数学建模第六章

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数学建模chapter6

数学建模chapter6

0 x l1 , l1 x l.

3.确定 w x, t 由于在吸烟过程中,未点燃的烟草不断得吸收烟雾中 的毒物,所以毒物在烟草中的密度w x, t 由初始值 w0 逐渐增加。考察烟草截面 x处在 t 时间内毒物密度的增 量w
x, x t w x, t , 根据守恒定律它等于在单
z t Q t / L t . 这个模型讨论的就是 K t , L t 满 足什么条件才能使 Q t , z t 保持增长?
假设 1.投资增长率与产值成正比,比例系数 0. 2.劳动力的相对增长率为常数 . 注:这两个条件的数学表达式分别为:
第六章
微分方程模型
一、经济增长模型
发展经济、提高生产力主要有以下手段:增加投资、 增加劳动力、技术革新. 本节的模型将首先建立产值与资金、劳动力之间的关
系,然后再研究资金与劳动力的最佳分配,使投资效益
最大,最后讨论如何调节资金与劳动力的增长率,使劳 动生产率得到有效的增长.
1.Douglas生产函数 用 Q t , K t , L t 分别表示某一地区或部门在时 刻 t 的产值、资金和劳动力,相互的关系为
⑶式是经济学中著名的Cobb-Douglas生产函数,更
一般的形式是
Q cK L ,
0 , 1.
2.资金与劳动力的最佳分配 本段根据⑶式讨论,如何分配资金与劳动力,使生产 创造的效益达到最大。 假定资金来自贷款,利率为 r ,每个劳动力都要支付工 资w, 因而总效益为
S Q rK wL.
因为在时刻 t 时,香烟燃至 x
ut 处,记此时点燃的
烟草在单位时间放出的毒物量为 H

数学建模--中南大学数模课件第六章

数学建模--中南大学数模课件第六章

• 对Ax=b ,设det(A)≠0 ,a ii 将A 改写成:
a11 A 0 a 21 a 31 a nn a n1 0 a 32 an2 0 a n , n 1
0( i 1 n ) (6.3.1)
其精确解为: x 1, 2, 1,1 T
1 0 x1 x 2 2 x 3 6 x1 1 1 x 2 x 3 3 x 4 2 5 2 x1 x 2 1 0 x 3 x 4 1 1 3 x 2 x3 8 x 4 1 5
x
来控制迭代终止。
( k 1)
x
(k )

由迭代计算公式可知,迭代法一个重要特征是计算过程中 原来矩阵 A数据始终不变。
2012-8-24
数学建模
21
例6.3.1
用Jacobi迭代法求下面线形方程组,其精确 ,
解是 x * (1, 2, 1,1) T
6 1 0 x1 x 2 2 x 3 x1 1 1 x 2 x 3 x 4 2 5 2 x1 x 2 1 0 x 3 x 4 1 1 3 x x3 8 x 4 1 5 2
科学计算与数学建模
—— 回归问题
中南大学数学科学与计算技术学院
2012-8-24 数学建模
第六章
回归问题 ——线性方程组求解的迭代法
6.1 6.2
回归问题
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线性方程组迭代法概述
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6.3
6.4
迭代法
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关于回归模型的求解
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2012-8-24
数学建模

数学建模课后作业第六章

数学建模课后作业第六章

数学建模课后作业第六章-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第六章.数理统计实验6.2 基本实验1.区间估计解:(1)由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值与方差;由题目条件可以得出如下的R程序:> x<-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 997.1> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 15574.29即=997.1,σ^2=15574.29令大约95%的灯泡至少使用的时间为x小时,可以得出如下的等式:由标准正态分布表可以得出:Ф()=0.05,可以得出=-1.645可以得出x=791.809小时。

(2)当使用时间至少为1000小时:查阅标准正态分布表可以得出对应的概率为1-Ф()=1-Ф()=1-Ф(0.02324)=1-0.5106=0.4894即由题可以得出使用时间在1000小时以上的概率为48.94%。

