《数学建模与数学实验》上机报告
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，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、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数学实验与数学建模上机实习任务
数学建模（1）第一次上机实习任务1、 写出分段函数00102010301020()30(20)/22040204050202(50)5060060x x x x f x x x x x x x ≤⎧⎪+<≤⎪⎪<≤⎪=--<≤⎨⎪<≤⎪--<≤⎪⎪>⎩ 的Mathematica 自定义函数形式,并画出其在[0,60]上的图形。
代码：f[x_]:=Which[x<=0,0,x<=10,10+2*x,x<=20,30,x<=40,30-(x-20)/2,x<=50,20,x<=60,20-2*(x-50),x>60,0]Plot[f[x],{x,0,60}]2、 分别用Do 语句、For 语句、While 语句三种循环控制语句完成1到100所有自然数求和运算。
代码1：s = 0; Do[s += i, {i, 100}]; s代码2：For[i = 0; s = 0, i <= 100, i++, s += i]; s代码3： i = 0; s = 0; While[i <= 100, s += i; i++]; s3、按要求绘制下列函数图形。
（1） s i n ()z x y =，1010,1010x y -≤≤-≤≤。
代码： Plot3D[Sin[x*y],{x,-10,10},{y,-10,10}]（2）在同一坐标系中画出下列三个函数2sin(),,x y x x y e y x =+==的图形，并给坐标横轴和纵轴分别标记为x 和y ，自变量范围为：2020x -≤≤，第一个输出曲线是绿色且线宽为0.06，第二个输出曲线为蓝色，第三个输出曲线为虚线。
代码：Plot[{Sin[x]+x,Exp[x],x^2,x},{x,-20,20},AxesLabel->{"x","y"},PlotStyle->{{RGBColor[0,1,0],T hickness[0.06]},{Dashing[{0.5,0.3}]},{RGBColor[0,0,1]}}]。
数学建模上机实验报告3
一、实验目的 实验目的 熟悉 matlab 的编程环境，画出曲面图。 二、实验内容 作出函数 z = cos x 2 + y 2 1+ x2 + y2 的图形
三、使用环境 Matlab6.1 四、核心代码及调试过程
[x,y]=meshgrid([-1:0.01:1 ]); Z=cos(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(1+x.^2+y.^2); mesh(x,y,Z)运行结来自为：第 1 页 共 1 页
西华大学数学建模上机实验报告
五、总结
通过本次实验上机，我基本掌握了对三维图像的画法和 matlab 的编程环,并了解且掌握了画出其图像的函 数。
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西华大学数学建模上机实验报告
西华大学数学建模上机实验报告
课程名称 课程名称： 数学模型 名称 指导教师：蒲俊 指导教师 上机实验名称 上机实验名称： 名称 上机实验编号： 上机实验编号 年级：2009 姓名：刘晨 姓名 学号：312009070102201 学号 组号： 上机实验日期： 上机实验日期 上机实验时间： 上机实验时间 上机实验成绩： 上机实验成绩
《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.mx=[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]插值结果等值图：[结果分析及结论]根据等值图可看出：红色区域为危险区域，所以船只要避免进入。
《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.mx=[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 -66.584 -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]插值结果等值图：[结果分析及结论]根据等值图可看出：红色区域为危险区域，所以船只要避免进入。
数学建模实习报告
数学建模实习报告一、实习目的数学建模主要是将显示对象的信息加以翻译、归纳的产物。
通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，在经过翻译回到现实对象，给出分析、决策的结果。
数学建模对我们并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。
例如，我们平时出远门，会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案......这些问题和建模都有着很大的联系。
通过数学建模培训，就会知道解决问题的原理。
学习更多的数学方面的知识及其应用，数学建模的过程可以培养我们全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高，它还可以让我了解多种数学软件以及如何运用数学软件对模型求解。
二、实习内容（一）实习单位简介西安财经学院统计学院数学建模组是以信息与计算科学系主任王培勋教授为组长的指导教师组，每年都组队参加高教社杯全国大学生数学建模竞赛，并取得了优异的成绩。
今年我院数学建模参赛队员的选拔是经过学生自愿报名、考试选拔、集中培训等环节来进行的。
30 名最后入选的学生，组建了10个队，经过一个暑假的培训，基本全部掌握了数学软件的计算机程序设计方法，掌握了常用的数学建模方法。
