微分方程模型(全)

合集下载

常见微分方程模型

常见微分方程模型

设N(t)为t时刻的人口,则在[t,t+△t]时间内人口的增长 量为: N(t+△t)-N(t) ≈rN(t). △t 设t=t0时的人口为N0,则可以建立模型:
dN (t ) rN (t ) dt N (t 0 ) N 0
该初值问题的解为:
N (t ) N0er (t t 0)
称之为Logistic模型
上述模型的解为:
Nm N (t ) 1 ( N m / N 0 1)e r (t t 0)
模型分析: (1)仍然用1790年至1980年的美国人口进行分析, 发现人口误差非常小。当然随着时间的增加,误差会 大些,这是因为Nm随着科技的提高会不一样。 (2)人也属于生物,故上述两种模型也适用于类似环 境下单一物种生存的其他生物模型,如数目增长,池 塘鱼的增长等。 (3)欲建立更精确的模型,应根据成员的年龄分组及 把成员性别分开。
可算出白铅中铅的衰变率 y0 ,再于当时的矿物 比较,以鉴别真伪。 矿石中铀的最大含量可能 2~3%,若白铅中铅210 每分钟衰变超过3 万个原子,则矿石中含铀量超 过 4%。
测定结果与分析
画名 Emmaus的信徒们 洗足 钋210衰变原子数 镭226衰变原子数
8.5 12.6
0.82 0.26
间的年代:
真正的年代=
c
14
年 1.4 900
3、 范. 梅格伦(Van Meegren) 伪造名画案
第二次世界大战比利时解放后,荷兰保安机关开始搜
捕纳粹分子的合作者,发现一名三流画家H.A.Vanmeegren 曾将17世纪荷兰著名画家Jan.Vermeer的一批名贵油画盗卖 给德寇,于1945年5月29日通敌罪逮捕了此人。 Vanmeegren被捕后宣称他从未出卖过荷兰的利益,所

微分方程(组)模型

微分方程(组)模型


(2) 方程③是一阶线性微分方程,通解为②当n>0时,有特解y=0.
求微分方程(组)的解析解命令: dsolve(‘方程1’, ‘方程2’,…‘方程n’, ‘初始条件’, ‘自 变量’) 符号说明:在表达微分方程时,用字母D表示求微分, D2、D3等表示求2阶、3阶等微分。任何D后所跟的 字母为因变量,自变量可以指定或由系统规则选定为 确省。 d2y
方法:
• 规律分析法:根据相关学科的定理或定律、规律(这些涉及 到某些函数变化率)建立微分方程模型,如曲线的切线性质. • 微元分析法:应用一些已知规律和定律寻求微元之间的关系式. • 近似模拟法:在社会科学、生物学、医学、经济学等学科的 实际问题中,许多现象的规律性不清楚,常常用近似模拟的 方法建立微分方程模型.
4.符号说明
• • • • • • • a---某人每天在食物中摄取的热量 b---某人每天用于新陈代谢(及自动消耗)的热量 α ---某人每天从事工作、生活每千克体重必需消耗的热量 β---某人每天从事体育锻炼每千克体重消耗的热量 w---体重(单位:千克) w0---体重的初始值 t---时间(单位:天)
若Q(x)≡0,则称为一阶线性齐次方程,一阶线性微分方程通解为 P ( x ) dx P ( x ) dx ② y ( x) e ( Q( x)e dx C )
从而可得
dz (1 n) P ( x) z (1 n)Q ( x) dx
dz dy (1 n) y n dx dx
一、微分方程模型 二、微分方程的数学形式 三、微分方程(组)的MATLAB解法 四、减肥的数学模型 五、人口增长数学模型 六、兰彻斯特(Lanchester)作战模型 七、硫磺岛战役案例

微分方程模型

微分方程模型

微分模型课程安排一、微分模型简介二、微分静态模型1、血管分支模型2、最正确存贮模型三、微分动态模型1、水流出的时间2、CO2的吸收3、浓度变化问题4、服药问题5、人口模型四、香烟过滤嘴问题一、微分模型简介微分模型是数学模型中的最主要模型,也是应用最为广泛的数学模型。

通常微分模型可分为两类,静态模型与动态模型。

微分静态模型主要出现在解决一些简单的优化问题中。

此类问题通常可将所要解决的实际问题化简为一个一元或多元的目标函数的最值问题,只要对目标函数求导数或偏导数就可求得驻点,从而讨论问题的最优解决方案。

这种解决实际问题的方法在《高数》书中就有一定的讨论只不过当时不是学习的重点而已。

而微分动态模型,从名称上看我们就知到此方法是用来解决动态变化问题的。

当我们从实际问题中得到的目标量是一个随时间或空间在改变的量时,直接建立此目标量的动态变化方程是很困难的,通常可以先找到此问题的动态变化函数〔一般是一个微分方程或方程组〕,然后通过解方程的方法来求解出我们所需要的目标量所满足的方程。

