《数学建模方法及其应用》教学片整理.ppt
数学建模课堂PPT(部分例题分析)
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。
数学建模方法及其应用教学片
0 0 1 0
2 1 2 0
1 1 2 1
一、量纲分析方法
4、量纲分析的一般步骤
k 为介质的扩散系数,即由 q k u 确定 r
( q 是单位时间通过单位面积的热量)。
[q]
[e] TL2
[k]
L
[k]
[e]
TL
ML
T 3
17
2019年7月4日
一、量纲分析方法
4、量纲分析的一般步骤
n
(2) 写 出 q j 的 量 纲 [q j ]
19
2019年7月4日
一、量纲分析方法
[u y1 r y2 t y3 e y4 c y5 k y6 ]=1
L T y1 y2 y3 ML2T 2 y4 M 1T 2L1 y5 ML 1T 3 y6 1
y1
0
AY 0 0 1
1 0 0 0
X
aij i
(
j
1,2, ,
m)
,
i 1
A (aij )nm ;
k: ML 1T 3 e : ML2T 2 C : M 1T 2L1
0 1 0 2 1 1 L
A 0 0 0
1
1
1
M
0 0 1 2 2 3 T
1 0 0 0 1 1
则 k
m
q yk j j
为 m r 个相互独立的无量纲的量,
j1
且 有 F (1, 2,, mr ) 0 与 f (q1, q2,, qm ) 0 等
价,其中F为一未知函数。
14
2019年7月4日
一、量纲分析方法
数学建模培训精品课件ppt
学员们认为,通过案例分析和实践操作,他们能够更好地解决实 际问题,提高了工作效率。
结识优秀的同行
学员们结识了很多优秀的同行,通过互相学习和交流,彼此的能 力都得到了提升。
未来发展趋势预测
数学建模与大数据结合
随着大数据时代的到来,数学建模将会与大数据更加紧密 结合,利用数据挖掘和分析技术,更好地解决实际问题。
数学建模培训精品课 件
汇报人:可编辑 2023-12-22
目 录
• 数学建模概述 • 数学建模基础知识 • 数学建模方法与技巧 • 数学建模应用领域 • 数学建模实践项目 • 数学建模培训总结与展望
01
数学建模概述
定义与特点
定义
数学建模是指用数学语言描述实 际现象、解释自然规律、解决实 际问题的过程。
Python
一款开源的编程语言,具有丰富的数 学库和工具包,适用于各种数学建模 任务。
03
数学建模方法与技巧
建模方法分类
初等模型
利用初等数学知识建立 模型,如代数方程、不
等式、几何图形等。
微分方程模型
利用微积分知识,通过 建立微分方程来描述实
际问题。
概率统计模型
利用概率论和统计学知 识,通过随机变量和随 机过程来描述实际问题
求解与分析
指导学生运用数学软件或编程语言对模型 进行求解和分析,得出结论。
建立模型
指导学生根据问题特点,选择合适的数学 方法和工具,建立数学模型。
项目成果展示与评价
成果展示
组织学生进行项目成果展示, 包括项目报告、论文、PPT演示
等。
评价标准
制定评价标准,包括问题的难 度、模型的合理性、求解的准 确性、论文的规范性等方面。
数学建模算法及应用教学课件
第一章 线性规划重要性:在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题。
此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划。
自从提出单纯性方法,利用该算法,可利用计算机的超级计算能力解决大型线性规划问题,我们的数学建模中有很多问题都是有关于线性规划或者可转化为线性规划的问题,所以学习线性规划问题的解决办法很有必要。
1.1.1 线性规划的实例与定义例1.1 某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为4000元与3000元。
生产甲机床需用A 、B 机器加工,加工时间分别为每台2小时和1小时;生产乙机床需用A 、B 、C 三种机器加工,加工时间为每台各一小时。
若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时,问该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总利润最大?上述问题的数学模型:设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润z 最大,则目标函数:12max 43z x x =+约束条件:12122122108..7,0x x x x s t x x x +≤⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 由于是在一组约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题,故称为线性规划问题。
1.1.2 线性规划问题的解的概念一般线性规划问题的(数学)标准型为:目标函数:1max nj j j z c x ==∑约束条件:1,1,2,,,..0,1,2,,.nij j j ja xb i m s t x j n =⎧==⎪⎨⎪≥=⎩∑其中:0,1,2,,.ib i m ≥=例: 12min 56z x x =+121221231028..4,0x x x x s t x x x +≥⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩ 将该线性规划问题转化为标准型。
可行解:满足约束条件的解[]12,,Tx x x =,称为线性规划问题的可行解,而使目标函数达到最大值的可行解为最优解。
可行域:所有可行解构成的集合称为问题的可行域,记为R 。
最新整理《数学建模方法及其应用》教学片.ppt
10
2020年7月11日
二、树的概念和算法
2、 应用实例:修路选线问题
假设要修建连接若干个城市的公路网,已知 i 城与 j
城之间路的造价为 Cij ,请设计一条线路使总的造价最低
(如下图)。
v3 5
v5
v3
v5
W
(
P(v0
,
v))
minW P
(
P).
