模型与算法(思考题4道)
数学模型经典题目及答案
模型与算法四道题及“跳棋”思考题1、找零钱思想:先找零25分的,然后再依次满足10分、5、1.算法:符号说明:Sum1:消费金额。
Sleft2:找零金额。
X1、X2、X3、X4:需要找零25分、10分、5分和1分的数量。
S1:请输入小于100分的消费金额:Sum1。
S2:需要找零的金额为:Sleft2=100- Sum1。
S3:计算与赋值:X1=[Sleft2/25]、X2=[(Sleft2-25*X1)/10]、X3=[(Sleft2-25* X1-10*X2)/5]、X4=Sleft2-25*X1-10*X2-5*X3.S4:输出X1、X2、X3、X4。
2、带有时间窗的任务分配算法S未:还未被分配的任务集合。
S已:已经被分配的任务集合。
A:临时集合。
S1:赋值k=1。
S2:从S未中找出一个开始时间最小的任务i,并输出:“任务i分配到第k个机器“,并且 S已=S已∪{ i },S未=S未−{ i }。
S3:判断A={i∈S未|s i≥f j∀ j∈S已}是否为空集,若A为空集,则此机器已经满了,k=k+1, S已=∅,进入S4;否则从A中选出一个开始时间最小的任务i,并输出:“任务i分配到第k个机器“,并S已=S已∪{ i },S未=S未−{ i },进入S3。
S4:判断S未是否为空集,若是,程序结束;否则进入S3。
#include<stdio.h>void main(){char a[7]={'a','b','c','d','e','f','g'};char b;char x[7];int s[7]={0,3,4,9,7,1,6};int f[8]={2,7,7,11,10,5,8,0};int i,j,k,n,m,c,d,x1,x2,x3,x4;bool y1,y2;k=0;m=1;for(i=0;i<7;i++) // 将任务按开始时间从小到大排序。
机器学习:模型与算法智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学
机器学习:模型与算法智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学浙江大学第一章测试1.sigmoid函数的值域为?()。
答案:(0,1)2.哪些属于监督学习重要元素?()。
答案:标注数据;学习模型;损失函数3.分析不同变量之间存在关系的研究叫回归分析。
()答案:对4.强可学习和弱可学习是等价的。
()答案:对5.下面的说法正确的是()。
答案:逻辑回归只能处理二分类问题第二章测试1.下面的说法正确的是()。
答案:K均值聚类算法实质上是最小化每个类簇的方差。
2.哪一项是皮尔逊相关系数的性质?()。
答案:X与Y协方差的绝对值小于等于13.下面的说法正确的有()。
答案:EM算法分为求取期望和期望最大化两个步骤。
;在K均值聚类算法中,欧式距离与方差量纲相同。
4.K均值聚类属于监督学习。
()答案:错5.特征人脸方法的本质是用称为“特征人脸”的特征向量按照线性组合形式表达每一张原始人脸图像。
()答案:对第三章测试1.下列哪一项不是运用半监督学习的原因()。
答案:为获得更高的机器学习性能2.在半监督学习中下列哪种说法是错误的()。
答案:“聚类假设的推广,对输出值没有限制”属于聚类假设的范畴。
3.半监督学习方法有:()。
答案:基于图表的半监督学习;半监督SVM;生成方法4.在有标记数据极少的情形下往往比其他方法性能更好是半监督学习生成式方法流程的优点。
()答案:对5.基于图表的半监督学习不用占有太大内存。
()答案:错第四章测试1.下列说法正确的是()。
答案:感知机网络只有输入层/输出层,无隐藏层。
2.一元变量所构成函数f在x处的梯度为()答案:3.常用的池化操作有::()。
答案:最大池化;平均池化4.One-hot向量可以刻画词与词之间的相似性()答案:错5.前馈神经网络中存在反馈。
()答案:错第五章测试1.下列说法错误的是()。
答案:循环神经网络不能处理任意长度的序列2.下列说法正确的是()。
答案:如果一个完全连接的RNN有足够数量的sigmoid型隐藏神经元,它可以以任意的准确率去近似任何一个非线性动力系统个。
建模培训6-思考题
思考题1、请大家在暑假里思考以下几个题目;2、有条件地话.....(不强求).....把解答的电子版发给我:mror@ 或 sdcdmcm@ ;3、模型求解要求用软件或编程完成;4、祝大家假期愉快!1、广告策略一家公司拟在电视、广播和杂志上做广告,以尽可能多地招徕顾客。
下表是市场调查结果:50万元;白天电视广告至少播出3次,夜间电视广告至少播出2次;广播广告和杂志广告要重复5到10次。
试为该公司制定最佳的广告策略。
2、生产计划某工厂生产3种产品,需要使用3种资源:技术服务、劳动力和行政管理。
下表列出了3种单位产品对每种资源的需要量:(1)若产品III 值得生产,那么它的利润是多少?若将产品III 的单位利润变为325,求获利最大时的生产计划。
(2)确定3种资源的影子价格。
(3)如果生产一种新产品,该单位新产品需要技术服务1小时、劳动力4小时和行政管理4小时,预期单位利润为8,试重新制定生产计划。
(4)若产品III 的产量至少为10,试重新制定生产计划。
3、加工排序4、护士雇佣最少需雇佣多少护士?现在准备在海岛上建立一个服务中心,以便为居民提供各种服务,问:服务中心应该建在何处为最佳?6、投资组合年共12年间的年增长情况的数据:1943年初的价格的1.300倍,即年收益率为0.3(30%)。
其余依此类推。
某投资者在1955年初有一笔资金准备用于投资者三种股票,期望年收益率不低于15%。
问:该投资者应如何投资,才能使投资风险最小?7、新产品的研发决策某电子有限公司是一家集设计、开发、生产、销售一条龙服务的电子礼品专业公司。
在刚刚过去的一年中,公司销量明显少于历年平均水平,且管理费用及产品开发费用较以往大幅增加,导致总收入下降,净利润为负一百多万。
直接后果是公司目前可用于开发新产品的资金没有往年充足,更严重的是会影响到公司的生存与发展。
若销售量不能很快改善,管理层将会考虑削减公司的生产规模来降低生产总成本。
数学建模与数学实验课后习题答案
P594•学校共1002名学生,237人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432 人住在C 宿舍。
学生要组织一个10人的委员会,使用Q 值法分配各 宿舍的委员数。
解:设P 表示人数,N 表示要分配的总席位数。
i 表示各个宿舍(分别取 A,B,C ), p i 表 示i 宿舍现有住宿人数, n i 表示i 宿舍分配到的委员席位。
首先,我们先按比例分配委员席位。
23710 A 宿舍为:n A ==2.365 1002 333"0 B 宿舍为:n B =3.323 1002 432X0 C 宿舍为:n C =4.3111002现已分完9人,剩1人用Q 值法分配。
经比较可得,最后一席位应分给 A 宿舍。
所以,总的席位分配应为: A 宿舍3个席位,B 宿舍3个席位,C 宿舍4个席位。
QA23722 3= 9361.5 Q B33323 4 = 9240.7 Q C4322 4 5=9331.2商人们怎样安全过河傻麴删舫紬削< I 11山名畝臥蹄峨颂禮训鋤嫌邂 韻靖甘讹岸讎鞍輯毗匍趾曲展 縣確牡GH 錚俩軸飙奸比臥鋪謎 smm 彌鯉械即第紘麵觎岸締熾 x^M 曲颁M 删牘HX …佛讪卜过樹蘇 卜允棘髒合 岡仇卅毘冋如;冋冋1卯;砰=口 於广歎煙船上觸人敦% V O J U;xMmm朗“…他1曲策D 咿川| thPl,2卜允隸策集合 刼為和啊母紳轉 多步贱 就匚叫=1入“山使曲并按 腿翻律由汩3』和騒側),模型求解 -穷举法〜编程上机 ■图解法S={(x ?jOI x=o, j-0,1,2,3;X =3? J =0,1,2,3; X =»*=1,2}J规格化方法,易于推广考虑4名商人各带一随从的情况状态$=(xy¥)~ 16个格点 允许状态〜U )个。
