第一章 初等模型
第一节初等模型
第一节初等模型解决实际问题,应尽可能用简单而且初等的方法建模,方法简单而初等,容易被更多的人理解接受和采用,就更有价值。
下面举的例子,虽然不是很复杂,但告诉我们,只要仔细地观察生活,你就会发现,在我们周围处处存在着可用数学解决的问题。
一、代数法建模[例8.1.1] 椅子问题在我们周围的日常生活中,到处都会遇到数学问题,就看我们是否留心观察和善于联想,比如有这样一个问题(你或许认为这个问题与数学毫不相干):4条腿长度相等的椅子放在起伏不平的地面上,4条腿能否一定同时着地?模型假设:(1)椅子的四条腿一样长,4脚的连线是正方形。
(2)地面是数学上的光滑曲面,即沿任意方向,切面能连续移动。
建模的关键在于恰当地寻找表示椅子位置的变量,并把要证明的“着地”这个结论归结为某个简单的数学关系。
假定椅子中心不动,4条腿着地点视为几何学上的点,用A、B、C、D表示,将AC、BD连线看作x轴、y轴,建立如图8.1.1所示的坐标系。
引入坐标系后,将几何问题代数化,即用代数方法去研究这个几何问题。
图8.1.1人们习惯于,当一次放不平稳椅子时,总是转动一下椅子(这里假定椅子中心不动),因而将转动椅子联想到坐标轴的旋转。
设为对角线AC转动后与初始位置x轴夹角,如果定义距离为椅脚到地面的竖直长度。
则“着地”就是椅脚与地面的距离等于零,由于椅子位于不同位置,椅脚与地面距离不同,因而这个距离为的函数,设──A、C两脚与地面距离之和;──B、D两脚与地面距离之和。
因地面光滑,显然,连续,而椅子在任何位置总有三只脚可同时“着地”,即对任意的,,总有一个为零,有。
不失一般性,设于是椅子问题抽象成如下数学问题:假设:,是的连续函数,且对任意,。
求证:存在,使得。
证明:令,则将椅子转动,对角线互换,由和,有,,从而。
而在上连续,由介值定理,必存在使得。
即。
又因对任意,从而。
即在方向上椅子四条腿能同时“着地”。
椅子问题的解决是学习运用类比法的一个很好实例,从中可受到一定启发,学习到一些建模技巧:转动椅子与坐标轴旋转联系起来;用一元变量表示转动位置;巧妙地将“距离”用的函数表示,而且只设两个函数,(注意椅子有4只脚!);由三点定一平面得到;利用转动并采用了介值定理使得问题解决得非常巧妙而简单。
数学建模第一章初等方法建模--数学模型讲义课件绪论
模型 准备 模型 检验 模型 应用
模型 假设 模型 分析
模型 构成 模型 求解数学模型 Nhomakorabea王宏健 编
(内部使用 版权所有 翻印必究)
什么是数学建模?
数学建模就是对于现实世界的一个特定对象, 为了一个特定目的,根据特有的内在规律,做 出一些必要的简化假设,把一个现实问题转变 成一个数学问题,再通过求解该数学问题,从 而达到解决现实问题的目的。
数学模型的重要性
• 数学工具的应用范围近几十年来不断扩大,
已从传统的工程技术领域渗透到其他各领 域(如经济、管理、体育、医学、人文、 社会、生态、环境等)。 • 电子计算机的迅速发展使得数学的真正应 用成为可能。美国科学院院士A.Fridman 在一份报告中指出:“数学建模以及相关 的计算正在成为工程设计中的关键工具。”
建立数学模型的方法和步骤
• 在实验、观察和分析的基础上,对实际问题 的主要方面作出合理简化和假设; • 明确变量和参数,应用数学的语言和方法形 成一个明确的数学问题; • 用数学或计算的方法精确或近似地求解该问 题; • 分析、检验结果是否能说明实际问题的主要 现象。 • 这样的过程多次反复进行,直到能较好地解 决问题,这就是数学建模的全过程。
《数学建模》课程教学大纲
《数学建模》课程教学大纲课程编号: 90907011学时:32学分:2适用专业:本科各专业开课部门:各学院一、课程的性质与任务数学建模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。
本课程主要介绍初等模型、简单优化模型、微分方程模型、概率统计模型、数学规划模型等模型的基本建模方法及求解方法。
通过数学模型有关概念、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;培养学生应用数学方法解决实际问题的能力。