即从 v0 到 v 的所有轨道长中寻求最小的一个。W (P)
是轨道 P 上各边长之和。
6
2020年7月11日
一、图 的 概 念 与 算 法
2、应用实例:最短路问题
注意:若u,v V (G) ,
v1
v0
V2
当 u,v 不 相 邻 时 , 则 v2
w(u,v) 。
Dijkstra 算法的时间复杂度为 O(V (G) 2 ) 。
8
2020年7月11日
二、树的概念和算法
1、 树的基本概念
无圈的连通图称为树,记为T ;其一次顶点称为叶;
显然有边的树至少有两个叶。
若图 G 满足V (G) V (T ), E(T ) E(G) ,则称T 是图 G 的生成树。图 G 为连通的充要条件是 G 有生成树。
6
v1
1
7
5
4
33
v0 v1
1
4
5
4
3
v0
v2 2
v4
v2
2
v4
11
2020年7月11日
二、树的概念和算法
2、 应用实例:修路选线问题
这类问题的数学模型就是在连通的加权图上
《数学建模》PPT课件
( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。
整理《数学建模方法及其应用》教学片课件
1. 引例:股票的组合投资问题
3 . 模型的建立
1. 引例:股票的组合投资问题
3 . 模型的建立
问题(2):希望在标准差最大不超过12%的情 况下,获得最大的收益.
1. 引例:股票的组合投资问题
(1) 问题的提出
(1)希望将投资组合中的股票收益的标 准差降到最小,以降低投资风险,并希望五 年后的期望收益率不少于65%.
(2)希望在标准差最大 不超过12%的情况下, 获得最大的收益.
1. 引例:股票的组合投资问题
2 . 模型的分析
. 引例:股票的组合投资问题
数学建模教学片
1
第十二章 非线性规划方法
非线性规划主的要一般内模容型;
无约束线性规划的求解方法; 带约束非线性规划的求解方法; 非线性规划的软件求解方法; 非线性规划的应用案例分析。
一、非线性规划的一般模型
1. 引例:股票的组合投资问题
1. 引例:股票的组合投资问题
(1) 问题的提出
试从两个方面分别给出三支股票的 投资比例:
《数学建模方法及其应用》电子课件 第10章 线性规划方法3
s .t .
n
Pjx j b
j1
m
n
Pj x j b Pj x j
X 0
j 1
j m1
令 x j 0( j m 1,, n) , 则 称 解 向 量
X (x1, x2 ,, xm ,0,,0)T 为问题的基解。
(4)基可行解:满足非负约束条件的基解称为基
可行解。
2021/7/31
数学建模方法及其应用(3)-- 韩中庚
7
1. 线性规划解的概念
(2)基
基:设系数矩阵 A (aij )mn 的秩为 m ,则称 A 的某个 mm阶非奇异子矩阵 B( B 0) 为线性规划问题的一个基。
基向量与非基向量:如果基为 B (aij )mm (P1, P2,, Pm ) , 则称向量 Pj (a1j,a2 j,,amj )T ( j 1,2,, m) 为基向量,其它称
n
决策变量所受的约束条件为 max z c j x j
n
aij x j bi
(i 1, 2,
j1
x
j
0
( j 1, 2,
, n)
, m)
j 1
s.t.
