数学建模-第9章随机数学模型2
数学建模之随机模型
G(n) = ∑[(a − b)r − (b − c)(n − r)] f (r ) +
r =0
n
r =n+1
∑ (a − b)nf (r)
∞
求 n 使 G(n) 最大
求解
n
将r视为连续变量
f (r ) ⇒ p (r ) (概率密度）
∞
G(n) = ∫0 [(a − b)r − (b − c)(n − r)]p(r)dr + ∫n (a − b)np(r)dr
u=1/m
模型解释
传送带效率(一周期内运走 产品数与生产总数之比）
m 1 n D = [1 − (1 − ) ] n m
若(一周期运行的)挂钩数m远大于工作台数n, 则
m n n ( n − 1) n −1 D ≈ [1 − (1 − + )] = 1 − 2 n m 2m 2m
定义E=1-D (一周期内未运走产品数与生产总数之比） 当n远大于1时, E ≈ n/2m ~ E与n成正比，与m成反比 若n=10, m=40, 提高效率 • 增加m D≈87.5% (89.4%) 的途径： • 习题1
两模型销售量预测比较
控制价格差x1=0.2元，投入广告费x2=6.5百万元
ˆ +β ˆ x +β ˆ x +β ˆ x2 ˆ=β y 0 1 1 2 2 3 2
ˆ = 8 .2933 (百万支) y
区间 [7.8230，8.7636]
2 ˆ ˆ ˆ ˆ xx ˆ y = β0 + β1x1 + β2 x2 + β3 x2 + β 4 1 2
y的90.54%可由模型确定 p远小于α=0.05
数学模型姜启源 ppt课件
《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
(数学建模)人力资源安排模型
(数学建模)人力资源安排模型文档：人力资源安排模型一、教学内容本节课我们将学习人力资源安排模型，这是数学建模中的一个重要内容。
我们将通过一个具体的例子来引入这个模型，然后讲解其数学原理和应用。
教材的章节为《数学建模》中的第9章，具体内容为“人力资源安排模型”。
二、教学目标1. 理解人力资源安排模型的概念和原理；2. 学会如何应用人力资源安排模型解决实际问题；3. 培养学生的数学建模能力和解决问题的能力。
三、教学难点与重点重点：理解人力资源安排模型的概念和原理，学会如何应用人力资源安排模型解决实际问题。
难点：如何将实际问题转化为数学模型，并求解。
四、教具与学具准备教具：PPT、黑板、粉笔；学具：纸、笔、计算器。
五、教学过程1. 实践情景引入：以一个公司的员工排班为例，讲解人力资源安排模型的实际应用。
2. 讲解人力资源安排模型的概念和原理：介绍人力资源安排模型的定义，讲解其数学原理和应用。
3. 例题讲解：给出一个具体的人力资源安排问题，引导学生如何将其转化为数学模型，并求解。
4. 随堂练习：让学生自己尝试解决一个人力资源安排问题，然后进行讲解和讨论。
5. 板书设计：将人力资源安排模型的数学公式和步骤板书在黑板上，方便学生理解和记忆。
6. 作业设计：给出一个人力资源安排问题，让学生课后解决，并写上下节课的PPT演示稿。
六、作业设计题目：某公司有三个部门，每个部门需要安排一名员工值班。
假设三个部门的员工分别为A、B、C，他们的值班时间分别为2小时、3小时和4小时。
要求每个部门的员工都不能连续值班，问如何安排员工的值班表？答案：可以安排如下：A值班：0002B值班：0205C值班：0509七、课后反思及拓展延伸本节课通过一个具体的例子引入了人力资源安排模型，让学生了解了其概念和原理，并学会了如何应用这个模型解决实际问题。
在教学过程中，我发现有些学生对于如何将实际问题转化为数学模型还有一定的困难，因此在课后我需要加强对这部分学生的辅导，让他们更好地理解和掌握这个模型。
数学建模-概率模型
确定性现象的特征
条件完全决定结果
随机现象
在一定条件下可能出现也可能不出现的现象.
实例1 在相同条件下掷一枚均匀的硬币，观察 正反两面出现的情况.
结果有可能出现正面也可能出现反面.
