数学建模:第二章 古典模型

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数学建模课件02-2第二章 古典模型 4-5节

数学建模课件02-2第二章 古典模型 4-5节
1000
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102 100 2
―绝对不公平”不是一个好的衡量标准。
11
为了改进绝对标准,自然想到用相对标准。 首先对“相对不公平”下个定义:
如果
p1 n1 n2
p1 n1
p2

p2 n2
p2 n2
,则称

p1 n 2 p 2 n1
1
(4 4)
为对A的相对不公平值, 记作 r A ( n 1 , n 2 );
三、 蛛网模型(留给同学自学)
19
四、常染色体遗传模型
1、亲体基因遗传方式与问题
1)遗传方式 在常染色体遗传中,后代是从每个亲体的 基因对中各继承一个基因,形成自己的基因 对,基因对也称基因型。如果所考虑的遗传 特征是由两个基因A和a控制的,那么就有三 种基因对,记为AA,Aa,aa。例如,金鱼草 是由两个遗传基因决定它的花的颜色,基因 型是AA的金鱼草开红花,Aa型开粉红色花, 而aa型的开白花。
公平的席位分配方法应该使得相对不公平 的数值尽量地小, 所以如果
r B ( n 1 1, n 2 ) r A ( n 1 , n 2 1) (4 8)
则这一席应给A方;反之,应给B方。
根据(4-6).(4-7)两式,(4-8)式等价于
p2
2
n 2 ( n 2 1)

p1
2
n 1 ( n 1 1)
第20席
n 1 10
计算
Q1
103
2
10 (10 1 )
=96.4 =94.5
n2 6
Q2
Q3
63

数学建模第二章

数学建模第二章
P = R(t) – C(t)=(p0-rt)(w0+gt)(k0 + k t)
精品PPT
参数估计
w0=100 kg, g=2kg, p0=7.5 元, r=(7.8-7.5)/5=0.06 元, k=7.1 元 P(t) = R(t) – C(t) = (7.5-0.06 t)(100 + 2t) – (500+7.1t) P(t) = 250 + 1.9t – 0.12 t2.
第二章 数学(shùxué) 建模
精品PPT
回顾(huígù )
数学模型: 通过抽象和化简, 使用数学语言, 对实际问题的一个(yī ɡè)近似描述, 以便于人们更深刻地认识所研究的对象。 数学模型的特点: 实践性;应用性;综合性。
精品PPT
数学(shùxué)建模 (Mathematical modelling)
数学建模是一种数学的思考方 法,用数学的语言和方法,通过 抽象、简化建立能近似刻画并" 解决(jiějué)"实际问题的路径。
精品PPT
构建(ɡòu jiàn)数学模型的基本 步骤:
识别问题:什么是要探究的问题?要将不 同学科(xuékē)对问题的语言陈述用数学 方式表达。
做出假设:抓住主要因素,降低问题的复 杂性,确定所考虑到的因素之间的关系。 这包括引入参量、自变量、因变量。
度 v*, 使得疏散的时间最短?
精品PPT
精品PPT
V=ad/(b+d) =7.83d/(75.60+d)
精品PPT
例6. 生猪饲养
一头重量是100 kg的猪, 在上一周每天增重约2 kg。 五天前售价为7.8元/kg,但现在猪价下降到
7.5元/kg, 饲料每天需花费(huāfèi)7.1元。 前期育肥的投入大约500元。 求出售猪的最佳时间。 目标(求什么)? 实现目标的关键? 有关的因素?

概率论-古典概率模型

概率论-古典概率模型

所以
P(e ) 1 ,i 1,2,,n
i
n
若事件 A 包含 k 个基本事件 ,即
A ei1 ei2 eik
则有
P(A) P ei1 P ei2 P eik
k n
A包含的基本事件数 S中的基本事件总数
例1 将一枚硬币抛掷三次.
i 设事件 A1 为 "恰有一次出现正面 " ,求 PA1 . ii 设事件 A2 为 "至少有一次出现正面 " ,求 PA2 .
因为抽取时这些球是完
10个球中的任一个被取 出的机会都是1/10
全平等的,我们没有理由认
为10个球中的某一个会比另
一个更容易取得 . 也就是说,
10个球中的任一个被取出的
机会是相等的,均为1/10.
85 1946 7 2 3 10
二、古典概型中事件概率的计算
记 A={摸到2号球}
2
P(A)=?
P(A)=1/10
2
1 7
98345106
定义 1 若随机试验满足下述两个条件 (1) 它的样本空间只有有限多个样本点
(2) 每个样本点出现的可能性相同 称这种试验为等可能随机试验或古典概型.
记 B={摸到红球} , P(B)=6/10
静态
这里实际上是从“比例” 转化为“概率” 动态
当我们要求“摸到红球”的概 率时,只要找出它在静态时相应的 比例.
Ca1 Ca1b
a
a b
(2)作不放回抽样
k个人各人取一只球,每种取法是一个基本事件.
由乘法原理知,k个人各人取一只球有
(a
b)(a
b
1)
(a
b
k
1)