同样在《高数》书中提到的微元法就是此方法的讨论,它是任何一项研究都必须要首先考虑和掌握的基本方法。

下边举几个例子看一下我们该怎样使用这两种方法.===================================================================== 二、微分静态模型微分静态模型的关键就是建立一个包含各个影响因素在内的目标函数。

具体分析步骤:〔1〕首先明确我们的优化目标;〔2〕明确影响这个目标的各个因素;〔3〕建立目标函数与各指标的代数关系;〔4〕对各指标变量求导数〔或偏导〕找极值点;〔5〕讨论目标的极值。

问题1血液在动物的血管中一刻不停地流动,为了维持血液循环动物的机体要提供能量。

能量的一部分用于供应血管壁以营养。

另一部分用来克服血液流动受到的阻力,消耗的总能量显然与血管系统的几何形状有关。

在长期的生物进化过程中,高级动物血管系统的几何形状应该已经到达消耗能量最小原则下的优化标准了。

第四章 微分方程数学模型

第四章 微分方程数学模型
s 0 在轨线方程中,令t知 1 s ln s0 s是[0, ]中的单根 1 1
3)、若s0
1

, 则i(t )先增加,当 s
1
1

时,i(t )达到最大
im 1

(1 ln s0 ), 然后减小趋于0, s(t ) s
若s0
1

, 则i(t )单调趋于0,(i)单调趋于s s
i0
i0
1
i
1
i
1

O
1
1

1
t
i0
O
t
O
t
1 1 i ( ) 0 1
1 1
1 ~ 阈值
1 i (t )
感染期内有效接触感染的 i0小 i(t )按S曲线增长 健康人数不超过病人数
直接求解方程,亦可得到上述结果
di i (1 i ) i dt i (0) i0

i0 i (t ) i0 t 1
1

1 ( ) t e i(t ) i 0
x s0
i0小, 0 1 s
x x ln(1 ) 0 s0 1
x x2 x ( 2)0 s0 2 s 0 1
x 2s0 ( s0
1

)
令 s0 1 , 又 较小, s0 1)
x 2
模型检验 医疗机构一般依据r(t)来统计疾病的波及人数 ,从广 义上理解,r(t)为t时刻已就医而被隔离的人数,是康 复还是死亡对模型并无影响。
代数方程组 f ( x, y ) 0, g ( x, y ) 0. 的实根x = x0, y = y0称为方程(4-3)的平衡点, 记作P0 (x0, y0). 它也是方程(4-3)的解.

微分方程(模型)

微分方程(模型)

dx 2 或 x 0.03 dt 100 t 这是一阶线性非齐次方程,且有初值条件 x(0) 10,;利用8.3节的公式(5),可得此 C 方程的通解:x (t ) 0.01(100 t ) (100 t ) 2 有初值条件可得C 9 10 4,所以容器内含盐 量x随时间t的变化规律为 9 10 4 x 0.01(100 t ) 2 (100 t )
微分方程模型
重庆邮电大学
数理学院
引言
微分方程模型
当我们描述实际对象的某些特性随时间(空 间)而演变的过程、分析它的变化规律、预测它 的未来形态、研究它的控制手段时。通常要建立 对象的动态模型。

在研究某些实际问题时,经常无法直接得 到各变量之间的联系,问题的特性往往会给出关 于变化率的一些关系。利用这些关系,我们可以 建立相应的微分方程模型。在自然界以及工程技 术领域中,微分方程模型是大量存在的。它甚至 可以渗透到人口问题以及商业预测等领域中去, 其影响是广泛的。
四. 悬链线方程问题
将一均匀柔软的绳索两端固定,使之仅受重力的作 用而下垂,求该绳索在平衡状态下的曲线方程(铁塔 之间悬挂的高压电缆的形状就是这样的曲线)。 解 以绳索所在的平面为xoy 平面,设绳索最低点 为y轴上的P点,如图8-1所示。考察绳索上从点p到 l 另一点Q(x,y)的一段弧 PQ ,该段弧长为 ,绳索线密 度为 l ,则这段绳索所受重力为gl 。由于绳索是软 的,
y x 2 2.
微分方程的几个应用实例
许多实际问题的解决归结为寻找变量间的函数关 系。但在很多情况下,函数关系不能直接找到,而只 能间接的得到这些量及其导数之间的关系,从而使得 微分方程在众多领域都有非常重要的应用。本节只举 几个实例来说明微分方程的应用。进一步的介绍见第 十章。 一. 嫌疑犯问题

