数学建模方法之稳定性模型
数学建模实验报告
湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业：学号：姓名：指导教师：成绩：年月日实验一 初等模型实验目的：掌握数学建模的基本步骤，会用初等数学知识分析和解决实际问题。
实验内容：A 、B 两题选作一题，撰写实验报告，包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。
A 题 飞机的降落曲线在研究飞机的自动着陆系统时，技术人员需要分析飞机的降落曲线。
根据经验，一架水平飞行的飞机，其降落曲线是一条S 形曲线。
如下图所示，已知飞机的飞行高度为h ，飞机的着陆点为原点O ，且在整个降落过程中，飞机的水平速度始终保持为常数u 。
出于安全考虑，飞机垂直加速度的最大绝对值不得超过g ／10，此处g 是重力加速度。
（1）若飞机从0x x 处开始下降，试确定出飞机的降落曲线； （2）求开始下降点0x 所能允许的最小值。
B 题 铅球的投掷问题众所周知，铅球的投掷运动是运动员单手托住7.264kg(16磅)重的铅球在直径为2.135m 的投掷圆内将铅球掷出并且使铅球落入开角为45o 的有效扇形区域内。
以铅球的落地点与投掷圆间的距离度量铅球投掷的远度，并以铅球投掷远度的大小评定运动员的成绩。
在铅球的训练和比赛中，铅球投掷距离的远与近是人们最关心的问题。
而对于教练和运动员最为关心的问题是如何使铅球掷得最远。
影响铅球投掷远度的因素有哪些？建立一个数学模型，将预测的投掷距离表示为初始速度和出手角度的函数。
最优的出手角度是什么？如果在采用你所建议的出手角度时，该运动员不能使初始速度达到最大，那么他应该更关心出手角度还是出手速度？应该怎样折中？哪些是影响远度的主要因素？在平时训练中，应该更注意哪些方面的训练？试通过组建数学模型对上述问题进行分析，给教练和运动员以理论指导。
参考数据资料如下：实验报告：一、问题分析在研究飞机下落过程中，需要分析飞机下降的降落曲线，根据经验应该是一条五次多项式。
以降落点为原点O建立直角坐标系。
2023全国研究生数学建模竞赛c题
2023全国研究生数学建模竞赛c题数学建模竞赛是评价学生综合能力的一项重要考试，对于参赛选手来说，掌握解题方法和技巧是至关重要的。
本文将针对2023全国研究生数学建模竞赛C题展开讨论，并提供一种解题思路。
一、题目概述2023全国研究生数学建模竞赛C题要求分析某种数值方法的稳定性和精度，并用该方法解决一个具体的数学问题。
二、问题分析1. 熟悉题目要求：仔细阅读C题的题目要求，了解何种数值方法需要分析稳定性和精度，以及需要解决的具体数学问题。
2. 提取关键信息：从题目中提取关键信息，如给定的条件、计算目标等。
理清楚问题的思路和步骤，明确需要采用的数值方法。
三、解题思路1. 稳定性分析：a. 理论基础：回顾该数值方法的稳定性理论，了解计算过程中的误差来源以及如何通过该方法来减小误差。
b. 条件分析：根据题目给定条件，对数值方法的稳定性进行分析。
考虑可能的误差传播和积累情况，以及对结果的影响。
c. 稳定性评估：根据上述分析，评估该数值方法在给定条件下的稳定性。
可以采用数值计算方法，如误差分析、收敛性分析等进行定量评估。
2. 精度分析：a. 精度要求：根据题目要求，确定所需计算结果的精度。
结合数学模型和计算方法，估计求解过程中所需的计算位数。
b. 误差分析：对数值方法的误差来源进行分析，特别是截断误差和舍入误差。
推导数值方法的误差公式，并对误差进行定量估计。
c. 精度评估：结合误差分析，评估该数值方法的精度是否满足题目要求。
可以通过减小误差的手段来提高方法的精度。
3. 具体问题求解：a. 数学模型：将具体数学问题抽象为数学模型，明确需要求解的目标和约束条件。
b. 求解方法：根据题目要求和已分析的数值方法稳定性和精度，选择合适的数值求解方法。
可以利用已有的数学软件或编程语言进行实现。
c. 结果验证：对求解结果进行合理性验证。
可以与已知结果进行比较，或通过数值实验进行验证。
四、总结在2023全国研究生数学建模竞赛C题中，我们需要分析某种数值方法的稳定性和精度，并用该方法解决一个具体的数学问题。
数学建模的基本步骤与方法
数学建模的基本步骤与方法数学建模是利用数学方法和技巧对实际问题进行数学化描述和分析的一门学科。
它在现代科学和工程领域有着广泛的应用。
本文将介绍数学建模的基本步骤与方法。
一、问题的分析与理解在进行数学建模之前，首先要对问题进行充分的分析与理解。
这包括对问题的背景、目标和约束条件的明确，以及对问题所涉及的各个因素和变量的了解。
只有充分理解问题，才能设计合理的数学模型。
二、建立数学模型建立数学模型是数学建模的核心步骤。
模型是对实际问题的一种抽象和简化，通过数学表达来描述问题的关系和规律。
建立数学模型的关键是要确定问题的输入、输出和中间变量，以及它们之间的函数关系或约束条件。
在建立数学模型时，可以使用各种数学方法和技巧。
例如，可以利用微分方程描述物理过程的变化，利用优化方法求解最优化问题，利用概率统计模型描述随机现象的规律等。
根据具体问题的特点和要求，选择合适的数学方法是十分重要的。
三、模型的求解与分析建立数学模型后，需要对模型进行求解和分析。
这包括利用数值方法或解析方法求解模型，得到问题的解析解或近似解。
在模型求解的过程中，可能需要编写计算程序、进行数值计算和统计分析等。
模型求解过程中，还需要对模型的解进行评估和分析。
例如，可以对模型的稳定性、收敛性、误差估计等进行分析，以确定模型的可行性和有效性。
四、模型的验证与应用在对模型进行求解和分析之后，需要对模型进行验证和应用。
验证是指将模型的结果与实际数据进行比较，以检验模型的准确性和可靠性。
如果模型的结果与实际数据吻合较好，说明模型是可信的。
