第五章_微分方程模型
第五章-微分方程

第五章 微分方程第一节 微分方程的基本概念 一、基本概念微分方程的定义:①凡是含有未知函数的导数(或微分)的方程,称为微分方程. ②未知函数是一元函数的微分方程称为常微分方程,未知函数是多元函数的微分方程称为偏微分方程.本书只讨论常微分方程,简称微分方程. 微分方程的阶、解与通解:微分方程中出现的未知函数最高阶导数的阶数,称为微分方程的阶.如果把函数)(x f y =代入微分方程后,能使方程成为恒等式,则称该函数为该微分方程的解.若微分方程的解中含有任意常数,且独立的任意常数的个数与方程的阶数相同,则称这样的解为微分方程的通解.初始条件与特解:用未知函数与其各阶导数在某个特定点的值作为确定通解中任意常数的条件,称为初始条件.满足初始条件的微分方程的解称为该微分方程的特解。
例1 课本294页 例1二、独立的任意常数线性相关与线性无关:设)(),(21x y x y 是定义在区间),(b a 的函数,若存在两个不全为零的数21,k k ,使得对于区间),(b a 的任一x ,恒有0)()(2211=+x y k x y k成立,则称函数)(),(21x y x y 在区间),(b a 线性相关,否则称为线性无关.显然,函数)(),(21x y x y 线性相关的充分必要条件是)()(21x y x y 在区间),(b a 恒为常数. 如果)()(21x y x y 不恒为常数,则)(),(21x y x y 在区间),(b a 线性无关.独立的任意常数:在表达式)()(2211x y C x y C y += (1C ,2C 为任意常数) 中,1C ,2C 为独立的任意常数的充分必要条件为)(1x y ,)(2x y 线性无关.例2 课本297页 例4第二节 可分离变量的微分方程 一、定义形如)()(d d y g x f xy= 的微分方程,称为可分离变量的方程.该微分方程的特点是等式右边可以分解成两个函数之积,其中一个仅是x 的函数,另一个仅是y 的函数,即)(),(y g x f 分别是变量y x ,的已知连续函数.二、求解方法可分离变量的微分方程)()(d d y g x f xy=的求解方法,一般有如下两步: 第一步:分离变量 x x f y y g d )(d )(=, 第二步:两边积分 ⎰⎰=x x f y y g d )(d )(.[例1]求微分方程ydy dx y xydy dx +=+2的通解.解先合并dx 与dy 的各项,得dx y dy x y )1()1(2-=- 设,01,012≠-≠-x y 分离变量得dx x dy y y 1112-=- 两端积分⎰⎰-=-dx x dy y y1112得 ||ln |1|ln |1|ln 2112C x y +-=- 于是 2212)1(1-±=-x C y 记,21C C ±=则得到题设方程的通解.)1(122-=-x C y注:在用分离变量法解可分离变量的微分方程的过程中, 我们在假定0)(≠y g 的前提下,用它除方程两边, 这样得到的通解, 不包含使0)(=y g 的特解. 但是, 有时如果我们扩大任意常数C 的取值围, 则其失去的解仍包含在通解中. 如在例2中,我们得到的通解中应该0≠C ,但这样方程就失去特解1±=y ,而如果允许0=C ,则1±=y 仍包含在通解22)1(1-=-x C y 中.[例2] 已知 ,tan 2cos )(sin 22x x x f +=' 当10<<x 时,求).(x f解设,sin 2x y =则,21sin 212cos 2y x x -=-=.1sin 1sin cos sin tan 22222yyx x x x x -=-==所以原方程变为,121)(y y y y f -+-='即.112)(yy y f -+-=' 所以 =)(y f ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-y y 112dy 2y -=,)1ln(C y +-- 故 C x x x f +-+-=)]1ln([)(2).10(<<x第三节 线性微分方程 一、一阶线性微分方程定义 :形如)()(d d x Q y x P xy=+. 的微分方程,称为一阶线性微分方程,其中)(),(x Q x P 都是x 的已知连续函数,“线性”是指未知函数y 和它的导数y '都是一次的. 