2太阳能电池的数学模型

2太阳能电池的数学模型
2太阳能电池的数学模型

2太阳能电池的数学模型

太阳能电池的数学模型是太阳能电池模拟器系统设计的基础,本章从太阳能电池的工作原理、等效电路出发,详细介绍了太阳能电池数学模型的建模过程,给出了太阳能电池的数学模型,并且对该数学模型进行了仿真,证明了该数学模型的正确性,为下文提出六折线模型拟合太阳能电池的I-V特性曲线奠定了基础。

2.1太阳能电池的工作原理

通常所说的太阳能电池指的是太阳能电池单体,太阳能电池单体是一种能够利用光伏效应将太阳能直接转换为电能的半导体装置,它的转换效率一般可达百分之十五左右。它通常是由大量的PN结串联而成的,整体结构一般是由一个P型半导体作为底座,在上面刻入N 型薄膜,并且通过金属导线把PN结的两端引出。太阳能电池单体是最小的光电转换单位,输出电压和输电电流都很小,一般不可以直接作为电源使用。通常都是将一定数量太阳能电池单体通过串联构成太阳能电池组件来使用。太阳能电池组件的输出电压一般达到24V左右,24V的电压可用来为蓄电池充电,能够应用在各个系统和领域中。当需要进行大功率光伏发电系统时,可以把这些太阳能电池组件通过一定的形式串联或并联起来,形成太阳能电池阵列。太阳能电池阵列能够产生较大的功率,可以用在各个领域中。

太阳能电池发电的原理主要是半导体的光生伏特效应,也称为光伏效应。硅半导体结构如图2-1 a)所示,在图中,硅原子用正电荷来表示,硅原子四周的四个电子用图中的负电荷来表示。当向晶体硅中掺入其他的杂质,如硼、磷等就会形成一个个很小的PN结。当向晶体中掺入硼时,含有杂质硼的晶体硅的内部电子排列如图2-1 (b)所示。图中,硅原子用正电荷来表示,硅原子四周的四个电子用负电荷表示,而图中黄色的就表示掺入的硼原子,由于硼原子的外部只有三个电子,就会吸引硅原子的一个电子过来,这样就会产生如图中蓝色的空穴,这个空穴又会因为没有足够的电子而去吸引别的电子,这样就形成了P ( positive)型半导体。

同样的原理,如图2-1 (c),当掺入的杂质为磷时,因为磷原子的周围有五个电子,磷原子与硅原子结合时就会多出来一个电子,多出来的这一个电子通常在晶体内部是很活跃的,这样就形成了N ( negative)型半导体。

如上面的分析,P型半导体内部含有多余的电子,而同时N型半导体内部含有多余的空穴,当这两种半导体材料结合在一起时,就会在交界处的区域内形成一个特殊的薄层,这个薄层就是PN结。PN结靠近P型半导体的这侧带负电,靠近N型半导体的这侧带正电。这是因为P型半导体内部含有多余的空穴,而N型半导体内部含有多余的电子,当二者结合在一起时就会出现电子和空穴的浓度差,这样就会出现P型半导体的空穴向N型半导体的这侧扩散,而N型半导体的电子向P型半导体这侧扩散,扩散的结果是P型半导体因为

留下多余的电子而表现出带有负电,同时N型半导体因为留下了多余的空穴而表现出带有正电,这样就形成了一个由N区指向P区的内建电场,而内建电场又有阻碍电子和空穴扩散的作用,并且还会使电子和空穴向与扩散运动相反的方向进行漂移运动。最终空穴和电子的扩散运动与漂移运动会达到一个动态的平衡。处于动态平衡下的这个薄膜区域就是PN结,如图2-2所示。

当含有杂质的半导体受到光照射时,PN结中,P型半导体中的电子会向N型区域流动,而N型半导体中的空穴会向P型区域流动。这样就形成了由N区向P区流动的电流,然后在PN结中由于空穴和电子的堆积就形成了电势差,这种电势差对外就表现为电源。

因为半导体不是电的良导体,电子在PN结内部流动时会遇到很大的阻碍,对外就表现为内阻很大。为此,我们在PN结材料的表面涂上金属层以供电子顺利流动,但是如果在PN 结表层全部涂上金属层,阳光就被阻挡在金属层的外面不能进入,也就不产生电流了,因此一般都是用金属网格覆盖PN结,这样既能使PN结顺利产生电流,也能够使足够的太阳光流进PN表面上。另外由于硅的表面很光滑,大量的太阳光会被反射掉而不能被电池利用。针对这个问题,科学家们想了一个办法,在PN结的表面涂上一层能够吸收太阳光的反射膜,这样就能够将照在电池表面的太阳光的95%吸收到PN结上。

