线性代数模型
数学模型在《线性代数》教学中的应用实例(一)
数学模型在《线性代数》教学中的应用实例(一) 课 程: 线性代数 教 学 内 容: 矩阵数 学 模 型:生态学:海龟种群统计数据该模型在高等数学教学应用的目的:1. 通过生动有趣的实例激发学生的学习积极性,在分析问题和解决问题的过程中培养学生的创新意识。
2. 使学生掌握建立矩阵代数模型的基本过程,能熟练地将矩阵的知识应用于实际问题。
培养学生将实际问题抽象成数学模型,又用数学模型的结果解释实际现象的能力。
3. 巩固矩阵的概念和计算。
生态学:海龟种群统计数据管理和保护许多野生物种,依赖于我们建立种群的动态模型的能力。
一个常规的建模技术是,把一个物种的生命周期划分为几个阶段。
该模型假设:每阶段的种群规模只依赖于母海龟的种群数;每只母海龟能够存活到下一年的概率依赖于其处在生命周期的那个阶段,而与个体的具体年龄无直接关系。
举例来说,可以用一个四阶段的模型来分析海龟种群的动态。
如果d i 表示第i 个阶段的持续时间,s i 表示该阶段的每年存活率,那么可以证明,在第i 阶段可以存活到下一年的比例是111i i d i i id i s p s s -⎛⎫-= ⎪-⎝⎭种群可以存活且在次年进入下一阶段的比例是()11i i d i i i d is s q s-=-如果用e i 表示第i 阶段的成员1年内产卵的平均数,构造矩阵123412233400000p e e e q p L q p q p ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭那么L 可以用来预测未来几年每阶段的种群数。
上述形式的矩阵称为Leslie (莱斯利)矩阵,相应的种群模型有时也称为莱斯利种群模型。
根据前面表格数据,我们模型的莱斯利矩阵是0127790.670.73940000.000600000.810.8077L ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭假设每阶段的初始种群数分别是200000、300000、500和1500,用向量x 0来表示,1年后每阶段的种群数可以如下计算1000127792000001820000.670.73940030000035582000.000600500180000.810.807715001617x Lx ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪=== ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(这里的计算进行了四舍五入)。
线性代数经管类知识点
线性代数经管类知识点线性代数在经管类学科中具有重要的地位,其涉及的知识点对于分析、建模和解决管理问题具有重要的作用。
本文将介绍一些线性代数在经管类学科中常用的知识点,并探讨其应用。
应用于经管类学科的线性代数知识主要包括矩阵运算、线性方程组的求解以及向量空间的理解。
我们将逐一进行阐述。
1. 矩阵运算:矩阵是一个重要的线性代数工具,在经管类学科中广泛应用于数据的存储和计算。
矩阵的加法、减法和乘法运算能够对数据进行处理和分析。
例如,在经济学中,我们可以通过矩阵乘法来计算不同经济指标的加权平均值,从而对经济状况进行评估。
此外,矩阵的转置运算也可以用于解决一些经济和管理问题,例如对投资组合的评估与优化。
2. 线性方程组的求解:线性方程组是经管类学科中常见的数学模型。
通过线性代数的方法,我们可以求解线性方程组,从而得到方程组的解析解或数值解。
这对于经济学中的均衡分析和管理学中的约束优化问题具有重要的作用。
同时,我们还可以通过求解线性方程组来进行数据拟合和趋势预测,帮助企业做出决策。
3. 向量空间的理解:向量空间是线性代数中的一个重要概念,它描述了向量的线性组合和向量之间的相对位置关系。
在经管类学科中,我们经常遇到多个变量之间的关系,例如市场需求与供给的关系、公司利润与销售额的关系等。
通过将变量转化为向量,我们可以使用向量空间的理论和方法来分析这些关系。
例如,我们可以通过求解向量的线性相关性来检验变量之间的相关性,从而评估市场需求的变化对供给的影响,或者评估公司销售额的变化对利润的影响。
除了以上提到的知识点,线性代数在经管类学科中还有其他重要的应用。
例如,特征值和特征向量的分析可以用于研究矩阵的稳定性和动态系统的行为。
奇异值分解可以用于降维和数据压缩,从而提取关键信息。
矩阵的逆可以用于求解逆问题,例如在金融学中用于对冲或风险管理。
总之,线性代数在经管类学科中扮演着不可或缺的角色。
通过掌握矩阵运算、线性方程组求解和向量空间的理解,我们能够更好地理解和分析经济和管理问题。
线性代数的RMI模型理论——向量空间基理论的RMI模型理论
俐 2令 MmnF 数域 F上 一 切 I 性代 数 的 PM I 型 理 论 和 R I 法》 /是 X I 模 M 方
3 llb + b 1 b0+ 22… + = 【
那么对于任意 ab∈F ,
a + 1 ( a+ b ) 1 ( a+ b ) 2 a b = a 1b 1 + a 2 b 2 【 3 仪 o+ …+ a b (a+ b )
向量 的个数 叫做 v的维数. 向量空问 V 的维数记作 dmV i 。
例 如 ,i V = ;i V = ;i n dm 22 dm 33dmF= ;
di M =in; m O=O. m n di
【 窦永平 线性代数的教 学思路() 4 1 I 【_ J高等理科教 育 ,0 4 教 育教学研 究 1 20 ,
参 考 文献
个 向量 空 间 如 果有 基 的话 , 当然
… 1窦永平 教 学教 育整体 思路 导 ̄ I -} -. 1 兰州商 学院 学报 ,0 24 :2 — 2 . 20 ( )17 18
一
般 不 只有 一 个 基 . 而 根据 基 的定 义 , 然
仍 是 0,: , 的一 个 线性 组 合 。 因 【5,…
宜 的 和有 效 的 。 一般 的理 论 研 究 和 具 更
由定 理 6 .,任意一个 由有限个 向量 空 间 V 中一 组 线 性 无 关 的 向 量 . .1 4 那 个 向量空间 v本身也可 以看作 v的 得 f
一, + … , 成 V 的 一 个 d, 1 5} r, 作
设 V是 数 域 F上 … 个 向量 空 间 . 个 向量 生 成 , 么 , 那 就说 V是 有 限 生 成 无关 的向量都可 以取作基.
