数学模型.doc
数学建模方法模型

数学建模方法模型一、统计学方法1 多元回归1、方法概述:在研究变量之间的相互影响关系模型时候用到。
具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。
2、分类分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx可以转化为y=u u=lnx来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。
3、注意事项在做回归的时候,一定要注意两件事:(1)回归方程的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决)(2)回归系数的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决)检验是很多学生在建模中不注意的地方,好的检验结果可以体现出你模型的优劣,是完整论文的体现,所以这点大家一定要注意。
4、使用步骤:(1)根据已知条件的数据,通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2)选取适当的回归方程;(3)拟合回归参数;(4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验(5)进行后继研究(如:预测等)2 聚类分析1、方法概述该方法说的通俗一点就是,将n个样本,通过适当的方法(选取方法很多,大家可以自行查找,可以在数据挖掘类的书籍中查找到,这里不再阐述)选取m 聚类中心,通过研究各样本和各个聚类中心的距离Xij,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法(一个样本归于一个类也就意味着,该样本距离该类对应的中心距离最近)来聚类,从而可以得到聚类结果,如果利用sas软件或者spss软件来做聚类分析,就可以得到相应的动态聚类图。
这种模型的的特点是直观,容易理解。
2、分类聚类有两种类型:(1)Q型聚类:即对样本聚类;(2)R型聚类:即对变量聚类;通常聚类中衡量标准的选取有两种:(1)相似系数法(2)距离法聚类方法:(1)最短距离法(2)最长距离法(3)中间距离法(4)重心法(5)类平均法(6)可变类平均法(8) 利差平均和法在具体做题中,适当选区方法;3、注意事项在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理。
数学模型与数学建模
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数学模型与数学建模数学模型数学模型(Mathematical Model)是近些年发展起来的新学科,是数学理论与实际问题相结合的一门科学。
它将现实问题归结为相应的数学问题,并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究,从而从定性或定量的角度来刻画实际问题,并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。
一、建立数学模型的要求:1、真实完整。
1)真实的、系统的、完整的,形象的映客观现象;2)必须具有代表性;3)具有外推性,即能得到原型客体的信息,在模型的研究实验时,能得到关于原型客体的原因;4)必须反映完成基本任务所达到的各种业绩,而且要与实际情况相符合。
2、简明实用。
在建模过程中,要把本质的东西及其关系反映进去,把非本质的、对反映客观真实程度影响不大的东西去掉,使模型在保证一定精确度的条件下,尽可能的简单和可操作,数据易于采集。
3、适应变化。
随着有关条件的变化和人们认识的发展,通过相关变量及参数的调整,能很好的适应新情况。
根据研究目的,对所研究的过程和现象(称为现实原型或原型)的主要特征、主要关系、采用形式化的数学语言,概括地、近似地表达出来的一种结构,所谓“数学化”,指的就是构造数学模型.通过研究事物的数学模型来认识事物的方法,称为数学模型方法.简称为MM 方法。
数学模型是数学抽象的概括的产物,其原型可以是具体对象及其性质、关系,也可以是数学对象及其性质、关系。
数学模型有广义和狭义两种解释.广义地说,数学概念、如数、集合、向量、方程都可称为数学模型,狭义地说,只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类:(1)描述客体必然现象的确定性模型,其数学工具一般是代效方程、微分方程、积分方程和差分方程等,(2)描述客体或然现象的随机性模型,其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。
在体育实践中常常提到优秀运动员的数学模型。
如经调查统计.现代的世界级短跑运动健将模型为身高1.80米左右、体重70公斤左右,100米成绩10秒左右或更好等。
数学建模
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于是建立文件备份问题的数学模型如下: min N min N
16
s.t.
