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摘 要：本文介紹预测语言使用人数的多因素连续模型。建立的一般方法是将一个国家的人口划分为三类，即只掌握母语的人、掌握母语与第二语言的人和掌握母语和多种其他语言的人。我们赋予这三类人之间可能存在的互相转化的转化参数，这使得我们可以预测从任意初始条件的下的语言的使用人数与分布变化。为了验证方法的一般性，我们取了1990年到2000年的初始条件，预测2000年到2010年的数据，将其与民族语的数据进行比较。为了确保方法的稳健性，我们调查了全球24个国家的统计数据，使用可用的统计数据来估计转化参数，结果显示预测结果和实际数据有良好的一致性。然后我们用模型预测了后50年的语言变化，获得了各个国家中使用各种语言的人数，观察他们在本国中所占的比率变化与在各地区中占比的情况，进而获得语言的比例分布、人数变化以及地理分布。
关键词：世界语 ;人文科学; matlab
语言，是人类的重要组成部分 ，更是人类沟通交流的桥梁。借助合适的语言，人们能够恰当地表达自己的思想，可以拉近人与人之间的距离。人类生活中离不开语言，但是绝大多数人对于语言的规律不甚了解。实际上，语言的数量和语言的规模，随着人类历史的推移也在不断的变化，在全球化进程中强势语言迅猛传播，而弱势语言随着语言功能衰减使用人数不断减少，逐渐走向濒危和消亡。如何在多样化的语言中挑选出泛用性最强的，如何在错综复杂的语言分布转移中实现精准的结果预测，如果解答以上两个问题，结果是令人振奋的。在本文中，我们通过建立多因素连续的语言人口模型，进行时间序列分析，应用逻辑回归算法和随机梯度下降来实现模型的求解，并给出结果分析。
为了解决预测语言分布以及变化的趋势，我们建立了一个模型，来预测各种语言使用者随着时间推移的分布以及五十年内语言使用者的数目变化，并且判断十大语言表中的语言能否仍然处于前十名内。此外，在全球人口不断迁移的背景下，预测并描述语言的分布变化。
如图所示，一个地区的语言使用者可以划分成三个状态，每个状态的改变都赋予了状态转化参数. 他们构成了基本模型， 并且他们之间存在状态转化关系.
在连续模型中，我们利用转化参数计算一个区域内每种语言使用人数在一个时间步长后的变化情况，然后预测人数随着时间的变化。模型参数所需要的定义在图二中给出。
对于该区域内的非官方语言（如语言N）的使用人数，可以看出，来源于从以N为母语的国家迁入的人以及该地区的未掌握第二语言的人的转化。
考虑到不同地区的政治经济文化社会有不同的影响，我们引入转化参数ki 与判断因子aN 。ki 代表了I地区政府推广，学校使用， 社会压力对第二语言的影响。如果语言N为该地区的政府推广的第二语言，则aN=1 =1，否则为0. 所以我们得到公式 B如下：
在可能的情况下，我们使用真实的数据来为这些参数提供合适的估计。这种为参数提供参数的方法为模型中的语言变化提供了真实的基础。
3.2.1
世界银行提供人口统计数据，以及每个国家出生和死亡率的数据。
3.2.2
全球移民来源数据库提供人口迁移数据.
3.2.3
由于第二语言的实现主要通过教育实现，与教育投资正相关，查阅相关文献得到 的计算式 ，c是综合了政策、社会压力以及国际贸易的影响因子
由于没有可靠的数据可用于确定C，所以它们的值被规定为人种学数据。这样做确保了我们的模型是准确的，并且允许C作为解决方案的一部分来提供对世界语言变化的预测。
随着时间的推移，汉语、英语和旁遮普语占据的比例逐渐增多，我们认为因为中国人口基数大，新出生人口多，所以掌握汉语的比例居高不下，发达国家如英国、美国的语言是英语，由于发达国家国际地位高，语言流动性高，大多数国家都愿意把英语作为第二语言。旁遮普语由于是非洲的共同语言，非洲拥有巨大的发展潜力，随着时间的推移，人们逐渐开始开拓非洲市场，开始学习旁遮普语。
从语言使用总量的比例来看，孟加拉语的比例在50年内不断降低，被踢出了前十大语言，被德语取代，分析其原因，我们认为由于德国工业生产需求旺盛，经济形势良好，以及市场积极的态度，使德语的数量更高。
总体而言，欧洲地区的语言一直处于低迷状态，这可能是因为欧洲的低出生率与老龄化社会有关。
在我们的分析中，我们独立的考虑了政府、学校、社会压力对语言的影响，同时测试了出生率与死亡率随时间变化的三种情况：人口增长，人口恒定，人口负增长，在短期和中长期内采取不同的人口变化模式，使得我们能够确定影响语言变化的根本因素，分析出语言变化的实际意义从而更好的改进我们的模型，同时我们定性的得到以下结论：
1.强势语言吞并弱势语言
2.人口基数大的语言更容易留存下去
3.一个国家母语的使用人数象征了
4.一个国家的母语被其他国家选择为第二语言的数量象征了这个国家的强盛
参考文献：
[1] Krakowka， A.R.， Heimel， N.， and Galgano， F. “Modeling Environmenal Security in Sub-Sharan Africa – ProQuest.” The Geographical Bulletin， 2012
