从几个生活实例看数学建模及其应用
从几个生活实例看数学建模及其应用

从几个生活实例看数学建模及其应用[内容摘要] 本文通过几个生活中的事例,并运用数学建模,来分析问题,以便更方便的得出解决问题的方案。
从中通过将数学建模的抽象理论实例化,生动化,我们能够更清楚看出数学在生活中无处不在,无处不用。
[关键词] 数学建模生活数学数学,作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学,与生活是息息相关的。
作为用数学方法解决实际问题的第一步,数学建模自然有着与数学相当的意义。
在各种不同的领域中,人们一直在运用数学建模来描绘,刻画某种生活规律或者生活现象,以便找到其中解决问题的最佳方案或得到最佳结论。
例如,运用模拟近似法建模的方法,在社会科学,生物学,医学,经济些学等学科的实践中,来建立微分方程模型。
在这些领域中的一些现象的规律性仍是未知的,或者问题太过复杂,所以在实际应用中总要通过一些简化,近似的模型来与实际情况比对,从而更加容易的得出规律性。
本文通过数学模型在生活中运用的几个例子,来了解,探讨数学模型的相关知识。
一、数学模型的简介早在学习初等代数的时候,就已经碰到过数学模型了,例如在三个村庄之间建立一个粮仓,使其到三个村子的距离只和最短。
我们可以通过建立方程组以及线性规划来解决该问题。
当然,真实实际问题的数学建模通常要复杂得多,但是建立数学建模的基本内容已经包含在解决这类代数应用题的过程中了。
那就是:根据建立模型的目的和问题的背景作出必要的简化假设;用字母表示待求的未知量;利用相应的物理或其他规律,列出数学式子;求出数学上的解答;用这个答案解释问题;最后用实际现象来验证结果。
一般来说,数学模型可以描述为,对于现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,作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。
二、数学模型的意义1)在一般工程技术领域,数学建模仍然大有用武之地。
2)在高新技术领域,数学建模几乎是必不可少的工具。
3)数学迅速进入一些新领域,为数学建模开拓了许多新的处女地。
数学建模及其在物理学中的应用

数学建模及其在物理学中的应用数学建模是一种将数学方法应用于实际问题的过程,其基本思想是将实际问题在数学模型中抽象出来,通过数学方法求解,进而得到实际问题的理论解。
数学建模在物理学中的应用尤为广泛,本文将就此为例,探讨数学建模在物理学中的应用。
一、数学建模在物理学中的基本思想数学建模在物理学中的基本思想是建立物理现象的数学模型,将物理问题的方程式化,通过计算机模拟等方法求解,得到物理学中的各种定理定律,并可以推导出新的理论结果。
同时,物理学中的各种定理也可以反过来为数学建模提供基本的支持和证明。
例如,物理学中的牛顿定律,即F=ma(F为物体所受力的大小,m为物体的质量,a为物体的加速度),就是一种基本的数学模型,可以应用于许多不同场合的物理现象中,例如摩擦、重力、弹力等。
将物理现象抽象为这种数学模型之后,就可以通过计算机、数学工具等方法进行求解,进而得到物理学上的各种定理定律。
二、数学建模在物理学中的具体应用数学建模在物理学中的具体应用包括各种数学方法和模型,以下就部分模型为例进行介绍:(一)微积分模型微积分模型是数学建模中最为基础和常用的模型之一,其主要应用于物理学中的运动学和动力学问题。
运用微积分模型可以求解出物体的运动状态、速度和加速度等基本参数,进而得到牛顿运动定律和动能、势能等物理定理。
(二)偏微分方程模型偏微分方程模型则主要应用于物理学中的场论问题,例如电磁场、流体场、热场、量子场等。
通过建立偏微分方程模型,可以精确地描述物理场的变化规律,并可通过计算机等方法求解得到精确结果。
(三)优化模型优化模型主要应用于物理学中各种最优化问题,例如材料设计、机器控制、轨迹规划等。
通过建立适当的数学模型,可以选取出最优解,进而提高各种物理系统的性能。
(四)复杂系统模型复杂系统模型用于分析和预测各种大规模、高复杂度的系统,例如气候变化、地震预测、社交网络、金融市场等。
通过建立复杂系统模型,可以研究这些系统的动态行为和演变规律,并可得出预测结果。
数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例