求解方法 :一阶线性微分方程)()(d d x Q y x P xy=+的求解方法,一般有如下两步: 第一步:先用分离变量法求一阶线性微分方程)()(d d x Q y x P xy=+所对应的齐次线性微分方程0)(d d =+y x P xy的通解⎰=-x x P c C y d )(e . 第二步:设⎰=-x x P x C y d )(e )(为一阶线性微分方程)()(d d x Q y x P xy=+的解,代入该方程后,求出待定函数)(x C .第三步: 将)(x C 代入⎰=-xx P x C y d )(e )(中,得所求一阶线性微分方程)()(d d x Q y x P xy=+的通解. 注:只要一阶线性微分方程是)()(d d x Q y x P xy=+的标准形式,则将⎰=-x x P x C y d )(e )(代入一阶线性微分方程后,整理化简后,必有)(e )(d )(x Q x C xx P =⎰'-,该结论可用在一阶线性微分方程的求解过程中,以简化运算过程. 一阶线性微分方程)()(d d x Q y x P xy=+的求解公式: ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎰⎰=⎰-C x x Q y x x P x x P d e )(e d )(d )( (其中C 为任意常数). [例1] 求微分方程 y y x y x y xy d d d d 2+=+ 满足条件20==x y 的特解.解 这是可以分离变量的微分方程,将方程分离变量,有x x y y y d 11d 12-=-,两边积分,得=-⎰y y yd 12⎰-x x d 11,求积分得121ln 1ln 21C x y +-=-,1222)1ln(1ln C x y +-=-, 1222e )1(1C x y -=-,222)1(e 11-±=-x y C ,记 0e12≠=±C C ,得方程的解 22)1(1-=-x C y .可以验证 0=C 时,1±=y ,它们也是原方程的解,因此,式22)1(1-=-x C y 中的 C 可以为任意常数,所以原方程的通解为 22)1(1-=-x C y (C 为任意常数).代入初始条件 20==x y得 3=C ,所以特解为 22)1(31-=-x y .[例2] 求微分方程(1)xy yy +=',(2) x xy y x cos e 22=-'的通解.(1)解一 原方程可化为1d d +=xyx yx y ,令 x yu =, 则 1d d +=+u u x u x u ,即 x x u u u d d 12-=+ ,两边取积分 ⎰⎰-=+x x u u u d 1d )11(2, 积分得C x u uln ln ln 1-=-,将x y u =代入原方程,整理得原方程的通解为yx C y e = (C 为任意常数).解二 原方程可化为11d d =-x yy x 为一阶线性微分方程,用常数变易法.解原方程所对应的齐次方程01d d =-x yy x ,得其通解为 y C x =. 设y y C x )(=为原方程的解,代入原方程,化简得 1)(='y y C ,1ln)(C yy C =, 所以原方程的通解为 1ln C y y x=,即yx C ye = (C 为任意常数).(2)解一 原方程对应的齐次方程02d d =-xy xy 分离变量,得xy x y2d d =,x x yyd 2d =, 两边积分,得x x y y⎰⎰=d 2d ,C x y +=2ln ,)e ln(ln e ln ln 22x x C C y =+=,2e x C y =,用常数变易法.设2e )(x x C y =代入原方程,得 x x C x x cos e e )(22=',x x C cos )(=',C x x x x C +==⎰sin d cos )(,故原方程的通解为 )(sin e 2C x y x += (C 为任意常数).解二 这里x x P 2)(-=,x x Q x cos e )(2=代入通解的公式得)d e cos e (e d 2d 22⎰+⎰⋅⎰=---C x x y xx x x x=)d ecos e(e 222C x x x x x +⋅⎰-=)d cos (e 2C x x x +⎰=)(sin e 2C x x +(C 为任意常数).