稳定性模型 数学建模
数学建模培训讲义-建模概论与初等模型

模型建立 建立t与n的函数关系有多种方法:
1. 右轮盘转过第 i 圈的半径为r+wi, m圈的总长度 等于录象带在时间t内移动的长度vt, 所以
m kn
模型建立
2. 考察右轮盘面积的 变化,等于录象带厚度 3. 考察t到t+dt录象带在 乘以转过的长度,即 右轮盘缠绕的长度,有
[(r wkn)2 r 2 ] wvt (r wkn)2kdn vdt
• 亲自动手,认真作几个实际题目
数学建模的论文结构
1、摘要——问题、模型、方法、结果
2、问题重述
3、模型假设
4、分析与建立模型
5、模型求解
6、模型检验
7、模型推广
8、参考文献
9、附录
谢 谢!
二、初等模型
例1 哥尼斯堡七桥问题
符号表示“一笔画问题”(抽象分析法) 游戏问题图论(创始人欧拉) 完美的回答连通图中至多两结点的度数为奇
3. 对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的,
使椅子的任何位置至少有三只脚同时着地。
A
y A
椅脚连线为正方形ABCD(如右图).
模 型
t ——椅子绕中心点O旋转角度
构 f(t)——A,C两脚与地面距离之和 D
B
t
x
成 g(t)——B,D两脚与地面距离之和
O
B
f(t), g(t) 0
D
C
模型构成 由假设1,f和g都是连续函数 A
实际上, 由于测试有误差, 最好用足够多的数据作拟合。
若现有一批测试数据:
t 0 20 40 60 n 0000 1153 2045 2800 t 100 120 140 160 n 4068 4621 5135 5619
数学建模实验报告

湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业:学号:姓名:指导教师:成绩:年月日实验一 初等模型实验目的:掌握数学建模的基本步骤,会用初等数学知识分析和解决实际问题。
实验内容:A 、B 两题选作一题,撰写实验报告,包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。
A 题 飞机的降落曲线在研究飞机的自动着陆系统时,技术人员需要分析飞机的降落曲线。
根据经验,一架水平飞行的飞机,其降落曲线是一条S 形曲线。
如下图所示,已知飞机的飞行高度为h ,飞机的着陆点为原点O ,且在整个降落过程中,飞机的水平速度始终保持为常数u 。
出于安全考虑,飞机垂直加速度的最大绝对值不得超过g /10,此处g 是重力加速度。
(1)若飞机从0x x 处开始下降,试确定出飞机的降落曲线; (2)求开始下降点0x 所能允许的最小值。
B 题 铅球的投掷问题众所周知,铅球的投掷运动是运动员单手托住7.264kg(16磅)重的铅球在直径为2.135m 的投掷圆内将铅球掷出并且使铅球落入开角为45o 的有效扇形区域内。
以铅球的落地点与投掷圆间的距离度量铅球投掷的远度,并以铅球投掷远度的大小评定运动员的成绩。
在铅球的训练和比赛中,铅球投掷距离的远与近是人们最关心的问题。
而对于教练和运动员最为关心的问题是如何使铅球掷得最远。
影响铅球投掷远度的因素有哪些?建立一个数学模型,将预测的投掷距离表示为初始速度和出手角度的函数。
最优的出手角度是什么?如果在采用你所建议的出手角度时,该运动员不能使初始速度达到最大,那么他应该更关心出手角度还是出手速度?应该怎样折中?哪些是影响远度的主要因素?在平时训练中,应该更注意哪些方面的训练?试通过组建数学模型对上述问题进行分析,给教练和运动员以理论指导。
参考数据资料如下:实验报告:一、问题分析在研究飞机下落过程中,需要分析飞机下降的降落曲线,根据经验应该是一条五次多项式。
以降落点为原点O建立直角坐标系。
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
数学建模

山西工程技术学院数学建模竞赛垃圾焚烧厂布袋式除尘系统运行稳定性的模型参赛队员:安宁 14电气工程及其自动化4班 140712101张宇豪 14电气工程及其自动化4班 140712107雷添墨 14土木3班 140611069指导老师:刘桃凤2016年4月27日垃圾焚烧厂布袋式除尘系统运行稳定性分析摘要本文对垃圾焚烧厂布袋式式除尘系统的稳定性进行了深入的研究,我们通过对布袋除尘器工作原理的分析,确立袋式除尘器稳定性的表示方法。
可以对除尘效率,过滤速度,压力损失,滤袋寿命定性分析建立模型运用数学的计算公式布袋来体现出布袋除尘器的稳定性。
对于问题一我们运用了数学中的威布尔函数建立了滤袋寿命模型,并对寿命分布进行了验证。
再运用数理模型来分析除尘效率,过滤速度和压力损失。
用多因素分析法借助SPSS软件画出清灰次数与清灰周期的关系图。
通过对附件中所提供数据进行筛选,去除异常数据分析出布袋损坏的原因。
做出总结,向政府提出了环境保护监测方案。
对于问题二我们运用了数理模型计算出超净新型除尘工艺除尘效率的增加。
关键词:滤袋寿命过滤速度威布尔模型数理模型问题的重述与分析今天,以焚烧方法处理生活垃圾已是我国社会维持可持续发展的必由之路。
然而,随着社会对垃圾焚烧技术了解的逐步深入,民众对垃圾焚烧排放污染问题的担忧与日俱增,甚至是最新版的污染排放国标都难以满足民众对二恶英等剧毒物质排放的控制要求(例如国标允许焚烧炉每年有60小时的故障排放时间,而对于焚烧厂附近的居民来说这是难以接受的)。
事实上,许多垃圾焚烧厂都存在“虽然排放达标,但却仍然扰民”的现象。
国标控制排放量与民众环保诉求之间的落差,已成为阻碍新建垃圾焚烧厂选址落地的重要因素。
而阻碍国标进一步提升的主要问题还是现行垃圾焚烧除尘工艺存在缺乏持续稳定性等重大缺陷。
另外,在各地不得不建设大型焚烧厂集中处理垃圾的情况下,采用现行除尘工艺的大型焚烧厂即便其排放浓度不超标,却仍然存在排放总量限额超标的问题,也会给当地的环境带来重大的恶化影响。
数学建模的关键知识点

