西华大学 数学建模上机实验报告
数学建模实验报告范文3
数学建模实验报告范文3
1.利用和法与幂法与分别求成对比较矩阵的的最大特征值和确定的权
重向量,并进行一致性检验2.请你根据你自己的判断,建立此问题的成对
比较矩阵,并求最大特征值和国民收入、军事力量、科技水平、社会稳定、对外贸易等5个指标相对国家综合实力来说的权重,以及进行一致性检验。
《数学建模》上机实验报告
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1.利用和法与幂法与分别求成对比较矩阵的的最大特征值和确定的权
重向量,并进行一致性检验2.请你根据你自己的判断,建立此问题的成对
比较矩阵,并求最大特征值和国民收入、军事力量、科技水平、社会稳定、对外贸易等5个指标相对国家综合实力来说的权重,以及进行一致性检验。
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数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
《数学建模与数学实验》上机实验报告
成都信息工程大学《数学建模与数学实验》上机实验报告专业信息与计算科学班级姓名学号实验日期成绩等级教师评阅日期[问题描述]下表给出了某一海域以码为单位的直角坐标Oxy 上一点（x，y）（水面一点）以英尺为单位的水深z，水深数据是在低潮时测得的，船的吃水深为5英尺，问在矩形区域（75，200）x （-50，150）里那些地方船要避免进入。
[模型]设水面一点的坐标为（x,y,z），用基点和插值函数在矩形区域（75，200）*（-50，150）内做二维插值、三次插值，然后在作出等高线图。
[求解方法]使用matlab求解：M文件：water.mx=[129 140 103.5 88 185.5 195 105.5 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5];y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.584 -33.5];z=[-4 -8 -6 -8 -6 -8 -8 -9 -9 -8 -8 -9 -4 -9];cx = 75:0.5:200;cy = -50:0.5:150;[cx,cy]=meshgrid(cx,cy);作出曲面图：代码如下：>> water>> cz=griddata(x,y,z,cx,cy,'cubic');>> meshz(cx,cy,cz)>> xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('Z')>>作出等高线图：代码如下：>> water>> cz=griddata(x,y,z,cx,cy,'cubic');>> figure(2)>> contour(cx,cy,cz,[-5,-5],'r')>> hold on>> plot(x,y,'*')>> xlabel('X'),ylabel('Y')[结果]插值结果等值图：[结果分析及结论]根据等值图可看出：红色区域为危险区域，所以船只要避免进入。
上机实验报告格式实验六
上机实验报告格式实验六1、西华大学能源与环境学院学生上机试验报告西华大学上机试验报告课程名称：水利工程CAD年级/专业：2021级水利水电工程试验成果：指导教师：涂兴怀、蒋亮姓名：刘涛试验日期：20211114试验名称：试验六图案的打印学号：312021*********试验学时：2h一、试验目的试验目的：清晰模型空间与布局空间的区分，把握图形的打印方法。
二、试验内容或设计思想任务：教材P78第4、5题；三、试验环境与工具计算机、AUTOCAD软件四、试验过程或试验数据P784题5题画图步骤：〔1〕绘制边长为100的矩形。
指令：r2、ectang指定另一个角点或[面积(A)/尺寸(D)/旋转(R)]:d指定矩形的长度200.0000:100指定矩形的宽度90.0000:100〔2〕设置倒圆半径指令：fillet 指令:FILLET圆角(F)(半径=10):设置(S)/多段线(P)/半径(R)/修剪(T)/多个(U)/选取第一个对象:r圆角半径10:10圆角(F)(半径=10):设置(S)/多段线(P)/半径(R)/修剪(T)/多个(U)/选取第一个对象:方向(D)/选取第二个对象(S):指令:FILLET圆角(F)(半径=10):设置(3、S)/多段线(P)/半径(R)/修剪(T)/多个(U)/选取第一个对象:方向(D)/选取第二个对象(S):指令:FILLET圆角(F)(半径=10):设置(S)/多段线(P)/半径(R)/修剪(T)/多个(U)/选取第一个对象:方向(D)/选取第二个对象(S):指令:FILLET圆角(F)(半径=10):设置(S)/多段线(P)/半径(R)/修剪(T)/多个(U)/选取第一个对象:圆角(F)(半径=10):设置(S)/多段线(P)/半径(R)/修剪(T)/多个(U)/选取第一个对象:方向(D)/选取第二个4、对象(S):〔3〕对矩形四个角进行倒圆；指令:FILLET圆角(F)(半径=10):设置(S)/多段线(P)/半径(R)/修剪(T)/多个(U)/选取第一个对象:p选取圆角的二维多段线:指令:_pan〔4〕4条直线已被倒圆，即完成2-2剖面图的绘制如上图。
数学建模优秀实验报告
一、实验背景与目的随着科学技术的不断发展，数学建模作为一种解决复杂问题的有力工具，在各个领域都得到了广泛应用。
本实验旨在通过数学建模的方法，解决实际问题，提高学生的数学思维能力和解决实际问题的能力。
二、实验内容与步骤1. 实验内容本实验选取了一道具有代表性的实际问题——某城市交通拥堵问题。
通过对该问题的分析，建立数学模型，并利用MATLAB软件进行求解，为政府部门提供决策依据。
2. 实验步骤（1）问题分析首先，对某城市交通拥堵问题进行分析，了解问题的背景、目标及影响因素。
通过查阅相关资料，得知该城市交通拥堵的主要原因是道路容量不足、交通信号灯配时不当、公共交通发展滞后等因素。
（2）模型假设为简化问题，对实际交通系统进行以下假设：1）道路容量恒定，不考虑道路拓宽、扩建等因素；2）交通信号灯配时固定，不考虑实时调整；3）公共交通系统运行正常，不考虑公交车运行时间波动；4）车辆行驶速度恒定，不考虑车辆速度波动。
（3）模型构建根据以上假设，构建以下数学模型：1）道路容量模型：C = f(t)，其中C为道路容量，t为时间；2）交通流量模型：Q = f(t)，其中Q为交通流量；3）拥堵指数模型：I = f(Q, C)，其中I为拥堵指数。
（4）模型求解利用MATLAB软件，对所构建的数学模型进行求解。
通过编程实现以下功能：1）计算道路容量C与时间t的关系；2）计算交通流量Q与时间t的关系；3）计算拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系。
