高等数学应用案例讲解

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高等数学实际应用案例

高等数学实际应用案例

高等数学实际应用案例
高等数学作为一门应用广泛的学科,其实际应用案例非常多样化。

以下是一些常见的高等数学实际应用案例:
1. 金融领域:高等数学在金融领域的应用非常广泛,如金融衍生品的定价模型、投资组合优化、风险管理等。

其中,布莱克-斯科尔斯期权定价模型就是基于偏微分方程的数学模型。

2. 物理学领域:高等数学在物理学中也有广泛应用,如热传导方程、波动方程和电磁场方程等都是偏微分方程,通过高等数学的方法可以解析和求解这些方程,从而得到物理现象的数学描述和预测。

3. 工程领域:高等数学在工程领域的应用非常广泛,如结构力学中的应力分析、流体力学中的流体运动模型、电路分析中的电路方程等。

通过高等数学的方法,可以求解这些方程,从而分析和优化工程设计。

4. 统计学领域:统计学与高等数学有着紧密的联系,如概率论、数理统计和回归分析等都是高等数学在统计学领域的应用。

通过高等数学的方法可以对大量数据进行建模、预测和分析。

5. 计算机科学领域:高等数学在计算机科学中也有广泛应用,如图像处理中的变换和滤波、机器学习中的优化算法和数据拟合、密码学中的数论和离散数学等。

通过高等数学的方法,可以对这些问题进行建模和求解,从而实现计算机的应用和算法设计。

综上所述,高等数学作为一门应用广泛的学科,在各个领域都有重要的应用。

它不仅可以帮助人们理解和解决实际的问题,还可以推动科学和技术的发展。

学好高等数学对于掌握相关领域的理论和技术有着重要的意义。

高等数学的教学设计与应用——以“定积分的概念”为例

高等数学的教学设计与应用——以“定积分的概念”为例

探索的科学精神"学会用所学知识解决生活中所遇到的实 个常量还是变量/ -(.定义中提到的两个任意性有什么意
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高等数学跨学科融合案例分析

