教案差分方程模型
数学建模中的差分方程模型
数学建模中的差分方程模型数学建模是一种将实际问题转化为数学模型并寻求与之相连的数学方法的学科,不仅仅在理论研究上有很大的应用,也在实际生活中有着广泛的应用。
在各种数学模型中,差分方程模型也是一种很重要的模型。
本文将结合实例,介绍差分方程模型的定义、建立、求解以及应用。
差分方程模型定义差分方程模型是一种通过离散化的方法,将连续时间问题转化为离散时间问题,来描述变量随时间的变化规律的数学模型。
这种数学模型以时间为自变量,以某个状态量为因变量,由一定的关系式组成。
例如:y(n+1)=ay(n)+b,式子中y(n)代表第n时刻系统状态,y(n+1)代表第n+1时刻系统状态,a和b为常数。
差分方程模型建立建立差分方程模型的关键是将实际问题中的连续变化离散化。
一般情况下,对于所建立的模型,首先要确定它的思路和范围,然后根据实际情况,确定差分方程的形式。
此外,还需要进行参数的估计和参数变化的分析,以及对模型精确性的验证。
以物理学中的简谐振动为例,建立一个差分方程模型描述其运动,即一个质点在回复力作用下以简谐运动形式振动。
设t为时间,y为质点的位移,v为质点的速度,a为质点的加速度,则有:$$y=n\Delta y \\v=\dfrac{y(n+1)-y(n-1)}{2\Delta t} \\a=\dfrac{y(n+1)-2y(n)+y(n-1)}{(\Delta t)^2}$$其中n为时间步长,$\Delta t$为时间间隔。
我们利用受力平衡的原理,即简谐振动中的$F=-ky$得到:$$\dfrac{y(n+1)-2y(n)+y(n-1)}{(\Delta t)^2} = -\dfrac{k}{m}y(n)$$将$\alpha=\dfrac{k}{m}$带入上式得到:$$y(n+1)-2(1+\alpha)y(n)+y(n-1) = 0$$此时,我们便成功地建立了描述简谐振动的差分方程模型。
差分方程模型求解对差分方程模型求解通常有两种方法:一种是使用递推公式进行求解,另一个方法是使用其它数学方法,如拉普拉斯变换或离散傅立叶变换等。
(完整版)差分方程模型(讲义)
差分方程模型一. 引言数学模型按照离散的方法和连续的方法,可以分为离散模型和连续模型。
1. 确定性连续模型1) 微分法建模(静态优化模型),如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。
2) 微分方程建模(动态模型),如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。
3) 稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型),如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。
4) 变分法建模(动态优化模型),如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。
2. 确定性离散模型1) 逻辑方法建模,如效益的合理分配模型、价格的指数模型。
2) 层次分析法建模,如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。
3)图的方法建模,如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。
4)差分方程建模,如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。
随着科学技术的发展,人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题,差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
在一般情况下,动态连续模型用微分方程方法建立,与此相适应,当时间变量离散化以后,可以用差分方程建立动态离散模型。
有些实际问题既可以建立连续模型,又可建立离散模型,究竟采用那种模型应视建模的目的而定。
例如,人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic模型),又可建立人口差分方程模型。
这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。
二. 差分方程简介在实际中,许多问题所研究的变量都是离散的形式,所建立的数学模型也是离散的,譬如,像政治、经济和社会等领域中的实际问题。
有些时候,即使所建立的数学模型是连续形式,例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。
但是,往往都需要用计算机求数值解。
这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化,从而将连续型模型转化为离散型模型。
第八章差分方程模型
第八章 差分方程模型差分方程是解决离散时间问题的常用的数学方法,本章介绍几个用差分方程建立的实际问题的数学模型。
8.1个人住房抵押贷款随着经济的发展,金融问题正越来越多地进入普通市民的生活,贷款、保险、养老金和信用卡等都涉及金融问题,个人住房抵押贷款是其中最重要的一项。
1998年12月,中国人民银行公布了新的存、贷款利率水平,其中贷款利率如下表所列:表8.1 中国人民银行贷款利率表贷款期限 半年 一年 三年 五年 五年以上 利率﹪ 6.126.396.667.207.56当贷款期处于表中所列相邻年限之间时利率为对应相邻两数中较大者。
其后,上海商业银行对个人住房商业性贷款利率作出相应调整。
表8.2和表8.3分别列出了上海市个人住房商业抵押贷款年利率和商业抵押贷款(万元)还款额的部分数据(仅列出了五年)。
表8.2 上海市商业银行住房抵押贷款利率表贷款期限 一年 二年 三年 四年 五年 利率﹪ 6.12 6.2256.3906.5256.660表8.3 上海市商业银行住房抵押贷款分期付款表贷款期限 一年 二年 三年 四年 五年 月还款(元) 到期一次还清 本息总和(元) 10612.00 444.36 10664.54305.99 11015.63237.26 11388.71196.41 11784.71一个自然的问题是,表8.2和表8.3是如何依据中央人民银行公布的存、贷款利率水平制定的?我们以商业贷款10000元为例,一年期贷款的年利率为 6.12﹪,到期一次还本付息总计10612.00元,这很容易理解。
然而二年期贷款的年利率为6.225﹪,月还款数444.36元为本息和的二十四分之一,这后两个数字究竟是怎样产生的?是根据本息总额算出月还款额,还是恰好相反?让我们稍微仔细一些来进行分析。
由于贷款是逐月归还的,就有必要考察每个月欠款余额的情况。
设贷款后第k 个月时欠款余额为A k 元,月还款m 元,则由A k 变化到A k +1,除了还款额外,还有什么因素呢?无疑就是利息。
copy-第五讲 差分方程模型
第五讲 差分方程模型——对变化进行建模引言为了更好地了解世界,人们常常用数学来描述某种特定现象.这种数学模型是现实世界现象的理想化,但永远不会是完全精确的表示.尽管任何模型都有其局限性,但是好的模型能够提供有价值的结果和结论.在本章中我们将重点介绍对变化进行建模. 简化 比例性多数模型简化了现实的情况.一般情况下,模型只能近似地表示实际的行为.一种非常强有力的简化关系就是比例性.定义 两个变量y 和x 是(互成)比例的,如果kx y =,我们记为x y ∝.从几何上看,y 关于x 的图形位于通过原点的一条直线上.例1 测试比例性做一个测量弹簧的伸长作为置于弹簧末端的质量的函数的实验,表1-1为该实验收集到的数据表1-1 弹簧—质量系统 质量50 100 150 200 250 300 350 400450 500 550 伸长1.000 1.8752.7503.2504.375 4.8755.6756.5007.2508.000 8.750 弹簧的伸长对于置于弹簧末端的质量的散点图展现了它近似是过原点的一条直线.图1-1 来自弹簧—质量系统的数据看来该数据遵从比例性法则,伸长e 与质量m 成比例,或者说m e ∝。
该直线看似通过原点。
在本例中,假设这两种数据成比例看来是合理的,我们选位于直线上的两点)25.3,200(和)875.4,300(来估计比例系数k (直线斜率):01625.020030025.3875.4=--=k因此比例系数约为0.0163,于是可以建立以下估算模型:m e 0163.0=然后把表示该模型的直线图形重叠画到散点图上,以考察模型对这些数据的拟合效果。
从图中可以看出这个简化的比例模型是合理的。
图1-2来自弹簧—质量系统的数据和比例性模型直线对变化进行建模对变化进行建模的一个非常有用的范例就是:未来值=现在值+变化人们往往希望从现在知道的东西加上精心观测到的变化来预测未来。
差分方程模型
差分方程模型
周家全
对连续型变化的问题而言, 常常可建立微分方程模型. 而对离散状态转移的问题, 则可建立差分方程模型. 差分方 程与常微分方程有很多类似的性质和结论.首先引入差分的 概念.