微分方程模型

微分方程模型
• 2.假设该森林只有这一家伐木场。
二 变量说明
• W(t) 第t年伐木厂将砍伐的树木(单位: 百万方)
• Q 森林的木材储量(单位:百万方)
•X
可供砍伐的年数
三 模型的建立
• 对于第一问: • 因为砍伐树木的速度为砍伐树木的数量关
于时间的变化率,即
dW (t ) R (t ) 2 e 0.2t dt
利用微元法,有
W (5) 5 2 e 0.2 t dt 0
• 对于第二问: • 当森林的木材储量为Q百万方时,设第x年
砍伐完,则有
Q x2e0.2tdt 0
四 模型求解
• 对于问题一 • >>syms x • >>int(2*exp(-0.2*t),t,0,5) • ans=-10*exp(-1)+10 • >> -10*exp(-1)+10 • ans=6.3212
一 模型的假设
• 1.假设今后10年学校的在校生人数均按 280e0.2x 的速度递增,不能出现其他变故 2假设宿舍10年后还能正常使用
二 变量说明
• P(t) 从2005年起的第t年新欣学校的在校人 数
三 模型的建立
由题意知 P'(x) dP 280e0.2x
dx
• 利用微元法,在区间[x,x+dx]上,可将学校 在校人数的增长率视为常数,增加的人数 为
四 模型求解
• 解法一 • 1.求通解 • x(t)=De^-kt • 药物的浓度为 • C(t)=x(t)/V=De^-kt/V • 2.求特解 • 将初始条件x(0)=43.2代入通解,得D=43.2.又因
为V=35000,所以满足该条件的特解为

第七次讲课课件微分方程模型

第七次讲课课件微分方程模型

解得: ln8 / 6 0.2877 t0 2.0607
这时求得的t0是大象从死亡时间到被发现的时间(即上午 10点),因此反推回去可知大象被猎杀的时间是早上8点 左右.
四、猪的最佳销售时机
问题的提出: 养猪是否获利,怎样获得最大利 润?如果把饲养技术水平,猪的类型 等因素忽略不计,且不考虑市场需求 的变化,那么影响获利大小的一个主 要因素就是选择猪的售出时机.
试作出适当的假设,建立猪的 最佳销售时机的数学模型.
主模型的建立——利润模型
模型假设: x(t)为t 时刻的体重; y(t)表示一头猪从开始饲养到t时刻共 消耗的费用(包括人员工薪等); xs为猪可上市销售的最小体重; ts为猪从体重x0增长至xs所需的饲养时 间; p(t,x)为t 时刻体重为x的猪的单位售价.
微分方程模型
平衡原理和数学模型
“平衡”是我们在现实生活中随处可见的一个现象. 如:物理中的能量守恒和动量守恒定律都是在描述物 理中的能量和动量平衡的现象. 再如考虑一段时间内(或一定的范围内)物质的变化, 我们会发现这段时间内物质的改变量与它的增加量和减少 量之差也处于平衡的状态(我们称这种平衡规律为物质平 衡原理). 我们统称这些描述平衡现象的规律为平衡原理. 由于这种平衡关系比较容易由数学表达式给出,注意 发掘实际问题中的平衡原理无疑应该是数学模型组建过程 中的一个关键问题.
流出盐量

t t
t
p( )rO ( )d
p( t t )V ( t t ) p(t )V (t ) [ pI ( )rI ( ) p( )rO ( )]d t • 利用积分中值定理可得
t t
p(t t )V (t t ) p(t )V (t )