模型的应用是指将模型的结果用于解决实际问题或做出决策。
根据模型的目标和应用场景，可以对模型的结果进行解释和解读，提出合理的建议和决策。
五、模型的改进与扩展建立数学模型是一个动态的过程，模型的改进与扩展是不可缺少的环节。
通过对模型的不断改进和扩展，可以提高模型的准确性和适用性，更好地描述和解决实际问题。
模型的改进与扩展可以从多个方面入手。
数学建模简介1
数学建模的方法和步骤
模型假设
在明确建模目的，掌握必要资料的基础上， 通过对资料的分析，根据对象的特征和建 模目的，找出起主要作用的因素，对问题 进行必要的、合理的简化，用精确的语言 提出若干符合客观实际的合理假设。
数学建模的方法和步骤
模型假设
作出合理假设，是建模至关重要的一步。 如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是 一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超 的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判 断力 ，善于辨别主次，而且为了使处理方 法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。
看谁答得快
1、某甲早8时从山下旅店出发沿一路径上山，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？
2、两兄妹分别在离家2千米和1千米且方向相反 的两所学校上学，每天同时放学后分别以4千米/ 小时和2千米/小时的速度步行回家，一小狗以6千 米/小时的速度从哥哥处奔向妹妹，又从妹妹处奔 向哥哥，如此往返直至回家中，问小狗奔波了多 少路程？
四、模型的特点：
逼真性和可行性 渐进性 强健性 可移植性 非预测性 条理性 技艺性 局限性
五、建模能力的培养：
具有广博的知识（包括数学和各种实际知 识）、丰富的经验、各方面的能力、注意 掌握分寸。
具有丰富的想象力和敏锐的洞察力
类比法和理想化方法
直觉和灵感
实例研究法
学 习 、 分 析 别 人 的 模 型 亲 手 去 做
模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征
什么是数学建模
什么是数学模型？
简单地说：数学模型就是对实际问题的一种 数学表述。
具体一点说：数学模型是以部分现实世界为某 种研究目的的一个抽象的、简化的数学结构。 这种数学结构可以是数学公式、算法、表格、 图示等。
数学建模分类方法大全
23，混合泳接力模型
24，投入产出模型
25，三级火箭模型
26，糖尿病模型
27，传染病模型
28，生物种群模型
29，人口模型
30，分子模型
31，扫雪模型
32，商人过河问题
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
384
最优化
模拟退火法
神经网络
遗传算法
分治算法
差分进化
蚁行算法
粒子群
不确定
模型
灰色系统
数理统计
模糊数学
聚类分析
无分类
模型名称
所在目录
1，国有企业业绩分化的数学模型
2，打假问题的机理数学分析
3，足球比赛排名问题
4，大象群落的稳定性分析
5，火车便餐最有价格方案
6，影院最优设计方案
7，国有企业业绩分化的数学模型
数学建模分类方法大全
类别
类别（2）
模型名称
关键点
备注
参考书目
复杂系统
库存模型
排队模型
可靠系统
差分方程模型
动力系统类
酵母菌增长模型
数学建模简介及数学建模常用方法
数学模型是对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。
简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述），即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。
随着社会的发展，生物、医学、社会、经济……各学科、各行业都涌现现出大量的实际课题，亟待人们去研究、去解决。
但是，社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才，而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题，取得经济效益和社会效益。
他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题（就像在学校里做数学应用题），而是为了解决实际问题而需要用到数学。
而且不止是要用到数学，很可能还要用到别的学科、领域的知识，要用到工作经验和常识。
特别是在现代社会，要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机。
可以这样说，在实际工作中遇到的问题，完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的。
你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题，不是“干净的”数学，而是“脏”的数学。
其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决，而是暗藏在深处等着你去发现。
也就是说，你要对复杂的实际问题进行分析，发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律，把这个实际问题化成一个数学问题，这就称为数学模型。
数学模型具有下列特征：数学模型的一个重要特征是高度的抽象性。
