数学建模实验答案 离散模型

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数学建模实验-离散模型

数学建模实验-离散模型

1 5 3 B3= 1 / 5 1 1 / 7 1 / 3 2 1 2 4 1 B6= 1 / 2 1 2 1 / 3 1 / 2 1
以 B1 为例: 代码如下:
>> B=[1 2 4;1/2 1 2;1/3 1/2 1;] B = 1.0000 0.5000 0.3333 2.0000 1.0000 0.5000 4.0000 2.0000 1.0000
所以要选择诺基亚 N73 三、本次实验的难点分析
试题的求解需要我们对层次分析法有较为深刻地了解, 层次分析法对我们的 matlab 编程水平有 比较高的要求,通过程序的求解我们更深入的了解了 matlab。
四、参考文献

5
2 4 1 B1= 1 / 2 1 2 1 / 3 1 / 2 1 1 1/ 2 1 / 3 1 B4= 2 1 3 1 1
1 2 3 B2= 1 / 2 1 1 1 / 3 1 1 1 5 3 B5= 1 / 5 1 1 / 2 1 / 3 2 1
W W (3)W (2)
0.4556 0.0361 0.56 0.55 0.65 0.17 0.65 0.54 0.1393 0.28 0.24 0.12 0.39 0.12 0.16 0.16 0.21 0.23 0.44 0.23 0.30 0.0887 0.0221 0.0590
130/ 77 65 / 77 36 / 77
0.56 0.28 0.16
0.56 0.55 0.65 0.17 0.65 0.54 W= 0.28 0.24 0.12 0.39 0.12 0.16 0.16 0.21 0.23 0.44 0.23 0.30

数学建模(6离散概率模型)

数学建模(6离散概率模型)

的概率为α。
的概率为 95%
如果要求控制y值,适合 解方程组:
怎么办? 即可
数学建模(6离散概率模型).pptx(3/3)
R2(t)
子系统2推进
可控宇宙火箭推进点火系统
检查每个子系统,子系统1(通讯系统)是并联的,可靠 性为0.998,子系统2(推进系统)是串联的,可靠性为0.8208。 这两个子系统是串联的,所以整个系统的可靠性是两个子系统 可靠性的乘积: Rs(t)=R1(t)*R2(t)=0.998*0.8208=0.8192
pptx13人的健康状况分为健康和疾病两种状态设对特定年龄段的人今年健康明年保持健康状态的概率为08而今年患病明年转为健康状态的概率为07健康与疾病人的健康状态随着时间的推移会随机地发生转变保险公司要对投保人未来的健康状态作出估计订保险金和理赔金的数额若某人投保时健康问10年后他仍处于健康状态的概率n1只取决于x
奥兰多 0.6 坦帕 0.3
0.4
0.6
奥兰多P
坦帕q
0.3 汽车租赁例中奥兰多和坦帕的马尔可夫链
4.模型求解
n 0 1 2 奥兰多 1 0.6 0.48 0.444 0.4332 0.42996 0.428988 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 坦帕 0 0.4 0.52 0.556 0.5668 0.57004 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012
对每个状态从当前状态向下一个状态的转移概率之和为1。
例1:汽车租赁

数学建模陈东彦版课后答案

数学建模陈东彦版课后答案

第一部分 练习与思考题2.9-3.7 3.6-5.144.1-7.1 4.4-7.35.9-11.1 5.1-9.16.5-4.7 6.10-4.14第1章 建立数学模型1.1 在稳定的椅子问题中,如设椅子的四脚连线呈长方形,结论如何?(稳定的椅子问题见姜启源《数学模型》第6页)1.2 在商人们安全过河问题中,若商人和随从各四人,怎样才能安全过河呢?一般地,有n 名商人带n 名随从过河,船每次能渡k 人过河,试讨论商人们能安全过河时,n 与k 应满足什么关系。

(商人们安全过河问题见姜启源《数学模型》第7页)1.3 人、狗、鸡、米均要过河,船需要人划,另外至多还能载一物,而当人不在时,狗要吃鸡,鸡要吃米。

问人、狗、鸡、米怎样过河?1.4 有3对夫妻过河,船至多载两人,条件是任一女子不能在其丈夫不在的情况下与其他的男子在一起。

问怎样过河?1.5 如果银行存款年利率为5.5%,问如果要求到2010年本利积累为100000元,那么在1990年应在银行存入多少元?而到2000年的本利积累为多少元?1.6 某城市的Logistic 模型为2610251251N N dt dN ⨯-=,如果不考虑该市的流动人口的影响以及非正常死亡。