2.2太阳能电池的等效电路

上一节我们己经对太阳能电池的原理进行了详细的说明,当接上负载的太阳能电池被阳光照射时,负载中便会有电流流过,然后负载两端便会有电压产生,我们可用图2-3所示的等效电路来说明此时太阳能电池的工作情况。图中用能稳定产生光电流1:的电流源代表太阳能电池,同时并联一个并联电阻RS,Z和一个处于正偏电压下的二极管。从图中可以明显的看出,流经二极管的I。和流经并联电阻的旁路电流I S,Z都是由I:供给的,剩余的一部分光电流通过太阳能电池的串联电阻RS后流入负载R。对于实际的太阳能电池而言,我们可以把它看成是由许多个具有这种等效电路结构的电池单元并联而形成的,所以图2-3中所示的等效电路中的所有参量都应看作是集中参量(即各子电池参量的总和)。

假设负载端电压和流进负载R的电流分别为U, I,则太阳能电池的等效电路的数学表达式为:

,一,;一,n牛exp[ q(:、IR)」

““LAlb 1

}

U+IR

一1卜一一

I R,

s九

(2一1)

式中:I:一光生电流;q一电荷电量;I。一二极管饱和电流;A一二极管因子;T-

开氏温度(K ); K一波尔兹曼常数;U一电池的输出电压;I一电池的输出电流;Rs}} - 等效并联电阻;R、一等效串联电阻。

式(2-1)是基于物理原理的最基本的解析表达式,己被广泛应用于太阳电池的理论分析中,但由于表达式中的5个参数,包括IL, lo, RS, RS,Z和A,它们不仅与电池温度和口射强度有关,而且确定十分困难,因此不便于工程应用,也不是太阳电池供应商向用户提供的技术参数。

2.3太阳能电池的输出特性

太阳能电池的输出特性主要是指它的输出1-v特性和它的输出P-v特性两种

特性[[21],如图2-5所示。在某一特定的自然环境下,太阳能电池的输出电压和输出电流是跟电池所接的负载电阻相关的。对于某一电池,在特定的自然环境下,不同的电阻对应的输出电流和输出电压做成的曲线就是该电池在特定条件下的伏安特性曲线。研究太阳能电池的伏安特性曲线可以知道,单一条件下的特性曲线可以分析特定条件下负载与电池之间的相互作用,而不同条件下的特性曲线可以预见太阳能电池是如何被环境所影响的。

2.3.1太阳能电池的伏安特性曲线

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤; 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非 预制性、条理性、技艺性和局限性等特点;; 3.能表述数学建模的分类; 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型; 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification).将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构,用系统辨识确定模型的参数. 可以看出,用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的.如果掌握了机理方面的一定知识,模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主.当然,若需要模型参数的具体数值,还可以用系统辨识或其他统计方法得到.如果对象的内部机理基本上没掌握,模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报,则可以系统辩识方法为主.系统辨识是一门专门学科,需要一定的控制理论和随机过程方面的知识.以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与实际问题的性质、建模的目的等有关,从 §16.2节的几个例子也可以看出这点.下面给出建模的—般步骤,如图16-5所示. 图16-5 建模步骤示意图 模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识,又要充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化、均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.

整数规划的两种数学模型解法

规划模型求解 指导老师: 组员: 组员分工 实际的内容: 1·简要介绍线性规划的历史 线性规划是运筹学中最基本、应用最广泛的分支。规划模型是一类有着广泛应用的确定性的系统优化模型,1939年,苏联数学家康托洛维奇出版《生产组织和计划中的数学方法》一书. 1947年,美国数学家丹兹格提出了线性规划问题的单纯形求解方法. 1951年,美国经济学家库普曼斯(J.C.Koopmans,1910—1985)出版《生产与配置的活动分析》一书. 1950~1956年,线性规划的对偶理论出现. 1960年,丹兹格与沃尔夫(P.Wolfe)建立大规模线性规划问题的分解算法. 1975年,康托洛维奇与库普曼斯因“最优资源配置理论的贡献”荣获诺贝尔经济学奖. 1978年,苏联数学家哈奇扬(L.G.Khachian)提出求解线性规划问题的多项式时间算法(内点算法),具有重要理论意义. 1984年,在美国贝尔实验室工作的印度裔数学家卡玛卡(N.Karmarkar)提出可以有效求解实际线性规划问题的多项式时间算法——Karmarkar算法.