1 差分定义及其性质
定义 设函数 y = y(x) 在等距节点 xi = x0 + ih ( i = 0,1, , n)
对于一般的差分方程 xn+2 + axn+1 + bxn = f 来讲, 其平衡 点的稳定性问题可以同样给出. 二阶方程的上述结果可以推
广到 n 阶线性差分方程, 即稳定平衡点的条件是特征根: n
次代数方程的根 λi (i = 1, 2, , n) 均有| λi |< 1.
4 经济学中的蛛网模型
1. 提出问题 在自由竞争的社会中, 很多领域会出现循环波动的现象. 在经济领域中, 可以从自由集市上某种商品的价格变化看到 如下现象:在某一时期, 商品的上市量大于需求, 引起价格 下跌, 生产者觉得该商品无利可图, 转而经营其它商品;一
解
Δf (0) = f (0.5) − f (0) = 0.75 ,
-2-
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Δf (0.5) = f (1) − f (0.5) = 1.25
周家全
Δ2 f (0)= Δ(Δf (0)) = Δf (0.5) − Δf (0) = 1.25 − 0.75 = 0.5
计算较多点的差分可按差分表进行, 容易看出表中每一 个需要计算的差分值分别等于其左侧的数减去左上侧的 数.每个点 xi 处的各阶差分位于与主对角线平行的斜线上.
(I) 先求解对应的特征方程
a0λn + a1λn−1 + + a0 = 0
第五章 差分方程模型
第五章 差分方程模型在第四章中,我们利用微分方程方法研究了一些连续变化的变量。
如果将变量离散化,即可得到相应的差分方程模型,为了方便不熟悉差分方程的读者,先对本章用到的差分方程的知识作一简略介绍。
5.1差分方程简介一、差分方程及其通解以t 表示时间,规定t 只取非负整数。
0=t 表示第一周期初,1=t 表示第二周期初等。
记t y 为变量y 在时刻t 时的取值,则称t t t y y y -=∆+1为的一阶差分,称t t t t t t t y y y y y y y +-=∆-∆=∆∆=∆+++12122)(为y t 的二阶差分。
类似地,可以定义y t 的n 阶差分t n y ∆。
由t 、t y 及t y 的差分给出的方程称为t y 差分方程,其中含t y 的最高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。
差分方程也可以写成不显含差分的形式。
例如,二阶差分方程02=+∆+∆t t t y y y 也可改写成012=+-++t t t y y y 。
满足差分方程的序列t y 称为此差分方程的解。
类似于微分方程情况,若解中含有的独立常数的个数等于差分方程的阶数时,则称此解为该差分方程的通解。
若解中不含任意常数,则称此解为满足某些初值条件的特解,例如,考察两阶差分方程: 02=++t t y y 易见t y t 2sin π=与t y t 2cos π=均是它的特解,而t c t c y t 2cos 2sin 21ππ+=则为它的通解,其中1c ,2c 为两个任意常数。
类似于微分方程,称差分方程)()()()(110t b y t a y t a y t a t n n t n t =+++-++ (1) 为n 阶线性差分方程,当0)(≠t b 时称其为n 阶非齐次线性差分方程,而0)()()(110=+++-++t n n t n t y t a y t a y t a (2) 称为方程(1)对应的齐次线性差分方程。
差分方程模型
设特解为 an D 代入 D 0.5D 0.1 得 D 0.2 , 于是所求通解 an c(0.5) n 0.2 例3 (养老金) 解: 齐次特征方程 设特解 an D
an1 1.01an 1000
1.01 0,
* an c(1.01) n.
代入原方程得 D 100000
例 4 求非齐次差分方程
* 对应齐次方程的通解为 an c1 2n c2 n 2n
的通解
f (n) 2 中, 2 是2 重根, 设特解为
n
an A n 2 2 n
n 2 n1
代入
得 A 1 2 方法2 (化齐) :
故通解为 an c1 2 c2 n 2 n 2
Fn Fn 1 Fn 2 F1 F2 1
解:差分方程的特征方程为 x 2 x 1 0 特征根
x1
n
1 5 1 5 , x2 2 2
n
1 5 1 5 Fn c1 c2 2 2
n
2(an1 4an2 4an3 ) 2 2n1 相减得 an 6an1 12an2 8an3 0 特征方程 3 62 12 8 0 特征根 2 为三重根, 通解为:
an 4an1 4an2 2n
an c1 2n c2 n 2n c3n 2 2n
x k b1 x k 1 b2 x k 2 bk 0
称为差分方程的特征方程,其根称为特征根。 定理1(单根)若特征方程恰有k个相异的特 x1 , x2 ,, x 征根 , k 则差分方程的通解为
an c x c x ck x
第三章差分方程模型
零存整取
计算器
到期本息总额196,012.50元
勤俭节约、科学理财
单利和复利
按单利计算的业务——零存整取
a~每月存入金额, r ~月利率, n ~ 存期(月) xk ~存入k个月后的本息 x1=a+ar xk= xk-1+a+akr, k=2,3,…, n xn= na+ar(1+2+…+n)
xk 2 a1xk 1 a2 xk b, x0 , x1已知,k 0,1,2,
• 由x0, x1按照方程递推地计算x2, x3,…
•
k k 求解公式 xk c11 c22
b , k 0,1,2, 1 a1 a2
1, 2~特征根
2 a1 a2 0 ~ 特征方程
=1/8000(kg/kcal)
~代谢系数(因人而异).
w(k 1) w(k ) c(k ) w(k ), k 1,2,
由和吸收热量 c(k)决定体重w(k)的变化规律.
减肥计划的提出
某人身高1.70m, 体重100kg, BMI高达34.6. 目前每周 吸收20000kcal热量,体重长期未变.
建立等额本息还款方式的数学模型, 并作数值计算.