点 , 允许决策〜移动1或2格; k 奇)左下移;&偶,右上移. 右,…,必I 给出安全渡河方案评注和思考[廿rfn片,rfl12 3xmm賤縣臓由上题可求:4个商人,4个随从安全过河的方案。
模型与算法问题回答
模型与算法模型与算法是机器学习领域中非常重要的两个概念。
模型指的是将输入数据映射到输出数据的函数或者模板,而算法则是指用来训练和优化模型的方法。
在机器学习中,我们通常会使用不同的模型和算法来解决各种不同的问题。
一、模型1. 什么是模型?在机器学习中,一个模型通常由一些参数组成,这些参数可以用来对输入数据进行映射。
例如,在分类问题中,我们可以使用一个线性分类器来将输入数据映射到不同的类别上。
这个线性分类器就可以被看作是一个模型。
2. 模型的种类在机器学习中,有很多不同种类的模型。
以下列举几种常见的:(1)线性回归模型:用于回归问题,通过拟合一个线性函数来预测输出变量。
(2)逻辑回归模型:用于分类问题,通过拟合一个逻辑函数来预测输出变量。
(3)决策树模型:用于分类和回归问题,在树结构上进行决策。
(4)神经网络模型:用于各种问题,在多层神经元之间传递信息以进行计算。
3. 如何选择合适的模型?在选择模型时,需要考虑问题的类型以及数据的特征。
例如,在处理分类问题时,我们可以使用逻辑回归、决策树或者神经网络等不同的模型。
我们需要根据数据的特征和问题的要求来选择合适的模型。
二、算法1. 什么是算法?在机器学习中,算法通常指用来训练和优化模型的方法。
这些方法可以用来调整模型中的参数,使其能够更好地拟合输入数据。
2. 算法的种类在机器学习中,有很多不同种类的算法。
以下列举几种常见的:(1)梯度下降算法:用于最小化损失函数,在每次迭代中更新参数。
(2)随机梯度下降算法:与梯度下降类似,但是每次只使用一个样本来更新参数。
(3)牛顿法:一种更快速收敛的优化方法,可以通过二阶导数来更新参数。
(4)L-BFGS算法:一种用于大规模优化问题的快速收敛方法。
3. 如何选择合适的算法?在选择算法时,需要考虑问题类型、数据量和计算资源等因素。
例如,在处理大规模数据集时,我们可能需要使用随机梯度下降算法或者L-BFGS算法来加速优化过程。
小学数学常见几何模型典型例题及解题思路
小学数学常见几何模型典型例题及解题思路(1)巧求面积常用方法:直接求;整体减空白;不规则转规则(平移、旋转等);模型(鸟头、蝴蝶、漏斗等模型);差不变1、ABCG 是边长为12厘米的正方形,右上角是一个边长为6厘米的正方形FGDE ,求阴影部分的面积。
.答案:72AHFECB I DG思路:1)直接求,但是阴影部分的三角形和四边形面积都无法直接求;2)整体减空白。
.关键在于如何找到整体,发现梯形BCEF 可求,且空白分别两个矩形面积的一半。
.2、在长方形ABCD 中,BE=5,EC=4,CF=4,FD=1。
△AEF 的面积是多少?答案:20ADB FCE思路:1)直接求,无法直接求;2)由于知道了各个边的数据,因此空白部分的面积都可求3、如图所示的长方形中,E 、F 分别是AD 和DC 的中点。
(1)如果已知AB=10厘米,BC=6厘米,那么阴影部分面积是多少平方厘米?答案:22.5(2)如果已知长方形ABCD 的面积是64平方厘米,那么阴影部分的面积是多少平方厘米?答案:24B CD FE思路(1)直接求,无法直接求;2)已经知道了各个边的数据,因此可以求出空白的位置;3)也可以利用鸟头模型4、正方形ABCD 边长是6厘米,△AFD (甲)是正方形的一部分,△CEF (乙)的面积比△AFD (甲)大6平方厘米。
请问CE 的长是多少厘米。
答案:8ABD CF思路:差不变5、把长为15厘米,宽为12厘米的长方形,分割成4个三角形,其面积分别为S 1、S 2、S 3、S 4,且S 1=S 2=S 3+S 4。
求S 4。
答案:10DCEF S 1S 2S 3S 4思路:求S4需要知道FC 和EC 的长度;FC 不能直接求,但是DF 可求,DF 可以由三分之一矩形面积S1÷AD ×2得到,同理EC 也求。
最后一句三角形面积公式得到结果。
6、长方形ABCD 内的阴影部分面积之和为70,AB=8,AD=15。
模型测算面试题目(3篇)
第1篇一、面试背景随着大数据、人工智能等技术的飞速发展,模型测算在各个领域中的应用日益广泛。
为了选拔具备模型测算能力的人才,我们特此设计了以下面试题目,旨在考察应聘者对模型测算的理解、应用能力和创新能力。
二、面试题目第一部分:基础知识1. 简述什么是模型测算?(要求:定义、作用、应用领域等)2. 请列举至少三种常用的模型测算方法。
(要求:每种方法的原理、适用场景等)3. 什么是机器学习?它与模型测算有何关系?(要求:定义、关系、区别等)4. 什么是数据预处理?在模型测算过程中,数据预处理有哪些作用?(要求:定义、作用、常见方法等)5. 什么是模型评估?请列举至少三种常用的模型评估指标。
(要求:定义、指标、适用场景等)6. 什么是过拟合?如何避免过拟合?(要求:定义、原因、方法等)7. 什么是交叉验证?请简述交叉验证的基本原理。
(要求:定义、原理、方法等)第二部分:案例分析1. 假设你是一位数据分析专家,公司希望利用模型测算预测某地区的未来销售情况。
请简述你的工作流程。
(要求:数据收集、预处理、模型选择、训练、评估、预测等)2. 请分析以下数据集,并说明如何利用模型测算进行预测。
(数据集:某电商平台用户购买行为数据,包括用户ID、性别、年龄、购买时间、购买金额、购买商品类别等)3. 请设计一个模型,用于预测某城市未来一年的房价走势。
(要求:数据收集、预处理、模型选择、训练、评估、预测等)4. 请分析以下异常数据,并说明如何处理这些异常数据。
(异常数据:某电商平台用户购买行为数据中的异常值)5. 请设计一个模型,用于识别某银行客户的信用风险。
(要求:数据收集、预处理、模型选择、训练、评估、预测等)第三部分:创新应用1. 请结合当前热点话题,设计一个创新性的模型测算应用案例。
(要求:应用领域、模型选择、数据来源、预测目标等)2. 请简述模型测算在以下领域的应用前景:- 金融- 教育- 医疗- 交通3. 请谈谈你对模型测算未来发展趋势的看法。
模式识别与机器学习思考题及参考答案
模式识别与机器学习期末考查思考题1:简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。
机器学习是研究让机器(计算机)从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。
机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。
然而近年来,由于它们关心的很多共同问题(分类、聚类、特征选择、信息融合等),这两个领域的界限越来越模糊。
机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题,其中包括图像/视频分析、(文本、语音、印刷、手写)文档分析、信息检索和网络搜索等。
近年来,机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者,理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。
机器学习:要使计算机具有知识一般有两种方法;一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理,并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。
另一种是使计算机本身有获得知识的能力,它可以学习人类已有的知识,并且在实践过程中不总结、完善,这种方式称为机器学习。
