数学建模实验报告8
f=x^3-6*x^2+5*x-3
主程序NiheNum.m:
for n=1:10
fun(n);
end
（2）在yi上添加随机干扰后产生的数据：
建立M文件addDisturb.m
for n=1:10
y=fun(n)+rand;
end
用所得的数据进行多项式拟合：
x=1:10;
与原函数的系数 1 -6 5 -3很接近。
拟合图像如下图：
问题分析讨论：
拟合后的系数与原系数很接近，而从2次和4次多项式拟合的较像上可以看出，次数越高，图像拟合的越好；次数越低，图像拟合的越差。
下面是作2次和4次多项式拟合的运行结果：
2次多项式拟合图像：
拟合的2次多项式系数：
A =10.4977 -71.0725 83.0238
y1= -2.9421y2= -8.6471y3= -14.1868y4= -14.9901y5= -2.8611
y6= 27.2028y7= 81.1987y8= 165.6038y9= 285.2722y10= 447.1988
拟合得到运行结果：
A =1.0015 -6.0272 5.1422 -2.9055
（2）对yi添加随机干扰，用rand产生[0,1]均匀分布的随机数,并分别与yi相加，对其进行干扰。
（3）用xi和添加了随机干扰的yi作的3次多项式拟合。
（4）用xi和分别添加了随机干扰的yi作的2次多项式和4次多项式拟合。
求解的Matlab程序代码：
（1）根据给定的方程产生数据：
先建立M-文件fun.m
拟合的4次多项式系数：
A＝-0.0039 1.0863 -6.6475 6.8373 -4.2277
以给定的多项式求出的一组值：
f = -3 f = -9 f = -15 f = -15 f = -3 f = 27 f = 81 f = 165 f = 285 f = 447
求得的值的列表如下：
xi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
yi
-3
-9
-15
-15
-3
27
81
165
285
447
在yi上添加随机干扰后产生的数据：
数学建模试验报告（八）
姓名
马震
学号
20073492
班级
软0708班
问题：.（拟合）
用给定的多项式，y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机数,或用rands产生N(0,1)分布随机数)，然后用xi和添加了随机干扰的yi作的3次多项式拟合，与原系数比较。
x=1:10;
y=[-2.9421 -8.6471 -14.1868 -14.9901 -2.8611 27.2028 81.1987 165.6038 285.2722 447.1988];
A=pol);
plot(x,y,'k+',x,z,'r')
（4）作4次多项式拟合：
如果作2或4次多项式拟合，结果如何？
问题的分析和假设：
题目要求用给定的多项式产生一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n)，再在yi上添加随机干扰，最后用xi和分别添加了随机干扰的yi作的3次多项式，2次多项式，4次多项式拟合，与原系数比较。
建模：
（1）为给定的多项式求解一组数据，将原方程写在一个函数文件里，不妨令自变量x 从1到10，用循环语句依次求出相应的解，即可产生一组数据。
x=1:10;
y=[-2.9421 -8.6471 -14.1868 -14.9901 -2.8611 27.2028 81.1987 165.6038 285.2722 447.1988];
A=polyfit(x,y,4)
z=polyval(A,x);
plot(x,y,'k+',x,z,'r')
计算结果与问题分析讨论：
y=[-2.9421-8.6471-14.1868-14.9901-2.861127.202881.1987165.6038285.2722447.1988];
A=polyfit(x,y,3)
z=polyval(A,x);
plot(x,y,'k+',x,z,'r') %作出数据点和拟合曲线的图形
（3）作2次多项式拟合：
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。
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数学建模实验报告
《数学建模实验》实验报告学院名称数学与信息学院专业名称提交日期课程教师实验一：数学规划模型AMPL求解实验内容1. 用AMPL求解下列问题并作灵敏度分析:一奶制品加工厂用牛奶生产A1和A2两种奶制品，1桶牛奶可以在甲类设备上用12小时加工成3公斤A1或者在乙类设备上用8小时加工成4公斤A2，且都能全部售出，且每公斤A1获利24元，每公斤A2获利16元。
