姜启源数学模型

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数学模型(姜启源第三版第二章)

数学模型(姜启源第三版第二章)

数学模型(姜启源第三版第⼆章)1.学校共1000名学⽣,235⼈住在A宿舍,333⼈住在宿舍,432⼈住在,学⽣梦要组织⼀个10⼈的委员会,试⽤下列办法分配各宿舍的委员数:(1)按⽐例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给⼩树部分较⼤者。

(2)节中的Q值⽅法。

(3)⽅法:将A,B,C各宿舍的⼈数⽤正整数相除,其商数如下表:将所得商数从⼤到⼩取前10个(10为席位数),在数字下标以横线,表中A,B,C⾏有横线的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位。

你能解释这种⽅法的道理吗。

如果委员会从10⼈增⾄15⼈,⽤以上3种⽅法两次分配的结果列表⽐较。

(4)你能提出其它⽅法吗。

⽤你的⽅法分配上⾯的名额。

2.⽤微积分的⽅法导出节的公式(2)。

3.在节中考虑8⼈艇分重量级组(桨⼿体重不超过86kg)和轻量级组(桨⼿体重不超过73kg,建⽴模型说明重量级组的成绩⽐轻量级组⼤约好5%。

4.⽤节实物交换模型中介绍的⽆差别曲线的概率,讨论以下雇员和雇主之间的协议关系:(1)以雇员⼀天的⼯作时间t和⼯资ω分别为横坐标和纵坐标,画出雇员⽆差别曲线族的⽰意图。

解释曲线为什么是你画的那种形状。

(2)如果雇主付计时⼯资,对不同的⼯资率(单位时间的⼯资)画出计时⼯资线族。

根据雇员的⽆差别曲线族和雇主的计时⼯资线族,讨论双⽅将在怎样的⼀条曲线上达成协议。

(3)雇员和雇主已经达成了⼀个协议(⼯作时间1t和⼯资1ω).如果雇主想使雇员的⼯作时间增加到2t,他有两种⽅法:⼀是提⾼计时⼯资率,在协议线的另⼀点(2t,2ω)达成新的协议;⼆是实⾏超t t-付给更⾼的超时时⼯资制,即对⼯时1t仍付原计时⼯资,对⼯时21⼯资。

试⽤作图⽅法分析哪种办法对雇主更有利,指出这个结果的条件.5.在节核武器竞赛模型中,证明由(6)式表⽰的⼄安全线=的性质。

()y f x6.在节核武器竞赛模型中,讨论以下因素引起的平衡点的变化:(1)甲⽅提⾼导弹导航系统的性能。

姜启源数学模型第五版第二章

姜启源数学模型第五版第二章

分析与建模
甲的无差别曲线
如果甲占有(x1,y1)与占有
y
(x2,y2)具有同样的满意程度, y0
即p1, p2对甲是无差别的.
y1
将所有与p1, p2无差别的点 连接起来, 得到一条无差别 y2
曲线MN.
O
.M
M1
p1
p3(x3,y3)
. .p2
N1
N
x1
x2
x0 x
线上各点的满意度相同, 线的形状反映对X,Y的偏爱程度.
参数估计 • 根据测试数据对模型作拟合.
• 调查交通工程学的相关资料:
司机反应时间c1约为0.7~1s, 系数c2约为0.01( mh2/km2)
城市通行能力模型
道路通行能力~单位时间内通过某断面的最大车辆数. 通行能力表示道路的容量,交通流量表示道路的负荷. 饱和度~流量与通行能力的比值, 表示道路的负荷程度.
3个参数之间的基本关系 q vk
交通流的主要参数及基本规律 q vk
速度v 与密度k 的关系 车流密度加大 司机被迫减速
数据分析、机理分析 线性模型 v v f (1 k / k j )
vf ~畅行车速(k=0时) kj~阻塞密度(v=0时)
流量q与密度k 的关系 q v f k(1 k / k j )
Ta~内层玻璃的外侧温度

