微积分方法建模2经济增长模型--数学建模案例分析

合集下载

微分方程的经济应用模型举例

微分方程的经济应用模型举例微分方程在不仅在物理学、力学上有广泛的应用，在经济学和管理科学等实际问题中也比比皆是，本节我们将集中讨论微分方程的经济应用。

读者可从中感受到应用数学建模的理论和方法解决经济管理实际问题的魅力.分布图示★公司资产函数 ★逻辑斯谛方程 ★价格调整问题 ★人才分配问题模型★差分方程在经济学中的应用内容要点一、公司资产函数例。

某公司t 年净资产有)(t W (百万元), 并且资产本身以每年5%的速度连续增长, 同时该公司每年要以300百万元的数额连续支付职工工资.(1) 给出描述净资产)(t W 的微分方程;(2) 求解方程, 这时假设初始净资产为;0W(3) 讨论在700,600,5000=W 三种情况下, )(t W 变化特点.解 (1) 利用平衡法，即由净资产增长速度＝资产本身增长速度－职工工资支付速度得到所求微分方程 .3005.0-=W dtdW(2) 分离变量，得.05.0600dt W dW=-两边积分，得 11(ln 05.0|600|ln C C t W +=-为正常数），于是 ,|600|05.01teC W =- 或 ).(600105.0C C Ce W t±==-将0)0(W W =代入，得方程通解： .)600(60005.00teW W -+=上式推导过程中,600≠W 当600=W 时，0=dtdW知 ,)600(60005.00t e W W -+= ,6000W W ==通常称为平衡解，仍包含在通解表达式中.(3) 由通解表达式可知，当5000＝W 百万元时，净资产额单调递减，公司将在第36年破产；当6000＝W 百万元时，公司将收支平衡，将资产保持在600百万元不变；当7000＝W 百万元时，公司净资产将按指数不断增大.二、逻辑斯谛方程:逻辑斯谛方程是一种在许多领域有着广泛应用的数学模型, 下面我们借助树的增长来建立该模型.一棵小树刚栽下去的时候长得比较慢, 渐渐地, 小树长高了而且长得越来越快, 几年不见, 绿荫底下已经可乘凉了; 但长到某一高度后, 它的生长速度趋于稳定, 然后再慢慢降下来. 这一现象很具有普遍性. 现在我们来建立这种现象的数学模型.如果假设树的生长速度与它目前的高度成正比, 则显然不符合两头尤其是后期的生长情形, 因为树不可能越长越快; 但如果假设树的生长速度正比于最大高度与目前高度的差, 则又明显不符合中间一段的生长过程. 折衷一下, 我们假定它的生长速度既与目前的高度,又与最大高度与目前高度之差成正比.设树生长的最大高度为H (m), 在t (年)时的高度为h (t ), 则有)]()[()(t h H t kh dtt dh -= (8.2) 其中0>k 是比例常数. 这个方程为Logistic 方程. 它是可分离变量的一阶常数微分方程.下面来求解方程(8.2). 分离变量得,)(kdt h H h dh=-两边积分,)(⎰⎰=-kdt h H h dh得 ,)]ln([ln 11C kt h H h H+=-- 或,21k H t H C k H t e C e hH h==-+ 故所求通解为,11)(22kHtkHt kHt CeH e C He C t h -+=+= 其中的⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>==-0112H C e C C C 是正常数. 函数)(t h 的图象称为Logistic 曲线. 图8-8-1所示的是一条典型的Logistic 曲线, 由于它的形状, 一般也称为S 曲线. 可以看到, 它基本符合我们描述的树的生长情形. 另外还可以算得.)(lim H t h t =+∞→这说明树的生长有一个限制, 因此也称为限制性增长模式.注: Logistic 的中文音译名是“逻辑斯谛”. “逻辑”在字典中的解释是“客观事物发展的规律性”, 因此许多现象本质上都符合这种S 规律. 除了生物种群的繁殖外, 还有信息的传播、新技术的推广、传染病的扩散以及某些商品的销售等. 例如流感的传染、在任其自然发展(例如初期未引起人们注意)的阶段, 可以设想它的速度既正比于得病的人数又正比于未传染到的人数. 开始时患病的人不多因而传染速度较慢; 但随着健康人与患者接触, 受传染的人越来越多, 传染的速度也越来越快; 最后, 传染速度自然而然地渐渐降低, 因为已经没有多少人可被传染了.下面举两个例子说明逻辑斯谛的应用.人口阻滞增长模型 1837年, 荷兰生物学家V erhulst 提出一个人口模型00)(),(y t y by k y dtdy=-= (8.3)其中b k ,的称为生命系数.我们不详细讨论这个模型, 只提应用它预测世界人口数的两个有趣的结果.有生态学家估计k 的自然值是0.029. 利用本世纪60年代世界人口年平均增长率为2%以及1965年人口总数33.4亿这两个数据, 计算得,2=b 从而估计得:(1)世界人口总数将趋于极限107.6亿. (2)到2000年时世界人口总数为59.6亿.后一个数字很接近2000年时的实际人口数, 世界人口在1999年刚进入60亿. 新产品的推广模型设有某种新产品要推向市场, t 时刻的销量为),(t x 由于产品性能良好, 每个产品都是一个宣传品, 因此, t 时刻产品销售的增长率,dtdx与)(t x 成正比, 同时, 考虑到产品销售存在一定的市场容量N , 统计表明dtdx与尚未购买该产品的潜在顾客的数量)(t x N -也成正比, 于是有)(x N kx dtdx-=(8.4)其中k 为比例系数. 分离变量积分, 可以解得kNtCe Nt x -+=1)((8.5)由,)1()1(,)1(2322222kNt kNt kNt kNt kNt Ce Ce e N Ck dt x d Ce ke CN dt dx -----+-=+= 当N t x <)(*时, 则有,0>dt dx 即销量)(t x 单调增加. 当2)(*N t x =时, ;022=dtx d 当2)(*N t x >时, ;022<dtxd 当2)(*N t x <时, 即当销量达到最大需求量N 的一半时, 产品最为畅销, 当销量不足N 一半时, 销售速度不断增大, 当销量超过一半时, 销售速度逐渐减少.国内外许多经济学家调查表明. 许多产品的销售曲线与公式(8.5)的曲线(逻辑斯谛曲线)十分接近. 根据对曲线性状的分析, 许多分析家认为, 在新产品推出的初期, 应采用小批量生产并加强广告宣传, 而在产品用户达到20%到80%期间, 产品应大批量生产; 在产品用户超过80%时, 应适时转产, 可以达到最大的经济效益.三、价格调整模型例如果设某商品在时刻t 的售价为P , 社会对该商品的需求量和供给量分别是P 的函数),(),(P S P D 则在时刻t 的价格)(t P 对于时间t 的变化率可认为与该商品在同时刻的超额需求量)()(P S P D -成正比, 即有微分方程)0()]()([>-=k P S P D k dtdP(1.3) 在)(P D 和)(P S 确定情况下, 可解出价格与t 的函数关系，这就是商品的价格调整模型. 在本章第一节例3已经假设, 某种商品的价格变化主要服从市场供求关系. 