生输入数据更为高效。
估计值可以通过少数快速测量或者通过咨询熟悉系统的系统专家来得到。
即使是使用较为粗糙的数据，根据最小值、最大值和最可能取值定义一个三角分布，要比仅仅采用平均值仿真效果都要好得多。
有时候采用估计值也能够很好的满足仿真研究的目的。
例如，仿真可能被简单的用来指导人员了解系统中特定的因果关系。
在这种情况下，估计值就可以满足要求。
当需要可靠数据时，花费较多时间收集和统计大量数据，以定义出能够准确反映现实的概率分布函数就是非常必要的。
需要的数据量的大小取决于变量的变异程度，但是也有通用的规则，大拇指法指出至少需要三十甚至上百的数据。
假如要获得随机停机时间的输入参数，必须要在一个较长时间段内捕获足够多的数据。
（6）建立计算机模型 构建计算机模型的过程中，首先构建小的测试模型来证明复杂部件的建模是合适的。
一般建模过程是呈阶段性的，在进行下一阶段建模之前，验证本阶段的模型工作正常，在建模过程中运行和调试每一阶段的模型。
不会直接将整个系统模型构建起来，然后点击“运行”按钮来进行系统的仿真。
抽象模型有助于定义系统的重要部分，并可以引导为后续模型的详细化而进行的数据收集活动。
我们可能想对同一现实系统构建多个计算机模型，每个模型的抽象程度都不相同。
（7）验证和确认模型 验证是确认模型的功能是否同设想的系统功能相符合。
模型是否同我们想构建的模型相吻合，产品的处理时间、流向是否正确等。
确认范围更广泛。
它包括：确认模型是否能够正确反映现实系统，评估模型仿真结果的可信度有多大等。
（8）验证 现在有很多技术可以用来验证模型。
最最重要的、首要的是在仿真低速运行时，观看动画和仿真钟是否同步运行，它可以发现物料流程及其处理时间方面的差异。
另一种验证技术是在模型运行过程中，通过交互命令窗口，显示动态图表来询问资源和流动项目的属性和状态。
通过“步进”方式运行模型和动态查看轨迹文件可以帮助人们调试模型。
运行仿真时，通过输入多组仿真输入参数值，来验证仿真结果是否合理也是一种很好的方法。
在某些情况下，对系统性能的一些简单测量可以通过手工或使用对比而来获得。
对模型中特定区域要素的使用率和产出率通常是非常容易计算出来的。
在调试模型中是否存在着某种特定问题时，推荐使用同一随机数流，这样可以保证仿真结果的变化是由对模型所做的修改引起的，同时对随机数流不做改动，有时对于模型运行在一些简单化假设下，非常有帮助，这些假设是为了更加简便的计算或预测系统性能。
（9）确认 模型确认建立模型的可信度。
但是，现在还没有哪一种确认技术可以对模型的结果作出100%的确定。
我们永远不可能证明模型的行为就是现实的真实行为。
如果我们能够做到这一步，可能就不需要进行仿真研究的第一步（问题的定义）了。
我们尽力去做的，最多只能是保证模型的行为同现实不会相互抵触罢了。
通过确认，试着判断模型的有效程度。
假如一个模型在得到我们提供的相关正确数据之后，其输出满足我们的目标，那么它就是好的。
模型只要在必要范围内有效就可以了，而不需要尽可能的有效。
在模型结果的正确性同获得这些结果所需要的费用之间总存在着权衡。
判断模型的有效性需要从如下几方面着手： ①模型性能测度是否同真实系统性能测度匹配
②如果没有现实系统来对比，可以将仿真结果同相近现实系统的仿真模型的相关运行结果作对比。
③利用系统专家的经验和直觉来假设复杂系统特定部分模型的运行状况。
对每一主要任务，在确认模型的输入和假设都是正确的，模型的性能测度都是可以测量的之前，需要对模型各部分进行随机测试。
④模型的行为是否同理论相一致
确定结果的理论最大值和最小值，然后验证模型结果是否落入两值之间。
为了了解模型在改变输入值后，其输出性能测度的变化方向，可以通过逐渐增大或减小其输入参数，来验证模型的一致性。
⑤模型是否能够准确的预测结果
这项技术用来对正在运行中的模型进行连续的有效性验证。
⑥是否有其他仿真模拟器模拟了这个模型
要是有的话那就再好不过了，可以将已有模型的模拟结果同现在设计的模型的运行结果进行对比。
（10）运行可替代实验 当系统具有随机性时，就需要对实验做多次运行。
因为，随机输入导致随机输出。
如果可能，在第二步中应当计算出已经定义的每一性能测度的置信区间。
可替代环境能够单独构建，并可以通过使用WITNESS软件中的“Optimizer”模块来设置并自动运行仿真优化。
WITNESS软件的“Optimizer”模块为了执行优化操作，通过选择目标函数的最大化或最小化，定义需要实验的许多决策变量，需要达到的条件变量，需要满足的约束等，然后让优化模块负责搜索变量的可替换数字，来运行模型。
最终得出决策变量集的优化解决方案，和最大化或最小化的模型目标函数。
“Optimizer”模块设置了一套优化方法，包括遗传算法、仿真处理、禁忌搜索、分散搜索和其他的混合法来得出模型的优化配置方案。
在选择仿真运行长度时，考虑启动时间，资源失效可能间隔时间，处理时间或到达时间的时间或季节性差异，或其他需要系统运行足够长时间才能出现效果的系统特征变量，是非常重要的。
（11）输出分析 报表、图形和表格常常被用于进行输出结果分析。
同时需要于今年用统计技术来分析不同方案的模拟结果。
一旦通过分析结果并得出结论，要能够根据模拟的目标来解释这些结果，并提出实施或优化方案。
使用结果和方案的矩阵图进行比较分析也是非常有帮助的。