线性代数的几个基本概念
矩阵与线性变换
在线性空间中,当选定一组基之后,不
仅可以用一个向量来描述空间中的任何一个
对象,而且可以用矩阵来描述该空间中的任
何一个运动(变换).也即对于任何一个线性
变换,都能够用一个确定的矩阵来加以描述.
.
在线性空间中选定基之后,向量刻画对象, 矩阵刻画对象的运动. 而使某个对象发生对应运动的方法,就是 用代表那个运动的矩阵,乘以代表那个对象的 向量.用矩阵与向量的乘法施加运动. 矩阵是线性空间中的线性变换的一个描述
Amn
2
n
Column space
C( A ) {Ax : x R } R
n
m
span(1 , 2,
1 3 5 0 7 0 0 0 1 2 1 3 5 1 9
, n )
Amn
n=5
Row space
C ( A ) {A x : x R } R
矩阵与坐标系
n 维线性空间里的方阵 A 的 n 个 n维向量
如果线性无关,那么它们就可以成为度量
n维
线性空间的一组基,事实上就是一个坐标系体系
.
1 A 0
0 1
矩阵描述了一个坐标系
b b?
1 b 0 0 b Ib 1
b
M b MIb M b ?
明确、使它华丽、使它完美. 使它更易于
理解和使用. 这个过程也就是一个人学懂
数学的过程.
数无形时少直观,
形无数时难入微,
数形结合百般好, 隔离分家万事休.
--------华罗庚
将抽象思维形象化 将理论知识实用化
二、矩阵的四个基本子空间
基本定义 记:
线性代数6.1 投入产出模型简介
6.1 投入产出模型简介
6.2 线性规划
6.3 单纯形法
《线性代数》精品课程
1.1 n阶行列式的定义
• 一、投入产出模型 • 二、直接消耗系数
• 三、平衡方程组的解 • 四、完全消耗系数 • 五、应用举例
一、投入产出模型
• 假设一个经济系统是由n个产业部门组成的,将这n个产
《线性代数》精品课程
直接消耗系数矩阵A具有以下性质: • 性质1 所有元素均非负,且
0 aij 1(i, j 1,2, , n)
性质2 各列元素的绝对值之和均小于1,即
n
a ij 1 ( j 1,2, , n)
i1
根据这两条性质,可证明以下结论: 投入产出模型中的矩阵(E-A)和(E-C)都是可逆矩阵。
x11 x12 x13 0 0.2 0.31256.49
0
0
x21 x22 x23 0.1 0 0.4 0 1448.16 0
x31 x32 x33 0.3 0.4 0 0
0 1556.20
0 289.63 466.86 125.65 0 622.48
376.95 579.26 0
《线性代数》精品课程
四、完全消耗系数
定义2 第j部门生产单位产品时对第i部门产品 量的直接消耗和间接消耗之和,称为第j部门 对第i部门的完全消耗系数,记作bij,即
n
bij aij bik akj k 1
(i, j 1,2, , n)
间接消耗的总和
矩阵表示为B=A+BA
完全消耗系数矩阵的计算公
60 y 70
60
试求该系统的总产出
矩阵X .
