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数学模型与数学建模作业

数学模型与数学建模作业
数学模型与数学建模作业

第一部分:基本操作(任选三题)

1)求当 x =1, y =2 时的z 值。其中:

程序如下:

function z=fun(x,y)

fun(x,y)=(sqrt(4*x*x+1)+0.5457*exp(-0.75*x*x-3.75*y*y-1.5*x))/(2*sin(3*y)-1) >> x=1; >> y=2; >> fun(1,2) z =

-1.4345

2)利用 for 循环求 1!+2!+3!…+20!的值。 sum=0 for n=1:20 N=1 for i=1:n N=N*i end

sum=sum+N end sum

运行结果为: sum =

2.5613e+018

3)用 while 循环求 1~200 之间的整数之和。

sum=0 i=1

while i<=200 sum=sum+i i=i+1 end

13sin 25457.0145.175.375.02

22-++=---y e x z

x

y x

运行结果为:

sum =

20100

5)用曲面图命令surf 表现函数的图像。

程序如下:

x=-3:0.1:3

y=-2:0.1:2

[X,Y]=meshgrid(x,y)

Z=X.^2+Y.^2

surf(X,Y,Z)

shading flat

结果如图:

6)绘制颜色为蓝色,数据点用五角星标识的下述函数在(0,5)上的虚线图。

程序如下:

x=0:0.1:5

y=x.*exp(sin(x)); plot(x,y,'bp'); x

xe y sin =

2

2y

x

z+ =

结果如图:

第二部分:基本建模题(任选两题)

问题二: 某厂每日8小时的产量不低于1800件。为了进行质量控制,计划聘请两种不同水平的检验员。一级检验员的标准为:速度25件/小时,正确率98%,计时工资4元/小时;二级检验员的标准为:速度15小时/件,正确率95%,计时工资3元/小时。检验员每错检一次,工厂要损失2元。为使总检验费用最省,该工厂应聘一级、二级检验员各几名? 模型假设:

1、 保证每天8小时的工作量;

2、 检验员检验的正确率保持不变;

3、 工作期间保证产品的正常生产; 本题的基本分析步骤如下: 解:

设需要一级和二级检验员的人数分别为x1,x2人, 则应付检验员的工资为: 2

121243238481x

x x x y +=??+??=

因检验员错检而造成的损失为:

故目标函数为:

约束条件为:

线性规划模型为:

对于这个形式的问题我们用到了linprog 函数,求得最优解,故而将上面的目标函数与约束条件改写为:

()???

?

??=213640min x x z s.t.

())45(3521-≤???

?

??--x x

在MA TLAB 中运行的程序为:

c = [40;36]; A=[-5 -3]; b=[-45]; Aeq=[]; beq=[];

2

1211282)%5158%2258(2x x x x y +=????+???=2

121213640)128()2432(21m in x x x x x x y y z +=+++=+=??????

?≥≥≤??≤??≥??+??0

,018001581800258180015825821212

1x x x x x x 213640m in x

x z +=??????

?≥≥≤≤≥+0

,015945

35 ..2

12

121x x x x x x t s

vlb = zeros(2,1); vub=[9;15];

[x,fval] = linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) 输出结果为:

x =

9.0000 0.0000

fval =

360

即只需聘请9名一级检验员; 分析问题:

本题还应该有一个约束条件,就是检验员的人数是整数,故这个问题是一个整数线性规划问题,这里将其当做一个线性规划问题来解,求得其最优解刚好为整数x1=9,x2=0,故它就是该整数规划的最优解。若用线性规划解法求得的最优解不是整数,将其取整后不一定是相应整数规划的最优解,这样的整数规划应用专门的方法求解。

问题三:

市场上有n 种资产i s (i=1,2……n )可以选择,现用数额为M 的相当大的资金作一个时期的投资。这n 种资产在这一时期内购买i s 的平均收益率为i r ,风险损失率为i q ,投资越分散,总的风险越小,总体风险可用投资的i s 中最大的一个风险来度量。 购买i s 时要付交易费,(费率

i p ),当购买额不超过给定值i u 时,交易费按购买i

u 计算。另外,假定同期银行存款利率是0r ,既无交易费又无风险。(0r =5%) 已知n=4时相关数据如下:

试给该公司设计一种投资组合方案,即用给定达到资金M ,有选择地购买若干种资产或存银行生息,使净收益尽可能大,使总体风险尽可能小。

基本假设:

1. 投资数额M 相当大,为了便于计算,假设M=1; 2.投资越分散,总的风险越小;

3.总体风险用投资项目

i

s中最大的一个风险来度量;

4.n种资产S

i

之间是相互独立的;

5.在投资的这一时期内, r

i ,p

i

,q

i

,r

为定值,不受意外因素影响;

6.净收益和总体风险只受 r

i ,p

i

,q

i

影响,不受其他因素干扰。

符号规定:

S

i

——第i种投资项目,如股票,债券

r i ,p

i

,q

i

----分别为S

i

的平均收益率,风险损失率,交易费率

u i ----S

i

的交易定额

r -------同期银行利率

x

i -------投资项目S

i

的资金 a -----投资风险度

Q ----总体收益ΔQ ----总体收益的增量

模型的建立与分析:

1.总体风险用所投资的Si中最大的一个风险来衡量,即max{ qixi|i=1,2,…n} 2.购买S i所付交易费是一个分段函数,即

p i x i x i>u i

交易费=

p i u i x i≤u i

而题目所给定的定值u i(单位:元)相对总投资M很小, p i u i更小,

可以忽略不计,这样购买S i的净收益为(r i-p i)x i

3.要使净收益尽可能大,总体风险尽可能小,这是一个多目标规划模型:

目标函数MAX∑

=-

n

i

i

i

i

x

p

r

) (

MINmax{ q i x i}

约束条件∑=+n i i i x p

0)

1(=M

x i≥0 i=0,1,…n

4. 模型简化:

a.在实际投资中,投资者承受风险的程度不一样,若给定风险一个界限a,使最大的一个风险q i x i/M≤a,可找到相应的投资方案。这样把多目标规划变成一个目标的线性规划。

模型1 固定风险水平,优化收益 目标函数: Q=MAX

∑+=-1

1

)(n i i

i

i

x

p r

约束条件: M

x q i i ≤a

∑=+M x

p i

i

)1(, x i ≥ 0 i=0,1,…n

b .若投资者希望总盈利至少达到水平k 以上,在风险最小的情况下寻找相应的投资组合。 模型2 固定盈利水平,极小化风险

目标函数: R= min{max{ q i x i }} 约束条件:

∑=-n

i i i i

x p r

)(≥k ,

∑=+M x

p i

i

)1( , x i ≥ 0 i=0,1,…n

c .投资者在权衡资产风险和预期收益两方面时,希望选择一个令自己满意的投资组合。 因此对风险、收益赋予权重s (0<s ≤1),s 称为投资偏好系数. 模型3 目标函数:min s{max{q i x i }} -(1-s )

∑=-n

i i

i

i

x

p r 0

)(

约束条件

∑=+n

i i

i

x p 0

)1(=M , x i

≥0 i=0,1,2,…n

对模型1的求解: 模型1为:

minf = (-0.05, -0.27, -0.19, -0.185, -0.185) (x 0 x 1 x 2 x 3 x 4 ) T

x 0 + 1.01x 1 + 1.02x 2 +1.045x 3 +1.065x 4 =1 s.t. 0.025x 1 ≤a

0.015x 2 ≤a 0.055x 3 ≤a 0.026x 4≤a x i ≥0 (i = 0,1,…..4)

由于a 是任意给定的风险度,到底怎样给定没有一个准则,不同的投资者有不同的风险度。我们从a=0开始,以步长△a=0.001进行循环搜索,编制程序如下: a=0;

while(1.1-a)>1

c=[-0.05 -0.27 -0.19 -0.185 -0.185]; Aeq=[1 1.01 1.02 1.045 1.065]; beq=[1];

A=[0 0.025 0 0 0;0 0 0.015 0 0;0 0 0 0.055 0;0 0 0 0 0.026]; b=[a;a;a;a];

vlb=[0,0,0,0,0];vub=[];

[x,val]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub);

a

x=x'

Q=-val

plot(a,Q,'.'),axis([0 0.1 0 0.5]),hold on

a=a+0.001;

end

xlabel('a'),ylabel('Q')

计算结果如下:

a = 0.0030 x = 0.4949 0.1200 0.2000 0.0545 0.1154 Q = 0.1266

a = 0.0060 x = 0 0.2400 0.4000 0.1091 0.2212 Q = 0.2019

a = 0.0080 x = 0.0000 0.3200 0.5333 0.1271 0.0000 Q = 0.2112

a = 0.0100 x = 0 0.4000 0.5843 0 0 Q =0.2190

a = 0.0200 x = 0 0.8000 0.1882 0 0 Q =0.2518

a = 0.0400 x = 0.0000 0.9901 0.0000 0 0 Q =0.2673

五、结果分析

1. 风险大,收益也大。

2. 当投资越分散时,投资者承担的风险越小,这与题意一致。即:

冒险的投资者会出现集中投资的情况,保守的投资者则尽量分散投资。

3. 曲线上的任一点都表示该风险水平的最大可能收益和该收益要求的最小风险。对于不同风险的承受能力,选择该风险水平下的最优投资组合。

4. 在a=0.006附近有一个转折点,在这一点左边,风险增加很少时,利润增长

很快。在这一点右边,风险增加很大时,利润增长很缓慢,所以对于风险和

收益没有特殊偏好的投资者来说,应该选择曲线的拐点作为最优投资组合,

大约是a*=0.6%,Q*=20% ,所对应投资方案为:

风险度收益x0 x1 x2 x3 x4

0.0060 0.2019 0 0.2400 0.4000 0.1091 0.2212

第三部分:综合建模题(任选一题)

第2题资源配置问题

北方寒冷地区某农户拥有100亩土地和25000元可供投资。每年冬季(9月中旬至来年5月中旬),该家庭的成员可以贡献3500h的劳动时间,而夏季为4000h(5月中旬至来年9月中旬)。如果这些劳动时间有富裕,该家庭中的年轻成员将去附近农场打工,冬季每小时6.8元,夏季每小时7.0元。

现金收入来源于三种农作物(大豆、玉米和燕麦,生长周期假设为一年)以及两种家禽(奶牛和母鸡)。农作物不需要付出投资,但每头奶牛需要400元的初始投资,每只母鸡需要3元的初始投资。每头奶牛需要使用1.5亩土地,并且冬季需要付出100h劳动时间,夏季需要付出50h劳动时间,该家庭每年产出的净现金收入为450元;每只母鸡的对应数字为:不占用土地,冬季0.6h,夏季0.3h,年净现金收入3.5元。养鸡厂房最多只能容纳3000只母鸡,栅栏的大小限制了最多能饲养32头奶牛。

根据估计,三种农作物每种植一亩所需要的劳动时间和收入如下表所示。建立数学模型,帮助确定每种农作物应该种植多少亩,以及奶牛和母鸡应该各蓄养多少,使年净现金收入最大。

解读题型提取重要信息:

可用土地:100亩;

可用资金:25000元;

家庭成员每年冬季可有的劳动时间:3500h;

每年夏季可有的劳动时间:4000h;

打工工资:冬季6.8元/时,夏季7.0元/时;

三种农作物:大豆、玉米、燕麦;

两种家禽:奶牛、母鸡;

初始投资:奶牛400元/头,鸡3元/只;

使用土地:奶牛1.5亩/头,鸡不使用土地;

付出劳动时间:冬季,大豆20h/亩,玉米35h/亩,燕麦10h/亩,奶牛100h/头,鸡0.6h/只;

夏季,大豆30h/亩,玉米75h/亩,燕麦40h/亩,奶牛50h/ 头,鸡0.3h/只;年净收入:

大豆175.0元/亩,玉米300.0 元/亩,燕麦120.0元/亩,奶牛450元/头,鸡3.5元/只;

最多可养的数量:牛32头,鸡3000只;

模型假设:

1、家庭成员每年的劳动资金保持不变(即家庭成员不被任何外来情况所影响);

2、农作物不遭受人为的或者自然的危害,以至于减产,即农作物生长情况良好;

3、家畜家禽不生病,不因为任何其他原因减少数目;

4、付出在农作物与家畜家禽的时间不变;

5、农作物与家畜家禽的收入不变;

解:

假设大豆、玉米、燕麦三种农作物分别种植x1,x2,x3亩;奶牛蓄养y1头,母鸡蓄养y2只;家庭成员外出打工时间为z1(冬)/z2(夏)h;年净收入为w;

则农作物的年净收入为:

w1=175.0*x1+300.0*x2+120.0*x3

家禽的年净收入为:

w2=450.0*y1+3.5*y2

外出打工的年净收入:

w=z1*6.8+z2*7.0

则年净收入为:

w=w1+w2+w3

冬季消耗时间为:

T1=20*x1+35*x2+10*x3+100*y1+0.6*y2+z1

夏季消耗时间为:

T2=30*x1+75*x2+40*x3+50*y1+0.3*y2+z2

目标函数: Max w

= w1+w2+w3

= 175.0*x1+300.0*x2+120.0*x3+450.0*y1+3.5*y2+ z1*6.8+z2*7.0

约束条件:

T1<=3500 T2<=4000

400*y1+3*y2<=25000 x1+x2+x3+1.5*y1<=100 y1<=32 y2<=3000

y1,y2是整数;x1,x2,x3,y1,y2,z1,z2>=0; 更改题型变为:

Min z=fX

VLB ≤X ≤VUB

则可将原题改为:z=-w; 所以有如下条件改写:

f=[-175.0 -300.0 -120.0 -450.0 -3.5 -6.8 -7.0];

A=[20.0 35.0 10.0 100.0 0.6 1.0 0.0;30.0 75.0 40.0 50.0 0.3 0.0 1.0;0 0 0 400.0 3.0 0 0;1.0 1.0 1.0 1.5 0 0 0;0 0 0 1.0 0 0 0;0 0 0 0 1.0 0 0]; b=[3500 4000 25000 100 32 3000]; Aeq=[]; beq=[];

vlb=[0;0;0;0;0;0;0]; vub=[]; 调用linprog 函数如下:

[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)

程序如下:

>> f=[-175.0 -300.0 -120.0 -450.0 -3.5 -6.8 -7.0];

A=[20.0 35.0 10.0 100.0 0.6 1.0 0.0;30.0 75.0 40.0 50.0 0.3 0.0 1.0;0 0 0 400.0 3.0 0 0;1.0 1.0 1.0 1.5 0 0 0;0 0 0 1.0 0 0 0;0 0 0 0 1.0 0 0]; b=[3500 4000 25000 100 32 3000]; Aeq=[]; beq=[];

vlb=[0;0;0;0;0;0;0]; vub=[];

b AX t s ≤..beq

X Aeq =?

[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)

程序运行结果如下:

Optimization terminated.

x =

1.0e+003 *

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

3.5000

4.0000

fval =

-5.1800e+004

最优解为:

x1=0, x2=0, x3=0, y1=0, y2=0, z1=3500, z2=4000;

w=-fval=5.1800e+004;

即:不种植任何农作物,不蓄养任何家畜家禽,家庭成员全年外出打工的年净收入最多,最多收入为51800元;

建模课感想:

其实不用开这门课的,建模纯粹是我们自己的兴趣所在,老师把软件知识教给我们,然后自然有其他的课来补充理论知识,比如说《运筹与优化》、《线性规划》等等,但是这门课绝对是一个高度的集合体,不光蕴含了算法思想的部分,而且包含了丰富的软件知识,不过俗话说的好,“师父领进门,修行靠个人”,也许我们以后不会再用到那些理论知识,但是这个建模的思想给了我很大的益处,让我在以后的生活中可以用最优化的思想去思考问题,去走我自己的路!

什么是数学模型与数学建模

1. 什么是数学模型与数学建模 简单地说:数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说:数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说:数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标,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。数学结构可以是数学公式,算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型,建立数学模型的过程就是数学建模的过程(见数学建模过程流程图)。数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻划并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 2.美国大学生数学建模竞赛的由来: 1985年在美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大学生数学模型(1987年全称为Mathematical Competition in Modeling,1988年改全称为Mathematical Contest in Modeling,其所写均为MCM)。这并不是偶然的。在1985年以前美国只有一种大学生数学竞赛(The william Lowell Putnam mathematial Competition,简称Putman(普特南)数学竞赛),这是由美国数学协会(MAA--即Mathematical Association of America的缩写)主持,于每年12月的第一个星期六分两试进行,每年一次。在国际上产生很大影响,现已成为国际性的大学生的一项著名赛事。该竞赛每年2月或3月进行。 我国自1989年首次参加这一竞赛,历届均取得优异成绩。经过数年参加美国赛表明,中国大学生在数学建模方面是有竞争力和创新联想能力的。为使这一赛事更广泛地展开,1990年先由中国工业与应用数学学会后与国家教委联合主办全国大学生数学建模竞赛(简称CMCM),该项赛事每年9月进行。

最新数学建模习题答案资料

数学建模部分课后习题解答 中国地质大学 能源学院 华文静 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? 解: 模型假设 (1) 椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处视为一点,四脚的连线呈长方形 (2) 地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没有像台阶那样的情况), 即从数学角度来看,地面是连续曲面。这个假设相当于给出了椅子能放稳的必要条件 (3) 椅子在任何位置至少有三只脚同时着地。为了保证这一点,要求对于椅脚的间 距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的。因为在地面上椅脚间距和椅腿长度的尺寸大小相当的范围内,如果出现深沟或凸峰(即使是连续变化的),此时三只脚是无法同时着地的。 模型建立 在上述假设下,解决问题的关键在于选择合适的变量,把椅子四只脚同时着地表示出来。首先,引入合适的变量来表示椅子位置的挪动。生活经验告诉我们,要把椅子通过挪动放稳,通常有拖动或转动椅子两种办法,也就是数学上所说的平移与旋转变换。然而,平移椅子后问题的条件没有发生本质变化,所以用平移的办法是不能解决问题的。于是可尝试将椅子就地旋转,并试图在旋转过程中找到一种椅子能放稳的情形。 注意到椅脚连线呈长方形,长方形是中心对称图形,绕它的对称中心旋转180度后,椅子仍在原地。把长方形绕它的对称中心旋转,这可以表示椅子位置的改变。于是,旋转角度θ这一变量就表示了椅子的位置。为此,在平面上建立直角坐标系来解决问题。 设椅脚连线为长方形ABCD,以对角线AC 所在的直线为x 轴,对称中心O 为原点,建立平面直角坐标系。椅子绕O 点沿逆时针方向旋转角度θ后,长方形ABCD 转至A1B1C1D1的位置,这样就可以用旋转角)0(πθθ≤≤表示出椅子绕点O 旋转θ后的位置。 其次,把椅脚是否着地用数学形式表示出来。当椅脚与地面的竖直距离为零时,椅脚就着地了,而当这个距离大于零时,椅脚不着地。由于椅子在不同的位置是θ的函数,因此,椅脚与地面的竖直距离也是θ的函数。 由于椅子有四只脚,因而椅脚与地面的竖直距离有四个,它们都是θ的函数,而由假设(3)可知,椅子在任何位置至少有三只脚同时着地,即这四个函数对于任意的θ,其函数值至少有三个同时为0。因此,只需引入两个距离函数即可。考虑到长方形ABCD 是对称中心图形,绕其对称中心O 沿逆时针方向旋转180度后,长方形位置不变,但A,C 和B,D 对换了。因此,记A ,B 两脚与地面竖直距离之和为)(θf ,C,D 两脚之和为 )(θg ,其中[]πθ,0∈,使得)()(00θθg f =成立。 模型求解 如果0)0()0(== g f ,那么结论成立。

