数学建模题型

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数学建模13道题

数学建模13道题

数学建模13道题1.某投资者有40000美元用于投资,她所考虑的投资方式的收益为:储蓄利率7%,市政债券9%,股票的平均收益为14%,不同的投资方式的风险程度是不同的。

该投资者列出了她的投资组合目标为:1)年收益至少为5000美元; 2)股票投资至少为10000美元;3)股票投资额不能超过储蓄和市政债券投资额之和;4)储蓄额位于5000-15000美元之间; 5)总投资额不超过40000美元。

2.用长8米的角钢切割钢窗用料。

每副钢窗含长1.5米的料2根,1.45米的2根,1.3米的6根,0.35米的12根,若需钢窗100副,问至少需切割8米长的角钢多少根?3.某照相机厂生产12,A A 两种型号的相机,每台12,A A 型相机的利润分别为25元和40元,生产相机需要三道工序,生产两种不同型号的相机在不同的工序所需要的工作时间(单位:小时)如下表所示:工序相机类型机身制造零件装配检验包装1A 0.1 0.2 0.1 2A0.70.10.3此外三道工序每周可供使用的工作时间为机身制造有150小时,零件装配有250小时,检验包装有100小时,而市场需要12,A A 型相机每周至少为350台和200台,该工厂应如何安排生产,才能使得工厂获得最大利润?4.某饲料公司生产饲养雏鸡,蛋鸡和肉鸡的三种饲料,三种饲料都是由A,B,C 三种原料混合而成,具体要求,产品单价,日销售量表如下:原料A 原料B 原料C 日销量(t )售价(百元/t )雏鸡饲料不少于50% 不超过20%5 9 蛋鸡饲料不少于30%不超过30% 18 7 肉鸡饲料不少于50%10 8 原料价格(百元/t ) 505 4 5受资金和生产能力的限制,每天只能生产30t ,问如何安排生产计划才能获利最大?5.某公司用木头雕刻士兵模型出售。

公司的两大主要产品类型分别是“盟军”和“联军”士兵,每件利润分别为28美元和30美元。

制作一个“盟军”士兵需要使用2张木板,花费4小时的木工,再经过2小时的整修。

数学建模题型

数学建模题型

数学建模题型在数学建模中,我们常常会遇到各种不同的问题和挑战。

以下是一些常见的数学建模题型,每种题型都对应着特定的数学理论和概念:1.线性规划线性规划是一种常见的数学优化问题,它涉及到在一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。

求解线性规划问题通常可以使用单纯形法、内点法等算法。

在现实生活中,线性规划广泛应用于生产计划、货物运输、金融投资等领域。

2.非线性规划非线性规划是优化问题的一种,目标函数或者约束条件是非线性的。

这类问题比较复杂,求解难度较大。

常见的非线性规划问题包括二次规划、多项式规划等。

在实际应用中,非线性规划常用于金融衍生品定价、风险管理、信号处理等领域。

3.动态规划动态规划是一种求解最优化问题的算法,它通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,从而避免重复计算,提高效率。