数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例一、本文概述本文旨在通过深入剖析数学建模在葡萄酒质量评价中的应用,展示数学建模的经典案例。
我们将首先简要介绍数学建模的基本概念及其在各个领域的应用,然后聚焦葡萄酒质量评价这一具体问题,阐述如何通过数学建模对其进行科学、客观的分析。
文章将详细分析数据的收集与处理、模型的建立与求解、模型的验证与优化等关键环节,并探讨不同数学模型在葡萄酒质量评价中的优缺点。
我们将总结数学建模在葡萄酒质量评价中的实际应用效果,展望其在未来葡萄酒产业中的发展前景。
通过阅读本文,读者将能够了解数学建模在葡萄酒质量评价中的重要作用,掌握相关数学建模方法和技术,为类似问题的解决提供有益的参考和借鉴。
本文也将促进数学建模在葡萄酒产业中的应用与发展,推动葡萄酒产业的科技进步和产业升级。
二、数学建模基础数学建模是一种将实际问题抽象化、量化的过程,通过数学工具和方法来求解问题的近似解。
在葡萄酒质量评价这一案例中,数学建模提供了从复杂的实际生产环境中提取关键信息,并建立预测模型的可能。
这需要我们具备一定的数学基础,如统计学、线性代数、微积分等,同时也需要理解并掌握数据处理的基本技术,如数据清洗、特征提取和选择等。
在葡萄酒质量评价问题中,我们首先需要收集大量的葡萄酒样本数据,这些数据可能包括葡萄品种、产地、气候、土壤、酿造工艺、化学成分等多个方面的信息。
然后,我们需要对这些数据进行预处理,如去除缺失值、异常值,进行数据标准化等,以提高模型的稳定性和准确性。
接下来,我们可以选择适合的模型进行训练。
在这个案例中,我们可以选择线性回归、决策树、随机森林、神经网络等模型进行尝试。
我们需要根据数据的特性和问题的需求,选择最合适的模型。
同时,我们还需要进行模型的训练和验证,通过调整模型的参数,提高模型的预测能力。
我们需要对模型进行评估和优化。
这可以通过交叉验证、ROC曲线、AUC值等评估指标来进行。
如果模型的预测能力不足,我们需要对模型进行优化,如改进模型的结构、增加更多的特征等。
数学建模小论文

牛皮圈地问题与等周定理问题:素材一:一百多年前,英国传教士柏格理深入乌蒙山腹地传教。
相传他为建造教堂而找当地彝族土目安荣之买“一块牛皮大的地”,安氏以为微不足道,索性答应相赠;结果,柏格理杀牛款待安氏和在场苗人后,用牛皮围出60亩土地。
安荣之大为惊诧,但也无话可说,只能遵守诺言赠地。
柏格理于是在这块地上建造了后来著名的石门坎教堂。
素材二:《明史》吕宋传中亦有记载:时佛郎机强与吕宋互市,久之见其国弱可取,乃奉厚贿遗王,乞地如牛皮大,建屋以居。
王不虞其诈,而许之。
其人乃裂牛皮,联属至数千丈,围吕宋地,乞如约。
王大骇,然业已许诺,无可奈何,遂听之。
那么,如何运用一块有限大小的牛皮圈出尽可能大的一块地呢?一:问题分析与模型假设由题意可知,目的就是为了建立一种模型,解决牛皮的使用方式,从而尽可能的获得更大的利益(最大面积的土地)。
首先,在这个问题中,顺理成章的就会想到将牛皮尽可能的分为细条。
然后根据题中的要求,细条以何种方式连接时所得的面积最大。
最后,根据网上提供的知识,再结合自己的亲身体验,写出这种思想在生活中的应用。
模型假设:在该问题中,假设分割者的手艺足够精湛,在当时的条件下尽可能的将牛皮分成最细的细条且没有余料,牛皮条的衔接为边缘之间的完美衔接,没有重叠部分。
假设所围的地为一块无起伏的平地,所围成的图形为一平面图形。
那么问题转化为求同等周长下的最大面积图形。
二:模型建立:首先,设C是周长为L且所围面积最大的平面封闭曲线。
1:先证:C上任两点所连线段一定在C内部或边界上,即C为凸曲线。
否则,若C上两点A、B连成的线段在C的外部,记C为曲线APBQ。
作出曲线APB关于直线AB的对称曲线AP’B,可得到周长为L、面积比C大的曲线AP’BQ,这与C的面积最大性矛盾。
而C上任两点连线把C分为两部分。
设D、E等分C的周长,记C为曲线DMEN。
下证:DE等分C的面积。
否则,不妨设曲线DME面积比DNE大。
作出DME关于DE的对称曲线DM’E,可得到周长为L的曲线DMEM’,它面积比C大,矛盾。
数学建模中的图论算法及其应用研究