解:因为 X (E - A)-1Y (B E)Y
线性代数的RMI模型理论——线性变换和矩阵的对角化理论的RMI模型理论
6 6-7 0.
f 4 】窦永平 线性代数 的教 学思路 () 1 IⅡ.高等理科教育, 0 教 育教 学研 2 4 0
究专辑 ( ) - 0 二 : 1. 8 [ 平耘. 学组 织论 的研 究与建 立 5 1 教
维 子空间 w。W , ,… , 的直和. Wn 然 而一维不 变子空间 的每 一非零 向量都
个 n阶矩 阵 , 如果存在 F上一个 n阶可 毛, ∈线 性 无 关 . …
参考文献 【 窦永平. 学教育整体思路导 言 1 】 数
, . , - 『 以对 角化. 似地 , A是数 域 F上 一 因 为 ∈≠O 所 以 a O 这 就 证 明 了 《, [. 类 设 】 兰州商学院学报 ,0 24 : 7 18 20 ( ) 2 - 2 . 1
j基 d, 仃( = D d)d ^
效的。 更一般的理论研究和具体教学实 验, 请参看有关文献 [ ] [ 1一 5 o
维向量空间 V的一个线性变换. 如果存
lO =
[ 本 文是 2 0 注: 07年度甘 肃省教 育 的研 究成果之一 ]
il2 … ,- . = ,, n I
zA ・ EH zNH N HNX SU0G EG U
学 术 纵 横
线牲代数的 R 模型理论 MI
狗 对角化理论的 I 模型理论 咖
口 囊永 . 平
摘 要 : 文 给 出线性 代 数 线 性 变 中是 否 有 一 个 由 仃的 特 征 向量 所 组 成 本
推论 71 . A是 数域 F上一个 . 3令 3 -
a)£ a  ̄+ +n : 1l+ 2 j … a tl k 2 X o
口可 以对角化
仃( = A f x 在F内 a)Ⅱ ^ ) ( 有n 个单根
线性代数数学建模案例教学研究
学术研讨123线性代数数学建模案例教学研究◊宿迁学院文理学院周克元赵士银本文对线性代数融入数学建模进行分析研究,列举相关数学建模案例,使抽象的线性代数具体化、形象化,训练和培养学生数学建模、分析问题、解决问题的能力。
线性代数主要以线性方程组求解为基础,研究线性空间中线性关系和线性映射,具有较强的抽象性,对于普通应用型院校学生来说理解难度比较大。
很多学生认为线性代数没有任何用处,不想学也不愿学,教师往往感觉是在唱独角戏,久而久之,容易造成恶性循环。
造成这样困境的原因是多方面的,数学知识本身严谨性和逻辑性的特点是一个原因,但更重要的原因是长期以来割裂了数学和其他学科的联系,对线性代数进行孤立的教学,使学生很难认识到它的重要应用价值%线性代数难学的主要原因在于线性代数中有许多从天而降许多抽象的概念,抽象的各种概念和知识点有什么意义什么应用基本没有介绍%传统的线性代数教材偏重于理论推导,而轻实践应用,导致教学内容过于抽象,难于理解,且学生感受不到线性代数理论体系存在%学生难以理解学习各种概念的目的意义,学习线性方程组求解、线性空间、线性映射等知识点有什么作用。
目前一个比较好的解决方法是将数学建模融入线性代数中问,线性代数广泛应用在经济、管理、运筹学、社会学、人口学、遗传学、生物学等领域,在教学中补充讲解线性代数知识在生活工程中的各种应用,让学生理解线性代数各个知识的背景来源,理解学习线性代数在生活工程中的巨大应用,激发学生的学习兴趣,培养学生使用线性代数解决实际问题的能力。
本文介绍一些在实际教学过程中使用的一些数学建模案例。
1行列式应用案例各类线性代数教材旳中,对于行列式的介绍主要为,对于二元三元线性方程组,其解用二阶三阶行列式表示更方便,进而给出n阶行列式的概念、行列式性质、求解方法以及Crammer法则,对于行列式其他应用基本没有介绍。
学生在学习过线性代数后面知识后,认为用逆矩阵或初等变换方法求解线性方程组更方便,对于学习行列式有什么作用产生怀疑。
常用几何模型总结
常用几何模型总结
几何模型是数学和物理学中用来描述特定现象或系统的抽象数学模型。
根据不同的应用领域,有许多不同的几何模型。
以下是一些常用的几何模型:
欧几里得几何模型:描述二维平面和三维空间中的点和线段的性质和关系。
拓扑几何模型:研究拓扑空间中元素之间的关系,包括连通性、紧致性、同胚等概念。
解析几何模型:通过解析式或函数来描述几何对象的位置、形状和大小。
微分几何模型:研究曲线、曲面等几何对象的微分性质,包括曲率、挠率等。
线性代数模型:描述向量空间和矩阵运算的性质和关系,广泛应用于物理学、工程学等领域。
极坐标模型:通过极坐标系来描述平面上的点和线段的性质和关系。
参数方程模型:通过参数方程来描述几何对象的形状和位置,常用于计算机图形学等领域。
代数几何模型:结合代数和几何的思想,研究代数方程组在几何空间中的解和性质。
概率几何模型:通过概率论和几何学的结合,描述随机现象的分布和性质。
微分流形模型:将流形和微分结构结合起来,描述复杂的几何对象和现象。
以上是一些常用的几何模型,每种模型都有其特定的应用场景和优势。
在实际应用中,需要根据具体问题选择合适的几何模型来进行描述和分析。
最新四种线性代数模型资料
线性代数是高等学校理工科和经济类学科相关专业的一门重要基础课,它不仅是其他数学课程的基础,也是物理、力学、电路等专业课程的基础。