动态规划广泛应用于求解最短路径、最长公共子序列、背包问题等优化问题。

4.整数规划整数规划是一种特殊的数学优化问题,其中变量被限制为整数。

整数规划问题通常比连续优化问题更难求解。

常见的整数规划问题包括0-1背包问题、旅行商问题等。

在实际应用中,整数规划广泛应用于生产计划、调度、库存管理等领域。

5.多目标规划多目标规划是一种涉及多个目标的优化问题。

在多目标规划中,需要同时优化多个目标函数,这些目标函数之间通常存在冲突和竞争。

多目标规划广泛应用于生态系统管理、城市规划、经济政策制定等领域。

6.优化问题优化问题是一类数学问题,它涉及到在一组给定的约束条件下寻找最优解。

优化问题可以是线性的、非线性的、整数规划的、多目标的等等。

在实际应用中,优化问题广泛应用于各种领域,如运输、金融、制造等。

数学建模比赛题目

数学建模比赛题目

数学建模比赛题目
数学建模比赛的题目通常涉及现实生活中的问题,需要参赛者运用数学方法和计算机技术来解决。

以下是一些可能的数学建模比赛题目示例:
1. 城市交通流量预测:给定一个城市的交通流量数据,要求参赛者预测未来的交通流量,以便为城市规划和交通管理提供依据。

2. 股票价格预测:给定历史股票价格数据,要求参赛者预测未来的股票价格变动,以便为投资者提供参考。

3. 天气预报:给定历史气象数据,要求参赛者预测未来的天气状况,以便为农业、航空和旅游等行业提供依据。

4. 人口增长预测:给定一个国家或地区的人口数据,要求参赛者预测未来的人口增长趋势,以便为政府制定政策和规划提供依据。

5. 物流优化:给定一个物流网络和相关数据,要求参赛者优化物流路线和资源分配,以便降低成本和提高效率。

6. 医疗数据分析:给定医院的医疗数据和病例信息,要求参赛者分析病情趋势和患者特征,以便为医疗研究和治疗提供依据。

7. 能源消耗预测:给定一个地区的能源消耗数据,要求参赛者预测未来的能源需求,以便为政府和企业制定能源政策和规划提供依据。

8. 机器学习算法设计:给定一组数据和任务,要求参赛者设计一种机器学习算法来解决该任务,例如分类、回归或聚类等。

这些题目只是数学建模比赛的一部分示例,实际上比赛的题目非常多样化,可以根据实际情况进行设计。

2023年全国数学建模题目

2023年全国数学建模题目

2023年全国数学建模题目
一、优化模型
题目:全球能源分配优化问题
问题描述:全球各国对能源的需求不断增长,而能源资源有限。

为了实现可持续发展,需要优化全球能源分配,确保各国都能获得适量的能源供应。

请运用优化模型和方法,设计一个全球能源分配方案,以满足各国能源需求,并尽量减少能源浪费和环境污染。

二、统计分析
题目:社交媒体用户行为分析
问题描述:社交媒体平台上积累了大量用户数据,包括用户发布的内容、关注对象、互动情况等。

请运用统计分析方法,分析社交媒体用户的偏好、行为模式和社交网络结构,为相关企业提供营销策略建议。

三、机器学习
题目:基于机器学习的文本分类问题
问题描述:文本数据包括各种主题,如政治、经济、文化等。

请运用机器学习算法,对给定的文本数据进行分类,并评估分类效果。

同时,请探讨如何提高分类准确率和泛化能力。

四、预测模型
题目:商品价格预测问题
问题描述:商品价格受到多种因素的影响,如市场需求、生产成本、政策因素等。

请运用预测模型和方法,预测未来一段时间内某种商品的价格走势,为投资者和企业提供决策依据。