小结 一阶微分方程的解法主要有两种:分离变量法,常数变易法.常数变易法主要适用线性的一阶微分方程,若方程能化为标准形式 )()(x Q y x P y =+',也可直接利用公式C x x Q y xx P x x P +⎰⎰=⎰-d e )((e d )(d )()求通解.二、二阶常系数齐次线性微分方程定义:形如0=+'+''qy y p y的微分方程(其中q p ,均为已知常数,称为二阶常系数齐次线性微分方程. 求解方法:求解二阶常系数齐次线性微分方程,一般分为如下三步:第一步 写出方程0=+'+''qy y p y 的特征方程 02=++q pr r ,第二步 求出特征方程的两个特征根 1r ,2r ,第三步 根据下表给出的三种特征根的不同情形,写出0=+'+''qy y p y 的通解.[例3] 求微分方程02=+'-''y y a y 的通解.解 原方程对应的特征方程为 0122=+-ar r ,244222,1-±=a a r =12-±a a ,(1)当1>a ,即 1>a 或1-<a 时,特征方程有两个不相等的实根121-+=a a r ,122--=a a r ,故原方程的通解为xa a xa a C C y )1(2)1(122e e ---++=.(2)当1=a ,即1=a 或1-=a 时,特征方程有两个相等的实根 a r r ==21, 故原方程的通解为 axx C C y e )(21+=.(3)当1<a ,即 11<<-a 时,特征方程有两个共轭复根 22,11i a a r -±=,故原方程的通解为)1sin 1cos (e 2221x a C x a C y ax -+-=.三、二阶常系数非齐次线性微分方程定义:形如)(x f qy y p y =+'+''的微分方程(其中q p ,均为已知常数),称为二阶常系数非齐次线性微分方程.求解方法:求解二阶常系数非齐次线性微分方程, 一般分为如下三步:第一步 先求出非齐次线性微分方程)(x f qy y p y =+'+''所对应的齐次线性微分方程方程0=+'+''qy y p y 的通解c y ;第二步 根据下表设出非齐次线性微分方程)(x f qy y p y =+'+''的含待定常数的特解p y ,并将p y 代入非齐次线性微分方程)(x f qy y p y =+'+''解出待定常数,进而确定非齐次方程)(x f qy y p y =+'+''的一个特解p y ;第三步 写出非齐次线性微分方程)(x f qy y p y =+'+''的通解p c y y y +=.方程)(x f qy y p y =+'+''的特解p y 的形式表注:①表中的)(x P m 为已知的m 次多项式,)(x Q m 为待定的m 次多项式,如C Bx Ax x Q ++=22)( (C B A ,,为待定常数).②在设微分方程 xm x P qy y p y λe )(=+'+''的特解时,必须注意把特解p y 设全.如:2)(x x P m =,那么 2120)(b x b x b x Q m ++=,而不能设20)(x b x Q m =.另外,微分方程的特解都是满足一定初始条件的解,上面所求的特解p y 一般不会满足题设初始条件,因此需要从通解中找出一个满足该初始条件的特解.[例4] 求微分方程 xx y y e 4=-''满足初始条件00==x y,10='=x y 的特解.解 对应齐次方程的特征方程为 012=-r ,特征根 12,1±=r .故对应齐次微分方程的通解为 xx c C C y -+=e e 21.因为1=λ是特征方程的单根,所以设特解为 xP b x b x y e )(10+=,代入原方程得 x x b b b 4422010=++,比较同类项系数得 10=b ,11-=b ,从而原方程的特解为 xP x x y e )1(-=, 故原方程的通解为 =y xxC C -+ee 21x x x e )1(-+,由初始条件 0=x 时,0='=y y ,得 ⎩⎨⎧=-=+,2,02121C C C C从而11=C ,12-=C .因此满足初始条件的特解为 =y xx--ee x x x e )1(-+.[例5] 求微分方程 x y y y x2sin e 842=+'-''的通解.解 对应的齐次微分方程的特征方程 0842=+-r r ,特征根 i 222,1±=r .于是所对应的齐次微分方程通解为)2sin 2cos (e 212x C x C y x c +=.为了求原方程x y y y x2sin e842=+'-''的一个特解,先求x y y y )i 22(e 84+=+'-''(*)的特解.由于i 22+=λ是特征方程的单根,且1)(=x P m 是零次多项式。
