数学建模作业——实验1

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数学建模实验报告

数学建模实验报告

湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业:学号:姓名:指导教师:成绩:年月日目录实验一 初等模型........................................................................ 错误!未定义书签。

实验二 优化模型........................................................................ 错误!未定义书签。

实验三 微分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。

实验四 稳定性模型.................................................................... 错误!未定义书签。

实验五 差分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。

实验六 离散模型........................................................................ 错误!未定义书签。

实验七 数据处理........................................................................ 错误!未定义书签。

实验八 回归分析模型................................................................ 错误!未定义书签。

实验一 初等模型实验目的:掌握数学建模的基本步骤,会用初等数学知识分析和解决实际问题。

实验内容:A 、B 两题选作一题,撰写实验报告,包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。

数学建模实验报告

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数学建模实验报告实验一计算课本251页A矩阵的最大特征根和最大特征向量1 实验目的通过Wolfram Mathematica软件计算下列A矩阵的最大特征根和最大特征向量。

2 实验过程本实验运用了Wolfram Mathematica软件计算,计算的代码如下:3 实验结果分析从代码的运行结果,可以得到最大特征根为5.07293,最大特征向量为{{0.262281},{0.474395},{0.0544921},{0.0985336},{0.110298}},实验结果与标准答案符合。

实验二求解食饵-捕食者模型方程的数值解1实验目的通过Wolfram Mathematica或MATLAB软件求解下列习题。

一个生物系统中有食饵和捕食者两种种群,设食饵的数量为x(t),捕食者为y(t),它们满足的方程组为x’(t)=(r-ay)x,y’(t)=-(d-bx)y,称该系统为食饵-捕食者模型。

当r=1,d=0.5,a=0.1,b=0.02时,求满足初始条件x(0)=25,y(0)=2的方程的数值解。

2 实验过程实验的代码如下Wolfram Mathematica源代码:Clear[x,y]sol=NDSolve[{x'[t] (1-0.1y[t])x[t],y'[t] 0.02x[t]y[t]-0.5y[t],x[0 ] 25,y[0] 2},{x[t],y[t]},{t,0,100}]x[t_]=x[t]/.soly[t_]=y[t]/.solg1=Plot[x[t],{t,0,20},PlotStyle->RGBColor[1,0,0],PlotRange->{0,11 0}]g2=Plot[y[t],{t,0,20},PlotStyle->RGBColor[0,1,0],PlotRange->{0,40 }]g3=Plot[{x[t],y[t]},{t,0,20},PlotStyle→{RGBColor[1,0,0],RGBColor[ 0,1,0]},PlotRange->{0,110}]matlab源代码function [ t,x ]=fts=0:0.1:15;x0=[25,2];[t,x]=ode45('shier',ts,x0);Endfunction xdot=shier(t,x)r=1;d=0.5;a=0.1;b=0.02;xdot=[(r-a*x(2))*x(1);-(d-b*x(1))*x(2)]; end>> [ t,x ]=fplot(t,x);grid;gtext('x(t)');gtext('y(t)');plot(x(:,1),x(:,2));grid;3 实验结果Wolfram Mathematica实验函数图像X’(t)图像如下:y’(t)的图像如下:X’(t)和y’(t)在图一坐标系的曲线图如下:Matlab计算的函数图像X’(t)和y’(t)在图一坐标系的曲线图如下:051015对应的相轨迹曲线如下:0102030405060708090100051015202530。

数学建模实验报告

数学建模实验报告

《数学建模实验》实验报告学院名称数学与信息学院专业名称提交日期课程教师实验一:数学规划模型AMPL求解实验内容1. 用AMPL求解下列问题并作灵敏度分析:一奶制品加工厂用牛奶生产A1和A2两种奶制品,1桶牛奶可以在甲类设备上用12小时加工成3公斤A1或者在乙类设备上用8小时加工成4公斤A2,且都能全部售出,且每公斤A1获利24元,每公斤A2获利16元。

先加工厂每天能得到50桶牛奶的供应,每天工人总的劳动时间为480小时,并且甲类设备每天至多加工100公斤A1,乙类设备的加工能力没有限制,试为该厂制定一个计划,使每天的获利最大。

(1)建立模型文件:milk.modset Products ordered;param Time{i in Products }>0;param Quan{i in Products}>0;param Profit{i in Products}>0;var x{i in Products}>=0;maximize profit: sum{i in Products} Profit [i]* Quan [i]*x[i];subject to raw: sum{i in Products}x[i] <=50;subject to time:sum{i in Products}Time[i]*x[i]<=480;subject to capacity: Quan[first(Products)]*x[first(Products)]<=100;(2)建立数据文件milk.datset Products:=A1 A2;param Time:=A1 12 A2 8;param Quan:=A1 3 A2 4;param Profit:=A1 24 A2 16;(3) 建立批处理文件milk.runmodel milk.mod;data milk.dat;option solver cplex;solve;display x;(4)运行运行结果:CPLEX 11.0.0: optimal solution; objective 33602 dual simplex iterations (1 in phase I)x [*] :=A1 20A2 30;(5)灵敏度分析:model milk.mod;data milk.dat;option solver cplex;option cplex_options 'sensitivity';solve;display x;display x.rc, x.down, x.up;display raw, time, capacity;display raw.down, raw.up,raw.current, raw.slack;得到结果:【灵敏度分析】: x.rc x.down x.up:=A1 -3.55271e-15 64 96A2 0 48 72;raw = 48time = 2capacity = 0raw.down = 43.3333raw.up = 60raw.current = 50raw.slack = 0某公司有6个建筑工地,位置坐标为(a i, b i)(单位:公里),水泥日用量d i (单位:吨)1) 现有j j j吨,制定每天的供应计划,即从A, B两料场分别向各工地运送多少吨水泥,使总的吨公里数最小。

