数学建模之微积分模型
数学建模-微积分模型

需要对烧毁森林的损失费、救火费及火势蔓延程度的形式做出假设。
(1)损失费与森林烧毁面
积 成正比,比例系数为 , 即烧毁单位面积森林的损失费,取决于森林的疏密程度和珍贵程度。
对于 ,火势蔓延程度 与时间t成正比,比例系数 称为火势蔓延速度。(注:对这个假设我们作一些说明,火势以着火点为中心,以均匀速度向四周呈圆形蔓延,所以蔓延的半径与时间成正比,因为烧毁森林的面积与过火区域的半径平方成正比,从而火势蔓延速度与时间成正比)。
从起跳到落地的时间为 ,人在雨中奔跑的总距离为 ,不妨假设 为 的整倍数。由物理学的抛体运动定律可得 。
模型建立
计算人在每个方向上的淋雨量:
对于垂直方向上,每一个小段的淋雨量为 。利用相对坐标系得到
时的垂直方向的速度为 ,这期间扫过的雨水体积
据此计算得到在垂直方向总的淋雨量为
(4.13)
从(4.13)式中可以看出, 关于水平方向的速度是单调减少的,但与垂直方向速度 无关。
(2)效用函数为
根据(4.10)式可以求得最优比例为
结果表明均衡状态下购买两种商品所用的资金的比例与价格无关,只与消费者对这两种商品的偏爱程度有关。
(3)效用函数为
根据(4.10)式可以求得最优比例为
。
结果表明均衡状态下购买两种商品所用的资金的比例,与商品价格比成反比,与消费者对这两种商品偏爱程度之比的平方成正比。
实际应用这个模型时, 都是已知常数, 由森林类型、消防人员素质等因素确定。
4.4消费者的选择
本节利用无差别曲线的概念讨论消费者的选择问题。如果一个消费者用一定数量的资金去购买两种商品,他应该怎样分配资金才会最满意呢?
记购买甲乙两种商品的数量分别为 ,当消费者占有它们时的满意程度,或者说给消费者带来的效用是 的函数,记作 ,经济学中称之为效用函数。 的图形就是无差别曲线族,如图4.4所示。类似于第二章中无差别曲线的作法,可以作出效用函数族,它们是一族单调下降、下凸、不相交的曲线。在每一条曲线上,对于不同的点,效用函数值不变,即满意程度不变。而随着曲线向右上方移动, 的值增加。曲线下凸的具体形状则反映了消费者对甲乙两种商品的偏爱情况。这里假设消费者的效用函数 ,即无差别曲线族已经完全确定了。
数学建模思想融入微积分

目录
数学建模概述 微积分基础知识 数学建模在微积分中的应用 案例分析 数学建模思想在微积分教学中的实践与思考
01
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模:运用数学语言、符号、公式和理论对现实问题进行抽象和简化,以解决实际问题的方法和过程。
数学建模是一种跨学科的综合性技术,涉及数学、计算机科学、工程学等多个领域。
详细描述
无穷小和极限在建模中有着广泛的应用。例如,在物理学中,瞬时速度可以看作是平均速度的极限,而瞬时加速度则可以看作是平均加速度的无穷小变化量。在经济学中,无穷小和极限的概念也常用于描述经济变量的变化趋势和规律。
总结词
无穷小与极限在建模中的应用案例
05
数学建模思想在微积分教学中的实践与思考
强调概念背景
对实际问题进行深入分析,明确问题的背景、条件和目标。
问题分析
根据问题分析的结果,选择适当的数学方法和工具,建立数学模型。
建立模型
运用数学方法和计算机技术,求解建立的数学模型。
求解模型