一般情况下,商品供给量S 是价格P 的单调递增函数, 商品需求量Q 是价格P 的单调递减函数, 为简单起见, 分别设该商品的供给函数与需求函数分别为P P Q bP a P S βα-=+=)(,)( (8.6)其中βα,,,b a 均为常数, 且.0,0>>βb当供给量与需求量相等时, 由(8.6)可得供求平衡时的价格baP e +-=βα 并称e P 为均衡价格.一般地说, 当某种商品供不应求, 即Q S <时, 该商品价格要涨, 当供大于求, 即Q S >时, 该商品价格要落. 因此, 假设t 时刻的价格)(t P 的变化率与超额需求量S Q -成正比, 于是有方程)]()([P S P Q k dtdP-= 其中,0>k 用来反映价格的调整速度.将(8.6)代入方程, 可得)(P P dtdPe -=λ (8.7) 其中常数,0)(>+=k b βλ方程(8.7)的通解为t e Ce P t P λ-+=)(假设初始价格,)0(0P P =代入上式, 得,0e P P C -=于是上述价格调整模型的解为t e e e P P P t P λ--+=)()(0由于0>λ知, +∞→t 时, .)(e P t P →说明随着时间不断推延, 实际价格)(t P 将逐渐趋近均衡价格e P .四、人才分配问题模型每年大学毕业生中都要有一定比例的人员留在学校充实教师队伍, 其余人员将分配到国民经济其他部门从事经济和管理工作. 设t 年教师人数为),(1t x 科学技术和管理人员数目为),(2t x 又设1外教员每年平均培养α个毕业生, 每年人教育、科技和经济管理岗位退休、死亡或调出人员的比率为βδδ),10(<<表示每年大学生毕业生中从事教师职业所占比率),10(<<δ于是有方程111x x dt dx δαβ-= (8.8) 212)1(x x dtdx δβα--= (8.9) 方程(8.8)有通解t e C x )(11δαβ-=(8.10)若设,)0(101x x =则,101x C =于是得特解tex x )(101δαβ-= (8.11) 将(8.11)代入(8.9)方程变为te x x dtdx )(1022)1(δαββαδ--=+ (8.12) 求解方程(8.12)得通解t te x eC x )(122)1(δαβδββ---+= (8.13)若设,)0(202x x =则,110202x x C ⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=ββ于是得特解 tt ex e x x x )(101020211δαβδββββ--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--= (8.14) (8.11)式和(8.14)式分别表示在初始人数分别为)0(),0(21x x 情况, 对应于β的取值, 在t 年教师队伍的人数和科技经济管理人员人数. 从结果看出, 如果取,1=β即毕业生全部留在教育界, 则当∞→t 时, 由于,δα>必有+∞→)(1t x 而,0)(2→t x 说明教师队伍将迅速增加. 而科技和经济管理队伍不断萎缩, 势必要影响经济发展, 反过来也会影响教育的发展. 如果将β接近于零. 则,0)(1→t x 同时也导致,0)(2→t x 说明如果不保证适当比例的毕业生充实教师选择好比率β, 将关系到两支队伍的建设, 以及整个国民经济建设的大局.五、追迹问题设开始时甲、乙水平距离为1单位, 乙从A 点沿垂直于OA 的直线以等速0v 向正北行走; 甲从乙的左侧O 点出发, 始终对准乙以)1(0>n mv 的速度追赶. 求追迹曲线方程, 并问乙行多远时, 被甲追到.解设所求追迹曲线方程为).(x y y =经过时刻t , 甲在追迹曲线上的点为),,(y x P 乙在点).,1(0t v B 于是有,1tan 0xyt v y --='=θ (8.15) 由题设, 曲线的弧长OP 为,1002t nv dx y x='+⎰解出t v 0代入(8.15), 得.11)1(02⎰'+=+'-x dx y ny y x 两边对x 求导, 整理得.11)1(2y ny x '+=''- 这就是追迹问题的数学模型.这是一个不显含y 的可降阶的方程, 设p y x p y ''=''='),(, 代入方程得211)1(p np x +='- 或 ,)1(12x n dxp dp -=+两边积分, 得|,|ln |1|ln 1)1ln(12C x np p +--=++即 .1112nxC p p -=++ 将初始条件00||==='x x p y 代入上式, 得.11=C 于是,1112nxy y -='++' (8.16)两边同乘,12y y '+-'并化简得,112n x y y --='+-' (8.17)(8.16)与(8.17)式相加, 得,11121⎪⎭⎫ ⎝⎛---='n n x x y两边积分, 得.)1(1)1(121211C x n n x n ny nn nn +⎥⎦⎤⎢⎣⎡-++---=+- 代入初始条件0|0==x y 得,122-=n nC 故所求追迹曲线方程为 ),1(11)1(1)1(2211>-+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+--+-=-+n n n n x n x n y n n n n甲追到乙时, 即曲线上点P 的横坐标,1=x 此时.12-=n n y 即乙行走至离A 点12-n n个单位距离时被甲追到.五、差分方程在经济学中的应用采用与微分方程完全类似方法，我们可以建立在经济学中的差分方程模型，下面举例说明其应用.1.“筹措教育经费”模型某家庭从现在着手, 从每月工资中拿出一部分资金存入银行, 用于投资子女的教育, 并计算20年后开始从投资账户中每月支取1 000元, 直到10年后子女大学毕业并用完全部资金. 要实现这个投资目标, 20年内要总共筹措多少资金? 每月要在银行存入多少钱? 假设投资的月利率为0.5%, 为此, 设第t 个月, 投资账户资金为,t a 每月存资金为b 元, 于是20年后, 关于,t a 的差分方程模型为1000)005.1(1-=+t t a a (9.11)且.,00120x a a ==2. 价格与库存模型本模型考虑库存与价格之间的关系设)(t P 为第t 个时段某类产品的价格, )(t L 为第t 个时段的库存量. L 为该产品的合理库存量. 一般情况下, 如果库存量超过合理库存, 则该产品的售价要下跌, 如果库存量低于合理库存, 则该产品售价要上涨, 于是有方程)(1t t t L L k P P -=-+ (9.13)其中k 为比例常数.3. 国民收入的稳定分析模型本模型主要讨论国民收入与消费和积累之间的关系问题.设第t 期内的国民收入t y 主要用于该期内的消费t G , 再生产投资t I 和政府用于公共设施的开支G (定为常数), 即有G I C y t t t ++= (9.17)又设第t 期的消费水平与前一期的国民收入水平有关, 即)10(1<<=-A Ay C t t (9.18)第t 期的生产投资应取决于消费水平的变化, 即有)(1--=t t t C C B I (9.19)由方程(9.17), (9.18), (9.19)合并整理得G BAy y B A y t t t =++---21)1( (9.20)于是, 对应A , B , G 以及,,0y y 可求解方程, 并讨论国民收入的变化趋势和稳定性.。