高等数学跨学科融合案例分析

高等数学跨学科融合案例分析
简介
高等数学是大学中的一门基础课程,涵盖微积分、线性代数等内容,是培养学
生逻辑思维和数学素养的重要学科。

随着社会的发展,不同学科之间的交叉融合变得日益重要。

本文将探讨几个高等数学在不同学科中的应用案例,分析其中的跨学科融合之处。

计算机科学领域
在计算机科学领域,高等数学常常被用于算法设计与分析。

例如,在图像处理
领域,数字信号处理中频繁涉及到微积分的概念,比如对图像进行梯度计算。

此外,在机器学习算法中,线性代数的知识则发挥了关键作用,如主成分分析等。

物理学领域
在物理学领域,高等数学更是基础中的基础。

在经典力学中,微积分是描述运
动和力的基本工具,通过微积分可以精确描述物体在空间中的运动轨迹和受力情况。

另一方面,在量子力学中,复数和线性代数的知识则被广泛应用,用于描述微观粒子的波函数和态矢量等。

统计学领域
在统计学领域,高等数学也扮演着至关重要的角色。

统计学中的概率论与数理
统计都是建立在高等数学之上的,通过微积分和概率论知识,可以对数据进行建模、预测和分析,为决策提供科学依据。

结语
综上所述,高等数学在不同学科中的跨学科融合是不可或缺的。

它不仅为其他
学科提供了数学基础,更是推动了不同学科之间的进步和交流。

希望通过本文的案例分析,读者能够更加深入地理解高等数学在跨学科中的重要性和应用之处。

高等数学应用案例采矿专业

高等数学应用案例采矿专业

高等数学应用案例采矿专业高等数学在采矿工程中的应用案例采矿工程是一门关于地下资源开发和利用的专业,它涉及的领域广泛,需要运用各种学科的知识。

高等数学作为一门基础学科,在采矿工程中有着重要的应用。

本文将以两个应用案例为例,探讨高等数学在采矿工程中的应用。

案例一:矿石开采中的复杂边坡稳定性分析在采矿工程中,边坡稳定性是一个重要的问题。

对于一座有着复杂地质条件和较大高度的边坡,我们需要进行稳定性分析,以确保开采过程中的安全性。

高等数学中的微积分和矩阵理论可以用于求解复杂边坡的稳定性问题。

我们可以通过对边坡进行离散化,将其划分为一系列的小单元。

然后,可以使用有限元法或有限差分法建立边坡稳定性方程,考虑边坡的自重、水力作用、地震等因素。

在求解边坡稳定性方程时,需要对方程进行求解并得到边坡的稳定性系数。

这涉及到对复杂方程组的求解,需要运用高等数学中的数值计算方法,如高斯消元法、雅可比迭代法等。

通过对方程进行迭代求解,可以得到边坡的稳定性系数,以判断边坡是否稳定。

案例二:矿山排水系统的设计在矿山开采过程中,排水是一个重要的环节。

矿井中的水会对开采过程产生影响,因此需要设计一个合理的排水系统,以确保矿井的稳定性和开采的顺利进行。

排水系统的设计需要考虑到地下水的流动情况。

我们可以运用高等数学中的流体力学知识,以及微分方程和偏微分方程的求解方法来模拟地下水在矿井中的流动过程。

首先,我们可以建立地下水流动的数学模型,考虑到不同地质条件和矿井开采的影响。

然后,可以使用高等数学中的偏微分方程来描述地下水流动的动态变化。

通过对这些方程进行求解,可以得到地下水流速、水位等相关参数。

在排水系统的设计中,还需要考虑到排水井、抽水设备等的选取与设置。

这可以通过运用高等数学中的最优化理论来解决,以得到最优的排水方案。

综上所述,高等数学在采矿工程中有着广泛的应用。

它可以用于边坡稳定性分析、矿山排水系统的设计等方面。

运用高等数学的知识和方法,可以更好地解决采矿工程中的问题,提高开采效率和安全性。

高等数学实际应用案例

高等数学实际应用案例

高等数学实际应用案例
案例名称:企业生产成本与利润的最优化问题
案例描述:
某企业生产一种产品,每月的生产成本随生产量的增加而增加,并且每月的销售利润随销售量的增加而增加。

企业希望通过确定最佳的生产量,使得每月的利润最大化。

数学模型:
设该企业每月生产量为x件,生产成本(C)与生产量(x)之间的关系为:C(x) = kx,其中k为生产成本与生产量之间的比例系数。

设该企业每月销售量为y件,销售利润(P)与销售量(y)之间的关系为:P(y) = py - F,其中p为销售利润与销售量之间的比例系数,F为固定费用(例如租金、工资等)。

问题:
该企业希望确定生产量x和销售量y的最佳组合,以最大化每月的利润P。

但生产量必须满足以下限制条件:
1. 生产量必须小于等于最大可生产量;
解决方法:
可以建立一个数学模型来求解该问题的最优解。

1. 分析最大生产量和最小生产量的限制条件,得出x的范围。

2. 根据利润最大化的目标,建立利润函数P(y)。

3. 建立约束条件x ≤ y。

4. 利用高等数学中的优化方法,将利润函数和约束条件进行数学求解,以确定最佳
的生产量和销售量组合。

实际应用:
该案例可以应用于各种生产型企业(例如制造业、农业等),帮助企业管理者在决策时确定最佳的生产量和销售量,从而最大化企业的利润。

注意事项:本案例为虚构案例,与实际企业无关。

如涉及任何真实企业或人物,纯属巧合。

高等数学应用案例

高等数学应用案例

高等数学应用案例高等数学是一门综合性强的学科,其在工程、物理、计算机、经济等领域中都有着广泛的应用。

在现代化的社会中,数学应用越来越普遍,从生活中的计算账单,到行业中的数据分析,再到科学中的物理建模,数学无处不在。

下面将着重介绍高等数学在实际应用中的一些代表性案例。

一、电子商务电子商务是当今信息技术发展的最重要特征之一,其中涵盖的数学知识和技术也是非常复杂和广泛的,如数据挖掘、信息检索、分类、预测等等。

举例来说,如果一家公司想要预测第二天的销售情况,可利用高等数学中的时间序列分析方法对其历史销售数值进行分析,并可以据此进行合理的预测,从而为企业的运营做出正确的决策。