第1章 数学建模与误差分析

第1章数学建模与误差分析 1.1 数学与科学计算 数学是科学之母,科学技术离不开数学,它通过建立数学模型与数学产生紧密联系,数学又以各种形式应用于科学技术各领域。数学擅长处理各种复杂的依赖关系,精细刻画量的变化以及可能性的评估。它可以帮助人们探讨原因、量化过程、控制风险、优化管理、合理预测。近几十年来由于计算机及科学技术的快速发展,求解各种数学问题的数值方法即计算数学也越来越多地应用于科学技术各领域,相关交叉学科分支纷纷兴起,如计算力学、计算物理、计算化学、计算生物、计算经济学等。 科学计算是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算,是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、复杂现象的方法。科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科,是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具。科学计算涉及数学的各分支,研究它们适合于计算机编程的数值计算方法是计算数学的任务,它是各种计算性学科的联系纽带和共性基础,兼有基础性和应用性的数学学科。它面向的是数学问题本身而不是具体的物理模型,但它又是各计算学科共同的基础。 随着计算机技术的飞速发展,科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大的作用,已成为继科学实验和理论研究之后科学研究的第三种方法。在实际应用中所建立的数学模型其完备形式往往不能方便地求出精确解,于是只能转化为简化模型,如将复杂的非线性模型忽略一些因素而简化为线性模型,但这样做往往不能满足精度要求。因此,目前使用数值方法来直接求解较少简化的模型,可以得到满足精度要求的结果,使科学计算发挥更大作用。了解和掌握科学计算的基本方法、数学建模方法已成为科技人才必需的技能。因此,科学计算与数学建模的基本知识和方法是工程技术人才必备的数学素质。 1.2 数学建模及其重要意义 数学,作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和人们生活的实际需要密切相关。用数学方法解决工程实际和科学技术中的具体问题时,首先必须将具体问题抽象为数学问题,即建立起能描述并等价代替该实际问题的数学模型,然后将建立起的数学模型,利用数学理论和计算技术进行推演、论证和计算,得到欲求解问题的解析解或数值解,最后用求得的解析解和数值解来解决实际问题。本章主要介绍数学建模基本过程和求解数学问题数值方法的误差传播分析。 1.2.1 数学建模的过程 数学建模过程就是从现实对象到数学模型,再从数学模型回到现实对象的循环,一般通过表述、求解、解释、验证几个阶段完成。数学建模过程如图1.2.1所示,数学模型求解方法可分为解析法和数值方法,如图1.2.2所示。 表述是将现实问题“翻译”成抽象的数学问题,属于归纳。数学模型的求解方法则属于演绎。归纳是依据个别现象推出一般规律;演绎是按照普遍原理考察特定对象,导出结论。演绎利用严格的逻辑推理,对解释现象做出科学预见,具有重要意义,但是它要以归纳的结论作为公理化形式的前提,只有在这个前提下

数学建模习题集及标准答案

第一部分课后习题 1.学校共1000名学生,235人住在A宿舍,333人住在B宿舍,432人住在C宿舍。学 生们要组织一个10人的委员会,试用下列办法分配各宿舍的委员数: (1)按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给小数部分较大者。 (2)2.1节中的Q值方法。 (3)d’Hondt方法:将A,B,C各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,…相除,其商数如下表: 将所得商数从大到小取前10个(10为席位数),在数字下标以横线,表中A,B,C行有横线的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位。你能解释这种方法的道理吗。 如果委员会从10人增至15人,用以上3种方法再分配名额。将3种方法两次分配的结果列表比较。 (4)你能提出其他的方法吗。用你的方法分配上面的名额。 2.在超市购物时你注意到大包装商品比小包装商品便宜这种现象了吗。比如洁银牙膏50g 装的每支1.50元,120g装的3.00元,二者单位重量的价格比是1.2:1。试用比例方法构造模型解释这个现象。 (1)分析商品价格C与商品重量w的关系。价格由生产成本、包装成本和其他成本等决定,这些成本中有的与重量w成正比,有的与表面积成正比,还有与w无关的因素。 (2)给出单位重量价格c与w的关系,画出它的简图,说明w越大c越小,但是随着w的增加c减少的程度变小。解释实际意义是什么。 3.一垂钓俱乐部鼓励垂钓者将调上的鱼放生,打算按照放生的鱼的重量给予奖励,俱乐部 只准备了一把软尺用于测量,请你设计按照测量的长度估计鱼的重量的方法。假定鱼池中只有一种鲈鱼,并且得到8条鱼的如下数据(胸围指鱼身的最大周长): 先用机理分析建立模型,再用数据确定参数 4.用宽w的布条缠绕直径d的圆形管道,要求布条不重叠,问布条与管道轴线的夹角 应 多大(如图)。若知道管道长度,需用多长布条(可考虑两端的影响)。如果管道是其他形状呢。

数学建模与数学实验习题

数学建模与数学实验课程总结与练习内容总结 第一章 1.简述数学建模的一般步骤。 2.简述数学建模的分类方法。 3.简述数学模型与建模过程的特点。 第二章 4.抢渡长江模型的前3问。 5.补充的输油管道优化设计。 6.非线性方程(组)求近似根方法。 第三章 7.层次结构模型的构造。 8.成对比较矩阵的一致性分析。 第五章 9.曲线拟合法与最小二乘法。 10 分段插值法。 第六章 11 指数模型及LOGISTIC模型的求解与性质。 12.VOLTERRA模型在相平面上求解及周期平均值。 13 差分方程(组)的平衡点及稳定性。 14 一阶差分方程求解。 15 养老保险模型。

16 金融公司支付基金的流动。 17 LESLLIE 模型。 18 泛函极值的欧拉方法。 19 最短路问题的邻接矩阵。 20 最优化问题的一般数学描述。 21 马尔科夫过程的平衡点。 22 零件的预防性更换。 练习集锦 1. 在层次分析法建模中,我们介绍了成对比较矩阵概念,已知矩阵P 是成对比较矩阵 31/52a b P c d e f ?? ??=?????? ,(1)确定矩阵P 的未知元素。 (2)求 P 模最大特征值。 (3)分析矩阵P 的一致性是否可以接受(随机一致性指标RI取0.58)。 2. 在层次分析法建模中,我们介绍了成对比较矩阵概念,已知矩阵P 是三阶成对比较矩阵 322P ? ???=?????? ,(1)将矩阵P 元素补全。 (2)求P 模最 大特征值。 (3)分析矩阵P 的一致性是否可以接受。 3.考虑下表数据