数学建模实验报告(一)MATLAB中矩阵的基本操作

数学建模实验报告(一)MATLAB中矩阵的基本操作
Column 6
1.5270
j =
2 3 2 5 1 4
>> min(a,[],1)
ans =
Columns 1 through 5
-2.3299 -0.1303 -1.3617 -1.1176 -0.3031
Column 6
0.0230
>> min(a,[],2)
ans =
-0.4762
-0.0679
-2.3299 -0.1303 0.4550 -1.1176 -0.2176
-1.4491 0.1837 -0.8487 1.2607 -0.3031
Column 6
0.0230
0.0513
0.8261
1.5270
0.4669
>> size(a)
ans =
5 6
>> [i,j]=find(a==max(max(a)))
-1.0000 2.5000 1.0000
3.5000 5.5000 2.5000
>> X=D
X =
4.0000 1.5000 -1.0000
-1.0000 2.5000 1.0000
3.5000 5.5000 2.5000
5、利用randn(5,6)命令生成一个随机矩阵T,求T的矩阵大小,每一行、每一列的最大值和最小值,整个矩阵的最大值与最小值;然后将整个矩阵的最大值所在位置的元素换为100,将最小值所在位置的元素取为-100。
(2):>> a=[2 5 8;7 1 9]
a =
2 5 8
7 1 9
>> b=[4 2 1 3;0 7 6 2;-3 5 9 -1]

数学建模实验报告

数学建模实验报告

数学建模实验报告一、实验目的1.通过具体的题目实例, 使学生理解数学建模的基本思想和方法, 掌握数学建模分析和解决的基本过程。

2、培养学生主动探索、努力进取的的学风, 增强学生的应用意识和创新能力, 为今后从事科研工作打下初步的基础。

二、实验题目(一)题目一1.题目: 电梯问题有r个人在一楼进入电梯, 楼上有n层。

设每个乘客在任何一层楼出电梯的概率相同, 试建立一个概率模型, 求直到电梯中的乘客下完时, 电梯需停次数的数学期望。

2.问题分析(1)由于每位乘客在任何一层楼出电梯的概率相同, 且各种可能的情况众多且复杂, 难于推导。

所以选择采用计算机模拟的方法, 求得近似结果。

(2)通过增加试验次数, 使近似解越来越接近真实情况。

3.模型建立建立一个n*r的二维随机矩阵, 该矩阵每列元素中只有一个为1, 其余都为0, 这代表每个乘客在对应的楼层下电梯(因为每个乘客只会在某一层下, 故没列只有一个1)。

而每行中1的个数代表在该楼层下的乘客的人数。

再建立一个有n个元素的一位数组, 数组中只有0和1,其中1代表该层有人下, 0代表该层没人下。

例如:给定n=8;r=6(楼8层, 乘了6个人),则建立的二维随机矩阵及与之相关的应建立的一维数组为:m =0 0 1 0 0 01 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 1 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 10 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0c = 1 1 0 1 0 1 1 14.解决方法(MATLAB程序代码):n=10;r=10;d=1000;a=0;for l=1:dm=full(sparse(randint(1,r,[1,n]),1:r,1,n,r));c=zeros(n,1);for i=1:nfor j=1:rif m(i,j)==1c(j)=1;break;endcontinue;endends=0;for x=1:nif c(x)==1s=s+1;endcontinue;enda=a+s;enda/d5.实验结果ans = 6.5150 那么, 当楼高11层, 乘坐10人时, 电梯需停次数的数学期望为6.5150。

数学建模 -实验报告1

数学建模 -实验报告1
推导出了动力学方程
������������⁄������������ = ������������(1 − (������ + ������)) − ������1������∗������,
(4 − 3)
������������∗⁄������������ = −������1������∗������ + ������2������
二、 问题分析
建立肿瘤细胞增长模型时,我们可以从自由增长模型开始分析,引进 Logistic 阻滞增长模型,构成肿瘤细胞增长初步框架。再者肿瘤细胞不同于普 通细胞,其生长受到人体自身免疫系统的制约。于是综合考虑正常细胞转化,癌 细胞增殖,癌细胞死亡,癌细胞被效应细胞消除等情况,建立动力学方程。并对 模型进行适当简化求解。在放射治疗方案的设计中,我们可以引入放射生物学中 广泛接受的 LQ 模型对问题进行分析,由于放疗对人体伤害相当大,因此我们采 取分次逐次放疗的方式进行治疗。我们具体分两种情形进行讨论,一是在总剂量 一定的条件下,不同的分次剂量组合对生物效应的影响;二是在产生相同生物效 应的情况下,分析最优的分次剂量组合。
易算出癌细胞转入活动期已有 300 多天,故如何在早期发现癌症是攻克癌症的关键之一 (2)手术治疗常不能割去所有癌细胞,故有时需进行放射疗法。射线强度太小无法杀
死癌细胞,太强病人身体又吃不消且会使病人免疫功能下降。一次照射不可能杀死全部癌细 胞,请设计一个可行的治疗方案(医生认为当体内癌细胞数小于 100000 个时即可凭借体内 免疫系统杀灭)。
进一步简化,根据(4-4),(4-5)式可知,效应细胞������∗和复合物������有出有进.假 设出入保持平衡,则有
������ + ������∗ = C (C 为常数)

数学建模第一次实验报告

数学建模第一次实验报告

数学建模第一次实验报告问题描述:2.某动物从食物中每天得到2500卡(1卡=4.18焦)的热量,其中1200卡用于基本的新陈代谢,每天每kg的体重要再消耗16卡,假如它每增加1kg体重需要10000卡的热量,问该动物体重将怎样变化?解:设动物体重为m。

令动物每日消耗热量等于获取的热量,可求得最大体重。

此时,2500=1200+16mm=81.25kg根据生物学知识可知,没有动物的出生时的体重会大于成年后的体重,即m≤81.25kg。

又设每天体重的变化量为dm,2500=1200+16m+10000dm/dtt=625In(16m-1300)m=1/16*(e^(t/625)+1300)3.37支球队进行冠军争夺赛,每轮比赛中出场的两只球队中的胜者及轮空着进入下一轮,直至比赛结束,问共需进行多少场比赛?解:各球队的胜负对比赛场次无影响,忽略。

将其拆解为一轮一轮的比赛分析:第一轮:37÷2=18……1——>19第二轮:19÷2=9 ……1——>10第三轮:10÷2=5 ——>5第四轮: 5÷2=2 ……1——>3第五轮: 3÷2=1 ……1——>2第六轮: 2÷2=1 ——>1所以,一共进行六轮比赛,其场数为:18+9+5+2+1+1=36(场)答:一共36场比赛。

4.1条河宽1km,两岸各有一个城镇A与B,A与B的直线距离为4km。

今需铺设一条电缆连接A与B,已知地下电缆的修建费是2万元/km,水下电缆的修建费是4万元/km,假设两岸为平行的直线,问应该如何架设电缆方可以使总建设费用最少?AB D C如图,设C 点。

