Ch5 数学模型作业解答
运筹学课件ch5指派问题[全文]
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运筹学课件ch5指派问题[全文] 指派问题assignment problem 运筹学课件一种特殊的线性规划问题，我们也经常遇到指派人员做某项工作的情况。
指派问题的许多应用都用来帮助管理人员解决如何为一项将要开展进行的工作指派人员的问题。
其他的一些应用如为一项任务指派机器、设备或者是工厂。
指派问题运筹学课件指派问题的形式表述:给定了一系列所要完成的任务(tasks)以及一系列完成任务的被指派者(assignees)，所需要解决的问题就是要确定出哪一个人被指派进行哪一项任务。
指派问题模型运筹学课件指派问题的假设:被指派者的数量和任务的数量是相同的每一个被指派者只完成一项任务每一项任务只能由一个被指派者来完成每个被指派者和每项任务的组合有一个相关成本目标是要确定怎样进行指派才能使得总成本最小指派问题模型运筹学课件指派问题assignment problem 【例51></a>.14】人事部门欲安排四人到四个不同的岗位工作，每个岗位一个人(经考核四人在不同岗位的成绩(百分制)如表5-34所示，如何安排他们的工作使总成绩最好。
88809086丁90798382丙95788795乙90739285甲DCBA工作人员表5-34【解】设1 数学模型运筹学课件数学模型为:甲乙丙丁ABCD图5. 3指派问题assignment problem运筹学课件假设m个人恰好做m项工作，第i个人做第j项工作的效率为cij?0，效率矩阵为[cij](如表5-34)，如何分配工作使效率最佳(min或max)的数学模型为指派问题assignment problem运筹学课件2 解指派问题的匈牙利算法匈牙利法的条件是:问题求最小值、人数与工作数相等及效率非负【定理5.1】如果从分配问题效率矩阵[cij]的每一行元素中分别减去(或加上)一个常数ui(被称为该行的位势)，从每一列分别减去(或加上)一个常数vj(称为该列的位势)，得到一个新的效率矩阵[bij]，其中bij=cij,ui,vj,则[bij]的最优解等价于[cij]的最优解，这里cij、bij均非负(指派问题assignment problem【证】运筹学课件【定理5.2】若矩阵A的元素可分成“0”与非“0”两部分，则覆盖“0”元素的最少直线数等于位于不同行不同列的“0”元素(称为独立元素)的最大个数( 如果最少直线数等于m，则存在m个独立的“0”元素，令这些零元素对应的xij等于1，其余变量等于0，这时目标函数值等于零，得到最优解(两个目标函数相差一个常数 u+v,约束条件不变,因此最优解不变。
数学建模课后答案
数学建模课后答案数学建模课后答案【篇一：《数学模型》习题解答】t>1．学校共1000名学生，235人住在a宿舍，333人住在b宿舍，432人住在c宿舍.学生们要组织一个10人的委员会，试用下列办法分配各宿舍的委员数：（1）. 按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给小数部分较大者; （2）. 1中的q值方法；（3）.d’hondt方法：将a、b、c各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,??相除，其商数如下表：将所得商数从大到小取前10个（10为席位数），在数字下标以横线，表中a、b、c行有横线的数分别为2，3，5，这就是3个宿舍分配的席位.你能解释这种方法的道理吗？如果委员会从10个人增至15人，用以上3种方法再分配名额，将3种方法两次分配的结果列表比较.解：先考虑n=10的分配方案，p1?235,p2?333,p3?432,方法一（按比例分配）第二章(1)（2008年9月16日）pi?13i1000.q1?p1npi?132.35,q2?p2nipi?133.33, q3?p3nipi?134.32i分配结果为： n1?3, n2?3, n3?4 方法二（q值方法）9个席位的分配结果（可用按比例分配）为：n1?2,n2?3, n3?4第10个席位：计算q值为235233324322q1??9204.17, q2??9240.75, q3??9331.22?33?44?5q3最大，第10个席位应给c.