数学建模的关键知识点数学建模是一种将现实问题抽象化并用数学方法解决的过程。
它是数学与实际问题相结合的一种学科,广泛应用于各个领域,如物理、经济、生物、环境等。
在数学建模过程中,有一些关键的知识点需要掌握和应用。
本文将介绍数学建模的关键知识点,帮助读者更好地理解和应用数学建模。
首先,数学建模的第一个关键知识点是问题的数学化。
在进行数学建模之前,我们需要将实际问题转化为数学问题。
这就要求我们对问题进行分析和理解,找出问题中的关键因素和变量,并建立数学模型来描述问题。
数学化的过程需要我们具备一定的抽象思维能力和数学建模的基础知识。
其次,数学建模的第二个关键知识点是数学模型的选择和建立。
在数学建模中,我们可以使用不同的数学模型来描述和解决问题。
选择合适的数学模型是解决问题的关键。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型、概率模型等。
建立数学模型需要我们对不同的模型有一定的了解,并根据问题的特点选择合适的模型。
第三,数学建模的第三个关键知识点是数学方法的应用。
在解决数学模型时,我们需要运用各种数学方法和技巧。
这些数学方法包括微积分、线性代数、概率论等。
在应用数学方法时,我们需要熟练掌握各种数学工具和技巧,灵活运用,以求得问题的解答。
第四,数学建模的第四个关键知识点是模型的求解和分析。
在建立数学模型之后,我们需要对模型进行求解和分析,得到问题的解答和结论。
求解和分析模型需要运用数值计算、优化方法、统计分析等技术。
在进行模型求解和分析时,我们需要注意结果的可行性和合理性,并对结果进行验证和解释。
最后,数学建模的第五个关键知识点是模型的评价和改进。
在解决问题之后,我们需要对模型进行评价和改进。
评价模型的好坏可以从模型的准确性、稳定性、可解释性等方面进行考察。
改进模型需要从模型的假设、参数等方面入手,对模型进行修正和优化,以提高模型的预测能力和解释能力。
综上所述,数学建模的关键知识点包括问题的数学化、数学模型的选择和建立、数学方法的应用、模型的求解和分析以及模型的评价和改进。
数学建模的常用模型和方法

数学建模的常用模型和方法嘿,朋友们!今天咱来聊聊超厉害的数学建模哦!那数学建模里常用的模型和方法可多啦,就像一个百宝箱,每个都有独特的魅力和用处呢!先来说说线性规划模型吧。
步骤呢,就是先明确目标函数和约束条件。
你得清楚自己想要最大化或最小化什么,然后把各种限制因素用数学式子表达出来。
就好比你要规划一次旅行,预算就是约束条件,你想在有限的预算内让旅行体验最好,这就是目标函数啦!注意事项嘛,要仔细检查约束条件有没有遗漏,数据是不是准确。
在这个过程中,安全性就体现在它的逻辑严谨性上,只要你按照正确的步骤来,一般不会出大错,稳定性也不错,因为它的算法和理论都比较成熟。
它的应用场景可广啦,比如生产安排、资源分配等。
优势就是能帮你在复杂的条件下找到最优解,让资源得到最合理的利用。
比如说一个工厂要安排生产不同产品的数量,用线性规划就能算出怎样安排能让利润最大。
实际应用中,效果那是杠杠的,能大大提高生产效率和经济效益呢!再讲讲层次分析法。
它的步骤是先构建层次结构,把问题分成不同层次,像搭积木一样一层一层的。
然后通过专家打分或者数据统计确定各因素的权重。
这就好像给一个球队的球员打分,不同位置的球员重要性不一样嘛。
要注意的是,专家的选择要合理,打分要尽量客观。
它的安全性在于整个过程有一套系统的方法,不容易跑偏。
稳定性也还可以,只要层次结构合理,结果一般比较可靠。
应用场景呢,比如选方案、做决策的时候就很管用。
它的优势是能综合考虑多个因素,把复杂的问题简单化。
比如说要选一个投资项目,用层次分析法就能综合考虑风险、收益等各种因素,选出最合适的。
实际案例中,很多企业在做战略决策时都用到它,效果很不错,能让决策更科学合理。
还有个很有趣的模型叫聚类分析。
步骤是先确定聚类的指标,然后选择合适的聚类算法,把数据分成不同的类。
就好像把一堆水果按照种类分堆一样。
注意要选对指标和算法哦,不然分出来的类可能就不靠谱啦。
它的安全性体现在能对数据进行合理分类,帮助我们更好地理解数据的结构。
第一章 数学建模概论 数学模型与实验 国家级精品课程课件 20页