线性规划的基本点就是在满足一定约束条件下,使预定的目标达到最优. 现在线性规划已不仅仅是一种数学理论和方法,而且成了现代化管理的重要手段,是帮助管理者与经营者做出科学决策的一个有效的数学技术. 历史表明,重要数学概念对数学发展的作用是不可估量的,函数概念对数学发展的影响,可以说是贯穿古今、旷日持久、作用非凡,回顾函数概念的历史发展,看一看 函数概念不断被精炼、深化、丰富的历史过程,是一件十分有益的事情,它不仅有助于我们提高对函数概念来龙去脉认识的清晰度,而且更能帮助我们领悟数学概念 对数学发展,数学学习的巨大作用。 2·线性规划的原理:线性规划是合理利用、调配资源 的一种应用数学方法。它的基本思路就是在满足一定的约束条件下,使预定的目标达到最优。它的研究内容可归纳为两个方面:一是系统的任务已定,如何合理筹划,精细安排,用最少的资源(人力、物力和财力)去实现这个任务;二是资源的数量已定,如何合理利用、调配,使任务完成的最多。前者是求极小,后者是求极大。线性规划是在满足企业内、外部的条件下,实现管理目标和极值(极小值和极大值)问题,就是要以尽少的资源输入来实现更多的社会需要的产品的产出。因此,线性规划是辅助企业“转轨”、“变型”的十分有利的工具,它在辅助企业经营决策、计划优化等方面具有重要的作用。其一般形式为: n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a x c x c x c x f =+++=+++→+++= 2 2222121112121112211min )(

有机太阳能电池实验报告

有机太阳能电池实验报告 实验项目名称P3HT-PC61BM 体异质结聚合物太阳能 电池器件制作与性能测试 实验日期 指导老师 实验者 学号 专业班级 第一部分:实验预习报告 一、实验目的 通过在实验室现场制作P3HT-PC61BM 聚合物体异质结太阳能电池器件以及开展电池性能测试,了解有机太阳能电池的制作工艺与流程,熟悉相关的加工处理与分析测试设备工作原理与使用方法,加深对有机太阳能电池的感性认识,提高学生的实际操作能力,培养学生对科学研究的兴趣。 二、实验仪器 电子分析天平、加热磁力搅拌器、超声仪、紫外臭氧清洗系统、旋涂仪、 惰性气体操作系统、真空蒸镀系统、太阳光模拟器、数字源表、台阶仪 三、实验要求 1、严格按照实验室要求与规范开展实验,未经允许不得随意触摸或按动设备开关或按钮以及设备控制系统。 2、实验期间保持室内安静,保持实验室内清洁卫生。 3、熟悉有机太阳能电池加工与测试相关设备、原理与方法。 四、实验内容与实验步骤 1.聚合物体异质结加工溶液的配制(活性层P3HT:PCBM 溶液的配制) 在手套箱外称取所需的P3HT 5、6mg 与PCBM 5、6mg,混合好装入带有磁子的5mL 瓶子中,转移到手套箱中;用一次性注射器吸取0、33mL oDCB(邻二氯苯)溶剂,配成17mg mL-1的溶液,放到加热台(加热台需要 5 分钟的稳定时间)上,设置温度为85℃,搅拌1h 后,冷却至室温待用。 2.导电玻璃表面清洁与处理。 A.首先确认ITO 面,用万用电表(打到Ω档)测试其表面电阻,有电阻的一面为ITO,在其反面的边缘处刻‘上’字(见下图)。将ITO 依次放到去离子水、丙酮与异丙醇中超声清洗10 分钟。每次超声完毕,用镊子取出ITO,用同样的溶剂反复冲洗两面三次,之后用氮气枪迅速吹干,立刻放到盛有下一种溶剂的容器中清洗。最后将用氮气枪吹干的ITO 转移到六孔板中转移至紫外/臭氧清洗机(操作详见其说明)中,将ITO面朝上,表面清洁处理10 分钟后,将ITO 取出并置于六孔板中待旋涂PEDOT:PSS(ITO 面朝下)。