作为处理离散问题工具的线性代数,也是从事科学研究和工程设计的科研人员必备的数学工具之一。
实验一 生物遗传模型1.工程背景设一农业研究所植物园中某植物的基因型为AA 、Aa 和aa 。
常染色体遗传的规律是:后代是从每个亲体的基因对中个继承一个基因,形成自己的基因对。
如果考虑的遗传特征是由两个基因A 、a 控制的,那末就有三种基因对,记为AA 、Aa 和aa 。
研究所计划采用Aa(AA)型的植物与每一种基因型植物相结合的方案培育植物后代。
问经过若干年后,这种植物的任意一代的三种基因型分布如何?2.问题分析分析双亲体结合形成后代的基因型概率,如表6-4所示。
表6-4基因型概率矩阵 后代 基因对 父体—母体的基因对AA —AAAA —Aa AA —aa Aa —Aa Aa —aa aa —aa AA 1 1/2 0 1/4 0 0 Aa 0 1/2 1 1/2 1/2 0 aa1/41/213.模型建立与求解设,,n n n a b c 分别表示第n 代植物中基因型AA 、Aa 、aa 型的植物占植物总数的百分率。
则第n 代植物的基因型分布为()n n n n a x b c ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,0(0)00a x b c ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭表示植物型的初始分布。
依据上述基因型概率矩阵,有1112n n n a a b --=+,1112n n n b b c --=+,0n c =,1n n n a b c ++=,表示为矩阵形式11111/2001/21000n n n n n n a a b b c c ---⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭记11/2001/21000M ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,则()(1)2(2)3(3)(0)n n n n n x MxM x M x M x ---=====。
线性代数的RMI模型理论——向量空间直和分解理论的RMI模型理论
学专业线性代数 向量空 间直和分 解理 B 8 = .- p= . p p , ’p 一 t 0p O即 : - B= , 一 . 论 的教学思路。
关键 词 : 性 代 数 向量 空 间 线 和 分 解 理 论 R I模 型 M 直 R I方 法 M R I M 方法 的框 图表 示 如 下 :
】兰州商学院学报 ,9 0 2 : 19 ( ) 证明 设 w, w 的任 意一个余子 学思路 Ⅱ. 是
6 -7 6 0.
空间 ,那 么 w 也 是 w。 的一个 余子 空 空 间 。 取 w 的 一 个 基 {【 l… , 和 0,: } . , 0
W。 一 个 基 { B , , s. 为 V= 的 B ,: … B 1因
可 以唯 一 地 表 成
.4 存在 V中 n r 的形 式 , 里 0 EW.= , , , 且 , 4 — 这 【 ; , l… n 并 i 的 R 模型理论 ,并 且应用关系 映射 的一个基 。由定理 6 ., MI
反演思想方 法论述非 数学专业 线性代 个 向量 { , , … 0l 【使得{ 一,【0 当 V是有 限维 向量空间时, 0,【 ,
关 1分 系 解
V= w①Wl
]
关 于 直 和 的概 念 可 以 推 广 到 多 于 两 个 子 空 间 的情 形 。 W 。 , W 设 , …, 是 向量 空 间 v 的子 空 间 。 如果
() W 1W2+… + ; iV= + , W
教 学思路 向量空 间直和分 解理论是 线性代
学 术 纵 横
线牲 代数 的 MI R 模型理论
— —
向量空间直和分解理论的 R 模型理论 MI
口 窦 永 平
常见的数学模型
解法:通过矩阵运算或迭代法 求解线性代数方程
形式:Ax=b,其中A是矩阵,x 是未知数向量,b是常数向量
应用:在物理、工程、经济等 领域有广泛应用
多项式方程
定义:多项式方程 是数学中常见的方 程形式,一般形如 ax^n + bx^(n1) + ... + z = 0
积分公式:常见 的积分公式包括 牛顿-莱布尼茨公 式、换元积分公 式、分部积分公 式等。
01
0 2
03
04
级数与无穷级数
定义:级数是无穷多个数相加的结果,无穷级数是级数的极限状态。 类型:有正项级数、交错级数、幂级数等。
应用:在数学、物理、工程等领域有广泛应用,如计算曲线的长度、求解微分方程等。 收敛与发散:级数收敛时,所有项的和是有限的;发散时,所有项的和是无穷大。
值。
特征值与特征向量 的应用:在解决实 际问题时,特征值 和特征向量可以用 于分析系统的稳定
性和动态行为。
计算方法:通过求 解矩阵的特征方程, 可以得到矩阵的特 征值和特征向量。
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线性变换与矩阵运算
矩阵运算:基本的矩阵加法、 减法、乘法等运算规则
线性变换:通过矩阵表示几 何变换的过程