设该市1990年人口总数为8000000人,试求该市在未来的人口总数。

当∞→t 时发生什么情况。

1.7 假设人口增长服从这样规律:时刻t 的人口为)(t x ,最大允许人口为m x ,t 到t t ∆+时间内人口数量与)(t x x m -成正比。

试建立模型并求解,作出解的图形并与指数增长模型和阻滞增长模型的结果进行比较。

1.8 一昼夜有多少时刻互换长短针后仍表示一个时间?如何求出这些时间?1.9 你在十层楼上欲乘电梯下楼,如果你想知道需要等待的时间,请问你需要有哪些信息?如果你不愿久等,则需要爬上或爬下几个楼层?1.10 居民的用水来自一个由远处水库供水的水塔,水库的水来自降雨和流入的河流。

数学建模 实验六 离散模型

数学建模 实验六 离散模型

集美大学计算机工程学院实验报告课程名称:数学建模指导教师:付永钢 实验成绩: 实验项目编号:实验六实验项目名称:离散模型 班级:计算12姓名: 学号: 上机实践日期:2014.12上机实践时间: 2 学时一、实验目的了解离散模型的建模,掌握对离散数据的插值、迭代等处理原理和方法。

二、实验内容1、对教材第8章(P270图1)中所给出的比赛得出的竞赛图给出对应的邻接矩阵,然后计算该矩阵的最大特征值,并计算该特征值对应的特征向量,将该特征向量进行归一化处理;同时,对该邻接矩阵,利用式T e Ae s )1....,1,1,1(,)1(== )1()(-=k k As s , k=1,2,….进行迭代,对该迭代向量进行归一化处理,计算迭代200次以后的结果,与前面计算出的归一化特征向量值进行比较,得出你的结论。

2、对第7章中给出的差分方程)1(1k k k x bx x -=+,对不同的参数b=1.7, b=2.7, b=3.31, b=3.46, b=3.56分别计算迭代100次的结果,观察其中的单周期收敛,倍周期收敛,4倍周期收敛,混沌等现象。

3、阅读水流量估计的模型求解过程,跟随该模型求解过程中所给出的代码进行逐一尝试,了解对离散数据进行通常建模处理的一般过程和思路。

三、实验使用环境WindowsXP 、Lindo.6.1四、实验步骤1、循环比赛的名次模型求解(1)分析图1,得到邻接矩阵:(2)记定点的得分向量为s=(s1,s2,……sn )T,其中si 是顶点i 的得分(3)归一化特征值向量值:图1通过MATLAB得到结果:结果分析:通过分析MATLAB得到的记过可知该矩阵的最大特征值为2.2324,对应的特征向量为:-0.5561,-0.3841,-0.5400,-0.2653,-0.3503,-0.2419。

归一化后的结果为:0.2379,0.1643,0.2310,0.1135,0.1489,0.1035,所以得到排出的名次为{1,3,2,5,4,6}结果分析:由于以上结果可知,任一列的特征向量排序均为{1,3,2,5,4,6},与利用计算出的归一化特征值排序的结果一致,但迭代200次后的特征向量与前面的特征向量结果不一致。

离散时间马尔可夫模型例题

离散时间马尔可夫模型例题

选择题在离散时间马尔可夫模型中,如果状态转移概率矩阵P的某一行所有元素之和不为1,这意味着什么?A. 该模型是稳态的B. 存在吸收状态C. 存在状态转移概率的误差(正确答案)D. 模型是周期性的设有一个三状态(S1, S2, S3)的离散时间马尔可夫模型,若从S1到S2的转移概率为0.4,从S1到S3的转移概率为0.5,则从S1到自身的转移概率是多少?A. 0.9B. 0.1(正确答案)C. 0.4D. 0.5在一个离散时间马尔可夫链中,如果一个状态是常返的,那么它满足什么条件?A. 平均返回时间为无穷大B. 在有限步内一定会返回到该状态(正确答案)C. 转移概率矩阵的对应行全为0D. 该状态是吸收状态假设一个离散时间马尔可夫模型有两个状态(A和B),从A到B的转移概率是0.7,从B 到A的转移概率是0.4,那么状态A是哪种类型的状态?A. 吸收状态B. 瞬时状态C. 常返状态(正确答案)D. 周期状态在离散时间马尔可夫链中,如果一个状态是瞬时的,那么它满足什么条件?A. 从该状态出发,最终会回到该状态B. 从该状态出发,永远不会回到该状态(正确答案)C. 该状态是链的起始状态D. 该状态是链的终止状态设有一个四状态(S1, S2, S3, S4)的离散时间马尔可夫模型,如果S1是吸收状态,那么从S1到其他状态的转移概率应该是多少?A. 大于0B. 小于1C. 等于0(正确答案)D. 无法确定在一个离散时间马尔可夫链中,如果状态转移概率矩阵P的某一列所有元素之和为1,这意味着什么?A. 存在一个吸收状态(正确答案)B. 模型是稳态的C. 存在状态转移概率的误差D. 模型是周期性的假设一个离散时间马尔可夫模型有三个状态(X, Y, Z),从X到Y的转移概率是0.3,从X到Z的转移概率是0.4,从X到自身的转移概率是0.2,那么从X状态出发,下一步不可能发生的情况是?A. 转移到Y状态B. 转移到Z状态C. 转移到一个新的未知状态(正确答案)D. 保持在X状态在离散时间马尔可夫模型中,如果一个状态是周期性的,且周期为2,那么这意味着什么?A. 该状态每隔一步就会返回到自身B. 该状态在两步之后才能返回到自身(正确答案)C. 该状态是吸收状态D. 该状态是瞬时状态。