X ij 1(i 1,......,16)
j 1
16
si xij 1.44*1024( j 1,.....,16)
i 1
16
N ≥ jxij (i=1,……,16) j 1
最优解如下: 软盘 1 2 3
xij {0,1}(i. j 1,......,16)
便向此公司支付 30 千元的奖励。为缩短工期,建筑公司每周需要支付 额外费用,见表第 6 列。问如何施工才能使得建筑公司的利润最大。 解:(1)模型建立
xi (i=1,…,18)表示第 i 项任务的施工时刻 ti 表示第 i 项任务的耗时;
施工的任务为 i,其先决任务为 j 和 k,于是有约束:
x j + t j xi
文件大小/KB 46,,6,87,137,364,372,388 108,406,432,461 55,114,164,253,851
使用空间/MB 1.4219 1.3740 1.4003
xi 0 (i=1,…,18)
最优解: 各个任务的开工周次为: 0,2,18,29,27,37,37,44,43,37,43,52,39,30,37,46,54,63 相应各个任务的完工周次为: 2,18,27,37,37,43,39,46,52,42,46,54,40,37,41,49,63,64 (2) 模型建立:
(2)模型的建立
定义 0-1 变量 Xij (i=1,……,16;j=1,…..,16), Xij =1 表示文件 i 在软盘 j 中
备份,否则为 0.设 sx 表示文件 i 的大小。
由于文件 i 只能备份到一张软盘中,所以有:
十大经典数学模型
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1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)元胞自动机7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)以上为各类算法的大致介绍,下面的内容是详细讲解,原文措辞详略得当,虽然不是面面俱到,但是已经阐述了主要内容,简略之处还望大家多多讨论。
初中48个数学模型
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初中48个数学模型
1. 直线方程模型
2. 一次函数模型
3. 二次函数模型
4. 指数函数模型
5. 对数函数模型
6. 三角函数模型
7. 幂函数模型
8. 反比例函数模型
9. 绝对值函数模型
10. 分段函数模型
11. 等差数列模型
12. 等比数列模型
13. 等差数列求和模型
14. 等差数列通项求值模型
15. 等差数列前n项和求值模型
16. 等差数列前n项平均值模型
17. 等比数列求和模型
18. 等比数列通项求值模型
19. 等比数列前n项和求值模型
20. 等差数列与等差数列之和关系模型
21. 平方根模型
22. 平方根与二次方程关系模型
23. 正方形面积模型
24. 三角形面积模型
25. 平行四边形面积模型
26. 斜率模型
27. 切线斜率模型
28. 余弦定理模型
29. 正弦定理模型
30. 几何相似模型
31. 三角形相似模型
32. 平行线与平行线之间的角关系模型
33. 同位角与内错角模型
34. 相交弦定理模型
35. 角平分线定理模型
36. 体积模型
37. 圆锥体积模型
38. 圆柱体积模型
39. 球体积模型
40. 柱台体积模型
41. 三维图形表面积模型
42. 立体图形展开模型
43. 均值不等式模型
44. 不等式求解模型
45. 组合数学模型
46. 排列数学模型
47. 方程求解模型
48. 实际问题建模模型
以上是初中数学常见的48个数学模型,希望对你有所帮助!。
小学数学建模案例:包装问题模型版.doc
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包装问题1、问题提出生活中我们经常遇到包装问题,如食品、家电、快递物品等,那么我们该如何揭示包装中存在的问题呢?以磁带的包装为例,一盒磁带的长为11cm,宽为7cm,高为2cm,来探讨在包装纸最省的前提下如何对多盒磁带进行包装。
2、模型分析如果忽略包装连接处的重叠部分面积,多盒磁带的最省包装问题归结为求不同叠放方式下的组合物品的表面积问题。
3、模型求解单独一盒磁带的表面积为2×(11×7+11×2+7×2)=226cm2。
(1)两盒磁带的包装问题通常包装的方式有三种包装面积为2×226-2×7×2=424 cm2包装面积为2×226-2×11×2=408 cm2包装面积为2×226-2×11×7=298 cm2我们发现第三种包装方式最节省材料。
(2)三盒磁带的包装问题通常包装方式也是有三种包装面积为3×226-4×7×2=622cm2包装面积为3×226-4×11×2=590 cm2包装面积为3×226-4×11×7=370 cm2结果发现还是第三种包装方式最节省材料。
我们发现,要使包装材料最省,重叠部分的面积越大越好。
(3)四盒磁带的包装问题通常包装方式有六种包装面积为4×226-6×7×2=820 cm2包装面积为4×226-4×7×2-4×11×2=760 cm2包装面积为4×226-6×11×2=772 cm2包装面积为4×226-4×11×7-4×11×2=408cm2包装面积为4×226-4×11×7-4×7×2=540cm2包装面积为4×226-6×11×7=442 cm2结果发现,第六种包装方式最省材料。
常见数学建模模型

常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常用的数学建模方法,它通过建立线性函数和约束条件,寻找最优解。