微分方程
定义:微分方程是 描述数学模型中变 量之间变化关系的 方程
类型:常微分方程、 偏微分方程等
解法:常用的解法 包括分离变量法、 常数变异法等
应用:在物理学、 工程学、经济学等 领域有广泛应用
线性代数模型
向量与矩阵
向量:由一组有序 数构成的数学对象, 可以表示空间中的 点或方向
线代模型
Q5=
1
0
0 0
1
0 0
0
0 1
0
1 0
Q6=
0 1 0 0
Q7=
0
0
1
0
0
0
0
1
Q8= 0
0 1
1
0
0
0
易知 Q1 Q4 Q5 Q8 Q2 Q3 Q6 Q7 0
则 Q1 , Q2 ,, Q8
线性相关。
而由 r1Q1 r2Q2 r3Q3 r4Q4 r5Q5 r6Q6 r7Q7 0
x
(n)
an 1 (1 / 2n )b0 (1 / 2n1 )c0 bn (1 / 2n )b0 (1 / 2n1 )c0 c 0 n
当n 时, an 1, bn 0, bn 0 5 结论 经过足够长的时间后,培育出来的植物基本上 呈现AA型。
则称这个数字方为 Durer 魔方。
R=C=D=S
你想构造Durer魔方吗? 如何构成所有的Durer魔方?Durer魔方有多少? 2 Durer魔方的生成集
所有的Durer魔方的集合为 D
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
O=
0 0
E=
1 1 1
0 0 r1 r2 r6 r5 r7 r3 r4 r3 r5 r4 r7 r1 r6 r2 = 0 0 0 0 r4 r6 r2 r5 r3 r1 r7 0 0 r7 r1 r3 r2 r4 r5 r6 0 0 0 0 0 0 0 0
r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 0
线性代数
九章算术线性代数作为一个独立的分支在20世纪才形成,然而它的历史却非常久远。“鸡兔同笼”问题实际 上就是一个简单的线性方程组求解的问题。最古老的线性问题是线性方程组的解法,在中国古代的数学著作《九 章算术·方程》章中,已经作了比较完整的叙述,其中所述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩阵的行施 行初等变换,消去未知量的方法。
凯莱矩阵论始于凯莱,在十九世纪下半叶,因若当的工作而达到了它的顶点。1888年,皮亚诺以公理的方式 定义了有限维或无限维线性空间。托普利茨将线性代数的主要定理推广到任意体(domain)上的最一般的向量空 间中。线性映射的概念在大多数情况下能够摆脱矩阵计算而不依赖于基的选择。
学术地位
线性代数在数学、物理学和技术学科中有各种重要应用,因而它在各种代数分支中占居首要地位。在计算机 广泛应用的今天,计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基 础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的 逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的。随着科学的发展,我们 不仅要研究单个变量之间的关系,还要进一步研究多个变量之间的关系,各种实际问题在大多数情况下可以线性 化,而由于计算机的发展,线性化了的问题又可以被计算出来,线性代数正是解决这些问题的有力工具。线性代 数的计算方法也是计算数学里一个很重要的内容。
所谓“线性”,指的就是如下的数学关系:。其中,f叫线性算子或线性映射。所谓“代数”,指的就是用符 号代替元素和运算,也就是说:我们不关心上面的x,y是实数还是函数,也不关心f是多项式还是微分,我们统 一把他们都抽象成一个记号,或是一类矩阵。合在一起,线性代数研究的就是:满足线性关系的线性算子f都有哪 几类,以及他们分别都有什么性质。
线性代数数学建模案例1
案例1 交通网络流量分析问题
城市道路网中每条道路、每个交叉 路口的车流量调查,是分析、评价及改 善城市交通状况的基础。根据实际车流 量信息可以设计流量控制方案,必要时 设置单行线,以免大量车辆长时间拥堵。
下图为某城市的局部单行示意图
【模型假设】假设不考虑价格变动等其他因素.
【模型建立】设煤矿, 电厂, 铁路分别产出x元, y元, z元刚好满足需求. 则有下表
产出(1元)
产出
煤
电
运
煤0
0.6 0.5
x
分配 0.6y + 0.5z
订单 60000
消 电 0.3 0.1 0.1
y
耗
0.3x + 0.1y + 0.1z 100000
几条道路的流量统计? (3) 当x4 = 350时, 确定x1, x2, x3的值. (4) 若x4 = 200, 则单行线应该如何改动才合
理? 。
【模型假设】: (1) 每条道路都是单行线 (2) 每个交叉路口进入和离开的车辆数目相等.
【模型建立】 根据图3和上述假设, 在①, ②, ③, ④ 四个路口进出车辆数目分别满足:
【模型分析】
(1) 由(A, b)的行最简形可见, 上述方程组中的最
后一个方程是多余的. 这意味着最后一个方程中的
数据“300”x可1 以x4不1用00统计.
