数学建模 差分 方程模型

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数学建模中的差分方程模型

数学建模中的差分方程模型

数学建模中的差分方程模型数学建模是一种将实际问题转化为数学模型并寻求与之相连的数学方法的学科,不仅仅在理论研究上有很大的应用,也在实际生活中有着广泛的应用。

在各种数学模型中,差分方程模型也是一种很重要的模型。

本文将结合实例,介绍差分方程模型的定义、建立、求解以及应用。

差分方程模型定义差分方程模型是一种通过离散化的方法,将连续时间问题转化为离散时间问题,来描述变量随时间的变化规律的数学模型。

这种数学模型以时间为自变量,以某个状态量为因变量,由一定的关系式组成。

例如:y(n+1)=ay(n)+b,式子中y(n)代表第n时刻系统状态,y(n+1)代表第n+1时刻系统状态,a和b为常数。

差分方程模型建立建立差分方程模型的关键是将实际问题中的连续变化离散化。

一般情况下,对于所建立的模型,首先要确定它的思路和范围,然后根据实际情况,确定差分方程的形式。

此外,还需要进行参数的估计和参数变化的分析,以及对模型精确性的验证。

以物理学中的简谐振动为例,建立一个差分方程模型描述其运动,即一个质点在回复力作用下以简谐运动形式振动。

设t为时间,y为质点的位移,v为质点的速度,a为质点的加速度,则有:$$y=n\Delta y \\v=\dfrac{y(n+1)-y(n-1)}{2\Delta t} \\a=\dfrac{y(n+1)-2y(n)+y(n-1)}{(\Delta t)^2}$$其中n为时间步长,$\Delta t$为时间间隔。

我们利用受力平衡的原理,即简谐振动中的$F=-ky$得到:$$\dfrac{y(n+1)-2y(n)+y(n-1)}{(\Delta t)^2} = -\dfrac{k}{m}y(n)$$将$\alpha=\dfrac{k}{m}$带入上式得到:$$y(n+1)-2(1+\alpha)y(n)+y(n-1) = 0$$此时,我们便成功地建立了描述简谐振动的差分方程模型。

差分方程模型求解对差分方程模型求解通常有两种方法:一种是使用递推公式进行求解,另一个方法是使用其它数学方法,如拉普拉斯变换或离散傅立叶变换等。

差分方程模型的基本概念

差分方程模型的基本概念

预测经济趋势
通过建立差分方程模型,可以对 未来的经济趋势进行预测,帮助 决策者制定相应的经济政策。
评估经济政策
差分方程模型可以用来评估不同 经济政策的实施效果,为政策制 定者提供参考依据。
在物理学中的应用
描述振动现象
差分方程模型可以用来描述物体的振动规律,如弹簧振荡、单摆 等。
预Байду номын сангаас波动传播
在声学和波动理论中,差分方程模型可以用来描述波动传播的规 律,如声波、电磁波等。
可以采用动态模型来反映数据的变化趋势,减少时间滞后的影 响。
可以利用大数据技术来处理大规模的数据集,提高模型的预测 精度和稳定性。
可以尝试优化参数估计方法,例如采用全局优化算法或贝叶斯 推断等方法,以提高参数估计的准确性和稳定性。
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确定差分关系
根据时间序列数据的特性,确定合适的差分关系,以描述数据的变化规律。差分关系通常表示为变量在不同时间 点的变化量或变化率。
建立差分方程模型
根据变量和参数建立模型
根据确定的变量和参数,建立差分方程模型,以描述变量的变化规律。
验证模型的适用性
建立差分方程模型后,需要验证模型的适用性,确保模型能够准确描述实际问题的变化规律。
Python
使用Python的数值计算库,如NumPy和 SciPy,求解差分方程。
Mathematica
使用Mathematica的符号计算和数值计算功 能求解差分方程。
04 差分方程模型的应用
在经济学中的应用
描述经济周期
差分方程模型可以用来描述经济 活动的周期性变化,如经济增长、 通货膨胀、就业率等的时间序列 数据。