(完整word版)整数规划的数学模型及解的特点

整数规划的数学模型及解的特点 整数规划IP (integer programming):在许多规划问题中,如果要求一部分或全部决策变量必须取整数。例如,所求的解是机器的台数、人数、车辆船只数等,这样的规划问题称为整数规划,简记IP 。 松弛问题(slack problem):不考虑整数条件,由余下的目标函数和约束条件构成的规划问题称为该整数规划问题的松弛问题。 若松弛问题是一个线性规化问题,则该整数规划为整数线性规划(integer linear programming)。 一、整数线性规划数学模型的一般形式 ∑==n j j j x c Z 1 min)max(或 中部分或全部取整数n j n j i j ij x x x m j n i x b x a t s ,...,,...2,1,...,2,10 ),(.211 ==≥=≥≤∑= 整数线性规划问题可以分为以下几种类型 1、纯整数线性规划(pure integer linear programming):指全部决策变量都必须取整数值的整数线性规划。有时,也称为全整数规划。

2、混合整数线性规划(mixed integer liner programming):指决策变量中有一部分必须取整数值,另一部分可以不取整数值的整数线性规划。 3、0—1型整数线性规划(zero —one integer liner programming):指决策变量只能取值0或1的整数线性规划。 1 解整数规划问题 0—1型整数规划 0—1型整数规划是整数规划中的特殊情形,它的变量仅可取值0或1,这时的 ???? ? ????≥≤+≥+≤-+=且为整数0,5210453233max 2121212121x x x x x x x x x x z

太阳能电池——大学物理实验

太阳能电池特性的测量 能源短缺和地球生态环境污染已经成为人类面临的最大问题,新能源利用迫在眉睫。太阳能是一种取之不尽、用之不竭的新能源。太阳电池可以将太阳能转换为电能,随着研究工作的深入与生产规模的扩大,太阳能发电的成本下降很快,而资源枯竭与环境保护导致传统电源成本上升。太阳能发电有望在不久的将来在价格上可以与传统电源竞争,太阳能应用具有光明的前景。 根据所用材料的不同,太阳能电池可分为硅太阳能电池,化合物太阳能电池,聚合物太阳能电池,有机太阳能电池等。其中硅太阳能电池是目前发展最成熟的,在应用中居主导地位。 本实验研究单晶硅,多晶硅,非晶硅3种太阳能电池的特性。 实验目的 1. 学习太阳能电池的发电的原理 2. 了解太阳电池测量原理 3. 对太阳电池特性进行测量 实验原理 太阳能电池利用半导体P-N 结受光照射时的 光伏效应发电,太阳能电池的基本结构就是一个大 面积平面P-N 结,图1为P-N 结示意图。 P 型半导体中有相当数量的空穴,几乎没有自由电子。N 型半导体中有相当数量的自由电子, 几乎没有空穴。当两种半导体结合在一起形成 P-N 结时,N 区的电子(带负电)向P 区扩散, P 区的空穴(带正电)向N 区扩散,在P-N 结附近形成空间电荷区与势垒电场。势垒电场会使载流子向扩散的反方向作漂移运动,最终扩散与漂移达到平衡,使流过P-N 结的净电流为零。在空间电荷区内,P 区的空穴被来自N 区的电子复合,N 区的电子被来自P 区的空穴复合,使该区内几乎没有能导电的载流子,又称为结区或耗尽区。 当光电池受光照射时,部分电子被激发而产生电子-空穴对,在结区激发的电子和空穴分别被势垒电场推向N 区和P 区,使N 区有过量的电子而带负电,P 区有过量的空穴而带正电,P-N 结两端形成电压,这就是光伏效应,若将P-N 结两端接入外电路,就可向负载输出电能。 在一定的光照条件下,改变太阳能电池负载电阻的大小,测量其输出电压与输出电流,得到输出伏安特性,如图2实线所示。 负载电阻为零时测得的最大电流I SC 称为短路电 流。 负载断开时测得的最大电压V OC 称为开路电压。 太阳能电池的输出功率为输出电压与输出电流的 乘积。同样的电池及光照条件,负载电阻大小不一样 时,输出的功率是不一样的。若以输出电压为横坐标, 输出功率为纵坐标,绘出的P-V 曲线如图2点划线所 示。 输出电压与输出电流的最大乘积值称为最大输出功率P max 。 空间电荷区 图1 半导体P-N 结示意图 I V

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。

建立数学模型的方法步骤特点及分类

§16.3 建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤; 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理 性、技艺性和局限性等特点;; 3.能表述数学建模的分类; 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型; 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.§16.2节的示例都属于机理分析方法。测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification).将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构,用系统辨识确定模型的参数. 可以看出,用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的.如果掌握了机理方面的一定知识,模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主.当然,若需要模型参数的具体数值,还可以用系统辨识或其他统计方法得到.如果对象的内部机理基本上没掌握,模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报,则可以系统辩识方法为主.系统辨识是一门专门学科,需要一定的控制理论和随机过程方面的知识.以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与实际问题的性质、建模的目的等有关,从§16.2节的几个例子也可以看出这点.下面给出建模的—般步骤,如图16-5所示. 图16-5 建模步骤示意图 模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份