五、决策分析
题目:企业投资决策问题
问题描述:企业需要在多个项目中做出投资决策,以实现利润最大化。

请运用决策分析方法,评估各项目的风险和收益,为企业制定最优投资策略。

六、系统动力学
题目:城市交通拥堵问题研究
问题描述:城市交通拥堵是一个复杂的问题,涉及多个因素之间的相互作用。

请运用系统动力学方法,建立城市交通拥堵问题的动力学模型,分析各因素之间的因果关系和动态变化规律,提出缓解交通拥堵的策略建议。

数学建模国赛题目

数学建模国赛题目

数学建模国赛题目一、关于校园生活类- 逻辑:同学们在食堂排队打饭的时候,总是希望能尽快拿到食物。

这里面涉及到食堂窗口的数量、每个窗口打饭的速度(比如打不同菜品的复杂程度、工作人员的熟练程度等)、同学们到达食堂的时间分布等因素。

可以通过建立数学模型,来分析怎样安排窗口的服务或者调整同学们的排队方式,能让整体的排队等待时间最短,就像指挥一场让大家都能快速填饱肚子的战斗。

- 逻辑:在宿舍里,每个舍友用电用水的习惯都不太一样。

有人喜欢长时间开着电脑,有人洗澡特别久,水电费总是一笔糊涂账。

通过收集每个舍友的电器使用时长、用水次数和时长等数据,建立数学模型,来找出到底谁在水电费上贡献最大,就像侦探破案一样,揭开隐藏在宿舍里的“耗能大户”的神秘面纱。

二、环境保护类- 逻辑:城市里种了很多小树苗来美化环境,但是有些树苗活不了多久就夭折了。

这可能和种植的土壤质量、浇水的频率和量、周围的空气污染程度、光照等因素有关。

我们要建立一个数学模型,就像给小树苗当医生一样,找出影响它们存活的关键因素,然后提出提高树苗存活率的最佳方案,让城市里能有更多茁壮成长的绿树。

- 逻辑:城市每天都会产生大量的垃圾,这些垃圾要从各个小区、街道收集起来,然后运到垃圾处理厂。

但是垃圾车的行驶路线、垃圾收集点的分布、不同区域垃圾产量的不同等因素都会影响垃圾处理的效率。

我们要像给垃圾规划一场旅行一样,建立数学模型找到垃圾从产生地到处理厂的最优路径,让垃圾能够高效地被处理,减少对城市环境的污染。

三、经济与商业类- 逻辑:校园小卖部里的商品琳琅满目,但是怎么给这些商品定价可是个大学问。

如果定价太高,同学们就不买了;定价太低,又赚不到钱。

这里面要考虑商品的进价、同学们的消费能力、不同商品的受欢迎程度等因素。

通过建立数学模型,就像寻找宝藏的密码一样,找到能让小卖部利润最大化的定价策略。

- 逻辑:现在有很多网红店,门口总是排着长长的队伍。

这背后可能是因为独特的营销策略、美味的食物或者时尚的装修。

(完整版)数学建模模拟试题及答案

(完整版)数学建模模拟试题及答案

数学建模模拟试题及答案一、填空题(每题 5 分,共 20 分)1.一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是.2. 设银行的年利率为 0.2,则五年后的一百万元相当于现在的万元.3. 在夏季博览会上,商人预测每天冰淇淋销量N 将和下列因素有关:(1) 参加展览会的人数n; (2)气温T 超过10o C;(3)冰淇淋的售价p .由此建立的冰淇淋销量的比例模型应为 .4. 如图一是一个邮路,邮递员从邮局 A 出发走遍所有 A长方形街路后再返回邮局 .若每个小长方形街路的边长横向均为 1km,纵向均为 2km,则他至少要走 km .二、分析判断题(每题 10 分,共 20 分)1. 有一大堆油腻的盘子和一盆热的洗涤剂水。

