数学模型(全套552页PPT课件)
数学模型讲PPT课件
0.6 0.4
0.2
0
(2)调用ode45函数求方程的根,(to=0,tf=12) -0.2
-0.4
[T,Y] = ode45('eg202',[0 12],[0 1 1]);
-0.6
plot(T,Y(:,1),'-',T,Y(:,2),'-.',T,Y(:,3),'.');
-0.8
-1
0
2
4
6
8
10
二.数据的输入输出
• 2. pause函数:暂停程序的执行。
• 调用格式: pause(延迟秒数) • 注:如果省略延迟时间,直接使用pause,则将暂停程 序,直到用户按任一键后程序继续执行。
• 3. disp函数:命令窗口输出函数。
• 调用格式: disp(输出项)
• 注:输出项为字符串或矩阵。
用ezplot命令: ezplot('x^3',[-3,3]);
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
x3
25 20 15 10
5 0 -5 -10 -15 -20 -25
-3
-2
-1
0
1
2
3
x
②画出隐函数 ex sin(xy) 0 在 [-2,0.5],[0,2] 上的图形
Y= dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x')
数学模型第五版
数学建模的能力
想象力
洞察力
判断力
比较广博的数学知识
深入实际调查研究的决心和能力
创新意识
• 如何学习数学建模
学别人的模型学习 分析、改进、推广
做自己的模型实际题目;参加竞赛
学别人的模型
对于案例——椅子能在不平的地面上放稳吗; 在学懂的基础上可以作哪些研究
1 模型假设中哪些条件是本质的, 哪些是非本质的 地面高度连续 是 椅子至少三只脚着地 是
用 x 表示船速;y 表示水速,列出方程:
(x y)30750
x=20
(x y)50750 求解 y =5
答:船速为20km/h
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分别表示船速和水速 • 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) • 求解得到数学解答x=20, y=5
章 13 建模示例之一 包饺子中的数学
14 建模示例之二 路障间距的设计
建
立 数 学
模
15 建模示例之三 椅子能在不平的 地面上放稳吗
16 数学建模的基本方法和步骤 17 数学模型的特点和分类
型 18 怎样学习数学建模——学习课程
和参加竞赛
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
结论:在模型假设条件下;将椅子绕中心旋转, 一定能找到四只脚着地的稳定点
1 6 数学建模的基本方法和步骤
数学建模的基本方法
对客观事物特性的认识
机理分析
内部机理的数量规律
白箱
测试分析
对量测数据的统计分析 与数据拟合最好的模型
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
《数学模型》PPT课件
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。
数学建模宣导ppt课件
数学建模的软件工具
❖ 3.lingo的概况
LINGO则用于求解非线性规划(NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING)和二次规 则(QP—QUARATIC PROGRAMING)其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变 量和150个约束的规则问题,其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解 决的规划问题。
❖ Lingo的特色:模型建立语言和求解引擎的整合 A. Lingo是建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。 提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。 B. Lingo可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示,并且容易阅读、了解和修 改。 C. LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地, LINGO可以将求 解结果直接输出到数据库或工作表。 D. LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和 整数最佳化。 E.LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界 面可供使用者由撰写的程序中呼叫。 F.LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功 能定义。
