数学建模第六章1
数学建模chapter6
0 x l1 , l1 x l.
⑹
3.确定 w x, t 由于在吸烟过程中,未点燃的烟草不断得吸收烟雾中 的毒物,所以毒物在烟草中的密度w x, t 由初始值 w0 逐渐增加。考察烟草截面 x处在 t 时间内毒物密度的增 量w
x, x t w x, t , 根据守恒定律它等于在单
z t Q t / L t . 这个模型讨论的就是 K t , L t 满 足什么条件才能使 Q t , z t 保持增长?
假设 1.投资增长率与产值成正比,比例系数 0. 2.劳动力的相对增长率为常数 . 注:这两个条件的数学表达式分别为:
第六章
微分方程模型
一、经济增长模型
发展经济、提高生产力主要有以下手段:增加投资、 增加劳动力、技术革新. 本节的模型将首先建立产值与资金、劳动力之间的关
系,然后再研究资金与劳动力的最佳分配,使投资效益
最大,最后讨论如何调节资金与劳动力的增长率,使劳 动生产率得到有效的增长.
1.Douglas生产函数 用 Q t , K t , L t 分别表示某一地区或部门在时 刻 t 的产值、资金和劳动力,相互的关系为
⑶式是经济学中著名的Cobb-Douglas生产函数,更
一般的形式是
Q cK L ,
0 , 1.
2.资金与劳动力的最佳分配 本段根据⑶式讨论,如何分配资金与劳动力,使生产 创造的效益达到最大。 假定资金来自贷款,利率为 r ,每个劳动力都要支付工 资w, 因而总效益为
S Q rK wL.
因为在时刻 t 时,香烟燃至 x
ut 处,记此时点燃的
烟草在单位时间放出的毒物量为 H
数学建模--中南大学数模课件第六章
• 对Ax=b ,设det(A)≠0 ,a ii 将A 改写成:
a11 A 0 a 21 a 31 a nn a n1 0 a 32 an2 0 a n , n 1
0( i 1 n ) (6.3.1)
其精确解为: x 1, 2, 1,1 T
1 0 x1 x 2 2 x 3 6 x1 1 1 x 2 x 3 3 x 4 2 5 2 x1 x 2 1 0 x 3 x 4 1 1 3 x 2 x3 8 x 4 1 5
x
来控制迭代终止。
( k 1)
x
(k )
由迭代计算公式可知,迭代法一个重要特征是计算过程中 原来矩阵 A数据始终不变。
2012-8-24
数学建模
21
例6.3.1
用Jacobi迭代法求下面线形方程组,其精确 ,
解是 x * (1, 2, 1,1) T
6 1 0 x1 x 2 2 x 3 x1 1 1 x 2 x 3 x 4 2 5 2 x1 x 2 1 0 x 3 x 4 1 1 3 x x3 8 x 4 1 5 2
科学计算与数学建模
—— 回归问题
中南大学数学科学与计算技术学院
2012-8-24 数学建模
第六章
回归问题 ——线性方程组求解的迭代法
6.1 6.2
回归问题
点击进入
线性方程组迭代法概述
点击进入
6.3
6.4
迭代法
点击进入
关于回归模型的求解
点击进入
2012-8-24
数学建模
数学建模课后作业第六章
数学建模课后作业第六章-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第六章.数理统计实验6.2 基本实验1.区间估计解:(1)由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值与方差;由题目条件可以得出如下的R程序:> x<-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 997.1> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 15574.29即=997.1,σ^2=15574.29令大约95%的灯泡至少使用的时间为x小时,可以得出如下的等式:由标准正态分布表可以得出:Ф()=0.05,可以得出=-1.645可以得出x=791.809小时。
(2)当使用时间至少为1000小时:查阅标准正态分布表可以得出对应的概率为1-Ф()=1-Ф()=1-Ф(0.02324)=1-0.5106=0.4894即由题可以得出使用时间在1000小时以上的概率为48.94%。
2.假设检验I解:对于自然状态下的男子血小板的数目可以假设服从于正态分布,由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值、均值区间与方差;x<-c(113,126,145,158,160,162,164,175,183,188,188,190,220,224,230,231,2 38,245,247,256)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 192.15> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 1694.728> tmp<-x.sd/sqrt(n)*qt(1-0.05/2,n-1)> a<-x.mean-tmp;a [1] 172.3827 > b<-x.mean+tmp;b [1] 211.9173可以得出均值为= 192.15,方差σ^2=1694.728;均值区间为(172.3827,211.9173)由此可以得出对于油漆工人而言正常男子血小板数为225单位,油漆工人明显低于正常的数量,则可以得知结论油漆作业对人体血小板数量有严重影响。
数学建模第六章 数值分析模型
数
1
x1 x0
y0 ( x1 x) y1( x x0 )
学
建 模
令:
1x
x x1 x0 x1
y0
x x0 x1 x0
y1.