通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维，从而可以突破实际系统的约束，运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究。
数学模型的另一个特征是经济性。
用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具，可以节省大量的设备运行和维护费用，用数学模型可以大大加快研究工作的进度，缩短研究周期，特别是在电子计算机得到广泛应用的今天，这个优越性就更为突出。
数学建模简介
实际 3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1
23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92.0
106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5
室 内 T1
d
l
d
室 外 T2
Q1
墙 室 内 T1 室 外 T2
建 单位时间单位面积传导的热量 模 Q ~单位时间单位面积传导的热量
温差, 材料厚度 材料厚度, 热传导系数 ∆T~温差 d~材料厚度 k~热传导系数 温差 热传导定律
材料均匀， 材料均匀，热传导系数为常数
2d
∆T Q = k d
Q2
墙
机理分析没有统一的方法， 机理分析没有统一的方法，主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。 来学习。 来学习 以下建模主要指机理分析。
2 数学建模实例
背景
2.1 人口预报问题
世界人口增长概况
1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 年 人口(亿 10 20 30 40 50 60 人口 亿) 5 中国人口增长概况 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 年 人口(亿 人口 亿) 3.0 4.7 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0 研究人口变化规律 控制人口过快增长
模型建立
用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来 地面为连续曲面 椅子在任意位置 至少三只脚着地 f(θ) , g(θ)是连续函数 是 对任意θ, f(θ), g(θ) 至少一个为0 至少一个为
数学建模 微分方程模型讲解
量在初始阶段的增长情况比较相符。
（2）由（3—19）式推得，t=0 时显然 x=0,这一结果自然与
事实不符。产生这一错误结果的原因在于我们假设产品是自然推
销的，然而，在最初产品还没卖出之时，按照自然推销的方式，
便不可能进行任何推销。事实上，厂家在产品销售之初，往往是
通过广告、宣传等各种方式来推销其产品的。
? 1. 新产品推销模型 ? 一种新产品问世，经营者自然要关心产
品的卖出情况。下面我们根据两种不同 的假设建立两种推销速度的模型。
模型 A 假设产品是以自然推销的方式卖出，换句话说，被卖出的产品
实际上起着宣传的作用， 吸引着未来购买的消费者。 设产品总数与时刻 t 的关
系为 x(t), 再假设每一产品在单位时间内平均吸引 k 个顾客，则 x(t) 满足微
样，从根本上解决了模型 A 的不足。 由（3—20）式易看出， dx ? 0 ，即 x(t) 是关于时刻 t 的单调增
dt
加函数，实际情况自然如此，产品的卖出量不可能越卖越少。另外，
对（3—20）式两端求导，得
d 2x dt 2
?
k(M
?
2 x)
dx dt
故令 d 2x
dt 2
?
0 ，得到 x(t0 ) ?
Nm N0
)e? n
易看出，当t→? 时，当Ｎ（t） →Ｎm。这个模型称为Logistic 模型，其结果 经过计算发现与实际情况比较吻合。上面所画的是 Logistic 模型的的图形。
你也可从这个图形中，观察到微分方程解的某些性态。
捕鱼问题
在鱼场中捕鱼，捕的鱼越多，所获得的经济效益越大。但捕捞的鱼过多，
根据上面的假设，我们建立模型
dS ? P ? A(t) ? ??1 ? S (t) ?? ? ? S(t )
数学建模简介word文档-华南师范大学数学科学学院
1.1 关于数学建模一、数学、数学模型、数学建模的定义二、数学建模过程流程图三、数学建模的特点和分类四、数学建模的应用和现代科学五、历年全国和美国大学生数学建模竞赛六、如何学好数学建模七、数学建模的例子：火炮的射击、椅子能在不平的地上放稳吗、人中预报问题一、数学、数学模型、数学建模的定义数学――是一门研究数量关系和空间变化关系的学科数学模型――对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。
数学建模――构造数学模型的过程，利用数学方法解决实际问题的一种实践。
即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解，得到定量的结果，以供人们作分析、预报、决策和控制。
例1：火炮的射击―――数学建模的大致全过程模型一：假设不考虑空气的阻力、重力影响――抛物运动模型二：假设不考虑重力影响，并且空气的阻力与速度成正比。
模型三：假设不考虑重力影响，并且空气的阻力与速度的平方成正比。
――适用于火炮的射击模型四：考虑重力影响，并且空气的阻力与速度的平方成正比。
―――适用于卫星的发射。
二、数学建模过程流程图众多的因素（主要和次要）－－合理的假设――建立数学模型――用数学方法(或数学软件)求解模型――检验（得解与实际问题作比较）――修改完善模型。
