数学建模实验答案 初等模型
数学建模实验报告

湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业:学号:姓名:指导教师:成绩:年月日目录实验一 初等模型........................................................................ 错误!未定义书签。
实验二 优化模型........................................................................ 错误!未定义书签。
实验三 微分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。
实验四 稳定性模型.................................................................... 错误!未定义书签。
实验五 差分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。
实验六 离散模型........................................................................ 错误!未定义书签。
实验七 数据处理........................................................................ 错误!未定义书签。
实验八 回归分析模型................................................................ 错误!未定义书签。
实验一 初等模型实验目的:掌握数学建模的基本步骤,会用初等数学知识分析和解决实际问题。
实验内容:A 、B 两题选作一题,撰写实验报告,包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。
(4数学建模)几个问题的初等数学模型

在不同无差别曲线的上,如 p3 ( x3 , y3 ) 满意程度满 意程度高于 p1 , p2 ,相反, p4 ( x4 , y4 )的满意程度低于 p1 , p2 。 这样,甲有无数条无差别曲线,从而得 到一曲线族,不妨记为 f ( x, y ) C1 C1 为满意度 随着 C1 的增加,曲线向右上方移动,且曲线是 单调下降的、下凸的。同样,对乙也有对的偏爱程 度的无差别曲线族,记 g ( x, y ) C2 C2为满意度 也许 f , g 就没有解析表达式,但他们的偏爱 程度是可以用曲线表示的。
rA n1 , n2
p1
n1 p2
p2
n2
3、确定分配方案
设 A, B 两方已分别占有n1 和n2 席,利用相对不 公平值 rA 和 rB 讨论当总席数增加 1 席时的分配:
p1 p2 不妨设 , 即对 A 不公平, 再分配一席时 n1 n2
有 3 种可能:
p1 p2 1°若 ,这说明即使 A 增加 1 席,仍 n1 1 n2
模型假设
• 录象带的运动速度是常数 v ; • 计数器读数 n与右轮转数 m成正比,记 m=kn; • 录象带厚度(加两圈间空隙)为常数 w; • 空右轮盘半径记作 r ;
• 时间 t=0 时读数 n=0 .
建模目的
建立时间t与读数n之间的关系 (设v,k,w ,r为已知参数)
模型建立
建立t与n的函数关系有多种方法
2、衡量不公平的数量指标
讨论 A, B 两方公平分配,设 A 有 p1个人, 有 B p1 p2 p2 个人 ,占席位分别是n1 和n2 ,显然,当 n1 n2 时席位分配是公平的。由于人数是整数,故常有
的一方吃亏,即对这一方不公平。
数学建模实验答案

14.5714
第86页例3
>> c=[2;3;1];
>> a=[1,4,2;3,2,0];
>> b=[8;6];
>> [x,y]=linprog(c,-a,-b,[],[],zeros(3,1))
Optimization terminated.
x =
0.8066
-2.2943
rint =
-4.0390 4.0485
-3.2331 6.2555
-5.3126 1.9707
-6.5603 3.1061
-4.5773 5.0788
-0.5623 8.4132
-6.0767 3.1794
25.1698
0.0000
20.0000
14.8302
40.0000
y =
574.8302
实验报告三、 第二部分
data=[0,0.8,1.4,2.0,2.4,3.2,4.0,4.8,5.4,6.0,7.0,8.0,10.0;0,0.74,2.25,5.25,8.25,15,21.38,26.25,28.88,30.6,32.25,33,35];
b =
62.4054
1.5511
0.5102
0.1019
-0.1441
bint =
-99.1786 223.9893
-0.1663 3.2685
-1.1589 2.1792
-1.6385 1.8423
x5 = [1.62 1.79 1.51 1.60 1.61 1.31 1.02 1.08 1.02 0.82 1.03 1.08 0.92 0.79 0.86 1.27 1.10]';
数学建模第二章 初等模型

第二章 初等模型如果研究对象的机理比较简单,一般用静态、线性、确定性模型描述就能达到建模的目的时,我们基本上可以用初等数学的方法来构造和求解模型。
