数学建模课程作业
数学建模结课作业
一． 某旅游景点从山脚到山顶有一缆车索道，全长约1471m,高度 差为380m 。
采用循环单线修建，从下站到上站行经8个铁塔，将缆绳分为九段，各段的水平距离用i d 表示，高差用i h 表示，其数据见下表：每一段缆绳垂下来的最低点不低于两端铁塔最低塔顶悬挂绳处1m 。
要求：（1）折线法；（2）抛物线法，估计整个索道工程所用的缆绳总长度。
解：（一）折线法思路：考虑到实际中工程架线不能过紧，但又为了节省原料，我们采取求出最大折线和最小折线，对两者求取平均值，以得到对缆线总长度的估测。
由于八个铁塔分九段，因此此题分两部分考虑：（1） 第一段：直接求出发点到第一个铁塔的距离，即21211h d l +=（2） 第二到九段：建立坐标系，运用距离公式求取l 的长度。
设A （x -,1）,B(i d x -,1i h +)得：l =用此公式求最大最小值。
matlab 求解第一段syms h1 d1h1=50d1=220l1=sqrt(d1.^2+h1.^2)第二段求最小值clearl='sqrt((-x)^2+1)+sqrt((200-x)^2+(45+1)^2)' ezplot(l,[0,200]);[xmin,lmin]=fminbnd(l,0,200)得图形可得当x=4.2553时，取得最小值205.45由图形可得当x=200时取得最大值，即clearl='sqrt((-x)^2+1)+sqrt((200-x)^2+(45+1)^2)' ezplot(l,[0,200]);[xmin,lmin]=fminbnd(l,0,200)x=200;lmax=eval(l);l=(lmin+lmax)/2;得lmax=246.0025l=225.7254第三段到第九段算法与第二段相同，所以结果为第一段：l1 = 225.6103第二到九段分别为: 225.7254 ，163.5839 ，142.7476，120.6438，142.7476，163.5839，225.7254，248.5321总长为：1658.9m抛物线法思路：参照示意图，因为将绳的形状看做抛物线，为了方便研究，以抛物线的最低点为原点建立抛物线2y ax =，则每段绳的长度为l =，最后相加求总长。
数学建模课后习题作业
【陈文滨】1、在稳定的椅子问题中，如设椅子的四脚连线呈长方形，结论如何？【模型假设】（1）椅子四条腿一样长，椅脚与地面接触处视为一点，四脚的连线呈长方形．（2）地面高度是连续变化的，沿任何方向都不会出现间断 (没有像台阶那样的情况)，即从数学的角度看，地面是连续曲面．这个假设相当于给出了椅子能放稳的必要条件．（3）椅子在任何位置至少有三只脚同时着地．为保证这一点，要求对于椅脚的间距和椅腿的长度而言，地面是相对平坦的．因为在地面上与椅脚间距和椅腿长度的尺寸大小相当的范围内，如果出现深沟或凸峰(即使是连续变化的)，此时三只脚是无法同时着地的。
【模型建立】在上述假设下，解决问题的关键在于选择合适的变量，把椅子四只脚同时着地表示出来．首先，引入合适的变量来表示椅子位置的挪动．生活经验告诉我们，要把椅子通过挪动放稳，通常有拖动或转动椅子两种办法，也就是数学上所说的平移与旋转变换．然而，平移椅子后问题的条件没有发生本质变化，所以用平移的办法是不能解决问题的．于是可尝试将椅子就地旋转，并试图在旋转过程中找到一种椅子能放稳的情形．注意到椅脚连线呈长方形，长方形是中心对称图形，绕它的对称中心旋转180度后，椅子仍在原地．把长方形绕它的对称中心O旋转，这可以表示椅子位置的改变。
于是，旋转角度θ这一变量就表示了椅子的位置．为此，在平面上建立直角坐标系来解决问题．如下图所示，设椅脚连线为长方形ABCD，以对角线AC所在的直线为x轴，对称中心O为原点，建立平面直角坐标系．椅子绕O点沿逆时针方向旋转角度θ后，长方形ABCD转至A1B1C1D1 的位置，这样就可以用旋转角θ（0≤θ≤π）表示出椅子绕点O旋转θ后的位置．其次，把椅脚是否着地用数学形式表示出来．我们知道，当椅脚与地面的竖直距离为零时，椅脚就着地了，而当这个距离大于零时，椅脚不着地．由于椅子在不同的位置是θ的函数，因此，椅脚与地面的竖直距离也是θ的函数．由于椅子有四只脚，因而椅脚与地面的竖直距离有四个，它们都是θ的函数．而由假设(3)可知，椅子在任何位置至少有三只脚同时着地，即这四个函数对于任意的θ，其函数值至少有三个同时为0．因此，只需引入两个距离函数即可．考虑到长方形ABCD是中心对称图形，绕其对称中心 O沿逆时针方向旋转180°后，长方形位置不变，但A,C和B,D对换了．因此，记A、B两脚与地面竖直距离之和为f（θ），C、D两脚与地面竖直距离之和为g（θ），其中θ∈[0，π]，从而将原问题数学化。
数学建模作业及答案
数学建模作业姓名：叶勃学号：班级：024121一：层次分析法1、 分别用和法、根法、特征根法编程求判断矩阵1261/2141/61/41A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦11/2433217551/41/711/21/31/31/52111/31/5311A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦的特征根和特征向量（1）冪法求该矩阵的特征根和特征向量 程序为：#include<iostream> #include<math.h> using namespace std;#define n 3 //三阶矩阵#define N 20 #define err 0.0001 //幂法求特征值特征向量 void main(){cout<<"**********幂法求矩阵最大特征值及特征向量***********"<<endl; int i,j,k;double A[n][n],X[n],u,y[n],max;cout<<"请输入矩阵:\n"; for(i=0;i<n;i++) for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j]; //输入矩阵 cout<<"请输入初始向量:\n"; for(i=0;i<n;i++)cin>>X[i]; //输入初始向量 k=1; u=0;while(1){ max=X[0]; for(i=0;i<n;i++) {if(max<X[i]) max=X[i]; //选择最大值 }for(i=0;i<n;i++)y[i]=X[i]/max; for(i=0;i<n;i++)X[i]=0;for(j=0;j<n;j++)X[i]+=A[i][j]*y[j]; //矩阵相乘}if(fabs(max-u)<err){cout<<"A的特征值是 :"<<endl; cout<<max<<endl; cout<<"A的特征向量为:"<<endl; for(i=0;i<n;i++) cout<<X[i]/(X[0]+X[1]+X[2])<<" ";cout<<endl;break;}else{if(k<N) {k=k+1;u=max;} else {cout<<"运行错误\n";break;}}} }程序结果为：（2）和法求矩阵最大特征值及特征向量程序为：#include<stdio.h>#include<iostream>#include<math.h> using namespace std;#define n 3 //三阶矩阵#define N 20void main(){int i,j,k;double A[n][n],w[n],M[n],u[n],W[n][n],max;cout<<"********和法求矩阵的特征根及特征向量*******"<<endl;cout<<"请输入矩阵:\n";for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j]; //输入矩阵 //计算每一列的元素和M[0]=0;M[1]=0;M[2]=0;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){M[i]+=A[j][i];}//将每一列向量归一化for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){W[j][i]=A[j][i]/M[i];}//输出按列归一化之后的矩阵Wcout<<"按列归一化后的矩阵为："<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){cout<<W[i][j]<<" ";if(j==2)cout<<endl;} //求特征向量w[0]=0;w[1]=0;w[2]=0;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){w[i]+=W[i][j];}cout<<"特征向量为:"<<endl; for(i=0;i<n;i++){u[i]=w[i]/(w[0]+w[1]+w[2]);cout<<u[i]<<" "<<endl;}//求最大特征值max=0;for(i=0;i<n;i++){w[i] = 