数学建模第二章

数学建模第二章
* *
方程的根:实根、虚根。全局的根、 方程的根:实根、虚根。全局的根、局部 的根。单根、重根。 的根。单根、重根。
介值定理 若函数 则方程
] f ( x在 [ a , b连续,且 ) 连续,
f ( a ) f (b ) < 0
f ( x ) = 0 ( a , b内至少有一个实根。 ) 内至少有一个实根。 在
x k +1
f ( xk ) ,k = 0,1,2, L = xk − f ′( x k )
2.1.2 非线性方程求解的MATLAB实现 非线性方程求解的MATLAB实现 MATLAB
MATLAB是matrix laboratory(矩阵实验室 的缩 是 矩阵实验室)的缩 矩阵实验室 软件包是由美国MathWorks公司 写, MATLAB软件包是由美国 软件包是由美国 公司 推出的。目前最为流行的版本MATLAB6.5,其最 推出的。目前最为流行的版本 , 高版本已达到MATLAB7.7。 高版本已达到 。 对计算机编程与数值计算,之所以感到困难是因 对计算机编程与数值计算, 为受到编程技术与数学算法的制约 MATLAB对于问题的表达方式几乎与问题的数学 对于问题的表达方式几乎与问题的数学 表达形式完全一致,是效率较高,功能较强, 表达形式完全一致,是效率较高,功能较强,便 于进行科学工程计算的应用软件。 于进行科学工程计算的应用软件。
模型求解
利用MATLAB软件求解,见MATLAB界面操作 软件求解, 利用 软件求解 界面操作 第二问: 第二问:反复利用递推式可得
xn +1 = (1 + p ) xn − Q = (1 + p ) 2 xn −1 − (1 + p )Q − Q = (1 + p ) n x1 − [(1 + p ) n −1 + (1 + p ) n − 2 + L + (1 + p ) + 1]Q (1 + p ) n − 1 = (1 + p ) n x1 − Q p

Ch2古典回归模型

Ch2古典回归模型

2.1 古典线性回归模型 古典线性回归模型有如下一些基本假定: A2.1.1 解释变量(X)与扰动误差项不相关. 但是,如果X是非随机的,(即其值为固定数 值), 则该假定自动满足. A2.1.2 扰动项的期望或均值为零. 即

E (ui ) 0

A2.1.3 同方差(homoscedastic)假定,即 每个ui的方差为一常数σ2。
估计值的标准差通常用作对估计回归线的拟 合优度(goodness of fit)的简单度量。
2.3 普通最小二乘估计量的性质 高斯---马尔柯夫定理:若满足古典 线性回归模型的基本假定,则在所有无 偏估计量中,OLS估计量具有最小方差 性;则OLS估计量是最优线性无偏 (Best Linear Unbiased Estimator, BLUE)估计量。
2 i
)
b2 ~ N ( B2 ,
x

2 2 i
)
2.5 假设检验 T检验 零假设(―Zero‖ null hypothesis),也称之为 稻草人假设(straw man hypothesis). H0:B2=0 H1 B2≠0 利用分布

b2 B2 ~ tn2 2 ˆ / xi
设圆面积为S1,正 方形面积为S2,利 用蒙特卡罗试验确 定S1/S2。
则,πr2/4r2=S1/S2
π=4*S1/S2
考虑平面上的一个边长为1的正方形及其 内部的一个形状不规则的“图形”,如 何求出这个“图形”的面积呢? Monte Carlo方法是这样一种“随机化” 的方法:向该正方形“随机地”投掷N个 点落于“图形”内,则该“图形”的面 积近似为M/N。