易知A-D-B 为铺设路线,设AD 长为a ,BD 长为b ,总花费为m 。

其中1<a<4,0<b<15所以,m=4a+2b (1)(15-b )2+12=a 2 (2)所以, m=4215216b b +-+2b 求得m 最小值即可。

1数学建模实验-圆周率的计算

1数学建模实验-圆周率的计算

11-23π
1 1 = 4 arctan − arctan (Machin公式) 公式) 公式 4 5 239
此式求得了π的第 位小数且全部正确 此式求得了 的第100位小数且全部正确 的第
12-23
方法1 利用幂级数表达式
1 2 4 n−1 2n−2 =1− x + x −L+ (−1) x +L 2 1+ x
4-23
古 典 方 法 分 析 方 法 其 它 方 法 Ä 概率方法 Ä 数值积分方法
5-23
古典方法
的近似值呢?显然, 用什么方法来计 算π的近似值呢?显然,不可能仅根 据圆周率的定义,用圆的周长去除以直径。起先, 据圆周率的定义,用圆的周长去除以直径。起先,人们 采用的都是用圆内接正多边形和圆外切正多边形来逼近 的古典方法。 的古典方法。
19-23
设计方案
在正方形 0< x <1, 0< y<1 上随机的投大量的点,那么 落在四分之一园内的点数 数m与在正方形内的点数n 之比m/n应为这两部分图形 面积之比=π/4,故 π=4 m/n 计算机模拟:产生区间[0,1]上数目为n的一组 随机数(x,y),计算满足x2+y2<1的点数m
3.1415926535897932384626433832795028841971 6939937510582097494459230781640628620899 8628034825342117068 但是你会计算π的值吗?你又能用几种 方法计算π的值?
3-23
π的计算 的计算
Ä 圆周率是人类获得的最古老的数学概念 之一,早在大约3700年前(即公元前1700 之一,早在大约3700年前(即公元前1700 3700年前 年左右) 256/81( 年左右)的古埃及人就已经在 用256/81( 约3.1605)作为π的近似值了。几千年来 3.1605)作为π的近似值了。 ,人们一直没有停止过求π的努力。 人们一直没有停止过求π的努力。

数学建模作业1——火箭上升问题的模型建立教学提纲

数学建模作业1——火箭上升问题的模型建立教学提纲

数学建模作业1——火箭上升问题的模型建立题目:火箭上升问题的模型建立组员:摘要本文研究的是火箭上升问题,并针对有燃料和燃料已用尽两个问题分别建立了符合实际的数学模型。

在模型的求解过程中,通过运用MATLAB及微分方程,对建立的模型进行求解,得出了符合实际的结果。

关键字:火箭上升;数学模型;微分方程一、问题重述小型火箭初始质量为900千克,其中包括600千克燃料。

火箭竖直向上发射时燃料以15千克每秒的速度燃烧掉,由此产生30000牛顿的恒定推力。

当燃料用尽时引擎关闭。

设火箭上升的整个过程中,空气阻力与速度平方成正比,比例系数为0.4(千克/米),重力加速度取10米/秒 2(1)建立火箭升空过程的数学模型;(2)求引擎关闭瞬间火箭到达最高点的时间和高度。

二、基本假设1.火箭在喷气推动下作直线运动,火箭飞行时所受的地球自传与公转忽略不计。

2.火箭正常飞行,忽略其他因素对火箭飞行的影响。

3.假设产生影响的各个因素相互独立。

4.火箭上升初速度忽略不计,引擎足够强大。

5.火箭上升时所受到的重力加速度不变。

三、符号说明t :火箭上升过程的时间。

0t :第一个过程持续的时间。

M :第一阶段向上加速过程中火箭的质量。

m :第二阶段火箭剩余的质量。

f :火箭上升整个过程中空气阻力。

v :火箭的速度。

y :火箭上升的高度。

g :物体所受重力加速度。

F :火箭受到的恒定推力。

四、问题分析这是一个研究火箭竖直向上发射的问题。

火箭在竖直向上发射中,根据有燃料和燃料已用尽,可以分为两个阶段。

第一阶段是燃料产生推力的过程,第二阶段是燃料全部消耗之后的上升过程。

在第一阶段中,燃料燃烧产生的推力是恒定的,但随着燃料的不断消耗,火箭的质量是变化的,因此,火箭的速度以及加速度是变化的,由牛顿第二定律,根据速度与时间关系,建立微分方程组。

在第二阶段中,燃料已经完全消耗,因此,火箭的质量恒定。

引擎关闭即第一阶段终止第二阶段开始的时刻。

由于火箭运动受到阻力的作用,火箭先加速,后减速。

数学建模实验项目一

数学建模实验项目一

《数学建模》实验指导书实验一:matlab 的使用学时:4学时实验目的:掌握Matlab 的基本操作和简单编程。

实验内容:一、根据美国人口从1790年到1990年间的人口数据(如下表),确定人口指数增长模型(Logistic 模型)中的待定参数,估计出美国2010年的人口,同时画出拟合效果的图形。

表1 美国人口统计数据提示:指数增长模型:rte x t x 0)(= ,Logistic 模型:()011mrtm x x t x e x -=⎛⎫+- ⎪⎝⎭,可参考拟合函数:a=lsqcurvefit('example_curvefit_fun',a0,x,y);二、f(x)的定义如下:2226,04()56,010,231,x x x x f x x x x x x x x ⎧+-<≠-⎪=-+≤<≠≠⎨⎪--⎩且且其它写一个函数文件f(x)实现该函数,要求参数x 可以是向量。

并计算f(-4),f(2),f(3),f(4).三、求解书上P138,P139页的微分方程和微分方程组,画出书中图3、4、5、6、7、8。

提示:要求解微分方程(组)dy/dt=f(t,y),可如下调用:[T,Y]=ode45(f,[t0,tn],y0)1. 函数在求解区间[t0,tn]内,自动设立采样点向量T ,并求出解函数y 在采样点T 处的样本值Y 。