常见的微分方程模型

常见的微分方程模型

常见的微分方程模型微分方程是数学的一个重要分支,广泛应用于自然科学和工程领域。

它描述了物理现象、社会问题和自然现象的变化规律,能够帮助我们理解和预测各种现象的发展趋势。

下面将介绍一些常见的微分方程模型。

1. 一阶线性微分方程一阶线性微分方程是最简单且常见的微分方程之一。

它可以描述许多实际问题,比如放射性衰变、人口模型等。

一阶线性微分方程的一般形式可以写为dy/dt = f(t) * y + g(t),其中f(t)和g(t)是已知函数,y是未知函数。

2. 指数衰减模型指数衰减模型是描述某种变化过程的常见微分方程。

它可以用来描述放射性物质的衰变、人口增长的趋势等。

指数衰减模型的一般形式是dy/dt = -ky,其中k是常数。

这个方程表示y的变化速率与y本身成比例,且反向。

3. 扩散方程扩散方程是描述物质或能量传递过程的微分方程。

它可以用来研究热传导、扩散现象等。

扩散方程的一般形式是∂u/∂t = D ∇²u,其中u是未知函数,D是扩散系数,∇²是Laplace算子。

这个方程表示u 的变化率与u的二阶导数成正比。

4. 多体问题多体问题是描述多个物体之间相互作用的微分方程模型。

它可以用来研究天体运动、分子碰撞等问题。

多体问题的方程通常包括牛顿第二定律和对应的初始条件,如F = ma和相关的速度、位置初值条件。

5. 随机微分方程随机微分方程是考虑了随机因素的微分方程模型。

它可以用来研究金融市场的波动、生态系统的不确定性等。

随机微分方程的方程形式通常会引入一个随机项,如dy/dt = f(t, y) dt + g(t, y) dW,其中dW是布朗运动,表示随机项。

以上介绍的是一些常见的微分方程模型,它们在理论和实际应用中都具有重要的地位。

通过研究这些模型,我们可以深入理解各种现象背后的数学规律,并且为实际问题提供解决方案。

微分方程模型不仅有助于推动数学的发展,还在科学研究、工程设计和技术创新等领域中发挥着重要作用。

03-1第三章-第1-8节-微分方程模型市公开课获奖课件省名师示范课获奖课件

03-1第三章-第1-8节-微分方程模型市公开课获奖课件省名师示范课获奖课件

(5 13)
将(5-10)和( pr 2
ur
(5 14)
最终f 把 (54-1pA4r2)2m和r(05-6)代r0入(rr5-4)式得 (5 15) r 这里 0 是单位向径,指示向径方向。
(5-15)式表白: (1)行星运动时受旳力旳方向与它旳向径方向
相反,即在太阳—行星连线方向,指向太阳;
若记x(t),y(t)为开始用力后铅球运动轨迹旳水平和 铅垂方向旳坐标。则根据牛顿第二运动定理,由假 设3我们有
mx(t) F cos
my(t) F sin mg
(2 3)
式中m为铅球旳质量,F是对铅球旳推力, 为力旳
方向既铅球旳出手角度。
根据假设2,令t=0时运动员开始用力推球,t t0
22
§4 追踪问题旳数学模型
问题:我辑私舰雷达发觉距d海里处有一艘走私船正
以匀速 a沿直线行驶,辑私舰立即以最大旳速度 (匀v速)追赶。若用雷达进行跟踪,保持舰旳瞬时
速度方向一直指向走私船,试求辑私舰旳运动轨迹 及追上旳时间。
(留作自学)
23
§5 万有引力定律旳发觉
历史背景: 开普勒三定律: 1、各颗行星分别在不同旳椭圆轨道上绕太 阳运营,太阳位于这些椭圆旳一种焦点上。 2、每颗行星运营过程中单位时间内太 阳—行星向径扫过旳面积是常数。 3、各颗行星运营周期旳平方与其椭圆轨道 长半轴旳3次方成正比。
14
x
v2 g
cos
sin
(
v2 g2
sin 2
2h
)
1 2
g
v
cos
v
(
F m
2 2
g2
2F m
g sin )t0

微分方程模型

微分方程模型

房室具有以下特征:它由考察对象均匀分 布而成,房室中考察对象的数量或浓度(密 度)的变化率与外部环境有关,这种关系被 称为“交换”且交换满足着总量守衡。在本 节中,我们将用房室系统的方法来研究药物 在体内的分布。在下一节中,我们将用多房 室系统的方法来研究另一问题。
单房室系统
交换 环境
内部
均匀分布
,i(t)单 s0 增。但在i(t)增加的同时,伴随地有s(t)单减。当 s(t)减少到小于等于 时, i(t)开始减小,直 至此疾病在该地区消失。
(2)如果
则: s(t ) s
r (t )
1
o
e

di ,则开始时 dt 0
五.稳定性问题
在研究许多实际问题时,人们最为关心的也许并 非系统与时间有关的变化状态,而是系统最终的发展 趋势。例如,在研究某频危种群时,虽然我们也想了 解它当前或今后的数量,但我们更为关心的却是它最 终是否会绝灭,用什么办法可以拯救这一种群,使之 免于绝种等等问题。要解决这类问题,需要用到微分 方程或微分方程组的稳定性理论。在下两节,我们将 研究几个与稳定性有关的问题。
容器损失的水量为:
[ R ( R r ) ]dh
2 2
由质量守恒
[ R ( R r ) ]dh sv(t )dt
2 2
其中
v(t ) 0.6 2gh(t)
从而建立方程:
0.6s 2 gh dh 2 2 dt [R (R r) ]
解得
0.6s 2 gh 14 R T dh 2 2 R [R (R r) ] 9s 2 g
微分方程 模型
• 微分方程建模
对于某种现象或提出的问题,通过建立微分方程 来解释或解决.通常可分为两大类:

数学建模,第三章-微分方程模型

数学建模,第三章-微分方程模型

8小时20分-2小时57分=5小时23分
即死亡时间大约在下午5:23,因此张某不能被 排除在嫌疑犯之外。
理学院
3.2 目标跟踪模型
例1 饿狼追兔问题 黑 龙 现有一直兔子,一只狼,兔子位于狼的正西100米处,假 江 科 设兔子与狼同时发现对方并一起起跑,兔子往正北60米处的 技 巢穴跑,而狼在追兔子,已知兔子、狼是匀速跑且狼的速度 学 是兔子的2倍。兔子能否安全回到巢穴? 整理得到下述模型: 院 解:设狼的行走轨迹为y=f(x),则有:
理பைடு நூலகம்院
本章将通过一些最简单的实例来说明微分方程建模的 一般方法。在连续变量问题的研究中,微分方程是十分常 用的数学工具之一。
在许多实际问题中,当直接导出变量之间的函数关系 较为困难,但导出包含未知函数的导数或微分的关系式较 为容易时,可用建立微分方程模型的方法来研究该问题,
黑 龙 江 科 技 学 院 数 学 建 模
数 学 建 模
B
60
2 2xf' ' x 1 f' x y' x 0 , y 0 100 x 100 解得狼的行走轨迹为: 100 0 100 (0,h) 0, f' f 假设在某一时刻,兔子跑到 处,而狼在 (x,y)处,则有:
理学院
y y0 g e
g
车间空气中CO2浓度y 与时间t的数学模型
黑 龙 江 科 技 学 院 数 学 建 模
3.4 学习模型
一般认为,对一项技术工作,开始学得较快,但随着学 得越来越多时,内容也越来越复杂,学员学得就会越来越慢。
员学习的速度,则随y的增长而下降。
dy 设y%表示已经掌握了这项工作的百分数, dt