第八章:离散模型解答

第八章:离散模型解答

萧澜 1 . 循环赛模型一、 问题:下图是5位网球选手循环赛的结果。

作为竞赛图,它是双向连通的吗?找出几条完全路径,用适当的方法排出5位选手的名次。

二、模型分析与建立:这是一个关于竞赛图排列名次的问题,我们可以利用双向连通竞赛的名次排序方法来处理这一问题。

根据图形建立竞赛图的邻接矩阵A=(ij a )n n ⨯如下:⎩⎨⎧=,否则的有向边到存在从顶点0,1j i a ij由此得到邻接矩阵A=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡0111100100000010110001010三、模型求解: 各级分量为S=S(1)=(2,2,1,2,3),S(2)=(4,3,2,4,5),S(3)=(7,6,4,7,9),S(4)=(13,11,7,13,17).由此可以知道名次为:5,1(4),2,3(选手1和4名次相同)。

另外此结果也可以根据Perron-Frobenius 定理,由s A kk k =→λ1lim我们只需算出矩阵A 的最大特征根λ和对应特征向量S 得到大小排处名次。

我们可以用Matlab 求解,程序如下: A=[0,1,0,1,0 0,0,1,1,0 1,0,0,0,0 1,1,1,0,0]; eig(A)[X,D]=eig(A)从结果中可以看到A 的最大特征根8393.1=λ,所对应的特征向量为:)2769.0,2137.0,1162.0,11793.0,2137.0(=s由此得到排名顺序也是:5,1(4),2,3(选手1和4名次相同)。

2.投票权重 理事会有五个常任理事和十个非常任的理事,提案仅当全部的常任理事和至少非四个常任理事赞成时方可通过,求每位常任理事和每位非常任理事在投票中的权重? 模型分析:由题意可知题中涉及到了利益的分配问题,那么此题可以应用Shapley 值法进行求解Shapley 值法所需要的知识:设集合I={1,2,…,n},如果对于I 的任意一个子集s 都对应着一个实值函数v(s),满足v()=0;v( s s 21)≥v(s 1)+v(s 2), s 1 s 2= 称[I,v]为n 人合作对策,v 为对策的特征函数 Shapley 值由特征函数v 来确定记为)).()...,(),(()(21v v v v nϕϕϕ=Φ对于任意的子集s,记x(s)=∑∈si ix,即s 中成员的权重,对于一切s I ⊂满足x(s)≥v(s)的x 组成的集合称[I,v]的核心,当核心存在时,即所有s 的分配都不小于s 的效益,可以将Shapley 值作为一种特定的分配,即x iiv =)(ϕ;Shapley 值)).()...,(),(()(21v v v v nϕϕϕ=Φ为∑∈-=s i s v s v s v is i)]\()(|)[(|)(ωϕ,i=1,2,…,n!)!1|(||)!|(|)(|n s s n s --=ω其中s i 是中包含的所有子集,{s}是子集s 中的元素的数目(人数),)(||s ω是加权因子, s \ i 表示s 去掉i 后的集合.模型建立:集合I={1,2,…,5,6,…,15},其中i=1,2,…,5表示常人理事会员,i=6,…,15为非常任理事会员,将集合s=(),,()(}15...{}7{}6{}{51=i i )中任意的k 个元素的集合,k=4,5,…,10的特征函数定义为1,I 中的其他集合的特征函数的定义为0,因为这样的集合有Ck 10个,且!15)]!5(15[)!15()(+--+=k k s ω(k=4,5,…,10),所以任意一个常任理事的Shapley 值为(即投票时占的比重)为∑==10410*|)(|k kiCs ωϕ代入数据可的ϕi=0.916,(i=1,2,…,5)而任意的非常任理事的权重为ϕi =101(1-5*0.196)=0.002(i=6,…,15).Matlab 语言程序:循环赛模型另解下图是5位网球选手循环赛的结果。