三、实践教学的基本要求(无)四、课程的基本教学内容及要求第一章数学模型概述1.教学内容数学模型与数学建模、数学建模的基本方法和步骤、数学模型的特点和分类。
2.重点与难点重点:数学模型与数学建模。
难点:数学建模的基本方法和步骤。
3.课程教学要求了解数学模型与数学建模过程;了解数学建模竞赛规程;掌握几个简单的智力问题模型。
第二章初等模型1.教学内容双层玻璃窗的功效、动物的身长与体重。
2.重点与难点重点:初等方法建模的思想与方法。
难点:初等方法建模的思想与方法。
3.课程教学要求了解比例模型及其应用。
第三章简单的优化模型1.教学内容存贮模型、最优价格。
2.重点与难点重点:存贮模型。
难点:存贮模型。
3.课程教学要求掌握利用导数、微分方法建模的思想方法;能解决简单的经济批量问题和连续问题模型。
第四章数学规划模型1.教学内容线性规划建模、非线性规划建模,奶制品的生产与销售、接力队的选拔与选课策略、钢管和易拉罐下料。
2.重点与难点重点:线性规划方法建模、非线性规划建模。
难点:非线性规划方法建模、Lingo软件的使用。
3.课程教学要求掌握线性规划建模方法;了解对偶单纯形的经济意义;了解Lingo数学软件在解决规划问题中的作用。
初等数学模型
‘第一章初等数学模型很多问题只要用到初等数学知识就能完成建模过程,而没有必要用高等数学的方法。
其实,只要能达到建模的目的和要求,所用的数学理论越简单越好,因为要用于解决实际问题,是要给大家看的,当然越简单越好。
只有迫不得以非用高深数学知识不可,才选择高深的数学知识。
下面举几个只要用初等数学就能解决的问题,我们把它称为初等数学模型。
第一节利息的计算与银行的按揭模型一. 资金的时间价值如果你拥有一笔资金,你绝对不会把它长期的放在抽屉里,而是存入银行或进行其他投资,例如买股票、债券或其他的投资。
这是因为资金具有时间价值。
资金的时间价值是指资金随时间推移而发生的增价。
在投资决策中,考察资金的时间价值,正是考察使用该资金进行投资所须放弃的利益,即机会成本。
机会成本是所放弃的诸方案中盈利最大方案的利润值。
例如某资金若投资于某工程,就放弃了将其存入银行或贷给他人的机今。
假设有资金100万元,银行的年利率为10%,贷给他人的年利率为12%,则从机会成本的角度计算,这笔资金的时间价值应为12%(或者说12万元)。
一笔资金如果不用于投资则不会有资金增值,如果资金不存入银行,不购买股票,也不进行其他投资,而是把资金锁在自已的抽屉里,随着时间的推移,不仅不会增值,或许还会贬值。
资金拥有者应当把资金投入到创造增值的活动中去,并有权获得资金时间价值带来的回报。
资金的价值随时间的变化而变化,其原因有如下几种:(1)通货膨胀:在通货膨胀情况下,用商品和劳务购买力所表示的货币价值不断下降。
(2)风险:现在手头的100元是确定的,而明天是否仍是100元是不确定的,这种不确定性就是风险。
风险对于投资者而言,是非常重要的。
(3)个人消费偏好:不同的人有不同的消费习惯(或不同的消费偏好),许多人偏好眼前的消费,而不是将来的消费。
(4)投资的机会:货币(或资金)正如其他商品一样,也具有价值,如现在得到的一万元现金与一年后得到的一万元相比,人们都会选择前者,因为现在的一万元存在投资的机会,如存入银行,假若年利率为6%,则一年后将得到10600元。
数学建模之初等模型
且
tn (n 1)T
S
0 n
(n
1)( L
D)
另外,汽车不会永远加速前进。我们设汽车在加速到某个给定速度 v*
后匀速前进,则加速的时间是
t* v * / a tn
综合上面的分析得到
Sn (0)
Sn
(t
)
Sn
(0)
Sn
(0)
a 2
(t
a 2
(tn
L1 v
L2 v
t2
(ni
1)d v
~ti
Li v
Li1 v
ti1
(ni 1)d v
~ti
Li v
Li1 v
ti1
向左疏散的总时间 Tl (x) 就是最后一个人离开的时间。 如果共l个房间,则
Tl (x) ~tl (xd l1 Li ) / v i 1
其中x是第i个 房间向左疏散的人数。 类似可以求出向右疏散的总时间Tr (nl 1 x) 。 求x使得
Tl (x) Tr (nl 1 x)
即得到疏散方案。
思考题: (1)对多层的楼房的疏散问题应如何分析? (2)疏散时人与人之间的间距多大较好?