2、国际数学建模竞赛(MCM)
创办于1985年,由美国运筹与管理学会,美国工业与应 用数学学会和美国数学会联合举办,开始主要是美国的大学 参赛,90年代以来有来自中国、加拿大、欧洲、亚洲等许多 国家的大学参加,逐渐成为一项全球性的学科竞赛。上一年 11月份报名,每个大学限报4队,每个系限报2队,2月上旬 比赛,4月份评奖。9篇优秀论文刊登在 “The Journal of Undergraduate Mathematics and Its Applications(UMAP)” 专刊上。详见 /
用实际问题的实测数据等 来检验该数学模型
不符合实际 符合实际
交付使用,从而可产生 经济、社会效益
建模过程示意图
七、怎样撰写数学建模的论文? 1、摘要:问题、模型、方法、结果 2、问题重述 3、模型假设 4、分析与建立模型 5、模型求解 6、模型检验 7、模型改进、评价、推广等 8、参考文献 9、附录
数学模型与实验
十一、 资料查询
校内:校图书馆提供电子资源,搜索软件查询 校外:, ,
数学模型与实验
十二 数学建模示例
椅子能在不平的地面上放稳吗 问题分析 通常 ~ 三只脚着地 模 型 假 设
放稳 ~ 四只脚着地
• 四条腿一样长,椅脚与地面点接触,四脚 连线呈正方形; • 地面高度连续变化,可视为数学上的连续 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。
1、中国大学生数学建模竞赛(CUMCM)
创办于1990年,由教育部高教司和中国工业与应用数学 学会共同举办,全国几乎所有大专院校都有参加,每年6月份 报名,9月下旬比赛,11月份评奖。优秀论文刊登在《数学 的实践与认识》或?工程数学?每年第一期上。详见
数学建模简介

阻滞增长模型(Logistic模型)
人口增长到一定数量后,增长率下降的原因: 资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用 且阻滞作用随人口数量增加而变大 假定 r是x的减函数
r ( x) r sx (r, s 0)
r
o
r~固有增长率(x很小时)
r(x)
xm
x
r ( x) r sx (r, s 0)
线性和非线性
建模目的
了解程度
描述、优化、预报、决策、…
白箱 灰箱 黑箱
怎样学习数学建模
数学建模与其说是一门技术,不如说是一门艺术
技术大致有章可循 想象力 艺术无法归纳成普遍适用的准则 洞察力 判断力
• 学习、分析、评价、改进别人作过的模型
• 亲自动手,认真作几个实际题目
数学建模工具软件介绍 数学建模一般借助于数学软件. 如:Mathematica、 Matlab、SAS、 SPSS、MathCAD、lingo、 Maple…
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
数学建模的具体应用
• 分析与设计
• 预报与决策
D
a φ
O C
b
D
1. 问题分析与建立模型 如图所示:设钢管与地面夹角为
φ
C O
a
b
,钢管在廊尽拐角处的长度为L(φ), b a 则 L() CO OD
.
图1-1-1
cos
sinΒιβλιοθήκη dL b sin a cos b sin a cos 2 2 d cos sin sin2 cos2
数学模型与数学建模

1. 1数学模型与数学建模
• 从而解释或描述某一系统或过程.数学模型对我们其实并不陌生.如牛 顿第二定律F=ma就是一个典型的数学模型;欧姆电路定律I=U/R也是 一个数学模型;历史上著名的七桥问题的答案更是一个巧妙的数学模 型。
• 七桥问题18世纪东普鲁士哥尼斯误被普列格尔河分为四块.它们通 过七座桥相互连接(图1. 2).当时.城里的市民热衷于这样一个游 戏:“一个散步者怎样才能从某块陆地出发.经每座桥一次且仅一次到 出发点?实时控制,其控制过程原理方框图 如图8-1所示。由A/D转换器把由传感器采集来的模拟信号转 换成为数字信号,送计算机处理,当计算机处理完数据后, 把结果或控制信号输出,由D/A转换器转换成模拟信号,送 执行元件,对控制对象进行控制。可见,ADC和DAC是数字 系统和模拟系统相互联系的桥梁,是数字系统的重要组成部 分。
科的专门知识外.还常常需要较广阔的应用数学方面的知识.以开拓思 路.
• N模型求解本环节对建立的模型可以采用解方程、问图形、证明定
理、逻辑运算、数值计算等各种传统的和近代的数学方法.特别是计
算机技术进行求解.确定模型所涉及关键参量的结果.
• V模型分析对模型结果及算法进行理论上的分析.
上一页 下一页 返回
上一页 下一页 返回
1. 1数学模型与数学建模
• 初始状态:x(0)=0,y(0)=h.x‘(0)=vcos0,y'(0)=vsin0.但如果考虑空气 阻力.问题的理解似乎并不那么简单.比如:空气阻力和什么因索有关? 关系如何?阻力对投掷距离的影响怎样?如果考虑这些附加问题会对建 立模型
• 那么.为什么还要再根据实际问题不断去修正、完善数学模型呢?实 际中.建立问题的模型不一定一次就能成功.不成功时自然需要根据实 际问题对模型加以改进、调整.最终让模型接近现实原形.否则.建立不 能反映实际状况的模型又有什么用呢?然而·模型只能近似描述实际问 题.不能苛求与真实事物完全吻合.
《数学建模》教学大纲