分配结果为 n1?2,n2?3,n3?5方法三（d’hondt方法）此方法的分配结果为：n1?2,n2?3,n3?5此方法的道理是：记pi和ni为各宿舍的人数和席位（i=1,2,3代表a、b、c宿舍）.pi是ni每席位代表的人数，取ni?1,2,?,从而得到的pip中选较大者，可使对所有的i,i尽量接近. nini再考虑n?15的分配方案，类似地可得名额分配结果.现将3种方法两次分配的结果列表如下：2．试用微积分方法，建立录像带记数器读数n与转过时间的数学模型. 解：设录像带记数器读数为n时，录像带转过时间为t.其模型的假设见课本.考虑t到t??t时间内录像带缠绕在右轮盘上的长度，可得vdt?(r?wkn)2?kdn,两边积分，得tvdt?2?k?(r?wkn)dnn2?rk?wk22n22vv《数学模型》作业解答第二章(2)（2008年10月9日）15．速度为v的风吹在迎风面积为s的风车上，空气密度是? ，用量纲分析方法确定风车获得的功率p与v、s、?的关系.解: 设p、v、s、?的关系为f(p,v,s,?)?0，其量纲表达式为: [p]=mlt 23, [v]=lt1,[s]=l,[?]=ml,这里l,m,t是基本量纲.2?3量纲矩阵为：1?2?10a=?3?1(p)(v)齐次线性方程组为：2?3?(l)01??(m) 00??(t)(s)(??2y1?y2?2y3?3y4?0y1?y4?03y?y?012?它的基本解为y?(?1,3,1,1) 由量纲pi定理得p?1v3s1?1，?p??v3s1?1 ，其中?是无量纲常数.16．雨滴的速度v与空气密度?、粘滞系数?和重力加速度g有关，其中粘滞系数的定义是：运动物体在流体中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比，比例系数为粘滞系数，用量纲分析方法给出速度v的表达式.解：设v,?,?,g 的关系为f(v,?,?,g)=0.其量纲表达式为[v]=lmt，[?]=lmt，0-1-3[?]=mlt（ltl）l=mlltt=lmt，[g]=lmt,其中l，m，t是基本量纲.-2-1-1-1-2-2-2-1-10-2量纲矩阵为1?3?11?(l)?0?(m)110?a=? ???10?1?2(t)??(v)(?)(?)(g)齐次线性方程组ay=0 ，即y1-3y2-y3?y4?0?0 ?y2?y3-y-y-2y?034?1的基本解为y=(-3 ,-1 ,1 ,1) 由量纲pi定理得*v?3??1?g. ?v??3g，其中?是无量纲常数. ?16．雨滴的速度v与空气密度?、粘滞系数?、特征尺寸?和重力加速度g有关，其中粘滞系数的定义是：运动物体在流体中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比，比例系数为粘滞系数，用量纲分析方法给出速度v的表达式.解：设v,?,?,?，g 的关系为f(v,?,?,?,g)?0.其量纲表达式为[v]=lmt，[?]=lmt，[?]=mlt（ltl）l=mlltt=lmt，[?]=lm0t0 ，[g]=lmt0-1-3-2-1-1-1-2-2-2-1-10-2其中l，m，t是基本量纲. 量纲矩阵为1?0a=1(v)齐次线性方程组ay=0 即(l)?(m)?00?1?2?(t)?(?)(?)(?)(g)1?3?10111y1?y2?3y3?y4?y5?0?y3?y4?0 ?y1?y4?2y5?0?的基本解为11?y?(1,?,0,0,?)?12231?y2?(0,?,?1,1,?)22?得到两个相互独立的无量纲量1?v??1/2g?1/23/2?1?1/2g??2??即 v?1) g?1,?3/2?g1/2??1??2?1. 由?