线性规划可以应用于各种实际问题,如生产调度、资源分配、运输问题等。
通过确定决策变量、目标函数和约束条件,可以建立数学模型,并利用线性规划算法求解最优解。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式,它要求决策变量为整数。
整数规划模型常用于一些离散决策问题,如旅行商问题、装箱问题等。
通过引入整数变量和相应的约束条件,可以将问题转化为整数规划模型,并利用整数规划算法求解最优解。
三、非线性规划模型非线性规划是一类目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
非线性规划模型常见于工程设计、经济优化等领域。
通过建立非线性函数和约束条件,可以将问题转化为非线性规划模型,并利用非线性规划算法求解最优解。
四、动态规划模型动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以递归方式求解的数学建模方法。
动态规划常用于求解具有最优子结构性质的问题,如背包问题、最短路径问题等。
通过定义状态变量、状态转移方程和边界条件,可以建立动态规划模型,并利用动态规划算法求解最优解。
五、排队论模型排队论是一种研究队列系统的数学理论,可以用于描述和优化各种排队系统,如交通流、生产线、客户服务等。
排队论模型通常包括到达过程、服务过程、队列长度等要素,并通过概率和统计方法分析系统性能,如平均等待时间、系统利用率等。
六、图论模型图论是一种研究图结构和图算法的数学理论,可以用于描述和优化各种实际问题,如网络优化、路径规划、社交网络等。
图论模型通过定义节点、边和权重,以及相应的约束条件,可以建立图论模型,并利用图算法求解最优解。
七、随机模型随机模型是一种考虑不确定性因素的数学建模方法,常用于风险评估、金融建模等领域。
随机模型通过引入随机变量和概率分布,描述不确定性因素,并利用概率和统计方法分析系统行为和性能。
八、模糊模型模糊模型是一种用于处理模糊信息的数学建模方法,常用于模糊推理、模糊控制等领域。
(完整版)初中常用数学模型
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如图,如果AB ‖DE ,且C 为AE 中点,则有△ABC ≌△EDC 很好证的,当然十分实用,经常需要添加辅助线(例如延长)【例题1】(2014 深圳某模拟)【例题2】(2014 深圳)答案:1.32;2.D如图,若∠B=∠C=∠DEF=α(0<α≤90)则一定有△BDE与△CEF相似。
十分好证(外角和什么一大堆),并且也很实用。
经常在矩形里出题。
【例题1】(2009 太原)【例题2】(2006 河南)【例题3】(原创)答案:1. 2或3-24或25 2.(5453-,) 【3】巧造旋转模型在某些几何题中,往往有一些奇怪的结论,此时可以通过几何三大变换之一【旋转】求解。
巧造旋转往往要有一定的等量关系和特殊角度,如下题:通过观察可得∠ABC=∠C=45°,AB=AC 。
我们可以将△ACD 绕A 顺时针旋转90°得到△ABE ,使得AC 与AB 重合。
那么就有EB ⊥BC ,而在RT △AED 中,DE ²=2AD ²(等腰直角三角形) 所以BE ²+BD ²=DE ²,即BD ²+CD ²=2AD ²是不是赶脚很难想到?要学会判断,这种感觉是要练出来的! 【例题1】(2014 武汉)【例题2】【例题3】(2014 菏泽改编)答案:1.41 2.9 3.(1.)2,(2.)直角三角形,旋转后证全等,证明略【4】等腰模型这是一个很基础的模型——什么样的结构会生成等腰三角形首先:平行+角平分线,如图,若AD‖BE,BC平分∠ABE,则AB=AC,很好证的,导角即可。
其次:垂直+角平分这个不难理解,因为等腰三角形三线合一。
这种模型很常用,常常需要做辅助线(延长之类)【例题1】(原创)AB‖CD【例题2】(原创)【例题3】(改编)1.112.33.延长CD交AB于M,利用中位线,证明略【5】倍长中线法常考,选填大证明都可能会用。
中考数学几何经典模型之“三垂直模型”.doc

中考数学几何经典模型之“三垂直模型”两个全等的三角形△ACD≌△BEC,拼成如图形状,使得A、C、B三点共线。
条件:△ACD≌△BEC结论:1、△DCE是等腰直角三角形2、AB=AD+BE二、模型变形:条件:△ABD≌△BEC结论:1、BD⊥CE2、AC=BE-AD三、模型应用:在下列各图中构造出三垂直模型:1、△OCD为等腰直角三角形2、四边形OABC为正方形“三垂直模型”是一个应用非常广泛的模型,它可以应用在三角形,矩形,平面直角坐标系,网格,一次函数,反比例函数,三角函数,二次函数以及圆等诸多的中考重要考点之中,所以掌握好这一模型会使你在中考中技高一筹,下面看一道典型例题,从这道题大家可以体会到“三垂直模型”的强大之处。
例题分析:如图,在△ABC中,∠C=90°,D、E分别为BC、AC上一点,BD=AC,DC=AE,BE与AD交于点P,求∠ADC+∠BEC.如图,过点B作BF⊥BC,且BF=AE=CD,连接AF,∠FBC=90°∵∠C=90°,∴AC⊥BC,∠FBC=∠DCA.∴BF∥AC,∴四边形AFBE为平行四边形.∴∠BFA=∠AEB.在△BDF和△CAD中,BF=CD∠FBC=∠DCABD=CA∴△BDF≌△CAD(SAS).∴∠BFD=∠ADC,∠BDF=∠DAC,DF=DA.∵∠ADC+∠DAC=90°,∴∠ADC+∠BDF=90°,∴∠ADF=90°,∴∠DFA=∠DAF=45°.∵∠AEB+∠BEC=180°,∴∠AFB+∠BEC=180°,∴∠BFD+∠DFA+∠BEC=180°,∴∠ADC+∠AFD+∠BEC=180°,∠ADC+∠BEC=135°.故答案为:135.。
