数学建模第七章巧妙建模

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《数学建模》课程教学大纲

《数学建模》课程教学大纲

《数学建模(公选)》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码:12130541课程英文名称: Mathematical Modelling课程面向专业:理工类专业课程类型:选修课先修课程:高等数学、线性代数、概率论与数理统计学分:2.5总学时:48 (其中理论学时:48 ;实验学时:0)二、课程性质与目的本课程主要介绍用数学知识解决实际问题的手段——建立数学模型。

通过教学,使学生掌握数学模型的基本知识;培养学生认识问题,用数学模型和计算机分析解决实际问题的初步能力;增强学生学习数学的兴趣和自学的能力,了解数学的一些应用分支的理论,会建立相应的简单模型,并能对模型进行分析。

三、课程教学内容与要求第一章建立数学模型1、教学内容与要求主要内容:学习数学建模课程的意义;数学模型的定义及分类;建立数学模型的方法及步骤;数学建模示例。

基本要求:了解数学模型的意义及分类,理解建立数学模型的方法及步骤。

2、教学重点:数学建模的基本方法和步骤。

3、教学难点:数学建模初步能力的培养。

第二章初等模型1、教学内容与要求主要内容:比例方法建模;类比方法建模;定性分析方法建模;量纲分析方法建模;初等模型举例。

基本要求:掌握比例方法,类比方法,定性分析方法及量纲分析方法建模的基本特点。

能运用所学知识建立数学模型,并对模型进行综合分析。

2、教学重点:比例方法建模,类比方法建模。

3、教学难点:量纲分析法建模第三章简单的优化模型1、教学内容与要求主要内容:存贮模型;生猪的出售时机;森林救火;冰山运输;量纲分析法基本要求:理解优化模型的一般意义,能运用高等数学的知识解决简单的优化模型。

掌握较简单的优化模型的建立和解法。

2、教学重点:比例方法建模,类比方法建模3、教学难点:量纲分析法建模第四章数学规划模型1、教学内容与要求主要内容:奶制品的生产与销售;自来水输送与货机装运;汽车生产与原油采购;接力队的选拔与选课策略;饮料厂的生产与检修;钢管和易拉罐下料基本要求:理解线性规划、整数规划模型和非线性规划模型的基本特点,能熟练利用数学软件进行数学规划模型的求解与灵敏度分析。

数学建模的最优化方法

数学建模的最优化方法
约束条件为:
8
x1
,
ห้องสมุดไป่ตู้
25 x2
x1 0
815
x2
1800
运用最优化方法解决最优化问题的一般 方法步骤如下:
①前期分析:分析问题,找出要解决的目标,约束条件, 并确立最优化的目标。
②定义变量,建立最优化问题的数学模型,列出目标函 数和约束条件。
③针对建立的模型,选择合适的求解方法或数学软件。
④编写程序,利用计算机求解。
目标函数:获得的总收益最大。 总收益可表示为:R 10x1 5x2 受一级黄豆数量限制:0.3x1 0.4x2 9
受二级黄豆数量限制:0.5x1 0.2x2 8
综上分析,得到该问题的线性规划模型
max R 10x1 5x2
0.3x1 0.4x2 9
s.t.
0.5x1 0.2x2 8
1、无约束极值问题的数学模型
min f (x) x
2、约束条件下极值问题的数学模型
min f (x) x
s.t. gi (x) 0, i 1, 2,..., m hi (x) 0, i 1, 2,..., n
其中,极大值问题可以转化为极小值问题来
进行求解。如求: max f (x) x 可以转化为:min f (x) x
ans = 175
ans = 10 15
线性规划
设某工厂有甲、乙、丙、丁四个车间,生产 A、B、C、D、E、F六种产品。根据机床性能 和以前的生产情况,得知每单位产品所需车间的 工作小时数、每个车间在一个季度工作小时的上 限以及单位产品的利润,如下表所示(例如,生产
一个单位的A产品,需要甲、乙、丙三个车间分别工作1
其中等式(3)、(4)、(5)的右边可选用(1)或(2) 的等式右边.