Ta Tb
室 外
Tb~外层玻璃的内侧温度
T1 d l d T2
k1~玻璃的热传导系数
Q1
k2~空气的热传导系数

Q1

k1
T1
Ta d

k2
Ta
Tb l

k1

数学模型_第3版_姜启源_高等教育出版社_课后答案

数学模型_第3版_姜启源_高等教育出版社_课后答案

综合题目参考答案1. 赛程安排(2002年全国大学生数学建模竞赛D 题)(1)用多种方法都能给出一个达到要求的赛程.(2)用多种方法可以证明支球队“各队每两场比赛最小相隔场次n r 的上界”(如=5时上界为1)是n ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-23n ,如: 设赛程中某场比赛是,i j 两队, 队参加的下一场比赛是,两队(≠i i k k j ),要使各队每两场比赛最小相隔场次为r ,则上述两场比赛之间必须有除i ,j ,以外的2k r 支球队参赛,于是,注意到32+≥r n r 为整数即得⎥⎦⎤⎢⎣⎡-≤23n r . (3)用构造性的办法可以证明这个上界是可以达到的,即对任意的编排出达到该上界的赛程.如对于n =8, =9可以得到: n n 1A 2A 3A 4A 5A 6A 7A 8A 每两场比赛相隔场次数 相隔场次总数1A× 1 5 9 13 17 21 25 3,3,3,3,3,3 18 2A 1 × 20 6 23 11 26 16 4,4,4,3,2,2 193A 5 20 × 24 10 27 15 2 2,4,4,4,3,2 19 4A 9 6 24 × 28 24 3 19 2,2,4,4,4,3 19 5A 13 23 10 28 × 4 18 7 2,2,2,4,4,4 18 6A 17 11 27 14 4 × 8 22 3,2,2,2,4,4 177A 21 26 15 3 18 8 × 12 4,3,2,2,2,4 178A25 16 2 19 7 22 12 × 4,4,3,2,2,2 17w w w .k h d a w .c o m 课后答案网1A 2A 3A 4A 5A 6A 7A 8A 9A 每两场比赛相隔场次数 相隔场次总数1A× 36 6 31 11 26 16 21 1 4,4,4,4,4,4,4, 28 2A 36 × 2 27 7 22 12 17 32 4,4,4,4,4,4,3 27 3A 6 2 × 35 15 30 20 25 10 3,3,4,4,4,4,4 26 4A 31 27 35 × 3 18 8 13 234,4,4,4,3,3,3 25 5A 11 7 15 3 × 34 24 29 193,3,3,3,4,4,4 24 6A 26 22 30 18 34 × 4 9 144,4,3,3,3,3 23 7A16 12 20 8 24 4 × 33 28 3,3,3,3,3,3,4 22 8A21 17 25 13 29 9 33 × 53,3,3,3,3,3,3, 21 9A 1 32 10 23 19 14 28 5 × 3,4,3,4,3,4,3 24 可以看到, =8时每两场比赛相隔场次数只有2,3,4, =9时每两场比赛相隔场次数只有3,4,以上结果可以推广,即为偶数时每两场比赛相隔场次数只有n n n 22-n ,12-n ,2n ,n 数时只有为奇23-n ,21-n . 量赛程优劣其他指标如(4)衡的平均相隔场次 记第i 队第j 个ij c ,2,2,1,,,2,1-==n j n i ,间隔场次数为则平均相隔场次为∑∑=n i 1-=n r 21 =-j n n 1)2(ij c r 是赛程整体意义下的指标,它越大越好.可以计算=8,=9的n n r ,并讨论它是否达到上界. 相隔场次的最大偏差 定义||,r c Max f ij j i -=∑---=2)2(|n r n c Max g =1|j ijw w w .k h d a w .c o m 课后答案网f 为整个赛程相隔场次的最大偏差, 为球队之间相隔场次的最大偏差,它们都是越小越好.可以计算=8,=9的,g ,并讨论它是否达到上界.g n n f 参考文献工程数学学报第20卷第5期20032. 影院座位设计建立满意度函数),(βαf ,可以认为α和β无关, ()()βαβαh g f -=),(,g ,取尽量简单的形式,h 如αα=)(g ;0)(=βh (),030≤β0)(h h =β)30(0>β.(1)可将作为必要条件,以030≤βα最大为最佳座位的标准.在上图中以第1排座位为坐标原点建立坐标轴x ,可以得到 ⎪⎭⎫ ⎝⎛+----⎪⎭⎫ ⎝⎛+--=⎪⎭⎫ ⎝⎛+--=d x x h c H d x x c H d x x c H θθαθβtan arctan tan arctan ,tan arctan β是x 的减函数.可得x ≈1.7m,即第3(或4)排处.又通过计算或分析可知030=βα也是x 的减函数,所以第3(或4)排处是最佳座位.(2)设定一个座位间隔(如0.5m), l x 从0(或处)到030≤βd D -按离散,对于计算l )20~0(00θα的平均值,得时其值最大. 020=θ(3)可设地板线是x 的二次曲线,寻求,b 使2bx ax +a α的平均值最大. 实际上,还应考虑前排不应挡住后排的视线. 3.节水洗衣机(1996年全国大学生数学建模竞赛B 题) 该问题不要求对洗衣机的微观机制(物理、化学方面)深入研究,只需要从宏观层次去把握.宏观上洗衣的基本原理是用洗涤剂通过漂洗把吸附在衣物上的污物溶于水中,再脱去污水带走污物;洗衣的过程是通过“加水——漂洗——脱水”程序的反复运行,使残留在衣物的污物越来越少,直到满意的程度;洗涤剂也是不希望留在衣物上的东西,可将“污物”定义为衣物上原有污物与洗涤剂的总和. w w w .k h da w .c o m 课后答案网假设每轮漂洗后污物均匀地溶于水中;每轮脱水后衣物含水量为常数.~初始污水量,第轮加水量,~第k 轮脱水量c 0x ~k u k k x ),,2,1( =k .设每轮脱水前后污物在水中的浓度不变.于是cx c u x u c x n n n =+==--111,,, c x 2c x +21u x 10, 得到)()(210c u c u u c x x n n n ++= . 在最终污物量与初始污物量之比小于给定的清洁度条件下,求各轮加水量,使总用水量最小,即0/x x n k u ),,1(n k =∑=nk k u u Min k 1()ε<++)(..21c u c u u c t s n n 等价于)()(21c u c u u Min n u k +++++ α=++)()(..21c u c u u t s na 为常数可得c u c u u n +==+= 21,即第轮加水量n ~2u u k =(常数),第1轮加水量.c u u +=1令,问题简化为cx u =nx Min u n , ε<⎪⎭⎫ ⎝⎛+n x t s 11.. 其解为,即,而0→x 0→u ∞→n n .这与实际上是不合理的.应该加上对u 的限制:.则得n ,其中 21v u v ≤≤max min n n ≤≤max min n n ≤≤,1+)/1ln(2min ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=c v n αn 这样,为有限的几个数,可一一比较,具体数据计算从略.参考文献:《数学的实践与认识》第27卷第1期,1997w w w .k h d a w .c o m 课后答案网4.教师工资调整方案(1995年美国大学生数学建模竞赛B 题)题目对职称提升年限表述得不甚清楚(如未提及助理教授的提升),教龄也未区分是什么职称下工作的年限,所以应该作出一些相应的简化假设.按所给信息,工资仅取决于职称和教龄.建立新方案的一种办法是将职称折合成教龄,如定义x=教龄t+7×k (对于讲师、助理教授、副教授、教授,k 分别取值0,1,2,3),然后寻求工资函数I(x),使之满足题目的要求,如I(0)=27000,I(7)=32000等,以及x 较大时022<dxI d .另一种办法是职称、教龄分别对待,工资函数J(k,t)从多种函数中选择,如最简单的线性函数J(k,t)=k k k k b a t b a ,,+(k=0,1,2,3)根据一定条件确定.按照第一种办法得到的新工资方案,以职称和教龄综合指标为x 的教师的工资都应为I(x),而人们的目前工资会低于或高于它.根据题目要求,高工资不应降低,低工资则应逐渐提高,尽快达到理想值I(x).需要做的只是根据每人(目前)工资与(理想值的)差额,制定学校提供的提薪资金的分配方案.它应该是简单、合理、容易被人接受的. 按以上原则可以建立不同的模型,应通过检验比较其恶劣.检验可基于题目所给数据,按照提薪计划运行若干年,考察接近理想方案的情况,即用过渡时期的情况检验模型;也可进行随机模拟,按照一定规则随机产生数据(可以包括聘用、提职、解聘、退休的人数和时间等),再按照提薪计划运行,考察接近理想方案的情况.参考文献:叶其孝,《大学生数学建模竞赛辅导教材》(四),湖南教育出版社,20015. 一个飞行管理问题(1995年全国大学生数学建模竞赛A 题)设为第i 架飞机与第j 架飞机的碰撞角(即ij a )8arcsin(ij ij r a =其中为这两架飞机连线的长度),ij r ij β为第i 架飞机相对于第j 架飞机的相对速度(矢量)与这两架飞机连线(从i 指向j 的矢量)的夹角(以连线矢量为基准,逆时针方向为正,顺时针方向为负),i θ为第架飞机飞行方向角调整量. 本问题中的优化目标函数可以有不同的形式:如使所有飞机的最大调整量最小;所有飞机的调整量绝对值之和最小等.以所有飞机的调整量绝对值之和最小,可以得到如下的数学规划模型:w w w .k h d a w .c o m 课后答案网∑=61i i Min θ s.t. ,)(21ij j i ij a >++θθβ j i j i ≠=,6,,1,30≤i θ , 6,,1 =i 为了利用LINGO 求解这个数学规划模型,可以首先采用其他数学软件计算出ij α和ij β.其实,ij α和ij β也是可以直接使用LINGO 来计算的,这相当于解关于ij α和ij β的方程,只是解方程并非LINDO 软件的特长,这里我们作为一个例子,看看如何利用LINGO 计算ij α,可输入如下模型到LINGO 求解ij α:MIDEL :1]SETS:2] PLANE/1..6/:x0,y0; 3] link(plane,plane):alpha,sin2: 4]ENDSETS5] @FOR(LINK(I,J)|I#NE#J:6] sin2(I,J)=64/((X0(I)-X0(J))*(X0(I)-X0(J))+7] (Y0(I)-Y0(J))*(Y0(I)-Y0(J)));8] );9] @FOR(LINK(I,J)|I#NE#J: 10] (@SIN(alpha*3.14159265/180.0))^2=SIN2; 11] ); 12]DATA:13] X0=150,85,150,145,130,0; 14] Y0=140,85,155,50,150,0; 15]endataEND计算结果如下:w w w .k h d a w .c o m 课后答案网ij a j=1 2 3 4 5 6i=1 0.000 0 5.3912 32.231 05.091 8 20.963 4 2.234 5 2 5.391 2 0.000 0 4.8046.613 5 5.807 9 3.815 9 3 32.231 0 4.804 0 0.0004.364 7 22.833 7 2.125 5 45.091 86.613 5 4.36470.000 0 4.4.537 2.989 8 5 20.963 4 5.807 922.8337 4.537 70.000 0 2.309 8 6 2.234 5 3.815 9 2.125 5 2.989 82.309 80.000 0 ij β也可类似地利用LINGO 求得,计算结果如下: ij β j=1 2 3 4 5 6 i=1 0.000 0 109.263 6 -128.250 0 24.1798173.065 1 14.474 9 2 109.263 6 0.000 0-88.871 1 -42.2436-92.304 8 9.000 03 -128.250 0 -88.871 1 0.000 012.4763-58.786 2 0.310 84 24.179 8 -42.243 6 12.476 30.000 0 5.969 2-3.525.65 173.065 1 -92.304 8 -58.78625.969 20.000 0 1.914 4614.474 9 9.000 00.310 8-3.5256 1.914 4 0.000 0w w w .k h d a w .c o m 课后答案网于是,该飞机管理的数学规划模型可如下输入LINGO 求解:MODEL:1]SETS2] plane/1..6/:cita:3] link(plane,plane):alpha,beta;4]ENDSETS5] min=@sum(plane:@abs(cita));6] @for(plane(I):7] @bnd(-30,cita(I),30);8] );9] @fpr(link(I,j)|I#NE#J:10] @ABS(beta(I,J)+0.5*cit(I)+0.5*cita(J))11] >alpha(I,J);12] );13]DATA:14] A;[JA=0.000 0 5.391.2….. …2.309 8 0.000 020] ;21] BETA=0.000 010 9.263 6………1.914 4 0.000 027] ;28]enddata END[注] alpha,beta 中数据略去,见上面表格. 求解结果如下: OPTIMUM FOUND AT STEP 197 SOLUTION OBJECTIVE V ALUE= 3.630 V ARIABLE V ALUE REDUCED COST CITA(1) 0.2974033E-06 -1.000 000 CITA(2) -0.1424833E-05 -0.715 033 4 w w w .k h d a w .c o m 课后答案网CITA(3) 2.557 866 1.000 000 CITA(4) -0.3856641E-04 0.0000000E+00CITA(5) 0.2098838E-05 -1.000 000CITA(6) 1.071 594 0.0000000E+00………. (以下略)由此可知最优解为: (其它调整角度为0). ︒︒≈≈07.1,56.263θθ 评注:如果将目标改为最大调整量最小,则可进一步化简得到线形规划模型,也可用LINDO 或LINGO 求解.参考文献:《数学的实践与认识》第26卷第1期,19966. 降落伞的选择这个优化问题的决策变量是降落伞数量n 和每一个伞的半径r ,可先将n 和r 看作连续变量,建立优化模型,求得最优解后,再按题目要求作适当调整. 目标函数之降落伞的费用,可以根据表1数据拟合伞面费用与伞的半径r 的关系。

数学模型姜启源 ppt课件

数学模型姜启源 ppt课件
6
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
9 五 5-6 6.4种群的相互依存
2
7.1市场经济中的蛛网模型
10 五 5-6 7.2减肥计划-节食与运动
2
8.3层次分析模型
12 五 5-6 8.4效益的合理分配
2
9.2报童的诀窍(讨论课)
13 五 5-6 9.5随机人口模型
2
9.6航空公司的预定票策略
14 五 5-6 10.1牙膏的销售量
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)
2020/11/13
12
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.2 数学建模的重要意义
• 电子计算机的出现及飞速发展; • 数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。
1.3 数学建模示例
1.4 数学建模的方法和步骤
1.5 数学模型的特点和分类
1.6 怎样学习数学建模
2020/11/13
8
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.1 从现实对象到数学模型
我们常见的模型
玩具、照片、飞机、火箭模型… … ~ 实物模型
水箱中的舰艇、风洞中的飞机… … ~ 物理模型
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
数学模型
2020/11/13
1
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
课程简介
课程名称 数学模型与数学建模 Mathematical Modeling
先修课程 微积分、线性代数、概率论与数理统计 课程简介

(完整版)姜启源数学模型第五版-第6章

(完整版)姜启源数学模型第五版-第6章
建立等额本息还款方式的数学模型, 并作数值计算.
等额本息还款模型
x0 ~贷款总额
r ~月利率 n ~贷款期限(月)
xk ~第k月还款后尚欠金额
a~每月还款金额
本月欠额=上月欠额的本息还款金额
xk= xk-1(1+r)a, k=1,2,…, n k=n递推至k=1
xn= x0(1+r)na[1+(1+r)+…+(1+r)n-1]
k 1
2
例2 x0 =100(万元), r=0.0655/12, n=1220=240(月) x1=9625元, x240=4189.41(元), A2=1657729.17(元).
与房贷计算器给出的相同
等额本息与等额本金方式的比较
• 等额本息方式简单,便于安排收支. • 等额本金方式每月还款金额前期高于等额本息方式,
贷款购房——最简 单的差分方程模型
输入必要信息 轻击鼠标即得
单利和复利 两种计算利息的基本方式
单利 ~1万元存5年定期, 年利率4.70.04755)=12375元.
复利 ~1万元存1年定期, 年利率为3%, 到期不取则 自动转存, 5年后本息:10000 (1+0.03)5=11593元.
c 20000 0.025
w 8000100
每周每千克体重消耗 20000/100=200kcal 正常代谢消耗相当弱.
2. 正常代谢情况下的第一阶段计划 • 吸收热量由20000kcal每周减少1000kcal, 直至达到安全下限10000 kcal/周. c(k) 200001000k, k 1,2, ,10 c(10)= 10000 第一阶段需10周 w(k 1) (1 )w(k) (20000 1000 k)

