数学建模之微积分模型

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数学建模-微积分模型

数学建模-微积分模型
模型假设
需要对烧毁森林的损失费、救火费及火势蔓延程度的形式做出假设。
(1)损失费与森林烧毁面
积 成正比,比例系数为 , 即烧毁单位面积森林的损失费,取决于森林的疏密程度和珍贵程度。
对于 ,火势蔓延程度 与时间t成正比,比例系数 称为火势蔓延速度。(注:对这个假设我们作一些说明,火势以着火点为中心,以均匀速度向四周呈圆形蔓延,所以蔓延的半径与时间成正比,因为烧毁森林的面积与过火区域的半径平方成正比,从而火势蔓延速度与时间成正比)。
从起跳到落地的时间为 ,人在雨中奔跑的总距离为 ,不妨假设 为 的整倍数。由物理学的抛体运动定律可得 。
模型建立
计算人在每个方向上的淋雨量:
对于垂直方向上,每一个小段的淋雨量为 。利用相对坐标系得到
时的垂直方向的速度为 ,这期间扫过的雨水体积
据此计算得到在垂直方向总的淋雨量为
(4.13)
从(4.13)式中可以看出, 关于水平方向的速度是单调减少的,但与垂直方向速度 无关。
(2)效用函数为
根据(4.10)式可以求得最优比例为
结果表明均衡状态下购买两种商品所用的资金的比例与价格无关,只与消费者对这两种商品的偏爱程度有关。
(3)效用函数为
根据(4.10)式可以求得最优比例为

结果表明均衡状态下购买两种商品所用的资金的比例,与商品价格比成反比,与消费者对这两种商品偏爱程度之比的平方成正比。
实际应用这个模型时, 都是已知常数, 由森林类型、消防人员素质等因素确定。
4.4消费者的选择
本节利用无差别曲线的概念讨论消费者的选择问题。如果一个消费者用一定数量的资金去购买两种商品,他应该怎样分配资金才会最满意呢?
记购买甲乙两种商品的数量分别为 ,当消费者占有它们时的满意程度,或者说给消费者带来的效用是 的函数,记作 ,经济学中称之为效用函数。 的图形就是无差别曲线族,如图4.4所示。类似于第二章中无差别曲线的作法,可以作出效用函数族,它们是一族单调下降、下凸、不相交的曲线。在每一条曲线上,对于不同的点,效用函数值不变,即满意程度不变。而随着曲线向右上方移动, 的值增加。曲线下凸的具体形状则反映了消费者对甲乙两种商品的偏爱情况。这里假设消费者的效用函数 ,即无差别曲线族已经完全确定了。

数学建模思想融入微积分

数学建模思想融入微积分
数学建模思想融入微积分
目录
数学建模概述 微积分基础知识 数学建模在微积分中的应用 案例分析 数学建模思想在微积分教学中的实践与思考
01
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模:运用数学语言、符号、公式和理论对现实问题进行抽象和简化,以解决实际问题的方法和过程。
数学建模是一种跨学科的综合性技术,涉及数学、计算机科学、工程学等多个领域。
详细描述
无穷小和极限在建模中有着广泛的应用。例如,在物理学中,瞬时速度可以看作是平均速度的极限,而瞬时加速度则可以看作是平均加速度的无穷小变化量。在经济学中,无穷小和极限的概念也常用于描述经济变量的变化趋势和规律。
总结词
无穷小与极限在建模中的应用案例
05
数学建模思想在微积分教学中的实践与思考
强调概念背景
对实际问题进行深入分析,明确问题的背景、条件和目标。
问题分析
根据问题分析的结果,选择适当的数学方法和工具,建立数学模型。
建立模型
运用数学方法和计算机技术,求解建立的数学模型。
求解模型
对求解结果进行评估,并根据实际情况对模型进行优化和改进。
模型评估与优化
数学建模的基本步骤
02
微积分基础知识
03
导数与微分的应用
定积分与不定积分
定积分是积分的一种特殊形式,用于计算具体几何量或物理量;不定积分则用于求函数的原函数或反导数。
积分的应用
积分在解决实际问题中有着广泛的应用,如计算旋转体的体积、曲线的长度等。
积分
级数概念
级数是无穷多个数的和,可以用来表示连续变化的过程或现象。
无穷小的概念
无穷小是数学中的一个重要概念,用于描述函数在某点附近的变化趋势。

数学建模之微积分的应用

数学建模之微积分的应用

微积分的应用1.跳伞运动员由静止状态向地面降落,人和伞共重161磅(1磅=0.45359273kg ),在降落伞张开以前,空气阻力等于 v 2 ,在开始降落5s 后降落伞张开,这时空气阻力为 v 22 ,试求降落伞张开后跳伞员的速度v(t),并讨论极限速度。

问题分析:本题题目比较好懂,只要理解阻力的速度的关系,再根据物理关系进行列方程即可求解。

所以问题主要在于模型的建立于求解。

具体解题过程如下。

(1) 分析求解从t=0到t=5s 之间跳伞员的运动状态 由已知可得空气阻力f=v/2,故根据力学知识可以得到如下方程:mg-f=ma即 mg-v/2=m dv dt此为一元微分方程。

由高数知识,先解该方程对应的齐次微分方程-v/2=m dv dtdv v =−dt 2m 两边同时积分 ∫ dv v v t v 0=∫−dt 2m t 0 得 v t =v 0∗e −t2m由常数变异法令 v t =h(t)∗e −t 2m则 v t ’=h(t)’∗e −t2m + h(t)*(-12m ) ∗e −t2m 带回原方程得:h(t)’=g ∗e −t 2mh(t)=2mg ∗e−t2m +C (C 为常数)所以v t =h (t )∗e −t 2m = (2mg ∗e −t 2m +C) ∗e −t 2m又 v 0= 0,所以C= -2mg所以 v t = = 2mg (1−e −t 2m )带入数值,t=5s ,则可得到v 5=48.17m/s 。