数学建模在经济增长中的应用

数学建模在经济增长中的应用数学建模是一种将实际问题抽象化、形式化和数值化的方法，它通过使用数学工具和技术来理解和解决实际问题。

在经济领域，数学建模广泛应用于经济增长的研究中。

本文将探讨数学建模在经济增长中的应用，并重点讨论几个主要的数学模型。

一、Cobb-Douglas生产函数模型Cobb-Douglas生产函数模型是经济学中应用最广泛的产出函数模型之一。

它描述了劳动力、资本和技术对产出的影响。

该模型的数学表达式如下：Y = A * K^α * L^β其中，Y表示产出，A是总要素生产率，K表示资本，L表示劳动力，α和β分别是资本和劳动力的弹性系数。

通过对这个模型进行数学建模，我们可以研究资本和劳动力的投入对经济增长的影响，并进一步优化资源配置，提高经济增长效率。

二、Solow增长模型Solow增长模型是Robert Solow于1956年提出的经济增长模型，它主要用于描述资本累积对经济增长的影响。

该模型的数学表达式如下：Y = (s * K^α * (A * L)^(1-α)) * e^(gt)其中，Y表示产出，s是储蓄率，K表示资本，α是资本的产出弹性系数，A是全要素生产率，L是劳动力，g是技术进步率，t是时间。

通过对这个模型进行数学建模，我们可以分析储蓄率、劳动力增长率、技术进步率对经济增长的影响，并提供合理的政策建议。

三、动态随机一般均衡模型（DSGE模型）动态随机一般均衡模型是一种用于研究经济波动和政策冲击的宏观经济模型。

该模型基于一组数学方程，描述了经济各部门之间的相互作用和市场的均衡状况。

通过对该模型进行数学建模，我们可以模拟和预测不同政策的经济效果，帮助制定经济政策，推动经济增长。

四、计量经济学模型计量经济学是一门应用数学和统计学方法来分析经济现象的学科。

在经济增长研究中，计量经济学模型被广泛应用。

比如，经济增长模型中的回归分析、时间序列分析和面板数据分析等方法，可以通过对经济数据进行建模和分析，研究不同因素对经济增长的影响。

微分方程建模案例

微分方程建模案例微分方程是数学中的一种重要工具，它被广泛应用于各个领域的建模和问题求解中。

下面将以一个具体的案例来介绍微分方程建模的过程，并通过求解微分方程来解决实际问题。

案例：生物种群的增长模型在生态学中，研究生物种群的增长是一个重要的课题。

种群的增长速度与种群中的个体数量有关。

如果种群中个体数量增加的速度与当前个体数量成正比，可以建立如下的微分方程模型：$$\frac{dN}{dt} = rN$$其中，$N$表示种群的个体数量，$t$表示时间，$r$表示增长的速率。

这个微分方程描述了种群个体数量随时间变化的规律。

解：首先，我们需要求解上述微分方程，得到种群个体数量随时间的函数关系。

这是一个一阶线性常微分方程，我们可以使用分离变量的方法求解。

将微分方程变形为：$$\frac{dN}{N} = rdt$$将方程两边同时积分，得到：$$\int \frac{dN}{N} = \int rdt$$经过积分运算，得到：$$\ln N = rt + C$$其中，$C$为积分常数。

进一步求解，得到：$$N = e^{rt + C}$$根据初始条件，当$t=0$时，$N=N_0$，其中$N_0$为初始种群个体数量。

代入初始条件，解得$C=\ln N_0$，将其代入上述方程，得到最终的解：$$N = N_0e^{rt}$$这个解描述了种群个体数量随时间的增长情况。

接下来，我们来解决一个具体的问题，一个兔子种群的增长情况。

假设初始时刻兔子种群中有100只兔子，增长速率$r=0.02$，那么该种群在未来的10个月内，兔子的数量会如何变化？根据上面的微分方程解，代入初始条件$N_0=100$，$r=0.02$，$t=10$，得到：$$N=100e^{0.02t}$$将$t=10$代入上述方程，可以得到10个月后兔子种群的个体数量：所以，10个月后的兔子种群中大约有122只兔子。