在三天三夜的竞赛过程中，各参赛小组学员勇于拼搏，力争创新，在规定的七十二小时内顺利完成了答卷。
（二）实习内容数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程，它为我们学生提供了自主学习的空间，有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生活和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识；有助于激发我们学习数学的兴趣，发展我们的创新意识和实践能力。
数学建模与数学实验开创了大学生把数学理论和专业知识有机结合的新途径，是培养学生分析问题、解决问题和使用计算机进行科学计算的有效方法，是培养学生创新能力和实践能力的有效手段。
西安交通大学数学建模上机实验报告
问题一某大型制药厂销售部门为了找出某种注射药品销量与价钱之间的关系,通过市场调查搜集了过去30个销售周期的销量及销售价钱的数据,如表.按照这些数据至少成立两个数学模型, 作出图形,比较误差。
问题分析：该问题是通过已知的过去30个销售周期的销量及销售价钱的 数据，来寻觅一个最能反映该药销量与价钱之间的函数曲 线。
在数学上归结为最佳曲线拟合问题。
大体思想：曲线拟合问题的提法:已知一组二维数据，即平面上的n 个点),x i i y （ i=1,2,3.....n ，i x 互不相同，寻求一个函数)(f y x =，使)(x f 在某中准则下与所有数据点最为接近，即曲线拟合得最好。
最小二乘法是解决曲线拟合最常常利用的方式.大体思路：1122 ()()()()m m f x a r x a r x a r x =+++令其中rk(x) 是事前选定的一组函数，ak 是待定系数(k=1,2,…,m,m ＜n), 拟合准则是使n 个点(xi,yi) (i=1,2…,n)，与y=f(xi)的距离 的平方和最小，称最小二乘法准则。
一、系数的肯定22111 (,,)[()]n nm ii i i i J a a f x y δ====-∑∑记求m a a ,,1 使得使J 达到最小.0 (1,,)kJ k m a ∂==∂ 取得关于 m a a ,,1 的线性方程组：11111()[()]0 ()[()]0nmi k k i i i k n mm i k k i i i k r x a r x y r x a r x y ====⎧-=⎪⎪⎪⎨⎪⎪-=⎪⎩∑∑∑∑ 1 ,,().m a a f x 解出，即得散点图： 程序： x=[,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,]; y=[,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,]; plot(x,y,'r.')通过观察，结合实际情形。
数学建模上机实验报告4
西华大学数学建模基础实验报告课程名称： 数学建模基础 年级： 实验成绩： 指导教师姓名：实验名称：数据拟合与线性规划 学号： 实验日期： 实验编号： 组号：实验时间：一、实验目的学习简单的数据拟合与线性规划。
找出函数关系，解决最值问题。
二、实验内容1．已知飞机下轮廓线上数据如下（1）作数据的点图形。
（2）确定X 和 Y 之间的近似关系。
2．已知下列数据为录像机磁带的测试数据 试求出下列关系bn an t +=23．用MATLAB 或 Lingo 求解线性规划问题6543218121110913min x x x x x x z +++++=⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=≥≤++≤++=+=+=+6,,2,1,09003.12.15.08001.14.0500600400x ..654321635241 i x x x x x x x x x x x x t s i4．用MATLAB 或 Lingo 求解线性规划问题m a x 6543216.064.072.032.028.04.0x x x x x x z +++++=85003.003.003.001.001.001.0..654321≤+++++x x x x x x t s70005.002.041≤+x x 10005.002.052≤+x x 90008.003.063≤+x x6,2,10 =≥j x j 5．用MATLAB 或 Lingo 求解线性规划问题X 0 3 5 7 9 11 12 13 14 15 Y1.21.72.02.12.01.81.21.01.6321436min x x x z ++= 120..321=++x x x t s 301≥x5002≤≤x203≥x三、使用环境MATLAB7.0四、核心代码、调试过程及结果1．题（1）X=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15] Y=[0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6] plot(X,Y,'*')(2)x=polyfit(X,Y,2) x =-0.0249 0.4416 0.0683 >> x=polyfit(X,Y,3) x =0.0012 -0.0517 0.5939 -0.0541>> x=polyfit(X,Y,4) x =0.0004 -0.0123 0.0769 0.2146 0.03003.C=[13 9 10 11 12 8];A=[0.4 1.1 1 0 0 0;0 0 0 0.5 1.2 1.3];b=[800;900];Aeq=[1 0 0 1 0 0;0 1 0 0 1 0;0 0 1 0 0 1]; beq=[400;600;500];VLB=[0;0;0;0;0;0];VUB=[];[x,fval]=linprog(C,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB) Optimization