且由方程的解的表达形式,利用MATLAB 可以得到如下v-t 曲线。

由于该曲线是在5s 内的,则e −t 2m 随t 的变花近似为线性的,所以看起来近似直线,实际则不是的。

(2) 分析求解从t=5s 到t=t 之间跳伞员的运动状态同以上的分析过程,可以列出在该时间段内的方程:mg- v 22 =m dv dt即 dvdt =2mg−v 22m dv 2mg−v 2=12m dt令√2mg =a ,对上式两边同时积分得:∫dva2−v2=∫12mdtt5v tv5查的积分表公式,上式继续得到:∫dva2−v2=12a∫(1a−v+1a+v)v tv5dv=v t v512aln|a+v ta−v t∗a−v5a+v5| =t−52m直接对该式进行定性分析:如果不考虑跳伞员的高度问题,当t ∞时,上式右边∞,所以可以得到绝对值部分为无穷大;所以有v t=a=√2mg=37.826 m/s。

数学建模(微积分)一

数学建模(微积分)一
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数学建模讲座
(1) 机理分析法
常用的建模方法有机理分析法、测试分析法等。 机理分析法是立足于事物内在规律的一种常见建 模方法,主要是依对现实对象的特性有较为清楚 的了解与认识,通过分析其因果关系,找出反映 其内部机理的规律性而建立其模型的一种方法.
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数学建模讲座
四、模型建立
我们以1天为时间单位,那么每天基础代谢的能量消 耗为B=24b(焦耳/日)。由于人的活动不可能是全天 进行的,所以假设每天人体活动h小时,则一天消耗的 能量应为R=rh(焦耳/日) ; 按照假设3,我们可以在任何一个时间段内考虑由 于能量的摄入与消耗引起人的体重的变化。 按照能量平衡原理,任何时间段内由于体重的改变 所引起的人体内能量变化应等于这段时间内摄入的能 量与消耗的能量之差。
从以上两个方面来看,咳嗽时气管收缩(在一定范围内) 有助于咳嗽,它促进气管内空气的流动,从而使气管中 的脏物能尽快地被清除掉
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数学建模讲座
减肥模型
一、问题的提出 随着社会的进步和发展,人们的生活水平在不断 提高,由于饮食营养摄入量的不断改善和提高,“肥 胖”已经成为社会关注的一个重要问题,无论从健康 的角度还是从审美的角度,人们越来越重视自己的形 体的健美。从面就导致目前社会上出现了各种各样的 减肥食品(或营养素)和名目繁多的健美中心。 如何对待减肥的问题,我们也可以通过组建模型, 从数学的角度对有关规律作进一步的探讨和分析
实例十一、群体遗传模型
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数学建模讲座
一、数学建模的总体介绍
1.数学建模中常用的书籍
2.数学建模基本过程

高等数学模型—微积分模型(数学建模课件)

高等数学模型—微积分模型(数学建模课件)
度等)
2、假设易拉罐是一个正圆柱体,什么是它的最优设计?其结果是
否可以合理地说明你们所测量地易拉罐地形状和尺寸。
二、数据测量
罐直径、罐高、罐壁厚、顶盖厚、圆台高、
顶盖直径、圆柱体高、罐底厚、罐内体积等。
该如何测量?
二、数据测量
1、直接测量
①用软皮尺环绕易拉罐相关部位一圈
(罐桶直径、罐
测得周长。
高、圆台高、顶
速度、出手角度和出手高度)
作定性和定量研究并得到明
确结论。
森林救火问题
微积分模型
知识点
一、问题的提出
二、模型分析与假设
三、模型建立与求解
四、模型应用
一、问题的提出
一、问题的提出
森林失火了!消防站接到火警后,立即决定派消防队员前去救火。队
员多,火被扑灭的快,森林损失小,但救援费用大;队员少,救援费用小,
118.0 123.5 136.5 142.0 146.0 150.0 157.0 158.0];
y1=[44 45 47 50 50 38 30 30 34 36 34 41 45 46 43 37 33 28 32 65 55 54 52 50 66 66 68];
y2=[44 59 70 72 93 100 110 110 110 117 118 116 118 118 121 124 121 121 121 122 116 83 81 82 86
四、模型建立与求解
一、问题的提出
运动员单手托住铅球,在投掷圆内将铅球掷出并使铅
球落入有效区内,以铅球投掷的远度评定运动员的成绩。
问题:
建模分析如何使铅球投掷的最远?
二、问题分析
• 铅球投掷中,影响投掷距离的因素有哪些?

数学建模之函数的微积分

数学建模之函数的微积分

例 2 求极限 lim
x 0
e 1 cos
x
3
1 x sin x
syms x; limit((exp(x^3)-1)/(1-cos(sqrt(x-sin(x)))),x,0,’right’)
导数


matlab求导命令diff调用格式: diff(函数f(x)),求f(x)的一阶导数f’(x); diff(函数f(x),n),求f(x)的n阶导数(n是具体 整数); diff(函数f(x,y),变量名x),求f(x,y)对x的偏导 数; diff(函数f(x,y),变量名x,n),求f(x,y)对x的n阶 偏导数;
log (1 x ( x ( 2 x ))
1/2
)
y=sym(asin(x)/sqrt(1-x^2)+0.5*log((1-x)/(1+x)));
dy=diff(y); b=simple(dy);
例4. 计算下列函数的二阶导数
1 ) y 3 x arcsin x ( x 2 ) 1 x
dy=diff(y);u=simplify(dy), u1=diff(u);u2=simplify(u1) 高阶导数可直接计算:diff(S,‘v’,n) 求S对v的n阶导数,
不定积分
例1 证明 x cos ( ax ) dx
3 2
x3 3x 4a 8a 3 8 x
4
3x 2 3 sin( 2 ax ) 2 4 8a 16 a
cos( 2 ax ) C
syms a x;
f=simple(int(x^3*(cos(a*x))^2,x)); pretty(f);