数学建模微分方程模型

数学建模微分方程模型

数学建模微分方程模型在数学建模的旅程中,微分方程模型扮演了至关重要的角色。

它们在描述和解决各种实际问题中,从物理学到社会科学,都起到了关键的作用。

在本章中,我们将探讨微分方程模型的基本概念、类型和应用。

微分方程是一种方程,它包含未知函数的导数。

这种方程在描述变化率时非常有用,例如,描述物体的速度或加速度。

在形式上,微分方程可以表示为 y'(x) = f(x, y),其中 y'表示 y的导数,f是一个给定的函数。

根据方程的特点,微分方程可以划分为多种类型,如线性微分方程、非线性微分方程、常微分方程、偏微分方程等。

每种类型的方程都有其特定的求解方法和应用领域。

微分方程在众多领域中都有应用,如物理学、工程学、经济学等。

例如,牛顿第二定律就是一个微分方程,它描述了物体的加速度如何由作用力决定。

人口增长模型、传染病模型等也都依赖于微分方程。

建立微分方程模型通常需要以下步骤:确定模型的目标和变量;然后,根据问题背景和物理规律建立数学模型;通过数值计算或解析解法得出结果。

求解微分方程的方法主要有两种:数值方法和解析方法。

数值方法是通过计算机程序或软件进行数值计算得到近似解,而解析方法是通过求解方程得到精确解。

对于某些类型的微分方程,可能需要结合使用这两种方法。

建立微分方程模型后,我们需要对模型进行评估和检验,以确保其有效性和准确性。

这通常包括对模型的假设进行检验、对模型的预测结果进行验证以及对模型的参数进行估计和调整等。

随着科学技术的发展,微分方程模型的应用前景越来越广阔。

例如,在生物学中,微分方程被用来描述疾病的传播动态;在经济学中,微分方程被用来分析市场供需关系的变化;在工程学中,微分方程被用来模拟复杂系统的行为等。

未来,随着大数据和人工智能等技术的发展,微分方程模型将在更多领域得到应用和发展。

微分方程模型是数学建模中一个极其重要的部分。

通过学习和掌握微分方程的基本概念、类型、应用以及求解方法等,我们可以更好地理解和解决现实生活中的各种问题。

几种重要的微分方程应用模型

几种重要的微分方程应用模型
该模型由一组微分方程组成,描述了两种物种的数量变化和相互竞争的关 系。
生态竞争模型的解可以表现出多种动态行为,如周期振荡和混沌运动等, 取决于物种之间的竞争参数。
斐波那契序列模型
01
斐波那契序列是一个经典的数学序列,每个数字是前两个数字 的和。
02
斐波那契序列模型可以用于描述许多自然现象,如植物生长、
模型等。
02 线性微分方程模型
线性微分方程的解法
分离变量法
通过将方程中的未知函数和其导数分 离到等式的两边,从而将微分方程转 化为代数方程。
变量代换法
通过引入新的变量来简化微分方程, 例如使用积分因子或积分因子法。
参数法
当微分方程中包含参数时,可以通过 令参数等于某个特定的值来求解微分 方程。
幂级数法
拉普拉斯变换法
将高阶微分方程转化为代数方 程,适用于初值问题和具有特
定边界条件的问题。
阻尼振动模型
1 2
线性阻尼
阻尼力与速度成正比,导致振动逐渐减小并趋于 静止。
非线性阻尼
阻尼力与速度的幂函数相关,如速度的二次方、 三次方等,导致振动表现出不同的非线性行为。
3
阻尼振动应用
描述机械系统、电磁振荡器等物理系统的振动现 象,用于预测系统的稳定性和动态响应。
热传导方程的一般形式为:$frac{partial u}{partial t} = alpha nabla^2 u$,其中 $u$ 表示温度分布,$alpha$ 是热扩散系数,$nabla^2$ 表示拉普拉斯算子。
波动方程模型
01
波动方程是描述波动现象的偏微分方程,如声波、光波和水 波等。
02
它的一般形式为:$frac{partial^2 u}{partial t^2} = c^2 nabla^2 u$,其中 $u$ 表示波动场,$c$ 是波速。

微分方程模型(经济数学建模课程(西安交通大学,戴雪峰)

微分方程模型(经济数学建模课程(西安交通大学,戴雪峰)