通过下面的几个实例我们能够看到,用很简单的数学方法就可以解决一些有趣的实际问题。
需要强调的是,衡量一个模型的优劣完全在于它的应用效果,而不是它看它采用了多么高深的数学方法。
进一步说,对于某个实际问题我们如果能够用初等方法和所谓的高等方法建立了两个模型,而它们的应用效果相差无几的话,那么受人们欢迎并采用的,一定是前者而非后者。
§2.1公平的席位分配设有A 、B 两个单位,各有人数1p 、2p 个,现在要求按人数选出q 个代表召开一次代表会议。
那么怎样分配这q 个席位呢?一般的方法是令:q p p p q 211*1+= q p p p q 212*2+= (2.1)若*1q ,*2q 恰好是两个整数,就以*1q ,*2q 分别作为A ,B 两个单位的席位数,即可以获得一个完全合理的分配方案。
当*1q ,*2q 不是两个整数时,那么怎样分配才合理呢?下面我们就来讨论这个问题。
首先给出一种自然的想法,也就是通常所执行的方法。
即由(2.1)式计算出的*1q ,*2q ,用][*i i q q =表示*i q 的整数部分。
当*1q -1q >*2q -2q 时,则用1q +1与2q 分别作为A ,B 两个单位的席位数;当*2q -2q >*1q -1q 时,则用1q 与2q +1分别作为A ,B 两个单位的席位数;而当*2q -2q =*1q -1q 时,就只能由A ,B 两个单位协商来确定那多余的一个席位了。
这个方法的优点是简单、方便,并被很多人所接受,同时也容易推广到m (m >2)个单位的席位分配问题。
但是这个分配方案是存在弊病的,它有明显的不合理性。
例1 某学校有3个系共200名学生,其中甲系100名,乙系60名,丙系40名。
若学生代表会议设20个席位,公平而又简单的席位分配办法是按学生人数的比例分配,显然甲乙丙三系分别应占有10、6、4个席位。
数学建模实验二初等模型实验

数学建模实验⼆初等模型实验集美⼤学计算机⼯程学院实验报告课程名称:数学模型班级:计算12 实验成绩:指导教师:付永钢姓名:实验项⽬名称:初等模型试验学号:上机实践⽇期:实验项⽬编号:实验⼆上机实践时间:2014.11⼀、实验⽬的掌握初等模型的建⽴的基本思路和⽅法,并了解其求解过程。
对给定的初等模型问题能够借助Matlab ⼯具进⾏求解。
⼆、实验内容实验 1 ⽤Matlab 验证划艇⽐赛成绩模型的结果,通过数值结果来检验你所得到的模型正确性。
(⾸先要阅读本⽬录中的Matlab 数据拟合和matlab 数据处理的相关材料)实验2 求解汽车刹车距离的模型,⽤Matlab 给出你的求解结果。
验证应该遵循的t 秒准则的标准。
实验3 从教材P56中的第7,13,14题,任选⼀题,建⽴相应的初等模型,并借助matlab 进⾏求解,并给出合理的模型解释。
三、实验使⽤环境WindowsXP 、Matlab6.1四、实验步骤1、划艇⽐赛成绩的模型检验根据推导出的模型公式和数据,对参数βα,进⾏求解βαn t =。
⾸先转换成对数形式:,log 'log n t βα+=其中ααlog '=然后对给定数据进⾏拟合。
代码:n=[1 2 4 8]t=[7.21 6.88 6.32 5.84]lgn=log(n);lgt=log(t);p=polyfit(lgn,lgt,1);alpha=exp(p(2));belta=p(1);x=1:20;y=alpha*x.^belta ;plot(x,y,’c*-‘) ;xlabel(‘Number of Athlete ’);ylabel(‘Time Cost ’);Matlab 拟合函数图像:结果分析:划艇⽐赛模型的结果为t∞n-(1/9).。
在matlab中检验得belta =-0.1035与-(1/9)接近。
因此,模型正确。
2、汽车刹车距离验证代码:function E=fun1(a,x,y)Y=a(1)*x.*x+0.75*x;E=y-Y;%M⽂件结束%⽤lsqnonlin调⽤解决:x=[29.3 44 58.7 73.3 88 102.7 117.3];y=[44 78 124 186 268 372 506];a0=[0.5];options=optimset('lsqnonlin');a=lsqnonlin(@fun1,a0,[],[],options,x,y)%绘图plot(x,y,'o');hold on;x=[0:200];y=a(1)*x.*x+0.75*x;plot(x,y,'-');hold off结果分析:汽车刹车距离求解结果在Matlab的模型如上所⽰。
数学建模之初等模型

且
tn (n 1)T
S
0 n
(n
1)( L
D)
另外,汽车不会永远加速前进。我们设汽车在加速到某个给定速度 v*
后匀速前进,则加速的时间是
t* v * / a tn
综合上面的分析得到
Sn (0)
Sn
(t
)
Sn
(0)
Sn
(0)
a 2
(t
a 2
(tn
L1 v
L2 v
t2
(ni
1)d v
~ti
Li v
Li1 v
ti1
(ni 1)d v
~ti
Li v
Li1 v
ti1
向左疏散的总时间 Tl (x) 就是最后一个人离开的时间。 如果共l个房间,则
Tl (x) ~tl (xd l1 Li ) / v i 1
其中x是第i个 房间向左疏散的人数。 类似可以求出向右疏散的总时间Tr (nl 1 x) 。 求x使得
Tl (x) Tr (nl 1 x)
即得到疏散方案。
思考题: (1)对多层的楼房的疏散问题应如何分析? (2)疏散时人与人之间的间距多大较好?
