数学模型介绍_ppt课件

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《数学模型》PPT课件

《数学模型》PPT课件
对于给定的动态系统,数学模型表达不 唯一。工程上常用的数学模型包括:微分方 程,传递函数和状态方程。对于线性系统, 它们之间是等价的。
建立数学模型的方法 ➢ 解析法 依据系统及元件各变量之间所遵循的物理或化 学规律列写出相应的数学关系式,建立模型。
➢ 实验法 人为地对系统施加某种测试信号,记录其输出 响应,并用适当的数学模型进行逼近。这种方 法也称为系统辨识。
控制工程基础
(第二章)
2010年
第二章 控制系统的动态数学模型
一、系统数学模型的基本概念 二、控制系统的运动微分方程 三、非线性系统数学模型的线性化 四、拉氏变换和拉氏反变换 五、传递函数以及典型环节的传递函数
六、系统函数方框图和信号流图 七、控制系统传递函数推导举例 八、系统数学模型的MATLAB实现 九、小结
进给传动装置示意图及等效力学模型
组合机床动力滑台及其力学模型
控制系统微分方程的列写
➢ 机械系统
机械系统中以各种形式出现的物理现象,都可 简化为质量、弹簧和阻尼三个要素:
✓ 质量
fm(t)
x (t) v (t)
m 参考点
fm (t)
m
d dt
v(t)
m
d2 dt 2
x(t)
✓ 弹簧
fk(t)
弹簧-阻尼系统
fi(t)
0
xo(t)
fi (t) fD (t) fk (t)
k
D
D
d dt
xo (t) kxo (t)
fi (t)
弹簧-阻尼系统
系统运动方程为一阶常系数 微分方程。
机械旋转系统
i(t)0
o(t) 0
k Tk(t)
J TD(t)

数学建模~最优化模型(课件)

数学建模~最优化模型(课件)

投资组合优化
在风险和收益之间寻求平衡,通 过优化投资组合实现最大收益。
03
非线性规划模型
非线性规划问题的定义
目标函数
一个或多个非线性函数,表示 要最小化或最大化的目标。
约束条件
决策变量的取值受到某些限制 ,通常以等式或不等式形式给 出。
决策变量
问题中需要求解的未知数,通 常表示为x1, x2, ..., xn。
这是一种常用的求解整数规划问题的算法,通过不断将问题分解为更 小的子问题,并确定问题的下界和上界,逐步逼近最优解。
割平面法
该方法通过添加割平面来限制搜索区域,从而逼近最优解。
迭代改进法
该方法通过不断迭代和改进当前解,逐步逼近最优解。
遗传算法
这是一种基于生物进化原理的优化算法,通过模拟自然选择和遗传机 制来寻找最优解。
定义域
决策变量的取值范围,通常是 一个闭区间或开区间。
非线性规划问题的求解方法
梯度法
利用目标函数的梯度信息,通过迭代方法寻 找最优解。
共轭梯度法
结合梯度法和牛顿法的思想,通过迭代方法 寻找最优解。
牛顿法
利用目标函数的二阶导数信息,通过迭代方 法寻找最优解。
信赖域方法
在每次迭代中,通过限制搜索步长来保证求 解的稳定性。
02
线性规划模型
线性规划问题的定义
01
02
03
线性规划问题
在给定一组线性约束条件 下,求一组线性函数的最 大值或最小值的问题。
约束条件
包括资源限制、物理条件 等,通常以等式或不等式 形式给出。
目标函数
需要最大化或最小化的线 性函数,通常表示为决策 变量的线性组合。
线性规划问题的求解方法