（5）结果分析与解释根据求解结果，分析拥堵指数与时间、交通流量、道路容量之间的关系。
针对不同时间段、不同交通流量和不同道路容量，提出相应的解决方案，为政府部门提供决策依据。
三、实验结果与分析1. 结果展示通过MATLAB软件求解，得到以下结果：（1）道路容量C与时间t的关系曲线；（2）交通流量Q与时间t的关系曲线；（3）拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线。
2. 结果分析根据求解结果，可以得出以下结论：（1）在高峰时段，道路容量C与时间t的关系曲线呈现下降趋势，说明道路容量在高峰时段不足；（2）在高峰时段，交通流量Q与时间t的关系曲线呈现上升趋势，说明交通流量在高峰时段较大；（3）在高峰时段，拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线呈现上升趋势，说明拥堵指数在高峰时段较大。
数学建模上机实验报告3
一、实验目的 实验目的 熟悉 matlab 的编程环境，画出曲面图。 二、实验内容 作出函数 z = cos x 2 + y 2 1+ x2 + y2 的图形
三、使用环境 Matlab6.1 四、核心代码及调试过程
[x,y]=meshgrid([-1:0.01:1 ]); Z=cos(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(1+x.^2+y.^2); mesh(x,y,Z)运行结来自为：第 1 页 共 1 页
西华大学数学建模上机实验报告
五、总结
通过本次实验上机，我基本掌握了对三维图像的画法和 matlab 的编程环,并了解且掌握了画出其图像的函 数。
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西华大学数学建模上机实验报告
西华大学数学建模上机实验报告
课程名称 课程名称： 数学模型 名称 指导教师：蒲俊 指导教师 上机实验名称 上机实验名称： 名称 上机实验编号： 上机实验编号 年级：2009 姓名：刘晨 姓名 学号：312009070102201 学号 组号： 上机实验日期： 上机实验日期 上机实验时间： 上机实验时间 上机实验成绩： 上机实验成绩
数学建模上机实验报告4
西华大学数学建模基础实验报告课程名称： 数学建模基础 年级： 实验成绩： 指导教师姓名：实验名称：数据拟合与线性规划 学号： 实验日期： 实验编号： 组号：实验时间：一、实验目的学习简单的数据拟合与线性规划。
找出函数关系，解决最值问题。
二、实验内容1．已知飞机下轮廓线上数据如下（1）作数据的点图形。
（2）确定X 和 Y 之间的近似关系。
2．已知下列数据为录像机磁带的测试数据 试求出下列关系bn an t +=23．用MATLAB 或 Lingo 求解线性规划问题6543218121110913min x x x x x x z +++++=⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=≥≤++≤++=+=+=+6,,2,1,09003.12.15.08001.14.0500600400x ..654321635241 i x x x x x x x x x x x x t s i4．用MATLAB 或 Lingo 求解线性规划问题m a x 6543216.064.072.032.028.04.0x x x x x x z +++++=85003.003.003.001.001.001.0..654321≤+++++x x x x x x t s70005.002.041≤+x x 10005.002.052≤+x x 90008.003.063≤+x x6,2,10 =≥j x j 5．用MATLAB 或 Lingo 求解线性规划问题X 0 3 5 7 9 11 12 13 14 15 Y1.21.72.02.12.01.81.21.01.6321436min x x x z ++= 120..321=++x x x t s 301≥x5002≤≤x203≥x三、使用环境MATLAB7.0四、核心代码、调试过程及结果1．题（1）X=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15] Y=[0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6] plot(X,Y,'*')(2)x=polyfit(X,Y,2) x =-0.0249 0.4416 0.0683 >> x=polyfit(X,Y,3) x =0.0012 -0.0517 0.5939 -0.0541>> x=polyfit(X,Y,4) x =0.0004 -0.0123 0.0769 0.2146 0.03003.C=[13 9 10 11 12 8];A=[0.4 1.1 1 0 0 0;0 0 0 0.5 1.2 1.3];b=[800;900];Aeq=[1 0 0 1 0 0;0 1 0 0 1 0;0 0 1 0 0 1]; beq=[400;600;500];VLB=[0;0;0;0;0;0];VUB=[];[x,fval]=linprog(C,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB) Optimization terminated.x =1.6518e-0126004.4013e-0134001.4351e-012500fval =138004.c=[-0.4 -0.28 -0.32 -0.72 -0.64 -0.6];A=[0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03;0.02 0 0 0.05 0 0;0 0.02 0 0 0.05 0;0 0 0.03 0 0 0.08];b=[850;700;100;900];Aeq=[]; beq=[];vlb=[0;0;0;0;0;0]; vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)>> xxgh4Optimization terminated.x =1.0e+004 *3.50000.50003.00000.00000.00000.0000fval =-2.5000e+0045.c=[6 3 4]’;A=[0 1 0];b=[50];Aeq=[1 1 1];beq=[120];vlb=[30,0,20];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)>> xxgh5Optimization terminated.x =30.000050.000040.0000fval =490.0000五、总结通过这个上机，我对MA TLAB解决简单的线性规划问题只能说有初步的了解，但是还是编程起来很吃力。
