数学建模入门PPT课件

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数学建模案例解析
04
经济学案例:供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关 系,涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据,建立需求函数和供给函数,通过 求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势,分析政策对市场的影响,为企业 决策提供支持。
物理学案例:热传导模型
Lingo在数学建模中的应 用案例
展示Lingo在数学建模中的实 际应用,如线性规划、整数规 划、非线性规划等优化问题的 求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能,以及其 在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能,以及其在数学建模 中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处 理、异常值检测等,保证 数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展 示数据,便于理解和分析 。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分 析、聚类分析等,用于挖 掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因 变量之间的线性关系,得到最佳
模型应用
预测舆论走向,分析社会热点问题,为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域 。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘 图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍 、基本语法和数据类型等。

《数学建模》PPT课件

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( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
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求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。

第1讲 数学建模简介 PPT课件

第1讲 数学建模简介 PPT课件

什么是数学建模 数学建模步骤及分类 建模竞赛及其意义 建模实例讲解
什么是数学建模
什么是数学模型 一般意义上的“模型”
为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提 炼出来的原型的替代物。
水箱中的舰艇; 风洞中的飞机等;
实物模型
符号模型
物理模型
什么是数学建模
数学模型(mathematical model)
引例
第二块钢板的故事,来自一位将军。 诺曼底登陆时,美军101空降师副师长唐·普拉特准将
乘坐的是滑翔机。起飞前,有人自作聪明,在副师长的座 位下,装上厚厚的钢板,用来防弹。由于滑翔机自身没有 动力,与牵引的运输机脱钩后,必须保持平衡滑翔降落, 沉重的钢板却让滑翔机头重脚轻,一头扎向地面,普拉特 准将成为美军在当天阵亡的唯一将领。
什么是数学建模
数学建模(mathematical modeling)
“新”名词 你是什么时候开始知道有这个名词的?
历史悠久 •《九章算术》— 最早的数学建模专著、 收集了246个应用题 • 以问题集形式出现: 一“问” —提出问题 二“答” —给出问题的数值答案 三“术” —讨论同类问题的普遍方法或算法 四“注” —说明“术”的理由,实质指证明或佐证
飞行员们一看就明白了,如果座舱中弹,飞行 员就完了;尾翼中弹,飞机失去平衡,就会坠落— ——这两处中弹,轰炸机多半回不来,难怪统计数 据是一片空白。
因此,结论很简单:只给这两个部位焊上钢板。
引例
• 第一块钢板是机智的飞行员用它挽救了自己 的生命。 • 第二块钢板则是教训,它是用宝贵的生命换 来的。 • 第三块钢板是升华,用科学的方法,从实战 经验中提炼出规律,这块讲科学的钢板,挽救 了众多飞行员的生命。

《数学建模》课件

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第一章课程概述§1.1 数学模型与数学建模一.基本概念数学是研究现实世界中数量关系和空间形式的科学。

其产生以及许多重大发展都是和现实世界的生产活动和其他相应学科的需要密切相关的;同时,作为认识和改造世界的强有力的工具,又促进了科学技术和生产建设的发展。

特别在当今时代,由于计算机软硬件的迅速发展和普及,数学方法被广泛应用于生产实践、社会管理的各个领域和层面。

对具体的应用问题或问题类进行合理的简化假设以及适当的抽象并最终表述为某种数学结构,即我们在这里讨论的数学模型,是现代生产实践与社会生活实现优化决策和科学管理的必要环节。

而数学建模则是指根据实际需要或最终管理目标,对现实问题构建数学模型,对模型进行分析求解,并最终将模型解翻译为决策方案应用于实际的一个由诸多环节组成的一个完整过程。

为理解现实对象与数学模型的关系,以下给出数学建模的一个流程图:二.(引例1)椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?三.(引例2)商人过河设有三名商人,各带一个随从,欲乘一小船渡河,小船只能容纳两人,须由他们自己划行。