《数学模型电子教案》课件

《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。

第八章-航空发动机数字模型PPT演示课件

第八章-航空发动机数字模型PPT演示课件

环节相串联的框图。图中燃油泵作为一个
环节,输出量为供油量Wf,输入量为发
动机转速n(由于泵的转速与发动机转速
之比一定,故常用n来代表)及油泵调节
机构位置m。
带传动燃油泵的
7
基本发动机框图
❖ 考虑燃油延误时的动态方程
在推导基本发动机动态方程时,假设(6)曾忽略了燃油室 内的燃烧过程的时间滞后。实际上,燃料供给和燃料吸热、 汽化、氧化、放热以及燃气温度上升到稳定值,这整个过程 是需要一定时间来完成的,通常把这段时间称为燃烧延误时 间,用т表示,т在0.05~0.2s范围内变化,其值一般由试验 测定。燃烧延误会影响发动机的动态特性,有时甚至会使发 动机控制系统的工作产生不稳定现象。因此,在对发动机的 动态特性作精确分析时应予考虑。
考虑燃烧延误和基本
8
发动机结构图
线性模型的建立
❖ 上述基本发动机动态方程的推导方法,只适用于求取以供油
量作为输入,转速作为输出的动态方程。动态方程系数TT和KT 的估算不方便。在生产和科学研究实际中,动态参数的估算,
往往不是从发动机剩余扭矩偏导数进行计算,而是根据发动机
压气机特性、涡轮特性、设计点发动机热力参数,以及发动机
5
基本发动机简图
❖ 基本假设 由于发动机内部的气动热力过程比较复杂,为了简化发动
机数学模型的推导,特作以下假设。 (1)只考虑发动机转子惯性对发动机动态特性的影响,忽略 热惯性和部件通道容积动力学的影响; (2)只研究发动机在其稳态点附近的小偏离运动,并认为动 态过程部件效率及总压损失系数保持不变; (3)涡轮导向器及尾喷口都处于临界以上状态工作; (4)飞行条件不变; (5)燃油泵不由发动机带动; (6)忽略燃烧延误及燃气与空气流量的差别。

《数学建模》PPT课件

《数学建模》PPT课件

( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。

数学建模介绍PPT课件

数学建模介绍PPT课件

•对任意的,有f()、 g()
•至少有一个为0,
16
本问题归为证明如下数学命题: 数学命题:(本问题的数学模型)
已知f()、 g()都是的非负连续函数,对任意的 ,有f() g()=0,且f(0) >0、 g(0)=0 ,则有存在0, 使f(0)= g(0)=0
模型求解 证明:将椅子旋转90°,对角线AC与BD互换,由 f(0)>0、 g(0)=0 变为f(/2) =0、 g(/2) >0
的解答


数学模型 的解答
12
实践
理论
实践
表述 求解 解释 验证
根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成 数学问题 选择适当的数学方法求得数学模型的解答
将数学语言表述的解答“翻译”回实际对 象 用现实对象的信息检验得到的解答
13
4、建模实例:
例1、椅子能在不平的地面上放稳吗?
• 模型假设 • 1、椅子的四条腿一样长,椅子脚与地面
• 要学习数学建模,应该了解如下与数学建模 有关的概念:
3
• 原型(Prototype)
• 人们在现实世界里关心、研究、或从事生产、 管理的实际对象称为原形。原型有研究对象、 实际问题等。
• 模型(Model)
• 为某个目的将原型的某一部分信息进行简缩、 提炼而构成的原型替代物称为模型。模型有 直观模型、物理模型、思维模型、计算模型、 数学模型等。
• 一个原型可以有多个不同的模型。
4
数学模型:
由数字、字母、或其他数学符号组成、描 述实际对象数量规律的数学公式、图形或算 法称为数学模型
数学建模:
建立数学模型的全过程 (包括表述、求解、解释、检验等)
5

最新-第三章线性规划数学模型课件-PPT

最新-第三章线性规划数学模型课件-PPT

X1
18
例4、 maxZ=3X1+2X2
X2
-X1 -X2 1
X1 , X2 0
无解
无可行解
-1
0
X1
-1
19
总结
唯一解 有解
无穷多解 无解 无有限最优解
无可行解
20
单纯形法
• 单纯形法(Simplex Method)是美国数学 家但泽(Dantzig)于1947年提出的。基 本思想是通过有限次的换基迭代来求出 线性规划的最优解。
3
线性规划的特点
❖决策变量连续性:求解出的决策变量值 可以是整数、小数;
❖线性函数:目标函数方程和约束条件方 程都是线性方程;
❖单目标:目标函数是单目标,只有一个 极大值或一个极小值;
❖确定性:只能应用于确定型决策问题。
4
例1、生产计划问题
A B 备用资源
煤12
30
劳动日 3 2
60
仓库 0 2
• 利用单纯形法解决线性规划问题,实际上是从 线性规划问题的一个基本可行解转移到另一个 基本可行解,同时目标函数值不减少的过程。
• 对于两个变量的线性规划问题,就是从可行域 的一个端点转移到另一个端点,而使得目标函 数的值不减少。
25
线性规划的扩展
一、整数规划(整数线性规划):部分或 全部的决策变量只能取整数值。
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一般式
Max(min)Z=C1X1+ C2X2+…+CnXn a11X1+ a12X2+…+ a1nXn (=, )b1 a21X1+ a22X2+…+ a2nXn (=, )b2 ……… am1X1+ am2X2+…+ amnXn (=, )bm Xj 0(j=1,…,n)