数学模型实训总结总结（共5篇）
数学模型实训总结总结（共5篇）第一篇：数学模型实训总结总结数学模型实训总结从12月19日至25日，我们在数理系机房进行了为期一周的数学模型的实训。
为了锻炼大家之间的配合能力，而且数学建模本来就是团队团结合作完成的，我们都被分成了差不多三人一组。
在这几天的机房实训中，我们相互分工合作，首先分析了我们选择的数学模型问题—教师薪金的确定，然后进行假设，再根据假设建设基本的模型。
在这个过程中，我们每个人都分配有不同的任务，充分发挥了每个人的特长。
最后把每个部分整合在一起的时候，我们接受不同意见，讨论了每一部分的可行性以及与相邻部分能否有效衔接，发现了其中的一些不足之处，并及时改正，不过在有些数据处理方面，我们还不是很熟悉。
然后我们对数学模型的数据进行求解、分析、检验，认为这个数学模型的建立满足假设条件，符合现实中的设定。
最后我们把实训问题按照数学建模的标准模式进行了整理，制成一份完整的实训报告。
至此，这次数学模型的实训已经基本完成，剩下来的就是对实训报告的检查以及改进。
通过仔细认真的检查，这次实训报告虽然还存在一些小的问题，但已经基本满足了实训的目的。
目前，数学模型的实训已经结束，我们学到了很多东西。
数学模型是一门与现实很接近的学科，在社会中的应用是比较广泛的，在解决一些社会性问题上有着很广阔的前景。
例如美国曼哈顿项目中原子弹的研究，还有2008年我国奥运会场馆周边服务平台的建设等等很多问题都离开数学模型的身影。
通过这些可以看出，我们学习数学模型的作用还是很大的。
希望经过这次数学模型培训，我们的数学知识有进一步的提高。
第二篇：数学模型总结【数学建模】数学模型总结四类基本模型优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
数字应用建模实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数字建模在各个领域中的应用越来越广泛。
数字应用建模是将现实世界的复杂问题转化为数学模型，通过计算机模拟和分析，为决策提供科学依据。
本实验旨在通过数字应用建模的方法，解决实际问题，提高学生对数学建模的理解和应用能力。
二、实验目的1. 理解数字应用建模的基本原理和方法；2. 掌握数学建模软件的使用；3. 提高解决实际问题的能力；4. 培养团队合作精神和沟通能力。
三、实验内容1. 实验题目：某城市交通流量优化研究2. 实验背景：随着城市人口的增加，交通拥堵问题日益严重。
为了缓解交通压力，提高城市交通效率，本研究旨在通过数字应用建模方法，优化该城市的交通流量。
3. 实验步骤：（1）数据收集：收集该城市主要道路的实时交通流量数据、道路长度、交叉口数量、道路等级等数据。
（2）建立数学模型：根据交通流量数据，建立交通流量的数学模型，如线性回归模型、多元回归模型等。
（3）模型求解：利用数学建模软件（如MATLAB、Python等）对建立的数学模型进行求解，得到最优交通流量分布。
（4）结果分析：对求解结果进行分析，评估优化后的交通流量分布对缓解交通拥堵的影响。
（5）模型改进：根据分析结果，对模型进行改进，以提高模型的准确性和实用性。
4. 实验结果：（1）通过建立数学模型，得到优化后的交通流量分布。
（2）优化后的交通流量分布较原始分布，道路拥堵程度明显降低，交通效率得到提高。
（3）通过模型改进，进一步优化交通流量分布，提高模型的准确性和实用性。
四、实验总结1. 本实验通过数字应用建模方法，成功解决了某城市交通流量优化问题，提高了交通效率，为城市交通管理提供了科学依据。
2. 在实验过程中，学生掌握了数学建模的基本原理和方法，熟悉了数学建模软件的使用，提高了解决实际问题的能力。
3. 实验过程中，学生学会了团队合作和沟通，提高了自己的综合素质。
五、实验心得1. 数字应用建模是一种解决实际问题的有效方法，通过建立数学模型，可以将复杂问题转化为可操作的解决方案。
西华大学实验报告333333
西华大学实验报告（运算机类）开课学院及实验室：材料实验中心实验时刻：20一、实验目的通过在PRO/E或UG等CAD建模平台上，熟悉常见塑件、冲压件、铸件、焊接结构件的三维几何造型方式，结合课堂学习，把握拉伸、旋转、扫描、混合、扫描混合、钻孔、抽壳、增强筋等造型方式，和装配组建的装配约束方式等。
选择其中的一个CAD模型，对该模型进行CAE成型分析，模拟成型进程，预测成型缺点，探讨缺点产生的缘故，给出解决方式等。
二、CAD建模与CAE分析平台简介（1）CAD平台：Pro/E是以参数化为基础、以三维造型为设计模式的运算机辅助设计系统，改变了传统的设计观念，带动了整个行业的进展，参数化的设计模式，不仅能够清楚表达设计对象的几何尺寸，而且具有实际的物理意义。
它具有5个特点：三维实体造型，设计形象、传神、直观；伊特侦造型为基础；参数化设计，几何形状大小由尺寸参数操纵；单一的数据库，全相关性，能够确保工程数据的完整玉设计修改的高效；系列化，能够成立国家标准零件。
（2）CAE平台：Moldflow确实是一款能在电脑上模拟塑料成型的软件，存在多种网格划分模式，进行有限元分析，能够分析复杂形状的结构、处置不同类型的材料、保证规定的工程精度和处置复杂的边界条件，可运用于结构、热、流场、电磁场、声场等多种分析，多用于注射成型，其能准确反映塑胶制品在成型进程中的充填进程，体积收缩，熔接痕，冷却成效和变形等情形，在模具设计初期和改模时期起着不可轻忽的作用三、CAD建模通过4次上机操作和平常作业，在PROE三维建模平台上，成立了如下零件的三维实体模型（部份零件是教师给出的选作题目）。
由于每一个零件的建模步骤较长，本实验报告只给出最终完成的三维CAD模型。
四、CAE分析零件介绍该支架零件用注塑成型的方式实现，要紧需要操纵其流动方式，通过Moldflow 软件对模具中的流动进行模拟分析，能够预测和显示熔体流动前沿的推动方式、填充进程的压力和温度转变，也能够预测其缺点，如气穴、熔接痕、短射、及变形、冷却时刻等和这些缺点发生的位置。
《数学建模与数学实验》实验报告实验五：线性规划模型实验
《数学建模与数学实验》实验报告实验五：线性规划模型实验专业、班级数学09B 学号094080144 姓名徐波课程编号实验类型验证性学时 2实验（上机）地点同析楼4栋404 完成时间2012-6-10任课教师李锋评分一、实验目的及要求掌握数学软件lingo的基本用法和一些常用的规则，能用该软件进行基本线性规划运算，并能进行的编程，掌握线性规划模型的。
