数学建模第三讲

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数学建模第三章线性代数方法建模--3.3 Hill密码的数学模型

数学建模第三章线性代数方法建模--3.3 Hill密码的数学模型

A
, 由
的两个分量反查字母表值得到的两个字母即为密文 字母。 以上 4 步即为 Hill 密码的加密过程。
例 明文为 YI CHU FA。
1 A 0 2 3 ,
求这段明文的 Hill 密码。 将明文相邻 2 个字母分为一组:YI CH UF AA。 最后一个字母是哑字母,它是为使最后一组的字母数 为 2 而添加的,无实际意义。查出每对字母的表值, 并构造 2 维列向量:
A
=3 没有 2 与 13 这两个素数因子, 所以 A 模 26 可逆。
A
1
(mod 26 ) 2 (mod 26 ) 1 2 (mod 26 ) 1 18 1 9 0 8 9
3 3 0
1
3 9 0 27 0
(2)
在反查这 4 个向量对应的字母时,遇到了问题:第 1 个向量与第三个向量中的 43 与 33 不是表值,处理的 办法是加减 26 的整数倍,使其化为 0—25 之间的一 个整数,这称为模 26 运算,记为:
43 27 17 (mod 26 ) , 1 33 7 (mod 26 ) 18 18
R 18 3 C 2 A 2 2 S 19 15 O
在模 26 意义下,
det ( 1 , 2 ) 21 3 18 19 (mod 26 ) 345 (mod 26 ) 7
27 26 52 (mod 26 ) E 27
定义 2 对 Z 的一个整数 a,若存在 Z 的一个整数 b, 使得 ab=1(mod m) ,称 b 为 a 的模 m 倒数,记作

数学建模介绍 《数学模型》(第三版)电子课件姜启源、谢金星、叶 俊编制

数学建模介绍 《数学模型》(第三版)电子课件姜启源、谢金星、叶  俊编制

阻滞增长模型( 模型) 阻滞增长模型(Logistic模型) 模型
人口增长到一定数量后,增长率下降的原因: 人口增长到一定数量后,增长率下降的原因: 资源、 资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用 且阻滞作用随人口数量增加而变大 假设 r是x的减函数 是 的减函数
r(x) = r − sx (r, s > 0)
评注和思考 建模的关键 ~ θ和 f(θ), g(θ)的确定 的确定
假设条件的本质与非本质 考察四脚呈长方形的椅子
1.3.2 商人们怎样安全过河
问题(智力游戏) 问题(智力游戏)
随从们密约, 随从们密约, 在河的任一 岸, 一旦随从的人数比商 人多, 就杀人越货. 人多, 就杀人越货. 但是乘船渡河的方案由商人决定. 但是乘船渡河的方案由商人决定. 商人们怎样才能安全过河? 商人们怎样才能安全过河
模型是为了一定目的, 模型是为了一定目的,对客观事物的一部分 是为了一定目的 进行简缩、抽象、提炼出来的原型 原型的替代物 进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物 模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征 模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征 集中反映了原型
你碰到过的数学模型——“航行问题” “航行问题” 你碰到过的数学模型
数学建模的具体应用
• 分析与设计 • 预报与决策 • 规划与管理

控制与优化
数学建模
如虎添翼
模示例
1.3.1 椅子能在不平的地面上放稳吗 问题分析 通常 ~ 三只脚着地 模 型 假 设
放稳 ~ 四只脚着地
• 四条腿一样长,椅脚与地面点接触,四脚 四条腿一样长,椅脚与地面点接触, 连线呈正方形; 连线呈正方形 • 地面高度连续变化,可视为数学上的连续 地面高度连续变化, 曲面; 曲面 • 地面相对平坦,使椅子在任意位置至少三 地面相对平坦, 只脚同时着地。 只脚同时着地。

数学建模 第三章

数学建模 第三章
§3.1 插值方法
本节将简单地介绍常用的一维插值方法的分段线性插值和三次样条插值。
3.1.1分段多项式插值
先介绍分段线性插值。从数学的角度,分段线性插值的提法如下:
问题:设函数f(x)在n+1个节点x0,x1,…,xn处的函数值已知,为y0,y1,…,yn。
要求:求一个分段( 共n段)线性函数q(x),使其满足:q(xi)=yi,i=0,1,…,n.
25.6
40-50
37.3
28.8
27.8
37.2
40.3
41.7
46.2
39.9
35.9
40.3
38.2
43.4
50-60
48.2
36.6
35.5
40
37.6
35.4
35
34.7
35.7
39.5
40
41.9
60-70
25.6
24.2
25.5
24.6
21.1
22.2
20.2
21.2
22.6
28.5
25.3
1) 产生peaks 的粗糙近似:
[x,y,z]=peaks(10);%从MATLAB提供的双变量正态分布曲线获取数据
mesh(x,y,z)%画出三维网格图
2)通过插值作出更加精细的山顶曲面:
[xi,yi]=meshgrid(-3:.1:3,-3:.1:3);
%生成x-y平面的自变量"格点“矩阵
zi=interp2(x,y,z,xi,yi,'cubic');mesh(xi,yi,zi)
还有其它的插值函数,如interp1q, interpft, spline, interp2, interp3, interpN.