《数学模型》课程教学大纲一、《数学模型》课程说明(一)课程编号:07251105(二)英文名称:Mathmatic Modeling(三)开课对象:数学与应用数学专业(四)课程的性质:数学建模是为数学与应用数学专业开设的一门学科基础课,其先修课程有数学分析、高等代数、概率论与数理统计、数学实验等。
它是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际生活中存在问题的一门边缘交叉学科,是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程,是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。
(五)教学目的:数学建模是继本科生学习数学分析、高等代数、概率论与数理统计之后进一步提高运用数学知识解决实际问题,培育和训练综合能力所开设的一门新学科。
通过具体实例引入使学生掌握数学建模基本思想、基本方法、基本类型。
学会进行科学研究的一般过程,并能进入一个实际操作的状态.通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍,培养学生数学推导计算和简化分析能力、熟练运用计算机能力;培养学生联想、洞察能力、综合分析能力;培养学生应用数学解决实际问题的能力。
(六)教学要求和方法1.教学要求本课程主要介绍在数学应用中已经比较完善的数学模型,包括初等模型、简单优化模型、线性规划模型、离散模型、离散模型、微分方程模型、差分方程、概率统计模型等内容。
要求学生了解数学建摸的基本概念及基本方法,学会将学过的数学方法和知识同周围的现实世界联系起来,甚至和真正的实际问题联系起来。
不仅应使学生知道数学有用、怎么用,更要使学生体会到在真正的应用中还需要继续学习。
2.教学方法本课程将课堂讲授与上机实习结合起来,以课堂讲授为主。
课堂讲授旨在教学生如何建立模型,讲授中穿插各类数模实例,与现实中的各类实际问题相结合,启发学生自主思考和研究问题,找寻解决问题的数学模型和实际方法。
除此外,还会讲解数学建模论文的书写方法,以论文的形式完成建模和研究工作。
上机旨在教学生如何求解模型,以学生自主学习为主,结合课堂学习内容完成课堂布置的作业,利用数学软件求解模型结果。
微分方程模型

r0
r0
x(t ) x0
x(t ) 0
人口将始终保持不变! 人口将按指数规律减少直 至绝灭!
2 T ln r
人口倍增时间
Malthus模型预测美国人口
Malthus模型预测美国人口
Malthus模型预测的优缺点
优点 缺点 原因 短期预报比较 准确 不适合中长期预报 预报时假设人口增长率 r 为常数。没有考虑环 境对人口增长的制约作用。
机动
目录
上页
下页
返回
结束
医学(流行病,传染病问题)模型,经济(商业销 售,财富分布,资本主义经济周期性危机)模 型,战争(正规战,游击战)模型等。 下面,我们给出如何利用方程知识建立 数学模型的几种方法。
机动
目录
上页
下页
返回
结束
1.利用题目本身给出的或隐含的等量 关系建立微分方程模型。这就需要我们仔 细分析题目,明确题意,找出其中的等量关 系,建立数学模型。 2.从一些已知的基本定律或基本公式出 发建立微分方程模型.我们要熟悉一些常用 的基本定律,基本公式.例如力学中的牛顿第 二运动定律,电学中的基尔霍夫定律等.从 这些知识出发我们可以建立相应的微分方 程模型。
到t t时刻, 除去死亡的人外 , 活着的都变成了
r dr1 , r dr dr1 区间内的人, t t时刻年龄在
即p(r dr 1 , t dt) dr.这里dr 1 dt.
而在这段时间內死去的 人数为 r , t pr , t drdt, 它们之间的关系为 : pr , t dr pr dr 1 , t dt dr r , t p r , t drdt r , t pr , t drdt
数学建模的五个步骤

数学建模的五个步骤数学建模是指利用数学方法来解决实际问题的过程。
它在现代科学研究、工程技术等领域都有广泛的应用。
数学建模的过程可以分为五个步骤,包括问题理解、建立模型、模型求解、模型评价和结果解释。
下面将详细介绍这五个步骤。
第一步:问题理解问题理解是数学建模的第一步,也是至关重要的一步。
正确的问题理解能够确保后续建模过程的准确性和有效性。
在问题理解阶段,研究者需要明确问题的背景和要求,确定问题的范围和目标,以及搜集相关的实验数据和文献资料。
这些信息将有助于研究者在后续的建模过程中更好地进行模型的构建和求解。
第二步:建立模型建立模型是数学建模的核心步骤,它是将实际问题转化为数学问题的过程。
在建立模型时,研究者需要根据问题的特点和要求,选取合适的数学方法和工具,构建数学模型。
数学模型可以是代数方程、差分方程、微分方程、最优化问题等等。
模型的构建需要充分考虑实际问题中的各种因素和假设条件,并进行适当的抽象和简化。
此外,研究者还需要对所选用的数学模型进行合理的验证和修正。
第三步:模型求解模型求解是数学建模中的关键步骤之一、在模型求解过程中,研究者需要选择合适的求解方法和算法,使用计算机软件或手工计算来解决所建立的数学模型。
求解的过程中,研究者需要考虑求解的效率和精度,以及结果的可靠性和实用性。
第四步:模型评价模型评价是对所建立的数学模型进行有效性和可行性的评估。
在模型评价过程中,研究者需要利用实验数据和实际情况进行模型的验证和检验。
评价的指标可以是模型的拟合度、预测精度、稳定性等等。
通过模型评价的结果,可以对模型进行合理的调整和改进,以便更好地解决实际问题。
第五步:结果解释结果解释是数学建模的最后一步,也是将数学模型的结果转化为实际应用的关键一步。
在结果解释过程中,研究者需要将模型的结果与实际问题进行对比和分析,解释模型的意义和结论,提出相应的建议和策略。
结果解释的目的是使模型的结果能够被决策者、管理者和其他利益相关方所理解和接受,并能够指导实际问题的解决和处理。
差分方程模型