二、借助数学软件，研究、解答以下问题某电力公司经营两座发电站，发电站分别位于两个水库上，已知发电站A可以将A的一万m^3 的水转换成400千度电能，发电站B能将水库B的一万立方米转化成200千度电能。
发电站A，B每个月最大发电能力分别是60000千度，35000千度，每个月最多有50000千度能够以200元/千度的价格出售，多余的电能只能够以140元/千度的价格出售，水库A,B的其他有关数据如下：水库A 书库B水库最大蓄水量2000 1500水源本月流入水量200 40水源下月流入水量130 15水库最小蓄水量1200 800水库目前蓄水量1900 850设计该电力公司本月和下月的生产计划。
本月的情况：解:设本月高价卖出的水量是u，低价卖出的数量是v，A,B书库用来发电的水量好似xa，xb，从水库里放走的水量是ya，yb，水库月末剩余的水量分别是za，zb；建立模型如下：目标函数：、Max=200u+140v约束条件：每个月发电量与卖电量相等：400*x1+200*x2=u+v;水库发电后剩余水量及消耗水量与发电前的水量守恒：X1+y1+z1=2100;X2+y2+z2=890+x1+y1;其他约束条件：400*x1a<=60000;200*x1a<=35000;1200<=z1a<=2000;800<=z2a<=1500;u1<=50000;现在进行两个月同时计算：设本月和下月高价卖出的水量是u1，u2，低价卖出的水量是v1,v2，A,B水库用来发电的水量是xa1,xa2,xb1,xb2,从水库直接放走的水量分别是ya1,ya2,yb1,yb2,水库月末剩余水量分别是za1,za2,zb1,zb2.建立模型如下：目标函数：Max=200*(u1+u2)+140*(v1+v2)约束条件：每个月发电量与卖电量相等：400*xa1+200*xb1=u1+v1;400*xa2+200*xb2=u2+v2;水库发电后剩余水量及消耗水量与发电前的水量守恒：xa1+ya1+za1=2100;xb1+yb1+zb1=890+xa1+ya1;xb2+yb2+zb2=zb2+15+xa2+ya2;xa2+ya2+za2=za1+130;其他约束条件：400*xa1<=60000;400*xa2<=60000;200*xb1<=35000;200*xb2<=35000;1200<=za1<=2000;1200<=za2<=2000;800<=zb1<=1500;800<=zb2<=1500;u1<=50000;u2<=50000;编程实现如下：model:max=200*u+140*v;400*x1+200*x2=u+v;X1+y1+z1=2100;X2+y2+z2=890+x1+y1;400*x1<=60000;200*x2<=35000;Z1>=1200;Z1<=2000;Z2>=800;Z2<=1500;u<=50000;end解得：Global optimal solution found.Objective value: 0.1630000E+08Total solver iterations: 5Variable Value Reduced Cost U 50000.00 0.000000V 45000.00 0.000000X1 150.0000 0.000000 X2 175.0000 0.000000 Y1 0.000000 0.000000 Z1 1950.000 0.000000 Y2 0.000000 0.000000 Z2 865.0000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 0.1630000E+08 1.0000002 0.000000 -140.00003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 140.00006 0.000000 140.00007 750.0000 0.0000008 50.00000 0.0000009 65.00000 0.00000010 635.0000 0.00000011 0.000000 60.000000编程实现如下：model:max=200*(u1+u2)+140*(v1+v2);400*x1a+200*x2a-u1+v1=0;400*x1b+200*x2b=u2+v2;X1a+y1a+z1a=2100;X2b+y2b+z2b=zb2+15+x1b+y1b;X2a+y2a+z2a=890+x1a+y1a;X1a+y1b+z1b=z1a+130;400*x1a<=60000;400*x1b<=60000;200*x2a<=35000;200*x2b<=35000;Z1a<=2000;Z1a>=1200;Z1b<=2000;Z1a>=1200;Z2a<=1500;Z2a>=800;Z2b>=800;Z2b<=1500;u1<=50000;u2<=50000;end解得：Global optimal solution found.Objective value: 0.3330000E+08Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost U1 50000.00 0.000000 U2 50000.00 0.000000 V1 50000.00 0.000000 V2 45000.00 0.000000 X1A 0.000000 56000.00 X2A 0.000000 28000.00 X1B 150.0000 0.000000 X2B 175.0000 0.000000 Y1A 900.0000 0.000000 Z1A 1200.000 0.000000 Y2B 0.000000 0.000000 Z2B 800.0000 0.000000 ZB2 810.0000 0.000000 Y1B 0.000000 0.000000 Y2A 990.0000 0.000000 Z2A 800.0000 0.000000 Z1B 1330.000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 0.3330000E+08 1.0000002 0.000000 140.00003 0.000000 -140.00004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 60000.00 0.0000009 0.000000 140.000010 35000.00 0.00000011 0.000000 140.000012 800.0000 0.00000013 0.000000 0.00000014 670.0000 0.00000015 0.000000 0.00000016 700.0000 0.00000017 0.000000 0.00000018 0.000000 0.00000019 700.0000 0.00000020 0.000000 340.000021 0.000000 60.00000由上可知，最大值是0.3260000E+08，每月A,B厂发电用水量是150,175,150,175三、本次实验的难点分析实验过程中遇到了一些问题：对掌握lingo的基本用法有所欠缺，本实验中存在偏差。