等额本息还款模型 x0 ~贷款总额 r ~月利率 n ~贷款期限(月)
xk ~第k月还款后尚欠金额
a~每月还款金额
本月欠额=上月欠额的本息还款金额 xk= xk-1(1+r)a, k=1,2,…, n
k=n递推至k=1
n ( 1 r ) 1 n n n1 x ( 1 r ) a xn= x0(1+r) a[1+(1+r)+…+(1+r) ] 0 r
差分方程模型
xk 1 g( yk )
称为供应函数,由于价格越高可导致产量越大,所以可以假 设供应函数是一个单调递增的函数。
3、模型求解
在同一坐标系中同时做出 供应函数和需求函数的图形 ,设两条曲线相交于 P0 (x0, y0 ) 则 P0为平衡点。因为此时
解 令 Z[x(k)] X (z) ,对差分方程取 Z 变换得
z2 X (z) z 3zX (z) 2 X (z) 0
z
zz
X (z) z2 3z 2 z 1 z 2
对上式取 Z 反变换,便得差分方程的解为
x(k ) (1)k (2)k
1、问题的提出
在自由竞争的社会中,很多领域会出现循环波 动的现象。在经济领域中,可以从自由集市上某种 商品的价格的变化看到如下现象:在某一时期,商 品的上市量大于需求,引起价格下跌,生产者觉得 该商品无利可图,转而经营其他商品,一段时间之 后,随着产量的下降,供不应求又会导致价格上 升,又会有很多生产商进行该商品的生产,随之而 来的是商品过剩,价格下降。在没有外界干预的情 况下,这种现象会反复出现。
a0n a1n1 an 0
2.根据特征根的不同情况,求解齐次方程的通解
若特征方程有 n 个不同的实根1,,n,则齐次方程 的通解为 c11t cntn ;
若 是特征方程的 k 重实根,则齐次方程的通解 为(c1 ck t k 1)t ;
若特 征方程有单重复根 i ,则齐次方程的通 解为 c1 t cost c1 t sint ,其中 2 2 为 的模,
arctan 为 的幅角;
若特征方程有 k 重复根 i,则齐次方程的通解为
(c1 ck t k1 ) t cost (c1 ck t k1 ) t sint
最新数模(差分方程模型)1概要教学讲义PPT
设贷款额为a0,每月还贷额为x,月利率为r,第n个月后的欠 款额为an,则
a0=200000, a1=(1+r)a0-x, a2=(1+r)a1-x, ……
an=(1+r)an-1-x, n=1,2,3,…
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一阶线性差分方程
在上述模型中,给出了an+1与an之间的递推公式. 将它们写成 统一的形式:
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7.1 差分方程基本知识
• 1、差分方程: 差分方程反映的是关于离散变量的取值 与变化规律。通过建立一个或几个离散变量取值所满 足的平衡关系,从而建立差分方程。
• 差分方程就是针对要解决的目标,引入系统或过程中 的离散变量,根据实际背景的规律、性质、平衡关系, 建立离散变量所满足的平衡关系等式,从而建立差分 方程。通过求出和分析方程的解,或者分析得到方程 解的 特别性质(平衡性、稳定性、渐近性、振动性、 周期性等),从而把握这个离散变量的变化过程的规 律,进一步再结合其他分析,得到原问题的解。
此规律对于(7.1)也成立。
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的形式,其对应的齐次方程为
a 0 x n t a 1 x n t 1 . .a .n x t 0 (7.2)
容易证明,若序列
x
( t
1
)
与
x (2) t
均为方程(7.2)的解,则
xt c1xt(1)c2xt(2)
也是方程(7.2)的解,其 中c1、c2为任意常数,这说明, 齐次方程的解构成一个 线性空间(解空间)。
1. 银行存款与利率
假如你在银行开设了一个1000元的存款账户,银行的年利 率为7%. 用an表示n年后你账户上的存款额,那么下面的数列 就是你每年的存款额:
第1讲:差分方程模型
特征
• 研究控制对象特征的手段 研究控制对象特征的手段
在研究实际问题时, 在研究实际问题时, 我们常常不能直接得出变量 之间的关系, 之间的关系,但却能容易得出包含变量导数在内的关系 这就是微分方程. 式,这就是微分方程. 在现实社会中,又有许多变量是离散变化的, 在现实社会中,又有许多变量是离散变化的,如人 口数、生产周期与商品价格等, 口数、生产周期与商品价格等, 而且离散的运算具有 可操作性, 差分正是联系连续与离散变量的一座桥梁. 可操作性, 差分正是联系连续与离散变量的一座桥梁. 不管是微分方程还是差分方程模型, 不管是微分方程还是差分方程模型,有时无法得 到其解析解(必要时,可以利用计算机求其数值解), ),既 到其解析解(必要时,可以利用计算机求其数值解),既 使得到其解析解,尚有未知参数需要估计( 使得到其解析解,尚有未知参数需要估计(这时可利用 参数估计方法). 参数估计方法). 而在实际问题中,讨论问题的解的变化趋势很重要, 而在实际问题中,讨论问题的解的变化趋势很重要, 因此,以下只对其平衡点的稳定性加以讨论. 因此,以下只对其平衡点的稳定性加以讨论.