实例2 明天的天气可
特征: 条件不能完全决定结果
能是晴 , 也可能是多云
或雨.
说明 1. 随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联 系 , 其数量关系无法用函数加以描述. 2. 随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然 性, 但在大量试验或观察中, 这种结果的出现具有 一定的统计规律性 , 概率论就是研究随机现象这 种本质规律的一门数学学科. 如何来研究随机现象?
P( A)
m n
A
所包含样本点的个数 样本点总数
.
古典概型的基本模型:摸球模型
(1) 无放回地摸球
(2) 有放回地摸球
例1 某接待站在某一周曾接待过 12次来访,已知 所有这 12 次接待都是在周二和周四进行的,问是 否可以推断接待时间是有规定的.
解 假设接待站的接待时间没有
规定,且各来访者在一周的任一天
0.0000003 .
小概率事件在实际中几乎是不可能发生的 , 从 而可知接待时间是有规定的.
例2 假设每人的生日在一年 365 天中的任一天 是等可能的 , 即都等于 1/365 ,求 64 个人中至少 有2人生日相同的概率.
解 64 个人生日各不相同的概率为
p1
365
364
(365 36564
2. 假设遗传基因是由两个基因A和B控制的，则有 三种可能基因型：AA、AB和BB。
例如：金鱼草是由两个基因决定它开花的颜色，AA 型开红花，AB型开粉花，而BB型开白花。这里AA型 和AB型表示了同一外部特征，此时可以认为基因A 支配了基因B，也可以说基因B对基因A是隐性的。
《数学模型电子教案》课件
《数学模型电子教案》PPT课件第一章：数学模型概述1.1 数学模型的定义与分类1.2 数学模型的构建步骤1.3 数学模型在实际应用中的重要性1.4 数学模型与数学建模的区别与联系第二章：数学模型建立的基本方法2.1 直观建模法2.2 解析建模法2.3 统计建模法2.4 计算机模拟建模法第三章：线性方程组与线性规划模型3.1 线性方程组的求解方法3.2 线性规划的基本概念与方法3.3 线性规划模型的应用案例3.4 线性规划模型的求解算法第四章：微分方程与差分方程模型4.1 微分方程的基本概念与分类4.2 微分方程的求解方法4.3 差分方程的基本概念与分类4.4 差分方程的求解方法与应用第五章：概率论与统计模型5.1 概率论基本概念与随机变量5.2 概率分布与数学期望5.3 统计学基本概念与推断方法5.4 统计模型的应用案例第六章：最优化方法与应用6.1 无约束最优化问题6.2 约束最优化问题6.3 最优化方法的应用案例6.4 遗传算法与优化问题第七章：概率图与贝叶斯模型7.1 概率图的基本概念7.2 贝叶斯定理及其应用7.3 贝叶斯网络与推理方法7.4 贝叶斯模型在实际应用中的案例分析第八章：时间序列分析与预测模型8.1 时间序列的基本概念与分析方法8.2 自回归模型（AR）与移动平均模型（MA）8.3 自回归移动平均模型（ARMA）与自回归积分滑动平均模型（ARIMA）8.4 时间序列预测模型的应用案例第九章：排队论与网络流量模型9.1 排队论的基本概念与模型构建9.2 排队论在服务系统优化中的应用9.3 网络流量模型的基本概念与方法9.4 网络流量模型的应用案例第十章：随机过程与排队网络模型10.1 随机过程的基本概念与分类10.2 泊松过程与Poisson 排队网络10.3 马克威茨过程与随机最优控制10.4 排队网络模型的应用案例第十一章：生态学与种群动力学模型11.1 生态学中的基本概念11.2 种群动力学模型的构建11.3 差分方程在种群动力学中的应用11.4 种群动力学模型的案例分析第十二章：金融数学模型12.1 金融市场的基本概念12.2 金融数学模型概述12.3 定价模型与风险管理12.4 金融数学模型在实际应用中的案例分析第十三章：社会经济模型13.1 社会经济系统的基本特征13.2 经济数学模型的构建方法13.3 宏观经济模型与微观经济模型13.4 社会经济模型的应用案例第十四章：神经网络与深度学习模型14.1 人工神经网络的基本概念14.2 深度学习模型的构建与训练14.3 神经网络在数学建模中的应用案例14.4 当前神经网络与深度学习的发展趋势第十五章：数学模型在工程中的应用15.1 工程问题中的数学建模方法15.2 数学模型在结构工程中的应用15.3 数学模型在流体力学中的应用15.4 数学模型在其他工程领域中的应用案例重点和难点解析本《数学模型电子教案》PPT课件涵盖了数学模型概述、建模方法、线性方程组与线性规划、微分方程与差分方程、概率论与统计、最优化方法、概率图与贝叶斯模型、时间序列分析、排队论与网络流量模型、随机过程、生态学与种群动力学模型、金融数学模型、社会经济模型、神经网络与深度学习模型以及数学模型在工程中的应用等多个领域。