(1)用曲改直的思想确定经验公式形式。 (2)用最小二乘法确定经验公式系数。 4.. 考虑微分方程 (0.2)0.0001(0.4)0.00001dx x xy dt dy y xy dt εε?=--????=-++?? (1)在像平面上解此微分方程组。(2)计算0ε=时的周期平均值。(3)计算0.1ε=时,y 的周期平均值占总量的周期平均值的比例增加了多少? 5考虑种群增长模型 '()(1/1000),(0)200x t kx x x =-= (1)求种群量增长最快的时刻。(2)根据下表数据估计参数k 值。 6. 布均匀,若环保部门及时发现并从某时刻起切断污染源,并更新湖水(此处更新指用新鲜水替换污染水),设湖水更新速率是 3 (m r s 单位:)。 (1) 试建立湖中污染物浓度随时间下降的数学模型? 求出污染物浓度降为控制前的5%所需要的时间。 7. 假如保险公司请你帮他们设计一个险种:35岁起保,每月交费400元,60岁开始领取养老金,每月养老金标准为3600元,请估算该保险费月利率为多少(保留到小数点后5位)? 8. 某校共有学生40000人,平时均在学生食堂就餐。该校共有,,A B C 3 个学生食堂。经过近一年的统计观测发现:A 食堂分别有10%,25%的学生经常去B ,C 食堂就餐,B 食堂经常分别有15%,25%的同学去

数学模型与数学建模-2

2.1MATLAB MATLAB Matrix Laboratory , MathWorks 20 80 , , MATLAB Simulink .MATLAB 1) , ; 2) , ; 3) , ; 4) ( ), . 2.1.1MATLAB MATLAB , , . , MATLAB , 2.1.1 . MATLAB “>>” , MATLAB . , Enter ,MATLAB .

·8· 2 ? ? 2.1.1MATLAB 1.help , help . poly?t . help polyfit POLYFIT Fit polynomial to data..P=POLYFIT(X,Y,N)finds the coeffici-ents of a polynomial P(X)of degree N that fits the data Y best in a least-squares sense.P is a row vector of length N+1containing the polynomial coefficients in descending powers,P(1)*X^N+P(2)*X^(N-1) +···+P(N)*X+P(N+1). , MATLAB Help . Help Product Help , ( 2.1.2) 2.1.2Help

2.1MATLAB ·9· Seach , . 2.clear clear . “a=1”, >>a=1. 1 a. a , clear . >>clear a???Undefined function or variable a . 3.format MATLAB format . format short , 5 ; format rational ; format long g 15 ; >>format short>>pi ans=3.1416;>>format rational >>pi ans=355/113; >>format long g>>pi ans=3.14159265358979 2.1.2MATLAB 1. 2.1.1 MATLAB . MATLAB 1 , .MATLAB , B b . 2.1.1MATLAB pi i,j inf . n/0 inf, n 0 ans , . ,MATLAB ans NaN , . 0/0 inf/inf 2. MATLAB , . . MATLAB , , , . A=[1?256?49] A=[1,?2,5,6,?4,9] 6 A.

西南大学2016年春《数学建模》作业及答案(已整理)(共5次)

西南大学2014年春《数学建模》作业及答案(已整理) 第一次作业 1:[填空题] 名词解释: 1.原型 2.模型 3.数学模型 4.机理分析 5.测试分析 6.理想方法 7.计算机模拟 8.蛛网模型 9.群体决策 10.直觉 11.灵感 12.想象力 13.洞察力 14.类比法 15.思维模型 16.符号模型 17.直观模型 18.物理模型19.2倍周期收敛20.灵敏度分析21.TSP问题22.随机存储策略23.随机模型24.概率模型25.混合整数规划26.灰色预测 参考答案: 1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。5.测试分析:将研究对象看作一个"黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。7.计算机模拟:根据实际系统或过程的特性,按照一定的数学规律用计算机程序语言模拟实际运行情况,并依据大量模拟结构对系统或过程进行定量分析。8.蛛网模型:用需求曲线和供应曲线分析市场经济稳定性的图示法在经济学中称为蛛网模型。9.群体决策:根据若干人对某些对象的决策结果,综合出这个群体的决策结果的过程称为群体决策。10.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。11.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。12.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。13.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。14.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。15.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。16.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。17.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。18.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。19.2倍周期收敛:在离散模型中,如果一个数列存在两个收敛子列就称为2倍周期收敛。20.灵敏度分析:系数的每个变化都会改变线性规划问题,随之也会影响原来求得的最优解。为制定一个应付各种偶然情况的全能方法,必须研究以求得的最优解是怎样随输入系数的变化而变化的。这叫灵敏性分析。21.TSP问题:在加权图中寻求最佳推销员回路的问题可以转化为在一个完备加权图中寻求最佳哈密顿圈的问题,称为TSP问题。22.随机存储策略:商店在订购货物时采用的一种简单的策略,是制定一个下界s和一个上界S,当周末存货不小于s时就不定货;当存货少于s 时就订货,且定货量使得下周初的存量达到S,这种策略称为随机存储策略。23.随机模型:如果随机因素对研究对象的影响必须考虑,就应该建立随机性的数学模型,简称为随机模型。24.概

数学建模与数学实验课后习题答案

P59 4.学校共1002名学生,237人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生要组织一个10人的委员会,使用Q 值法分配各宿舍的委员数。 解:设P 表示人数,N 表示要分配的总席位数。i 表示各个宿舍(分别取A,B,C ),i p 表示i 宿舍现有住宿人数,i n 表示i 宿舍分配到的委员席位。 首先,我们先按比例分配委员席位。 A 宿舍为:A n = 365.21002 10237=? B 宿舍为:B n =323.31002 10333=? C 宿舍为:C n =311.4100210432=? 现已分完9人,剩1人用Q 值法分配。 5.93613 22372 =?=A Q 7.92404 33332 =?=B Q 2.93315 44322 =?=C Q 经比较可得,最后一席位应分给A 宿舍。 所以,总的席位分配应为:A 宿舍3个席位,B 宿舍3个席位,C 宿舍4个席位。

商人们怎样安全过河

由上题可求:4个商人,4个随从安全过河的方案。 解:用最多乘两人的船,无法安全过河。所以需要改乘最多三人乘坐的船。 如图所示,图中实线表示为从开始的岸边到河对岸,虚线表示从河对岸回来。商人只需要按照图中的步骤走,即可安全渡河。总共需要9步。