2. f 是一个函数,要有两个参数,第一个参数是自变量t ,第二个参数是因变量y 。

3. y0=y(t0)给定方程的初值。

例:求微分方程初值问题dy/dx=-2y/x+4x ,y(1)=2在[1,3]区间内的数值解,并将结果与解析解进行比较。

先建立一个该函数的m 文件fxy1.m : function f=f(x,y)f=-2.*y./x+4*x %注意使用点运算符 再输入命令:[X,Y]=ode45('fxy1',[1,3],2);X' %显示自变量的一组采样点Y' %显示求解函数与采样点对应的一组数值解 (X.^2+1./X.^2)' %显示求解函数与采样点对应的一组解析解例: 求解常微分方程组初值问题在区间[0,2]中的解。

专业数学建模实验[1]

专业数学建模实验[1]

《数学建模与数学实验》实验报告实验1 种群生存模型专业、班级 信息1002 学号 201010010205 姓名 董伟星 课程编号 81010240实验类型 验证性学时2实验(上机)地点 教七楼数学实验中心 完成时间 2012年5月24日任课教师谷根代评分一、实验目的及要求1.掌握数学软件Matlab 的基本用法和一些常用的规则,能用该软件进行编程; 2.能够借助数学软件进行常微分方程初始问题的求解和分析;3.理解种群生存的相互竞争、相互依存和弱肉强食的数学模型和机理。

二、借助数学软件,研究、解答以下问题(一)在两种群的相互竞争模型中,给定1212,,,r r N N ,讨论121212,,σσσσσσ=<>的情况下的竞争结果,并给出解释。

【解】: 有甲乙两个种群,当他们独立在一个自然环境中生存时他们的数量服从Logistic 规律即.12111112.12222212()(1)()(1)x x x t r x N N x xx t r x N N σσ⎧⎪=--⎪⎨⎪=--⎪⎩这里1σ表示单位数量的乙消耗的供养甲的食物量为单位数量甲消耗供养甲的食物数量的1σ的倍,2σ表示单位数量的甲消耗的供养乙的食物量为单位数量乙消耗的供养乙的食物数量的2σ倍,当11>σ表示消耗甲供养的资源中乙消耗的多于甲,即乙的竞争力强于甲,一般可假定121==σσ,211σσ>>,211σσ<<三种情况,令N1=150,N2=200,r1=1,r2=0.5。

当12σσ<时,不妨取6.15.021==σσ,的情况 先定义函数:function dy=jz1(t,x) dy=zeros(2,1);N1=150;N2=200;r1=1;r2=0.5; s1=0.5;s2=1.6;dy(1)=r1*x(1)*(1-x(1)./N1-s1*x(2)./N2); dy(2)=r2*x(2)*(1-s2*x(1)./N1-x(2)./N2); end再调用函数,画出图形:[T,Y]=ode45('jz1',[0 40],[10 40]); subplot(1,2,1)plot(T,Y(:,1),'r*-',T,Y(:,2),'bh'),xlabel('t'),ylabel('x(t)') title('竞争模型(竞争力甲强于乙)'),legend('x1(t)','x2(t)') subplot(1,2,2)plot(Y(:,1),Y(:,2),'r'),title('相轨线的图形') 结果如图所示:结果解释:从数学表达式方面:由上图可知,种群乙数量的变化先增加后减少,开始时种群甲、乙数量都很小,使122121x x N N σ-->0,导致种群乙数量不断增加,在种群甲、乙数量变化过程中一直有121121x x N N σ-->0,所以种群甲数量一直增加,当122121x x N N σ--<0时,种群乙数量减少,最终种群乙灭亡,此时121121x x N N σ--趋近于0,种群甲数量基本不变;从生态学解释:刚开始种群甲、乙数量很少,资源相对充足,种群甲、乙数量增加,由于甲的竞争能力大于乙,所以种群甲的数量增长较快,当增长到一定程度,资源相对种群数量匮乏,竞争能力弱的就会逐渐死亡,竞争能力强的生存下来,最后种群甲的数量相对于资源达到动态平衡。

数学建模作业——实验1培训资料

数学建模作业——实验1培训资料

数学建模作业——实验1数学建模作业——实验1学院:软件学院姓名:学号:班级:软件工程2015级 GCT班邮箱:电话:日期:2016年5月10日基本实验1.椅子放平问题依照1.2.1节中的“椅子问题”的方法,将假设中的“四腿长相同并且四脚连线呈正方形”,改为“四腿长相同并且四脚连线呈长方形”,其余假设不变,问椅子还能放平吗?如果能,请证明;如果不能,请举出相应的例子。

答:能放平,证明如下:如上图,以椅子的中心点建立坐标,O为原点,A、B、C、D为椅子四脚的初始位置,通过旋转椅子到A’、B’、C’、D’,旋转的角度为α,记A、B两脚,C、D两脚距离地面的距离为f(α)和g(α),由于椅子的四脚在任何位置至少有3脚着地,且f(α)、g(α)是α的连续函数,则f(α)和g(α)至少有一个的值为0,即f(α)g(α)=0,f(α)≥ 0,g(α)≥0,若f(0)>0,g(0)=0,则一定存在α’∈(0,π),使得f(α’)=g(α’)=0令α=π(即椅子旋转180°,AB 边与CD 边互换),则f(π)=0,g(π)>0定义h(α)= f(α)-g(α),得到h(0)=f(0)-g(0)>0h(π)=f(π)-g(π) <0根据连续函数的零点定理,则存在α’∈( 0,π),使得h(α’)= f(α’)-g(α’)=0结合条件f(α’)g(α’)=0,从而得到f(α’)=g(α’)=0,即四脚着地,椅子放平。

2. 过河问题依照1.2.2节中的“商人安全过河”的方法,完成下面的智力游戏:人带着猫、鸡、米过河,船除需要人划之外,至多能载猫、鸡、米之一,而当人不在场时,猫要吃鸡、鸡要吃米,试设计一个安全过河的方案,并使渡河的次数尽量的少。

答: 用i =1,2,3,4分别代表人,猫,鸡,米。

1=i x 在此岸,0=i x 在对岸,()4321,,,x x x x s =此岸状态,()43211,1,1,1x x x x D ----=对岸状态。

数学建模实验报告1

数学建模实验报告1

数学建模实验报告1桂林电⼦科技⼤学2017-2018学年第1学期数学建模⼀、实验⽬的1. 熟悉MATLAB 软件的⽤户环境;2. 了解MATLAB 软件的⼀般命令;3. 掌握MATLAB 向量、数组、矩阵操作与运算函数;4. 掌握MATLAB 软件的基本绘图命令;5. 掌握MATLAB 语⾔的⼏种循环、条件和开关选择结构及其编程规范。

