想你的感觉，可以用数学模型表达。 你可以通过函数、图表等方式，量化思念的程度，甚至探索思念变化的规律！
用函数表达思念的增长
你可以用函数来刻画思念程度与时间的变化关系 。例如，一个简单的指数函数： y = abt （其中 y 代表思念程度，t 代表时间，a 和 b 代表参数你可以根据经验调整），即可代表思念随时间呈指数增长。如果你想表达一种越来越强烈想念随着见面时间的临近不断加剧的情况呢？可以用 y = kt/(A-(t)) 来表示。 这表示: 如果 A 表示你们将近的时间，当前距离现在过去的时间 k表示与过去时间之间的系数衡量着！
例子：如果b=2， a的值就是想你的最大值程度。 设定思念的初始值为1，那么你可以看到，思念每天乘以2（快速加强想念的感觉），一天后是想念值= （想你的最大值 设为100乘以 21）则想你是200，每天想念都在增长
用图表展示思念的波动
绘制图表也是一个不错的选择。如果你记下了你每天都想念某人的程度或者某个时间段都想念这个人的程度呢？利用它来描绘思曲线。此类图表能让你充分的发现，不同时的情况和背景，你会有多么强烈的冲动！你可以直观的体验不同条件的思念变化也许能得到一些你可能没有察觉到的感受！
例子：每天早上，思念指数都是高而稳定水平，持续几小时时间则处于一个平平时期。在中午或是在无聊无聊的时候有高潮部分（图表的曲上升趋势），而临睡觉的时候就处于底部（持续保持下降）。根据每个时间都有这些变化轨迹能使该图显示，以展示了该人的日波动模式！
用概率论表示偶遇的可能
你也许可以运用数学里的偶然性的问题可以描绘，能展示一下你的情感。
例子：假设你在特定学校中某处地方徘徊，假设你们学校人数n个（不为数字只用于作解释），每天碰到某人的几率 P （即碰到频率），这能够被计算出的次数 n 是已知的假设为1、和碰见的某概率 为： nP （例如假设有 0.0 人为基数0人概率不现实，学校大约有200名同学概率。因此每一天能有碰到的次数 200、01约值为0.2。这个的说明是你每一天偶遇到的几率都是一个相当微小的几率,但不是没有能实现的方式途径
常见问题解答
Q: 这些数学模型对解决“想念”的问题有帮助吗？ A: 这些模型本身都不能解决“想念”，它们只是提供一种不同的表达思念感觉和描述的方式。利用一个人的描述就能把此类抽象的想法，变换成更为简单明了的符号图形以及其他等概念形态的方法。这些方式不仅方便记忆还能通过直观的数字内容清晰可辨读并且能够在表达能力有很强提升的提升能力，同时也给出一个非常便利的可控过程控制。它***和效用到最后还是取决于你用数据模型解释情感意图效果！能够实现此模型目的。Q: 数学表达能完全捕捉想念的情感吗？ A: 不。情感是非常复杂的主观概念很难简单定义为线性变量变量线性拟合、模型估计等等数学术语均难以完全且准确把握其中精细内涵成分，仅仅可能部分反应整体性质属性，因此在用数据量化情感问题之时应当记住此类因素、从而将这种信息偏差最小可能程度！
Q: 是否会有一定的数学工具应用于情感方面进行更为更深更复杂详细刻画或者模型训练分析呢 (如贝叶斯网络分类)，此算法精度高出常规模拟化描述模型？
A ： 是的许多尖端数学方案和统计技术，已获得广泛的使用领域和使用实例在情感分析及其相关的任务项目，诸假如通过如线性或逻辑回归来完成、贝yes 或判别决策等建模；包括支持向量/卷积网络类型。这类技术工具相对于诸例如基础公式线性近似的传统技术要显著拥有相对强劲健，处理能力亦具有更大的性能优化方面表现！但也应清醒而恰当认清到现存绝少数技术都还有进一步改善空间，更值得提出与关注的是。情感处理非常棘手的关键！