2.假设检验I解:对于自然状态下的男子血小板的数目可以假设服从于正态分布,由点估计与参数估计未知参数和σ^2,可以求出均值、均值区间与方差;x<-c(113,126,145,158,160,162,164,175,183,188,188,190,220,224,230,231,2 38,245,247,256)> n<-length(x)> x.sd<-sd(x)> x.mean<-mean(x); x.mean[1] 192.15> x.var<-sum((x-x.mean)^2)/n; x.var[1] 1694.728> tmp<-x.sd/sqrt(n)*qt(1-0.05/2,n-1)> a<-x.mean-tmp;a [1] 172.3827 > b<-x.mean+tmp;b [1] 211.9173可以得出均值为= 192.15,方差σ^2=1694.728;均值区间为(172.3827,211.9173)由此可以得出对于油漆工人而言正常男子血小板数为225单位,油漆工人明显低于正常的数量,则可以得知结论油漆作业对人体血小板数量有严重影响。

数学建模第六章 数值分析模型

数学建模第六章 数值分析模型


1
x1 x0
y0 ( x1 x) y1( x x0 )

建 模
令:
1x
x x1 x0 x1
y0

x x0 x1 x0
y1.
称 (1 x为)两点式插值或线性插值。
理学院
黑 龙
(2) n = 2时. 设yi = f(xi)i = 0,1,2.
令:
学 n=size(x1,2);
院 syms x positive
for i=1:(n-1)
Phi(i)=y(i)*(x-x1(i+1))/(x1(i)-x1(i+1))+y(i+1)*(x-x1(i))/(x1(i+1)-x1(i));
数 end
学 Phi=Phi';

l=find(x1>xx); Y=subs(Phi(l(1)-1),xx);
理学院
6.2 非线性方程求根



科 技
浮力问题


一个半径为r,密度为ρ的球重 4 r,3 高为h
数 学
的 在球水冠中部体分体的积深为度3是(3半rh2径 h的,3) 几求分3之几0.(的6 见球图浸

称值为多La项g式ra。nge插值基函数,n (x)为Lagrange插
理学院
例6.1.1 给定数组

x 75 76 77 78 79 90
龙 江
y 2.768 2.833 2.903 2.979 3.062 3.153

技 (1)作一分段线性插值函数
(x)

院 (2)用上述插值函数计算 x 75.5和 x 78.3

数学建模:第六章建模范例三

数学建模:第六章建模范例三
(2)
103.133872
(3)
101.310287
(3,1)
98.472872
(5)
96.731702
(5,1)
94.787533
(5,2)
92.480158
(5,3)
90.844949
(5,3,1)
4108.656375
(5,5)
*
M=5000万元,n=10年基金使用最佳方案(单位:万元)
3
改为
4
利用
5
软件求解(程序略)M=5000万元,
6
n=10年基金使用最佳方案:(单位:万元)
7
*
M=5000万元,n=10年基金使最佳方案(单位:万元)
存1年定期
存2年定期
存3年定期
存5年定期
取款数额(到期本息和)
每年发放奖学金数额
第一年初
105.650679
103.527252
220.429705
2.255
*
由上表可得,任何最佳存款策略中不能存在以下的存款策略(1,1),(2,1),(2,2),(3,2)和(3,3)。
由1,2,3,5四种定期能够组成的策略(5年定期不重复) 只能有(1),(2),(3),(3,1),(5), (5,1), (5,2), (5,3), (5,3,1)九种,
*
根据以上的推理,可得n年的最优存储方案公式二为:
据上公式用
可以求得n=10年,M=5000万元时
基金使用的最优方案:(单位:万元)
每年奖学金:
问题三求解:
方案一:只存款不购买国库券
1
因学校要在基金到位后的第3年举行校庆,所以此年奖金应是其他年度的1.2倍,

数学建模课件06-1第六章 建模范例 第1节

数学建模课件06-1第六章 建模范例 第1节

3
求数学解 最简单的形式如图6.1所示
呈现四点接触的方形排列,如前所述,有
L b 1, r 0.125 和N=16;损耗为
w 1 16 (0.125) 21.5%
2
若r 0.05,同样L b 1 则N 100, 损 耗 为 : , 4
w 1 100 (0.05) 21.5%
各种情况下,
1 L x [1 ( 2)] 3 r
10
模型说明 不能说哪种方法更佳,对参数值的变化,两种方 法都可能更有效。应注意对参数的两个整数值,N值 可能不变但损耗会改变。 对 L b 1 ,r=0.05 的情况,引用上面六点相切 式的方法得
1 1 x [1 ( 2)] [11.39] 11 3 0.05
12
所以用各行所含圆盘数不等情况(n 9, n 1 10 )下 的公式得 11 1 N ( 20 1) 105 2 2 四点相切式显然为100个,所以要次一些。 11
思考: 1.数量105还能增加吗?若用相等行和不等行 的混合方案,可求出各行圆板个数为10,9,10, 9,10,9,10,9,10,10,10,总数为106个呢! 这种混合策略值得考虑。 2.四点相切式不必为方形排列,采用一种错开 的形式如图6.4所示,研究一下这种形式的效率。 3.把模型扩展为在同一块钢板上切两种不同尺 寸的圆板的情况,在什么条件下小圆板能嵌在大 圆板缝隙之间呢?
2
结果同 0.125 r 时相同,奇怪吗?
对于这种切割方式,考虑参数值的变化。
若b 2nr (如图 能得到 列圆, ) n 若b增加到 2n 2)r , 还可增加一列。 5 (
b b 这说明n是 的整数部分,记成 [ ]; 2r 2r L 同理推出行数为 [ ]; 2r