称 (1 x为)两点式插值或线性插值。
理学院
黑 龙
(2) n = 2时. 设yi = f(xi)i = 0,1,2.
令:
学 n=size(x1,2);
院 syms x positive
for i=1:(n-1)
Phi(i)=y(i)*(x-x1(i+1))/(x1(i)-x1(i+1))+y(i+1)*(x-x1(i))/(x1(i+1)-x1(i));
数 end
学 Phi=Phi';
建
l=find(x1>xx); Y=subs(Phi(l(1)-1),xx);
理学院
6.2 非线性方程求根
黑
龙
江
科 技
浮力问题
学
院
一个半径为r,密度为ρ的球重 4 r,3 高为h
数 学
的 在球水冠中部体分体的积深为度3是(3半rh2径 h的,3) 几求分3之几0.(的6 见球图浸
模
称值为多La项g式ra。nge插值基函数,n (x)为Lagrange插
理学院
例6.1.1 给定数组
黑
x 75 76 77 78 79 90
龙 江
y 2.768 2.833 2.903 2.979 3.062 3.153
科
技 (1)作一分段线性插值函数
(x)
学
院 (2)用上述插值函数计算 x 75.5和 x 78.3
数学建模:第六章 建模范例(一)
结果同 0.125 r 时相同,奇怪吗?
对于这种切割方式,考虑参数值的变化。
若b 2nr (如图 能得到 列圆, ) n 若b增加到 2n 2)r , 还可增加一列。 5 (
b b 这说明n是 的整数部分,记成 [ ]; 2r 2r L 同理推出行数为 [ ]; 2r
所以圆盘总数为 N [b / 2r ][L / 2r ]
14
1.特征表 (a)从播种到作物结籽,生产出种子的时间; (b)每株作物的种子产量; (c)作物是否是杂交品种; (d)在不好的生长季节,有效产量是多少;
(e)种子的成本;
(f)土地的价格,例如税与租金 ;
(g)市场对种子的需求;
(h)种子出售部分与留作播种部分之比; (i)土地的使用量; (j)管理费用,例如肥料、暖气等;
第六章 建模范例
第1节 圆板的切割问题
背景内容
你正受聘向一家制造公司的生产经理提供合 理方案。生产工序的一部分是从1米×1米的钢板 上切割圆板。用圆板冲床从每块钢板上压切16块 直径为0.25米的小圆板,问你是否能重新安排切 割方案以减少损耗呢?从相同的钢板上切割出直 径为0.1米的圆板时,减少浪费的最佳方案又是 什么呢?能否构成一个数学公式用于计算从给定 尺寸的钢板上切半径为r的圆板的最大数量呢?
假设第n年的种子播种 Pn , 所以第一年的播种量是P1(P表示重量单位), 第n年末的收获量是 rPn (假定1,2)。
因为种子播种是上一年收获量的a倍,
18
于是第n+1年种子的播种量
Pn1 arPn
而出售量则是 (1 a)rPn
,
第n年的利润 Yn s(1 a)rPn cPn Pn[rs(1 a) c] 到第m年年底总利润
数学建模:第六章建模范例三
103.133872
(3)
101.310287
(3,1)
98.472872
(5)
96.731702
(5,1)
94.787533
(5,2)
92.480158
(5,3)
90.844949
(5,3,1)
4108.656375
(5,5)
*
M=5000万元,n=10年基金使用最佳方案(单位:万元)
3
改为
4
利用
5
软件求解(程序略)M=5000万元,
6
n=10年基金使用最佳方案:(单位:万元)
7
*
M=5000万元,n=10年基金使最佳方案(单位:万元)
存1年定期
存2年定期
存3年定期
存5年定期
取款数额(到期本息和)
每年发放奖学金数额
第一年初
105.650679
103.527252
220.429705
2.255
*
由上表可得,任何最佳存款策略中不能存在以下的存款策略(1,1),(2,1),(2,2),(3,2)和(3,3)。
由1,2,3,5四种定期能够组成的策略(5年定期不重复) 只能有(1),(2),(3),(3,1),(5), (5,1), (5,2), (5,3), (5,3,1)九种,
*
根据以上的推理,可得n年的最优存储方案公式二为:
据上公式用
可以求得n=10年,M=5000万元时
基金使用的最优方案:(单位:万元)
每年奖学金:
问题三求解:
方案一:只存款不购买国库券
1
因学校要在基金到位后的第3年举行校庆,所以此年奖金应是其他年度的1.2倍,
数学建模经典案例
X射线强度衰减与图像重建的数学原理
I~射线强度 l~物质在射线方向的厚度
I0~入射强度 μ~物质对射线的衰减系数
• 射线强度的衰减 率与强度成正比.