0;for(j=0;j<n;j++){w[i] += A[i][j]*u[j];}}for(i = 0;i < n;i++){max += w[i]/u[i];}cout<<"最大特征根为："<<endl;cout<<max/n<<endl; }运行结果为：（3）根法求矩阵最大特征值及特征向量：程序为：#include<stdio.h>#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;#define n 3 //三阶矩阵#define N 20void main(){int i,j;double A[n][n],w[n],M[n],u[n],W[n][n],max;cout<<"********根法求矩阵的特征根及特征向量*******"<<endl; cout<<"请输入矩阵:\n";for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j]; //输入矩阵//计算每一列的元素和M[0]=0;M[1]=0;M[2]=0;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){M[i]+=A[j][i];}//将每一列向量归一化for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){W[j][i]=A[j][i]/M[i];}//输出按列归一化之后的矩阵Wcout<<"按列归一化后的矩阵为："<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){cout<<W[i][j]<<" ";if(j==2)cout<<endl;}//求特征向量//w[0]=A[0][0];w[1]=A[0][1];w[2]=A[0][2];w[0]=1;w[1]=1;w[2]=1;for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++){w[i]=w[i]*W[i][j];}w[i]=pow(w[i], 1.0/3);}cout<<"特征向量为:"<<endl;for(i=0;i<n;i++){u[i]=w[i]/(w[0]+w[1]+w[2]);cout<<u[i]<<" "<<endl;}//求最大特征值max=0;for(i=0;i<n;i++){w[i] = 0;for(j=0;j<n;j++){w[i] += A[i][j]*u[j];}}for(i = 0;i < n;i++){max += w[i]/u[i];}cout<<"最大特征值为:"<<endl; cout<<max/n;}运行结果为：2、编程验证n阶随机性一致性指标RI：运行结果：3、考虑景色、费用、居住、饮食、旅途五项准则，从桂林、黄山、北戴河三个旅游景点选择最佳的旅游地。
数学建模作业(1)
数学建模作业(1)
数模
数模
1.学校共学校共1000名学生，235人住在宿名学生，人住在A宿名学生人住在人住B宿舍人住在C宿舍舍，333人住宿舍，432人住在宿舍人住宿舍，人住在宿舍.学生们要组织一个10人的委员会人的委员会，学生们要组织一个人的委员会，试用下列办法分配各宿舍的委员数：列办法分配各宿舍的委员数：(1)按比例分配取整数的名额后，剩下的名按比例分配取整数的名额后，按比例分配取整数的名额后额按惯例分给小数部分较大者。
额按惯例分给小数部分较大者。
(2)用Q值方法。
值方法。
用值方法
数模
如果委员会从10人增至人如果委员会从人增至15人，用以上人增至2种方法再分配名额。
将2种方法两次分配种方法再分配名额。
种方法再分配名额种方法两次分配的结果列表比较。
的结果列表比较。
(3)你能提出其它的方法吗？用你的方你能提出其它的方法吗？你能提出其它的方法吗法分配上面的名额。
法分配上面的名额。
数模
2.考察模拟水下爆炸的比例模型.爆炸物质量m,在距爆炸点距离r处设置仪器，接收到的冲击波压强为p,记大气初始压强p0,水的密度ρ,水的体积弹性模量k,用量纲分析法已经得到
p0ρrp=p0(,)km3
数模
设模拟实验与现场的p0,ρ,k相同，而爆炸物模型的质量为原模型的1/1000.为了使实验中接收到与现场相同的压强p,问实验时应如何设置接收冲击波的仪器，即求实验仪器与爆炸点之间的距离是现场的多少倍？
p0,ρ,k。
数学建模 大作业1
N
（ 1, 2 ,..... N )= i 的极小值。通常表示为 i 1
N
min F（ 1, 2 ,..... N )= i , i 1
s.t. rij2 (t)＞64 ，t tij ，i，j=1,2，….N,i≠j
i
6
，i=1,2，….N.
由于在这个及消化问题中目标函数可约束条件关于变量 1, 2 ,..... N 均为非 线性的，因此上述方程组是一个有约束的非线性的规划模型。
数学建模大作业
姓名 1：廉文秀 学号：200904745 姓名 2：沙吾列 学号：200903952 姓名 3：索海娟 学号：200903951 专业：车辆工程 班级：094 指导老师：张仲荣
2012 年 5 月 22 日
升机运输公司问题
一家运输公司正考虑用直升机从某城市的一摩天大楼运送人员。你被聘为顾 问，现在要确定需要多少架飞机。按照建模过程仔细分析，建模。为了简化问题， 可以考虑升机运输公司问题。 基本假设如下：
由于约束条件 ri2j (t)>64, t t ij ，i，j=1,2，…N，i j
有较强的非线性，特别是 tij 的表达式比较复杂，我们可以将问题进一步简化。注
(t)=vtcos
+
x
0 j
(t)=vtsin
+
y
0 j
若记时刻 t 他们距离为 (t),则他们之间距离的平方为
ri2j （t）=（xi（t）-xj(t)）2+（yi(t)-yj（t））2
经简单计算可得
ri2j （ t ） =v2 [(cos i -cos j )2+(sin i -sin j )2] t2
i
架飞机的方向角调整，-
(完整word版)数学建模作业
结果：
Untitled2
j =
80.1000
b =
9.7106
p =
-0.4682
f =
3.1529
极差：
用z表示极差。
编写M文件：Untitled1.m
x1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91];
x2=[88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81];
93
75
83
93
91
85
84
82
77
76
77
95
94
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91
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67
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75
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70
94
84
83
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70
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76
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77
63
53
55
(1)计算均值，标准差，极差，偏度，峰度，画出直方图；
(2)检验分布的正态性；
检验结果
（1）布尔变量h=0，表示不拒绝零假设，说明提出的假设学生成绩均值80是合理的。
（2）95%的置信区间为[77.6，82.6]，它完全包括80，且精度很高。
（3）sig的值为0.9367，远超过0.5，不能拒绝零假设。