数学建模中的图论算法及其应用研究引言:数学建模是指利用数学方法和技巧对实际问题进行分析、抽象、描述、求解和预测的一种研究方法。
图论作为数学建模中的重要工具之一,被广泛应用于各个领域,如网络分析、交通规划、社交网络等。
本文将介绍数学建模中常用的图论算法,并探讨它们在实际问题中的应用。
一、图论基础知识1.1 图的概念图是由一些点和连接这些点的边组成的集合。
点表示图中的实体或对象,边表示实体之间的关系。
图包含了很多重要的信息,例如节点的度、连通性等。
1.2 图的表示方法图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
邻接矩阵是一个二维矩阵,其中的元素表示节点之间是否相连。
邻接表是一个由链表构成的数组,数组的每个元素表示一个节点,每个节点的链表存储了与该节点相连的节点列表。
二、图的遍历算法2.1 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于图的遍历的算法。
从一个节点出发,递归地访问它的相邻节点,直到所有可达的节点都被访问过为止。
DFS可以用于寻找连通分量、路径搜索等问题。
2.2 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是另一种图的遍历算法。
从一个节点出发,依次访问它的相邻节点,然后再依次访问相邻节点的相邻节点。
BFS可以用于寻找最短路径、网络分析等问题。
三、最短路径算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法用于寻找图中两个节点之间的最短路径。
它基于贪心策略,从起点开始逐步扩展最短路径,直到到达终点或无法扩展为止。
Dijkstra算法在交通网络规划、电力网络优化等领域有广泛应用。
3.2 Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法用于寻找图中所有节点之间的最短路径。
它通过动态规划的思想,逐步更新每对节点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法在地理信息系统、通信网络等领域有重要应用。
四、最小生成树算法4.1 Prim算法Prim算法用于寻找连通图的最小生成树。
它从一个起始节点开始,逐步选择与当前生成树距离最近的节点,并将其加入最小生成树中。
数学模型与数学建模3篇

数学模型与数学建模第一篇:数学模型的基本概念在现代科学研究中,数学模型是一种非常重要的工具,通过建立描述物理或社会现象的数学模型,我们可以更好地理解和控制这些现象。
在本文中,我们将介绍数学模型的基本概念及其在现实中的应用。
一、数学模型的定义和分类数学模型是用数学符号、方程和图表等数学表达方式来描述现实世界的一个抽象表示。
它可以用于解释和预测各种现象及其规律,从而帮助我们做出决策和解决问题。
根据研究领域和目标,数学模型可以分为物理模型、经济模型、生物模型、社会模型等。
二、数学模型的建立过程数学模型的建立通常包括以下步骤:1.问题分析:确定研究对象、研究目的和相关因素。
2.假设建立:对研究对象进行适当的简化和假设,确定研究范围和基本假设。
3.数学表示:用数学符号和方程来表示研究对象和变量之间的关系。
4.参数设定:指明各个变量的具体数值和范围,以及与现实世界的对应关系。
5.模型验证:通过模拟或实验验证模型的正确性和可行性。
三、数学模型的应用领域数学模型被广泛应用于各个领域,如天文学、物理学、化学、生物学、经济学、社会学等。
以下是一些典型的例子:1.天文学中的数学模型可以用来描述星体和行星的运动轨迹,预测彗星和陨石的轨迹和时间,以及预测备选行星的轨迹和特性。
2.经济学中的数学模型可以用来预测市场供求关系、利率、汇率等,并进行政策规划和决策。
3.生物学中的数学模型可以用来描述生物进化、种群动态、生态系统和生物物种间的关系,以及预测疾病传播和药物研发。
四、数学模型的发展趋势随着科技、数据采集和计算能力不断发展,数学模型也不断更新和进化。
未来数学模型的发展趋势主要包括:1.数据驱动模型:基于大数据的机器学习和人工智能等技术,依靠数据直接训练和生成模型。
2.多学科交叉模型:跨学科合作,利用多层次、多角度的学科与方法,进一步提升模型的准确性和实用性。