机器学习的研究,主要在以下三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;和机器学习的方法;以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。
依赖于这些学科而共同发展。
目前已经取得很大的进展,但还没有能完全解决问题。
模式识别:模式识别是研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。
如识别物体、地形、图像、字体(如签字)等。
在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。
近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。
特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言(如汉语、英语等),便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带来极大的便利。
计算机理解自然语言的研究有以下三个目标:一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息,并能正确答复(或响应)输入的信息。
《数学建模》复习思考题答案
(0349)《数学建模》复习思考题答案一、名词解释1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。
2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。
3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。
4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。
5.测试分析:将研究对象看作一个“黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。
6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。
7.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。
8.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。
9.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。
10.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。
11.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。
12.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。
13.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。
14.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。
15.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。
算法面试题和答案
算法面试题和答案1、什么是算法?为什么需要算法?算法是一个定义明确的计算过程,它将一些值或一组值作为输入,并产生一组值或一些值作为输出。
为什么需要算法?算法提供了问题的基本思想和解决问题的方法。
使用算法的一些原因如下:算法提高了现有技术的效率。
比较算法相对于其他技术的性能。
算法为设计者提供了对问题的需求和目标的强烈描述。
算法提供了对程序流程的合理理解。
算法测量方法在不同情况下的性能(最佳情况、最坏情况、平均情况)。
算法识别该算法所需的资源(输入/输出、内存)周期。
借助算法,可以衡量和分析问题的复杂性时间和空间。
算法还降低了设计成本。
2、算法的复杂性是什么?算法的复杂性是一种分类算法与替代算法相比效率的方法。
它的重点是执行时间如何随着要处理的数据集而增加。
算法的计算复杂度在计算中很重要。
非常适合根据算法所需的相对时间量或相对空间量对算法进行分类,并将时间/空间需求的增长指定为输入大小的函数。
时间复杂度时间复杂度是作为输入大小的函数的程序运行时间。
空间复杂度空间复杂度根据算法完成其任务需要多少空间来分析算法。
空间复杂度分析在计算的早期(当计算机上的存储空间有限时)至关重要。
现在很少出现空间问题,因为电脑上的空间足够大。
我们实现了以下类型的复杂性分析最坏情况:f(n)它由在任何大小为n的实例上采取的最大步数定义。
最佳情况:f(n)它由在任何大小为n的实例上采取的最小步数定义。
平均情况:f(n)它由在任何大小为n的实例上采取的平均步数定义。
3、编写一个算法来反转一个字符串。
例如将字符串,bcdef〃,返回结果将是〃fedcba"第1步:开始第2步:取两个变量i和j第3步:Iength(String)-I,将J设置在最后一个位置第4步:string [0],在第一个字符上设置L第5 步:string [i]与String [j]互换第6步:将i增加1第7步:将j加1第8步:如果i>j则转到第3步第9步:停止。
数学建模习题集及答案解析课后习题集
第一局部课后习题1.学校共1000名学生,235人住在A宿舍,333人住在B宿舍,432人住在C宿舍。
学生们要组织一个10人的委员会,试用以下方法分配各宿舍的委员数:〔1〕按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给小数局部较大者。
〔2〕2.1节中的Q值方法。
〔3〕d’Hondt方法:将A,B,C各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,…相除,其商数如下表:的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位。
你能解释这种方法的道理吗。
如果委员会从10人增至15人,用以上3种方法再分配名额。
将3种方法两次分配的结果列表比较。
〔4〕你能提出其他的方法吗。
用你的方法分配上面的名额。
2.在超市购物时你注意到大包装商品比小包装商品廉价这种现象了吗。
比方洁银牙膏50g装的每支1.50元,120g装的3.00元,二者单位重量的价格比是1.2:1。
试用比例方法构造模型解释这个现象。
〔1〕分析商品价格C与商品重量w的关系。
价格由生产本钱、包装本钱和其他本钱等决定,这些本钱中有的与重量w成正比,有的与外表积成正比,还有与w无关的因素。
〔2〕给出单位重量价格c与w的关系,画出它的简图,说明w越大c越小,但是随着w 的增加c减少的程度变小。
解释实际意义是什么。
3.一垂钓俱乐部鼓励垂钓者将调上的鱼放生,打算按照放生的鱼的重量给予奖励,俱乐部只准备了一把软尺用于测量,请你设计按照测量的长度估计鱼的重量的方法。
假定鱼池4.用宽w的布条缠绕直径d的圆形管道,要求布条不重叠,问布条与管道轴线的夹角 应多大〔如图〕。
假设知道管道长度,需用多长布条〔可考虑两端的影响〕。
如果管道是其他形状呢。
5.用尺寸的矩形板材加工半径一定的圆盘,给出几种简便、有效的排列方法,使加工出尽可能多的圆盘。
6.动物园里的成年热血动物靠饲养的食物维持体温根本不变,在一些合理、简化的假设下建立动物的饲养食物量与动物的某个尺寸之间的关系。
7.举重比赛按照运发动的体重分组,你能在一些合理、简化的假设下建立比赛成绩与体重之间的关系吗。
数学建模能力培养思考题及答案详解
下图。问走那条路最近?(用尽可能简单的办
法求解。)
此例中河的宽度假设是忽 略不计的。如果河很宽?