数学建模常用模型及代码
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数学建模常用模型及代码
一.规划模型
1.线性规划
线性规划与非线性规划问题一般都是求最大值和最小值,都是利用最小的有限资源来求最大利益等,一般都利用lingo工具进行求解。
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2.整数规划
求解方式类似于线性规划,但是其决策变量x1,x2等限定都是整数的最优化问题。
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3. 0-1规划
决策变量只能为0或者为1的一类特殊的整数规划。
n个人指派n项工作的问题。
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4.非线性规划
目标函数或者存在约束条件函数是决策变量的非线性函数的最优化问题。
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5.多目标规划
研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。
把求一个单目标,在此单目标最优的情况下将其作为约束条件再求另外一个目标。
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6.动态规划
运筹学的一个分支。
求解决策过程最优化的过程。
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二. 层次分析法
是一种将定性和定量相结合的,系统化的,层次化的分析方法,主要有机理分析法和统计分析法。
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三.主成分分析
指标之间的相关性比较高,不利于建立指标遵循的独立性原则,指标之间应该互相独立,彼此之间不存在联系。
传送门。
(完整版)初中数学——最全:初中数学几何模型.docx
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最全:初中数学几何模型几何是初中数学中非常重要的内容,一般会在压轴题中进行考察,而掌握几何模型能够为考试节省不少时间,小编整理了常用的各大模型,一定要认真掌握哦~全等变换平移:平行等线段(平行四边形)对称:角平分线或垂直或半角旋转:相邻等线段绕公共顶点旋转对称全等模型说明:以角平分线为轴在角两边进行截长补短或者作边的垂线,形成对称全等。
两边进行边或者角的等量代换,产生联系。
垂直也可以做为轴进行对称全等。
对称半角模型说明:上图依次是 45°、30°、22.5°、15°及有一个角是 30°直角三角形的对称(翻折),翻折成正方形或者等腰直角三角形、等边三角形、对称全等。
旋转全等模型半角:有一个角含1/2 角及相邻线段自旋转:有一对相邻等线段,需要构造旋转全等共旋转:有两对相邻等线段,直接寻找旋转全等中点旋转:倍长中点相关线段转换成旋转全等问题旋转半角模型说明:旋转半角的特征是相邻等线段所成角含一个二分之一角,通过旋转将另外两个和为二分之一的角拼接在一起,成对称全等。
自旋转模型构造方法:遇 60 度旋 60 度,造等边三角形;遇90度旋90度,造等腰直角遇等腰旋顶点,造旋转全等;遇中点旋180 度,造中心对称共旋转模型说明:旋转中所成的全等三角形,第三边所成的角是一个经常考察的内容。
通过“8”字模型可以证明。
模型变形说明:模型变形主要是两个正多边形或者等腰三角形的夹角的变化,另外是等腰直角三角形与正方形的混用。
当遇到复杂图形找不到旋转全等时,先找两个正多边形或者等腰三角形的公共顶点,围绕公共顶点找到两组相邻等线段,分组组成三角形证全等。
中点旋转:说明:两个正方形、两个等腰直角三角形或者一个正方形一个等腰直角三角形及两个图形顶点连线的中点,证明另外两个顶点与中点所成图形为等腰直角三角形。
证明方法是倍长所要证等腰直角三角形的一直角边,转化成要证明的等腰直角三角形和已知的等腰直角三角形(或者正方形)公旋转顶点,通过证明旋转全等三角形证明倍长后的大三角形为等腰直角三角形从而得证。
数学建模优秀论文.doc

一.摘要:“温室中的绿色生态臭氧病虫害防治”数学模型是通过臭氧来探讨如何有效地利用温室效应造福人类,减少其对人类的负面影响。
由于臭氧对植物生长具有保护与破坏双重影响,利用数学知识联系实际问题,作出相应的解答和处理。
问题一:根据所掌握的人口模型,将生长作物与虫害的关系类似于人口模型的指数函数,对题目给定的表1和表2通过数据拟合,在自然条件下,建立病虫害与生长作物之间相互影响的数学模型。
因为在数据拟合前,假设病虫害密度与水稻产量成线性关系,然而,我们知道,当病虫害密度趋于无穷大时,水稻产量不可能为负值,所以该假设不成立。
从人口模型中,受到启发,也许病虫害密度与水稻产量的关系可能为指数函数,当拟合完毕后,惊奇地发现,数据非常接近,而且比较符合实际。
接下来,关于模型求解问题,顺理成章。
问题二,在杀虫剂作用下,要建立生长作物、病虫害和杀虫剂之间作用的数学模型,必须在问题一的条件下作出合理假设,同时运用数学软件得出该模型,最后结合已知数据可算出每亩地的水稻利润。
对于农药锐劲特使用方案,必须考虑到锐劲特的使用量和使用频率,结合表3,农药锐劲特在水稻中的残留量随时间的变化,可确定使用频率,又由于锐劲特的浓度密切关系水稻等作物的生长情况,利用农业原理找出最适合的浓度。