第1讲 数学建模简介 PPT课件

第1讲 数学建模简介 PPT课件

什么是数学建模 数学建模步骤及分类 建模竞赛及其意义 建模实例讲解
什么是数学建模
什么是数学模型 一般意义上的“模型”
为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提 炼出来的原型的替代物。
水箱中的舰艇; 风洞中的飞机等;
实物模型
符号模型
物理模型
什么是数学建模
数学模型(mathematical model)
引例
第二块钢板的故事,来自一位将军。 诺曼底登陆时,美军101空降师副师长唐·普拉特准将
乘坐的是滑翔机。起飞前,有人自作聪明,在副师长的座 位下,装上厚厚的钢板,用来防弹。由于滑翔机自身没有 动力,与牵引的运输机脱钩后,必须保持平衡滑翔降落, 沉重的钢板却让滑翔机头重脚轻,一头扎向地面,普拉特 准将成为美军在当天阵亡的唯一将领。
什么是数学建模
数学建模(mathematical modeling)
“新”名词 你是什么时候开始知道有这个名词的?
历史悠久 •《九章算术》— 最早的数学建模专著、 收集了246个应用题 • 以问题集形式出现: 一“问” —提出问题 二“答” —给出问题的数值答案 三“术” —讨论同类问题的普遍方法或算法 四“注” —说明“术”的理由,实质指证明或佐证
飞行员们一看就明白了,如果座舱中弹,飞行 员就完了;尾翼中弹,飞机失去平衡,就会坠落— ——这两处中弹,轰炸机多半回不来,难怪统计数 据是一片空白。
因此,结论很简单:只给这两个部位焊上钢板。
引例
• 第一块钢板是机智的飞行员用它挽救了自己 的生命。 • 第二块钢板则是教训,它是用宝贵的生命换 来的。 • 第三块钢板是升华,用科学的方法,从实战 经验中提炼出规律,这块讲科学的钢板,挽救 了众多飞行员的生命。

八下数学手拉手模型ppt课件

八下数学手拉手模型ppt课件
D
B
M A
已知:以△ABC的三边为边 长分别作等边△ABD、等边 △BCM和等边△ACE。
根据上面条件回答下面问 题:
E 1.判定四边形DMEA的形状,
并证明 2.当△ABC满足什么条件时, 四边形DMEA是矩形?菱形? 正方形? 3.当△ABC满足什么条件时, 四边形DMEA不存在?
C
寒假来临,不少的高中毕业生和大学 在校生 都选择 去打工 。准备 过一个 充实而 有意义 的寒假 。但是 ,目前 社会上 寒假招 工的陷 阱很多
∠CPD,点E、F、G、H分别是边AB、BC、CD、DA的中点。判断中点四边形E
FGH的形状,并说明理由
HD A

A
HD




B
FC
B

C
(3)若改变(2)中的条件,使∠APB=∠CPD=90°,其他条件不变,直接 写中点四边形EFGH的形状
寒假来临,不少的高中毕业生和大学 在校生 都选择 去打工 。准备 过一个 充实而 有意义 的寒假 。但是 ,目前 社会上 寒假招 工的陷 阱很多
两个等腰直角三角形的手拉手模型
A D
已知:如图,∠ACB=∠DCE=90°, AC=BC,DC=EC,点D在AB上
(1)说明BD与AE的关系
(2)求证:AD2+BD2=DE2 (3)求证:AD2+BD2=2DC2
E
B
C
寒假来临,不少的高中毕业生和大学 在校生 都选择 去打工 。准备 过一个 充实而 有意义 的寒假 。但是 ,目前 社会上 寒假招 工的陷 阱很多
已知:以△ABC的边AB和AC为边长分别作等边
△ABD和等边△ACE,点M、P、N分别是DB,BC,

