数学建模-物理模型
物理学科中的数学建模应用
物理学科中的数学建模应用物理学是一门研究物质、能量以及它们之间相互作用的学科，而数学建模则是使用数学方法和技巧来描述、解释和预测现实世界中的各种现象和问题。
在物理学科中，数学建模起着重要的作用，它帮助物理学家们更好地理解和解决各种复杂的物理问题。
本文将介绍物理学科中数学建模的应用，并举例说明其在实践中的意义和价值。
一、动力学模型和微分方程动力学是研究物体运动的学科，而微分方程则是描述变化的数学工具。
在物理学中，许多物理现象和过程都可以通过动力学模型和微分方程进行建模和描述。
例如，牛顿的第二定律 F=ma（力等于质量乘以加速度）就是一个经典的动力学模型，可以通过微分方程来表示。
二、统计学模型和概率论统计学是研究数据收集、分析和解释的学科，而概率论则是研究随机现象的学科。
在物理学中，许多实验数据都需要进行统计分析，以便得出科学结论。
统计学模型和概率论为物理学家提供了有效的工具来处理和解释这些数据。
例如，在核物理学中，研究放射性衰变的过程时，使用统计学模型和概率论可以估计衰变速率，预测未来的衰变事件。
三、电磁场模型和偏微分方程电磁场是物理学中一个重要的研究对象，而偏微分方程是描述空间和时间变化的数学工具。
在电磁学中，物理学家们使用数学建模来描述电磁场的分布和变化。
麦克斯韦方程组就是一个经典的电磁场模型，它可以通过偏微分方程组表示。
四、量子力学模型和波函数量子力学是研究微观物体的学科，而波函数则是描述量子粒子状态的数学工具。
在量子力学中，物理学家们使用数学建模来描述微观世界中的各种现象和行为。
薛定谔方程就是描述量子系统的经典模型，它可以通过波函数的形式进行建模。
五、流体力学模型和偏微分方程流体力学是研究液体和气体流动的学科，而偏微分方程则是描述复杂流动的数学工具。
在流体力学中，数学建模帮助物理学家们理解和预测流体的行为。
例如，纳维-斯托克斯方程就是描述流体流动的经典模型，它可以通过偏微分方程组来表示。
总结起来，数学建模在物理学科中发挥着重要的作用。
数学建模-物理模型
量纲
定义：表示一个物理量如何由基本量的组合所形 成的式子 .
某一物理量 Q 的量纲 dim Q ? L p M q T s
量纲作用
1）可定出同一物理量不同单位间的换算关系 .
2）量纲可检验公式的正误 .
3）从量纲分析中定出方程中比例系数的量纲和单位 .
F ? G m1m2 r2
G ? Fr 2 m1m2
我有一只具有跑 表功能的计算器。
方法一
假定空气阻力不计，可以直接利用自由落体运动的公式
h ? 1 gt 2 2
来计算。例如， 设t=4秒，g=9.81米/秒2，则可求得h≈78.5 米。
我学过微积分，我可以做 得更好，呵呵。
除去地球吸引力外，对石块下落影响最大的当 属空气阻力。
根据流体力学知识，此时可设空气阻力正比于石块下落的
再一步深入考虑
还应考虑回声传回来所需要的时间。为此，令石块下落
的真正时间 为t1，声音传回来的时间记 为t2，还得解一个
方程组：
??h ? ?
g k
(
t1
?
1 k
e? kt1
)?
