东北大学数学建模-图论模型朱和贵
数学模型(第五版)
2018年高等教育出版社出版的图书
01 成书过程
03 教材特色 05 作者简介
目录
02 内容简介 04 教学资源
《数学模型(第五版)》是由姜启源、谢金星、叶俊编写,高等教育出版社出版的 “十二五”普通高等教育 本科国家级规划教材,适合作为高等学校各专业学生学习数学建模课程的教材和参加数学建模竞赛的辅导材第五版)习题参考解答》是为配合《数学模型(第五版)》而编写的学习指导书,书号为9787-04--4,2018年5月23日由高等教育出版社出版,170千字、128页。
《数学模型(第五版)》开通有数字课程、MOOC课程的资源。
作者简介
《数学模型(第五版)》是由姜启源、谢金星、叶俊编写。 姜启源:同济大学应用数学系教授。 谢金星:清华大学数学科学系教授。 叶俊:清华大学数学科学系教授。
内容简介
《数学模型(第五版)》共11章,包括建立数学模型、初等模型、简单的优化模型、微分方程模型、微分方 程模型、差分方程与代数方程模型、离散模型、概率模型、统计模型、博弈模型。
教材特色
教材参考中国国内外数学建模教材和教学单元,第五版在保持前四版基本结构和风格的基础上,进行补充与 修订:增加了一些实用性较强、生活气息浓烈、数学推导简化的案例,改写、合并、调整了若干案例和章节,删 除了个别案例,并对习题作了相应的修订。
全书共11章,包括建立数学模型、初等模型、简单的优化模型、微分方程模型、微分方程模型、差分方程与 代数方程模型、离散模型、概率模型、统计模型、博弈模型。
成书过程
第五版在保持前四版基本结构和风格的基础上,进行增删与修订,新增和改编的案例接近案例总数的一半, 新版本于2018年5月由高等教育出版社出版(《即数学模型(第五版)》)。
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哈工大数学建模课件M11
模型建立 Dn~第n周需求量,均值为1的波松分布
P(Dn k) e1 / k! (k 0,1,2)
Dn 0
1
2
3
>3
P 0.368 0.368 0.184 0.061 0.019
Sn~第n周初库存量(状态变量 ) Sn {1,2,3} 状态转移阵
正则链 N, PN 0 P2 0 正则链
稳态概率分布 w 满足 wP=w
w (w1, w2 , w3 ) (0.285,0.263,0.452 )
n, 状态概率 a(n) (0.285,0.263,0.452)
模型求解
1. 估计在这种策略下失去销售机会的可能性
第n周失去销售机会的概率
M (I Q)1 Q s
y ( y1, y2 ,ykr ) Me
s0
e (1,1,,1)T
yi ~ 从第 i 个非吸收状态出发,被某个 吸收状态吸收前的平均转移次数。
11.2 钢琴销售的存贮策略
背景与问题
钢琴销售量很小,商店的库存量不大以免积压资金 一家商店根据经验估计,平均每周的钢琴需求为1架 存贮策略:每周末检查库存量,仅当库存量为零时, 才订购3架供下周销售;否则,不订购。
p11 0.8 p12 1 p11 0.2 0.8
0.2
0.3
p21 0.7 p22 1 p21 0.3
1
Xn+1只取决于Xn和pij, 与Xn-1, …无关
0.7
2
状态转移具 a1(n 1) a1(n) p11 a2 (n) p21
有无后效性 a2 (n 1) a1(n) p12 a2 (n) p22
19291-数学建模-A甲1912
胡峰 熊雄 时海军 指导教员:数模组 (海军航空工程学院,烟台,264001) 摘 要:本文对大学生课本使用情况的调查问卷的统计结果作了深入研究,通过 用多项式拟合的方法预测各门课程在 2006 年计划销售书的总量,并因此提出了 以量化分析为基础的资源(书号)配置方法,在保证出版社的强势产品长远发展 的前提下,综合考虑人力资源和书号总数的限制,利用整数规划对书号进行合理 配置,使当年的经济效益达到最好。 关键字:多项式拟合,量化分析,整数规划
通过考虑这两个要素可以得到各个书社分到书号数的大致范围:
55 ≤ x1 ≤ 114 ,33 ≤ x2 ≤ 66 ,111 ≤ x3 ≤ 140 ,59 ≤ x4 ≤ 102 ,36 ≤ x5 ≤ 72 ,
5
38 ≤ x6 ≤ 72 ,15 ≤ x7 ≤ 30 , 20 ≤ x8 ≤ 40 , 20 ≤ x9 ≤ 40 。 在满足这些条件的基础上,我们以效益最大为目标给出九个分设分配到书号数的
表二
课程 市场 是否 课程 是否 市场 课程 市场 是否 课程 市场 是否
代码 占有 强势 代码 强势 占有 代码 占有 强势 代码 占有 强势
率 1 19.5 2 11.4 3 4 3.8 5 5.0 6 8.4 7 26.2 是 8 1.7 9 24.0 10 22.2 11 52.5 是 12 40.6 13 7.3 14 6.1 15 7.1 16 23.0 17 42.5 18 19.8
资源配置是总社每年进行的重要决策,直接关系到出版社的当年经济效益 和长远发展战略。由于市场信息(主要是需求与竞争力)通常是不完全的,企业 自身的数据收集和积累也不足,这种情况下的决策问题在我国企业中是普遍存在 的。
2 问题的分析
19292-数学建模-A甲1913
{v1, v2 , v3, v4 , v5}的量化值为(0.01,0.3499,0.8483,0.9,1)。,根据被调查者对教材
的期望要求,则可以分别计算得到每一个课程教材各年的各单项指标的满意度的量化 值,分别记为
2 问题的分析