若有常数a是差分方程 的解 若有常数 是差分方程(1)的解 即 是差分方程 的解, F (n; a, a, … , a ) = 0, 则称 a是差分方程 的平衡点. 是差分方程(1)的平衡点 是差分方程 又对差分方程(1)的任意由初始条件确定的解 又对差分方程 的任意由初始条件确定的解 xn= x(n)都有 都有 →∞), xn→a (n→∞ →∞ 则称这个平衡点a是稳定的 则称这个平衡点 是稳定的. 一阶常系数线性差分方程 xn+1 + axn= b, (其中 b为常数 且a ≠-1, 0)的通解为 其中a, 为常数, 其中 为常数 的通解为 xn=C(- a) n + b/(a + 1) 易知b/(a+1)是其平衡点 由上式知 当且仅当 是其平衡点, 易知 是其平衡点 由上式知, |a|<1时, b/(a +1)是稳定的平衡点 是稳定的平衡点. < 时 是稳定的平衡点
第三章_差分方程模型
第三章 差分方程模型§1、 差分方程设有未知序列{}k y ,称0),,,;(1=++n k k k y y y k F (1)为n 阶差分方程。
若有)(k y y k =,满足0))(,),1(),(;(=++n k y k y k y k F则称)(k y y k =是差分方程(1)的解,包含n 个任意常数的解称为(1)的通解, 当110,,,-n y y y 为已知时,称其为(1)的初始条件,通解中的任意常数都由初始条件确定后的解称为(1)的特解。
[例1] 设第一月初有雌雄各一的一对小兔,假定两月后长成成兔,同时即第三月开始每月初产雌雄各一的一对小兔,新增小兔也按此规律繁殖。
设第k 月末共有k y 对兔子,试建立关于k y 的差分方程。
[解] 因为第2+k 月末的兔子包括两部分,一部分为上月留下的,另一部分为当月新生的,而由题设当月生的小兔数等于前月末的兔数,所以有⎩⎨⎧==+=++1,01012y y y y y k k k 这是著名的裴波那契数列。
[例2] 汉诺塔问题将k 个大小不同的圆盘依其半径大小依次套在桩A 上,大的在下,小的在上。
现将此k 个盘移到空桩B 或C 上,但要求一次只能移动一个盘且移动过程中,始终保持大盘在下,小盘在上,移动过程中桩A 也可利用。
设移动k 个盘的次数为k y ,试建立k y 的差分方程。
[解] 先将桩A 上的k 个大小不同的圆盘按题设要求移到C 上,这需要移动k y 次,再将A 上的最大盘移到B 上,这需要移动一次,最后将C 上的k 个盘按要求移到B 上,这又需要移动k y 次。
所以,差分方程为⎩⎨⎧=+=+01201y y y k k§2、 差分方程的解法一.常系数线性齐次差分方程形如 0110=+++-++k n n k n k y a y a y a ——(1)其中n a a a ,,,10 为常数,且0,00≠≠n a a ,称为n 阶常系数齐次线性差分方程。
《数学建模》课件:第7章 差分方程模型(投影版)
ai
i0
下面仅对 1阶情形给予证明,其余情形证明思想类似。
不妨设一阶线性常系数差分方程为: xk1 axk b
其对应的特征方程为 a 0, 故特征根为 = a. 那么由定理1得:
它的平衡点 x = b 稳定的充要条件是 a 1. 下面证明这个结论.
1 a
差分方程稳定性理论简介
数学建模
求得的方程的解
x=x =
b
n
称为该差分方程的平衡点(奇解)。
ai
i0
若记该差分方程的一般解(通解)为 xk,它若满足:lkim xk x,
则称 x 是稳定的, 否则,称 x 是不稳定的。
6. 特征方程
称代数方程: an n an1 n1 a1 a0 0
为差分方程 an xkn a1xk1 a0xk b 对应的特征方程。
x= b 1 a
稳定的充要条件是
a 1.
差分方程稳定性理论简介
数学建模
第七章 差分方程模型
三、一阶非线性差分方程的平衡点和稳定性
考虑方程 xk1 f (xk )
(II)
其平衡点 x 由代数方程 x f (x) 解出。为了分析 x 的稳定性,
将f ( x )在 x 点作Taylor展开,只取一次项,方程(II)近似为
差分方程稳定性理论简介
数学建模
第七章 差分方程模型
微分方程的差分方法
一、微分的差分方法
设 函数 f (x)在 a, b 一阶连续可微,任给一个分割:a=x0 x1 xn b
已知 f (x) 在节点 xk 的函数值 f (xk ) (k 0,1, , n),试求函数 f (x) 在节点
xk 处的导数值 f '(xk ) 的近似值。
数学建模方法之差分方程模型
数学建模方法之差分方程模型差分方程模型是数学建模中常用的一种方法,它基于差分方程来描述问题,并用差分方程来求解问题。
所谓差分方程,是指用差分代替微分的方程,它是一种离散的模型。
在实际问题中,很多情况下,并不能直接通过微分方程来描述问题,而差分方程模型则可以通过离散化的方法来近似地描述问题。
差分方程模型的优点之一是可以适用于离散化的数据,对于实际问题的离散化模型建立是非常有帮助的。
差分方程模型的另一个优点是可以通过数值方法来求解,不需要进行繁琐的解析推导,因此适用于复杂问题的求解。
差分方程模型的基本形式为:yn+1 = fn(yn, yn-1, ..., yn-k)其中,yn表示第n个时刻的解,fn是一个给定的函数,表示通过前k个时刻的解来计算第n+1个时刻的解。
这个方程是离散的,通过已知的初始条件来逐步递推获得结果。
差分方程模型的适用范围非常广泛,可以用于描述和预测各种动态过程。
例如,差分方程模型可以用来描述人口增长模型、生态系统模型、传染病模型等等。
在这些例子中,差分方程模型可以通过已知的数据和初始条件来预测未来的发展趋势。
差分方程模型的建立步骤主要包括以下几个方面:1.确定问题的描述和目标:明确问题的背景和目标,确定需要建立差分方程模型的原因和用途。
2.确定模型的变量和参数:根据实际问题,确定需要用到的变量和参数。
3.确定差分方程的形式和函数:根据问题的特点和要求,选择合适的差分方程形式和函数。
这部分需要结合实际问题和数学方法来确定。
4.确定初始条件和边界条件:确定差分方程模型的初始条件和边界条件。
这部分是求解差分方程的前提条件。
5.差分方程的求解和分析:通过数值方法求解差分方程,得到数值解,并对结果进行分析和解释。
第4章差分模型
再论年金
考虑简单问题:开始存入一笔款项a0.从下个月 开始每月提款一次,提款额1000元,月利率1%
an+1=1.01an-1000 问题是需要多少初始资金,保证20年(240个月)才能将 它用完?
由定理2
a240=c1.01240+100000=0
C=-9180.58
初值为a0=c0.010+100000=90819.42
一家污水处理厂通过去去掉污水中所有的污物来处理未经处理的 污水,以生产有用的肥料和清洁水。该处理过程每小时去掉处理 池中剩余的污物的12%。1天后处理池中将留下百分之几的污物? 要多少时间才能把污物的量减少一半?要把污物减少到原来的 10%,需要多少时间?
设开始的污物量是a0,an表示n小时后的污物量,于是
H公司 车价12400美元 直到48个月
预付定金1000, 月利率3.5% 预付定金1500, 月利率4.5% 预付定金500, 月利率6.5%
你每个月买车最多能支付475美元,利用系统动力 学模型来决定你应该买哪家公司的汽车?