3.可解释性模型:提高模型的可解释性,利用统计学方法和可视化技术,使模型结果更易读懂和理解。
联系数学与生活:提升应用能力的实用方法

联系数学与生活:提升应用能力的实用方法将数学知识点与实际生活相联系,提高数学应用能力,是一个既实用又有趣的过程。
这不仅能够帮助学生更好地理解数学概念,还能激发他们学习数学的兴趣和动力。
以下是一些具体的方法和建议:1. 日常生活实例教学●购物与预算:利用加减法、乘除法解决购物中的找零、折扣、比价等问题。
通过模拟购物场景,让学生计算最优惠的购买方案。
●时间与日程安排:教授时间单位和日历知识时,可以让学生制定个人日程表,计算时间差,规划活动安排。
●烹饪与测量:在烹饪活动中,教授比例、分数、小数等概念,如按食谱配料时的比例计算。
2. 解决实际问题●面积与体积计算:让学生测量家中房间的面积,计算装修材料的使用量;或计算物体的体积,如水箱的容量。
●百分比应用:利用银行利息、股票涨跌、税率等实际案例,教授百分比计算及其应用。
●统计与概率:分析家庭开支、天气预测数据、体育比赛结果等,教授统计图表制作和概率计算。
3. 项目式学习●校园或社区测量项目:组织学生测量校园面积、道路长度、建筑高度等,应用几何和测量知识。
●数学建模竞赛:鼓励学生参与数学建模比赛,针对现实问题建立数学模型并求解,如优化交通路线、预测天气等。
●跨学科整合:将数学与其他学科相结合,如物理学中的力学计算、经济学中的成本收益分析等。
4. 游戏化学习●数学游戏:利用数学游戏软件、APP或传统游戏(如24点、数独)来练习数学技能,增加学习的趣味性。
●模拟经营游戏:在游戏中管理资源、制定策略时,学生需要运用数学知识进行决策,如农场游戏中的作物种植计划、城市模拟中的基础设施规划等。
5. 动手实践●DIY项目:鼓励学生进行手工制作或科学实验,如制作简易的称重工具、测量仪器等,以此理解物理量与数学的关系。
●模型制作:通过制作几何体模型(如立方体、圆柱体)来加深对空间几何的理解。
6. 阅读与实际生活相关的数学书籍●科普读物:选择与学生年龄相符的数学科普书籍,如介绍数学史、数学趣闻、数学应用的书籍,激发学生对数学的兴趣。
数学中的数学建模与优化问题

数学中的数学建模与优化问题数学建模和优化是数学领域中的两个重要概念,它们在解决实际问题中起着关键作用。
本文将探讨数学建模和优化的定义、原理及其在实际中的应用。
一、数学建模数学建模是指将实际问题转化为数学问题,并通过建立数学模型来描述和分析问题。
数学建模的核心是找到问题的本质,抽象出关键因素,并建立合适的数学模型。
通过建模,我们可以利用数学工具和方法来解决问题,预测未来的趋势,制定决策。
在数学建模中,常用的数学工具包括微积分、线性代数、统计学等。
数学建模的过程通常包括问题分析、模型假设、模型建立、模型求解和模型验证等步骤。
通过这些步骤,我们可以得到符合实际情况的数学模型,并进行预测和优化。
二、数学优化数学优化是指在给定的约束条件下,寻找使目标函数达到最大或最小值的一组变量取值。
数学优化在解决实际问题中,通常涉及到决策、资源分配、路径规划等方面。
通过优化,我们可以在有限资源下找到最优解,提高效率和经济性。
数学优化的常用方法包括线性规划、非线性规划、整数规划等。
这些方法通过数学理论和算法,求解最优解或次优解。
在实际应用中,我们可以通过优化来改进生产制造、物流配送、交通规划等领域,提高整体效益。
三、数学建模与优化的应用数学建模和优化在各个领域都有广泛的应用。
以下是数学建模和优化在几个领域的具体应用示例:1. 交通规划:通过数学建模和优化,可以确定最短路径、优化交通信号配时、减少拥堵等,提高城市交通效率。
2. 生产制造:通过数学建模和优化,可以优化工厂生产线布局、减少生产成本、提高生产效率,增加企业竞争力。
3. 资源分配:通过数学建模和优化,可以优化资源的分配,合理规划资源的使用,提高资源利用率和经济效益。
4. 环境保护:通过数学建模和优化,可以优化污染治理方案,减少环境污染,保护生态环境。
5. 金融投资:通过数学建模和优化,可以帮助投资者制定投资组合、分散风险、最大化收益。
通过数学建模和优化,我们可以更好地理解和解决实际问题,提高决策的科学性和准确性。
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从几个生活实例看数学建模及其应用