n j 1
aij x j
bi (i
1,2, , m)
称之为问题的约束条件。
x
j
0
( j 1,2, , n)
2021/7/31
数学建模方法及其应用(3)-- 韩中庚
20
用LINGO求解线性规划模型
对于线性规划模型:
n
max z cj xj j 1
s.t.
n
aij x j
j 1
bi
(i 1, 2,
《数学建模方法及其应用》教学片
* (3) U 中的一个随机变动的集合 A (普通集) ;
* * (4) U 中的一个以 A 作为弹性边界的模糊集 A ,对 A 的
变动起着制约作用.其中 x0 A* ,或 x0 A* ,致使 x0 对 A 的隶 属关系是不确定的.
13 2018年11月15日
xi x1 x2
A ( xn ) xn
这里“
A ( xi )
xi
”不是分数, “+”也不表示求和,只是
符号,它表示点 x i 对模糊集 A 的隶属度是 A ( xi ) .
9 2018年11月15日
一、模糊数学的基本概念
2.基本概念---模糊集与隶属函数 (2)模糊集的表示法
对一个确定的论域 U 可以有多个不同的模糊集,记
U 上的模糊集的全体为 F (U ) ,即
F (U ) {A | A : U [0,1]}
则 F (U ) 就是论域 U 上的模糊幂集,显然 F (U ) 是一个 普通集合,且 U F (U ) .
8
2018年11月15日
一、模糊数学的基本概念
A ( x)
x
U
,这里“
”不是积分号, “
A ( x)
x
”也不是
分数.
10 2018年11月15日
一、模糊数学的基本概念
2. 模糊集与隶属函数 (3)模糊集的运算
定义 2 设模糊集 A, B F (U ) ,其隶属函数为 A ( x), B ( x) , (1) 若 x U , 有 B ( x) A ( x) , 则称 A 包含 B , 记 B A;
数学建模培训精品课件ppt
MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值
计算的编程语言和开发环境。
MATLAB在数学建模中的优势
02
MATLAB提供了丰富的数学函数库和工具箱,支持矩阵运算、
符号计算和数值分析,适用于各种数学建模场景。
MATLAB在数学建模中的应用案例
数学建模在金融领域的应用
金融行业对数学建模的需求日益增长,涉及风险管理、投资组合优化、市场预测等领域 。
数学建模在物理科学和工程中的应用
物理科学和工程领域中的复杂问题需要借助数学建模进行深入研究,如流体动力学、材 料科学等。
提高数学建模能力的建议
01
掌握数学基础知识
数学建模需要扎实的数学基础, 如概率论、统计学、线性代数和 微积分等。
深度学习中的数学建模
探讨深度学习领域中常用的数学方法和模型,如卷积神经网络、循 环神经网络等。
数据科学中的数学建模
数据清洗与预处理
数据可视化的数学基础
介绍数据科学中数据预处理的基本方 法和数学原理。
介绍数据可视化中涉及的数学原理和 可视化技术。
统计分析方法
阐述统计分析中常用的方法和模型, 如回归分析、聚类分析等。
02
实践经验积累
03
学习优秀案例
通过参与数学建模竞赛、科研项 目等方式,积累实践经验,提高 解决实际问题的能力。
学习经典数学建模案例,了解不 同领域中数学建模的应用方法和 技巧。
对未来数学建模的展望
跨学科交叉融合
未来数学建模将更加注重与其他学科的交叉融合,如生物 学、环境科学、社会科学等。
人工智能与数学建模结合
数学建模课程教学ppt
以行星为坐标原点建立活动架标, 以行星为坐标原点建立活动架标,其两个正交的单位向 量分别是
er = cosθ i + sinθ j , eθ = − sinθ • i + cosθ j • 由于2r w+ r w = 0 •• 因此得出
a = ( r − rw )er
2
再将椭圆方程 两边微分两次, 两边微分两次,得
p = r(1− e cosθ )
p 1 2 2 ( r − rw ) + 3 ( r w ) = 0 r r
2 ••
b2 2πab 2 和焦参数 p = 将前面得到的结果 r w = a T •• 4π 2a3 1 2 代入, • 2 代入,即得 r − rw = − 2 T r
也就是说行星的加速度为