数学建模选修课作业
二﹑MATLAB解决线性代数问题
⑴①矩阵A的逆矩阵-0.1250 -0.1250 0.4000 -0.0500
0.1250 0.1250 0.2000 -0.1500
1.7500 0.7500 -1.0000 0.5000
1.5000 0.5000 -1.2000 0.4000
3.利用三维曲面绘图命令绘制3个三维曲面的图形
(1)绘制平面z=x+y的图形
程序:x=0:1:2;
y=0:1:2;
[x,y]=meshgrid(x,y)%生成xy平面上网格坐标矩阵
z=x+y;
axis([0,2,0,2,0,4])
mesh(x,y,z)%做三维曲面命令
(2)绘制螺旋抛物面z=x2+y2的图形
ans secx*tanx
(4)求导exyz,
程序：syms u x y z;
u=exp(x*y*z);
diff(diff(u,(x),y),z)
ans xexyz+x2zyexyz
(5)求导e2xy,
程序：syms u x y
u=exp(2*x*y)
diff(diff(u,(2x),y),z)
ans 2xexyz+x2zyexyz
-0.1616 - 1.4968i
1.0452
-1.0554
⑷利用MATLAB矩阵访问命令对下面的矩阵做初等行变换使其成为一个上三角矩阵
1 -2 2 -1 1
0 -4 8 0 2
0 0 -2 3 3
0 0 0 -6 4
三﹑MATLAB绘图绘制下面的曲线
1.在区间0≤x≤2中绘制cosx的图形
数学建模作业及答案
数学建模作业姓名：叶勃学号：班级：024121一：层次分析法1、 分别用和法、根法、特征根法编程求判断矩阵1261/2141/61/41A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦11/2433217551/41/711/21/31/31/52111/31/5311A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦的特征根和特征向量（1）冪法求该矩阵的特征根和特征向量 程序为：#include<iostream> #include<math.h> using namespace std;#define n 3 //三阶矩阵#define N 20 #define err 0.0001 //幂法求特征值特征向量 void main(){cout<<"**********幂法求矩阵最大特征值及特征向量***********"<<endl; int i,j,k;double A[n][n],X[n],u,y[n],max;cout<<"请输入矩阵:\n"; for(i=0;i<n;i++) for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j]; //输入矩阵 cout<<"请输入初始向量:\n"; for(i=0;i<n;i++)cin>>X[i]; //输入初始向量 k=1; u=0;while(1){ max=X[0]; for(i=0;i<n;i++) {if(max<X[i]) max=X[i]; //选择最大值 }for(i=0;i<n;i++)y[i]=X[i]/max; for(i=0;i<n;i++)X[i]=0;for(j=0;j<n;j++)X[i]+=A[i][j]*y[j]; //矩阵相乘}if(fabs(max-u)<err){cout<<"A的特征值是 :"<<endl; cout<<max<<endl; cout<<"A的特征向量为:"<<endl; for(i=0;i<n;i++) cout<<X[i]/(X[0]+X[1]+X[2])<<" ";cout<<endl;break;}else{if(k<N) {k=k+1;u=max;} else {cout<<"运行错误\n";break;}}} }程序结果为：（2）和法求矩阵最大特征值及特征向量程序为：#include<stdio.h>#include<iostream>#include<math.h> using namespace std;#define n 3 //三阶矩阵#define N 20void main(){int i,j,k;double A[n][n],w[n],M[n],u[n],W[n][n],max;cout<<"********和法求矩阵的特征根及特征向量*******"<<endl;cout<<"请输入矩阵:\n";for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j]; //输入矩阵 //计算每一列的元素和M[0]=0;M[1]=0;M[2]=0;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){M[i]+=A[j][i];}//将每一列向量归一化for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){W[j][i]=A[j][i]/M[i];}//输出按列归一化之后的矩阵Wcout<<"按列归一化后的矩阵为："<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){cout<<W[i][j]<<" ";if(j==2)cout<<endl;} //求特征向量w[0]=0;w[1]=0;w[2]=0;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){w[i]+=W[i][j];}cout<<"特征向量为:"<<endl; for(i=0;i<n;i++){u[i]=w[i]/(w[0]+w[1]+w[2]);cout<<u[i]<<" "<<endl;}//求最大特征值max=0;for(i=0;i<n;i++){w[i] = 0;for(j=0;j<n;j++){w[i] += A[i][j]*u[j];}}for(i = 0;i < n;i++){max += w[i]/u[i];}cout<<"最大特征根为："<<endl;cout<<max/n<<endl; }运行结果为：（3）根法求矩阵最大特征值及特征向量：程序为：#include<stdio.h>#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;#define n 3 //三阶矩阵#define N 20void main(){int i,j;double A[n][n],w[n],M[n],u[n],W[n][n],max;cout<<"********根法求矩阵的特征根及特征向量*******"<<endl; cout<<"请输入矩阵:\n";for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j]; //输入矩阵//计算每一列的元素和M[0]=0;M[1]=0;M[2]=0;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){M[i]+=A[j][i];}//将每一列向量归一化for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){W[j][i]=A[j][i]/M[i];}//输出按列归一化之后的矩阵Wcout<<"按列归一化后的矩阵为："<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){cout<<W[i][j]<<" ";if(j==2)cout<<endl;}//求特征向量//w[0]=A[0][0];w[1]=A[0][1];w[2]=A[0][2];w[0]=1;w[1]=1;w[2]=1;for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++){w[i]=w[i]*W[i][j];}w[i]=pow(w[i], 1.0/3);}cout<<"特征向量为:"<<endl;for(i=0;i<n;i++){u[i]=w[i]/(w[0]+w[1]+w[2]);cout<<u[i]<<" "<<endl;}//求最大特征值max=0;for(i=0;i<n;i++){w[i] = 0;for(j=0;j<n;j++){w[i] += A[i][j]*u[j];}}for(i = 0;i < n;i++){max += w[i]/u[i];}cout<<"最大特征值为:"<<endl; cout<<max/n;}运行结果为：2、编程验证n阶随机性一致性指标RI：运行结果：3、考虑景色、费用、居住、饮食、旅途五项准则，从桂林、黄山、北戴河三个旅游景点选择最佳的旅游地。