terminated.x =1.6518e-0126004.4013e-0134001.4351e-012500fval =138004.c=[-0.4 -0.28 -0.32 -0.72 -0.64 -0.6];A=[0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03;0.02 0 0 0.05 0 0;0 0.02 0 0 0.05 0;0 0 0.03 0 0 0.08];b=[850;700;100;900];Aeq=[]; beq=[];vlb=[0;0;0;0;0;0]; vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)>> xxgh4Optimization terminated.x =1.0e+004 *3.50000.50003.00000.00000.00000.0000fval =-2.5000e+0045.c=[6 3 4]’;A=[0 1 0];b=[50];Aeq=[1 1 1];beq=[120];vlb=[30,0,20];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)>> xxgh5Optimization terminated.x =30.000050.000040.0000fval =490.0000五、总结通过这个上机，我对MA TLAB解决简单的线性规划问题只能说有初步的了解，但是还是编程起来很吃力。
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《数学建模与数学实验》上机报告（第 1 次）一、上机训练目的、题目或内容（简述综述）等题目一：数学软件（MathType5.2、MATLAB 、Maple、Mathematica4.0、LINGO8.0）安装调试；基本命令使用（变量赋值、定义函数、过程控制、绘图命令、拟合、线性规划、非线性规划）；高等数学实验（绘图，极限，求导，积分，解微分方程）；线性代数实验（矩阵基本运算，线性方程组求解，解超定方程组，优化命令）。
调试运行给定的两个程序：题目二：1、以两种方式打开MATLAB 工作窗口，进入MATLAB 6.0 的工作环境，并尝试用不同的方式退出。
（这个在报告里面说明方法就可以）2、尝试、熟悉MATLAB 6.0 的各栏菜单以及各个工具栏的功能。
（自己掌握，报告里面就不写了）3、绘制函数y=cos(5x+2)/sin(3x+1) 的图像，并求解当x=2 时的函数值。
4、练习并熟练掌握MATLAB 的帮助命令，学会利用MATLAB 的帮助信息。
5、求矩阵Ａ=的行列式、逆的特征根；Ｂ=，解方程ＢＸ=6、两个矩阵Ａ=Ｂ=将矩阵改为3行3列的矩阵，作加、减、乘和除（左除，右除）运算，同事运用数组运算法则进行运算，比较二者计算结果有何异同。
二、数学模型或求解分析或算法描述程序命令图形等题目一：1) c=[6,3,4];A=[0,1,0];b=[50];Aeq=[1,1,1];beq=[120];vlb=[30,0,20];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)2) function f=fun3(x);f=-x(1)-2*x(2)+(1/2)*x(1)^2+(1/2)*x(2)^2x0=[1;1];A=[2 3 ;1 4]; b=[6;5];Aeq=[];beq=[];VLB=[0;0]; VUB=[];[x,fval]=fmincon('fun3',x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)题目二：3. x=2;y=cos(5*x+2)./sin(3*x+1)x=[-10:0.01:10];y=cos(5*x+2)./sin(3*x+1);plot(x,y)5. A=[8 1 -5 1;9 -3 0 -6;-5 2 -1 2;0 4 -7 6]det(A)inv(A)[V,D]=eig(A)6.B=[1 3 5;2 4 6; 7 8 9;1 0 1]b=[1;2;3;1]X=B\b三、结果或结论或截图四、结果分析讨论或评价、推广、小结等运用数学软件求解相关数学问题更加简便，省去了繁琐的计算过程，所求的结果也准确可靠。
可以广泛推广到各个领域应用。
《数学建模与数学实验》上机报告（第 2 次）一、上机训练目的、题目或内容（简述综述）等题目三：1、创建一个表达式Ζ= ,并求当x=1,y=2是的z值。
2、按照的步长间隔绘制函数在0时的曲线。
3、用曲面画图命令surf表现函数的图像。
4、作函数的图标，并用所有的修饰命令进行修饰。
5、计算积分：（1）（2）6、求函数的导数（1）（2）题目四：1、用while循环写一个1~200之间的整数和。
2、编写一个M文件，画出下列分段函数所表示的曲面。
=二、数学模型或求解分析或算法描述程序命令图形等题目三：1、 x=1;y=2;z=(sqrt(4*x^2+1)+0.5457*exp(-0.75*x^2-3.75*y^2-1.5*x))/(2*sin(3*y)-1)2、 x=0:0.1:1;y=x.*exp(-x);plot(x,y);3、[x,y]=meshgrid(-1:0.02:1);z=x.^2+y.