微积分的数学模型解析

微积分的数学模型解析

微积分的数学模型解析微积分,是数学的一个分支,它是构建现代科学的基础之一。

微积分是研究自然界各种现象的基础,几乎所有科学的研究都需要用到微积分的方法。

微积分的核心是求解导数和积分,通过导数和积分的作用,可以建立不同的数学模型,此时微积分就将不同的问题转化为数学问题,使问题的求解变得简单明了。

微积分的数学模型解析,虽然是微积分的一个难点,但是却是非常重要的。

在现实生活中,经常会遇到各种需要建立数学模型的问题,如经济、发展、生物、环境等,这些问题都需要微积分的数学模型进行分析和解决。

下面,就来详细探讨微积分的数学模型解析。

一、导数的数学模型解析导数是微积分中的一个重要概念,具有解决许多问题的力量。

导数包含了物理学、工程学、生物学、经济学等众多学科中的各种数学模型。

导数可以体现一个量随着另一个量的改变所带来的变化率。

导数的推导过程中涉及到极限,而极限则是微积分的核心概念之一。

在数学模型解析过程中,常常需要建立函数的导数模型。

假设函数f(x)表示某一变量随着另一变量的变化而发生变化的规律,那么f(x)的导数f'(x)就是一个新的变量随着原变量x的改变而发生变化的规律。

这里需要注意的是,导数f'(x)并不是函数的直接表示,而是函数变化的速度,也就是函数斜率的大小。

导数的数学模型解析,有助于解决许多现实生活中的问题。

例如,对于销售某种商品的商家,可以通过建立该商品的销售量与时间的导数模型,来分析该商品在不同时间下销售情况的变化趋势,并为制定销售策略提供支持。

二、积分的数学模型解析积分是微积分中的另一个核心概念,也有着非常重要的应用价值。

积分可以将一个函数曲线下的面积求出,因此,在物理学、化学、统计学、经济学等学科领域中,经常会用到积分的方法。

在数学模型解析过程中,建立函数的积分模型需要注意一些要点。

首先,需要选择合适的积分方法,例如,定积分、不定积分、面积积分等。

其次,需要确定积分区间,即对函数需要积分的范围进行明确。

数学建模微分方程模型

数学建模微分方程模型

数学建模微分方程模型在数学建模的旅程中,微分方程模型扮演了至关重要的角色。

它们在描述和解决各种实际问题中,从物理学到社会科学,都起到了关键的作用。

在本章中,我们将探讨微分方程模型的基本概念、类型和应用。

微分方程是一种方程,它包含未知函数的导数。

这种方程在描述变化率时非常有用,例如,描述物体的速度或加速度。

在形式上,微分方程可以表示为 y'(x) = f(x, y),其中 y'表示 y的导数,f是一个给定的函数。

根据方程的特点,微分方程可以划分为多种类型,如线性微分方程、非线性微分方程、常微分方程、偏微分方程等。

每种类型的方程都有其特定的求解方法和应用领域。

微分方程在众多领域中都有应用,如物理学、工程学、经济学等。

例如,牛顿第二定律就是一个微分方程,它描述了物体的加速度如何由作用力决定。

人口增长模型、传染病模型等也都依赖于微分方程。

建立微分方程模型通常需要以下步骤:确定模型的目标和变量;然后,根据问题背景和物理规律建立数学模型;通过数值计算或解析解法得出结果。

求解微分方程的方法主要有两种:数值方法和解析方法。

数值方法是通过计算机程序或软件进行数值计算得到近似解,而解析方法是通过求解方程得到精确解。

对于某些类型的微分方程,可能需要结合使用这两种方法。

建立微分方程模型后,我们需要对模型进行评估和检验,以确保其有效性和准确性。

这通常包括对模型的假设进行检验、对模型的预测结果进行验证以及对模型的参数进行估计和调整等。

随着科学技术的发展,微分方程模型的应用前景越来越广阔。

例如,在生物学中,微分方程被用来描述疾病的传播动态;在经济学中,微分方程被用来分析市场供需关系的变化;在工程学中,微分方程被用来模拟复杂系统的行为等。

未来,随着大数据和人工智能等技术的发展,微分方程模型将在更多领域得到应用和发展。

微分方程模型是数学建模中一个极其重要的部分。

通过学习和掌握微分方程的基本概念、类型、应用以及求解方法等,我们可以更好地理解和解决现实生活中的各种问题。

数学建模中的分数阶微积分理论研究

数学建模中的分数阶微积分理论研究

数学建模中的分数阶微积分理论研究随着科技的快速发展,人们对于各类实际问题的解决需求愈发迫切。

然而,一些现实问题并不容易使用传统的微积分方法进行建模和求解。

相比传统微积分,分数阶微积分理论能够更加准确地描述这些问题,其求解方法更加广泛和灵活。

因此,在数学建模中,应用分数阶微积分理论进行问题解决已经成为一种热门的研究方向。

传统微积分只考虑整数次导数的概念,而在分数阶微积分理论中,我们将这一概念扩展到了分数次导数。

不同于整数次导数,分数次导数的连续性和正则性条件要求更高。

分数阶微积分理论将实际问题更好地进行了描述,因为分数次导数既可以表示瞬时变化率,也可以表示涉及时间或空间的记忆效应。

分数阶微积分可以精确建模像非可扩散(即Fickian)和可扩散(即非Fickian)扩散的物理现象,以及像市场波动和药物代谢这样的生物或经济现象。

数学建模中的一个常见问题就是如何确定分数阶微积分中的分数阶导数。