通过这个模型，我们可以预测种群在未来的增长情况，并在实践中应用于生态学、环境保护等领域，为实际问题的决策提供参考。

数学建模(微积分)二

dC 利用微分法，令 0 dT
，不难求得（4）
2c1 r c2
T
2c1 rc 2
再根据（1）有，
Q
（5）
宁波职业技术学院数学教研室
数学建模讲座
Q
2c1 r c2
（5）
这就是经济理论中著名的经济订货批量公式（EOQ公式）货物本身的价格可不考虑，这是因为若记每吨货的价格为k，则一周期的总费用 C 中应添加kQ，由于
Q rT
（1）
订货后贮存量由Q均匀地下降，记任意时刻t的贮存量为q，则q(t)的变化规律可以用图1表示
宁波职业技术学院数学教研室
数学建模讲座 q
Q A r T 图1 t
0
考察一个订货周期的总费用：订货费为c1;贮存费是
c2 q(t )dt 其中积分恰等于图中三角形的面积为A，显然
0 T
1 A QT 2
实例十一、森林救火数学模型
宁波职业技术学院数学教研室
数学建模讲座
贮存模型背景不允许缺货的贮存数学模型知识工厂要定期地订购各种原料，在仓库里供生产
之用。商店要成批地购进各种商品，放在货柜中以备零售。水库在雨季蓄水，用于旱季的灌溉和航运。无论是原料、商品还是水的贮存，都有贮存多少的问题。原料、商品贮存得太多，贮存费用高；贮存得太少，则无法满足需求。水库雨季蓄水过量，更可能危及安全。当影响贮存量的因素包含随机性时，如顾客对商品的需求，天气对蓄水的影响，需要建立贮存模型。
Q rT 所以公式（3）中增加一常数项kr，对求解结果
式（4）、（5）没有影响。（5）式表明，订货费c1越高，需求量越大，订货批量 Q应越大；贮存费c2越高，订货批量Q应越小，这些关系当然是符合常识的，不过公式在定量上表明的平方关系却是凭常识方法得到的