(?1,?2)?0 , 得 ?1??(?2g?(?3/2?g1/2??1) , 其中?是未定函数.20.考察阻尼摆的周期，即在单摆运动中考虑阻力，并设阻力与摆的速度成正比.给出周期的表达式，然后讨论物理模拟的比例模型，即怎样由模型摆的周期计算原型摆的周期. 解：设阻尼摆周期t,摆长l, 质量m,重力加速度g，阻力系数k的关系为f(t,l,m,g,k)?0其量纲表达式为：[t]?l0m0t,[l]?lm0t0,[m]?l0mt0,[g]?lm0t?2,[k]?[f][v]?1?mlt?2(lt 1 )1l0mt?1，其中l，m，t是基本量纲.量纲矩阵为0?0a=1(t)?(l)?(m)?00?2?1??(t)(l)(m)(g)(k)10011001齐次线性方程组y2?y4?0??y3?y5?0 ?y?2y?y?045?1的基本解为11?y?(1,?,0,,0)?122 ?11y2?(0,,?1,?,1)22?得到两个相互独立的无量纲量tl?1/2g1/2??11/2?1?1/2lmgk??2∴t?kl1/2l1, ?1??(?2), ?2?gmg1/2∴t?lkl1/2(1/2) ，其中?是未定函数 . gmg考虑物理模拟的比例模型，设g和k不变，记模型和原型摆的周期、摆长、质量分别为t,t；l?kl?1/2l,l;m,m. 又t() 1/2gm?g当无量纲量m?l?t?l?gl?时，就有 ?.mltgll《数学模型》作业解答第三章1（2008年10月14日）1. 在3.1节存贮模型的总费用中增加购买货物本身的费用,重新确定最优订货周期和订货批量．证明在不允许缺货模型中结果与原来的一样，而在允许缺货模型中最优订货周期和订货批量都比原来结果减少．解：设购买单位重量货物的费用为k,其它假设及符号约定同课本．10 对于不允许缺货模型，每天平均费用为：【篇二：数学建模习题答案】t>中国地质大学能源学院华文静1.在稳定的椅子问题中，如设椅子的四脚连线呈长方形，结论如何？解：模型假设（1）椅子四条腿一样长，椅脚与地面接触处视为一点，四脚的连线呈长方形（2）地面高度是连续变化的，沿任何方向都不会出现间断（没有像台阶那样的情况），即从数学角度来看，地面是连续曲面。
Ch5投入产出分析模型rev17
实物表基本表式(q-Y-Q)
X = AX + Y
18
例：3部门经济体投入产出表（单位：元） x(i,j)+Y=X
xij
X
总投入
19
记住：X = (I-A)^-1*Y
I-A 称为列昂惕夫矩阵
A = xij /( X .* I ) X = A*X + Y I*X = A*X + Y (I*X –A*X) = Y (I-A) *X = Y X = (I-A)^-1*Y
X=
1.0516e+006 5.1584e+005 5.4871e+005
23
总产出
X = （I - A）-1 * 外部订单Y
24
如果外部订单改变为Y1 总产出（投资结构）X 须调整为何？
% 如果外部订单改变为Y1 %总产出（=总投入）结构须调 整为
Y1=[ 750000 300000 250000] X1 = inv(eye(3,3) - A) * Y1
12
例：3部门经济体投入产出表
13
例：3部门经济体投入产出表
由价值型投入产出数学模型 x + Y = X
求直接消耗系数矩阵A
%内部流量矩阵 x=[ 0 36506 15582 25522 2808 2833 25522 2808 0
x= 0 36506 15582
数学建模课后答案
第一章4.在1.3节“椅子能在不平的地面上放稳吗”的假设条件中，将四脚的连线呈正方形改为长方形，其余不变。
试构造模型并求解。
答：相邻两椅脚与地面距离之和分别定义为)()(a g a f 和。
f 和g 都是连续函数。
椅子在任何位置至少有三只脚着地，所以对于任意的a ，)()(a g a f 和中至少有一个不为零。
不妨设0)0(,0)0(g >=f 。
当椅子旋转90°后，对角线互换，0π/2)(,0)π/2(>=g f 。
这样，改变椅子的位置使四只脚同时着地。