差分方程模型一. 引言数学模型按照离散的方法和连续的方法,可以分为离散模型和连续模型。
1. 确定性连续模型1) 微分法建模(静态优化模型),如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。
2) 微分方程建模(动态模型),如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。
3) 稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型),如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。
4) 变分法建模(动态优化模型),如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。
2. 确定性离散模型1) 逻辑方法建模,如效益的合理分配模型、价格的指数模型。
2) 层次分析法建模,如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。
3)图的方法建模,如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。
4)差分方程建模,如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。
随着科学技术的发展,人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题,差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
在一般情况下,动态连续模型用微分方程方法建立,与此相适应,当时间变量离散化以后,可以用差分方程建立动态离散模型。
有些实际问题既可以建立连续模型,又可建立离散模型,究竟采用那种模型应视建模的目的而定。
例如,人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic 模型),又可建立人口差分方程模型。
这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。
二. 差分方程简介在实际中,许多问题所研究的变量都是离散的形式,所建立的数学模型也是离散的,譬如,像政治、经济和社会等领域中的实际问题。
有些时候,即使所建立的数学模型是连续形式,例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。
但是,往往都需要用计算机求数值解。
这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化,从而将连续型模型转化为离散型模型。
数学建模的思想和方法

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
数 学 建 模 的 思 想 和 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.
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
数学建模的思想和方法
主讲人:杨树国
1.数学建模的思想和方法
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6
从现实对象到数学模型 数学建模的重要意义 数学建模示例 数学建模的方法和步骤 数学模型的特点和分类 怎样学习数学建模
2.数学建模竞赛的的思想和方法
yk--第k次渡河前此岸的随从数 sk=(xk , yk)--过程的状态
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
vk--第k次渡船上的随从数
dk=(uk , vk)~决策 sk+1=sk +(-1)k dk
uk, vk=0,1,2;
数学建模无时不在,无处不在!
数 学 建 模 的 思 想 和 方 法
启示:
很多同学,尤其是非数学专业的同学,把数学 建模看得很神秘,总以为它高深莫测,其实并非 如此。实际上,数学建模就是发生在我们身边的事 情,可能你不经意间就在进行着数学建模和求解, 只不过你不知道罢了。 可以毫不夸张地说: 数学建模无时不在,无处不在!
数学建模的基本方法与策略总结

数学建模的基本方法与策略总结数学建模是将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法对该模型进行分析和求解的过程。
在实际应用中,数学建模是解决问题、预测趋势和优化决策的有效工具。
本文将对数学建模的基本方法与策略进行总结,以帮助读者更好地理解和应用数学建模。
一、问题的理解与定义数学建模的第一步是充分理解和定义问题。
这包括对问题的背景、目标、限制条件和需求进行详细的分析。
通过对问题的深入了解,可以明确问题的关键变量和参数,为后续的建模过程提供基础。
二、问题的建模和抽象在对问题进行全面理解后,接下来是将问题抽象为数学模型。
数学模型应能准确描述问题的关键要素和关联关系,以便进行后续的数学分析。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型、随机模型等。
合适的模型选择与问题类型密切相关,需要根据具体情况进行判断。
三、数据的收集和处理在建立数学模型之前,需要对问题所涉及的数据进行收集和处理。
数据的质量和可靠性直接影响模型的准确性和可行性。
收集到的数据可以来自于实验、调查、统计等渠道。
在处理数据时,可以使用数据平滑、插值、拟合等方法,以消除数据中的噪声和误差,提高模型的精度。
四、模型的求解与分析根据建立的模型,使用适当的数学方法对模型进行求解和分析。
常用的方法包括解析解法、数值解法、优化算法等。
求解的结果应进行合理性和可行性的验证,以确保模型的准确性和可靠性。
如果模型复杂,可以采用近似方法、计算机仿真等手段来求解。
五、模型的评价和优化在完成模型的求解后,需要对模型的效果进行评价和优化。
评价指标可以根据具体问题而定,如模型的拟合程度、稳定性、鲁棒性等。
如果模型不满足要求,可以对模型进行优化,例如调整参数、引入约束条件等,以获得更好的结果。
六、模型的推广与应用当得到满意的模型后,可以将其推广应用到实际问题中。
这需要将数学模型与实际问题相结合,并针对具体情况进行调整和改进。
在应用过程中,需要不断收集反馈信息,对模型进行修正和完善,以适应实际应用的需求。
《数学建模》课程标准