随着当今世界经济和文化的发展,竞争战略和战略管理在企业的经营者心目中占据 着越来越重要的地位。作为出版业,不论主观上是否愿意,各出版社都已成为竞争中的 一员,在竞争中逐渐拉开了距离。因此制定战略,实施战略管理对出版社的生存与发展 具有非常重要的意义。
本题数据量大,关键在于对题中提供的数据进行有用信息的提取。由于题中给出的 原始调查表涉及到了一些不相关的调查项,因此,我们要对数据进行处理,得到我们想 要的数据。问卷调查中有很多的课程出版社 A 没有相应的产品,所以我只需要对有出版 社 A 产品的数据进行处理和分析。由于出版社的书号数已定,且各个出版社的人力资源 有限,要达到提高经济效益和长远发展,必须进行资源合理配置。首先我们要根据前五 年的出版社发行图书的销售状况,在市场上的占有率以及被调查者对图书的满意度来预 测出第六年的各项相关指标(各类图书的市场占有率、被调查者对图书的满意度以及各 类图书分得的书号数)。为此我们采用近似的偏大型柯西分布隶属函数建立了对各类图 书的满意度,采用 A·古林法对市场占有率和满意度等因素求权重,然后根据这些指标 可以求出产品的强势度,从而确定出强势产品。
(2)级比判断
判断是否所有的
σ
(0)
(k
)
⎜⎜⎝⎛
−1
e3
,
2
e7
⎟⎟⎠⎞
,
k
=
2,3,4,5,
通过计算机编程我们发现所有的
σ (0) (k ) 都满足以上条件,故可用 x(0) 作满意的 GM (1,1) 建模。
2006数学建模一等奖论文 出版社资源配置_原稿_汤志高
则第 j 年第 i 门课程 1 个书号的销售量可以表示为 E F ij ij ij eij d ij 在(1.4)中只要知道任意 4 个参量,就可以求出另外 1 个。
(1.4)
5.2 关系应用——2006 年单位书号销售量的预测
因为 销售额=实际书号 单位书号的销售量 价格 ,其中价格已知,而分社实际得 到的书号是最终要求的,属于变量,所以欲表示 2006 年的销售额就必须先确定 2006 年 各门课程的单位书号销售量。 2001~2005 年中,每个实际销售量 Fij 和分配到的书号 d ij 是已知的,则每一年 72 个课程的单位书号销售量是
ij
Fij d ij
i 15, j 172
4
对于 1 个课程的单位书号来说,对应的教材销售量是随时间不断变化的,呈现线性递增 趋势。例如 ,数学类中的高等数学的单位书号销售量为: 表3
年 单位书号销售量 2001 5000.11 2002 7150.81 2003 8330.06 2004 8187.33 2005 11653.14
高等代数在数学建模中的应用探讨
高等代数在数学建模中的应用探讨在现代数学与科学研究中,高等代数是一门重要的学科,它不仅在数学理论研究中发挥着重要作用,也在实际问题的数学建模中有着广泛的应用。
数学建模是指利用数学方法来描述、分析和解决实际问题的过程,而高等代数作为数学中的一大分支,其丰富的理论知识和方法技巧可以被应用到各种不同领域的数学建模问题中。
本文将探讨高等代数在数学建模中的应用,并结合具体例子来展示高等代数在数学建模中的重要性和作用。
高等代数在数学建模中的应用体现在对于实际问题的抽象建模与分析过程中。
数学建模通常涉及到对于实际问题的数学模型构建,而高等代数作为数学中的一个抽象的、与具体对象无关的研究对象,它具有很好的抽象建模能力。
在控制工程中,经常需要对于电路、机械系统等进行建模与分析,而利用高等代数中的线性代数理论可以将这些实际问题用抽象的矩阵、向量形式进行描述,并通过高等代数的相关理论分析系统的稳定性、可控性等性质。
又如在经济学领域,很多宏观经济模型都可以被抽象为高等代数中的线性方程组、矩阵运算等形式,从而利用高等代数的方法对这些经济模型进行分析和预测。
可见,高等代数在数学建模中的应用并不局限于某一个领域,其抽象建模的特点使其在各个领域都有着广泛的应用。
需要指出的是,高等代数在数学建模中的应用不仅局限于以上几个方面,实际上还有很多其他方面的应用。
在图论中,高等代数中的离散数学理论可以对于网络拓扑结构进行建模和分析;在密码学中,高等代数中的有限域理论可以对于加密算法进行研究和设计;又如在人工智能领域,高等代数中的张量运算理论可以对于大规模数据进行分析和处理。
可见,高等代数在数学建模中的应用是十分广泛的,其丰富的理论和方法为数学建模提供了很好的工具和支持。
acm算法浅谈图论模型的建立与应用
1 2
3 4
例题1 Place the Robots(ZOJ)
小结
比较前面的两个模型:模型一过于简单,没有给问 题的求解带来任何便利;模型二则充分抓住了问题的内 在联系,巧妙地建立了二部图模型。为什么会产生这种 截然不同的结果呢?其一是由于对问题分析的角度不同: 模型一以空地为点,模型二以空地为边;其二是由于对 原型中要素的选取有差异:模型一对要素的选取不充分, 模型二则保留了原型中“棋盘”这个重要的性质。由此 可见,对要素的选取,是图论建模中至关重要的一步。
构图
S
例题3 贪婪之岛(ZOJ)
1 P1
2
P2
3
T
4 P3
5
每张卡片i用顶点i表示,另外加三个顶点P1,P2,P3,表 示三种能力,还有源点S,汇点T。
构图
S
例题3 贪婪之岛(ZOJ)
P1
B,0
P2
P3
1
2
3
T
4
5
从源点分别向P1,P2,P3引一条弧,容量分别为A,B,C, 费用为0。
构图
S
例题3 贪婪之岛(ZOJ)
下面我们来轻松一下,欣赏一下几个经 典的广告词
优秀广告词:早点下斑 不再逗留 默默无蚊 衣衣不舍 百衣百顺 鸡不可失
那么请问你们对于这种改动成语的广告有什 么看法呢?