就归结为证明如下的数学命题：已知a a g a f 是和)()(的连续函数，对任意0)π/2()0(,0)()(,===⋅f g a g a f a 且，0)π/2(,0)0(>>g f 。
证明存在0a ，使0)()(00==a g a f证：令0)π/2(0)0(),()()(<>-=h h a g a f a h 和则， 由g f 和的连续性知h 也是连续函数。
根据连续函数的基本性质，必存在0a （0＜0a ＜π/2）使0)(0=a h ，即0)()(00==a g a f 因为0)()(00=•a g a f ，所以0)()(00==a g a f8第二章7.10.用已知尺寸的矩形板材加工半径一定的圆盘，给出几种简便有效的排列方法，使加工出尽可能多的圆盘。
第三章5.根据最优定价模型 考虑成本随着销售量的增加而减少，则设kx q x q -=0)( (1)k 是产量增加一个单位时成本的降低 ，销售量x 与价格p 呈线性关系0,,>-=b a bp a x (2) 收入等于销售量乘以价格p :px x f =)( (3) 利润)()()(x q x f x r -= (4) 将（1）（2）（3）代入（4）求出ka q kbp pa bp x r --++-=02)(当k q b a ,,,0给定后容易求出使利润达到最大的定价*p 为bakb ka q p 2220*+--=6.根据最优定价模型 px x f =)( x 是销售量 p 是价格，成本q 随着时间增长，ββ,0t q q +=为增长率，0q 为边际成本（单位成本）。
关于运用数学方法解决化学问题的几个实例
高三培优----穿梭在化学问题中的数学方法从近几年的化学高考题中不难发现，常常直接或间接隐含着一些数学知识、方法在化学解题中有较广泛的应用。
利用数学思想处理化学问题能力的考查，主要体现了等价转化（即守恒），数形结合，分析推理，函数方程等数学思想。
所以，如果在解决某些化学问题时，同学们能理清思路，灵活、合理的利用数学思想，将化学题抽象成为数学问题，利用数学工具，结合化学知识通过计算和推理，可以提高解决化学问题的能力，化学问题就迎刃而解，过程也大为简化。
一、利用一次函数解析式求解例1：在标准状况下，将100mLH 2S 和O 2的混合气体点燃，反应后恢复到原状况，发现反应后所得气体总体积V (总)随混合气体中O 2所占的体积V (O 2)的变化而不同，其关系如图： 试用含V (总)和V (O 2)的函数式 表示V (总)和V (O 2)的关系。
分析：本题粗看需要讨论H 2S 和O 2的量比关系。
但仔细观 察发现，可以将其抽象成 求一次函数解析式的数学模型，从而简化解题过程。
设V (总)=k V (O 2)+b, A 、B 两点坐标为（0，100），（33.3，0），分别将其代入所设的解析式，即可求得k= —3，b=100。
所以，AB 段的函数关系式为： V (总)= —3 V (O 2)+100 ，0 ＜V (O 2)≤33.3mL同理，将C 、D 两点坐标（40，60）、（100，100）分别代入上述解析式，求得k= 3/2，b= —50。
所以，CD 段的函数关系式为：V (总)= 23V (O 2)—50 ，33.3mL ＜V (O 2)＜100mL二、利用建立不等式求解例2：我国产的喜树中，可以提取一种生物碱。
这种生物碱的相对分子质量约在300~400之间，化学分析得其质量组成为：C ：69%；H ：4.6%；O ：18.4%；N ：8.0%。
试确定其相对分子质量和分子式。
分析：本题学生均能解出四种元素原子间的物质的量比n (C):n (H):n (O):n (N)=10 :8 :2:1，得到最简式为C 10H 8O 2N 。
ch5 分布的检验
i 1 ~ n
5.1.1
夏皮洛· 威尔克检验
c' c
i 1
n
5.1.1
夏皮洛· 威尔克检验
(4)W检验的拒绝域。由于W是n个数对
(x(1),a1),…,(x(n),an)之间的相关系数的平方,所以W仅在 [0,1]上取值。
5.1.1
夏皮洛· 威尔克检验