《数学建模》课程标准一、课程性质与目的要求数学建模课程是各专业的选修课,是数学科学联系实际的主要途径之一。
通 过该课程的学习,要使学生系统地获得数学建模的基本知识、基本理论和方法, 培养和训练学生的数学建模素质;要求学生具有熟练的计算推导能力,逻辑推理 能力,空间想象能力及综合运用所学知识分析和解决问题的能力;同时为使学生 适应现代社会奠定必要的基础。
要求掌握:(一)理论知识方面1. 根据理论结合实际的原则,要求学生重点掌握数学模型的建立和求解方法。
2. 基本掌握的内容: 初等模型、数学规划模型、微分方程模型、稳定性模型、 图论与网络模型、离散模型、概率统计模型、随机模拟等理论。
(二)实践技能方面要求学生重点掌握数据处理的一些基本方法,能够使用 Lindo/Lingo 求解各 种规划问题,使用 matlab 求解方程(组)、微分方程(组),进行数据拟合,参 数估计、假设检验、回归分析(特别是多项式回归)等概率问题。
二、学习用书教材:《数学建模与数学实验》(校本教材),谢珊主编,2010年,主要参考书:《数学模型》(第三版),姜启源等编,高等教育出版社,2004年,张珠宝主编,高等教育出版社,2005年《数学建模与数学实验》三、课程内容与考核标准(一)数学建模简介1, 教学目的与要求了解数学模型的概念。
掌握数学建模的一般步骤。
掌握人口增长模型的建立。
掌握 matlab函数拟合的方法。
2,教学内容(1)数学模型的概念及数学建模意义。
(2)介绍全国大学生数学建模竞赛。
(3)数学建模示例:人口增长模型。
3,考核要求l了解数学模型的概念及数学建模意义l会建立人口增长模型,并且能够用 matlab进行函数拟合,确定人口增长 模型中的参数。
(二)matlab入门1,教学目的与要求了解 matlab 的数组、矩阵、函数的定义与使用。
掌握 matlab 程序设计的基 本方法。
2,教学内容(1)介绍 matlab变量、数组、矩阵、表达式、流程控制、函数。
《数学模型》试题及参考答案

A卷2009-2010学年第2学期《数学建模》试卷专业班级姓名分组号与学号开课系室数学与计算科学学院考试日期 2010 年7月题号一二三四五六七八总分得分阅卷人数学建模试卷(1007A)一(10)(1)简述数学模型的概念,分析数学模型与数学建模的关系。
(2)建立数学模型的一般方法是什么?在建模中如何应用这些方法,结合实例加以说明。
二(10分)、(1).简述数学建模的一般步骤,分析每个步骤的主要内容和注意事项。
(2)简述数学模型的表现形态,并举例说明。
第一页三(10分)、(1)简述合理分配席位的Q-值方法,包括方法的具体实施过程,简述分配席位的理想化原则。
(2)建立录像机记数器读数与录像带转过时间之间的关系模型,包括模型假设与模型建立全过程。
四(15分)(1)建立不允许缺货情况下的存储模型,确定订货周期和订货量(包括问题叙述,模型假设和求解过程).(2)建立不允许缺货的生产销售存贮模型.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(0 t T0)一边生产一边销售,后来的一段时间(T0t T)只销售不生产.设每次生产开工费为c1,单位时间每件产品贮存费为c2,(a)求出存储量q(t) 的表示式并画出示意图。
(2)以总费用最小为准则确定最优周期T,讨论kr的情况.第二页五(15分)、(1)建立传染病传播的SIS模型并求解(简述假设条件和求解过程),(2)建立SIR模型,并用相平面方法求解,在相平面上画出相轨线并进行分析。
六(15分)(1)建立一般的战争模型,分析各项所表示的含义。
(2)在假设x0y0,b 9a条件下对正规战争模型(忽略增援和非战斗减员)进行建模求解,确定战争结局和结束时间。
第三页七(15分)设渔场鱼量的自然增长服从模型x rxln N,又单位时间捕捞量为xh Ex.讨论渔场鱼量的平衡点及其稳定性,求最大持续产量hm及获得最大产量的捕捞强度E m 和渔场鱼量水平x0.八(10分)假设商品价格y k和供应量x k满足差分方程y k1 y0(xk1x k x0), 02xk1 x0(y k y0) 0求差分方程的平衡点,推导稳定条件第四页A卷2009-2010学年第2学期《数学模型》试题参考答案与评分标准专业班级开课系室数学与计算科学学院考试日期2010年7月数学建模试卷(1007A)参考答案与评分标准一(10)(1)简述数学模型的概念,分析数学模型与数学建模的关系。
数学建模

数学建模内容摘要:数学作为现代科学的一种工具和手段,要了解什么是数学模型和数学建模,了解数学建模一般方法及步骤。
关键词:数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展,数学已经渗透到各个领域,数学建模也显得尤为重要。
数学建模在人们生活中扮演着重要的角色,而且随着计算机技术的发展,数学建模更是在人类的活动中起着重要作用,数学建模也更好的为人类服务。
一、数学模型数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述(表述,模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.随着社会的发展,生物,医学,社会,经济……,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决.但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益.他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学.而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识.特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机.可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的.你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是"脏"的数学.其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现.也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型.数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性.通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究.数学模型的另一个特征是经济性.用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出.但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真.所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质.二、数学建模数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象,简化,假设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模.模型是客观实体有关属性的模拟.陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型.模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构.数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略.数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识.这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模.实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能,也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素.数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具,数学方法去解答这个实际问题.如果有现成的数学工具当然好.如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展.例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明.求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的.因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁.而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路.而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的.数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢不是.既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的.因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等.如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施.但是,十全十美的答案是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进;或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进.应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型.从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础.没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一.数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一.三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法:1.机理分析机理分析就是根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.(1) 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法.(2) 代数方法--求解离散问题(离散的数据,符号,图形)的主要方法.(3) 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用.(4) 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式.(5) 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律.2.测试分析方法测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.(1) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(2) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.(3) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.(4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致可见左图.3.仿真和其他方法(1) 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验.①离散系统仿真--有一组状态变量.②连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图.(2) 因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构.(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统.(参见:齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种.1.按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等.范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学社会学等.2.按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等.按第一种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用.在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模.3.按照模型的表现特性又有几种分法:确定性模型和随机性模型取决于是否考虑随机因素的影响.近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型.静态模型和动态模型取决于是否考虑时间因素引起的变化.线性模型和非线性模型取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的.离散模型和连续模型指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的.虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型.连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定.在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法.4.按照建模目的分:有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等.5.按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型.这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙.白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了.灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做.至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象.有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理.当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的.五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步:1.模型准备.首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息.2.模型假设.在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理,化学,生物,经济等方面的知识,又要充分发挥想象力,洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化,均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.3.模型构成.根据所作的假设以及事物之间的联系, 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型.把问题化为数学问题.要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用.4.模型求解.利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,这时往往还要作出进一步的简化或假设.在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解.5.模型分析.对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.6.模型检验.分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充假设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善.7.模型应用.所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善.应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的.参考文献:(1)齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996。
(完整版)数学建模期末考试题