01型整数规划模型

甲乙公司不合作即竞争下所争取到的不同名专业推广者所建立的不同动态规划模 型的组合方案如下:其中X 为可能竞争到的专业推广者人数,即动态规划模型中第一天的

专业推广者推 广能力的份数,Y 为第二天需要的专业推广者推广能力的份数,即第三天安排从事推广 工作的专业推广者的人数;Z 为第三天需要的专业推广者推广能力的份数,即第三天安排从事推广工作的专业推广者的人数;a 为x 名专业推广者累计从事培训工作出来的兼职推广者的批数(每批20 人),其中,有多种组合方案;甲公司雇佣这些兼职推广者均工作一天,从事推广工作,第二天辞退a ?b 批兼职推广员,其余的b 批继续从事推广工作一天后辞退,即兼职宣传员总共最多雇佣2 天;cost 为花费的成本,即资金的使用数量;F 为不同方案下所达到的总推广效益。上表可以提供给甲公司做决策依据,根据效益的大小甲公司可以决策的目标方向顺序是从①--⑧,即不合作的情况下甲公司可以尽量争取到9 人,如若 不行,考虑争取4 人。 §5.4 0—1型整数规划模型 1、 0—1型整数规划模型概述 整数规划指的是决策变量为非负整数值的一类线性规划,在实际问题的应用中,整数规划模型对应着大量的生产计划或活动安排等决策问题,整数规划的解法主要有分枝定界解法及割平面解法(这里不作介绍,感兴趣的读者可参考相关书籍)。在整数规划问题中,0—1型整数规划则是其中较为特殊的一类情况,它要求决策变量的取值仅为0或1,在实际问题的讨论中,0—1型整数规划模型也对应着大量的最优决策的活动与安排讨论,我们将列举一些模型范例,以说明这个事实。 0—1型整数规划的的数学模型为: 目标函数 n n x c x c x c z M i n M a x +++= 2211)( 约束条件为: ???? ?? ?==≥≤++=≥≤++=≥≤++1 | 0 ) ,() ,() ,(2211222221211 1212111n m n mn m m n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a , , ,21 这里,0 | 1表示0或1。 2、0—1型整数规划模型的解法

(整理)大物实验太阳能电池.

实验62 太阳能电池特性研究 根据所用材料的不同,太阳能电池可分为硅太阳能电池,化合物太阳能电池,聚合物太阳能电池,有机太阳能电池等。其中硅太阳能电池是目前发展最成熟的,在应用中居主导地位。本实验研究单晶硅,多晶硅,非晶硅3种太阳能电池的特性。 【实验目的】 1. 太阳能电池的暗伏安特性测量 2. 测量太阳能电池的开路电压和光强之间的关系 3. 测量太阳能电池的短路电流和光强之间的关系 4. 太阳能电池的输出特性测量 【实验原理】 太阳能电池利用半导体P-N 结受光照射时的光伏效应发电,太阳能电池的基本结构就是一个大面积平面P-N 结,图1为P-N 结示意图。 P 型半导体中有相当数量的空穴,几乎没有自由 电子。N 型半导体中有相当数量的自由电子,几乎没有空穴。当两种半导体结合在一起形成P-N 结时,N 区的电子(带负电)向P 区扩散, P 区的空穴(带正 电)向N 区扩散,在P-N 结附近形成空间电荷区与势垒电场。势垒电场会使载流子向扩散的反方向作漂移运动,最终扩散与漂移达到平衡,使流过P-N 结的净电流为零。在空间电荷区内,P 区的空穴被来自N 区的电子复合,N 区的电子被来自P 区的空穴复合,使该区内几乎没有能导电的载流子,又称为结区或耗尽区。 当光电池受光照射时,部分电子被激发而产生电子-空穴对,在结区激发的电子和空穴分别被势垒电场推向N 区和P 区,使N 区有过量的电子而带负电,P 区有过量的空穴而带正电,P-N 结两端形成电压,这就是光伏效应,若将P-N 结两端接入外电路,就可向负载输出电能。 在一定的光照条件下,改变太阳能电池负载电阻的大小,测量其输出电压与输出电流,得到输出伏安特性,如图2实线所示。 负载电阻为零时测得的最大电流I SC 称为短路电流。 负载断开时测得的最大电压V OC 称为开路电压。 太阳能电池的输出功率为输出电压与输 出电流的乘积。同样的电池及光照条件,负载电 阻大小不一样时,输出的功率是不一样的。若以 输出电压为横坐标,输出功率为纵坐标,绘出的 P-V 曲线如图2点划线所示。 输出电压与输出电流的最大乘积值称为最大 输出功率P max 。 填充因子F.F 定义为: sc oc I V P F F ?=?max (1) 空间电荷区 图1 半导体P-N 结示意图 I V