dI I
dl
I I 0e l
• 射线沿直线L穿行, 穿过由
y I0
不同衰减系数的物质组成的 非均匀物体(人体器官).
l L (x, y)dl)
0 0 1 0 1 1 0 1 0
0 0 0 0 0 1 0 0 1
根据A和b, 由 Ax b 确定像素的衰减系数向量x
m和n很大且m> n, 方程有无穷多解 + 测量误差和噪声
Ax e b 在x和e满足的最优准则下估计x
6.3 原子弹爆炸的能量估计
1945年7月16日美国科学家在新墨西哥州阿拉莫 戈多沙漠试爆了全球第一颗原子弹, 震惊世界!
模型应用 x Ax d (I A)x d, x (I A)1d
问题2 如果6个部门的外部需求分别增加1个单位, 问它们的总产出应分别增加多少?
求解 总产出对外部需求线性
Δd~d增加1个单位
x的增量 x (I A)1d
若农业的外部需求增加1单位 d (1,0,0,0,0,0)T
• 根据各部门间投入和产出的平衡关系,确定各部 门的产出水平以满足社会的需求 .
• 20世纪30年代由美国经济学家列昂节夫提出和研究.
• 从静态扩展到动态,与数量经济分析方法日益融合, 应用领域不断扩大 .
建立静态投入产出数学模型,讨论具体应用.
投入产出表
国民经济各部门间生产和消耗、投入和产出的数量关系
1 0 2 1/ 2 3 1/ 2
t l
数学建模简明教程第六章离散模型
收集数据与信息
数据来源
确定数据来源,包括实验数据、调查数据、公开数据等,确保数据的准确性和 可靠性。
数据预处理
对收集到的数据进行清洗、整理和转换,以适应离散模型的建立和应用。
选择合适的离散模型
模型类型
根据问题特点和目标,选择合适的离 散模型类型,如概率模型、统计模型 、逻辑模型等。
离散模型的优化
参数调整
根据验证结果,调整离散 模型的参数,以提高模型 的预测精度和稳定性。
算法改进
探索更高效的算法,以降 低计算复杂度和提高模型 训练速度。
特征选择
根据模型需求,选择与问 题相关的特征,去除冗余 和无关特征,提高模型性 能。
离散模型的改进建议
深入研究数据
持续学习
深入了解数据分布和特性,为模型改 进提供更有针对性的指导。
等方面。
在交通运输领域,离散模型用于 描述交通流量的变化和预测交通
状况。Βιβλιοθήκη 在经济学和社会学领域,离散模 型用于研究人口增长、市场行为、
社会网络等方面的问题。
02
离散模型的建立
确定问题与目标
明确问题背景
在建立离散模型前,需要明确问 题的背景、研究目的和相关领域 ,以便确定模型的应用范围和针 对性。
确定研究目标
数学建模简明教程第六章 离散模型
• 离散模型概述 • 离散模型的建立 • 离散模型的求解 • 离散模型的验证与优化 • 离散模型案例分析
01
离散模型概述
离散模型的定义
离散模型是指对研究对象进行离散化 处理,将其划分为若干个离散的单元 或状态,然后对每个单元或状态进行 数学描述和分析的模型。
数学建模之预测模型
第六章 预测模型(Forecast Models )本讲主要内容1. 预测和预测模型2. 时间序列预测模型3. 灰色预测模型4. 数学建模案例:SARS 疫情对某些经济指标影响问题6.1预测和预测模型6.1.1 什么是预测预测作为一种探索未来的活动早在古代已经出现,但作为一门科学的预测学,是在科学技术高度发达的当今才产生的。
“预测”是来自古希腊的术语。
我国也有两句古语:“凡事预则立,不预则废”, “人无远虑,必有近忧” 。
预测的目的在于认识自然和社会发展规律,以及在不同历史条件下各种规律的相互作用,揭示事物发展的方向和趋势,分析事物发展的途径和条件,使人们尽早地预知未来的状况和将要发生的事情,并能动地控制其发展,使其为人类和社会进步服务。
因而预测是决策的重要的前期工作。
决策是指导未来的,未来既是决策的依据,又是决策的对象,研究未来和预测未来是实现决策科学化的重要前提。
预测和决策是过程的两个方面,预测为决策提供依据,而预测的目的是为决策服务,所以不能把预测模型和决策模型截然分开,有时也把预测模型称为决策模型。