班级:通工13**学号:0313****姓名:***成绩:西安邮电大学理学院2014年12月3日一、解释下列词语,并举例说明(每小题满分5分,共15分)1.模型答:为了一定的目的,人们对原型的一个抽象。
通过抽象和化简,使用数学语言,对实际问题的一个近似描述,以便于人们更深刻的认识所研究的对象。
举例:牛顿定律。
假设:(1)物体为质点,忽略物体的大小和形状。
(2)没有阻力、摩擦力及其他外力。
令x (t )表示在t 时刻物体的位置,则F =ma =m d 2x dt 22.数学模型答:数学模型是架于数学与实际问题之间的桥梁,在数学发展的进程中无时无刻不留下数学模型的印记。
它包括三大特征:1.实践性:有实际背景,有针对性,接受实践的检验。
2.应用性:注意实际问题的要求。
强调模型的实用价值。
3.综合性:数学知识的综合,模型的综合。
举例:管道包扎问题:用带子包扎管道,使带子全部包住管道,且用料最省。
假设:(1)直圆管,粗细一致。
(2)带子无弹性等宽。
(3)带宽小于圆管截面周长。
(4)包扎时不剪断带子且不重叠。
设W 为带宽,C 为截面周长,L 为管长,M 为带长。
则M=+LC W C 2‒W 23.抽象模型答:通过人们对原型的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接存储在大脑中的模型称之谓抽象模型。
举例:如汽车司机对方向盘的操作。
二、简答题(每小题满分8分,共24分)1.模型的分类答:(1) 按研究方法和对象的数学特征分:初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、扩展模型等。
(2) 按研究对象的实际领域(或所属学科)分:人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等。
(3) 按是否考虑随机因素分:确定性模型、随机性模型。
(4) 按是否考虑模型的变化分:静态模型、动态模型。
(5) 按应用的离散方法或连续方法分:离散模型、连续模型。
- 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)。
线性常系数 x(t ) ax by 的平衡点及其稳定性 微分方程组 y (t ) cx dy
平衡点 P0(0,0) 特征根
1, 2 ( p p 4q ) / 2
2
微分方程一般解形式
c1e c2e
1t
2t
1,2为负数或有负实部
p>0且q>0
p<0或q<0
c Es xs N (1 ) p r
S(E)
p , c
Es , xs
0
ER E*
T(E) Es r E
捕捞过度
6.2
目的 假设
军备竞赛
• 描述双方(国家或国家集团)军备竞赛过程 • 解释(预测)双方军备竞赛的结局 1)由于相互不信任,一方军备越大,另一 方军备增加越快; 2)由于经济实力限制,一方军备越大,对 自己军备增长的制约越大;
F ( x) 0
f 与h交点P
0 x0*=N/2 x0
N
E r x0稳定
P的横坐标 x0~平衡点
* * 0
x
P的纵坐标 h~产量
产量最大 P ( x N / 2, hm rN / 4)
E hm / x r / 2
* * 0
控制渔场鱼量为最大鱼量的一半
效益模型
假设
在捕捞量稳定的条件下,控制捕捞 强度使效益最大.
捕捞 • 封闭式捕捞追求利润R(E)最大 过度 • 开放式捕捞只求利润R(E) > 0
令 E R( E ) T ( E ) S ( E ) pNE(1 ) cE =0 r
ER
r c (1 ) 2 pN
c Es r (1 ) pN
R(E)=0时的捕捞强度(临界强度) Es=2ER 临界强度下的渔场鱼量
x x(t ) F ( x) rx(1 ) Ex N E F ( x) 0 x0 N (1 ), x1 0 r 平衡点
产量模型
稳定性判断
F ( x0 ) E r, F ( x1 ) r E
E r F ( x0 ) 0, F ( x1 ) 0
E r F ( x0 ) 0, F ( x1 ) 0
E~捕捞强度
x0稳定, x1不稳定
x0不稳定, x1稳定
r~固有增长率
x0 稳定, 可得到稳定产量
x1 稳定, 渔场干枯
在捕捞量稳定的条件下, 产量模型 图解法 控制捕捞强度使产量最大 F ( x) f ( x) h( x) y y=rx y=E*x x y=h(x)=Ex f ( x) rx(1 ) * P hm N P h h( x) Ex y=f(x)
N1 (1 1 ) N 2 (1 2 ) P3 1 , 1 , P4 (0,0) 1 2 1 2
(二阶)非线性 (自治)方程
x1 (t ) f ( x1 , x2 ) 的平衡点及其稳定性 x2 (t ) g ( x1 , x2 )
f ( x1 , x2 ) 0 g ( x1 , x2 ) 0
的根
0 1
平衡点P0(x10, x20) ~ 代数方程
若从P0某邻域的任一初值出发,都有 lim x1 (t ) x , t