P60 液体在水平等直径的管内流动,设两点的压强差ΔP 与下列变量有关:管径d,ρ,v,l,μ,管壁粗糙度Δ,试求ΔP 的表达式 解:物理量之间的关系写为为()?=?,,,,,μρ?l v d p 。 各个物理量的量纲分别为 []32-=?MT L p ,[]L d =,[]M L 3-=ρ,[]1-=LT v ,[]L l =,[]11--=MT L μ,Δ是一个无量纲量。 ???? ??????-----=?0310100011110010021113173A 其中0=Ay 解得 ()T y 00012111---=, ()T y 00101102--=, ()T y 01003103--=, ()T y 10000004= 所以 l v d 2111---=ρπ,μρπ112--=v ,p v ?=--313ρπ,?=4π 因为()0,,,,,,=??p l v d f μρ与()0,,,4321=ππππF 是等价的,所以ΔP 的表达式为: ()213,ππψρv p =?

数学建模题目及答案

09级数模试题 1. 把四只脚的连线呈长方形的椅子往不平的地面上一放,通常只有三只脚着地,放不稳,然后稍微挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了。试作合理的假设并建立数学模型说明这个现象。(15分) 解:对于此题,如果不用任何假设很难证明,结果很 可能是否定的。 因此对这个问题我们假设: (1)地面为连续曲面 (2)长方形桌的四条腿长度相同 (3)相对于地面的弯曲程度而言,方桌的腿是足够长的 (4)方桌的腿只要有一点接触地面就算着地。 那么,总可以让桌子的三条腿是同时接触到地面。 现在,我们来证明:如果上述假设 条件成立,那么答案是肯定的。以长方 桌的中心为坐标原点作直角坐标系如图 所示,方桌的四条腿分别在A、B、C、D 处,A、、D的初始位置在与x轴平行,再 假设有一条在x轴上的线,则也与A、B,C、D平行。当方桌绕中心0旋转时,对角线与x轴的夹角记为θ。 容易看出,当四条腿尚未全部着地时,腿到地面的距离是不确定的。为消除这一不确定性,令() fθ为A、B离地距离之和,

()g θ为C 、D 离地距离之和,它们的值由θ唯一确定。由假设(1), ()f θ,()g θ均为θ的连续函数。又由假设(3) ,三条腿总能同时着地, 故()f θ()g θ=0必成立(?θ)。不妨设(0)0f =(0)0g >(若(0)g 也为0,则初始时刻已四条腿着地,不必再旋转),于是问题归结为: 已知()f θ,()g θ均为θ的连续函数,(0)0f =,(0)0g >且对任意θ有00()()0f g θθ=,求证存在某一0θ,使00()()0f g θθ=。 证明:当θ=π时,与互换位置,故()0f π>,()0g π=。作()()()h f g θθθ=-,显然,()h θ也是θ的连续函数,(0)(0)(0)0h f g =-<而()()()0h f g πππ=->,由连续函数的取零值定理,存在0θ,00θπ<<,使得0()0h θ=,即00()()f g θθ=。又由于00()()0f g θθ=,故必有00()()0f g θθ==,证毕。 2.学校共1000名学生,235人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生 们要组织一个10人的委员会,试用合理的方法分配各宿舍的委员数。(15分) 解:按各宿舍人数占总人数的比列分配各宿舍的委员数。设:A 宿舍的委员数为x 人,B 宿舍的委员数为y 人,C 宿舍的委员数为z 人。计算出人数小数点后面的小数部分最大的整数进1,其余取整数部分。 则 10; 10=235/1000;

数学建模实验报告

数学建模实验报告

一、实验目的 1、通过具体的题目实例,使学生理解数学建模的基本思想和方法,掌握 数学建模分析和解决的基本过程。 2、培养学生主动探索、努力进取的的学风,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、实验题目 (一)题目一 1、题目:电梯问题有r个人在一楼进入电梯,楼上有n层。设每个 乘客在任何一层楼出电梯的概率相同,试建立一个概率模型,求直 到电梯中的乘客下完时,电梯需停次数的数学期望。 2、问题分析 (1)由于每位乘客在任何一层楼出电梯的概率相同,且各种可能的情况众多且复杂,难于推导。所以选择采用计算机模拟的 方法,求得近似结果。 (2)通过增加试验次数,使近似解越来越接近真实情况。 3、模型建立 建立一个n*r的二维随机矩阵,该矩阵每列元素中只有一个为1,其余都为0,这代表每个乘客在对应的楼层下电梯(因为每 个乘客只会在某一层下,故没列只有一个1)。而每行中1的个数 代表在该楼层下的乘客的人数。 再建立一个有n个元素的一位数组,数组中只有0和1,其中1代表该层有人下,0代表该层没人下。 例如: 给定n=8;r=6(楼8层,乘了6个人),则建立的二维随机矩阵及与之相关的应建立的一维数组为: m = 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 c = 1 1 0 1 0 1 1 1 4、解决方法(MATLAB程序代码):

n=10;r=10;d=1000; a=0; for l=1:d m=full(sparse(randint(1,r,[1,n]),1:r,1,n,r)); c=zeros(n,1); for i=1:n for j=1:r if m(i,j)==1 c(j)=1; break; end continue; end end s=0; for x=1:n if c(x)==1 s=s+1; end continue; end a=a+s; end a/d 5、实验结果 ans = 6.5150 那么,当楼高11层,乘坐10人时,电梯需停次数的数学期望为6.5150。 (二)题目二 1、问题:某厂生产甲乙两种口味的饮料,每百箱甲饮料需用原料6 千克,工人10名,可获利10万元;每百箱乙饮料需用原料5千 克,工人20名,可获利9万元.今工厂共有原料60千克,工人 150名,又由于其他条件所限甲饮料产量不超过8百箱.问如何 安排生产计划,即两种饮料各生产多少使获利最大.进一步讨 论: 1)若投资0.8万元可增加原料1千克,问应否作这项投资. 2)若每百箱甲饮料获利可增加1万元,问应否改变生产计划. 2、问题分析 (1)题目中共有3个约束条件,分别来自原料量、工人数与甲饮料产量的限制。 (2)目标函数是求获利最大时的生产分配,应用MATLAB时要转换