为尽量图一多洗干净盘子,有哪些因素应予以考虑?试至少列出四种。

2. 某种疾病每年新发生 1000 例,患者中有一半当年可治愈 .若 2000 年底时有1200 个病人,到 2005 年将会出现什么结果?有人说,无论多少年过去,患者人数只是趋向 2000 人,但不会达到 2000 人,试判断这个说法的正确性 .三、计算题(每题 20 分,共 40 分)1. 某工厂计划用两种原材料A, B 生产甲、乙两种产品,两种原材料的最高供应量依次为 22 和 20 个单位;每单位产品甲需用两种原材料依次为 1 、1 个单位,产值为 3 (百元);乙的需要量依次为 3、1 个单位,产值为 9 (百元);又根据市场预测,产品乙的市场需求量最多为 6 个单位,而甲、乙两种产品的需求比不超过 5: 2,试建立线性规划模型以求一个生产方案,使得总产值达到最大,并由此回答:(1) 最优生产方案是否具有可选择余地?若有请至少给出两个,否则说明理由 .(2) 原材料的利用情况 .2. 两个水厂A1 , A2将自来水供应三个小区B1 , B2 , B3 , 每天各水厂的供应量与各小区的需求量以及各水厂调运到各小区的供水单价见下表 .试安排供水方案,使总供水费最小?四、 综合应用题(本题 20 分)某水库建有 10 个泄洪闸,现在水库的水位已经超过安全线,上游河水还在不断地流入 水库.为了防洪,须调节泄洪速度 .经测算,若打开一个泄洪闸, 30 个小时水位降至安全线, 若打开两个泄洪闸, 10 个小时水位降落至安全线 .现在,抗洪指挥部要求在 3 个小时内将水 位降至安全线以下,问至少要同时打开几个闸门?试组建数学模型给予解决 .注:本题要求按照五步建模法给出全过程 .小区 单价/元水厂A1A供应量 / t170B34B11 07 1B26数学建模 06 春试题模拟试题参考解答一、填空题(每题 5 分,共 20 分)1. 奇数顶点个数是 0 或 2;2. 约 40.1876 ;3. N = Kn(T10) / p, (T > 10 0 C), K 是比例常数; 4. 42.二、分析判断题(每题 10 分,共 20 分)1. 解: 问题与盘子、水和温度等因素直接相关,故有相关因素:盘子的油腻程度,盘子的温度,盘子的尺寸大小;洗涤剂水的温度、浓度; 刷洗地点 的温度等.注:列出的因素不足四个,每缺一个扣 2.5 分。

数学建模题型abc

数学建模题型abc

数学建模题型abc
摘要:
一、数学建模简介
1.数学建模的定义
2.数学建模的意义和应用
二、数学建模题型分类
1.分类依据
2.题型A:概率论与数理统计模型
a.基本概念
b.例子介绍
c.解题方法与技巧
3.题型B:微分方程模型
a.基本概念
b.例子介绍
c.解题方法与技巧
4.题型C:图论与离散数学模型
a.基本概念
b.例子介绍
c.解题方法与技巧
三、数学建模竞赛与学习资源
1.国际数学建模竞赛
2.全国数学建模竞赛
3.学习资源与工具
正文:
数学建模是一种运用数学方法解决实际问题的过程,它涉及到多个学科领域,如概率论、统计学、微分方程、图论等。