二、金融业金融业中的数据分析往往需要使用高等数学的方法来解决问题,包括投资组合管理、风险评估、财务建模等。

其中,黑-斯科尔斯模型可以用来解决期权的定价问题,马科维茨投资组合理论可以用来帮助投资者优化他们的投资策略。

三、生物工程在生物工程领域,高等数学特别是微积分和微分方程是必不可少的工具,因为它们能够描述和建模复杂的生物现象。

例如,利用微积分中的极限和积分概念可以分析心血管系统的运动,同时也可以分析分子生物学中的反应速率和化学反应稳定性。

四、物理学物理学中的应用也涉及到高等数学领域,物理学中的微分方程与偏微分方程是非常重要的工具。

使用物理定律和数学建模,可以预测天体运动、地震规律等等。

最典型的例子是爱因斯坦著名的广义相对论,其由偏微分方程构成,描述了引力和时空的关系。

总而言之,高等数学作为一门重要的工具学科,在理论和应用方面都有广泛的应用。

而高等数学所展现出的伟大魅力,相信将开拓更广阔的未来。

高等数学在工程设计中的应用案例分析

高等数学在工程设计中的应用案例分析

高等数学在工程设计中的应用案例分析导言:高等数学作为一门应用数学学科,是工程设计中不可或缺的重要工具。

它的应用范围广泛,从结构分析到流体力学,从电路设计到控制系统,都离不开高等数学的支持。

本文将通过分析几个典型的工程设计案例,探讨高等数学在工程设计中的应用。

一、桥梁设计中的高等数学应用在桥梁设计中,高等数学常常用于计算桥梁的结构和材料力学参数。

例如,在计算桥梁的受力分析时,可以利用高等数学中的静力学原理和受力平衡方程,对桥梁的支持结构进行稳定性分析。

此外,对于桥梁的材料力学参数,如弯曲强度、切割强度等,也可以通过高等数学中的应力分析方法进行计算。

通过这些分析,工程师可以确定桥梁的合理结构和材料选择。

二、建筑结构分析中的高等数学应用在建筑结构分析中,高等数学有着重要的应用价值。

例如,在计算建筑物的受力分析时,可以利用高等数学中的微积分和偏微分方程求解方法,对建筑结构的受力平衡方程进行求解。

通过这些计算,可以确定建筑物不同部位的受力情况,从而保证建筑物的结构稳定性和安全性。

三、电路设计中的高等数学应用高等数学在电路设计中的应用是不可忽视的。

例如,在电路分析中,可以利用高等数学中的电路分析方法求解电路中的电压、电流等参数。

此外,还可以利用高等数学中的微积分和微分方程求解方法,分析电路的动态响应特性。

通过这些分析,可以优化电路设计,提高电路的性能和可靠性。

四、控制系统设计中的高等数学应用控制系统设计是工程领域的重要应用之一,而高等数学在控制系统设计中发挥了关键作用。

例如,在控制系统的数学模型建立中,可以利用高等数学中的微分方程、矩阵理论和数理统计方法,对控制系统的传递函数进行分析和求解。

此外,在控制系统的优化设计中,也可以利用高等数学中的优化理论和最优控制方法,对系统的性能指标进行计算和优化。

结论:综上所述,高等数学在工程设计中具有重要的应用价值。

通过对桥梁设计、建筑结构分析、电路设计和控制系统设计等领域的案例分析,我们可以看到高等数学在不同工程领域中的应用。

高等数学实际应用案例

高等数学实际应用案例

高等数学实际应用案例高等数学是一门抽象且理论性强的学科,但它在许多实际应用中发挥着重要的作用。

下面列举了10个高等数学的实际应用案例,从不同领域展示了数学在解决实际问题中的重要性。

1. 金融领域中的复利计算:在金融领域中,复利计算是非常重要的。

高等数学中的指数函数和对数函数可以帮助金融从业者计算复利的利率、本金和时间之间的关系,从而制定更加合理的投资策略。

2. 物理学中的运动方程:在物理学中,高等数学的微积分理论被广泛应用于描述物体的运动。

通过对位移、速度和加速度之间的关系进行微分和积分,可以精确地预测物体在不同时间点的位置和速度。

3. 工程学中的结构分析:在工程学中,高等数学的线性代数理论被用于解决结构分析问题。

通过矩阵和向量的运算,可以计算出工程结构的受力情况,从而确保结构的安全性和稳定性。

4. 经济学中的优化问题:在经济学中,高等数学的最优化理论被广泛应用于解决资源分配和决策问题。

通过对成本、收益和约束条件进行数学建模和优化,可以找到最优的经济决策方案。

5. 计算机科学中的图像处理:在计算机科学中,高等数学的线性代数和概率论理论被广泛应用于图像处理领域。

通过矩阵运算和概率模型,可以实现图像的压缩、增强和识别等功能。

6. 医学领域中的生物统计学:在医学领域中,高等数学的概率论和统计学理论被广泛应用于生物数据的分析和解释。

通过对大量的医学数据进行统计分析,可以为医学研究提供可靠的依据。

7. 生态学中的物种模型:在生态学中,高等数学的微分方程理论被用于构建物种的数量模型。

通过对物种数量随时间的变化进行微分方程建模,可以预测物种的增长和灭绝趋势,为生态保护提供参考。

8. 电力工程中的电路分析:在电力工程中,高等数学的复数理论被广泛应用于电路分析。

通过复数运算和电路等效原理,可以计算电路中电流、电压和功率之间的关系,为电力系统的设计和维护提供支持。

9. 地理学中的地形建模:在地理学中,高等数学的多元函数理论被用于地形的建模和分析。

高等数学在生活中的应用案例

高等数学在生活中的应用案例

高等数学在生活中的应用案例高等数学是大学阶段的一门重要学科,它不仅仅是为了应付考试而学习的知识,更是一门能够在生活中得到实际应用的学科。

在我们日常生活中,高等数学的应用案例无处不在,下面就让我们来看看高等数学是如何在生活中发挥作用的。