数学建模实验答案 离散模型讲解

数学建模实验答案 离散模型讲解

实验09 离散模型(2学时)(第8章离散模型)1. 层次分析模型1.1(验证,编程)正互反阵最大特征根和特征向量的实用算法p263~264已知正互反阵261????1/21A?4????1/461/1??注:[263]定理2 n阶正互反阵A的最大特征根≥n。

★(1) 用MATLAB函数求A的最大特征根和特征向量。

调用及运行结果(见[264]):1 3.0092k =1>> w=V(:,k)/sum(V(:,k))w =0.58760.32340.0890[263])(2) 幂法(见n正互反矩阵,算法步骤如下:A为n×(0)w 1);a. 任取n 维非负归一化初始列向量(分量之和为)k?1)((k2,0,1,?Aww,k?;计算b.1)?(k w1)k?(?w1)k?(w归一化,即令c. ;n?1)?(k w i1i?)(1)k(k?1)k?(?)n|?|w,(i?w?1,2,w即,当d. 对于预先给定的精度ε时,iib;为所求的特征向量;否则返回到步骤1)?(kn w1??i?。

e. 计算最大特征根)(k wn1i?i 注:)k(k?1)(((k)k)???wAw??ww?1)(k? w?i n,i?1,2,??)k(w i文件如下:函数式m [lambda w]=p263MI(A,d)function——求正互反阵最大特征根和特征向量%幂法% A 正互反方阵% d 精度 2 % lambda 最大特征根归一化特征列向量% w0.000001,则d取if(nargin==1) %若只输入一个变量(即A)d=1e-6;end的阶数取方阵A n=length(A); %任取归一化初始列向量w0=w0/sum(w0);%w0=rand(n,1);1while ww=A*w0;%归一化w=ww/sum(ww);all(abs(w-w0)<d) if; breakendw0=w;endlambda=sum(ww./w0)/n;的最大特征根和特征向量。

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。

数学建模实验答案_离散模型

数学建模实验答案_离散模型

实验09 离散模型(2学时)(第8章 离散模型)1. 层次分析模型1.1(验证,编程)正互反阵最大特征根和特征向量的实用算法p263~264已知正互反阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=14/16/1412/1621A 注:[263]定理2 n 阶正互反阵A 的最大特征根 ≥ n 。

★(1) 用MATLAB 函数求A 的最大特征根和特征向量。

(2) 幂法(见[263]) A 为n ×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 任取n 维非负归一化初始列向量(分量之和为1)(0)w ;b. 计算(1)(),0,1,2,k k w Aw k +==;c. (1)k w+归一化,即令(1)(1)(1)1k k nk ii w ww+++==∑;d. 对于预先给定的精度ε,当(1)()||(1,2,,)k k ii w w i n ε+-<=时,(1)k w +即为所求的特征向量;否则返回到步骤b ;e. 计算最大特征根(1)()11k n i k i iw n w λ+==∑。

注:()()(1)()(1)()1,2,,k k k k k i k iAw w w w w i nw λλλ++≈⇒≈⇒∴≈=☆(2)用幂法函数求A 的最大特征根和特征向量。

(3) 和法(见[264]) A 为n ×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 将A 的每一列向量归一化得∑==ni ijijij a a w 1~; b. 对ijw ~按行求和得∑==nj ij i w w 1~~; c. 将i w ~归一化T n ni ii i w w w w w w w ),,,(,~~211==∑=即为近似特征向量;d. 计算∑==n i iiw Aw n 1)(1λ,作为最大特征根的近似值。

☆(3) 用和法函数求A 的最大特征根和特征向量。

(4) 根法(见[264]) A 为n ×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 将A 的每一列向量归一化得∑==ni ijijij a a w 1~; b. 对ijw ~按行求积并开n 次方得∏==nj nij i w w 11)~(~; c. 将i w ~归一化T n n i ii i w w w w w w w ),,,(,~~211==∑=即为近似特征向量;d. 计算∑==ni ii w Aw n 1)(1λ,作为最大特征根的近似值。

数学建模实验答案离散模型

数学建模实验答案离散模型

实验09离散模型(2学时)(第8章离散模型)1. 层次分析模型(验证,编程)正互反阵最大特征根和特征向量的实用算法p263~264已知正互反阵注:[263]定理2 n阶正互反阵A的最大特征根≥n。

