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数学建模培训精品课件ppt

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R具有丰富的统计函数库和图形库,可以进行各种统计分析 、数据挖掘和预测建模。R还具有开源的特性,用户可以自由 地使用和修改代码,同时也有大量的社区资源和教程可供参 考。
CHAPTER 04
数学建模竞赛经验分享
竞赛准备
知识储备
01
掌握数学建模所需的基本数学知识,如概率论、统计学、线性
代数和微积分等。
Python的NumPy库提供了强大的数组操作功能,可以进行大规模数值计算; Pandas库提供了数据分析和处理的功能;SciPy库可以进行各种科学计算和数学 建模;Scikit-learn库则提供了丰富的机器学习算法和模型。
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言,它提供了大量的 统计函数和图形工具,方便用户进行数据分析、统计建模和 可视化。
微分方程模型
总结词
微分方程模型用于描述动态系统的变化规律,通过建立微分方程来描述系统的状态和行 为。
详细描述
微分方程模型基于物理定律和数学原理,通过求解微分方程来预测系统的未来状态。常 见的微分方程模型有常微分方程、偏微分方程等,广泛应用于物理学、工程学等领域。
优化模型
总结词
优化模型用于寻找最优解,通过建立数学模型来描述问题的约束条件和目标函数。
任务。
创新思维
在解决问题时尝试不同 的方法和思路,不要局
限于一种解决方案。
文档规范
注意文档的规范性和可 读性,方便评委理解和
评价。
CHAPTER 05
数学建模前沿动态
人工智能与数学建模
人工智能算法的数学原理
解释人工智能算法背后的数学原理,如线性代数、概率论和统计 等。
机器学习与数学建模
介绍机器学习中的数学建模方法,如回归分析、分类和聚类等。

数学建模算法及应用教学课件

数学建模算法及应用教学课件

第一章 线性规划重要性:在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题。

此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划。

自从提出单纯性方法,利用该算法,可利用计算机的超级计算能力解决大型线性规划问题,我们的数学建模中有很多问题都是有关于线性规划或者可转化为线性规划的问题,所以学习线性规划问题的解决办法很有必要。

1.1.1 线性规划的实例与定义例1.1 某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为4000元与3000元。

生产甲机床需用A 、B 机器加工,加工时间分别为每台2小时和1小时;生产乙机床需用A 、B 、C 三种机器加工,加工时间为每台各一小时。

若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时,问该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总利润最大?上述问题的数学模型:设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润z 最大,则目标函数:12max 43z x x =+约束条件:12122122108..7,0x x x x s t x x x +≤⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 由于是在一组约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题,故称为线性规划问题。

1.1.2 线性规划问题的解的概念一般线性规划问题的(数学)标准型为:目标函数:1max nj j j z c x ==∑约束条件:1,1,2,,,..0,1,2,,.nij j j ja xb i m s t x j n =⎧==⎪⎨⎪≥=⎩∑其中:0,1,2,,.ib i m ≥=例: 12min 56z x x =+121221231028..4,0x x x x s t x x x +≥⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 将该线性规划问题转化为标准型。

可行解:满足约束条件的解[]12,,Tx x x =,称为线性规划问题的可行解,而使目标函数达到最大值的可行解为最优解。

可行域:所有可行解构成的集合称为问题的可行域,记为R 。

数学建模课堂PPT(部分例题分析)