对求解结果进行评估,并根据实际情况对模型进行优化和改进。
模型评估与优化
数学建模的基本步骤
02
微积分基础知识
03
导数与微分的应用
定积分与不定积分
定积分是积分的一种特殊形式,用于计算具体几何量或物理量;不定积分则用于求函数的原函数或反导数。
积分的应用
积分在解决实际问题中有着广泛的应用,如计算旋转体的体积、曲线的长度等。
积分
级数概念
级数是无穷多个数的和,可以用来表示连续变化的过程或现象。
无穷小的概念
无穷小是数学中的一个重要概念,用于描述函数在某点附近的变化趋势。
数学建模之微积分的应用

微积分的应用1.跳伞运动员由静止状态向地面降落,人和伞共重161磅(1磅=0.45359273kg ),在降落伞张开以前,空气阻力等于 v 2 ,在开始降落5s 后降落伞张开,这时空气阻力为 v 22 ,试求降落伞张开后跳伞员的速度v(t),并讨论极限速度。
问题分析:本题题目比较好懂,只要理解阻力的速度的关系,再根据物理关系进行列方程即可求解。
所以问题主要在于模型的建立于求解。
具体解题过程如下。
(1) 分析求解从t=0到t=5s 之间跳伞员的运动状态 由已知可得空气阻力f=v/2,故根据力学知识可以得到如下方程:mg-f=ma即 mg-v/2=m dv dt此为一元微分方程。
由高数知识,先解该方程对应的齐次微分方程-v/2=m dv dtdv v =−dt 2m 两边同时积分 ∫ dv v v t v 0=∫−dt 2m t 0 得 v t =v 0∗e −t2m由常数变异法令 v t =h(t)∗e −t 2m则 v t ’=h(t)’∗e −t2m + h(t)*(-12m ) ∗e −t2m 带回原方程得:h(t)’=g ∗e −t 2mh(t)=2mg ∗e−t2m +C (C 为常数)所以v t =h (t )∗e −t 2m = (2mg ∗e −t 2m +C) ∗e −t 2m又 v 0= 0,所以C= -2mg所以 v t = = 2mg (1−e −t 2m )带入数值,t=5s ,则可得到v 5=48.17m/s 。
且由方程的解的表达形式,利用MATLAB 可以得到如下v-t 曲线。
由于该曲线是在5s 内的,则e −t 2m 随t 的变花近似为线性的,所以看起来近似直线,实际则不是的。
(2) 分析求解从t=5s 到t=t 之间跳伞员的运动状态同以上的分析过程,可以列出在该时间段内的方程:mg- v 22 =m dv dt即 dvdt =2mg−v 22m dv 2mg−v 2=12m dt令√2mg =a ,对上式两边同时积分得:∫dva2−v2=∫12mdtt5v tv5查的积分表公式,上式继续得到:∫dva2−v2=12a∫(1a−v+1a+v)v tv5dv=v t v512aln|a+v ta−v t∗a−v5a+v5| =t−52m直接对该式进行定性分析:如果不考虑跳伞员的高度问题,当t ∞时,上式右边∞,所以可以得到绝对值部分为无穷大;所以有v t=a=√2mg=37.826 m/s。
数学建模(微积分)一

数学建模讲座
(1) 机理分析法
常用的建模方法有机理分析法、测试分析法等。 机理分析法是立足于事物内在规律的一种常见建 模方法,主要是依对现实对象的特性有较为清楚 的了解与认识,通过分析其因果关系,找出反映 其内部机理的规律性而建立其模型的一种方法.