“数学建模”课程简介及教学大纲
“数学建模”课程简介及教学大纲课程代码：112010131课程名称：数学建模课程类别：专业基础课总学时/学分：72/4开课学期：第五学期适用对象：数学与应用数学专业、信息与计算科学专业先修课程：数学分析、高等代数、概率统计内容简介：本课程主要通过各个领域中的实例介绍各种数学方法建模，主要包括：初等数学方法与实验；Matlab、Lingo的使用；微分法建模与实验；微分方程建模与实验；差分法建模与实验；优化方法建模与实验；离散方法建模与实验；随机方法建模与实验。
一、课程性质、目的和任务1．性质：数学与应用数学、信息与计算科学专业必修课。
数学建模是将实际问题依其自身的特点和规律，经过去粗取精、去伪存真、抓住主要矛盾，进行抽象简化和合理假设，用数学的语言和方法转化为数学问题，然后选择适当的数学方法和工具，给予数学的分析与解答，再将所给出的结果返回到所论的实际问题中去进行检验，符合实际则数学建模成功，否则再从头开始，如此反复多次，直至通过实践检验为止。
数学模型是架于数学理论和实际问题之间的桥梁,•数学建模是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。
本课程通过大量实例介绍数学建模的全过程。
2．目的：通过向学生展示各种不同实际领域中的数学问题和数学建模方法，通过对一系列来自不同领域的实际问题的提出、分析、建模和求解的学习与训练，激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，开拓知识面，培养创新精神，提高学生分析问题、解决问题和计算机应用的能力。
3. 任务：本课程旨在通过建模训练培养：（1）学生用数学工具分析解决实际问题的意识并逐步提高其洞察能力。
（2）学生用数学思想和方法综合分析实际问题的能力。
（3）学生的联想能力。
（4）学生熟练地使用计算机和数学软件包的能力。
即培养学生的建模能力和解决实际问题的能力。
二、课程教学内容及要求第一章绪论：1、数学建模的意义；2、数学建模的方法和步骤；数学模型的分类。
数学建模论文 两种随机存贮管理模型的建立和求解
两种随机存贮管理模型的建立和求解摘 要：本文建立了仓库容量有限条件下单品种、多品种的允许缺货随机存贮模型。
采用连续的时间变量更合理地描述了问题，简化了模型的建立。
模型的求解是一个以分段的平均损失费用函数作为目标的带约束最优化问题。
针对题目中的具体数据对随机量送货滞后时间的密度函数进行了估计，解出了单品种、多品种条件下最优订货点的值和存贮方案。
通过分情况讨论把单品种存贮模型推广为多品种（m 种）存贮模型，论证了目标函数的独立变量为21m -个,使模型更加清晰、求解方便。
类比控制论中的相关理论提出了一定条件下多品种存贮的最优性原理，给出了证明，指出该原理简化模型和验证模型求解结果的作用。
讨论了销售速率具有随机性时的存贮模型，实际当中调整修正订货点的方法，以及仓库最大存贮量的一种预测办法。
最后指出了模型的优缺点。
0问题重述工厂生产需定期地定购各种原料，商家销售要成批地购进各种商品。
无论是原料或商品，都有一个怎样存贮的问题。
存得少了无法满足需求，影响利润；存得太多，存贮费用就高。
因此说存贮管理是降低成本、提高经济效益的有效途径和方法。
问题1 某商场销售的某种商品。
市场上这种商品的销售速率假设是不变的，记为r ；每次进货的订货费为常数1c 与商品的数量和品种无关；使用自己的仓库存贮商品时，单位商品每天的存贮费用记为2c ，由于自己的仓库容量有限，超出时需要使用租借的仓库存贮商品，单位商品每天的存贮费用记为3c ，且32c c ≤；允许商品缺货，但因缺货而减少销售要造成损失，单位商品的损失记为4c ；每次订货，设货物在X 天后到达，交货时间X 是随机的；自己的仓库用于存贮该商品的最大容量为0Q ，每次到货后使这种商品的存贮量q 补充到固定值Q 为止，且Q Q <0；在销售过程中每当存贮量q 降到L 时即开始订货。