若按(3) ,求出圆桶的速度 v(t),就必须求出圆 桶的下沉时间,要做到这一点比较困难。为此改 变讨论方法,显然速度 v(t)为下沉深度的函数所 以 v(t)改写为 v(y(t)),
dv dv dy dt dy dt
( 1)可写为 dy dv m W B cv dt dy
不过是指数增长模型离散形式的近似表示。
2、阻滞增长模型 (Logistic model)
将r表示为人口x(t)的函数r(x),r(x)应为减 函数。最简单假设r(x)=r-sx,r、s>0,这 里r相当于x=0时的增长率,称为固有增长 率。显然任意x>0,r(x)<r。为了确定s的意 义,引入自然资源和环境条件所容纳的最 大人口数量xm(称最大人口容量)。
• 设K为潜在的消费者总数, • n(t)为t时刻购买了该产品的人数,在时 间段[ t , t+Δ t ]中,Δ n由两部分组成, Δ n1是由来自消费者外部的产品信息导 致的购买者增量;Δ n2是由来自消费者 内部传播的产品信息导致的购买者增量。
△ n1 应与未购买者人数成正比,即
n1 a K nt t ,

cg t W
)
(3)
圆桶的极限速度 W B lim v(t ) 713.86 ft / s t c
如果极限速度不超过 40ft/s,工程师们就可以罢休 了,然而圆桶的极限速度竟然如此之大,使得人们 不得不开始相信工程师们也许是对的。 (即圆桶的 速度很有可能大于 40ft/s。 )
数学建模
西安交通大学理学院 戴 雪 峰 E-mail: daixuefeng@
微分方程模型
(动态模型)
一、人口模型
以前常用这样的方法: 设人口增长率为r,今年人口为a0, 那末一年后为a0(1+r),两年后就为a0(1+r)2, ……,k年后的人口为ak= a0(1+r)k。

数学建模公选课:第五讲-微分方程模型

数学建模公选课:第五讲-微分方程模型
一种高精度的数值求解微分方程的方法,通过迭代逼近微分方程的解。
详细描述
龙格-库塔方法具有较高的精度和稳定性,适用于求解各种复杂的一阶和二阶常微分方程。
04
微分方程模型的应用实例
人口增长模型
总结词
描述人口随时间变化的规律
详细描述
人口增长模型通常使用微分方程来描述人口随时间变化的规律。该模型基于假设,如人口增长率与当 前人口数量成正比,来建立微分方程。通过求解该微分方程,可以预测未来人口数量。
模型建立
如何根据实际问题建立合适的微分方 程模型是一个挑战。
02
高维问题
对于高维微分方程,如何求解是一个 难题。
01
03
非线性问题
非线性微分方程的求解更加复杂和困 难。
未来展望
随着科学技术的发展,微分方程模型 的应用领域将更加广泛,求解技术也 将更加成熟和多样化。
05
04
多尺度问题
如何处理不同时间尺度的微分方程是 一个挑战。
数学建模公选课:第五讲 -微分方程模型
• 微分方程模型简介 • 微分方程模型的建立 • 微分方程模型的求解方法 • 微分方程模型的应用实例 • 微分方程模型的发展趋势与展望
01
微分方程模型简介
微分方程的基本概念
微分方程是描述数学模型中变量随时间变化的数学表达式,通常表示为包含未知函 数及其导数的等式。
05
微分方程模型的发展趋势与展望
微分方程模型在各领域的应用前景
物理领域
描述物体的运动规律,如牛顿 第二定律、波动方程等。
经济领域
分析市场供需关系和预测经济 趋势。
工程领域
预测和控制系统的动态行为, 如电路、机械系统等。
生物医学领域

微分方程模型

微分方程模型

微分方程模型引言微分方程是描述自然界中很多现象和问题的数学模型。

通过建立微分方程模型,我们可以定量地描述和预测各种物理、化学、生物和工程问题的演化和变化。

本文将介绍微分方程模型的基本概念、常见类型和求解方法,并给出一些应用实例。

基本概念微分方程是含有未知函数及其导数的方程。

通常用符号形式表示如下:F(x, y, y', y'', ..., y^(n)) = 0其中,y是未知函数,x是自变量,n是方程中最高阶导数的阶数。

微分方程模型是以微分方程为基础,结合具体物理、化学、生物和工程问题的特点所建立的数学模型。

通过对问题的建模,我们可以将真实世界中复杂的问题简化为数学形式,从而利用微分方程的性质和解析方法求解或近似解。

常见类型微分方程可以分为多种类型,常见的包括:•一阶常微分方程:包含一个未知函数的一阶导数的方程,形式如下:y' = f(x, y)•高阶常微分方程:包含一个未知函数的高阶导数的方程,形式如下:F(x, y, y', y'', ..., y^(n)) = 0•偏微分方程:包含多个未知函数及其偏导数的方程,形式如下:F(x, y, z, ∂u/∂x, ∂u/∂y, ∂u/∂z, ∂^2u/∂x^2, ∂^2u/∂y^2, ∂^2u/∂z^2, ..., ∂^nu/∂x^n, ∂^nu/∂y^n, ∂^nu/∂z^n) = 0求解方法求解微分方程模型的方法包括解析解和数值解。

