数学模型与数学建模实验三

数学模型与数学建模实验三
数学模型与数学建模实验三

实验报告三

学院名称:理学院 专业年级: 姓 名: 学 号:

课 程:数学模型与数学建模 报告日期:2015年11月24日

一、实验题目

例1.3.1 继续研究十字路口红绿灯问题 十字路口绿灯亮灯30s ,最多可以通过多少辆汽车?继续研究问题:十字路口绿灯亮t s ,最多可以通过多少辆汽车)(t n n =? 例 1.3.2 图像做旧

练习:改变融合比例,尝试其它做旧效果 例1.3.3 画分形树

二、实验目的

数学建模是一种数学的思考方法,用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似的刻画并“解决”实际问题的路径。因此,模型一般具有明确的应用背景,针对性较强。为了使所研究的模型有相当的普适性,能解决一类问题,就需要在模型确立之后,进一步分析推广,挖掘出模型更多的理论和实用的价值。

三、问题陈述

第一题

问题要求很明确,求解的关键是绿灯亮后,汽车才启动,加速是过路口,要确定在给定时间内能通过多少辆车,就要考虑汽车加速度,从停车位置到路口的路程以及城市行车的最高限速要求。 第二题

数值图像是一个函数,4:R f →Ω,确切的说,是定义在矩形区域3

R →Ω的离散网格点()i i y x ,上的函数,称()i i y x ,为像素点()i i ij y x f z ,=为像素值,当1=d 时,f 为灰度图像,当3=d 时,f 为彩色图像,所以灰度图像就是一个矩阵()

ij z Z =,彩色图像就是三个矩阵,分别表示三个颜色(红、绿、蓝RGB ),即三维数组表达,图像做旧是一种图像融合的方法,可以通过两个矩阵的加权求和来实现。

需要强调的是,为解决问题编写程序不仅需要熟悉软件的变异特点,例如MATLAB 的矩阵语言,而且要密切结合问题的背景,利用其数学特征,才有可能编写出有效的程序,下面以编写分形树的绘图为例,说明如何利用分形树的自相似特征,将需要运行十多分时间的程序改进为几秒就能实现的程序。

第三题

分形是对不规则的难以用传统欧式几何描述的几何图形,例如,海岸线和山川形状,多数分形图案的特点之一是从整体到局部的自相似性,从远距离观察,海岸线和山川形状是极不规则的;从近距离观察,其局部形状又和整体形态相似,数学的分形树是按一定规律构造

的的具有自相似特征的几何图案。我们从一个线段生成一个分形树图案开始,学习几何最基本的元素“点”和“直线”的矩阵代数表达方式。

四、模型及求解结果

第一题

记在时刻t 第n 辆车的位置为)(t S n ,用数轴表示车辆行驶道路,数轴的正向为汽车行驶方向,数轴原点为红绿灯的位置。于是当0)30(>n S 时,表明在第30s 第n 辆车已通过红绿灯,否则,结论相反。于是,只要确定限速行驶模型)(t S n ,就可以确定30s 内通过的汽车数量n 。在单向、单车道、直行、限速等假设下,在《数学模型与数学建模》中给出了这个模型:

???

??≤≤≤≤-+≥-+-+=.

0),0(,

,)(2/)0(,),()(2/)0()(*2**2*n n

n n n n n n n n n n t t S t t t t t a S t t t t v t t a S t S 其中))(1()0(D L n S n +--=表示第n 辆车在绿灯亮前的位置,n t n =表示第n 辆车的启动时间,n n t a v t +=/**表示第n 辆车达到最大限速时间。参数驱车长m L 5=,车距m D 2=,加速度2

/2s m a =,最大限速2

*/11s m v =。可以得到结果,绿灯亮30s ,该路口单向,单车道可以通过17辆车。

这里直接研究限速行驶模型的应用。确定十字路口绿灯亮多长时间是城市交通管理中最基本的一个问题。直接利用限速行驶模型计算每辆车到达路口的时间,有数值结果可见,绿灯亮后汽车开始以最高限速穿过路口的时间在11s 以后,从第6辆车开始。以后的车都以最高限速穿过路口。绿灯亮30s 通过路口17辆车中有11辆车以最高限速穿过路口,如果绿灯只亮15s ,则在通过7辆车中只有两辆车以最高的限速穿过路口,显然这样的交通灯控制策略对于路口的利用率是不高的。

如果是利用限速行驶模型得到通过的车辆数对绿灯亮的时间长度的依赖关系)(t n n =,即得到当绿灯亮t s 时,单向、单车道通过的车辆数,对进一步的研究更方便。要写出这个分段函数,推导并不困难,但是有些繁琐。但是在实际问题研究中找到显示表达式函数的机会非常少,借助计算机编程,;iyong 输入输出表达函数关系常常是唯一可取的办法。下面以这个简单问题为例尝试一下。

一个基本的想法是,在有限时间内只能通过有限辆车,只要计算出n 辆车通过路口的时间,再用规定的绿灯亮的时间长度为卡尺,就可以确定通过的车辆数。 算法

(1)计算每辆汽车达到最大限速时间0t ,以加速度通过路口时间1t 和以最大限速通过路口时间2t 。

(2)比较0t 和1t 就可以确定这辆车实际通过路口的时间。

(3)将充分多辆车通过路口的时间列出来,(用find )确定通过路口时间小于绿灯亮的时间长度T 的所有车号,其中最大者就是能够通过的车辆数,函数以pass.m 文件名存储。 于是,只要输入T 就会由函数pass(T)得到通过的车辆数。 第二题

1、图像做旧处理所得图像及其拉伸灰度级显示图像结果如下图所示:

上图 (图像做旧)左上为原双精度图,右上为整数型数据的得到的图像,左下为双精度整数型数据各50%的融合比例,右下80%的双精度数据与20%的整数型数据融合后的结果。 2、练习题:改变融合比例

上图 (改变融合比例)左上为原双精度图,右上为整数型数据的得到的图像,左下为40%的双精度数据与60%的整数型数据融合后的结果,右下90%的双精度数据与10%的整数型数据融合后的结果。

第三题

第(1)步:画一个点P (2.5,3)

第(2)步:画两个点()3,5.21P

,()6,5.62P

第(3)步:画两个点1P

,2P 及其连线上的中点,因为任意两点()111,y x P ,()221,y x P 之间的连线上的点

()αααy x P ,可以表示为

()211P P P ααα-+=,即:()()??