第5章 微分方程模型(投影版)

“改变 改变”、“变化” 变化 、“增加” 增加 、“减少”等关键词 减少 等关键词 提示我们注意什么量在变化. 关键词“速率”, “增长” ,“衰变” ,“边际的” ,常涉及 到导数. 运用已知物理定律 机理分 利用平衡与增长式 析法 建立方法 常用微分方程 运用微元法 应用分析法
数学建模
第五章 微分方程模型
运用已知物理定律利用平衡与增长式机理分利用平衡与增长式运用微元法运用微元法应用分析法数学建模第五章微分方程模型描述对象特征随时间空间的演变过程动态模型分析对象特征的变化规律预报对象特征的未来性态模型预报对象特征的未来性态研究控制对象特征的手段微分根据函数及其变化率之间的关系确定函数本身微分方程模型根据建模目的和问题分析作出简化假设按照内在规律或用类比法建立微分方程数学建模第五章微分方程模型数学建模第五章微分方程模型随着科学技术的发展常微分方程定性分析在各个学科领域已成为必不可少的数学工具也是数学建模的必备基础领域已成为必不可少的数学工具也是数学建模的必备基础理论
数学建模
问题 描述传染病的传播过程 分析受感染人数的变化规律 预报传染病高潮到来的时刻 预防传染病蔓延的手段
第五章 微分方程模型
按照传播过程的一般规律,用机理分析方法建立模型 模型 l 设时刻t 的病人人数x ( t )是连续、可微函数,并且每天每个病 是连续 可微函数 并且每天每个病 人有效接触的人数为常数λ t 到t +△t 病人人数的增加 x ( t + △t ) – x ( t ) =λx ( t ) △t
dx x , x(0) x0 dt 随着t的增加,病人人数 的增加 病人人数x ( t )无限增长,这显然是不符合实际的。 无限增长 这显然是不符合实际的 失败的原因:有效接触的人群中,有健康人也有病人,而只有健 康人才可以被传染为病人,所以在改进的模型中必须区别这两种人。
第5章微分方程与差分方程

两边积分,得 故
dy = − p( x) d x , ( y ≠ 0) , y y = 0 对应于 ln | y | = − ∫ p ( x) d x + C1 , C= 。 0
y = ±e ⋅ e ∫
C1 − p( x)d x
。
记 C = ± eC1,得一阶齐线性方程 的通解为 y = Ce ∫
− p( x)d x
2d y = d x, 2 y −1
对上式两边积分, 对上式两边积分,得原方程的通解 y −1 ln = x + C1 。 y +1 经初等运算可得到原方程的通解为 隐函数形式
1 + Ce x y= 。 (C = ± eC1 ) 1 − Ce x 你认为做完了没有? 你认为做完了没有?
代入原方程可知: 令 y 2 − 1 = 0 ,得出 y = ±1,代入原方程可知:
5、初值条件: 给定微分方程的解所满足的条件. 初值条件: 给定微分方程的解所满足的条件. 初值问题: 求微分方程满足初始条件的解的问题. 初值问题: 求微分方程满足初始条件的解的问题.
y′ = f ( x , y ) 一阶: 一阶 y x = x0 = y 0
过定点的积分曲线; 过定点的积分曲线
dx = t2 dt
d2 y dy +b + cy = sin x 2 dx dx d x − x2 = t3 dt
2
一阶 线性 二阶 线性 一阶 非线性
微分方程的一般表示形式
n 阶微分方程的一般形式 为
F ( x, y′, y′′, L , y ( n ) ) = 0 。
dN = rN (1 例1、 ) dt N ( 0) = N 0
微分方程模型

解
1、翻译或转化:
2、配备物理单位:
3、建立表达式: 4、确定条件:
1、‚每天‛:体重的变化=输入一输出 其中输入指扣除了基本新陈代谢之后的净重量 吸收;输出是进行健身训练时的消耗.