数学建模实验

数学建模课程实验报告 专题实验7 班级数财系1班学号2011040123 丛文 实验题目常微分方程数值解 实验目的 1.掌握用MATLAB求微分方程初值问题数值解的方法; 2.通过实例学习微分方程模型解决简化的实际问题; 3.了解欧拉方法和龙格库塔方法的基本思想。 实验容 (包括分 析过程、 方法、和 代码,结 果) 1. 用欧拉方法和龙格库塔方法求下列微分方程初值问题的数值 解,画出解的图形,对结果进行分析比较 解;M文件 function f=f(x,y) f=y+2*x; 程序; clc;clear; a=0;b=1; %求解区间 [x1,y_r]=ode45('f',[a b],1); %调用龙格库塔求解函数求解数值 解; %% 以下利用Euler方法求解 y(1)=1;N=100;h=(b-a)/N; x=a:h:b;

for i=1:N y(i+1)=y(i)+h*f(x(i),y(i)); end figure(1) plot(x1,y_r,'r*',x,y,'b+',x,3*exp(x)-2*x-2,'k-');%数值解与真解图 title('数值解与真解图'); legend('RK4','Euler','真解'); xlabel('x');ylabel('y'); figure(2)

plot(x1,abs(y_r-(3*exp(x1)-2*x1-2)),'k-');%龙格库塔方法的误差 title('龙格库塔方法的误差') xlabel('x');ylabel('Error'); figure(3) plot(x,abs(y-(3*exp(x)-2*x-2)),'r-')%Euler方法的误差 title('Euler方法的误差') xlabel('x');ylabel('Error');

数学建模基础(入门必备)

一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天。不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,能否对模型结果

初等数学建模试题极其标准答案

1.你要在雨中从一处沿直线走到另一处,雨速是常数,方向不变。 你是否走得越快,淋雨量越少呢? 2.假设在一所大学中,一位普通教授以每天一本的速度开始从图书 馆借出书。再设图书馆平均一周收回借出书的1/10,若在充分长的时间内,一位普通教授大约借出多少年本书? 3.一人早上6:00从山脚A上山,晚18:00到山顶B;第二天,早 6:00从B下山,晚18:00到A。问是否有一个时刻t,这两天都在这一时刻到达同一地点? 4.如何将一个不规则的蛋糕I平均分成两部分? 5.兄妹二人沿某街分别在离家3公里与2公里处同向散步回家,家 中的狗一直在二人之间来回奔跑。已知哥哥的速度为3公里/小时,妹妹的速度为2公里/小时,狗的速度为5公里/小时。分析半小时后,狗在何处? 6.甲乙两人约定中午12:00至13:00在市中心某地见面,并事先 约定先到者在那等待10分钟,若另一个人十分钟内没有到达,先到者将离去。用图解法计算,甲乙两人见面的可能性有多大? 7.设有n个人参加某一宴会,已知没有人认识所有的人,证明:至 少存在两人他们认识的人一样多。 8.一角度为60度的圆锥形漏斗装着10 端小孔的 面积为0.5 9.假设在一个刹车交叉口,所有车辆都是由东驶上一个1/100的斜

坡,计算这种情 下的刹车距离。如果汽车由西驶来,刹车距离又是多少? 10. 水管或煤气管经常需要从外部包扎以便对管道起保护作用。包扎时用很长的带子缠绕在管道外部。为了节省材料,如何进行包扎才能使带子全部包住管道而且带子也没有发生重叠。 :顶=1:a:b ,选坐v>0,而设语雨速 L( 1q -+v x ),v≤x Q(v)= L( v x -q +1),v>x 2.解:由于教授每天借一本书,即一周借七本书,而图书馆平均每周

数学建模实验报告(1)

四川师范大学数学与软件科学学院 实验报告 课程名称:数学建模 指导教师:陈东 班级:_2008级2班_____________ 学号:__2008060244___________ 姓名:___邢颖________ 总成绩:______________

数学与软件科学学院 实验报告 学期:_2009__ 年至2010 _年____ 第_ 二___ 学期 2010 年 4 月 1 _日 课程名称:_数学建模__ 专业:数学与应用数学____ 2008__ _级_ 2 ___班 实验编号: 1 实验项目_Matlab 入门_ 指导教师 陈东 姓名: 邢颖 ____ 学号: 2008060244 一、实验目的及要求 实验目的: 实验要求: 二、实验内容 (1)用起泡法对10个数由小到大排序. 即将相邻两个数比较,将小的调到前头. (2)有一个 4*5 矩阵,编程求出其最大值及其所处的位置. (3)编程求 (4)一球从100米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一半,再落下. 求它在第10次落地时,共经过多少米?第10次反弹有多高? (5)有一函数 ,写一程序,输入自变量的值,输出函数值. 三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页) (2) x=[1 6 2 7 6;4 6 1 3 2;1 2 3 4 7;8 1 4 6 3]; t=x(1,1); for i=1:4 for j=1:5 if x(i,j)>t t=x(i,j); a=[i,j]; end ∑=20 1! n n y xy x y x f 2sin ),(2 ++=

end end (3)程序1: x(1)=1; s=1; for n=2:20 x(n)=x(n-1)*n; s=s+x(n); end s 程序2; s=0,m=1; for n=2:20; m=m*n; s=s+m; end s 结果:s = 2.5613e+018 (4)程序 s=100 h=s/2 for n=2:10 s=s+2*h h=h/2 end s,h 结果:s = 299.6094 h = 0.0977 (5)程序: function f=fun1(x,y) f=x^2+sin(x*y)+2*y

数学建模与数学实验报告

数学建模与数学实验报告 指导教师__郑克龙___ 成绩____________ 组员1:班级______________ 姓名______________ 学号_____________ 组员2:班级______________ 姓名______________ 学号______________ 实验1.(1)绘制函数cos(tan())y x π=的图像,将其程序及图形粘贴在此。 >> x=-pi:0.01:pi; >> y=cos(tan(pi*x)); >> plot(x,y) -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 -1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8 1 (2)用surf,mesh 命令绘制曲面2 2 2z x y =+,将其程序及图形粘贴在此。(注:图形注意拖放,不要太大)(20分) >> [x,y]=meshgrid([-2:0.1:2]); >> z=2*x.^2+y.^2; >> surf(x,y,z)

-2 2 >> mesh(x,y,z) -2 2 实验2. 1、某校60名学生的一次考试成绩如下:

93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图;2)检验分布的正态性;3)若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数. (20分) 1) >> a=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55]; >> pjz=mean(a) pjz = 80.1000 >> bzhc=std(a) bzhc = 9.7106 >> jc=max(a)-min(a) jc = 44 >> bar(a)

数学建模迭代实验报告(新)