《数学建模》第3讲

《数学建模》第3讲

模型构成
xk~第k次渡河前此岸的商人数
yk~第k次渡河前此岸的随从数
xk, yk=0,1,2,3;
k=1,2,
sk=(xk , yk)~过程的状态
S ~ 允许状态集合
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk~第k次渡船上的商人数
uk, vk=0,1,2;
从状态1出发,到吸收状态3,平均转移次数:3.93次
从状态2出发,到吸收状态3,平均转移次数:3.21次 16
从状态1或状态2出发,被状态3吸收的概率均为100%
第十六页,编辑于星期五:九点 四十二分。
3.5基因遗传和近亲繁殖
背景
• 生物的外部表征由内部相应的基因决定。 • 基因分优势基因d 和劣势基因r 两种。
vk~第k次渡船上的随从数
k=1,2,
4
第四页,编辑于星期五:九点 四十二分。
dk=(uk , vk)~决策 D={(u , v) u+v=1, 2} ~允许决策集合
sk+1=sk +(-1)k dk ~状态转移律
多步决策问题 求dkD(k=1,2, n), 使skS, 并按转移
律由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
概率转移矩阵
0.5
0.5
0.6
1
0.4
2
8
状态转移图 第八页,编辑于星期五:九点 四十二分。
已知现在,将来与过去无关(无后效性)
St+1只取决于St和pij, 与St-1, …无关
a1 (t + 1) = a1 (t) p11 + a2 (t) p21 状态转移具有 a2 (t +1) = a1(t) p12 + a2 (t) p22 无后效性

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MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值
计算的编程语言和开发环境。
MATLAB在数学建模中的优势
02
MATLAB提供了丰富的数学函数库和工具箱,支持矩阵运算、
符号计算和数值分析,适用于各种数学建模场景。
MATLAB在数学建模中的应用案例
数学建模在金融领域的应用
金融行业对数学建模的需求日益增长,涉及风险管理、投资组合优化、市场预测等领域 。
数学建模在物理科学和工程中的应用
物理科学和工程领域中的复杂问题需要借助数学建模进行深入研究,如流体动力学、材 料科学等。
提高数学建模能力的建议
01
掌握数学基础知识
数学建模需要扎实的数学基础, 如概率论、统计学、线性代数和 微积分等。
深度学习中的数学建模
探讨深度学习领域中常用的数学方法和模型,如卷积神经网络、循 环神经网络等。
数据科学中的数学建模
数据清洗与预处理
数据可视化的数学基础
介绍数据科学中数据预处理的基本方 法和数学原理。
介绍数据可视化中涉及的数学原理和 可视化技术。
统计分析方法
阐述统计分析中常用的方法和模型, 如回归分析、聚类分析等。
02
实践经验积累
03
学习优秀案例
通过参与数学建模竞赛、科研项 目等方式,积累实践经验,提高 解决实际问题的能力。
学习经典数学建模案例,了解不 同领域中数学建模的应用方法和 技巧。
对未来数学建模的展望
跨学科交叉融合
未来数学建模将更加注重与其他学科的交叉融合,如生物 学、环境科学、社会科学等。
人工智能与数学建模结合

数学建模培训精品课件

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深度学习与神经网络
介绍深度学习和神经网络的基本原理 ,以及在数学建模中的应用和挑战。
探讨机器学习算法如何与数学建模相 结合,实现数据分析和预测。
大数据时代的数学建模挑战与机遇
大数据的数学建模方法
介绍处理大规模数据集的数学建模方法和技巧,如分布式计算、 云计算等。
数据清洗与预处理
阐述数据预处理在数学建模中的重要性,以及如何进行数据清洗和 特征提取。
THANKS.
04
模型评估与改进技巧
误差分析
分析模型预测误差来源,提高模型预测精度 。
多目标优化
在满足多个约束条件下,优化模型目标函数 。
敏感性分析
评估模型参数对结果的影响程度,优化模型 参数。
模型集成
将多个模型组合起来,提高整体预测性能。
数学建模软件介绍
04
MATLAB的使用介绍
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数
数学建模应用实例
02
微积分建模实例
总结词:微积分建模是数学建模中的基 础,通过实例可以更好地理解微积分的 实际应用。
经济学中的边际分析:通过微积分分析 经济活动中成本、收益和利润的变化, 为决策提供依据。
人口增长模型:利用微积分的知识,建 立人口增长模型,预测未来人口数量和 增长趋势。
详细描述
瞬时速度与加速度:通过分析物体运动 的速度和加速度,建立微积分模型,用 于预测物体的运动轨迹和时间。
模型验证:使用实际数据对模型进行 验证,评估模型的准确性和可靠性。
应用与优化:将模型应用于未来气候 预测中,根据反馈进行模型优化和调 整。
数学建模前沿动态
06
人工智能与数学建模的结合