★(1) 用MATLAB函数求A的最大特征根和特征向量。

A为n×n正互反矩阵,算法步骤如下:a. 任取n 维非负归一化初始列向量(分量之和为1)(0)w ;b. 计算(1)(),0,1,2,k k wAw k +==%L ; c. (1)k w +%归一化,即令(1)(1)(1)1k k n k ii ww w+++==∑%%; d. 对于预先给定的精度ε,当(1)()||(1,2,,)k k i i w w i n ε+-<=L 时,(1)k w +即为所求的特征向量;否则返回到步骤b ;e. 计算最大特征根(1)()11k n i k i i w n w λ+==∑%。

注:☆(2) 用幂法函数求A 的最大特征根和特征向量。

A 为n×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 将A 的每一列向量归一化得∑==n i ijij ij a a w 1~;b. 对ijw ~按行求和得∑==nj ij i w w 1~~; c. 将i w ~归一化T n n i i i i w w w w ww w ),,,(,~~211Λ==∑=即为近似特征向量;d. 计算∑==n i ii w Aw n 1)(1λ,作为最大特征根的近似值。

☆(3) 用和法函数求A 的最大特征根和特征向量。

根法(见[264])A 为n×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 将A 的每一列向量归一化得∑==n i ijij ij a a w 1~; b. 对ijw ~按行求积并开n 次方得∏==n j nij i w w 11)~(~; c. 将i w ~归一化T n n i ii i w w w w w w w ),,,(,~~211Λ==∑=即为近似特征向量;d. 计算∑==n i ii w Aw n 1)(1λ,作为最大特征根的近似值。

数学建模专题汇总离散模型

数学建模专题汇总离散模型

数学建模专题汇总离散模型精⼼整理离散模型§1离散回归模型⼀、离散变量如果我们⽤0,1,2,3,4,…说明企业每年的专利申请数,申请数是⼀个离散的变量,但是它是间隔尺度变量,该变量类型不在本章的讨论的被解释变量中。

但离散变量0和1可以⽤来说明企业每年是否申请专利的事项,类似表⽰状态的变量才在本章的讨论中。

在专利申请数的问题中,,虚拟因l 的因变量i y YES 则(/)1(1/)0(0/)i i i i i i E y p y p y =?=+?=x x x =(1/)i i p y x =。

根据经典线性回归,我们知道其总体回归⽅程是条件期望建⽴的,这使我们想象可以构造线性概率模型描述两个响应⽔平的线性概率回归模型可推知,根据统计数据得到的回归结果并不⼀定能够保证回归模型的因变量拟合值界于[0,1]。

如果通过回归模型式得到的因变量拟合值完全偏离0或l 两个数值,则描述两项选择的回归模型的实际⽤途就受到很⼤的限制。

为避免出现回归模型的因变量预测值偏离0或1的情形,需要限制因变量的取值范围并对回归模型式进⾏必要的修正。

由于要对其进⾏修正,那么其模型就会改变,模型改变会导致似然函数改变,这就是我们下⾯要讨论的。

现在我们讨论的模型与判别分析的⽬的是⼀样的,但有区别。

§2⼆元离散选择模型⼀、效⽤函数为了使得⼆元选择问题的有进⼀步研究可能,⾸先建⽴⼀个效⽤函数。

在讨论家庭是否购房的问题中,可将家庭购买住房的决策⽤数字1表⽰,⽽将家庭不购买住房的决策⽤数字0表⽰。

⽤1i U 表⽰第i 个⼈选择买房的效⽤,0i U 表⽰第i 个⼈选择不买房的效⽤。

其效⽤均为随机变量,于是有10i i U U 将故p 型。

数形式。

采⽤累积标准正态概率分布函数的模型称作Probit 模型,或概率单位模型,⽤正态分布的累积概率作为Probit 模型的预测概率。

另外logistic 函数也能满⾜这样的要求,采⽤logistic 函数的模型称作logit 模型,或对数单位模型。

数学建模之离散模型

数学建模之离散模型

第二十三页,共64页。
多步累积效应 • 按不同准则确定的权向量不
同,特征向量有什么优点。
成对比较
Ci:Cj (直接比较) aij ~ 1步强度
n
a a a A (a ) 2
(2)
(2)
ij
ij
is sj
aij(2) ~ 2步强度
s 1
aisasj~ Ci通过Cs 与Cj的比较 更能反映Ci对Cj 的强度
• 处理问题类型:决策、评价、分析、预测等。 • 建立层次分析结构模型是关键一步,要有主要决策 层参与。
• 构造成对比较阵是数量依据,应由经验丰富、判断 力强的专家给出。
第十六页,共64页。
例1 国家 实力分析
国民 收入
例2 工作选择
国家综合实力
军事 力量
科技 水平
社会 稳定
美、俄、中、日、德等大国 工作选择