这一问题最常用的解决方法包括基于矩估计的方法、基于小波变换的方法,以及基于权重求和的方法等。

根据问题的不同,我们可以选择合适的方法进行求解。

另外,由于分数阶微积分的性质复杂,解决方案不唯一,因此对不同方法的对比研究也是必要的。

值得一提的是,虽然分数阶微积分理论的应用范围非常广泛,但是其应用在实际问题中的难度和复杂度也较高。

例如,在金融领域,分数阶微积分理论可以被用于模拟股票价格的变化,但是实际问题往往涉及到更多的影响因素。

因此,需要不断地深入研究分数阶微积分理论,并结合实际问题进行验证和应用。

总的来说,分数阶微积分理论在数学建模中的应用已经成为一个热门领域。

通过应用分数阶微积分,我们可以更好地解决一些传统微积分无法解决的问题,并精确建模实际问题。

在未来,相信随着对分数阶微积分理论的更深入研究和应用,我们可以更好地解决和预测实际问题。

微积分在实际问题中的数学建模方法

微积分在实际问题中的数学建模方法

微积分在实际问题中的数学建模方法微积分是数学中重要的分支,它研究函数的变化率和积分的性质。

微积分为解决实际问题提供了强有力的数学工具和建模方法。

在实际问题中,微积分的数学建模方法可以帮助我们理解和分析问题,并通过数学计算得到解决方案。

微积分在实际问题中的数学建模方法包括函数建模、极限分析、导数分析、积分分析等。

下面将对每个方法进行详细介绍,并给出实际问题的例子以说明其应用。

函数建模是微积分中最基础的建模方法之一,它可以将实际问题转化为数学函数的形式。

通过观察问题的特征和规律,我们可以根据实际情况选择适当的函数模型,并确定模型的参数。

例如,在人口增长问题中,我们可以使用指数函数来建模人口的增长趋势,通过调整指数函数的系数来拟合实际数据,进而预测未来的人口变化。

极限分析是微积分中重要的思维工具之一,在实际问题中广泛应用。

通过对问题中的量进行极限分析,我们可以推导出问题的特性和规律。

例如,在力学中,我们可以利用极限分析来推导物体的速度和加速度之间的关系,进而解决运动问题。

在经济学中,极限分析可以帮助我们理解市场供需关系的演变过程,从而预测价格的变化趋势。

导数分析是微积分中常用的分析方法之一,它可以帮助我们理解函数的变化趋势和函数的局部特性。

通过求导数,我们可以得到函数的斜率和变化率,进而分析问题中的变化规律。

例如,在物理学中,通过对位移函数求导数,我们可以得到速度函数;再对速度函数求导数,我们可以得到加速度函数。

这种导数分析可以帮助我们理解物体运动的过程和规律。

积分分析是微积分中重要的计算方法之一,它可以帮助我们计算函数的面积、体积和曲线的长度等。

通过对问题中的量进行积分,我们可以得到问题的定量解决方法。

例如,在物理学中,通过对力的函数进行积分,我们可以计算出力对物体所做的功;再通过对功的函数进行积分,我们可以计算出物体的势能变化。

这种积分分析可以帮助我们计算物体的能量转换和储存情况。

综上所述,微积分在实际问题中的数学建模方法可以帮助我们理解问题、分析问题并得到解决方案。

数学建模公选课:第五讲-微分方程模型

数学建模公选课:第五讲-微分方程模型
一种高精度的数值求解微分方程的方法,通过迭代逼近微分方程的解。
详细描述
龙格-库塔方法具有较高的精度和稳定性,适用于求解各种复杂的一阶和二阶常微分方程。
04
微分方程模型的应用实例
人口增长模型
总结词
描述人口随时间变化的规律
详细描述
人口增长模型通常使用微分方程来描述人口随时间变化的规律。该模型基于假设,如人口增长率与当 前人口数量成正比,来建立微分方程。通过求解该微分方程,可以预测未来人口数量。
模型建立
如何根据实际问题建立合适的微分方 程模型是一个挑战。
02
高维问题
对于高维微分方程,如何求解是一个 难题。
01
03
非线性问题
非线性微分方程的求解更加复杂和困 难。
未来展望
随着科学技术的发展,微分方程模型 的应用领域将更加广泛,求解技术也 将更加成熟和多样化。
05
04
多尺度问题
如何处理不同时间尺度的微分方程是 一个挑战。
数学建模公选课:第五讲 -微分方程模型
• 微分方程模型简介 • 微分方程模型的建立 • 微分方程模型的求解方法 • 微分方程模型的应用实例 • 微分方程模型的发展趋势与展望
01
微分方程模型简介
微分方程的基本概念
微分方程是描述数学模型中变量随时间变化的数学表达式,通常表示为包含未知函 数及其导数的等式。
05
微分方程模型的发展趋势与展望
微分方程模型在各领域的应用前景
物理领域
描述物体的运动规律,如牛顿 第二定律、波动方程等。
经济领域
分析市场供需关系和预测经济 趋势。
工程领域
预测和控制系统的动态行为, 如电路、机械系统等。
生物医学领域

微积分与数学建模知识总结

微积分与数学建模知识总结

微积分与数学模型(上册)任课教师:***小组成员张程1440610405王子尧1440610402李昊奇1440610403梅良玉1440610426方旭建1440610406李柏睿1440610428第1章 函数,极限与连续1.1 函数的基本概念准备知识(掌握集合与区间的相关知识)函数定义:设x 和y 是两个变量,D 是一个给定的数集。