上述数学建模过程可用流程图表述如下：三、数学建模的特点和分类数学建模是一个实践性很强的学科，它具有以下特点：1．应用领域广，如物理学、力学、工程学、生物学、医学、经济学、军事学、体育运动学等．而不少完全不同的实际问题，在一定的简化层次下，它们的模型是相同或相似的．这就要求我们培养广泛的兴趣，拓宽知识面，从而发展联想能力，通过对各种问题的分析、研究、比较，逐步达到触类旁通的境界．2．需要各种数学知识，应用已学到的数学方法和思想进行综合应用和分析，进行合理的抽象及简化的能力如微分方程、运筹学、概率统计、图论、层次分析、变分法等，去描述和解决实际问题．3．需要各种技术手段的配合，如查阅各种文献资料、使用计算机和各种数学软件包等．4．与求解数学题目的差别．求解数学题目往往有唯一正确的答案，而数学建模没有唯一正确的答案。
数学建模方法及其应用
数学建模方法及其应用
数学建模方法是将现实问题抽象化为数学模型，通过符号、计算、推理和实验等手段进行研究解决问题的方法。
数学建模方法的应用十分广泛，包括经济学、工程学、物理学、计算机科学、生物学等领域。
1. 经济学领域：数学建模方法在经济学中的应用包括宏观经济模型、金融市场模型、产业研究模型等，可以帮助经济学家预测经济走势、分析市场趋势、评估政策效果等。
2. 工程学领域：数学建模方法在工程学中的应用包括流体力学模型、热传导模型、结构力学模型、控制系统模型等，可以用来优化设计、预测性能、进行稳定性分析等。
3. 物理学领域：数学建模方法在物理学中的应用包括量子力学模型、场论模型、统计物理模型等，可以帮助物理学家研究物理现象、发掘物理规律、解释实验结果等。
4. 计算机科学领域：数学建模方法在计算机科学中的应用包括图论模型、优化算法模型、人工智能模型等，可以用于解决最优化问题、分类问题、自然语言处理等任务。
5. 生物学领域：数学建模方法在生物学中的应用包括遗传学模型、成因变异模
型、癌症模型等，可以用于预测疾病风险、优化治疗方案、研究基因组学等问题。
总之，数学建模方法是一种十分有价值的计算工具，在各个领域都得到广泛的应用和推广。
《数学建模》教学大纲
《数学模型》课程教学大纲一、《数学模型》课程说明（一）课程编号：07251105（二）英文名称：Mathmatic Modeling（三）开课对象：数学与应用数学专业（四）课程的性质：数学建模是为数学与应用数学专业开设的一门学科基础课，其先修课程有数学分析、高等代数、概率论与数理统计、数学实验等。
它是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际生活中存在问题的一门边缘交叉学科，是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程，是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。
（五）教学目的：数学建模是继本科生学习数学分析、高等代数、概率论与数理统计之后进一步提高运用数学知识解决实际问题，培育和训练综合能力所开设的一门新学科。
通过具体实例引入使学生掌握数学建模基本思想、基本方法、基本类型。
学会进行科学研究的一般过程，并能进入一个实际操作的状态．通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍，培养学生数学推导计算和简化分析能力、熟练运用计算机能力；培养学生联想、洞察能力、综合分析能力；培养学生应用数学解决实际问题的能力。
（六）教学要求和方法1.教学要求本课程主要介绍在数学应用中已经比较完善的数学模型，包括初等模型、简单优化模型、线性规划模型、离散模型、离散模型、微分方程模型、差分方程、概率统计模型等内容。
要求学生了解数学建摸的基本概念及基本方法，学会将学过的数学方法和知识同周围的现实世界联系起来，甚至和真正的实际问题联系起来。
不仅应使学生知道数学有用、怎么用，更要使学生体会到在真正的应用中还需要继续学习。
2.教学方法本课程将课堂讲授与上机实习结合起来，以课堂讲授为主。
课堂讲授旨在教学生如何建立模型，讲授中穿插各类数模实例，与现实中的各类实际问题相结合，启发学生自主思考和研究问题，找寻解决问题的数学模型和实际方法。
除此外，还会讲解数学建模论文的书写方法，以论文的形式完成建模和研究工作。
上机旨在教学生如何求解模型，以学生自主学习为主，结合课堂学习内容完成课堂布置的作业，利用数学软件求解模型结果。
数学建模的主要建模方法
主要建模方法1、类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，在不同的对象或完全不相关的对象中找出同样的或相似的关系，用已知模型的某些结论类比得到解决该“类似”问题的数学方法，最终建立起解决问题的模型2、量纲分析是在经验和实验的基础上，利用物理定律的量纲齐次性，确定各物理量之间的关系。
它是一种数学分析方法，通过量纲分析，可以正确地分析各变量之间的关系，简化实验和便于成果整理。
在国际单位制中，有七个基本量：质量、长度、时间、电流、温度、光强度和物质的量，它们的量纲分别为M、L、T、I、H、J和N，称为基本量纲。
量纲分析法常常用于定性地研究某些关系和性质，利用量纲齐次原则寻求物理量之间的关系，在数学建模过程中常常进行无量纲化，无量纲化是根据量纲分析思想，恰当地选择特征尺度将有量纲量化为无量纲量，从而达到减少参数、简化模型的效果。
3.差分法差分法的数学思想是通过taylor级数展开等方法把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散，从而建立以网格节点上的值为未知数的方程组，将微分问题转化为代数问题，是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
构造差分的方法有多种形式，目前主要采用的是泰勒级数展开方法。