对外 贸易
位 置
供选择的岗位
第十七页,共64页。
例3 横渡江 河、海峡方 案的抉择
经济效益 B1
过河的效益 A
社会效益 B2
节 收岸 当 建安 交 自
省 入间 地 筑全 往 豪
时 C2 商 商 就 可 沟 感

业 业 业 靠 通 C8
C1
C3 C4 C5 C6 C7
环境效益 B3
B 2
3
1
1/ 3
8 3 1
…Bn
最大特征根 1
2
… n
权向量
wn(3)
w1(3)
w2(3)

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最新数学建模实验报告4酵母培养物离散阻滞增长模型

最新数学建模实验报告4酵母培养物离散阻滞增长模型

一.实验题目:已知从测量酵母培养物增长的实验收集的数据如表:时刻/h 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 生物量/g 513.3 559.7 594.8 629.4 640.8 651.1 655.9 659.6 661.8二.实验要求1、作图分析酵母培养物的增长数据、增长率、与相对增长率.2、建立酵母培养物的增长模型.3、利用线性拟合估计模型参数,并进行模型检验,展示模型拟合与预测效果图.4、利用非线性拟合估计模型参数,并进行模型检验,展示模型拟合与预测效果图.5、请分析两个模型的区别,作出模型的评价.三.实验内容(1)对于此问,可直接根据数据作图先求相对增长率随时间的变化,程序如下:k=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18];x=[9.6,18.3,29.0,47.2,71.1,119.1,174.6,257.3,350.7,441.0,513.3,559.7,594.8,629.4,640.8,651. 1,655.9,659.6,661.8];n=1;for n=1:18dx(n)=x(n+1)-x(n);endr=dx./x(1:18);plot(0:17,r,'kv')xlabel('时间k(小时)'),ylabel('增长率(%)')title('增长率与时间')模拟效果图如下:时间 k(小时)增长率 (%)增长率与时间再求增长量随时间的变化,程序如下:k=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18];x=[9.6,18.3,29.0,47.2,71.1,119.1,174.6,257.3,350.7,441.0,513.3,559.7,594.8,629.4,640.8,651.1,655.9,659.6,661.8]; n=1;for n=1:18dx(n)=x(n+1)-x(n); endplot(0:17,dx,'ko')xlabel('时间k (小时) '),ylabel('增长量 (克)')title('增长量与时间')模拟效果图如下:24681012141618时间 k(小时)增长量 (克)增长量与时间(2)建立酵母培养物的模型k---时刻(小时);x(k)---酵母培养物在第k 小时的生物量(克);r(k)---用前差公式计算的生物量在第k 小时的增长率; r---生物量的固有增长率;N---生物量的最大容量。

数学建模 离散问题建模方法及案例分析

数学建模 离散问题建模方法及案例分析

组成一个9阶的Steiner三元系。
• Steiner三元系的存在性:


容易见到:
n 1. 3 2
2.
2 (n 1)
1847年,Kirkman证明了: STS(n)存在当且仅当 n 6k 1 或者 6k 3 。
Steiner三元系的图形表示:
3. Steiner三元系的推广—平衡不完全区组设计


截断切割是指将物体沿某个切割平面切成两部分。
从一个长方体内加工出一个已知尺寸、位置预定的 长方体(两个长方体对应的平面相互平行),通常要经 过6次切割。 假定切割费用与切割时扫过的面积成正比,则需要 考虑的不同切割方案的总数是多少?

• •
(其它要求和其它问题略)
• 二. 分析和结果


首先考虑到一共需要切割6次。按照排列,不同方 案应该有 6! 720 种。
• 关于算法复杂性(complexity)
• 问题—算法—结果

An algorithm is considered “good” if the required number of elementary computational steps is bounded by a polynomial in the size of the problem.
二. 分析和建模
关于组合设计
1. Euler36军官问题和正交拉丁方
设 S {a1 , a2 ,, an } 是一个n元集合。A是一个 n n 阶
矩阵,它的元素为S中的元素。如果S 中的每一个元素都 恰好在A的每一行中出现一次,同时在A的每一列中出现 一次, 那么就称A为S上的一个n阶拉丁方。 假设A和B都是n阶拉丁方,A (aij ), B (bij ) 。如果 n 2 个有序对 (aij , bij ) 各不相同。则称该两个拉丁方正 交。
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实验09 离散模型(2学时)(第8章 离散模型)1. 层次分析模型1.1(验证,编程)正互反阵最大特征根和特征向量的实用算法p263~264已知正互反阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=14/16/1412/1621A 注:[263]定理2 n 阶正互反阵A 的最大特征根 ≥ n 。