g k2
?h ? 340t2
这一方程组是 非线性的，求 解不太容易， 为了估算崖高
相用对方???t于法1 ?石二t块先2 速求? 度一3.，次9声h，音令速t度2=要h/3快40得，多校竟非似，正要线乎我t，去性不们求解主合可石一程情个组理
此方程组中存在两个自由变量，其解构成一个二维线性空 间。取（a,b）=（1,0）和（a,b）=（0,1），得到方程组解 空间的一组基 （1,0,2,-2,-1）和（0,1,-1,0,0），所有由这些
量组成的无量纲乘积均可用这两个解的线性组合表示。两 个基向量对应的无量纲乘积分别为：
构建模型解析问题学习物理的模型建立方法
构建模型解析问题学习物理的模型建立方法物理学是一门研究物质运动和相互作用的学科，它的核心在于建立和运用模型来解析和解释现象。
构建合适的模型是学习物理的关键之一，本文将介绍一些常用的模型建立方法。
一、假设和简化在构建物理模型时，我们通常需要进行合理的假设和简化。
考虑到模型要抓住问题的关键点，我们可以假设某些因素不影响结果，或者简化复杂的现象为简单的模型。
例如，在研究物体的自由落体运动时，可以假设忽略空气阻力的影响，从而简化计算。
二、可视化可视化是一种常用的模型建立方法，它通过图形化呈现物理现象和变量的关系，帮助我们更好地理解和分析问题。
例如，在研究力和运动的关系时，我们可以通过绘制力与加速度的图像来观察它们之间的规律。
三、数学建模物理学与数学密不可分，数学建模是构建物理模型的重要方法之一。
利用数学工具，我们可以将物理问题转化为方程或者函数的形式，从而进行定量化的分析和预测。
例如，在研究简谐振动时，可以利用振幅、角频率和时间的数学表达式来描述振动的运动规律。
四、实验模拟实验模拟是一种通过实验设备和计算机模拟来构建模型的方法。
它可以模拟真实的物理环境和相互作用，提供一个可控的实验平台。
通过实验模拟，我们可以观察和分析物理现象，并验证模型的准确性。
例如，在研究行星运动轨迹时，可以使用计算机模拟的方法，模拟行星在引力作用下的运动轨迹。
五、多学科交叉物理学的建模方法常常涉及到多个学科的知识和理论。
通过与其他学科的交叉融合，我们可以借鉴其他学科的模型建立方法，为物理问题提供新的视角和解决思路。
例如，在研究光的传播时，可以借鉴数学中的波动方程和光学中的折射定律，构建光的传播模型。
六、定性分析定性分析是一种通过观察和描述来分析物理现象的方法。
在观察现象时，我们可以从不同的角度出发，用自然语言来描述物质的运动和变化。
通过定性分析，我们可以建立直观的物理模型，并深入理解事物之间的关系。
例如，在研究磁场的特性时，可以通过观察磁铁与铁屑的相互作用来理解磁场的性质。
七年级九大模型知识点
七年级九大模型知识点在学习数学的过程中，九大模型是七年级数学教学的重要内容。
这些模型帮助学生将数学问题转化为生活实际中的情境，从而更好地理解和应用数学知识。
在本文中，我们将探讨七年级九大模型的核心要点。
1. 分组模型分组模型是数学中最基础的模型之一。
当遇到有关分组、分配、组合、选择和排列等问题时，我们可以利用分组模型进行求解。
分组模型帮助学生理解计数原理，培养组织思维和逻辑推理能力。
2. 布尔代数模型布尔代数模型是一种逻辑运算的模型。
它主要用于表示和求解逻辑题和逻辑问题。
在布尔代数模型中，我们利用与、或、非等逻辑运算符对命题进行组合和演算，进而得出问题的解答。
3. 图形模型图形模型是通过图形来研究和解决数学问题的模型。
在七年级数学中，学生需要学习平面图形和立体图形的性质和计算方法。
图形模型培养了学生的几何思维和观察力，帮助他们更好地理解和应用几何知识。
4. 物理模型物理模型是将数学概念用于解决物理问题的模型。
通过建立数学模型，我们可以定量地研究和描述物理现象。
物理模型的应用涵盖了力学、电磁学、光学等多个领域。
通过学习物理模型，学生能够将数学知识应用到实际问题中，深化对数学的理解。
5. 概率模型概率模型是研究随机事件和概率问题的模型。
在日常生活中，我们经常会遇到一些有不确定性的情况，通过概率模型，我们可以量化这些不确定性。
学习概率模型可以帮助学生理解和计算概率，提高决策能力和判断能力。
6. 代数模型代数模型是数学中最常见的模型之一。
代数模型通过符号和字母的代换，将复杂问题简化为符号运算和方程求解。
它广泛应用于方程、不等式、函数等多个数学概念的研究和应用中。
学习代数模型可以帮助学生培养抽象思维能力和运算技巧。