研究课题的实际 人口模型、生 态系统模型 、交通 人口模型、 范畴 流模型、经 济模型、 基因模型等 流模型、 济模型、
§1.4 数学建模与能力的培养 仅最近几年里, 仅最近几年里,我校
学生都在只参加了半 年左右的学习和实践 锻炼, ①数学建模实践的 每一步中都 蕴含着能力上的 锻炼,在 后,就在国际性的竞 调查研究阶段,需 要用到观察能力、分析能力和数据处理 调查研究阶段, 要用到观察能力、分析能力和 观察能力 赛(美国大学生数学 能力等 能力等。在提出假设 时,又需要用到 想象力和归纳 简化 开设数学建模课的主要目的为了提高学 建模竞赛) 建模竞赛)中交出了 能力。 能力。 综合素质, 生的综合素质 生的综合素质,增强 应用数学知识 解决实际问 非常出色的研究论文, 非常出色的研究论文, 题的本领。 题的本领。 在真正开始自己的研究之前, ②在真正开始自己的研究之前,还应当尽可能先了解一下 夺得了特等奖兼 前人或别人的工作, 前人或别人的工作,使自己的工 作成为别人研究工作 的 INFORMS奖 INFORMS奖2项(1999 继续而不是别人工作的重复, 继续而不是别人工作的重复,你可以把某些已知的研究结 2003年各一项 年各一项)、 年、2003年各一项)、 果用作你的假设,去探索新的奥秘。 果用作你的假设,去探索新的奥秘。因此我们还应当学会 22项一等奖 18项二 项一等奖、 22项一等奖、18项二 在尽可能短的时间 内查到并学会我想应用的知识的本领。 查到并学会我想应用的知识的本领。 我想应用的知识的本领 等奖的好成绩。 等奖的好成绩。 创新的能力。 ③还需要你多少要有点 创新的能力。这种能力不是生来就 有的,建模实践就为你提供了一个培养创新能力的机会。 有的,建模实践就为你提供了一个培养创新能力的机会。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
数学建模方法ppt课件
微
了很大作用。
分
方
应用实例:
程 模
单种群模型(Malthus Logistic )
型
两种群模型
传染病模型(SI SIS SIR)
作战模型
商品销售模型
回归分析是研究变量间统计规律的方法,属于”黑 箱“建模中常用的方法,根据自变量的数值和变化, 估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和 非线性回归。
点击添加文本
)点b2击添加文本
ax1m,1x点x21 ,击添a,m加x2nx文2本0 amnxn (, )bn
点击添加文本
建模步骤:
1.建立模型:找出目标函数及相应的限定条件
2.模型的求解:可利用Lin点go击软添件加进文行本求解模型。
3.结果分析
4.灵敏度分析:改变个别相关系数观察最优解是否会
min{D( p, k), D(q, k)}
点击添加文本
点击添加文本
步骤4:重复步骤2和步骤3,直至满足聚类为止。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性与模 糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性, 而又具有模糊性量的变化规律的一种数学方法。
模
点击添加文本
糊
数 学
原理关键词: 模糊集 隶属函数 模糊关系 模糊矩阵
yi 0 1xi1 2 xi2 p xip , i 1,2,, n
其中, i 是随机误差,相互独立且满足E(i ) 0, var(i ) 2
一般非线性模型的形式: 其中, f 是一般的非线性函数, 是 p维参数向量, 是一随机 误差变量,E( ) 0, var( ) 2
,把 Gp 和 Gq 合并
步骤3:计算新类与其他类的距离 点击添加文本
D(r, k) min{d (r, k) r Gr , k Gk , k r} min{d ( j, k) j Gp Gq , k Gk , k j}
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25
2020年5月24日
三 .战争的预测与评估问题
3. 模型的建立与求解
当 0 ,且 cd ab 时,平衡点 (x*, y* ) (0,0)
是稳定的.即甲乙双方没有厉害冲突和争端,在和平共 处的情况下,都没有发展军备的欲望.