★(1) 用MATLAB 函数求A 的最大特征根和特征向量。

调用及运行结果(见[264]):(2) 幂法(见[263])A 为n×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 任取n 维非负归一化初始列向量(分量之和为1)(0)w ;b. 计算(1)(),0,1,2,k k wAw k +==%L ;c. (1)k w +%归一化,即令(1)(1)(1)1k k nk ii www+++==∑%%;d. 对于预先给定的精度ε,当(1)()||(1,2,,)k k ii w w i n ε+-<=L 时,(1)k w +即为所求的特征向量;否则返回到步骤b ;e. 计算最大特征根(1)()11k n ik i iw n w λ+==∑%。

注:()()(1)()(1)()1,2,,k k k k k ik iAw w w w w i nw λλλ++≈⇒≈⇒∴≈=%%L函数式m 文件如下:% lambda 最大特征根% w 归一化特征列向量if(nargin==1) %若只输入一个变量(即A),则d取0.000001 d=1e-6;endn=length(A); %取方阵A的阶数w0=rand(n,1); w0=w0/sum(w0);%任取归一化初始列向量while 1ww=A*w0;w=ww/sum(ww); %归一化if all(abs(w-w0)<d)break;endw0=w;endlambda=sum(ww./w0)/n;☆(2) 用幂法函数求A的最大特征根和特征向量。

调用及运行结果(见[264]):(3) 和法(见[264])A 为n×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 将A 的每一列向量归一化得∑==ni ijijij a a w 1~; b. 对ijw ~按行求和得∑==nj ij i w w 1~~; c. 将i w ~归一化T n ni ii i w w w w w w w ),,,(,~~211Λ==∑=即为近似特征向量; d. 计算∑==n i iiw Aw n 1)(1λ,作为最大特征根的近似值。

函数式m 文件如下:☆(3) 用和法函数求A 的最大特征根和特征向量。

调用及运行结果(见[264]):(4) 根法(见[264])A 为n×n 正互反矩阵,算法步骤如下:a. 将A 的每一列向量归一化得∑==n i ijijij a a w 1~;b. 对ijw ~按行求积并开n 次方得∏==nj n ij i w w 11)~(~; c. 将i w ~归一化T n n i ii i w w w w w w w ),,,(,~~211Λ==∑=即为近似特征向量;d. 计算∑==ni ii w Aw n 1)(1λ,作为最大特征根的近似值。

★(4) 编写根法函数,用该函数求A 的最大特征根和特征向量。

[提示:sum, prod, diag]对矩阵A 按行求和的调用为sum(A, 2)。

对矩阵A 按行求积的调用为prod(A, 2)。

diag(V),用向量V 构造对角矩阵。

nargin,存放函数输入自变量的数目。

编写的程序和调用及运行结果(见[264]):function [lambda w]=p264GEN (A)%根法——求正互反阵最大特征根和特征向量% A 正互反方阵% lambda 最大特征根%w 归一化特征列向量n=length(A);AA=A/diag(sum(A)); %a. 将A的每一列向量归一化ww=(prod(AA,2)).^(1/n); %b. 对AA按行求积并开n次方,ww为列向量w=ww./sum(ww); %c. 归一化,得w为近似特征列向量lambda=sum(A*w./w)/n; %d. 计算最大特征根的近似值λ1.2(验证,编程)旅游决策问题p250~256在下面程序中,脚本式m文件p250.m调用函数式m文件p250fun.m(求A 的最大特征根及归一化特征列向量、一致性指标值CI、一致性比率值CR),p250fun.m中调用另一个函数式m文件p264HE.m(求A的最大特征根及归一化特征列向量)。

(1) 脚本式m文件如下:(2) 函数式m文件如下:要求:请仔细阅读以上程序,完成以下实验:在脚本式m文件后面添加命令,使★①显示第2层的数据。

包括:最大特征根λ;特征向量(权向量)w;一致性指标CI;一致性比率CR。

添加的命令和运行结果(见[254]):lambda2,w2,CI2,CR2★②显示第3层的数据。

包括:特征向量(权向量)w;最大特征根λ;一致性指标CI。

添加的命令和运行结果(见[255]表3):w3k,lambda3,CI3k★③显示最下层(第3层)对目标(第1层)的组合权向量。

添加的命令和运行结果(见[255]):w3★④显示第2层和第3层的组合一致性比率,以及最下层对第1层的组合一致性比率。

添加的命令和运行结果(见[256]):CR2,CR3,CR2. 循环比赛的名次2.1(编程,验证)双向连通竞赛图(4顶点)的名次排序p270, 271~2724个顶点的竞赛图(教材p270中图3(4))如下:4个队得分(获胜场数)为(2,2,1,1)由得分排名为{(1,2),(3,4)},该竞赛图是双向连通图,属于第2种类型,可通过以下方法给出名次排序。