(2)由
x2
x4
600
可得
x3 x4 300
x2 x1 500
x3
x1
200
四种线性代数模型
`线性代数是高等学校理工科和经济类学科有关专业的一门重要基础课, 它不单是其余数学课程的基础,也是物理、力学、电路等专业课程的基础。
作为办理失散问题工具的线性代数,也是从事科学研究和工程设计的科研人员必备的数学工具之一。
实验一 生物遗传模型1.工程背景AA 、Aa 和aa 。
常染色体遗传的规律是:设一农业研究所植物园中某植物的基因型为后辈是从每个亲体的基因对中个继承一个基因,形成自己的基因对。
假如考虑的遗传特点是由两个基因A 、a 控制的,那么就有三种基因对, 记为AA 、Aa 和aa 。
研究所计划采纳Aa(AA)型的植物与每一种基因型植物相联合的方案培养植物后辈。
问经过若干年后,这栽种物的任意一代的三种基因型散布怎样 ?问题剖析剖析双亲体联合形成后辈的基因型概率,如表6-4所示。
表6-4基因型概率矩阵 后辈 父体—母体的基因对基因对AA —AA AA —Aa AA —aa Aa —Aa Aa —aaaa —aaAA 1 1/2 0 1/4 0 0 Aa 0 1/2 1 1/2 1/2 0 aa 0 0 0 1/41/21模型成立与求解设a n ,b n ,c n 分别表示第n 代植物中基因型AA 、Aa 、aa 型的植物占植物总数的百分率。
a na 0则第n 代植物的基因型散布为x(n)b n ,x(0)b 0 表示植物型的初始散布。
依照上述基c nc 0因型概率矩阵,有a n an1 1b n1,b n1b n1c n1,c n0,a n b n c n1,表示为22矩阵形式a n 1 1/2 0 an1b n0 1/2 1 bn1c n0 00 cn11 1/2 0记M0 1/21 ,则x (n) Mx(n1)M2x (n2)M3x (n3)LM n x (0)。
0 0于是问题归纳为怎样计算 M n,可将M 对角化。
易于计算 M 的特点值为1、1/2、0,其相应的特点向量为(1,0,0)T,(0,1,0)T,(1,2,1)T。
线性代数模型
S4
S5
S6
S7
0.0602 0.0813 0.3516 0.3867 0.4314 0.5721
0.0700 0.2852 0.4341 0.3491 0.4800 0.4980
0.3205 0.0974 0.4093 0.4240 0.4540 0.3112
0.3289 0.4247 0.1007 0.3249 0.2134 0.1017
出:
pij 2880
qij 320
tij
pij qij 40 i j 2 62
i, j 0,1,........6
2.计算第i条波线被第j个网格所截线段的 长度 dij . (i=1,2,…84; j=1,2,…,36)
波 线 PiQ j的 方 程 为 :
y 0 6 0 x i 6 x + i j y 6i i, j 0,1, .......6 ji
3.) tij 或 ij 传 播 时 间 观 测 值 .
4.) miijj 无空洞时传播时间理论值.
5.) ij 观测误差.
注:
tiijj
p iijj 2880
q iijj 320
.iijj
iijj
6.) dij 第i条波线被第j个网格所截线段的长度.
B2 q0' 1q0' 2 .....q0' 6 ; q1'0q1' 2 .....q1' 6 ;..........; q6' 0q6' 1.....q6' 5 T
qij 或qi'j 弹性波经过空气的长度
代数学中的线性代数与模论
线性代数在模论 中的应用
线性代数在模表示论中的应用
线性代数提供基础概念和工具,如向量空间和线性映射,用于研究模表示论中的模和同态。 线性代数中的矩阵和行列式等概念,在模表示论中用于描述模之间的关系和变换。 线性代数中的线性变换和特征值等概念,在模表示论中用于研究模的自同态和自同构。 线性代数中的正交变换和矩阵分解等概念,在模表示论中用于研究模的表示和分类。
在工程学中的应用:线性代数与模论在电气工程、航空航天工程等领域中具有广泛的应用,为复杂系统的设计和分 析提供了数学基础。
在经济学中的应用:线性代数与模论在计量经济学、金融数学等领域中得到了广泛应用,为经济现象的数学建模和 预测提供了重要的方法。
线性代数与模论在物理和工程中的应用前景
添加标题
线性代数在物理中的应用:描述物理现象的数学模型常常需要用到线性代数,如线性偏微分方程、线性 变换等。
线性代数在模同调理论中的应用
线性代数提供基础概念和工具,如向量空间和线性映射,用于描述模同调理论中的基本概念和性 质。
线性代数中的矩阵和行列式等概念,在模同调理论中用于描述模的同态和同调关系,以及计算同 调群的同态。
线性代数中的线性变换和特征值等概念,在模同调理论中用于研究模的稳定性、周期性和分类等 问题。
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线性代数中的正交变换和矩阵分解等概念,在模同调理论中用于研究模的同调群的结构和性质, 以及同调群之间的映射关系。