数学建模经典案例

数学建模经典案例

X射线强度衰减与图像重建的数学原理
I~射线强度 l~物质在射线方向的厚度
I0~入射强度 μ~物质对射线的衰减系数
• 射线强度的衰减 率与强度成正比.
dI I
dl
I I 0e l
• 射线沿直线L穿行, 穿过由
y I0
不同衰减系数的物质组成的 非均匀物体(人体器官).
l L (x, y)dl)
0 0 1 0 1 1 0 1 0
0 0 0 0 0 1 0 0 1
根据A和b, 由 Ax b 确定像素的衰减系数向量x
m和n很大且m> n, 方程有无穷多解 + 测量误差和噪声
Ax e b 在x和e满足的最优准则下估计x
6.3 原子弹爆炸的能量估计
1945年7月16日美国科学家在新墨西哥州阿拉莫 戈多沙漠试爆了全球第一颗原子弹, 震惊世界!
模型应用 x Ax d (I A)x d, x (I A)1d
问题2 如果6个部门的外部需求分别增加1个单位, 问它们的总产出应分别增加多少?
求解 总产出对外部需求线性
Δd~d增加1个单位
x的增量 x (I A)1d
若农业的外部需求增加1单位 d (1,0,0,0,0,0)T
• 根据各部门间投入和产出的平衡关系,确定各部 门的产出水平以满足社会的需求 .
• 20世纪30年代由美国经济学家列昂节夫提出和研究.
• 从静态扩展到动态,与数量经济分析方法日益融合, 应用领域不断扩大 .
建立静态投入产出数学模型,讨论具体应用.
投入产出表
国民经济各部门间生产和消耗、投入和产出的数量关系
1 0 2 1/ 2 3 1/ 2
t l

高中数学第6章6.5数学建模案例(三)人数估计教案

高中数学第6章6.5数学建模案例(三)人数估计教案

湘教版必修第二册《6.5数学建模案例(三):人数估计》教学设计一、课程标准让学生理解利用“人数估计”数学建模案例,形成研究报告,展示研究成果,提升学生数学建模的核心素养.二、教学目标:1. 了解人数估计的方法,能够选择恰当的统计模型解决实际问题;2. 通过建立和求解统计模型,培养学生的数学建模、数据分析及数学运算素养;3. 学生在模型求解及推广的过程中,感受不同假设条件下选取模型结果的差异性;同时感受数学在实际生活中的应用价值。

三、教学重点:能够理解数学建模的意义与作用;能够运用数学语言,清晰、准确表达数学建模的过程与结果.四、教学难点:应用数学语言,表达数学建模过程中的问题以及解决问题的过程与结果,形成研究报告,展示研究成果.五、教学过程(一)创设情境,引入新课在日常生活或科学研究中,经常碰到只知道部分信息,却需要从已知的部公息出发去估计出全部信息的问题。

例如,医疗科研机构调查某慢性病的患者人数,其地旅游局统计当年到该地旅游的总人数,等等。

这时统计模型与方法就成为解决这类问题的重要工具。

下面我们讨论一个较简单的实际问题,体会统计模型的思有与方法。

设计意图:实际情景引入,激发学习兴趣.(二)自主学习,熟悉概念1.要求:学生阅读P2582602.思考:(1)数学建模的流程有哪些?(2)问题背景下,为了使估计值尽量接近真值,建立了几种模型解决这个问题?(3)什么是MSE?(三)检验自学,强化概念1.问题背景问题:某大学美术系平面设计专业的报考人数连创新高,今年报名刚结束,某考生想知道报考人数。

考生的考号是按0001,0002,…的顺序从小到大依次排列,该考生随机了解了50个考生的考号,具体如下:请你给出一种方法,根据这50个随机抽取的考号,估计考生总数。