数学建模大作业习题答案
数学建模大作业习题答案数学建模大作业习题答案作为一门应用数学课程，数学建模在现代科学研究和工程技术中具有重要的地位和作用。
通过数学建模，我们可以将实际问题转化为数学模型，从而利用数学方法进行分析和求解。
在数学建模的学习过程中，我们经常会遇到一些习题，下面我将为大家提供一些数学建模大作业题目的答案，希望能对大家的学习有所帮助。
1. 题目：某城市的交通拥堵问题解答：针对这个问题，我们可以采用图论的方法进行建模和求解。
首先，我们将城市的道路网络抽象为一个图，图的节点表示交叉口，边表示道路。
然后，我们可以给每条边赋予一个权重，表示道路的通行能力。
接着，我们可以使用最短路径算法，比如Dijkstra算法，来计算从一个交叉口到另一个交叉口的最短路径，从而找到最优的交通路线。
此外，我们还可以使用最小生成树算法，比如Prim算法，来构建一个最小的道路网络，以减少交通拥堵。
2. 题目：某工厂的生产调度问题解答：对于这个问题，我们可以采用线性规划的方法进行建模和求解。
首先，我们可以将工厂的生产任务抽象为一个线性规划模型，其中目标函数表示最大化生产效益，约束条件表示生产能力、物料供应和市场需求等方面的限制。
然后，我们可以使用线性规划求解器，比如Simplex算法或内点法，来求解这个线性规划模型，得到最优的生产调度方案。
此外，我们还可以引入一些启发式算法，比如遗传算法或模拟退火算法，来寻找更好的解决方案。
3. 题目：某股票的价格预测问题解答：对于这个问题，我们可以采用时间序列分析的方法进行建模和求解。
首先，我们可以将股票的价格序列抽象为一个时间序列模型，比如ARIMA模型。
然后，我们可以使用历史数据来拟合这个时间序列模型，并进行参数估计。
接着，我们可以利用这个时间序列模型来预测未来的股票价格。
此外，我们还可以引入其他的预测方法，比如神经网络或支持向量机，来提高预测的准确性。
通过以上的例子，我们可以看到，在数学建模的过程中，我们需要将实际问题抽象为数学模型，然后利用数学方法进行分析和求解。
数学建模作业---优化模型
P104页，复习题题目：考虑以下“食谱问题"：某学校为学生提供营养套餐，希望以最小的费用来满足学生对基本营养的需求按照营养学家的建设，一个人一天要对蛋白质，维生素A和钙的需求如下：50g蛋白质、4000IU维生素A和1000mg的钙，我们只考虑以不食物构成的食谱：苹果，香蕉，胡萝卜，枣汁和鸡蛋，其营养含量见下表。
制定食谱，确定每种食物的用量，以最小费用满足营养学家建议的营养需求，并考虑：（1）对维生素A的需求增加一个单位时是否需要改变食谱？成本增加多少？如果对蛋白质的需求增加1g呢？如果对钙的需求增加1mg呢？（2）胡萝卜的价格增加Ⅰ角时，是否需要改变食谱？成本增加多少？问题分析：（1）此优化问题的目标是使花费最小.（2）所做的决策是选择各种食物的用量，即用多少苹果，香蕉，胡萝卜，枣汁，鸡蛋来制定食谱。
（3）决策所受限制条件：最少应摄入的蛋白质、维生素和钙的含量（4）设置决策变量：用x1表示苹果的个数、x2表示香蕉的个数、x3表示胡萝卜的个数、x4表示枣汁的杯数量、x5表示鸡蛋的个数（5）x1个苹果花费10·x1角x2个香蕉花费15·x2角x3个胡萝卜花费5·x3角x4杯枣汁花费60·x4角x5个鸡蛋花费8·x5角目标函数为总花费金额：z=10·x1+15·x2+5·x3+60·x4+8·x5 (角)（6）约束条件为：最少摄入蛋白质的含量：0.3x1+1.2x2+0.7x3+3.5x4+5.5x5≥50最少摄入维生素A的含量：73x1+96x2+20253x3+890x4+279x5≥4000最少摄入钙的含量：10x1+15x2+5x3+60x4+8x5≥1000非负约束：x 1,x 2,x 3,x 4,x 5≥0优化模型：minz =10x 1+15x 2+5x 3+60x 4+8x 5s.t. 0.3x 1+1.2x 2+0.7x 3+3.5x 4+5.5x 5≥5073x 1+96x 2+20253x 3+890x 4+279x 5≥4000 9.6x 1+7x 2+19x 3+57x 4+22x 5≥1000 x 1,x 2,x 3,x 4,x 5≥0由线性规划模型的定义，容易得到线性规划的性质：1. 比例性 每个决策变量的对目标函数的“贡献”与该决策变量的取值成正比；每个决策变量对每个约束条件右端项的“贡献”，与该决策变量的取值成正比.2. 可加性 各个决策变量对目标函数的“贡献”，与其他决策变量的取值无关；各个决策变量对每个约束条件右端项的“贡献”，与其他决策变量的取值无关.3. 连续性 每个决策变量的取值是连续的. 考察本题，实际上隐含下面的假设 ：1.购买苹果、香蕉、胡萝卜、枣汁、鸡蛋每个（杯）的花费是与各自的用量无关的常数；苹果、香蕉、胡萝卜、枣汁、鸡蛋每个（杯）所包含的蛋白质、维生素、钙的含量是与各自的用量无关的常数.（线性规划性质1—比例性）2.购买苹果、香蕉、胡萝卜、枣汁、鸡蛋每个（杯）的花费是与它们相互间用量无关的常数；苹果、香蕉、胡萝卜、枣汁、鸡蛋每个（杯）所包含的蛋白质、维生素A 、钙的含量是与它们相互间的用量无关的常数. （线性规划性质2—可加性）3. 购买苹果、香蕉、胡萝卜、枣汁、鸡蛋的数量都是实数. (线性规划性质3—连续性) 模型求解：（决策变量是5维的，不适用图解法求解模型）软件求解：线性规划模型：min z=10x1+15x2+5x3+60x4+8x5s.t. 0.3x1+1.2x2+0.7x3+3.5x4+5.5x5≥5073x1+96x2+20253x3+890x4+279x5≥40009.6x1+7x2+19x3+57x4+22x5≥1000x1,x2,x3,x4,x5≥0模型全局最优解：(Global optimal solution)x1=0x2=0x3=49.38272x4=0x5=2.805836z的最优值为269.3603角用LINGO 软件求解，得到如下输出：结果分析：1. 3个约束条件的右端项可视为3种资源：蛋白质含量、维生素A 含量、钙含量.LINGO 的输出项Row Slack or Surplus ，给出了3种资源在最优解下的剩余.2.目标函数可视为“支出（成本）”，紧约束的“资源”增加1单位时，“支出”的增加由LINGO 的输出项 Dual Price 给出。
数学建模作业题目
题目1 人口增长的模型假定人口的增长服从这样的规律：时刻t 的人口为x (t), t 到t+t ∆时间内人口的增量与)(t x x m -成正比（其中m x 为最大容量）。
试建立模型并求解，作出解的图形并与指数增长模型、阻滞增长模型的结果进行比较。
题目2 新产品销售问题模型一种新产品刚面世，厂家和商家总是采取各种措施促进销售，比如：不惜血本大做广告等等。
他们都希望对这种新产品的推销速度做到心中有数，厂家用于组织生产，商家便于安排进货。
怎样建立一个数学模型描述新产品（保健酒、新上市的饮料等）推销速度，并由此分析出一些有用的结果以指导生产，并根据实际应用背景对你的模型进行评价与推广。
题目3 商品包装的数学模型在超市购物时你注意到大包装商品比小包装商品便宜这种现象了吗？比如高露洁牙膏50g 装的每支1.5元，120g 装的每支3.00元，二者单位重量价格比是1.2 ：1。
试用合适方法构造模型解释这个现象。
（1）分析商品价格C 与商品重量w 的关系。
价格由生产成本、包装成本、和其他成本等决定，这些成本中有的与重量w 成正比，有的与表面积成正比，还有与w 无关的因素。
（2）给出单位重量价格c 与w 的关系，画出他们的简图，说明w 越大c 越小，但是随着w 的增加c 减小的程度变小，解释实际意义是什么。
题目4 生产销售存储模型建立不允许缺货的生产销售存储模型，设生产速率为常数k ，销售速率为常数r ，k r >。
在每个生产周期T 内，开始的一段时间（00t T <<）内一边生产一边销售，后来的一段时间（0T t T <<）只销售不生产，画出贮存量()q t 的图形。
设每次生产准备费为1c ，单位时间每件产品贮存费为2c ，以总费用最小为目标确定最优生产周期。
讨论k r <和k r ≈的情况。