先加工厂每天能得到50桶牛奶的供应，每天工人总的劳动时间为480小时，并且甲类设备每天至多加工100公斤A1，乙类设备的加工能力没有限制，试为该厂制定一个计划，使每天的获利最大。
（1）建立模型文件：milk.modset Products ordered;param Time{i in Products }>0;param Quan{i in Products}>0;param Profit{i in Products}>0;var x{i in Products}>=0;maximize profit: sum{i in Products} Profit [i]* Quan [i]*x[i];subject to raw: sum{i in Products}x[i] <=50;subject to time:sum{i in Products}Time[i]*x[i]<=480;subject to capacity: Quan[first(Products)]*x[first(Products)]<=100;（2）建立数据文件milk.datset Products:=A1 A2;param Time:=A1 12 A2 8;param Quan:=A1 3 A2 4;param Profit:=A1 24 A2 16;(3) 建立批处理文件milk.runmodel milk.mod;data milk.dat;option solver cplex;solve;display x;(4)运行运行结果：CPLEX 11.0.0: optimal solution; objective 33602 dual simplex iterations (1 in phase I)x [*] :=A1 20A2 30;（5）灵敏度分析：model milk.mod;data milk.dat;option solver cplex;option cplex_options 'sensitivity';solve;display x;display x.rc, x.down, x.up;display raw, time, capacity;display raw.down, raw.up,raw.current, raw.slack;得到结果：【灵敏度分析】: x.rc x.down x.up:=A1 -3.55271e-15 64 96A2 0 48 72;raw = 48time = 2capacity = 0raw.down = 43.3333raw.up = 60raw.current = 50raw.slack = 0某公司有6个建筑工地，位置坐标为(a i, b i)(单位：公里),水泥日用量d i (单位：吨）1) 现有j j j吨，制定每天的供应计划，即从A, B两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨公里数最小。
数学建模实验报告
数学建模实验报告一、实验目的1.通过具体的题目实例, 使学生理解数学建模的基本思想和方法, 掌握数学建模分析和解决的基本过程。
2、培养学生主动探索、努力进取的的学风, 增强学生的应用意识和创新能力, 为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验题目（一）题目一1.题目: 电梯问题有r个人在一楼进入电梯, 楼上有n层。
设每个乘客在任何一层楼出电梯的概率相同, 试建立一个概率模型, 求直到电梯中的乘客下完时, 电梯需停次数的数学期望。
2.问题分析（1）由于每位乘客在任何一层楼出电梯的概率相同, 且各种可能的情况众多且复杂, 难于推导。
所以选择采用计算机模拟的方法, 求得近似结果。
（2）通过增加试验次数, 使近似解越来越接近真实情况。
3.模型建立建立一个n*r的二维随机矩阵, 该矩阵每列元素中只有一个为1, 其余都为0, 这代表每个乘客在对应的楼层下电梯（因为每个乘客只会在某一层下, 故没列只有一个1）。
而每行中1的个数代表在该楼层下的乘客的人数。
再建立一个有n个元素的一位数组, 数组中只有0和1,其中1代表该层有人下, 0代表该层没人下。