姜启源编数学模型第四版

姜启源编数学模型第四版
第26页/共76页
一般模型 x(t) ~甲方兵力,y(t) ~乙方兵力
模型 假设
• 每方战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力. • 每方非战斗减员率与本方兵力成正比. • 甲乙双方的增援率为u(t), v(t).
x(t) f (x, y) x u(t), 0
tm~传染病高潮到来时刻
tm
1
ln
1 i0
1
t i 1 ?
(日接触率) tm
病人可以治愈!
第6页/共76页
模型3
传染病无免疫性——病人治愈成 为健康人,健康人可再次被感染. SIS 模型
增加假设 3)病人每天治愈的比例为 ~日治愈率
建模 N[i(t t) i(t)] Ns(t)i(t)t Ni(t)t
di
dt
i(1 i)
i
i[i (1 1 )]
i(0) i0
/
~ 日接触率 1/ ~感染期
~ 一个感染期内每个病人的
有效接触人数,称为接触数.
第7页/共76页
模型3
di/dt
di i[i (1 1 )]
dt
接触数 (感染期内每个
病人的有效接触人数)
i
i
>1
i0
>1
1
1-1/
接触率
N[i(t t) i(t)] [s(t)]Ni(t)t
di si
dt
s(t) i(t) 1
di
i(1 i)
dt
i(0) i0
第5页/共76页
模型2
i
di
i(1 i)
dt
i(0) i0
Logistic 模型
1
i(t)

姜启源 数学模型第五版-第1章

姜启源 数学模型第五版-第1章

1.3
问题
建模示例之一 包饺子中的数学
通常,1kg馅, 1kg面, 包100个饺子. 今天,馅比 1kg多, 1kg面不变, 要把馅包完.
应多包几个(每个小些), 还是少包几个(每个大些)?
分析
直观认识——“大饺子包的馅多”! 但是:“用的面皮也多”!
需要比较:饺子从小变大时馅和面增加的数量关系.
C
C´ B´ B A´
O

A
x

D
A,C 两脚与地面距离之和 ~ f() B,D 两脚与地面距离之和 ~ g()
正方形ABCD 绕O点旋转
模型建立
地面为连续曲面 椅子在任意位置 至少三只脚着地 椅子旋转900, 对 角线AC和BD互换 f() , g()是连续函数 对任意, f(), g() 至少一个为0 g(0)=0,f(0) > 0, f(/2)=0, g(/2)>0.
不平的地面上的椅子, 通常三只脚着地—— 放不稳! 挪动几下,使四只脚着地——椅子放稳!
讨论椅子能放稳的条件.
椅子能在不平的地面上放稳吗
模型假设
四腿一样长,椅脚与地面点接触,四脚连线呈正方形. 地面高度连续变化,可视为数学上的连续曲面. 地面相对平坦,椅子在任意位置至少三只脚着地.
模型建立
椅子位置 利用正方形(椅脚连线)的对称性. 用表示椅子位置. 四只脚着地 椅脚与地面距离为零 距离是的函数. 四个距离 (四只脚) 对称性 两个距离
模 型 构 成
尽量采用简单的数学工具
数学建模的一般步骤 模型 求解 模型 分析 模型 检验 各种数学方法、软件和计算机技术. 如结果的误差分析、统计分析、 模型对数据的稳定性分析. 与实际现象、数据比较, 检验模型的合理性、适用性.

姜启源《数学模型》第四版第二章初等模型-PPT文档资料-课件-PPT文档资料

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决定信道长度和线密度大小的主要因素是所用 激光的波长,和驱动光盘的机械形式.
调查和分析 数据容量 • 信道长度
• 线密度 激光波长
• 激光波长 • 驱动形式
• 当光盘运转时激光束要能识别出信道上的凹坑 所携带的信息,必须精确地聚焦.
• 光的衍射使激光束在光盘上形成圆状的光斑.
• 为了提高存储数据的线密度,应该使光斑尽量小, 而光斑的大小与激光波长成正比.
每一圈螺旋线上存储 同等数量的数据信息
各圈螺旋线上数据 的线密度不变
容量取决于最内圈的长 度、线密度以及总圈数
容量取决于固定的线 密度和螺旋线总长度
从光盘的容量比较,CLV优于CAV.
数据读取时间: CLV每圈转速不同,当读出磁头在内外 圈移动时,需要等待光盘加速或减速,而CAV不需要.
对音乐、影像、计算机文件等按顺序播放的信息,多用CLV; 对词典、数据库、人机交互等常要随机查找的信息,多用CAV.
蓝色(DVD) 0.41
28,055,895 22,445
603
CD信道长度在5km以上,容量约680 MB; DVD容量在 GB量级.
影像时间按照每秒钟占用0.62 MB计算 .
模型求解
CAV(恒定角速度)光盘
LCAV
2R1
R2 R1 d
R
2 2
2d
R1=R2/2时LCAV最大
CCAVLCAV
激光器 激光波长 (μm)
shk1, k2
hl d
建模 记单层玻璃窗传导的热量Q2 室
T T
Q2 k1
1Hale Waihona Puke 22dQ1
k1
T1 T2 d(s2)
内 T1
双层与单层窗传导的热量之比

(完整版)数学模型姜启源-第三章(第五版)

(完整版)数学模型姜启源-第三章(第五版)
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.
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
c2 t1x x
c3 x
其中 c1,c2,c3, t1, ,为已知参数
模型求解 求 x使 C(x)最小
dC 0 dx
x
c t 2 2c t
11
21

2c 2
3
结果解释 x c1t12 2c2t1

2c32
dB
dt
/ 是火势不继续蔓延的最少队员数
x
x 0.45
0.4 0.35
0.3 0.25
0.2 0.15
0.1 0.05
0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 a
a
1
空杯质量w2取决于材料 (纸杯、塑料杯、玻璃杯).
设w2=150g 半升啤酒杯w1=500g a=0.3 x=0.3245
一杯啤酒约剩1/3时重心最低,最不容易倾倒!
问题分析与模型假设 x
w1 ~ 啤酒 (满杯) 质量
1
w2 ~空杯侧壁质量, w3 ~空杯底面质量
啤酒杯重心s(x)由啤酒重心和空杯 重心合成.
• s2=1/2 •xs(x) 液面 • s1=x/2 0
液面高度x时啤酒质量w1x, 啤酒重心位置 s1=x/2
忽略空杯底面质量w3 空杯重心位置 s2=1/2

数学模型课后答案姜启源

数学模型课后答案姜启源

数学模型课后答案姜启源【篇一:姜启源《数模》习题选解】方案模型构成:以阈值0,1分别标记“不在”和“在”,记第k次渡河前此岸的人阈值为xk,猫阈值为yk,鸡阈值为zk,米阈值为wk,将四维向量sk=(xk,yk,zk,wk)定义为状态,xk,yk,zk,wk=0,1。

安全渡河条件下的状态集合为允许状态集合,记作s。

以穷举法得到s:s={(1,1,1,1),(1,1,1,0),(1,1,0,1),(1,0,1,1),(1,0,1,0),(0,1,0,1),(0,0,1,0),( 0,1,0,0),(0,0,0,1),(0,0,0,0)} 记第k次渡船上四个对象(人、猫、鸡、米)的阈值分别为ak,bk,ck,dk,并将四维向量ek=(ak,bk,ck,dk)定义为决策。

允许决策集合记作e={(a,b,c,d)|0≤b+c+d≤1,a=1,b,c,d=0,1}因为k为奇数时,船从此岸驶向彼岸,k为偶数时船由彼岸驶向此岸,所以,状态sk随决策ek变化的规律是sk+1=sk+(-1)kek该式称状态转移律,该问题就转换成多步决策模型:求决策∈?? ??=1,2,?,?? ,使状态∈??按照转移律,由初始状态s1=(1,1,1,1)经有限步n到达状态sn+1=(0,0,0,0)。

模型求解:本解答试尝用图解法,由于无法利用平面来表达四维坐标系,所以采取其投影即三维空间的方法来构建模型。

把人的阈值xk抽离出来,分别标记0系坐标系(即当xk=0时,(yk,zk,wk)的空间坐标),和1系坐标系,可允许状态点如下标示(红色点):由于a=1是恒成立的,所以,决策是0系坐标系和1系坐标系的点集间的连接,而非任意坐标系内部的连接。

如图1所示,两正方体中心重合,且对应顶点的连线通过中心,称为二合正方体(四维空间不具有包性,即a/b两正方体并没有包含的关系)。

二合正方体的一个顶点为(a,b),称为共顶点,即二合正方体共有8个共顶点。

数学模型姜启源

数学模型姜启源

数学模型姜启源1. 简介数学模型是通过数学方法来描述、解释和预测现实世界中的问题的工具。

姜启源是数学模型领域的一位知名学者,他在数学模型的研究和应用方面做出了重要贡献。

本文将介绍姜启源的学术背景、研究成果以及对数学模型领域的影响。

2. 学术背景姜启源于1980年毕业于北京大学数学系,并获得数学学士学位。

随后,他在中国科学院数学研究所攻读硕士和博士学位,并于1996年获得博士学位。

在攻读博士学位期间,姜启源主要致力于研究数学模型在环境科学中的应用。

3. 研究成果姜启源的研究成果主要集中在数学模型的构建、分析和应用方面。

他利用微分方程、偏微分方程、概率论和数值计算等数学工具,研究了各种实际问题,并提出了一系列创新性的模型和方法。

3.1 环境科学中的数学模型在环境科学领域,姜启源的研究主要关注大气质量模型和水资源模型。

他通过建立描述大气运动和污染物传输的方程组,来模拟和预测大气污染的扩散和变化情况。

同时,他还研究了水资源的可持续利用问题,并提出了一种基于数学模型的水资源管理策略。

3.2 金融领域中的数学模型除了环境科学领域外,姜启源还在金融领域中应用数学模型进行研究。

他主要研究金融市场中的资产定价问题、风险管理和投资策略。

姜启源提出了一种基于随机微分方程的金融模型,用于描述股票价格的随机波动和投资者行为。

4. 影响与意义姜启源的研究对数学模型领域具有重要的影响和意义。

他的研究成果在环境科学和金融领域中得到了广泛应用,并为解决实际问题提供了有效的数学工具和方法。

姜启源的研究促进了数学模型的发展和应用,为其他研究者提供了重要的借鉴和启发。

5. 总结姜启源是一位在数学模型领域有重要影响的学者。

他的研究成果在环境科学和金融领域中得到广泛应用,并为解决实际问题提供了有效的数学工具和方法。

姜启源的研究对数学模型的发展和应用做出了重要贡献,对其他研究者具有重要的借鉴意义。

参考文献: 1. 姜启源. 数学模型在环境科学中的应用[J]. 计算数学, 1998, 20(2): 235-248. 2. 姜启源, 张三. 数学模型在金融领域的应用研究[M]. 科学出版社, 2005. 3. 姜启源, 李四. 数学模型与环境管理[M]. 科学出版社, 2010.。