数学建模-简单的优化模型

数学建模-简单的优化模型

3)f1(x)与B(t2)成正比,系数c1 (烧毁单位面积损失费) 4)每个队员的单位时间灭火费用c2, 一次性费用c3
火势以失火点为中心,
均匀向四周呈圆形蔓延,
假设1) 的解释
半径 r与 t 成正比
r
B
面积 B与 t2成正比, dB/dt与 t成正比.
模型建立
假设1) 假设2)
dB
b t1,
t t b
由模型决定队员数量x
问题
4 最优价格
根据产品成本和市场需求,在产销平
衡条件下确定商品价格,使利润最大
假设
1)产量等于销量,记作 x 2)收入与销量 x 成正比,系数 p 即价格 3)支出与产量 x 成正比,系数 q 即成本 4)销量 x 依赖于价格 p, x(p)是减函数
进一步设 x( p) a bp, a, b 0
C~
c1
c2
Q 2
T
c1 c2
rT 2 2
每天总费用平均 值(目标函数)
~ C(T ) C c1 c2rT
TT 2
模型求解
dC 0 dT 模型分析
求 T 使C(T ) c1 c2rT Min T2
T 2c1 rc2
Q rT 2c1r c2
c1 T,Q
模型应用
c2 T,Q
失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 画出时刻 t 森林烧毁面积B(t)的大致图形
分析B(t)比较困难, 转而讨论森林烧毁 速度dB/dt.
B B(t2)
0
t1
t2
t
模型假设
1)0tt1, dB/dt 与 t成正比,系数 (火势蔓延速度)
2)t1tt2, 降为-x (为队员的平均灭火速度)

《数学建模(一)》课程教学大纲-公选课

《数学建模(一)》课程教学大纲-公选课

《数学建模(一)》课程教学大纲【课程基本情况】一、课程代码:000373二、课程类别及性质:公共选修课三、课程学时学分:54学时(教学:24 实践:30)2学分四、教学对象:12、13级学生五、课程教材:《数学模型》、姜启源谢金星叶俊等、高等教育出版社六、开设系(部):信科系七、先修课:高等数学、线性代数【教学目的】通过本课程的学习,使学生能够较好地理解数学模型、数学建模的含义,了解数学建模的重要性。

通过示例的学习使同学们基本掌握建立数学模型的方法和步骤,并能通过数学方法、数学软件求解模型,而且能够对模型的精准性进行分析。

通过学习,培养了同学们的把实际问题表述成数学问题的能力,从而提高了他们的抽象思维能力。

并且通过MATLAB、LINGO 数学软件的应用,提高了他们的计算机应用水平。

【教学内容、基本要求及学时分配】第一章建立数学模型教学时数:2学时第一节从现实对象到数学模型基本要求:掌握数学模型、数学建模的含义。

第二节数学建模的重要意义基本要求:了解数学建模的重要性。

第三节数学建模的示例(不讲授)基本要求:掌握三个示例的建模过程;重点:模型的建立、模型的求解。

第四节数学建模的基本方法和步骤基本要求:掌握数学建模的基本方法和步骤;重点:建模的基本方法和步骤。

第五节数学模型的特点和分类基本要求:了解数学模型的特点和分类。

第六节数学建模能力的培养(不讲授)基本要求:了解建立数学模型所需要的能力。

第二章初等模型教学时数:4学时第一节公平的席位分配基本要求:掌握公平席位的建模方法;重点:建立数量指标。

第二节录像机计数器的用途基本要求:掌握录像机计数器的建模方法;重点:模型的假设及模型的构成。

难点:建立模型的过程。

第三节双层玻璃的功效基本要求:掌握双层玻璃的功效的建模方法及模型应用;重点:模型的构成。

第四节汽车刹车距离基本要求:掌握t秒准则的建立方法;重点:模型建立的过程。

第五节划艇比赛的成绩(不讲授)第六节动物的身长和体重(不讲授)第七节实物交换(不讲授)第八节核军备竞赛(不讲授)第九节扬帆远航(不讲授)第十节量纲分析与无量纲化(不讲授)第三章简单的优化模型教学时数:4学时第一节存贮模型基本要求:掌握存贮模型在两种情况下的建模方法;重点:模型假设。