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数学建模讲座
四、模型建立
我们以1天为时间单位,那么每天基础代谢的能量消 耗为B=24b(焦耳/日)。由于人的活动不可能是全天 进行的,所以假设每天人体活动h小时,则一天消耗的 能量应为R=rh(焦耳/日) ; 按照假设3,我们可以在任何一个时间段内考虑由 于能量的摄入与消耗引起人的体重的变化。 按照能量平衡原理,任何时间段内由于体重的改变 所引起的人体内能量变化应等于这段时间内摄入的能 量与消耗的能量之差。
从以上两个方面来看,咳嗽时气管收缩(在一定范围内) 有助于咳嗽,它促进气管内空气的流动,从而使气管中 的脏物能尽快地被清除掉
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数学建模讲座
减肥模型
一、问题的提出 随着社会的进步和发展,人们的生活水平在不断 提高,由于饮食营养摄入量的不断改善和提高,“肥 胖”已经成为社会关注的一个重要问题,无论从健康 的角度还是从审美的角度,人们越来越重视自己的形 体的健美。从面就导致目前社会上出现了各种各样的 减肥食品(或营养素)和名目繁多的健美中心。 如何对待减肥的问题,我们也可以通过组建模型, 从数学的角度对有关规律作进一步的探讨和分析
实例十一、群体遗传模型
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数学建模讲座
一、数学建模的总体介绍
1.数学建模中常用的书籍
2.数学建模基本过程
高等数学模型—微积分模型(数学建模课件)

2、假设易拉罐是一个正圆柱体,什么是它的最优设计?其结果是
否可以合理地说明你们所测量地易拉罐地形状和尺寸。
二、数据测量
罐直径、罐高、罐壁厚、顶盖厚、圆台高、
顶盖直径、圆柱体高、罐底厚、罐内体积等。
该如何测量?
二、数据测量
1、直接测量
①用软皮尺环绕易拉罐相关部位一圈
(罐桶直径、罐
测得周长。
高、圆台高、顶
速度、出手角度和出手高度)
作定性和定量研究并得到明
确结论。
森林救火问题
微积分模型
知识点
一、问题的提出
二、模型分析与假设
三、模型建立与求解
四、模型应用
一、问题的提出
一、问题的提出
森林失火了!消防站接到火警后,立即决定派消防队员前去救火。队
员多,火被扑灭的快,森林损失小,但救援费用大;队员少,救援费用小,
118.0 123.5 136.5 142.0 146.0 150.0 157.0 158.0];
y1=[44 45 47 50 50 38 30 30 34 36 34 41 45 46 43 37 33 28 32 65 55 54 52 50 66 66 68];
y2=[44 59 70 72 93 100 110 110 110 117 118 116 118 118 121 124 121 121 121 122 116 83 81 82 86
四、模型建立与求解
一、问题的提出
运动员单手托住铅球,在投掷圆内将铅球掷出并使铅
球落入有效区内,以铅球投掷的远度评定运动员的成绩。
问题:
建模分析如何使铅球投掷的最远?
二、问题分析
• 铅球投掷中,影响投掷距离的因素有哪些?
数学建模之函数的微积分

例 2 求极限 lim
x 0
e 1 cos
x
3
1 x sin x
syms x; limit((exp(x^3)-1)/(1-cos(sqrt(x-sin(x)))),x,0,’right’)
导数
matlab求导命令diff调用格式: diff(函数f(x)),求f(x)的一阶导数f’(x); diff(函数f(x),n),求f(x)的n阶导数(n是具体 整数); diff(函数f(x,y),变量名x),求f(x,y)对x的偏导 数; diff(函数f(x,y),变量名x,n),求f(x,y)对x的n阶 偏导数;
log (1 x ( x ( 2 x ))
1/2
)
y=sym(asin(x)/sqrt(1-x^2)+0.5*log((1-x)/(1+x)));
dy=diff(y); b=simple(dy);