数学建模课堂PPT(部分例题分析)
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。

数学建模培训精品课件ppt

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提高解决问题的能力
学员们认为,通过案例分析和实践操作,他们能够更好地解决实 际问题,提高了工作效率。
结识优秀的同行
学员们结识了很多优秀的同行,通过互相学习和交流,彼此的能 力都得到了提升。
未来发展趋势预测
数学建模与大数据结合
随着大数据时代的到来,数学建模将会与大数据更加紧密 结合,利用数据挖掘和分析技术,更好地解决实际问题。
数学建模培训精品课 件
汇报人:可编辑 2023-12-22
目 录
• 数学建模概述 • 数学建模基础知识 • 数学建模方法与技巧 • 数学建模应用领域 • 数学建模实践项目 • 数学建模培训总结与展望
01
数学建模概述
定义与特点
定义
数学建模是指用数学语言描述实 际现象、解释自然规律、解决实 际问题的过程。
Python
一款开源的编程语言,具有丰富的数 学库和工具包,适用于各种数学建模 任务。
03
数学建模方法与技巧
建模方法分类
初等模型
利用初等数学知识建立 模型,如代数方程、不
等式、几何图形等。
微分方程模型
利用微积分知识,通过 建立微分方程来描述实
际问题。
概率统计模型
利用概率论和统计学知 识,通过随机变量和随 机过程来描述实际问题
求解与分析
指导学生运用数学软件或编程语言对模型 进行求解和分析,得出结论。
建立模型
指导学生根据问题特点,选择合适的数学 方法和工具,建立数学模型。
项目成果展示与评价
成果展示
组织学生进行项目成果展示, 包括项目报告、论文、PPT演示
等。
评价标准
制定评价标准,包括问题的难 度、模型的合理性、求解的准 确性、论文的规范性等方面。

《数学建模培训》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。

最新整理《数学建模方法及其应用》教学片.ppt

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(5) G 是树当且仅当 G 中无圈,且对任一边 e E(G),G e 恰有一个圈。
10
2020年7月11日
二、树的概念和算法
2、 应用实例:修路选线问题
假设要修建连接若干个城市的公路网,已知 i 城与 j
城之间路的造价为 Cij ,请设计一条线路使总的造价最低
(如下图)。
v3 5
v5
v3
v5
W
(
P(v0
,
v))
minW P
(
P).
即从 v0 到 v 的所有轨道长中寻求最小的一个。W (P)
是轨道 P 上各边长之和。
6
2020年7月11日
一、图 的 概 念 与 算 法
2、应用实例:最短路问题
注意:若u,v V (G) ,
v1
v0
V2
当 u,v 不 相 邻 时 , 则 v2
w(u,v) 。
Dijkstra 算法的时间复杂度为 O(V (G) 2 ) 。
8
2020年7月11日
二、树的概念和算法
1、 树的基本概念
无圈的连通图称为树,记为T ;其一次顶点称为叶;
显然有边的树至少有两个叶。
若图 G 满足V (G) V (T ), E(T ) E(G) ,则称T 是图 G 的生成树。图 G 为连通的充要条件是 G 有生成树。
6
v1
1
7
5
4
33
v0 v1
1
4
5
4
3
v0
v2 2
v4
v2
2
v4
11
2020年7月11日
二、树的概念和算法
2、 应用实例:修路选线问题
这类问题的数学模型就是在连通的加权图上

整理《数学建模方法及其应用》教学片课件

整理《数学建模方法及其应用》教学片课件
2 . 模型的分析
1. 引例:股票的组合投资问题
3 . 模型的建立
1. 引例:股票的组合投资问题
3 . 模型的建立
问题(2):希望在标准差最大不超过12%的情 况下,获得最大的收益.
1. 引例:股票的组合投资问题
(1) 问题的提出
(1)希望将投资组合中的股票收益的标 准差降到最小,以降低投资风险,并希望五 年后的期望收益率不少于65%.
(2)希望在标准差最大 不超过12%的情况下, 获得最大的收益.
1. 引例:股票的组合投资问题
2 . 模型的分析
. 引例:股票的组合投资问题
数学建模教学片
1
第十二章 非线性规划方法
非线性规划主的要一般内模容型;
无约束线性规划的求解方法; 带约束非线性规划的求解方法; 非线性规划的软件求解方法; 非线性规划的应用案例分析。
一、非线性规划的一般模型
1. 引例:股票的组合投资问题
1. 引例:股票的组合投资问题
(1) 问题的提出
试从两个方面分别给出三支股票的 投资比例:

《数学建模方法及其应用》电子课件 第10章 线性规划方法3

《数学建模方法及其应用》电子课件 第10章 线性规划方法3
将约束方程组变为
s .t .
n
Pjx j b
j1
m
n
Pj x j b Pj x j
X 0
j 1
j m1
令 x j 0( j m 1,, n) , 则 称 解 向 量
X (x1, x2 ,, xm ,0,,0)T 为问题的基解。
(4)基可行解:满足非负约束条件的基解称为基
可行解。
2021/7/31
数学建模方法及其应用(3)-- 韩中庚
7
1. 线性规划解的概念
(2)基
基:设系数矩阵 A (aij )mn 的秩为 m ,则称 A 的某个 mm阶非奇异子矩阵 B( B 0) 为线性规划问题的一个基。
基向量与非基向量:如果基为 B (aij )mm (P1, P2,, Pm ) , 则称向量 Pj (a1j,a2 j,,amj )T ( j 1,2,, m) 为基向量,其它称
n
决策变量所受的约束条件为 max z c j x j
n
aij x j bi
(i 1, 2,
j1
x
j
0
( j 1, 2,
, n)
, m)
j 1
s.t.
n j 1
aij x j
bi (i
1,2, , m)
称之为问题的约束条件。
x
j
0
( j 1,2, , n)
2021/7/31
数学建模方法及其应用(3)-- 韩中庚
20
用LINGO求解线性规划模型
对于线性规划模型:
n
max z cj xj j 1
s.t.
n
aij x j
j 1
bi
(i 1, 2,

《数学建模方法及其应用》教学片

《数学建模方法及其应用》教学片
(1) 论域 U ; (2) U 中的一个固定元素 x0 ;
* (3) U 中的一个随机变动的集合 A (普通集) ;
* * (4) U 中的一个以 A 作为弹性边界的模糊集 A ,对 A 的
变动起着制约作用.其中 x0 A* ,或 x0 A* ,致使 x0 对 A 的隶 属关系是不确定的.
13 2018年11月15日
xi x1 x2
A ( xn ) xn
这里“
A ( xi )
xi
”不是分数, “+”也不表示求和,只是
符号,它表示点 x i 对模糊集 A 的隶属度是 A ( xi ) .
9 2018年11月15日
一、模糊数学的基本概念
2.基本概念---模糊集与隶属函数 (2)模糊集的表示法
对一个确定的论域 U 可以有多个不同的模糊集,记
U 上的模糊集的全体为 F (U ) ,即
F (U ) {A | A : U [0,1]}
则 F (U ) 就是论域 U 上的模糊幂集,显然 F (U ) 是一个 普通集合,且 U F (U ) .
8
2018年11月15日
一、模糊数学的基本概念
A ( x)
x
U
,这里“

”不是积分号, “
A ( x)
x
”也不是
分数.
10 2018年11月15日
一、模糊数学的基本概念
2. 模糊集与隶属函数 (3)模糊集的运算
定义 2 设模糊集 A, B F (U ) ,其隶属函数为 A ( x), B ( x) , (1) 若 x U , 有 B ( x) A ( x) , 则称 A 包含 B , 记 B A;

数学建模常用方法介绍ppt课件

数学建模常用方法介绍ppt课件

遗传算法一般步骤
1. 完成了预先给定的进 化代数 2. 种群中的最优个体在 连续若干代后没有改进 3. 平均适应度在连续若 干代后基本没有改进
竞赛中的群体思维方法
✓平等地位、相互尊重、充分交流 ✓杜绝武断评价 ✓不要回避责任 ✓不要对交流失去信心
竞赛中的发散性思维方法
➢ 借助于一系列问题来展开思路
与模糊数学相关的问题(二)
模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造 模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来 确定其分类关系
模糊层次分析法—两两比较指标的确定
模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素 制约的事物或对象作出一个总的评价,如产 品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植 适应性的评价等,都属于综合评判问题。由 于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性 和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评 判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效 果
3. 合并距离最近的两类为一个新类 4. 计算新类与当前各类的距离(新类与当
前类的距离等于当前类与组合类中包含 的类的距离最小值),若类的个数等于 1,转5,否则转3 5. 画聚类图 6. 决定类的个数和类。
统计方法(判别分析)
➢ 判别分析—在已知研究对象分成若干类型,并已取 得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础 上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样 品进行判别分类。
这个问题与什么问题相似? 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样? 极限情形(或理想状态)如何? 综合问题的条件可得到什么结果? 要实现问题的目标需要什么条件?
➢ 借助于下意识的联想(灵感)来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想 综合所得到的联想和猜想,得到一些结论 进一步思考找出新思路和方法