[内容摘要] 本文通过几个生活中的事例,并运用数学建模,来分析问题,以便更方便的得出解决问题的方案。
从中通过将数学建模的抽象理论实例化,生动化,我们能够更清楚看出数学在生活中无处不在,无处不用。
[关键词] 数学建模生活数学
数学,作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学,与生活是息息相关的。
作为用数学方法解决实际问题的第一步,数学建模自然有着与数学相当的意义。
在各种不同的领域中,人们一直在运用数学建模来描绘,刻画某种生活规律或者生活现象,以便找到其中解决问题的最佳方案或得到最佳结论。
例如,运用模拟近似法建模的方法,在社会科学,生物学,医学,经济些学等学科的实践中,来建立微分方程模型。
在这些领域中的一些现象的规律性仍是未知的,或者问题太过复杂,所以在实际应用中总要通过一些简化,近似的模型来与实际情况比对,从而更加容易的得出规律性。
本文通过数学模型在生活中运用的几个例子,来了解,探讨数学模型的相关知识。
一、数学模型的简介
早在学习初等代数的时候,就已经碰到过数学模型了,例如在三个村庄之间建立一个粮仓,使其到三个村子的距离只和最短。
我们可以通过建立方程组以及线性规划来解决该问题。
当然,真实实际问题的数学建模通常要复杂得多,但是建立数学建模的基本内容已经包含在解决这类代数应用题的过程中了。
那就是:根据建立模型的目的和问题的背景作出必要的简化假设;用字母表示待求的未知量;利用相应的物理或其他规律,列出数学式子;求出数学上的解答;用这个答案解释问题;最后用实际现象来验证结果。
一般来说,数学模型可以描述为,对于现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,作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。
二、数学模型的意义
1)在一般工程技术领域,数学建模仍然大有用武之地。
2)在高新技术领域,数学建模几乎是必不可少的工具。
3)数学迅速进入一些新领域,为数学建模开拓了许多新的处女地。
三、数学建模实例
例1、某饲养场每天投入6元资金用于饲养、设备、人力,估计可使一头60kg重的生猪每天增重。
目前生猪出售的市场价格为12元/kg,但是预测每天会降低元,问该场应该什么时候出售这样的生猪问题分析投入资金可使生猪体重随时间增长,但售价随时间减少,应该存在一个最佳的出售时机,使获得利润最大。
根据给出的条件,可作出如下的简化假设。
模型假设每天投入6元资金使生猪的体重每天增加的常数为r(=);生猪出售的市场价格每天降低常数g(=元)。
模型建立 给出以下记号:t ~ 时间(天);w ~ 生猪体重; P ~ 单价(元/kg ); R ~ 出售的收入(元);Q ~ 纯利润(元);
C ~ t 天投入的资金(元)。
按照假设,60( 2.5),12(0.1).w rt r p gt g =+==-=又知道,6,R pw C t ==再考虑到纯利润应扣掉以当前价格(12元/kg )出售60kg 生猪的收入,有1260,Q R C =--⨯得到目标函数(纯利润)为
()(12)(60)6720Q t gt rt t =-+-- (1)
其中r=,g= . 求(0)t ≥使()Q t 最大。
模型求解 这是求二次函数最大值问题,用代数或微分法容易得到 6303r g t gr
--= (2) 当r= , g=时,t=40,(36)324Q =,即10天后出售,可得最大纯利润324元。
例2、(渔船出海问题)讨论渔业资源的最大经济效益模型,这里用出海渔船的数量作为控制函数。
实际上,捕鱼业的具体做法是等渔场中鱼量增长到相当大以后,才派出一定数量的渔船进行捕捞。
模型假设 1、渔场鱼量()x t 的自然增长服从logistic 规律,单位时间捕捞量h 与渔船数量()u t 和渔场鱼量()x t 成正比,在捕捞条件下满足 ()()(,)x t f x h u x =- (1) ()(1)x f x rx N =-
(2) (,)()()h u x qu t x t = (3)
r ,N 同前,q 是每只渔船单位时间(如每天)的捕捞率(相对于x 而言)。
()u t 视为连续变量,非整数部分理解为在时间内进行捕捞。
2、初始时刻渔场鱼量
(0),1N x K K =>> (4)