微分方程在经济模型中的应用

微分方程在经济模型中的应用引言：微分方程是数学中的一种重要工具，它描述了变化率与变量之间的关系。

在经济学中，微分方程被广泛应用于各种经济模型的建立和分析中。

本文将探讨微分方程在经济模型中的应用，并介绍其中的一些经典案例。

一、经济增长模型中的微分方程经济增长是一个国家或地区经济长期发展的过程，而微分方程能够帮助我们理解和预测经济增长的规律。

一个经典的经济增长模型是索洛模型，它描述了资本积累和技术进步对经济增长的影响。

该模型可以用如下的微分方程表示：dK/dt = sY - δK其中，K表示资本积累，Y表示产出，s表示储蓄率，δ表示资本耗损率。

该方程描述了资本积累的变化率与产出、储蓄率和资本耗损率之间的关系。

通过求解这个微分方程，我们可以得到资本积累随时间的变化情况，从而分析经济增长的趋势和速度。

二、消费函数模型中的微分方程消费函数是描述个人或家庭消费行为的数学模型。

在经济学中，消费函数通常被表示为一个微分方程。

一个经典的消费函数模型是凯恩斯消费函数，它描述了个人消费与收入之间的关系。

该模型可以用如下的微分方程表示：dy/dt = c - bY其中，Y表示个人收入，c表示消费的固定部分，b表示边际消费倾向。

该方程描述了个人收入的变化率与消费、收入和边际消费倾向之间的关系。

通过求解这个微分方程，我们可以得到个人收入随时间的变化情况，从而分析个人消费的趋势和规律。

三、货币供应模型中的微分方程货币供应是一个国家或地区货币总量的变化情况，而微分方程可以帮助我们建立货币供应模型并进行分析。

一个经典的货币供应模型是弗里德曼-斯图尔特模型，它描述了货币供应与货币基础、货币乘数和其他因素之间的关系。

该模型可以用如下的微分方程表示：dM/dt = m(dB/dt)其中，M表示货币供应，B表示货币基础，m表示货币乘数。

该方程描述了货币供应的变化率与货币基础的变化率和货币乘数之间的关系。

通过求解这个微分方程，我们可以得到货币供应随时间的变化情况，从而分析货币政策的效果和稳定性。

高中数学课程中的数学建模方法

高中数学课程中的数学建模方法数学建模是一种将数学方法应用于实际问题解决的过程，它在高中数学课程中占据着重要的地位。

通过数学建模，学生可以将抽象的数学知识与现实生活相结合，培养解决问题的能力和创新思维。

本文将探讨高中数学课程中的数学建模方法，并介绍一些常见的数学建模实例。

一、数学建模的基本步骤数学建模通常包括问题的提出、问题的抽象、模型的建立、模型的求解和模型的验证等基本步骤。

首先，问题的提出是数学建模的起点。

学生需要对问题进行深入思考，理解问题的背景和要解决的目标。

其次，问题的抽象是将现实问题转化为数学问题的过程。

学生需要抓住问题的关键要素，将其用数学符号和表达式表示出来。

然后，模型的建立是根据问题的抽象结果构建数学模型。

学生可以根据问题的特点选择适当的数学方法和理论，建立数学模型。

接着，模型的求解是利用数学方法对模型进行计算和分析的过程。

学生需要运用数学知识和技巧，解决模型中的方程和不等式等数学问题。

最后，模型的验证是对模型求解结果的检验和评估。

学生需要将模型的解释和实际问题进行对比，分析解决方案的合理性和可行性。

二、数学建模的实例1. 路径规划问题假设有一个城市，其中有多个地点需要连接起来。

学生可以通过数学建模方法，设计一种最优路径规划方案。

首先，问题的抽象是将城市的地点用节点表示，将地点之间的路径用边连接起来。

然后，模型的建立是通过图论中的最短路径算法，计算出连接所有地点的最短路径。

最后，模型的求解是根据算法的结果，确定最优路径规划方案。

2. 购物优惠问题假设有一家商场，其中有多个商品需要促销。

学生可以通过数学建模方法，设计一种最优的购物优惠方案。

首先，问题的抽象是将商场的商品用变量表示，将商品的价格和促销信息用数学公式表示。

然后，模型的建立是通过优化理论中的线性规划模型，确定出购物优惠的最优解。

最后，模型的求解是根据线性规划模型的结果，确定最优的购物优惠方案。

3. 人口增长问题假设有一个国家，其中的人口数量随时间变化。

微分方程在经济增长模型中的应用

微分方程在经济增长模型中的应用在经济学中，微分方程是一种非常重要的数学工具，被广泛应用于经济增长模型的构建和分析中。

微分方程可以描述经济系统中的变化和发展，并给出变量之间的关系。

本文将探讨微分方程在经济增长模型中的应用及其重要性。

一、经济增长模型的背景介绍经济增长模型是一种描述一个国家或地区生产力如何随着时间推移而变化的数学模型。

这些模型通常使用一组微分方程来描述关键变量之间的关系。

其中最经典的经济增长模型是索洛增长模型，该模型是由经济学家罗伯特·索洛在20世纪50年代提出的。

索洛增长模型基于以下假设：经济是一个封闭的系统，生产函数具有一定的技术进步率，劳动力人口和储蓄率是恒定的。

这些假设使得模型更加简化和易于分析。

二、ABC经济增长模型为了更好地理解微分方程在经济增长模型中的应用，我们将介绍ABC经济增长模型。

该模型由三个关键变量表示：A表示总劳动力，B 表示资本存量，C表示产出。

这三个变量之间的关系可以用以下微分方程描述：dA/dt = nA - sABdB/dt = iC - (n + δ)BdC/dt = sABC - cC其中，dA/dt，dB/dt和dC/dt分别表示A、B和C关于时间t的变化率。

n表示劳动力人口的增长率，s表示储蓄率，i表示投资率，δ表示资本的折旧率，c表示消费比例。

通过解这组微分方程，我们可以获得关于A、B和C随时间变化的具体函数形式。

这些解可以帮助我们理解经济增长模型中各个变量的演变趋势，以及它们之间的相互作用。

同时，通过改变模型中的参数值，我们可以推断出不同政策或外部因素对经济增长的影响。

三、微分方程在经济增长模型中的重要性微分方程在经济增长模型中的应用具有重要意义。

首先，微分方程提供了一种描述经济系统演化的数学工具，使得我们能够更好地理解经济增长的本质和规律。

通过求解微分方程，我们可以从数学角度上证明模型中的关键变量的变化规律，而不仅仅是凭借经验和观察。

常微分方程数学建模案例分析

常微分方程数学建模案例分析常微分方程是运用微积分中的概念与理论研究变化率的方程。

它是数学建模中常用的方法之一，可用于描述各种实际问题，如经济增长、生物扩散、化学反应等。

本文将通过一个关于人群传染病的数学建模案例，分析常微分方程在实际问题中的应用。

假设地有一种传染病，病毒的传播速度与感染者的接触频率有关。

现在我们要研究传染病的传播速度以及控制措施对传染病传播的影响。

为此，我们可以建立如下的数学模型：设N(t)表示时间t时刻的总人口数，而I(t)表示感染者的人口数，S(t)表示易感者的人口数。

根据该模型，易感者的人数随时间的变化率可表示为：dS/dt = -βSI其中，β表示感染率，即感染者每接触到一个易感者，会使其发病的概率。

感染者的人数随时间的变化率可表示为：dI/dt = βSI - γI其中，γ表示恢复率，即感染者每天被治愈的人数。

总人口数随时间的变化率可以通过易感者和感染者的变化率求和得到：dN/dt = dS/dt + dI/dt通过对该方程进行求解，我们可以得到感染者和易感者的人数随时间变化的解析解。