第二章 系统的数学模型

第二章 系统的数学模型 2.3图中三图分别表示三个机械系统。求出他们各自的微分方程,图中xi 表示输入位移,xo 表示输出位移,假设输出端无负载效应。 解:(1)、对图(a )所示系统,有牛顿定律有 c 1(x i-x 0)-c 2x 0=m x 0 即 m x 0+(c 1-c 2) x 0= c 1x i (2)、对图(b )所示系统,引入一中间变量x ,并有牛顿定律有 (x i -x)k 1=c(x -x 0) c(x -x 0)=k 2x 0 消除中间变量有 c(k 1+k 2)x 0+k 1k 2x 0=ck 1x i (3)、对图(c )所示系统,有牛顿定律有 c(x i-x 0)+ k 1 (x i -x)= k 2x 0 即 c x 0+(k 1+k 2)x 0=c x i+ k 1x i 2.4 求出图(2.4)所示电网络图的微分方程。

解:(1)对图(a )所示系统,设i x 为流过1R 的电流,i 为总电流,则有 ?+ =i d t C i R u o 2 21 11i R u u o i =- dt i i C u u o i ?-= -)(11 1 消除中间变量,并化简有 i i i o o o u R C u C C R R u R C u R C u C C R R u R C 1 22 11 221122 112211 )(1)1(++ +=++ ++ (2)对图(b )所示系统,设i 为电流,则有 dt i C i R u u o i ?+ +=1 11 i R dt i C u o 2 2 1+= ? 消除中间变量,并化简有 i i o o u C u R u C C u R R 2 22 1 211)11()(+=+ ++ 2.5 求图2.5所示机械系统的微分方程。图中M 为输入转矩,C m 为圆周阻尼,J 为转动惯量。 解:设系统输入为M (即M (t )),输出为θ(即θ(t )),分别对圆盘和质块进行动力学分析,列写动力学方程如下:

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1)以社会,经济,管理,环境,自然现象等现代科学中出现的新问题为背景,一般都有一个比较确切的现实问题。 2)给出若干假设条件: 1. 只有过程、规则等定性假设; 2. 给出若干实测或统计数据; 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题,优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案,统计问题一般具有大量的数据需要处理,寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型,寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析,寻求规律建立数学模型,采用的分析方法一般有: 1). 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式。 2). 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据,又称为过程统计方法。 3)、多元统计分析(聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析)。 3、计算机仿真(又称统计估计方法):根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿,观察在某种规则限制下的仿真结果(如蒙特卡罗模拟)。 三、模型求解: 模型建好了,模型的求解也是一个重要的方面,一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要,常用求解软件有matlab,mathematica,lingo,lindo,spss,sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解,spss,sas一般用于统计问题的求解,matlab,mathematica功能较为综合,分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有:数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力: 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用,在现行方案不令人满意或难以进展时,一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站:CNKI、VIP、万方。 五、论文结构: 0、摘要 1、问题的重述,背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设,符号说明 4、模型的建立(局部问题分析,公式推导,基本模型,最终模型等) 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验,误差分析 7、模型评价:优缺点,模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现,因此论文的写法至关重要:

数学模型的定义

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

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 ()

薅§16.3建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 螁[学习目标] 蚀1.能表述建立数学模型的方法、步骤; 蒆2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点;; 羆3.能表述数学建模的分类; 蒃4.会采用灵活的表述方法建立数学模型; 葿5.培养建模的想象力和洞察力。 薆一、建立数学模型的方法和步骤 膃—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.§16.2节的示例都属于机理分析方法。测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(SystemIdentification).将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构,用系统辨识确定模型的参数. 袁可以看出,用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的.如果掌握了机理方面的一定知识,模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主.当然,若需要模型参数的具体数值,还可以用系统辨识或其他统计方法得到.如果对象的内部机理基本上没掌握,模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报,则可以系统辩识方法为主.系统辨识是一门专门学科,需要一定的控制理论和随机过程方面的知识.以下所谓建模方法只指机理分析。 膈建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与实际问题的性质、建模的目的等有关,从 薆§16.2节的几个例子也可以看出这点.下面给出建模的—般步骤,如图16-5所示. 薄图16-5建模步骤示意图 蚃模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料. 芁模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识,又要充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化、均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.