先考虑向左疏散的人用了多少时间。
设疏散队列中人与人间隔是d,行进速度v,房宽为 L1, L2,, Lm 。第i个 房间第一个人到门口的时间tis为 ,则第k个房间的人向左疏散的时间为
1
v
k i1
Li
nkd
tk
s
k l
问题:多个教室的学生可能出现重叠!
初等模型
排列组合及其他模型
旅游景点的选择模型
家住成都的小张准备暑假带孩子到北京及附近城市去
旅游,成都某旅行社开辟了以下两条旅游线路
线路一
北京、北戴河、天津
线路二
北京、沈阳、哈尔滨
另外,旅行社还告知小张,他也可以在两条线路中任选
一个或多个城市旅游。
(1)若北京是小张必选的旅游城市,则他有多少种选 择方式。 (2)若从成都到北京必须在西安转机,从成都到西安 有 2 个航班,从西安到北京有3 个航班,问小张从成都 到北京共有多少种航班安排方式?
出版社的稿酬模型
有两家出版社正在竞争一部新作的版权。A出版 社给作者的稿酬为:前3000册提供6%的版 税;超过3000册部分支付8%的版税另加每 本2元的稿酬。B出版社给作者的稿酬为: 前4000册不支付版税,但超过4000部分将支 付10%的版税另加每本3元的稿酬。请问作者 应选择哪一家出版社?
一、模型的假设与变量说明
1、假设该书的定价是固定的,与选择的 出版社无关。
2、假设该书的销售量是固定的,即选择 哪家出版社对销售量没有影响;
3、假设出版社的稿酬均按销售数量计; 4、设作者选择A,B两家出版社所得的报
酬分别为y1,y2(单位:元),销售量 为n册,书的定价为p元/本。
二、模型的分析与建立
多元函数模型
在实际建模中,有时由于情况复杂,影 响决策变量的因素有多个,这时可以根 据需要建立多元函数模型。
居民电费模型
在中国有些地区,由于电力紧张,政府鼓励“错峰”用电, 四川省电网居民生活电价表(单位:元/kwh)规定“一户 一表”居民生活用电收费标准如下:
(1)月用电量在60kwh及以下部分,每日7:00~23:00期间 用电,每千瓦时0.4724元;23:00~次日7:00期间用电, 每千瓦时0.2295元。
001 初等模型教案
初等模型一、席位分配问题二、方桌问题三、银行存款与借贷问题四、围棋盘的问题五、市场稳定(平衡)问题一、席位分配问题某学校有200名学生,甲系100人,乙系60人,丙系40人,若学生会设20个代表席位,最简单的分配方法是按比例分配,三个系分别获得的名额为10,6,4名代表。
现丙系有6人转入其他两个系学习,此时,三个系的人数分别为:甲系103人,乙63人,丙系34人,若仍按比例分配席位,则出现小数,而代表名额必须是整数。
据此,先分配整数部分,再根据小数部分的大小把余下的名额逐个分配下去,直至全部分配完成。
根据这一做法,先分配整数部分,应是19个名额,还剩1个名额,此时,按比例应分配名额丙系应得的小数部分最大,应给丙系,于是分配如下:席位分配表(20个席位)为避免表决提案时出现10:10的情形,决定增加一个席位,于是按照比例分配的方法重新分配席位。
结果如下:席位分配表(21个席位)对比以上两种情况,发现总名额增加了1个,丙系分配得到的名额反而减少了1个,这对丙系来说是极大的不公平,说明这种按比例分配的方法存在着缺陷,这并不是一种公平的分配方法。
那么,这里的公平,到底应怎么体现呢?所谓代表,就是1个名额能代替多少人,如果代替的人多了,当然就不公平,如果代替的人少了,当然占有优势,那么该如何分配才是公平的呢?下面引入一些新概念,即使用1个名额所代表的人数作为衡量公平的依据。
并先从两方入手,进行一些简单的计算。
设A 、B 两方人数分别是1p 和2p ,分别占有1n 和2n 个席位,则双方每个席位所代表的人数分别是11n p 和22n p 。
要达以完全公平,即要求2211n pn p =,但这两个数通常并不相等,于是产生不公平,而不公平达到什么程度呢?当然是两个数越接近越公平,差距越大越不公平,因而引入概念:2211n p n p -称为绝对不公平度。
例如(1)1201=p ,91=n ,1002=p ,112=n ,则有2.42211=-n p n p (2)1201=p ,101=n ,1002=p ,102=n ,则有22211=-n p n p 以上说明(2)比(1)更公平。
初等数学模型(一PPT课件
数学建模的意义