第二章 古典回归模型

高中新教材数学人课件必修第二册第章古典概型

高中新教材数学人课件必修第二册第章古典概型

05
数学期望与方差
数学期望定义及性质
1 2
数学期望定义
在概率论和统计学中,数学期望(或均值,亦简 称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结 果的总和。
线性性质
对于任意两个随机变量X和Y以及任意实数a和b ,有E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y)。
3
常数性质
对于任意常数c,有E(c)=c。
方差定义及性质
组合数公式
从n个不同元素中,任取m(m≤n)个元素并成一组,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合;从n个不 同元素中取出m(m≤n)个元素的所有组合的个数,叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数。用符号 c(n,m)表示。
排列组合在概率计算中应用
等可能事件的概率
如果一次试验由n个基本事件组成,而且所有结果出现的可能性都相等,那么每一个基本 事件互为等可能事件。
系统抽样
按照一定规则从总体中抽 取样本,分析抽样方法的 合理性。
有奖销售抽奖
计算不同奖项的中奖概率 ,评估活动的公平性。
其他实际问题中古典概型应用
生日悖论
分析在随机选择的群体中,至少两个人生日相同的概率。
密码安全性评估
探讨密码被破解的概率与密码长度的关系。
遗传问题中的概率计算
应用古典概型分析遗传病的遗传规律。
定义法
根据独立性的定义,如果 P(AB) = P(A)P(B),则事 件A与事件B相互独立。
等可能法
在古典概型中,如果事件 A与事件B的发生是等可能 的,且P(AB) = P(A)P(B) ,则事件A与事件B相互独 立。
条件概率在古典概型中应用
求解复杂事件的概率
01
通过条件概率的定义,可以将复杂事件的概率转化为简单事件

古典概率模型和几何概率模型

古典概率模型和几何概率模型

2 3
16
一般地,把n个球随机地分配到N个盒子中 去(nN),则每盒至多有一球的概率是:
P PNn Nn
17
例11 设有n个颜色互不相同的球,每个球都以概 率1/N落在N(n≤N)个盒子中的每一个盒子里,且每 个盒子能容纳的球数是没有限制的,试求下列事件
的概率:
A={某指定的一个盒子中没有球} B={某指定的n个盒子中各有一个球} C={恰有n个盒子中各有一个球} D={某指定的一个盒子中恰有m个球}(m≤n)
和该点的连线与轴的夹角小于 4 的概率.
解 过原点O作线段OC,使其与x轴的夹角
为 4.
30
总共有多少个基本事件呢?
C
r m
C
s n
所以,事件A发生的概率为
P( A)

Cmr Cns Crs
mn
12
(2)从中任意接连取出k+1(k+1≤m+n)个球,如果每一 个球取出后不还原,试求最后取出的球是白球的概率。
解 试验E:从m+n球中接连地不放回地取出k+1个
球每k+1个排好的球构成E的一个基本事件,不同
m
mn
14
在实际中,有许多问题的结构形式与抽球 问题相同,把一堆事物分成两类,从中随机地 抽取若干个或不放回地抽若干次,每次抽一个 ,求“被抽出的若干个事物满足一定要求”的 概率。如产品的检验、疾病的抽查、农作物的 选种等问题均可化为随机抽球问题。我们选择 抽球模型的目的在于是问题的数学意义更加突 出,而不必过多的交代实际背景。
解 把n个球随机地分配到N个盒子中去(n≤N),总共 有Nn种放法。即基本事件总数为Nn。
事件A:指定的盒子中不能放球,因此, n个球中的

人教版高中数学必修2《古典概型》PPT课件

人教版高中数学必修2《古典概型》PPT课件

现的点数,则试验的样本空间:
Ω={(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),
(2,1),(2,2),(2,3),(2,4),(2,5),(2,6),
(3,1),(3,2),(3,3),(3,4),(3,5),(3,6),
(4,1),(4,2),(4,3),(4,4),(4,5),(4,6),
(2)列举出样本点的各种情况是核心,常用方法除列表法、树形图外还可以
借用坐标系来表示二维或三维问题.
变式训练3(2021福建莆田期末)甲、乙、丙三人互传一个篮球,持球者随机
将球传给无球者之一.由甲开始持球传递,经过4次传递后,篮球回到甲手上
的概率是(
1
A.
4
)
1
B.
3
3
C.
8
3
D.
4
答案 C
解析 总的样本点如图所示,所以总的样本点数为16种,
.
1
答案
4
解析 a,b,c三名学生选择食堂的结果
有:(A,A,A),(A,A,B),(A,B,A),(A,B,B),(B,A,A),(B,A,B),(B,B,A),(B,B,B),共8个,三
人在同一食堂用餐的结果有:(A,A,A),(B,B,B),共2个,所以“三人在同一食堂
1
用餐”的概率为 4
.
探究四
9
反思感悟关于有放回抽样,应注意在连续取出两次的过程中,因为先后顺序
不同,所以(a1,b1),(b1,a1)不是同一个样本点,解题的关键是要清楚无论是“不
放回抽取”还是“有放回抽取”,每一件产品被取出的机会都是均等的.
变式训练4某校有A,B两个学生食堂,若a,b,c三名学生各自随机选择其中的