7. 函数模型函数模型是描述变量关系的模型。
在七年级数学中，学生将接触到线性函数、二次函数等基本函数类型。
函数模型帮助学生理解变量之间的关系，学习函数的图像、性质和应用。
函数模型培养了学生的数学建模能力和问题解决能力。
数学建模在物理学中的应用
数学建模在物理学中的应用数学和物理是两门密切相关的学科，它们之间存在着相互依存、相互支撑的关系。
数学在物理学中的应用非常广泛，特别是在物理建模方面，数学的应用更是无所不在。
数学建模就是利用数学的方法和技术对实际问题进行抽象、模拟和求解的过程。
本文将着重探讨数学建模在物理学中的应用，并通过具体案例展示数学建模的具体实践。
一、数学建模在物理学中的应用数学建模在物理学中的应用非常广泛，特别是在物理大量数据处理，物理规律的求解，物理模型的构建等方面。
以下分别介绍数学建模在物理学中的应用：1. 物理大量数据处理物理学实验通常得到非常庞大的数据量，而这些数据往往难以用人工分析来发现其中的规律和趋势。
这就需要利用数学模型对数据进行处理和分析。
比如，数学模型可对物质的性质、状态等各种物理参数进行统计分析，可以找到影响物质特性的关键参数，进而提高物质的性能、开发新用途等。
2. 物理规律的求解物理学是研究自然规律的一门学科，因此，物理规律的求解是物理研究的核心。
而物理规律的求解则需要借助数学建模的方法。
比如，数学模型在描述物质的运动、能量的守恒等方面，提供了重要的工具和方法。
3. 物理模型的构建物理模型是研究物理现象的基础，数学建模是物理模型的一种重要的构建方法。
数学模型可以建立具有物理现象基本特征的数学表达式，从而帮助物理学家对问题进行定量描述和分析。
例如，在研究光传播过程中，可以使用波动光学模型；而在研究物质的化学反应中，则可以采用反应动力学模型等。
二、具体案例分析为了更好地说明数学建模在物理学中的应用，下面通过具体的案例来展示数学建模的实际应用。
研究题目：非费米液体的热力学性质模型研究这是一项物理学研究，研究目标是探究非费米液体的热力学性质，如热容、热导率等。
但是，由于这些非费米液体本身极为复杂，目前无法用传统的科学手段描述，需要借助数学建模进行描述。
该研究采用的数学模型是Kubo-Greenwood公式，即基于固体内部的能量传递过程，采用量子场论的方法建立相应的微观数学模型，通过求解热力学性质的方程组来获得非费米液体的热力学性质。
建模实验报告
建模实验报告摘要：本实验主要针对建模方法进行研究与探索，分别采用了数学模型、统计模型和物理模型进行建模实验。
实验结果表明，不同的建模方法对于问题的解决和分析具有不同的优势和适用性，选择合适的建模方法能够有效提高问题的解决效率和精确度。
1.引言建模是指将实际问题转化为数学模型、统计模型或物理模型等形式的一种方法。
通过建模，我们可以抽象出实际问题中的关键因素和变量，进一步分析和解决问题。
本实验将重点研究数学模型、统计模型和物理模型的建模方法，并通过实验验证其有效性和适用性。
2.数学模型的建模方法数学模型是以数学的形式描述实际问题的模型。
在本实验中，我们采用了几种常见的数学建模方法，包括代数方程模型、微分方程模型和最优化模型。
2.1 代数方程模型代数方程模型是一种通过代数方程来描述问题的模型。
我们可以采用一系列代数方程来表示问题中的变量和关系，进而通过求解方程组来得到问题的解。
在实验中，我们以一个简单的线性方程组作为例子，通过代数方程模型计算方程组的解。
2.2 微分方程模型微分方程模型是一种通过微分方程来描述问题的模型。
微分方程可以描述问题中的变量和其变化率之间的关系。
在实验中，我们以一个经典的弹簧振动模型为例，通过微分方程模型求解系统的振动频率和振幅。
2.3 最优化模型最优化模型是一种通过寻找最优解来描述问题的模型。
最优化模型可以用于解决各种优化问题，如线性规划、整数规划等。
在实验中，我们以一个简单的线性规划问题为例，通过最优化模型求解问题的最优解。
3.统计模型的建模方法统计模型是一种通过统计理论和方法来描述问题的模型。
在本实验中，我们主要研究了回归分析和时间序列分析两种常见的统计建模方法。
3.1 回归分析回归分析是一种通过建立变量之间的回归关系来描述问题的模型。
在实验中，我们以一个销售数据的回归分析为例，通过建立销售额和广告投入之间的回归关系，预测未来的销售额。
3.2 时间序列分析时间序列分析是一种通过统计和数学方法来描述时间序列的模型。
数学建模在物理问题解决中的应用研究