2. 问题解析(1)模型建立与求解模型一:用样本最大值估计总体的最大值用给出数据的最大值(例如,986)来估计考生总数,由于≤N恒成立。

因此,该方法在实际应用中很可能出现低估N的情况。

数学建模简明教程第六章离散模型

数学建模简明教程第六章离散模型
根据问题背景,确定模型的研究 目标,如预测、优化、分类等, 为后续模型建立提供方向。
收集数据与信息
数据来源
确定数据来源,包括实验数据、调查数据、公开数据等,确保数据的准确性和 可靠性。
数据预处理
对收集到的数据进行清洗、整理和转换,以适应离散模型的建立和应用。
选择合适的离散模型
模型类型
根据问题特点和目标,选择合适的离 散模型类型,如概率模型、统计模型 、逻辑模型等。
离散模型的优化
参数调整
根据验证结果,调整离散 模型的参数,以提高模型 的预测精度和稳定性。
算法改进
探索更高效的算法,以降 低计算复杂度和提高模型 训练速度。
特征选择
根据模型需求,选择与问 题相关的特征,去除冗余 和无关特征,提高模型性 能。
离散模型的改进建议
深入研究数据
持续学习
深入了解数据分布和特性,为模型改 进提供更有针对性的指导。
等方面。
在交通运输领域,离散模型用于 描述交通流量的变化和预测交通
状况。Βιβλιοθήκη 在经济学和社会学领域,离散模 型用于研究人口增长、市场行为、
社会网络等方面的问题。
02
离散模型的建立
确定问题与目标
明确问题背景
在建立离散模型前,需要明确问 题的背景、研究目的和相关领域 ,以便确定模型的应用范围和针 对性。
确定研究目标
数学建模简明教程第六章 离散模型
• 离散模型概述 • 离散模型的建立 • 离散模型的求解 • 离散模型的验证与优化 • 离散模型案例分析
01
离散模型概述
离散模型的定义
离散模型是指对研究对象进行离散化 处理,将其划分为若干个离散的单元 或状态,然后对每个单元或状态进行 数学描述和分析的模型。

数学建模之预测模型

数学建模之预测模型

第六章 预测模型(Forecast Models )本讲主要内容1. 预测和预测模型2. 时间序列预测模型3. 灰色预测模型4. 数学建模案例:SARS 疫情对某些经济指标影响问题6.1预测和预测模型6.1.1 什么是预测预测作为一种探索未来的活动早在古代已经出现,但作为一门科学的预测学,是在科学技术高度发达的当今才产生的。

“预测”是来自古希腊的术语。

我国也有两句古语:“凡事预则立,不预则废”, “人无远虑,必有近忧” 。

预测的目的在于认识自然和社会发展规律,以及在不同历史条件下各种规律的相互作用,揭示事物发展的方向和趋势,分析事物发展的途径和条件,使人们尽早地预知未来的状况和将要发生的事情,并能动地控制其发展,使其为人类和社会进步服务。

因而预测是决策的重要的前期工作。

决策是指导未来的,未来既是决策的依据,又是决策的对象,研究未来和预测未来是实现决策科学化的重要前提。

预测和决策是过程的两个方面,预测为决策提供依据,而预测的目的是为决策服务,所以不能把预测模型和决策模型截然分开,有时也把预测模型称为决策模型。

20世纪以来,预测技术所以得以长足进步,一方面,与社会需求有很大关系,另一方面通过社会实践和长期历史验证,表明事物的发展是可以预测的。

而且借助可靠的数据和科学的方法,以及预测技术人员的努力,预测结果的可靠性和准确性可以达到很高的程度,这也是预测技术迅速发展的另一个重要原因。

6.1.2 预测的方法和内容为保证预测结果的精确度,预测之前的主要工作是数据的准备,数据是预测工作的前提和重要依据,预测不能是臆造和空想,任何事物的发展都有一定的规律,认真研究预测对象并充分考察预测对象所处的环境,以系统分析的方法对过去和现在的数据进行总结,从中找出规律,便可科学地推断未来。

1.数据的收集和整理 按时态分,数据可分为历史数据和现实数据;按预测对象分,可分为内部数据和外部数据;就收集的手段分,可分为第一手数据和第二手数据。

数学建模,姜启源第六章 稳定性模型

数学建模,姜启源第六章  稳定性模型
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,
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
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))
平衡点 P0(0,0)稳定
平衡点 P0(0,0)不稳定
军备竞赛
平衡点 稳定性判断 系数 A l 矩阵
x(t ) x ky g 模型 y(t ) lx y h
kh g x0 , kl
k
l g h y0 kl
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)