数学建模竞赛旨在锻炼学生的实际问题解决能力,培养学生的创新思维和团队协作精神。

根据题目的不同特点,数学建模题型可以分为概率论与数理统计模型、微分方程模型和图论与离散数学模型等。

首先,概率论与数理统计模型主要涉及概率分布、假设检验、回归分析等内容,通过构建概率模型,解决实际问题中的不确定性。

其次,微分方程模型主要涉及常微分方程、偏微分方程等,通过建立数学模型,研究现实世界中的动态过程。

最后,图论与离散数学模型主要涉及图论、组合数学等,通过分析离散结构,解决实际问题中的优化、组合等问题。

数学建模竞赛是一种检验学生数学建模能力的重要途径,包括国际数学建模竞赛和全国数学建模竞赛等。

参加数学建模竞赛,不仅可以锻炼自己的实际问题解决能力,还可以结识来自全国各地的优秀选手,拓宽自己的视野。

此外,互联网上也有许多学习资源,如数学建模论坛、博客、在线课程等,供学生参考学习。

美赛题型分类

美赛题型分类

美赛题型分类
在数学建模竞赛(美赛)中,题型通常可以分为以下四类:分析性问题、计算性问题、创造性问题和编程类问题。

这些题型考察的是参赛者的数学建模能力、问题解决能力以及团队协作能力。

1. 分析性问题
分析性问题通常要求参赛者利用给定的数据和信息,通过建立数学模型进行分析,并得出相应的结论。

这类问题需要参赛者具备扎实的数学基础和数据分析能力,能够从大量数据中提取关键信息,并进行深入的分析。

2. 计算性问题
计算性问题主要考察的是参赛者的数值计算和数据处理能力。

这类问题通常涉及到复杂的数学计算和模拟,要求参赛者能够熟练使用各种数值计算方法,并快速准确地处理大量数据。

3. 创造性问题
创造性问题要求参赛者具备创新思维和想象力,能够提出新颖、独特的解决方案。

这类问题通常没有标准答案,需要参赛者跳出常规思维,探索新的方法和思路。

4. 编程类问题
编程类问题主要考察的是参赛者的编程能力和算法设计能力。

这类问题通常涉及到编写程序、设计算法等任务,要求参赛者具备扎实的编程基础和良好的算法设计能力。

在美赛中,这四种题型常常会综合出现,要求参赛者具备全面的数学建模能力和问题解决能力。

因此,参赛者需要针对不同类型的题目进行充分的准备,提高自己在各个方面的能力。

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1、问题描述(问题与假设)随从们密约, 在河的任一岸, 一旦随从的人数比商人多, 就杀人越货.乘船渡河的方案由商人决定.商人们怎样才能安全过河?假设:1. 过河途中不会出现不可抗力的自然因素。

2. 当随从人数大于商人数时,随从们不会改变杀人的计划。

3.船的质量很好,在多次满载的情况下也能正常运作。

4. 随从会听从商人的调度。

2、问题模型与求解(公式、图、表、算法或代码等)模型的建立:x(k)~第k 次渡河前此岸的商人数 x(k),y(k)=0,1,2,3,4;y(k)~第k 次渡河前此岸的随从数 k=1,2,…..s(k)=[ x(k), y(k)]~过程的状态 S~允许状态集合u(k)~第k 次渡船上的商人数 u(k), v(k)=0,1,2;v(k)~ 第k 次渡船上的随从数 k=1,2…..d(k)=( u(k), v(k))~过程的决策 D~允许决策集合 D={u,v u+v=1,2,u,v=0,1,2}状态因决策而改变s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k)~状态转移律求d(k)∈D(k=1,2,….n),使s(k) ∈S 并按转移律s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k)由(4,4)到达(0,0)数学模型:模型分析:由(2)(3)(5)可得Yk Xk -≥-44化简得 Yk k ≤X关键代码:clearclcn=3;m=3;h=2;m0=0;n0=0;ticLS=0;LD=0;for i=0:nfor j=0:mif i>=j&n-i>=m-j|i==n|i==0LS=LS+1;S(LS,:)=[i j];endif i+j>0&i+j<=h&(i>=j|i==0)LD=LD+1;D(LD,:)=[i j];endendendN=15;Q1=inf*ones(2*N,2*N);Q2=inf*ones(2*N,2*N);t=1;le=1;q=[m n];f0=0;while f0~=1&t<Nk=1;u=[];v=[];for i0=1:les0=q(i0,:);if f0==1breakendfor i=1:LDs1=s0+(-1)^t*D(i,:);if s1==[m0,n0]u=[m0,n0];v=D(i,:);f0=1;breakendfor j=2:LS-1if s1==S(j,:)if k==1u(k,:)=s1;v(k,:)=D(i,:);k=k+1;breakendif k>1f1=0;for ii=1:k-1if s1==u(ii,:)f1=1;breakendendendif f1==0u(k,:)=s1;v(k,:)=D(i,:);k=k+1;breakendendendendendq=u;le=size(q,1);Q1(1:le,t*2-1:t*2)=q;Q2(1:le,t*2-1:t*2)=v;t=t+1;endtr=t-1;saa1=u;LSF=zeros(tr,2);ANS=zeros(tr,2);for k=tr:-1:2k1=k-1;f0=0;XMC=Q2(:,k*2-1:k*2);WIN=Q1(:,k1*2-1:k1*2);for i=1:2*Nsaa2=saa1-(-1)^k*XMC(i,:);for j=1:2*Nif saa2==WIN(j,:)saa1=saa2;sbb1=XMC(i,:);f0=1;breakendendif f0==1breakendendLSF(k1,:)=saa1;ANS(k,:)=sbb1;endLSF(tr,:)=[m0 n0];ANS(1,:)=[m,n]-LSF(1,:);disp '初始态:'X0=[m,n]disp '状态:'LSFdisp '决策:'ANS3、结果分析与拓展(思考)通过合理的假设,巧妙的利用三维向量表示了商人、随从、船的状态,定义此岸允许状态集合、彼岸允许状态集合及决策变量集合,把此岸允许状态集合和彼岸允许状态集合的元素视为节点,这样把抽象的多步骤决策问题转化为图论的求从起始节点到最终节点的所有路径的问题简化了模型。