《平差数学模型》PPT课件

《平差数学模型》PPT课件

一般而言,如果某一平差问题中,观测值
个数为n,必要观测个数为t,多余
观 测 个 数 为 r=n-t , 再 增 选 u 个 独 立
参 数 , u=t , 则 总 共 应 列 出
c=r+u=n 个 函 数 关 系 式 , 其 一 般 形
式为
L~ F(X~)
n1
或:
L~BX~d
n1 nt t1 n1
将 L ~L代入上式,并令
则:
l Ld
BX~l
n1 nt t1 n1
上式就是间接平差的函数模型。
03.02.2021 8
第二节 测量平差的数学模型
一、函数模型
L~ F(X~)
4. 附有条件的间接平差法
n1(X~) 0
如果在某平差问题中,选取u>t个参数,线性形式的S1函数模型为
其中包含t个独立参数,则多选的 s=u- t个参数必定是t个独立参数 的函数,即在u个参数之间存在着s 个函数关系式。方程的总数
产生矛盾
平差
求改正数V
L1L2L3180
消除矛盾
Lˆi Li Vi
“观测值估值” (又叫平差值、 最或是值、最 或然值)来代 替观测值
我们把按照某一准则求得观测值新的 一组最优估值的计算过程叫平差。
V称为观测值的改 正数
03.02.2021 5
第二节 测量平差的数学模型
• 在科学技术领域,通常对研究对象
7
第二节 测量平差的数学模型
一、函数模型
3. 间接平差法
参选数择几X~ 何,模将型每中一t个个观独测立量量表为达平成差 u 1
所选参数的函数,共列出 r+u=r+t=n个这种函数关系式,以 此作为平差的函数模型的平差方法 称为间接平差。(见例子)

《数学规划模型 》课件

《数学规划模型 》课件

非线性规划问题通常具有多个局 部最优解,寻找全局最优解是一
个挑战。
非线性规划的解法
梯度法
通过迭代计算,逐步逼近 最优解。每次迭代需要计 算目标函数的梯度和约束 条件的海森矩阵。
牛顿法
利用泰勒级数展开,构造 一个二次函数近似原函数 ,然后求解该二次函数的 极值点。
拟牛顿法
在牛顿法的基础上,通过 迭代更新海森矩阵的近似 值,提高算法的收敛速度 。
多目标规划的解法
总结词
多目标规划的解法包括层次分析法、权重法、主要目标法等 。
详细描述
多目标规划的解法有多种,其中较为常用的包括层次分析法 、权重法、主要目标法等。这些方法通过一定的数学手段和 计算技术,将多目标问题转化为单目标问题,以便进行求解 。
多目标规划的应用实例
总结词
多目标规划的应用非常广泛,包括经济、交通、能源 、环境等多个领域。
线性规划问题通常表示为在给定一组线性约束条件下,最小化或最大化一组线性目 标函数。
线性规划问题具有明确的目标函数和约束条件,且这些条件都是线性的,因此称为 线性规划。
线性规划的解法
线性规划问题可以通过多种方法求解, 其中最常用的是单纯形法。
单纯形法是一种迭代算法,通过不断迭 代寻找最优解。在每一步迭代中,算法 会检查当前解是否满足所有约束条件, 并尝试通过移动到相邻解来改进目标函
非线性规划的应用实例
投资组合优化
在给定风险和收益目标下,通过 非线性规划模型优化投资组合的
配置。
生产计划优化
在生产过程中,通过非线性规划 模型优化资源分配、生产计划等