2、上述陈述更好的表示结构式: 取天为计时单位,记W(t)为t天时体重(kg),则: 每天的净吸收量=2500 – 1200 =1300(cal) 每天的净输出量=16(cal)×W=16W(cal) 转换成脂肪量=1300 – 16W(cal)
有一艘走私船正以匀速度a沿直线向北行驶,缉
私舰立即以最大的速度b追赶,若用雷达进行跟
踪,保持船的瞬时速度方向始终指向走私船,试 求缉私舰追逐路线和追上的时间。
图2 走私船与缉私舰的位置关系
走私船
R(0,at)
缉私艇 D(x,y)
O
(c,0)
x
几何关系
dy y at tg dx x dy 即 x y at dx
模型的解:
k k dy 1 x c p dx 2 c x
y (c ) 0
解的进一步讨论
(1)若a<b,从而k<1,由积分式得
c 1 x y 2 1 k c
y 当x=0时,
W (t ) 81.25 C3e
C3 23.9968
则
0.0016t
初始条件为: W (4) 57.40625,代入解出
W (t ) 81.25 23.9968e
0.0016t
最后得到不同阶段的微分方程是:
81.25 24.0974e , 0t 3 0.0016t W (t ) 143.75 86.8981e , 3t 4 81.25 23.9968e0.0016t , t 4
微分方程模型

0.26
读乐谱的妇人
10.3
0.3
弹曼陀林的妇人
8.2
0.17
做花边的人
1.5
1.4
欢笑的女孩
5.2
6.0
---------------
若第一幅画是真品, t t0 300
y0 y(t)e (tt0 ) r[e (tt0 ) 1]
y(t)e300 r[e300 1]
死亡后,交换过程停止,放射性碳便按照放射性元素裂
变规律衰减。
建模
设 t 为死后年数, y(t) xc14 (t) xc12 (t)
c c 则t 0时, y y0 ,即活体中 14 与 12 数量的比例.
dxc14 xc14
dt
8000
dy y dt 8000
t
y Ce 8000
g
F浮
cv
dt
mm
v(0) 0
可解得:
v(t) G F浮 [1 ect/m ] c
极限速度为:
v
G F浮 c
713.86英尺/ 秒
---------------
将速度 v 看成位置 y 的函数 v(y) ,由于
dv dv dy v dv dt dy dt dy
三 范. 梅格伦(Van Meegren) 伪造名画案
第二次世界大战比利时解放后,荷兰保安机关开始搜 捕纳粹分子的合作者,发现一名三流画家H.A.Vanmeegren 曾将17世纪荷兰著名画家Jan.Vermeer的一批名贵油画盗卖 给德寇,于1945年5月29日通敌罪逮捕了此人。
Vanmeegren被捕后宣称他从未出卖过荷兰的利益,所
5第五章流体动力学(微分方程)

上式减此式: 上式减此式: 定义状态参数焓: 定义状态参数焓: ,则能量方程又可表示为: 则能量方程又可表示为:
关于理想流体假设应用范围的讨论:粘性作用,速度梯度,边界层。 关于理想流体假设应用范围的讨论:粘性作用,速度梯度,边界层。 一般气体的粘性系数和导热系数值都很小, 一般气体的粘性系数和导热系数值都很小,只是在速度梯度和温度梯度 很大的区域中才起作用。 很大的区域中才起作用。
这一方程说明,对于理想流体,在质量有势( 这一方程说明,对于理想流体,在质量有势( 的条件ห้องสมุดไป่ตู้有: 压流场 的条件下有:
),流场为正 ),流场为正
ur ur r 流场如果一开始无旋,Ω ( x , 0) = 0 ,则: DΩ ≡ 0 ,流场将永远无旋。 流场如果一开始无旋, 流场将永远无旋。
上式说明,对于理想流体,在质量力有势、流场正压的条件下, 上式说明,对于理想流体,在质量力有势、流场正压的条件下,
一、应力张量的建立
我们首先讨论表面应力怎样随着受力面的方位变化而变化,并 我们首先讨论表面应力怎样随着受力面的方位变化而变化, 证明可以表示成受力面的外法线单位向量与某个张量的乘积, 证明可以表示成受力面的外法线单位向量与某个张量的乘积,而这 个张量只是空间点的位置和时间的单值函数。 个张量只是空间点的位置和时间的单值函数。 为此我们取一个四面体作为控制体, 为此我们取一个四面体作为控制体,该控制体的三个面是迪卡 尔坐标系中坐标轴构成的三个面,如同在流体静力学中所取一样。 尔坐标系中坐标轴构成的三个面,如同在流体静力学中所取一样。