首先,高等数学在金融领域有着重要的应用。

在金融领域,数学模型被广泛应用于风险评估、资产定价、投资组合优化等方面。

例如,通过微积分的方法,可以对金融市场的波动进行建模,从而帮助投资者进行风险管理和资产配置。

另外,概率论和统计学在金融领域也有着重要的应用,可以用来分析金融市场的波动性,预测股票价格的走势等。

其次,高等数学在工程领域也有着广泛的应用。

在工程设计中,数学方法被用来解决各种问题,比如结构力学、流体力学、热力学等。

微积分和线性代数等数学工具被广泛应用于工程设计中的优化问题,帮助工程师们设计出更加合理和高效的工程方案。

另外,工程领域中的控制理论和优化理论也是高等数学的重要应用领域,它们被用来设计和优化各种工程系统,提高系统的稳定性和性能。

此外,高等数学在科学研究中也发挥着重要的作用。

在物理学、化学、生物学等自然科学领域,数学方法被广泛应用于建立模型、分析数据、进行预测等方面。

比如,在天文学中,微积分和微分方程等数学方法被用来描述天体运动的规律;在生物学中,概率论和统计学被用来分析基因组数据,研究生物系统的演化和发展规律。

最后,高等数学在信息技术领域也有着重要的应用。

在计算机科学和工程领域,数学方法被广泛应用于算法设计、数据分析、人工智能等方面。

比如,离散数学在计算机科学中有着重要的地位,它被用来研究算法的正确性和复杂性;线性代数在图像处理和机器学习中有着广泛的应用,它被用来处理和分析大规模的数据。

综上所述,高等数学在生活中有着广泛的应用,它不仅仅是一门学科,更是一种思维方式和工具,能够帮助我们解决各种实际问题。

因此,我们应该重视高等数学的学习,不仅仅是为了应付考试,更是为了将它应用到实际生活中,发挥它的作用。

高等数学案例集

高等数学案例集

高等数学案例集-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN《高等数学》案例集第一章 函数与极限(一)建立函数关系的的案例 1、零件自动设计要求,需确定零件轮廓线与扫过的面积的函数关系。

已知零件轮廓下部分为长a 2,宽a 22的矩形ABCD ,上部分为CD 圆弧,其圆心在AB 中点O 。

如下图所示。

M 点在BC 、CD 、DA 上移动,设BM =x ,OM 所扫过的面积OBM (或OBCM 或OBCDM )为y ,试求y=f(x)函数表达式,并画出它的图象。

解:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+≤≤++-+≤≤+≤≤==a x a ax a ax a axa a x ax x f y 2222242822222224122042)(22ππππ (二)极限1、一男孩和一女孩分别在离家2公理和1公理且方向相反的两所学校上学,每天同时放学后分别以4公理/小时和2公理/小时的速度步行回家,一小狗以6公理/小时的速度由男孩处奔向女孩,又从女孩奔向男孩,如此往返直至回家中,问小狗奔波了多少路程 若男孩和女孩上学时小狗也往返奔波在他们之间,问当他们到达学校时小狗在何处解:(1) 男孩和女孩到校所需时间是半小时,也即小狗奔波了半小时,故小狗共跑了3公里。

B C AD M MM(2)设x(t),y(t),z(t)分别表示t 时刻男孩、女孩、小狗距家的距离,(二)连续函数性质1、某甲早8时从山下旅店出发沿一条路径上山,下午5时到达山顶并留宿。

次日早8时沿同一路径下山,下午5时回到山下旅店。

某乙说,甲必在两天中的同一时刻经过路径中的同一地点.为什么第三章 中值定理与导数应用1、陈酒出售的最佳时机问题某个酒厂有一批新酿的好酒,如果现在就出售,可得总收入 R0=50万元。

如果窖藏起来待来年(第n 年)按陈酒价格出售,第n 年末可得总收入为R =R 0832n e 万元,而银行利率为r =0.05,试在各种条件下讨论这批好酒的出售方案。

高等数学在软件工程中的应用案例

高等数学在软件工程中的应用案例

高等数学在软件工程中的应用案例
1. 在图形图像处理领域,高等数学中的微分和积分等概念被广泛用于图像的平滑、边缘检测和特征提取等方面。

例如,通过对图像进行微分操作,可以检测出图像中的边缘信息;通过对图像进行积分操作,可以平滑图像并去除噪声。

2. 在机器学习和数据挖掘领域,高等数学中的矩阵论、多元统计和最优化等概念被广泛应用于算法的设计和优化中。

例如,在神经网络模型中,使用矩阵运算和优化算法进行参数的调整和训练,以实现对输入数据的有效分类和预测。

3. 在信号处理和数字信号处理领域,高等数学中的傅里叶变换和波形分析等概念被广泛应用于信号的分析和处理中。

例如,通过对信号进行傅里叶变换,可以将信号从时域转换为频域,进而分析信号的频谱特征。

4. 在计算机图形学领域,高等数学中的向量和矩阵运算等概念被广泛应用于三维图形的建模和渲染中。

例如,通过使用矩阵运算和向量计算,可以对三维物体进行仿射变换和投影操作,实现对物体的旋转、缩放和透视等效果的实现。

5. 在网络优化和路由算法领域,高等数学中的最优化理论被广泛应用于网络拓扑的优化和路由算法的设计中。

例如,通过对网络拓扑进行数学建模和优化,可以设计出更加高效的网络结构和路由算法,提高网络的传输效率和性能。

总之,高等数学在软件工程中的应用案例非常丰富,涉及到图像处理、机器学习、
信号处理、计算机图形学和网络优化等多个领域,为软件工程的发展和应用提供了坚实的数学基础。