若把上式中u(i)用期望E(u(i))=mi代替,会产生 误差,记此误差为εi,这样上式可改写为 x(i)=μ+σmi+εi, i=1,2,…,n(5.1.2) 这是一元线性回归模型。由于次序统计量的 关系,其中诸εi是相关的。若记ε=(ε1,ε2,…,εn)', 则ε是均值为零向量,协方差矩阵为V=(vij)的n 维随机向量。
5.2.1
χ2检验
定理5.2.1 在H0为真和上述符号下,令 y1=n(x(1)-x0), x0=0 y2=(n-1)(x(2)-x(1))(5.2.2) ︙ yr=(n-r+1)(x(r)-x(r-1)) 则y1,y2,…,yr是相互独立同分布随机变量,共同分布为 exp(λ)。
5.2.1
χ2检验
为σ的最小方差线性无偏估计 2(BLUE),由例2.5.2知,正 态标准差σ的BLUE为:
c 2 ci x (i ) c x （5.1.5） ~
，
，
n
i 1
其中系数为 c'=(c1,c2,…,cn)= m v1 '
' 1
mv
m
(5.1.6)
5.1.1
夏皮洛· 威尔克检验
ch5
ˆ ˆ ˆ Yt = β 0 + β 1 X t
若回归函数在两个时刻t1,t2发生结构变 若回归函数在两个时刻 化，可定义两个虚拟变量
1, t ≥ t 2 D1 = 0, t < t2 1, t ≥ t1 Dt = 0 , t < t1
相应的回归模型 Yt = β 0 + β1 X t + β 2 ( X t − X t ) Dt + β 3 ( X t − X t ) D2 + µt
Yi = β 0 + β1 X i + β 2 D1 + β 3 D2 + µ i (i = 1,2, L , n )
其中： 为企业职工的薪金， 其中：Yi 为企业职工的薪金，Xi 为工龄
1 （男性） D1 = 0 （女性）
1 （本科及以上） D2 = 0 （本科以下）
二、虚拟变量的引入
用OLS法可得样本回归函数 法可得样本回归函数
ˆ ˆ ˆ ˆ Yt = β 0 + β1 X t + β 2 ( X t − X t* ) Dt
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 当t ≥ t*时，Dt=1, Yt = ( β 0 − β 2 X t* ) + ( β1 + β 2 ) X t 时
当t < t*时，Dt=0, 时
其矩阵形式为： 其矩阵形式为：
Y = (X
β D ) + µ α
如果取六个观测值，其中春季与夏季取了两次， 如果取六个观测值，其中春季与夏季取了两次，秋、冬各 取到一次观测值，则解释变量矩阵： 取到一次观测值，则解释变量矩阵：
1 1 1 D) = 1 1 1
1， ， D= 0， ， 女性 男性
数学模型第三版(高等教育出版社)课后习题答案
《数学模型》作业解答第七章（2008年12月4日）1． 对于7.1节蛛网模型讨论下列问题：（1)因为一个时段上市的商品不能立即售完,其数量也会影响到下一时段的价格，所以第1+k 时段的价格1+k y 由第1+k 和第k 时段的数量1+k x 和k x 决定,如果仍设1+k x 仍只取决于k y ，给出稳定平衡的条件，并与7。
1节的结果进行比较.（2）若除了1+k y 由1+k x 和k x 决定之外,1+k x 也由前两个时段的价格k y 和1-k y 确定.试分析稳定平衡的条件是否还会放宽.解：（1）由题设条件可得需求函数、供应函数分别为：⎪⎩⎪⎨⎧=+=+++)()2(111k k k k k y h x x x f y 在),(000y x P 点附近用直线来近似曲线h f ,，得到⎪⎩⎪⎨⎧>-=->-+-=-+++)2( 0, )()1( 0),2(0010101 ββααy y x x x x x y y k k k k k 由(2）得 )3( )(0102 y y x x k k -=-++β （1)代入（3）得 )2(0102x x x x x kk k -+-=-++αβ 0012222 x x x x x k k k αβαβαβ+=++∴++对应齐次方程的特征方程为 02 2=++αβαβλλ特征根为48)(22,1αβαβαβλ-±-=当8≥αβ时,则有特征根在单位圆外，设8<αβ,则248)()4(2222,1αβαβαβαβλ=+-+= 2 12,1<⇔<∴αβλ即平衡稳定的条件为2 <αβ与207P 的结果一致.