数学建模第6章

数学建模第6章
由泰勒公式:如较果大AT这,'(样为x 来简dx考便)d虑起t 问见题,A[,不T '(本考x)题虑T(x)dx]dt
金属杆的微元要这[x建方,x的面+变数的d量x学差分]函在模异方数d型,程tT内当而。(x由为建)。获一模得偏求热微单量为: AT(x)dxdt
同时,微元向空气散发出的热量为: Bdx[T (x) T3]dt
为极点,BA为极轴,设巡逻艇追赶路径在此极坐标下的方程
为r=r(θ),见图6-2。
由题意,ds dt
2
ddrt ,故ds=2dr
A1
dr ds

图6-2可看出,(ds)2 (dr)2 (rd )2
θ
A
故有: 3(dr)2 r2 (d )2
即: dr r d
3
解为:r Ae 3
(6.3) (6.4)
线:
N
(t)
1
375 74e2.309t
几乎完全吻合,见图6.6。
图6-6
Malthus模型和Logistic模型的总结
Malthus模型和Logistic模型均为对微分方程(6.7) 所作的模拟近似方程。前一模型假设了种群增长率r为一常 数,(r被称为该种群的内禀增长率)。后一模型则假设环 境只能供养一定数量的种群,从而引入了一个竞争项。
我方巡逻艇,并迅速下潜逃逸。设两艇间距离为60哩,潜水艇最 大航速为30节而巡逻艇最大航速为60节,问巡逻艇应如何追赶潜 水艇。
这一问题属于对策问题,较为复杂。讨论以下简单情形:
敌潜艇发现自己目标已暴露后,立即下潜,并沿着直 线方向全速逃逸,逃逸方向我方不知。
设巡逻艇在A处发现位于B处的潜水艇,取极坐标,以B
马尔萨斯模型的一个显著特点:种群数量翻一番所需 的时间是固定的。

第六章 供应链数学建模 《供应链与物流管理》PPT课件

第六章 供应链数学建模  《供应链与物流管理》PPT课件

6.4
供应链牛鞭效应的度量模型
3 基于控制论方法的供应链牛鞭效应度量模型
则系统的输出方差和输入方差之比为
2(output) 1
2(input) 2 1
F z F z1 z1dz det[ Xn1 Yn1]b
an det[ Xn1 Yn1]
其中
an an1 an2
a0
0
an
供应商
Dˆt Dt (1)Dˆt1
(3)一般线性法
Dˆti E[Dti Dt , Dt1, ]
Ot
零售商 物流
Dt
客户 订单流
6.4
供应链牛鞭效应的度量模型
1 单层供应链模型
3、客户需求类型 (1)AR(1)客户需求
Dt Dt1 t t 0, 1, 2,
(2) ARMA(1,1)客户需求
HQ 2
1 a b c tv
S
tf Q
(2)零售商和供应商实现相同的利润增长率。最优批
发价格为
2
Байду номын сангаас
w2
a b c tv
2b
S tf Q
2bHQ a b c tv
S tf Q
2b a b c tv
S tf Q
A 3A HQ
2
6.3 基于定价策略的供应链协调模型
订货量Ot 为
Ot
1+
L p
Dt
L p
Dt p
因此其方差为
2
(Ot
)
1
2
L p
L2
p2
1 p
2
(
Dt
)
从而牛鞭效应为 B
2 (Ot ) 2 (Dt )