高等数学在生活中的应用案例

高等数学在生活中的应用案例

高等数学在生活中的应用案例
高等数学在现代科学技术以及社会生活各个领域都有广泛应用。

以下列举一些具体的应用案例。

1. 矩阵应用:矩阵在可视化图形处理、图像识别等领域中有广泛的应用。

例如,数字化大片场景中计算机自动化选取人物、场景,然后自动化地将其拼凑起来就是依靠对矩阵代数的应用实现的。

2. 微积分应用:微积分在工程、物理、经济、生物等领域中都有广泛的应用。

例如,在工程设计中,需要对复杂的物理现象进行数学建模,并对其求解。

微积分可以帮助人们对这些模型进行求解,从而给出更为准确的预测和解析结果。

3. 概率统计应用:概率统计在金融、医学、生物、社会学等领域中都有广泛的应用。

例如,在医学研究中,需要通过大量的数据进行分析,并进行统计学检验,从而得到更为准确的结论。

在金融领域中,需要对资产价格进行预测,以便进行投资管理。

4. 线性代数应用:线性代数在生物学、计算机视觉、机器学习、通信等领域中有广泛的应用。

例如,在计算机图形处理中,需要对3D 模型进行表示和转换。

线性代数可以帮助人们对这些模型进行处理,从而进行更为准确的可视化处理。

综上所述,高等数学在现代科学技术以及社会生活各个领域都有广泛应用,其中的应用案例无所不在,给我们生活和工作带来了很多便利。

曲线积分应用案例分析

曲线积分应用案例分析

曲线积分应用案例分析曲线积分是高等数学中的一个重要概念,用于计算曲线上某个向量场的流量、环量、质量等物理量。

在工程、物理学、经济学等领域中,曲线积分有着广泛的应用。

本文将通过几个案例来分析曲线积分的具体应用。

案例一:电磁场中的曲线电流在电磁学中,曲线积分可以应用于计算曲线电流环绕的磁场强度。

假设有一段弯曲的线路,电流从起点A流向终点B。

我们需要计算电流产生的磁场对于一段弧长s的曲线元素的贡献。

根据安培定律,磁场强度H的环量是与电流I通过曲线元素的积分有关。

因此,可以使用曲线积分来计算整个曲线上的磁场强度。

案例二:流体力学中的流量流体力学是研究流体运动、力和能量转移的学科。

曲线积分在流体力学中的应用非常广泛,其中一个例子是计算液体通过一段弯曲管道的流量。

通过对曲线上各点液体速度与流线的夹角的积分,可以得到单位时间内通过曲线的液体质量。

这对于设计管道和预测流体行为非常重要。

案例三:经济学中的边际效益在经济学中,曲线积分可以应用于计算边际效益,即单位生产或消费增加时所带来的额外效益。

例如,在某个城市中,可以通过计算单位新增工厂带来的环境污染与居民生活质量下降之间的关系来确定最优工厂数量。

通过在城市范围内对曲线积分的结果进行比较,可以找到最大边际效益的工厂数量。

案例四:机械工程中的力矩计算在机械工程中,曲线积分被广泛应用于计算力矩。

对于一段曲线上的物体,如果知道了物体上各点受到的力和力臂(从曲线到力的垂直距离),可以通过曲线积分来计算总的力矩。

这对于设计机械装置和分析力学平衡非常重要。

结论:通过以上案例的分析,我们可以看到曲线积分在各个领域中的应用是多样且广泛的。

从电磁学到流体力学,从经济学到机械工程,曲线积分都发挥着重要的作用。

掌握了曲线积分的原理和应用,能够帮助我们更好地理解和解决实际问题。

因此,对于学习和研究相关领域的人来说,曲线积分是必不可少的工具。

总之,曲线积分在各个学科和领域中都有着广泛的应用。

三角函数与导数应用案例

三角函数与导数应用案例

三角函数与导数应用案例一、介绍三角函数和导数是高等数学中的重要内容,它们在数学和物理等领域具有广泛的应用。

本文将通过几个实际案例,以介绍三角函数与导数的应用。

二、航天器的轨迹模拟航天器的轨迹模拟是利用三角函数和导数的典型案例之一。

假设我们有一个航天器,我们希望模拟其在太空中的运动轨迹。

通过使用三角函数中的正弦函数和余弦函数,我们可以描述航天器在三维空间中的位置。

而导数则可以帮助我们计算航天器的速度和加速度,从而更加准确地模拟其运动轨迹。

三、音乐波形的分析与合成在音乐领域,三角函数和导数也有着重要的应用。