?-+=-+=212

111y y y x x x αααααα

其中10≤≤α,特别地,当2/1=α时,αP 是连线上的中点。

注意:两个同阶矩阵相加等于对应元素相加,矩阵除以某数等于每个元素除以这 个数。

第(4)步:一枝树杈,任意给定一节树段,在其中点长出一个分杈,长度等于原树段长的一半,向左偏离原树段30°角,记原树段起点为1P ,终点为2P ,中点为0P ,如图:

算法:

①将向量21P P

平移到原点,并缩小1/2,得到向量OP

()2

/12P P P -=

②将

OP

逆时针旋转π/6,再平移到1P 与2P 连线的中点2102/12/1P P P +=,得到向量

L P P 0,PA P P L +=0,其中

?

??? ??-=6/cos 6/sin 6/sin 6/cos ππππA 是旋转变换矩阵;

③将1P

,0P ,L P ,0P ,2P 依序连接起来。

第(5)步:画一棵分形树。假定树的生长是有规律的,按分杈点可以将树分成有限个树段,每个阶段每个树段必在且只在中点向一个固定方向,例如,向左偏离30°,长出一枝新树杈,新树杈的出现,使得树可以被分为更多的树段,进入下一阶段的生长,在计算机上实现这个过程,上一步已将一个树段变为一个树杈,这树杈由3个新树段构成,为表达清楚,可将上题的的输出指令

u=[u(1,:);p0;Ip;p0;u(2,:)] 改为

u=[u(1,:);p0;p0;lp;p0;u(2,:)]

即将每个树段的起点和终点坐标都分别用矩阵u 的奇数行和偶数行记录,3个树段由6个点表示。下一步,在这3个树段的每段上都要长出一个分杈,即在每段上重复上一步工作,为编写代码简洁,先将画一枝树杈的指令用函数文件branch.m 表达。

只要输入树段断电坐标v 和将要长出分杈的偏离角度θ,就会输出长了一个分杈的树杈,然后,重复执行调用branch.m 画出所有树段生成的树杈,这个过程用函数文件tree.m 表达

只要输入上阶段已有的树u 和规定的树杈偏离角θ,就会输出长了更多树杈的树。注意到,因为u 记录了所有树段的起点和终点,所以树段总数是其行数的一半。按这种想法,可以设计生长0k 个阶段的分形树的算法。

算法

①:0=k 给定初始值0u ,一个2行2列矩阵表示一根树干两端点的坐标,给定参数θ表示

树杈的生长角度。 ②第k 阶段(1≤k ): a.从上阶段的树

1-k u 截出树段l v ;

b.树段l

v 上长成一枝树杈,记为l

uu ;

c.依序将l

uu 拼接,构成k u

③如果k <

0k ,则k =k +1,重复②,否则结束运算。

以下分别画出k =0,1,...,8阶段的分形树。

如图,注意到,不论k 多大,也就是不管迭代多少次,树杈越来越密,但是永远不会充满整个区域,这个特点可以利用Matlab 同性工具栏的放大镜看到。于是,这棵树的树杈长度综合可无限增大,但是树杈占据的面积永远为零,这就是所谓的二维分形。分形的一个重要特征就是自相似,即局部是整体的相似形,通过图形放大镜可以展现这个特征。标准的自相似分形是数学对现实的抽象,实际分形的形体自相似性大多是统计意义上的。

如果画一颗每阶段在每段数段上长两个分叉的分形树,一个分叉向左,一个分叉向右,就会发现按照上面的思路够早的算法计算速度很慢。可以在程序开始前加上指令tic ,在结尾后加上toc ,则程序运行完后会显示运行时间。如果你意识到所编的程序运行很慢,需要改进程序,就要注意学习Matlab 变成的规范和技巧。例如在下面的程序中,运用矩阵运算替换了tree.m 中的循环,可以提高运算速度。 改进后的图:

五、程序代码

第一题

pass.m 文件代码

function m=pass(T)

k=50;t=zeros(1,k); %计算k=50辆车,每辆汽车通过路口时间将记录在t 中. tt=solve('-(n-1)*7+(t-N)^2'); %此一元二次方程的2个解中的第1个为正. tt1=11(1); %第n 辆车以加速度通过路口时间tt1(n). ttt=solve('-(n-1)*7+5.5^2+11*(t-n-5.5)'); %第n 辆车以最大限速通过路口时间ttt(n)。 for n=1:k;

t0=5.5+n;x=subs(tt1,n);

if x>t0 %第n 辆车以加速度行驶未达到路口前已达到最大限速. t(n)=subs(ttt,n); %它一定以最大限速通过路口. else t(n)=x; %否则,它以加速度过路口. end end