⼆、实验内容1. MATLAB 软件的矩阵输⼊和操作2. ⽤MA TLAB 语⾔编写命令M ⽂件和函数M ⽂件3. 直接使⽤MATLAB 软件进⾏作图练习;三、实验任务1. 有⼀个4×5的矩阵,编程求出其元素最⼤值及其所在的位置。

Jm.m ⽂件代码: clear;a=input('请输⼊⼀个4*5矩阵'); max=a(1,1); maxi=0; maxj=0; for i=1:4 for j=1:5if a(i,j)>max max=a(i,j); maxi=i; maxj=j;end end endfprintf('最⼤值为:%d 位置:o%d %d \n',max,maxi,maxj); 实验结果:2. 有⼀函数f(x,y)=x 2+sin xy+2y,写⼀程序,输⼊⾃变量的值,输出函数值。

Jm_5.m ⽂件代码: function f=Jm_5(x,y) f=x.^2+sin(x*y)+2*y;实验结果:3.⽤surf,mesh绘制曲⾯z=2x2+y2。

Jm5.m代码:x=-3:0.1:3;y=1:0.1:5;[X,Y]=meshgrid(x,y);Z=2*X.^2+Y.^2;subplot(1,2,1);surf(X,Y,Z);title('surf(x,y)');subplot(1,2,2);mesh(X,Y,Z);title('mesh(x,y)');实验结果:4.在同⼀平⾯的两个窗⼝中分别画出⼼形线和马鞍⾯。

数学建模入门实验报告(一)

数学建模入门实验报告(一)

实验报告(一)数学建模入门项目一:椅子放平问题依照1.21节中的“椅子问题”的方法,假设四条腿长相同并且四角连线呈长方形的椅子放在不平的地面上,是否能使他四脚同时着地?1.1、模型假设排除地面有坎以及剧烈升降等情况,对椅子和地面作以下假设:(1)椅子:四条腿长度相等并且四腿连线为长方形。

(2)地面:微不平但是属于连续变化的曲面。

(3)着地:椅脚和地面为点着地,因此至少在同一时刻有三个脚与地面接触1.2、模型建立将四脚连线构成的长方形对角线中心设置为直角坐标系的原点,建立坐标系如图所示:用A,B,C,D表示椅子四脚的初始值。

假设椅子以原点O为中心转动,转动之后椅子位置为a,b,c,d。

如图所示椅子位置可用θ表示,则椅子脚与地面距离为θ的连续函数。

记A,C和B,D脚与地面距离表示为f(θ)和g(θ)。

图1 θ表示椅子的位置1.3、模型求解已知连续函数f(θ)≥0,g(θ)≥0,f(θ)g(θ)=0。

因为不管怎么转动始终有三个脚与地面接触,定义椅子对角线与地面的高度差为h(θ)= f(θ)-g(θ)。

另θ=π(即旋转180度以后长方形对角线相当于是互换了)那么,另θ1=0:若f(θ1)≥0,g(θ1)=0,则h(θ1)≥0;而椅子绕o点180度之后,θ2=π:若f(θ2)=0,g(θ2)≥0,h(θ2)≤0;即可得到,h(θ1)h(θ2)≤0根据连续函数的零点定理,在我们讨论的θ∈(0,π),存在至少一个θ满足f(θ)=g(θ),即四个脚同时着地。

项目二:过河问题(题目为剪切图片)2.1模型假设(1)人在划船过程中,每次只能带猫、米、鸡的其中一项(2)人不在场,猫吃鸡,鸡吃米(3)人用最少次数过河2.2模型建立分别将人,鸡,猫,米记作i=(1,2,3,4)。

当他们在岸边时记xi=1,在船上渡河时记为xi=0,因此可将在预渡河的岸边的状态记为S=(x1,x2,x3,x4)表示。

那么,S={(1,1,1,1)(0,0,0,0)(1,1,1,0)(1,1,0,1)(1,0,1,1)(1,0,1,0)(0,0,0,1)(0,0,1,0)(0,1,0,0)(0,1,0,1)}共十种状态。

Matlab数学建模实验报告

Matlab数学建模实验报告

数学实验报告实验序号:实验一日期:实验序号:实验二日期:实验序号: 实验三 日期:班级 姓名 学号实验 名称架设电缆的总费用问题背景描述:一条河宽1km ,两岸各有一个城镇A 与B ,A 与B 的直线距离为4km ,今需铺设一条电缆连接A 于B ,已知地下电缆的铺设费用是2万元/km ,水下电缆的修建费用是4万元/km 。

实验目的:通过建立适当的模型,算出如何铺设电缆可以使总花费最少。

数学模型:如图中所示,A-C-D-B 为铺设的电缆路线,我们就讨论a=30度,AE (A 到河岸的距离)=0.5km ,则图中:DG=4-AC cos b -1/tan c ; BG=0.5km AC=AE/sin bCD=EF/sin c=1/sin c BD=BG D 22G则有总的花费为:W=2*(AC+BD )+4*CD ;我们所要做的就是求最优解。

实验所用软件及版本:Matlab 7.10.0实验序号: 实验四 日期:班级 姓名 学号实验 名称慢跑者与狗问题背景描述:一个慢跑者在平面上沿曲线25y x 22=+以恒定的速度v 从(5,0)起逆时钟方向跑步,一直狗从原点一恒定的速度w ,跑向慢跑者,在运动的过程中狗的运动方向始终指向慢跑者。

实验目的:用matlab 编程讨论不同的v 和w 是的追逐过程。

数学模型:人的坐标为(manx,many ),狗的坐标为(dogx,dogy ),则时间t 时刻的人的坐标可以表示为manx=R*cos(v*t/R); many=R*sin(v*t/R);sin θ=| (many-dogy)/sqrt((manx-dogx)^2+(many-dogy)^2)|;cos θ=| (manx-dogx)/sqrt((manx-dogx)^2+(many-dogy)^2)|;则可知在t+dt 时刻狗的坐标可以表示为:dogx=dogx(+/-)w* cos θ*dt; dogy=dogy(+/-)w* sin θ*dt; (如果manx-dogx>0则为正号,反之则为负号)实验所用软件及版本:Matlab 7.10.0实验序号:实验五日期:班级姓名学号两圆的相对滚动实验名称问题背景描述:有一个小圆在大圆内沿着大圆的圆周无滑动的滚动。