湘教版高中同步学案数学必修第二册精品课件 第6章 数学建模 第6章 数学建模

湘教版高中同步学案数学必修第二册精品课件 第6章 数学建模 第6章 数学建模
假定生产的产品都能卖掉,请完成下列问题:
(1)将利润表示为月产量x的函数y=f(x);
(2)当月产量为何值时,公司所获利润最大?最大利润为6 2 + 10.4-0.8-4,0 ≤ ≤ 10,
f(x)=
44-4-0.8, > 10
-0.6 2 + 9.6-4,0 ≤ ≤ 10,
药一次后治疗疾病的有效时间为( B )时.
73
A.
16
79
B.
16
C.5
D.6
解析 由题意,当 0≤t≤1 时,函数图象是一条线段,
由于过原点与点(1,4),故其解析式为 y=4t,0≤t≤1;
当 t>1 时,函数的解析式为 y=
1 -
,
2
此时点(1,4)在曲线上,将此点的坐标代入函数解析式得 4=
(4+
2
)升,司机的工资是每小时46元.
420
(1)求这次行车总费用y关于x的表达式.
(2)当x为何值时,这次行车的总费用y最低?求出最低费用的值.
解 (1)行车所用时间
300
t= (时),根据汽油的价格是每升
2
油(4+420)升,司机的工资是每小时
300
2
46×300
y= ×6×(4+ )+
故函数的解析式为
1 t-3
y=(2) ,t>1.所以
4 ≥ 0.25,
令 f(t)≥0.25,即
1 -3
(2)
4,0 ≤ ≤ 1,
y=f(t)=
1 -3
(2) ,
> 1.

1
1
,
16 ∴ ≤t≤5.

2024版新教材高中数学第六章数学建模6-1数学建模概述湘教版必修第二册

2024版新教材高中数学第六章数学建模6-1数学建模概述湘教版必修第二册
框图体现:
四、数学建模的报告 普通高中数学课程标准明确指出:学生要经历数学建模活动与数学 探究活动的全过程,学会整理资料,能撰写研究报告或小论文,并进 行报告、交流.研究报告或小论文及其评价应存入学生个人学习档案, 为大学招生提供参考和依据.学生可以采取独立完成或者小组合作 (2~3人为宜)的方式,完成课题研究.
6.1 数学建模概述
一、数学建模的概念 普通高中数学课程标准将数学建模列为六大数学核心素养之一,那 么什么是数学建模呢? 数学模型:对于现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根 据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具, 得到的一个数学结构. 数学建模是对现实问题进行数学抽象,用数学语言表达问题、用数 学方法构建模型解决问题的素养.数学建模过程主要包括:在实际情 境中从数学的视角发现问题、提出问题,分析问题、建立模型,确定 参数、计算求解,检验结果、改进模型,最终解决实际问题.
数学建模活动的基本过程如下: 1.问题描述:了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的 各种信息,明确与问题相关的因素. 2.模型假设:根据实际对象的特征和建模的目的,对各个相关因素 做出假设. 3.模型建立:在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻画各因素 之间的数学关系,选择适当的数学模型表达实际问题. 4.模型求解:利用获取的数据资料,对模型进行求解.
二、数学建模的意义 马克思曾说过:“一门科学只有成功地运用数学时,才算达到了完 善的地步.”由此可以认为,数学在各门科学中被应用的水平就能代 表这门科学的发展水平. 数学建模是高中数学核心素养之一,它搭建了数学与外部世界联系 的桥梁,是数学应用的重要形式,数学建模是应用数学知识解决实际 问题的基本手段,也是推动数学发展的动力. 随着科学技术的进步,特别是计算机技术的迅速发展,数学已经从 自然科学渗透到了经济活动和社会生活的各个领域.一般地,当实际 问题需要我们对所研究的现实对象提供分析、预报、决策、控制等方 面的定量结果时,往往都离不开数学的应用,而建立数学模型则是这 个过程的关键环节.

数学建模课件06-2第六章 建模范例 第3节

数学建模课件06-2第六章 建模范例 第3节
11
第二个方法是通过三个邻近点作一个平面(如 图6.6所示)。当然,在点1A和0B处数据没得到之 前,对于点0A是不可能这样做的。 公式将给出一个带正方形 底的盒子的第四条棱的高度, 这四条棱与底垂直,盒子顶 部是一个平面但不一定与底 面平行。 让h1,h2,h3表示已知三棱的高度,利用对称性有
h1 h 4 h 2 h 3
6 5 3
沙子的体积=4.690× 10 m
3
下面我们再利用数值积分的梯形公式和辛浦森公 式求得一个更精确的结果。
我们利用一维公式按行进行积分,可得一列 数据,再对这列数据用同样公式积分。
19
由梯形公式可算出:
表土体积为: 8.696× 10 5 m 3 沙子体积为:4.690×
10 m
6 3
由辛浦森公式可算出: 表土体积为:8.732× 10 m 6 3 沙子体积为:4.687×10 m
22
堆积表土占地费:
总数=108216.66(镑) 卖沙的月收入为: 105×296000.00-108216.00=187783.34(镑)
现在可将每月的利润加起来得到工程的总利润。 但由于月利润必须先经过贴现,求出其纯现值。因此, 如果从工程开始算起的第n个月有p镑利润,则其纯现 值为: n