请你给出求使总损失费用达到最低的订货点*L （最优订货点）的数学模型。
问题 2 现给出来自某个大型超市的关于三种商品的真实数据，按你的模型分别计算出这三种商品各自相应的最优订货点*L 。
随机数学模型
天气预报基于大量的气象数据和随机过程模型。
03
随机变量的分布
随机变量的定义与性质
随机变量
在随机试验中，每个样本点被赋予一个实数值，这个 实数值称为随机变量的值。
随机变量的性质
随机变量可以是离散的、连续的、有限的、无限的。
随机变量的分类
根据不同的性质，随机变量可以分为离散型和连续型。
随机变量的分布函数
随机数学模型的重要性
预测不确定性和风
险
随机数学模型能够预测不确定性 和风险，帮助决策者制定更加科 学和合理的决策。
提高决策效率
通过随机数学模型，决策者可以 快速了解系统的动态变化和趋势， 提高决策效率。
优化资源配置
在资源有限的情况下，随机数学 模型可以帮助决策者优化资源配 置，实现资源的最优利用。
随机数学模型的求解方法
解析法
通过数学公式和定理，直接求解模型的解。
数值法
通过数值计算方法，如迭代法、有限差分法等，求解模型的近似 解。
模拟法
通过模拟随机过程，生成样本点，然后对样本点进行分析和统计。
随机数学模型的实例分析
随机游走模型
描述随机行走的数学模型，可以应用于金融市场分析、物理系统模 拟等领域。
仿真优化
随机数学模型用于仿真 优化工程设计，降低实 验成本和风险。
在社会科学领域的应用
01
人口统计学
随机数学模型用于预测人口发展趋势，分析人口结构变化对社会的影响。
02
经济学
随机数学模型在经济学中用于分析市场行为、预测经济趋势和评估政策
效果。
03
社会网络分析
随机数学模型用于分析社会网络的结构和动态，研究人际关系和社会影
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
9.2一元一次不等式的应用(教案)
（一）导入新课（用时5分钟）
同学们，今天我们将要学习的是《9.2一元一次不等式的应用》这一章节。在开始之前，我想先问大家一个问题：“你们在日常生活中是否遇到过需要比较两个量的大小关系的情况？”（如：比较两个人的身高、比较两个物体的重量等）这个问题与我们将要学习的内容密切相关。通过这个问题，我希望能够引起大家的兴趣和好奇心，让我们一同探索一元一次不等式的奥秘。
3.成果分享：每个小组将选择一名代表来分享他们的讨论成果。这些成果将被记录在黑板上或投影仪上，以便全班都能看到。
（五）总结回顾（用时5分钟）
今天的学习，我们了解了一元一次不等式的基本概念、求解方法及其在实际问题中的应用。同时，我们也通过实践活动和小组讨论加深了对一元一次不等式的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在日常生活中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
3.重点难点解析：在讲授过程中，我会特别强调一元一次不等式的求解步骤和实际应用这两个重点。对于难点部分，如移项法则和实际问题抽象为一元一次不等式，我会通过举例和比较来帮助大家理解。
（三）实践活动（用时10分钟）
1.分组讨论：学生们将分成若干小组，每组讨论一个与一元一次不等式相关的实际问题。
2.实验操作：为了加深理解，我们将进行一个简单的实验操作，如测量物体长度，并运用一元一次不等式进行比较。
4.培养学生合作交流能力，鼓励学生在课堂上积极参与讨论，分享解题思路和方法，互相学习，共同提高。
三、教学难点与重点
1.教学重点
-理解并掌握一元一次不等式的概念及其求解方法，包括移项、合并同类项、系数化为1等基本步骤。
-学会将实际问题抽象为一元一次不等式，运用数学知识解决实际问题。
-掌握一元一次不等式在不同情境下的应用，如行程问题、工程问题、利润问题等。
《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。
第9章 随机数学模型1
退出
0 W , w, pij wi 1. j 1
m
0 等级分布n(k ), 总人数N (k ),内部转移矩阵P0 pij
mm
,