20世纪以来,预测技术所以得以长足进步,一方面,与社会需求有很大关系,另一方面通过社会实践和长期历史验证,表明事物的发展是可以预测的。
而且借助可靠的数据和科学的方法,以及预测技术人员的努力,预测结果的可靠性和准确性可以达到很高的程度,这也是预测技术迅速发展的另一个重要原因。
6.1.2 预测的方法和内容为保证预测结果的精确度,预测之前的主要工作是数据的准备,数据是预测工作的前提和重要依据,预测不能是臆造和空想,任何事物的发展都有一定的规律,认真研究预测对象并充分考察预测对象所处的环境,以系统分析的方法对过去和现在的数据进行总结,从中找出规律,便可科学地推断未来。
1.数据的收集和整理 按时态分,数据可分为历史数据和现实数据;按预测对象分,可分为内部数据和外部数据;就收集的手段分,可分为第一手数据和第二手数据。
数学建模,姜启源第六章 稳定性模型
x(t ) x ky g 模型 y(t ) lx y h
kl
1) 双方经济制约大于双方军备刺激时,军备竞赛 才会稳定,否则军备将无限扩张。 2) 若g=h=0, 则 x0=y0=0, 在 > kl 下 x(t), y(t)0,
模型
x1 x2 x1 (t ) r1 x1 1 N 1 N 1 2
x1 x2 x2 (t ) r2 x2 1 2 N1 N 2
模型 t 时x (t ), x (t )的趋向 (平衡点及其稳定性) 1 2 分析
都有
lim x(t ) x0 , 称x0是方程(1)的稳定平衡点 t
x F ( x0 )(x x0 ) (2)
不求x(t), 判断x0稳定性的方法——直接法 (1)的近似线性方程
F ( x0 ) 0 x0稳定(对(2), (1)) F ( x0 ) 0 x0不稳定(对(2), (1))
平衡点 P0(0,0)稳定
平衡点 P0(0,0)不稳定
军备竞赛
平衡点 稳定性判断 系数 A l 矩阵
x(t ) x ky g 模型 y(t ) lx y h
kh g x0 , kl
k
l g h y0 kl
lim x2 (t ) x , 称P0是微分方程的稳定平衡点 t
0 2
判断P0 (x10,x20) 稳定 性的方法——直接法 (1)的近似线性方程
0 0 0
1
x1 (t ) f ( x1 , x2 ) x2 (t ) g ( x1 , x2 ) (1)
数学建模第6章
金属杆的微元要这[x建方,x的面+变数的d量x学差分]函在模异方数d型,程tT内当而。(x由为建)。获一模得偏求热微单量为: AT(x)dxdt
同时,微元向空气散发出的热量为: Bdx[T (x) T3]dt
为极点,BA为极轴,设巡逻艇追赶路径在此极坐标下的方程
为r=r(θ),见图6-2。
由题意,ds dt
2
ddrt ,故ds=2dr
A1
dr ds
dθ
图6-2可看出,(ds)2 (dr)2 (rd )2
θ
A
故有: 3(dr)2 r2 (d )2
即: dr r d
3
解为:r Ae 3
(6.3) (6.4)
线:
N
(t)
1
375 74e2.309t
几乎完全吻合,见图6.6。
图6-6
Malthus模型和Logistic模型的总结
Malthus模型和Logistic模型均为对微分方程(6.7) 所作的模拟近似方程。前一模型假设了种群增长率r为一常 数,(r被称为该种群的内禀增长率)。后一模型则假设环 境只能供养一定数量的种群,从而引入了一个竞争项。
我方巡逻艇,并迅速下潜逃逸。设两艇间距离为60哩,潜水艇最 大航速为30节而巡逻艇最大航速为60节,问巡逻艇应如何追赶潜 水艇。
这一问题属于对策问题,较为复杂。讨论以下简单情形:
敌潜艇发现自己目标已暴露后,立即下潜,并沿着直 线方向全速逃逸,逃逸方向我方不知。
设巡逻艇在A处发现位于B处的潜水艇,取极坐标,以B
马尔萨斯模型的一个显著特点:种群数量翻一番所需 的时间是固定的。
数学建模第六章
第六章军事模型§6、1 核武器竞赛问题:甲乙双方(两国),均将对方视为假想敌,在某种“国家安全”的定义下发展核武器,展开核军备竞赛。