物流优化
在物流配送中,通过非线性规划 模型优化运输路线、车辆调度等

数学建模——回归分析模型 ppt课件

数学建模——回归分析模型  ppt课件

有最小值:
n n i 1 i 1
i
2 2 ( y a bx ) i i i
ppt课件
ˆx ˆi a ˆ b y i
6
数学建模——回归分析模型
一元线性回归模型—— a, b, 2估计
n ( xi x )( yi y ) ˆ i 1 b n ( xi x )2 i 1 ˆ ˆ y bx a
数学建模——回归分析模型
Keep focused Follow me —Jiang
ppt课件
1
数学建模——回归分析模型
• • • • • 回归分析概述 几类回归分析模型比较 一元线性回归模型 多元线性回归模型 注意点
ppt课件
2
数学建模——回归分析模型
回归分析 名词解释:回归分析是确定两种或两种以上变数 间相互赖的定量关系的一种统计分析方法。 解决问题:用于趋势预测、因果分析、优化问题 等。 几类常用的回归模型:
可决系数(判定系数) R 2 为:
可决系数越靠近1,模型对数据的拟合程度越好。 ppt课件 通常可决 系数大于0.80即判定通过检验。 模型检验还有很多方法,以后会逐步接触
15
2 e ESS RSS i R2 1 1 TSS TSS (Yi Y )2
数学建模——回归分析模型
2 i i 1
残差平 方和
13
数学建模——回归分析模型
多元线性回归模型—— 估计 j 令上式 Q 对 j 的偏导数为零,得到正规方程组,
用线性代数的方法求解,求得值为:
ˆ ( X T X )1 X TY
ˆ 为矩阵形式,具体如下: 其中 X , Y ,

数学建模~最优化模型(课件ppt)

数学建模~最优化模型(课件ppt)

用MATLAB解无约束优化问题 解无约束优化问题
1. 一元函数无约束优化问题 一元函数无约束优化问题: min f ( x )
x1 ≤ x ≤ x 2
常用格式如下: 常用格式如下: (1)x= fminbnd (fun,x1,x2) ) (2)x= fminbnd (fun,x1,x2 ,options) ) (3)[x,fval]= fminbnd(…) ) , ( (4)[x,fval,exitflag]= fminbnd(…) ) , , ( (5)[x,fval,exitflag,output]= fminbnd(…) ) , , , ( 其中等式( )、( )、(5)的右边可选用( ) )、(4)、( 其中等式(3)、( )、( )的右边可选用(1)或(2) ) 的等式右边. 的等式右边 函数fminbnd的算法基于黄金分割法和二次插值法,它要求 函数 的算法基于黄金分割法和二次插值法, 的算法基于黄金分割法和二次插值法 目标函数必须是连续函数,并可能只给出局部最优解. 目标函数必须是连续函数,并可能只给出局部最优解
有约束最优化问题的数学建模
有约束最优化模型一般具有以下形式: 有约束最优化模型一般具有以下形式:
min
x
f (x)

max
x
f (x)
st. ...... .
st. ...... .
其中f(x)为目标函数,省略号表示约束式子,可以是 为目标函数,省略号表示约束式子, 其中 为目标函数 等式约束,也可以是不等式约束。 等式约束,也可以是不等式约束。
标准型为: 标准型为:min F ( X ) 命令格式为: 命令格式为 );或 (1)x= fminunc(fun,X0 );或x=fminsearch(fun,X0 ) ) ( ( (2)x= fminunc(fun,X0 ,options); ) ( ); 或x=fminsearch(fun,X0 ,options) ( ) (3)[x,fval]= fminunc(...); ) , ( ); 或[x,fval]= fminsearch(...) , ( ) (4)[x,fval,exitflag]= fminunc(...); ) , , ( ); 或[x,fval,exitflag]= fminsearch , , (5)[x,fval,exitflag,output]= fminunc(...); ) , , , ( ); 或[x,fval,exitflag,output]= fminsearch(...) , , , ( )

数学建模实例ppt课件

数学建模实例ppt课件

B
的化学物质Z已泻入湖中,初步估计Z的量在5~20m3之间。 建立一个模型,通过它来估计湖水污染程度随时间的变化
并估计:
(1)湖水何时到达污染高峰;
(2)何时污染程度可降至安全水平(<0.05%)
28
湖泊污染问题分析
设湖水在t时的污染程度为C(t), X
即每立方米受污染的水中含有Cm3 A
的化学物质和(1-C)m3的清洁水。用
23
几何关系
dy tg y at
dx
x
即 x dy y at dx
24
如何消去时间t?
1、求导:
2、速度与路程的关系: x 得:
(这里有负号是因为s随x的减小而增大) 4、将第2、3步代入第1步,可得模型
25
追线模型:
x
d2y dx2
k
1 dy 2 dx
由已知,T (0) 37 , T (t) 29 , T (t 1) 27 可得微分方程的特解:
T (t) 16 4 t 21 3
由T (t) 29,代入解得 t 2.4094
因此死者大约是在前一天的夜晚10:35被害的。
图1 尸体的温度
下降曲线
4
建立微分方程的常用方法
1、按变化规律直接列方程,如: 利用人们熟悉的力学、数学、物理、化学等学科中的规律,
19
(1)问题分析与模型的建立
1、放射性衰变的这种性质还可描述为“放射性物 质在任意时刻的衰变速度都与该物质现存的数量 成比例”。而C14的比例数为每年八千分之一。
2、碳14年代测定可计算出生物体的死亡时间;所
以,我们问题实际上就是:“这人死去多久了?”
若设t为死后年数,y(t)为比例数,则y(t)=C14/C12