先考虑向左疏散的人用了多少时间。
设疏散队列中人与人间隔是d,行进速度v,房宽为 L1, L2,, Lm 。第i个 房间第一个人到门口的时间tis为 ,则第k个房间的人向左疏散的时间为
1
v
k i1
Li
nkd
tk
s
k l
问题:多个教室的学生可能出现重叠!
数学建模之初等模型-精品文档

因为考虑了降雨的方向,淋湿的部位只有顶部和前面。 分两部分计算淋雨量。
•顶部的淋雨量
C ( D / v ) w ( pr d sin ) 1
rsin 表示雨滴垂直下落的速 度。
•前表面淋雨量
D /v 表示在雨中行走的时间 ,wd 表示顶部面积
结果表明:淋雨量是速度的减函数,当速度尽可能大时 淋雨量达到最小。 假设你以6米/秒的速度在雨中猛跑,则计算得
4 3 C 14 . 7 10 m 1 . 47 升 180 情形3 90
此时,雨滴将从后面向你身上落下。
4
C 6 . 95 10 [( 0 . 8 sin 6 cos ) / v 1 . 5 ]
2 升的雨水,大约有4 酒瓶的水量。这是不可思议的。 表明:用此模型描述雨中行走的淋雨量不符合实际。 原因:不考虑降雨的方向的假设, 使问题过于简化。
2)考虑降雨方向。 若记雨滴下落速度为 r (米/秒)
, p 1 雨滴的密度为 p
表示在一定的时刻 在单位体积的空间
雨滴下落 的反方向
w
d
内,由雨滴所占的
2 h 1 . 50 米 , w 0 . 50 米 , d 0 . 20 米 , 即 S 2 . 2 米 。
你在雨中行走的最大速 度 v 6 米 / 每秒,则计算 你在雨中行走了 167 秒,即 2 分 47 秒。
从而可以计算被淋的雨水的总量为2.041(升)。
经仔细分析,可知你在雨中只跑了2分47 秒,但被淋了
若雨滴是以120 的角度落下,即雨滴以 30 的角
v 4 sin 30 2 m /s 的速度行走 从背后落下,你应该以
数学建模第二章初等模型

市场稳定问题
在市场经济下,当商品“供不应求”时,价格逐渐长升高,经营者会 觉得有利可图而加大生产量。然而,一旦生产量达到使市场“供过于求”, 价格立即会下跌,生产者会立即减产以避免损失,这样又极有可能造成又 一轮新的供不应求。我们关心的问题是:如此循环,市场上的商品的数量 与价格是否会趋于稳定? 所谓“需求”,指在一定条件下,消费者愿意购买并且有支付能力购 买的商品量。设p表示商品价格,q表示商品量,假设商品量q主要取决于 商品价格p,则称函数 q=f(p) 为需求函数。 需求函数q=f(p)一般是单调减少函数。因q=f(p)为单调减少函数,所 以存在反函数p=f-1(q),我们也称它为需求函数,见下图。
a, b 模型求解:我们来求步长
(1) 由图
为何值,使式 (4) 最小。
所表示,重心离开 B 点上升到最高点所需时间为
t
b 2v
(5)
1 2 gb2 h gt 2 2 8v
由
(1),(2),(3)
及
(5)
式,
(4)
式化成
2 (a b)bmg 1 W m, v2 2 2 8v
又完成一个大步所需时间为
跑步时如何节省能量
• 问题的提出:我们每个人都有跑步的经历, 有人会因此而疲惫不堪,但是有谁会想:怎 样跑步能使我们消耗的能量最少? • 模型假设:为解决上述问题,我们做下述假 设:
(1 )跑步所花费的时间分成两部分:第一部分为两 条腿同时离地的时间;在第二部分时间内一条腿 或两条腿同时落地。这样,人体重心的运动轨迹 如图(1)。
a b v
,因此单位时间内消耗的能量为
2 W bmg m, v3 P a b 8v 2(a b) v
(6)
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实验02 初等模型(4学时)
(第2章初等模型)
1.(编程)光盘的数据容量p23~27
表1 3种光盘的基本数据
CAV光盘:恒定角速度的光盘。
CLV光盘:恒定线速度的光盘。
R2=58 mm, R1=22.5 mm,d, ρ见表1。
CLV光盘的信息总长度(mm) L
CLV
22
21
()
R R
d
π-