问题:在这场核军备竞赛中,双方拥有的核武器会无限增长呢,还就是存在某种平衡状态?一.模型假设1.分别以、表示甲乙双方拥有的核武器数目,这里视之为非负实数(即连续型变量),以、表示甲乙双方对对方施行一次致命性打击所需的核武器数目;2.甲乙双方的“国家安全”概念均采用保守定义:即在招到对方“倾泻性”核打击后,保证有足够的核武器被保存下来以给对方致命的还击;3.分别以、()表示甲乙双方,其一枚核弹头在遭受对方一枚核弹头袭击后有可能被保存下来的概率,这里假定不同核弹头在遭受对方一枚核弹头袭击后有可能被保存下来的机会就是相对独立的。
二.模型建立定性分析模型:应当存在二函数、,分别表示当甲乙双方拥有的核武器数目为、时,对方在遵照模型假设中所给出的有关“国家安全”概念,乙方、甲方所应拥有最少的核武器数目。
即当甲方拥有的核武器数目为时,须有时,乙方才会确认自己就是安全的。
显然,、均应当为单调增函数。
这里称为双方安全区,就是核军备竞赛的稳定区域。
问:就是否为空集?若为空集,即说明核军备竞赛就是没有尽头的,其终究构成人类持久与平愿望的最大威胁。
所附四图仅仅就是在双方安全曲线满足单调增函数的条件下给出的四种可能情形,有阴影存在的区域表示存在双方安全区。
但实际当中应当就是哪一种呢?定量分析模型:在前述模型假设的基础上,不难得到:,即、分别为甲乙双方的安全曲线,而上面附图的后三幅给出的三种可能的典型情形,显然第四幅表示与两者至少有一个满足时方可出现。
在模型中涉及到的几个参数的取值,比如影响的主要因素可以考虑双方的国土、一枚核弹爆炸的破坏力,以及各自的防空能力。
三.模型分析通过定量分析模型得到的结果表明,核武器竞赛就是不容乐观的,要么不存在稳定区域,要么稳定区域就是一有界区域。
也即表明建立在本文“安全概念”基础上的核武器竞赛从根本上应当撇弃,因为即使在稳定区域非空,由于某一方(或双方)不克制的态度最终导致核武器竞赛的灾难性后果。
第六章 供应链数学建模 《供应链与物流管理》PPT课件
6.4
供应链牛鞭效应的度量模型
3 基于控制论方法的供应链牛鞭效应度量模型
则系统的输出方差和输入方差之比为
2(output) 1
2(input) 2 1
F z F z1 z1dz det[ Xn1 Yn1]b
an det[ Xn1 Yn1]
其中
an an1 an2
a0
0
an
供应商
Dˆt Dt (1)Dˆt1
(3)一般线性法
Dˆti E[Dti Dt , Dt1, ]
Ot
零售商 物流
Dt
客户 订单流
6.4
供应链牛鞭效应的度量模型
1 单层供应链模型
3、客户需求类型 (1)AR(1)客户需求
Dt Dt1 t t 0, 1, 2,
(2) ARMA(1,1)客户需求
HQ 2
1 a b c tv
S
tf Q
(2)零售商和供应商实现相同的利润增长率。最优批
发价格为
2
Байду номын сангаас
w2
a b c tv
2b
S tf Q
2bHQ a b c tv
S tf Q
2b a b c tv
S tf Q
A 3A HQ
2
6.3 基于定价策略的供应链协调模型
订货量Ot 为
Ot
1+
L p
Dt
L p
Dt p
因此其方差为
2
(Ot
)
1
2
L p
L2
p2
1 p
2
(
Dt
)
从而牛鞭效应为 B
2 (Ot ) 2 (Dt )
湘教版高中同步学案数学必修第二册精品课件 第6章 数学建模 第6章 数学建模
(1)将利润表示为月产量x的函数y=f(x);
(2)当月产量为何值时,公司所获利润最大?最大利润为6 2 + 10.4-0.8-4,0 ≤ ≤ 10,
f(x)=
44-4-0.8, > 10
-0.6 2 + 9.6-4,0 ≤ ≤ 10,
药一次后治疗疾病的有效时间为( B )时.
73
A.
16
79
B.
16
C.5
D.6
解析 由题意,当 0≤t≤1 时,函数图象是一条线段,
由于过原点与点(1,4),故其解析式为 y=4t,0≤t≤1;
当 t>1 时,函数的解析式为 y=
1 -
,
2
此时点(1,4)在曲线上,将此点的坐标代入函数解析式得 4=
(4+
2
)升,司机的工资是每小时46元.
420
(1)求这次行车总费用y关于x的表达式.
(2)当x为何值时,这次行车的总费用y最低?求出最低费用的值.