数学模型姜启源-(第五版)名师公开课获奖课件百校联赛一等奖课件

数学模型姜启源-(第五版)名师公开课获奖课件百校联赛一等奖课件

例2 奶制品旳生产销售计划 在例1基础上深加工
12h 1桶 牛奶 或
3kgA1 1kg 2h, 3元
获利24元/kg 0.8kgB1
获利44元/kg
8h
4kgA2
50桶牛奶, 480h
1kg 2h, 3元
获利16元/kg 0.75kgB2
获利32净利润最大
Objective value:
3460.800
Total solver iterations:
2
Variable
Value Reduced
Cost
X1 0.000000
1.680000
X2 168.0000
0.000000
X3 19.20230
0.000000
X4 0.000000
0.000000
O
c l5
l3 D x1
z=0 z=2400
在B(20,30)点得到最优解.
目的函数和约束条件是线性函数 可行域为直线段围成旳凸多边形 目旳函数旳等值线为直线
最优解一定在凸多边 形旳某个顶点取得.
模型求解
软件实现
LINGO
model: max = 72*x1+64*x2; [milk] x1 + x2<50; [time] 12*x1+8*x2<480; [cpct] 3*x1<100; end
决策 变量
目的 函数
8h
4kg A2
1kg
2h, 3元
出售x1 kg A1, x2 kg A2,
获利16元/kg
0.75kg B2
获利32元/kg
x3 kg B1, x4 kg B2

《数学模型》(第五版)-姜启源-第2章

《数学模型》(第五版)-姜启源-第2章
第二章
初等模型
• 研究对象的机理比较简单
• 用静态、线性、确定性模型即可达到建模目的
可以利用初等数学方法来构造和求解模型
如果用初等和高等的方法建立的模型,其应用效果
差不多,那么初等模型更高明,也更受欢迎.
尽量采用简单的数学工具来建模







双层玻璃窗的功效
划艇比赛的成绩
实物交换
汽车刹车距离与道路通行能力

T2

T1 Ta
Ta Tb k Tb T2
Q1 k1
k2
1
d
d
l
T1 T2
k1
l
Q1 k1
, sh , h
d ( s 2)
k2
d
建模 记单层玻璃窗传导的热量Q2
T1 T2
T1 T2
Q1 k1
Q2 k1
d ( s 2)
2d


T1
2d
Q2
Q1
1
l

, h
Q2 8h 1
d
取 h=l/d=4, 则 Q1/Q2
即双层玻璃窗与同样多材
料的单层玻璃窗相比,可
减少97%的热量损失.
结果分析
Q1/Q2
0.06
0.03
0.02
O
2
4
Q1/Q2所以如此小,是由于层间空气的热传导系
数k2极低, 而这要求空气非常干燥、不流通.
房间通过天花板、墙壁、…损失的热量更多.
vm
vm=vf/2 ~最大流量时的速度
0
km
kj
密度k
0

姜启源数学模型课后答案(3版)

姜启源数学模型课后答案(3版)