≈
CLV光盘的信息容量(MB) C
CLV
= ρL CLV / (10^6)
CLV光盘的影像时间(min) T
CLV = C
CLV
/ (0.62×60)
CAV光盘的信息总长度(mm) L
CAV
2
2
2
R
d π≈
CAV光盘的信息容量(MB) C
CAV
= ρL CAV / (10^6)
CAV光盘的影像时间(min ) T
CAV = C
CAV
/ (0.62×60)
1.1(验证、编程)模型求解
要求:
①(验证)分别计算出LCLV, CCLV和TCLV三个3行1列的列向量,仍后输出结果,并与P26的表2(教材)比较。
程序如下:
②(编程)对于LCAV, CCAV和TCAV,编写类似①的程序,并运行,结果与P26的表3(教材)比较。
★要求①的程序的运行结果:
★要求②的程序及其运行结果:
1.2(编程)结果分析
信道长度LCLV 的精确计算:21
2R CLV
R L d
π=⎰
模型给出的是近似值:2221()
CLV R R L L d
π-=
≈
相对误差为:CLV L L
L
δ-=
要求:
①取R2=58 mm, R1=22.5 mm,d, ρ见表1(题1)。
分别计算出LCLV, L和delta三个3行1列的列向量,仍后将它组合起来输出一个3行3列的结果。
②结果与P26的表2和P27(教材)的结果比较。
[提示]
定积分计算用quad、quadl或trapz函数,注意要分别取d的元素来计算。
要用数组d参与计算,可用quadv(用help查看其用法)。
★编写的程序和运行结果:
程序:
运行结果:
2.(验证,编程)划艇比赛的成绩p29~31
模型:t=αnβ
其中,t为比赛成绩(时间),n为桨手人数,α和β为参数。
为适合数据拟合,将模型改为:log t=logα + βlog n
(1) 参数α和β估计程序如下:
(2) 实际值与计算值比较(数据比较和和拟合图形)
参考数据结果:
第1列为桨手人数,第2列为实际比赛平均成绩,第3列为计算比赛平均成绩。
参考图形结果:
要求:
①运行问题(1)中的程序。
②编程解决问题(2):实际值与计算值比较(数据比较和和拟合图形)。
★(验证)用数据拟合求参数α和β。
给出α和β值和模型:
模型为:
★(编程)实际值与计算值比较(数据比较和和拟合图形),程序和运行结果:程序:
数值结果:
图形结果:
3.(编程,验证)污水均流池的设计p34~37
表2 (p35) 社区一天以小时为单位间隔的生活污水流量(单位:m3/h )
3.1(编程)均流池的恒定流出量和最大容量模型(离散)
每小时污水流入均流池的流量为f (t ), t =0, 1, 2, …, 23。
一天的平均流量 23
1()24t g f t ==∑
均流池中污水的空量 c (t ), t =0, 1, 2, …, 23。
c (t +1)=c (t )+f (t )-g , t =0, 1, 2, …, 22 (模型)
要求:
①求g,画f(t)和g的图形(与P35图1比较)。
②求c(t), t=0, 1, 2, …, 23, c(0)=0,并求其中的最小值M(与P36表3比较)。
求c(t), t=0, 1, 2, …, 23, c(0)=-M(与P36表4比较)。
画c(t)分别当c(0)和c(-M)时的图形(与P37图2比较)。
★要求①的程序和运行结果:
程序:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
★要求②的程序和运行结果:程序:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
3.2(验证)均流池的恒定流出量和最大容量模型(连续)p56习题3 每小时污水流入均流池的流量为f (t ), t =0, 1, 2, …, 23。
用3次样条插值得到连续函数f (t ), 0≤t ≤23。
(仍用f (t )表示)
一天的平均流量 230
1()230g f t dt =-⎰ 均流池中污水的容量 c (t ) , 0≤t ≤23。