我还搜集了一些很经典的广告
借问酒家何处有,牧童遥指杏花村。 (山西杏花村酒) 三十功名创传奇,八千里路驰江铃。 (江铃摩托) 禁止抽烟,连皇冠牌也不例外。 车到山前必有路,有路必有丰田车。 (丰田车)
第三块内容: 下面说的一定是大家感兴趣的东西
这是一段网络语言:周末,读大学的GG(哥 哥)回来,给我带了很多好东西,都系 ‘偶’(我)非常‘稀饭’(喜欢)的。就‘酱 紫’(这样子),‘偶’(我)就答应GG陪他去 逛街吃KPM(肯德基、比萨饼、麦当劳)。
高中数学北师大版 必修一 数学建模的主要步骤 课件
即税率应控制在10%-15%为宜.
环节三
学习与反思
检测
1.某新产品投放市场后第一个月销售
100台,第二个月销售200台,第三个
月销售400台,第四个月销售790台,
则下列函数模型中能较好地反映销量
y与投放市场的月数x之间关系的是
(
)
A.y=100x B.y=50x2-50x+
一般不容易求得精确值,这就
要根据需要求近似解.
(4)检验结果
用实际现象或数据检验求得
的解是否符合实际.如果不符
合实际情况,就要重新建模.
环节二
案例分析
案例分析
例1.某工厂今年1月、2月、3月生产
某种产品分别为1万件、1.2万件、1.3
万件.为了估计以后每个月的产量,
以这三个月的产品数量为依据,用一
设围成的矩形场地的长为x m,
-
-
则宽为
m,则S=
= (-
x2+200x).
当x=100时,Smax=2 500(m2).
检测
3.已知投资x万元经销甲商品所获得
的利润为P= ;投资x万元经销乙商
品所获得的利润为Q=
(a>0).
若投资20万元同时经销这两种商品或
个函数来模拟该产品的月产量y与月
份x的关系.模拟函数可以选择二次函
数或函数y=a•bx+c(其中a,b,c为常
数),已知4月该产品的产量为1. 37万
件,试问用以上哪个函数作为模拟函
数较好?并说明理由
解:由题意,设 1 =
= 2 +qx+r(p≠0),
一种基于代数图论的有限元模型节点排序方法
矩 阵是大 型 的稀疏 矩阵 , 为节 省存 储 空 间 , 般 采用 一
关键词 : 限元 ; 数图论 ; 有 代 节点排序 ; 矩阵半带宽和外形
中 图分 类 号 : 4 .1 0 2 2 2 文献标识码 : A
1 变带宽 数组存 储结 构 刚度矩 阵 , 维 刚度 矩 阵的半带 宽 和外 形 决 定 着计 算 时 间 和 1维数 组 的存储 空 间 . 尤 其在非 线 性 问题 和施 工 仿 真 等 问题 的 结 构 分 析 中, 需要 多次迭 代计算 , 刚度矩 阵 的半 带宽 对 结构 分 析 的整 体 计 算 时 间 的影 响更 为 明显 . 元 网格 中节 单
点 编号 的顺 序决 定 着 刚 度矩 阵 的半 带宽 , 运 算 分 在
A i i lme t o a r ei gwi g b ac F n t E e n d l d rn t Ale r i e N O h
Gr p e r a h Th o y
JNG u qa ,C/ De e I e o i ̄ / ̄ wi
是有效的 .