Dt
我们知道,无旋流动是有势流动,由此可知, 我们知道,无旋流动是有势流动,由此可知,理想流动如果一开始是 有势的,则将一直是有势的。 有势的,则将一直是有势的。
微分方程模型
微分方程模型一、 一阶常微分方程模型在很多实际问题的研究中,经常要涉及各变量的变化率问题。
这些问题的解决通常要建立相应的微分方程模型。
微分方程模型在自然科学中的应用主要以物理,力学等客观规律为基础建立起来,而在经济学,人口预测等社会科学方面的应用则是在类比,假设等措施下建立起来。
(一)人口模型人口数量以及和次类似的动植物种群 的个体数量都是离散变量,不具有连续可微性。
但由于短时间内改变的是少数个体,与整体数量相比,这种变化是很微小的。
基于此原因,为了成功应用数学工具,我们通常假定大规模种群的个体数量是时间的连续可微函数。
此假设条件在非自然科学的问题中常常用到。
1、指数增长模型(Malthus 人口模型)美国人口学家Malthus(1766-1834)于1798年根据百余年人口统计资料提出了著名的人口指数增长模型。
模型假设:在人口的自然增长过程中,单位时间内人口增量与人口总数成比。
模型建立:设)(t N 为t 时刻的人口述,考察时间区间t t ∆+上的人口变动。
t t rN t N t t N ∆=-∆+)()()(令0→∆t 可以得到微分方程模型⎪⎩⎪⎨⎧=>=00)(0,N r N r rN dt dN 可以解得此方程的解为)(00)(t t r e N t N -=模型分析和应用:(1)当0>r 时,人口将随着时间的增加无限的增长,这是一个不合理的模型,因为一个环境的资源不可能容纳无限增长的人口,从生态环境的角度分析也可以看出其中的不合理性。
一般说来,就一个种群的发展规律看,在种群的发展初期种群数的变化是和指数增长模型大致吻合的(甚至可能出现年增长率递增的现象),但是随着人口数的增加,人口的年增长率将呈现逐年递减的现象。
再考虑到环境适应程度的制约,想象人口的增长不可能超过某个度。
(2)对于其中常数增长率r 的估计可以使用拟合或者参数估计的方法得到。
(3)在实际情况下,可以使用离散的近似表达式t r N t N )1()(0+=作为人口的预测表达式。
第五章 微分方程模型讲1
i0
1-1/σ σ
di 1 = −λi[i − (1 − )] σ =λ/ µ dt σ
σ >1
i
σ ≤1
di/dt < 0
i0
0
1-1/σ σ
1 i
i0
0
1 , σ > 1 1 − i(∞ ) = σ 0, σ ≤ 1
t
0
t
接触数σ =1 ~ 阈值
σ >1
σ ≤ 1 ⇒ i (t ) ↓
s i ( s ) = ( s 0 + i0 ) − s + ln σ s0
i
1
1D = {( s ,源自i ) s ≥ 0 , i ≥ 0 , s + i ≤ 1}
D 0
s
1
模型4 模型
相轨线 i ( s ) 及其分析
i
1 D
SIR模型 模型
s i(s) = (s0 + i0 ) − s + ln σ s0
dP dP = kP(10000− P) 把 P t=0 =10, = 100代入微分方程 dt dt t=0
1 得 k= 999 鸟的数量和时间的函数关系为 P =
10000 1+ 999 e
− 10000 t 999
Logistic函数 函数
5.1 传染病模型
问题
• 描述传染病的传播过程 • 分析受感染人数的变化规律 • 预报传染病高潮到来的时刻 • 预防传染病蔓延的手段 • 按照传播过程的一般规律, 按照传播过程的一般规律, 用机理分析方法建立模型 已感染者(the infective) 易感染者 易感染者(the susceptible) 已感染者 移出者(the removed) 移出者
微分方程模型
图示
y 敌艇 R=(0,at)
D(x,y)
x (c,0)
几何关系
dy tg y at
dx
x
即 x dy y at dx
如何消去时间t?