例4. 计算下列函数的二阶导数
1 ) y 3 x arcsin x ( x 2 ) 1 x
dy=diff(y);u=simplify(dy), u1=diff(u);u2=simplify(u1) 高阶导数可直接计算:diff(S,‘v’,n) 求S对v的n阶导数,
不定积分
例1 证明 x cos ( ax ) dx
3 2
x3 3x 4a 8a 3 8 x
4
3x 2 3 sin( 2 ax ) 2 4 8a 16 a
cos( 2 ax ) C
syms a x;
f=simple(int(x^3*(cos(a*x))^2,x)); pretty(f);
微积分的数学模型解析

微积分的数学模型解析微积分,是数学的一个分支,它是构建现代科学的基础之一。
微积分是研究自然界各种现象的基础,几乎所有科学的研究都需要用到微积分的方法。
微积分的核心是求解导数和积分,通过导数和积分的作用,可以建立不同的数学模型,此时微积分就将不同的问题转化为数学问题,使问题的求解变得简单明了。
微积分的数学模型解析,虽然是微积分的一个难点,但是却是非常重要的。
在现实生活中,经常会遇到各种需要建立数学模型的问题,如经济、发展、生物、环境等,这些问题都需要微积分的数学模型进行分析和解决。
下面,就来详细探讨微积分的数学模型解析。
一、导数的数学模型解析导数是微积分中的一个重要概念,具有解决许多问题的力量。
导数包含了物理学、工程学、生物学、经济学等众多学科中的各种数学模型。
导数可以体现一个量随着另一个量的改变所带来的变化率。
导数的推导过程中涉及到极限,而极限则是微积分的核心概念之一。
在数学模型解析过程中,常常需要建立函数的导数模型。
假设函数f(x)表示某一变量随着另一变量的变化而发生变化的规律,那么f(x)的导数f'(x)就是一个新的变量随着原变量x的改变而发生变化的规律。
这里需要注意的是,导数f'(x)并不是函数的直接表示,而是函数变化的速度,也就是函数斜率的大小。
导数的数学模型解析,有助于解决许多现实生活中的问题。
例如,对于销售某种商品的商家,可以通过建立该商品的销售量与时间的导数模型,来分析该商品在不同时间下销售情况的变化趋势,并为制定销售策略提供支持。
二、积分的数学模型解析积分是微积分中的另一个核心概念,也有着非常重要的应用价值。
积分可以将一个函数曲线下的面积求出,因此,在物理学、化学、统计学、经济学等学科领域中,经常会用到积分的方法。
在数学模型解析过程中,建立函数的积分模型需要注意一些要点。
首先,需要选择合适的积分方法,例如,定积分、不定积分、面积积分等。
其次,需要确定积分区间,即对函数需要积分的范围进行明确。
数学建模微分方程模型

数学建模微分方程模型在数学建模的旅程中,微分方程模型扮演了至关重要的角色。
它们在描述和解决各种实际问题中,从物理学到社会科学,都起到了关键的作用。
在本章中,我们将探讨微分方程模型的基本概念、类型和应用。
微分方程是一种方程,它包含未知函数的导数。
这种方程在描述变化率时非常有用,例如,描述物体的速度或加速度。
在形式上,微分方程可以表示为 y'(x) = f(x, y),其中 y'表示 y的导数,f是一个给定的函数。
根据方程的特点,微分方程可以划分为多种类型,如线性微分方程、非线性微分方程、常微分方程、偏微分方程等。
每种类型的方程都有其特定的求解方法和应用领域。
微分方程在众多领域中都有应用,如物理学、工程学、经济学等。
例如,牛顿第二定律就是一个微分方程,它描述了物体的加速度如何由作用力决定。
人口增长模型、传染病模型等也都依赖于微分方程。
建立微分方程模型通常需要以下步骤:确定模型的目标和变量;然后,根据问题背景和物理规律建立数学模型;通过数值计算或解析解法得出结果。
求解微分方程的方法主要有两种:数值方法和解析方法。
数值方法是通过计算机程序或软件进行数值计算得到近似解,而解析方法是通过求解方程得到精确解。
对于某些类型的微分方程,可能需要结合使用这两种方法。
建立微分方程模型后,我们需要对模型进行评估和检验,以确保其有效性和准确性。
这通常包括对模型的假设进行检验、对模型的预测结果进行验证以及对模型的参数进行估计和调整等。