解 (1)行车所用时间
300
t= (时),根据汽油的价格是每升
2
油(4+420)升,司机的工资是每小时
300
2
46×300
y= ×6×(4+ )+
故函数的解析式为
1 t-3
y=(2) ,t>1.所以
4 ≥ 0.25,
令 f(t)≥0.25,即
1 -3
(2)
4,0 ≤ ≤ 1,
y=f(t)=
1 -3
(2) ,
> 1.
≥
1
1
,
16 ∴ ≤t≤5.
数学模型与数学建模 第6章 奶制品的生产与销售
3)
0.000000
2.000000
4) 40.000000
0.000000
NO. ITERATIONS= 2
20桶牛奶生产A1, 30桶生产A2,利润3360元。
结果解释
max 72x1+64x2
st
2)x1+x2<50
3)12x1+8x2<480
4)3x1<100
end
三 原料无剩余
种 资
时间无剩余
8.000000 x1系数范围(64,96)
X2
64.000000 8.000000
16.000000 x2系数范围(48,72)
RIGHTHAND SIDE RANGES
ROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE
2
RHS 50.000000
INCREASE 10.000000
DECREASE 6.666667
1)
3460.800
VARIABLE VALUE REDUCED COST
l2 :12 x1 8x2 480
B
条 件
3x1 100
x1, x2 0
l3 : 3x1
l4 : x1 0,
目标 Max z 72 x1 64 x2
函数 z=c (常数) ~等值线
100 l4
l5 : x2 0 0
c l5
l2 C Z=3600 l3
D x1
Z=0 Z=2400
在B(20,30)点得到最优解
每天: 50桶牛奶 时间480小时 至多加工100公斤A1
制订生产计划,使每天获利最大
• 35元可买到1桶牛奶,买吗?若买,每天最多买多少? • 可聘用临时工人,付出的工资最多是每小时几元? • A1的获利增加到 30元/公斤,应否改变生产计划?
2024版新教材高中数学第六章数学建模6-1数学建模概述湘教版必修第二册
四、数学建模的报告 普通高中数学课程标准明确指出:学生要经历数学建模活动与数学 探究活动的全过程,学会整理资料,能撰写研究报告或小论文,并进 行报告、交流.研究报告或小论文及其评价应存入学生个人学习档案, 为大学招生提供参考和依据.学生可以采取独立完成或者小组合作 (2~3人为宜)的方式,完成课题研究.
6.1 数学建模概述
一、数学建模的概念 普通高中数学课程标准将数学建模列为六大数学核心素养之一,那 么什么是数学建模呢? 数学模型: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,运用适当的数学工具, 得到的一个数学结构. 数学建模是对现实问题进行数学抽象,用数学语言表达问题、用数 学方法构建模型解决问题的素养.数学建模过程主要包括:在实际情 境中从数学的视角发现问题、提出问题,分析问题、建立模型,确定 参数、计算求解,检验结果、改进模型,最终解决实际问题.
数学建模活动的基本过程如下: 1.问题描述:了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的 各种信息,明确与问题相关的因素. 2.模型假设:根据实际对象的特征和建模的目的,对各个相关因素 做出假设. 3.模型建立:在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻画各因素 之间的数学关系,选择适当的数学模型表达实际问题. 4.模型求解:利用获取的数据资料,对模型进行求解.
二、数学建模的意义 马克思曾说过:“一门科学只有成功地运用数学时,才算达到了完 善的地步.”由此可以认为,数学在各门科学中被应用的水平就能代 表这门科学的发展水平. 数学建模是高中数学核心素养之一,它搭建了数学与外部世界联系 的桥梁,是数学应用的重要形式,数学建模是应用数学知识解决实际 问题的基本手段,也是推动数学发展的动力. 随着科学技术的进步,特别是计算机技术的迅速发展,数学已经从 自然科学渗透到了经济活动和社会生活的各个领域.一般地,当实际 问题需要我们对所研究的现实对象提供分析、预报、决策、控制等方 面的定量结果时,往往都离不开数学的应用,而建立数学模型则是这 个过程的关键环节.