其基本的差分表达式主要有以下几种形式：一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等，其中前两种格式为一阶计算精度，后两种格式为二阶计算精度。
通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合，可以组合成不同的差分计算格式。
差分法的解题步骤为：建立微分方程；构造差分格式；求解差分方程；精度分析和检验4、变分法较少5、图论法数学建模中的图论方法是一种独特的方法，图论建模是指对一些抽象事物进行抽象、化简，并用图来描述事物特征及内在联系的过程。
图论是研究由线连成的点集的理论。
一个图中的结点表示对象，两点之间的连线表示两对象之间具有某种特定关系(先后关系、胜负关系、传递关系和连接关系等)。
差分方程模型
差分方程模型一. 引言数学模型按照离散的方法和连续的方法，可以分为离散模型和连续模型。
1. 确定性连续模型1) 微分法建模(静态优化模型)，如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。
2) 微分方程建模(动态模型)，如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。
3) 稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型)，如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。
4) 变分法建模（动态优化模型），如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。
2. 确定性离散模型1) 逻辑方法建模，如效益的合理分配模型、价格的指数模型。
2) 层次分析法建模，如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。
3）图的方法建模，如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。
4）差分方程建模，如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。
随着科学技术的发展，人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题，差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
在一般情况下，动态连续模型用微分方程方法建立，与此相适应，当时间变量离散化以后，可以用差分方程建立动态离散模型。
有些实际问题既可以建立连续模型，又可建立离散模型，究竟采用那种模型应视建模的目的而定。
例如，人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic 模型)，又可建立人口差分方程模型。
这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。
二. 差分方程简介在实际中，许多问题所研究的变量都是离散的形式，所建立的数学模型也是离散的，譬如，像政治、经济和社会等领域中的实际问题。
有些时候，即使所建立的数学模型是连续形式，例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。
但是，往往都需要用计算机求数值解。
这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化，从而将连续型模型转化为离散型模型。
数学建模的思想和方法
已知：f(),g()是连续函数 ;对任意，
f()•g()=0;且g(0)=0，f(0)>0. 证明：存在0，使f(0)=g(0)=0.
模型求解
给出一种简单、粗糙的证明方法
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
将椅子旋转900，对角线AC和BD互换。由g(0)=0，
f(0)>0，知f(/2)=0, g(/2)>0.令h()=f()– g(),则h(0)>0和h(/2)<0.由f,g的连续性知h 为连续函数,据连续函数的基本性质,必存在0, 使h(0)=0,即f(0)=g(0). 因为f()•g()=0,所以f(0)=g(0)=0.
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
数学建模的思想和方法
主讲人：杨树国
1.数学建模的思想和方法
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6
从现实对象到数学模型 数学建模的重要意义 数学建模示例 数学建模的方法和步骤 数学模型的特点和分类 怎样学习数学建模
2.数学建模竞赛的的思想和方法
yk--第k次渡河前此岸的随从数 sk=(xk , yk)--过程的状态
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk--第k次渡船上的商人数
vk--第k次渡船上的随从数
dk=(uk , vk)~决策 sk+1=sk +(-1)k dk
uk, vk=0,1,2;
数学建模无时不在，无处不在!
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
启示：
很多同学，尤其是非数学专业的同学，把数学 建模看得很神秘，总以为它高深莫测，其实并非 如此。实际上，数学建模就是发生在我们身边的事 情，可能你不经意间就在进行着数学建模和求解， 只不过你不知道罢了。 可以毫不夸张地说： 数学建模无时不在，无处不在!