ef in . fi e t c
Ke r s f i lme t ag b a c r p te r y wo d : i t e e n ; le r i n e g a h h o y; n a d o l o d rn ;b n wi t n r f e o ti r e i g a d d a d p o i ma rx h l f
p e n t o sn to l u tb e f rc mmo n t l me t rs t e me h i o n y s i l o d a o n f i ee n i e
第一类方法是直接利用图的相关参数或者这些
数学建模中的图论算法及其应用研究
数学建模中的图论算法及其应用研究引言:数学建模是指利用数学方法和技巧对实际问题进行分析、抽象、描述、求解和预测的一种研究方法。
图论作为数学建模中的重要工具之一,被广泛应用于各个领域,如网络分析、交通规划、社交网络等。
本文将介绍数学建模中常用的图论算法,并探讨它们在实际问题中的应用。
一、图论基础知识1.1 图的概念图是由一些点和连接这些点的边组成的集合。
点表示图中的实体或对象,边表示实体之间的关系。
图包含了很多重要的信息,例如节点的度、连通性等。
1.2 图的表示方法图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
邻接矩阵是一个二维矩阵,其中的元素表示节点之间是否相连。
邻接表是一个由链表构成的数组,数组的每个元素表示一个节点,每个节点的链表存储了与该节点相连的节点列表。
二、图的遍历算法2.1 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于图的遍历的算法。
从一个节点出发,递归地访问它的相邻节点,直到所有可达的节点都被访问过为止。
DFS可以用于寻找连通分量、路径搜索等问题。
2.2 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是另一种图的遍历算法。
从一个节点出发,依次访问它的相邻节点,然后再依次访问相邻节点的相邻节点。
BFS可以用于寻找最短路径、网络分析等问题。
三、最短路径算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法用于寻找图中两个节点之间的最短路径。
它基于贪心策略,从起点开始逐步扩展最短路径,直到到达终点或无法扩展为止。
Dijkstra算法在交通网络规划、电力网络优化等领域有广泛应用。
3.2 Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法用于寻找图中所有节点之间的最短路径。
它通过动态规划的思想,逐步更新每对节点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法在地理信息系统、通信网络等领域有重要应用。
四、最小生成树算法4.1 Prim算法Prim算法用于寻找连通图的最小生成树。
它从一个起始节点开始,逐步选择与当前生成树距离最近的节点,并将其加入最小生成树中。
层次分析法及真题讲解
0.3,0.24 ,06 .45 6可作为最后的决策依据。
即各方案的权重排序为 B3B1B2 又 B1,B2,B3 分别表示苏杭、北戴河、桂林,
故最后的决策应为去桂林。
2009 Problems High School Mathematical Contest in Modeling (HiMCM) Problem A: Water, Water Everywhere
4. 层次总排序及其一致性检验
• 计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对 重要性的权值,称为层次总排序。
• 这一过程是从最高层次到最低层次依次进行的。
Z
A 层 m 个A 1 因 ,A 2 , ,A 素 m ,
对总目标Z的排序为
A1
A2
Am
a1,a2, ,am
B层n个因素对A中 上因 层素 Aj
层次分析法建模(AHP)
(Analytic Hierarchy Process)
东北大学 朱和贵
层次分析法建模
• 一、层次分析法概述 • 二、层次分析法的基本原理 • 三、层次分析法的步骤和方法 • 四、层次分析法在建模中的实例讲解
一、层次分析法概述
• 层次分析法(AHP)是美国运筹学家匹茨堡大学教授 萨蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代初,为美国国防部研究 “根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分 配”课题时,提出的一种层次权重决策分析方法。是一种 解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方 法。该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的 经验判断各衡量目标相对重要程度,并合理地给出每个决 策方案的每个标准的权重,利用权重求出各方案的优劣次 序。
Fresh water is the limiting constraint for development in much of the United States. Devise an effective, feasible, and cost-efficient national water strategy for 2010 to meet the projected needs of the United States in 2025. In particular, address storage and movement, de-salinization, and conservation as some of the possible components of your strategy. Consider economic, physical, cultural, and environmental effects. Provide a position paper for the United States Congress outlining your approach, its costs, and why it is the best choice for the nation.
东北大学数学建模-图论模型朱和贵
每对顶点间的最短路算法
寻求赋权图中各对顶点之间最短路,显然 可以调用 Dijkstra 算法。具体方法是:每次以 不同的顶点作为起点,用 Dijkstra 算法求出从 该起点到其余顶点的最短路径,反复执行次这 样的操作,就可得到每对顶点之间的最短路。 但这样做需要大量重复计算,效率不高。R. W. Floyd(弗洛伊德)另辟蹊径,提出了比这更好 的算法,操作方式与 Dijkstra 算法截然不同。
一个点v6表示第5年年底。 E ={vivj | 1≤i<j≤6}。
F (vi v j ) bi ck
k 1
34
j i
这样上述设备更新问题就变为:在有向赋权 图G = (V, E, F )(图解如下)中求v1到v6的最短路问 题。
35
从上图中容易得到v1到v6有两条最短路: v1v3v6和v1v4v6。
20
重要性质: 如果P是D中从vs到vj的最短路,vi是P中 的一个点,那么,从vs沿P到vi的路是从vs到vi
的最短路。
21
求非负赋权图G中某一点到其它各点最 短路,一般用Dijkstra (迪克斯特拉)标号算 法;求非负赋权图上任意两点间的最短路, 一般用Floyd(弗洛伊德)算法。这两种算法均 适用于有向非负赋权图(Floyd算法也适应 于负赋权图)。
(3,V1)
v2 3 1
6 4 1
v4 3 2
5
v3
(4,V2)
v6
6
v5
(5,V3)
28
(5) S:{V1,V2,V3, V5} S’:{V4,V6} 求出(S→ S’)所有 弧,分别计算: (0,V1) S24 =3 + 6=9 v1 S34 =4 + 4=8 S54 =5 + 2=7 S56=5 + 6=11 Min Sij=S54
一类多重级数求和的组合方法
一类多重级数求和的组合方法
张祥德;唐青松;朱和贵;杨连平
【期刊名称】《东北大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2010(031)007
【摘要】Rao和Subbarao用复杂的初等方法给出了一个三重级数的变换公式,本文利用组合数学方法,结合Bell多项式及Stirling数,给出了一类基于Riemann-Zeta函数的多重级数变换公式的简短证明.利用该变换公式,不仅可以得到Rao和Subbarao等人的经典结论作为特例,而且给出了一些新的结果.