问题三,在温室中引入O3型杀虫剂,和问题二相似,不同的是,问题三加入了O3的作用时间,当O3的作用时间大于某一值时才会起作用,而又必须小于某一值时,才不会对作物造成伤害,建O3对温室植物与病虫害作用的数学模型,也需用到数学建模相关知识。
问题四,和实际联系最大,因为只有在了解O3的温室动态分布图的基础上,才能更好地利用O3。
而该题的关键是,建立稳定性模型,利用微分方程稳定性理论,研究系统平衡状态的稳定性,以及系统在相关因素增加或减少后的动态变化,最后。
通过数值模拟给出臭氧的动态分布图。
问题五,作出农业生产特别是水稻中杀虫剂使用策略、在温室中臭氧应用于病虫害防治的可行性分析。
(完整版)初中数学九大几何模型

初中数学九大几何模型一、手拉手模型----旋转型全等(1)等边三角形【条件】:△OAB 和△OCD 均为等边三角形;【结论】:①△OAC ≌△OBD ;②∠AEB=60°;③OE 平分∠AED (2)等腰直角三角形【条件】:△OAB 和△OCD 均为等腰直角三角形;【结论】:①△OAC ≌△OBD ;②∠AEB=90°;③OE 平分∠AED (3)顶角相等的两任意等腰三角形【条件】:△OAB 和△OCD 均为等腰三角形; 且∠COD=∠AOB【结论】:①△OAC ≌△OBD ; ②∠AEB=∠AOB ; ③OE 平分∠AEDOABC DE图 1OABC D E图 2OABCDE图 1OABCDE图 2OABC DEOABCD E图 1图 2二、模型二:手拉手模型----旋转型相似 (1)一般情况【条件】:CD ∥AB , 将△OCD 旋转至右图的位置【结论】:①右图中△OCD ∽△OAB →→→△OAC ∽△OBD ; ②延长AC 交BD 于点E ,必有∠BEC=∠BOA (2)特殊情况【条件】:CD ∥AB ,∠AOB=90°将△OCD 旋转至右图的位置 【结论】:①右图中△OCD ∽△OAB →→→△OAC ∽△OBD ; ②延长AC 交BD 于点E ,必有∠BEC=∠BOA ; ③===OAOBOC OD AC BD tan ∠OCD ;④BD ⊥AC ; ⑤连接AD 、BC ,必有2222CD AB B C AD +=+;⑥BD AC 21S △BCD ⨯=三、模型三、对角互补模型 (1)全等型-90°【条件】:①∠AOB=∠DCE=90°;②OC 平分∠AOB【结论】:①CD=CE ;②OD+OE=2OC ;③2△OCE △OCD △DCE OC 21S S S =+= 证明提示:①作垂直,如图2,证明△CDM ≌△CEN②过点C 作CF ⊥OC ,如图3,证明△ODC ≌△FEC ※当∠DCE 的一边交AO 的延长线于D 时(如图4): 以上三个结论:①CD=CE ;②OE-OD=2OC ; ③2△OCD △OCE OC 21S S =-OB CO ACDEOB CDEOA C DAO BCDE图 1A OBCDE M N 图 2A OBCDEF图 3A O BCDEMN 图 4(2)全等型-120°【条件】:①∠AOB=2∠DCE=120°;②OC 平分∠AOB【结论】:①CD=CE ;②OD+OE=OC ;③2△OCE △OCD △DCE OC 43S S S =+=证明提示:①可参考“全等型-90°”证法一;②如右下图:在OB 上取一点F ,使OF=OC ,证明△OCF 为等边三角形。
常见的数学模型
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常见的数学模型
数学模型是用数学语言描述现实世界的方法。
它在现代科学和工程领域中已经应用广泛,被应用于各种各样的问题,如流体力学,风险评估,经济学和社会科学等领域。
在本文中,我们将介绍一些常见的数学模型。
1. 线性回归模型
线性回归模型是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型。
它被广泛应用于各种领域,如经济学、统计学和工程学等。
该模型的主要目标是确定自变量与因变量之间的关系,并使用回归分析来计算出自变量的相关系数和误差项。
2. 微分方程模型
微分方程模型是计算机模拟自然过程最有用的数学工具之一。
它描述了一个系统的受力和受时间影响产生的运动和变化。
这种模型被广泛应用于风险评估、天气预测和医学等领域。
3. 费马数理模型
费马数理模型是半实数规划问题的一种数学模型。
在这种模型中,我们寻找最小的正数整数,满足行列式等于给定的值。
这种模型可以用于信息安全和密码学等领域。
4. 离散事件模型
离散事件模型是一种用于描述因果关系的数学模型。
该模型与连续时间模型不同,它只考虑在特定时间发生的事件。
这种模型可以用于确定一个大型系统的运作方式,并预测其未来的行为。
5. 优化问题模型
优化问题模型是以精确的方式确定最佳方案的一种数学模型。
该模型主要涉及将所需资源最小化或最大化,并找到实现这些目标的最佳方法。
这种模型可以用于政策决策,供应链管理和金融分析等领域。
总之,各种数学模型都是用于解决实际问题和分析复杂数据的有用工具。
每个模型都具有自己的特点和应用场景,需要根据实际问题的性质来选择合适的模型。
初中数学,“将军饮马”的七大模型.doc
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初中数学,“将军饮马”的七大模型让我们先来了解“将军饮马”这个故事。
古希腊亚里山大里亚城有一位久负盛名的学者,名叫海伦。