数学建模案例分析第七章 差分方程模型

数学建模案例分析第七章 差分方程模型
x k 1
x k 1 h ( y k )
y k y k 1 h 2
设供应函数为 x k 1 x 0 [( y k y k 1 ) / 2 y 0 ]
需求函数不变
y k y 0 ( x k x 0 )
2 x k 2 x k 1 x k 2 (1 ) x 0 , k 1, 2 ,
x 0 ( ) ( x 1 x 0 )
1 ( 1 / )
xk x0 xk
P0稳定 K P0不稳定 K
K
f
f
K
f
g
1 ( 1 / )
Kg
方程模型与蛛网模型的一致
1/ K g
结果解释 结果解释
考察 , 的含义
1 经济稳定
结果解释
经济不稳定时政府的干预办法
y y0 0 y g f g f x
1. 使 尽量小,如 =0 需求曲线变为水平
以行政手段控制价格不变
2. 使 尽量小,如 =0
供应曲线变为竖直
靠经济实力控制数量不变
0 x0 x
模型的推广 生产者管理水平提高
• 生产者根据当前时段和前一时 段的价格决定下一时段的产量。
75 0 . 975 ( 90 50 ) 50
n
n
lg( 25 / 40 ) lg 0 . 975
19
第二阶段19周, 每周吸收热量保持10000千卡, 体重按
w ( n ) 40 0 . 975
n
50 ( n 1, 2 , ,19 )
减少至75千克。
2)第二阶段增加运动的减肥计划 根据资料每小时每千克体重消耗的热量 (千卡): 跑步 7.0 基本 模型 跳舞 3.0 乒乓 4.4 自行车(中速) 游泳(50米/分) 2.5

(完整版)差分方程模型(讲义)

(完整版)差分方程模型(讲义)

差分方程模型一. 引言数学模型按照离散的方法和连续的方法,可以分为离散模型和连续模型。

1. 确定性连续模型1) 微分法建模(静态优化模型),如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。

2) 微分方程建模(动态模型),如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。

3) 稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型),如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。

4) 变分法建模(动态优化模型),如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。

2. 确定性离散模型1) 逻辑方法建模,如效益的合理分配模型、价格的指数模型。

2) 层次分析法建模,如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。

3)图的方法建模,如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。

4)差分方程建模,如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。

随着科学技术的发展,人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题,差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。

在一般情况下,动态连续模型用微分方程方法建立,与此相适应,当时间变量离散化以后,可以用差分方程建立动态离散模型。

有些实际问题既可以建立连续模型,又可建立离散模型,究竟采用那种模型应视建模的目的而定。

例如,人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic模型),又可建立人口差分方程模型。

这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。

二. 差分方程简介在实际中,许多问题所研究的变量都是离散的形式,所建立的数学模型也是离散的,譬如,像政治、经济和社会等领域中的实际问题。

有些时候,即使所建立的数学模型是连续形式,例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。

但是,往往都需要用计算机求数值解。

这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化,从而将连续型模型转化为离散型模型。

第4章差分模型(数学建模)

第4章差分模型(数学建模)

A n
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.1 0.15 0.175 0.1875 0.19375 0.196875 0.1984375 0.1992187 5 0.1996093 8 0.1998046 9 0.1999023 4
B
0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
4.3 动力系统的解法
储蓄存单an=1.01an-1 ,n=1,2,3,…a0=10000 容易解得 an=10000(1.01)n 一般 an=ran-1 有 an=a0r n
例 4.5污水处理
一家污水处理厂通过去去掉污水中所有的污物来处理未经处理的 污水,以生产有用的肥料和清洁水。该处理过程每小时 每小时去掉处理 污水,以生产有用的肥料和清洁水。该处理过程每小时去掉处理 池中剩余的污物的12%。1天后处理池中将留下百分之几的污物? 天后处理池中将留下百分之几的污物? 池中剩余的污物的 。 天后处理池中将留下百分之几的污物 要多少时间才能把污物的量减少一半? 要多少时间才能把污物的量减少一半?要把污物减少到原来的 10%,需要多少时间 ,需要多少时间?
你每个月买车最多能支付475美元,利用系统动力 美元, 你每个月买车最多能支付 美元 学模型来决定你应该买哪家公司的汽车? 学模型来决定你应该买哪家公司的汽车?
4.2 用差分方程近似描述变化
例4.3.酵母培养物的增长 表中数据是从酵母培养物的增 长的实验中收集来的 从图中看到可令:△pn =kpn 从图中看到可令 △ K=0.5,则pn+1=1.5pn
以小时计 的时间n 的时间 0 1 2 3 4 5 6 7
300 250 200 150 系列1
观察到的酵母 生物量pn 生物量 9.6 18.3 29.0 47.2 71.1 119.1 174.6 257.3

数学模型(差分方程)

数学模型(差分方程)