Mathematica 在线性代数方面的数值运算,例如特征向量、 反矩阵等,皆比
Matlab R13做得更快更好,提供业界最精确的数值运算结果。Mathematica不但
可以做数值计算,还提供最优秀的可设计的符号运算。
数学建模的软件工具
❖ B.丰富的数学函数库,可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函 数、数值分析、机率统计等等问题。 C.Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形,提供丰富的图形表示方法, 结果呈现可视化。 4.Mathematica可编排专业的科学论文期刊,让运算与排版在同一环境下完成, 提供高品质可编辑的排版公式与表格,屏幕与打印的 自动最佳化排版,组织由 初始概念到最后报告的计划,并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好 的兼容性。 D.可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合,提供强大高 级语言接口功能,使得程序开发更方便。 Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰 富的帮助功能,让使用者现学现卖。强大的功能,简单的操作,非常容易学习 特点,可以最有效的缩短研发时间。
《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 。
第二章 数学模型ppt课件
2.1.2 控制系统微分方程的列写
1.机械系统 任何机械系统的数学模型都可以应用牛顿定律来建立。机械 系统中以各种形式出现的物理现象,都可以使用质量、弹性和阻 尼三个要素来描述。 (1) 机械平移系统 图2.1所示为常见的质量 - 弹簧 - 阻尼系统,图中的 m 、 K 、B分别表示质量、弹簧刚度和粘性阻尼系数。以系统在静 止平衡时的那一点为零点,即平衡工作点,这样的零位选择消除 了重力的影响。设系统的输入量为外作用力 fi t ,输出量为质 量块的位移 xo (t ) 。现研究外力 fi t 与位移 xo (t ) 之间的关系。 在输入力 fi t 的作用下,质量块 m将有加速度,从而产 生速度和位移。质量块的速度和位移使阻尼器和弹簧产生粘性阻 t 。这两个力反馈作用于质量块上,影 尼力 fBt 和弹性力 fK 响输入 fi t 的作用效果,从而使质量块的速度和位移随时间发
建模,即依据系统及元件各变量之间所遵循的物理学定律,理论 推导出变量间的数学关系式,从而建立数学模型。本章仅讨论解 析建模方法,关于实验法建模将在后面的章节进行介绍。
2.1 控制系统的运动微分方程 2.1.1 建立数学模型的一般步骤
用解析法列写系统或元件微分方程的一般步骤是: (1)分析系统的工作原理和信号传递变换的过程,确定系统 和各元件的输入、输出量。 (2)从系统的输入端开始,按照信号传递变换过程,依据各 变量所遵循的物理学定律,依次列写出各元件、部件动态微分 方程。 (3)消去中间变量,得到一个描述元件或系统输入、输出变 量之间关系的微分方程。 (4)写成标准化形式。将与输入有关的项放在等式右侧,与 输出有关的项放在等式的左侧,且各阶导数项按降幂排列。
2.5.2 非线性数学模型的线性化 2.5.3 系统线性化微分方程的建立
数学建模讲座PPT课件
决策~ 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员 要求~在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有 限步使全体人员过河
模型构成
xk~第k次渡河前此岸的商人数 xk, yk=0,1,2,3; yk~第k次渡河前此岸的随从数 k=1,2, sk=(xk , yk)~过程的状态 S ~ 允许状态集合
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); • 求解得到数学解答(x=20, y=5);
• 回答原问题(船速每小时20公里)。
数学模型 (Mathematical Model) 和 数学建模(Mathematical Modeling)
3
法 允许状态S ~ 10个 点
允许决策D ~ 移动1或2格; 2
k奇,左下移; k偶,右上移.
d1, d11给出安全渡河方案
1 d11
s1
d1
评注和思考
0sn+1 1
2
3x
规格化方法, 易于推广 考虑4名商人各带一随从的情况
习题
• 模仿这一案例,作下面一题: 人带着猫、鸡、米过河,船除需要
人划之外,至多能载猫、鸡、米三者之 一,而当人不在场时猫要吃鸡、鸡要吃 米。试设计一安全过河方案,并使渡河 次数尽量地少。
越来越受到人们的重视。
数学建模
如虎添翼
计算机技术
知识经济
建模示例 椅子能在不平的地面上放稳吗?
问题 椅子能在不平的地面上放稳吗?