【总页数】4页(P1061-1064)
【作者】张祥德;唐青松;朱和贵;杨连平
【作者单位】东北大学理学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学理学院,辽宁,沈
阳,110004;东北大学理学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学理学院,辽宁,沈阳,110004【正文语种】中文
【中图分类】O157.1
【相关文献】
1.一类级数求和的推广之注记 [J], 刘春平
2.高等数学中一类幂级数求和函数的重要方法 [J], 吕海翠;宋佳;王艳丽
3.一类含三角函数级数求和的极限问题 [J], 赵月;沈荣鑫
4.一类级数求和问题推广的再讨论 [J], 苏灿荣;周玲
5.一类交错级数求和的探讨及其推广 [J], 杨传富;代成
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高等代数在数学建模中的应用探讨
高等代数在数学建模中的应用探讨一、线性代数模型线性代数模型是数学建模中最基础的模型之一,其主要思想是将问题转化为求解一个线性方程组。
在实际问题中,经常会遇到大量的数据,这些数据往往呈现出线性的规律性,如果可以通过建立线性模型来分析这些数据,将能够极大地提高数据分析的精度和效率。
例如,在经济领域,我们可以通过收集历史数据,建立投资组合的线性模型,从而预测未来的股市走势;在物理领域,我们可以通过建立线性方程组来求解物理系统的运动规律;在计算机领域,我们可以通过矩阵的运算来进行图像的处理和压缩等。
线性规划模型是一种常见的优化模型,其主要思想是在一组线性等式和不等式的约束条件下,使目标函数达到最优。
线性规划常常是在商业、工程和科技的实际问题中使用的一种技术。
有时候所需的最优解不是单一的,而是在满足特定约束的前提下的一组解。
在这种情况下,线性规划模型可以为我们提供多解决策方案。
例如,在经济领域,我们可以通过建立线性规划模型来实现投资组合的最优化,以便使预期收益最大化或风险最小化;在制造业领域,我们可以通过建立线性规划模型来实现优化生产调度,以便最大化生产效率或最小化生产成本。
三、矩阵分析模型矩阵分析模型是矩阵理论在数学建模中的应用,除了可以用来解决线性代数中的问题之外,也常常用于处理在实际问题中涉及到的离散、图论、动态系统等问题。
例如,在计算机科学中,我们可以通过矩阵运算来实现图像处理和压缩;在电力系统领域,我们可以通过矩阵分析来进行电网稳态和动态分析;在金融领域,我们可以通过矩阵分析来实现股票多因子模型和数据挖掘。
抽象代数模型是高等代数的核心内容之一,是在伽罗瓦理论的基础上发展而来。
抽象代数模型主要研究代数结构的一般性质和规律,它的主要思想是将问题抽象化,从而通过统一性质来研究各类代数结构的共性规律。
例如,在计算机科学领域,抽象代数模型通常用于数据结构和算法的研究;在密码学领域,抽象代数模型通常用于实现基于代数结构的加密技术。
数学模型第五版姜启源
数学模型第五版姜启源简介数学模型是一门研究数学与实际问题应用的学科。
姜启源教授的《数学模型》系列教材是广大数学爱好者和学习者的宝贵资料。
本文将介绍数学模型第五版姜启源的内容和特点。
内容概述数学模型第五版姜启源这本书主要涵盖了以下方面的内容:1.数学模型的基本概念:介绍数学模型的定义、分类以及数学模型构建的基本步骤。
2.线性规划:介绍线性规划的基本概念、线性规划模型的建立和求解方法,以及线性规划在实际问题中的应用。
3.整数规划:介绍整数规划的基本概念、整数规划模型的建立和求解方法,以及整数规划在实际问题中的应用。
4.图论与网络优化:介绍图论的基本概念、常见图论模型的建立和求解方法,以及图论在实际问题中的应用。
5.随机模型:介绍随机模型的基本概念、常见随机模型的建立和求解方法,以及随机模型在实际问题中的应用。
6.动态规划:介绍动态规划的基本概念、动态规划模型的建立和求解方法,以及动态规划在实际问题中的应用。
特点分析数学模型第五版姜启源具有以下几个特点:综合性本书对数学模型的研究内容进行了系统的整理和,包括线性规划、整数规划、图论与网络优化、随机模型以及动态规划等多个方面。
这使得读者能够从不同角度了解数学模型的应用领域和解决方法。
理论与实践结合本书不仅介绍了数学模型的理论基础,还结合实际问题进行案例分析和求解过程。
通过实际案例的引入,读者能够更好地理解数学模型和解决实际问题的方法。
解题思路明确本书对每一类数学模型都给出了清晰的解题思路和求解方法,从数学模型的建立到求解过程,都有详细的讲解和示例演示。
这有助于读者掌握解题的方法和技巧,提高数学建模能力。
应用广泛性数学模型是一门跨学科的学科,本书所涉及的数学模型方法和应用领域非常广泛,适用于工科、理科以及经济管理等多个领域。
,无论是学生还是研究者,都能从本书中获得实用的知识。
数学模型第五版姜启源是一本内容丰富、方法全面的数学模型教材。