c (t +Δt )-c (t )=(f (t )-g ) Δt
0(),(0)dc f t g c c dt
=-= (模型) (1) 求g ,画f (t )和g 的图形(与P35图1比较)。
程序:
(2) 求c(t), 0≤t≤23, c(0)=0时的最小值M。
画c(t)初值条件分别为c(0)=0和c(0)=-M时的图形(与P37图2比较)。
程序:
要求
①运行(1)中的程序,结果与P35图1比较。
②运行(2)中的程序,结果与P37图2比较。
③阅读并理解程序。
★要求①的运行结果:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
★要求②的运行结果:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
4.(编程)天气预报的评价p49~54
31天4种(A~D)预报方法的有雨预报(%)及实际观测结果
2 40 30 50 80 1;
3 60 30 80 70 1;
4 60 30 90 70 1;
5 60 30 0 20 0;
6 30 30 10 50 1;
7 80 30 10 40 0;
8 70 30 20 30 0;
9 80 30 40 30 0;
10 60 30 60 40 0;
11 80 30 20 80 1;
12 40 30 30 40 0;
13 90 30 90 40 1;
14 50 30 60 20 0;
15 10 30 20 10 0;
16 60 30 50 80 1;
17 20 30 10 30 0;
4.1(编程求解)计数模型p50~52
若预报有雨概率>50%,则认为明天有雨,<50%则认为无雨,且依照明天是否有雨的实际观测,规定预报是否正确,从而统计预报的正确率。
求出4种预报的结果计数矩阵:
预报的正确率:对角线数字之和/全部数之和。
要求: ① 编写程序求出4种预报的结果计数(天数),并分别计算出它们的预报正确率(取2位小数)。
② 结果与p51中的结果比较。
★ 程序和运行结果:
程序:
预报和实测都有雨的天数 预报有雨而实测无雨的
运行结果:
4.2(编程求解)记分模型p52~53
将预报有雨概率的大小与实测结果(有雨或无雨)比较,给予记分。
注意:要将M中的预报概率值转换为小数。
模型1
记第k天某种预报有雨概率为p k,第k天实测有雨为v k=1,无雨为v k=0,令第k天的某种预报得分为
将s k对k求和得到某预报的分数S1(越大越好)。
模型2
s k = | p k - v k |
将s k对k求和得到某预报的分数S2(越小越好)。
模型3
s k = ( p k - v k )2
将s k对k求和得到某预报的分数S3(越小越好)。
要求:
①编程求4种预报在模型1、2、3下的相应分数S1、S2、S3。
②运行结果与p52的结果比较。
★程序和运行结果:
4.3(部分编程求解)图形模型——模型1p53
以预报有雨概率p(值为小数)为横轴,实测值v(值为0或1)为纵轴,奖表tab的数据在图上用符号*标出,其中*上面的数字是坐标在*的天数。
预报A的程序:
运行结果示例:
要求:
①自己完成上面未完整的程序并运行。
②修改预报A的程序,分别用于B、C、D,并运行。
③运行结果与p53中的结果比较。
★预报A的完整程序:
★预报A、B、C、D的程序运行结果(图形):
4.4(验证)图形模型——模型2p53~54
对每个不同的预报有雨概率p,统计实测有雨的天数占预报这个p的全部天数的比例q(p和q越接近越好)。
以p为横轴,q为纵轴,将表tab数据进行统计后在图上有*标出,并在图中画斜线q=p。
预报A的程序:
运行结果示例:
要求:
①运行上面程序,仍后修改程序,分别用于B、C、D,并运行。
②运行结果与p54中的结果比较。
③阅读并理解程序。
★预报A、B、C、D的程序运行结果(图形):
附1:实验提示
第2题
数据拟合函数polyfit
附2:第2章初等模型2.1 光盘的数据容量
2.3 划艇比赛的成绩
2.5 污水均流池的设计
2.9 天气预报的评价。