(0)x 很小。
在时间0t τ≤≤内不派鱼船出海。
t τ>以后出海渔船的数量保持常数U ,即()u t 的形式为
{0,0,()t U t u t ττ≤≤>= (5)
而τ,U 为待定参数,捕捞期间()t τ>渔场鱼量x 保持稳定。
3、鱼的出售单价为p ,每只渔船单位时间(天)的运费为c,通货膨胀率或称折扣率因子为δ。
建模与求解 在假设1和3下,单位时间的利润(折合到初始时刻)为()t e ph cu δ--,模型的目标函数是以()u t 为控制函数的长期效益,即归纳为如下的泛函极值问题:
(())[((),())()][()]()t t J u t e ph u t x t cu t dt
e pqx t c u t dt
δδ∞
-∞-=-=-⎰⎰ (6) ()(1)()x x t rx qu t x N
=-- (7) 因为假设2给出了控制函数()u t 的形式(5),所以(6),(7)可转化为函数极值问题。
当0t τ≤≤时0,()u x t =容易由方程(7)在初始条件(4)下解出;当t τ>时,()u U x t =要保持在某一变量不变(假设2),这个常量可由(7)
式令0x =得到。
于是有
,01(1)(1),()N t rt K e qU N t r x t ττ≤≤-+-->⎧⎪=⎨⎪⎩
(8) 由()x t 在t τ=时的连续性可以写出
111(1)rt qU K e r -=-+- 由此可解得
1ln[(1)(1)]r K r qU
τ=-- (9)
即()u t 中的两个参数,U τ中只有一个是独立的,以下取U 为独立变量,()U τ由(9)式确定。
将(5)(8)代入(6)式,目标泛函(())J u t 变为U 的函数,记作F (U ),则
()[(1)]t qU F U Ue pqN c dt R
δτ∞
-=-
-⎰ ()(1),r U pqNU
qU c e b b r pqN
δδ-=--= (10) 注意到,,,c p q N 的含义,可知无量量纲b 是费用—价格比下界(因为渔场鱼量取最大值N ),显然应该有1,b <否则成本高于售价,渔船不会出海并且由(10)式可是,效益()F U 为正值的条件是10,qU b r
-->
或记作 (1)0r b U q -<< (11)
用微分法求出在条件(11)下()F U 的最大值点*U 为
*[34r U b q r δ=-+ (12) 将(12)的结果代入(9)式即得
**()U ττ= (13)
**,U τ为渔船出海的最佳数量与时刻。
例3,景区门票定价模型研究(从该例开始,仅从表述上说明可用建模来解决)。
近年来高涨的门票价格已经成为我国旅游经济效益增长的制约因素。
由于缺乏科学合理门票价格制定依据,以至于目前我国景区门票定价比较混乱,影响了景区的管理和经济效益。
那么,我们可以景区门票价格制定的各种影响因素出发,在已有的研究基础上,运用层次分析法,试图构建一种科学合理的景区门票定价模型,则或许可以在未来的研究工作上起到一定的作用。
例4、高速公路安全行车车距数学模型
目前道路交通安全形势日益严峻,在众多的交通事故中,以追尾碰撞与超车侧向碰撞事故这两种类型最为常见。
如果能够在事故发生前提醒驾驶员并采取一定的安全措施,对减少交通事故的发生是非常有用的。
汽车防撞预警系统正是基于提高车辆的主动安全性来实现在行车过程中,给驾驶员提供必要的安全装置。
车辆防碰撞技术正在不断成熟和完善。
防撞系统的应用不仅可以缩短车辆之间的安全行车距离,还可以实现安全超车,保证高速运行车辆的安全性,提高公路运输效
率,促进经济的快速发展。
于是,我们可以通过实验或者模拟,来统计各种不同的数据,运用概率模型,统计回归模型以及微分方程模型来综合解决该类问题。
四、本文总结
由上文则可以看清楚的出数学模型及其运用在生活中的重要性,当然由于文本有限则所举得例子少之又少。
数学模型的运用给我们的生活带来了巨大的改变,而且随着科技的发展和社会的进步,数学迅速地向一些新的领域渗透,形成愈来愈多的交叉学科,可以预测在未来的社会发展中数学模型将会占有主导地位。
因此,我们有必要去了解,学习并会运用它。
参考文献:
1、《数学模型》(第四版)作者:姜启源谢金星叶俊
2、景区门票定价模型研究作者:高拴成
3、高速公路安全性车车距数学模型的研究作者:宋震
4、参考网络地址:。