数学建模常用技巧717

数学建模常用技巧717
计算复杂性分析 算法设计
精确算法 近似算法
算法计算量估计、算法优劣比较
计算复杂性
比较算法的好坏,从不同的角度出发,有各种不同的标准。在这里, 我们仅就算法的计算速度作一个十分粗略的比较。
例1 (整理问题)给定n个实数a1, a2,…, an,要求将它整理成由小到大 排列(或由大到小排列)的顺序:b1, b2,…, bn,b1≤ b2≤…≤ bn。
于是一个SA T 问题可以转化为优化模型求解: minE(x1,x2,⋯,x m) ST:xi=0,或1
下面介绍六个最初的NP难问题
2)(三维匹配问题——3DM)X、Y、Z是三个不相交的集合,| X | =
| Y | = | Z | =q,。 M X Y Z 问:M中是否包含一个匹
配M,使得 M ' q(等价问题是求最大三维匹配)。
我们来分析一下算法2 的计算量:
排出b1不必作比较,排出b2只需作一次比较,…,一般,在排ak+1时,设2r-1≤k <2r,则只需作r次比较即可将ak+1安排在它应排的位置上。例如在排a8时,k=7, 先和b4比,若a8>b4,可再和b6比(若a8<b4则和b2比),易见,只要比3次即可排 入a8,由于r≤log2k+1,算法的比较次数不超过
立点集.
顶点数最多的独立点集,称为G的最大独立点
集.
例如, 右图中,
{v1, v4}等都是极大独立
点集.
{v1, v3, v5},{v2, v2, v6}
是最大独立点集.
最小控制集
定义3 设图G = (V, E ), D V如果v∈V, 要么v∈D, 要么v与D的某个点相邻, 则称D是G
的一个控制集.
一个SA T 问题是指: 对于给定的CN F 是否存在一组关于命题变元

数学建模(数学分支)

数学建模(数学分支)

建模背景
数学技术
建模应用
近半个多世纪以来,随着计算机技术的迅速发展,数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来 越重要的作用,而且以空前的广度和深度向经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领 域渗透,所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。
数学模型(Mathematical Model)是一种模拟,是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质 属性的抽象而又简洁的刻画,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展 提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现 实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提 炼出数学模型的过程就称为数学建模(Mathematical Modeling)。
应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。建立数学模 型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料,观察和 研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的 理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础、敏锐的洞察力和想象力、对实际问题的浓厚兴趣 和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领域广泛应用的媒介,是数学科学技术 转化的主要途径。数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代 科技工作者必备的重要能力之一。
为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才,数学建模已经在大学教育中逐步开展,国内 外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛,将数学建模教学和竞赛作为高等 院校的教学改革和培养高层次的科技人才的一个重要方面,许多院校正在将数学建模与教学改革相结合,努力探 索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路,与我国高校的其它数学类课程相比,数学建模具 有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点,数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、 不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式,数学 建模课程指导思想是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。

数学建模

数学建模
模型建立
在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。
模型求解
利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。
模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述,对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。
建模应用
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性、结论的明确性和体系的完整性,而且在于它应用的广泛性。自从20世纪以来,随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及,人们对各种问题的要求越来越精确,使得数学的应用越来越广泛和深入,特别是在21世纪这个知识经济时代,数学科学的地位会发生巨大的变化,它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展、数学理论与方法的不断扩充,使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
第二条 竞赛内容
题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。
第三条 竞赛形式、规则和纪律
1.全国统一竞赛题目,采取通讯竞赛方式,以相对集中的形式进行。
2.竞赛每年举办一次,一般在某个周末前后的三天内举行。