随从们密约,在河的任何一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货。

而如何乘船渡河的大权掌握在商人们的手中。

商人们怎样才能安全渡河呢?椅子的平稳放置问题将(四脚)椅子置于不平的地面,通常只有三只脚着地,放不稳;然而只需稍挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了——这是我们在日常生活中遇到的一件很普通的事实。

这一现象是偶然的呢,还是有其必然性呢?以下的模型给出了肯定的回答。

一.模型假设:1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一点,四脚的连线呈正方形;2.地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没台阶)。

即地面可视为数学上的连续曲面;3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,使椅子在任何位置上至少有三只脚同时着地。

数学建模PPT课件

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“树上有十只鸟,开枪打死一只,还剩几只?”
二、相关的数学基础
• 线性规划 • 概率统计 • 图论 • 常微分方程 • 最优化理论
三、如何组队及合作
• 根据数学建模竞赛章程,三人组成一队,这 三人中必须一人数学基础较好,一人应用数学 软件(如Matlab,lindo,maple等)和编程(如 c,Matlab,vc++等)的能力较强,一人科技论文 写作的水平较好。科技论文的写作要求整篇论 文的结构严谨,语言要有逻辑性,用词要准确。
2
• 它要用到各方面的综合的知识,但还不限于 此.参赛选手不只是要有各方面的知识,还要 驾驭这些知识,应用这些知识处理实际问题的 能力。知识是无止境的,还必须有善于获得新 的知识的能力。总之,数学建模竟赛,既要比 赛各方面的综合知识,也要比赛各方面的综合 能力。它的特点就是综合,它的优点也是综合。 在这个意义上看,它与任何一个学科领域内的 纯知识竞赛都不相同的特点就是不纯,它的优 点也就是不纯,综合就是不纯。
• 三人之间要能够配合得起来。若三人之间配 合不好,会降低效率,导致整个建模的失败。
• 如果可能的话,最好是数学好的懂得编程的 一些知识,编程好的了解建模,搞论文写作也
5
• 要了解建模,这样会合作得更好。因为 数学好的在建立模型方案时会考虑到编 程的便利性,以利于编程;编程好的能 够很好地理解模型,论文写作的能够更 好、更完全地阐述模型。否则会出现建 立的模型不利于编程,程序不能完全概 括模型,论文写作时会漏掉一些不经意 的东西。
• 于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计 方法。
• 4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又 称为过程统计方法。
• 三、仿真和其他方法
• 1. 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方 法,等效于抽样试验。

数学建模ppt第一章.ppt

数学建模ppt第一章.ppt

问题分析
多步决策过程
3名商人 3名随从
决策~ 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员
要求~在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有 限步使全体人员过河.
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 sk=(xk , yk)~过程的状态
《数精学品课建程模》
描述、优化、预报、决策 … …
了解程度 白箱
灰箱
黑箱
《数精学品课建程模》
1.6 怎样学习数学建模
数学建模与其说是一门技术,不如说是一门艺术
技术大致有章可循 艺术无法归纳成普遍适用的准则
想像力
洞察力
判断力
• 学习、分析、评价、改进别人作过的模型
• 亲自动手,认真作几个实际题目
《数精学品课建程模》
第1章 作业
研究人口变化规律 控制人口过快增长
《数精学品课建程模》
常用的计算公式 今年人口 x0, 年增长率 r
k年后人口
x x (1 r)k
k
0
指数增长模型——马尔萨斯提出 (1798)
基本假设 : 人口(相对)增长率 r 是常数
x(t) ~时刻t的人口
dx dt rx, x(0) x0
x(t t) x(t) rt x(t)
一、教材 P 22-23 ex 3(5); 9(3)
二、补充题:巧分蛋糕问题
专家估计
r=0.2557, xm=392.1
《数精学品课建程模》
阻滞增长模型(Logistic模型) 模型检验
用模型计算2000年美国人口,与实际数据比较
x(2000 ) x(1990 ) x x(1990 ) rx(1990 )[1 x(1990 ) / xm ]