有一天,有位将军不远千里专程前来向海伦求教一个百思不得其解的问题:如图,将军A从出发到河边饮马,然后再到B地军营视察,显然有许多走法.问怎样走路线最短呢?精通数理的海伦稍加思索,便作了完善的回答.这个问题后来被人们称作“将军饮马”问题.下面我们来看看数学家是怎样解决的.海伦发现这是一个求折线和最短的数学问题.根据公理:连接两点的所有线中,线段最短.若A、B在河流的异侧,直接连接AB,AB与l的交点即为所求.若A、B在河流的同侧,根据两点间线段最短,那么显然要把折线变成直线再解.将军饮海伦解决本问题时,是利用作对称点把折线问题转化成直线现在人们把凡是用对称点来实现解题的思想方法叫对称原理,即轴对称思想轴对称的两个图形有如下性质:①关于某条直线对称的两个图形是全等形;②对称轴是任何一对对应点所连线的垂直平分线;③两个图形关于某条直线对称,如果他们的对应线段或延长线相交,那么交点在对称轴上.将军饮马的数学问题,考察的知识点:“两点之间线段最短”,“垂线段最短”,“点关于线对称”,“线段的平移”。
解题总思路:找点关于线的对称点实现“折”转“直”,近两年出现“三折线”转“直”等变式问题考查。
共有七大模型:模型1,PA+PB最小模型2,PA-PB最小模型3,PA-PB最大【变形】异侧时,也可以问:在直线l上是否存在一点P 使得直线l为∠APB的角平分线模型4,周长最短模型5,“过河”最短距离模型6,线段和最小模型7,在直角坐标系的运用题目巩固1.如图,直线l 和l 的异侧两点A、B,在直线l 上求作一点P,使PA+PB 最小。
2.如图,直线l 和l 的同侧两点A、B,在直线l 上求作一点P,使PA+PB 最小。
3.如图,点P 是∠MON 内的一点,分别在OM,ON 上作点A,B。
使△PAB 的周长最小4.如图,点P,Q 为∠MON 内的两点,分别在OM,ON 上作点A,B。
十大经典数学模型
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十大经典数学模型十大经典数学模型是指在数学领域中具有重要意义和广泛应用的数学模型。
这些模型涵盖了不同的数学分支和应用领域,包括统计学、微积分、线性代数等。
下面将介绍十大经典数学模型。
1. 线性回归模型线性回归模型用于描述两个变量之间的线性关系。
它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来拟合一条直线,并用该直线来预测未知的观测值。
线性回归模型在统计学和经济学等领域有广泛应用。
2. 概率模型概率模型用于描述随机事件发生的可能性。
它通过定义事件的概率分布来描述事件之间的关系,包括离散型和连续型概率分布。
概率模型在统计学、金融学、生物学等领域中被广泛应用。
3. 微分方程模型微分方程模型用于描述物理系统、生物系统和工程系统中的变化过程。
它通过描述系统中各个变量之间的关系来解释系统的动态行为。
微分方程模型在物理学、生物学、经济学等领域中具有重要应用。
4. 矩阵模型矩阵模型用于表示线性关系和变换。
它通过矩阵和向量的乘法来描述线性变换,并用于解决线性方程组和特征值问题。
矩阵模型在线性代数、网络分析、图像处理等领域中广泛应用。
5. 图论模型图论模型用于描述物体之间的关系和连接方式。
它通过节点和边的组合来表示图形,并用于解决最短路径、网络流和图着色等问题。
图论模型在计算机科学、电信网络等领域中有广泛应用。
6. 最优化模型最优化模型用于寻找最佳解决方案。
它通过定义目标函数和约束条件来描述问题,并通过优化算法来找到使目标函数最优的变量取值。
最优化模型在运筹学、经济学、工程优化等领域中被广泛应用。
7. 离散事件模型离散事件模型用于描述在离散时间点上发生的事件和状态变化。
它通过定义事件的发生规则和状态转移规则来模拟系统的动态行为。
离散事件模型在排队论、供应链管理等领域中有重要应用。
8. 数理统计模型数理统计模型用于从样本数据中推断总体特征和进行决策。
它通过概率分布和统计推断方法来描述数据的分布和抽样误差,包括参数估计和假设检验等方法。
十大经典数学模型
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1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)元胞自动机7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)以上为各类算法的大致介绍,下面的内容是详细讲解,原文措辞详略得当,虽然不是面面俱到,但是已经阐述了主要内容,简略之处还望大家多多讨论。
数学建模
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1.当g(θ)=p(θ)=0时,成立
2.不妨设g(0)>0,p(0)=0
长方形旋转π角度,g(θ)与p(θ)交换
g(π)=0,p(π)>0
令h(θ)=g(θ)-p(θ)
h(0)>0, h(π)<0
由介值定理可得
存在θ1在0到2π上使得h(θ1)=0,
即g(θ1)=p(θ1)
因为g(θ1)xp(θ1)=0
1在椅子摆放问题的假设条件中,将四脚的连线呈正方形改为呈长方形,其余条件不变。试构建模型并求解。
模型假设
1.椅子的四个脚高度相同;
2.地面是连续变化的
3.椅子在任何时候都有三个脚着地
模型构成
椅子脚的连线呈长方形,设它四个点为A,B,C,D,以AC为x轴,BD为y轴作出直角坐标系,长方形围绕中心点O旋转,设长方形与初始位置的夹角为θ,则θ可以表示椅子的位置A1,B1,C1,D1,的位置
所以g(θ1)=p(θ1)=0
所以成立
当椅子的四个脚对于地面的距离全为零时,椅子四个脚全着地。 椅子的四只脚都是θ的函数,设A与地面距离为函数g(θ),C与地面距离是p(θ),θ在0到2π之间。
由假设可知函数满足g(θ),p(θ)பைடு நூலகம்连续,且正方形关于原点对称。任意θ都有三条腿对于地面的距离为0.
