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分析(英语:Analysis)是将复杂的话题或事物逐渐拆分的过程,以此来达到对话题更好的理解。尽管“分析”作为一个正式的概念在近年来才逐步建立起来,这一技巧自亚里士多德(公元前384年至322年)就已经应用在了数学、逻辑学等多个领域。
分析可以指:金融分析;系统分析;分析化学;分析力学;结构分析(土木工程);模流分析(塑胶);频率分析(密码学);时间序列分析(统计学);数学分析(数学);实分析;复分析;调和分析;泛函分析维数分析;语意分析(语言学);语音分析(语言学);哲学分析。

分析金融分析

金融分析(又称财务分析),指以利润率、偿付能力、流动性、稳定性、增长历史与前景、同业比较等财务指标和方法,对企业、项目或投资的分析。
金融分析师细分又可以分为证券(股票)分析师、外汇分析师、黄金分析师。 [1] 

分析系统分析

系统分析,旨在研究特定系统结构中各部分(各子系统)的相互作用,系统的对外接口与界面,以及该系统整体的行为、功能和局限,从而为系统未来的变迁与有关决策提供参考和依据。系统分析的经常目标之一,在于改善决策过程及系统性能,以期达到系统的整体最优。
系统分析被看作是系统工程的一个重要程序和核心组成部分,以及系统理论的一项应用。 在系统开发生命周期中,系统分析阶段先于系统设计,是系统开发前期不可或缺的工作。 系统分析大量借用数学模型、数学分析、计算机模拟等定量分析方法,试图在具有不确定约束或边界条件的情况下,对系统要素进行综合分析、描述,得出较为准确或合理的结论。
在信息技术领域,系统分析的发展相对比较成熟,并与计算机系统及软件工程中的需求分析有着密切的关系。 随着计算机技术、运筹学的普及以及结构化分析、规约语言等系统分析方法的发展,系统分析方法在跨学科领域也获得日益广泛的应用,被用于研究、分析、改善许多复杂系统。 [2] 

分析分析化学

分析化学是开发分析物质成分、结构的方法,使化学成分得以定性和定量,化学结构得以确定。定性分析可以找到样品中有何化学成分;定量分析可以确定这些成分的含量。在分析样品时一般先要想法分离不同的成分。分析化学是化学家最基础的训练之一,化学家在实验技术和基础知识上的训练,皆得力于分析化学。
分析的方式大概可分为两大类,经典方法和仪器分析方法。仪器分析方法使用仪器去测量分析物的物理属性,比如光吸收、荧光、电导等。仪器分析法常使用如电泳、色谱法、场流分级等方法来分离样品。当代分析化学着重仪器分析,常用的分析仪器有几大类,包括原子与分子光谱仪,电化学分析仪器,核磁共振,X光,以及质谱仪。仪器分析之外的分析化学方法,现在统称为古典分析化学。古典方法(也常被称为湿化学方法)常根据颜色,气味,或熔点等来分离样品(比如萃取、沉淀、蒸馏等方法)。这类方法常通过测量重量或体积来做定量分析。 [3] 

分析分析力学

分析力学是理论力学的一个分支,是对经典力学的高度数学化的表达。可以认为1788年拉格朗日发表的奠基之作《分析力学(Mécanique analytique)》是此分支的开始。
经典力学最初的表达形式由牛顿给出,大量运用几何方法和矢量作为研究工具,因此它又被称为矢量力学(有时也叫“牛顿力学”)。拉格朗日、哈密顿、雅可比等人使用广义坐标和变分法,建立了一套同矢量力学等效的力学表述方法。同矢量力学相比,分析力学的表述方法具有更大的普遍性。很多在矢量力学中极为复杂的问题,运用分析力学可以较为简便的解决。分析力学的方法可以推广到量子力学系统和复杂动力学系统中,在量子力学和非线性动力学中都有重要应用。
分析力学又分为拉格朗日力学和哈密顿力学。前者以拉格朗日量刻画力学系统,运动方程称为拉格朗日方程,后者以哈密顿量刻画力学系统,运动方程为哈密顿方程。 [4] 

分析结构分析

结构分析是用来确定作用在物理结构和其组件上的荷载所引起的荷载效应。 这种分析包含了多种结构存在形式,比如建筑、桥梁、车辆、机械、家具、生活用品、岩层、义肢和生物组织等。结构分析综合了应用力学、材料科学和用数学计算出结构的形变、内力、应力、支座反力,加速度和结构稳定性。结构分析的结果可以被用来确定结构健全与否,校验其可使用性,通常可以省去物理实验。结构分析因此成为结构工程设计的关键部分。 [1] 