定义为
X ( z ) Z [ x(k )] x(k ) z k
k 0 k

其中z是复变量,因此级数 x(k ) z 的收敛域为某个圆的外部。
k 0
X ( z)
的Z反变换记作 x(k ) Z 1[ X ( z)]
(k )

1.几个常用离散函数的变换
一部分为当月新生的,而由题设知当月新生的兔子对数等于上上月
兔子对数,所以
h(n) h(n 1) h(n 2), n 3 h(1) h(2) 1
一、常系数线性齐次差分方程的求解方法-解析法 形如
h(n) a1h(n 1) a2h(n 2) ak h(n k ) 0 (n k , k 1,) (1)
h(n) h(n 1) 3h(n 2) 5h(n 3) 2h(n 4) 0 ( n 4,5, )
的特解 . 解:该差分方程对应的特征方程为
x 4 x3 3x 2 5 x 2 0
x 其根为:1 x2 x3 1, x4 2 ,所以
令l k N
特别地 Z[ x(k 1)] z[ X ( z) X (0)] 证 : Z[ x(k N )] x(k N ) z
k 0 N
l l 0
k

x(l ) z
l N
l N
z
N
=z [ x(l ) z x(l ) z l ] z N [ X ( z ) x(k ) z k ]
差分方程的通解为:
t
mi
重根,则该
h(n) h1 (n) h2 (n) ht (n) hi (n)

数学建模中的差分法

数学建模中的差分法

用Euler法求出前三次逼近,初始条件为
t0 0, x0 1, y0 2, t 0.1

t1 t0 t 0.1
t2 t1 t 0.2 t3 0.3
( x0 , y0 ) (1,2)
第一组点: x1 x0 f (t0 , x0 , y0 )t x0 (3x0 x0 y0 )t 1 (3 2) 0.1 1.1
xk 1 axk b, k 0,1,2,, (1)
满足方程 x ax b 的解,称为上方程的平衡点。
b . 即平衡点为 x 1 a

当k 时,xk x , 则称 x 是稳定的, 否则是不稳定的。
西北大学数学系
xk 1 axk b,
k 0,1,2,,
例1 从 t 0 出发并取 t 0.1 ,求下列初值问题 的近似解。
1 x, x x(0) 1

t0 0, x0 1 t1 t0 t 0.1
t2 t1 t 0.2 t3 0.3
x1 x0 f (t0 , x0 )t x0. (1 x0 )t 1 (1 1) 0.1 1.2
西北大学数学系
二阶差分
(xt ) xt 1 xt xt 2 xt 1 xt 1 xt
2 xt xt 2 2xt 1 xt
同理,可定义三阶差分等。 二阶及二阶以上的差分称为高阶差分。 差分的性质:
(cxt ) cxt ( xt yt ) xt yt
(1)
b b xk 1 axk b , 1 a 1 a
b ab xk 1 axk , 1 a 1 a