《数学模型》作业解答第二章(1)(2008年9月16日)1. 学校共1000名学生,235人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍.学生们要组织一个10人的委员会,试用下列办法分配各宿舍的委员数:(1). 按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给小数部分较大者; (2). §1中的Q 值方法;(3).d ’Hondt 方法:将A 、B 、C 各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,……相除,其商数如下表:将所得商数从大到小取前10个(10为席位数),在数字下标以横线,表中A 、B 、C 行有横线的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位.你能解释这种方法的道理吗?如果委员会从10个人增至15人,用以上3种方法再分配名额,将3种方法两次分配的结果列表比较.解:先考虑N=10的分配方案,,432 ,333 ,235321===p p p ∑==31.1000i ip方法一(按比例分配) ,35.23111==∑=i ipNp q ,33.33122==∑=i ipNp q 32.43133==∑=i ipNp q分配结果为: 4 ,3 ,3321===n n n 方法二(Q 值方法)9个席位的分配结果(可用按比例分配)为:4 ,3 ,2321===n n n第10个席位:计算Q 值为,17.92043223521=⨯=Q ,75.92404333322=⨯=Q 2.93315443223=⨯=Q3Q 最大,第10个席位应给C.分配结果为 5 ,3 ,2321===n n n方法三(d ’Hondt 方法)此方法的分配结果为:5 ,3 ,2321===n n n此方法的道理是:记i p 和i n 为各宿舍的人数和席位(i=1,2,3代表A 、B 、C 宿舍).iin p 是每席位代表的人数,取,,2,1 =i n 从而得到的i i n p 中选较大者,可使对所有的,i ii n p尽量接近.再考虑15=N 的分配方案,类似地可得名额分配结果.现将3种方法两次分配的结果列表如下:2. 试用微积分方法,建立录像带记数器读数n 与转过时间的数学模型. 解: 设录像带记数器读数为n 时,录像带转过时间为t.其模型的假设见课本.考虑t 到t t ∆+时间内录像带缠绕在右轮盘上的长度,可得,2)(kdn wkn r vdt π+=两边积分,得⎰⎰+=ntdn wkn r k vdt 0)(2π)22 2n wk k(r n πvt +=∴ .2 22n vk w n v rk t ππ+=∴第二章(2)(2008年10月9日)15.速度为v 的风吹在迎风面积为s 的风车上,空气密度是ρ ,用量纲分析方法确定风车获得的功率P 与v 、S 、ρ的关系.解: 设P 、v 、S 、ρ的关系为0),,,(=ρs v P f , 其量纲表达式为: [P]=32-T ML , [v ]=1-LT ,[s ]=2L ,[ρ]=3-ML ,这里T M L ,,是基本量纲.量纲矩阵为:A=)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---ρ()()()()()()(001310013212s v P T M L齐次线性方程组为:⎪⎩⎪⎨⎧=--=+=-++03032221414321y y y y y y y y 它的基本解为)1,1,3,1(-=y由量纲i P 定理得 1131ρπs v P -=, 113ρλs v P =∴ , 其中λ是无量纲常数. 16.雨滴的速度v 与空气密度ρ、粘滞系数μ和重力加速度g 有关,其中粘滞系数的定义是:运动物体在流体中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比,比例系数为粘滞系数,用量纲分析方法给出速度v 的表达式.解:设v ,ρ,μ,g 的关系为(f v ,ρ,μ,g )=0.其量纲表达式为[v ]=LM 0T -1,[ρ]=L -3MT 0,[μ]=MLT -2(LT -1L -1)-1L -2=MLL -2T -2T=L -1MT -1,[g ]=LM 0T -2,其中L ,M ,T 是基本量纲.量纲矩阵为A=)()()()()()()(210101101131g v T M L μρ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----- 齐次线性方程组Ay=0 ,即⎪⎩⎪⎨⎧==+=+02y -y - y -0y y 0y y -3y -y 431324321 的基本解为y=(-3 ,-1 ,1 ,1)由量纲i P 定理 得 g v μρπ13--=. 3ρμλgv =∴,其中λ是无量纲常数. 16*.雨滴的速度v 与空气密度ρ、粘滞系数μ、特征尺寸γ和重力加速度g 有关,其中粘滞系数的定义是:运动物体在流体中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比,比例系数为粘滞系数,用量纲分析方法给出速度v 的表达式.解:设v ,ρ,μ,γ,g 的关系为0),,,,(=g v f μργ.其量纲表达式为[v ]=LM 0T -1,[ρ]=L -3MT 0,[μ]=MLT -2(LT -1L -1)-1L -2=MLL -2T -2T=L -1MT -1,[γ]=LM 0T 0 ,[g ]=LM 0T -2其中L ,M ,T 是基本量纲. 量纲矩阵为A=)()()()()()()()(210010110011311g v T M L μργ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----- 齐次线性方程组Ay=0 即⎪⎩⎪⎨⎧=---=+=+--+020035414354321y y y y y y y y y y 的基本解为⎪⎩⎪⎨⎧---=--=)21,1,1,23,0()21,0,0,21,1(21y y得到两个相互独立的无量纲量⎩⎨⎧==-----2/112/322/12/11g g v μργπγπ 即 1212/12/31,--==πμργπγg g v . 由0),(21=Φππ , 得 )(121-=πϕπ ∴ )(12/12/3-=μργϕγυg g , 其中ϕ是未定函数.20.考察阻尼摆的周期,即在单摆运动中考虑阻力,并设阻力与摆的速度成正比.给出周期的表达式,然后讨论物理模拟的比例模型,即怎样由模型摆的周期计算原型摆的周期. 解:设阻尼摆周期t ,摆长l , 质量m ,重力加速度g ,阻力系数k 的关系为0),,,,(=k g m l t f其量纲表达式为:112120000000)(]][[][,][,][,][,][-----======LT MLT v f k T LM g MT L m T LM l T M L t 10-=MT L , 其中L ,M ,T 是基本量纲.量纲矩阵为A=)()()()()()()()(120011010001010k g m l t T M L ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-- 齐次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=--=+=+02005415342y y y y y y y 的基本解为⎪⎩⎪⎨⎧--=-=)1,21,1,21,0()0,21,0,21,1(21Y Y 得到两个相互独立的无量纲量∴g l t =1π, )(21πϕπ=, 2/12/12mg kl =π ∴)(2/12/1mg kl g l t ϕ=,其中ϕ是未定函数 . 考虑物理模拟的比例模型,设g 和k 不变,记模型和原型摆的周期、摆长、质量分别为t ,'t ;l ,'l ;m ,'m . 又)(2/12/1gm l k g l t '''='ϕ 当无量纲量l l mm '='时, 就有 ll l g g l tt '=⋅'='. 《数学模型》作业解答第三章1(2008年10月14日)1. 在3.1节存贮模型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与原来的一样,而在允许缺货模型中最优订货周期和订货批量都比原来结果减少.⎩⎨⎧==---22/112/112/12/1ππk g m l g tl解:设购买单位重量货物的费用为k ,其它假设及符号约定同课本.01 对于不允许缺货模型,每天平均费用为:kr rT c T c T C ++=2)(212221r c Tc dT dC+-= 令0=dTdC, 解得 r c c T 21*2= 由rT Q = , 得212c rc rT Q ==**与不考虑购货费的结果比较,T、Q的最优结果没有变.02 对于允许缺货模型,每天平均费用为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-++=kQ Q rT r c r Q c c T Q T C 23221)(221),(2223322221222T kQ rT Q c r c rT Q c T c T C--+--=∂∂Tk rT Q c c rT Qc Q C ++-=∂∂332 令⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=∂∂=∂∂00QCTC, 得到驻点:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+-+-+=-+=**323222233232132233221)(22c c krc c c r k c c c c c r c Q c c k c c c rc c T与不考虑购货费的结果比较,T、Q的最优结果减少.2.建立不允许缺货的生产销售存贮模型.设生产速率为常数k ,销售速率为常数r ,r k >.在每个生产周期T内,开始的一段时间()00T t <<一边生产一边销售,后来的一段时间)(0T t T <<只销售不生产,画出贮存量)(t g 的图形.设每次生产准备费为1c ,单位时间每件产品贮存费为2c ,以总费用最小为目标确定最优生产周期,讨论r k >>和r k ≈的情况.解:由题意可得贮存量)(t g 的图形如下:贮存费为 ∑⎰=→∆⋅-==∆i Ti i t TT r k c dt t g c t g c 1022022))()(limξ又 )()(00T T r T r k -=- ∴ T k r T =0 , ∴ 贮存费变为 kTT r k r c 2)(2⋅-=于是不允许缺货的情况下,生产销售的总费用(单位时间内)为kTr k r c T c kT T r k r c T c T C 2)(2)()(21221-+=-+=k r k r c Tc dT dC 2)(221-+-=. 0=dT dC令, 得)(221r k r c k c T -=* 易得函数处在*T T C )(取得最小值,即最优周期为: )(221r k r c kc T -=*rc c ,Tr k 212≈>>*时当 . 相当于不考虑生产的情况. ∞→≈*,Tr k 时当 . 此时产量与销量相抵消,无法形成贮存量.第三章2(2008年10月16日)3.在3.3节森林救火模型中,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.解:考虑灭火速度λ与火势b 有关,可知火势b 越大,灭火速度λ将减小,我们作如下假设: 1)(+=b kb λ, 分母∞→→+λ时是防止中的011b b 而加的. 总费用函数()xc b kx b x t c b kx b t c t c x C 3122121211)1()(2)1(2+--++--++=βββββββ最优解为 []k b k c b b b c kbc x ββ)1(2)1()1(223221+++++=5.在考虑最优价格问题时设销售期为T ,由于商品的损耗,成本q 随时间增长,设t q t q β+=0)(,为增长率β.又设单位时间的销售量为)(为价格p bp a x -=.今将销售期分为T t TT t <<<<220和两段,每段的价格固定,记作21,p p .求21,p p 的最优值,使销售期内的总利润最大.如果要求销售期T 内的总售量为0Q ,再求21,p p 的最优值. 解:按分段价格,单位时间内的销售量为⎪⎩⎪⎨⎧<<-<<-=T t T bp a T t bp a x 2,20,21又 t q t q β+=0)(.于是总利润为[][]⎰⎰--+--=22221121)()()()(),(TTT dt bp a t q p dt bp a t q p p p=22)(022)(20222011T Tt t q t p bp a T t t q t p bp a ⎥⎦⎤⎢⎣⎡---+⎥⎦⎤⎢⎣⎡---ββ=)8322)(()822)((20222011T t q T p bp a T T q T p bp a ββ---+--- )(2)822(12011bp a T T T q T p b p -+---=∂∂β)(2)8322(22022bp a T T t q T p b p -+---=∂∂β 0,021=∂∂=∂∂p p 令, 得到最优价格为: ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=)43(21)4(210201T q b a b p T q b a b p ββ 在销售期T 内的总销量为⎰⎰+-=-+-=20221210)(2)()(T TT p p bTaT dt bp a dt bp a Q 于是得到如下极值问题:)8322)(()822)((),(m ax 2022201121T t q T p bp a T T q T p bp a p p ββ---+---=t s . 021)(2Q p p bTaT =+-利用拉格朗日乘数法,解得:⎪⎩⎪⎨⎧+-=--=880201TbT Q b a p T bT Q b a p ββ 即为21,p p 的最优值.第三章3(2008年10月21日)6. 某厂每天需要角钢100吨,不允许缺货.目前每30天定购一次,每次定购的费用为2500元.每天每吨角钢的贮存费为0.18元.假设当贮存量降到零时订货立即到达.问是否应改变订货策略?改变后能节约多少费用?解:已知:每天角钢的需要量r=100(吨);每次订货费1c =2500(元); 每天每吨角钢的贮存费2c =0.18(元).又现在的订货周期T 0=30(天)根据不允许缺货的贮存模型:kr rT c T c T C ++=2121)( 得:k T TT C 10092500)(++=令0=dTdC, 解得:35092500*==T 由实际意义知:当350*=T (即订货周期为350)时,总费用将最小. 又k T C 10035095025003)(*+⨯+⨯==300+100kk T C 100309302500)(0+⨯+==353.33+100k)(0T C -)(*T C =(353.33+100k )-(300+100k )32=53.33.故应改变订货策略.改变后的订货策略(周期)为T *=350,能节约费用约53.33元.《数学模型》作业解答第四章(2008年10月28日)1. 某厂生产甲、乙两种产品,一件甲产品用A 原料1千克, B 原料5千克;一件乙产品用A 原料2千克,B 原料4千克.现有A 原料20千克, B 原料70千克.甲、乙产品每件售价分别为20元和30元.问如何安排生产使收入最大? 解:设安排生产甲产品x 件,乙产品y 件,相应的利润为S 则此问题的数学模型为:max S=20x+30ys.t. ⎪⎩⎪⎨⎧∈≥≤+≤+Z y x y x y x y x ,,0,7045202这是一个整线性规划问题,现用图解法进行求解可行域为:由直线1l :x+2y=20, 2l :5x+4y =702l以及x=0,y=0组成的凸四边形区域.925002+-=TdT dC直线l :20x+30y=c 在可行域内平行移动.易知:当l 过1l 与2l 的交点时, x S 取最大值.由⎩⎨⎧=+=+7045202y x y x 解得⎩⎨⎧==510y x此时 m ax S =2053010⨯+⨯=350(元)2. 某厂拟用集装箱托运甲乙两种货物,每箱的体积、重量以及可获利润如下表:已知这两种货物托运所受限制是体积不超过24立方米,重量不超过13百斤.试问这两种货物各托运多少箱,使得所获利润最大,并求出最大利润.解:设甲货物、乙货物的托运箱数分别为1x ,2x ,所获利润为z .则问题的数学模型可表示为211020 m ax x x z +=⎪⎩⎪⎨⎧∈≥≤+≤+Z y x x x x x x x st ,,0,13522445212121这是一个整线性规划问题. 用图解法求解. 