题目5 广告竞争销售模型甲乙两公司通过广告竞争销售产品的数量，广告费分别是x 和y 设甲乙公司商品的销售在两公司总销售量中占的份额，是他们的广告费在总广告费中所占份额的函数()xf x y +和()yf x y +，又设公司的收入与销售量成正比，从收入中扣除广告费后即为公司的利润.是构造模型的图形，并讨论甲公司怎样确定广告费才能使利润最大.（1）令xt x y =+，则()(1)1f t f t +-=.画出()f t 的示意图.（2）写出甲公司利润的表达式()p x .对于一定的y ，使()p x 最大的x 的最优值应满足什么关系.题目6 淋雨模型要在雨中从一处沿直线跑到另一处，若雨速为常数且方向不变，试建立模型讨论是否跑得越快淋雨越少.将人体简化成一个长方体，高 1.5a m =（颈部以下），宽0.5b m =，厚0.2c m =.设跑步距离1000d m =，跑步最大速度5/m v m s =，雨速4/u m s =，降雨量为2/w cm h =，记跑步速度为v .按以下步骤进行讨论：（1）不考虑雨的方向，设降雨淋遍全身，以最大的速度跑步，估计跑完全程的总淋雨量.（2）雨从迎面吹来，雨线与跑步方向在同一平面内，且与人体的夹角为θ，建立总淋雨量与速度v 之间的关系，问速度多大，总淋雨量最少.计算0,30θθ==时的总淋雨量.（3）雨从背面吹来，雨线与跑步方向在同一平面内，且与人体的夹角为α，建立总淋雨量与速度v之间的关系，问速度多大，总淋雨量最少.计算30α= 时的总淋雨量.（4）以总淋雨量为纵轴，速度v为横轴，对（3）作图（考虑α的影响），并解释结果的实际意义.题目7 穿越公路问题模型一条公路交通不太拥挤，以致人们养成“冲”过马路的习惯，不愿行走到邻近较远处的“斑马线”。
数学建模作业完整版
数学建模作业HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】《数学建模》作业学号姓名工作量 100 %专业所属学院指导教师二〇一七年六月数学建模作业第一部分：请在以下两题中任选一题完成（20 分）。
1、（马王堆一号墓入葬年代的测定建模问题）湖南省长沙市马王堆一号墓于 1972 年 8 月发掘出土，其时测得出土的木炭标本中碳-14 平均原子蜕变数为次/分钟，而新烧成的同种木材的木炭标本中碳-14（C-14）原子蜕变数为次/分钟. 又知碳-14 的半衰期为 5730 年，试推断该一号墓入葬的大致年代。
问题分析：放射性元素衰变的速度是不受环境影响的，它总是和该元素当前的量成正比，运用碳—14测定文物或化石年代的方法是基于下面的理由：（1）宇宙射线不断轰击大气层，使大气层中产生碳—14而同时碳—14又在不断衰变，从而大气层中碳—14含量处于动态平衡中，且其含量自古至今基本上是不变的；（2）碳—14被动植物体所吸收，所以活着的生物体由于不断的新陈代谢，体内的碳—14也处于动态平衡中，其含量在物体中所占的百分比自古至今都是一样的；（3）动植物的尸体由于停止了从环境中摄取碳—14，从而其体内碳—14含量将由于衰变的不断减少，碳定年代法就是根据碳—14的减少量来判断物体的大致死亡时间。
模型建立设t 时刻生物体中碳—14的含量为x （t ），放射性物质的半衰期（即放射性物质的原子数衰减一半所需的时间）为T ，生物体死亡时间为t0，则由放射性物质衰变规律得数学模型⎪⎩⎪⎨⎧=-=,)(,00x t x x dtdx λ ① 其中0>λ称为衰变系数，由放射性物质所决定，x 0为生物体在死亡时刻t 0时的碳—14含量。
模型求解对所得的一阶线性微分方程模型①采用同变量分离法求解，得 e x t t x t )(00)(--=λ??由于T t t =-0时，有 0021)()(x T t x t x =+=??代入上式，有 T e T 2ln ,212==-λ????? 所以得 ? T t t e x t x )(2ln 00)(--= ②这就是生物体中碳—14的含量随时间衰变的规律，由之易解得 )()(ln 2ln 00t x t x T t t =- ③ 将所得的数学模型的一般解应用于本例，此时以T=5730,37.380=x (新木炭标准中碳—14原子蜕变数)，X(1972)=（出土的木炭标本中碳—14原子蜕变数） 代入到③式,得 ?209578.2937.38ln 2ln 57300≈=-t t 年 于是得??1232095197220950-=-=-≈t t 年结果表明,马王堆墓入葬年代大约在公元前123年左右的西汉中期，该结论与马王堆出土文物的考证结果相一致。
高中数学湘教版 第6章 数学建模 课后练习、课时练习
一、单选题1. 一般的数学建模包含如下活动过程:①建立模型；②实际情境；③提出问题；④求解模型；⑤实际结果；⑥检验结果，则正确的序号顺序为（）A．③②①④⑤⑥B．③②①④⑥⑤C．②①③④⑤⑥D．②③①④⑥⑤2. 对20不断进行“乘以2”或“减去3”的运算，每进行一次记作一次运算，若运算n 次得到的结果为23，则n的最小值为（）A．7 B．8 C．9 D．103. 下列说法正确的是（）A．数学探究活动是数学建模B．用数学的思想方法分析、解决了实际问题的过程就是数学建模C．数学建模的第一步是对数学问题进行抽象概括D．数学建模的对象是现实世界中的实际问题二、填空题4. 在一个十字路口，每次亮绿灯的时长为30秒，那么，每次绿灯亮时，在一条直行道路上能有多少汽车通过？这个问题涉及车长、车距、车速、堵塞的干扰等多种因素，不同型号车的车长是不同的，驾驶员的习惯不同也会使车距、车速不同，行人和非机动车的干扰因素则复杂且不确定．面对这些不同和不确定，需要作出假设．例如小明发现虽然通过路口的车辆各种各样，但多数是小轿车，因此小明给出如下假设：通过路口的车辆长度都相等，请写出一个你认为合理的假设________________________．5. 我们知道，提出问题比解决问题更重要，提出关于现实世界问题是创新的起点.作为中学生我们应该自觉地观察现实世界并提出实际问题，以便养成面对实际情景提出实际问题的习惯，为成为创新型人才打下坚实的基础.生活中，我们经常经过熟悉的十字路口，面对“熟悉的十字路口”这一现实世界情景，请你就“熟悉的十字路口”提出关于现实世界的问题，作为自己学习数学建模的第一步.你提出的实际问题是______.（答案不唯一）三、解答题6. 如图，在山顶P点已得三点A，B，C的俯角分别为，，，其中A，B，C为山脚下两侧共线的三点，现欲沿直线AC挖掘一条隧道，试根据测得的AD，EB，BC的长度，建立估计隧道DE长度的数学模型．7. 下图1为世界各洲在一段时间内人口数量随时间变化的曲线，这些曲线描述的人口变化规律与图2中的曲线有何不同？试分析原因．8. 如图，有三个新兴城镇分别位于A，B，C处，且，（）．今计划在BC的垂直平分线上建一个中心医院P，方便三镇居民就医，试在下列条件下求P的位置：(1)P到三镇距离平方和最小；(2)P到三镇距离之和最小；(3)P到三镇的最远距离最小．9. 1981年，生物学家根据触角长和翼长将蠓虫分为Af和Apf两类，已知9只Af 蠓虫和6只Apf蠓虫的标本数据如下（单位：mm）：Af蠓虫触角长 1.24 1.36 1.38 1.38 1.38 1.40 1.48 1.54 1.56 翼长 1.72 1.74 1.64 1.82 1.90 1.70 1.82 1.82 2.08Apf蠓虫触角长 1.14 1.18 1.20 1.26 1.28 1.30翼长 1.78 1.96 1.86 2.00 2.00 1.96现另有三个蠓虫标本的触角长和翼长分别为，，，请设法确定哪个是Af蠓虫，哪个是Apf蠓虫.（可以借助网络等资源查询相关资料，得到解决问题的思路）。
大一高数建模作业
大一高数建模作业大一高数建模作业主要是为了帮助学生巩固高数知识，提高运用数学解决实际问题的能力。
以下是一些建议的建模作业题目：1. 线性方程组建模：根据实际问题，建立线性方程组，并求解。
例如，可以考虑用线性方程组描述几个人在不同时间点的年龄关系。
2. 函数建模：根据实际问题，选择合适的数学函数进行建模，并分析函数的性质。
例如，可以考虑用指数函数或对数函数描述某种增长或衰减现象。
3. 微分方程建模：根据实际问题，建立微分方程模型，并求解。
例如，可以考虑用一阶微分方程描述某物体在不同时间点的速度关系。
4. 概率论建模：根据实际问题，运用概率论知识进行建模，分析事件的概率和风险。
例如，可以考虑用二项分布描述某人在多次试验中成功的概率。
5. 数值计算建模：根据实际问题，运用数值计算方法进行建模，解决数学问题。
例如，可以考虑用数值积分方法计算连续函数的定积分。