我们知道,声音可以看作是通过空气中的振动传播而产生的,通过使用三角函数中的正弦函数,我们可以很好地描述声音波形的特征。

而通过导数的计算,我们可以获取到声音波形的频率、振幅和相位等信息,这对于音乐的分析与合成非常重要。

四、电路中的交流信号分析在电路中,交流信号是一种变化频率的电信号。

通过使用三角函数中的正弦函数和余弦函数,我们可以很好地描述交流信号的特征。

而导数则可以帮助我们计算交流信号的幅度和相位差,这对于电路中的分析和设计至关重要。

五、物体的弹性变形物体的弹性变形是力学中一个重要的研究方向。

通过使用三角函数,我们可以描述物体在受力作用下产生的弹性变形。

而导数则可以帮助我们计算物体的应变率和应力分布,从而更好地理解物体的强度和稳定性。

六、总结通过以上实际案例的介绍,我们可以看到三角函数和导数在不同领域都有着广泛的应用。

它们可以帮助我们更准确地描述和预测各种现象和现实问题,并为我们的科学研究和工程实践提供支持和指导。

因此,对于学习三角函数和导数的同学们来说,熟练掌握它们的应用是很有价值的。

在实际运用中,我们还需要结合具体问题,灵活运用三角函数和导数的原理和方法,才能更好地解决各种实际问题。

因此,我们要不断学习和实践,提高自己的数学素养和问题解决能力。

希望通过本文对三角函数和导数的应用案例的介绍,对读者们能够有所帮助,激发大家对数学和科学研究的兴趣,同时也加深对三角函数和导数的理解和认识。

高等数学应用案例

高等数学应用案例
2 根据题目提供的数据,设随着房价的下 降,住房率呈线性增长。
3 宾馆每间客房定价相等。
4 以x表示客房的定价,r表示宾馆的入住 率,y表示宾馆一天的总收入。
• 问题 一个星级宾馆有150间客房,经过一段时间的经营实践,该宾馆经理
得到一些数据:如果每间客房定价为160元,住房率为55%;定价为 140元,住房率为65%;定价为120元,住房率为75%;定价为100元, 住房率为85%。欲使每天收入最高,问每间客房的定价应是多少?
1 油罐水平放置,无倾斜发生。 在石油的生产地和加工厂,为储存原油,常使用大量的水 置的椭圆柱储油罐,其横向长度为L,而底面是长轴为2a,短轴为2b的椭圆,
上定端价有 为一1•2注0元油问,孔住题,房由率于为经7常5%注;油和取油,有时很难知道油罐中的余油量。 (城间假市,设 交 在物通该• 体的城在堵市油同塞某罐一情路在种况段,介可t时石其质通刻油中过横的始测行的向终定驶生沿行长车直驶辆产度线车平地匀辆为均速的速和L运平度,加动均为,速而工而度底厂在得不到面,同一是为介定质程长储中度轴存一的般反为原速映2油度,a不根,,同据短常)数据轴使统为用计,2大b一的量个普椭的通圆水工作,日置上中的的端下椭有午圆1一3:柱注0储0油-18:00期 一个星级宾馆孔有,150由间客于房经,经常过注一段油时和间的取经油营实,践有,该时宾很馆经难理知得到道一油些数罐据中:如的果余每间油客量房定。价因为1此60,元,希住望房率设为计55%; 定一从价个B回为 星到1级0A宾0所元馆一上花,有费住个的1的5房0精油时间率间客为确痕为房85的位,%经。标置过尺的一段,刻时工度间的人获经只知营实需剩践将油,该该量宾尺的馆经垂多理直少得到插(一入剩些数至油据油量:如罐用果的剩每间最油客底体房定部积价,表为1就示60可)元,根.住据房率标为尺55%;
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高等数学应用案例讲解文件编码(008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256)高等数学应用案例 案例1、如何调整工人的人数而保证产量不变一工厂有x 名技术工人和y 名非技术工人,每天可生产的产品产量为y x y x f 2),(= (件)现有16名技术工人和32名非技术工人,如何调整非技术工人的人数,可保持产品产量不变解:现在产品产量为(16,32)8192f =件,保持这种产量的函数曲线为8192),(=y x f 。