进一步，我们可以通过调节β和γ来研究不同的传播速度和控制措施对传染病传播的影响。

例如，如果β较大，表示感染率较高，此时传染速度会加快，可能导致传染病扩散的速度加快。

反之，如果β较小，表示感染率较低，传染病传播的速度会减慢。

另外，如果γ较大，表示恢复率较高，此时感染者的人数会快速减少，传染病传播的速度会减慢。

相反，如果γ较小，传染病传播的速度会加快。

通过对这些参数的调节，我们可以研究不同的控制措施对传染病传播的影响。

例如，我们可以通过降低感染率β或增加恢复率γ来减缓传染病传播的速度，从而控制疫情的爆发。

在实际应用中，常微分方程数学建模方法可以用于预测传染病的传播趋势，评估各种干预措施的效果。

此外，还可以通过引入更多的变量和参数，建立更复杂的模型，以更好地解释实际问题。

总之，常微分方程是数学建模中常用的方法之一，可以用于描述各种实际问题，如传染病的传播、经济增长等。

基于数学建模的经济增长预测模型

基于数学建模的经济增长预测模型经济增长预测模型是一种基于数学建模的方法，通过分析历史数据和经济指标，预测未来的经济增长趋势。

对于政府和企业来说，了解经济发展的趋势对于制定政策和商业决策至关重要。

基于数学建模的经济增长预测模型可以帮助我们更好地理解经济变动，并为未来做出准确的预测。

在构建经济增长预测模型时，我们首先需要选择适当的经济指标。

常见的经济指标包括国内生产总值（GDP）、就业率、通货膨胀率、投资水平等。

这些指标反映了一个国家或地区的经济活动和整体经济状况。

根据需要，我们可以选择多个指标来构建模型。

一种常见的经济增长预测模型是时间序列分析模型，其中最常用的是ARIMA模型（自回归滑动平均模型）。

ARIMA模型基于时间序列数据，通过对历史数据的分析来预测未来的经济增长趋势。

ARIMA模型的核心思想是将时间序列数据中的趋势、季节性和噪音等因素分离出来，从而更好地预测未来的发展趋势。

另一种常见的经济增长预测模型是计量经济学模型，其中最常用的是线性回归模型。

线性回归模型通过分析不同经济因素之间的关系，建立数学方程，从而预测未来的经济增长趋势。

线性回归模型可以帮助我们确定经济增长的驱动因素，并提供有关这些因素对经济发展的影响程度的信息。

为了构建准确的经济增长预测模型，我们需要进行数据的收集和处理。

首先，我们需要收集一段时间内的历史数据，包括经济指标和相应的时间标记。

然后，我们需要对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值、平滑数据等。

接下来，我们可以使用统计软件或编程语言来分析数据并构建预测模型。

在构建模型时，我们需要根据特定的问题和数据的性质选择合适的模型和算法。

对于ARIMA模型，可以使用自动模型选择算法来确定最佳的ARIMA参数。

对于线性回归模型，可以使用最小二乘法来估计回归系数，并进行模型诊断和验证。

一旦构建了经济增长预测模型，我们可以使用该模型来预测未来的经济增长趋势。

然而，需要注意的是，经济是一个复杂的系统，受到许多因素的影响，因此模型的预测结果可能存在误差。

经济增长模型(数学建模,微分方程模型PPT)

，联立

dL dt dy
L y

cy
有
dt
dQ
dt

c

y
dL dt

y
1
L
dy dt

c
y L y 1L
cy y
cLy2 1 c (1 ) y1
3.劳动生产率增长条件
dt
dt
3.劳动生产率增长条件
由
1
有：
y(t)

c

1
1

K0 K0

e(1
)
t

1
• 0 上式等价于
1

K0 K0

e(1
)
t

0

K0 K0
1
注1: dK Q, ( 0); 注2：dL L, 0表示劳动力减少
(2)讨论
dz(t)

d

Q(t) L(t)

0
dt
dt
成立的条件时，注意到 z cy ，即
dz(t) 0 dy(t) 0
dt
dt
3.劳动生产率增长条件
由
dy y cy
有：
dt
• 0 上式恒成立；
注1: dK Q, ( 0); 注2：dL L, 0表示劳动力减少
则
S Q rK wL
2.资金与劳动力的最佳分配
由
S Q rK wL
知，求解此问求出资金与劳动力的