可行域为:由直线2445:211=+x x l1352:212=+x x l 及0,021==x x 组成直线 c x x l =+211020:在此凸四边形区域内平行移动.2ll1x1l2x易知:当l 过l 1与l 2的交点时,z 取最大值由⎩⎨⎧=+=+135224452121x x x x 解得 ⎩⎨⎧==1421x x90110420max =⨯+⨯=z .3.某微波炉生产企业计划在下季度生产甲、乙两种型号的微波炉.已知每台甲型、乙型微波炉的销售利润分别为3和2个单位.而生产一台甲型、乙型微波炉所耗原料分别为2和3个单位,所需工时分别为4和2个单位.若允许使用原料为100个单位,工时为120个单位,且甲型、乙型微波炉产量分别不低于6台和12台.试建立一个数学模型,确定生产甲型、乙型微波炉的台数,使获利润最大.并求出最大利润.解:设安排生产甲型微波炉x 件,乙型微波炉y 件,相应的利润为S. 则此问题的数学模型为:max S=3x +2ys.t. ⎪⎩⎪⎨⎧∈≥≥≤+≤+Z y x y x y x y x ,,12,61202410032这是一个整线性规划问题 用图解法进行求解可行域为:由直线1l :2x+3y=100, 2l :4x+2y =120 及x=6,y=12组成的凸四边形区域.直线l :3x+2y=c 在此凸四边形区域内平行移动. 易知:当l 过1l 与2l 的交点时, S 取最大值.由⎩⎨⎧=+=+1202410032y x y x 解得⎩⎨⎧==2020y x .m ax S =320220⨯+⨯=100.《数学模型》作业解答第五章1(2008年11月12日)1.对于5.1节传染病的SIR 模型,证明: (1)若处最大先增加,在则σσ1)(,10=s t i s ,然后减少并趋于零;)(t s 单调减少至.∞s(2).)()(,10∞s t s t i s 单调减少至单调减少并趋于零,则若σ解:传染病的SIR 模型(14)可写成⎪⎩⎪⎨⎧-=-=i s dtds s i dt diλσμ)1(.)(lim 0.(t) .)( .0,t 存在而单调减少知由∞∞→=∴≥-=s t s s t s dtdsi s dt ds λ.)(∞s t s 单调减少至故(1).s s(t) .s(t) .100≤∴单调减少由若σs;)(,0 .01,10单调增加时当t i dtdis s s ∴-σσ.)(,0.01,1单调减少时当t i dtdis s ∴-σσ .0)(lim .0)18(t ==∞→∞t i i 即式知又由书上.)( .0,1m i t i dtdis 达到最大值时当∴==σ(2)().0 0.1-s ,1,10 dtdit s s σσσ从而则若()().0.0lim ==∴∞∞→i t i t i t 即单调减少且4.在5.3节正规战争模型(3)中,设乙方与甲方战斗有效系数之比为.4=ba初始兵力00y x 与相同.(1) 问乙方取胜时的剩余兵力是多少,乙方取胜的时间如何确定.(2) 若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r 增援,重新建立模型,讨论如何判断双方的胜负.解:用()()t y t x ,表示甲、乙交战双方时刻t 的士兵人数,则正规战争模型可近似表示为:()()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-=-=000,01 ,yy x x bx dtdyay dt dx现求(1)的解: (1)的系数矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=00b a Aab ab b aA E ±=∴=-==-1,22 .0λλλλλ ⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫⎝⎛-1212,21,对应的特征向量分别为λλ ()()()tab t ab eC e C t y t x -⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∴1212121的通解为.再由初始条件,得()()2 220000 tab tab e y x ey x t x -⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎭⎫ ⎝⎛-=又由().1aybx dx dy =可得其解为 ()3 ,202022 bx ay k k bx ay -==-而(1) ()().231000202011y a b y a bx ay ak t y t x =-=-===时,当 即乙方取胜时的剩余兵力数为.230y 又令().0222,01100001=-⎪⎭⎫⎝⎛++⎪⎭⎫⎝⎛-=t ab t ab e y x e y x t x )得由(注意到000020022,1x y y x ey x t ab -+==得. .43ln ,3121bt et ab =∴=∴ (2) 若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r 增援.则()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-=+-=000,)0(4 yy x x bx dtdyr ay dt dx().,4rdy aydy bxdx bxray dy dx -=-+-=即得由 相轨线为,222k bx ry ay =-- .222220.020k a r bx a r y a bx ry ay k =--⎪⎭⎫ ⎝⎛---=或 此相轨线比书图11中的轨线上移了.a r 乙方取胜的条件为.,0222020a r x a b a r y k +⎪⎭⎫ ⎝⎛- 亦即 第五章2(2008年11月14日)6. 模仿5.4节建立的二室模型来建立一室模型(只有中心室),在快速静脉注射、恒速静脉滴注(持续时间为τ)和口服或肌肉注射3种给药方式下求解血药浓度,并画出血药浓度曲线的图形.解: 设给药速率为(),0t f ()()()()().,,0/t VC t x t f t kx t x k ==+则排除速率为常数(1)快速静脉注射: 设给药量为,0D 则()()().,0,0000t k e VDt C V D C t f -===解得 (2)恒速静脉滴注(持续时间为τ): 设滴注速率为()(),00,000==C k t f k ,则解得()()()()⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤-=----τττ t e e Vkk t e Vkk t C t k kt kt,10 ,10(3) 口服或肌肉注射: ()(),解得)式节(见134.5010010tk eD k t f -=()()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≠--=---010101001 ,,01k k te V kD k k e e k k V D k t C kt t k kt3种情况下的血药浓度曲线如下:第五章3(2008年11月18日)8. 在5.5节香烟过滤嘴模型中,(1) 设3.0,/50,08.0,02.0,20,80,80021=======a s mm b mm l mm l mg M νβ求./21Q Q Q 和(2) 若有一支不带过滤嘴的香烟,参数同上,比较全部吸完和只吸到1l 处的情况下,进入人体毒物量的区别.解)(857563.229102.07.050103.01508002.07.0502008.0/01/2毫克≈⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⨯⨯⨯=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⨯⨯-⨯---e e e eba v aw Q v bl a vl β ()10/10==l M w 其中,()()97628571.0502002.008.0212===⨯----ee Q Q vl b β(2) 对于一支不带过滤嘴的香烟,全部吸完的毒物量为⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=-vbl a e b a v aw Q '103‘ 只吸到1l 处就扔掉的情况下的毒物量为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=--vbl a v ble e b a v aw Q 1'21'04 .256531719.1110096.0032.0012.004.0508002.03.0508002.05010002.03.05010002.043111'1'≈--=--=--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⨯⨯⨯⨯⨯⨯--e e e e e e e e e e e e e e e e Q Q v abl v bl v abl v bl v bl a v bl v bl a vbl 44.235,84.29543≈≈ QQ4.在5.3节正规战争模型(3)中,设乙方与甲方战斗有效系数之比为.4=ba初始兵力00y x 与相同.(1) 问乙方取胜时的剩余兵力是多少,乙方取胜的时间如何确定.(2) 若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r 增援,重新建立模型,讨论如何判断双方的胜负.解:用()()t y t x ,表示甲、乙交战双方时刻t 的士兵人数,则正规战争模型可近似表示为:()()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-=-=000,01 ,yy x x bx dtdyay dt dx现求(1)的解: (1)的系数矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=00b a A ab ab b aA E ±=∴=-==-1,22 .0λλλλλ⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫⎝⎛-1212,21,对应的特征向量分别为λλ ()()()tab t ab eC e C t y t x -⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∴1212121的通解为.再由初始条件,得()()2 220000 tab tab e y x ey x t x -⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎭⎫ ⎝⎛-=又由().1aybx dx dy =可得其解为 ()3 ,202022 bx ay k k bx ay -==-而(1) ()().231000202011y a b y a bx ay ak t y t x =-=-===时,当 即乙方取胜时的剩余兵力数为.230y 又令().0222,01100001=-⎪⎭⎫⎝⎛++⎪⎭⎫⎝⎛-=t ab t ab e y x e y x t x )得由(注意到000020022,1x y y x ey x t ab -+==得. .43ln ,3121bt et ab =∴=∴ (2) 若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r 增援.则()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-=+-=000,)0(4 yy x x bx dtdyr ay dt dx().,4rdy aydy bxdx bxr ay dy dx -=-+-=即得由 相轨线为,222k bx ry ay =-- .222220.020k a r bx a r y a bx ry ay k =--⎪⎭⎫ ⎝⎛---=或 此相轨线比书图11中的轨线上移了.a r 乙方取胜的条件为.,0222020a r x a b a r y k +⎪⎭⎫ ⎝⎛- 亦即《数学模型》作业解答第六章(2008年11月20日)1.在6.1节捕鱼模型中,如果渔场鱼量的自然增长仍服从Logistic 规律,而单位时间捕捞量为常数h .(1)分别就4/rN h >,4/rN h <,4/rN h =这3种情况讨论渔场鱼量方程的平衡点及其稳定状况.(2)如何获得最大持续产量,其结果与6.1节的产量模型有何不同.解:设时刻t 的渔场中鱼的数量为()t x ,则由题设条件知:()t x 变化规律的数学模型为h Nxrx dt t dx --=)1()( 记h Nxrx x F --=)1()( (1).讨论渔场鱼量的平衡点及其稳定性: 由()0=x F ,得0)1(=--h Nxrx . 即()102=+-h rx x Nr )4(42Nhr r N rh r -=-=∆ , (1)的解为:2412,1N rNhN x -±=①当4/rN h >,0<∆,(1)无实根,此时无平衡点;②当4/rN h =,0=∆,(1)有两个相等的实根,平衡点为20N x =. Nrxr N rx N x r x F 2)1()('-=--=,0)(0'=x F 不能断定其稳定性. 但0x x ∀ 及0x x 均有04)1()( rNN x rx x F --= ,即0 dtdx .∴0x 不稳定;③当4/rN h <,0>∆时,得到两个平衡点:2411N rNhN x --=, 2412N rNh N x -+=易知:21N x <, 22N x > ,0)(1'>x F ,0)(2'<x F ∴平衡点1x 不稳定,平衡点2x 稳定.(2)最大持续产量的数学模型为⎩⎨⎧=0)(..max x F t s h 即 )1(max Nxrx h -=,易得 2*0N x = 此时 4rN h =, 但2*0N x =这个平衡点不稳定.这是与6.1节的产量模型不同之处.要获得最大持续产量,应使渔场鱼量2Nx >,且尽量接近2N ,但不能等于2N .2.与Logistic 模型不同的另一种描述种群增长规律的是Gompertz 模型:()xNrx t x ln '=.其中r 和N 的意义与Logistic 模型相同.设渔场鱼量的自然增长服从这个模型,且单位时间捕捞量为Ex h =.讨论渔场鱼量的平衡点及其稳定性,求最大持续产量m h 及获得最大产量的捕捞强度m E 和渔场鱼量水平*0x .解:()t x 变化规律的数学模型为()Ex xNrx dt t dx -=ln 记 Ex xNrx x F -=ln)( ① 令()0=x F ,得0ln =-Ex xNrx ∴r ENe x -=0,01=x .∴平衡点为1,0x x . 又 ()E r xNr x F --=ln',()()∞=<-=1'0',0x F r x F . ∴ 平衡点o x 是稳定的,而平衡点1x 不稳定.②最大持续产量的数学模型为:⎪⎩⎪⎨⎧≠=-=.0,0ln ..max x Ex x N rx t s Ex h 由前面的结果可得 rE ENeh -=r Er Ee r EN Ne dE dh ---=,令.0=dEdh 得最大产量的捕捞强度r E m =.从而得到最大持续产量e rN h m /=,此时渔场鱼量水平eNx =*0. 3.设某渔场鱼量)(t x (时刻t 渔场中鱼的数量)的自然增长规律为:)1()(Nxrx dt t dx -= 其中r 为固有增长率,`N 为环境容许的最大鱼量. 而单位时间捕捞量为常数h .10.求渔场鱼量的平衡点,并讨论其稳定性;20.试确定捕捞强度m E ,使渔场单位时间内具有最大持续产量m Q ,求此时渔场鱼量水平*0x . 解:10.)(t x 变化规律的数学模型为h Nxrx dt t dx --=)1()( 记h N x rx x f --=)1()(,令 0)1(=--h N x rx ,即02=+-h rx x Nr ----(1))4(42Nhr r N rh r -=-=∆ , (1)的解为:2412,1N rNhN x -±=① 当0 ∆时,(1)无实根,此时无平衡点;Ex()x f② 当0=∆时,(1)有两个相等的实根,平衡点为20Nx =. Nrx r N rx N x r x f 2)1()('-=--= ,0)(0'=x f 不能断定其稳定性. 但0x x ∀ 及0x x 均有04)1()( rN N x rx x f --= ,即0 dt dx∴0x 不稳定;③ 当0 ∆时,得到两个平衡点:2411rNhN N x --=, 2412rNh N N x -+=易知 21N x, 22N x ∴0)('1 x f , 0)('2 x f ∴平衡点1x 不稳定 ,平衡点2x 稳定.20.