数学建模全部实验报告
一、实验目的1. 掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
2. 提高数学建模能力，培养创新思维和团队合作精神。
3. 熟练运用数学软件进行数据分析、建模和求解。
二、实验内容本次实验选取了以下三个题目进行建模：1. 题目一：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量，表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
2. 题目二：三个系学生共200名（甲系100，乙系60，丙系40），某公司计划招聘一批新员工，要求男女比例分别为1:1，甲系女生比例60%，乙系女生比例40%，丙系女生比例30%。
请为公司制定招聘计划。
3. 题目三：研究某市居民出行方式选择问题，收集了以下数据：居民年龄、收入、职业、出行距离、出行时间、出行频率等。
请建立模型分析居民出行方式选择的影响因素。
三、实验步骤1. 问题分析：对每个题目进行分析，明确问题背景、目标和所需求解的数学模型。
2. 模型假设：根据问题分析，对实际情况进行简化，提出合适的模型假设。
3. 模型构建：根据模型假设，选择合适的数学工具和方法，建立数学模型。
4. 模型求解：运用数学软件（如MATLAB、Python等）进行模型求解，得到结果。
5. 结果分析与解释：对求解结果进行分析，解释模型的有效性和局限性。
四、实验报告1. 题目一：线性回归模型（1）问题分析：利用线性回归模型预测公司销售量，分析行业销售额对销售量的影响。
（2）模型假设：假设公司销售量与行业销售额之间存在线性关系。
（3）模型构建：根据数据，建立线性回归模型y = β0 + β1x + ε，其中y为公司销售量，x为行业销售额，β0、β1为回归系数，ε为误差项。
（4）模型求解：运用MATLAB软件进行线性回归分析，得到回归系数β0、β1。
（5）结果分析与解释：根据模型结果，分析行业销售额对销售量的影响程度，并提出相应的建议。
2. 题目二：招聘计划模型（1）问题分析：根据男女比例要求，制定招聘计划，确保男女比例均衡。
数学建模课实验报告心得(3篇)
第1篇一、前言数学建模是一门将数学理论与实际问题相结合的课程，旨在培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。
通过参加数学建模课的实验，我对数学建模有了更深刻的认识，以下是我对实验的心得体会。
二、实验过程1. 理解实验目的在实验开始前，我明确了实验的目的：通过具体实例，掌握数学建模的基本思想和方法，提高自己的实际应用能力。
这使我更加有针对性地进行实验。
2. 实验步骤（1）选题：选择一个实际问题，明确问题的背景、目标和所需解决的问题。
（2）建立模型：运用数学知识，将实际问题转化为数学模型。
（3）求解模型：利用数学软件，对模型进行求解，得到最优解或近似解。
（4）分析结果：对求解结果进行分析，评估其合理性和可行性。
（5）撰写实验报告：总结实验过程、结果和分析，撰写实验报告。
3. 实验成果通过实验，我成功地将一个实际问题转化为数学模型，并利用数学软件求解得到最优解。
同时，我学会了如何分析结果，评估其合理性和可行性。
三、心得体会1. 数学建模的重要性数学建模是解决实际问题的有效途径。
通过数学建模，我们可以将复杂的问题简化为数学模型，从而提高解决问题的效率。
在实验过程中，我深刻体会到了数学建模在解决实际问题中的重要性。
2. 数学知识的运用数学建模实验使我更加深入地理解了所学数学知识，并将其应用于实际问题。
在实验过程中，我运用了线性规划、概率论、统计学等多种数学知识，提高了自己的综合运用能力。
3. 团队合作精神数学建模实验需要团队合作，共同完成实验任务。
在实验过程中，我与团队成员相互学习、相互帮助，共同攻克难题。
这使我认识到团队合作的重要性，培养了团队协作精神。
4. 实验技能的提升通过实验，我熟练掌握了数学建模的基本步骤，提高了自己的实验技能。
同时，我学会了使用数学软件进行求解和分析，为今后从事相关领域的工作打下了基础。
5. 分析问题的能力在实验过程中，我学会了如何分析问题，寻找问题的本质。
这使我具备了解决实际问题的能力，为今后的学习和工作奠定了基础。
实验报告10数学建模
PD《数学建模实验》实验报告学号： 姓名：1.用龙格-库塔 方法求微分方程的数值解，画出解的图形，对结果进行分析比较。
,222222)(',2)(,0)('''πππ-===-++y y y n x xy y x 为Bessel 方程，21=n 时，精确解.2sin xxy π= 解答： MATLAB 程序如下y=dsolve('x^2*D2y+x*Dy+(x^2-1/4)*y','y(pi/2)=2,Dy(pi/2)=-2/pi','x'); pretty(y) ezplot(y) hold ondy=@(x,y)[y(2);(1/4/x^2-1)*y(1)-y(2)/x];%定义匿名函数; [x,y]=ode45(dy,[pi/2,2*pi],[2,-2/pi]);%使用RK 方法作图; plot(x,y(:,1),'*')%作图; legend('符号解','数值解') title('图1')结果分析：得到图像如图所示2.一个慢跑者在平面上沿椭圆以恒定的速率v=1跑步,设椭圆方程为: x =10+20cos t , y =20+5sin t . 突然有一只狗攻击他. 这只狗从原点出发,以恒定速率w 跑向慢跑者,狗的运动方向始终指向慢跑者。
分别求出w =20,w =5时狗的运动轨迹. 解答：一、建模分析：在chase1.m中，不断地修改tf的值，分别取tf=5，4.5，3.5，...，分析我们所得到的图像知，当tf=3.15时，狗刚好追上人。