数学建模作业一:汽车刹车距离

数学建模作业一:汽车刹车距离

汽车刹车距离一、 问题描述司机在遇到突发紧急情况时都会刹车,从司机决定刹车开始到汽车停止行驶的距离为刹车距离,车速越快,刹车距离越长。

那么刹车距离与车速之间具有什么样的关系呢?二、 问题分析汽车的刹车距离有反应距离和刹车距离两部分组成,反应距离指的是司机看到需要刹车的情况到汽车制动器开始起作用汽车行使的距离,刹车距离指的是制动器开始起作用到汽车完全停止的距离。

反应距离有反应时间和车速决定,反应时间取决于司机个人状况(灵敏、机警等)和制动系统的灵敏性,由于很难对反应时间进行区别,因此,通常认为反应时间为常数,而且在这段时间内车速不变。

刹车距离与制动作用力、车重、车速以及路面状况等因素有关系。

由能量守恒制动力所做的功等于汽车动能的改变。

设计制动器的一个合理原则是,最大制动力大体上与汽车的质量成正比,汽车的减速度基本上是常数。

路面状况可认为是固定的。

三、 问题求解1、 模型假设根据上述分析,可作如下假设:①刹车距离d 等于反应距离1d 和制动距离2d 之和;②反应距离1d 与车速v 成正比,且比例系数为反应时间t ;③刹车时使用最大制动力F ,F 作的功等于汽车动能的改变,且F 与车质量m 成正比; ④人的反应时间t 为一个常数;⑤在反应时间内车速v 不变 ;⑥路面状况是固定的;⑦汽车的减速度a 基本上是一个常数。

2、 模型建立由上述假设,可得:⑴tv d =2; ⑵2221mv Fd =,而ma F =,则2221v ad =。

所以22kv d =。

综上,刹车距离的模型为2kv tv d +=。

3、 参数估计可用我国某机构提供的刹车距离实际观察数据来拟合未知参数t 和k 。

转化单位后得:车速(公里/小时)20 40 60 80 100 120 140实际刹车距离(米) 6.5 17.8 33.6 57.1 83.4 118.0 153.5用Mathematica进行拟合,代码如下:Clear[x,v,d];x={{20/3.6,6.5},{40/3.6,17.8},{60/3.6,33.6},{80/3.6,57.1},{100/3.6,83.4},{120/ 3.6,118},{140/3.6,153.5}};d=Fit[x,{v,v^2},v];Print["d=",d];Plot[d,{v,0,200/3.6}]结果:4、结果分析将拟合结果与实际结果对比:(代码)Clear[v,d];d=0.65218*v/3.6+0.0852792*(v/3.6)^2;For[v=20,v<=140,v=v+20,Print["速度为",v,"km/h时刹车距离为",d]]结果:车速(公里/小时)20 40 60 80 100 120 140实际刹车距离(米) 6.5 17.8 33.6 57.1 83.4 118.0 153.5计算刹车距离(米) 6.2 17.8 34.6 56.6 83.9 116.5 154.3计算刹车距离与实际刹车距离基本相当。

数学建模实验一:数学规划模型AMPL求解

数学建模实验一:数学规划模型AMPL求解

实验一:数学规划模型AMPL求解专业年级:2014级信息与计算科学1班姓名:黄志锐学号:201430120110一、实验目的1. 熟悉启动AMPL的方法。

2. 熟悉SCITE编辑软件的运行。

3. 熟悉AMPL基本编程。

4. 熟悉AMPL求解数学规划模型的过程。

二、实验内容1. 用AMPL求解下列问题并作灵敏度分析:一奶制品加工厂用牛奶生产A1和A2两种奶制品,1桶牛奶可以在甲类设备上用12小时加工成3公斤A1或者在乙类设备上用8小时加工成4公斤A2,且都能全部售出,且每公斤A1获利24元,每公斤A2获利16元。

先加工厂每天能得到50桶牛奶的供应,每天工人总的劳动时间为480小时,并且甲类设备每天至多加工100公斤A1,乙类设备的加工能力没有限制,试为该厂制定一个计划,使每天的获利最大。

基本模型:根据题意,设每天用x1桶牛奶生产A1,用x2桶牛奶生产A2,每天获利为z元,则可建立线性规划模型如下:max z=72x1+64x2s.t.x1+x2≤5012x1+8x2≤4803x1≤100x1≥0,x2≥0模型求解:使用AMPL编程求解上述线性规划模型(并作敏感性分析)代码如下:结果分析:使用AMPL编程求解上述线性规划模型(并作敏感性分析)结果如下:通过分析上述结果可知,该线性规划模型的全局最优解为x1=20,x2=30,则最优值为3360(即最大利润为3360元)。

求解过程中迭代次数为2次。

对上述线性规划模型进行敏感度分析有:1.目标函数系数变化范围:x.rc x.down x.up :=x1 0 64 96x2 0 48 72;即x.rc为最优解下“资源”增加1单位时“效益”的增量; x.down,x.up为最优解不变时目标函数系数允许变化范围。

2.影子价格raw = 48 原料增加1单位, 利润增长48;time = 2 时间增加1单位, 利润增长2;capacity = 0 加工能力增长不影响利润即1桶牛奶的影子价格为48元,1小时劳动的影子价格为2元,甲类设备的影子价格为0元。

数学建模第一次实验

数学建模第一次实验

春季开学典礼校长致辞范文尊敬的各位领导、亲爱的老师、亲爱的同学们:大家好!在这美丽的春天里,我们迎来了新学期的开始,为了庆祝我们的开学,今天我们举行了这庄重而隆重的开学典礼。

我作为学校的校长,非常荣幸能够在这个特殊的时刻与大家相聚,并向大家致以热烈的欢迎!首先,我要向新进学校的同学表示最真诚的欢迎!希望你们能够尽快适应新的学习环境,在这里度过愉快而充实的时间。