数学建模培训精品课件ppt

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Python在数学建模中的应用
开源、跨平台
VS
Python是一种开源的、跨平台的编 程语言,被广泛应用于数学建模领域 。Python具有简洁的语法和丰富的 库,可以方便地进行数值计算和数据 可视化。
Python在数学建模中的应用
科学计算、数据分析
Python拥有许多科学计算和数据分析的库,如 NumPy、Pandas和SciPy等,可以方便地进行矩阵运 算、统计分析等。
MATLAB在数学建模中的应用
功能强大、广泛使用
MATLAB是一款由MathWorks公司开发的商业数学软件,主要用于算法开发、 数据可视化、数据分析以及数值计算。在数学建模领域,MATLAB因其强大的矩 阵运算和绘图功能被广泛使用。
MATLAB在数学建模中的应用
数值计算、算法开发
MATLAB提供了大量的内置函数,可以方便地进行数值计算,包括线性代数、微积分、常微分方程求解等。同时,它也支持 用户自定义函数,可以方便地进行算法开发。
2023 WORK SUMMARY
数学建模培训精品课 件
汇报人:可编辑
2023-12-26
REPORTING
目录
• 数学建模基础 • 数学建模应用实例 • 数学建模软件介绍 • 数学建模竞赛经验分享 • 数学建模前沿动态 • 数学建模课程建议与展望
PART 01
数学建模基础
数学建模的定义与重要性
方案优化等。
未来数学建模的发展趋势
跨学科融合
大数据与机器学习
随着各学科的交叉融合,数学建模将与其 他领域更加紧密地结合,形成新的研究领 域和应用方向。
随着大数据和机器学习技术的发展,数学 建模将更多地应用于数据分析和预测等领 域。

《数学建模方法及其应用》教学片整理.ppt

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展军备的程度小于刺激对方发展军备的程度时,双方的军 备竞赛会一直无限地进行下去,最终会导致战争.
25
2020年5月24日
三 .战争的预测与评估问题
3. 模型的建立与求解
当 0 ,且 cd ab 时,平衡点 (x*, y* ) (0,0)
是稳定的.即甲乙双方没有厉害冲突和争端,在和平共 处的情况下,都没有发展军备的欲望.
开普勒三大定律:
• 太阳系每一颗行星的轨道皆以太阳为一 焦点的椭圆;
• 行星的向径在单位时间扫过的面积是一 个常数;
• 行星运动周期之平方与平均距离之立方 成正比。
5
2020年5月24日
一、微分方程的一般理论
1. 微分方程的一般形式
一阶微分方程:
dx
dt
f (t, x)
x(t0 ) x0
(1)
间接方法:首先求出方程的解 x (t) ,然后
利用定义
lim
t
(t)
x0
来判断。
直接方法:不用求方程的解直接的来研究其稳定性。
16
2020年5月24日
二 .微分方程的平衡点及其稳定性
2. 一阶方程的平衡点及稳定性
方程 dx dt
f (x) 的平衡点 x
x0
的稳定性判断方法:
直接方法:将函数 f (x) 在 x0 点作一阶泰勒展开,即
一、微分方程的一般理论
1. 微分方程的一般形式
如果引入向量
x
(x1, x2,
, xn )T ,
f
(
f1,
f2,
,
f
n
)T
,
dx dt
dx1 dt
,
dx2 dt
,