如果对于任意x ∈D , 按照某一法则f ,变量y 都有确定的值和它对应,则称f 为定义在D 上的函数,数集D 称为函数的定义域,x 称为自变量,y 称为因变量。

与x 对应的y 的值记做f(x),称为函数f 在x 处的函数值。

D 上所有的数值对应的全体函数值的集合称为值域 函数特性:1:函数的有界性设f(x)在集合X 上有定义,若存在M>=0,使得对任意x 属于X 都有f(x 的绝 对值<=M, 则称函数f(x 在)X 上有界;否则,称函数f(x)在X 上无界。

2:函数的单调性 3:函数的奇偶性 4:函数的周期性 5:分段函数 6:复合函数1.2初等函数常值函数 如:y=C,C 为常数; 幂函数 如:y=x α,α∈R 为常数; 指数函数 如:y=a x ,a>0且a ≠1;对数函数 如:y=axlog ,a>0且a ≠1;三角函数 如:y=sinx,y=cosx,y=tanx ;反三角函数 如:y=arcsinx,y=arccosx,y=arctanx ;以及双曲函数1.3 极限的概念(1) .极限的直观定义:当x 接近于某个常数x 0但不等于x 0时,若f(x)趋向于常数A ,则 称A 为f(x)当x 趋向于x 0时的极限。

(2) .极限的精确定义:给定函数f(x)和常数A ,若对于∀ε>0(无论ε多么小),总彐δ>0,使得当0<|x-x 0|<ε,则称A 为f(x)当x 趋于x 0时的极限,记做limx x →f(x)=A.(3) 单侧极限和极限的关系:(定理)limx x →f(x)=A.成立的充要条件是左极限lim-→0xx f(x)和右极限lim+→0xx f(x)均存在且都等于A(4) (定理)limx x →f(x)=A 的充要条件是lim-→0xx f(x)=lim+→0xx f(x)=A1.4 极限的性质与运算性质:唯一性:若limx x →f(x)存在,则必唯一(1)局部有界性:若limx x →f(x)=A ,则存在M>0以及δ>0,使得当0<|x-x 0|<δ时,有 |f(x)|≤M(2)局部保号性:若imx x →f(x)=A ,且A>0(或A<0),则存在δ>0,使得当0<|x-x 0|<δ时,有f(x)>0(或f(x)<0) 运算 若lim f(x)=A,lim g(x)=B,则①. lim[f(x)±g(x)]存在,且lim[f(x)±g(x)]=lim f(x)±lim g(x)=A ±B; ②. lim f(x)·g(x)存在,且lim f(x)g(x)=lim f(x)·lim g(x)=AB; ③. 若B ≠0,则lim [f(x)/g(x)]存在,且 lim [f(x)/g(x)]=lim f(x)/lim g(x)=A/B 夹逼准则:若函数f(x),g(x),h(x)满足:(1)当x ∈U(x 0,δ)时,有g(x)≤f(x)≤h(x);(2) lim x →x0g(x)=A,lim x →x0h(x)=A, 则极限lim x →x0f(x)存在,且等于A 。

数学建模微积分模型例题

数学建模微积分模型例题

数学建模微积分模型例题
以下是一个简单的数学建模微积分例题:
题目:有一根细棒,其长度为10米,质量为1千克。

我们需要计算这根细棒的弯曲程度。

首先,我们需要理解什么是弯曲程度。

弯曲程度可以理解为细棒弯曲的弧长与其原长的比值。

因此,我们可以用以下数学模型表示细棒的弯曲程度:设细棒的原长为L 米,弯曲的弧长为s 米,则弯曲程度y = s / L。

接下来,我们需要考虑如何计算弯曲的弧长s。

由于细棒弯曲时形成的是一个圆弧,因此我们可以使用微积分的知识来求解。

设细棒在弯曲过程中形成的圆弧的半径为r 米,圆心角为θ度,则弧长s = r ×θ。

由于细棒的质量分布均匀,因此我们可以认为细棒在弯曲过程中形成的圆弧的半径r 是恒定的。

同时,我们知道细棒的总质量M = 1 千克,因此我们可以计算出细棒在弯曲过程中形成的圆心角θ。

设细棒在弯曲过程中形成的圆心角为θ度,则θ= M ×g / (r ×g)。

其中g 是重力加速度,g = 9.8 m/s^2。

将以上模型整合,我们可以得到以下微积分方程:
y = s / L = r ×θ/ L = (M ×g / (r ×g)) ×90°/ L
其中,y 是弯曲程度,s 是弯曲的弧长,L 是细棒的原长,r 是圆弧的半径,θ是圆心角。

这是一个简单的数学建模微积分例题,通过这个例题我们可以理解数学建模的基本思路和方法。

数学建模--微分、积分和微分方程PPT课件

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若用雷达进行跟踪,保持船的瞬时 速度方向始终指向走私船,
缉私舰的运动轨迹是怎样的?是否 能够追上走私船?
如果能追上,需要用多长时间?
2021精选ppt
22
应用、思考和练习(追击问题)
y M0
M(x, y)
d
S0
S
2021精选ppt
x
23
应用、思考和练习(追击问题)
d2x d y2
r
(
1(dd
x)2)/ y
(1)定义法,取近似和的极限。
高等数学中不是重点内容 但数值积分的各种算法却是基于定义建立的
(2)用不定积分计算定积分。
不定积分是求导的逆运算, 而定积分是连续变量的求和(曲边梯形的面积) 表面上看是两个完全不同的概念, 通过牛顿-莱布尼兹公式联系在一起,
(3)解微分方程计算定积分
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drawnow
end2021精选ppt来自29电影动画制作(zxy7_3)
moviein、 getframe、movie指令
x=-8:0.5:8; [XX,YY]=meshgrid(x);
r=sqrt(XX.^2+YY.^2)+eps;
Z=sin(r)./r;
surf(Z); %画出祯
theAxes=axis; %保存坐标值,使得所有帧都在同
例:求极限:
limsin(xs) in(3x) x0 sin(x)
syms x a
I1=limit(‘(sin(x)-sin(3*x))/sin(x)’,x,0) 运行结果
2021精选ppt
12
符号微积分(求导)
diff(f,‘var’,n) 求 f 对变量var 的n阶导数 缺省n时为求一阶导数 缺省变量'var' 时,默认变量为x 可用来求单变量函数导数 多变量函数的偏导数 还可以求抽象函数的导数