- 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)。
第六章代数模型6.1投入产出模型投入产出表及其相关概念把要研究的地区分为n个部门.投入——进行经济活动时的消耗,如:原材料,设备,能源等.产出——经济活动时的成果,如,产品.农作物等.投入产出模型——反映某地区各部门之间的投入与产出的依存关系的数学模型.投入产出模型的理论方法是由美国经济学家华西里·列昂节夫(Wassily Leontief)于1936年所创建,并于1973年获得诺贝尔经济学奖.投入产出模型 = 投入产出表 + 平衡方程价值型——数据用货币计量单位,如:万元,亿元。
特点:方便计算,但不直观。
实物型——数据用实物计量单位,如:km,吨,度。
特点:不方便计算,但直观。
为了能较好地使用数学工具分析数据,“方便计算”更重要。
价值型投入产出表部门间流量消耗部门最终产品总产品1 2 …n 消费积累出口合计生产部门12nx11x21x n1x12x22x n2…………x1nx2nx nny1y2y nx1x2x n净产值劳动报酬v1v2…v n 纯收入m1m2…m n 合计z1z2…z n总产品价值x1x2…x n中间产品——本年内提供给各部门再加工的产品;最终产品——本年内不再加工的产品。
纯收入——利润与缴税款;净产值——劳动报酬与纯收入之和。
总产品——一个部门在该年生产的全部产品 总产值=总产品(仅对于价值型表成立)由此获得两个平衡方程. 分配平衡方程:1, 1,2,,niji i j xy x i n=+==∑ , (6.1.1)消耗平衡(价值结构)方程:11,2,,nijj j i xz x j n =+==∑ , (6.1.2)对(6.1.1)与(6.1.2)两边求和得综合平衡方程11n ni ji j y z===∑∑, (6.1.3)总产品=中间产品+最终产品总产值=中间消耗的价值+净产值直接消耗系数部门j 对部门i 的直接消耗系数为, 1,2,3,,ij ij jx a i j nx ==, (6.1.4)n n ij )a (A ⨯=——直接消耗系数矩阵,ij a —— 反映部门j 对部门i 的依赖程度.从(6.1.4)得j ij ij x a x =,把它代入(6.1.1)得(6.1.5)1, 1,2,3,,nijj i i j ax y x i n =+==∑ (6.1.5)设1212(,,...,), Y (,,...,)T T nn X x x x y y y ==,得 AX Y X +=,即()I A X Y -= (6.1.6)再由(6.1.2)得1, 1,2,,nj ij j j i x a z x j n =+==∑ (6.1.7)110, 1,2,,nj ij i jz a j n x =-=>=∑ (6.1.8)可见a ij 具有性质: (1) 10<≤ij a ;(2)11, 1,2,,nij i a j n =<=∑, 即A 矩阵每列的列和均小于1;(3) a ij 比较稳定,生产规模的变化对其影响不大.可证明结论:证明:(反证法)设 |I -A|=0 ,则I -A 各行向量线性相关从而有不全为0的系数n d d d ,.....,,21,使()()1111121.11........,,.., 0,0,,0.1....1k n k n k kk kn n nk nn a a a d d d d a a a a a a ---⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥---⎢⎥---⎣⎦令 }1{n i ,d maxd i k ≤≤=,则0k d >. 上述方程组中第k 个方程为()0....1.....2211=--+---nk n kk k k k a d a d a d a d解出 i ni ik k d a d ∑==1kni ik k n i i ik ni i ikk d a d d a d ad <≤≤=∑∑∑===111(11nik i a =<∑) k k d d <∴, 矛盾,说明0≠-A I ,()1--∴A I 必存在.证毕.从而(6.1.6)可写成()Y A I X 1--= (6.1.9)(6.1.9)可用来预测未来某年各部门的总产值*X .当然,先要利用历史数据{Y k },作为时间序列估计*Y定理6.1.1 ()1--A I 必存在.*123,,,,m Y Y Y Y Y ⇒然后用最近一年的直接消耗系数矩阵A 略作修改(常用RAS 方法)作为*A ,即*A RAS =。
(其中R 和S 分别是反映代用影响和制造影响的对角矩阵),从而()1***X I AY-=-完全消耗系数完全消耗=直接消耗+间接消耗系数——相对于单位产值而言的数第一次间接消耗直接消耗第二次间接消耗 自行车 钢 材 轮胎 设备电 钢 电 橡胶 电 钢材电 生铁电 煤 电 钢电证明: 设有非负实矩阵()ij m n B b ⨯=,定义矩阵范数11()max mijj ni N B b ≤≤==∑,即各列元素之和的最大值. 则()max ()max ()()(max )()()ik kj ik kj kj jjjikkikN AB a b a b N A b N A N B ==≤=∑∑∑∑∑223223()[()], ()()()[()][()]N A N A N A N AA N A N A N A ≤=≤=由数学归纳法可得()[()],1,2,k kN A N A k ≤=.0 1 0()1ij ia N A <<∴<<∑,, (())0 ,()k N A k ∴→→∞从而 ()k A k →→∞0,又因12))((+-=-++++k k AI A I A A A I令∞→k , 得I A I A A A I =-++++))((32 . 