4.2 用差分方程近似描述变化
例4.3.酵母培养物的增长
表中数据是从酵母培养物的增 长的实验中收集来的
第四章 差分方程建模
• 4.1 用差分方程对变化进行建模 • 4.2 用差分方程近似描述变化 • 4.3 动力系统的解法 • 4.4 动力系统稳定性分析 • 4.5 差分方程组 • 4.6 市场经济中的蛛网模型 • 4.7 减肥计划——节食与运动
1
4.1 用差分方程对变化进行建模
定义:数列A={a1,a2, a3…}的一阶差分是 △a0=a1-a0
17
659.6 2.2
18
非线型动力系统一般不容易得到解析表达式,图给出预测值
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第七章 差分方程模型教学目的:通过经济学中蛛网模型的实例讨论,介绍一类动态离散模型------差分方程模型的建模方法.教学要求:1 让学生学会运用差分思想建立数学模型的基本方法,进一步熟悉数学建模的基本过程.2使学生掌握运用解析方法或数学软件求解差分方程模型.3帮助学生运用差分方程的平衡点及其稳定性有关理论来分析实际问题.教学重点:1蛛网模型的图形描述,并通过建立差分方程模型对其进行理论解释.2运用差分思想建立数学模型和求出模型解析表达式或数值解.教学难点:1差分方程在稳定点附近有关稳定条件的实际意义.2差分方程在稳定点附近有关稳定条件的推广.离散状态转移模型涉及的范围很广,可以用到各种不同的数学工具.下面我们对差分方程作一简单的介绍,下一章我们将介绍马氏链模型.§7.1 差分方程1.1 差分方程简介规定t 只取非负整数.记t y 为变量y 在t 点的取值,则称t t t y y y -=∆+1为t y 的一阶向前差分,简称差分,称t t t t t t t y y y y y y y +-=∆-∆=∆∆=∆+++12122)(为t y 的二阶差分.类似地,可以定义t y 的n 阶差分t ny ∆.由t y t 、及t y 的差分给出的方程称为t y 的差分方程,其中含t y 的最高阶差分的阶数称为该差分方程的阶.差分方程也可以写成不显含差分的形式.例如,二阶差分方程02=+∆+∆t t t y y y 也可改写成012=+-++t t t y y y .满足一差分方程的序列t y 称为差分方程的解.类似于微分方程情况,若解中含有的独立常数的个数等于差分方程的阶数时,称此解为该差分方程的通解.若解中不含任意常数,则称此解为满足某些初值条件的特解.称如下形式的差分方程)(110t b y a y a y a t n t n t n =+++-++ (1) 为n 阶常系数线性差分方程,其中n a a a ,,,10 是常数,00≠a .其对应的齐次方程为0110=+++-++t n t n t n y a y a y a (2)容易证明,若序列)1(t y 与)2(t y 均为(2)的解,则)2(2)1(1t t ty c y c y +=也是方程(2)的解,其中21,c c 为任意常数.若)1(t y 是方程(2)的解,)2(t y 是方程(1)的解,则)2()1(t t t y y y +=也是方程(1)的解.方程(1)可用如下的代数方法求其通解: (I )先求解对应的特征方程00110=+++-a a a n n λλ (3) (II )根据特征根的不同情况,求齐次方程(2)的通解.(i )若特征方程(3)有n 个互不相同的实根n λλ,,1 ,则齐次方程(2)的通解为t n n t c c λλ++ 11 (n c c ,,1 为任意常数)(ii )若λ是特征方程(3)的k 重根,通解中对应于λ的项为t k k tc c λ)(11-++ ,),,1(k i c i =为任意常数.(iii )若特征方程(3)有单重复根i βαλ±=,通解中对应它们的项为t c t c ttϕρϕρsin cos 21+,其中22βαρ+=为λ的模,αβϕarctg=为λ的幅角.(iv )若i βαλ±=是特征方程(3)的k 重复根,则通解对应于它们的项为t t c c t t c c t k k k t k k ϕρϕρsin )(cos )(12111-+-+++++)2,,1(k i c i =为任意常数.(III )求非齐次方程(1)的一个特解t y .若t y 为方程(2)的通解,则非齐次方程(1)的通解为t t y y +.求非齐次方程(1)的特解一般要用到常数变易法,计算较繁.对特殊形式的)(t b 也可使用待定系数法.例如,当)()(t p b t b k t=,)(t p k 为t 的k 次多项式时可以证明:若b 不是特征根,则非齐次方程(1)有形如)(t q b k t 的特解,)(t q k 也是t 的k 次多项式;若b 是r 重特征根,则方程(1)有形如)(t q t b k rt 的特解.进而可利用待定系数法求出)(t q k ,从而得到方程(1)的一个特解t y .例1 求解两阶差分方程t y y t t =++2.解 对应齐次方程的特征方程为012=+λ,其特征根为i ±=2,1λ,对应齐次方程的通解为t c t c y t 2sin2cos21ππ+=原方程有形如b at +的特解.代入原方程求得21=a ,21-=b ,故原方程的通解为21212sin2cos21-++t t c t c ππ例2 在信道上传输仅用三个字母c b a ,,且长度为n 的词,规定有两个a 连续出现的词不能传输,试确定这个信道容许传输的词的个数.解 令)(n h 表示容许传输且长度为n 的词的个数, ,2,1=n ,通过简单计算可求得:3)1(=h ,8)2(=h .当3≥n 时,若词的第一个字母是b 或,c 则词可按)1(-n h 种方式完成;若词的第一个字母是a ,则第二个字母是b 或c ,该词剩下的部分可按)2(-n h 种方式完成.于是,得差分方程)2(2)1(2)(-+-=n h n h n h ,),4,3( =n其特征方程为0222=--λλ特征根311+=λ,312-=λ则通解为n n c c n h )31()31()(21-++=,),4,3( =n利用条件3)1(=h ,8)2(=h ,求得nn n h )31(3232)31(3232)(-+-+++=,),2,1( =n在应用差分方程研究问题时,我们常常需要讨论解的稳定性.对常系数非齐次线性差分方程(1),若不论其对应齐次方程的通解中任意常数n c c ,,1 如何取值,在+∞→t 时总有0→t y ,则称方程(1)的解是稳定的.根据通解的结构不难看出,非齐次方程(1)稳定的充要条件为其所有特征根的模均小于1.1.2 常系数线性差分方程的Z 变换解法常系数线性差分方程采用解析解法比较容易,而且对其解的意义也容易理解,但采用这种解法求解常系数线性非齐次差分方程比较繁琐,通常是采用Z 变换,将差分方程变换为代数方程去求解.设有离散序列)(k x ,),2,1,0( =k ,则)(k x 的Z 变换定义为∑∞=-==0)()]([)(k kz k x k x Z z X (4)其中z 是复变量.显然上式右端的级数收敛域是某个圆的外部.)(z X 的Z 反变换记作)]([)(1z X Z k x -= 1.2.1 几个常用离散函数的Z 变换 (i )单位冲激函数)(k δ的Z 变换∑∞==--=⨯==001]1[)()]([k k k k z z k k Z δδ即单位冲激函数的Z 变换为1.(ii )单位阶跃函数)(k U 的Z 变换∑∑∞=∞=--⨯==01)()]([k k kkz zk U k U Z ,即)1|(|1)]([>-=z z zk U Z(iii )单边指数函数ka k f =)(的Z 变换(a 为不等于1的正常数)∑∞=->-==0)|(|][k k k ka z az zz a a Z1.2.2 Z 变换的性质 (i )线性性质设)()]([11z F k f Z =,)()]([22z F k f Z =,则)()()]()([2121z bF z aF k bf k af Z +=+其中b a ,为常数.