对于任一给定值x ,每增加一名技术工人时y 的变化量即为这函数曲线切线的斜率dxdy 。

而由隐函数存在定理,可得 所以,当增加一名技术工人时,非技术工人的变化量为当16,32x y ==时,可得4-=dxdy 。

因此,要增加一个技术工人并要使产量不变,就要相应地减少约4名非技术工人。

下面给出一个初等数学解法。

令c :每天可生产的产品产量;0x ;技术工人数;0y ;非技术工人数;x ∆;技术工人增加人数;y ∆;在保持每天产品产量不变情况下,当技术工人由16名增加到17名时,非技术人员要增加(或减少)的人数。

由已知列方程:(1)当技术工人为16名,非技术工人为32名时,每天的产品产量为c ,则有方程:c y x =⋅020 (1)(2)当技术工人增加了1名时,非技术工人应为(y y ∆+0)名,且每天的产品产量为c ,则有方程:c y y x x =∆+⋅∆+)()(020 (2)联立方程组(1)、(2),消去c 得:即 []002020)/(y y x x x y -⋅∆+=∆⎥⎦⎤⎢⎣⎡∆+--=20200)(1x x x y 代入x y x ∆,,00,得:46.3-≈-≈∆y 名,即减少4名非技术工人。

比较这两种解法我们可以发现,用初等数学方法计算此题的工作量很大,究其原因,我们注意到下面之展开式:从此展开式我们可以看到,初等数学方法不能忽略掉高阶无穷小:0)x ( )1(3104120→∆⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∆-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∆--∞=-∑n n n x x n x x (3) 而高等数学方法却利用了隐函数求导,忽略掉高阶无穷小(3),所以计算较容易。

案例2、征税的学问工厂想赚钱,政府要收税,一个怎样的税率才能使双方都受益这是一个具有现实意义的问题。

假设工厂以追求最大利润为目标而控制它的产量q ,政府对其产品征税的税率(单位产品的税收金额)为t ,我们的任务是,确定一个适当的税率,使征税收益达到最大。

现已知工厂的总收益函数和总成本函数分别为R=R(q)、C=C(q)。

由于每单位产品要纳税t ,故平均成本要增加t ,从而纳税后的总成本函数是利润函数是令 0=dqdL t ,有 t dqdC dq R +=d (1) 这就是在纳税的情况下获得最大利润的必要条件。

政府征税得到的总收益是tq T = (2)显然,总收益T 不仅与产量q 有关,而且与税率f 有关。

当税率t=0(免税)时,T=0;随着单位产品税率的增加,产品的价格也会提高,需求量就会降低,当税率f 增大到使产品失去市场时,有q=0,从而也有T=0。

因此,为了使征税收益最大,就必须恰当地选取t 。

我们利用一元函数极值的有关知识来解决本问题,下面看一个实例。

例1: 厂商的总收益函数和总成本函数分别为22,33022++=-=q q C q q R 。

厂商追求最大利润,政府对产品征税,求1)征税收益的最大值及此时的税率t ;2)厂商纳税前后的最大利润及价格.解: 1)由纳税后获得最大利润的必要条件(1),得故 )28(81t q t -=根据实际问题的判断,t q 就是纳税后厂商获得最大利润的产出水平。

于是,这时的征税收益函数要使税收T 取最大值,令0=dtdT ,得 0)228(81=-t ,即t=14 根据实际问题可以断定必有最大值,现在0=dtdT 只有一个根,所以当t=14时,T 的值最大。

这时的产出水平75.1)1428(81=-=t q ,最大征税收益为 2)容易算得纳税前,当产出水平q=时,可获得最大利润L=47,此时价格p =;将q t =,t =14代入纳税后的利润函数得最大利润L=,此时产品价格75.175.1)330()(==-==q q q q q R p =可见,因产品纳税,产出水平由下降到;价格由上升到,最大利润由47下降到。

案例3、隧道的车流量问题巴巴拉(Barbara)接受了纽约市隧道管理局的一份工作,她的第一项任务就是决定每辆汽车以多大速度通过隧道可使车流量最大。

通过大量的观察,她找到了一个很好的描述平均车速(km/h)与车流量(辆/秒)关系的函数:(a)问平均车速多大时,车流量最大(b)最大流量是多少解:(a)这是一个极值的问题:令0=dvdf ,即)/(15.262.6842h km v v ==得 由实际问题知,当v=26.15km /h 时,车流量最大。

(b)最大车流量是f =(辆/秒)案例4、、核废料的处理问题以前,美国原子能委员会将放射性核废料装在密封的圆桶里扔到水深约91米的海里。

生态学家和科学家耽心这种做法不安全而提出疑问。

原子能委员会向他们保证,圆桶决不会破漏。

经过周密的试验,证明圆桶的密封性是很好的。

但工程师们又问:圆桶是否会因与海底碰撞而发生破裂原子能委员会说:决不会。

但工程师们不放心。

他们进行了大量的实验后发现:当圆桶的速度超过每秒米时,圆桶会因碰撞而破裂。

那末圆桶到达海底时的速度到底是多少呢它会因碰撞而破裂吗下面是具体而真实的数据,你能根据它们解决这个问题吗圆桶的重量W=239.456 kg海水浮力为1025.94kg /m 3圆桶的体积V=0.208m 3圆桶下沉时的阻力:工程师们做了大量牵引试验后得出结论:这个阻力与圆桶的方位大致无关,而与下沉的速度成正比,比例系数k=。