数学建模之微分和差分方程建模

数学建模之微分和差分方程建模

f (t, x(1) ) − f (t, x(2) ) ≤ L x(1) − x(2) ,
其 中 (t, x ),(t, x ) ∈R , 则 方 程 组 ( 2 ) 满 足 初 值 条 件
(1) (2)
x0 =φ(t0 ) 的解是唯一的。
dx = f (t , x ) dt x (t0 ) = x0
应用分离变量法求得通解: x(t ) = 1 − Ce 根据初始条件: t = 0 时 x = 100 ,求得
−0.01t
C = −99
−0.01t x ( t ) = 1 + 99 e (1)在时刻 t 溶液内的含盐量 x(t ) :
(2)20 分钟后,溶液中的含盐量
x(20) = 1 + 99e −0.01×20 ≈ 82.05
在时间区间 [t , t + dt ] 内, 含盐量的增量可分解为注 解: 入的盐量和流出的盐量。
注入的盐量为:0.001× 10 × dt = 0.01dt
x ×10 × dt = 0.01xdt 流出 的盐量为: 1000
所以含盐量的增量为:
dx = 0.01dt − 0.01xdt = 0.01(1 − x)dt dx = 0.01(1 − x) dt
微分和差分 方程建模
西南交通大学数学建模
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.
机理分析方法立足于揭示事物内在规律
对的 现认 实识 对来 象源 *与问题相关的物理、化学、经济 等方面的知识. *通过对数据和现象的分析对事 物内在规律做出的猜想(模型假设).
模型特点:有明确的物理或现实意义
dx = − ay , (a > 0) dt dy = − bx , (b > 0) dt
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分 析
体重变化由体内能量守恒破坏引起 饮食(吸收热量)引起体重增加 饮食(吸收热量) 代谢和运动(消耗热量)引起体重减少 代谢和运动(消耗热量)
模型假设
1)体重增加正比于吸收的热量— )体重增加正比于吸收的热量 —每8000千卡增加体重 千克; 千卡增加体重1千克 每 千卡增加体重 千克; 2)代谢引起的体重减少正比于体重—— )代谢引起的体重减少正比于体重 每周每公斤体重消耗200千卡 ~ 320千卡 因人而异 千卡(因人而异 每周每公斤体重消耗 千卡 千卡 因人而异), 相当于70千克的人每天消耗 千克的人每天消耗2000千卡 ~ 3200千卡; 千卡; 相当于 千克的人每天消耗 千卡 千卡 3)运动引起的体重减少正比于体重,且与运动 )运动引起的体重减少正比于体重, 形式有关; 形式有关; 4)为了安全与健康,每周体重减少不宜超过1.5 )为了安全与健康,每周体重减少不宜超过 千克,每周吸收热量不要小于10000千卡。 千卡。 千克,每周吸收热量不要小于 千卡
αβ < 1 放宽了
7.2 减肥计划 减肥计划——节食与运动 节食与运动 背 景
体重指数 体重指数BMI=w(kg)/l2(m2). 18.5<BMI<25 ~ 正常; 超重; 肥胖. 正常; BMI>25 ~ 超重 BMI>30 ~ 肥胖 多数减肥食品达不到减肥目标,或不能维持 多数减肥食品达不到减肥目标, 通过控制饮食和适当的运动,在不伤害身体 通过控制饮食和适当的运动, 的前提下, 的前提下,达到减轻体重并维持下去的目标
w ( k + n ) = 0 .975 [ w ( k ) 50 ] + 50
n
第二阶段:每周c(k)保持 m, w(k)减至 千克 第二阶段:每周 保持C 减至75千克 保持 减至
w ( k + n ) = 0 . 975 n [ w ( k ) 50 ] + 50
已知 w(k ) = 90, 要求 w(k + n) = 75, n 求
β ~ 价格上涨 单位 (下时段 供应的增量 价格上涨1单位 下时段 单位, 下时段)供应的增量 α ~ 消费者对需求的敏感程度 β ~ 生产者对价格的敏感程度 α小, 有利于经济稳定 β 小, 有利于经济稳定
αβ < 1 经济稳定
结果解释
经济不稳定时政府的干预办法
y y0 0 y g f g f x
w(k ) w(k + 1) = 1
c ( k + 1) = 1
w(k +1) = w(k) +αc(k +1) βw(k)
w( k ) = w( 0) k
α = 1 8000 β = 0 . 025
α
[ β w ( k ) 1]
β 1 c ( k + 1) = w ( 0 ) (1 + β k ) α α
4.4
2.5
7.9 t~每周运动 每周运动 时间(小时 小时) 时间 小时
取 αγ t = 0 .003 , 即 γ t = 24
β (= 0.025) → β ′ = β + αγt(= 0.028)
αCm αCm ]+ β′ β′
w ( k + n ) = (1 β ′ ) n [ w ( k )
基本模型
w(k) ~ 第k周(末)体重 周 末 体重 c(k) ~第k周吸收热量 第 周吸收热量
w ( k + 1) = w ( k ) + α c ( k + 1) β w ( k )
代谢消耗系数(因人而异 因人而异) α = 1 8000 (千克 /千卡) β ~ 代谢消耗系数 因人而异 1)不运动情况的两阶段减肥计划 ) 确定某甲的代谢消耗系数 每周吸收20000千卡 w=100千克不变 千卡 每周吸收 千克不变