经济学中的数学建模

经济学中的数学建模经济学中的数学建模经济学是一门研究人类经济活动的学科，通过对经济现象和经济行为的观察和分析，揭示经济规律并提出相应的解决方案。

然而，由于经济系统的复杂性和不确定性，仅依靠经验和直觉往往无法准确预测和解释经济现象。

因此，数学建模在经济学中扮演着重要的角色。

数学建模是指利用数学语言和方法，将现实世界的问题转化为数学问题，并通过对这些数学问题进行求解和分析，得出对实际问题的解释和预测。

在经济学中，数学建模可以帮助经济学家更准确地描述和分析经济现象，提供科学的决策依据。

经济学中的数学建模可以从多个方面进行，其中最常用的方法之一是利用微积分和方程求解经济模型。

例如，通过构建供求模型和利用微积分的工具，可以计算市场均衡价格和数量，揭示供求关系对市场的影响。

同时，通过微积分的工具，还可以分析企业的成本、利润最大化以及效用函数等经济问题。

另一个常用的方法是利用统计学方法建立经济模型。

统计学是通过对大量数据进行统计分析，从中提取规律和关联性的方法。

在经济学中，统计学可以帮助经济学家了解经济现象的规律性和变化趋势，预测未来的经济发展趋势。

例如，通过建立经济增长模型和利用时间序列分析方法，可以预测一个国家的经济增长率和未来的发展趋势。

此外，线性规划和最优化模型也是经济学中常用的数学建模方法。

线性规划可以帮助经济学家在资源有限的情况下，找到最优的决策方案。

最优化模型可以帮助经济学家分析企业的生产和决策，最大化效益和利润。

总之，经济学中的数学建模在现代经济学研究中扮演着重要的角色。

它不仅可以更准确地描述和分析经济现象，还可以提供科学的决策依据。

然而，数学建模仍然面临着挑战和限制，例如模型的假设和局限性、数据的可靠性等问题。

因此，在进行数学建模时，经济学家需要谨慎地选择和应用适当的数学方法，并结合实际情况进行分析和解释。

只有这样，数学建模才能更好地为经济学的研究和实践服务。

微积分在实际问题中的数学建模方法

微积分在实际问题中的数学建模方法微积分是数学中重要的分支，它研究函数的变化率和积分的性质。

微积分为解决实际问题提供了强有力的数学工具和建模方法。

在实际问题中，微积分的数学建模方法可以帮助我们理解和分析问题，并通过数学计算得到解决方案。

微积分在实际问题中的数学建模方法包括函数建模、极限分析、导数分析、积分分析等。

下面将对每个方法进行详细介绍，并给出实际问题的例子以说明其应用。

函数建模是微积分中最基础的建模方法之一，它可以将实际问题转化为数学函数的形式。

通过观察问题的特征和规律，我们可以根据实际情况选择适当的函数模型，并确定模型的参数。

例如，在人口增长问题中，我们可以使用指数函数来建模人口的增长趋势，通过调整指数函数的系数来拟合实际数据，进而预测未来的人口变化。

极限分析是微积分中重要的思维工具之一，在实际问题中广泛应用。

通过对问题中的量进行极限分析，我们可以推导出问题的特性和规律。

例如，在力学中，我们可以利用极限分析来推导物体的速度和加速度之间的关系，进而解决运动问题。

在经济学中，极限分析可以帮助我们理解市场供需关系的演变过程，从而预测价格的变化趋势。

导数分析是微积分中常用的分析方法之一，它可以帮助我们理解函数的变化趋势和函数的局部特性。

通过求导数，我们可以得到函数的斜率和变化率，进而分析问题中的变化规律。

例如，在物理学中，通过对位移函数求导数，我们可以得到速度函数；再对速度函数求导数，我们可以得到加速度函数。

这种导数分析可以帮助我们理解物体运动的过程和规律。

积分分析是微积分中重要的计算方法之一，它可以帮助我们计算函数的面积、体积和曲线的长度等。

通过对问题中的量进行积分，我们可以得到问题的定量解决方法。

例如，在物理学中，通过对力的函数进行积分，我们可以计算出力对物体所做的功；再通过对功的函数进行积分，我们可以计算出物体的势能变化。

这种积分分析可以帮助我们计算物体的能量转换和储存情况。

综上所述，微积分在实际问题中的数学建模方法可以帮助我们理解问题、分析问题并得到解决方案。

数学建模微积分模型例题

数学建模微积分模型例题
以下是一个简单的数学建模微积分例题：
题目：有一根细棒，其长度为10米，质量为1千克。

我们需要计算这根细棒的弯曲程度。

首先，我们需要理解什么是弯曲程度。

弯曲程度可以理解为细棒弯曲的弧长与其原长的比值。

因此，我们可以用以下数学模型表示细棒的弯曲程度：设细棒的原长为L 米，弯曲的弧长为s 米，则弯曲程度y = s / L。

接下来，我们需要考虑如何计算弯曲的弧长s。

由于细棒弯曲时形成的是一个圆弧，因此我们可以使用微积分的知识来求解。

设细棒在弯曲过程中形成的圆弧的半径为r 米，圆心角为θ度，则弧长s = r ×θ。

由于细棒的质量分布均匀，因此我们可以认为细棒在弯曲过程中形成的圆弧的半径r 是恒定的。

同时，我们知道细棒的总质量M = 1 千克，因此我们可以计算出细棒在弯曲过程中形成的圆心角θ。

设细棒在弯曲过程中形成的圆心角为θ度，则θ= M ×g / (r ×g)。

其中g 是重力加速度，g = 9.8 m/s^2。

将以上模型整合，我们可以得到以下微积分方程：
y = s / L = r ×θ/ L = (M ×g / (r ×g)) ×90°/ L
其中，y 是弯曲程度，s 是弯曲的弧长，L 是细棒的原长，r 是圆弧的半径，θ是圆心角。

这是一个简单的数学建模微积分例题，通过这个例题我们可以理解数学建模的基本思路和方法。

经济增长模—微分方程模型的应用

dK dy L Ly dt dt
dy y f 0 y dt
Bernoulli方程
1 1
f 0 f 0 (1 ) t 1 y (t ) ( y 0 )e
0 Q0 y0 K 0 / L0 , Q0 f 0 K 0 L , K
1时, B成立 0 B成立 0 当 K0 / K0
劳动力增长率小于初始投资增长率

Q( K , L) f 0 K L

1
QL ~ 单位劳动力创造的产值
KQK , Q
LQL 1 Q
KQK LQL Q
~ 资金在产值中的份额
1- ~劳动力在产值中的份额
更一般的道格拉斯(Douglas)生产函数
Q( K, L) f0 K L , 0 , 1, f0 0

1 0
y0
1
K0 f 0 0 K
1 1
f 0 K 0 (1 ) t y (t ) [1 (1 )e ] K 0
3) 经济增长的条件
产值Q(t)增长
dQ/dt > 0
Q f 0 Lg ( y) g ( y) y

dQ dy dL f 0 Lg ( y ) f 0 g ( y) dt dt dt
QK L QL K 1
K w L 1 r
w , r ,
K/L
3) 经济(生产率)增长的条件 (动态模型)
要使 Q(t) 或 Z(t)=Q(t)/L(t) 增长, K(t), L(t)应满足的条件
模型假设 • 投资增长率与产值成正比 (用一定比例扩大再生产)

数学模型在经济增长分析中的应用研究

数学模型在经济增长分析中的应用研究随着现代经济的不断发展，人们对经济增长的深入研究和分析变得越来越重要。

在这一过程中，数学模型作为一种重要的工具被广泛应用于经济增长的分析和预测中。

数学模型的应用使得经济增长的研究更加科学、精确，能够帮助经济学家们更好地理解和预测经济增长的规律。

一、数学模型在经济增长驱动因素分析中的应用经济增长的驱动因素是经济学家们关注的重点之一。

通过建立数学模型，可以对经济增长的驱动因素进行分析和量化。

例如，Solow模型是经济学中最著名的经济增长模型之一。

该模型通过建立包括资本积累、劳动力增长和技术进步等因素的数学方程式，来分析不同因素对经济增长的贡献程度。

这样的分析可以帮助我们了解各个因素对经济增长的作用以及相互之间的关系，从而为相关政策的制定提供依据。

二、数学模型在经济增长预测中的应用经济增长的预测对于决策者和企业来说具有重要意义。

传统的经济增长预测主要依赖于统计数据和经验判断，而数学模型的应用为经济增长的预测提供了一种更加科学和准确的工具。

例如，VAR模型（Vector Autoregressive Model）是一种常用的数学模型，可以通过对经济指标的时间序列数据进行分析，从而对未来的经济增长趋势进行预测。