1、求导:
2、速度与路程的关系: b ds
dt
dt
3、分解 dx 得:
(这里有负号是因为s随x的减小而增大) 4、将第2、3步代入第1步,可得模型
注入浓度为c1的同样溶液,假定溶液立即被搅 匀,并以v2的流量流出这种混合后的溶液,试 建立容器中浓度与时间关系的数学模型。
模型的建立
参数设定:设容器中溶液溶质的质量为x(t),原 来的初始质量为x0,t=0时溶液的体 积为v0。
在△t的时间间隔内,容器内溶质的改变量:
其中c1:输入溶液浓度, c2:t时刻溶液浓度
2gy
(2)弧微分公式: ds 1 (y/ )2 dx
(3)下降的时间: dt ds ds 1 ( y/ )2 dx
v 2gy
2gy
模型:
2、追线问题
我缉私舰雷达发现,距c海里处有一艘走私 船正以匀速度a沿直线行驶,缉私舰立即以最大 的速度b追赶,若用雷达进行跟踪,保持船的瞬 时速度方向始终指向走私船,试求缉私舰追逐 路线和追上的时间。
令t 0,得 dp rp(N p), r 0, dt
p(0) 1
解
p(t)
N
为
1 (N 1)erNt
当t无穷大时,p(t)的趋向及范围? 还有当?时变化率最大?
如果考虑广告的效应呢?
考虑单位时间内使用该技术的企业数增量 时应把示范效应和广告效应一起考虑。而 广告只对没采用该技术的企业起作用。假 设其引起的增量与(N-p)成正比
数学建模 第五章 微分方程模型M05-2010
dy dt
y
f0y
dK dt
L
dy dt
Ly
Bernoulli方程
1 1
f0 f0 1 (1 ) t y (t ) ( y0 )e
N [ s ( t t ) s ( t )] Ns ( t ) i ( t ) t
di dt si i ds si dt i ( 0 ) i0 , s ( 0 ) s 0
i0 s 0 1
无法求出 i ( t ), s ( t )
i ( t ) i0 e
t
ti
?
若有效接触的是病人, 则不能使病人数增加
必须区分已感染者(病人) 和未感染者(健康人)
模型2
假设
区分已感染者(病人)和未感染者(健康人) 1)总人数N不变,病人和健康 人的 比例分别为 i ( t ), s ( t ) . 2)每个病人每天有效接触人数 为, 且使接触的健康人致病.
2)病人的日接触率 , 日治愈率, 接触数 = / 建模
s (t ) i (t ) r (t ) 1
需建立 i ( t ), s ( t ), r ( t ) 的两个方程.
模型4
SIR模型
N [ i ( t t ) i ( t )] Ns ( t ) i ( t ) t Ni ( t ) t
传染病蔓延 传染病不蔓延
1/~ 阈值
模型4
预防传染病蔓延的手段
SIR模型
传染病不蔓延的条件——s0<1/ • 提高阈值 1/ 降低 (=/)
,
(日接触率) 卫生水平 (日治愈率) 医疗水平
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重点:5.1 传染病模型 5.2 经济增长模型 5.3 正规战与游击战 5.4 药
物在体内的分布与排除 5.5 香烟过滤嘴的作用
难点:5.1 传染病模型 5.2 经济增长模型 5.3 正规战与游击战 5.4 药
物在体内的分布与排除 5.5 香烟过滤嘴的作用
教学 方法 手段
多媒体演示
讨论 推演
教学基本内容、过程、学时分配;课堂讨论、练习、作业
0
……………………………(1)
0
正 规 战 争 模 型
双方都处于公开活动,对于甲方士兵,处于乙方每一个士兵的监视和杀伤 范围.一旦甲方某个士兵被杀伤,乙方的火力立即集中在其余士兵身上,所以 甲方战斗减员率只与乙方兵力有关, 可简单地设为 f 与 y 成正比, 即 f ay . ,称 a 表示乙方平均每个士兵对甲方士兵的杀伤率(单位时间的杀伤数) 乙方的战斗有效系数. a 可进一步分解为 a ry p y ,其中 r y 是乙方的射击率 (每个士兵单位时间的射击次数) , p y 是每次射击的命中率. 类似地有 g bx 且 b rx p x . 于是得到如下正规战争模型:
延 边 大 学 教 案
周 次 章 节 名 称 授 课 方 式 教学 目的 要求 教学 重点 难点
与游击战
第
7
周,
第
1
次课
第 5 章 微分方程模型 5.1 传染病模型 5.2 经济增长模型 5.3 正规战 多媒体授课 教 时 学 数 2
通过建模案例,让学生掌握数学建模的微分方程法,让学生了解本章的动 态模型主要是非物理领域的实际问题,要根据建模目的,分析具体问题情况或 进行类比才能给出假设条件。不同的假设,就得到不同的方程,所以是事先没 有答案的。求解结果还要用来解释实际现象并接受检验。
备 注
st it 1
st N it N N
由假设 2 知,每个病人每天可使 s t 个健康者变为病人,又由于病人数 为 N i t , 每天共有 st N it 个健康人被感染. 于是 N s i 就是病人数 N i 的增加率,即有
[结果分析]1.令
.