1、培养创新意识和创造能力 2、训练快速获取信息和资料的能力 3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能 4、培养团队合作意识和团队合作精神 5、增强写作技能和排版技术 6、荣获国家级奖励有利于保送研究生 7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学 8、更重要的是训练人的逻辑思维和开放性思考方式
数学建模应当掌握的十类算法
• 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)
• 模型应用:应用方式因问题的性质和建模 的目的而异。
应该注意的是:数学建模不只是数学成绩好的
学生的专利,我们每个同学都能利用所学的数学 知识建立相应的模型解决一些实际问题的。同时 数学建模遵循简单化原则:也就是建立的模型越 简单越好,并不一定需要高深的数学知识。数学 建模需要创新精神,需要创造,需要有奇异的想 法,没有不能做,只有不敢想,我们同学的年龄 正处在异想开天的时段,正是进行数学建模的黄 金时段,发挥我们的优势,拼搏一下又没有多少 损失,充其量就是牺牲了一定的休息时间吧!不 尝试谁也不知道自己有没有这方面的长处的!当 然数学建模也培养同学们的团队合作精神,考验 团队的集体智慧!
• 模型求解:利用获取的数据资料,对模型 参数做出计算(或近似计算)或估计。
• 模型分析:对所得的结果进行数学分析。
• பைடு நூலகம்型检验:将模型分析的结果与实际情形 进行比较,以此来验证模型的准确性、合 理性和适用性。如果模型与实际较吻合, 则要对计算结果给出其实际含义,并进行 解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修 改假设,再次重复建模过程。
初等模型
假设(1)、(2)是解剖学(((123)))中LAB的=-=k根来Bk越k统o12据比Al=大b计ak的,,较3成b规al大<3<选绩律21小手越,成好在L绩。假的因设L优而((B劣建3。议)3中5)O13’
Carroll将体重划分成两部分:B=B0+B1,B0为非肌肉重量。
根据三条假设可
得L=k(B-B0)β,k和β为两个常数,
最小二乘法 插值方法
最小二乘法
设经实际测量已得 到n组数据(xi , yi),i=1,…, n。将数据 画在平面直角坐标系中,见 图。如果建模者判断 这n个点很
象是分布在某条直线附近,令 该直线方程 为y=ax+b,进而
利用数据来求参 数a和b。由于该直线只是数据近似满足的
如则关y果可系建作式模变,者量故y判替=断ya换ix-(变+使abx量i之+间b转)=的化0关一为i系n般线1 并不[性y此非成关i 式线立系对性,(或aa关但用和xi系我类b的而们似b偏是希方)导]其望2数法他均拟类最合型为小。的0,函数,
h 1 gt 2 2
来计算。例如, 设t=4秒,g=9.81米/秒2,则可求得h≈78.5 米。
我学过微积分,我可以做 得更好,呵呵。
除去地球吸引力外,对石块下落影响最大的当 属空气阻
力。根据流体力学知识,此时可设空气阻力正比于石块下
落的速度,阻力系 数K为常数,因而,由牛顿第二定律可
得:
F m dv mg Kv
块下落时间 t1≈t-t2将t1代入式①再算一次,得出 崖高的近似值。例如, 若h=69.9米,则 t2≈0.21 秒,故 t1≈3.69秒,求得 h≈62.3米。
§2.4 经验模型
当问题的机理非常不清楚难以直接利用其他知 识来建模时,一个较为自然的方法是利用数据 进行曲线拟合,找出变量之间的近似依赖关系 即函数关系。
数学建模培训初等模型
人口增长模型
总结词
人口增长模型是用来描述人口随时间变化的 规律和趋势的数学模型。
详细描述
该模型通常由一组微分方程组成,表示人口 在不同年龄和性别的增长率。通过求解这组 微分方程,可以预测未来人口数量和结构的 变化,为政策制定提供依据。
经济增长模型
总结词
经济增长模型是用来描述一个国家或地区经 济随时间变化的规律和趋势的数学模型。
幂函数模型
总结词
幂函数模型描述一个变量与另一 个变量的幂之间的关系。
详细描述
幂函数模型的一般形式为 y = x^r, 其中 r 是常数。这种模型适用于描 述一些自然现象,如地球上的人口 分布、城市规模等。
幂函数模型
总结词
幂函数模型描述一个变量与另一 个变量的幂之间的关系。