作为学校的成员,你们将肩负着更多的责任,希望你们能够珍惜这个机会,努力学习,做一个有梦想、有担当的人。

我要感谢所有的教职员工,特别是辛勤工作了整个暑假的老师们。

正是你们的辛勤付出,为学校的发展和学生的成长提供了坚实的保障。

你们用心去教育每一个学生,你们不仅是他们的老师,更是他们的朋友和榜样。

我们要共同努力,为学生创造更好的学习环境,让每一个孩子都能够充分展示自己的才华和潜力。

在新的学期里,我们将迎来新的挑战和机遇。

作为一所优秀的学校,我们要注重培养学生的品格素养和创新能力。

只有在良好的品德教育和严格的学风氛围下,学生才能够健康成长,并发挥出自己的才华。

同时,我们要关注学生的全面发展,注重培养他们的实践能力和团队合作精神。

我们将积极开展各类实践活动和社团活动,让学生在实践中获得成长和收获。

在新的学期里,我们还将继续加强学校的教育教学工作。

教育是无形的火焰,而教师是点燃火焰的火种。

我们要努力提高教师的教学能力和专业素养,使他们能够更好地教育学生,引导他们发展潜能。

我们要注重教学方法的创新和教育资源的共享,提高教育教学质量,为学生的发展创造更好的条件。

最后,我要向全体同学提出要求:首先,要树立远大的人生目标,并为之努力奋斗。

每个人都有自己的梦想,只有明确了目标,才能够更好地前进。

其次,要把握机会,勇往直前。

人生充满了无数的选择和机遇,关键在于我们是否有勇气去抓住和利用。

再次,要注重个人素质的培养。

学习知识只是人生的一部分,更重要的是培养自己的品德和能力。

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数学建模作业——实验1学院:软件学院姓名:学号:班级:软件工程2015级 GCT班邮箱:电话:日期:2016年5月10日基本实验1.椅子放平问题依照1.2.1节中的“椅子问题”的方法,将假设中的“四腿长相同并且四脚连线呈正方形”,改为“四腿长相同并且四脚连线呈长方形”,其余假设不变,问椅子还能放平吗?如果能,请证明;如果不能,请举出相应的例子。

答:能放平,证明如下:如上图,以椅子的中心点建立坐标,O为原点,A、B、C、D为椅子四脚的初始位置,通过旋转椅子到A’、B’、C’、D’,旋转的角度为α,记A、B两脚,C、D两脚距离地面的距离为f(α)和g(α),由于椅子的四脚在任何位置至少有3脚着地,且f(α)、g(α)是α的连续函数,则f(α)和g(α)至少有一个的值为0,即f(α)g(α)=0,f(α)≥ 0,g(α)≥0,若f(0)>0,g(0)=0,则一定存在α’∈(0,π),使得f(α’)=g(α’)=0令α=π(即椅子旋转180°,AB 边与CD 边互换),则f(π)=0,g(π)>0定义h(α)=f(α)-g(α),得到h(0)=f(0)-g(0)>0h(π)=f(π)-g(π)<0根据连续函数的零点定理,则存在α’∈(0,π),使得 h(α’)=f(α’)-g(α’)=0结合条件f(α’)g(α’)=0,从而得到f(α’)=g(α’)=0,即四脚着地,椅子放平。

2. 过河问题依照1.2.2节中的“商人安全过河”的方法,完成下面的智力游戏:人带着猫、鸡、米过河,船除需要人划之外,至多能载猫、鸡、米之一,而当人不在场时,猫要吃鸡、鸡要吃米,试设计一个安全过河的方案,并使渡河的次数尽量的少。

答:用i =1,2,3,4分别代表人,猫,鸡,米。

1=i x 在此岸,0=i x 在对岸,()4321,,,x x x x s =此岸状态,()43211,1,1,1x x x x D ----=对岸状态。

安全状态集合为 :S = 1,1,1,1 ,D =(0,0,0,0)S = 1,1,1,0 ,D =(0,0,0,1)S = 1,1,0,1 ,D = 0,0,1,0 S = 1,0,1,1 ,D = 0,1,0,0 S = 1,0,1,0 ,D = 1,0,1,0 S = 0,1,0,1 ,D = 0,1,0,1 S = 0,1,0,0 ,D = 1,0,1,1 S = 0,0,1,0 ,D = 1,1,0,1 S = 0,0,0,1 ,D = 1,1,1,0 S = 0,0,0,0 ,D =(1,1,1,1)乘船方案,记作()4321,,,u u u u U =,当i 在船上时记1=i u ,否则记0=i u ,允许决策集合为()()()(){}0,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1,1=U因为乘船k 为奇数时船从此案驶向彼岸,k 为偶数时船由彼岸驶向此岸,所以状态k s 随决策k U 变化的规律为()kU k k s k s 11-+=+, 设计安全过河方案归结为求决策,,,,21U U U U n ∈ ,使状态S s k ∈按转移律由初始状态()1,1,1,11=s 经有限步n 到达状态()0,0,0,01=+n s 。

根据题设条件:影响安全渡河的元素是猫、鸡、米,这3个元素中取2个元素的组合一共有C 32=3种,分别为猫+鸡,猫+米,鸡+米。

其中“猫+鸡”和“鸡+米”组合不安全,而“猫+米”的组合是安全的。

第一次渡河需带3个元素中的1个元素,另外2个元素留在岸上,而留在岸上的3种组合中只有“猫+米”的组合是安全的,可见第一次渡河只能带鸡,即安全方案只有U=(1,0,1,0),第二次将米或者猫带到对岸,把鸡带回,第三次将猫或者米带到对岸,第四次将鸡带过河,至此,猫、鸡、米均安全过河。

具体有2种执行方案如下:上述方案直观表示如下:3.购房贷款问题(续)在1.2.3节“购房贷款”的问题中,我们讨论了小王夫妇借贷还贷的方式。

现进一步讨论此问题。

某借贷公司的广告称,对于贷款期在20年以上的客户(利率仍按06%/月计算),他们帮你提前3年还清贷款。

但条件如下:(1)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的1/2;(2)因为增加必要的档案、文书等管理工作,因此,要预付给借贷公司贷款总额10%的佣金。

试分析,小王夫妇是否要请这家借贷公司帮助还款。

答:设每月还款额为x,利率r,贷款额A0,总还款月数为N,总还款额为X。

若贷款20万,20年期,则:x=A0r(1+r)N1+r N−1=200000×0.006(1+0.006)2401+0.006240−1=1574.7元X=x×N=1574.7×240=377928元若请这家借贷公司还款,则还款总额X1=x(N-3×12)+10%A0=1574.7×204+20000=341238.8元但小王夫妇预付给借贷公司20000元的佣金,如果把这20000元作为首付,则小王夫妇只需贷款18万,则总还款额:X2=X(1-10%)=340135.2元还款月数:N2=X2÷x=340135.2÷1574.7=216月=18年X1>X2,小王夫妇不需用借贷公司还款。