1()0k k I A A ∞-=-=≥∑11()0k k C I A I A ∞-=∴=--=≥∑证毕.设()kj n n C c ⨯=,则其经济含义是什么?定理6.1.2 设A 是直接消耗系数矩阵,令.0,)(1≥--=-C I A I C 则由(6.1.9)得 Y CY Y I C Y A I X +=+=-=-)()(1特别令(00100),T jY =, 则00100001000010011⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛= nj kj j nj kjj C C C CC C X ⎪⎩⎪⎨⎧=+≠=)( 1)( j k C j k C x jj kj k , (6.1.10)(6.1.10)式说明了为了使部门j 多生产1个单位价值的最终产品,部门k 就要多生产C kj 个单位价值的周转产品供各部门生产过程消耗用,这种消耗包含了直接消耗与间接消耗,故我们把C kj 称为完全消耗系数,矩阵C 称为完全消耗系数矩阵.各次间接消耗与直接消耗密切关联的.可以证明:一般第k 次间接消耗系数矩阵为A k+1.因此, 完全消耗系数矩阵=23()A A A C +++=.直接消耗系数矩阵—— A完全消耗系数矩阵——1()C I A I -=-- 间接消耗系数矩阵—— B C A =-例6.1.1 设有一个经济系统包含三个部门, 在某一年内,各部门的直接消耗系数矩阵A 与最终产品Y 已知为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=17590245 ,2.01.01.01.02.02.01.01.025.0Y A算出⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=--1160170200190118034018018012608911)(1A I 完全消耗系数矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=--=-2691702001902893401801803698911)(1I A I C 各部门总产值是TY A I X )300,250,400()(1=-=-6.2 效益分配模型例6.2.1 设有甲、乙、丙三人经商,若各人单干,则每人仅能获利1元;若甲乙合作,可获利7元,甲丙合作可获利5元,乙丙合作可获利4元,三人合作可获利10元. 问三人合作时应如何合理分配10元的利益. 有甲参加的二人合作,获利7+5=12,有乙参加的二人合作,获利7+4=11, 有丙参加的二人合作,获利5+4=9,可见,在该合作中,甲贡献最大,乙次之,丙最小. 故在分配利益时,应与其贡献关联, 一般不该平分.这方面的问题就是n 人合作对策问题.n 人合作对策与特征函数设有n 个局中人的集合I={1,2,……,n },对I 中任一子集S ,定义一实函数()V S 满足条件:(a ) ()0V ∅= ; (b ) 当1212, , S S S I S I =∅⊂⊂时,)()()(2121S V S V S S V +≥ (超可加性)()V S 称为该对策的特征函数,用于描述合作的效益.在例6.2.1中,V(甲)=V(乙)=V(丙)=1, V(甲乙)=7>V(甲)+V(乙)=2, V(甲丙)=5>V(甲)+V(丙)=2,V(乙丙)=4>V(乙)+V(丙)=2, V(甲乙丙)=10>V(甲乙)+V(丙)=8, V(甲乙丙)=10>V(甲丙)+V(乙)=6,V(甲乙丙)=10>V(乙丙)+V(甲)=5.n 人合作对策的解n 人合作对策的解-------对V (I )的一个分配方案. ()i V ϕ——局中人i 从合作V 中获得报酬, ))(,),(),(()(21V V V V n ϕϕϕ =Φ——分配方案。
)(V i ϕ至少应满足:① 个体合理性:()(), i V V i i I ϕ≥∈ ,即合作优于单干;② 总体合理性:()()i i IV V I ϕ∈=∑.但只满足这两个条件的分配方案通常是不唯一的,如上例甲 乙 丙 要求者 方案1 10 = 6 + 3 + 1 甲 方案2 10 = 5 + 3 + 2 丙 方案3 10 = 5 + 4 + 1 乙这就会产生很多矛盾,故最好分配方案是唯一的。
Shapley 在1953年提出了Shapley 值三公理(三条准则). (1)对称性. 每个局中人获得的报酬与他的标号无关; (2)有效性.(a) 若局中人i 对他所参加的任一合作都无贡献,即若, ()({})S I V S V S i ∀⊂=-,则0=)V (iϕ.(b) ∑==ni i )I (V )V (1ϕ;(3)可加性 对I 上任意两个特征函数U 与V()()()U V U V Φ+=Φ+Φ即若这n 人进行了两项合作,则每人的分配是两项合作分配之和.满足上述三公理的)V (iϕ称为Shapley 值,Shapley 证明了对任一n 人合作对策,Shapley 值是唯一存在的且{}()()()(), 1,2,,ii S IV W S V S V S i i n ϕ∈⊂=--=⎡⎤⎣⎦∑ (6.2.1)其中,S为集S 的元素个数,()!(1)!(||)!n S S W S n --=; {}()()V S V S i --————局中人i 在S 中的贡献。