初中数学建模(第一课) PPT课件 图文

初中数学建模(第一课) PPT课件 图文

二、解答数学模型问题的一般步骤
(1)明确实际问题,并熟悉问题的背景; (2)构建数学模型(例如:方程模型、不等式模型、函数模
型、几何模型、概率模型、统计模型等); (3)求解数学问题,获得数学模型的解答; (4)回到实际问题,检验模型,解释结果。
三、初中数学建模的几种题型
1、建立“方程(组)”模型 2、建立“不等式(组)”模型 3、建立“函数”模型 4、建立“几何”模型 5、建立“概率”与“统计”模型
数学建模(第一课)

一、数学模型思想在初中数学中的意义
所谓数学模型,是指通过抽象和模拟,利用数学语言和方 法对所要解决的实际问题进行的一种刻画 。一般地,通过建立 数学模型来解决实际问题的过程称为数学建模。
数学教学要让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并 进行解释与应用的过程,进而使学生获得对数学理解的同时, 在思维能力、情感态度与价值观等多方面得到进步和发展。
现实生活中同样也广泛存在着数量之间的 不等关系。如市场营销、生产决策、统筹 安排、核定价格范围等问题,可以通过给出 的一些数据进行分析,将实际问题转化成 相应的不等式问题,利用不等式的有关性 质加以解决。
例9、小明准备用50元钱买甲、乙两种饮料 共10瓶。已知甲饮料每瓶7元,乙饮料每瓶 4元,则小明最多能买多少瓶甲饮料?
所以,放入一个小球水面升高2cm,放入一个大球水面升 高3cm;
(2)设应放入大球m个,小球n个.由题意,
得:
解得: m 4

