模型简化是通过优化初始模型的复杂度，提升系统分析效率的计算机科学技术方法。该方法以保持模型核心功能的完整性为前提，采用数学变换、参数约减等技术手段降低计算资源消耗。该方法通过对初始建立的模型进行细致分析和简化，从而得到更为简单的模型，以便更高效地完成系统分析。其应用覆盖算法设计、软件开发、系统架构等领域。该方法与系统科学领域的模型简化法存在技术交叉性。
定义与目标
在计算机科学领域，模型简化特指通过数学方法与算法优化手段，对原始模型的计算结构、参数规模或数据维度进行合理约减的技术过程。该技术旨在消除冗余信息对计算效率的负面影响，同时保持模型输出结果的可靠性。
与传统模型优化不同，模型简化的核心准则包含三个维度：
方法与技术
常见模型简化方法包含以下三类技术路径：
在系统科学领域，模型简化法采用系统动力学建模与因果环路分析技术，该方法与计算机科学领域的简化技术在以下维度形成互补：
应用场景
在软件开发领域，模型简化技术已应用于以下典型场景：
人工智能领域的应用案例包含：
跨学科特征
作为典型的交叉学科技术，模型简化的方法论演进呈现以下特点：
技术发展趋势
根据2021-2023年相关领域文献分析，模型简化技术发展呈现三个新特征：