03中级计量古典模型

03中级计量古典模型

在矩阵形式中,Xi是矩阵X 中的一列。
需要注意的是,在计量经济学中,“线性”指的是估 计参数可以表达为样本观察值和误差项的线性函数,
而并不要求回归方程中变量之间的关系为线性的。

例:CD函数
Y

e0
X
1 1
X
2 2
eu
对该函数两边取对数得到:LnY=0+1LnX1+2LnX2+e
18
b b b ki xi kiui b b ki xi 1 kiui kiui
最小二乘法估计
(一元回归模型)
最小方差(取决于总体方差、样本方差和样本容量) 估计参数bˆ1 的方差为:
Var bˆ ki2E ei2 2 ki2 2 xi2
即: Y*=0+1X1*+2X2*+e
比较: Y

e X X 0 1 2 12
u
4
不同数学函数的性质
模型 线性 双对数 左对数 右对数 倒数
数学方程 Y=β0+β1X lnY=β0+β1lnX lnY=β0+β1X Y=β0+β1lnX Y=β0+β1(1/X)
斜率(dY/dX) β1
14
最小二乘法估计
(一元回归模型)
在应用研究中很少会使用到一元回归模型。 介绍该模型的主要目的是说明OLS的性质、 算法及相应的统计检验方法。
然而,也存在一些特殊的应用,例如:
凯恩斯宏观消费模型Ct=a+bYt+et 恩格尔曲线FSi=a+bLnYi+ei 增长曲线LnYt=a+bTt+et

11.2 古典概率模型

11.2 古典概率模型

古典概率模型
教学过程3
观察类比推导公式
例题分析推广应用(2)如图,某同学随机地向一靶心进行射击,这
一试验的结果只有有限个:命中10环、命中9
环……命中1环和不中环。

你认为这是古典概型
吗?为什么?
不是古典概型,因为试验的所有可能结果只有11
个,而命中10环、命中9环……命中1环和不中环
的出现不是等可能的,即不满足古典概型的第二个
条件。

思考:
试验1中正面向上的概率与反面向上的概率是多
少?
试验2中出现各点的概率各是多少?
出现偶数点的概率是多少?
古典概型计算公式
P(A)=
这一定义称为概率的古典定义
例1:试验3中出现两次正面向上的概率是多少?
例2:例5 某篮球爱好者,做投篮练习,假设其每
次投篮命中的概率是40%,那么在连续三次投篮中,
恰有两次投中的概率是多少?
引导学生利用互
斥事件概率的加
法公式计算
古典概型计算公
式的直接运用
强调规范的书写
过程
通过生活中的事
例引导学生用学
到的数学知识解
n
m
A
试验的基本事件总数
包含的基本事件数
事件
教学过程 6。

数学古典模型知识点总结

数学古典模型知识点总结

数学古典模型知识点总结一、古典模型的概念古典模型是指在古典物理学框架下建立的物理模型,是在牛顿力学和经典电磁学的基础上建立的。

它是从经验规律中总结出来的,可以解释和描述一定范围内的现象和规律。

古典模型具有普适性和稳定性,能够描述各种物质的基本性质和运动规律,是对物质世界的经典理论总结。

二、古典力学古典力学是古典物理学的基础,描述了宏观物体的运动规律。

古典力学的基本概念包括力、质点、质量、运动方程等。

牛顿三大定律是古典力学的基石,分别描述了质点的匀速直线运动、力的作用和运动的变化、相互作用的作用和反作用。

三、古典力学的应用古典力学在工程、地球物理、天文学、机械等领域都有重要应用。

它可以用来解释和预测物体的运动、能量转换和相互作用等现象。

例如,在工程领域中,可以通过古典力学分析机械系统的运动和稳定性;在天文学领域中,可以通过古典力学解释行星的运动和天体的相互吸引等。

四、古典电磁学古典电磁学是描述电荷和电场、磁场之间相互作用的理论。

在古典电磁学中,麦克斯韦方程组是最重要的基本方程,描述了电场和磁场的产生和相互作用。

古典电磁学还包括电磁感应现象和电磁波传播等内容。

五、古典电磁学的应用古典电磁学在电子工程、通讯技术、光学等领域有着广泛的应用。

它可以用来解释和预测电磁场的传播特性、电磁波的辐射和感应效应等现象。

例如,在通讯技术中,可以通过古典电磁学研究电磁波的传播和调制技术;在光学领域中,可以通过古典电磁学研究光的产生和传播规律。

六、古典流体力学古典流体力学是描述流体运动和变形的理论。

古典流体力学的基本方程包括质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程等,它们描述了流体的运动和相互作用。