具体图像如下tf=5时tf=4.5时……tf=3.15时四、程序（2）（2）5w时建立m文件eq2.mfunction dy=eq2(t,y)dy=zeros(2,1);dy(1)=5*(10+20*cos(t)-y(1))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+15*sin(t)-y(2 ))^2);dy(2)=5*(20+15*sin(t)-y(2))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+15*sin(t)-y(2 ))^2);取t0=0，tf=10，建立主程序chase2.mt0=0;tf=10;[t,y]=ode45('eq2',[t0,tf],[0,0]);T=0:0.1:2*pi;X=10+20*cos(T);Y=20+15*sin(T);plot(X,Y,'-')hold onplot(y(:,1),y(:,2),'*')五、结果分析（2）运行程序，得到图像如下：在chase2.m中，不断地修改tf的值，分别取tf=20，40，80，...，得到一系列图像，由图可以看出，狗永远追不上人。
综合实验报告数学建模(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过数学建模的方法，对实际问题进行定量分析和求解，提高学生对数学模型构建、数学方法应用和计算机编程技能的综合运用能力。
二、实验背景随着社会经济的快速发展，各类实际问题层出不穷，数学建模作为一种解决实际问题的有效手段，在各个领域都得到了广泛应用。
本实验以我国某城市的交通拥堵问题为背景，通过数学建模方法，分析交通拥堵的原因，并提出相应的解决方案。
三、实验内容1. 问题分析本实验以我国某城市交通拥堵问题为研究对象，分析拥堵原因，建立数学模型，求解最优解。
2. 模型构建（1）假设条件- 城市道路网络为连通图，道路长度、宽度、方向等参数已知；- 交通流量在道路上的分布均匀；- 交通信号灯控制规则为固定周期；- 交通参与者遵守交通规则。
（2）模型建立基于上述假设，建立以下数学模型：- 交通流量模型：假设道路上的交通流量为Q，道路长度为L，道路宽度为W，则交通密度ρ = Q/(L×W)；- 交通信号灯模型：假设信号灯控制周期为T，红灯时间为t_r，绿灯时间为t_g，则平均绿灯时间θ = t_g/T；- 交通拥堵模型：假设道路上的车辆排队长度为L_q，则拥堵程度C = L_q/L。
（3）模型求解通过计算机编程，对模型进行求解，得到最优解。
3. 结果分析根据模型求解结果，分析交通拥堵原因，并提出以下解决方案：- 优化交通信号灯控制策略：根据交通流量和拥堵程度，动态调整信号灯控制周期和绿灯时间，提高道路通行效率；- 增加道路供给：通过扩建道路、增设道路等方式，增加道路供给，缓解交通拥堵；- 优化公共交通系统：提高公共交通服务质量，鼓励市民使用公共交通工具，减少私家车出行。
四、实验总结本次实验通过数学建模方法，对某城市交通拥堵问题进行了定量分析和求解，得出以下结论：1. 交通拥堵的主要原因是交通流量过大、交通信号灯控制策略不合理；2. 优化交通信号灯控制策略、增加道路供给、优化公共交通系统是缓解交通拥堵的有效措施。
数学建模实训报告
数学建模实训报告第一篇：数学建模实训报告目录实训项目一线性规划问题及lingo软件求解……………………………1 实训项目二lingo中集合的应用………………………………………….7 实训项目三lingo中派生集合的应用……………………………………9 实训项目四微分方程的数值解法一………………………………………13 实训项目五微分方程的数值解法二……………………………………..15 实训项目六数据点的插值与拟合………………………………………….17 综合实训作品…………………………………………………………….18 每次实训课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。
实验时必须遵守实验规则。
用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动，更不能无故损坏仪器设备。
这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果。
请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新。
它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！项目一：线性规划问题及lingo软件求解一、实训课程名称数学建模实训二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识，熟悉应用LINGO 解决线性规划问题的一般方法四：实验内容和原理内容一：某医院负责人每日至少需要下列数量的护士班次时间最少护士数1 6:00-10:00 60 2 10:00-14:00 70 3 14:00-18:00 60 4 18:00-22:00 50 5 22:00-02:00 20 6 02:00-06:00 30 每班的护士在值班的开始时向病房报道，连续工作8个小时，医院领导为满足每班所需要的护士数，最少需要多少护士。
内容二：内容三五：主要仪器及耗材计算机与Windows2000/XP系统；LINGO软件六：操作办法与实训步骤内容一：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：程序编程过程：min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;x1>=60;x1+x2>=70;x2+x3>=60; x3+x4>=50;x4+x5>=20;x5+x6>=30;编程结果：Global optimal solution found.Objective value:150.0000Infeasibilities:0.000000Total solver iterations:VariableValueReduced CostX160.000000.000000X210.000000.000000X350.000000.000000X40.0000001.000000X530.000000.000000X60.0000000.000000RowSlack or SurplusDual Price150.0000-1.0000000.000000-1.0000000.0000000.0000000.000000-1.0000000.0000000.00000010.000000.0000000.000000-1.000000 内容二：（1）max=6*x1+4*x2;2*x1+3*x2<100;4*x1+2*x2<120;x1,x2分别表示两种型号生产数量。
数学建模实验报告
《数学建模实验报告》Lingo软件的上机实践应用简单的线性规划与灵敏度分析学号：班级:姓名：日期：2010—7—21数学与计算科学学院一、实验目的：通过对数学建模课的学习，熟悉了matlab和lingo等数学软件的简单应用，了解了用lingo软件解线性规划的算法及灵敏性分析。