（2)此时需求函数、供应函数在),(000y x P 处附近的直线近似表达式分别为：⎪⎩⎪⎨⎧>-+=->-+-=--+++)5( 0 , )2()4( 0),2(01010101ββααy y y x x x x x y y k k k k k k 由（5）得，)( ) y y y β(y )x (x k k k 62010203 -+-=-+++ 将（4）代入（6）,得 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+--+-=-++++)2()2()(20101203x x x x x x x x k k k k k ααβ 001234424 x x x x x x k k k k αβαβαβαβ+=+++∴+++对应齐次方程的特征方程为(7) 024 23=+++αβαβλαβλλ 代数方程(7）无正实根,且42 ,αβαβ---, αβ不是(7）的根。
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《数学模型》作业解答
第五章1（2009年4月10日）
1.对于5.1节传染病的SIR 模型，证明： （1）若处最大先增加，在则σ
σ
1
)(,1
0=
s t i s ，然后减少并趋于零；)(t s 单调减少
至.∞s （2）.)()(,1
0∞s t s t i s 单调减少至单调减少并趋于零，则若σ
解：传染病的SIR 模型（14）可写成
⎪⎩⎪⎨⎧-=-=i s dt
ds s i dt di
λσμ)
1(
.)(lim 0.(t) .)( .0,t 存在而单调减少知由∞∞→=∴≥-=s t s s t s dt
ds
i s dt ds λ
.)(∞s t s 单调减少至故
（1）.s s(t) .s(t) .1
00≤∴单调减少由若σ
s
;)(,0 .01,1
0单调增加时当
t i dt
di
s s s ∴
-σσ
.)(,0
.01,1单调减少时当t i dt
di
s s ∴-σσ .0)(lim
.0)18(t ==∞
→∞t i i 即式知又由书上 .)( .0,
1
m i t i dt
di
s 达到最大值时当∴==
σ
（2）().0 0.1-s
,1,10 dt
di
t s s σσσ从而则若 ()().0.0lim ==∴∞∞
→i t i t i t 即单调减少且
4．在5.3节正规战争模型（3）中，设乙方与甲方战斗有效系数之比为.4=b
a
初始兵力00y x 与相同.
(1) 问乙方取胜时的剩余兵力是多少,乙方取胜的时间如何确定.
(2) 若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r 增援,重新建立模型,讨论如何判断双方的胜负.
解:用()()t y t x ,表示甲、乙交战双方时刻t 的士兵人数,则正规战争模型可近似表示为:
()()()⎪⎪⎩
⎪⎪⎨⎧==-=-=000,01 ,y
y x x bx dt
dy
ay dt dx
现求(1)的解: (1)的系数矩阵为⎥⎦
⎤
⎢⎣⎡--=00b a A
ab ab b a
A E ±=∴=-==-1,22 .0λλλ
λλ
⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛⎪⎪⎭⎫
⎝⎛-1212,21，对应的特征向量分别为λλ ()()()t
ab t ab e
C e C t y t x -
⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∴1212121的通解为.