它系统地介绍了数学模型的基本概念、建立方法和求解技巧,以及在实际问题中的应用。
2014年第十一届全国研究生数学建模竞赛E题拟获奖名单公示
白玉凤 詹家煊 段衍林 吴畏 王俊豪 许家友 吕子遇 董金哲 林嘉麟 徐爱宝 俆田英 张金华 才晓旭 高健 邵雄 庄明振 刘伟红 张宁波 徐高伟 董礼 刘聪 刘凯 徐磊 苏淑娟 孙月梅 魏晖 陈鹏超 赵福壮 张潇予 张家竣 宋钰婷 陈小双 柳扬清 吴兵海 曾笮 范松丽 梁津垚
北京邮电大学 中央财经大学 北京物资学院 中央民族大学 华北电力大学 天津大学 华北电力大学(保定) 华北电力大学(保定) 华北电力大学(保定) 大连理工大学 沈阳工业大学 沈阳工业大学 沈阳建筑大学 吉林大学 吉林大学 东北电力大学 哈尔滨工程大学 东北农业大学 复旦大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 同济大学 上海交通大学 上海交通大学 上海交通大学 上海交通大学
10013008 10034001 10037001 10052004 10054002 10056029 10079010 10079018 10079019 10141007 10142003 10142004 10153013 10183013 10183027 10188020 10217002 10224001 10246008 10247002 10247020 10247043 10247046 10247057 10247070 10247080 10247143 10247188 10247201 10247222 10247228 10247240 10247249 10248008 10248022 10248029 10248043
高中图论知识点总结
高中图论知识点总结图论是离散数学中的一个重要分支,是研究图与网络结构的数学理论。
图论的研究对象是图,图由顶点集合和边集合组成,通过顶点和边的连接关系描述了事物之间的关系。
图论在计算机科学、网络科学、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
下面将对高中图论的知识点进行总结。
一、图的基本概念1.1 图的定义图(Graph)是由非空的顶点集和边集组成的一个数学模型。
无向图是边不带方向的图,有向图是边带有方向的图,边上有权值的图称为加权图。
1.2 图的表示图可以通过邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示。
邻接矩阵是将图的边关系存储在一个二维数组中,邻接表是将每个顶点的邻接顶点列表存储在链表或数组中。
1.3 图的分类图可以根据边的性质分为简单图、多重图、完全图等不同类型。
二、图的遍历2.1 深度优先搜索深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历图或树的算法,通过递归或栈的方式实现。
DFS从某一顶点出发,访问它的一个邻接点,然后再访问这个邻接点的一个邻接点,依次进行下去,直到不能继续为止。
DFS的应用包括路径查找、连通性判断、拓扑排序等。
2.2 广度优先搜索广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历图或树的算法,通过队列的方式实现。
BFS从某一顶点出发,先访问它的所有邻接点,然后再依次访问这些邻接点的所有未被访问的邻接点,依次进行下去,直到不能继续为止。
BFS的应用包括最短路径查找、连通性判断等。
三、最短路径算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径的算法,通过维护一个距离数组和一个已访问顶点集合来不断更新到达各顶点的最短路径。
Dijkstra算法适用于边权值非负的加权图。
3.2 Floyd算法Floyd算法是一种用于求解所有顶点对之间的最短路径的算法,通过动态规划的方式实现。
Floyd算法适用于有向图和无向图。
四、最小生成树算法4.1 Prim算法Prim算法是一种用于求解无向连通图的最小生成树的算法,通过维护一个顶点集合和一个边集合来逐步构建最小生成树。
数论计算 引言
东北大学
数学系
朱和贵
基本术语
消息被称为明文(Plaintext)。用某种方法伪装消 息以隐藏它的内容的过程称为加密 (Encrtption),被加密的消息称为密文 (Ciphertext),而把密文转变为明文的过程称为 解密(Decryption)。 密码算法(Cryptography Algorithm):是用于加密 和解密的数学函数。 密码员对明文进行加密操作时所采用的一组规则 称作加密算法(Encryption Algorithm). 接收者对密文解密所采用的一组规则称为解密算 法(Decryption Algorithm).