^2;surf(x,y,z)axis equal4、y=tan(sin(x))-sin(tan(x));plot(x,y)xlabel('x')ylabel('y')title('这是一个图','fontsize',20);5、(1)syms xy=int((exp(x)-1)^4)*exp(x);yy=int(y,x,0,1)(2)syms xy=(2*x)/(x^2+1);yy=int(y,x,0,inf)6、(1)syms xf=sym(2^(x/log10(x)));diff(f)(2)syms x af=(1/2*a)*(log10(sqrt(a^2+x^2)/a+x)-a/(a+x));diff(f)题目四：start=1en=200sum=0while start<=ensum = start + sum;start = start + 1;endsum三、结果或结论或截图题目三：1、2、3、4、5、(1)(2)6、(1)(2)题目四：四、结果分析讨论或评价、推广、小结等《数学建模与数学实验》上机报告（第 3 次）一、上机训练目的、题目或内容（简述综述）等题目五：利用Matlab 求解线性规划问题线性规划是一种优化方法，Matlab 优化工具箱中有现成函数linprog 对如下式描述的LP 问题求解：% min f'x% s.t .(约束条件)：Ax<=b% (等式约束条件)：Aeqx=beq% lb<=x<=ublinprog 函数的调用格式如下：x=linprog(f,A,b)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)[x,fval]=linprog(…)[x, fval, exitflag]=linprog(…)[x, fval, exitflag, output]=linprog(…)[x, fval, exitflag, output, lambda]=linprog(…)其中：x=linprog(f,A,b)返回值x 为最优解向量。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) 作有等式约束的问题。
若没有不等式约束，则令A=[ ]、b=[ ] 。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) 中lb ,ub 为变量x 的下界和上界，x0 为初值点，options 为指定优化参数进行最小化。
Options 的参数描述：Display 显示水平。
选择’off’不显示输出；选择’Iter’显示每一步迭代过程的输出；选择’final’显示最终结果。
MaxFunEvals 函数评价的最大允许次数Maxiter 最大允许迭代次数TolX x 处的终止容限[x,fval]=linprog(…) 左端fval 返回解x 处的目标函数值。
[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b, Aeq,beq,lb,ub,x0) 的输出部分：exitflag 描述函数计算的退出条件：若为正值，表示目标函数收敛于解x 处；若为负值，表示目标函数不收敛；若为零值，表示已经达到函数评价或迭代的最大次数。
output 返回优化信息：output.iterations 表示迭代次数；output.algorithm 表示所采用的算法；outprt.funcCount 表示函数评价次数。
lambda 返回x 处的拉格朗日乘子。
它有以下属性：lambda.lower-lambda 的下界；lambda.upper-lambda 的上界；lambda.ineqlin-lambda 的线性不等式；lambda.eqlin-lambda 的线性等式。
1 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 某农场I、II、III 等耕地的面积分别为100 hm2、300 hm2 和200 hm2，计划种植水稻、大豆和玉米，要求三种作物的最低收获量分别为190000kg、130000kg 和350000kg。
I、II、III 等耕地种植三种作物的单产如表5.1.4 所示。
若三种作物的售价分别为水稻1.20 元/kg，大豆1.50 元/kg，玉米0.80 元/kg。
那么，（1）如何制订种植计划，才能使总产量最大？（2）如何制订种植计划，才能使总产值最大？表 1题目六：无约束优化问题求下列函数的极小点，极小值（1）（2）（3）二、数学模型或求解分析或算法描述程序命令图形等题目五：c=[-10 -9];A=[6 5;10 20;1 0];b=[61;150;800];Aeq=[];beq=[];vlb=[0;0];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)2）c=[-11 -9];A=[6 5;10 20;1 0];b=[60;150;8];Aeq=[];beq=[];vlb=[0;0];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)2c=[11 9 9 8 6 6 14 12 10];A=[11000 9500 9000 0 0 0 0 0 0;0 0 0 8000 6800 6000 0 0 0;0 0 0 0 0 0 14000 12000 10000]; Aeq=[1 0 0 1 0 0 1 0 0;0 1 0 0 1 0 0 1 0;0 0 1 0 0 1 0 0 1];beq=[100 200 300];vlb=[0;0;0;0;0;0;0;0;0];vub=[];b=[190000 130000 350000];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)题目六：1）[xos,yos]=fminsearch('x(1)^2+4*x(2)^2+9*x(3)^2-2*x(1)+18*x(2)',[0 0 0]) 2）[xos,yos]=fminsearch('x(1)^2+3/2*x(2)^2-2*x(1)*x(2)+x(1)-2*x(2)',[0 0 0])3）[xos,yos]=fminsearch('(x(1)-1)^4+x(2)^2',[0 1 0])三、结果或结论或截图题目五：题目六：1、2、3、四、结果分析讨论或评价、推广、小结等《数学建模与数学实验》上机报告（第 4 次）一、上机训练目的、题目或内容（简述综述）等题目七：某公司有5 个建筑工地要开工，每个工地的位置（用平面坐标系a，b 表示，距离单位：千米）及水泥日用量d(吨)由下表给出。