数学建模的基本方法与策略总结
数学建模的基本方法与策略总结数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法对该模型进行分析和求解的过程。
在实际应用中，数学建模是解决问题、预测趋势和优化决策的有效工具。
本文将对数学建模的基本方法与策略进行总结，以帮助读者更好地理解和应用数学建模。
一、问题的理解与定义数学建模的第一步是充分理解和定义问题。
这包括对问题的背景、目标、限制条件和需求进行详细的分析。
通过对问题的深入了解，可以明确问题的关键变量和参数，为后续的建模过程提供基础。
二、问题的建模和抽象在对问题进行全面理解后，接下来是将问题抽象为数学模型。
数学模型应能准确描述问题的关键要素和关联关系，以便进行后续的数学分析。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型、随机模型等。
合适的模型选择与问题类型密切相关，需要根据具体情况进行判断。
三、数据的收集和处理在建立数学模型之前，需要对问题所涉及的数据进行收集和处理。
数据的质量和可靠性直接影响模型的准确性和可行性。
收集到的数据可以来自于实验、调查、统计等渠道。
在处理数据时，可以使用数据平滑、插值、拟合等方法，以消除数据中的噪声和误差，提高模型的精度。
四、模型的求解与分析根据建立的模型，使用适当的数学方法对模型进行求解和分析。
常用的方法包括解析解法、数值解法、优化算法等。
求解的结果应进行合理性和可行性的验证，以确保模型的准确性和可靠性。
如果模型复杂，可以采用近似方法、计算机仿真等手段来求解。
五、模型的评价和优化在完成模型的求解后，需要对模型的效果进行评价和优化。
评价指标可以根据具体问题而定，如模型的拟合程度、稳定性、鲁棒性等。
如果模型不满足要求，可以对模型进行优化，例如调整参数、引入约束条件等，以获得更好的结果。
六、模型的推广与应用当得到满意的模型后，可以将其推广应用到实际问题中。
这需要将数学模型与实际问题相结合，并针对具体情况进行调整和改进。
在应用过程中，需要不断收集反馈信息，对模型进行修正和完善，以适应实际应用的需求。
《数学建模》课程标准
《数学建模》课程标准一、课程性质与目的要求数学建模课程是各专业的选修课，是数学科学联系实际的主要途径之一。
通 过该课程的学习,要使学生系统地获得数学建模的基本知识、基本理论和方法， 培养和训练学生的数学建模素质；要求学生具有熟练的计算推导能力，逻辑推理 能力，空间想象能力及综合运用所学知识分析和解决问题的能力；同时为使学生 适应现代社会奠定必要的基础。
要求掌握：(一)理论知识方面1. 根据理论结合实际的原则，要求学生重点掌握数学模型的建立和求解方法。
2. 基本掌握的内容： 初等模型、数学规划模型、微分方程模型、稳定性模型、 图论与网络模型、离散模型、概率统计模型、随机模拟等理论。
(二)实践技能方面要求学生重点掌握数据处理的一些基本方法，能够使用 Lindo/Lingo 求解各 种规划问题，使用 matlab 求解方程（组）、微分方程（组），进行数据拟合，参 数估计、假设检验、回归分析(特别是多项式回归)等概率问题。
二、学习用书教材：《数学建模与数学实验》（校本教材），谢珊主编，2010年，主要参考书：《数学模型》（第三版），姜启源等编，高等教育出版社，2004年，张珠宝主编，高等教育出版社，2005年《数学建模与数学实验》三、课程内容与考核标准（一）数学建模简介1, 教学目的与要求了解数学模型的概念。
掌握数学建模的一般步骤。
掌握人口增长模型的建立。
掌握 matlab函数拟合的方法。
2，教学内容（1）数学模型的概念及数学建模意义。
（2）介绍全国大学生数学建模竞赛。
（3）数学建模示例：人口增长模型。
3，考核要求l了解数学模型的概念及数学建模意义l会建立人口增长模型，并且能够用 matlab进行函数拟合，确定人口增长 模型中的参数。
（二）matlab入门1，教学目的与要求了解 matlab 的数组、矩阵、函数的定义与使用。
掌握 matlab 程序设计的基 本方法。
2，教学内容（1）介绍 matlab变量、数组、矩阵、表达式、流程控制、函数。
智慧树知到《数学建模与系统仿真》章节测试[完整答案]
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智慧树知到《数学建模与系统仿真》章节测试[完整答案]智慧树知到《数学建模与系统仿真》章节测试答案第一章单元测试1、数学模型是对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构.A:错B:对答案:【对】2、数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解，是对实际问题的完全解答和真实反映，结果真实可靠。
A:对B:错答案:【错】3、数学模型是用数学符号、数学公式、程序、图、表等刻画客观事物的本质属性与内在联系的理想化表述. 数学建模就是建立数学模型的全过程(包括表述、求解、解释、检验).A:对B:错答案:【对】4、数学模型(Mathematical Model):重过程;数学建模(Mathematical Modeling):重结果。
A:错B:对答案:【错】5、人口增长的Logistic模型，人口增长过程是先慢后快。