第二题

图像做旧的程序代码

>> load mask;%读取MATLAB 本身附带的索引图mask ,自动存为x >> mm=X;%mm 数据类型是双精度double ,数值在(0,1)中

>> load face_mos;%读取MATLAB 本身附带的索引图mask ,自动存为X >> nn=X;%nn 数据类型是整数型,数值去0到255

>> mn1=0.5*mm+0.5*double(nn);%都转变成双精度数据,在进行运算 >> mn2=0.8*mm+0.2*double(nn);%取不同的融合比例,得到不同的结果 >> subplot(2,2,1),imshow(mm,[]);

subplot(2,2,2),imshow(nn,[]);subplot(2,2,3),imshow(mn1,[]); subplot(2,2,4),imshow(mn2,[]);%[]作用是拉伸灰度图示图像

第三题

第(1)步:画一个点P (2.5,3)

u=[2.5 3];%用1行2列矩阵表示一个点的坐标

plot(u(1),u(2),'*')%画点,横坐标在前,纵坐标在后,用*号显示

第(2)步:画两个点()3,5.21P

,()6,5.62P >> u=[2.5 3;6.5 6];%用两行两列矩阵表示两个点的坐标

plot(u(:,1),u(:,2),'*')%矩阵第一列u(:,1)表示横坐标,第二列u(:,2)表示纵坐标 axis([2,7,2,7])%给定横坐标范围[2,7],纵坐标范围[2,7]

第(3)步:画两个点1P

,2P 及其连线上的中点。 u=[2.5 3;6.5 6];

p0=(u(1,:)+u(2,:))/2;%在取中点

u=[u(1,:);p0;u(2,:)];%在原点u中间添入中点坐标

plot(u(:,1),u(:,2),'*-'),axis([2,7,2,7])

第(4)步:

u=[2.5 3;6.5 6];

v=(u(2,:)-u(1,:))/2;%v表示经平移、缩小后的向量OP的终点坐标

A=[cos(pi/6) sin(pi/6);-sin(pi/6) cos(pi/6)]

A =

0.8660 0.5000

-0.5000 0.8660

>> Ip=p0+v*A;%Ip表示经旋转、再平移后的向量P_OP_L的终点坐标

u=[u(1,:);p0;Ip;p0;u(2,:)];

plot(u(:,1),u(:,2),'*-'),axis([2,7,2,7])

第(5)步

branch.m文件代码

function u=branch(v,theta)

p0=(v(2,:)+v(1,:))/2;

v1=(v(2,:)-v(1,:))/2;

A=[cos(theta) sin(theta);-sin(theta) cos(theta)];

lp=p0+v1*A;

u=[v(1,:);p0;p0;lp;p0;v(2,:)];

end

tree.m文件代码

function w=tree(u,theta)

uuu=[];

for j=0;(length(u)/2-1)%ê÷??×üêyê?uDDêy£¨3¤?è£?μ?ò?°??£

u0=u((2*j+1):(2*j+2),:);%òà′?è????óuμ?á?DD113éò???D?μ?£¨ê÷??£????óu£¨£?

uu=branch(u0,theta);%μ÷ó?éú3éê÷è?μ?×ó3ìDò£?éú3éò??|ê÷è?

uuu=[uuu;uu];%òàDò?????ùóDê÷è?

end

w=uuu;%μ?μ?±??×??D?μ?ê÷?£

end

分形树代码

>> clear

u=[0 0;0 1];

subplot(3,3,1),plot(u(:,1),u(:,2)),%逐行逐列画出3行3列9幅图,先将u对应的图放在第1位。

axis([-0.5,0.5,0,1]);%指定图形的坐标范围

for k=1:8

w=tree(u,pi/6);

u=w;

subplot(3,3,k+1),plot(u(:,1),u(:,2)),%将第k阶段生长的树放在第

k+1位

axis([-0.5,0.5,0,1])

end

ans =

ans =

2

ans =

2

ans =

2

ans =

2

ans =

2

ans =

2

ans =

2

改进方法

>> clear

tic

u=[0 0;0 1];

subplot(3,3,1),plot(u(:,1),u(:,2)),axis([-0.5,0.5,0,1]); A=[cos(pi/6) sin(pi/6);-sin(pi/6) cos(pi/6)];

for k=1:8

old=u;

s=length(old)/2-1;

diff=(old(2:2:end,:)-old(1:2:end-1,:))/2;

p1=(old(2:2:end,:)+old(1:2:end-1,:))/2;

p0=p1+diff*A;

u(1:6:6*s+1,:)=old(1:2:end-1,:);

u(2:6:6*s+2,:)=p1;

u(3:6:6*s+3,:)=p1;

u(4:6:6*s+4,:)=p0;

u(5:6:6*s+5,:)=p1;

u(6:6:6*s+6,:)=old(1:2:end,:);

subplot(3,3,k+1),plot(u(:,1)),axis([-0.5,0.5,0,1]) end

toc

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数学建模习题

数学建模与数学实验课程练习 练习集锦 1简述数学建模的一般过程及建模过程中需要注意的问题。 2 简述数学模型及数学建模的特点。 3 简述数学建模的常用分类方法。 4求方程 06 /12 625 .05 .04 )(=------=x x x x f 的模最大的根的近似 值(精确到小数点后两位)。 5在抢渡长江模型中,如果水流速度 1.8/v m s =为常数,人的游泳速度 1.5/u m s =为常数,江面宽度为1200H m =,终点位置在起点下游 1000L m =处的条件,确定游泳者的最佳游泳路径及最短游泳时间。 6沿江的某一侧区域将建两个水厂,在江边建一个取水口。现需要设计最优的管线铺设方案,通过管线从取水口向水厂送水。水厂与江岸的位置见右图。 如果不用共用管线,城区单位建设费用是郊区的2倍。 (1) 对于最优方案,用α表示,βγ。 (2) 求最优取 水口位置。 7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 (,0) P x