即友好邻国通过裁军可达到永久和平。
模型的定性解释
x(t ) x ky g 模型 y(t ) lx y h
, ~ 本方经济实力的制约;
k, l ~ 对方军备数量的刺激; g, h ~ 本方军备竞赛的潜力。 3)若 g,h 不为零,即便双方一时和解,使某时x(t), y(t) 很小,但因 x 0, y 0,也会重整军备。 4)即使某时一方(由于战败或协议)军备大减, 如 x(t)=0, 也会因 x ky g 使该方重整军备, 即存在互不信任( k 0 ) 或固有争端( g 0 ) 的单方面 裁军不会持久。
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)
0 0 0
2
x1 (t ) f x ( x1 , x2 )( x1 x1 ) f x ( x1 , x2 )( x2 x2 ) x2 (t ) g x ( x1 , x2 )( x1 x1 ) g x ( x1 , x2 )( x2 x2 ) (2)
捕鱼业的持续收获
• 再生资源(渔业、林业等)与 非再生资源(矿业等) • 再生资源应适度开发——在持续稳 产前提下实现最大产量或最佳效益。
问题 及 分析
• 在捕捞量稳定的条件下,如何控 制捕捞使产量最大或效益最佳。 • 如果使捕捞量等于自然增长量,渔 场鱼量将保持不变,则捕捞量稳定。
产量模型 假设
p ( ) 0 q det A kl
平衡点(x0, y0)稳定的条件
p 0, q 0
kl
模型的定性解释
kh g l g h , y0 平衡点 x0 kl kl 双方军备稳定(时间充分 , ~ 本方经济实力的制约;
6.3
种群的相互竞争
• 一个自然环境中有两个种群生存,它们之间的 关系:相互竞争;相互依存;弱肉强食。 • 当两个种群为争夺同一食物来源和生存空间相 互竞争时,常见的结局是,竞争力弱的灭绝, 竞争力强的达到环境容许的最大容量。 • 建立数学模型描述两个种群相互竞争的过程, 分析产生这种结局的条件。
lim y(t ) y0 , 称P0是微分方程的稳定平衡点 t
a b 记系数矩阵 A c d
特征方程 det(A I ) 0 特征根
p q 0 p ( a d ) q det A
2
1, 2 ( p p 4q ) / 2
• 鱼销售价格p
• 单位捕捞强度费用c 收入 T = ph(x) = pEx 支出 S ห้องสมุดไป่ตู้ cE
单位时间利润
R T S pEx cE
稳定平衡点 x0 N (1 E / r )
E R( E ) T ( E ) S ( E ) pNE(1 ) cE r r c r ER (1 ) E* 求E使R(E)最大 2 pN 2 rN c2 渔场 x N (1 E R ) N c hR (1 2 2 ) R 4 p N 2 2p 鱼量 r
x x(t ) F ( x) rx(1 ) Ex N
• 不需要求解x(t), 只需知道x(t)稳定的条件
一阶微分方程的平衡点及其稳定性 x F (x) (1) 一阶非线性(自治)方程
F(x)=0的根x0 ~微分方程的平衡点
x xx 0 x x0
0
设x(t)是方程的解,若从x0 某邻域的任一初值出发,
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))
x(t) ~ 渔场鱼量
• 无捕捞时鱼的自然增长服从 Logistic规律 x x(t ) f ( x) rx(1 ) N r~固有增长率, N~最大鱼量 • 单位时间捕捞量与渔场鱼量成正比 h(x)=Ex, E~捕捞强度
建模
捕捞情况下 渔场鱼量满足
记 F ( x) f ( x) h( x)
3)由于相互敌视或领土争端,每一方都存 在增加军备的潜力。
进一步 1)2)的作用为线性;3)的作用为常数 假设
建模
x(t)~甲方军备数量, y(t)~乙方军备数量
x(t ) x ky g y(t ) lx y h
, ~ 本方经济实力的制约;
k, l ~ 对方军备数量的刺激;
g, h ~ 本方军备竞赛的潜力。 军备竞赛的结局 t 时的x(t),y(t)
微分方程的平衡点及其稳定性
线性常系数 x(t ) ax by 的平衡点及其稳定性 微分方程组 y (t ) cx dy
ax by 0 平衡点P0(x0,y0)=(0,0) ~代数方程 的根 cx dy 0 若从P0某邻域的任一初值出发,都有 lim x(t ) x0 , t
长后趋向有限值)的条件 k, l ~ 对方军备数量的刺激; g, h ~ 本方军备竞赛的潜力。
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,
x1 x2 0 1 f ( x1 , x2 ) r1 x1 1 N1 N2 g ( x , x ) r x 1 x1 x2 0 1 2 2 2 2 N1 N 2 平衡点:P ( N1 ,0), P (0, N 2 ), 1 2
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