数学建模培训精品课件ppt

数学建模培训精品课件ppt
03
跨学科的数学建模需要加强交流与合作,打破学科壁垒,促进知识的融合和应用。
总结
数学建模是利用数学语言描述现实世界的过程,它在科学、工程、经济、金融等领域有着广泛的应用。
重要性
数学建模能够将实际问题抽象化,通过数学分析和计算得出结论,为决策提供科学依据。
应用领域
数学建模在物理、化学、生物、环境科学、医学、社会科学等领域都有应用,是解决复杂问题的重要工具。
数学建模竞赛经验分享
数学建模竞赛需要学生运用所学知识解决实际问题,有助于培养他们的创新思维和解决问题的能力。
培养创新思维
参加数学建模竞赛可以提高学生的数学素养、编程能力、团队协作和沟通能力等,有助于提升学生的综合素质。
提高综合素质
在数学建模竞赛中取得优异成绩,可以为学生未来的学术和职业发展提供有力支持,增强他们的竞争力。
随着实际问题越来越复杂,数学建模面临诸多挑战,如模型建立、数据获取和处理、计算效率等。
挑战
随着科技的发展,数学建模在大数据分析、人工智能、机器学习等领域的应用越来越广泛,为数学建模提供了新的机遇。
技术创新
随着计算技术和算法的发展,数学建模将更加高效和精确,能够处理更大规模和更复杂的数据。
应用拓展
LINGO是一款由Lindo Systems公司开发的商业优化软件,主要用于解决线性规划、整数规划、非线性规划等问题。
LINGO内置了多种求解器,可以快速求解大规模的优化问题,支持多种目标函数和约束条件。
LINGO提供了友好的用户界面和强大的建模功能,支持多种优化模型,包括线性规划、整数规划、二次规划等。
Python的语法简单易懂,易于上手,适合初学者快速入门。
Python的可视化库也非常丰富,如Matplotlib、Seaborn等,可以方便地绘制各种统计图形和数据可视化。

数学建模方法ppt课件

数学建模方法ppt课件


了很大作用。


应用实例:
程 模
单种群模型(Malthus Logistic )

两种群模型
传染病模型(SI SIS SIR)
作战模型
商品销售模型
回归分析是研究变量间统计规律的方法,属于”黑 箱“建模中常用的方法,根据自变量的数值和变化, 估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和 非线性回归。
点击添加文本
)点b2击添加文本
ax1m,1x点x21 ,击添a,m加x2nx文2本0 amnxn (, )bn
点击添加文本
建模步骤:
1.建立模型:找出目标函数及相应的限定条件
2.模型的求解:可利用Lin点go击软添件加进文行本求解模型。
3.结果分析
4.灵敏度分析:改变个别相关系数观察最优解是否会
min{D( p, k), D(q, k)}
点击添加文本
点击添加文本
步骤4:重复步骤2和步骤3,直至满足聚类为止。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性与模 糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性, 而又具有模糊性量的变化规律的一种数学方法。

点击添加文本

数 学
原理关键词: 模糊集 隶属函数 模糊关系 模糊矩阵
yi 0 1xi1 2 xi2 p xip , i 1,2,, n
其中, i 是随机误差,相互独立且满足E(i ) 0, var(i ) 2
一般非线性模型的形式: 其中, f 是一般的非线性函数, 是 p维参数向量, 是一随机 误差变量,E( ) 0, var( ) 2
,把 Gp 和 Gq 合并
步骤3:计算新类与其他类的距离 点击添加文本
D(r, k) min{d (r, k) r Gr , k Gk , k r} min{d ( j, k) j Gp Gq , k Gk , k j}