详细描述
幂函数模型的一般形式为 y = x^r, 其中 r 是常数。这种模型适用于描 述一些自然现象,如地球上的人口 分布、城市规模等。
求解模型
运用数学方法和计算工具对建 立的模型进行求解。
明确问题
首先需要明确建模的目标和问 题,理解实际问题的背景和需 求。
建立模型
根据问题的特点和收集的数据, 选择合适的数学模型进行建模。
验证与优化
对求解结果进行验证,并根据 实际情况对模型进行优化和改 进。
建立数学模型的步骤
收集数据
根据问题收集相关数据,包括 实验数据、观测数据、统计数 据等。
02
它能将现实世界中的问题转化为 数学问题,并运用数学方法进行 求解,进而对现实世界的问题作 出预测和决策。
什么是数学建模
01
数学建模是运用数学语言和方法 ,通过抽象、简化建立能近似刻 画并解决实际问题的一种强有力 的数学手段。
《初等模型》课件
模型验证
验证方法
选择合适的验证方法,如交叉验证、Bootstrap等,以评估模型的预测能力和可 靠性。
结果评估
根据验证结果,评估模型的性能,如准确率、误差率等,以便进一步优化和完善 模型。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
02
初等模型的建立
确定研究问题
明确目的
在建立初等模型之前,首先需要 明确研究的目的和目标,以便有 针对性地收集数据和建立模型。
选择主题
根据研究目的,选择一个具有实 际意义和价值的主题进行深入研 究。主题应具有代表性,能够反 映所研究领域的核心问题。
案例三:决策树模型
01
3. 对决策树进行剪枝以防止过拟合;
02
4. 应用决ห้องสมุดไป่ตู้树进行分类或回归预测。
03
注意事项:决策树模型容易过拟合,因此需要采取适当的措施来控制模型的复 杂度,例如限制树的深度或使用剪枝技术。此外,决策树模型对特征的划分可 能过于简单或复杂,需要根据实际情况进行调整和优化。
REPORT
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
《初等模型》ppt课 件
目录
CONTENTS
• 初等模型简介 • 初等模型的建立 • 初等模型的分析 • 初等模型的实践案例 • 初等模型的未来发展
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
数学建模_初等模型
1805年,英国和法国进行了一场惨烈的海战。其中,尼尔 森担任英国统帅,他的对手则是大名鼎鼎的拿破仑。尼尔森的 舰队有27艘战舰,而拿破仑的舰队却有33艘战舰。根据以往的 战争经验,若两军相遇,一方损失兵力大约是对方兵力的10%。 如果按照这一公式计算,显然人多势众的法军将获胜,而且在 第11次遭遇战中全歼英军,如表所示。
(k3 ∈ R+ ) (k4 ∈ R+ )
⎧⎨⎩TOnn++11
= On + ΔOn = Tn + ΔTn =
= (1 (1 +
+ k1)On k2 )Tn −
− k3OnTn k4OnTn
现在,取k1=0.2、 k2=0.3、 k3=0.001、 k4=0.002,解得平衡 点(O,T)=(150,200)或(0,0)【舍去】
在什么情况下双方的核军备精神才不会无限扩张而存在暂 时的平衡状态,处于这种平衡状态下双方拥有最少的核武器数 量是多大,这个数量受哪些因素影响,当一方采取诸如加强防 御、提高武器精度、发展多弹头导弹等措施时,平衡状态会发 生什么变化?
最后英军战胜了法军,而且双方伤亡情况与历史事实也很 相近。当年,英军在战役A和战役B中战胜法军,但法军没有增 援C,而是选择了撤退,大约有13艘战舰退回法国海港。
点评:数学建模以解决某现实问题为目的,从问题中抽象 并归结出来的数学问题。从现象到模型,数学建模必须反映现 实,既然是一种模型,它就不是现实问题的全部复制,常常会 忽略一些次要因素,作一些必要的简化,但本质上必须反映现 实问题的数量规律。
斑点猫头鹰
老鹰 天数 老鹰 斑点猫头鹰 天数
情况4:老鹰仍然成为胜利者, 斑点猫头鹰最后还是灭绝了。与 数量 前面三种情况相比,两个种群的 初始数量相同,可以说是站在同 一条起跑线上。但是,老鹰种群 以绝对的优势赢得胜利,而斑点 10 猫头鹰种群惨遭灭绝。
数学建模 第一章 初等模型
型. 由此模型可解决这两个问题.
