AnyLogic - 系统动力学：如何正确跟踪股票价值？
AnyLogic - System Dynamics : how to track stock values correctly?
screenshot of my model
在基本的一阶正反馈模型中：
（一个股票，一个流量，一个参数给出流量）。
有一个stock，初始值为100，一个parameter，值为0.1，flow的公式为：
(flow = stock * paremeter)
模型时间单位是 "years"，我们想要 运行 模拟 100 years。
历年来stock的价值将是100、110、121、133.1、146.41 .. .
但是在模拟屏幕上（或者当我将其放入时间图或数据集中时）随着时间的推移 stock 的值是 110.517、122.139、134.984, 149.179.
为什么 stock 随着时间推移的值与上面的预期值不同？
我如何才能正确跟踪多年来的股票价值？
这道题是典型的系统动力学误区。系统动力学遵循微分方程，一般采用欧拉法计算每个微分时间步后Stock的新值。您误以为该值每年更新 1 次，但事实并非如此。每0.001个时间单位更新1次（与默认值近似）。
我在这里对这个问题给出了更广泛的回答：
screenshot of my model
在基本的一阶正反馈模型中：
（一个股票，一个流量，一个参数给出流量）。
有一个stock，初始值为100，一个parameter，值为0.1，flow的公式为：
(
flow = stock * paremeter)
模型时间单位是 "years"，我们想要 运行 模拟 100 years。
历年来stock的价值将是100、110、121、133.1、146.41 .. .
但是在模拟屏幕上（或者当我将其放入时间图或数据集中时）随着时间的推移 stock 的值是 110.517、122.139、134.984, 149.179.
为什么
stock随着时间推移的值与上面的预期值不同？我如何才能正确跟踪多年来的股票价值？
这道题是典型的系统动力学误区。系统动力学遵循微分方程，一般采用欧拉法计算每个微分时间步后Stock的新值。您误以为该值每年更新 1 次，但事实并非如此。每0.001个时间单位更新1次（与默认值近似）。
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