非 线 性 迭 代 实 验 报 告 一、实验背景与实验目的 迭代是数学研究中的一个非常重要的工具,通过函数或向量函数由初始结点生成迭代结点列,也可通过函数或向量函数由初值(向量)生成迭代数列或向量列。 蛛网图也是一个有用的数学工具,可以帮助理解通过一元函数由初值生成的迭代数列的敛散性,也帮助理解平衡点(两平面曲线交点)的稳定性。 本实验在Mathematica 平台上首先利用蛛网图和迭代数列研究不动点的类型;其次通过蛛网图和迭代数列研究Logistic 映射,探索周期点的性质、认识混沌现象;第三通过迭代数列或向量列求解方程(组)而寻求有效的求解方法;最后,利用结点迭代探索分形的性质。 二、实验材料 2.1迭代序列与不动点 给定实数域上光滑的实值函数)(x f 以及初值0x ,定义数列 )(1n n x f x =+, ,2,1,0=n (2.2.1) }{n x 称为)(x f 的一个迭代序列。 函数的迭代是数学研究中的一个非常重要的思想工具,利用迭代序列可以研究函数)(x f 的不动点。 对函数的迭代过程,我们可以用几何图象来直观地显示它——“蜘蛛网”。运行下列Mathematica 程序: Clear[f] f[x_] := (25*x - 85)/(x + 3); (实验时需改变函数) Solve[f[x]==x , x] (求出函数的不动点) g1=Plot[f[x], {x, -10, 20}, PlotStyle -> RGBColor[1, 0, 0], DisplayFunction -> Identity]; g2=Plot[x, {x, -10, 10}, PlotStyle -> RGBColor[0, 1, 0], DisplayFunction -> Identity]; x0=5.5; r = {}; r0=Graphics[{RGBColor[0, 0, 1], Line[{{x0, 0}, {x0, x0}}]}]; For[i = 1, i <= 100, i++, r=Append[r, Graphics[{RGBColor[0, 0, 1], Line[{{x0, x0}, {x0, f[x0]}, {f[x0], f[x0]}}] }]]; x0=f[x0] ]; Show[g1, g2, r, r0, PlotRange -> {-1, 20}, (PlotRange 控制图形上下范围) DisplayFunction -> $DisplayFunction] x[0]=x0; x[i_]:=f[x[i-1]]; (定义序列) t=Table[x[i],{i,1,10}]//N ListPlot[t] (散点图) 观察蜘蛛网通过改变初值,你能得出什么结论? 如果只需迭代n 次产生相应的序列,用下列Mathematica 程序: Iterate[f_,x0_,n_Integer]:= Module[{ t={},temp= x0},AppendTo[t,temp]; For[i=1,i <= n, i++,temp= f[temp]; AppendTo[t,temp]]; t ] f[x_]:= (x+ 2/x)/2; Iterate[f,0.7,10]

数学建模模拟试题及答案.pdf

数学建模模拟试题及答案 一、填空题(每题5分,共20分) 1. 若,, x z z y ∝∝则y 与x 的函数关系是. 2. 在超级市场的收银台有两条队伍可选择,队1有1m 个顾客,每人都买了1n 件商品,队2有2m 个顾客,每人都买了2n 件商品,假设每个人付款需p 秒,而扫描每件商品需t 秒,则加入较快队1的条件是 . 3. 马尔萨斯与罗捷斯蒂克两个人口增长模型的主要区别是假设了 4. 在研究猪的身长与体重关系时,我们通过与已知其相关性质的的弹性梁作 的方法建立了模型. 二、分析判断题(每小题15分,满分30分) 1. 要为一所大学编制全校性选修课程表,有哪些因素应予以考虑?试至少列出5种. 2. 一起交通事故发生3个小时后,警方测得司机血液中酒精的含量是 ),m l /m g (100/56 又过两个小时,含量降为),m l /m g (100/40试判断,当事故发生时,司 机是否违反了酒精含量的规定(不超过80/100)m l /m g (. (提示:不妨设开始时刻为)(,0t C t =表示t 时刻血液中酒精的浓度,则依平衡原理,在时间间隔],[t t t ?+内酒精浓度的改变量为 t t kC t C t t C ??=??+)()()( 其中0>k 为比例常数,负号则表示了浓度随时间的推移是递减的.) 三、计算题(每题25分,满分50分) 1. 一个毛纺厂使用羊毛、兔毛和某种纤维生产甲、乙两种混纺毛料,生产一个单位产品甲需要的三种原料依次为3、2、8个单位,产值为580元;生产一个单位产品乙需要的三种原料依次为2、3、5个单位,产值为680元,三种原料在计划期内的供给量依次为90、30和80单位.试建立线性规划模型以求一个生产方案,使得总产值达到最大,并由此回答: (1) 最优生产方案是否具有可选择余地?若有请至少给出两个,否则说明理由. (2) 原材料的利用情况.

数模实验报告

数学建模与实验实验报告 姓名:李明波 院系:仪器科学与工程学院 学号:22013108 老师:王峰

数学建模与实验实验报告 实验一 实验题目 (1)已知某平原地区的一条公路经过如下坐标所示的点,请采用样条插值绘出这条公路(不考虑 (2)对于上表给出的数据,估计公路长度。 实验过程 (1)第一问代码如下: X=[0,30,50,70,80,90,120,148,170,180,202,212,230,248,268,271,280,290,300,312,320,340,3 60,372,382,390,416,430,478]; Y=[80,64,47,42,48,66,80,120,121,138,160,182,200,208,212,210,200,196,188,186,200,184,1 88,200,202,240,246,280,296]; %给出坐标点 xx=0:1:478;%选取0~478内的点 yy=spline(X,Y,xx);%样条插值法找出曲线 plot(X,Y, 'p ',xx,yy, 'g ');%绘出曲线图 x=[440,420,380,360,340,320,314,280,240,200]; y=[308,334,328,334,346,356,360,392,390,400]; hold on xy=440:-1:200; yx=spline(x,y,xy); plot(x,y, 'p ',xy,yx, 'g '); 运行上述代码得到结果如下:

上图为所绘公路图 (2)代码如下: X=[0 30 50 70 80 90 120 148 170 180 202 212 230 248 268 271 280 290 300 312 320 340 360 372 382 390 416 430 478 440 420 380 360 340 320 314 280 240 200]; Y=[80 64 47 42 48 66 80 120 121 138 160 182 200 208 212 210 200 196 188 186 200 184 188 200 202 240 246 280 296 308 334 328 334 346 356 360 392 390 400]; for k=1:length(X)-1 len(k)=sqrt((X(k+1)-X(k))^2+(Y(k+1)-Y(k))^2); end; Len=sum(len);Len 运行得到结果如下: 即公路长为967.46米。

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