1
由于表土的松散结构,开采沙子不能采用地下 开采的方式,而只能露天开采。这就必须先将表 土移至别处,然后才能将沙子挖出。因而这项工 程的一个最大的投资是将表土移走的费用。
为了确定某个开采地将来可能获得利润,估计 现存表土及沙子的数量是必需的。常用的方法是在 待开采地区画一些网格,在网格交点处用一根空心 管子垂直地钻入地下,利用进入管内表土和沙子的 数量,测出该点处沙子和表土的厚度。再利用所有 样本点(网格点)处表土和沙子的厚度及该地区的 面积,可估计出表土及所蕴藏沙子的体积。
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第六章军事模型
§6、1 核武器竞赛
问题:甲乙双方(两国),均将对方视为假想敌,在某种“国家安全”的定义下发展核武器,展开核军备竞赛。

问题:在这场核军备竞赛中,双方拥有的核武器会无限增长呢,还就是存在某种平衡状态?
一.模型假设
1.分别以、表示甲乙双方拥有的核武器数目,这里视之为非负实数(即连续
型变量),以、表示甲乙双方对对方施行一次致命性打击所需的核武器
数目;
2.甲乙双方的“国家安全”概念均采用保守定义:即在招到对方“倾泻性”核打
击后,保证有足够的核武器被保存下来以给对方致命的还击;
3.分别以、()表示甲乙双方,其一枚核弹头在遭受对方一枚核
弹头袭击后有可能被保存下来的概率,这里假定不同核弹头在遭受对方一枚核弹头袭击后有可能被保存下来的机会就是相对独立的。

二.模型建立
定性分析模型:应当存在二函数、,分别表示当甲乙双方拥有的核武器数目为、时,对方在遵照模型假设中所给出的有关“国家安全”概念,乙方、甲方所应拥有最少的核武器数目。

即当甲方拥有的核武器数目为时,须有时,乙方才会确认自己就是安全的。

显然,、均应当为单调增函数。

这里称为双方安全区,就是核军备竞赛的稳定区域。

问:就是否为空集?若为空集,即说明核军备竞赛就是没
有尽头的,其终究构成人类持久与平愿望的最大威胁。

所附四图仅仅就是在双方安全曲线满足单调增函数的条件下给出的四种可能情形,有阴影存在的区域表示存在双方安全区。

但实际当中应当就是哪一种呢?
定量分析模型:在前述模型假设的基础上,不难得到:
,
即、分别为甲乙双方的安全曲线,而上面附图的后三幅给出的三种可能的典型情形,显然第四幅表示与两者至少有一个满足时方可出现。

在模型中涉及到的几个参数的取值,比如影响的主要因素可以考虑双方的国土、一枚核弹爆炸的破坏力,以及各自的防空能力。

三.模型分析
通过定量分析模型得到的结果表明,核武器竞赛就是不容乐观的,要么不存在稳定区域,要么稳定区域就是一有界区域。

也即表明建立在本文“安全概念”基础上的核武器竞赛从根本上应当撇弃,因为即使在稳定区域非空,由于某一方(或双方)不克制的态度最终导致核武器竞赛的灾难性后果。

这一结果与我们对当前国际上一些有核国家在发展核武器的现状有一定距离,考察本模型,应当注意的就是在第二条模型假设中提到的“安全概念”,事实上,一个与平国家在发展核武器时所遵循的原则就是在遭到强大敌国的全面入侵,
核武器应当作为一种先发性威慑力量而进行有效阻止——而不应当作为一种后发性的在已遭到毁灭性打击后的纯粹报复行为。

事实上在保留模型假设二中提到的“安全概念”,对其余假设作更为贴近问题真相的改进只能导出对核武器竞赛的前途更加悲观的结论。

四. 点评
本例就是在作了相当程度的简化假设下考虑了核武器竞赛问题,我们很难期望模型能对所考虑问题给出比较乐观的指导意义,但其整个建模过程却对我们有很大的启发:
1.定性分析与定量分析:在对一个应用问题分析,通常包括定性分析与定量分析
这样两个有机统一的环节,定性分析就是数学建模的初级阶段,在这一环节着力解决
2.随机性模型:
3.建模的最终目的在于应用:
§6、2 战争模型
一.问题分析
影响一个军队战斗力的因素就是多方面的,比方士兵人数、单个士兵的作战素质以及部队的军事装备,而具体到一次战争的胜负,部队采取的作战方式同样至关重要,此时作战空间同样成为讨论一个作战部队整体战斗力的一个不可忽略的因素。