A 河 d
B
例7:设有一个半径为 r 的圆形湖,圆心为 O。 将湖想象成凸出地面的木桩, 在AB间拉一根软线,当 A、线被拉紧时将得到最短路径。根据这样的想象,猜测 B 位于湖的两侧,AB连线过O,见图。 可以如下得到最短路径: 过A作圆的切线切圆于E,过 现拟从 A点步行到B点,在不得进入湖中的限 B作圆的切线切圆 于F。最短路径为由线 段AE、弧EF 制下,问怎样的路径最近。 和线段FB连接而成的连续曲线(根据对称性,AE′,弧
下面证明猜想 k R
l
猜测证明如下: (方法一)显然, 由AE、EF、FB及AE′,E′F′,F′B围成 的区域 R是一凸集。利用分离定理易证最短径不可能经过R 外的点,若不然,设 Γ为最短路径,Γ过R外的一点M,则 必存在直 线l分离M与R,由于路径Γ是连续曲线,由A沿Γ 到M,必交l于M1,由M沿Γ到B又必交l于M2。这样,直线 段M1M2的长度必小于路 径M1MM2的长度,与Γ是A到B的 最短路径矛盾,至此,我们已证明最短路径必在凸集R内。 不妨设路径经湖的上方到达B点,则弧EF必在路径F上,又 直线段AE是由A至E的最短路径,直线FB是由F到B的最短 M 路径,猜测得证。 M2 l M
1
E
F
O
Γ
A
E′
r
B
F′
若可行区域的边界是光滑曲面。则最短路径必由下列弧组 成,它们或者是空间中的自然最短曲线,或者是可行区域 的边界弧。而且,组成最短路径的各段弧在连接点处必定 相切。
根据猜测不难看出, 例5中的条件可以大大 还可用微积分方法求弧长,根据计算证 到此为止,我们的研讨还只局限于平面之中, 放松,可以不必 设AB过圆心,甚至可不必设 明满足限止条件的其他连续曲线必具有 其实上述猜测可十分自然地推广到一般空间 湖是圆形的。例如对 下图,我们可断定由A 更大的长度;此外,本猜测也可用平面 中去。1973年,J.W.Craggs证明了以上结果: 至 B的最短路径必 为l1与l2之一,其证明也不 几何知识加以证明等。 难类似给出。 A l1
(0349)《数学建模》复习思考题答案 (1)
(0349)《数学建模》复习思考题答案一、名词解释1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。
2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。
3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。
4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。
5.测试分析:将研究对象看作一个“黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。
6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。
7.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。
8.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。
9.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。
10.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。
11.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。
12.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。
13.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。
14.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。
15.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。
数学建模练习与思考题
数学建模练习与思考题第⼀部分练习与思考题第1章建⽴数学模型1.1 在稳定的椅⼦问题中,如设椅⼦的四脚连线呈长⽅形,结论如何?(稳定的椅⼦问题见姜启源《数学模型》第6页)1.2 在商⼈们安全过河问题中,若商⼈和随从各四⼈,怎样才能安全过河呢?⼀般地,有n 名商⼈带n 名随从过河,船每次能渡k ⼈过河,试讨论商⼈们能安全过河时,n 与k 应满⾜什么关系。
(商⼈们安全过河问题见姜启源《数学模型》第7页)1.3 ⼈、狗、鸡、⽶均要过河,船需要⼈划,另外⾄多还能载⼀物,⽽当⼈不在时,狗要吃鸡,鸡要吃⽶。
问⼈、狗、鸡、⽶怎样过河?1.4 有3对夫妻过河,船⾄多载两⼈,条件是任⼀⼥⼦不能在其丈夫不在的情况下与其他的男⼦在⼀起。
问怎样过河?1.5 如果银⾏存款年利率为5.5%,问如果要求到2010年本利积累为100000元,那么在1990年应在银⾏存⼊多少元?⽽到2000年的本利积累为多少元?1.6 某城市的Logistic 模型为2610251251N N dt dN ?-=,如果不考虑该市的流动⼈⼝的影响以及⾮正常死亡。
设该市1990年⼈⼝总数为8000000⼈,试求该市在未来的⼈⼝总数。
当∞→t 时发⽣什么情况。
1.7 假设⼈⼝增长服从这样规律:时刻t 的⼈⼝为)(t x ,最⼤允许⼈⼝为m x ,t 到t t ?+时间内⼈⼝数量与)(t x x m -成正⽐。
试建⽴模型并求解,作出解的图形并与指数增长模型和阻滞增长模型的结果进⾏⽐较。
1.8 ⼀昼夜有多少时刻互换长短针后仍表⽰⼀个时间?如何求出这些时间?1.9 你在⼗层楼上欲乘电梯下楼,如果你想知道需要等待的时间,请问你需要有哪些信息?如果你不愿久等,则需要爬上或爬下⼏个楼层?1.10 居民的⽤⽔来⾃⼀个由远处⽔库供⽔的⽔塔,⽔库的⽔来⾃降⾬和流⼊的河流。
⽔库的⽔可以通过河床的渗透和⽔⾯的蒸发流失。
如果要你建⽴⼀个数学模型来预测任何时刻⽔塔的⽔位,你需要哪些信息?第2章初等模型2.1 学校共1000名学⽣,235⼈住在A 宿舍,333⼈住在B 宿舍,432⼈住在C 宿舍。
数学建模方法与分析部分习题解答第三版