2V0
⑴炮弹发射后落地时纵坐标 y
2
0,
2
即
kx l (k 1) x , ( x 0), k x . 2 l (k 1)
dx 1 1 k 0 k 1. 2 2 dk l (k 1) k 1为函数的极大值点, 即最佳角度满足
第一章 初等模型
在这一章中, 我们介绍几个初等模型及相应的求解方法. 所谓初等模型, 指的是该模型并不涉及高深的数学问题,
用常用的数学工具即可求解此类问题.
一、微积分方法寻找最优点
问题一
铁路线上 AB 段的距离为100km, 工厂C 距 A 处
20km, 并且 AC AB.(见下图) 为了运输需要, 要在 AB上选定一点 D, 向工厂修筑一条公路. 已知铁路每公里 货运的运费与公路每公里货运的运费之比为3: 5, 问D 点
⑼
该方法就称为最小二乘法.
最小二乘法的几何意义
y
y ax b
O
x
进一步地, 若所求曲线为以多项式时, 则也有相应的方 程.
曲线拟合关系中的方程⑼常称为法式方程.
利用软件MatLab,可以简单地得到拟合多项式中的各 项系数. MatLab中曲线拟合命令是 polyfit.
基本格式 polyfit
应选在何处? 建模 设 AD xkm, 则
A x D B
DB 100 x,
20km
C
CD 400 x 2 .
再设铁路上货运的运费为 3k / km, 公路上货运的运费为
5k / km, 从 B 到 C 的总运费为 y, 则
y 5k CD 3k DB
初等模型-数学模型
几何模型
01
02
03
平面几何
平面几何是几何模型的基 础,通过点、线、面等基 本元素描述实际问题,如 三角形、四边形、圆等。
立体几何
立体几何是描述三维空间 中物体形状和位置关系的 数学模型,如长方体、球 体、圆柱体等。
解析几何
解析几何是将几何问题转 化为代数问题的数学模型, 通过代数方法解决几何问 题。
提高数学模学模型具有强大的预测和决策支持功能 ,可以提高决策的科学性和准确性。通过 数学模型的建立和应用,可以解决实际问 题,推动科学技术和社会经济的发展。
影响力
加强数学模型的宣传和推广,提高其在社 会、经济、科技等领域的认知度和影响力 。同时,加强国际交流与合作,推动数学 模型在全球范围内的应用和发展。
感谢观看
THANKS
通过数学模型可以模拟物种进化过程, 解释生物多样性的起源和演化。
在商业决策中的应用
市场预测
通过分析历史数据和市场趋势, 可以建立一个数学模型来预测未
来的市场需求和销售情况。
投资决策
利用数学模型评估投资组合的风 险和回报,帮助投资者做出明智
的投资决策。
供应链管理
通过数学模型优化库存管理、物 流和运输,降低成本并提高效率。
01
02
03
04
解析法
通过数学公式推导求解,适用 于有解析解的简单问题。
数值法
通过数值计算求解,适用于大 多数实际问题。
近似法
通过近似计算求解,适用于难 以精确求解的问题。
模拟法
通过模拟实验求解,适用于难 以建立数学模型的问题。
数学模型的验证与优化
模型验证
通过对比模型的预测结果与实际数据 进行验证,确保模型的准确性。
初等模型
当d cosα r sin α > 0, v尽可能大,C才可能小。 当d cosα r sin α < 0, v尽可能小,C才可能小。
而v > r sin α,所以v → r sin α, C 才可能小。
取v = 6m / s,α = 30o时, C = 6.95 × 10 (0.4 3 + 6) / 6m = 0.77升。
系别 甲 乙 丙 人数 100 60 40 所占比例 100/200 60/200 40/200 分配方案 (50/100)20=10 (30/100)20=6 (20/100)20=4 席位数
10 6 4
现丙系有6名学生分别转到甲、乙系各3名。
系别 甲 乙 丙 人数 103 63 34 所占比例 103/200=51.5% 63/200=31.5% 34/200=17.0% 分配方案 51.5 %20 =10.3 31.5%20=6.3 17.0%20=3.4 席位数
C = 14.7 × 104 m3 = 1.47升 90o < θ < 180o 情形3
此时,雨滴将从后面向你身上落下。
C = 6.95 × 10 4 [(0.8 sin θ + 6 cosθ ) / v + 1.5]
令θ = α + 90 ,则0 < α < 90 。 C = 6.95 × 10 4 [(0.8 sin(90o + α ) + 6 cos(90o + α )) / v + 1.5] C = 6.95 × 10 4 [(0.8 cosα 6 sin α ) / v + 1.5]
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⑼
该方法就称为最小二乘法.
