数学建模.ppt
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1、数 学 建 模Mathematical Modeling,2,参考书目,数学建模,F.R.Giordano、M.D.Weir、W.P.Fox著,叶其孝、姜启源等译,机械工业出版社,2005。问题解决的数学模型方法,刘来福、曾文艺编著,北京师范大学出版社,1999。数学建模精品案例,朱道元编著,东南大学出版社,1999。数学模型,谭永基、俞文 编著,复旦大学出版社,1995。中国大学生数学建模竞赛(一、二、三),李大潜主编,高等教育出版社。全国大学生数学建模竞赛网,http:/,3,什么是数学建模?,使用数学方法解决实际问题的过程,实际现象,实际问题,数学模型,数学问题,数学解答,解决方案,基于
2、合理的假设通过数学语言来“描述实际现象”“近似实际问题”,建模,求解,建模的目的是“解决实际问题”实践是检验模型好坏的唯一标准,应用,检验,注:并非所有实际问题都可通过数学建模求解。,4,数学建模的一般过程,针对实际问题,明确建模目的。抓住主要因素,简化实际问题。使用数学方法,导出数学模型。定义变量参数,量化主要因素。找出主要因素之间的相互联系。假设合理、推理严密、数据精确、有说服力。使用数学工具,求解数学问题。检验修改模型,实施数学结果。检验模型的解释是否符合客观规律。检验计算结果是否与实际数据吻合。检验模型的精度、稳定性和灵敏度。,5,数学建模的常用方法,以客观规律的普遍性为基础,考虑局部
3、规律的特殊性,从简单到复杂,逐步建立模型。根据量纲、比例关系、相似性、平衡原理、变化机理等确立变量之间的相互制约的关系。收集整理数据,从中归纳出合理的假设。用微分方程描述连续变量的变化和相互影响。用随机变量描述模型中因素的不确定性。用图论语言描述模型的研究对象及其之间的关系,如工作顺序、状态转移等。将复杂的系统分解成若干子系统,分而治之。,6,数学模型的分类,按实际问题分类人口模型、生态模型、经济模型、交通流模型、投入产出问题、邮路问题、选址问题、排队服务问题.按数学方法分类数值计算问题、微分方程问题、优化问题、规划问题、图论问题、概率统计问题、系统决策问题.按建模目的分类机理模型、仿真模型、
4、预测模型、优化模型、决策模型按问题的确定性分类白箱问题、灰箱问题、黑箱问题,7,问题1.1:商品的价格与供求数量的关系。问题:产量的增加能否带来收入的增加?,一、初等模型,8,问题1.2:求猪的长L、宽w、高h、重m之间的关系。模型1:假设猪的形状是几何相似的,密度为常值,则mL3。若将猪看成椭圆柱,忽略四蹄,则mwhL。模型2:将猪看作支撑在四蹄上的弹性梁,在重力作用下,下垂高度d,弹性模量为常值,则mwdh3/L3。问题:以上结论是否合理?两个模型是否一致?两个模型的优缺点是什么?哪个模型比较准确?,一、初等模型,9,一、初等模型,问题1.3:求人的身高h、体重m、力量f、灵活性a之间的关
5、系。模型1:假设人体具有几何相似性,密度为常值,则mh3。将肌肉看成弹性杆,横截面积s、相对伸长量为常值,弹性模量为常值,则fsh2,a=f/m1/h。问题:以上假设是否合理?如何修改模型?模型2:测量一定人群的身高、体重、力量、灵活性,然后进行数据拟合。问题:如何定量测量灵活性?如何拟合?,10,一、初等模型,问题1.4:如何提高铅球运动员的成绩。模型1:投掷距离s与出手高度h、出手速度v、仰角a有关。若不考虑空气阻力,则s随h、v的增大而增大。给定h、v,最佳投掷角度。模型2:设臂长L、出手时的肩高H为常数,。模型3:设铅球重m,可获得的总能量 为常值。问题:投掷距离还与哪些因素有关?空气
6、阻力对成绩的影响有多大?以上假设是否合理?以上模型是否适用于标枪、链球等其它投掷项目?,11,一、初等模型,问题1.5(CMCM92A):为了研究氮、磷、钾三种肥料对于土豆和生菜的作用,分别作了三组实验,结果如下。在考察一种肥料的施用量与产量关系时,另两种肥料的施用量固定在第7个水平上。问:如何施肥效果最好?(施肥量:公斤/公顷,产量:吨/公顷),12,建模思路:确定产量与施肥量的关系。多项式拟合、指数函数拟合、实验数据的原始误差、多种肥料的复合效果优化农产品的投入产出。考虑化肥对土壤破坏、生态农业、绿色食品模型的检验与改进。改进实验方式、正交设计,一、初等模型,13,以下问题任选一题:1.利
7、用下表数据,检验并修改问题1.3的模型。,作业一,14,2.利用下表数据,检验问题1.4的模型。3.利用互联网上的真实数据,对从事某种体育项目的专业运动员的身高、体重、力量、灵活性建模。,作业一,15,二、微分方程模型,问题2.1:根据以下数据对酵母培养物的生物量建模。模型1:画出pt图像、pt图像、pp图像。猜测dp/dt=ap-bp2,拟合(pn+1-pn-1)/2=apn-bpn2,得a、b。,16,二、微分方程模型,由微分方程解出的p(t)函数图像与原始数据非常吻合。问题:对模型 dp/dt=ap-bp2 给以生物学上的解释。若假设 dp/dt=c0+c1p+c2p2+c3p3,结果是
8、否会更好?,17,二、微分方程模型,问题2.2:人口的预测和控制。模型1(Malthus):假设出生率死亡率为常数,dx/dt=ax。模型2(logistic):dx/dt=ax-bx2。模型3(Leslie):考虑各年龄段的人口数。,18,二、微分方程模型,问题2.3:传染病的传播。模型1:假设总人数n,感染人数x,未采取防病措施,经常与他人接触。dx/dt=kx(n-x),k:接触率。结论:一段时间之后,所有人都会被感染。,19,二、微分方程模型,模型2:假设总人数n,无症状感染人数x(经常与他人接触),有症状感染人数y(被隔离治疗,治愈后仍可能被感染),已免疫或死亡人数z。dx/dt=k
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