《数学建模新手入门》课件

《数学建模新手入门》课件
概率论是数学建模中用于描述随机事件和不确定性的工具。它在风险评估、 生物统计和金融领域中起着重要作用。
应用数学技巧--图论
图论是数学建模中用于研究网络结构和路径优化的工具。它在交通规划、社 交网络和通信系统等领域中具有广泛的应用价值。
数据的采集和处理
1 数据收集
通过问卷调查、实验观测等方式收集相关数据。
《数学建模新手入门》
数学建模是一种应用数学的方法,通过数学模型对现实问题进行分析、解决 和预测。本课程将介绍数学建模的基本概念、应用领域以及步骤,帮助新手 快速入门。
数学建模的应用领域
环境科学
评估环境污染和气候变化对生态系统的影响。
医学研究
分析疾病传播和药物反应。
金融领域
预测股市走势和风险管理。
工程设计
常用数学工具和应用场景
统计分析
通过收集和分析数据来推断和 预测现象。
优化算法
寻找最佳解决方案或最小化成 本。
图论
研究网络结构和路径优化。
应用数学技巧--微积分
微积分是数学建模中常用的工具,用于描述变化率和求解最优解等问题。它在物理学、经济学和工程学等领域中有 广泛的应用。
应用数学技巧--概率论
2 数据清洗
对收集到的数据进行筛选、整理和去除异常值。
3 数据分析
应用统计和计算方法对数据进行模式识别和关联分析。
优化建筑结构和产品设计。
数学建模的步骤
1
问题定义
明确研究目标和限制条件。
2
模型建立
选择适当的数学模型来描述问题。
3
求解和分析
通过计算和模拟得到问题的解。
数学建模的基本模型及其应用
线性规划模型
用于优化问题,如资源分配和生 产计划。

数学建模算法(共10张PPT)

数学建模算法(共10张PPT)

• function [D,path]=floyd(a)

n=size(a,1);
• D=a;
• path=zeros(n,n);
• for i=1:n

for j=1:n

if D(i,j)~=inf

path(i,j)=j;

end

end

end

for k=1:n

for i=1:n

for j=1:n
数学建模算法
第1页,共10页。
• Dijkstra算法 • 1.定义概览 • Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算
法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径 。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到 扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最 短路径算法,在很多专业课程中都作为根本内容有 详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。注 意该算法要求图中不存在负权边。 • 问题描述:在图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的 长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路 径。〔单源最短路径〕

if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)

D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);

path(i,j)=path(i,k);

end

end

end

end
第7页,共10页。
Floyd算法是一个经典的动态规划算法。 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。 Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N3),空间复杂度为O(N2)。 主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 所以,我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离,对于每一个节点k,我们检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立,如果成立,证明 从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短,我们便设置Dis(i,j) = Dis(i,k) + Dis(k,j),这样一来,当我们遍历完所有节点k,Dis(i,j)中记录的便是i到j的 最短路径的距离。 主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 从任意一条单边路径开始。 D(i,j)=D(i,k)+D(k,j); end path(i,j)=j; Floyd-Warshall算法〔Floyd-Warshall algorithm〕是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同 时也被用于计算有向图的传递闭包。 end 所以,我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离,对于每一个节点k,我们检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立,如果成立,证明 从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短,我们便设置Dis(i,j) = Dis(i,k) + Dis(k,j),这样一来,当我们遍历完所有节点k,Dis(i,j)中记录的便是i到j的 最短路径的距离。 所有两点之间的距离是边的权,如果两点之间没有边相连,那么权为无穷大。 Floyd-Warshall算法〔Floyd-Warshall algorithm〕是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同 时也被用于计算有向图的传递闭包。 从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能,1是直接从i到j,2是从i经过假设干个节点k到j。