数学建模在物理问题解决中的应用研究近年来，随着科学技术的不断进步和人类认知水平的提高，大量的科学理论得到了探索和发展，这其中，数学建模已经成为物理问题解决中的重要工具之一。
本文将介绍数学建模在物理问题解决中的应用研究，并探讨其实际应用的效果。
1.数学建模在物理问题解决中的作用物理学作为一门基础科学，对于人们了解世界的认知起到了十分重要的作用。
而在探索和研究物理问题的过程中，数学建模发挥了极为关键的作用。
数学建模通过建立物理模型，将物理问题转化为数学问题，从而帮助人们更好地解决这些问题。
数学建模在物理问题解决中的作用有以下几个方面：1.1.更加直观的物理模型物理模型是数学建模的重要组成部分，好的物理模型可以帮助人们更好地理解物理问题。
而数学建模通过建立数学模型，可以将物理模型更加清晰地呈现出来，从而让人们更好地理解物理问题的本质。
1.2.更加精确的计算物理问题通常需要进行复杂的计算，而数学建模可以通过建立数学模型，进行更加精确的计算，从而帮助人们更好地解决复杂的物理问题。
同时，数学建模还可以帮助人们预测物理现象的发生，从而在实际应用中具有更好的效果。
1.3.更加高效的解决方案物理问题通常需要花费大量的时间和精力来解决，而数学建模可以通过建立数学模型，提供更加高效的解决方案，从而帮助人们更好地节约时间和精力。
2.数学建模在物理问题解决中的应用实例数学建模在物理问题解决中的应用实例多种多样，下面将介绍其中几个比较经典的实例。
2.1.热传导问题热传导问题是物理学中比较重要的问题之一，而数学建模可以通过建立热传导方程，计算温度分布和热传导速率等参数，从而更好地解决热传导问题。
在实际应用中，数学建模已经被广泛应用于热传导问题的解决中。
2.2.机械分析问题机械分析问题是物理学中另一个比较重要的问题，而数学建模可以通过建立机械分析方程，计算机械运动的速度、加速度和力等参数，从而更好地解决机械分析问题。
在实际应用中，数学建模已经被广泛应用于机械分析问题的解决中。
第一章数学建模概述
1数学建模概述⏹ 数学模型 ⏹ 数学建模过程 ⏹ 数学建模示例⏹ 建立数学模型的方法和步骤 ⏹数学模型的分类1数学模型模型：是我们对所研究的客观事物有关属性的模拟，它应当具有事物中使我们感兴趣的主要性质，模拟不一定是对实体的一种仿造，也可以是对某些基本属性的抽象。
直观模型： 实物模型，主要追求外观上的逼真。
物理模型：为一定目的根据相似原理构造的模型，不仅可以显示原型的外形或某些特征，而且可以进行模拟试验，间接地研究原型的某些规律。
思维模型，符号模型，数学模型 数学模型：1）近藤次郎（日）的定义：数学模型是将现象的特征或本质给以数学表述的数学关系式。
它是模型的一种。
2）本德（美）的定义：数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的简化的数学结构。
3）姜启源（中）的定义：是指对于现实世界的某一特定对象，为了某个特定的目的，做出一些必要的简化和假设，运用 适当的数学工具得到一个数学结构。
数学结构：是指数学符号、数学关系式、数学命题、图形图表等，这些基于数学思想与方法的数学问题。
总之，数学模型是对实际问题的一种抽象，基于数学理论和方法，用数学符号、数学关系式、数学命题、图形图表等来刻画客观事物的本质属性与其内在联系。
古希腊时期：“数理是宇宙的基本原理”。
文艺复兴时期：应用数学来阐明现象“进行尝试”。
微积分法的产生，使得数学与世界密切联系起来，用公式、图表、符号反映客观世界越来越广泛，越来越精确。
费马（P.Fermal 1601-1665）用变分法表示“光沿着所需时间最短的路径前进”。
牛顿（Newton 1642-1727）将力学法则用单纯的数学式表达，如，牛顿第二定律：结合开普勒三定律得出万有引力定律航行问题：甲乙两地相距750千米，船从甲到乙顺水航行需30小时，从乙到甲逆水航行需50小时，问船速、水速各多少？用y x ,分别代表船速、水速，可以列出方程解方程组，得221r m m G F =ma F =⎩⎨⎧=⋅-=⋅+75050)(75030)(y x y x 小时）（千米小时）（千米/5/20==y x答：船速、水速分别为20千米/小时、5千米小时。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2015年学院第十届数学建模竞赛
承诺书