[2] Schwartz， P. and Randall， D. “An Abrupt Climate Change Scenario and Its Implications for United States National Security”， October 2003
[3] America Speaks： A Demographic Profile of Foreign-Language Speakers for the United States： 200
关键词：世界语 ;人文科学; matlab
语言，是人类的重要组成部分 ，更是人类沟通交流的桥梁。借助合适的语言，人们能够恰当地表达自己的思想，可以拉近人与人之间的距离。人类生活中离不开语言，但是绝大多数人对于语言的规律不甚了解。实际上，语言的数量和语言的规模，随着人类历史的推移也在不断的变化，在全球化进程中强势语言迅猛传播，而弱势语言随着语言功能衰减使用人数不断减少，逐渐走向濒危和消亡。如何在多样化的语言中挑选出泛用性最强的，如何在错综复杂的语言分布转移中实现精准的结果预测，如果解答以上两个问题，结果是令人振奋的。在本文中，我们通过建立多因素连续的语言人口模型，进行时间序列分析，应用逻辑回归算法和随机梯度下降来实现模型的求解，并给出结果分析。
为了解决预测语言分布以及变化的趋势，我们建立了一个模型，来预测各种语言使用者随着时间推移的分布以及五十年内语言使用者的数目变化，并且判断十大语言表中的语言能否仍然处于前十名内。此外，在全球人口不断迁移的背景下，预测并描述语言的分布变化。
如图所示，一个地区的语言使用者可以划分成三个状态，每个状态的改变都赋予了状态转化参数. 他们构成了基本模型， 并且他们之间存在状态转化关系.
在连续模型中，我们利用转化参数计算一个区域内每种语言使用人数在一个时间步长后的变化情况，然后预测人数随着时间的变化。模型参数所需要的定义在图二中给出。
对于该区域内的非官方语言（如语言N）的使用人数，可以看出，来源于从以N为母语的国家迁入的人以及该地区的未掌握第二语言的人的转化。
考虑到不同地区的政治经济文化社会有不同的影响，我们引入转化参数ki 与判断因子aN 。ki 代表了I地区政府推广，学校使用， 社会压力对第二语言的影响。如果语言N为该地区的政府推广的第二语言，则aN=1 =1，否则为0. 所以我们得到公式 B如下：
在可能的情况下，我们使用真实的数据来为这些参数提供合适的估计。这种为参数提供参数的方法为模型中的语言变化提供了真实的基础。
3.2.1
世界银行提供人口统计数据，以及每个国家出生和死亡率的数据。
3.2.2
全球移民来源数据库提供人口迁移数据.
3.2.3
由于第二语言的实现主要通过教育实现，与教育投资正相关，查阅相关文献得到 的计算式 ，c是综合了政策、社会压力以及国际贸易的影响因子
由于没有可靠的数据可用于确定C，所以它们的值被规定为人种学数据。这样做确保了我们的模型是准确的，并且允许C作为解决方案的一部分来提供对世界语言变化的预测。
随着时间的推移，汉语、英语和旁遮普语占据的比例逐渐增多，我们认为因为中国人口基数大，新出生人口多，所以掌握汉语的比例居高不下，发达国家如英国、美国的语言是英语，由于发达国家国际地位高，语言流动性高，大多数国家都愿意把英语作为第二语言。旁遮普语由于是非洲的共同语言，非洲拥有巨大的发展潜力，随着时间的推移，人们逐渐开始开拓非洲市场，开始学习旁遮普语。
从语言使用总量的比例来看，孟加拉语的比例在50年内不断降低，被踢出了前十大语言，被德语取代，分析其原因，我们认为由于德国工业生产需求旺盛，经济形势良好，以及市场积极的态度，使德语的数量更高。
总体而言，欧洲地区的语言一直处于低迷状态，这可能是因为欧洲的低出生率与老龄化社会有关。
在我们的分析中，我们独立的考虑了政府、学校、社会压力对语言的影响，同时测试了出生率与死亡率随时间变化的三种情况：人口增长，人口恒定，人口负增长，在短期和中长期内采取不同的人口变化模式，使得我们能够确定影响语言变化的根本因素，分析出语言变化的实际意义从而更好的改进我们的模型，同时我们定性的得到以下结论：
1.强势语言吞并弱势语言
2.人口基数大的语言更容易留存下去
3.一个国家母语的使用人数象征了
4.一个国家的母语被其他国家选择为第二语言的数量象征了这个国家的强盛
参考文献：
[1] Krakowka， A.R.， Heimel， N.， and Galgano， F. “Modeling Environmenal Security in Sub-Sharan Africa – ProQuest.” The Geographical Bulletin， 2012
[2] Schwartz， P. and Randall， D. “An Abrupt Climate Change Scenario and Its Implications for United States National Security”， October 2003
[3] America Speaks： A Demographic Profile of Foreign-Language Speakers for the United States： 200