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)。 8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(随机一致性指标RI取)。 9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。 10考虑微分方程

数学建模实验报告

在下面的题目中选做100分的题目,给出详略得当的答案。 一.通过举例简要说明数学建模的一般过程或步骤。(15分) 答:建立数学模型的方法大致有两种,一种是实验归纳的方法,即根据测试或计算数据,按照一定的数据,按照一定的数学方法,归纳出系统的数学模型;另一种是理论分析的方法,具体步骤有五步(以人口模型 为例): 1、明确问题,提出合理简化的假设:首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,收集各种必要的信息 2、建立模型:据所做的假设以及事物之间的联系,构造各种量之间的关系。(查资料得出数学式子或算法)。 3、模型求解:利用数学方法来求解上一步所得到的数学问题,此时往往还要做出进一步的简化或假设。注意要尽量采用简单的数学公具。例如:马尔萨斯模型,洛杰斯蒂克模型 4、模型检验:根据预测与这些年来人口的调查得到的数目进行对比检验 5、模型的修正和最后应用:所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益,根据预测模型,制定方针政策,以实现资源的合理利用和环境的保护。 二.把一张四条腿等长的正方形桌子放在稍微有些起伏的地面上,通常只有三只脚着地,然而 只需稍为转动一定角度,就可以使四只脚同时着地,即放稳了。(1) 请用数学模型来描述和证明这个实际问题; (2)讨论当桌子是长方形时,又该如何描述和证明?(15分) 答: 模型假设: 1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面的接触部分相对椅子所占的地面面积可视为一个点。 2.地面凹突破面世连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没有向台阶那样的情况),即地面可看作数学上的连续曲面。 3.相对椅脚的间距和椅子腿的长度而言,地面是相对平坦的,即使椅子在任何位置至少有三条腿同时着地。4.椅子四脚连线所构成的四边形是圆内接四边形,即椅子四脚共圆。 5.挪动仅只是旋转。 我们将椅子这两对腿的交点作为坐标原点,建立坐标系,开始时AC、BD这两对腿都在坐标轴上。将AC和BD这两条腿逆时针旋转角度θ。记AC到地面的距离之和为f(θ)。记BD到 地面的距离之和为g(θ)。易得f(θ),g(θ)至少有一个为零。

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

《数学建模与数学实验》本科教学日历

《数学建模与数学实验》本科教学日历 数学建模部分 开设课程课程名称数学建模课程编号0701107 施教单位理学院 课内学时 总课时36 课程性质公共基础讲授课时28 修读要求选修实践课时8 选用教材教材名称数学建模教程出版社名称高等教育出版社 出版时间 及版次 2011年出版,第一版印刷时间2011年 其他情况 教学安排 班次授课对象及人数任教教员(指导教员)姓名及职称数学建模A 各专业本科学员 吴孟达教授 段晓君教授 毛紫阳讲师 王丹讲师 数学建模B 各专业本科学员 吴孟达教授 段晓君教授 毛紫阳讲师 王丹讲师 课次节 次 授课内容 教学 方法 采用现代化教学手段(课时) 多媒体电教双语网络实验 1 1 (1)什么是数学建模?数学建模的一般概念 (2)几个数学建模问题 讲授 1 2 (1)数学建模的一般步骤 (2)敏感问题调查案例 讲授 1 2 3 (1)行走步长问题 (2)雨中行走淋雨量最小问题 (3)道路是越多越通畅吗? 讲授 1 4 (1)有奖销售的抽奖策略问题 (2)“非诚勿扰”女生最佳选择问题 (3)网络文章流行度预测和招聘匹配 讲授 1 3 5 (1)线性规划模型基本概念 (2)整数规划模型 (3)0-1规划模型 讲授 1 6 (1)非线性规划 (2)多目标规划 讲授 1 4 7 (1)最短路算法 (2)最小生成树算法 讲授 1 8 (1)最大流算法 (2)PageRank算法 讲授 1 5 9 规划模型上机实践实践 1

课次节 次 授课内容 教学 方法 采用现代化教学手段(课时) 多媒体电教双语网络实验10 图论模型上机实践实践 1 6 11 (1)博弈模型基本概念 (2)Nash平衡和Pareto最优 (3)博弈论案例 讲授 1 12 (1)贝叶斯纳什均衡 (2)拍卖模型 讲授 1 7 13 社会选择理论中的选举问题数学模型-阿罗不可能定理讲授 1 14 越野长袍团体赛排名规则公平性问题讲授 1 8 15 军事作战模型-Lanchester作战模型讲授 1 16 自动化车床管理模型讲授 1 9 17 (1)“边际效应”基本概念 (2)实物交换模型,最佳消费模型、报童售报问题 讲授 1 18 (1)价格弹性模型 (2)合作效益的Shapley值分配模型 讲授 1 10 19 (1)聚类分析基本概念 (2)常用聚类算法 讲授 1 20 (1)方差分析基本概念 (2)单因素方差分析 (3)双因素方差分析 讲授 1 11 21 (1)主成分分析基本概念 (2)因子分析 讲授 1 22 (1)一元回归分析 (2)多元回归分析 (3)多元回归模型的检验与优化 讲授 1 12 23 聚类分析和方差分析上机实践实践 1 24 主成分分析和多元回归分析上机实践实践 1 13 25 (1)遗传算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 26 遗传算法计算实例讲授 1 14 27 (1)模拟退火算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 28 模拟退火算法计算实例讲授 1 15 29 (1)蚁群算法基本思想 (2)算法步骤 讲授 1 30 (1)数学建模中的计算机仿真 (2)不可召回的秘书招聘问题 (3)车灯光源优化设计 (4)生命游戏 讲授 1 16 31 遗传算法上机实践实践 1 32 模拟退火算法上机实践实践 1