此次lingo上机实验又使我更好地理解了lingo程序的输入格式及其使用，增加了操作连贯性，初步掌握了lingo软件的基本用法，会使用lingo计算线性规划题，掌握类似题目的程序设计及数据分析。
二、实验题目（P55课后习题5）：某工厂生产A、2A两种型号的产品都必须经过零件装配和检验两道工序，1如果每天可用于零件装配的工时只有100h，可用于检验的工时只有120h，各型号产品每件需占用各工序时数和可获得的利润如下表所示：（1)试写出此问题的数学模型，并求出最优化生产方案.（2）对产品A的利润进行灵敏度分析1（3）对装配工序的工时进行灵敏度分析（4)如果工厂试制了A型产品，每件3A产品需装配工时4h,检验工时2h，可获3利润5元，那么该产品是否应投入生产？三、题目分析：总体分析：要解答此题，就要运用已知条件编写出一个线性规划的Lingo 程序，对运行结果进行分析得到所要数据；当然第四问也可另编程序解答.四、 实验过程：(1)符号说明设生产1x 件1A 产品,生产2x 件2A 产品.（2）建立模型目标函数：maxz=61x +42x 约束条件：1） 装配时间：21x +32x <=100 2） 检验时间：41x +22x <=120 3） 非负约束：1x ，2x >=0所以模型为： maxz=61x +42xs.t 。
⎪⎩⎪⎨⎧>=<=+<=+0,1202410032212121x x x x x x（3）模型求解：1）程序model:title 零件生产计划; max=6*x1+4＊x2; 2*x1+3*x2<=100; 4*x1+2＊x2<=120； end附程序图1：2）计算结果Global optimal solution found。
专业数学建模实验报告一
Solve[4*x^3+a*b*x^2+2*a*b*x+a*b0,x]
{{x-((a b)/12)-(24 ab-a2b2)/(12 (-216 ab+36 a^2 b^2-a^3 b^3+24 )1/3)+1/12 (-216 ab+36 a^2 b^2-a^3 b^3+24 )1/3},{x-((a b)/12)+((1+ ) (24 ab-a2b2))/(24 (-216 ab+36 a^2 b^2-a^3 b^3+24 )1/3)-1/24 (1- ) (-216 ab+36 a^2 b^2-a^3 b^3+24 )1/3},{x-((a b)/12)+((1- ) (24 ab-a2b2))/(24 (-216 ab+36 a^2 b^2-a^3 b^3+24 )1/3)-1/24 (1+ ) (-216 ab+36 a^2 b^2-a^3 b^3+24 )1/3}}
（一）利用中心差分公式，即 ，借助数学软件，从P10表1中的数据出发，重新计算教材P11中的表2和P12表3。
[主要使用的Mathematica语句：Table，Fit及循环控制语句]
【解】：给出你的计算或分析步骤、结ห้องสมุดไป่ตู้，列出必要的程序清单等
P11表2
程序代码如下：
%人口数据处理拟合
data1=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4 281.4];
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西华大学数学建模基础实验报告课程名称：数学建模基础年级：2013级实验成绩：指导教师：万敏姓名：张金实验名称：MATLAB学号：3120130101625实验日期：2016年4月15日实验编号：组号：实验时间：18：00-22：00一、实验目的1.通过本实验使学生了解Matlab软件，学会Matlab软件的一些基本操作和常用命令，熟悉Matlab软件的一些数值计算功能。
二、实验内容三、使用环境MATLAB 7.0.1四、核心代码、调试过程及结果实验一MATLAB基本操作一、数据输入练习1．A=[1 2 3；4 5 6；7 8 2]；>> A=[1 2 3; 4 5 6;7 8 2]A =1 2 34 5 67 8 22．B=1：2：10；%一般：a: h: b>> B=1:2:10B =1 3 5 7 93．linspace(a,b,n); %从a开始，到b结束，产生n个数；>> linspace(3,7,5)ans =3 4 5 6 74．syms a b %定义a,b为符号>> syms a>> 12ans =12>> syms b>> 13ans =135．a=sym(‘a’) %定义a为符号>> a=sym('12')a =12二、数据访问：输入矩阵或数组，体会下列命令含义>> X=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]X =1 2 34 5 67 8 91．X(i) %取X的第i个元数>> X(2)ans =42．X(a:h:b) %取X的a:h:b位置上的元素>> X([1:2:3])ans =1 73．X([a b c d]) %取X的第a,b,c,d位置上的元素>> X ([2 4 5 6])ans =4 25 8>> A=[1 3 4 5;2 3 5 6;6 7 8 0]A =1 3 4 52 3 5 66 7 8 04．A（i,:）%取A的第i行元素>> A(2,:)ans =2 3 5 65．A（：，j）%取A的第j列元素>> A(:,3)ans =4586．A （i, j ） %取A 的第i 行第j 列元素>> A(2,3)ans =5三、矩阵（数组）练习运算输入矩阵（数组）⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=432,287654321B A ，进行下列运算>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 2]A =1 2 34 5 67 8 2>> B=[2;3;4]B =2341．A(1, :).*A(2, :); A*A(:, 3)。