数学建模中的主要方法和应用

数学建模中的主要方法和应用

数学建模中的主要方法和应用数学建模是当今现代科学技术发展中的重要组成部分,它将数学方法、计算机技术与实际问题结合,通过数学模型建立、分析和求解实际问题,为人类社会的发展提供了巨大的支持和帮助。

数学建模方法丰富多彩,如最优化方法、微分方程模型、图论模型和随机过程模型等,其中最常用的是最优化方法和微分方程模型。

下面将从理论和实践两个方面展开介绍,重点讲述数学建模中最常用的方法及其应用。

一、最优化方法最优化方法是数学建模中应用广泛的一种方法,它是求解优化问题的一类数学算法。

在数学建模中,最优化方法的应用范围非常广泛,可以用于优化问题的建模与求解,如在工业生产中,我们需要在保证质量的前提下尽量节约原材料和能源,这时就可以采用最优化方法建立优化模型。

最优化方法按不同的算法分类,可以分为线性规划、非线性规划和动态规划等,其中线性规划是最为常见和基础的一种方法。

线性规划的求解一般采用单纯形法,通过计算确定最优解。

非线性规划是线性规划的扩展,它是求解目标函数不是线性函数的规划问题。

非线性规划的求解方法有牛顿法和梯度下降法等,这些方法都需要利用微积分的基础知识。

对于一个复杂的优化问题,在建立模型的过程中,最关键的就是确定目标函数。

一个好的目标函数需要具备可行性、一致性、可表达性和可求解性等特点。

在具体求解过程中,还需要对目标函数进行求导,确定优化点,并验证该点是否为全局最优解。

二、微分方程模型微分方程模型是数学建模中常用的一种方法,它是利用微积分的基础知识建立模型,解决与时间有关的问题。

在实际生活中,许多问题都与时间有关,如人口增长、物种灭绝、气候变化等,这些问题的变化过程都可以通过微分方程模型进行描述和分析。

微分方程模型按不同级别分类,可以分为一阶微分方程、二阶微分方程和高阶微分方程等,其中最为常用的是一阶微分方程。

一阶微分方程是指微分方程中未知函数的导数最高次数为一的情况,它可以描述很多与时间相关的变化问题。

数学微积分与数学建模

数学微积分与数学建模

数学微积分与数学建模数学微积分是数学中的重要分支,它研究的是变化率和累积量的数学理论。

微积分的概念和方法在科学、工程、经济学等领域中具有广泛的应用。

而数学建模则是通过数学方法解决实际问题的过程,它将现实世界的问题转化为数学模型,并利用数学工具进行分析和求解。

微积分和数学建模之间存在着密切的联系,下面将从微积分的基本概念、微积分在数学建模中的应用等方面进行探讨。

微积分的基本概念包括导数和积分。

导数描述了函数在某一点上的变化率,它可以用来求解曲线的斜率、速度、加速度等问题。

而积分则是导数的逆运算,它描述了函数在一定区间内的累积量,可以用来求解曲线下的面积、体积、质量等问题。

导数和积分是微积分的核心概念,它们的应用范围非常广泛。

例如,在物理学中,通过对位移、速度和加速度的关系进行微积分分析,可以得到物体的运动规律;在经济学中,通过对需求曲线和供给曲线进行微积分分析,可以得到市场均衡的价格和数量等。

微积分在数学建模中的应用可以说是无处不在。

数学建模是一种将实际问题转化为数学模型的过程,而微积分则是解决这些数学模型的重要工具。

例如,在生物学中,研究生物种群的增长和衰退时,可以使用微积分中的微分方程来描述其变化规律;在工程学中,研究电路中的电流和电压时,可以使用微积分中的积分来求解电路的特性参数;在金融学中,研究股票价格的变动时,可以使用微积分中的导数来计算股票的波动率等。

微积分为数学建模提供了强大的工具和方法,使得我们能够通过数学的方式来理解和解决实际问题。

除了微积分的基本概念和应用之外,微积分还有一些重要的拓展内容,如偏导数、重积分、级数等。

这些概念和方法在更复杂的问题中起着重要的作用。

例如,在物理学中,研究多变量函数的变化规律时,可以使用偏导数来描述其变化率;在工程学中,研究三维空间中的物体的体积和质量时,可以使用重积分来求解;在数学分析中,研究无穷级数的收敛性和求和问题时,可以使用级数的概念和方法来分析。