通过数学分析的方法解决实用问题,经过问题的提出、假设、分析和模型的建立、求解、检验等过程,解决了商人过河问题。

通过课后延伸扩展,也可以解决多个商人过河问题。

作业6问题:中国人口总数x的1995--2015每隔5年的数据如下(亿),用Logistic人口模型预测2020中国人口数量。

x=[12.11 12.67 13.08 13.41 13.71]解析:Logistic模型的基本形式:(1)应用微分方程的分离变量法,可得(1)的解析解为:(2)为了计算(2)中的r、N,选择三年的人口数据,期中,由(3)(4)得所以(5)由(3)(5)得(6)由于数据取自1995~2015年,为此选择1995、2005、2015间隔相等的三个年份,,代入式(6)得将代入式(2)得(7)式(7)为我国人口数量的预测公式。

把2020年份数据代入式(7),得预测值为13.76.作业5传染病模型传染病SIR 模型中假设传染病有免疫性——病人治愈后即移出感染系统,称移出者。

进一步对SIR 模型修改:如果治愈后的病人中有一部分(比率为α,01α<<)仍为健康的易感染者,一部分(比率为1-α)具有免疫力,不再感染,退出系统,建立模型。

假设 (1)总人数N 不变,易感染者和有免疫性的比例分别为:i(t)和s(t);(2)每个病人每天有效接触人数为λ,且使具有免疫性的人致病 λ——日接触率 建模 t t Ni t s t i t t i ∆=-∆+)()]([)()([N λ⎪⎩⎪⎨⎧=-=⇒⎪⎩⎪⎨⎧=+=0)0()1(1)()(d i i i i dt di t i t s si dt i λλ模型模型Logistics i i(0)i)-i(1dt di Logistics 0⇒⎪⎩⎪⎨⎧==λt=t m ,di/dt 最大 t →1⇒∞t m :新增易感染者高潮时刻λ(日接触率)↓→t m ↑作业4原油采购与加工问题问题分析:问题中关系到公司原油A和B的混合加工,如何进行原油加工和采购,目标是实现公司利润最大化,两种汽油的售价分别按照A的最低比比例进行定价,这里关系到了原油A和B 的分配量和价格的问题。

问题的重点要分析原油A的采购价和购买量的关系是服从分段函数的关系,可以通过线性规划处理问题。

问题假设:由于问题只考虑到原油价的价格及购买量的问题,所以我们可以对原油B不给于考虑,而对于原油A的假设有以下几种情况:(1)混合加工的原油A在汽油甲乙里所占的比例都大于50%、60%,甚至可以达到100%;(2)排除一切加工运输原油A之中造成的原油损耗问题;(3)1000t的原油A之中造成的原油损耗问题;(4)原油A的市场价格应保持;(5)购买原油A的超过量包括购买原油A的等于量;定义与符号说明:X 原油A的购买量C(x) 采购的支出X11 原油A用于生产甲的数量X12 原油A用于生产乙的数量X21 原油B用于生产甲的数量X22 原油B用于生产乙的数量Max z 目标函数(利润)模型的建立:设原油A的购买量为x吨,根据题意,采购价C(x)可列为如下的分段线性函数(单位:千元/吨)钢管切割问题某钢管零售商从钢管厂进货,将钢管按照顾客要求切割后售出,从钢管厂进货时得到的原料钢管都是19米。

现在有一客货需要50根4m ,20根6m ,15根8m 的钢管,应该如何下料最节省?零售商如果采用的不同切割模式太多,将会导致复杂化,从而增加生产和管理成本,所以该零售商规定采用的不同三种切割模式不能超过3种。