该图的邻接矩阵为:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001100011000110A★(1) 编写一个程序,求出1~8级得分向量,并依据8级得分向34(2) 求元素互不相等的得分向量法 得分向量为 s=A*ones其中,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111ones记s (1)=ss (k)=A*s (k-1)=A k *ones, k=2, 3, … (s (k)称为k 级得分向量)程序如下:%双向连通竞赛图的名次排序(求元素不等的得分向量) %文件名:p272_1.mclear; clc; format compact ; format short g ; A=[0 1 1 0;0 0 1 1;0 0 0 1;1 0 0 0]; %邻接矩阵 n=length(A);%方阵A 的阶数s=A*ones(n,1); k=1;while length(unique(s))<n %unique(s)去掉s 中的重复元素 s=A*s; k=k+1; endk % k 级得分向量s' %元素不等的得分列向量 [~,kk]=sort(s,'descend'); %降序 kk' %排名☆(2) 运行求元素互不相等的得分向量法程序。

运行结果(比较[272])(3) 特征根法对于n≥4个顶点的双向连通竞赛图,其邻接矩阵A 为素阵(存在正整数r ,使A r >0),且有1limk kk A s λ→∞=其中,1为全1列向量,λ为最大实特征根且为正,s 为其特征列向量。

%双向连通竞赛图的名次排序(特征根法)%文件名:p272_2.mclear; clc; format compact; format short g;A=[0 1 1 0;0 0 1 1;0 0 0 1;1 0 0 0];%邻接矩阵[V,D]=eig(A); %返回A的特征值和特征向量。

%其中D为A的特征值构成的对角阵,每个特征值%对应的V的列为属于该特征值的一个特征向量。

D=diag(D); %返回矩阵D的对角线元素构成列向量。

D=D.*(imag(D)==0); %复数特征值用0代替,实数的则不变[lamda,k]=max(D);lamdas=V(:,k)/sum(V(:,k)); %最大特征根对应的特征列向量(归一化)[~,k]=sort(s,'descend'); %降序s', k'运行特征根法程序。

给出运行结果(比较[272])2.2(验证)双向连通竞赛图(6顶点)的名次排序p270,272~2736个顶点的竞赛图(教材p270中图1)如下:该图的邻接矩阵为:010111000111110100000011001001001000A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦要求:使用上题的程序。

☆(1) 求出1~4级得分向量,并依据4级得分向量给出排名。

运行结果(比较[272])6 435运行特征根法程序。

运行结果(比较[273])3. 公平的席位分配3.1(验证)参照惯例的席位分配方法p278~279某学校有甲乙丙三个系共有200名学生,其中甲系有103人,乙系有63人,丙系有34人。

(1) 有20个代表席位,采用参照惯例的席位分配方法,分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”。

(2) 有21个代表席位,采用参照惯例的席位分配方法,分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”。

下面是参照惯例的席位分配方法的求解函数:要求:①在命令窗口分别调用以上函数求解(使用最佳定点或浮点格式(5位数字)控制命令format short g)。

②两个结果比较,合理吗?☆题(1)(20个代表席位)的调用及结果(比较[279]表1)。

个代表席位)的调用及结果(比较[279]表3.2(验证)Q值方法p280~281(教材:8.4 公平的席位分配)某学校有甲乙丙三个系共有200名学生,其中甲系有103人,乙系有63人,丙系有34人。

(1) 有20个代表席位,采用Q值法分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”。

(2) 有21个代表席位,采用Q值法分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”。

下面是Q值法的求解函数:function [qi,ni]=p280fun(p,n)% p 各单位人数(列向量)% n 总席位(标量)% qi 按比例分配的席位(列向量)% ni 参照惯例的结果(列向量)qi= n*p/sum(p);ni=fix(qi);while sum(ni)<nQi=p.^2./(ni.*(ni+1)); %ni>0[~,i]=max(Qi); %求最大值元素及下标ni(i)=ni(i)+1;end要求:①在命令窗口分别调用以上函数求解(使用最佳定点或浮点格式(5位数字)控制命令format short g)。

②两个结果比较,合理吗?个代表席位)的调用及结果(见[281])个代表席位)的调用及结果(见[281])附1:实验提示附2:第8章离散模型[249]8.1 层次分析模型[263] 题1.1(2)幂法[264] 题1.1(3)(4)和法、根法,答案[269]8.2 循环比赛的名次[272] 题2.1、2.2(1)答案[273] 题2.2(3)答案****本节完****。

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