数学建模第三章

数学建模第三章

数学建模第三章第三章⾮线性最优化⽅法§3.1 最优化问题与建模⼀. 基本概念:因为⼈类所从事的⼀切⽣产或社会活动均是有⽬的的,其⾏为总是在特定的价值观念或审美取向的⽀配下进⾏的,经常⾯临求解⼀个可⾏的甚⾄是最优的⽅案的决策问题。

可以说,最优化思想是数学建模的灵魂。

⽽最优化⽅法作为⼀门特殊的数学学科分⽀有着⼴泛的实际应⽤背景。

典型的最优化模型可以被描述为如下形式:其中表⽰⼀组决策变量,通常在实数域内取值,称决策变量的函数为该最优化模型的⽬标函数;为维欧⽒空间的某个⼦集,通常由⼀组关于决策变量的等式或不等式刻画,形如:这时,称模型中关于决策变量的等式或不等式、为约束条件,⽽称满⾜全部约束条件的空间中的点为该模型的可⾏解,称,即由所有可⾏解构成的集合为该模型的可⾏域。

称为最优化模型的(全局)最优解,若满⾜:对均有,这时称处的⽬标函数值的为最优化模型的(全局)最优值;称为最优化模型的局部最优解,若存在,对,均有。

(全局)最优解⼀定是局部最优解,但反之不然,其关系可由下图得到反映:上图为函数在区间上的⼀段函数曲线(由Mathematica绘制),如果考察最优化问题,从图中发现它有三个局部最优解、、,其中是全局最优解,最优值为“”。

⼆. 最优化问题的⼀些典型的分类:优化⽅法涉及的应⽤领域很⼴,问题种类与性质繁多,根据不同的原则可以给出不同的分类。

从数学建模的⾓度,对最优化问题的⼀些典型分类及相关概念的了解是有益的。

根据决策变量的取值类型,可分为函数优化问题与组合优化问题,称决策变量均为连续变量的最优化问题为函数优化问题;若⼀个最优化问题的全部决策变量均离散取值,则称之为组合优化问题。

⽐⽅⼀些最优化问题的决策变量被限定只能取整数值,即为组合最优化问题,这类优化问题通常被称为整数规划问题,另外⼤多⽹络规划问题属于组合最优化问题。

当然,也有许多应⽤问题的数学模型表现为混合类型的,即模型的部分决策变量为连续型的,部分决策变量为离散型的;另外当谈论⼀个最优化问题是函数优化问题还是组合优化问题时,还需结合我们对这⼀问题的思考⽅式来进⾏确定,⽐⽅后⾯介绍的线性规划问题的求解,既有将其作为⼀个组合优化问题⽽开发的算法,也有将其作为⼀个函数优化问题⽽开发的算法;另外的⼀种分类⽅式是根据问题中⽬标、约束条件函数的形式或性质来加以划分的:若⼀个最优化问题的⽬标、约束条件函数均为决策变量的线性函数,则称之为线性规划问题,否则称之为⾮线性最优化问题。

数学建模培训之三(张伟)

数学建模培训之三(张伟)
• 本问中存在的主要问题是公平性考虑不足,有的队甚至完全不 考虑公平性,未免过于脱离实际,而脱离实际是建模最大的忌 讳。还有较普遍存在的问题是主要优化目标不清晰,罗列了一 堆目标,却未抓住提高病床使用效率这个要害,其根源还是对 题目的理解以及对数据一定臵信度(例如:90%)的 预约住院时间区间,区间长度越短越好。 一种自然的想法是通过同类病人术后住院时间的概率分 布从理论上得到这一区间,如果能通过此种理论方法解决此 问题,自然是最理想的。 但这样做的一个困难是已处于术后 住院状态的该类病人的继续住院时间不服从同一分布,从而 将该类病人(含已住院与未住院)的预计住院时间求和后的 随机变量的分布不知道。
一结论。
三、排队论近似模型:通过经验公式将M/G/K系统近似为M/M/K
系统,然后利用排队论的现成结论写出优化模型。
综合评述
• 数据检验是本问题中必须做的,但被许多参赛队所 忽略,从而意外成为区分点之一。 • 公平性指标被许多人忽略,反映出对问题本质认识 不到位。效率指标也可以适当精简。
• 优化模型的多样性是本题目最大的亮点,涌现许多
• 数据分析做得比较深入的同学,会发现一条隐含 在数据中的关键信息:术前住院时间过长是当前 病床使用效率不高的主要因素。这样一个关键信 息的获得,会使得建模更有方向感。
第 一 问