数学建模实验报告

数学建模实验报告 实验一计算课本251页A矩阵的最大特征根和最大特征向量 1 实验目的 通过Wolfram Mathematica软件计算下列A矩阵的最大特征根和最大特征向量。 2 实验过程 本实验运用了Wolfram Mathematica软件计算,计算的代码如下:

3 实验结果分析 从代码的运行结果,可以得到最大特征根为5.07293,最大特征向量为 {{0.262281},{0.474395},{0.0544921},{0.0985336},{0.110298}},实验结果 与标准答案符合。

实验二求解食饵-捕食者模型方程的数值解 1实验目的 通过Wolfram Mathematica或MATLAB软件求解下列习题。 一个生物系统中有食饵和捕食者两种种群,设食饵的数量为x(t),捕食者为y(t),它们满足的方程组为x’(t)=(r-ay)x,y’(t)=-(d-bx)y,称该系统为食饵-捕食者模型。当r=1,d=0.5,a=0.1,b=0.02时,求满足初始条件x(0)=25,y(0)=2的方程的数值解。 2 实验过程 实验的代码如下 Wolfram Mathematica源代码: Clear[x,y] sol=NDSolve[{x'[t] (1-0.1y[t])x[t],y'[t] 0.02x[t]y[t]-0.5y[t],x[0 ] 25,y[0] 2},{x[t],y[t]},{t,0,100}] x[t_]=x[t]/.sol y[t_]=y[t]/.sol g1=Plot[x[t],{t,0,20},PlotStyle->RGBColor[1,0,0],PlotRange->{0,11 0}] g2=Plot[y[t],{t,0,20},PlotStyle->RGBColor[0,1,0],PlotRange->{0,40 }] g3=Plot[{x[t],y[t]},{t,0,20},PlotStyle→{RGBColor[1,0,0],RGBColor[ 0,1,0]},PlotRange->{0,110}] matlab源代码 function [ t,x ]=f ts=0:0.1:15; x0=[25,2]; [t,x]=ode45('shier',ts,x0); End function xdot=shier(t,x)

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)

数学建模与数学实验试卷及答案

数学建模与数学实验试卷及答案 二、本题10分(写出程序和结果) 蚌埠学院2010—2011学年第二学期 2,x在 [-5 ,5] 区间内的最小值,并作图加以验证。求函数yxe,,,3《数学建模与数学实验》补考试卷答案 f1=inline('x.^2 +exp(-x)-3') 注意事项:1、适用班级:09数学与应用数学本科1,2班 2、本试卷共1页,附答题纸1页。满分100分。 x=fmin(f1,-5,5) 3、考查时间100分钟。 y=f1(x) 4、考查方式:开卷 fplot(f1,[-5,5]) 一、填空:(每空4分,共60分) x = 0.3517,y== -2.1728 123111,,,,, ,,,,三、本题15分(写出程序和结果) 1. 已知,,则A的秩为 3 ,A的特征值为 A,612B,234,,,, ,,,,,215531,,,,,360000xx,,,12,max2.5fxx,,求解:, stxx..250000,,,1212-1.9766 4.4883 + 0.7734i 4.4883 - 0.7734i ,若令 A([1,3],:)= B([2,3],:),则,x,150001,A(2,:)= 6 1 2 ; 解: xxx,,,22,123,model: 2. 的解为 1.25 ,0.25 0.5 ; xxx,,,521,123max=2.5*x1+x2; ,242xxx,,,123,3*x1+x2<=60000; 装订线内不要答题 2*x1+x2<=50000; 3. 将1234521 分解成质因数乘积的命令为_factor(sym(‘1234521’)),

数学建模实验三--Lorenz模型与食饵模型

数学建模实验三 Lorenz 模型与食饵模型 一、实验目的 1、学习用Mathematica 求常微分方程的解析解和数值解,并进行定性分析; 2、学习用MATLAB 求常微分方程的解析解和数值解,并进行定性分析。 二、实验材料 2.1问题 图3.3.1是著名的洛仑兹(E.N.Lorenz)混沌吸引子,洛仑兹吸引子已成为混沌理论的徽标,好比行星轨道图代表着哥白尼、开普勒理论一样。洛仑兹是学数学出身的,1948年起在美国麻省理工学院(MIT )作动力气象学博士后工作,1963年他在《大气科学杂志》上发表的论文《确定性非周期流》是混沌研究史上光辉的著作。以前科学家们不自觉地认为微分方程的解只有那么几类:1)发散轨道;2)不动点;3)极限环 ;4)极限环面。除此以外,大概没有新的运动类型了,这是人们的一种主观猜测,谁也没有给出证明。事实上这种想法是非常错误的。1963年美国麻省理工学院气象科学家洛仑兹给出一个具体模型,就是著名的Lorenz 模型,清楚地展示了一种新型运动体制:混沌运动,轨道既不收敛到极限环上也不跑掉。而今Lorenz 模型在科学与工程计算中经常运用的问题。例如,数据加密中。我们能否绘制出洛仑兹吸引子呢? 图3.3.1 洛仑兹(E.N.Lorenz)混沌吸引子 假设狐狸和兔子共同生活在同一个有限区域内,有足够多的食物供兔子享用,而狐狸仅以兔子为食物.x 为兔子数量,y 表狐狸数量。假定在没有狐狸的情况下,兔子增长率为400%。如果没有兔子,狐狸将被饿死,死亡率为90%。狐狸与兔子相互作用的关系是,狐狸的存在使兔子受到威胁,且狐狸越多兔子增长受到阻碍越大,设增长的减小与狐狸总数成正比,比例系数为0.02。而兔子的存在又为狐狸提供食物,设狐狸在单位时间的死亡率的减少与兔子的数量成正比,设比例系数为0.001。建立数学模型,并说明这个简单的生态系统是如何变化的。 2.2预备知识 1、求解常微分方程的Euler 折线法 求初值问题 ? ??=='00)(),,(y x y y x f y (12.1)