0 调入r , R(k ), ri 1; 退出w,W (k ), pij wi 1. i 1 j 1
m
m
总人数 N (k 1) N (k ) R(k ) W (k )
第9章 随机数学模型
我们在处理实际问题时，往往会遇到 许多不确定的因素，引入随机变量描述这 种不确定的行为，通常是对实际问题最恰 当的描述。由此建立的数学模型称为随机 数学模型。
9.1 广告中的数学
问题：如何确定最佳广告投入策略？
广告投入与潜在购买力统计（单位：百万元）
广告投入p
0.2
0.4
0.5 0.52 0.56 0.65 0.67 0.69
F ( y)
y
1 s p , r 0, s p p r 0 r s p
0
y p(r )dr s p
p2 p1 2 p2
2
y F 1 1
p1 p2
p s p p p
2 1 2
m
a为稳定结构 r 0 a 0, a 0 即a为非负向量 , s.t. a aP0
m m 稳定域： a R a 0, ai 1, a aP0 i 1
稳定域的结构
假设Q E P 0可逆,
a aP a(P0 wT r ) a awT rQ1
用调入比例r进行稳定控制
例 大学教师(助教、讲师、教授) 等级 i=1,2,3，已知每年转移比例
数学建模随机模型
• 内部规律复杂数据统计分析 – 常用模型回归模型数学原理软件
• 30个销售周期数据： – 销售量、价格、广告费用、同类产品均价
销售周期 公司价 (元) 它厂价 (元) 广告(百万元)
1
3.85
3.80
5.50
2
3.75
4.00
6.75
…
…
…
…
29
3.80
Pn (t t) Pn1 (t)bn1t Pn1 (t)dn1t Pn (t)(1 bnt dnt) o(t) 10
建模
ห้องสมุดไป่ตู้
微分方程
dPn dt
bn1Pn1 (t) d P n1 n1 (t) (bn
dn )Pn (t)
bn=n，dn=n
dPn dt
(n 1)Pn1(t) (n 1)Pn1(t) ( )nPn (t)
• 价格差 x1=0.1 • 价格差 x1=0.3
yˆ x10.1 30.2267 7.7558x2 0.6712x22 yˆ x10.3 32.4535 8.0513x2 0.6712x22
x1 x2 7.5357 yˆ x10.3 yˆ x10.1
18
销售量预测
yˆ ˆ0 ˆ1x1 ˆ2 x2 ˆ3x22
价差x1=它厂价x3-公司价x4 控制x1 估计x3，调整x4
预测y
控制价格差 x1=0.2元，投入广告费 x2=6.5 百万元
yˆ ˆ0 ˆ1 x1 ˆ2 x2 ˆ3 x22 8.2933(百万支)
销售量预测区间为 [7.8230，8.7636]（置信度95%） 上限用作库存管理的目标值 下限用来把握公司的现金流
第9章 随机数学模型
a = (0.286,0.286,0.428)
*
解法二： 解法二：
0.5 0.4 0 P = 0 0.6 0.3 0 0 0 0.8
3 2 2 Q−1 = (E − P )−1 = 0 2.5 3.75 0 0 0 5
调入比例 r = (r1 , r2 ,L rm ), ri ~ 每次调整从系统外部调入等级i的比例
R ( k ) ~ 第 k 次调整调入总人数， ri R ( k ) ~ 第 k 次调整调入等级 i的人数
p , w i , ri ≥ 0,
0 ij
∑
m
j =1
p + w i = 1, i = 1, L m , ∑ ri = 1
a=
∑ s x ,s
i i
i
≥ 0,
∑s
i
=1
稳定域B是以 i为顶点的三角形 稳定域 是以x 是以
假设取组合系数s = ( 0.2, 0.5, 0.3)
计算得a = ( 0.0571, 0.2571, 0.6857 )
∗
grads.m
用调入比例进行动态调节 用调入比例进行动态调节 动态
r(k), a(k) 的计算结果 k r(k)
用调入比例进行动态调节 用调入比例进行动态调节 动态
例 设 a(0) = (0, 0,1), a* = (0.286,0.286, 0.428)
解：w = e ( E − P0 )
T
= (0.1, 0.1, 0.2)
(0,1,0)
先求r 尽量接近a 先求 使a(1)尽量接近 * 尽量接近
m in D ( a (1), a * )
令e = (1,1,L ,1) , 则aeT = 1