主要考核对问题的考虑是否全面,对问题实质的理解是否到位 。评价指标分两类:效率指标和公平性指标。
两类指标可以有各种不同的定义,其合理性是评分依据。
• 主要考点:
1. 分布拟合检验; 2. 合理的评价指标体系; 3. 仿真方法应用;
4. 满足一定臵信度的统计预测模型的建立;
5. 排队论优化模型的建立。
• 评阅原则

数学建模培训精品课件

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数学建模的基本步骤
总结词:掌握数学建模的基本步骤是成功解决问题的 关键。
详细描述:数学建模的基本步骤包括明确问题、收集数 据、建立模型、求解模型和评估模型。明确问题是数学 建模的第一步,需要清晰地定义问题并确定研究范围。 收集数据是建立模型的基础,需要收集足够的信息来支 持模型的建立。建立模型是将实际问题转化为数学问题 的过程,需要选择合适的数学方法和工具。求解模型是 利用计算机和数学软件对建立的模型进行计算和分析。 评估模型是验证模型的准确性和可靠性,需要对模型的 预测结果进行误差分析和改进。
线性代数在机器学习中的应用
例如,利用线性代数建模进行数据降维、特征提取等。
概率论与数理统计建模应用
概率论与数理统计建模概述
概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支,通过概率论与数理统 计建模可以解决不确定性和风险的问题。
概率论与数理统计在金融中的应用
例如,利用概率论与数理统计建模进行风险评估、投资组合优化等。
例如,利用微积分建模研究生物种群增长、疾病 传播等问题。
线性代数建模应用
线性代数建模概述
线性代数是研究线性关系的数学分支,通过线性代数建模可以解决矩 阵和向量的问题。
线性代数在计算机图形学中的应用
例如,利用线性代数建模进行图像处理、3D渲染等。
线性代数在控制系统中的应用
例如,利用线性代数建模研究系统的稳定性、控制系统的设计和优化 等。
例如,利用优化建模进行路径规划、车辆调 度等,以实现运输成本的最小化。
优化在生产计划中的应用
例如,利用优化建模进行生产计划安排、资 源分配等,以实现生产效益的最大化。
优化在金融中的应用
例如,利用优化建模进行投资组合优化、风 险管理等,以实现金融收益的最大化。

数学建模第三讲

数学建模第三讲

第 3 讲 第 5 页(共 16 页)
个 X n 有相同分布,并且每个 X n 独立。由一个定理称为“强大数定理” :对于独立 同分布随机序列 X 1 , X 2 , X 3 …,具有有限 EX ,我们有
X 1 +X 2 +...X n EX n
(2)
当 n 时以概率 1 成立。换句话,即你长时间玩该游戏,你可以每次赢 7 美元。 独立性的正式定义为;令 Y,Z 表示两随机变量,
(3)
对每个可能的结果都一样。Y,Z 独立,第一个和第二个骰子出现的点数没关系。 再看例 3.1,对于任何 n 1 ,随机变量 C 取两个可能数值的一个:若所有二极管 都是好的,则
C 4n
否则
C (4 n) 5n
因为我们必须重新检验每个二极管,用 p 表示每个二极管是正品的概率,剩下的 可能性为 1-p。则平均值或期望为
“你来之前公司在册的有 10 人,大家的平均收入为
3000 2000 1500 2 1000 600 5 1200 10 (元)
第 3 讲 第 1 页(共 16 页)
应该没有什么错误吧?”周先生听罢,只好自认倒霉,一走了之。 算术平均数是统计学中的一个极具迷惑性的平均指标,当样本数据较少且其 中有若干个值特别大或特别小的时候尤甚。为了避免这种情况的发生,在一些需 要靠评委打分来定高低的体育和艺术竞赛中,通常都采用去掉一个最高分,去掉 一个最低分,然后再作算数平均的方式来解决。 在统计学中,则做得更彻底。当数据有奇数个时,我们取按大小顺序排列居 中的那个数,当数据有偶数个时,就取中间两个数的算术平均数来代替,并称之 为中位数。在人口统计学中,就是采用年龄中位数来作为年龄的平均指标的。 在周先生的问题中,公司全体人员工资的中位数为