6. 数学建模竞赛：参加数学建模竞赛，锻炼团队协作和解决问题的能力。
例如，可以考虑参加全国大学生数学建模竞赛或MCM/ICM国际数学建模竞赛。
7. 应用高数知识解决实际问题：结合所学的高数知识，尝试解决一些实际问题。
例如，可以考虑利用微积分知识优化某个工程问题，提高效率。
在完成这些建模作业时，要注意以下几点：1. 理解题意：在开始建模之前，首先要确保自己清楚题目的要求，理解问题的背景和意义。
2. 建立模型：根据实际问题，选择合适的数学模型，如线性方程组、函数、微分方程等。
3. 求解模型：运用相应的数学方法，求解建立的模型。
这可能涉及到一些高数公式和计算方法，如求导、积分、解方程等。
4. 分析结果：在求解出模型后，要对结果进行分析，判断其合理性和有效性。
这可能需要借助一些数学软件或工具，如Excel、MATLAB等。
5. 撰写报告：最后，要将建模过程和结果整理成报告，以便与他人交流和分享。
报告应包括问题背景、模型建立、求解过程、结果分析等内容。
通过完成这些大一高数建模作业，可以帮助学生更好地理解高数知识，提高解决实际问题的能力，为未来的学术和职业生涯打下坚实基础。
4.建模作业_MATLAB(3)
《数学建模》课程作业题第七章MATLAB(3)1.MATLAB图形处理的高级技术都有哪些？颜色映像。
1）colormap函数进行调用颜色映像；2）Pcolor、rgbplot、colorbar等函数用户可以条用所定义的颜色映像为图形服务；3）pcolor一般与函数shading相结合，用于以不同方式为图形着色；4）Rgbplot是一种直接显示颜色的函数；5）第三个用来显示颜色映像最常用的函数是colorbar。
视角与光照。
1）视角控制函数view,viewmtx及rotate3D；2）光照控制函数lighting‘光源模式’；3）图像处理。
2.MATLAB图形处理的基本技术都有哪些？1）图像控制坐标控制：axis([xmin,xmax,ymin,ymax])平面坐标网格函数：grid on/grid off2）图形的标注①．坐标轴标注：xlabel(‘标注’,’属性’),ylabel,zlabel②．文本标注：text（x,y,’标注文本及控制字符串’）③．交互式文本标注：gtext④．图例标注：legend （‘标注1’，‘标注2’） 3）图形的保持与子图：hold on,hold off,subplot(m,n,p) 3.3. 编写如下问题的M 文件7.4.1绘制下列曲线.(1) 21100x y +=, 运行程序：clear; clc; x=0:0.1:1; y=100./(1+x.^2); plot(x,y);(2) 2221xe y -=π, 运行程序 clear;clc; x=0:0.01:1;y=(1/(2*pi))*exp(((-x.^2)/2)); plot(x,y);(3) 122=+y x ,ezplot('x^2+y^2=1')(4) ⎩⎨⎧==325ty t x . t=0:1:50; x=t.^2; y=t.^3; plot(x,y)title('参数方程 ');7.4.2绘制下列极坐标图.(1) 4cos 5+=θρ,clear; clc;x=0:0.01*pi:2*pi; y=5*cos(x)+4; polar(x,y)(2) θρ12=,clear; clc;x=0:0.01*pi:2*pi; y=12./sqrt(x); polar(x,y);(3) 7cos 5-=θρ, clear; clc;x=0:0.01*pi:2*pi; y=5./cos(x)-7; polar(x,y)(4) 23θπρ=.clear;clc;x=0:0.01*pi:2*pi; y=pi/3*x.^2; polar(x,y)7.4.3绘制下列三维图形.(1) ⎪⎩⎪⎨⎧===t z t y t x sin cos ,clear; clc;t=0:0.01*pi:2*pi; x=cos(t); y=sin(t); z=t;plot3(x,y,z)(2) ⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=u z v u y v u x sin sin )cos 1(cos )cos 1(,u=0:pi/20:10*pi; v=0:pi/20:10*pi; x2=(1+cos(u)).*cos(v); y2=(1+cos(u)).*sin(v); z2=sin(u); plot3(x,y,z)(3) 5=z ,[x3,y3]=meshgrid(-100:100);%形成一个100×100的网格z3=5*ones(size(x3));%将Z与上面网格对应起来mesh(x3,y3,z3)(4) 半径为10的球面.x0=2;y0=3;z0=0;%球心r=10;%半径[x,y,z]=sphere;mesh(r*x+x0,r*y+y0,r*z+z0);axis equal7.4.4在同一图形窗口采用子图形式分别绘制正方形、圆、三角形和六边形.ord=[3 4 6 2^20] for i=1:4 subplot(2,2,i)theta=linspace(pi/ord(i),2*pi+pi/ord(i),ord(i)+1);%%圆等分点 plot(cos(theta),sin(theta));xlim(1.5*[-1,1]);ylim(1.5*[-1,1]);axis equal ; end7.4.5分别用plot 和fplot 函数绘制下列分段函数的曲线：⎪⎩⎪⎨⎧<--+=>+++=0 ,510 ,00 ,51)(342x x x x x x x x ffunction y=work414(x) y=[];%定义空矩阵 for i = x if i > 0y = [y, i^2+(1+i)^0.25+5]; %将算出值与矩阵y 结合形成新矩阵y elseif i == 0 y = [y, 0]; elsey = [y, i^3+sqrt(1-i)-5]; end end endclearclcx=-10:0.5:10;y=work414(x);subplot(2, 1, 1);plot(x,y)grid on; title('plot');subplot(2, 1, 2);fplot(@(x)work414(x),[-5,5])grid on; title('fplot');7.4.6某工厂2005年度各季度产值(单位：万元)分别为：450.6、395.9、410.2、450.9，试绘制折线图和柄状图，并说明图形的实际意义.subplot(1, 1, 1); clear; clc;x = 1 : 4;y = [450.6, 395.9, 410.2, 450.9];subplot(1, 2, 1);plot(x, y);title('折线图-四个季度产值变化'); xlabel('第i个季度'); ylabel('产值/万元'); grid on; axis([0, 5, 360, 480]);subplot(1, 2, 2);pie(y);title('饼图-每个季度占总产值的百分比');意义：第一季度与第四季度产值高，二三季度产值偏低7.4.7绘制一个长方形，将长方形3等份，每等份分别着不同的颜色.vert = [0, 0; 1, 0; 2, 0; 3, 0; 3, 1; 2, 1; 1, 1; 0, 1]; %画最大长方形fac = [1, 8, 7, 2; 2, 7, 6, 3; 3, 6, 5, 4];%区域涂色分割mc = jet(3);patch('Vertices', vert, 'Faces', fac, 'FaceVertexCData', mc, 'FaceColor', 'flat'); %着色函数7.4.8生成一个长方体，每小面着不同颜色，并进行光照和材质处理.clear;clc;vert = [0, 0, 0; 1, 0, 0; 1, 1, 0; 0, 1, 0; 0, 0, 1; 1, 0, 1; 1, 1, 1; 0, 1, 1];fac = [1, 5, 6, 2; 2, 6, 7, 3; 3, 7, 8, 4; 4, 8, 5, 1; 1, 4, 3, 2;5, 8, 7, 6];mc = jet(6);patch('Vertices', vert, 'Faces', fac, 'FaceVertexCData', mc,'FaceColor', 'Flat'); % 顶点集，小面上定点axis([-0.5, 2.5, -0.5, 2.5, -0.5, 2.5]); grid on; axis square;xlabel('x-axis'); ylabel('y-axis'); zlabel('z-axis');title('方块');light('Color', 'b', 'Style', 'local', 'Position', [1, 1, 1]);lighting flat; % 均匀入射光material shiny; % 镜面反射光hold on;plot3(2, 2, 2, 'p'); text(2, 2, 2, 'light');hold off7.4.9气象变换情况的可视化：下表是气象学家测量得到的气象数据，它们分别表示在南半球地区按不同纬度、不同月份的平均气旋数字，根据这些数据，绘制出气旋分布曲面图，并计算2月份在纬度11度处的气旋值.