此外,该客户需要(1)中的三种钢管外,还需要10根5m 的钢管,应该如何下料。

答:钢管下料的合理切割模式:4m 钢管根数 6m 钢管根数 8m 钢管根数 余料 模式14 0 0 3 模式23 1 0 1 模式32 0 13 模式41 2 0 3 模式51 1 1 1 模式60 3 0 1 模式7 0 0 2 3假设xi 表示第i 种模式切割的原料钢管的根数。

则一切割原料钢管的总根数最少为目标,则有7654321x x MinZ x x x x x ++++++=结束条件为(以下是函数组):⎪⎩⎪⎨⎧≥++++≥++≥+++50234152202543217536542x x x x x x x x x x x x1、问题描述(问题与假设)两位家长带着孩子急匆匆来到医院急诊室.诉说两小时前孩子一次误吞下11片治疗哮喘病、剂量100mg/片的氨茶碱片,已出现呕吐、头晕等不良症状.按照药品使用说明书,氨茶碱的每次用量成人是100~200mg ,儿童是3~5 mg.过量服用可使血药浓度(单位血液容积中的药量)过高,100μg/ml 浓度会出现严重中毒,200μg/ml 浓度可致命.医生需要判断:孩子的血药浓度会不会达到100~200μg/ml ;如果会达到,应采取怎样的紧急施救方案.假设:胃肠道中药量x(t), 血液系统中药量y(t),时间t 以孩子误服药的时刻为起点(t=0).1). 胃肠道中药物向血液的转移率与x(t) 成正比,比例系数λ(>0),总剂量1100 mg 药物在t=0瞬间进入胃肠道.2). 血液系统中药物的排除率与y(t) 成正比,比例系数μ(>0),t=0时血液中无药物.3). 氨茶碱被吸收的半衰期为5 h ,排除的半衰期为6 h.4). 孩子的血液总量为2000 ml.解:(1)临床施救的办法,口服活性炭来吸附药物,可使药物的排除率增加到原来(人体自身)的2倍。

(2)体外血液透析,药物排除率可增加到原来的6倍,但是安全性不能得到充分保证。

2、问题模型与求解(公式、图、表、算法或代码等)解: 模型建立:口服药物 肠胃道药量x (t )转移率正比于x 血液系统的药量 排除率正比于y 体外X (t )下降的速度与x (t )本身成正比(比例系数y ),总剂量1100mg 药物在t=0瞬间进入肠胃道,所以x (t )满足微分方程:x dt λ-=/dx ,x (0)=1100 (1)药物从胃肠道向血液系统的转移相当于血液系统对药物的吸收,y (t )由于吸收作用而增长的速度是λx ,由于排除而减少的速度与y (t )本身成正比(比例系数μ),t=0时血液中无药物,所以y (t )满足微分方程:0)0(,/d =-=y y x dt y υλ (2)模型求解:由上面公式(1)得 t e t x λ-=^1100)(药物吸收的半衰期为5小时,即x(5)=x(0)/ 22/11005^1100=-λe )/1(1386.05/2ln h ==)(λ (3) 由公式(2)(3)得t e y y x dt dy λλμμλ-+-=-=^1100/)^^()]/(1100[)(t e t e t y λμμλλ---⨯-=药物排除的半衰期为6小时,当只考虑血液对药物的排除时,有2/)6(,)()(^)(/dy a y a y t ae t y y dt =+=--=→-=τττμμ)/1(1155.06/2ln h ==)(μ 3、结果分析与拓展(思考)利用MATLAB 软件,对于y(t)=6a(e^-0.1155t - e^-0.1386t) ,x(t)=ae^-0.1386t 进行作图:Matlab 代码t=[0:0.1:24];x=497.66*exp(-0.1386*t);plot(t,x)hold ony=6*497.66*(exp(-0.1155*t)-exp(-0.1386*t));plot(t,y)由图分析可知,孩子大概在7-8小时之间达到200mg ,即出现中毒现象。

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