数学建模方法与分析部分习题解答第三版P38题22(a)第一步:提出问题变量:x1=蓝鲸的数量x2=长须鲸的数量r1=蓝鲸种群的内禀增长率r2=长须鲸种群的内禀增长率K1=蓝鲸的最大可生存的种群数量K2=长须鲸的最大可生存的种群数量a1=竞争对蓝鲸的影响a2=竞争对长须鲸的影响t=时间(年)Q=鲸鱼总数假设: dx1dt=r1*x1(1-x1/K1)-a1*x1*x2 dx2dt=r2*x2(1-x2/K2)-a2*x1*x2x1>=0x2>=0dx1dt>=0dx2dt>=0Q=x1+x2目标:求在满足约束条件下Q的最大值第二步:建立模型五步法和有约束的最优化模型第三步:推导模型公式设目标函数为y=f(x1, x2)=x1+x2约束条件为dx1dt=r1*x1(1-x1/K1)-a1*x1*x2>=0dx2dt=r2*x2(1-x2/K2)-a2*x1*x2>=0x1>=0x2>=0即求解y满足以上条件的最大值第四部:求解模型由y=f(x1, x2)=x1+x2得▽f=(1, 1)由g1=0.05*x1*(1-x1/150000)-10^(-8)*x1*x2g2=0.08*x2*(1-x2/400000)-10^(-8)*x1*x2得▽g1(x1, x2)=(1/20 - x2/100000000 - x1/1500000, -x1/100000000)▽g2(x1, x2)=(-x2/100000000, 2/25 - x2/2500000 - x1/100000000) 设λ1, λ2为拉格朗日乘子,则在极值点满足▽f=λ1*▽g1+λ2*▽g2带入解得Matlab求解clc;clear;syms x1x2w vg1=0.05*x1*(1-x1/150000)-10^(-8)*x1*x2g11=diff(g1,x1)g12=diff(g1,x2)g2=0.08*x2*(1-x2/400000)-10^(-8)*x1*x2g21=diff(g2,x1)g22=diff(g2,x2)s=solve(w*g11+v*g21-1,w*g12+v*g22-1,g1,g2)λ1= -20.6522λ2= -12.3567x1=138210x2=393090因此y=f(x1, x2)=x1+x2=531300第五步:回答问题由五步法和有约束的最优化模型解得当满足种群数量是可行的可持续条件时,鲸鱼总数最大的种群数量为531300,此时蓝鲸数量为138210,长须鲸数量为393090.2(b)考虑最优种群数量x1, x2对内禀增长率r1的灵敏性在模型中将此参量设为变量则有y=f(x1, x2)=x1+x2得▽f=(1, 1)此时g2=0.08*x2*(1-x2/400000)-10^(-8)*x1*x2▽f=λ1*▽g1+λ2*▽g2解得λ1= -475/(500*r1 - 2)λ2=-(2000*r1 - 3)/(157*r1)x1=(6000000000*r1 - 24000000)/(40000*r1 - 3)x2=(157*********r1)/(40000*r1 - 3)则计算出dx1/dr1=6000000000/(40000*r1-3)-(40000*(6000000000*r1-24000000))/(40000 *r1 - 3)^2dx2/dr1=157********/(40000*r1-3)-(628000000000000*r1)/(40000*r1 - 3)^2 在点x1=138210, x2=393090, r1=0.05, 有S(x1, r1)=dx1/dr1*r1/x1=236210*0.05/138210=0.0855S(x2, r1)=dx1/dr1*r1/x2=11810*0.05/393090=- 0.00152 (c)考虑最优种群数量x1, x2对环境承受力K1, K2灵敏性在模型中将此参量设为变量则有y=f(x1, x2)=x1+x2得▽f=(1, 1)此时g2=0.08*x2*(1-x2/400000)-10^(-8)*x1*x2▽f=λ1*▽g1+λ2*▽g2解得λ1= -475/23λ2=-(20*K1 - 100000000)/(K1 - 8000000)x1= - (92000000*K1)/(K 1– 100000000)x2= (5000000*K1 - 40000000000000)/(K1 - 100000000)则计算出dx1/dK1=(92000000*k1)/(k1- 100000000)^2 - 92000000/(k1 - 100000000)dx2/dK1=5000000/(k1-100000000)-(5000000*k1 - 40000000000000)/(k 1- 100000000)^2在点x1=138210, x2=393090, K1=150000, 有S(x1, K1)= dx1/dK1*K1/x1= 0.9228*150000/138210=1.0015 S(x2, K1)= dx2/dK1*K1/x2= -0.0461*150000/393090= -0.01762(d)考虑最优种群数量x1, x2对竞争强度a灵敏性在模型中将此参量设为变量则有y=f(x1, x2)=x1+x2得▽f=(1, 1)由g2=0.08*x2*(1-x2/400000)-a*x1*x2▽f=λ1*▽g1+λ2*▽g2解得λ1= -(100000000*a - 20)/(8000000*a - 1)λ2= -(75000000*a - 25)/(3750000*a - 2)x1= (1200000000000*a - 150000)/(15000000000000*a^2 - 1) x2=(750000000000*a - 400000)/(15000000000000*a^2 - 1)则计算出dx1/da=1200000000000/(15000000000000*a^2-1)-(30000000000000*a *(1200000000000*a-150000))/(15000000000000*a^2 - 1)^2dx2/da=750000000000/(15000000000000*a^2-1)-(30000000000000*a* (750000000000*a - 400000))/(15000000000000*a^2 - 1)^2在点x1=138210, x2=393090, a=10^(-8), 有S(x1, a)=dx1/da*a/x1= -0.0840S(x2, a)=dx2/da*a/x2=-0.0161当出现某一种群灭绝时,a=0,此时以上解出的种群数量不是最优解,此时最优解为X1max=150000, X2max=400000。