解:建立坐标系,设海平面为x 轴,y 轴的方向向下为正。

由牛顿第二定律F=ma ,其中m 为圆桶质量,22dty d a =,F 为作用在圆桶上的力:它由圆桶的重量W ,海水作用在圆桶上的浮力B=×V=(kg)及圆桶下沉时的阻力D=kv==dtdy 。

(其中v 为下沉速度)合成。

即F=w-B-D=W-B-kv ,这样就得到一个二阶微分方程⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧====⋅--=0)0(0)0(022v dt dy y dt y d m dt dy k B W t (1) 此微分方程是)(y f y '=''型的。

解此方程: 由于dtdy v =,则dt dv dt y d =22代人(1)得到一个一阶可分离变量的方程解得, )1()(t m ke k B W t v ---= 至此,数学问题似乎有了结果,得到了速度与时间的表达式,但实际问题远没有解决。

因为圆桶到达海底所需的时间t 并不知道,因而也就无法算出速度。

这样,上述的表达式就没有实际意义。

有人会说,虽然无法算出精确值但我们可以估计当+∞→t 时,k B W t v -→)(。

因而圆桶到达海底的速度不会超过kB W -。

这个说法是对的,但可惜s m kB W /2.217=-,它太大了,毫无用处。

这样,方程(1)就需要用其它方法来解。

)(y f y '=''型方程的另一种解法是:令dydv v dt y d v dt dy ⋅==22,,方程(1)也化为一个一阶可分离变量的方程⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==--=0)0(0)0(y v kvB W dy dv mv (2) 解之,dy mdv kv B W v 1=-- 得 C kv B W k B W v k y m +-----=)ln(112 由初始条件得所以求当y=91(米)时,v=似乎这个v 值也无法求得,但我们用近似方法例如牛顿法迭代可求出v 的近似值。

牛顿法介绍:若已知方程g(v)=0,求v 用迭代法:在这里,(3)式可写成取 ⎪⎭⎫ ⎝⎛----++=B W kv B W k B W v y m k v g ln )( 其中a=9.8m/s 2,记447.0=⋅⋅=W y a k d 。

167.217=-=kB W b ,于是迭代格式为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-+⋅-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-++-+=b v b d v v b b b v b d v v b v v v b v b v b v d v v b v n n nn n n n n n n n n nn n 1ln 1ln 1ln (4) 选择一个好的初始值0v ,就能很快算出结果。

求0v 的粗略近似值:从(2)中令k=0(即下沉时不计阻力)得C y B W mv +-=)(212由初始条件得C=0。

s m y m B W v /93.1322≈⋅-=∴ 以0v =代入(4)得有 2213.632728.v v =把代入(4)63728.133=v 这就够了,不用再迭代了。

s m s m v /2.12/64.13>=,因此这种处理核废料的方法是不安全的。

案例5、大气污染指数的影响因素一个城市的大气污染指数P 取决于两个因素,空气中固体废物的数量x 和空气中有害气体的数量y ,在某种情况下2242xh xy x P ++=。

试说明),(),(,b a b a y P x P ∂∂∂∂的意义,并计算)5,10()5,10(,y P x P ∂∂∂∂当x 增长10%或y 增长10%时,用偏导数估算P 的改变量。

解:),(b a x P ∂∂的意义:如果空气中有害气体的数量y 为一常数b ,空气中固体废物的数量x 是变化的,那么当x=a 有一个单位的改变时,大气污染指数P 大约改变),(b a x P ∂∂个单位. 同样地,可以说明),(b a y P ∂∂的意义. 设空气中有害气体的量y=5,且固定不变,当空气中固体废物的量x=10时,P 对x 的变化率等于130.当x 增长10%,即x 从10到11,P 将增长大约130×1=130个单位(事实上,P(10,5)=1200,P(11,5)=1331,P 增长了131个单位)。

同样地,设空气中固体废物的量x=10且固定不变,当空气中有害气体的量y=5时,P 对Y 的变化率等于420.当Y 增长10%,即Y 从5到5.5,增长0.5个单位时,P 大约增长420×=210个单位(事实上,P(10,5)=1200,P(10,=1420,P 增长了220个单位)。

因此,大气污染指数对有害气体增长10%比对固体废物增长10%更为敏感。

案例6、为什么不宜制造太大的核弹头核弹在与它的爆炸量(系指核裂变或聚变时释放出的能量,通常用相当于多少千吨T .N .T 炸药的爆炸威力来度量)的立方根成正比的距离内会产生每平方厘米千克的超压,这种距离算作有效距离。

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