线性代数在模范畴理论中的应用
线性代数在模论中的基本概念 线性代数在模范畴中的运算 线性代数在模范畴中的性质 线性代数在模范畴中的实例
模论在代数中的 应用
模论在群论中的应用
模论中的一些概念和定理可 以应用于群论中
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例如,对明文:THE HISTORY OF ZJU IS MORE THAN ONE HUNDRED YEARS.以7列矩阵表示如下: THEHIST ORYOFZJ UISMORE THANONE HUNDRED YEARS 再按事先约定的方式选出密文。例如,如按列选出,得到 密文:touthyhrihueeysanahomndrifoorsszrnetjeed
(i,i)为可取状态,这是因为总可以适当安排而使他 们是 i对夫妻。 (ii)可取运算: 过河方式可以是一对夫妻、两个男人或两个女人, 这一问题的状态和运算与 当然也可以是一人过河。转移向量可取成 ((- 前一问题有所不同,根据 im,(-1)in),其中m、n可取0、1、2,但必须 1) 题意,状态应能反映出两 满足1≤m+n≤2。当j为奇数时表示过河。 当j为偶 岸的男女人数,过河也同 数时表示由对岸回来,运算规则同普通向量的加 样要反映出性别 法。
问题归结为由状态 (3,3)经奇数次可取运算,即由可取状 态到可取状态的转移,转化 为(0,0)的转移问题。和上题一样, 我们既可以用计算机求解,也可以分析求解,此外,本题还 可用作图方法来求解。 在H~W平面坐标中,以 “·”表示可取状态, 从A(3,3)经奇数 次转移到 达O(0,0)。奇数次转移时向左或下移 动1-2格而落 在一个可取状态上,偶数次转移时向右或上移 动1-2格而落在 一个可取状态上。为了区分起见 ,用红箭线表示奇数次转移, 用蓝箭线表示第偶数 次转移,下图给出了一种可实现的方案 , 故 这三对夫妻是可以过河的 。假如按 W A(3,3) 这样的方案过 河,共需经过十一次摆 渡。 不难看出 ,在上述规则下,4对夫妻就 无法过河了,读者可以自行证明之.类 似可以讨论船每次可载三人的情况, H其结果 是5对夫妻是可以过河的,而 O(0,0) 六对以上时就 无法过河了。
§4.2 密码的设计,解码与破译
密码的设计和使用至少可从追溯到四千多年前的埃及 ,巴 比伦、罗马和希腊,历史极为久远 。古代隐藏信息的方法 主要有两大类: 其一为隐藏信息载体,采用隐写术 等; 其二为变换信息载体,使之无法为一般人所理解 。
在密码学中,信息代码被称为 密码,加密 前的信息被称为 明文,经加密后不为常人 所理解的用密码表示的信息被称为 密文 (ciphertext),将明文转变成密文的过程被 称为加密(enciphering),其逆过程则被称 为解密(deciphering),而用以加密、解密 的方法或算法则被称为 密码体制 (crytosystem)。
在设计密钥时,也可在明文字母表中选择一个特定字母,然 后从该特定字母开始写密钥单词将密钥单词隐藏于其中。例 如,对于上例,选取特定字 母 k,则可得: 明文字母表 密文字母表 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ KLMPQVWXYZCONSTRUABDEFGHIJ
方法2: a)选择一个密钥单词或密钥短语,例如: construct b)去掉其中重复的字母,得:constru c)这些字母构成矩阵的第一行,矩阵的后续各行由标准字母 表中去掉密钥单词的字母后剩下的字母构成 d)将所得矩阵中的字母按列的顺序排出 得: cugmyoahpznbiqsdjvrtekwrflx 按照此方法产生的字母表称为 混淆字母表。 为增加保密性,在使用 还可以使用混淆数。混淆数由以下方法产生: 代替法时还可利用一些 a)选一密钥单词或密钥短语,例如:construct 其他技巧,如单字母表 b)按照这些字母在标准字母表中出现的相对顺序给它们编号, 对多字母表、单字母对 对序列中重复的字母则自左向右编号,得 :construct 多字母、多重代替等。 143675928 c)自左向右选出这些数 字,得到一个混淆数字 组:143675928, 混淆字母表由从小到大的顺序取矩阵中相应列得出。
以下可继续进行下去,直至转移目的实现。上述分析实际 上采用的是穷举法,对于规模较大的问题是不宜采用的。
例4.2 夫妻过河问题
这是一个古老的阿拉伯数学问题。有三对夫妻要 故可如下定义: (i) 过河,船最多可载两人,约束条件是根据阿拉伯 可取状态: 用H和W分别表示此岸的男子和女子 数,状态可用矢量 (H,W)表示,其中0≤H、 法律,任一女子不得在其丈夫不场的情况下与其 W≤3。可取状态为(0,i),(i,i),(3,i),0≤i≤3。 他男子在一起,问此时这三对夫妻能否过河?