数学建模培训精品课件ppt

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03
数学建模基础知识
代数基础
代数基本概念:定义、性质、 分类等
代数运算:加法、减法、乘法、 除法等
代数方程:一元一次方程、一 元二次方程等
代数不等式:一元一次不等式、 一元二次不等式等
几何基础
空间点、线、 面
方向导数与梯 度
欧几里得距离 公式
曲线和曲面的 切线与法平面
概率统计基础
概率论基本概念:事件、概率、 独立性等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
数学建模是一种将数学语言应用 于实际问题的过程
数学建模是一种将数学模型应用 于实际问题的过程
数学建模的应用领域
工程科学:机械工程、电子 工程、土木工程、化学工程 等
自然科学:物理学、化学、 生物学、地球科学等
社会科学:经济学、社会学、 政治学、历史学等
医学与健康:生物医学、临 床医学、预防医学等
数学建模培训精品 课件ppt
单击此处添加副标题
汇报人:XXX
目录
添加目录项标题 数学建模基础知识 数学建模案例分析 数学建模培训总结与展望
数学建模概述 数学建模方法与技巧 数学建模实践项目
01
添加章节标题
02
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模是一种用数学方法解决 实际问题的手段
数学建模是一种将实际问题抽象 为数学模型的过程
统计推断方法:参数估计和假设 检验
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
随机变量及其分布:离散型和连 续型随机变量
回归分析:线性回归和非线性回 归模型
微积分基础
导数与微分
积分
微积分的应用
微积分与数学 建模的联系

数模ppt课件

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数模在科技发展中的作用
促进科技创新
数模方法在科技发展中扮演着重要的 角色,通过建立数学模型,可以深入 探索自然现象和解决实际问题,推动 科技创新和进步。
优化资源配置
预测和决策支持
数模方法可以对未来趋势进行预测, 为决策者提供科学依据,支持决策制 定和实施。
数模方法可以帮助决策者优化资源配 置,提高资源利用效率,降低成本, 实现可持续发展。
熟练掌握常用的数学软件,如 MATLAB、Python等,能够 快速进行模型验证和结果展示 。
04
模拟练习
在竞赛前进行模拟练习,熟悉 竞赛的流程和时间安排,提高 实际竞赛中的应对能力。
数模竞赛中的团队协作
合理利用时间
明确分工
在团队中明确每个成员的分工 ,确保每个人都能够发挥自己 的长处,提高团队整体效率。
详细描述
MATLAB具有强大的矩阵计算和数值分析功能,支持多种编程语言和应用程序接口,可以用于解决各种数学问 题,如线性代数、微积分、概率统计等。它还提供了丰富的工具箱,包括信号处理、控制系统、图像处理等, 方便用户进行专业领域的计算和分析。
Python(包括NumPy和Pandas库)
总结词
Python是一种解释型、面向对象的编程语言,具有简单易学、代码可读性高、跨平台 等特点。NumPy和Pandas是Python中常用的数学和数据分析库。
总结词
Excel是一款由微软开发的电子表格软件,广泛应用于数据处理、分析和可视化等领域。
详细描述
Excel提供了丰富的函数和工具,可以进行各种数据处理和分析,如数据筛选、排序、图表制作等。它还支持宏 编程,可以通过VBA语言进行自动化处理和定制开发。Excel在商业、财务、管理等领域应用广泛,是数据处理 和分析的常用工具之一。

数学建模基础入门讲座.ppt

数学建模基础入门讲座.ppt
d (s 2)
h
k1 k2
,
h

L d
对中间五缝隙的双层的双层玻璃,可以视做厚度为2d
的单层玻璃,故根据热传导物理定律,
有而 Q

k1
T1 T2 2d
即有 Q 2 , Q Q
Q S 2
数学建模入门 讲座
此式说明双层玻璃比单层玻璃保温。为得到定量结果,
考虑s的值,查资料有常用玻璃 k1 0.4 ~ 0.8W /(m k)
下面讨论通过使用不公平值的大小来确定分配方案. 设单位A的人数为 p1 ,已经有席位数为 n1 ,单位B的 人数为 p2 ,已经有席位为 n1 ,再增加一个席位,分 别分配给单位A和单位B,有如下不公平值
p2 p1
rB (n1 1, n2 ) n2
n1 p1
1