《数学建模实验》

《数学建模》上机作业 信科05-3 韩亚 0511010305

实验1 线性规划模型 一、实验名称:线性规划模型—设备的最优配备问题。 二、实验目的:掌握线性规划模型的建模方法,并能用数值算法或MATLAB 库函数求解。 三、实验题目:某商店拟制定某种商品7—12月的进货、售货计划,已知商店仓库最大容量为1500件,6月底已存货300件,年底的库存以不少于300件为宜,以后每月初进货一次,假设各月份该商品买进、售出单价如下表。 四、实验要求: 1、若每件每月的库存费用为0.5元,问各月进货、售货各为多少件,才能使净收益最多?建立数学模型。 2、利用相应的数值方法求解此问题的数学模型。 3、谈一谈你对这类线性规划问题的理解。 4、举一个简单的二维线性规划问题,并针对此问题将你所了解的线性规划的求解方法作出总结。 5、用软件lindo 或lingo 求解上述问题。(选做题) 6、编写单纯形算法的MATLAB 程序。(选做题) 五、实验内容: 解:设第i 个月进货xi 件,销售yi 件,则下半年总收益为销售收入减去进货费和仓库储存费之和,所以目标函数为: 12 11109871211109711109871211109875.232427252628252528262729) 2345(5.0)2345)300(6(5.07x x x x x x y y y y y y y y y y y x x x x x x z y ------+++++++++++++++++-= 整理后得: 900 24255.28275.2831255.25295.27295.31121110987121110987-------+++++=x x x x x x y y y y y y z 由于仓库的容量为1500件,每个月的库存量大于0,小于1500,所以有如下约束条件

数学建模实验报告

matlab 试验报告 姓名 学号 班级 问题:.(插值) 在某海域测得一些点(x,y)处的水深z 由下表给出,船的吃水深度为5英尺,在矩形区域(75,200)*(-50,150)里的哪些地方船要避免进入。 问题的分析和假设: 分析:本题利用插值法求出水深小于5英尺的区域,利用题中所给的数据,可以求出通过空间各点的三维曲面。随后,求出水深小于5英尺的范围。 基本假设:1表中的统计数据均真实可靠。 2矩形区域外的海域不对矩形海域造成影响。 符号规定:x ―――表示海域的横向位置 y ―――表示海域的纵向位置 z ―――表示海域的深度 建模: 1.输入插值基点数据。 2.在矩形区域(75,200)×(-50,150)作二维插值,运用三次插值法。 3.作海底曲面图。 4.作出水深小于5的海域范围,即z=5的等高线。 x y z 129 140 103.5 88 185.5 195 105 7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 4 8 6 8 6 8 8 x y z 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 -33.5 9 9 8 8 9 4 9

求解的Matlab程序代码: x=[129 140 103.5 88 185.5 195 105.5 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5]; y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 -33.5]; z=[-4 -8 -6 -8 -6 -8 -8 -9 -9 -8 -8 -9 -4 -9]; cx=75:0.5:200; cy=-50:0.5:150; cz=griddata(x,y,z,cx,cy','cubic'); meshz(cx,cy,cz),rotate3d xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('Z') %pause figure(2),contour(cx,cy,cz,[-5 -5]);grid hold on plot(x,y,'+') xlabel('X'),ylabel('Y') 计算结果与问题分析讨论: 运行结果: Figure1:海底曲面图:

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 =?

数学建模实验报告

内江师范学院 中学数学建模 实验报告册 编制数学建模组审定牟廉明 专业: 班级:级班 学号: 姓名: 数学与信息科学学院 2016年3月 说明 1.学生在做实验之前必须要准备实验,主要包括预习与本次实验相关的理论知识,熟练与本次实验相关的软件操作,收集整理相关的实验参考资料,要求学生在做实验时能带上充足的参考资料;若准备不充分,则学生不得参加本次实验,不得书写实验报告; 2.要求学生要认真做实验,主要就是指不得迟到、早退与旷课,在做实验过程中要严格遵守实验室规章制度,认真完成实验内容,极积主动地向实验教师提问等;若学生无故旷课,则本次实验成绩不合格; 3.学生要认真工整地书写实验报告,实验报告的内容要紧扣实验的要求与目的,不得抄袭她人的实验报告; 4.实验成绩评定分为优秀、合格、不合格,实验只就是对学生的动手能力进