数模(差分方程模型)

数模(差分方程模型)

Fibonacci 数列
数学建模
问题
13世纪意大利著名数学家Fibonacci在他的著作《算盘书》 中记载着这样一个有趣的问题:
一对刚出生的幼兔经过一ຫໍສະໝຸດ 月可长成成兔,成兔再经过一个月后可以繁殖出一对幼兔. 若不计兔子的死亡数,问一年之 后共有多少对兔子?
月份 0 1 2 3 4 5 6 7 …
幼兔 1 0 1 1 2 3 5 8 … 成兔 0 1 1 2 3 5 8 13 … 总数 1 1 2 3 5 8 13 21 …
数学建模 将兔群总数记为 fn, n=0,1,2,…,经过观察可以发现,数列{fn} 满足下列递推关系:
f0 = f1 =1, fn+2 = fn+1 + fn , n=0,1,2,…
这个数列称为Fibonacci数列. Fibonacci数列是一个十分有趣 的数列,在自然科学和数学领域中都有着广泛的应用.
Fibonacci数列的一些实例. 1. 蜜蜂的家谱 2. 钢琴音阶的排列 3. 树的分枝 4. 杨辉三角形
数学建模
日常的经济问题中的差分方程模型
1. 银行存款与利率
假如你在银行开设了一个1000元的存款账户,银行的年利 率为7%. 用an表示n年后你账户上的存款额,那么下面的数列 就是你每年的存款额:
(7.1)
a0 xnt a1xnt1 ... an xt 0
(7.2)
容易证明,若序列
x (1) t