最大持续产量的数学模型为: ⎩⎨⎧=0)(..max x f t s h即 )1(max N x rx h -=, 易得 2*0N x = 此时 4rN h =,但2*0N x =这个平衡点不稳定. 要获得最大持续产量,应使渔场鱼量2N x ,且尽量接近2N ,但不能等于2N.《数学模型》第七章作业(2008年12月4日)1.对于7.1节蛛网模型讨论下列问题:(1)因为一个时段上市的商品不能立即售完,其数量也会影响到下一时段的价格,所以第1+k 时段的价格1+k y 由第1+k 和第k 时段的数量1+k x 和k x 决定,如果仍设1+k x 仍只取决于k y ,给出稳定平衡的条件,并与7.1节的结果进行比较.2.已知某商品在k 时段的数量和价格分别为k x 和k y ,其中1个时段相当于商品的一个生产周期.设该商品的需求函数和供应函数分别为)(k k x f y =和)2(11-++=k k k y y g x .试建立关于商品数量的差分方程模型,并讨论稳定平衡条件.3. 已知某商品在k 时段的数量和价格分别为k x 和k y ,其中1个时段相当于商品的一个生产周期.设该商品的需求函数和供应函数分别为)2(11kk k x x f y +=++和)(1k k y g x =+.试建立关于商品数量的差分方程模型,并讨论稳定平衡条件.《数学模型》作业解答第七章(2008年12月4日)2. 对于7.1节蛛网模型讨论下列问题:(1)因为一个时段上市的商品不能立即售完,其数量也会影响到下一时段的价格,所以第1+k 时段的价格1+k y 由第1+k 和第k 时段的数量1+k x 和k x 决定,如果仍设1+k x 仍只取决于k y ,给出稳定平衡的条件,并与7.1节的结果进行比较.(2)若除了1+k y 由1+k x 和k x 决定之外,1+k x 也由前两个时段的价格k y 和1-k y 确定.试分析稳定平衡的条件是否还会放宽.解:(1)由题设条件可得需求函数、供应函数分别为:⎪⎩⎪⎨⎧=+=+++)()2(111k k k k k y h x x x f y 在),(000y x P 点附近用直线来近似曲线h f ,,得到⎪⎩⎪⎨⎧>-=->-+-=-+++)2( 0, )()1( 0),2(0010101 ββααy y x x x x x y y k k k k k 由(2)得 )3( )(0102 y y x x k k -=-++β(1)代入(3)得 )2(0102x x x x x kk k -+-=-++αβ 0012222 x x x x x k k k αβαβαβ+=++∴++对应齐次方程的特征方程为 02 2=++αβαβλλ特征根为48)(22,1αβαβαβλ-±-=当8≥αβ时,则有特征根在单位圆外,设8<αβ,则248)()4(2222,1αβαβαβαβλ=+-+= 2 12,1<⇔<∴αβλ即平衡稳定的条件为2 <αβ与207P 的结果一致.(2)此时需求函数、供应函数在),(000y x P 处附近的直线近似表达式分别为:⎪⎩⎪⎨⎧>-+=->-+-=--+++)5( 0 , )2()4( 0),2(01010101 ββααy y y x x x x x y y k k k k k k 由(5)得,)( ) y y y β(y )x (x k k k 62010203 -+-=-+++ 将(4)代入(6),得 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+--+-=-++++)2()2()(20101203x x x x x x x x k k k k k ααβ 001234424 x x x x x x k k k k αβαβαβαβ+=+++∴+++对应齐次方程的特征方程为(7) 024 23=+++αβαβλαβλλ 代数方程(7)无正实根,且42 ,αβαβ---, αβ不是(7)的根.设(7)的三个非零根分别为321,,λλλ,则⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-==++-=++424321133221321αβλλλαβλλλλλλαβλλλ 对(7)作变换:,12αβμλ-=则,03=++q p μμ其中 )6128(41 ),122(412233322αββαβαβααβ+-=-=q p 用卡丹公式:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧+--+++-=+--+++-=+--+++-=33233223332233223323321)3()2(2)3()2(2)3()2(2)3()2(2)3()2(2)3()2(2p q q w p q q w p q q w p q q w pq q p q q μμμ 其中,231i w +-=求出321,,μμμ,从而得到321,,λλλ,于是得到所有特征根1<λ的条件.2.已知某商品在k 时段的数量和价格分别为k x 和k y ,其中1个时段相当于商品的一个生产周期.设该商品的需求函数和供应函数分别为)(k k x f y =和)2(11-++=k k k y y g x .试建立关于商品数量的差分方程模型,并讨论稳定平衡条件.解:已知商品的需求函数和供应函数分别为)(k k x f y =和)2(11-++=k k k y y g x . 设曲线f 和g 相交于点),(000y x P ,在点0P 附近可以用直线来近似表示曲线f 和g :0,)(00 ααx x y y k k --=- ----------------------(1)0,)2(0101 ββy y y x x k k k -+=--+ --------------------(2) 从上述两式中消去k y 可得,2,1,)1(22012=+=++++k x x x x k k k αβαβαβ, -----------(3) 上述(3)式是我们所建立的差分方程模型,且为二阶常系数线性非齐次差分方程. 为了寻求0P 点稳定平衡条件,我们考虑(3)对应的齐次差分方程的特征方程:022=++αβαβλλ容易算出其特征根为48)(22,1αβαβαβλ-±-=---------------(4) 当αβ 8时,显然有448)(22αβαβαβαβλ----= -----------(5) 从而2λ 2,2λ在单位圆外.下面设8 αβ,由(5)式可以算出 22,1αβλ=要使特征根均在单位圆内,即2,1λ1 ,必须 2 αβ.故0P 点稳定平衡条件为 2 αβ.3. 已知某商品在k 时段的数量和价格分别为k x 和k y ,其中1个时段相当于商品的一个生产周期.设该商品的需求函数和供应函数分别为)2(11kk k x x f y +=++和)(1k k y g x =+.试建立关于商品数量的差分方程模型,并讨论稳定平衡条件. 解:已知商品的需求函数和供应函数分别为)2(11kk k x x f y +=++和)(1k k y g x =+. 设曲线f 和g 相交于点),(000y x P ,在点0P 附近可以用直线来近似表示曲线f 和g :0,)2(0101 ααx x x y y kk k -+-=-++ --------------------(1) 0,)(001 ββy y x x k k -=-+ --- ----------------(2)由(2)得 )(0102y y x x k k -=-++β --------------------(3) (1)代入(3),可得)2(0102x x x x x kk k -+-=-++αβ∴ ,2,1,2220012=+=++++k x x x x x k k k αβαβαβ, --------------(4) 上述(4)式是我们所建立的差分方程模型,且为二阶常系数线性非齐次差分方程. 为了寻求0P 点稳定平衡条件,我们考虑(4)对应的齐次差分方程的特征方程:022=++αβαβλλ容易算出其特征根为48)(22,1αβαβαβλ-±-=---------------(4) 当αβ≥8时,显然有448)(22αβαβαβαβλ-≤---= -----------(5) 从而2λ 2,2λ在单位圆外.下面设8 αβ,由(5)式可以算出 22,1αβλ=要使特征根均在单位圆内,即2,1λ1 ,必须 2 αβ.故0P 点稳定平衡条件为 2 αβ.《数学模型》作业解答第八章(2008年12月9日)1. 证明8.1节层次分析模型中定义的n 阶一致阵A 有下列性质: (1) A 的秩为1,唯一非零特征根为n ; (2) A 的任一列向量都是对应于n 的特征向量. 证明: (1)由一致阵的定义知:A 满足ik jk ij a a a =⋅,n k j i ,,2,1,, =于是对于任意两列j i ,,有ij jkika a a =,()n k ,,2,1 =.即i 列与j 列对应分量成比例. 从而对A 作初等行变换可得:∆⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡−−−→−00000011211 n b b b A 初等行变换B 这里0≠B .()1=∴B 秩,从而秩()1=A再根据初等行变换与初等矩阵的关系知:存在一个可逆阵P ,使B PA =,于是∆⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==--0000001121111 n c c c BP PAP C 易知C 的特征根为0,,0,11 c (只有一个非零特征根).又A ~C ,A ∴与C 有相同的特征根,从而A 的非零特征根为11c ,又 对于任意矩阵有()n a a a A Tr nn n =+++=+++==+++111221121 λλλ.故A 的唯一非零特征根为n .(2)对于A 的任一列向量()Tnk k k a a a ,,,21 ,()n k ,,2,1 =有()()T nk k k nk k k n j nkn j k n j k n j jk nj n j jk j n j jk j Tnk k k a a a n na na na a a a a a a a a a a a a A ,,,,,,2121112111121121 =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=∑∑∑∑∑∑======A ∴的任一列向量()Tnk k k a a a ,,,21 都是对应于n 的特征向量.7. 右下图是5位网球选手循环赛的结果,作为竞赛图,它是双向连通的吗?找出几条完全路径,用适当方法排出5位选手的名次.解:这个5阶竞赛图是一个5阶有向Hamilton 图.其一个有向Hamilton 圈为332541→→→→→.所以此竞赛图是双向连通的.32154→→→→13542→→→→42135→→→→→→→41325→等都是完全路径.此竞赛图的邻接矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0011110100000010110001010A令()Te 1,1,1,1,1=,各级得分向量为()()TAe S 3,2,1,2,21==, ()()()TAS S 5,4,2,3,412==,()()()TAS S 9,7,4,6,723== , ()()()TAS S 17,13,7,11,1334==由此得名次为5,1(4),2,3 (选手1和4名次相同).注:给5位网球选手排名次也可由计算A 的最大特征根λ和对应特征向量S 得到:8393.1=λ,()TS 2769.0,2137.0,1162.0,1794.0,2137.0=数学模型作业(12月16日)解答1.基于省时、收入、岸间商业、当地商业、建筑就业等五项因素,拟用层次分析法在建桥梁、修隧道、设渡轮这三个方案中选一个,画出目标为“越海方案的最优经济效益”的层次结构图.解:目标层准则层方案层2.简述层次分析法的基本步骤. 问对于一个即将毕业的大学生选择工作岗位的决策问题要分成哪3个层次?具体内容分别是什么?答:层次分析法的基本步骤为:(1).建立层次结构模型;(2).构造成对比较阵;(3).计算权向量并做一致性检验;(4).计算组合权向量并做组合一致性检验. 对于一个即将毕业的大学生选择工作岗位的决策问题,用层次分析法一般可分解为目标层、准则层和方案层这3个层次. 目标层是选择工作岗位,方案层是工作岗位1、工作岗位2、工作岗位3等,准则层一般为贡献、收入、发展、声誉、关系、位置等.3.用层次分析法时,一般可将决策问题分解成哪3个层次?试给出一致性指标的定义以及n 阶正负反阵A 为一致阵的充要条件.答:用层次分析法时,一般可将决策问题分解为目标层、准则层和方案层这3个层次; 一致性指标的定义为:1--=n nCI λ.n 阶正互反阵A 是一致阵的充要条件为:A 的最大特征根λ=n .第九章(2008年12月18日)1.在1.9节传送带效率模型中,设工人数n 固定不变.若想提高传送带效率D,一种简单的方法是增加一个周期内通过工作台的钩子数m ,比如增加一倍,其它条件不变.另一种方法是在原来放置一只钩子的地方放置两只钩子,其它条件不变,于是每个工人在任何时刻可以同时触到两只钩子,只要其中一只是空的,他就可以挂上产品,这种办法用的钩子数量与第一种办法一样.试推导这种情况下传送带效率的公式,从数量关系上说明这种办法比第一种办法好.解:两种情况的钩子数均为m 2.第一种办法是m 2个位置,单钩放置m 2个钩子;第二种办法是m 个位置,成对放置m 2个钩子.① 由1.9节的传送带效率公式,第一种办法的效率公式为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--=nm n m D 21112 当mn2较小,1 n 时,有()m n m n n m n m D 41181211122--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-+--≈E D -=1 , mnE 4≈② 下面推导第二种办法的传送带效率公式:对于m 个位置,每个位置放置的两只钩子称为一个钩对,考虑一个周期内通过的m 个钩对.任一只钩对被一名工人接触到的概率是m1; 任一只钩对不被一名工人接触到的概率是m11-;记mq m p 11,1-==.由工人生产的独立性及事件的互不相容性.得,任一钩对为空的概率为nq ,其空钩的数为m 2;任一钩对上只挂上1件产品的概率为1-n npq ,其空钩数为m .所以一个周期内通过的m 2个钩子中,空钩的平均数为 ()1122--+=⋅+⋅n n n nnpq q m npqm q m于是带走产品的平均数是 ()122-+-n n npqq m m , 未带走产品的平均数是 ()()122-+--n n npq q m m n )∴此时传送带效率公式为()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎭⎫ ⎝⎛--=+-=--1111112222'n n n n m m n m n m n npq q m m D ③ 近似效率公式:由于 ()()()321621121111m n n n m n n m n m n----+-≈⎪⎭⎫ ⎝⎛- ()()2112211111mn n m n m n --+--≈⎪⎭⎫ ⎝⎛-- ∴ ()()26211'm n n D ---≈当1 n 时,并令'1'D E -=,则 226'mn E ≈ ④ 两种办法的比较:由上知:mnE 4≈,226'm n E ≈∴ m n E E 32/'=,当n m 时,132 mn, ∴ E E '. 所以第二种办法比第一种办法好.《数学模型》作业解答第九章(2008年12月23日)一报童每天从邮局订购一种报纸,沿街叫卖.已知每100份报纸报童全部卖出可获利7元.如果当天卖不掉,第二天削价可以全部卖出,但报童每100份报纸要赔4元.报童每天售出的报纸数r 是一随机变量,其概率分布如下表:试问报童每天订购多少份报纸最佳(订购量必须是100的倍数)? 解:设每天订购n 百份纸,则收益函数为⎩⎨⎧≤--+=n r n nr r n r r f 7))(4(7)( 收益的期望值为G(n) =∑=-n r r P n r 0)()411(+∑∞+=1)(7n r r P n现分别求出 n =5,4,3,2,1,0时的收益期望值. G(0)=0;G(1)=4-×0.05+7×0.1+7×(0.25+0.35+0.15+0.1)=6.45; G(2)= (05.08⨯-25.0141.03⨯+⨯+))1.015.035.0(14++⨯+8.11=; G(3)=(05.012⨯-35.02125.0101.01⨯+⨯+⨯-))1.015.0(21+⨯+4.14= G(4)=(05.016⨯-15.02835.01725.061.05⨯+⨯+⨯+⨯-)1.028⨯+15.13=G(5)=05.020⨯-1.03515.02435.01325.021.09⨯+⨯+⨯+⨯+⨯- 25.10= 当报童每天订300份时,收益的期望值最大.数模复习资料第一章。