古典流体力学还包括流体的流动规律、边界条件和非定常流动等内容。

七、古典流体力学的应用古典流体力学在航空航天、船舶工程、环境保护等领域有着广泛的应用。

它可以用来解释和预测流体的流动规律、能量转化和阻力等现象。

例如,在船舶工程中,可以通过古典流体力学研究艇体的水动力性能;在环境保护领域中,可以通过古典流体力学研究水体的循环和混合规律。

1.2古典概率模型

1.2古典概率模型
1.2 古典与几何概率模型
一、古典概率 二、几何概率
一、古典概率
古典概型的条件:
(1)它的样本空间只有有限个样本点 (2)每个样本点出现的可能性相同 (即等可能性)
比如: 足球比赛中扔硬币挑边; 围棋比赛中猜先
概率的古典定义:
在某随机现象的试验中共有n个等 可能的样本点,而随机事件A是由其中的 m (0≤m≤n) 个样本点组成,则事件A的概 率是:
m A所含的样本点的个数 P ( A) n 样本点总数
例1 将一颗均匀的骰子掷两次,观察其 先后出现的点数,设A表示事件“两次掷 出的点数之和为5”,B表示事件“两次 掷出的点数中一个恰好是另一个的两 倍”,试求P(A)和P(B)
解: 样本空间为: ={(i, j)|i, j=1,2,3,4,5,6} (i, j)表示“第一次掷出的点数为i, 第二次掷出的点数为j ”这一样本点
由于两人分别在0到T时之间任一 时刻到达约定地点是等可能的
故可看作几何型随机试验 “两人能相见”这事件: 甲先到: x<y, x+t≥y yx≤t 乙先到: x>y, y+t≥x xy≤t 则A={(x,y)|0≤x≤T, 0≤y≤T, |x-y|≤t}
y
T t o
A t
x T ( A) S A 故, P ( A) ( ) S 2 2 T (T t ) t )2 1 (1 2 T T
分别取得红球有7×6种
分别取得黑球为15×9种 则从甲、乙两袋取得同颜色球的取 法有3×10+7×6+15×9种
故 P ( A) 3 10 7 6 15 9 207 25 25 625
例3 有50件同一种商品,其中有5件次品, 从这50件商品中,任取出3件. 求: (1) 取到2件次品的概率 (2) 取到次品的概率

古典线性回归模型

古典线性回归模型


例:教育回报的例子。W=a+b*s+e。有如下4个 样本点数据:
w 2000
1500 3000 2500
s 3.5
4.5 3 4
用最小二乘法估计a,b就是找a,b的数值使得哪个 式子最小? L=(2000-a-b*3.5)^2+(1500-a-b*4.5)^2+(3000-a3*b)^2+(2500-a-4*b)^2 怎么求?

连续型随机变量的概率密度

对于随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数 f(x),使得对于任意实数x有
F (x)




x
f (t )dt
称f(x)为X的概率密度函数,简称概率密度。 f(x)具有以下性质:
f(x)≥0
P(x1 X x 2) F(x 2) F(x1) f ( x)dx
E( X i ) i , var(X i ) i2 , cov(X i , X j ) ij

设某一随机变量X为连续型随机变量,那么它取某 一特定的数值k的概率等于多少?P(X=k)=? >0,<0,=0,=k/x

由于自然界误差的存在以及连续型随机变量取值连 续的特点,我们对连续型随机变量取某一点的概率 不感兴趣,理论上也可证明,任何的连续型随机变 量P(X=k)=0
我们只对连续型随机变量的值落在某个区间的概率 感兴趣:P{x1<X<x2}. 因为P{x1<X≤x2}=P{X<x2}P{X<x1}。所以,我们只需要知道P{X<x2}和P{X<x1}就 可以了。 定义:设X是一个随机变量,x是任意实数,函数 F(x)=P{X≤x}称为X的分布函数。 P{x1<X≤x2}怎么用分布函数来表示?