数学建模 第一篇第三章

数学建模 第一篇第三章

第三章 对偶线性规划问题§1-3-1对偶线性规划问题例1 某工厂生产甲、乙、丙三种产品,使用两种主要原料A 和B ,已知生产每单位产品需要原料数、现有原料树以及每单位产品价格如表1-3-1。

问:应如何安排生产,可使总产值最大?解:设321,,x x x 分别表示甲、乙、丙三种产品的产量,则可建立线性规划数学模型:⎪⎩⎪⎨⎧≥≤++≤++++=0,,100542120634..354m ax 321321321321x x x x x x x x x t s x x x S (1.3.1)现工厂的决策者决定除了生产甲、乙、丙三种产品以外,如果合适的话,可以考虑将这两种原料出售,那么对于购买者来说,尽可能以较低的价格购买,又使得工厂接受,这时A 、B 的价格应分别是多少?设原料A 、B 的价格分别为21,y y ,则合理的定价应满足线性规划问题:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥+≥+≥++=0,356543424..100120m in 2121212121y y y y y y y y t s y y W (1.3.2)我们称线性规划问题(1.3.2)为线性规划问题(1.3.1)的对偶线性规划问题。

一般地,给定线性规划问题:(LP ) n n x c x c x c S +++=...m ax 2211⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=≥≤+++≤+++≤+++n j x bx a x a x a bx a x a x a b x a x a x a t s j mn mn m m n n n n ,,2,10 (221)12222212111212111 即(LP )⎩⎨⎧≥≤=OX b AX t s CXS ..m ax 与线性规划问题(DLP )m m y b y b y b W +++= 2211m in⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=≥≥+++≥+++≥+++m i y cy a y a y a c y a y a y a c y a y a y a t s i n m mn n n m m m m ,,2,10 (221)12222211211221111 即(DLP )⎩⎨⎧≥≥=OY C YA t s YbW ..min 其中⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n x x x X 21,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=m b b b b 21, ),,,21n c c c C (=,),,,(21m y y y Y =。

《数学建模培训》课件

《数学建模培训》课件
数中一些 重要的等式,如欧拉恒等 式、柯西恒等式等。
几何基础知识
平面几何
解析几何
平面几何是研究平面图形及其性质的 数学分支,包括点、线、面、角等基 本概念。
解析几何是用代数方法研究几何问题 的一门学科,包括坐标系、向量、向 量的运算等基本概念。
立体几何
立体几何是研究空间图形及其性质的 数学分支,包括长方体、球体、圆柱 体等基本几何体。
现状
目前,数学建模已经成为 一个独立的学科领域,拥 有广泛的学术和应用价值 。
数学建模的应用领域
自然科学
数学建模在物理学、化学、生 物学等领域有着广泛的应用, 如牛顿万有引力定律、薛定谔
方程等。
工程学
数学建模在土木工程、机械工 程、电子工程等领域发挥着重 要作用,如结构分析、流体动 力学等。
社会科学
概率与统计基础知识
概率论
概率论是研究随机现象的数学分 支,包括随机事件、概率、期望
、方差等基本概念。
统计学
统计学是研究数据收集、整理、分 析和解释的学科,包括描述性统计 、推论性统计等基本内容。
回归分析
回归分析是研究自变量和因变量之 间关系的学科,包括线性回归、多 元回归等基本内容。
数学建模方法与技
3
分式方程
通过实际问题建立分式方程,如工程问题、时间 分配等,掌握方程的解法及实际应用。
几何图形建模案例分析
平面几何
01
通过实际问题建立平面几何模型,如面积、周长、角度等,掌
握图形的性质及实际应用。
立体几何
02
通过实际问题建立立体几何模型,如体积、表面积、距离等,
掌握图形的性质及实际应用。
解析几何
总结词
竞赛经验、团队合作