这种基于数学模型的预测方法能够更好地利用历史数据和变量之间的相互关系，提高预测的准确性。

三、数学模型在经济增长策略制定中的应用经济增长策略的制定是国家和地区经济管理的核心任务之一。

数学模型的应用可以帮助决策者更好地理解经济增长的规律和影响因素，从而制定出更加科学和有效的经济增长策略。

例如，增长边界经济学模型（Growth Frontier Economics）可以帮助决策者确定经济增长的边界，即在资源有限的情况下，经济增长的最大可能水平。

这样的分析可以为制定合理的经济政策提供指导，以实现经济增长的可持续发展。

总结：数学模型在经济增长分析中的应用已经成为现代经济学研究的重要工具之一。

论积分在经济建模与分析中的应用

论积分在经济建模与分析中的应用积分在经济建模与分析中有广泛的应用，主要集中在对经济现象进行描述、分析和预测的数学模型中。

积分作为微积分的重要基本概念，在经济学领域中经常被用于求解一些重要的经济指标，揭示经济现象背后的本质规律。

本文将从宏观经济模型、微观经济模型和金融模型三个方面，详细介绍积分在经济建模与分析中的应用。

首先，在宏观经济模型中，积分被广泛应用于解决宏观经济模型中的动态优化问题。

它可以帮助经济学家回答一些重要的问题，如经济增长的路径选择、经济政策的优化、消费者的最优消费选择等。

以Solow模型为例，这是一个经济增长模型，可以用积分的方式来求解资本积累和经济增长的路径选择。

通过对资本积累的积分，可以推导出经济增长模型的稳态和动态均衡。

其次，在微观经济模型中，积分被广泛应用于解决边际效应和福利效应的问题。

边际效应描述的是其中一单位变动对最终结果所带来的影响，而福利效应则是对社会福利的评估。

在消费者和生产者理论中，积分常被用来求解边际消费和边际生产函数，以及计算消费者和生产者的剩余（即福利）。

通过对边际效应的积分，可以计算出消费者和生产者的最优决策，从而进一步分析市场的均衡情况和资源配置效率。

最后，在金融模型中，积分被广泛应用于解决风险管理和金融衍生品定价的问题。

金融市场中的价格波动通常是连续时间的，因此需要使用连续时间的金融模型来进行分析。

在这些模型中，积分被用来求解金融市场中的随机过程，如布朗运动和随机微分方程。

通过对随机过程的积分，可以计算出金融资产的风险价值，并进行风险管理和金融衍生品定价。

除了上述几个主要方面，积分在经济建模与分析中还有其他一些重要的应用。

例如，积分可以用于计算经济学中的期望值和方差，对经济数据进行平滑处理和趋势分析。

另外，积分还可以用于求解经济学中的最优控制问题和优化问题，帮助经济学家制定最优的经济政策和决策。

总之，积分作为微积分的重要工具，在经济建模与分析中发挥着不可替代的作用。

微积分方法建模2经济增长模型--数学建模案例分析

§2 经济增长模型发展经济、增加生产有两个重要因素，一是增加投资（扩大厂房、购买设备、技术革新等），二是增加劳动力。

恰当调节投资增长和劳动力增长的关系，使增加的产量不致被劳动力的增长抵消，劳动生产率才能不断提高，从而真正起到发展经济的作用。

为此，需要分析产量、劳动力和投资之间变化规律，从而保证经济正常发展。

记 )(t Q —某地区、部门或企业在t 时刻的产量)(t L —某地区、部门或企业在t 时刻的劳动力)(t K −某地区、部门或企业在t 时刻的资金)(t Z —每个劳动力在t 时刻占有的产量（劳动生产率）一、道格拉斯（Douglas ）生产函数由于现在关心的是产量、劳动力、投资的相对增长量，不是绝对量，所以定义,)0()()(Q t Q t i Q =)0()()(L t L t i L = ，)0()()(K t K t i K = （1）分别称为产量指数、劳动力指数和投资指数。

在正常的经济发展过程中这三个指数都是随时间增长的，但它们之间的关系难以从机理分析得到，只能求助统计资料.Douglas 从大量统计数据中发现下面的规律：如果令 )()(ln )(t i t i t K L =ξ，)()(ln )(t i t i t K Q =ψ （2）则散点),(ψξ在ψξ~平面直角坐标系上的图象大致如下即大多数点靠近一条过原点的直线,这提示ξ和ψ的关系为)10(<<=γγξψ （3）上式代入得)()()(1t i t i t i K L Q γγ-= （4）记)0()0()0(1--=γγK L Q a ，则由（1）、（4），可得)0,10(),()()(1><<=-a t K t aL t Q γγγ （5）这就是经济学中著名的Douglas 生产函数，它表明产量与劳动力、投资之间的关系。

由（5）有K K L L Q Q )1(γγ-+= （6）（6）表明年相对增长量Q Q 、L L 、KK 之间呈线性关系。

研究生数学建模案例分析教案

研究生数学建模案例分析教案
1. 引言
本教案旨在帮助研究生深入理解数学建模的基本原理，并通过分析实际案例来加深对数学建模过程的了解。

通过该教案的学习，研究生将能够掌握数学建模的关键技巧和步骤，并能够应用所学知识解决现实问题。

2. 数学建模概述
•数学建模简介：定义和重要性
•数学建模的步骤和流程：问题定义、问题分析、建立数学模型、求解和验证、结果分析与评价
•数学建模所涉及的数学工具和方法：微积分、线性代数、概率论与统计等
3. 案例一：交通拥堵问题3.1 问题描述
3.2 数据收集与预处理
3.3 建立数学模型
3.4 模型求解与验证
3.5 结果分析与评价
4. 案例二：股票价格预测4.1 问题描述
4.2 数据获取与处理
4.3 建立数学模型
4.4 参数估计与优化
4.5 模型评价与预测结果分析
5. 案例三：疾病传播模型5.1 问题描述
5.2 数据收集与处理
5.3 建立数学模型
5.4 模型求解与验证
5.5 结果分析与控制策略讨论
6. 总结与展望
在本教案中，我们通过三个具体案例的分析，展示了数学建模的过程和方法。

通过这些案例的学习，研究生将能够更好地理解和运用数学建模来解决实际问题。

未来，随着技术和数据的进一步发展，数学建模将在各个领域中发挥更重要的作用。

以上是关于研究生数学建模案例分析教案的基本内容概述，请根据不同章节进行细致补充和详尽阐述，以完善教案内容并满足字数要求。