x(2) t
均为方程(7.2)的解,则
xt c1xt(1) c2 xt(2)
也是方程(7.2)的解,其 中c1、c2为任意常数,这说明, 齐次方程的解构成一个 线性空间(解空间)。
此规律对于(7.1)也成立。
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例 设安大现有学生数为24000,其中
90%以上来自本省8个地区
问题:试精确地估计,安大现有学生中至少有多
少人生在同一天;至少有多少人生在同一个月; 至少有多少人来自本省同一地区. 解:安大24000个现有学生中至少有 24000/365=65.75=66 个学生生在同一天;至少有 24000/12=2000=2000 个学生生在同一个月;至少有 240000.9/8=2700=2700 个学生来自本省同一地区.
2
此m个实数的一个子集,按脚标递增排列 的一个较短序列;递增(降)子序列是指 该子序列是递增(降)的. 例如,在序列 a1...am = 3216549870 中,取前3个元组成递降子序列:321; 取 第3,5,7元组成递增子序列:159;取前3 个及最后一个元组成递降子序列:3210, 等等.不难看出:此序列的最长递降子序 列(共有几个?)的长度是4.
无向图的有关概念
• 无向图G是一个二重组:G=V,E,其中V是非空 有限集合,它的元素称为结点,E也是(非空) 有限集合,它的元素称为边.图G的边e是一个 结点二重组:e=(a,b),a,bV,称e与a,b关联, 或a,b与e关联,或a与b相邻接.无向图可用一 些点和连接两点间的连线(边)的一个图形来 表示. • 边(a,a),aV称为自回路.没有自回路和重边 (与2点关联的边多于一条时称为重边)的无 向图称为简单图.我们照例只考虑简单无向 图.
若s<t和as>at,则 dsdt+1(若as<at则 isit+1),便与ds=dt矛盾.
证:设at,au,…,av是从 at 开始的最长的递降
子序列,则 as,at,au,…,av是从 as 开始的 一个递降子序列,其长度不大于ds,所以,
dsdt+1dt
问题4
问题4 试证:对任意正整数n,集合 {1,2,…,2n}的任一个 n+1元子集中,都 有两个元素存在整除关系(正整数a整除 正整数b如果存在正整数c使b=ac). 证:考虑{1,2,…,2n}的一个 n+1元子集
n=3; m=10=n2+1;4=3+1=n+1
一个实数序列a1...am的子序列是指
例如:n=3;n2+1=10; { a1,...,an +1 }={0,1,2,…,9}. 考虑一个序列:p =3216549870,易见,对 k=1,2,…,10,上面所述的10个有序对 (ik,dk )是: (3,4),(3,3),(3,2),(2,4),(2,3), (2,2),(1,4),(1,3),(1,2),(1,1).
无向图举例
G= V,E,V={a,b,c,d,e,f,g} E={(a,d),(a,e),(a,f),(b,d),(b,e),(b,f),(c,e),(c,f)} H 度:d(a)=d(b)=d(e)=d(f)=3,d(c)=d(d)=2,d(g)=0 路径: (a,d,b),回路: (b,e,c,f,b)
v6
与其他5人的每一人,都不外乎存 在相识或不相识两种情况之一.按雀 巢原理,5人分属2种情况,必定有3人 属于同一种情况.
n/k=5/2=2.5=3
所以,v6必与其他5人中的3人相识或 不相识.
练习题
设v6与vi,vj,vk三人不相识,试证在任何6个 人中不是有3人两两相识,就是有3人两 两不相识.
思考题7-2:
试对问题 4 给出别的证明(提示:归纳法 也是人们经常用来证明问题的好方法, 建议考虑用对n的归纳法来证明).
§7.3利用函数的极端性质解决问题
我们曾经几次针对所考虑的实际问 题,巧妙地引入适当能量函数建立数学 模型,并利用该能量函数的极值点的极 端性质来解决有关的问题.本节再以两 个有趣例子,进一步阐述如何巧妙利用 函数的极端性质解决问题的思维方法.
A
C
O
D
B
令 Ct为 S 中的那个连接法,它与 Cm仅有两 条连线不同,并且是改 AB,CD 连接为 AC,BD 连接(如虚线所示).则 f(Cm)-f(Ct)=(|AB|+|CD|)-(|AC|+|BD|) =(|AO|+|OC|-|AC|)+(|OB|+|OD|-|BD|) 0 (三角形两边之和大于第三边) 因此,f(Cm)f(Ct),便与 f(Cm)的定义相矛 盾.
命题:任何正整数 a 都可表为 a=2kp,其中
k为非负整数,p为奇数. 证:对正整数n用数学归纳法.n=1=20(1); n=2=21(1),结论已经成立,设n2,且对 任何小于n的正整数结论成立,我们来证: 对于n结论也成立. 事实上,若n为奇数,则 n=20n,结论成立;否 则,n=21(n/2),其中,n/2是小于n的正整 数,由归纳假设,n/2=2mp,p为奇数.所以 n=2m+1p,得证对于n结论成立.