例如:给定n=8;r=6（楼8层, 乘了6个人）,则建立的二维随机矩阵及与之相关的应建立的一维数组为：m =0 0 1 0 0 01 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 1 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 10 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0c = 1 1 0 1 0 1 1 14.解决方法（MATLAB程序代码）:n=10;r=10;d=1000;a=0;for l=1:dm=full(sparse(randint(1,r,[1,n]),1:r,1,n,r));c=zeros(n,1);for i=1:nfor j=1:rif m(i,j)==1c(j)=1;break;endcontinue;endends=0;for x=1:nif c(x)==1s=s+1;endcontinue;enda=a+s;enda/d5.实验结果ans = 6.5150 那么, 当楼高11层, 乘坐10人时, 电梯需停次数的数学期望为6.5150。
数学建模实验报告
内江师范学院中学数学建模实验报告册编制数学建模组审定牟廉明专业：班级：级班学号：姓名：数学与信息科学学院2016年3月说明1.学生在做实验之前必须要准备实验，主要包括预习与本次实验相关的理论知识，熟练与本次实验相关的软件操作，收集整理相关的实验参考资料，要求学生在做实验时能带上充足的参考资料；若准备不充分，则学生不得参加本次实验，不得书写实验报告；2.要求学生要认真做实验，主要是指不得迟到、早退和旷课，在做实验过程中要严格遵守实验室规章制度，认真完成实验内容，极积主动地向实验教师提问等；若学生无故旷课，则本次实验成绩不合格；3.学生要认真工整地书写实验报告，实验报告的内容要紧扣实验的要求和目的，不得抄袭他人的实验报告；4.实验成绩评定分为优秀、合格、不合格，实验只是对学生的动手能力进行考核，跟据所做的的情况酌情给分。
根据实验准备、实验态度、实验报告的书写、实验报告的内容进行综合评定。
实验名称：数学规划模型（实验一）指导教师：实验时数： 4 实验设备：安装了VC++、mathematica、matlab的计算机实验日期：年月日实验地点：实验目的：掌握优化问题的建模思想和方法，熟悉优化问题的软件实现。
实验准备：1．在开始本实验之前，请回顾教科书的相关内容；2．需要一台准备安装Windows XP Professional操作系统和装有数学软件的计算机。
实验内容及要求原料钢管每根17米，客户需求4米50根，6米20根，8米15根，如何下料最节省？若客户增加需求：5米10根，由于采用不同切割模式太多，会增加生产和管理成本，规定切割模式不能超过3种，如何下料最节省？实验过程：摘要：生活中我们常常遇到对原材料进行加工、切割、裁剪的问题，将原材料加工成所需大小的过程,称为原料下料问题。
按工艺要求,确定下料方案,使用料最省,或利润最大是典型的优化问题。
以此次钢管下料问题我们采用数学中的线性规划模型.对模型进行了合理的理论证明和推导，然后借助于解决线性规划的专业软件Lingo 对题目所提供的数据进行计算从而得出最优解。
大学数学建模实习报告完整版(内含题、代码、彩图)
实验过程：练习题目：（后附有涉及每一类选题详细代码及答案）MATLAB实验训练题1．建立一个命令M文件：求数60、70、80，权数分别为1.1、1.3、1.2的加权平均数．2．编写函数M文件SQRT．M：函数xxf=)(在889.567=x与处的近似值（保留有效数四位）．0368.03．用MA TALB计算baba−22的值，其中89.42.3=ba，＝．4．用MA TALB计算函数21cossin)(xxxxf−=在3π=x处的值．5．用MA TALB计算函数)1ln(arctan)(++=xxxf在23.1=x处的值．6．用MA TALB计算函数xxf x ln32)(⋅.=在1.2−=x处的值．7．用蓝色、点连线、叉号绘制函数xy2=在上步长为0.1的图象．］［0,28．用紫色、叉号、实连线绘制函数10ln+=xy在]15,20[−−上步长为0.2的图象．9．用红色、加号连线、虚线绘制函数⎟.⎞⎜.⎛−22sinπxy在］［,1010−上步长为0.2的图象．10．用紫红色、圆圈、点连线绘制函数⎟.⎞⎜.⎛+=32sinπxy在］［π0,4上步长为0.2的图象．11．在同一坐标系中，用分别青色、叉号、实连线与红色、星号、虚连线绘制xy3cos=与xy cos3=的图象．12．在同一坐标系中绘制函数，，这三条曲线的图形，并要求用两种方法加各种标注．2xy=3xy=4xy=13．作曲面的3维图象．⎪.⎪⎨.===tztytx sin214．作环面在⎪.⎪⎨.=+=+=uzvuyvux sinsin)cos1(cos)cos1()2,0()2,0(ππ×上的3维图象．15．求极限xx x cos12sinlim0−+→16．求极限xx21031lim⎟.⎞⎜.⎛+→17．求极限31coslim xxx x++∞→18．