随着科学技术的发展,微分方程模型的应用前景越来越广阔。
例如,在生物学中,微分方程被用来描述疾病的传播动态;在经济学中,微分方程被用来分析市场供需关系的变化;在工程学中,微分方程被用来模拟复杂系统的行为等。
未来,随着大数据和人工智能等技术的发展,微分方程模型将在更多领域得到应用和发展。
微分方程模型是数学建模中一个极其重要的部分。
通过学习和掌握微分方程的基本概念、类型、应用以及求解方法等,我们可以更好地理解和解决现实生活中的各种问题。
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Δ t /t dt g S (t , g ) = ≈ Δ g / g dg t
3 S (t , g ) = − = −3 3 − 20 g
t
20
10
0 0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
g 0.16
生猪价格每天的降低量g增加1%,出售时间提前3%
强健性分析
研究 r, g不是常数时对模型结果的影响 w=80+rt →w = w(t) p=8-gt → p =p(t)
存在最佳的周期和产量,使总费用(二者之和)最小 • 这是一个优化问题,关键在建立目标函数。 显然不能用一个周期的总费用作为目标函数
目标函数——每天总费用的平均值
模型假设
1. 产品每天的需求量为常数 r; 2. 每次生产准备费为 c1, 每天每件产品贮存费为 c2; 3. T天生产一次(周期), 每次生产Q件,当贮存量 为零时,Q件产品立即到来(生产时间不计); 4. 为方便起见,时间和产量都作为连续量处理。
问 饲养场每天投入4元资金,用于饲料、人力、设 题 备,估计可使80千克重的生猪体重增加2公斤。
市场价格目前为每千克8元,但是预测每天会降 低 0.1元,问生猪应何时出售。 如果估计和预测有误差,对结果有何影响。
分 投入资金使生猪体重随时间增加,出售单价随 析 时间减少,故存在最佳出售时机,使利润最大
静 态 优 化 模 型
• 现实世界中普遍存在着优化问题 • 静态优化问题指最优解是数(不是函数) • 建立静态优化模型的关键之一是根 据建模目的确定恰当的目标函数 • 求解静态优化模型一般用微分法
问题
3.1
存贮模型
配件厂为装配线生产若干种产品,轮换产品时因更换设 备要付生产准备费,产量大于需求时要付贮存费。该厂 生产能力非常大,即所需数量可在很短时间内产出。 已知某产品日需求量100件,生产准备费5000元,贮存费 每日每件1元。试安排该产品的生产计划,即多少天生产 一次(生产周期),每次产量多少,使总费用最小。
r B ♣
模型建立
b b = βt1 , t 2 − t1 = λx − β
b
假设1)
dB dt
假设2)
βt1 t 2 = t1 + λx − β
B ( t2 ) =
假设3)4)
β
0
λx − β
t1
t2 t
∫
t2
0
2 2 2 bt β t β t1 2 1 & = + B ( t ) dt = 2 2 2( λx − β )
Δ t / t dt r S (t , r ) = ≈ Δ r / r dr t 60 S (t , r ) ≈ =3 40 r − 60
2
2.5
r
3
生猪每天体重增加量r 增加1%,出售时间推迟3%。
敏感性分析
4r − 40 g − 2 t= rg
研究 r, g变化时对模型结果的影响 估计r=2, g=0.1 3 − 20 g • 设r=2不变 t= , 0 ≤ g ≤ 0.15 g t 对g的(相对)敏感度
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)0≤t≤t1, dB/dt 与 t成正比,系数β (火势蔓延速度) 2)t1≤t≤t2, β 降为β-λx (λ为队员的平均灭火速度) 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 假设1) 的解释 延,半径 r与 t 成正比 面积 B与 t2成正比, dB/dt与 t成正比.