计量经济学 第二章古典回归模型 PPT课件

计量经济学 第二章古典回归模型 PPT课件

模型本身的局限性。 模型函数形式的设定误差。 数据的测量与归并误差。 随机因素的影响(如自然灾害等)
第一节
古典回归模型
三、 古典回归模型的基本假定 1.解释变量x为非随机变量。 2.零均值假定:E(ε i ) = 0 3.同方差假定:D(ε i) =σ 2(常数) 4.非自相关假定:Cov(ε i,ε j)=0(i≠j) 5.解释变量与随机误差项不相关假定: Cov(xi,ε i)=0(或E(xiε i)=0)
第一节
古典回归模型
ˆx ) ˆ i yi ( a ˆ b ei yi y i
称ei为残差(或拟合误差),它可以作为随 机误差ε i的估计。
而方程:
ˆx e ˆi ei a ˆ b yi y i i
称为样本回归方程的随机设定形式 。
第一节
古典回归模型
(二)随机误差产生的原因 客观现象本身的随机性。
第一节
表2-1
人均月收入X 180 200 220 240 260 280
古典回归模型
某总体的家庭收支情况
人均月消费支出Y
单位:元/月
条件均值 E(Y) 165 177 189 201 213 225
155 160 165 170 175 165 170 174 180 185 188 179 184 190 194 198 180 193 195 203 208 213 215 202 207 210 216 218 225 210 215 220 230 235 240
2 2 ˆ ˆ ˆ e ( y a b x ) ˆ , b) 由于 Q f (a i 是关 i i
ˆx ) 0 ˆ b (y a ˆx ) x 0 ˆ ( y a b i i i

数学建模之古典模型(修)

数学建模之古典模型(修)

一、象棋在圆周上均匀放上四粒围棋子,规定操作规则如下:原来相邻棋子若是白色,就在其间放一粒黑子,若是异色就在其间放一粒白子,然后把4粒棋子取走,完成这一程序就算是一次操作。

证明:无论开始时圆周上的黑白棋子的排列顺序如何,最多只需操作4次,圆周上就全是黑子。

解答:(1)构造能反映题设要求的赋值模型,简化问题设开始的4粒棋子为Xi(i=1,2,3,4)并给棋子赋值Xi为黑子时,Xi=1Xi为白子时,Xi=-1 (i=1,2,3,4)并规定:若Xi与Xi+1为同色,XiXi+1=1若Xi与Xi+1为异色,XiXi+1=-1第一次操作后得到的4枚棋子可表示为:(x1 x2)(x2 x3) (x3 x4) (x4 x1)第二次操作后得到的4枚棋子可表示为:(x1 x2)(x2 x3)(x2 x3)(x3 x4) (x3 x4)(x4 x1) (x4 x1)(x1 x2)最后都是(x1 x2 x3 x4)第四次操作后得到的4枚棋子都是1,这表明只需操作4次,圆周上的棋子全是黑子。

二、夫妻过河问题有3对夫妻过河,船最多能载2人,条件是任一女子不能在其丈夫不在的情况下与其它男子在一起,如何安排三对夫妻过河?模型构成:假设由北岸往南岸渡河,用向量(x,y)表示有x个男子、y个女子在北岸,其中0≤x,y≤3,称向量(x,y)为状态向量;由条件知,有些状态是可取的,有些是不可取的,如状态(2,3)是不可取的,而状态(3,1)是可取的。

1)可取状态:总共有10种可取状态具体如下:(3,3) (3,2) (3,1) (3,0) (0,3)(0,2) (0,1) (0,0) (1,1) (2,2)其中(i,i)表示i对夫妻用S表示可取状态的集合,称为允许状态集合。