数学模型
已知g(θ),p(θ)是θ的连续函数,对于任意θ,g(θ)xp(θ)=0,且g(π)=0,p(0)=0,g(θ)>0,p(θ)>0,证明:存在θ1,使得g(θ1)=p(θ1)=0
数学建模模型大全
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97
海湾收成模型
多项式拟合
磁带播放模型
高阶多项式敏感度很强
光滑化
115
停止距离模型(2)
三阶样条法。有自然和强制样条两种
134
预测
时间序列
GM(1,1),指数平滑,线性平滑
因果分析法
聚类分析
灰色关联度分析
聚类分析
因子分析
模拟方法
蒙特卡罗算法
硬币投掷模型
149
汽油储存模型
逆线性样条(可改变随机数范围)
8,打假问题的机理数学分析
9,足球比赛排名问题
10,大象群落的稳定性分析
11,火车便餐最有价格方案
12,施肥效果分析
13,迷宫问题
14,锁具装箱问题
15,密码问题
16,席位分配模型
初等模型
17,双重玻璃窗功效模型
18,储存模型
优化模型
19,森林救火模型
20,消费者均衡模型
21,加工奶制品模型
数学规划模型
196
冲突目标
Minmax与maxmin
机会约束
约束满足概率性>P
矛盾约束
约束相互矛盾
单纯形法
木匠生产模型
注意步骤性。
215
组合模型
参数模型
动态规划
决策法
背包问题
排序问题
多步骤形的规划
数值搜索法
工业流程优化
黄金分割搜索法
还有二分搜索法
233
网络流
最大树
最大流
最短路
关键路线法
网络计划
布点问题
中心问题
重心问题
捕食者-食饵模型
Scheafer微分方程模型
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数学模型复习题1、)(t x 为连续函数,初值条件0)0(x x =,假设其增长率为常数r ,显然有t t rx t x t t x ∆=-∆+)()()(,则其满足微分方程 ;微分方程满足初值条件的解为 ;这个模型称为 。
阻滞增长模型的形式的微分形式 ;求解得到的曲线称为 曲线。
2、叙述数学建模的一般步骤模型准备、模型假设、模型构成、模型求解、模型分析、模型检验、模型应用 从思想上理解。
3、简述数学模型按以下方面的分类:按应用领域可分为:人口、交通、能源、环境、经济、规划等等;按建立模型的数学方法可分为:初等数学模型、几何模型、微分方程模型、统计回归模型、数学规划模型等等;按模型的表现特征可以分为:确定性和随机性、线性和非线性、静态和动态、连续与离散等等。
可以灵活理解。
4、在超市购物时你可能注意到大包装商品比小包装商品便宜,比如中华牙膏65g 每支2.5元,120g 每支3.8元,二者单位重量的价格比约为1.21:1。
(1)分析商品单位重量价格C 与商品重量w 的关系。
价格由生产成本、包装成本和其他成本所决定,这些成本中有的与体积成正比、有的与表面积成正比、有的与体积(重量w )无关。
(2)给出单位重量价格C 与w 的关系,画出它们的简图。
说明w 越大C 越小,但是随着w 的增加C 减小的速度变慢,解释其意义是什么?5、2010级新生入学后,统计与应用数学学院共有在校学生1055人,其中统计学专业520人,信息与计算科学专业265人,数学与应用数学专业270人。
要在全院推选23名学生组成学生代表团,试用下面的方法分配各专业的学生代表:(1)按比例分配取整的方法,剩下的名额按惯例分配给小数部分较大者; (2)用Q 值方法进行分配。
6、工厂定期订购原料,存入仓库供生产之用。
设在一个生产周期T 内,原料每天的需求量为常数r,每次的定货费用为1c ,每天每单位原料的存储费为2c ,订货后可立即到货,每次订货量为Q 。
(1)建立一周期的总费用函数(包括订货费与库存费,购货费是常数可不予考虑); (2)为使每天的平均费用最小,求最佳订货批量Q 、订货周期T 和最小成本C 。
7、一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力,估计可使一头80公斤重的生猪每天体重增加2公斤。
目前生猪的出售价格为每公斤8元,但是预测价格每天降低0.1元。
(1)问该饲养场应该在什么时候出售这样的生猪最划算?(2)在最佳出售时机的价格之下,作体重增加关于时间的弹性分析,并对弹性分析作出相应的解释;(3)在最佳出售时机的价格之下,作价格的降低关于时间的弹性分析,并对弹性分析作出相应的解释;8、利润)(p U 是销售收入)(p I 与生产支出)(p C 之差,p为每单位商品的售价,即)()()(p C p I p U -=。
dpdI称为 ;dp dC 称为 ;dpdU 称为 ;利润最大化的条件是 。
给定px p I =)(,qx p C =)(,需求函数bp a p x -=)(,0,,>q b a 已知(1)建立利润函数的表达式;(2)利用上述条件求利润最大化时的价格。
9、消费者对甲、乙两种商品的效用曲线(无差异曲线)),(21q q U ,问他如何利用手中的钱s 购买两种单价分别为1p 和2p 的商品以达到效用最大。
(1)建立效用最大化的数学规划模型;(2)利用Lagrange 乘数法求出利润最大化的条件,并对结果进行解释。
(3)对于上述模型,推广到n商品的情况。
10、某工厂加工A ,B ,C 三种元件,三种元件在粗加工、精加工包装检验三个车间所需要单位工时,可获最大利润。
(1Max=30*x1+20*x2+50*x3; X1+2*x2+x3<430; 3*x1+2*x3<460; X1+4*x2<420;(2)对于你建立的线性规划模型,利用LINGO10.0求解结果如下:请你进行对偶价格分析和进行全面的灵敏度分析(目标函数的系数和约束条件右断的常数项),并作出解释。