《随机数学模型》课件
将实际问题转化为数学语言，运用数学符号和公式来表示问题中的 变量、参数和关系。
确定随机因素
识别问题中的随机因素，并将其引入模型中，以反映模型的随机性 。
随机数学模型的求解方法
解析法
通过数学公式和定理，直接求解模型中的未 知数。适用于具有明确解的简单模型。
蒙特卡罗模拟法
利用随机抽样的方法，通过大量模拟实验来估计模 型的解。适用于难以解析求解的复杂模型。
集成学习
将多个模型集成在一起，通过综合各个模型的优点来提高整体性能 。可以通过集成多种模型、特征或数据来实现。
05 随机数学模型的 应用案例
在金融领域的应用案例
1 2
风险评估
随机数学模型用于评估投资组合的风险，通过模 拟市场波动和价格变化，帮助投资者制定风险管 理策略。
衍生品定价
随机数学模型用于确定衍生品的公允价值，如期 权、期货等，为市场参与者提供定价参考。
流体动力学模拟
随机数学模型用于模拟流体动力学现象，如湍流、流体阻力等，为流 体机械和流体控制系统的设计提供依据。
在社会科学领域的应用案例
人口统计学研究
随机数学模型用于预测 人口发展趋势和分布， 分析人口结构变化对社 会经济的影响。
社会网络分析
随机数学模型用于分析 社会网络的结构和演化 规律，揭示网络中个体 和群体的互动关系。
多维随机变量的概率分布
高斯分布
描述n维实数空间中服从正态分布的随机变 量的概率分布。
联合概率分布
描述多个随机变量之间相互关联的概率分布 。
条件概率分布
在给定其他随机变量值的条件下，一个随机 变量的概率分布。
随机变量的函数变换
线性变换
01
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2021/3/18
14
假 设 已 知 k个 p维 类 别 xi， 其 均 值 向 量 为 xi, 第 i类 已 有 样 本 集 G i:xij,样 本 容 量 为 m i,
x 1 k i k 1 x i,S i k 1 S i i k 1x i j x i x i j x iT ,Y i k 1 m ix i xx i x T
❖ 确定样本类别：
2021/3/18
2
2021/3/18
3
需求Q频数统计
❖ 31周需求为0 ❖ 42周需求为1 ❖ 19周需求为2 ❖ 6周需求为3 ❖ 2周需求为4
E Q 0 0 .3 1 1 0 .4 2 2 0 .1 9 3 0 .0 6 4 0 .0 2
1 .0 6
DQ0.9257
2021/3/18
❖
①dij≥0，当且仅当i=j时，dij=0 （非负性）
❖
② dij＝dji （对称性）
❖
③ dij≤dik＋dkj（三角不等式）
显然，欧氏距离满足以上三个条件。
2021/3/18
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
11
欧氏距离的缺点
❖ 欧氏距离虽然简单，但也有明显的缺点。它 将样本的不同属性（即各指标或各变量）之 间的差别等同看待，这一点有时不能满足实 际要求。
最大特征值所对应的特征向量 a 为我们所求结果。
2021/3/18
16
Fisher判别法
❖ 根据各个样本均值在最优方向上的投影值 uxiaTxi
从小到大将样本集重新编号，假设序号仍然为
G1~Gk。
定出G 和G 的分界值u , j=1~k-1，比如： ❖
j j+1
j
Cj
jxj x j1 j1 j j1
2021/3/18
7
因为矩阵P主特征值唯一，所以存在稳定概率分布
0 .2 8 4 8 ,0 .2 6 3 1 ,0 .4 5 2 1
根据全概率公式，
2021/3/18
8
9.7分类问题
2021/3/18
9
1.距离判别法
1.1欧氏Euclidean distance距离判别法
dx,xim kinxxk2
20XX年复习资料
大学复习资料
专 业： 班 级： 科目老师： 日 期：
9.6最佳进货策略
❖ 水族馆经营水族箱，每周末清点存货，决定是否进货； ❖ 进货策略：
如果本周某种规格的水族箱存货全部售出， 下周初就再进货３个，否则便不再进货 。 ❖ 这样的策略可能会造成部分时间顾客买不到货，造成一 定的潜在利润损失。
见的，在绝大多数情况下，可以顺利计算马氏距离，但是马氏距离的计算不稳定，不稳定的
根源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧式距离的最大差异之处。