>> A(1,:).*A(2,:)ans =4 10 18>> A*A(:,3)ans =2154732．sum(A); sum(A(i, :)) %体会该运算含义>> sum(A)ans =12 15 11>>sum(A(2,:))ans =153．max(A); min(A) [y, j]=max(A) %体会该运算含义>> max(A)ans =7 8 6>> min(A)ans =1 2 24．[A B]; [A; B’] %拼接矩阵，体会该运算含义>> [A B]ans =1 2 3 24 5 6 37 8 2 4>> [A; B']ans =1 2 34 5 67 8 22 3 45．A（2，：）=[ ] %删除A的第二行元素，体会该运算含义>> A(2,:)=[]A =1 2 37 8 2>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 2]A =1 2 34 5 67 8 26．det(A); inv(A); %求A的行列式和逆矩阵>> det(A)ans =21>> inv(A)ans =-1.8095 0.9524 -0.14291.6190 -0.9048 0.2857-0.1429 0.2857 -0.14297．[V，D]=eig(A); %求A的特征值和相应特征向量>> [V,D]=eig(A)V =-0.2872 -0.7303 -0.3217-0.6716 0.6733 -0.4070-0.6829 -0.1156 0.8549D =12.8113 0 00 -0.3690 00 0 -4.44238．将A化成行阶梯矩阵C>> A(3,:)=A(3,:)-7*A(1,:)A =1 2 34 5 60 -6 -19>> A(2,:)=A(2,:)-4*A(1,:)A =1 2 30 -3 -60 -6 -19>> A(3,:)=A(3,:)-2*A(2,:)A =1 2 30 -3 -60 0 -79．C1=zeros(m, n); C2=ones(m, n); C3=eye(m,n) %m,n 为正整数，自己取定。
>> C1=zeros(6,3)C1 =0 0 00 0 00 0 00 0 00 0 00 0 0>> C2=ones(3,2)C2 =1 11 11 1>> C3=eye(2,3)C3 =1 0 00 1 0实验二 MATLAB 程序设计1．几种常用循环语句的练习（1） 对n=1,2,…,10，求10sinπn x n =的值，并记录在x 中。
x =Columns 1 through 90.3090 0.5878 0.8090 0.9511 1.0000 0.9511 0.8090 0.5878 0.3090Column 100.0000（2）设银行年利率为11.25%。
将10000元钱存入银行，问多长时间会连本带利翻一番？money =10000years =years =1money =11125years =2money =1.2377e+004years =3money =1.3769e+004 years =4money =1.5318e+004 years =5money =1.7041e+004 years =6money =1.8958e+004 years =7money =2.1091e+004（3）)1(),2( ,1211)(2-⎩⎨⎧≤>+=f f x xx x x f 求设f =5f =-2（4）)1(),5.0(),2( ,0x 1x 021x 1x f(x ) 32-⎪⎩⎪⎨⎧≤≤<>+=f f f x x求设 f =5f =-1f =12．编写函数文件练习（1）编写计算!n 的函数，并求∑=201!n n 之值。
>> sumsum =2.5613e+018（2）有一函数y xy x y x f 2sin ),(2++=，写一程序，输入自变量的值，输出函数值。
>> fun(1,pi)f =7.2832ans =7.2832（3）编写函数：21221221)1()(100),(x x x x x f -+-=，输入自变量的值，输出函数值。
>> fun3(1,3)f =400ans =400实验三 函数图形设计与数据拟合1. 在一幅图象中作出函数及其导函数的图形 ：Y=x 3-3x+4 Y=3x 2-32.作出函数Y=sin(x)/x的图形；注意，x=0时，需要单独处理。
3.无穷级数逼近：正弦函数Y=sin(X)与其Taylor展开式的前几项构成的多项式函数的逼近关系；()()2111121!nnnxyn-+∞-==--∑4.作出参数方程函数的图象5cos615sinx t ty t=+⎧⎨=⎩。
5.用给定的多项式，如y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据(xi ,yi，i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机数,或用rands产生N(0,1)分布随机数)，然后用xi 和添加了随机干扰的yi作的3次多项式拟合，与原系数比较。
如果作2或4次多项式拟合，结果如何？A3 =0.9974 -5.9532 4.7643 -2.0985A2 =1.0164 -6.1521 5.6457A4 =2.9993 -0.9801 -6.1856 5.6450 -3.15096.某零件上有一段曲线，为了在程序控制机床上加工这一零件，需要求这段曲线的解析表达式，在曲线横坐标x处测得纵坐标y共11对数据如下：求这段曲线的纵坐标y关于横坐标x的二次多项式回归方程。
p =0.1403 0.1971 1.0105S =R: [3x3 double]df: 8normr: 1.1097所以二次多项式回归方程：Y=0.1403X^2+0.1971X+1.0105实验四线性规划问题1．用MA TLAB或 Lingo求解线性规划问题6543218121110913m in x x x x x x z +++++=⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=≥≤++≤++=+=+=+6,,2,1,09003.12.15.08001.14.0500600400x ..654321635241Λi x x x x x x x x x x x x t s iOptimization terminated.X =0.0000600.00000.0000400.00000.0000500.0000fval =1.3800e+0042．用MA TLAB 或 Lingo 求解线性规划问题max 6543216.064.072.032.028.04.0x x x x x x z +++++=85003.003.003.001.001.001.0..654321≤+++++x x x x x x t s 70005.002.041≤+x x 10005.002.052≤+x x 90008.003.063≤+x x 6,2,10Λ=≥j x jOptimization terminated.X =1.0e+004 *3.50000.50003.00000.00000.00000.0000fval =-2.5000e+0043．用MA TLAB 或 Lingo 求解线性规划问题321436m in x x x z ++=120..321=++x x x t s301≥x5002≤≤x203≥xOptimization terminated.X =30.000050.000040.0000fval =490.0000五、总结通过基本的数据操作练习，我发现了很多数学的奥妙，MA TLAB 软件的方便快捷。