数学建模(整数规划)

整数规划模型

实际问题中 x x x x f z Max Min T n "),(),()(1==或的优化模型 m i x g t s i ",2,1,0)(..=≤x ~决策变量f (x )~目标函数g i (x )≤0~约束条件 多元函数决策变量个数n 和数 线性规划条件极值约束条件个数m 较大最优解在可行域学 规 非线性规划解 的边界上取得划 整数规划

Programming +Integer 所有变量都取整数,称为纯整数规划;有一部分取整数,称为混合整数规划;限制取0,1称为0‐1型整数规划。 型整数规划

+整数线性规划 max(min) n z c x =1j j j n =∑1 s.t. (,) 1,2,,ij j i j a x b i m =≤=≥=∑"12 ,,,0 () n x x x ≥"且为整数 或部分为整数

+例:假设有m 种不同的物品要装入航天飞机,它们的重量和体积分别为价值为w j 和v j ,价值为c j ,航天飞机的载重量和体积限制分别为W 和V ,如何装载使价值最大化? m 1?1 max j j j c y =∑ 1 0j j y =?被装载 s.t. m j j v y V ≤∑0 j ?没被装载1 j m =1 j j j w y W =≤∑ 0 or 1 1,2,,j y j m =="

(Chicago)大学的Linus Schrage教授于1980年美国芝加哥(Chi)Li S h 前后开发, 后来成立LINDO系统公司(LINDO Systems Inc.),网址:https://www.360docs.net/doc/004052870.html, I)网址htt//li d LINDO: Interactive and Discrete Optimizer (V6.1) Linear(V61) LINGO: Linear Interactive General Optimizer (V8.0) LINDO——解决线性规划LP—Linear Programming,整数规划IP—Integer Programming问题。 LINGO——解决线性规划LP—Linear Programming,非线性规划NLP—Nonlinear Programming,整数规划IP—Integer Programming g g整划g g g 问题。

数学建模的几种常用方法

枝正在绽放的教研之花,一定会在教育的百花园中,开放得更加灿烂多姿。 参考文献: [1]陈遒臣.教育哲学[M].台湾心理出版社,1996. [2]王天一.外国教育史[M].北京:北师大出版社,1996. [3]陈长前.如何培养学生学习数学的兴趣[J].中学数学教学,1998,(5).[4]丁锦辉.有效备课.初中数学[M].长春:东北师范大学出版 社,2008. [5]刘晓明.生本备课—— —备课与师德行为[M].长春:东北师范大学出版社,2008. [6]刘湘溶.创新教师教育新模式[M].北京:经济科学出版社, 2004. [7]华同旭.教育创新与发展[M].北京:经济科学出版社,2007. 第30卷2012年5月 太原大学教育学院学报 JOURNAL OF EDUCATION INSTITUTE OF TAIYUAN UNIVERSITY Vol.30 May.2012数学建模的几种常用方法 张婧 (太原大学教育学院,山西太原030001) 〔摘要〕文章介绍了数学建模的一些主要术语,讨论了数学建模的常用方法以及这些方法的适用情况、使用步骤和主要思想。 〔关键词〕数学建模;数学模型;思想;问题 1983年,数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校,在清华大学首次开设。1987年高等教育出版社出版了国内第一本《数学模型》教材。20多年来,数学建模工作发展的非常快,许多高校相继开设了数学建模课程,我国从1989年起参加美国数学建模竞赛,1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛,旨在“培养学生解决实际问题的能力和创新精神,全面提高学生的综合素质”。近年来,数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高,而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域。本文主要介绍了数学建模中常用的方法。 一、数学建模的相关概念 原型就是人们在社会实践中所关心和研究的现实世界中的事物或对象。 模型是指为了某个特定目的将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。一个原型,为了不同的目的可以有多种不同的模型。 数学模型是指对于现实世界的某一特定对象,为了某个特定目的,进行一些必要的抽象、简化和假设,借助数学语言,运用数学工具建立起来的一个数学结构。 数学建模是指对特定的客观对象建立数学模型的过程,是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示,常常是形象化的或符号的表示,是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法 二、教学模型的分类 数学模型从不同的角度可以分成不同的类型,从数学的角度,按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型:几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。 三、数学建模的常用方法 1.类比法 数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后,用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题,而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上,通过联想、归纳对各因素进行分析,并且与已知模型比较,把未知关系化为已知关系,在不同的对象或完全不相关的对象中找出同样的或相似的关系,用已知模型的某些结论类比得到解决该“类似”问题的数学方法,最终建立起解决问题的模型。 2.量纲分析法 量纲分析是20世纪初提出的在物理领域中建立数学模型的一种方法,它是在经验和实验的基础上,利用物理定律的量纲齐次性,确定各物理量之间的关系。它是一种数学分析方法,通过量纲分析,可以正确地分析各变量之间的关系,简化实验和便于成果整理。 在国际单位制中,有七个基本量:质量、长度、时间、电流、温度、光强度和物质的量,它们的量纲分别为M、L、T、I、H、J和N,称为基本量纲。 量纲分析法常常用于定性地研究某些关系和性质,利用量纲齐次原则寻求物理量之间的关系,在数学建模过程中常常进行无量纲化,无量纲化是根据量纲分析思想,恰当地选择特征尺度将有量纲量化为无量纲量,从而达到减 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,38 ——