数学建模竞赛培训教程第一章-第三章

数学建模竞赛培训教程第一章-第三章

第二章
多元线性统计模型
§1 多元线性回归数学模型
一、一般数学模型
假设正态分布的随机变量 y 可以表示成特殊的形式(只有正态分布才有这样的基本的 良好的形态:线性可加性)
⎧ y = β 0 + β 1 x1 + ... + β m x m + ε ⎨ ε ~ N (0, σ 2 ) ⎩
这个模型称之为 m 元理论线性回归模型
=⎜ ⎜
⎛ β0 ⎞ ⎟ ⎟ ⎝b⎠
⎛ ⎞ ⎜ε ⎟ ⎜ 1⎟ ε = ⎜ε 2 ⎟ 来自M ⎟ ⎜ ⎜ε ⎟ ⎟ ⎝ n⎠
得到 n 元线性回归模型: ⎨
⎧ y I = β 0 + β 1 xi 1 + ... + β m xi m + ε i ε i ~ N (0,σ 2 ) ⎩
(2)
用矩阵的运算关系集中可以表示成:
有了模型分析和模型假设以后,就要表示成准确的数学问题形式,形成明确完整 的数学模型,这就是模型构成。模型的构成要根据对象的内在规律、相互联系、平衡 关系、递推规律、条件限制、总和表示等构作出各个、各种量(变量和常量)的等式 及不等式关系,或者其它结构形式,有时可以把若干等式关系统一成矩阵等式或方程 组形式等。还要充分利用有关专业领域中的规律、原理、性质等来分析和建立等式及 不等式。 模型构成中更重要的是确定求解目标的形式,可以说只有明确了目标,把目标用 具体数学形式表现出来了,明确了目标:求某类状态的最大值或最小值、确定某种变 化过程的数值变化过程即函数、 对某组对象进行分类、找出某些变量之间的对应关系、 求某类对象的数目、进行因素的差异性分析、找出影响目标的主要因素、进行某种合 理性及满意度分析等等。明确了这些,我们才能选择恰当的数学模型来对应表示,进 而提出问题、形成数学模型。数学模型的构成要依赖于相关的数学概念、数学理论和 数学问题。实际上在进行模型的分析、假设时就已经确定了所要建立的的数学模型的 类型,现在要做的就是将具体数学形式表现出来。一般情况下,要用已有的概念形式 来表示,问题的表述要规范、清晰,如果遇到新问题、新现象,也需要创造性地引进 新概念、新方法。 第四步 模型计算

高考数学专题讲座 第3讲 解题思想方法之建模探讨

高考数学专题讲座 第3讲 解题思想方法之建模探讨

【备战2019高考数学专题讲座】第3讲:数学思想方法之建模思想探讨数学思想是指人们对数学理论和内容的本质的认识,数学方法是数学思想的具体化形式,实际上两者的本质是相同的,差别只是站在不同的角度看问题。

通常混称为“数学思想方法”。

常见的数学思想有:建模思想、归纳思想,分类思想、化归思想、整体思想、数形结合思想等。

模型思想的建立是学生体会和理解数学与外部世界联系的基本途径,也是体会和理解数学各部分之间关系的基本途径。

建立和求解模型的过程包括:从现实生活(具体情境)中抽象出数学问题,或一类数学问题转换为另一类问题,用数学符号建立方程、不等式、函数、数列、图象等表示数学问题中的数量关系和变化规律,求出结果、并讨论结果的意义。

建立数学模型的思路如下图:其中,一类数学问题转换为另一类问题的建模是化归思想的体现,我们将在《数学思想方法之化归思想探讨》中阐述,本讲对从现实生活(具体情境)中抽象出数学问题的建模进行探讨。

建立数学模型的一般程序为(1)读阅读理解文字表达的题意,分清条件和结论,理顺数量关系,这是基础。

(2)建将文字语言转化为数学语言,利用数学知识,建立相应的数学模型。

熟悉基本数学模型,正确进行建“模”是关键。

(3)解求解数学模型,得到数学结论。

求解时要充分注意数学模型中元素的实际意义,更要注意巧思妙作,优化过程。

(4)答将数学结论还原给实际问题的结果。

结合2019年全国各地高考的实例,我们从下面五方面进行数学思想方法之建模思想的探讨:(1)“方程模型”的建立;(2)“不等式模型”和“线性规划模型”的建立;(3)“函数模型”的建立;(4)“图形模型”的建立;(5)“定积分模型”的建立。