模 1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一人点,四
型 假
数学模型介绍ppt课件
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。
数学建模的具体应用
• 分析与设计
• 预报与决策
• 控制与优化
• 规划与管理
如虎添翼
数学建模
计算机技术
知识经济
1.3 数学建模示例
1.3.1 椅子能在不平的地面上放稳吗
问题分析 通常 ~ 三只脚着地 放稳 ~ 四只脚着地
• 四条腿一样长,椅脚与地面点接触,四脚
模 连线呈正方形;
型 假
• 地面高度连续变化,可视为数学上的连续
“没有。” “没有。” “不算。” “没有花,就十只。” “都怕死。” “不会。” “完全可以。”
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 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
引言
数学建模竞赛,就是一项数学应用题比 赛。大家都做过数学应用题吧,比如说 “树上有十只鸟,开枪打死一只,还剩几 只”,这样的问题就是一道数学应用题(应 该是小学生的吧),正确答案应该是9只, 是吧?这样的题照样是数学建模题,不过 答案就不重要了,重要的是过程。真正的 数学建模高手应该这样回答这道题:
常见的数学模型ppt课件
• 现实世界中普遍存在着优化问题 • 静态优化问题指最优解是数(不是函数) • 建立静态优化模型的关键之一是根
据建模目的确定恰当的目标函数 • 求解静态优化模型一般用微分法
整理版课件
1
问题
3.1 存贮模型
配件厂为装配线生产若干种产品,轮换产品时因更换设 备要付生产准备费,产量大于需求时要付贮存费。该厂 生产能力非常大,即所需数量可在很短时间内产出。
b p*
• a ~ 绝对需求( p很小时的需求)
a p*
思考:如何得到参数a, b?
整理版课件
26
3.5 血 管 分 支
背 机体提供能量维持血液在血管中的流动
景
给血管壁以营养
克服血液流动的阻力
消耗能量取决于血管的几何形状
在长期进化中动物血管的几何形状 已经达到能量最小原则
问 研究在能量最小原则下,血管分支处 题 粗细血管半径比例和分岔角度
整理版课件
4
模型假设
1. 产品每天的需求量为常数 r; 2. 每次生产准备费为 c1, 每天每件产品贮存费为 c2; 3. T天生产一次(周期), 每次生产Q件,当贮存量
为零时,Q件产品立即到来(生产时间不计);
4. 为方便起见,时间和产量都作为连续量处理。
建模目的
设 r, c1, c2 已知,求T, Q 使每天总费用的平均值最小。
~火势蔓延速度, ~每个队员平均灭火速度.
模型 应用
c1, t1, x
c3 , x
c2 x 为什么?
c1,c2,c3已知, t1可估计, ,可设置一系列数值
由模型决定队员数量x
整理版课件
23
问题
3.4 最优价格
《数学模型绪论》课件
VS
详细描述
机器学习模型通过训练和学习大量数据, 自动构建出高效的数学模型,并能够根据 新的数据自动调整和优化模型。机器学习 模型广泛应用于语音识别、图像识别、自 然语言处理、推荐系统等领域,为人工智 能的发展提供了强大的支持。
THANKS
感谢观看
数学模型的应用领域
总结词
应用领域与实例
详细描述
数学模型在各个领域都有广泛的应用,如物理学、化学、生物学、工程学、经济 学、社会学等。例如,物理学中的牛顿第二定律、化学中的化学反应平衡方程、 生物学中的种群增长模型、经济学中的供需关系模型等。
为什么学习数学模型
总结词
重要性及意义
详细描述
学习数学模型对于培养人的逻辑思维、问题解决能力、创新能力和跨学科合作能力等方面具有重要意义。通过数 学模型的建立和分析,可以更好地理解和解决实际问题,推动科学技术和社会的发展。同时,数学模型也是现代 科学研究和工程设计的重要工具,对于未来的学习和职业发展具有重要的作用。
详细描述
人口预测模型基于历史人口数据,通过建立数学模型来分析人口变化的规律和趋势,从而预测未来人 口数量、年龄结构、性别比例等指标的变化。该模型可以帮助政府和企业制定相应的人口政策、社会 福利、经济发展规划等。
经济预测模型
总结词
经济预测模型是利用数学方法和统计技术来预测未来经济发 展趋势的模型。
详细描述
微分在近似计算中的应用
微分可以用于近似计算函数的值,例如泰勒级数 展开就是利用微分进行近似计算的。
ABCD
导数在物理中的应用
在物理中,导数可以用于描述速度、加速度、温 度变化率等,是解决物理问题的重要工具。
微分在优化问题中的应用
通过求函数的导数,可以找到函数的极值点,进 而解决优化问题。
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年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 人口(亿) 3.0 4.7 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0
设 曲面;
• 地面相对平坦,使椅子在任意位置至少三
只脚同时着地。
模型构成
用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来
• 椅子位置 利用正方形(椅脚连线)的对称性
用(对角线与x轴的夹角)表示椅子位置 B ´ B A ´
• 四只脚着地 椅脚与地面距离为零 C 距离是的函数
四个距离
两个距离
(四只脚) 正方形
数学建模的具体应用
• 分析与设计