x k +1 = h ( y k )
yk + yk1 xk+1 = h 2
设供应函数为 x k +1 x0 = β [( y k + y k 1 ) / 2 y 0 ] 需求函数不变
y k y 0 = α ( x k x 0 )
2 x k + 2 + αβ x k +1 + αβ x k = 2 (1 + αβ ) x 0 , k = 1, 2, L
w( k + 1) = (1 β ) w( k ) + αC m
w(k + n) = (1 β ) w(k) +αCm[1+ (1 β ) +L+ (1 β ) ]
n n1
αCm αCm = (1 β ) [w(k ) ]+ β β
n
1 以 β = 0.025, α = , C m = 10000 代入得 8000
w = w + αc βw
20000 β= = = 0.025 w 8000 × 100
αc
即每周每千克体重消耗 20000/100=200千卡 千卡
1)不运动情况的两阶段减肥计划 ) 第一阶段 w(k)每周减 千克 c(k)减至下限 第一阶段: 每周减1千克 减至下限10000千卡 每周减 千克, 减至下限 千卡
2)第二阶段增加运动的减肥计划 ) 千卡): 根据资料每小时每千克体重消耗的热量 γ (千卡 千卡 自行车(中速 游泳(50米 分 中速) 跑步 跳舞 乒乓 自行车 中速 游泳 米/分) 7.0 基本 模型 3.0
w( k + 1) = w( k ) + αc ( k + 1) ( β + αγ t ) w( k )
二阶线性常系数差分方程 x0为平衡点 研究平衡点稳定, →∞, 研究平衡点稳定,即k→∞ xk→x0的条件 →∞
模型的推广 2 x k + 2 + αβ x k +1 + αβ x k = 2 (1 + αβ ) x 0
k k 方程通解 x k = c 1 λ 1 + c 2 λ 2
(c1, c2由初始条件确定) 由初始条件确定
P0是不稳定平衡点
P3 f P0 P1 x0 x g P4
曲线斜率
K f < Kg
Pห้องสมุดไป่ตู้ x1 x
y0 P2 0
K
f
> Kg
方程模型
yk = f (xk ) x k +1 = h ( y k )
在P0点附近用直线近似曲线
yk y0 = α ( xk x0 ) (α > 0) xk +1 x0 = β ( yk y0 ) ( β > 0)
x
y0 0
xk+1,xk+2,…=x0, yk+1,yk+2, …=y0
P1 → P2 → P3 → L → P0 P1 → P2 → P3 → L → P0 ×
P0是稳定平衡点
y y2 y0 y3 y1 0 f P3 P0 P2 x2 x0 x3 g P4 y
蛛 网 模 型 yk = f (xk ) xk +1 = h( yk ) yk = g( xk +1 ) x1 → y1 → x2 → y2 → x3 → L 偏离x 设x1偏离 0 xk → x0 , yk → y0 xk × x0 , yk → y0 → ×
结果解释 结果解释
考察α , β 的含义
xk~第k时段商品数量;yk~第k时段商品价格 时段商品数量; 第 时段商品价格 第 时段商品数量
y k y 0 = α ( xk x0 )
α ~ 商品数量减少 单位 价格上涨幅度 商品数量减少1单位 单位,
x k +1 x 0 = β ( y k y 0 )
= 12000 200 k ≥ C m = 10000
k ≤ 10
第一阶段10周 每周减1千克 千克, 周末体重90千克 第一阶段 周, 每周减 千克,第10周末体重 千克 周末体重 吸收热量为 c ( k + 1) = 12000 200 k , k = 0 ,1, L 9
1)不运动情况的两阶段减肥计划 ) 第二阶段:每周 第二阶段:每周c(k)保持 m, w(k)减至 千克 保持C 减至75千克 保持 减至 基本模型 w( k + 1) = w( k ) + αc ( k + 1) βw( k )
7.3 差分形式的阻滞增长模型
连续形式的阻滞增长模型 模型) 连续形式的阻滞增长模型 (Logistic模型 模型 x(t) ~某种群 t 时刻的数量 人口 人口) 某种群 时刻的数量(人口
减肥计划
某甲体重100千克,目前每周吸收20000千卡热量, 千克,目前每周吸收 千卡热量, 某甲体重 千克 千卡热量 体重维持不变。现欲减肥至75千克 千克。 体重维持不变。现欲减肥至 千克。 1)在不运动的情况下安排一个两阶段计划。 )在不运动的情况下安排一个两阶段计划。 第一阶段:每周减肥1千克,每周吸收热量逐渐减 千克, 第一阶段:每周减肥 千克 直至达到下限( 千卡); 少,直至达到下限(10000千卡); 千卡 第二阶段:每周吸收热量保持下限, 第二阶段:每周吸收热量保持下限,减肥达到目标 2)若要加快进程,第二阶段增加运动,试安排计划。 )若要加快进程,第二阶段增加运动,试安排计划。 3)给出达到目标后维持体重的方案。 )给出达到目标后维持体重的方案。
蛛网模型
xk~第k时段商品数量;yk~第k时段商品价格 时段商品数量; 第 时段商品价格 第 时段商品数量 消费者的需求关系 生产者的供应关系
y
需求函数
yk = f ( xk )
减函数
供应函数 x k +1 = h ( y k ) 增函数
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