(n1 1) p1n2
p2
表1-3 增加一个席位后的席位分配情况
系名
甲 乙丙
总数
学生数
103 63 34
200
学生人数比例
103
63
34
200 200 200
按比例分配席位 10.815 6.61 3.57
21
5
按惯例席位分配 11
7
3
21
数学建模入门讲座
这个分配结果导致丙系比增加席位前少一席位的情况, 这让人觉得席位分配明显不公平,这个结果也说明按 惯例分配席位的方法有缺陷,请尝试建立更合理的分 配席位方法解决上面代表席位分配中出现的不公平问 题.
数学建模入门 讲座
1.3.6 公平席位分配问题 席位分配在社会活动中经常遇到,如人大代表或职工学生代表的 名额分配、其他物质资料的分配等,通常分配结果的公平与否 以每个代表所代表的人数相等或接近来衡量.目前沿用的惯例分 配方法为按比例分配方法,即
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y

a
o


b
x
CHENLI
19
4 模型求解
证明: 将椅子转动 ,对角线互换,由
2
g(0)0,f(0)0,可得
f()0,g()0,
2
2
令 h ( ) f ( ) g ( )则 , h ( 0 ) f ( 0 ) g ( 0 ) 0 ,
4)按建立模型的数学方法(或所属数学分支)分类: 初等模型、几何模型、线性代数模型、微分方程模型、 图论模型、马氏链模型、运筹学模型等。
CHENLI
13
5)按建模目的分类: 描述性模型、分析模型、预报模型、优化模型、 决策模型、控制模型等。
6)按对模型结构的了解程度分类:
白箱模型:其内在机理相当清楚的学科问题,包括 力学、热学、电学等。
优决策控制等。
6)模型检验: 把模型分析的结果“翻译”回到实 际对象中,用实际现象、数据等检验模型的合理性 和适应性检验结果有三种情况:符合好,不好,阶 段性和部分性符合好。 7)模型应用:应用中可能发现新问题,需继续完善。
CHENLI
11
模型的分类
1)按变量的性质分类:
离散模型 确定性模型 线性模型 单变量模型 连续模型 随机性模型 非线性模型 多变量模型
•要有严密的数学推理,模型本身要正确;
•要有足够的精确度。
4)模型求解:可以包括解方程、画图形、证明定理
以及逻辑运算等。会用到传统的和近代的数学方
法,计算机技术(编程或软件包)。特别地近似计
算方法(泰勒级数,三角级数,二项式展开、代数
近似、有效数字等)。
CHENLI
10
5)模型分析:结果分析、数据分析。 变量之间的依赖关系或稳定性态;数学预测;最
数学建模
——现实生活中的数学
dx rx dt
CHENLI
1
主要内容:
一、数学建模简介 二、数学建模简单示例 三、数学建模论文写作 四、全国大学生数学建模竞赛简介 五、数学建模的意义
CHENLI
2
一、数学建模简介
CHENLI
3
引子 从包汤圆(饺子)说起
通常,1公斤面, 1公斤馅,包100个汤圆(饺子) 今天,1公斤面不变,馅比 1公斤多了,问应多包几 个(小一些),还是少包几个(大一些)?
数学模型
对于一个现实对象,为了一个特定目的, 根据其内在规律,作出必要的简化假设, 运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。
数学
建立数学模型的全过程
建模 (包括表述、求解、解释、检验等)
CHENLI
6
模型准备
建模步骤
模型假设
模型建立
模型检验
模型分析
模型求解
模型应用
CHENLI
7
建模步骤(具体解释)
充假设,如“四足动物的体重问题”;如果假设过于详
细,试图把复杂的实际现象的各个因素都考虑进去,可
能会陷入困境,无法进行下一步工作。
分清问题的主要方面和次要方面,抓主要因素,尽
量将问题均匀化、线性化。
CHENLI
9
3)模型建立:
•分清变量类型,恰当使用数学工具;
•抓住问题的本质,简化变量之间的关系;
4 4)椅子的中心不动。
CHENLI
16
2 建模分析
g( ) 表示A,C与地面距离之和
y
f ( ) 表示B,D与地面距离之和 B B
则由三点着地,有
A
f ( ) g ( ) 0 0
2
C
A
O
x
C
不失一般性,设初始时:
0 ,g (0 ) 0 ,f(0 ) 0
D D
CHENLI
17
3 数学模型 数学命题:.
R ~大皮 半径 S k1R2 V k2R3 VkS3/2 (2)
r ~小皮半径 sk1r2, vk2r3 vks3/2 (3)
(1),(2),(3)
Vn3/2v
应用 V n(nv)nvV是 nv是 n 倍
若100个汤圆(饺子)包1公斤馅,
则50个汤圆(饺子) 可以包 1公.4斤馅
CHENLI
5
数学模型 (Mathematical Model) 和 数学建模(Mathematical Modeling)
2)按时间变化对模型的影响分类:
静态模型 动态模型
参数定常模型 参数时变模型
CHENLI
12
3)按模型的应用领域(或所属学科)分类: 人口模型、交通模型、生态模型、城镇规划模型、 水资源模型、再生资源利用模型、污染模型、 生物数学模型、医学数学模型、地质数学模型、 数量经济学模型、数学社会学模型等。
•二者结合
机理分析建立模型结构,测试分析确定模型参数
CHENLI
15
二、数学建模简单示例
建模示例之一:椅子能放平稳吗
问题:将四条腿一样长的正方形椅子放在不平的 地面上,是否总能设法使它的四条腿同时着地, 即放稳。 1 假设 1)地面为光滑曲面;
2 2)相对地面的弯曲程度而言,椅子的腿是足够长的;
3 3)只要有一点着地就视为已经着地,即将与地面的 接 触视为几何上的点接触;
假设: f(),g()是 的连续函数,g(0)0,
f (0)0,且 对任意 , f()g()0
求证:至少存在
0
(0,
2
)
,使得
f(0)g(0)0
CHENLI
18
回忆:连续函数的介值定理
若 (x)在 闭 区 间 [a ,b ]上 连 续 , (a )(b ) 0 , 则 在 开 区 间 (a ,b )内 至 少 存 在 一 点 ,使 () 0 .
灰箱模型:其内在机理尚不十分清楚的现象和问题, 包括生态、气象、经济、交通等。
黑箱模型:其内在机理(数量关系)很不清楚的现
象,如生命科学、社会科学等。
CHENLI
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基本方法
•机理分析
•测试分析
数学建模的基本方法
根据对客观事物特性的认识, 找出反映内部机理的数量规律
将研究对象看作“黑箱”,通过对量测数据 的统计分析,找出与数据拟合最好的模型
问题
圆面积为S的一个皮,包成体积为V的汤圆, 若分成n个皮,每个圆面积为s,包成体积为v
S
s s … s (共n个)
vv
v
V
V和 nv 哪个大? 定性分析V比 nv大多少? NhomakorabeaCHENLI
定量分析 4
从包汤圆(饺子)说起
假设 1. 皮的厚度一样 2. 汤圆(饺子) 的形状一样
模型
Sns (1)
两个 k1(和k2)一样
1)模型准备: 了解问题的实际背景,明确建模目 的,掌握对象的各种信息如统计数据等,弄清实际 对象的特征。 (有时需查资料或到有关单位了解情 况)。
CHENLI
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2)模型假设:根据实际对象的特征和建模目的,对问
题进行必要地合理地简化。
不同的假设会得到不同的模型。如果假设过于简单
可能会导致模型的失败或部分失败,于是应该修改或补
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