我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛的题目是：B题物理实验模型
参赛的组（甲组或乙组）：甲组
所属系：土木工程
参赛队员(打印并签名)：
日期：年月日评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：
物理实验模型
摘要
首先对数据进行综合处理，给出函数的定义、性质建立模型并用数学软件求解物理模型。
在MATLAB中运用插值法与最小二乘法进行模型拟合，利用函数转化为一般的非线性规划问题从而有效地进行模型建立，模型求解，模型改进。
模型改进中根据拟合曲线的拟合程度进行确立模型，求解模型之后比较前后模型的置信区间、误差项平方和、Adjusted R-ssquare、R-square之间的大小已确立模型改进的是否成功。
关键字：插值法最小二乘法拟合曲线拟合程度置信区间误差项平方和Adjusted R-square R-square
问题重述：学院物理实验室一组实验数据（不考虑物理量的含义）如表
建立x与y之间的数学模型。
模型假设：在excel中输入数据，利用插入图表作出散点图（如下图）
根据散点图走向大致为指数型函数，建立模型为x b
y 其中a>0
a
模型建立：（1）在MATLAB中运用插值法输入以下数据：
xdata=[-1.78 -1.1 -0.86 -0.78 -0.7 -0.67 -0.66 -0.65 -0.64 -0.59 -0.56 -0.49 -0.4 -0.26 -0.12 -0.08 0 0.07 0.25 0.4 0.65];
ydata=[-17.5 -15 -10 -7 -3 -0.1 0 0.5 1 4 6 10 20 30 40 45 54 60 80 90 150];
plot(xdata,ydata,'bo');
title('original data points' );
x=linspace(min(xdata),max(xdata),100);
y=interp1(xdata,ydata,x,'spline');
hold on
plot(x,y,'r-');
legend('数据点','插值曲线
')
>> cftool
选择模型)
b
a
y 得出拟合曲线
*x
*
exp(
（2）在MATLAB中运用多项式法输出数据：
xdata=[-1.78 -1.1 -0.86 -0.78 -0.7 -0.67 -0.66 -0.65 -0.64 -0.59 -0.56 -0.49 -0.4 -0.26 -0.12 -0.08 0
0.07 0.25 0.4 0.65];
ydata=[-17.5 -15 -10 -7 -3 -0.1 0 0.5 1 4 6 10 20 30 40 45 54 60 80 90 150];
plot(xdata,ydata,'bo');
title('original data points' );
p=polyfit(xdata,ydata,2);
x=linspace(min(xdata),max(xdata),100); y=polyval(p,x);
hold on
plot(x,y,'r-');
legend('数据点','插值曲线')
>> cftool
选择模型)
a
y 得出拟合曲线
b
*x
*
exp(
可见两种数据处理的方法求出最终的拟合曲线相同，建立模型为b
y=。
*x
a
)
*
exp(
模型求解：对上述建立的模型进行软件求解得出结果为：
所以得到模型为)
.
y=
40x
88
077
.2
exp(
置信区间为95% 误差项平方和2676 均方根误差为11.87
R-square为0.9246 Adjusted R-square为0.9207
模型改进：确定另一模型c
*
exp(
=)
*得出拟合曲线如下：
b
x
-
a
y+
根据图形的拟合程度可以判定后者模型更加精确。
对以上模型求解得：
.
85-
y其中a=85.38(72.08,98.69)
exp(
=x
38
.1
36
7.
)
189
b=-1.(-1.731,-1.007)
c=-36.7(-47.76,-25.63)
置信区间为95% 误差项平方和366.6 均方根误差为4.511 R-square为0.9897 Adjusted R-square为0.9885
与上面模型此模型的误差项平方和更小一些，所以模型改进成功。