2)可取运载(0,1) (0,2) (1,0) (2,0) (1,1) ,其中(1,1)表示1对夫妻,用D表示可取运载的集合,称为允许决策集合。

3)记第k次渡河前北岸男子数为,女子数为,称为状态;记第k次渡河船上的男子数为,女子数为,称为决策。

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26
(4)设有n个人参加一宴会,已知没有 人认识所有的人,问是否有两个人,他们 认识的人一样多?
27
二、椅子问题
问题:将4条腿长相同的方椅子 放在不平的地上,怎样才能放平?
28
假定椅子中心不动,每条腿的着地点视 为几何上的点,用A、B、C、D表示,把AC 和BD连线看作坐标系中的x轴和y轴,把转 动椅子看作坐标的旋转如图2-6所示:
7
思考题: 在一个边长为1的正三角形内, 1 若要彼此间距离大于 ,最多不超过 n 多少个点?
8
问题2:
能否在8×8的方格表ABCD各个空格中分别 填写1、2、3这三个数中的任一个,使得每行、 每列及对角线AC、BD上的各个数的和都不相同? 为什么?
A D
B 图 2-2
C
9
如图2-2,因为每行、每列及对角线上的 数都是8个,所以8个数的和最小值是1×8=8, 最大值是3×8=24,共有17个不同的和。而由 题意知,每行、每列及对角线AC、BD上各个 数的和应有8+8+2=18个,所以要想使每行、 每列及两对角线上18个和都不相同是办不到 的。
10
三、学会估算 问题:能否将一张纸对折100次?
对折100次共2 层
100
2 1024 1000 10
10
3
所以 2 10 30 10 层就有 若每层纸厚度为0.05毫米,
100 30
5 1022 千米
即五万亿亿千米,而从地球到太阳也不过1.5亿 千米。 对折100次就无法办到了。
Fn 2 1
2n
进行试算:
F0 3
F1 5 F2 17
F3 257 都是素数
F 费尔马断言:“对任意自然数n,n 都是 素数。”,这是著名的费尔马猜想。
4
相隔近100年后,欧拉算出: F5 =4294967297 =6700417×641 不是素数,
后来又有很多人算出 n=6.7.8.9.11.12.15.18.23等都不是素数。 3)不要被前人的条框所约束。
用D表示可取运载的集合,称为允许决策集合。 3)记第k次渡河前北岸男子数为 xk ,女子数为 y k
sk ( xk , yk ) 称为状态;
记第k次渡河船上的男子数为u k,女子数为vk d k (uk , vk ) 称为决策。 所以状态随可取运载变化规律是
sk 1 sk (1) d k
5
思考题: Fibonacci数 假设有一对兔子,两个月后每月可生 一对兔子,一对小兔子两个月后每月又可生 一对小小兔子,依次类推,问一年后共有多 少对兔子?能否用计算机算出任意月份兔子 的对数?
6
二、鸽笼原理 问题1: 在一个边长为1 的正三角形内最多 能找到几个点,而使这些点彼此间的距离大 1 于2 ? 方法:
(3)有12个外表相同的硬币,已知其中一个是 假的(可能轻也可能重些).现要用无砝码的天平 以最少的次数找出假币,问应怎样称法.
22
§2 几何模拟问题
把一个复杂的问题,抽象成各种意义下的几 何问题加以解决,这种方法叫做几何模拟法。几何 模拟法常常在发现问题解答的同时,也就论证了解 答的正确性,这种方法当然是数学中的一种重要思 维方法。
由SLRM SMPN SNQL S PQR
,所以
1 1 1 1 2 Ba sin Cb sin Ac sin k sin 3 2 3 2 3 2 3 2

Ac Ba Cb k
2
18
问题2:
在圆周上均匀地放上4枚围棋子,规定操作规则如 下:原来相邻棋子若是同色的,就在其间放一枚黑子, 若异色就在其间放一枚白子,然后把原来4枚棋子取走, 完成这一程序就算是一次操作。证明:无论开始时园 周上的黑白棋子的排列顺序如何,最多只需操作4次, 圆周上就全是黑子。
第二章 古典模型
§1 几 种 简 单 的 数 学 方 法
一、观测实验和抽象分析法 欧拉多面体问题 问题:一般凸的多面体其面 数F、顶点数V和边数E之间有何关 系? 对此欧拉具体地观察了四面体、五 面体… 结果如下:
1
多面体 四面体
F 4
V 4
E 6
五面体
六面体 七面体 ……
5 (5 6 (6 7 (7 …
一、相识问题
问题:在6人的集会上,总会有3人互相 认识或者互相不认识。
怎样论证此问题?
23
〔方法〕:把6个人看作平面上的6个点, 并分别记作为 Ai (i=1.2„6)。若两人相识, 则用实线联接此两点,反之用虚线。 于是原问题转化为:在这个6点图中, 必然出现实三角形或虚三角形。
不妨假设A1至少和3个人相识,
如状态(2,3)是不可取的,
而状态(3,1)是可取的。
1)可取状态: 总共有10种可取状态具体如下: (3,3) (3,2) (3,1) (3,0) (0,3) (0,2) (0,1) (0,0) (1,1) (2,2) 其中(i,i)表示i对夫妻。 用S表示可取状态的集合,称为允许状态集合。 2)可取运载: (0,1) (0,2) (1,0) (2,0) (1,1) , 35 其中(1,1)表示1对夫妻,