收敛域为)(1z F 和)(2z F 的公共区域.(ii )平移性设)()]([z F k f Z =,则)]0()([)]1([f z F z k f Z -=+,])()([)]([1∑-=--=+N k k Nz k f z F z N k f Z ,])1()([)]1([1z f z F z k f Z -+=--,])()([)]([11∑-=--+=-N k k Nz k f z F zN k f Z例3 求齐次差分方程0)(2)1(3)2(=++++k x k x k x ,0)0(=x ,1)1(=x的解.解 令)()]([z X k x Z =,对差分方程取Z 变换,得 0)(2)(3)(2=++-z X z zX z z X z ,2123)(2+-+=++=z zz z z z z z X ,对上式取z 反变换,便得差分方程的解为 kkk x )2()1()(---=.§7.2 蛛网模型2.1 问题提出在自由竞争的社会中,很多领域会出现循环波动的现象.在经济领域中,可以从自由集市上某种商品的价格变化看到如下现象:在某一时期,商品的上市量大于需求,引起价格下跌,生产者觉得该商品无利可图,转而经营其它商品;一段时间之后,随着产量的下降,带来的供不应求又会导致价格上升,又有很多生产商会进行该商品的生产;随之而来的,又会出现商品过剩,价格下降.在没有外界干扰的情况下,这种现象将会反复出现.如何从数学的角度来描述上述现象呢? 2.2 模型假设(i )设k 时段商品数量为k x ,其价格为k y .这里,把时间离散化为时段,一个时期相当于商品的一个生产周期.(ii )同一时段的商品的价格取决于该时段商品的数量,把)(k k x f y = (5) 称之为需求函数.出于对自由经济的理解,商品的数量越多,其价格就越低,故可以假设:需求函数为一个单调下降函数.(iii )下一时段商品数量由上一个时段的商品的价格决定,把)(1k k y g x =+ (6)称之为供应函数.由于价格越高可以导致产量越大,故可假设供应函数是一个单调上升的函数.2.3 模型求解在同一个坐标系中做出需求函数与供应函数的图形,设两条曲线相交于),(000y x P ,则0P 为平衡点.因为此时)(00y g x =,)(00x f y =,若某个k ,有0x x k =,则可推出0y y l =,0x x l =,),1,( +=k k l即商品的数量保持在0x ,价格保持在0y ,不妨设01x x ≠,下面考虑k k y x ,在图上的变化),2,1( =k .如下图所示,当1x 给定后,价格1y 由f 上的1P点决定,下一时段的数量2x 由g 上的2P点决定,2y 又可由f 上的3P 点决定.依此类推,可得一系列的点),(111y x P,),(122y x P ,),(223y x P ,),(234y x P ,图上的箭头表示求出k P 的次序,由图知:),(),(lim 000y x P y x P k k =+∞→,即市场经济将趋于稳定.并不是所有的需求函数和供应函数都趋于稳定,若给定的f 与g 的图形如下图所示,得出的 ,,21P P就不趋于0P ,此时,市场经济趋向不稳定.上两图中的折线 ,,,433221P P P P P P 形似蛛网,故把这种模型称为蛛网模型.在进行市场经济分析中,f 取决于消费者对某种商品的需要程度及其消费水平,g 取决于生产者的生产、管理等能力.当已经知道需求函数和供应函数之后,可以根据f 和g 的性质判断平衡点0P 的稳定性.利用结论:当||01x x -较小时,0P点的稳定性取决于f 与g 在0P 点的斜率,即当 |)('||)('|00y g x f < (7)时,0P点稳定,当 |)('||)('|00y g x f > (8)时,0P点不稳定. 这一结论的直观解释是:需求曲线越平,供应曲线越陡,越有利于经济稳定.设|)('|0x f =α,|)('|10y g =β,在0P 点附近取f 与g 的线性近似,由(5),(6)式得)(00x x y y k k --=-α (9) )(001y y x x k k -=-+β (10) 上两式中消去k y ,得01)1(x x x k k αβαβ++-=+ (11) (11)式对 ,2,1=k 均成立,有01)1(x x x k k αβαβ++-=+012)1)(()()(x x x k k αβαβαβαβ+-+-=--022312)1()()()(x x x k k αβαβαβαβ+-+-=--- (022132))1()()()(x x x k k k αβαβαβαβ+-+-=----01121)1()()()(x x x k k k αβαβαβαβ+-+-=--- 以上k 个式子相加,有01101])(1[)( ])()(1[)1()(x x x x x kk k k k αβαβαβαβαβαβ--+-=-++-+++-=- (12)此为(11)式的解.若0P是稳定点,则应有:1lim x x k k =++∞→结合(12)式考虑,0P点稳定的条件是 1<αβ (13)即βα1<同理,0P点不稳定的条件是 1>αβ (14)即βα1>此时,∞=++∞→1lim k k x .这与(7),(8)式是一致的.2.4 模型的修正在上面模型假设的第(iii )点中引进了供应函数,并且知道g 取决于管理者的生产、管理水平.如果生产者的管理水平更高一些,他们在决定该商品生产数量1+k x 时,不仅考虑了前一时期的价格k y ,而且也考虑了价格1-k y .为了简化起见,不妨设1+k x 由)(211-+k k y y 决定,则供应函数可写成⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=-+)(2111k k k y y g x 在0P附近取线性近似,则有 )2(20101y y y x x k k k -+=--+β(15)由(9)式有)(00x x y y k k --=α )(0101x x y y k k --=--α 将上两式代入(15)式,整理得011)1(2x x x x k k k αβαβαβ+=++-+,),3,2( =k这是一个二阶线性差分方程,其特征方程为022=++αβαβλλ经计算,可得其特征根48)(22,1αβαβαβλ-±-=(16)结论:若方程的特征根均在单位圆内,即1||1<λ,1||2<λ,则0P为稳定点. 当8>αβ时,(16)式有两个实根,因448)(22αβαβαβαβλ-<---=, 则有2||2>λ,故此时0P不是稳定点. 当8<αβ时,(16)式有两个共轭复根,此时2)(8414||212222,1αβαβαβαβλ=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫⎝⎛-+⎪⎭⎫ ⎝⎛=要使0P为稳定点,只需2<αβ与(13)式相比,α与β的范围扩大了.这是由于经营者经营管理水平的提高带来的结果.§7.3 商品销售量预测在利用差分方程建模研究实际问题时,常常需要根据统计数据并用最小二乘法来拟合出差分方程的系数.其系统稳定性讨论要用到代数方程的求根.对问题的进一步研究又常需考虑到随机因素的影响,从而用到相应的概率统计知识.例4 某商品前5年的销售量见表.现希望根据前5年的统计数据预测第6年起该商品在各季度中的销售量.从表中可以看出,该商品在前5年相同季节里的销售量呈增长趋势,而在同一年中销售量先增后减,第一季度的销售量最小而第三季度的销售量最大.