求极限xx xx211lim⎟.⎞⎜.⎛−+∞→19．求极限xxx x sin2cos1lim0−→20．求极限xxx x−.+→11lim021．求极限212lim22+−+∞→xxxx x＋22．求函数的导数xxy arctan)12(5+−23．求函数21tan xxxy+=的导数24．求函数的导数xey x tan3−=25．求函数2sinln22xxyπ+=在1=x的导数26．求函数xxy+−=11的二阶导数27．求函数5423)1()23()1(xxxy++−的导数28．在区间（–1，5）内求函数35)1()(xxxf−的最值．29．在区间（–∞，＋∞）内求函数的最值．143)(34+−xxxf30．求不定积分∫−dxxx)sin23(ln31．求不定积分∫xdxe x2sin32．求不定积分∫+dxxxx1arctan33．求不定积分∫−−dxexx x2)cos2(34．计算定积分dxxe x∫+−10)23(35．计算定积分xdxx arccos)1(102∫+36．计算定积分dxxx∫+10)1ln(cos37．计算广义积分dxxx∫∞+∞−++221238．计算广义积分dxex x∫∞+−02答案：一：3、>> s y m s a b>> a = 2 . 3 ; b = 4 . 8 9 ;>> s q r t ( a ^ 2 + b ^ 2 ) / a b s ( a - b ) a n s =2 . 0 8 6 45、>> s y m s x y>> x = 1 . 2 3 ;>> y = a t a n ( x ) + s q r t ( l o g ( x + 1 ) )y =1 . 7 8 3 78、>> x = - 2 0 : 0 . 2 : - 1 5 ; y = l o g ( a b s ( x + 1 0 ) ) ; p l o t ( x , y , ' m x - ' )11>>x = 0 : 0 . 1 : 2 * p i ; y 1 = c o s ( 3 * s q r t ( x ) ) ; >> y 2 = 3 * c o s ( s q r t ( x ) ) ;>> p l o t ( x , y 1 , ' c x - ' , x , y 2 , ' r * - - ' )14、>> s>> u>>x>> z16、>> s y m s x>>l i m i t ( ( 1 / 3 ) ^ ( 1 / ( 2 * x ) ) , x , 0 , ' r i g h t ' ) a n s =23.>> s y m s x y>> y = x * t a n ( x ) / ( 1 + x ^ 2 ) ;>> d i f f ( y )a n s =t a n ( x ) / ( 1 + x ^ 2 ) + x * ( 1 + t a n ( x ) ^ 2 ) / ( 1 + x ^ 2 ) - 2 * x ^ 2 * t a n ( x ) / ( 1 + x ^ 2 ) ^ 228、>> f = ' ( x - 1 ) ^ 3 . * s q r t ( x ^ 5 ) ' ;>> [ x , y ] = f m i n b n d ( f , - 1 , 5 )x =0 . 4 5 4 5y =- 0 . 0 2 2 6>> f = ' - ( x - 1 ) ^ 3 . * s q r t ( x ^ 5 ) ' ; >> [ x , y ] = f m i n b n d ( f , - 1 , 5 )x =5y =- 3 . 5 7 7 7 e + 0 0 331、>> s y m s x y>> y = e x p ( x ) * ( s i n ( x ) ) ^ 2 ;>> i n t ( y )a n s =1 / 5 * ( s i n ( x ) -2 * c o s ( x ) ) * e x p ( x ) * s i n ( x ) + 2 / 5 * e x p ( x )二：1、问题分析商品价格是由成本决定的，成本可分为生产成本、包装成本和其他成本。
数学建模的实验报告
一、问题路灯照明问题。
在一条20m宽的道路两侧，分别安装了一只2kw和一只3kw的路灯，它们离地面的高度分别为5m和6m。
在漆黑的夜晚，当两只路灯开启时，两只路灯连线的路面上最暗的点和最亮的点在哪里？如果3kw的路灯的高度可以在3m到9m之间变化，如何路面上最暗点的亮度最大？如果两只路灯的高度均可以在3m到9m之间变化，结果又如何？二、数学模型已知P1为2kw的路灯，P2为3kw的路灯，以地面为X轴，路灯P1为Y轴，建立平面直角坐标系。
其中，P1、P2高度分别为h1、h2，水平距离为S=20m。
设有一点Q(x，0)，P1、P2分别与其相距R1、R2。