A:错B:对答案:【错】6、MATLAB的主要功能有A:符号计算B:绘图功能C:与其它程序语言交互的接口D:数值计算答案:【符号计算;绘图功能;与其它程序语言交互的接口;数值计算】7、Mathematica的基本功能有A:语言功能(Programing Language)B:符号运算(Algebric Computation)C:数值运算(Numeric Computation)D:图像处理(Graphics )答案:【语言功能(Programing Language);符号运算(Algebric Computation);数值运算(Numeric Computation);图像处理(Graphics )】8、数值计算是下列哪些软件的一个主要功能 A:MapleB:JavaC:MATLABD:Mathematica答案:【Maple;MATLAB;Mathematica】9、评阅数学建模论文的标准有：A:完全一致的结果B:表述的清晰性C:建模的创造性D:论文假设的合理性答案:【表述的清晰性;建模的创造性;论文假设的合理性】10、关于中国(全国)大学生数学建模竞赛(CUMCM)描述正确的是 A:2年举办一次B:一年举办一次C:开始于70年代初D:一年举办2次答案:【一年举办一次】第二章单元测试1、衡量一个模型的优劣在于它是否使用了高深的数学方法。
关于渔场鱼的数量的模型和鱼资源稳定问题
河南城建学院《数学建模与数学实验》课程设计专业数学与应用数学学号姓名指导教师数理系2012年6月目录一．摘要………………………………………………….二．关键词……………………………………………….. 三．问题重述…………………………………………….. 四．问题背景……………………………………………. 五．问题分析…………………………………………….六．建模过程……………………………………………..（一）符号说明……………………………………（二）模型假设……………………………………（三）模型的建立与求解…………………………（四）模型分析………………………………….... 七．模型的评价与改进…………………………………. 八．参考文献…………………………………………….关于渔场鱼的数量的模型和鱼资源稳定问题摘要：本文通过建立两个模型，解决了如何描述该渔场鱼的数量的数学模型及如何保持鱼资源的稳定问题。
第一个模型是建立在无捕捞的条件下渔场鱼量增长服从logistic模型，第二个模型建立在第一个模型的基础上且有捕捞条件。
通过模型的建立可知，当捕捞强度在一个值时鱼资源保持稳定。
关键词：渔场鱼的数量捕捞强度稳定点正文一、问题重述一个渔场中的鱼资源若不进行捕捞则按自限规律增长，若在渔场中由固定的船队进行连续作业，单位时间的产量与渔场中鱼的数量成正比，比例系数为k。
试建立描述该渔场鱼的数量的数学模型，并讨论如何控制k，使渔场的鱼资源保持稳定。
二、问题的背景为了保护人类赖以生存的自然环境，可再生资源（如渔业、林业资源等）的开发必须适度，因此渔场鱼的数量及如何保持鱼资源的稳定问题的研究很有必要。
三、问题分析⑴在自然环境无捕捞的情况下，由于受到渔场水的温度、湿度、含氧量、包括饲料以及种群竞争等的影响，渔场鱼量按自限规律增长，符合logistic增长规律。
⑵在有捕捞的情况下，由固定的船队进行连续作业，即说明捕捞不受其他偶然因素的影响，t足够长时间内捕捞船队数稳定不变，由单位时间的产量与渔场中鱼的数量成正比，比例系数为k，k的大小不确定，主要影响捕捞量的是捕捞强度k，如果使捕捞量等于自然增长量，渔场鱼量将保持不变，则捕捞量稳定，如何控制捕捞强度k，使渔场鱼资源保持稳定。
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p ( ) 0 q det A kl
平衡点(x0, y0)稳定的条件 p 0, q 0
kl
模型的定性解释
模型
x(t) x ky g
y(t)
lx
Байду номын сангаас
y
h
平衡点
kh g x0 kl ,
lg h y0 kl
双方军备稳定(时间充分 , ~ 本方经济实力的制约；
平衡点 P0不稳定(对2,1)
模型
x1 (t )
r1 x1 1
x1 N1
1
x2 N2
x2 (t)
r2x21 2
x1 N1
x2 N2
f
(x1, x2 )
r1x11
x1 N1
1
x2 N2
0
g
(
x1
,
x2
)
r2 x2 1 2
x 1
N 1
x 2
N 2
0
平衡点： P1(N1,0), P2 (0, N2 ),
• 建立数学模型描述两个种群相互竞争的过程， 分析产生这种结局的条件。
模型假设 • 有甲乙两个种群，它们独自生存
时数量变化均服从Logistic规律;
x(t) r x (1 x1 )
1
11
N1
x2 (t)
r2 x2 (1
x 2
N
)
2
• 两种群在一起生存时，乙对甲增长的阻滞作
用与乙的数量成正比; 甲对乙有同样的作用。
t x1, x2 t x1 , x2 t x1, x2
0
从任意点出发(t=0)的相轨
S1
•P1
线都趋向P1(N1,0) (t)
0
N1 / 2
N1 x1
P1(N1,0)是稳定平衡点
微分方程一般解形式 c e1t c e2t
1
2
1,2为负数或有负实部
p>0且q>0 p<0或q<0
平衡点 P0(0,0)稳定 平衡点 P0(0,0)不稳定
线性常系数 微分方程组
x(t) ax by y(t) cx dy
的平衡点及其稳定性
平衡点 P0(0,0) 特征根 1,2 ( p p2 4q) / 2
记系数矩阵
A
a c
b
d
特征方程 det(A I ) 0
2 p q 0
p
(a
d
)
q det A
特征根
( p p2 4q) / 2 1, 2
线性常系数 微分方程组
x(t) ax by y(t) cx dy
的平衡点及其稳定性