最小二乘法的几何意义
y
y ax b
O
x
进一步地, 若所求曲线为以多项式时, 则也有相应的方 程.
曲线拟合关系中的方程⑼常称为法式方程.
利用软件MatLab,可以简单地得到拟合多项式中的各 项系数. MatLab中曲线拟合命令是 polyfit.
基本格式 polyfit
2
上式中求 x 对 k 的导数, 并令其为零, 则有
容易看到:
π 从而有 . 4
k tan 1,
⑵由于炮弹击中 200 米外的墙壁, 即 x
2
200, 此时有
2
y 200k l (k 1) 200 ,
要获得最大高度, 仍然是一个极值问题, 故上式对 k 求导,
间是
1 1 2 2 t ( x) h1 x h 2 2 (l x)2 , x [0, l ]. v1 v2
解模
t x 的导数:
1 t ( x) v1
下面来确定 x 满足什么条件时,
t x 取得最小值.
lx
先求
x h1 2 x2
1 v2
h 2 2 (l x) 2
0 x 100 ,
于是问题就归结为求函数在闭区间上的最小值点.
解模 用微积分方法, 可先求
y 对 x的导数:
5x y k 3, 2 400 x 令 y 0 x 15. 又
y 0 400k , y 15 380k ,
和 v2 .又设点 A 在介质甲内, 点 B 在介质乙内, 要使光线
从 A传播到 B 耗时最少,问光线应取怎样的路径? 假设 如图所示 点A, B到 x
轴的距离分别是 h1 , h2 , MN 的长 度为 l , MP 的长度为 x.
建模 由于在同一介质中, 光线的最速路径显然为直线, 因此 光线从 A 到 B 的传播路径必为折线 APM , 其所需的总时
2 2
型. 由此模型可解决这两个问题.
2V0
⑴炮弹发射后落地时纵坐标 y
2
0,
2
即
kx l (k 1) x , ( x 0), k x . 2 l (k 1)
dx 1 1 k 0 k 1. 2 2 dk l (k 1) k 1为函数的极大值点, 即最佳角度满足
应选在何处? 建模 设 AD xkm, 则
A x D B
DB 100 x,
20km
C
CD 400 x 2 .
再设铁路上货运的运费为 3k / km, 公路上货运的运费为
5k / km, 从 B 到 C 的总运费为 y, 则
y 5k CD 3k DB
k 5 400 x 2 3 100 x
并令其为零, 则有
dy 200 8000l k 0 dk 1 有k . 注意到 400l
d2 y 8000l 0, 2 dk k 1 400l 1 此说明当k 时, y 取最大值, 相应的最大高度为 400l 1 y 40000l 米. 4l g 这里 l . 2 2V0
同理得
CE (12 5sin ) / cos .
由此得
10 5cos 12 5sin π l f ( ), 0, . sin cos 2
⑴ π 上式表示了当 从 0 变到 时河床可容忍驳船的最大长度. 2 若驳船能转过河床, 则其长度不能超过上式中所有 的最小
由多元函数的极值条件知 a* , b*应满足方程
n F a 2 ( yi axi b) xi 0, i 1 n F 2 ( yi axi b) 0, b i 1
⑻
容易得到⑻的解为
n n n n xi yi xi yi i 1 i 1 a* i 1 , 2 n n n n xi2 i 1 xi i 1 i 1 * 1 n a n b yi xi . n i 1 n i 1
sin sin , v1 v2
⑶
结论 物理学通过实验发现了折射定律,而数学(特别是通过 数学模型)则揭示了隐藏在这一规律后面的数量关系⑶.
应用 ⑶给出了一个一般的折射定律公式. 我们发现公式中有4 个参数: , , v1 , v2 . 而对于一个具体问题, 这些参数如何
确定也是数学建模需要关心的问题. 在本题中 , 这两个
参数是容易通过物理实验确定, 这样我们可以通过公式得 到光线通过不同介质的速度比. 而速度与材料的光导性质 有关. 如果我们将一种材料作为参照物, 就可以找出其它 材料的光导性质参数.