如下图示。
经查阅资料得，光照强度公式为：，设光照强度k=1。
则，两个路灯在Q点的光照强度分别为：2 111 1sin RapI=2222 2sin RapI=其中：R12=h12+x2 R22=h22+(S-x)2则Q点的光照强度I x=I1+I2分别按照题目中的不同要求，带入不同数值，求导，令导数为零，求得极值，进一步分析对比，求得最值。
三、算法与编程1.当h1=5m，h2=6m时:symptoms x yx=0:0.1:20;y=10./sqrt((25.+x.^2)^3)+18./sqrt((36.+(20-x).^2).^3);plot(x,y)grid on;在图中的0-20米范围内可得到路灯在路面照明的最亮点和最暗点①对Ix求导：syms xf=10./sqrt((25.+x.^2)^3)+18./sqrt((36.+(20-x).^2).^3)②运用MATLAB求出极值点s=solve('(-30*x)/((25+x^2)^(5/2))+(54*(20-x))/((36+(20-x)^2)^(5/2))');s1=vpa(s,8)s1 =.28489970e-18.5383043+11.615790*i19.9766969.33829918.5383043-11.615790*i③根据实际要求，x应为正实数，选择19.9767、9.3383、0.02849三个数值，通过MATLAB计算出相应的I值：syms xI=10/(25+x^2)^(3/2)+18/(36+(20-x)^2)^(3/2);subs(I,x,19.9767)subs(I,x,9.3383)subs(I,x,0.02849)ans =0.0845ans =0.0182ans =0.820综上，在19.3米时有最亮点；在9.33米时有最暗点2.当h1=5m，3m<h2<9m时：①对h2求偏导，并令其为0：②运用MATLAB求出极值点solve('3/((h^2+(20-x)^2)^(3/2))-3*(3*h^2)/((h^2+(20-x)^2)^(5/2))=0')ans =20+2^(1/2)*h20-2^(1/2)*h③对x求偏导，并令其为0：④通过MATLAB，将步骤②中计算出的关于h2的表达式带入上式，并求出h2的值；solve('-30*(20-2^(1/2)*h)/((25+(20-2^(1/2)*h)^2)^(5/2))+9*h*(20-(20-2^(1/2)*h))/((h^2+(20-(20-2^(1/2)*h))^2)^(5/2))=0')ans =7.4223928896768612557104509932965⑤通过MATLAB，利用已求得的h2，计算得到x，并进一步计算得到Ih=7.42239;x=20-2^(1/2)*hI=10/((25+x^2)^(3/2))+(3*h)/((h^2+(20-x)^2)^(3/2)) x =9.5032I =0.01863．当h1，h2均在3m-9m之间时:①同上，通过MATLAB求解下面的方程组：solve('p1/(h1^2+x^2)^(3/2)-3*p1*h1^2/(h1^2+x^2)^(5/ 2)')solve('3/((h^2+(20-x)^2)^(3/2))-3*(3*h^2)/((h^2+(20 -x)^2)^(5/2))=0')ans =2^(1/2)*h1-2^(1/2)*h1ans =20+2^(1/2)*h20-2^(1/2)*h②根据实际，选择x=h1，x=20-h2，带入第三个式中，得：③利用MATLAB，求得x值：s=solve('1/((20-x)^3)=2/(3*(x^3))');s1=vpa(s,6)s1 =9.325307.33738+17.0093*i7.33738-17.0093*i④按照实际需求，选择x=9.32525⑤带入求解I，并比较得到亮度最大的最暗点h1=(1/sqrt(2))*9.32525h2=(1/sqrt(2))*(20-9.32525)h1 =6.5939h2 =7.5482四、计算结果1.当h1=5m，h2=6m时:x=9.33m时，为最暗点，I=0.01824393；x=19.97m时，为最亮点，I=0.08447655。
中南大学数学建模实验报告
MATLAB数学建模实验报告学院：材料科学与工程专业班级：材料国际姓名：学号：完成时间：2016年12月7日目录一、数学实验学习体会3二、实验一：MATLAB作图4实验目的4实验内容4三、实验二：线性规划7实验目的7实验内容7四、实验三：插值11实验目的11实验内容11五、实验四：拟合12实验目的12实验内容12六、实验五：MATLAB在材料力学里的应用14 实验目的14实验内容15七、实验六：MATLAB创建2048小游戏19游戏规则20游戏代码及运行结果20八、心得与收获26一、数学实验学习体验通过对《数学实验与建模》这门课程的学习，我初步掌握了一些建模思想、模型分析以及对于数学矩阵实验室（即：MATLAB软件）的使用。