4.冷却定律按照Newton冷却定律,温度为T的物体在温度为T0(T0<T)的环境中冷却的速度与温差T-T0成正比。

用此定律建立相应的微分方程模型。

如果空气的温度是20℃,且沸腾的水在20分钟内冷却到60℃,那么水温降低到30℃需要多长时间?答:首先,牛顿冷却定律为温度为T(t)的物体在温度T0的环境中冷却的速度与温度差 T(t)−T0成正比。

=k[T t−T0],K为比例常数。

所以,得出微分方程dT(t)dt任意时刻t,物体的温度为T t=T0+Ce kt,C为常数根据已知条件,T0=20℃,记t=0时刻,初始水温T(0)=100℃,20分钟后水温T(20)=60℃。

则:T0=20+Ce k∗0=100T20=20+Ce k∗20=60求解函数得,k=-0.034657,C=80,即T t=20+80∗e−0.034657∗t当水温降低到30℃时,t=-ln((30-20)÷80)÷0.034657=60分钟。

5.锻炼想象力、洞察力和判断力的问题(只简单回答出理由即可)(1)某人早8时从山下旅店出发沿一条山路上山,下午5时到达山顶并留宿,次日8时沿同一山路下山,下午5时回到酒店。

该人比在两天中的同一时刻经过路径中的同一地点,为什么?答:题中人记作A,假定有另一个人B,第二天复制A第一天的上山过程(即任何时刻的足迹均相同),那么问题相当于A、B两人分别从一段路的两端同时出发,相向行走,同时到达另一端。

则A、B二人必然会在路途中相遇,相遇点即为A在两天中的同一时刻经过路径中的同一地点。

也可用下图加以说明,两条曲线分别为上山和下山的曲线,两天都是同一时刻出发,同一时刻到达,无论曲线如何变化,总会有一个相交点,相交点即为为A在两天中的同一时刻经过路径中的同一地点。

(2)甲乙两站之间有汽车相通,每隔10分钟甲乙两站相互发一趟车,但发车时刻不一定相同,甲乙两站之间有一中间站丙,某人每天在随机时刻到达丙站,并搭乘最先经过丙站的那趟车,结果发现100天中约有90天到达甲站,大约有10天到达乙站。

问开往甲乙两站的汽车经过丙站的时刻是如何安排的?答:由题意可知,搭乘乙站开往甲站的车概率是90%,搭乘甲站开往乙站的车概率是10%。

说明90%的时间等来的是乙站开往甲站的车,10%的时间等来的是甲站开往乙站的车,而发车时间间隔是10分钟,进而说明:10分钟内有9分钟等来的是乙站开往甲站的车,有1分钟等来的是甲站开往乙站的车。

因此可以得出结论:乙站开往甲站的车到站后1分钟,甲站开往乙站的车到站。

开往甲乙两站的汽车经过丙站的时刻可表示如下(H0为乙站开往甲站的首班车时刻):H0乙甲H0+1甲乙H0+10 乙甲H0+11 甲乙H0+15 乙甲H0+16 甲乙…… ……(3)张先生家住在A市,在B市工作,每天下班后他乘城际火车于18:00抵达A市火车站,他妻子驾车至火车站接他回家。

一日他提前下班,乘早一班火车于17:30抵达A市火车站,随即步行回家,他妻子像往常一样驾车前来,在半路相遇将他接回家。

到家时张先生发现比往常提前了10分钟,问张先生步行了多长时间?答:张先生从火车站比往常早出发30分钟,早到家10分钟,则其步行路段用时比往常多了20分钟。

他妻子从家出发时间不变,早到家10分钟,则其少行驶了10分钟的路程,即张先生步行路段的往返路程,那么张先生步行路段的单程行车时间为5分钟。

张先生步行的时间应为比往常多用的时间和步行路段的单程行车时间之和,即25分钟。

(4)一男孩和一女孩分别在距家2公里和1公里且方向相反的两所学校上学,每天同时放学后分别以每小时4公里和每小时2公里的速度步行回家。

一小狗以每小时6公里的速度由男孩处奔向女孩,又从女孩处奔向男孩,如此往返直至回到家中。

问小狗奔波了多少路程。

如果男孩和女孩上学时,小狗也往返奔波在他们中间,问他们到达学校时小狗在何处?答:由于他们到家的用时都是2÷4=0.5小时,所以小狗奔波的路程为6×0.5=3公里。

上学过程是放学过程的逆向过程,所以在他们到达学校时小狗的位置为放学时的起始位置,即男孩所在的学校。

加分实验(公平投票问题)某部门推出一专项基金目的在于培养优秀人才,根据评比结果确定资助的额度。

许多单位的优秀者都申请了该基金,于是该基金的委员会聘请了数名专家,按照如下规则进行评比。

1.为了公平性,评委对本单位选手不给分;2.每位评委对每位参与申请的人(除本单位选手外)都必须打分,且不打相同的分;3.评委打分方法为给参加申请的人排序,根据优劣分别记1分、2分、…以此类推。

4.评判结束后,求出各选手的平均分,按平均分从低到高排序,依次确定本次评比的名次,即平均分最低者获得资助最高,依次类推。

本次基金申请中,甲所在单位有一名评委,这位评委将不参加对选手甲的评判,其他选手没有类似情况,评审结束后选手甲觉得这种评比规则对他不公平。

问选手甲的抱怨是否有道理?若不公平,能否做出修正来解决选手甲的抱怨?答:令评审个数为n,根据评分规则,在一般情况下评委给出的评分分别为k1,k2,k3…k n,所以该选手的平均得分为K1=k1+k2+⋯+k nn =Sn n由于回避规则,甲的单位不得为甲评分,则甲的得分与一般选手有差别,应为K2=k1+k2+⋯+k n−1n−1=S n−k nn−1二者之差为K1−K2=S nn−S n−k nn−1=S n n−1−n(S n−k n)n(n−1)=nk n−S nn(n−1)由上式可知:只有当每个评委的打分均相等时,两者之差才恒等于0,其余情况则不恒等于0。

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