❖ 优点： 1.不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关； 2.由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同 。3.马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。
4
模型假设
❖ 根据统计数据特点假设第n周的需求数Qn服从 参数为1的Poisson分布
❖ 第n 周水族馆的存货用随机变量Xn 表示， 且X0 ＝3
2021/3/18
5
2021/3/18
1改为0！
6
P矩阵是一个Markov Chain模型的一步转移概率矩阵，
❖ [U,V]=eig(P’)
❖ U=
1.2马氏 (P. C. Mahalanobis)距离判别法
d x ,x i m k i n x x k T S k 1 x x k ,S k c o v ( x k )
1.3海明Hamming距离判别法
两个合法代码对应位上编码不同的位数称为海明距离。
2021/3/18
10
合理的距离
❖ 如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距 离，那么对于一切i，j和k，dij应该满足如下 三个条件：
考虑目标函数
❖
求偏导，有
(a) aTYa (aT Sa 1)
a
2(Y
S)a
0
(1)
aT Sa 1
0
(2)
对（1）式两边同乘 aT ，有 aTYa aT Sa
从而， aTYa 的极大值为 。再用 S 1 左乘（1）式，有
(S 1Y I)a 0
（ 3）
由（3）式说明 为 S 1Y 特征值， a 为 S 1Y 的特征向量。在此
❖ -0.4781 ❖ -0.4418 ❖ -0.7591
0.1581 + 0.4183i 0.1581 - 0.4183i
-0.6325
-0.6325
0.4744 - 0.4183i 0.4744 + 0.4183i
❖ V=
❖ 1.0000
0
0
❖
0
0.0919 + 0.2433i 0
❖
0
0
0.0919 - 0.2433i
2021/3/18
12
马氏距离优缺点
❖
1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从协方差矩阵可以得出
，同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的马氏距离通常是不相同的，除
非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；
❖
2）在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协
❖ 缺点： 夸大了变化微小的变量的作用。
2021/3/18
13
2.Fisher判别法
❖ Fisher 判别法的基本思想是将k个总体的所有p维空 间的样本点投影到一维空间上，使投影后组与组之 间尽可能的分开，然后利用方差分析的方法推出判 别函数。为简单起见，通常利用线性判别函数 u(x)=aTx.
❖ 寻找一个最合适的方向a，使在这个方向上， 组间方差与组内方差的商最大
方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧式距离计算即可。
❖
3）即使总体样本数大于样本的维数也不能保证协方差矩阵不可逆，比如三个样本点（
3，4），（5，6）和（7，8），这种情况是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共
线。这种情况下，宜采用欧式距离计算。
❖
4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数” 容易满足，而3）中所描述的情况是罕
求解最优判别方向等价于求解带约束函数优化问题
aTYa max L(a)
aT Sa s.t. a 1
2
可以证明：
a 为 矩 阵 S 1 Y 的 主 特 征 向 量
2021/3/18
15
为了确保解的唯一性，不妨设 aT Sa 1，这样问题转化为，
在 aT Sa 1的条件下，求 a 使得 aTYa 式达到极大。