数学建模算法与应用课件(第二版)附录A Matlab软件入门 PPT

数学建模算法与应用课件(第二版)附录A Matlab软件入门 PPT

1. 三维曲线 plot3(x,y,z)通过描点连线画出曲线,这里 x,y,z 都是 n 维向量,分别表示该曲线上点集的横坐标、纵坐 标、竖坐标。
例 A.4 在区间[0,10 ]画出参数曲线 x sin(t),
y cos(t),z t ,并分别标注。
2. 网格图 命令 mesh(x,y,z)画网格曲面。这里 x,y,z 是三个同 维数的数据矩阵,分别表示数据点的横坐标、纵坐标、 竖坐标,命令 mesh(x,y,z)将该数据点在空间中描出, 并连成网格。
坐标范围[2 ,2 ]。
例 A.2 画出函数 y tan x的图形 解 ezplot('tan(x)') ezplot 也可以绘制隐函数的图形。
例 A.3 画出椭圆 x2 y2 1的图形。 4
解 ezplot('x^2+y^2/4=1')
A.3.3三维图形
在实际工程计算中,最常用的三维绘图是三维曲 线图、三维网格图和三维曲面图 3 种基本类型。与此 对应,Matlab 也提供了一些三维基本绘图命令,如 三维曲线命令 plot3,三维网格图命令 mesh 和三维表 面图命令 surf。
A.3.2 显函数,符号函数或隐函数的绘图
fplot(fun,lims)绘制由字符串 fun 指定函数名的函 数在 x 轴 区间为 lims=[xmin, xmax] 的函数 图。 若 lims=[xmin,xmax,ymin,ymax],则 y 轴也被限制。
x 1, x 1
例 A.1

f
例 A.11 画出v x2 y(z 1)的示意图。
A.4 Matlab在高等数学中应用 A.4.1 求极限
Matlab 求极限的命令为 limit(expr, x, a) limit(expr, a) limit(expr) limit(expr, x, a, 'left') limit(expr, x, a, 'right') 其中 limit(expr, x, a)表示求符号表达式 expr 关于符号

数学建模方法及其应用教学片

数学建模方法及其应用教学片

0 0 1 0
2 1 2 0
1 1 2 1
一、量纲分析方法
4、量纲分析的一般步骤
k 为介质的扩散系数,即由 q k u 确定 r
( q 是单位时间通过单位面积的热量)。
[q]
[e] TL2
[k]
L
[k]
[e]
TL

ML
T 3
17
2019年7月4日
一、量纲分析方法
4、量纲分析的一般步骤
n
(2) 写 出 q j 的 量 纲 [q j ]
19
2019年7月4日
一、量纲分析方法
[u y1 r y2 t y3 e y4 c y5 k y6 ]=1
L T y1 y2 y3 ML2T 2 y4 M 1T 2L1 y5 ML 1T 3 y6 1
y1
0
AY 0 0 1
1 0 0 0
X
aij i
(
j

1,2, ,
m)
,
i 1
A (aij )nm ;
k: ML 1T 3 e : ML2T 2 C : M 1T 2L1
0 1 0 2 1 1 L
A 0 0 0
1
1
1