小学数学常见几何模型典型例题及解题思路
小学数学常见几何模型典型例题及解题思路(1)巧求面积常用方法:直接求;整体减空白;不规则转规则(平移、旋转等);模型(鸟头、蝴蝶、漏斗等模型);差不变1、ABCG是边长为12厘米的正方形,右上角是一个边长为6厘米的正方形FGDE,求阴影部分的面积。
答案:72思路:1)直接求,但是阴影部分的三角形和四边形面积都无法直接求;2)整体减空白。
关键在于如何找到整体,发现梯形BCEF可求,且空白分别两个矩形面积的一半。
2、在长方形ABCD中,BE=5,EC=4,CF=4,FD=1。
△AEF的面积是多少?答案:20思路:1)直接求,无法直接求;2)由于知道了各个边的数据,因此空白部分的面积都可求3、如图所示的长方形中,E、F分别是AD和DC的中点。
(1)如果已知AB=10厘米,BC=6厘米,那么阴影部分面积是多少平方厘米?答案:22.5(2)如果已知长方形ABCD的面积是64平方厘米,那么阴影部分的面积是多少平方厘米?答案:24思路(1)直接求,无法直接求;2)已经知道了各个边的数据,因此可以求出空白的位置;3)也可以利用鸟头模型4、正方形ABCD边长是6厘米,△AFD(甲)是正方形的一部分,△CEF(乙)的面积比△AFD(甲)大6平方厘米。
请问CE的长是多少厘米。
答案:8思路:差不变5、把长为15厘米,宽为12厘米的长方形,分割成4个三角形,其面积分别为S1、S2、S3、S4,且S1=S2=S3+S4。
求S4。
答案:10思路:求S4需要知道FC和EC的长度;FC不能直接求,但是DF可求,DF 可以由三分之一矩形面积S1÷AD×2得到,同理EC也求。
最后一句三角形面积公式得到结果。
6、长方形ABCD内的阴影部分面积之和为70,AB=8,AD=15。
求四边形EFGO的面积。
答案10。
思路:看到长方形和平行四边形,只要有对角线,就知道里面四个三角形面积相等。
然后依据常规思路可以得到答案。
思路2:从整体看,四边形EFGO的面积=△AFC的面积+△BFD的面积-空白部分的面积。
算法导论第四章思考题
算法导论第四章思考题1. 算法的魅力说到算法,很多人可能会觉得那是高深莫测的东西,像天上的星星,让人看得眼花缭乱。
不过,别急,我们今天就来聊聊这个看似复杂其实也挺有意思的东西。
算法就像是解决问题的一个万能钥匙,不管是数学难题、数据处理,还是生活中的小困扰,它都能给你指引方向。
就像你在厨房里想做一道新菜,但找不到食谱,结果你随便乱加一通,最后倒成了一锅粥。
其实,好的算法就像是完美的食谱,教你一步一步做出美味的佳肴,避免一切的“锅里翻船”。
1.1 算法的分类首先,我们得搞清楚,算法可不是一成不变的,它们有各自的类型。
比如,有的算法是用来排序的,有的则是用来搜索的。
你可以想象一下,排序算法就像是在舞台上,给一群舞者排队,看看谁该在前,谁该在后。
而搜索算法就像是侦探,四处寻找线索,试图找到隐藏在数据中的宝藏。
这些算法不仅让我们的生活变得简单,还能让我们的工作效率倍增,真是一举两得,何乐而不为呢?1.2 算法的应用接下来,我们得聊聊算法的应用。
无论是在网上购物、社交媒体,还是在你每天使用的各种手机应用,算法都在默默地工作。
比如,当你在某个电商网站上购物时,推荐算法会根据你的浏览记录,推荐那些你可能会喜欢的商品,简直像是个贴心的购物小助手,时刻关注你的需求。
当然,有时候它也会搞笑地推荐一些你绝对不会买的东西,让你忍不住笑出声来。
2. 算法的复杂度当然,聊完了算法的应用,我们得面对一个严肃的话题——算法的复杂度。
别担心,不是让你背公式,咱们简单说说就好。
算法的复杂度就像是一个人走路的速度,速度快了,自然效率高。
我们通常用“时间复杂度”和“空间复杂度”来衡量算法的效率。
想象一下,你在街上逛,一个人走得飞快,另一个人慢悠悠,结果你会选择跟哪个人一起走呢?没错,当然是那个快的!这就是时间复杂度的重要性,效率是王道。
2.1 时间复杂度时间复杂度主要是关注算法执行所需的时间。
我们常常看到一些算法的复杂度被表示为O(n)、O(log n)等。
建模培训6-思考题
思考题1、请大家在暑假里思考以下几个题目;2、有条件地话.....(不强求).....把解答的电子版发给我:mror@ 或 sdcdmcm@ ;3、模型求解要求用软件或编程完成;4、祝大家假期愉快!1、广告策略一家公司拟在电视、广播和杂志上做广告,以尽可能多地招徕顾客。
下表是市场调查结果:50万元;白天电视广告至少播出3次,夜间电视广告至少播出2次;广播广告和杂志广告要重复5到10次。
试为该公司制定最佳的广告策略。
2、生产计划某工厂生产3种产品,需要使用3种资源:技术服务、劳动力和行政管理。
下表列出了3种单位产品对每种资源的需要量:(1)若产品III 值得生产,那么它的利润是多少?若将产品III 的单位利润变为325,求获利最大时的生产计划。
(2)确定3种资源的影子价格。
(3)如果生产一种新产品,该单位新产品需要技术服务1小时、劳动力4小时和行政管理4小时,预期单位利润为8,试重新制定生产计划。
(4)若产品III 的产量至少为10,试重新制定生产计划。
3、加工排序4、护士雇佣最少需雇佣多少护士?现在准备在海岛上建立一个服务中心,以便为居民提供各种服务,问:服务中心应该建在何处为最佳?6、投资组合年共12年间的年增长情况的数据:1943年初的价格的1.300倍,即年收益率为0.3(30%)。
其余依此类推。
某投资者在1955年初有一笔资金准备用于投资者三种股票,期望年收益率不低于15%。
问:该投资者应如何投资,才能使投资风险最小?7、新产品的研发决策某电子有限公司是一家集设计、开发、生产、销售一条龙服务的电子礼品专业公司。
在刚刚过去的一年中,公司销量明显少于历年平均水平,且管理费用及产品开发费用较以往大幅增加,导致总收入下降,净利润为负一百多万。
直接后果是公司目前可用于开发新产品的资金没有往年充足,更严重的是会影响到公司的生存与发展。
若销售量不能很快改善,管理层将会考虑削减公司的生产规模来降低生产总成本。
模型和算法通俗理解
模型和算法通俗理解
嘿,朋友们!今天咱就来聊聊模型和算法,这俩听起来好像挺高深莫测的,其实没那么难理解!