预测该商品以后的销售情况,根据本例中数据的特征,可以用回归分析方法按季度建立四个经验公式,分别用来预测以后各年同一季度的销售量.例如,如认为第一季度的销售量大体按线性增长,可设销售量b at y t +=)1(,由x=[[1:5]',ones(5,1)];y=[11 12 13 15 16]';z=x\y 求得3.1)1(==z a ,5.9)2(==z b .根据5.93.1)1(+=t y t,预测第六年起第一季度的销售量为3.17)1(6=y ,6.18)1(7=y ,….由于数据少,用回归分析效果不一定好.如认为销售量并非逐年等量增长而是按前一年或前几年同期销售量的一定比例增长的,则可建立相应的差分方程模型.仍以第一季度为例,为简单起见不再引入上标,以t y 表示第t 年第一季度的销售量,建立形式如下的差分公式:211a y a y t t +=- 或32211a y a y a y t t t ++=--等等.上述差分方程中的系数不一定能使所有统计数据吻合,较为合理的办法是用最小二乘法求一组总体吻合较好的数据.以建立二阶差分方程32211a y a y a y t t t ++=--为例,选取321,,a a a 使∑=--++-53232211)]([t t t ta y a y a y最小.编写Matlab 程序如下: y0=[11 12 13 15 16]';y=y0(3:5);x=[y0(2:4),y0(1:3),ones(3,1)]; z=x\y求得1)1(1-==z a ,3)2(2==z a ,8)3(3-==z a .即所求二阶差分方程为8321-+-=--t t t y y y .虽然这一差分方程恰好使所有统计数据吻合,但这只是一个巧合.根据这一方程,可迭代求出以后各年第一季度销售量的预测值216=y ,197=y ,…等.上述为预测各年第一季度销售量而建立的二阶差分方程,虽然其系数与前5年第一季度的统计数据完全吻合,但用于预测时预测值与事实不符.凭直觉,第六年估计值明显偏高,第七年销售量预测值甚至小于第六年.稍作分析,不难看出,如分别对每一季度建立一差分方程,则根据统计数据拟合出的系数可能会相差甚大,但对同一种商品,这种差异应当是微小的,故应根据统计数据建立一个共用于各个季度的差分方程.为此,将季度编号为20,,2,1 =t ,令241a y a y t t +=-或38241a y a y a y t t t ++=--等,利用全体数据来拟合,求拟合得最好的系数.以二阶差分方程为例,为求321,,a a a 使得∑=--++-=209238241321)]([),,(t t t t a y a y a y a a a Q最小,编写Matlab 程序如下:y0=[11 16 25 12 12 18 26 14 13 20 27 15 15 24 30 15 16 25 32 17]'; y=y0(9:20);x=[y0(5:16),y0(1:12),ones(12,1)]; z=x\y求得8737.0)1(1==z a ,1941.0)2(2==z a ,6957.0)3(3==z a ,故求得二阶差分方程6957.01941.08737.084++=--t t t y y y ,)21(≥t根据此式迭代,可求得第六年和第七年第一季度销售量的预测值为5869.1721=y ,1676.1925=y 还是较为可信的.§7.4 遗传模型随着人类的进化,人们为了揭示生命的奥妙,越来越重视遗传学的研究,特别是遗传特征的逐代传播,引起人们更多的注意.无论是人,还是动植物都会将本身的特征遗传给下一代,这主要是因为后代继承了双亲的基因,形成自己的基因对,基因对将确定后代所表现的特征.下面,我们来研究两种类型的遗传:常染色体遗传和-x 链遗传.根据亲体基因遗传给后代的方式,建立模型,利用这些模型可以逐代研究一个总体基因型的分布.4.1 常染色体遗传模型常染色体遗传中,后代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,基因对也称为基因型.如果我们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,金鱼草由两个遗传基因决定花的颜色,基因型是AA 的金鱼草开红花,Aa 型的开粉红色花,而aa 型的开白花.又如人类眼睛的颜色也是通过常染色体遗传控制的.基因型是AA 或Aa 的人,眼睛为棕色,基因型是aa 的人,眼睛为蓝色.这里因为AA 和Aa 都表示了同一外部特征,我们认为基因A 支配基因a ,也可以认为基因a 对于A 来说是隐性的.当一个亲体的基因型为Aa ,而另一个亲体的基因型是aa 时,那么后代可以从aa 型中得到基因a ,从Aa 型中或得到基因A ,或得到基因a .这样,后代基因型为Aa 或aa 的可能性相等.下面给出双亲体基因型的所有可能的结合,以及其后代形成每种基例 5 农场的植物园中某种植物的基因型为Aa AA ,和aa .农场计划采用AA 型的植物与每种基因型植物相结合的方案培育植物后代.那么经过若干年后,这种植物的任一代的三种基因型分布如何?(a )假设令 ,2,1,0=n .(i )设n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中,基因型为Aa AA ,和aa 的植物占植物总数的百分率.令)(n x为第n 代植物的基因型分布:[]Tn nnn c b a x =)(当0=n 时[]Tc b a x 000)0(= 表示植物基因的初始分布(即培育开始时的分布),显然有1000=++c b a(ii )第n 代的分布与第1-n 代的分布之间的关系是通过上面的表格确定的. (b )建模根据假设(ii ),先考虑第n 代中的AA 型.由于第1-n 代的AA 型与AA 型结合,后代全部是AA 型;第1-n 代的Aa 型与AA 型结合,后代是AA 型的可能性为21;而第1-n 代的aa 型与AA 型结合,后代不可能是AA 型.因此当 ,2,1=n 时1110211---⋅++⋅=n n n n c b a a即1121--+=n n n b a a (17)类似可推出1121--+=n n n c b b (18)0=n c (19)将(17),(18),(19)式相加,得111---++=++n n n n n n c b a c b a根据假设(i ),有1000=++=++c b a c b a n n n对于(17),(18),(19)式,我们采用矩阵形式简记为)1()(-=n n Mx x , ,2,1=n (20)其中⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=00012100211M由(20)式递推,得)0()2(2)1()(x M x M Mx x n n n n ====-- (21)(21)式给出第n 代基因型的分布与初始分布的关系.编写如下Matlab 程序: syms n a0 b0 c0M=sym('[1,1/2,0;0,1/2,1;0,0,0]'); [p,lamda]=eig(M);x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0];x=simple(x) 求得⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=⎪⎭⎫⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛-=--021********10010n n n n n n n c c b b c b a (22)当∞→n 时,021→⎪⎭⎫⎝⎛n,所以从(22)式得到1→n a ,0→n b ,0=n c即在极限的情况下,培育的植物都是AA 型.