解析解对于一些简单的微分方程模型,可以通过解析方法求得解析解。

解析解是指能够用数学公式精确表示的解。

解析解求解的基本思路是尝试找到满足微分方程的函数形式,并通过代入求导的方式得到方程中的常数。

一些经典的微分方程模型如线性微分方程、齐次线性微分方程、可分离变量的微分方程等可以通过解析方法求解。

数值解对于一些复杂的微分方程模型,无法找到解析解或解析解难以求得,我们可以采用数值解法进行近似求解。

  1. 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. 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. 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)。

第一步:
注意到实际问题中有与数学中“导数” 有关的常用词,如 “速度”、“速率”(运动学、化学反应 中); “边际的”(经济学中); “增长”(生物学、金融、经济等中);
“衰变”(放射性问题中);
以及与“改变”、“变化”、“增加”、 “减少”等有关词语,都可能是微分方程的 问题。
第二步:梳理出实际问题中所涉及的各种量, 使用一致的物理单位。 第三步:梳理出与结果有关的并且有着函数 关系(待求)的两个量作为要求的函数的自 变量 t 与因变量 y ,而与变化率有关的量即 是待求函数的导数。
W
fW
x
图4-2
应用力学定律:F=ma
例4 黄灯时间
停车过程看成是汽车在常力 –fW 作用下 的直线运动,其方程为:
W d x 2 fW g dt
其中 g 是重力加速度。
2
(4 - 1)
dx 初始值有: x(0) 0, dt
t 0
v0 .
dx 要求的刹车距离就是直到 0 时 x 的值。 dt
有(待定)函数关系的两个量定为: 路程 y 时间 t ;
涉及的原则或物理定律: 导数=速度,二阶导数=加速度;
建立微分方程:
例1 火车启动
dy d y at b 或 a. 2 dt dt
通解为:
2
初始值: y(0) 0, 代入(1)求得: 因此:
1 2 y at bt c. 2
即:
dS S dx V
例3 溶液浓度
通解为:
x ln S c. V
S (0) 1.
(3)
初始值:
代入(3)求得: 因此有:
c 0.
x V ln S .
x(1/ 2) V ln(1/ 2) V ln 2.
我们要求的是: 即:要使酸性减弱一般,应注入清水 V ln2 .
微分方程模型
• 例1 • 例2 • 例3 • 例4 • 例5 火车启动 细菌增长 溶液浓度 交通黄灯 作战模型
如果有一个实际问题,要找一个量 y , 与另一个量 t(时间或其他变量)的关系, 这种关系涉及量 y 在每个 t 时的瞬时变化率, 而且这个瞬时变化率与量 y 与 t 的关系可以 确定,那么这样的问题通常可以通过微分 方程来解决。 利用微分方程解决这样的问题的一般 步骤如下: (分为六步)
例4 黄灯时间
解: 这个问题比上个例子还要复杂,从问题的 语言描述中不能立即看出与微分有什么关系。这 就需要先将问题分析、分解。 这个问题的解决过程和方法对于做建模竞赛 题很有参考价值。
分析:驶近路口的驾驶员,在看到黄灯信号后要 作出决定:是停车还是通过路口? 如果他以法定速度行使,当决定停车时,他 必须有足够的“停车距离”;当决定通过路口时, 他必须有足够的时间使他能够完全通过路口,这 也包括做决定的时间(“反应时间”)及停车所 需的最短距离的行驶时间。于是,
y ce .
kt
(2)
y( 24) 400.
初始值:
y(0) 100,
代入(2)求得: 因此:
c 100, k (ln 4) / 24.
t ln 4 / 24
y 100e
.
我们要求的是:
y(12) 100e
(12 / 24) ln 4
200(个细菌).
#
例3 溶液浓度
2x dx 0.03 dt 100 t x(0) 10
9 10 其解为 x( t ) 0.01(100 t ) 2 (100 t )
4
分析: t时刻容器内溶液的质量浓度为
4 x( t ) 9 10 p( t ) 0.01 3 100 t (100 t )
例4 黄灯时间
对于这个刹车距离问题,显然与“速度” 有关,速度要从 v0 变到 0,从而用到导数.
涉及的量为: “距离”(米),“时间”(秒), “速度”, “加速度”,摩擦力等;
有(待定)函数关系的两个量定为: 距离 x, 时间 t;
涉及的原则或物理定律: 力学定律 F=ma.
例4 黄灯时间
设汽车重量为 W,摩擦系数为 f. 根据定义, 对汽车的制动力为 fW,其方向与汽车行进方 向相反(见图4-2).
dx fgt v0 (4 - 2) dt dx 于是 0 时,t = tb =v0/(fg)。 dt
在 x(0)=0 的条件下对(4-2)两边积分,得
dx 在 dt
W d2x 2 fW g dt
t 0
(4 - 1)
例4 黄灯时间