则有
所以
h( ) g ( ) f ( ) 0, 2 2 2
2 g ( ) 0, f ( ) 0. 2 2
角度,即将 AC 与BD 位置互换,
31
而h(θ)是连续函数,根据连续函数的使 h( 0 ) 0, ( 2
最后都是 ( x1 x2 x3 x4 ) 2 第四次操作后得到的4枚棋子都是( x1 x2 x3 x4 ) 故这4枚棋子的赋值都是1,这表明只需操作4 次,圆周上的棋子全是黑子。
21
思考题:
(1) 如果问题2中是放8枚棋子,结果如何? 进一步研究每一圈棋子个数为任意自然数n时棋 子颜色的变化规律。 (2)在一个有限的实数列中,任意7个连续 项之和都是负数,而任意连续11项之和都是正 数,试问这样的数列最多有多少项?
5 6 8 6 7 10 ….
8 9 ) 12 10 ) 12 15 ) …
2
欧拉猜想
F+V-E=2 然后,欧拉证明了这一猜想,这便是著名的欧 拉定理。 说明: 1)用观察、归纳发现数学定理(建立模 型)是一种重要方法。 2)观察应该是大量的,仅凭少量的观察 就去猜想有时会铸成错误。
3
例如:17世纪大数学家费尔马 (Fermat.1601-1655年)对公式

xi 2 1
第一次操作后得到的4枚棋子可表示为:
( x1 x 2 ) ( x 2 x3 )
( x1 x 2 )( x 2 x3 )
( x3 x 4 )( x 4 x1 )
( x3 x 4 ) ( x 4 x1 )
( x 2 x3 )( x3 x 4 ) ( x 4 x1 )( x1 x 2 )
13
〔方法〕:在40个方格上黑白相间 地染色(思考:发现了什么?),
仔细观察,发现共有19个白格和21个黑格。一块长 方形瓷砖可盖住一白一黑两格,所以铺上19块长方形 瓷砖后(无论用什么方式),总要剩下2个黑格没有铺, 而一块长方形瓷砖是无法盖住2个黑格,唯一的办法是 把最后一块长方形瓷砖一分为二。 14
11
思考题:
一块1立方米的正方体的木块, 分成1立方毫米的小木块,再把小木块 排起来,问能排多长?
12
四、“奇偶校验”方 法 问题:铺瓷砖问题
要用40块方形瓷砖铺设如图所示的地面 上,但当时商店只有长方形瓷砖,每块大小 等于方形的两块。一人买了20块长方形瓷砖, 试着铺地面,结果弄来弄去始终无法完整铺 好,你能给解决吗?
k
(*)
36
(*)称为状态转移律
于是问题归结为: 求一系列的决策 d k D (k=1,2…n),
使状态
sk ∈S按规律(*)由初始状态 s1 =(3,3)经过有限步n达到状态 s n 1=(0,0).
模型求解:
编程序上机计算求出结果。
37
用穷举法不难验证一种结果如下: (括号内为北岸的状态) (3,1) 回一女 (3,2) (3,3)
下面构造一个反映题设要求的赋值模型,可使 问题简化。
设开始的 枚棋子为 i (i 1,2,3,4)并给棋子赋值: 4 x
19

1 xi 1
若xi为黑子 若xi为白子
i 1.2.3.4
并规定
1 xi xi 1 1
若xi与xi 1为同色 若xi与xi 1为异色

g(0 ) f (0 );
又由条件对任意θ,恒有g(θ)· f(θ)=0,
所以
即存在0方向, 四条腿能同时着地。
所以椅子问题的答案是: 如果地面为光滑曲面,椅子中心不动最多 转动 角度,则四条腿一定可以同时着地。
2
32
g( 0 ) f ( 0 ) 0;
思考题:
怎样把长方形的课桌放平?
20
第二次操作后得到的4枚棋子可表示为:
分别化简为
( x1 x3 ) ( x2 x4 ) ( x1 x3 )( x2 x4 )
( x3 x1 ) ( x4 x2 )
第三次操作后得到的4枚棋子可表示为:
( x2 x4 )( x3 x1 )
( x3 x1 )( x4 x2 )
( x4 x2 )( x1 x3 )
则三角形A2 A4 A5为虚的三角形,
即在这种情况下结论是正确的。 其它10种情况类似可证,至此问题得证 。
25
思考题:
(1)9人的集会中一定有3个人互相认识或 者有4个人互相不认识。 (2)14个人的集会中一定有3个人互相认识 或者有5个人互相不认识。 (3)17个科学家中每一个科学家都和其它 科学家通信,在他们通信时,只讨论3个题目, 而且任意2个科学家互相通信时只讨论1个题 目,证明其中至少有3名科学家,他们互相通 信中讨论的是同一个题目。
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