模型重构的误差探究是研究在模型简化或优化过程中引入的误差及其影响的重要课题。在实际应用中，复杂的模型往往需要经过重构以提高计算效率或适应特定需求，但这一过程可能导致模型性能下降或预测偏差增大。误差来源包括参数简化、结构改变、数据近似等多个方面。通过分析误差的产生机制、传播规律以及对最终结果的影响程度，可以为模型重构提供理论依据和优化方向，从而在保证模型效率的同时尽可能减少精度损失。该研究对于提升模型实用性、平衡计算成本与准确性具有重要意义。