很多情况下，模型不需要非常精确。例如，当你设计一个产品，并希望运行优化算法来找到设计的最佳参数时，你不需要在优化的早期阶段掌握所有细节。只要算法能够确定大致方向就行了。细节只有在接近最优值时才重要，但此时，你通常已经完成了大部分优化迭代。
简化模型的另一个极其有用的示例是数据同化。在这里，您可以使用数 最近的手机号码数据 据来估计模型的参数或状态。通过运行优化算法，可以找到使数据和模型最佳匹配的参数。同样，您不需要在此过程的早期就掌握所有细节。在某些情况下，如果您只是希望模型参数足够好而不是完美，则根本不需要它们。
类似地，当您对行为良好且不敏感或非关键的过程进行基于模型的预测控制时，您只是在寻求一个足够好的解决方案，并且您可以在没有完整模型的准确性的情况下做到这一点。
模型降阶
总体情况
。一系列精彩的开放获取书籍就证明了这一点。在这里，我们只提供一个非常基本的概述。
广义上讲，模型降阶方法可以分为侵入式方法和非侵入式方法。