微积分与数学建模

微积分与数学建模

建模实例
(三)模型的建立
在数理统计中,将A类或B类这样的群体称为统计总体, 把描述总体的每一个体特征的所有变量均视为随机变量。
如果不同总体中诸变量所遵循的分布有明显的差异时,则
可将此差异作为分类依据,这就是多元统计分析处理问题 的一般想法。区分一个DNA序列属于A类还是B类的问题属
于两总体间的判别问题,这里我们利用微积分中的向量代
1*1=1 11*11=121 111*111=12321 1111*1111=1234321 11111*11111=123454321 111111*111111=12345654321
前 言
• • • • • 1*8+1=9 12*8+2=98 123*8+3=987 1234*8+4=9876 12345*8+5=98765
分析建模
建模实例
节水洗衣机模型
(一)问题的提出
我国淡水资源有限,节约用水颇为重要。洗衣机在我国Biblioteka 相当普及,为节约洗衣机用水,要求设
计一洗衣机程序,在满足一定洗涤效果的前提下,
使得总用水量最少。 已知洗涤过程为:首先加入衣物和洗涤剂,然 后重复加水——漂洗——脱水过程。
建模实例
(二)模型假设
(1)洗涤剂一次加满,漂洗过程中不再添加;
的驻点。 又若 f " ( x0 ) 存在,且 f ' ( x) 0, f "' ( x) 0 ,则有下列结论:
若 f ( x0 ) 0 ,则 f ( x0 ) 为极大值。 若 f ( x0 ) 0 ,则 f ( x0 )为极小值。
内容回顾
但在实际问题中,上述简单的极值问题很少能出现,而是 有某些条件的限制,这就需要利用求条件极值的方法--Lagrange算法来解决。

数学建模之微积分模型

数学建模之微积分模型

2c1r Q = rT = c2
模型分析
c1 ↑⇒ T,Q↑
模型应用
• 回答问题
c2 ↑ ⇒ T, Q ↓
r ↑ ⇒T ↓, Q ↑
c1=5000, c2=1,r=100 T=10(天), Q=1000(件), C=1000(元)
• 经济批量订货公式(EOQ公式)
用于订货、供应、存贮情形 每天需求量 r,每次订货费 c1,每天每件贮存费 c2 , T天订货一次(周期), 每次订货Q件,当贮存量降到 零时,Q件立即到货。
思考 在森林救火模型中,如果考虑消防 队员的灭火速度λ与开始救火时的火 势b有关,试假设一个合理的函数关 系,重新求解模型
3.4
问题 假设
最优价格
根据产品成本和市场需求,在产销平 衡条件下确定商品价格,使利润最大 1)产量等于销量,记作 x 2)收入与销量 x 成正比,系数 p 即价格 3)支出与产量 x 成正比,系数 q 即成本 4)销量 x 依赖于价格 p, x(p)是减函数 进一步设
f1 (x) = c1B(t2 ), f2 (x) = c2 x(t2 − t1 ) + c3 x
C( x) = f1 ( x) + f 2 ( x)
目标函数——总费用
模型建立
2
目标函数——总费用
2 2
c1 β t 1 c1 β t 1 c 2 β t1 x C ( x) = + + + c3 x 2 2(λx − β ) λx − β
2 2 每天总费用 C c1 c2 Q c3 (rT − Q ) C (T , Q ) = = + + 平均值 T T 2rT 2rT (目标函数) 求 T ,Q 使 C (T , Q ) → Min
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30
Δ t /t dt g S (t , g ) = ≈ Δ g / g dg t
3 S (t , g ) = − = −3 3 − 20 g
t
20
10
0 0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
g 0.16
生猪价格每天的降低量g增加1%,出售时间提前3%
强健性分析
研究 r, g不是常数时对模型结果的影响 w=80+rt →w = w(t) p=8-gt → p =p(t)
存在最佳的周期和产量,使总费用(二者之和)最小 • 这是一个优化问题,关键在建立目标函数。 显然不能用一个周期的总费用作为目标函数
目标函数——每天总费用的平均值
模型假设
1. 产品每天的需求量为常数 r; 2. 每次生产准备费为 c1, 每天每件产品贮存费为 c2; 3. T天生产一次(周期), 每次生产Q件,当贮存量 为零时,Q件产品立即到来(生产时间不计); 4. 为方便起见,时间和产量都作为连续量处理。
问 饲养场每天投入4元资金,用于饲料、人力、设 题 备,估计可使80千克重的生猪体重增加2公斤。
市场价格目前为每千克8元,但是预测每天会降 低 0.1元,问生猪应何时出售。 如果估计和预测有误差,对结果有何影响。
分 投入资金使生猪体重随时间增加,出售单价随 析 时间减少,故存在最佳出售时机,使利润最大
静 态 优 化 模 型
• 现实世界中普遍存在着优化问题 • 静态优化问题指最优解是数(不是函数) • 建立静态优化模型的关键之一是根 据建模目的确定恰当的目标函数 • 求解静态优化模型一般用微分法
问题
3.1
存贮模型
配件厂为装配线生产若干种产品,轮换产品时因更换设 备要付生产准备费,产量大于需求时要付贮存费。该厂 生产能力非常大,即所需数量可在很短时间内产出。 已知某产品日需求量100件,生产准备费5000元,贮存费 每日每件1元。试安排该产品的生产计划,即多少天生产 一次(生产周期),每次产量多少,使总费用最小。
r B ♣
模型建立
b b = βt1 , t 2 − t1 = λx − β
b
假设1)
dB dt
假设2)
βt1 t 2 = t1 + λx − β
B ( t2 ) =
假设3)4)
β
0
λx − β
t1
t2 t