• 预报与决策
• 控制与优化
• 规划与管理
如虎添翼
数学建模
计算机技术
知识经济
1.3 数学建模示例
1.3.1 椅子能在不平的地面上放稳吗
问题分析 通常 ~ 三只脚着地 放稳 ~ 四只脚着地
• 四条腿一样长,椅脚与地面点接触,四脚
模 连线呈正方形;
型 假
• 地面高度连续变化,可视为数学上的连续
C´
对称性
O
A
x
D´ D
A,C 两脚与地面距离之和 ~ f() B,D 两脚与地面距离之和 ~ g()
正方形ABCD 绕O点旋转
模型构成
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
f() , g()是连续函数
椅子在任意位置 至少三只脚着地
对任意, f(), g()
至少一个为0
数学 问题
第一章 建立数学模型
1.1 从现实对象到数学模型 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
3
s1
允许状态 ~ 10个 点
允许决策 ~ 移动1或2格;
2
d1
k奇,左下移; k偶,右上移.
1
d1, ,d11给出安全渡河方案 d11
评注和思考
0
sx
规格化方法,易于推广 考虑4名商人各带一随从的情况
1.3.3 如何预报人口的增长
背景
世界人口增长概况
年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60
已知: f() , g()是连续函数 ; 对任意, f() • g()=0 ;
且 g(0)=0, f(0) > 0.
证明:存在0,使f(0) = g(0) = 0.
模型求解
给出一种简单、粗糙的证明方法
将椅子旋转900,对角线AC和BD互换。 由g(0)=0, f(0) > 0 ,知f(/2)=0 , g(/2)>0. 令h()= f()–g(), 则h(0)>0和h(/2)<0. 由 f, g的连续性知 h为连续函数, 据连续函数的基本性质, 必存在0 , 使 h(0)=0, 即f(0) = g(0) . 因为f() • g()=0, 所以f(0) = g(0) = 0.
用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程:
(x y) 30 750
x =20
( x y) 50 750 求解 y =5
答:船速每小时20千米/小时.
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
地图、电路图、分子结构图… … ~ 符号模型 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?
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk~第k次渡船上的商人数
uk, vk=0,1,2;
vk~第k次渡船上的随从数
k=1,2,
dk=(uk , vk)~决策 D={(u , v) u+v=1, 2} ~允许决策集合
sk+1=sk +(-1)k dk
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)
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。
数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步, 越来越受到人们的重视。
• 在一般工程技术领域数学建模仍然大有用武之地; • 在高新技术领域数学建模几乎是必不可少的工具; • 数学进入一些新领域,为数学建模开辟了许多处女地。
评注和思考 建模的关键 ~ 和 f(), g()的确定
假设条件的本质与非本质 考察四脚呈长方形的椅子
1.3.2 商人们怎样安全过河
问题(智力游戏)
随从们密约, 在河的任一 岸, 一旦随从的人数比商 人多, 就杀人越货.
河 小船(至多2人)
但是乘船渡河的方案由商人决定.
商人们怎样才能安全过河?
问题分析
多步决策过程
3名商人 3名随从
决策~ 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员
要求~在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有限 步使全体人员过河.
模型构成
xk~第k次渡河前此岸的商人数 yk~第k次渡河前此岸的随从数 sk=(xk , yk)~过程的状态
xk, yk=0,1,2,3; k=1,2, S ~ 允许状态集合
时间)列出数学式子(二元一次方程); • 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 (Mathematical Model) 和 数学建模(Mathematical Modeling)
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。
~状态转移律
多步决策 求dkD(k=1,2, n), 使skS, 并按
问题
转移律由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
模型求解
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3;
• 穷举法 ~ 编程上机 • 图解法
x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
y
状态s=(x,y) ~ 16个格点