比如说模型吧,就像是盖房子用的蓝图。
你看,盖房子得有个设计图吧,得知道房间怎么布局,门窗在哪,这就是模型呀!比如一个预测天气的模型,它就像是告诉我们明天天气是晴是雨的那份“图纸”。
那算法呢,就是盖房子的具体步骤和方法啦!好比怎么砌砖、怎么搭架子,这就是算法。
再举个例子,你在手机上刷短视频,那些视频怎么推送给你的呢?背后可就有算法在起作用呢!它就像个聪明的小管家,知道你喜欢看什么,然后把相关的视频一个一个送到你面前。
模型和算法可不是孤立的呀!它们是亲密伙伴呢。
就像你和你最好的朋友,互相配合。
你想想,没有算法,模型不就像个空架子吗?反过来,没有模型,算法又能去处理啥呢?
我记得有一次,我在网上买东西,推荐给我的全是我最近刚买过的,哎呀呀,这肯定是算法没弄好嘛。
这就好比一条路本来应该四通八达的,结果
给修成了死胡同,这不就出问题了嘛。
那要是模型和算法配合得好呢?就像坐火箭一样,嗖的一下,效率高高的,体验棒棒的!难道不是吗?
模型和算法在我们生活中无处不在啊。
从你每天用的手机软件到各种各样的智能设备,它们都在背后默默工作着。
它们能帮我们解决问题,让生活更便捷,也能带来一些小烦恼。
总之呢,模型和算法既神秘又有趣,既强大又有点小脾气。
我们要好好了解它们,利用它们,让它们成为我们生活的好帮手呀!。
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模型与算法(思考题共4题)思考题1 大小包装问题题目:在超市购物时你注意到大包装商品比小包装商品便宜这种现象吗?比如洁银牙膏50g 装的每支1.50元,120g 装的每支3.00元,二者单位重量的价格比是1.2:1,试用比例方法构造模型解释这种现象。
(1)分析商品价格C 与商品重量w 的关系。
(2)给出单位重量价格c 与w 的关系,并解释其实际意义。
Tips :决定商品价格的主要因素:生产成本、包装成本、其他成本。
23C w w αβγ=++;13c w w γαβ-=++;4321'3c w wγβ-=--;7334''29c w w γβ-=+解:(1)问题分析:商品价格C 随着商品重量w 的增加而增加,由题可得二者并不是简单的线性关系。
商品的价格C=成本D+利润P (其中,成本D 包括生产成本s C 、包装成本b C 、其他成本q C )。
为得到商品价格C 与商品重量w 的关系,需要细化组成价格的成本及利润与商品重量的关系。
(2)模型假设:1)包装的重量对商品来说可以忽略不计,即包装重量为零。
2)生产单位重量的商品投入的劳动力无差别,即单位重量的商品生产成本相同。
3)不同重量大小的包装的材料(厚度质量)无差别,即包装成本只与使用材料的多少相关。
4)不同重量的商品形状一致,即23S w ∝ 5)每件商品都有固定的其他成本为q C。
6)商品的利润与商品的重量呈线性相关关系。
(3)模型建立:根据模型假设得: 1)生产成本1s C a w =2)包装成本23223b C a S a a w == 3)利润4P a w =4)商品价格s b q C P C C C =+++234123q a w a w a a w C =+++23w w αβγ=++其中:1a 、2a 、3a 、4a ——单位重量生产成本、单位面积包装成本、23:S w 的比值、单位重量的利润S 、w ——商品包装面积、商品重量 41()a a α=+、23a a β=、q C γ=且1a 、2a 、3a 、4a 、S 、w 、α、β、0γ≥(4)模型求解与检验分析:1)经模型建立,得商品价格C 与重量w 的关系表达如下:23s b q C P C C C w w αβγ=+++=++不是简单的线性关系,随着商品重量的增加商品价格也随之增加,但并非成比例增加。
2)单位重量价格c 与商品重量w 的关系为:2133C w w c w w w w γαβγαβ-++===++由4321'03c w w γβ-=--≤,7334''209c w wγβ-=+≥即单位重量价格c 随之商品重量w 的提高而减小,减小速度随商品重量的增加而变缓慢。
可得,当商品重量较轻时,商品包装成本及其他成本对价格影响力大,当商品重量比较重时,包装成本及其他成本的影响力越来越小。
当商品重量趋近于无穷时,单位重量价格趋近于α(单位生产成本+单位重量利润),符合实际情况。
思考题2 划艇比赛的成绩题目:赛艇是一种靠浆手划桨前进的小船,分单人艇、双人艇、四人艇、八人艇四种。
各种艇虽大小不同,但形状相似。
T.A.McMahon 比较了各种赛艇1964—1970年四次2000m 比赛的最好成绩(包括1964年和1968年两次奥运会和两次世界锦标赛),见下表。
建立数学模型解释比赛成绩与浆手数量之间的关系。
解:(1)问题分析:1)受力分析:赛艇前进时受到的阻力主要是艇浸没部分与水之间的摩擦力,桨手提供动力克服阻力保持一定的速度前进。
2)阻力影响分析:阻力的大小受到划艇速度、艇浸没部分与水的接触面积影响。
人数越多,速度越快,单位阻力越大。
又由于浮力f 浮等于艇排水的质量,即赛艇和桨手总质量的增加会使艇浸没面积加大,从而增大阻力。
因而水中阻力大小与赛艇的形状关系密切。
表1第7至10列可得桨手数n 增加时,艇的尺寸l ,b 及赛艇重0ω都随之增加,但比值l/b 和0/n ω变化不大。
由题得赛艇大小不同但形状相似,因而假定l/b 是常数,则可得到艇浸没面积与排水体积之间的关系。
3)建模目的:建立数学模型解释比赛成绩与浆手数量之间的关系。
由于赛艇加速是一个加速度减小的变加速运动,其过程较为复杂。
注意到在实际比赛中桨手在极短的时间内使艇加速到最大速度,然后把这个速度保持到终点。
因而可合理假设艇速在整个赛程中保持不变,使问题简化为建立桨手数量与艇速之间的关系。
此外还需对桨手体重、划桨功率、阻力与艇速的关系等方面做出简化且合理的假设,才能运用合适的物理定律建立需要的模型。
(2)模型假设:1)各种艇的几何形状相同,1/l b C =;艇重与桨手数呈线性关系,02/n C ω=。