T =
2 c1 rc 2
2c1r Q = rT = c2
不允许缺货的存贮模型
允许缺货的存贮模型
当贮存量降到零时仍有需求r, 出现缺货,造成损失 原模型假设:贮存量降到零时Q件 立即生产出来(或立即到货)
q Q r
A
Q = rT1
T1 B T t
0
现假设:允许缺货, 每天每件缺货损失费 c3 , 缺货需补足
Q (t ) = p (t ) w(t ) − 4t
Q ′( t ) = 0
p ′( t ) w ( t ) + p ( t ) w ′( t ) = 4
每天利润的增值 每天投入的资金
保留生猪直到利润的增值等于每天的费用时出售
3.3
问题
森林救火
森林失火后,要确定派出消防队员的数量。 队员多,森林损失小,救援费用大; 队员少,森林损失大,救援费用小。 综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。
2c1r c3 Q′ = c2 c2 + c3
2c1 c2 + c3 允许 T '= rc2 c3 缺货 模型 2c1r c3 Q' = c 2 c 2 + c3
记
不 允 许 缺 货
不允 许缺 货模 型
T =
2 c1 rc 2
2c1r Q = rT = c2
µ=
c 2 + c3 c3
T ′ = µT ,
要 不只是回答问题,而且要建立生产周期、产量与 求 需求量、准备费、贮存费之间的关系。
问题分析与思考
日需求100件,准备费5000元,贮存费每日每件1元。 • 每天生产一次,每次100件,无贮存费,准备费5000元。
每天费用5000元
• 10天生产一次,每次1000件,贮存费900+800+…+100 =4500 元,准备费5000元,总计9500元。
2c1r c2 + c3 c2 c3
R = µ Q > Q Q~不允许缺货时的产量(或订货量)
思考:
在存贮模型中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和原来一 样,而在允许缺货模型中最优订货周期和 订货批量都比原来减少。
3.2 生猪的出售时机
2 2 每天总费用 C c1 c2 Q c3 (rT − Q ) C (T , Q ) = = + + 平均值 T T 2rT 2rT (目标函数) 求 T ,Q 使 C (T , Q ) → Min
∂C ∂C = 0, =0 ∂T ∂Q
为与不允许缺货的存贮模型 相比,T记作T ’, Q记作Q’
2c1 c2 + c3 T′ = rc2 c3
q a p = + 2 2b
思考 在森林救火模型中,如果考虑消防 队员的灭火速度λ与开始救火时的火 势b有关,试假设一个合理的函数关 系,重新求解模型
3.4
问题 假设
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 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
Q Q′ = µ
µ >1
T '> T , Q '< Q
c3 ↑ ⇒ µ ↓
c3 → ∞ ⇒ µ →1
T ′ → T , Q′ → Q
允许 缺货 模型
2c1 c2 + c3 T′ = rc2 c3
q Q′ r R 0 T1 T t
2c1r c3 Q′ = c 2 c 2 + c3
注意:缺货需补足 Q′~每周期初的存贮量 每周期的生产量 R = rT ′ = R (或订货量)
建模目的
设 r, c1, c2 已知,求T, Q 使每天总费用的平均值最小。
模型建立
离散问题连续化
q
贮存量表示为时间的函数 q(t) t=0生产Q件,q(0)=Q, q(t)以 需求速率r递减,q(T)=0.
Q r
A=QT/2
Q = rT
一周期贮存费为
0
T
t
2
c2 ∫0 q (t ) dt = c2 A
问题 分析
记队员人数x, 失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 时刻t森林烧毁面积B(t).
• 损失费f1(x)是x的减函数, 由烧毁面积B(t2)决定. • 救援费f2(x)是x的增函数, 由队员人数和救火时间决定. 存在恰当的x,使f1(x), f2(x)之和最小
问题 分析
• 关键是对B(t)作出合理的简化假设. 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
x ( p ) = a − bp , a , b > 0
支出 C ( p ) = qx 建模 收入 I ( p ) = px 与求解 利润 U ( p ) = I ( p ) − C ( p ) 求p使U(p)最大
建模 与求解
使利润 U(p)最大的最优价格 p*满足
dU dp
=0
p = p*
dI dp
2 1
c1~烧毁单位面积损失费, c2~每个队员单位时间灭火费, c3~每个队员一次性费用, t1~开始救火时刻, β~火势蔓延速度, λ~每个队员平均灭火速度. c1, c2 , t1, β ↑ → x↑ c3 ,λ ↑ → x ↓
模型 应用
c1,c2,c3已知, t1可估计, β ,λ可设置一系列数值 由模型决定队员数量x
平均每天费用950元
• 50天生产一次,每次5000件,贮存费4900+4800+…+100 =122500元,准备费5000元,总计127500元。
平均每天费用2550元 10天生产一次平均每天费用最小吗?
问题分析与思考