不可否认性 保证信息的不可抵赖性
东北大学 数学系 朱和贵
可用性 Availability
信息保障
美国人提出的概念:
Information Assurance
保护(Protect) 保护 检测(Detect) 检测 反应(React) 反应 恢复(Restore) 恢复
反应 React 恢复 Restore 保护 Protect 检测 Detect
东北大学 数学系 朱和贵
公开密钥密码系统和对称密钥密码系统
公开密钥密码系统和对称密钥密码系统
Alice Bob
明文
密文
明文
加密密匙
解密密匙
东北大学
数学系
朱和贵
对称密匙密码系统
♫ 对称密钥密码系统 Symmetric Key Cryptosystem
加密密钥=解密密钥
钥匙是保密的
东北大学
数学系
朱和贵
非对称密匙密码系统
♫ 非对称密钥密码系统 Asymmetric Key Cryptosystem
加密密钥≠解密密钥
高等代数在数学建模中的应用探讨
高等代数在数学建模中的应用探讨1. 引言1.1 介绍高等代数在数学建模中的重要性高等代数在数学建模中扮演着重要的角色,其研究对象不仅包括向量空间、线性方程组等基本概念,还涉及到群论、环论、域论等更为抽象和深刻的理论。
高等代数作为数学的一支重要分支,通过其丰富的理论体系和方法论,为数学建模提供了强大的工具支持和思维指导。
在数学建模过程中,高等代数的应用不仅可以帮助建立更为精确和有效的数学模型,还可以提供解决问题的方法和框架。
通过高等代数的方法,可以将实际问题抽象化为数学形式,进而进行精确的分析和求解。
这种抽象化和数学化的过程,有助于深入理解问题的本质和内在规律,从而为问题的解决提供可靠的数学依据。
高等代数在数学建模中的重要性不言而喻,它既是数学建模的重要工具,也是数学建模研究的重要课题。
只有深入研究和应用高等代数的理论和方法,才能更好地探索数学建模领域的未知领域和挑战。
在实际应用中,高等代数所具有的严谨性、精确性和普遍性,必将为数学建模的发展注入新的活力和动力。
高等代数在数学建模中的重要性不容忽视,其作用将越发凸显和重要。
1.2 阐述高等代数的基本概念高等代数是一门数学分支,它主要研究向量空间、线性变换、矩阵、行列式等概念和理论。
在数学建模中,高等代数的基本概念扮演着重要的角色。
向量空间是高等代数的基本概念之一,它描述了由一组向量张成的空间结构和性质。
在数学建模中,我们常常用向量来表示问题中的物理量或者特征,通过线性变换可以方便地对这些向量进行运算和处理。
矩阵和行列式也是高等代数的重要内容。
矩阵可以看作是向量的组合,通过矩阵的乘法和行列式的计算,我们可以方便地表达和求解复杂的线性方程组,进而解决实际问题。
在数学建模中,通过构建问题对应的矩阵模型,我们可以将复杂的现实问题简化为简单的数学计算,从而更好地理解和解决问题。
高等代数的基本概念提供了数学建模中必不可少的工具和方法,它们的运用使得我们能够更加高效地处理和分析问题,为数学建模的研究和实践提供了坚实的基础。
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D(2) = [dij(2)]nn,其中 dij(2) = min{dij(1),di2(1) d2j(1)}:dij(2) 表示从 vi 到 vj 的、中间最多只允 许 v1 和 v2 作为插入点的路径中最短路的长度; ………… D(n) = [dij(n)]nn,其中 dij(n) = min{dij(n1), di, n1(n1) dn1, j(n1)}:dij(n) 表示从 vi 到 vj 的、 中间最多只允许 v1, v2, …, vn1 作为插入点的路 径中最短路的长度,即 vi 和 vj 之间的距离。
2 4 1 , 3 3 0 5 5 0 ( k 1) d kj },
D (1)
矩阵中带“=”的项为经迭代比较以后有变化的元素.
1 2 3 0 1 2 1 2 3 1 0 4 3 1 2 3 4 0 2 1 (1) , R 2 0 3 3 1 2 3 3 0 5 1 2 3 2 3 1 3 5 0 1 1 3
如城市中的管道铺设,线路安排,工厂布局,
设备更新等等。也可以用于解决其单行线交通网,每个弧旁边的数字 表示这条单行线的长度。现在有一个人要从V1出发,经 v2 v4 过这个交通网到达V6, 6 要寻求总路程最短的 线路。 v1 3 1 4 1 v3 v5 从v1 到v6 的路线是很多的。比如从V1 出发,经过V2 ,V4 到达V6或者从V1出发,经过V2,V3,V5到达V6等等。但不同 2 3
32
应用:设备更新问题 某企业每年年初,都要作出决定,如果继续使 用旧设备,要付维修费;若购买一台新设备,要付 购买费.试制定一个5年更新计划,使总支出最少。 已知设备在每年年初的购买费分别为11,11, 12,12,13。使用不同时间设备所需的维修费分别 为5,6,8,11,18(万元)。
年份 年初 价格
w( P )
eE ( a )
w(e)
则称w (P)为路径P(vs, vt)的权。
定义2 若P0 是D 中连接vs到vt的路径, 它的权是D 中
连接vs到vt的所有路径P中最小的,即: w( P ) min w( P) 0
P
则称P0 是D 中从vs到vt的最短路,其权称为这两点间的 距离,记为d(vs,vt)
(4,V2)
v4 3 2 v6
6
v5
给V3 标号(4,V2)
27
(4) S:{V1,V2,V3} S’:{V4,V5,V6} 求出(S→ S’)所有 弧,分别计算: (0,V1) S24 =3 + 6=9 v1 S34 =4 + 4=8 S35 =4 + 1=5 Min Sij=S35 给V5 标号(5,V3)
v3
(7,V5)
v4
3 2
(10,V4)
v6
6
v5
(5,V3)
给V6 标号(10,V4)
(4,V2)
30
(7) 标出最短路
最短路径是:
V1→V2→V3→V5→V4→V6
路长10。同时得到起点到其余各点的最短路。 注意:
双标号法只适 用于所有wij ≥0 的情形,当赋权 有向图中存在负 权时,则算法失 效。
1
2
k
( (2) 向点 v j 追朔得: raj) b1, rb(j) b2 ,…, rb( )j j .