太阳能电池基本特性测定实验

太阳能电池基本特性测定实验 目对太阳能的充分利用可以解决人类日趋增长的能源需求问题。太阳能是一种新能源, 一是利利用太阳能发电目前有两种方法,前,太阳能的利用主要集中在热能和发电两方面。太阳能的利用和太阳能电池的特性研究二是太阳能电池。用热能产生蒸气驱动发电机发电,为此,许多发达国家正投入大量人力物力对太阳能接收器进行研究。是21 世纪的热门课题,介绍太阳能电池的电学性质我们尝试在普通物理实验中开设了太阳能电池的特性研究实验,联系科并对两种性质进行测量。该实验作为一个综合设计性的普通物理实验,和光学性质,技开发实际,有一定的新颖性和实用价值,能激发学生的学习兴趣。 】实验目的【无光照时,测量太阳能电池的伏安特性曲线1. IPU FF、开路电压及填充因子、最大输出功率2. 测量太阳能电池的短路电流SCaxmOC IJJU的关系,求出它与相对光强3. 测量太阳能电池的短路电流、开路电压SC0OC们的近似函数关系。【实验仪器】 光具座、滑块、白炽灯、太阳能电池、光功率计、遮光罩、电压表、电流表、电阻箱

】【实验原理, 在没有光照时太阳能电池能够吸收光的能量,并将所吸收的光子的能量转化为电能。UI的关系为可将太阳能电池视为一个二极管,其正向偏压与通过的电流qU???? 1?I?Ie nKT (1) ??0??In qK,1。是二极管的反向饱和电流,是玻尔兹曼常量是理想二极管参数,理论值为其中0q T为热力学温度。(可令)为电子的电荷量,??nKT EEE?由半导体理论知,二极管主要是由如图所示的能隙为的半导体所构成。CVC E当入射光子能量大于能隙时,光子被半导体所吸为半导体价电带。为半导体导电带,V空穴对受到二极管内电场的影响而产生光生电动势,这一电子-收,并产生电子-空穴对。 现象称为光伏效应。 光电流示意图 IPU, 和外太阳能电池的基本技术参数除短路电流和开路电压还有最大输出功率 SCaxOCm P IUFFFF。最大输出功率也就是定义为的最大值。填充因子填充因子axm P?FF max (2) UI OCSC FFFF,说明太阳能电池对光的利用值越大是代表太阳能电池性能优劣的一个重要参数。率越高。 】【实验内容及步骤U?I特性(直流偏压从1.在没有光源(全黑)的条件下,测量太阳能电池正向偏压时的V00?3.))设计测量电路图,并连接。(1 1 图q I UI?I?U的值。和曲线并求出常数关系数据,利用测得的正向偏压时(2)画出??0nKT 注意此时光源到太阳能电池距在不加偏压时,用白色光照射,测量太阳能电池一些特性。2.cm20

建立数学模型的一般方法

建立数学模型的一般方法 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义. 模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识,又要充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化、均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样. 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(常量和变量)之间的等式(或不等式)关系或其他数学结构.这里除需要一些相关学科的专门知识外,还常常需要较广阔的应用数学方面的知识,以开拓思路.当然不能要求对数学学科门门精通,而是要知道这些学科能解决哪一类问题以及大体上怎样解决.相似类比法,即根据不同对象的某些相似性,借用已知领域的数学模型,也是构造模型的一种方法.建模时还应遵循的一个原则是,尽量采用简单的数学工具,因为你建立的模型总是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少数专家欣赏. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值计算等各种

相关文档
最新文档