平衡点 P0(0,0) 特征根 1,2 ( p p2 4q) / 2
模型
x1(t)
r1 x1 1
x1 N1
1
x2 N2
x2 (t) r2 x2 1 2
x1 N1
x2 N2
对于消耗甲的资源而
言，乙(相对于N2)是甲
(相对于N1) 的 1 倍。
1 1
对甲增长的阻滞 作用，乙大于甲 乙的竞争力强
模型
模型 分析
x1 (t )
r1 x1 1
x1 N1
1
x2 N2
若从P0某邻域的任一初值出发，都有
lim
t
x1 (t)
x0 1
,
lim
t
x2
(t)
x0 2
,
称P0是微分方程的稳定平衡点
判断P0 (x10,x20) 稳定 性的方法——直接法 (1)的近似线性方程
x1(t) f (x1, x2 ) x2 (t) g(x1, x2 ) (1)
x(t) f (x0 , x0 )(x x0 ) f (x0 , x0 )(x x0 )
p1 ( N1 ,0)
p2 (0, N2 )
p
q
稳定条件
r1 r2 (1 2 )
r r (1 )
12
2
2>1, 1<1
r1(11) r2 r1r2 (11) 1>1, 2<1
p 3
N1(11) ,
1
1
2
N2 (1 2
1
1
2
)
r1(11) r2 (1 2 ) 11 2
r r (1 )(1 )
进一步 假设
1）2）的作用为线性；3）的作用为常数
建模
x(t)~甲方军备数量， y(t)~乙方军备数量
x(t) x ky g
y(t) lx y h
, ~ 本方经济实力的制约；
k, l ~ 对方军备数量的刺激； g, h ~ 本方军备竞赛的潜力。
军备竞赛的结局 t 时的x(t)，y(t) 微分方程的平衡点及其稳定性
x1 N
1
x2 N
2
(x1,
x2 )
1
x1 N1
1
x2 N2
(x , x ) 1 x1 x2
12
N 2 1
N2
(1) 2>1, 1<1
x2 S3
N /
2
1
0
N2 S2
S1 : 0, 0
S1 : x1 0, x2 0 S2 : x1 0, x2 0 S3 : x1 0, x2 0
长后趋向有限值)的条件 k, l ~ 对方军备数量的刺激；
kl
g, h ~ 本方军备竞赛的潜力。
1) 双方经济制约大于双方军备刺激时，军备竞赛 才会稳定，否则军备将无限扩张。
2) 若g=h=0, 则 x0=y0=0, 在 > kl 下 x(t), y(t)0,
即友好邻国通过裁军可达到永久和平。
ER
r (1 2
c) pN
• 开放式捕捞只求利润R(E) > 0
R(E) T (E) S(E)
pNE(1 E ) cE r
令 =0
Es
r (1
c) pN
R(E)=0时的捕捞强度(临界强度) Es=2ER
临界强度下的渔场鱼量
xs
N (1
Es r
)
c p
S(E)
p , c Es , xs
捕捞过度
fx2
g
x
2
r1
1
2 x1 N1
r2
2 x2
1 x2
N2
N1
r11x1
N2
r2 1
2 x1
N1
2x2 N2
p ( f x1 g x2 ) ,pi
q det A
,
pi
i 1,2,3,4
平衡点 Pi 稳定条件： p > 0 且 q > 0
种群竞争模型的平衡点及稳定性
平 衡点
E ), r
x1 0
稳定性判断
F(x0 ) E r, F(x1) r E
E r F(x0 ) 0, F(x1) 0 x0稳定, x1不稳定
E r F(x0 ) 0, F(x1) 0 x0不稳定, x1稳定
E~捕捞强度
r~固有增长率
x0 稳定, 可得到稳定产量 x1 稳定, 渔场干枯
产量模型
在捕捞量稳定的条件下， 控制捕捞强度使产量最大 图解法
F(x) f (x) h(x)
y
f (x) rx(1 x )
N
hm
h(x) Ex
h
F(x) 0 f 与h交点P
y=rx y=E*x
y=h(x)=Ex
P*
P
y=f(x)
E r x0稳定 0
x0*=N/2 x0
Nx
P的横坐标 x0~平衡点
P的纵坐标 h~产量
产量最大
P*
(
x* 0
N
/
2,
hm
rN
/ 4)
E* hm / x0* r / 2
控制渔场鱼量为最大鱼量的一半
效益模型 在捕捞量稳定的条件下，控制捕捞
强度使效益最大.
假设 • 鱼销售价格p • 单位捕捞强度费用c
收入 T = ph(x) = pEx
支出 S = cE
单位时间利润 R T S pEx cE
线性常系数 微分方程组
x(t) ax by y(t) cx dy
的平衡点及其稳定性
ax by 0
平衡点P0(x0,y0)=(0,0) ~代数方程 cx dy 0 的根
若从P0某邻域的任一初值出发，都有
lim
t
x(t)
x0
,
lim y(t)
t
y0 ,
称P0是微分方程的稳定平衡点
x2 (t)
r2 x2 1 2
x1 N1
x2 N2
t 时x (t), x (t)的趋向 (平衡点及其稳定性)
1
2
(二阶)非线性 x1(t) f (x1, x2 ) 的平衡点及其稳定性 (自治)方程 x2 (t) g(x1, x2 )
平衡点P0(x10, x20) ~ 代数方程
f (x1, x2 ) 0 的根 g(x1, x2 ) 0
稳定平衡点 x0 N(1 E / r)
R(E) T (E) S(E) pNE(1 E ) cE r
求E使R(E)最大
ER
r (1 2
c )
pN
E*
r 2
渔场 鱼量
xR
N (1
ER ) r
N 2
c 2p
h rN (1 c2 )
R
4
p2N 2
捕捞 过度
• 封闭式捕捞追求利润R(E)最大
P3
N1 (1 1 ) 11 2
,
N2 (1 2 11 2