2)桨手的体重相同,为ω;在比赛中每个桨手的划桨功率p 保持不变,且p 与ω成正比。
3)赛艇前进时受的阻力f 只与赛艇浸没面积S 以及划艇速度v 相关。
其中单位面积阻力f 与v 2成正比。
4)赛艇可看作长方体,浸没面积为+2=+2S S l b h lb l b h =+⨯+⨯深深底()(),排水质量等于浮力为=f S h g lbh g ρρ=深深浮底水水。
5)在赛艇前行过程中,赛艇及浆手作为整体,只受到动力F 、阻力f 、浮力f 浮、总重力G 总四个力。
(3)模型建立:在赛艇匀速前进过程中,水平方向与竖直方向受力平衡可得以下方程式: 1)水平方向受力平衡: 动力功率P np=动 阻力功率31f P v fSv Sa v===阻,其中21fa v =为单位面积阻力与速度平方的比值。
浸没面积+2S lb l b h =+⨯深()P P= 阻动 3311(+2)np Sa v a lb l b h v ∴==⨯+⨯深()(式1.1)2)竖直方向受力平衡 总重力0(+)G n g ωω=总浮力为=f S h g lbh g ρρ=深深浮底水水G f = 浮总0(+)=n g lbh g ωωρ∴深水,又02/n C ω=化简得02+(+)=n n C h lb lb ωωωρρ=深水水(式1.2)3)将式1.2带入式1.1得:v =由1/l b C =,30b ω∝,02/n C ω=,得33/b n C =。
v ==令213312141133132(1)(){[+C C C pa C C C C ωρ++=水,得194v n C =,则19v n ∝19-19-根据excel 中利用最小二乘法得到的线性关系,得7.335α=,即197.335t n -=,相关系数²0.9774R =拟合效果较好。
数的关系,所以数学工具只用到比例方法。
用这种方法建模虽然不能得到关于艇速的完整的表达式,但是对于我们的建模目的来说已经足够了。
结果与实际数据吻合较好,有数据量过少的成分在里面。
思考题3 旅行商问题的数学模型题目:旅行商问题,即TSP 问题(Traveling Salesman Problem )是数学领域中著名问题之一。
假设有一个旅行商人要拜访N 个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。
路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
解:(1)问题分析:对于n 个城市,如果城市两两之间可以直接联系,那么就可以有n !种排列组合。
若固定起点城市,同时认为路网是对称的,则有(1)!2n -种可能性。
TSP 问题是一个NPC 问题。
传统方法可以采用:枚举法(适合小规模,搜索时间长,可以得到最优解);贪婪算法(得到较优解,搜索时间较短);动态规划法(适用规模较大,比枚举法好,可以得最优解)等等。
随机分布的TSP 城市,假定采用欧式距离度量,则关于最短的TSP 路径的期望长度*L 的一个经典公式:*L =其中n 为城市数目,R 是一个正方形面积,随机放置的各城市均位于该正方形之内,k 为一个经验常数,成为Held-Karp 下界。
对于100n ≥,k0.70805 1.31572 3.07474(k n =+-相关文献建议采用k=0.749 (2)模型假设:12)运费与运距成线性关系,不同路段的单位运费一致。
(3)模型建立:目标:路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值:11min (x)n nij ij ij i j F c d X ===∑∑约束:路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市: 每个点只能出发一次:1 1nijj Xi V ==∈∑(式1.1)每个点只能到达一次:11 niji V Xj ==∈∑ (式1.2)各城市子集的路段选择不构成回路(如下图,满足式1.1&式1.2但不满足题目要求):12{},1,21,1,2,iji j sXS S n S ∈≤-≤≤-⊂∑…,n(式1.3) {}{} ,?0,11,2,i X ijj n i j ∈∈≠、…,(式1.4)其中:c——OD点i到j路段,单位里程的费用;ijd——OD点i到j路段的里程ijX——OD点i到j路段是否被选择,若选择为1,若不选为0。
ijS——城市点的子集。
思考题4 排课问题的数学描述问题描述及分析:排课涉及到资源合理分配、多任务交叉安排、冲突协调及组合优化等同题。
排课流程:以北京交通大学为例,学院在确定每个年级的教学任务后,课程安排中主要涉及以下问题:(1)问题主要因素:1)教学资源(即教师):某教师能上哪些课程,所上每门课程的效果2)任务配置(即课程):课程由哪些教师讲授,需要提供多少课容量供学生选课3)地点选择(即课室):某课程在某课室的开课时间,容纳的人数(2)相关约束:1)时间的约束:①排课时间(如一周按五天,每天按四个时间段:上午2次、下午1次、晚间1次)。
②同一教师不同课程的上课时间不能冲突③某一年级的必修课的上课时间不能冲突2)课容量的约束:①课程提供的总课容量大于等于需要选课的学生数量②一门课程的课容量小于分配到的课室的容纳人数3)排课数量的约束排课次数不能多于容许安排的时间次数(3)排课效果评价:1)每个教师开课数目相对平均2)时间安排与上课效果的关系3)课室的合理利用课表编排规则:每周以5天为单位进行编排;每天最多只能编排6节课,上午2节,下午2节,晚上2节。
模型假设(1)假设学院四个年级共开课程b门,编号为Cb,每个课程需要的课容量为Cba;教师共有m名,编号为Tm;教室间n,编号为Rn,课室容量为Rna。
(2)一周的课程时间按先后进行编号,编号为t,如第一周第一节课为1,第二节课为2。
(3)编号Cb 的课程,前q 门课程为必修课,后b-q 门为选修课。
(4)在确定课室安排前,学院已经规划好教师的教课任务。