行考核,跟据所做的的情况酌情给分。根据实验准备、实验态度、实验报告的书写、实验报告的内容进行综合评定。

实验名称:数学规划模型(实验一)指导教师: 实验时数: 4 实验设备:安装了VC++、mathematica、matlab的计算机 实验日期:年月日实验地点: 实验目的: 掌握优化问题的建模思想与方法,熟悉优化问题的软件实现。 实验准备: 1.在开始本实验之前,请回顾教科书的相关内容; 2.需要一台准备安装Windows XP Professional操作系统与装有数学软件的计算机。 实验内容及要求 原料钢管每根17米,客户需求4米50根,6米20根,8米15根,如何下料最节省?若客户增加需求:5米10根,由于采用不同切割模式太多,会增加生产与管理成本,规定切割模式不能超过3种,如何下料最节省? 实验过程: 摘要:生活中我们常常遇到对原材料进行加工、切割、裁剪的问题,将原材料加工成所需大小的过程,称为原料下料问题。按工艺要求,确定下料方案,使用料最省,或利润最大就是典型的优化问题。以此次钢管下料问题我们采用数学中的线性规划模型、对模型进行了合理的理论证明与推导,然后借助于解决线性规划的专业软件Lingo 11、0对题目所提供的数据进行计算从而得出最优解。 关键词:钢管下料、线性规划、最优解 问题一 一、问题分析: (1)我们要分析应该怎样去切割才能满足客户的需要而且又能使得所用原料比较少; (2)我们要去确定应该怎样去切割才就是比较合理的,我们切割时要保证使用原料的较少 的前提下又能保证浪费得比较少; (3)由题意我们易得一根长为17米的原料钢管可以分别切割成如下6种情况(如表一): 表一:切割模式表 模式 4m钢管根数 6m钢管根数8m钢管根数余料/m 1 4 0 0 1 2 1 2 0 1 3 2 0 1 1 4 2 1 0 3 5 0 1 1 3 6 0 0 2 1

《数学建模与数学实验》课程论文

10级信息《数学建模与数学实验(实践)》任务书 一、设计目的 通过《数学建模与数学实验(实践)》实践环节,掌握本门课程的众多数学建模方法和原理,并通过编写C语言或matlab程序,掌握各种基本算法在计算机中的具体表达方法,并逐一了解它们的优劣、稳定性以及收敛性。在熟练掌握C 语言或matlab语言编程的基础上,编写算法和稳定性均佳、通用性强、可读性好,输入输出方便的程序,以解决实际中的一些科学计算问题。 二、设计教学内容 1线性规划(掌握线性规划的模型、算法以及Matlab 实现)。整数线性规划(掌握整数线性规划形式和解法)。 2微分方程建模(掌握根据规律建立微分方程模型及解法;微分方程模型的Matlab 实现)。 3最短路问题(掌握最短路问题及算法,了解利用最短路问题解决实际问题)。 行遍性问题(了解行遍性问题,掌握其TSP算法)。 4回归分析(掌握一元线性回归和多元线性回归,掌握回归的Matlab实现)。 5计算机模拟(掌握Monte-carlo方法、了解随机数的产生;能够用Monte-carlo 解决实际问题)。 6插值与拟合(了解数据拟合基本原理,掌握用利用Matlab工具箱解决曲线拟合问题)。 三、设计时间 2012—2013学年第1学期:第16周共计一周 目录 一、10级信息《数学建模与数学实验(实践)》任务书 (1) 二、饭店餐桌的布局问题 (3) 摘要 (3)

问题重述 (3) 模型假设 (3) 模型分析 (4) 模型的建立和求解 (4) 模型推广 (9) 参考文献 (9) 三、白酒配比销售问题 (10) 摘要 (10) 问题重述 (11) 问题分析 (12) 模型假设 (12) 符号及变量说明 (12) 模型的建立与求解 (13) 模型的检验 (18) 模型的评价与推广 (19) 附录 (21) 饭店餐桌的布局问题 摘要 饭店餐桌的布局对于一个饭店有着很重要的作用。本文讨论的就是饭店餐桌的布局问题,根据实际需求及规定建立模型,同时考虑餐桌的类型及规格,尤其是餐桌的摆放技巧,保证使饭店能容纳的人数达到最大。根据所需餐桌的数量

数学建模实验三 Lorenz模型与食饵模型

数学建模实验三Lorenz模型与食饵模型 一、实验目的 1、学习用Mathematica求常微分方程的解析解和数值解,并进行定性分析; 2、学习用MATLAB求常微分方程的解析解和数值解,并进行定性分析。 二、实验材料 2.1问题 图3.3.1是著名的洛仑兹(E.N.Lorenz)混沌吸引子,洛仑兹吸引子已成为混沌理论的徽标,好比行星轨道图代表着哥白尼、开普勒理论一样。洛仑兹是学数学出身的,1948年起在美国麻省理工学院(MIT)作动力气象学博士后工作,1963年他在《大气科学杂志》上发表的论文《确定性非周期流》是混沌研究史上光辉的著作。以前科学家们不自觉地认为微分方程的解只有那么几类:1)发散轨道;2)不动点;3)极限环;4)极限环面。除此以外,大概没有新的运动类型了,这是人们的一种主观猜测,谁也没有给出证明。事实上这种想法是非常错误的。1963年美国麻省理工学院气象科学家洛仑兹给出一个具体模型,就是著名的Lorenz 模型,清楚地展示了一种新型运动体制:混沌运动,轨道既不收敛到极限环上也不跑掉。而今Lorenz 模型在科学与工程计算中经常运用的问题。例如,数据加密中。我们能否绘制出洛仑兹吸引子呢? 图3.3.1 洛仑兹(E.N.Lorenz)混沌吸引子 假设狐狸和兔子共同生活在同一个有限区域内,有足够多的食物供兔子享用,而狐狸仅以兔子为食物.x为兔子数量,y表狐狸数量。假定在没有狐狸的情况下,兔子增长率为400%。如果没有兔子,狐狸将被饿死,死亡率为90%。狐狸与兔子相互作用的关系是,狐狸的存在使兔子受到威胁,且狐狸越多兔子增长受到阻碍越大,设增长的减小与狐狸总数成正比,比例系数为0.02。而兔子的存在又为狐狸提供食物,设狐狸在单位时间的死亡率的减少与兔子的数量成正比,设比例系数为0.001。建立数学模型,并说明这个简单的生态系统是如何变化的。 2.2预备知识 1、求解常微分方程的Euler折线法 求初值问题