开普勒三大定律:
• 太阳系每一颗行星的轨道皆以太阳为一 焦点的椭圆;
• 行星的向径在单位时间扫过的面积是一 个常数;
• 行星运动周期之平方与平均距离之立方 成正比。
5
2020年5月24日
一、微分方程的一般理论
1. 微分方程的一般形式
一阶微分方程:
dx
dt
f (t, x)
x(t0 ) x0
(1)
间接方法:首先求出方程的解 x (t) ,然后
利用定义
lim
t
(t)
x0
来判断。
直接方法:不用求方程的解直接的来研究其稳定性。
16
2020年5月24日
二 .微分方程的平衡点及其稳定性
2. 一阶方程的平衡点及稳定性
方程 dx dt
f (x) 的平衡点 x
x0
的稳定性判断方法:
直接方法:将函数 f (x) 在 x0 点作一阶泰勒展开,即
一、微分方程的一般理论
1. 微分方程的一般形式
如果引入向量
x
(x1, x2,
, xn )T ,
f
(
f1,
f2,
,
f
n
)T
,
dx dt
dx1 dt
,
dx2 dt
,
, dxn dt
T
则方程(2)可以写为简单的形式:
dx
f (t, x)
dt
x(t0) x0
即与(1)的形式相同,当 n 1
cd ab
cd ab
24
2020年5月24日
三 .战争的预测与评估问题
3. 模型的建立与求解
当 cd ab 时,平衡点 (x*, y* ) 稳定,即当双方制约发展
军备的程度大于刺激对方发展军备的程度时,军备竞赛的 最终结果是可以达到平衡的.
当 cd ab 时,平衡点 (x*, y* ) 不稳定,即当双方制约发
当 0, 0 ,且 cd ab 时,即双方军备竞赛的存
在性,既便是双方被迫裁军,在某个时候有 x(t) 0 和
y(t) 0 ,但由 dx 0 和 dy 0 ,则双方的军备
dt
dt
竞赛客观存在,最终双方的军备实力还会强大起来.
26
2020年5月24日
三 .战争的预测与评估问题
实际作战中,甲乙双方的任何一个兵种都可能受到 不同程度的损失,为了争取作战的优势,各兵种会不断
设甲方和乙方分别有 m 个和 n 个兵种,其数量分
别用向量 x 和 y 表示,即
x(t) x1(t), x2 (t), , xm (t)T , y(t) y1(t), y2 (t), , yn (t)T
28
2020年5月24日
三 .战争的预测与评估问题
3. 模型的建立与求解
用 a ji 表示 xi 对 y j 的损耗系数,即 xi 对 y j 的战斗力;
时为(1)。
dx
f (t, x)
dt
x(t0 ) x0
7
2020年5月24日
一、微分方程的一般理论
1. 微分方程的一般形式
对于任一高阶的微分方程
dnx dt n
f
(t; x, dx , dt
d n1x , dt n1 )
如果记
dix dti
yi (i
0,1,2,
, n)
,则
dyn1 dt
f (t; y0, y1,
则 方 程 组 ( 2 ) 在 t t0 h 上 有 解 x (t) 满 足 初 值 条 件
x0
(t0 ) ,此处 h
min a,
b M
, M
max
( t , x )R
f
(t, x)
。
9
2020年5月24日
一、微分方程的一般理论
2. 微分方程解的存在唯一性
定理 2 如果函数 f (t, x) 在 R : t t0 a, x x0 b
用 ij 表示 y j 用于攻击 xi 的比例(或乙方的第 j 个兵种 用于攻击甲方的第 i 个兵种的概率).
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三 .战争的预测与评估问题
3. 模型的建立与求解
多兵种作战的数学模型为
dxi
dt
n
bij ij y j ,
j 1
i 1,2, , m
dy
j
dt
m
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三 .战争的预测与评估问题
2. 模型的假设
(1)敌对双方为甲方和乙方,时刻 t 的军
备综合实力分别为 x(t) 和 y(t) ;
(2)双方的军备综合实力是随着时间连续
平稳变化的,即 x(t) 和 y(t) 是时间 t 的连续
可微函数;
(3)不考虑第三方的军备实力对甲乙双方 的影响.
a ji ji xi ,
i1
j 1,2, , n
兰彻斯特
(2)
多兵种作 战模型.