一、“方程模型”的建立:对实际问题中的等量关系问题常需通过建立“方程模型”解决。

典型例题:例1:(2019年辽宁省理5分)已知正三棱锥P ABC,点P,A,B,C3面上,若PA,PB,PC两两互相垂直,则球心到截面ABC的距离为▲ 。

高中数学第四章数学建模活动三1数学建模实例课件(1)北师大版选择性必修第一册

高中数学第四章数学建模活动三1数学建模实例课件(1)北师大版选择性必修第一册

系:an+1=an+5,a1=220;bn+1=bn+1,b1=34.由此得到an=215+5n和bn=33+n,于
是有bn=0.2an-10.
进一步,将脚长和对应的鞋号记作(a,b),在平面直角坐标系中描点,视察到
线性关系,然后建立关系式b=0.2a-10.
构建数据表,利用计算工具的电子表格作出散点图,选择几种函数模型进行
二档、第二档与第三档的两个电量临界值,即75%和95%这两个电量临界
值.
通过样本估计总体百分位数的要领是对样本数据进行排序,得到有序样本
(在统计学中称之为顺序统计量).
利用电子表格软件,对上面的样本数据进行排序,可以得到下面的结果:
8
18
22
31
42
48
49
50
51
56
57
57
60
61
61
61
62
社会上对这种制定阶梯电价的原则和方法存在不同意见,教师可以引导学
生讨论制定合理阶梯电价的原则和方法.
本 课 结 束
知识解决数学问题的一类综合实践活动,也是高中
阶段数学课程的重要内容.
本专题在必修课程和选择性必修课程的基础上,通过具体实例,建立一些基
于数学表达的经济模型和社会模型,包括存款贷款模型、投入产出模型、
经济增长模型、凯恩斯பைடு நூலகம்型、生产函数模型、等级评价模型、人口增长
模型、信度评价模型等.在教学活动中,要让学生知道这些模型形成的背景、
(3)当a=282时,代入公式b=0.2a-10,得b=46.4.分两种情况:如果简单地进行
“四舍五入”,那么选46号鞋;如果想穿鞋不挤脚,可以选47号鞋.
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例 求极限
x →1 / y y →∞
lim e −1/( y
2
+x
2
sin 2 x 1 x+a2 y2 ) (1 + 2 ) 2 x y
syms x y a; f=exp(-1/(y^2+x^2))*sin(x)^2/x^2*(1+1/y^2)^(x+a^2*y^2); L=limit(limit(f,x,1/sqrt(y)),y,inf)
命令形式2:pp=spline(x,y) 功能:得到样条插值的分段多项式 命令形式3:[b,c]=unmkpp(pp) 功能: b显示样条函数的结点, c显示样条函数的各个分段三次多项式的系数。 更简单的用下面命令: 命令形式4:S=csapi(x,y) y=fnval(S,x)
1 例 对 y = 2 ,−5 ≤ x ≤ 5 ,用21个节点作三种样条插值,并比较 结果。 x x0=-5:0.5:5;y0=1./(1+x0.^2); x=-5:0.2:5; y1=interp1(x0,y0,x,'linear'); y2=interp1(x0,y0,x,'spline'); y3=interp1(x0,y0,x,'cubic'); plot(x,y1,'-',x,y2,'ok',x,y3,'*r')
4、积分运算
(1)一元函数的不定积分 命令形式1:int(f) 功能:求函数f 对默认变量的不定积分,f为符号函数。 命令形式2:int(f,v) 功能:求函数f 对v的不定积分,f为符号函数。
1 例 求 ∫ dx sin x cos x
syms x; f=1/(sin(x)*cos(x)); int(f)
(3)多重积分的数值方法 命令形式2: triplequad(‘fun’,xmin,xman,ymin,ymax,zmin,zmax) 功能:计算

x max
x min

y max
y min

z max
z min
f ( x, y, z )dxdydz
三、Matlab中求和及求极值
1、求和 (1)向量或矩阵的求和 命令形式:sum(x) 功能:求向量x的和或矩阵x每一列向量的和。 (2)级数求和 命令形式:symsum(s,v,a,b) 功能:对表达式s的符号变量v从v=a到v=b求和。
5、Taylor展开
命令形式1:taylor(f) 功能:将函数f展开成默认变量的6阶麦克劳林公式。 命令形式2:taylor(f,n) 功能:将函数f展开成默认变量的n阶麦克劳林公式。 命令形式3:taylor(f,n,v,a) 功能:将函数f展开成在v=a处的n阶Talor公式。
f ( x) = 1 / x 2 展开为关于x-2 的最高次数为4的幂级数。 例 将
(2)多元函数的偏导数 命令形式1:diff(f, xi) 功能:多元函数f对 xi 一阶偏导数。 命令形式2:diff(f, xi,n) 功能:多元函数f对 xi 的n阶偏导数
2 例 设 z = x sin y ,求 z x
syms x y; z=x^2*sin(y); diff(z,x)
例 已知
三次样条插值
3、一维插值的matlab实现 命令形式1:Y1=interp1(X,Y,X1,’method’) 功能:根据已知的数据点X和Y,用method方法进行插值,然 后计算X1对应的函数值Y1。 method是指定插值方法: linear spline cubic 线性插值 三次样条插值 三次插值
roots([1 2 0 -5])
例 求方程
sin x = 0.1x
在[2,6]中的实根
fzero('sin(x)-0.1*x',[2,6])
命令形式: solve (s) 功能:求方程s的根 命令形式: solve (s,v) 功能:求方程s的指定变量v的根 命令形式: solve (s1,s2,…sn,v1,v2,…vn) 功能:求方程组的指定变量的根
3
例 求方程 x
+ 2 x − 5 = 0 的根
2
t=solve('x^3+2*x^2-5=0') vpa(t)
例 求方程组
x + y = 10 3 x − 2 y = 10
的根
[x,y]=solve('x+y=10','3*x2*y=10','x','y')
五、曲线插值与拟合
1、一维插值 函数在区间[a,b]上有n+1个节点,记为 xi (i = 0,1, L , n) 其对应的函数值为 yi (i = 0,1, L , n) 。 求一个足够光滑的、简单的函数 ϕ (x ) 逼近函数 f (x ) 满足 ϕ ( x ) = y (i = 0,1, L , n)
第三讲
数学建模中的高等数学方 法及其在Matlab Matlab中的实现 法及其在Matlab中的实现
1.1 微积分基础知识及在Matlab中的实现
一、极限、导数、积分等在Matlab中的实现 1、极限运算
命令形式1:limit(f,x,a) 功能:计算 lim f ( x) x →a 命令形式2: limit(f,x,inf) 功能:计算 lim f ( x) x →∞ 命令形式3: limit(f,x,a,‘right’), limit(f,x,a,‘left’) 功能:计算 lim+ f ( x) lim− f ( x)
f ( x, y, z ) = sin( x y )e
2
− x2 y− z 2