v0 的条件下对(4-1)两边积分得
例2 细菌增长
解 这个问题也比较简单。 问题与“增长率”有关,所以与导数有关;
涉及的量为: “时间”(小时),“细菌总数”(个), “速度”(个/小时); 有(待定)函数关系的两个量定为: 细菌总数 y ,时间 t ; 涉及的原则或物理定律: 导数=增长率.
建立微分方程:
例2 细菌增长
通解为:
dy ky . dt
例 3:溶液浓度 A: 题目:一水槽内盛满酸性溶液,其体积为 V,
注清水入槽内,目的在于减弱酸性,但随时保 持溶液均匀和体积 V 的不变。 设在某一瞬间 已经注入清水的总量为 x,用 S 表示这时槽内 含有酸性溶液的浓度,问要使酸性减弱一半, 应注入清水多少? 解 这个问题比前两个例子要复杂。 问题与“减 弱”有关,所以可能与导数有关;但酸性浓度 “减弱的程度”也就是浓度的“变化率”与其他 量(浓度、清水的量)的关系不明确。
例3 溶液浓度
清水 S V
x
溶液
S ( x) V S ( x x) V x
例3 溶液浓度
建立微分方程:
dS S ( x x ) S ( x ) lim dx x 0 x 1 S ( x) V lim S( x) x 0 x V x 1 x S ( x ) S lim x 0 x V x V
(1)
y(5 / 60) 300.
y(0) 0,
c 0, b 0, a 3600.
5 2 y(5 / 60) 1800 ( ) 12.5 (km) . 60
#
例2 细菌增长
例 2:细菌增长
题目:细菌的增长率与总数成正比。如果培养
的细菌总数在 24h 内由 100 增长为 400 , 那么, 前12h 后的细菌总数是多少?
例5 作战模型
当然,这些模型是非常简单的,只考虑双 方的兵力的多少和战斗力的强弱,并且当时只 使用枪炮之类的常规武器。兵力因战斗减员和 非战斗减员而减少,由于增援而增加;战斗力 是杀伤对方的能力,它与射击率(单位时间的 射击次数)、射击命中率以及战争类型(正规 战、游击战等)有关。即这些模型仅考虑战场 上的兵力的优劣,并没有考虑交战双方的政治、 外交、经济、社会等因素,所以仅用这些模型 来判别一场战争的结局是不现实的。
模型应用和数据试验(暂略)
2 0
例 5:作战模型 题目:讨论传统的正规战争、游击战争、以及
分别使用正规部队和游击部队的所谓混合战争 的作战模型。
例5 作战模型
引言:第一次世界大战期间,F W Lanchester 提出了几个关于空战战术的尚不成熟的数学模型, 后来人们不断地对这些模型进行改进,得到了关 于传统的正规战争、游击战争、以及分别使用正 规部队和游击部队的所谓混合战争的作战模型。 并且用这些模型成功地解释了越南战争和美日的 硫磺岛战役的情况。
当t 时, p( t ) 0.01。
说明: 若长时间的进行上述稀释过程,容器 内 盐水的质量浓度将趋于注入溶液的质 量 浓度。
(液体的混合,气体的混合) 推广: 设容器内装有一定质量浓度的溶液,以流速 V1 注 入质量浓度为 C1 的溶液(同一种溶液,只是质量浓 度不同),假定溶液立即被搅匀,并以 V2 的流速流 出这种混合溶液。试建立容器中质量浓度与时间的 数学模型。 解:设t时刻容器内的溶质质量为x(t), 初始质量为x(0),溶液初始体积为V0 dt时间内容器中溶质的改变量为dx, dx=注入的溶质质量-流出的溶质质量
例3 溶液浓度
所以确定浓度的“变化率”与“酸性浓度”, “清水的量”的关系是解决问题的关键。
涉及的量为: “清水的总量”,“酸性浓度”(用纯量单位 :1). “酸性浓度变化率”,体积(常数),其中 都使用题目中的纯量单位; 有(待定)函数关系的两个量定为: 酸性浓度 S,清水的总量 x; 涉及的原则或物理定律: 导数=变化率,溶液保持均匀,体积 V 不变.
例 4:黄灯时间 题目:交通管理红绿灯处红灯亮之前黄灯应该
亮多长时间? 说明: 在交通管理中,定期地亮一段时间的黄灯是 为了让那些正行使在交叉路口上或距交叉路口太 近无法停下的车辆通过路口。这样,红绿灯之间 应保持足够长时间的黄灯,使那些“无法停车” (即来不及在路口前停下)的驾驶员有机会在黄 灯亮的时候通过路口。
题目:一列火车从静止开始启动,均匀地加速,
五分钟时速度达到 300 千米。问:这段时间内 该火车行进了多少路程?
例1 火车启动
解 这个问题相对比较简单,问题与“加速”、 “速度”有关,所以与导数有关; 涉及的量为: “时间”(小时),“路程”(千米),“速 度”(千米/小时),“加速度”(常数 a );
第四步:了解问题中所涉及的原则或物理定律。
第五步:依据 第二、第三、第四步 建立微分 方程。 还有已知的对应某个 t 的 y 的值(可 能还有 y 的导数的值)就是求解微分方程所 需要的初始值。
第六步:求微分方程的解并给出问题的答案。 下面我们从易到难给出微分方程模型之应 用案例
例1 火车启动
例 1:火车启动
1 2 x fgt v0 t 2 从而得 2 v0 x( t b ) Db 2 fg
相关文档
最新文档