t2
0
2 2 2 bt β t β t1 2 1 & = + B ( t ) dt = 2 2 2( λx − β )
Δ t / t dt r S (t , r ) = ≈ Δ r / r dr t 60 S (t , r ) ≈ =3 40 r − 60
2
2.5
r
3
生猪每天体重增加量r 增加1%,出售时间推迟3%。
敏感性分析
4r − 40 g − 2 t= rg
研究 r, g变化时对模型结果的影响 估计r=2, g=0.1 3 − 20 g • 设r=2不变 t= , 0 ≤ g ≤ 0.15 g t 对g的(相对)敏感度
分析B(t)比较困难, 转而讨论森林烧毁 速度dB/dt.
B B(t2)
0
t1
t2
t
模型假设
1)0≤t≤t1, dB/dt 与 t成正比,系数β (火势蔓延速度) 2)t1≤t≤t2, β 降为β-λx (λ为队员的平均灭火速度) 3)f1(x)与B(t2)成正比,系数c1 (烧毁单位面积损失费) 4)每个队员的单位时间灭火费用c2, 一次性费用c3 火势以失火点为中心, 均匀向四周呈圆形蔓 假设1) 的解释 延,半径 r与 t 成正比 面积 B与 t2成正比, dB/dt与 t成正比.
T =
2 c1 rc 2
2c1r Q = rT = c2
不允许缺货的存贮模型
允许缺货的存贮模型
当贮存量降到零时仍有需求r, 出现缺货,造成损失 原模型假设:贮存量降到零时Q件 立即生产出来(或立即到货)
q Q r
A
Q = rT1
T1 B T t
0
现假设:允许缺货, 每天每件缺货损失费 c3 , 缺货需补足
Q (t ) = p (t ) w(t ) − 4t
Q ′( t ) = 0
p ′( t ) w ( t ) + p ( t ) w ′( t ) = 4
每天利润的增值 每天投入的资金
保留生猪直到利润的增值等于每天的费用时出售
3.3
问题
森林救火
森林失火后,要确定派出消防队员的数量。 队员多,森林损失小,救援费用大; 队员少,森林损失大,救援费用小。 综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。
2c1r c3 Q′ = c2 c2 + c3
2c1 c2 + c3 允许 T '= rc2 c3 缺货 模型 2c1r c3 Q' = c 2 c 2 + c3

不 允 许 缺 货
不允 许缺 货模 型
T =
2 c1 rc 2
2c1r Q = rT = c2
µ=
c 2 + c3 c3
T ′ = µT ,
要 不只是回答问题,而且要建立生产周期、产量与 求 需求量、准备费、贮存费之间的关系。
问题分析与思考
日需求100件,准备费5000元,贮存费每日每件1元。 • 每天生产一次,每次100件,无贮存费,准备费5000元。
每天费用5000元
• 10天生产一次,每次1000件,贮存费900+800+…+100 =4500 元,准备费5000元,总计9500元。
2c1r c2 + c3 c2 c3
R = µ Q > Q Q~不允许缺货时的产量(或订货量)
思考:
在存贮模型中的总费用中增加购买货物 本身的费用,重新确定最优订货周期和订 货批量。 证明在不允许缺货模型中结果和原来一 样,而在允许缺货模型中最优订货周期和 订货批量都比原来减少。
3.2 生猪的出售时机
2 2 每天总费用 C c1 c2 Q c3 (rT − Q ) C (T , Q ) = = + + 平均值 T T 2rT 2rT (目标函数) 求 T ,Q 使 C (T , Q ) → Min
∂C ∂C = 0, =0 ∂T ∂Q
为与不允许缺货的存贮模型 相比,T记作T ’, Q记作Q’
2c1 c2 + c3 T′ = rc2 c3
q a p = + 2 2b
思考 在森林救火模型中,如果考虑消防 队员的灭火速度λ与开始救火时的火 势b有关,试假设一个合理的函数关 系,重新求解模型
3.4
问题 假设
最优价格
根据产品成本和市场需求,在产销平 衡条件下确定商品价格,使利润最大 1)产量等于销量,记作 x 2)收入与销量 x 成正比,系数 p 即价格 3)支出与产量 x 成正比,系数 q 即成本 4)销量 x 依赖于价格 p, x(p)是减函数 进一步设
Q Q′ = µ
µ >1
T '> T , Q '< Q
c3 ↑ ⇒ µ ↓
c3 → ∞ ⇒ µ →1
T ′ → T , Q′ → Q
允许 缺货 模型
2c1 c2 + c3 T′ = rc2 c3
q Q′ r R 0 T1 T t
2c1r c3 Q′ = c 2 c 2 + c3
注意:缺货需补足 Q′~每周期初的存贮量 每周期的生产量 R = rT ′ = R (或订货量)
建模目的
设 r, c1, c2 已知,求T, Q 使每天总费用的平均值最小。
模型建立
离散问题连续化
q
贮存量表示为时间的函数 q(t) t=0生产Q件,q(0)=Q, q(t)以 需求速率r递减,q(T)=0.
Q r
A=QT/2
Q = rT
一周期贮存费为
0
T
t
2
c2 ∫0 q (t ) dt = c2 A
问题 分析
记队员人数x, 失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 时刻t森林烧毁面积B(t).
• 损失费f1(x)是x的减函数, 由烧毁面积B(t2)决定. • 救援费f2(x)是x的增函数, 由队员人数和救火时间决定. 存在恰当的x,使f1(x), f2(x)之和最小
问题 分析
• 关键是对B(t)作出合理的简化假设. 失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 画出时刻 t 森林烧毁面积B(t)的大致图形
x ( p ) = a − bp , a , b > 0
支出 C ( p ) = qx 建模 收入 I ( p ) = px 与求解 利润 U ( p ) = I ( p ) − C ( p ) 求p使U(p)最大
建模 与求解
使利润 U(p)最大的最优价格 p*满足
dU dp
=0
p = p*
dI dp
2 1
c1~烧毁单位面积损失费, c2~每个队员单位时间灭火费, c3~每个队员一次性费用, t1~开始救火时刻, β~火势蔓延速度, λ~每个队员平均灭火速度. c1, c2 , t1, β ↑ → x↑ c3 ,λ ↑ → x ↓
模型 应用
c1,c2,c3已知, t1可估计, β ,λ可设置一系列数值 由模型决定队员数量x
平均每天费用950元
• 50天生产一次,每次5000件,贮存费4900+4800+…+100 =122500元,准备费5000元,总计127500元。
平均每天费用2550元 10天生产一次平均每天费用最小吗?
问题分析与思考
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