∂ f ( x, y , z ) ∂x 2 ∂y∂z
4
syms x y z; f=sin(x^2*y)*exp(-x^2*y-z^2); df=diff(diff(diff(f,x,2),y),z); df=simple(df)
k3 例 求∑
kபைடு நூலகம்=0 n −1
syms k n;f=k^3;symsum(f,k,0,n-1)
四、代数方程(组)求根
命令形式:roots(p) 功能:求多项式方程的根 命令形式:fzero(fun,x0) 功能:求一元函数在x0的实根,x0是向量。 例
x 3 + 2 x 2 − 5 = 0 的根 求方程
i i
ϕ ( x) = a0 + a1 x + a2 x 2 + L + an x n
a0 + a1 x0 + L + an x0 n = y0 L n a0 + a1 xn + L + an xn = yn
2、分段线性插值 思想:将区间[a,b]分成一些小区间,在每一个小区间上用 低次多项式进行插值。 区间的划分可以是任意的,而各个区间上的多项式的次数 选择要视具体情况而定。 优点:收敛性、稳定性好。 缺点:光滑性差。
ans=exp(a^2)
3、求导运算
(1)一元函数求导 命令形式1:diff(f) 功能:求函数f的一阶导数,f为符号函数。 命令形式2:diff(f,n) 功能:求函数f的n阶导数,f为符号函数。
2 例 设 y = x + 3 x ,求 y′ |x = 2
syms x; y=3*x+x^2; b=diff(f); x=2; eval(b) ans = 7
syms x; f=1/x^2; taylor(f,4,x,2)
二、数值微分与数值积分在Matlab中的实现
1、数值微分 向前差分
f ( a + h) − f ( a ) f ′( a ) ≈ h
向后差分
f ( a ) − f ( a − h) f ′(a) ≈ h
中心差分
f ′( a ) ≈
f ( a + h) − f ( a − h) 2h
4、二维插值的matlab实现 命令形式:z1=interp2(x,y,z,x1,y1,’method’) 功能:根据已知的数据点(x,y,z),用method方法进行插值,然 后计算(x1,y1)对应的函数值z1。
5、曲线的拟合 命令形式:p=polyfit(x,y,n) 功能:根据已知的数据点(x,y) 进行n次多项式拟合。其中p为 多项式的系数矩阵。 可用polyval(p,x0)计算多项式在x0的值。 例 x=[100 110 120 130 140 150 160 170 180 190]; y=[45 51 54 61 66 70 74 78 85 89]; close; plot(x,y) p=polyfit(x,y,1)
5
例 求

2
ln x dx 的近似值。 2 x
f=inline(‘log(x)./x.^2’,’x’); t=quad(f,2,5) t=quadl(f,2,5)
内联函数inline
FunctionName=inline(‘任何有效的matlab表达式’, ‘p1’,’p2’ ,….) 其中‘p1’,’p2’ ,…是出现在表达式中的所有变量的名字。 在matlab命令 命令窗口、程序 程序或函数中创建局部函数时,可用inline。 程序 优点:不必将其储存为一个单独文件。 限制:(1)不能调用另一个inline函数,只能由一个matlab表达式组成, 并且只能返回一个变量---显然不允许[u,v]这种形式。 (2)表达式不能出现乘法运算,若出现的话,按照向量的乘法规则 进行。
x →a x →a
例 求极限 lim(1 + 4 x) x →0 syms x; y=(1+4*x)^(1/x); limit(y,x,0)
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