南半球气旋数据表clear;clc;x=1:12;y=5:10:85;z=[2.4 1.6 2.4 3.2 1.0 0.5 0.4 0.2 0.5 0.8 2.4 3.6 ;18.7 21.4 16.2 9.2 2.8 1.7 1.4 2.4 5.8 9.2 10.3 16;20.8 18.5 18.2 16.6 12.9 10.1 8.3 11.2 12.5 21.1 23.9 25.5;22.1 20.1 20.5 25.1 29.2 32.6 33.0 31.0 28.6 32.0 28.1 25.6;37.3 28.8 27.8 37.2 40.3 41.7 46.2 39.9 35.9 40.3 38.2 43.4;48.2 36.6 35.5 40 37.6 35.4 35 34.7 35.7 39.5 40 41.9;25.6 24.2 25.5 24.6 21.1 22.2 20.2 21.2 22.6 28.5 25.3 24.3;5.3 5.3 5.4 4.9 4.9 7.1 5.3 7.3 7 8.66.3 6.6;0.3 0 0 0.3 0 0 0.1 0.2 0.3 0 0.1 0.3];[xi,yi]=meshgrid(1:12,5:1:85);zi=interp2(x,y,z,xi,yi,'cubic');z=interp2(x,y,z,2,11,'cubic')mesh(xi,yi,zi)hold on;plot3(2,11,z,'*r')xlabel('月份'),ylabel('纬度'),zlabel('气旋'),axis([0 12 0 90 0 50])title('南半球气旋可视化图形')红点表示2月份在纬度11度处的气旋值z =16.2040。
数学建模作业(mathematica)
化简可得y= ,
又y（0）=1，y（24）=5,可得c[1]=1999 ,2000k=0.1329014
通过观察发现，60小时的患者人数比50小时时翻了一倍还多，说明这一时期是传染最为严重的时刻，因此应该在这之前采取适当措施，才能有效控制住病情的发展。否则通过图像可以看到，当时间到达90小时时，所有学生基本都被传染了。这时再采取措施就太晚了。
3.问题求解（附程序源代码）
用数学软件求解
观察图形发现，三次函数的拟合度比二次函数更好一些，因此用三次函数作为花园的边界曲线。
可见，修建花园总的花费为234万元左右。
问题二
宿舍楼里的传染病问题
1.问题描述
禽流感的爆发威胁着人们的健康，但是这种传染病如果能及时发现，就可以做到可治可控。对于学校来讲，人员密集，更要引起大家的注重。假设一个宿舍楼有2000名学生，现在有一名学生患了禽流感，24小时后会传染给5个人。禽流感是有潜伏期的，早起并不容易察觉，因此没法及时隔离病毒携带者。假设学校和医院在第一个患病学生回到学校10天之后才开始采取防治措施，求此时患传染病的人数。
数学实验与数学建模作业
（电子信息工程学院）
问题一
小区里街心花园的设计与造价问题
1.问题描述
有一个小区，入住率很高，但是业主对小区的环境和绿化并不是很满意。物业为了改善小区的居住环境，打算在小区里修建一个小型的街心花园，以便让业主休息放松。由于小区的面积比较狭窄，且建筑物比较稠密，因此没有很大的空间修建街心花园，只能修一个面积形状不规则的花园。物业计划要在开发出的空间里全部铺上草坪，并在每单位面积内种植一定数目和花卉，以及必要的灌溉设施（造价见符号说明）。计算花园的造价。
2.问题分析：
假设 为发现速率。
2025版新教材高中数学课时作业五十数学建模案例一烧开水问题湘教版必修第二册
课时作业(五十) 数学建模案例(一)：烧开水问题1．学校宿舍与办公室相距a m．某同学有重要材料要送交给老师，从宿舍动身，先匀速跑步3 min来到办公室，停留2 min，然后匀速步行10 min返回宿舍．在这个过程中，该同学行进的速度和行走的路程都是时间的函数，画出速度函数和路程函数的示意图．2．有一支队伍长L m．以速度v m/s匀速前进．排尾的传令兵因传达吩咐赶赴排头，到达排头后马上返回，来回速度不变．回答下列问题：(1)假如传令兵行进的速度为整个队伍行进速度的2倍，求传令兵回到排尾时所走的路程；(2)假如传令兵回到排尾时，全队正好前进了L m，求传令兵行走的路程．课时作业(五十) 数学建模案例(一)：烧开水问题1．解析：在实际情境中能够用图象揭示函数性质，整体反映函数的基本特征，速度函数和路程函数的示意图如下所示：2．解析：(1)传令兵来回速度为2v m/s，从排尾到排头所需时间为L2v－vs，再从排头到排尾所需时间为L2v＋vs.故传令兵来回共用时间为L 2v －v ＋L 2v ＋v ＝4L 3v(s)， 来回路程为2v ×4L 3v ＝83L (m). (2)设传令兵的行进速度为v ′，则传令兵从排尾到排头所需时间为L v ′－v s ，再从排头到排尾所需时间为Lv ′＋v s ，来回共用时间t ＝⎝ ⎛⎭⎪⎫L v ′－v ＋L v ′＋v s ，来回所走路程为v ′t m ．由传令兵回到排尾时全队正好前进了L m ，则L ＝vt ，故L v ＝L v ′－v ＋L v ′＋v，解得v ′＝(2＋1)v .上式等号两边同乘t ，得v ′t ＝(2＋1)vt ＝(2＋1)L .所以传令兵来回路程为(2＋1)L m ．。
数学建模第三次作业
院系: 数学学院专业: 信息与计算科学年级: 2014级学生姓名: 王继禹学号: 2教师姓名: 徐霞6、6 习题3、一个慢跑者在平面上沿着她喜欢的路径跑步,突然一只狗攻击她,这只狗以恒定速率跑向慢跑者,狗的运动方向始终指向慢跑者,计算并画出狗的轨迹。
解:(1)模型分析建立:狗的轨迹:在任意时刻,狗的速度向量都指向它的目标慢跑者。
假设1:慢跑者在某路径上跑步,她的运动由两个函数X(t)与Y(t)描述。
假设2:当t=0时,狗就是在点(x0,y0)处,在时刻t时,它的位置就是(x(t),y(t))那么下列方程成立:(1)狗以恒定速率跑: X’2+y’2=w2(2) 狗的速度向量平行于慢跑者与狗的位置的差向量:将上述方程带入等式:,可得:再将λ代入第二个方程,可得狗的轨迹的微分方程:(2)程序及结果dog函数[dog、m]function [zs,isterminal,direction] = dog(t,z,flag) global w;% w=speed of the dogX=jogger(t);h = X-z;nh=norm(h);if nargin<3 || isempty(flag)zs=(w/nh)*h;elseswitch(flag)case'events'zs = nh-1e-3;isterminal = 1;direction = 0;otherwiseerror(['Unknow flag:' flag]);endend慢跑者的运动轨迹方程,水平向右[jogger、m]function s = jogger(t);s = [8*t;0];标记的函数[cross、m]function cross(Cx,Cy,v)Kx = [Cx Cx Cx Cx-v Cx+v];Ky = [Cy Cy+2、5*v Cy+1、5*v Cy+1、5*v Cy+1、5*v] plot(Kx,Ky);plot(Cx,Cy,'o');主程序:静态显示[main1、m]global wy0 = [60;70];w=10;options = odeset('RelTol',1e-5,'Events','on');[t,Y] = ode23('dog',[0,20],y0,options);clf;hold on;axis([-10,100,-10,70]);plot(Y(:,1),Y(:,2));J=[];for h=1:length(t),w = jogger(t(h));J=[J;w'];endplot(J(:,1),J(:,2),':');p = max(size(Y));cross(Y(p,1),Y(p,2),2)hold off;动态显示[main2、m]global w;y0=[60;70];w=10;options = odeset('RelTol',1e-5,'Events','on');[t,Y]=ode23('dog',[0,20],y0,options); J=[];for h=1:length(t);w= jogger(t(h));J=[J;w'];endxmin = min(min(Y(:,1)),min(J(:,1)));xmax = max(max(Y(:,1)),max(J(:,1)));ymin = min(min(Y(:,2)),min(J(:,2)));ymax = max(max(Y(:,2)),max(J(:,2)));clf;hold on;axis([xmin-10 xmax ymin-10 ymax]);title('The jogger and the Dog');for h = 1:length(t)-1,plot([Y(h,1),Y(h+1,1)],[Y(h,2),Y(h+1,2)],'-','Color','red','EraseMode ','none');plot([J(h,1),J(h+1,1)],[J(h,2),J(h+1,2)],'-','Color','green','EraseMo de','none');drawnow;pause(0、1);endplot(J(:,1),J(:,2),':');p = max(size(Y));cross(Y(p,1),Y(p,2),2)hold off;结果t=12、2761812635281,在12、27秒后狗追上慢跑者。
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问题一养老金问题
一、问题重述
一个人为了积累养老金，他每月按时到银行存100元。
银行的年利率为4%，且可以任意分段按复利计算，试求解以下问题：
<1> 试问此人在5年后共积累了多少养老金？
<2> 如果存款和复利按日计算，则他又有多少养老金？
<3> 如果复利和存款连续计算？
二、问题的分析
复利的计算是对本金及其产生的利息一并计算，也就是利上有利。
复利计算的特点：把上期末的本利和作为下一期的一并作为本金，在计算时每一期本金的数额是不同的。
复利的计算公式是：
n
1(+
=
⨯
S)
i
p
其中：P=本金；i=利率；n=持有期限
问题<1>求解以年为周期，五年以后共积累的养老金,且可以任意分段按复利计算，对于此问题我们可以假设从2010年开始，通过使用EXCEL求解，建立模型如下：2010年1月份的能存满5年100*（1.04）^5，剩下2010年的11个月只能做存满4年算：11*100*（1.04）^4；
2011年1月份的能存满4年100*（1.04）^4，剩下2011年的11个月只能做存满3年算：11*100*（1.04）^3；
2012年1月份的能存满3年100*（1.04）^3，剩下2012年的11个月只能做存满2年算：11*100*（1.04）^2；
2013年1月份的能存满2年100*（1.04）^2，剩下2013年的11个月只能做存满1年算：11*100*1.04；
2014年1月份的能存满1年100*1.04，剩下2014年的11个月均没有达到存满一年
的条件。
问题<2>求解以日为周期，五年以后共积累的养老金,且可以任意分段按复利计算。
对于此问题我们同样假设从2010年开始，通过使用EXCEL求解。
银行的年利率为4%，转化为日利率为：（4/365）%=0.0109589%。
使用EXCEL中的FV函数求解。
FV函数是基于固定利率及等额分期付款方式，返回某项投资的未来值。
语法 FV(rate,nper,pmt,pv,type) 其中各个参数如下：
rate 为各期利率；
nper 为总投资（或贷款）期，即该项投资（或贷款）的付款期总数；
pmt 为各期所应支付的金额，其数值在整个年金期间保持不变，通常 pmt 包括本金和利息，但不包括其他费用及税款。
如果忽略 pmt，则必须包含 pv 参数。
pv 为现值，即从该项投资开始计算时已经入帐的款项，或一系列未来付款的当前值的累积和，也称为本金。
如果省略 pv，则假设其值为零，并且必须包括 pmt 参数。
type 数字0或 1，用以指定各期的付款时间是在期初还是期末，具体表示意思如下：
问题<3>复利和存款连续计算，五年以后共积累的养老金，且可以任意分段按复利计算。
复利和存款连续计算的话，计算公式如下：
ni
⨯
=
(
p
e
S)
其中：P=本金；i=利率；n=持有期限
三、问题的求解
通过EXCEL软件求解以上模型得到以下结果：
问题<1>求解：
如果存款和复利按年计算，此人在5年后共积累的养老金为：
1408.51+1354.3363+1302.246+1252.16+1204=6521.252元
问题<2>求解：
如果存款和复利按日计算，此人在5年后共积累的养老金为：6733.93元。
问题<3>求解：
如果存款和复利连续计算，此人在5年后共积累的养老金为：
1413.002079+1357.597511+1304.365386+1253.220522+1204.081075= 6532.266573元
参考文献
[1] 姜启源,谢金星. 数学建模案例选集[M]. 北京:高等教育出版社, 2006年
[2] 李超. Excel函数与图表实例精讲[M]. 北京:科学出版社，2006.
问题二护士值班安排问题
一、问题重述
某医院负责人每日至少需要下列数量的护士：
每班护士在值班开始时向病房报到，连续工作八个小时，医院领导为满足每班所需要的护士数，最少需要雇佣多少护士？
二、基本假设
1．假设每班护士在值班开始时都能准时向病房报到；
2. 假设每班护士在交接班时所耗时间在自己的值班时间内；
三、符号说明
为了便于描述问题，我们用下面的符号来代替问题中涉及的一些基本变量。
四、模型的建立与求解
考虑班次的时间安排，是从6时开始第一班，而第一班最少需要护士数为60，故x1≥60 ，又每班护士连续工作八个小时，以此类推，可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时，据此可以建立如下线性规划模型：
目标函数： 654321min x x x x x x Z +++++= 约束条件： x1+x2≥70
x2+x3≥60 x3+x4≥50 x4+x5≥20 x5+x6≥30 x6+x1≥60 x1≥60
xi ≥0 (i=2,3,4,5,6)
通过lingo 编程解此线性规划模型得到以下结果：
程序代码：
min =x1+x2+x3+x4+x5+x6;
x1+x2>=70; x2+x3>=60; x3+x4>=50; x4+x5>=20; x5+x6>=30; x6+x1>=60;
x1>=60; @gin (x1); @gin (x2); @gin (x3); @gin (x4); @gin (x5); @gin (x6);
运行结果：
Global optimal solution found at iteration: 5 Objective value: 150.0000
Variable Value Reduced Cost X1 60.00000 1.000000 X2 10.00000 1.000000
X3 50.00000 1.000000
X4 0.000000 1.000000
X5 30.00000 1.000000
X6 0.000000 1.000000
Row Slack or Surplus Dual Price
1 150.0000 -1.000000
2 0.000000 0.000000
3 0.000000 0.000000
4 0.000000 0.000000
5 10.00000 0.000000
6 0.000000 0.000000
7 0.000000 0.000000
8 0.000000 0.000000
从运行结果中可以看到最少需要护士数为150.
参考文献
[1] 姜启源,谢金星.数学建模案例选集[M]. 北京:高等教育出版社, 2006年
[2] 韩中庚. 使用运筹学[M]. 北京:清华大学出版社, 2007.12
[3] 徐玖平,胡智能. 运筹学-数据·模型·决策[M]. 北京:科学出版社,2006年。