问题四 一高射炮向空中射击(不计空气阻力), 建立平 面直角坐标系, 若原点是高射炮的发射点. 试建立数学模
型说明:
1 y 100 500 1 k 300k , 25
结论: 当 AD 15km 时总运费最小.
问题二 有一艘驳船, 宽度为5米, 欲驶过一个河渠. 该河 有一个直角弯道, 河渠两边的直角弯道各宽10米和12米. 试
问, 要驶过这个河渠, 驳船的长度不能超过多少米? 假设
⑴不考虑河床的深度, 整个驳船在河渠中行使都不会搁浅; ⑵驳船在转弯过程中可以最大限 度地接近河岸; ⑶驳船是一个标准的长方体, 在 俯视平面上记为长方形 ABCD, 如图所示
f
16.89 16.89 0.2753 2.2753 2.2753
0.7188
-0.7051
0.7469
2.2753
这样, 通过反复计算的方法, 我们可以知道上述问题的近似 解为 *
0.73,
此时
f 0.73 0.1060,
进一步有
而此时
f 0.7320 0.0001.
第一章 初等模型
在这一章中, 我们介绍几个初等模型及相应的求解方法. 所谓初等模型, 指的是该模型并不涉及高深的数学问题,
用常用的数学工具即可求解此类问题.
一、微积分方法寻找最优点
问题一
铁路线上 AB 段的距离为100km, 工厂C 距 A 处
20km, 并且 AC AB.(见下图) 为了运输需要, 要在 AB上选定一点 D, 向工厂修筑一条公路. 已知铁路每公里 货运的运费与公路每公里货运的运费之比为3: 5, 问D 点
π 0.78375. 4
因而该结果和猜测相差不大.
模型评价 我们用近似求解的方法代替精确求解的方法, 从而在计算 过程中还会带来一定的误差. 因此, 最终的结果我们是保留
了两位有效数字, 当然从从实用的角度看, 这也足够了.
问题三
光的折射定律 设在 x 轴的上下两侧有两种不同
的介质甲和乙, 光在介质甲和介质乙的传播速度分别是v1
x,y,n .
这里的n 是多项式的次数.
例
X y
已知11个数据点,分别用2次及10次多项式进行拟合.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 12
-0.4 1.9 3.2 6.2 7.1 7.3 7.7 9.6 9.5 9.3
解 在MatLab下完成下列操作:
此时⑷为
( y ax b) .
2
n
记
i 1
i
i
⑸
F a, b ( yi axi b)2 ,
i 1
n
⑹
则问题转变为求 a* , b* , 使
n * * 2 F a , b min ( yi axi b) a, b R . ⑺ i 1
汽车刹车距离
问题的提出 美国的某些司机培训课程中有这样的规则: 正常驾驶条
件下, 车速每增加10英里/小时, 后面与前面一辆车的距离
应增加一个车身的距离. 又云: 实现这个规则的一种简便 方法是所谓“两秒准则”: 即后车司机从前车经过某一标 志 开始默数2秒后到达同一标志, 而不管车速如何.
问题分析 制定这样的规则是为了在后车急刹车情况下不致撞上前 车, 即要保持汽车的刹车距离. 显然刹车距离与车速有关.
f ( * ) 21 (米).
下面是函数及导函数的大致图形.
导函数曲线
函数曲线
分析 从导函数曲线图中可以看到, 导函数的零点是唯一的,
因而问题有唯一的极值. 再从函数曲线图中看到, 该曲线
是个“单谷”曲线, 因而该点即为我们所要求的极小点.
π 直观上, 该点应该在区间0, 中点的附近, 而 2
垂直方向的分速度有地球引力, 以重力加速度 g 减速. 即:
Vx V0t cos , 1 2 Vy V0t sin 2 gt .
解模 在上式中消去 t , 得到
y kx l (k 1) x , g 这里 k tan , l . 此即为问题所对应的数学模 2
π ⑷船体与河床一边的夹角为 , 0, . 2 建模
由假设, 记驳船的长度为 l , 则由题意知:
l CD CE ED.
又 EF
BH 10,
由相似三角形关系, 得
EF ED sin ,
及
BH 5cos .
所以
ED EF / sin (10 5cos ) / sin ,
*
所以存在
0.1,1.0 ,
使得
f '( ) 0.5500 0.6625 0.7188
f
-500 -11.153 -11.153 -3.7942 -0.7051
点 1.0000 1.0000 0.7750 0.7750 0.7750