本节介绍几个作战模型,导出评估一个部队综合战斗力的一些方法,以预测一场战争的大致结局。

总以、表示甲乙交战双方在时刻的兵力,不妨视为双方的士兵人
数,、表示甲乙双方在开战时的初始兵力,显然。


整个战争期间,双方的兵力在不断发生变化,而影响兵力变化主要有如下三个因素:
1.战斗减员率,它取决于双方的兵力,不妨以、分别表示甲乙双方
的战斗减员率;
2.非战斗减员率,比方由于疾病或逃跑等因素导致一个部队减员,它通常可被设
与本方的兵力成正比,比例系数分别对应甲乙双方;
3.增援率,它通常取决于一个已投入战争部队以外的因素,甲乙双方的增援率函
数分别以表示。

由此,可以得到一般的战争模型:
而评价双方的胜负,总认定兵力先降为“零”(全部投诚或被歼灭)的一方为败。

以下分正规战与游击战来讨论。

二.正规作战模型
模型假设:
1.不考虑增援,忽略非战斗减员;
2.甲乙双方均以正规部队作战,每一方士兵的活动均公开,处于对方士兵的监视
与杀伤范围之内,一旦一方的某个士兵被杀伤,对方的火力立即转移到其她士兵身上。

因此,甲乙双方的战斗减员率仅与对方的兵力有关,简单的设为就是
正比关系,以、分别表示甲乙双方单个士兵在单位时间的杀伤力。

若以、分别表示甲乙双方单个士兵的射击率,它们通常主要取决于部队的武器装备;以、分别表示甲乙双方士兵一次射击的(平均)命中率,它们主要取
决于士兵的个人素质,则有、。

模型建立:
根据模型假设,得正规作战的数学模型:
模型求解:
从模型方程得到,进而得该模型的解满足:
不难发现,甲方获胜的充要条件为,即。

进一步可得甲方获胜的充要条件为,从其形式,可以发现一种用于正规作战部队的综合战斗力的评价函数,以甲方为例,其综合战斗
力的评价函数可取为,它与士兵的射击率(武器装备的性能)、士兵一次
射击的(平均)命中率(士兵的个人素质)、士兵数的平方均服从正比例关系,这样在三个因素中只有条件使其中的一个提升到原有水平的两倍这样的选择时,显然要选士兵数的增加,它可以带来部队综合战斗力四倍的提升。

因此,正规作战模型又被称为平方率模型。

三.游击作战模型
模型假设:
1.不考虑增援,忽略非战斗减员;
2.甲乙双方均以游击作战方式,每一方士兵的活动均具有隐蔽性,对方的射击行
为局限在某个范围考虑可以被认为就是盲目的。

因此,甲乙双方的战斗减员率不光与对方的兵力有关,同样设为就是正比关系;而且与自己一方的士兵数有
关,这主要就是由于其活动空间的限制所引起的,士兵数越多,其分布密度会越大,显然二者服从正比例关系,这样对方投来的一枚炮弹的平均杀伤力(期望值)也会服从正比例关系增加;
3.若以、分别表示甲乙双方的有效活动区域的面积,以、分别表示甲
乙双方一枚炮弹的有效杀伤范围的面积,以、分别表示甲乙双方单个士兵的射击率,、、、主要取决于部队的武器装备的性能与贮备;、
也取决于士兵的个人素质。

模型建立:
根据模型假设,得游击作战的数学模型:
模型求解:
从模型方程得到,进而得该模型的解满足:
不难发现,甲方获胜的充要条件为,即。

从其形式,可以发现一种用于游击作战部队的综合战斗力的评价函数,以甲方为例,其综合战斗力的评价函数可取为,它与士兵的射击率(武器装备的性能)、炮弹的有效杀伤范围的面
积、部队的有效活动区域的面积、士兵数四者均服从正比例关系,这样在四个要素中只要有条件使其中的一个提升到原有水平的两倍这样的选择时,它们均可以带来部队综合战斗力成倍的提升,即没有像在正规作战模型中所表现出的差别。

特别考虑士兵数在表达式中的地位,游击作战模型又被称为线性率模型。

四.混合作战模型(思考题)
最后,直接给出一个混合作战模型:
读者试着理解其意义,并通过求解给出甲方取胜的条件。

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