n

6
答:如果要使水面上升到50cm,应放入大球4个,小球6
个.
方法归纳:本题考查了列一元一次方程和列二元 一次方程组解实际问题的运用,二元一次方程组
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数学建模竞赛 ——数学建模竞赛的意义
大学生数学模型竞赛是全球范围内数学界最重要的竞赛之 一, 1994年以来全国大学生数学建模竞赛已为少数几项大学 生课外活动和竞赛活动之一。 大学生数学建模竞赛培养学生什么样的能力?经过10多年 来广大参赛同学,和指导教师的总结,至少有以下几方面是值 得提出的: 一、应用数学进行分析、推理、计算能力,特别是双向翻译 的能力大大提高。 二、应用计算机、数学软件以及因特网的能力大大提高。 三、获得应变能力的培养。 四、培养和发展同学们的创造力、想象力、联想力和洞察力。 五、培养学生组织、管理、协调合作以及仪式妥协的能力。 六、培养了交流、表达和写作能力。
2007年省三等奖获得者:
彭振庭:信息工程学部05级计科 余鲁鑫:城建学部08级土木
2008年省三等奖获得者:
王 锐:信息工程学部06级信计 邱 丰:经管学部06级国贸 邓星星:城建学部06级土木
2008年省二等奖获得者:
汪燕霞:信息工程学部06级信计 陶小娟:经管学部08级工管
2009年省二等奖获得者:
1.2 数学建模的重要意义
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
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 地图、电路图、分子结构图… … ~ 符号模型
数学建模竞赛 ——数学建模竞赛的形式
数学建模竞赛以通讯形式进行,三名大学生组成一队, 可以自由地收集资料、调查研究,使用计算机和任何软件, 甚至上网查询,但不得与队外任何人讨论。在三天时间内,完成一篇包括模型的假设、建立和求解,计算方法的设计 和计算机实现,结果的分析和检验,模型的改进等方面的 论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的 正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。 可以看出,这项竞赛与学生毕业以后工作时的条件非 常相近,是对学生业务、能力和素质的全面培养,特别是 开放性思维和创新意识。
数学建模竞赛 ——怎样参加数学建模竞赛
竞赛是由教育部高教司和中国工业与应用数学学会 共同主办的,每年9月下旬举行,今年是9月9日至11日。
竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业。今年我院
组成十五队参加竞赛。
历年两院取得的成绩
2006年全国一等奖获得者:
谭于超:城建学部05级土木 邓星星:城建学部06级土木 曾晓波:城建学部04级土木 胡德丽:信息工程学部04级信计 严新林:信息工程学部05级信科 周峥嵘:城建学部08级土木 罗 强:机电工程学部07级机电
董丽娜:经管学部08级工管
模型是为了一定目的,对客观事物的一部分 进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物 模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征
你碰到过的数学模型——“航行问题”
甲乙两地相距750千米,船从甲到乙顺水航行需30小时, 从乙到甲逆水航行需50小时,问船的速度是多少? 用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程:
“都怕死。”
“不会。”
“完全可以。”
“如果您的回答没有骗人, 打死的鸟要是挂在树上没掉下来,那么就剩一只, 如果掉下来,就一只不剩。”
不是开玩笑,这就是数学建模。从不 同的角度思考一个问题,想尽所有的可能, 正所谓的智者千虑,绝无一失,这,才是 数学建模的高手。
第一讲
建立数学模型
1.1 从现实对象到数学模型
• 求解得到数学解答(x=20, y=5);
• 回答原问题(船速每小时20千米/小时)。
数学模型 和 数学建模
数学模型(Mathematical Model)
对于现实中的原型(现实对象),为了某个特定目的, 根据其内在规律,作出一些必要的简化和假设,运用适当 的数学工具得到的一个数学结构。也可以说,数学建模是 利用数学语言(符号、式子与图象)模拟现实的模型。把 现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特 征。它或者能解释特定现象的现实状态,或者能预测到对 象的未来状况,或者能提供处理对象的最优决策或控制。
(xy ) 30 750 (xy ) 50 750求解
答:船速每小时20千米/小时.
x =20 y =5
航行问题建立数学模型的基本步骤
• 作出简化假设(船速、水速为常数);
• 用符号表示有关量(x, y表示船速和水速); • 用物理定律(匀速运动的距离等于速度乘以 时间)列出数学式子(二元一次方程);
数学竞赛给人的印象是高深莫测的数学难题,和 一个人、一支笔、一张纸,关在屋子里的冥思苦想, 它训练严密的逻辑推理和准确的计算能力,而数学建 模竞赛从内容到形式与此都有明显的不同。 数学建模竞赛的题目由日常生活、工程技术和管理 科学中的实际问题简化加工而成,大家可以从网上找 到历年的赛题,它们对数学知识要求不深,一般没有 事先设定的标准答案,但留有充分余地供参赛者发挥 其聪明才智和创造精神。
数学模型 和 数学建模
数学建模(Mathematical Modeling)
把现实世界中的实际问题加以提炼,抽象为数学 模型,求出模型的解,验证模型的合理性,并用该数 学模型所提供的解答来解释现实问题,我们把数学知 识的这一应用过程称为数学建模。数学模型的全过程 包括表述、求解、解释、检验等。
数学建模竞赛 ——什么是数学建模竞赛
数学模型介绍
“树上有十只鸟,开枪打死一只,还剩几只?”
“是无声手枪或别的无声的枪吗?” “枪声有多大?” “那就是说会震的耳朵疼?” “在这个城市里打鸟犯不犯法?” “您确定那只鸟真的被打死啦?” “OK,树上的鸟里有没有聋子?” “有没有关在笼子里的?”
“不是。”
“80-100分贝。”
“是。”
“不犯。”
“确定。”
“没有。”
“没有。”
“边上还有没有其他的树,树上还有没有其他鸟?” “有没有残疾的或饿的飞不动的鸟?” “算不算怀孕肚子里的小鸟?”
“没有。”
“没有。”
“不算。”
“打鸟的人眼有没有花?保证是十只?”
“有没有傻的不怕死的?” “会不会一枪打死两只?” “所有的鸟都可以自由活动吗?”
“没有花,就十只。”
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