在本问题中,可采取如下方法:一物在此岸时相应分量为1, 而在彼岸时则取 为0,例如(1,0,1,0)表示人和鸡在此岸, 而狗和米则在对岸。
(i)可取状态:根据题意,并非所有状态都是允许的,例如 (0,1,1,0)就是一个不可取的状态。本题中可取状态(即系 统允许的状态)可以用穷举法列出来,它们是: 人在此岸 人在对岸 (1,1,1,1) (0,0,0,0) (1,1,1,0) (0,0,0,1) (1,1,0,1) (0,0,1,0) (1,0,1,1) (0,1,0,0) (1,0,1,0) (0,1,0,1) 总共有十个可取状态,对一般情况,应找出状态为可取的充 要条件。 (ii)可取运算:状态转移需经状态运算来实现。在实际问题 中,摆一次渡即可改变现有状态。为此也引入一个四维向量 (转移向量),用它来反映摆渡情况。例如 (1,1,0,0) 表示人带狗摆渡过河。根据题意,允许使用的转移向量只能 有(1,0,0,0,)、(1,1,0,0)、(1,0,1,0)、 (1,0,0,1)四个。
例如,用密钥单词 construct对明文MATHEMATICAL MODELING IS USEFUL加密: CONSTRUCT 1 4 3 675 9 28 MATHEMATI CALMODELI NGISUSEFU L 按混淆数的顺序选出各列,得到密文: MCNLTLFTLIAAGMDSHMSEOSIIUAEE 移位法的使用可重复多次,只进行一次移位加密的称为一 次移位法,经多次移位的则称 为多次移位法
第四章
浙江大学数学建模 实践基地
基于线性代数与 差分方程方法的模型
在第三章中,我们有多处对不连续变化的变量采取了连续 化的方法,从而建立了相应的微分方程模型。但是由于以 下原因: 第一,有时变量事实上只能取自一个有限的集合; 第二,有时采取连续化方法后建立的模型比较复杂,无法 求出问题的解,从而只能求它们的数值解。也就是说,在 电子计算机的广泛应用为我们处理大量信息 建模时我们对离散变量作了连续化处理,而在求解时,又 提供了实现的可能,这就十分自然地提出了 对连续变量作了离散化处理,使之重新变为离散变量。所 一个问题,对具有离散变量的实际问题直接 以采取连续化方法的效果有时并不很好,因而是不可取的。 建立一个离散模型是否更为可取?本章介绍 的几个模型就是基于这种想法建立起来的。
明文字母表 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ 密文字母表 KLMNOPQRSTUVWXYZABCDEFGHIJ 密钥常用一密钥单词或密钥短语生成混淆字母表。密钥单词 或密钥短语可以存放在识别码、通行字或密钥的秘密表格中。
混合一个字母表,常见的有两种方法,这两种方法都采用 了一个密钥单词或一个密钥短语。 方法1: a)选择一个密钥单词或密钥短语,例如:construct b)去掉其中重复的字母,得:constru c)在修改后的密钥后面接上从标准字母表中去掉密钥中已有 的字母后剩下的字母,得: 明文字母表 密文字母表 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ CONSTRUABDEFGHIJKLMPQVWXYZ
记全体明文组成的集合 为U,全体密文组成的集合 为V,称U 为明文空间,V为密文空间。加密常利用某一被称为密钥的东 西来实现,它通常取自于一个被称为密钥空间的含有若干参 数的集合K。按数学的观点来看,加密与解密均可被看成是一 k v V ,v为明 种变换:取一k∈K, u∈U,令 u 文u在密钥K下的密文,而解码则要用 到K的逆变换K-1,。由 此可见,密码体系虽然可以千姿百态,但其关键还在 于密钥 的选取。 随着计算机与网络技术的迅猛发展,大量各具特色的密码体 系不断涌现。离散数学、数论、计算复杂性、混沌、……, 许多相当高深的数学知识都被用上,逐步形成了(并仍在迅 速发展的)具有广泛应用面的 现代密码学 。
2.移位密码体制
移位密码采用移位法进行加密,明文中的字母重新排列,本 身不变,只是位置改变了。 另一种移位 法采用将字母表中的字母平移若干位的方法来构造 早在4000多年前,古希腊人就用一种名 叫“天书”的器械 密文字母表,传说这类方法是由古罗马皇帝凯撒最早使用的, 来加密消息。该密码器械是用一条窄长的草纸缠绕在一个 故这种密文字母表被称为凯撒字母表。例如,如用将字母表向 直径确定的圆筒上,明文逐行横写在纸带上,当取下纸带 右平移3位的方法来构造密文字母表,可 得: 时,字母的次序就被打乱了,消息得以隐蔽。收方阅读消 明文字母表: ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ 息时,要将纸带重新绕在直径与原来相同的圆筒上,才能 密文字母表: DEFGHIJKLMNOPQRTSUVWXYZABC 看到正确的消息。在这里圆筒的直径起到了密钥的作用。 “WKDQN BRX” 因此 “THANK YOU” 以上两种移位较易被人破译,为打破字母表中原有的顺序还可 采用所谓路线加密法,即把明文字母表按某种既定的顺序安排 在一个矩阵中,然后用另一种顺序选出矩阵中的字母来产生密 文表。
:
(1,1,0,0) (0,0,1,1) (1,0,1,0) (0,1,0,1) (1,1,1,1) (1,0,0,1) (0,1,1,0) (1,0,0,0) (0,1,1,1)
(不可取) (可取) (不可取) (不可取)