分析频率分析

频率分析在数学、物理学和信号处理中是一种分解函数、波形、或者信号的频率组成,以获取频谱的方法。
在密码学中,频率分析是指研究字母或者字母组合在文本中出现的频率。应用频率分析可以破解古典密码。
频率分析基于如下原理:在任何一种书面语言中,不同的字母或字母组合出现的频率各不相同。而且,对于以这种语言书写的任意一段文本,都具有大致相同的特征字母分布。比如,在英语中,字母E出现的频率很高,而X则出现得较少。类似地,ST、NG、TH,以及QU等双字母组合出现的频率非常高,NZ、QJ组合则极少。英语中出现频率最高的12个字母可以简记为“ETAOIN SHRDLU”。 [5] 

分析时间序列分析

时间序列(英语:time series)是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。时间序列广泛应用于数理统计、信号处理、模式识别、计量经济学、数学金融、天气预报、地震预测、脑电图、控制工程、航空学、通信工程以及绝大多数涉及到时间数据测量的应用科学与工程学。 [6] 

分析数学分析

数学分析(英语:mathematical analysis)区别于其他非数学类学生的高等数学内容,是分析学中最古老、最基本的分支,一般指以微积分学、无穷级数和解析函数等的一般理论为主要内容,并包括它们的理论基础(实数、函数、测度和极限的基本理论)的一个较为完整的数学学科。它也是大学数学专业的一门基础课程。
数学分析研究的内容包括实数、复数、实函数及复变函数。数学分析是由微积分演进而来,在微积分发展至现代阶段中,从应用中的方法总结升华为一类综合性分析方法,且初等微积分中也包括许多数学分析的基础概念及技巧,可以认为这些应用方法是高等微积分生成的前提。数学分析的方式和其几何有关,不过只要任一数学空间有定义邻域(拓扑空间)或是有针对两物件距离的定义(度量空间),就可以用数学分析的方式进行分析。 [7] 

分析语意分析

语意分析(semantic analysis)技术系指将一长串的文字或内容,从其中分析出该个段落的摘要以及大意,甚至更进一步,将整篇文章的文意整理出来。此项技术可以应用在解读影片、音讯等档案,使得搜索引擎能够搜寻到文字以外的物件,方便使用者省去大量时间观看影片、聆听音讯,同时也可以帮助使用者提前了解影片与音讯的内容。
语意分析技术在早期基于奇异值分解(Singular Value Decompositiob, SVD)、非负矩阵拆解法(Non-negative matrix factorization,NMF)等方式,近年来则有用各种型态的类神经网络(Neural Network, NN)来完成语意分析的目的。

分析哲学分析

哲学分析是西方哲学界在哲学分析传统中涉及“拆解”(例如: 分析)的哲学议题最典型的众多应用技巧的一个通称。其中,几乎无争议地将概念分析视为最卓越的一种技巧。
依靠对事物,事件,人物,现象以及一切有形和无形的形而上,形而下的物质与非物质,现象与非现象进行的俱备严谨或者必要性发散的思维方式的整个探求和发现的行为轨迹,即是哲学分析。 [8] 
参考资料
  • 1.    Ehrhardt, M., Brigham, E. (2008). Corporate Finance: A Focused Approach (3rd ed.). p. 131 ISBN 978-0-324-65568-1
  • 2.    Whitten, Jeffery L., Lonnie D. Bentley, and Kevin C. Dittman. Fundamentals of system analysis and design methods. (2004).
  • 3.    Nieman, Timothy A.; Skoog, Douglas A.; Holler, F. James. Principles of instrumental analysis. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole. 1998. ISBN 0-03-002078-6.
  • 4.    Analytical Mechanics, L.N. Hand, J.D. Finch, Cambridge University Press, 2008, ISBN 978-0-521-57572-0
  • 5.    Helen Fouché Gaines, "Cryptanalysis", 1939, Dover. ISBN 978-0-486-20097-2
  • 6.    Clive Granger, (1981) "Some Properties of Time Series Data and Their Use in Econometric Model Specification", Journal of Econometrics 16: 121-130.
  • 7.    Stillwell, John. 2004. Mathematics and its History. 2nd ed. Springer Science + Business Media Inc. ISBN 978-0-387-95336-6.
  • 8.    Stich, Stephen. (1998). "Reflective Equilibrium, Analytic Epistemology, and the Problem of Cognitive Diversity". In DePaul and Ramsey (eds.) (1998), pp. 95–112.