M
0 0 1 2 2 3 T
1 0 0 0 1 1
则 k

m
q yk j j
为 m r 个相互独立的无量纲的量,
j1
且 有 F (1, 2,, mr ) 0 与 f (q1, q2,, qm ) 0 等
价,其中F为一未知函数。
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2019年7月4日
一、量纲分析方法
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对于所有的点 k 1,2, , n ,则定义比较数列 xi 对参考
数列 x0 的灰关联度为
ri
r(x0 , xi )
1 n
n k 1
r(x0 (k), xi (k))
(i 1,2, , m) (2)
即用灰关联度 ri 可以表示因素
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2020年6月17日
设原始数列为 x(0) x(0) (1), x(0) (2), , x(0) (n) ,令
k
x(1) (k) x(0) (i) (k 1,2, , n)
(3)
i 1
则称 x(1) (k ) 为数列 x (0) 的1-次累加生成,数列
数学建模教学片
第二十章 灰色系统分析方 法
灰色系统分主析的要基内本容概念;
灰色系统模型DM; 灰色预测方法; 灰色决策方法; 案例:SARS疫情对某些经济指标影响。
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
系统:由客观世界中相同或相似的事物和因素 按一定的秩序相互关联、相互制约而构成一个整体.
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
1 . 灰数的概念及其表示法
灰数:信息不完全的数。 例如:“那个小姑娘的身高大约有 165 公分左 右,体重只有 40 公斤左右”.这里的 165 左右和 40
公斤左右都是灰数,分别记为 (165) 和 (40) .
再如:“他的体温大约在 38 度~39 度之间”,
度来表示 xi 对 x0 影响大小的方法,则称为灰关联分析.
设系统行为因子 x0 的参考数列为
x0 {x0 (k) | k 1,2, , n} x0 (1), x0 (2), , x0 (n)
相关因素为 xi (i 1,2, , n) ,即比较数列为
xi {xi (k) | k 1,2, , n} xi (1), xi (2), , xi (n) (i 1,2, , m)
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---单因子的情况
参考数列对于各比较数列间的绝对差为
i (k) x0 (k) xi (k) (k 1,2, , n;1 i m)
记 i i (1), i (2), , i (n) ,称之为差数列.
定义比较数列 xi 对参考数列 x0 在第 k 点的灰关联系数为
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---多因子的情况
r(xi(k)x,j(k) )m i m jiim (n k k) i n i(ik m ) n im m a jim x m k aa j x im a (x k k a )xx ia (k)x
其中常数 [0,1]为分辨率系数. x j 对 xi 的灰关联度为
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---多因子的情况
设系统行为有多个因子,因子集为 X {xi | i 1,2, ,l}.
如果因素数列 xi 满足下列条件,则称 X 为灰关联因子集: (1) 数列 xi 的数据 xi (k) 之间具有数值可比性,即指定 xi (k) 与
x j (t) 之间的数值是可以比较的,或相等、或接近、或同数量级等.
白色系统:具有充足的信息量,其发展变化的规 律明显、定量描述方便、结构与参数具体.
黑色系统:一个系统的内部特性全部是未知的. 灰色系统:介于白色系统和黑色系统之间的.即系 统内部信息和特性是部分已知的,另一部分是未知 的.
灰色系统分析建模方法:根据具体灰色系统的行为 特征数据,利用数量不多的数据信息寻求相关各因素 之间的数学关系,即建立相应的数学模型.
差数列为 ij ij (1), ij (2), , ij (n) ,其比较数列 x j 对参考数
列 xi 在第 k 点的灰关联为
r(xi
(k), x j
(k))
min i
min j
min k
i
(k
)
max i
max j
max k
i
i
(k
)
max i
max j
max k
i
(k
)
(k)
2020年6月17日
关于体温是灰数,记为 (T ) [38,39].
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
1 . 灰数的概念及其表示法
如果 ~ 为灰数 的白化默认(即对形象、形态、实体、数 字的默认)数,简称为白化数,则灰数 是白化数 ~ 的全体.
如果 是离散灰数,则有 ~ ~ A {x(k) | k K {1,2, , n}}
(2) 数列 xi 之间具有可接近性,即非平等性;
(3) 数列 xi 之间具有同极性。
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---多因子的情况
以灰关联因子集 X 中的一个因子 xi (1 i l) 为参考数列,以任
意因子 x j X 为比较数列,则绝对差:
ij (k) xi (k) x j (k) (k 1,2, ,n; j 1,2, ,l) 。
r(x0
(k),
xi
(k))
min i
min k
i
(k
)
max i
max k
i
i
(k
)
max i
max k
i
(k
)
(k)
(1)
其中常数 [0,1] ,称为分辨率系数.当 越大时,分辨率越大;
当 越小时,分辨率越小,一般情况取 0.5 .
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析---单因子的情况
rij
r(xi , x j )
1 n
n
r(xi (k), x j (k))
k 1
(i 1,2, , m; j 1,2, ,l)
2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
3. 灰色生成数列 (1)累加生成数列
把数列各时刻数据依次累加的过程称为累加生成过程,
记为 AGO.由累加生成过程所得新数列称为累加生成数列.
如果灰数 中的白化数是按区间连续分布的,则有 ~ ~ It(a,b) {[a,b], (a,b),[a,b), (a,b]}
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2020年6月17日
一、灰色系统分析的基本概念
2. 灰色关联分析
(1) 单因子的情况
如果系统的行为只有一个因子 x0 ,而 x0 受到多种因素
xi (i 1,2, , n) 的影响,一种利用因素 xi 对因子 x0 的灰关联
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