Global optimal solution found.Objective value: 13500.00 Total solver iterations: 2Variable Value Reduced Cost X1 0.000000 40.00000 X2 100.0000 0.000000 X3 230.0000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 13500.00 1.000000 2 0.000000 10.00000 3 0.000000 20.00000 4 20.00000 0.000000 Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient RangesCurrent Allowable AllowableVariable Coefficient Increase Decrease X1 30.00000 40.00000 INFINITY X2 20.00000 80.00000 20.00000X3 50.00000 INFINITY 26.66667Righthand Side RangesRow Current Allowable AllowableRHS Increase Decrease2 430.0000 10.00000 200.00003 460.0000 400.0000 20.000004 420.0000 INFINITY 20.0000011、某疗养院营养师要为病人拟订本周菜单。
可供选择的蔬菜及其费用和所含营养成Min=0.15*x1+0.15*x2+0.24*x3+0.06*x4+0.18*x5+0.1*x6;0.45*x1+0.45*x2+1.05*x3+0.4*x4+0.5*x5+0.5*x6>6;10*x1+28*x2+50*x3+25*x4+22*x5+75*x6>325;415*x1+9065*x2+2550*x3+75*x4+15*x5+235*x6>17500;8*x1+3*x2+53*x3+27*x4+5*x5+8*x6>245;0.3*x1+0.35*x2+0.6*x3+0.15*x4+0.25*x5+8*x6>5;对于你建立的线性规划模型,利用LINGO10.0求解结果如下:写出对偶线性规划问题,并指出对偶规划问题的最优解;请你进行对偶价格分析和进行全面的灵敏度分析(目标函数的系数和约束条件右断的常数项),并作出解释。
Global optimal solution found.Objective value: 1.057771Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostX1 0.000000 0.7908464E-01X2 1.818497 0.000000X3 0.000000 0.6040132E-01X4 12.56693 0.000000X5 0.000000 0.1055289X6 0.3098109 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 1.057771 -1.0000002 0.000000 -0.14715093 63.32691 0.0000004 0.000000 -0.9125189E-05 5 102.2410 0.0000006 0.000000 -0.3035017E-02 Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient RangesCurrent Allowable AllowableVariable Coefficient Increase Decrease X1 0.1500000 INFINITY 0.7908464E-01 X2 0.1500000 0.2308013 0.8192000E-01 X3 0.2400000 INFINITY 0.6040132E-01 X4 0.6000000E-01 0.1923420E-01 0.5698966E-01 X5 0.1800000 INFINITY 0.1055289 X6 0.1000000 2.971263 0.2370241E-01 Righthand Side RangesRow Current Allowable AllowableRHS Increase Decrease2 6.000000 6.517810 1.0480613 325.0000 63.32691 INFINITY4 17500.00 34276.90 16325.285 245.0000 102.2410 INFINITY6 5.000000 31.53571 2.41951412、用)(t x 和)(t y 分别表示甲乙交战双方时刻t的兵力(人数),每一方的战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力,分别为),(),,(y x g y x f ;每一方的非战斗减员率(由疾病、逃跑等因素引起)只与本方的兵力成正比;甲乙双方的增援率是给定的时间的函数,分别为)(),(t v t u 。
则兵力变化的微分方程为:⎪⎩⎪⎨⎧+--=+--=)(),()(),(t v y y x g dtdyt u x y x f dt dxβα 根据以下条件,求出甲乙兵力的函数,分析甲、乙方获胜的条件。
正规战争:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=-=00)0(,)0(y y x x bx dtdyaydt dx游击战争:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=-=00)0(,)0(y y x x dxy dtdycxydt dx混合战争:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=-=00)0(,)0(y y x x bx dtdycxydt dx13、在经济增长模型中,为了适用于不同的对象,可将产量函数折算成现金,考虑到物价上涨因素,我们记物价上升指数为)1)0()((=p t p ,则产品的表面价值)(t y 、实际价值)(t Q 和物价指数)(t p 之间有关系)()()(t p t Q t y =。
(1)导出)(),(),(t p t Q t y 的相对增长率之间的关系,并作出解释;(2)设雇佣工人数为)(t L ,每个工人的工资)(t w ,其他成本)(t C 企业的利润函数为)()()()()()()()()()(t C t w t L t p t Q t C t w t L t y t R --=--=根据Cobb —Douglas 生产函数)()()(1t k t aL t Q rr -=讨论,企业应雇佣多少工人可使利润最大? 14、记时刻t 渔场中的鱼量为)(t x ,在无捕捞的条件下)(t x 的增长服从Logistic 规律⎪⎭⎫ ⎝⎛-=N x rx dx dx 1其中r 是固有增长率,N 是环境容许的最大鱼量。