一个几何问题
问题5:在平面上任意给定n个实点和n个虚 点,假设此2n个点中任何4点都不共线. 试证:总可以过此2n个点划n条两两不相交 的直线段,每条连接一实点和一虚点.
问题5的证明
证:将此 2n 个点,按一实点连接一虚点的一切 可能方法共有 kn!种(为甚麽?).记这些 连接方法的集合为 S={C1,C2,…,Ck}. 我们在集合S上定义一个能量函数f,f(Ci) 为连接法Ci的 n 条连线的长度之和.因 S 的 元素个数有限,故存在正整数 mk,使 f(Cm)=min{f(C1),…,f(Ck)}. 下面用反证法证明:连接法 Cm 的 n 条连接直 线段一定两两不相交.如果 Cm 有两条连线段 AB,CD 相交于 O 点(如下图所示).
令 ai=2k(i)pi,其中,k(i)是某个非负整数, pi{1,3,…,2n-1},i=1,2,…,n+1. 因这 n+1个 pi 只能取 n 个值,故由雀巢原理,它 们之中必有两个相同,即存在 u<v,使得 pu=pv=p. 于是 同理可得
au=2k(u)pu=2k(u)p.
av=2k(v)p. 所以,当k(u)k(v)时,av=2k(v)-k(u)au,从而au 整 除 av,否则,k(v)k(u),从而av整除au,证毕.
2
k ik
0 3
1 2 3
21
7 8 1
8 7 1
9 0 1
ak 3
dk 4
3
2
4
3
2
4
3
2
1
用反证法证明问题3
如果数列a1...am没有长 n+1的递增子序列或递 减子序列,则将导致矛盾. 事实上,在此假设下对 k=1,2...,n2+1,都有 1ik,dkn,从而至多存在 n2个两两不同的有 序对(ik,dk).根据雀巢原理,n2+1 个有序对 中必有两个相等,即存在s<t, 使得 is=it,ds=dt.因 asat,即 as>at 或 as<at. 若 as>at,则 dsdt+1便与 ds=dt矛盾; 若 as<at 则 isit+1 也同样导致矛盾.
第七章 充分发挥智力巧妙建模
§7.1 §7.2 §7.3 §7.4 引言 巧妙利用雀巢原理 巧妙利用函数的极端性质 其它问题
§7.1
引言
由于实际问题的多样性与复杂性,在数学建 模中常常要针对实际情况,充分发挥人的智 力巧妙地解决问题.这里所说的智力包含洞 察力,想象力,判断力,正反面思维能力,抓 主要矛盾的能力等等. 本章用一些实际例子介绍如何针对具体问 题的特点,充分发挥人的智力巧妙地建立数 学模型.如果说从第2到6章各有一个主要数 学领域的话,那么本章则不限于一个数学领 域,而重在探讨技巧,启迪思维,不必要求方 法之间必须有什么联系.
将此2n个点,按一实点连接一虚点 的一切可能方法共有k=n!种
证: n=1,2时,显然k=1,2,故结论显然成立.应 用数学归纳法,只需证明从n时结论成立可 以推出n+1时结论必成立即可. 事实上,为了选第一对点可固定一个实点(为 什么?)故选取第一对点的方法有n+1种,第 一对点选定后,剩下的n对点的选取方法按 归纳法有n种,由此立即推出:将 2(n+1) 个 点,按一实点连接一虚点的一切可能方法 共有 k=(n+1)n!=(n+1)!种.
• 设v是无向图 G=V,E 的一个结点,与v相关 连的边的条数称为v的度数,记为d(v).度数 为0的结点称为孤立点.简单无向图(无重边 且无自回路)任一结点的度,至多等于它的结 点数减一. • 图 G=V,E 的一个点边交替序列 P=v0e1v1e2v2envn 称为 G 的一条从v0 到vn的长为 n 的路径,其 中,ei=(vi-1,vi)E,i=1,…,n.特别, 当 v0=vn时,称P为回路.若G为简单无向图,路 径P可表为:P=(v0,v1,,vn).
雀巢原理:n个球放入k个盒子,如果 kn,
那么至少有一个盒子放了至少n/k个物体, 其中x表示不小于x的最小整数.
于n/k1个物体,于是k个盒子中至多放了 k(n/k1) < k((n/k)+1)1)=n 个物体,这显然是一个矛盾.
证:如果结论不成立,则每个盒子都放了不多
§7.2 巧妙利用雀巢原理解决问题
雀巢原理:n 个球放入 k 个盒子,如果 kn,必有 一个盒子放入多于一个的球. 雀巢原理是一个不证自明的简单真理,但这丝 毫不影响它的潜在能力.我们先举两个问题 加以说明. 问题1:试证在任何6个人中不是有3人两两相识, 就是有3人两两不相识. 问题2:试证在任何n(2)个人中必有两人有相 同数目的朋友.
问题 3
问题3 试证:由n2+1个不同实数构成的每个序 列都包含一个长为n+1的递增子序列或递 减子序列. 证:令 a1...an +1 是n2+1个不同实数的一个序 列.此序列中的每一项 ak 联系着一个有序 对(ik,dk),其中ik是从 ak 开始的最长的递 增子序列的长度,dk是从 ak 开始的最长的 递减子序列的长度,满足 1ik,dkn2+1.
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