(完整版)数学模型姜启源-第七章(第五版)

(完整版)数学模型姜启源-第七章(第五版)

标准化第1步:区分
费用型属性 效益型属性
价格X1
性能X2, 款式X3
对费用型的属性值dij作倒数变换 ——将全部属性统一为效益型.
25 9 7
D 18
7
7

12 5 5
1/ 25 9 7
D 1/18
7
7

1/12 5 5
1)决策矩阵及其标准化
R (rij )mn , 0 rij 1
标准化第2步:对dij作比例尺度变换
rij
dij
m
dij
i 1
rij

dij
i
max
1, 2 ,
m
dij
rij
dij
m
di2j
i 1
R的列和为1 ~归一化
R的列最大值 为1~最大化
R的列模为1 ~模一化
R~标准化的决策矩阵 当且仅当dij=0时才有rij=0
比例变换假定: 属性的重要性随属性值线性变化.
2.决策矩阵 3.属性权重 4.综合方法. 1. 确定属性集合的一般原则: • 全面考虑, 选取影响力(或重要性) 强的. • 属性间尽量独立(至少相关性不太强) • 不选难以辨别方案优劣的(即使影响力很强). • 尽量选可量化的, 定性的也要能明确区分档次. • 若数量太多(如大于7个), 应将它们分层.
WP
0.3067 0.3364 0.3569
TOPSIS
0.2411 0.2840 0.4749
SAW(R归一化, 最大化), WP结果差别很小,
TOPSIS结果差别稍大. 优劣顺序均为A3 , A2 , A1
• 简单、直观的加权和法(SAW)是人们的首选.
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姜启源数学模型
姜启源数学模型是指以姜启源为主导的一种数学建模方法。

姜启源是中国工程院院士、中国科学院数学与系统科学研究院院长,他在数学模型领域有着丰富的经验和深厚的造诣。

数学模型是一种将现实问题抽象化、形式化的方法,通过建立数学模型来描述和解决实际问题。

姜启源数学模型的特点是综合运用数学、统计学、计算机科学等多学科知识,通过数学建模的方法解决实际问题。

姜启源数学模型的应用领域非常广泛,包括但不限于工程、经济、环境、医学等各个领域。

在工程领域,姜启源数学模型可以用于优化设计、预测分析、风险评估等方面。

在经济领域,姜启源数学模型可以用于市场预测、投资决策、风险控制等方面。

在环境领域,姜启源数学模型可以用于气候变化模拟、环境保护规划等方面。

在医学领域,姜启源数学模型可以用于疾病传播模拟、药物研发等方面。

姜启源数学模型的建立过程一般包括问题分析、数学建模、模型求解和模型验证等步骤。

首先,需要对实际问题进行深入的分析,明确问题的目标和约束条件。

然后,根据问题的特点,选择合适的数学方法和模型类型。

接下来,通过数学方法将实际问题转化为数学问题,并进行数学建模。

然后,利用数学工具和计算机进行模型求
解,并对结果进行分析和解释。

最后,需要对模型进行验证,检验模型的准确性和可靠性。

姜启源数学模型的优势在于能够将复杂的实际问题转化为简单的数学问题,并通过数学方法进行求解。

这种模型可以提供决策支持和问题解决的方法,帮助人们更好地理解和解决实际问题。

姜启源数学模型的应用可以提高效率、降低成本、减少风险,对社会和经济发展具有重要意义。

姜启源数学模型的发展离不开数学研究和科学技术的支持。

近年来,随着数学建模方法和计算机技术的不断发展,姜启源数学模型在各个领域得到了广泛应用和推广。

同时,姜启源也致力于培养和引进优秀的科研人才,推动数学建模在中国的发展和应用。

姜启源数学模型是一种综合运用数学、统计学、计算机科学等多学科知识的数学建模方法。

它在工程、经济、环境、医学等领域具有广泛的应用前景,能够为实际问题的解决提供有效的方法和工具。

随着科学技术的不断进步和数学建模方法的不断发展,相信姜启源数学模型将在未来发挥更大的作用,为社会进步和经济发展做出更大的贡献。

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