在实际问题中，往往需要综合多个模型和参数来进行描述和拟合，并通过实际结果进行调优。

在军事博弈或其他复杂系统中，单一的线性模型往往无法完全准确地描述所有的因素和关系。因此，我们需要考虑引入更多的模型以及相关参数，以更好地拟合实际情况。

通过组合多个模型，我们可以更全面地考虑不同因素的影响，并且可以更精确地描述非同质事物之间的非线性关系。这种组合模型的方法可以包括统计模型、机器学习模型、物理模型等，以便更好地应对问题的复杂性。

同时，我们也需要使用实际结果进行调优。这意味着我们需要根据实际数据和观测结果来验证和调整模型的参数，以使其更好地适应实际情况。这个过程可能需要反复迭代和优化，以找到最合适的模型参数组合。

例如，假设我们要对某个金融资产的价格进行预测，我们知道金融市场受到多种因素的影响，比如宏观经济环境、政策变化、行业发展等。单一的模型可能无法完全捕捉到所有这些复杂因素的影响，因此我们可以考虑组合多个模型来提高预测的准确性和鲁棒性。

我们可以结合基于时间序列的统计模型、基于机器学习的模型以及基于经济学理论的模型来进行预测。统计模型可以帮助我们捕捉价格的趋势和周期性变化，机器学习模型可以帮助我们处理大量的非线性关系和复杂的数据模式，而基于经济学理论的模型可以帮助我们理解宏观经济环境对资产价格的影响。通过组合这些不同类型的模型，我们可以更全面地考虑多种因素对资产价格的影响，提高预测的准确性和稳健性。在实际应用中，也有很多相关的案例表明，组合多个模型能够取得比单一模型更好的预测效果。

除了金融领域，组合模型也在其他领域有着广泛的应用。比如在气象预测中，常常会采用多个气象模型进行组合，以提高预测的准确性；在医学影像诊断中，也可以结合不同类型的神经网络模型来提高诊断的准确性等等。

综上所述，组合模型能够综合不同模型的优势，更全面地考虑多种因素的影响，以提高预测的准确性和鲁棒性。这种方法在实际应用中具有广泛的价值，并且得到了广泛的认可和应用。总之，对于复杂系统的数学描述，我们通常需要组合多个模型和参数，并通过实际结果进行调优。这样可以更好地逼近实际情况，并提供更准确的分析和预测。

最后，需要说明的是，模型的拟合和调优是一个复杂的过程，需要结合领域知识和实际经验进行判断和决策。同时，我们也要认识到模型的简化和近似是为了更好地理解和解决问题，但并不代表完全准确地反映实际情况。