再由初始条件，得
()()2 220000 t
ab t
ab e y x e
y x t x -⎪⎭
⎫ ⎝⎛++⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=
又由().1ay
bx dx dy =可得
其解为 ()3 ,2
02
02
2
bx ay k k bx ay -==-而
(1) ()().2
3
10002
02011y a b y a bx ay a k t y t x =-=-===时，当
即乙方取胜时的剩余兵力数为
.2
3
0y 又令().0222,01
1
00001=-⎪⎭
⎫
⎝⎛++⎪⎭
⎫
⎝⎛-=t ab t ab e y x e y x t x ）得由（
注意到0
00020022,1
x y y x e
y x t ab -+=
=得. .43
ln ,312
1
b
t e
t ab =
∴=∴ (2) 若甲方在战斗开始后有后备部队以不变的速率r 增援.则
()()⎪⎪⎩
⎪⎪⎨⎧==-=+-=000,)0(4 y
y x x bx dt
dy
r ay dt dx
().,4rdy aydy bxdx bx
r
ay dy dx -=-+-=即得
由 相轨线为,222k bx ry ay =-- .222
2
20.020k a r bx a r y a bx ry ay k =--⎪⎭
⎫ ⎝⎛---=或 此相轨线比书图11中的轨线上移了
.a r 乙方取胜的条件为.,022202
0a r x a b a r y k +⎪⎭⎫ ⎝
⎛
- 亦即 第五章2（2009年4月17日）
6. 模仿5.4节建立的二室模型来建立一室模型（只有中心室），在快速静脉注射、恒速静脉滴注（持续时间为τ）和口服或肌肉注射3种给药方式下求解血药浓度，并画出血药浓度曲线的图形.
解: 设给药速率为()()(),,,,0V t C t x t f 容积为血药浓度为中心室药量为
()()()()().,,0/t VC t x t f t kx t x k ==+则排除速率为常数
(1)快速静脉注射: 设给药量为,0D 则()()().,0,0000t k e V
D
t C V D C t f -==
=解得 (2)恒速静脉滴注(持续时间为τ): 设滴注速率为()(),00,000==C k t f k ，则解得
()()()()⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤-=----τττ t e e Vk
k t e Vk
k t C t k kt kt
,10 ,10
(3) 口服或肌肉注射: ()()，解得）式节（见134.5010010t
k e
D k t f -=
()()()
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≠--=---0101
01001 ,,01k k te V
kD k k e e k k V D k t C kt t k kt 3种情况下的血药浓度曲线如下：
第五章3（2009年4月21日）
8. 在5.5节香烟过滤嘴模型中,
(1) 设3.0,/50,08.0,02.0,20,80,80021=======a s mm b mm l mm l mg M νβ
求./21Q Q Q 和
(2) 若有一支不带过滤嘴的香烟,参数同上,比较全部吸完和只吸到1l 处的情况下，进入人体毒物量的区别.
解
)(857563.229102.07.050103.01508002.07.0502008.0/01/
2毫克≈⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⨯⨯⨯=⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=
⨯⨯-⨯---
e e e e b
a v
aw Q v bl a v
l β
()10/10==l M w 其中，
()()97628571
.050
20
02.008.02
1
2
===⨯--
--e
e Q Q v
l b β (2) 对于一支不带过滤嘴的香烟,全部吸完的毒物量为⎪⎪⎭
⎫
⎝
⎛
-=-v
bl
a e
b a v aw Q '
103‘ 只吸到1l 处就扔掉的情况下的毒物量为⎪⎪⎭
⎫ ⎝
⎛-=--v
bl a v bl
e e b a v aw Q 1
'21'04 .256531719.1110096.0032.0012.004.0508002.03.0508002.05010002.03.05010002.043111'1'
≈--=--=--=⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛-⎪⎪
⎭⎫ ⎝⎛-=⨯⨯⨯⨯⨯⨯--
e e e e e e e e e e e e e e e e Q Q v abl v bl v abl v bl v bl a v bl v bl a v
bl 44.235,84.2954
3≈≈ Ｑ
Q。