则模型(2)为
引入矩阵记号:
A
a ji
,B
nm
bij
,
mn
P
ji
,Q
nm
ij
,
mn
dx dt
(B Q)
y
dy
dt
(A P)
x
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三 .战争的预测与评估问题
3. 模型的建立与求解
现代战争的特点是多兵种的协同作战,根据不同 兵种的特点,在不同的区域参加战斗,都对战争的结 果产生一定的影响.
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三 .战争的预测与评估问题
1.问题的提出
现在要求建立数学模型讨论的问题:
(1) 分析研究引起军备竞赛的因素,并就诸多 因素之间的相互关系进行讨论; (2) 在多兵种的作战条件下,对作战双方的战 势进行评估分析. (3)分析研究作战双方的兵力消耗,并预测初 始总兵力和战斗力变化对作战结果的影响。
,
则称平衡点 P0 (x(10),x2(0) ) 是稳定的;否则是不稳定的。
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二 .微分方程的平衡点及其稳定性
3.平面方程的平衡点及稳定性
将方程组(4)的右边的函数作一阶泰勒展开,即
dx1 dt
f x1
(
x (0) 1
,
x (0) 2
)( x1
x (0) 1
)
f
x2
(
x (0) 1
dx dt
f
(x0 )(x
x0 )
显然 x0 也是该方程的平衡点,其稳定性取决于 f (x0 ) 符号:
若 f (x0 ) 0 ,则平衡点 x0 是稳定的; 若 f (x0 ) 0 ,则平衡点是不稳定的。
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二 .微分方程的平衡点及其稳定性
3.平面方程的平衡点及稳定性
3. 模型的建立与求解
如果有某种原因迫使某一方单方面裁军,如甲方
既使在某个时候有 x(t) 0 ,但由于 dx ay 的
dt
作用,则甲方的军备很快还会发展起来.
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三 .战争的预测与评估问题
3. 模型的建立与求解
问题(2):在多兵种的作战条件下,对作战双方的 战势进行评估分析.
用 bij 表示 y j 对 xi 的损耗系数,即 y j 对 xi 的战斗力.
通常情况下都有 a ji 0 , bij 0(i 1,2, , m; j 1,2, , n) .
用 ji 表示 xi 用于攻击 y j 的损比例(或甲方的第 i 个兵种 用于攻击乙方的第 j 个兵种的概率);
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二 .微分方程的平衡点及其稳定性
1.平衡点的概念
设方程组(2):
dx
f (t, x)
dt
x(t0 ) x0
如果存在某个常数(向量) x0 使得 f (t; x0 ) 0 , 则称点 x0 为方程组的平衡点(或奇点)。且称 x x0
为方程组的平凡解(或奇解)。
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三 .战争的预测与评估问题
1.问题的提出
由于国与国之间和地区之间的种族歧视、民族 矛盾、利益冲突、历史遗留问题等原因造成了局部 战争和地区性武装冲突时有发生,有的长期处于敌 对状态,必然会导致敌对双方的军备竞赛,军事装 备现已成为决定战争胜负重要因素.
军事装备: 军事实力的总和,主要包括武器装 备、电子信息装备、军事兵力、军事费用等.
dt
x(t0 ) x0
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一、微分方程的一般理论
3. 微分方程的稳定性问题
微分方程所描述的是物质系统的运动规律,实际 中,人们只能考虑影响该过程的主要因素,而忽略 次要的因素,这种次要的因素称为干扰因素。
干扰因素在实际中可以瞬时地起作用,也可持 续地起作用。
问题:在干扰因素客观存在的情况下,即干扰因 素引起初值条件或微分方程的微小变化,是否也只 引起对应解的微小变化?
设平面方程
dx1 dt
f (x1, x2 )
dx2
dt
g(x1, x2 )
(4)
的平衡点为 x1