1 1
m
则由点 vi 到 v j 的最短路的路径为:
vi , vak ,, va2 , va1 , vb1 , vb2 ,, vbm , v j .
vi
va k
va3
va 2
( 迭代到第 k 步, rij k )
( ( ( k, 若dijk 1) dikk 1) d kjk 1) , ( k 1) , 否则 rij
即由 D ( k 1) 到 D(k ) 迭代,若某个元素改变(变小) ,则由 R ( k 1) 到
R (k ) 迭代中,相应元素改为 k ,表示到第 k 次迭代,从 vi 到 v j 的最
一个点v6表示第5年年底。 E ={vivj | 1≤i<j≤6}。
F (vi v j ) bi ck
k 1
34
j i
这样上述设备更新问题就变为:在有向赋权 图G = (V, E, F )(图解如下)中求v1到v6的最短路问 题。
35
从上图中容易得到v1到v6有两条最短路: v1v3v6和v1v4v6。
短路过点 vk 比过原有中间点更短.
在求得 D( ) 时求得 R ( ) ,可由 R ( ) 来查找任何点对之间
最短路的路径.
(III)查找最短路路径的方法.
( 若 rij ) a1, 则点 va1 是点 vi 到点 v j 的最短路的中间点.
然后用同样的方法再分头查找.若:
( ( ( (1) 向点 vi 追朔得: ria ) a2 , ria ) a3 ,…, ria ) ak .
构造矩阵 D(k),k = 1, 2, …, n,采用如下的 递推公式: D(0) = [dij(0)]nn = A:是带权邻接矩阵,dij(0) 表示从 vi 到 vj 的、中间不插入任何点的路径, 即边 vivj 的权值; D(1) = [dij(1)]nn,其中 dij(1) = min{dij(0),di1(0) d1j(0)}:dij(1) 表示从 vi 到 vj 的、中间最多只允 许 v1 作为插入点的路径中最短路的长度;
22
例6 求v1到v6的最短路
(1)首先给v1以P标号:(0,V1)
v2 3
(0,V1)
6 4 1
v4 3
v1
1
2
5
v3 标号以( )形式标在结点旁边 0:表示从V1到该点的最短距离 v5
v6
6
V1:表示从V1到该点的最短路中上一个顶点。
25
(2)
S:{V1}
S’:{V2,V3,V4, V5,V6} 求出(S→ S’)所有 弧,分别计算:
(3,V1)
(7,V5)
v2 3 1
6 4 1
v4 3 2
5
v3
(4,V2)
v6
6
v5
(5,V3)
给V4 标号(7,V5)
29
(6) S:{V1,V2,V3,V4, V5} (3,V1) v2 S’:{V6} 6 求出(S→ S’)所有 3 弧,分别计算: (0,V ) 1 1 4 v1 S46 =7 + 3=10 5 S56= 5 + 6=11 Min Sij=S46 1
(0,V1) (3,V1)
v2
6 4 1
v4 3
3 1 2
S12 =0 + 3=3,
S13 =0 + 5=5, Min Sij=S12 给V2 标号(3,V1)
v1
5
v3 v5
v6
6
26
(3) S:{V1,V2} S’:{V3,V4,V5, (3,V1) V6} v2 6 求出(S→ S’)所有 弧,分别计算: (0,V1) 3 1 4 S13 =0 + 5=5 v1 S23 =3 + 1=4 5 S24 =3 + 6=9 1 Min Sij=S23 v3
使用年 数 每年维 修费 1 11 0-1 5 2 11 1-2 6 3 12 2-3 8 4 12 3-4 11 5 13 4-5 18
33
解 设bi 表示设备在第i 年年初的购买费,ci 表示设备使用i 年后的维修费, V={v1, v2, … ,
v6},点vi表示第i 年年初购进一台新设备,虚设
v2(3) 6
3
(0)
v4(7)
3
v1
1 5
4
1
2
6
(10)
v6
v3(4)
v(5) 5
31
★ 例: 求天然气管道最优路径
筹建中的天然气管道网设计如图所示: B
3
3 4 4 3 5
E
3
4 3 4
2 2
G J
3
1
1
A
D
H
6 5 4 5
L
C
F
I K
2
A 、 B 、 C 、 、 L 表示压缩机站,流动主向用箭 头表示,每个管道旁的数字表示管段长度,现需要 求该网络从起点A到终点L的最短通道,并确定沿最 优路径相应的压缩机站所处的节点。 解为: A D E G J L
(II)求路径矩阵的方法.
在建立距离矩阵的同时可建立路径矩阵R.
( (k 设 R( k ) (rij k ) ) ,这里 rij ) 的含义是从 vi 到 v j 的最短 (k 路要经过点号为 rij ) 的点. ( ( 算法开始于 R(0) (rij 0) ) , rij 0) j ,
数学模型
——图论模型
朱和贵
zhuhegui@
第二讲
图论模型
1. 图论的基本概念 2. 最短路问题及算法 3. 最小生成树及算法 4.网络流问题及算法 5. 行遍性问题及算法
2. 最短路问题及算法
最短路径问题是图论中十分重要的最优 化问题之一,它作为一个经常被用到的基本 工具,可以解决生产实际中的许多问题,比
36
每对顶点间的最短路算法
寻求赋权图中各对顶点之间最短路,显然 可以调用 Dijkstra 算法。具体方法是:每次以 不同的顶点作为起点,用 Dijkstra 算法求出从 该起点到其余顶点的最短路径,反复执行次这 样的操作,就可得到每对顶点之间的最短路。 但这样做需要大量重复计算,效率不高。R. W. Floyd(弗洛伊德)另辟蹊径,提出了比这更好 的算法,操作方式与 Dijkstra 算法截然不同。