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');

数学建模与数学实验

数学建模与数学实验 实验报告 班级: 数学师范153 姓名:付爽 学号:1502012060 实验名称: 数列极限与函数极限

基础实验 基础实验一数列极限与函数极限第一部分实验指导书解读 一、实验目的 从刘徽的割圆术、裴波那奇数列研究数列的收敛性并抽象出极限的定义;理解数列收敛的准则;理解函数极限与数列极限的关系。 二、实验使用软件 Mathematic 5.0 三.实验的基本理论即方法 1割圆术

中国古代数学家刘徽在《九章算术注》方田章圆田术中创造了割圆术计算圆周率π。刘徽先注意到圆内接正多边形的面积小于圆面积;其次,当将边数屡次加倍时,正多边形的面积增大,边数愈大则正多边形面积愈近于圆的面积。 “割之弥细,所失弥少。割之又割以至不可割,则与圆合体而无所失矣。”这几句话明确地表明了刘徽的极限思想。 以n S 表示单位圆的圆内接正1 23-?n 多边形面积,则其极限 为圆周率π。用下列Mathematica 程序可以从量和形两个角度考察数列{n S }的收敛情况: m=2;n=15;k=10; For[i=2,i<=n,i++, l[i_]:=N[2*Sin[Pi/(3*2^i)],k]; (圆内接正1 23-?n 多边形边长) s[i_]:=N[3*2^(i-1)*l[i]*Sqrt[1-(l[i])^2/4],k]; (圆内接正1 23-?n 多边形面积) r[i_]:=Pi-s[i]; d[i_]:=s[i]-s[i-1]; Print[i," ",r[i]," ",l[i]," ",s[i]," ",d[i]] ] t=Table[{i,s[i]},{i,m,n}] (数组) ListPlot[t] (散点图)

《数学建模与数学实验》上机实验报告

成都信息工程大学 《数学建模与数学实验》上机实验报告 专业信息与计算科学班级姓名学号 实验日期成绩等级教师评阅日期 [问题描述] 下表给出了某一海域以码为单位的直角坐标Oxy 上一点(x,y)(水面一点)以英尺为单位的水深z,水深数据是在低潮时测得的,船的吃水深为5英尺,问在矩形区域(75,200)x (-50,150)里那些地方船要避免进入。 [模型] 设水面一点的坐标为(x,y,z),用基点和插值函数在矩形区域(75,200)*(-50,150)内做二维插值、三次插值,然后在作出等高线图。

[求解方法] 使用matlab求解: M文件:water.m x=[129 140 103.5 88 185.5 195 105.5 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5]; y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 -33.5]; z=[-4 -8 -6 -8 -6 -8 -8 -9 -9 -8 -8 -9 -4 -9]; cx = 75:0.5:200; cy = -50:0.5:150; [cx,cy]=meshgrid(cx,cy); 作出曲面图: 代码如下: >> water >> cz=griddata(x,y,z,cx,cy,'cubic'); >> meshz(cx,cy,cz) >> xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('Z') >> 作出等高线图: 代码如下: >> water >> cz=griddata(x,y,z,cx,cy,'cubic'); >> figure(2) >> contour(cx,cy,cz,[-5,-5],'r') >> hold on >> plot(x,y,'*') >> xlabel('X'),ylabel('Y') [结果]

数学建模实践一实验列表

数学建模实践(一)实验项目列表 一、Well-mix类(10分): 1-1、实验编号:1720800— 实验名称:Penna模型 实验学时:8学时 内容简介: 相关文献资料:T.J.P. Penna, A bit-string model for biological aging, Journal of Statistical Physics, 78 (1995) 1629-1633. 1-2、实验编号:1720800— 实验名称:少数者博弈模型 实验学时: 8学时 内容简介: 相关文献资料:D. Challet, Y.C. Zhang, Emergence of cooperation and organization in an evolutionary game, Physica A, 246 (1997) 407-418. 1-3、实验编号:1720800— 实验名称:财富交换模型 实验学时: 8学时 内容简介: 相关文献资料:A. Dragulescu, V.M. Yakovenko, Statistical mechanics of money, European Physical Journal B, 17 (2000) 723-729. 1-4、实验编号:1720800— 实验名称:人类行为动力学模型 实验学时: 8学时 内容简介: 相关文献资料:A.-L. Barabasi, The origin of bursts and heavy tails in human dynamics, Nature, 435 (2005) 207-211. 1-5、实验编号:1720800— 实验名称:命名博弈模型 实验学时: 8学时 内容简介: 相关文献资料:A. Baronchelli, M. Felici, V. Loreto, E. Caglioti, L. Steels, Sharp transition towards shared vocabularies in multi-agent systems, Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2006 (2006) P06014. 1-6、实验编号:1720800— 实验名称:鼓掌同步模型 实验学时: 8学时 内容简介: 相关文献资料:[1] Z. Neda, E. Ravasz, Y. Brechet, T. Vicsek, A.L. Barabasi, The sound of many hands clapping - Tumultuous applause can transform itself into waves of synchronized clapping, Nature, 403 (2000) 849-850. [2]、Z. Neda, E. Ravasz, T. Vicsek, Y. Brechet, A.L. Barabasi, Physics of the rhythmic applause, Physical Review E, 61 (2000) 6987-6992. 1-7、实验编号:1720800— 实验名称:行人流的社会力模型

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