课程分为两个阶段，即八周的数学建模讲授、八周的数学实验。
在这里，主要谈一谈运用MATLAB软件进行的数学实验给我带来的感受与收获。
通过学习，我们知道MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
正如这些强大的功能，我们才有必要认真学习并掌握这项技能，我的专业是材料科学与工程，矩阵运算和处理实验数据对于我的专业领域大有裨益，这也坚定了我熟练掌握MATLAB的决心。
我做的第一个实验是图形的绘制。
这在Microsoft软件中也可以实现，而MATLAB给我带来的直观感受就是更加“强大、丰富、专业”，不仅包含了二维三维，甚至多维度空间图形也能表现出来。
还可对坐标控制、图形修饰、窗口分割等操作，如果特殊需要时还可用polar得到极坐标图形，调用semilogx得到对数坐标函数等。
三维图形有三维曲线、三维曲面，这种功能对求两个复杂三维立体图形的交线交面等很有帮助。
数学建模实践报告
数学建模实践报告一、实践目的数学建模主要是将显示对象的信息加以翻译与归纳的产物。
通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，在经过翻译回到现实对象，给出分析与决策的结果。
数学建模对我们并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。
例如，我们平时出远门时会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案......这些问题与建模都有着很大的联系。
通过数学建模的实践，就会了解解决问题的方法与原理,学习更多的数学方面的知识及其应用。
数学建模的过程可以培养我们更加全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高，它还可以让我了解多种数学软件以及如何运用这些数学软件对模型进行求解。
二、实习内容数学建模是通过抽象、简化现实问题，进行变量和参数的确定，并应用某些“规律”对变量、参数间的确定的数学问题进行模型建立；然后对该数学问题进行求解，最后的解是在现实问题中解释和验证中得到的创造过程。
数学建模过程可用下图来表明：图1 数学建模过程简图数学建模为我们学生提供了自主学习的空间，有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生活和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识；有助于激发我们学习数学的兴趣，发展我们的创新意识和提高实践能力。
数学建模与数学实验开创了大学生把数学理论和专业知识有机结合的新途径，是培养学生分析问题、解决问题和使用计算机进行科学计算的有效方法，是培养学生创新能力和实践能力的有效手段。
1.建模培训建模要有热情，要有认真、严谨的学习精神。
热情是必需的，如果抱着试一试的态度，是不会有什么结果的。
在练习建模的过程中我们也有苦恼的时候，但是我们的热情却始终没有减少，我们经常激烈的争辩，为一个问题搞的不去吃饭，然而当灵感到来，解法豁然开朗时，我们都会激动万分。
数学建模 实验报告
0.5151
-27.0424
14.9336
-1.0552
rint =
-22.6123 32.7016
-29.0151 28.0174
-3.0151 44.6125
-25.5842 31.0708
-41.2961 11.7646
-17.4529 26.8291
-30.9763 25.7415
由于置信水平a=0.05,处理结果p=0.00,p<0.05
R²=0.9747，指因变量Y的97.47%可由模型确定，Y与X1存在二次关系。
,所以得到回归模型：
Y=0.5239+1.7886*X1+0.0302*X1^2;
结果表明年均收入和人寿保险额之间存在二次关系。
接下来处理两个自变量X1,X2对Y是否有交互效应。
序号
y
X1
X2
1
196
66.290
7
2
63
40.964
5
3
252
72.996
10
4
84
45.010
6
5
126
57.204
4
6
14
26.852
5
7
49
38.122
4
8
49
35.840
6
9
266
75.796
9
10
49
37.408
5
11
105
54.376
2
12
98
46.186
7
13
77
46.130
4
14
14
-21.2462 34.3845