(c )模型的讨论若在上述问题中,不选用基因AA 型的植物与每一植物结合,而是将具有相同基因型植并且)0()(x M xn n =,其中⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=141002100411M编写如下Matlab 程序:syms n a0 b0 c0M=sym('[1,1/4,0;0,1/2,0;0,1/4,1]'); [p,lamda]=eig(M);x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0]; x=simple(x)求得⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=++0100102121212121b c c b b b a a n n n n n n (23) 当∞→n 时,0021b a a n +→,0→n b ,0021b c c n +→.因此,如果用基因型相同的植物培育后代,在极限情况下,后代仅具有基因AA 和aa .4.2 常染色体隐性病模型现在世界上已经发现的遗传病有将近4000种.在一般情况下,遗传病与特殊的种族、部落及群体有关.例如,遗传病库利氏贫血症的患者以居住在地中海沿岸为多,镰状网性贫血症一般流行在黑人中,家族黑蒙性白痴症则流行在东欧犹太人中间.患者经常未到成年就痛苦地死去,而他们的父母则是疾病的病源.假若我们能识别这些疾病的隐性患者,并且规定两个隐性患者不能结合(因为两个隐性患者结合,他们的后代就可能成为显性患者),那么未来的儿童,虽然有可能是隐性患者,但决不会出现显性特征,不会受到疾病的折磨.现在,我们考虑在控制结合的情况下,如何确定后代中隐性患者的概率.(a )假设(i )常染色体遗传的正常基因记为A ,不正常基因记为a ,并以aa Aa AA ,,分别表示正常人,隐性患者,显性患者的基因型.(ii )设n n b a ,分别表示第n 代中基因型为Aa AA ,的人占总人数的百分比,记⎥⎦⎤⎢⎣⎡=n n n b a x )(, ,2,1=n(iii )为使每个儿童至少有一个正常的父亲或母亲,因此隐性患者必须与正常人结合,其后代的基因型概率由下表给出:(b )建模由假设(iii ),从第1-n 代到第n 代基因型分布的变化取决于方程1121--+=n n n b a a11210--+⋅=n n n b a b所以)1()(-=n n Mx x, ,2,1=n ,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=210211M如果初始分布)0(x已知,那么第n 代基因型分布为)0()(x M x n n =, ,2,1=n .易知⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0021211b b b a nn nn ,2,1=n (24) 当∞→n 时,1→n a ,0→n b ,隐性患者逐渐消失.从(24)式中可知121-=n n b b这说明每代隐性患者的概率是前一代隐性患者概率的21.(c )模型讨论研究在随机结合的情况下,隐性患者的变化是很有意思的,但随机结合导致了非线性化问题,超出了本章范围,然而用其它技巧,在随机结合的情况下可以把(24)式改写为11211--+=n n n b b b (25)下面给出数值的例子:某地区有10%的黑人是镰状网性贫血症隐性患者,如果控制结合,根据(24)式可知下一代(大约27年)的隐性患者将减少到5%;如果随机结合,根据(25)式,可以预言下一代人中有9.5%是隐性患者,并且可计算出大约每出生400个黑人孩子,其中有一个是显性患者.4.3 -X 链遗传模型-X 链遗传是指雄性具有一个基因A 或a ,雌性具有两个基因AA ,或Aa ,或aa .其遗传规律是雄性后代以相等概率得到母体两个基因中的一个,雌性后代从父体中得到一个基因,并从母体的两个基因中等可能地得到一个.下面,研究与-X 链遗传有关的近亲繁殖过程.(a )假设(i )从一对雌雄结合开始,在它们的后代中,任选雌雄各一个成配偶,然后在它们产生的后代中任选两个结成配偶.如此继续下去.(ii )父体与母体的基因型组成同胞对,同胞对的形式有),(AA A ,),(Aa A ,),(aa A ,),(AA a ,),(Aa a ,),(aa a 六种.初始一对雌雄的同胞对,是这六种类型中的任一种,其后(iii )在每一代中,配偶的同胞对也是六种类型之一,并有确定的概率.为计算这些概率,设n n n n n n f e d c b a ,,,,,分别是第n 代中配偶的同胞对为),(AA A ,),(Aa A ,),(aa A ,),(AA a ,),(Aa a ,),(aa a 型的概率, ,1,0=n .令[]Tn nn n n nn f e d c b a x =)(, ,1,0=n(iv )如果第1-n 代配偶的同胞对是),(Aa A 型,那么它们的雄性后代将等可能地得到基因A 和a ,它们的雌性后代的基因型将等可能地是AA 或Aa .又由于第n 代雌雄结合是随机的,那么第n 代配偶的同胞对将等可能地为四种类型),(AA A ,),(Aa A ,),(AA a ,),(Aa a 之一.对于其它类型的同胞对,我们可以进行同样分析,因此有)1()(-=n n Mx x , ,2,1=n (26)其中⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1410000410141000004100410000041104100000411M从(26)式中易得)0()(x M x n n =, ,2,1=n编写如下Matlab 程序: syms n a0 b0 c0 d0 e0 f0M=[1 1/4 0 0 0 0;0 1/4 0 1 1/4 0;0 0 0 0 1/4 0; 0 1/4 0 0 0 0;0 1/4 1 0 1/4 0;0 0 0 0 1/4 1]; M=sym(M);[p,lamda]=eig(M);x=p*lamda.^n*p^(-1)*[a0;b0;c0;d0;e0;f0]; x=simple(x)由上述程序计算结果可以看出当∞→n 时,⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡++++++++→0000000000)(32313231000031323132f e d c b e d c b a x n ,因此,在极限情况下所有同胞对或者是),(AA A 型,或者是),(aa a 型.如果初始的父母体同胞对是),(Aa A 型,即10=b ,而000000=====f e d c a ,于是,当∞→n 时Tn x ⎥⎦⎤⎢⎣⎡→31000032)(即同胞对是),(AA A 型的概率是32,是),(aa a 型的概率是31.习 题1. (汉诺塔问题)n 个大小不同的圆盘依其半径大小依次套在桩A 上,大的在下,小的在上.现要将此n 个盘移到空桩B 或C 上,但要求一次只能移动一个盘且移动过程中,始终保持大盘在下,小盘在上.移动过程中桩A 也可利用.设移动n 个盘的次数为n a ,试建立关于n a 的差分方程,并求n a 的通项公式.2. 设第一月初有雌雄各一的一对小兔.假定两月后长成成兔,同时(即第三月)开始每月初产雌雄各一的一对小兔,新增小兔也按此规律繁殖.设第n 月末共有n F 对兔子,试建立关于n F 的差分方程,并求n F 的通项公式.3. 在常染色体遗传的问题中,假设植物总是和基因型是Aa 的植物结合.求在第n 代中,基因型为Aa AA ,和aa 的植物的百分率,并求当n 趋于无穷大时,基因型分布的极限.。