教学基本内容、过程、学时分配;课堂讨论、练习、作业
注意到 和 1
备 注
的含义,可知 是一个传染期内每个病人有效接触的平
均人数,称为接触数.
1 1 i 0
i
1 1
1
i
i0
1
1 1
1
dx ay x u t dt ………………………………………(2) dy bx y vt dt
简化的情形: 忽略非战斗减员, 并设双方都没有增援, 又设双方的初始兵力分别为 x0 、
y0 ,则
dx ay dt dy bx dt
s ry sx
.
其中 r y 为射击率, p y 为命中率, sry 为有效面积, s x 为甲方活动面积. 类似地 g dxy , d rx p x rx 于是得到如下游击战争模型:
s rx . sy
dx cxy x u t dt …………………………………………(5) dy dxy y vt dt
.
解:由假设 1,有
教学基本内容、过程、学时分配;课堂讨论、练习、作业
备 注
st it r t 1
由假设 2,得 N
dr Ni dt
ds di dr 0 dt dt dt di N si N i N dt
dr i dt di si i dt
s, is 0, i 0, s i 1 D
由(2)式消去 dt ,得
1 di ds s 1 i s s i 0 0
解得 i s 0 i 0 - s
这里
1
Байду номын сангаас
ln
s ………………………………………(3) s0
在定义域 D 内,(3)式表示的曲线即为相轨线.
i0 0
1
t
0
t
2.接触数 1 是一个阈值. 当 1 时,病人比例 i t 越来越小,最终趋于零. 当 1 时, i t 的增减性取决于 i 0 的大小,其极限值 i 1 3.SI 模型是 SIS 模型中 0 的情形.
1
.
三. SIR 模 型
一 般 战 争 模 型
用 xt 和 yt 表示甲乙交战双方时刻 t 的兵力,不妨视为双方的士兵人 数,假设 1. xt 、 yt 是连续变化且充分光滑; 2.每一方的战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力(战争减员率指单位时间 内的战斗减员数) ,分别用 f x, y 和 g x, y 表示; 3.每一方的非战争减员率(单位时间内非战斗减员数) (由疾病、逃跑等因素 引起)与本方的兵力成正比,比例系数分别为 、 ; 4.每一方的增援率(单位时间的增援数)是给定的函数,用 ut 和 v t 表示. 考虑 t 到 t t 内甲、乙双方兵力数的增量,得到
1 1 t 1 i 1 e 0
[结果分析] 作出 it ~ t 和
di ~ i 的图形如下: dt
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di di 1. 当 i 1 时, 取到最大值 ,此时刻为
备 注
2
dt
dt m
xt t xt f x, y x ut t yt t yt gx, y y vt t
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除以 t ,并令 t 0 ,得
备 注
dx f x, y x u t dt dy g x, y y vt dt
大多数传染病如天花、流感、肝炎、麻疹等治愈后均有很强的免疫力, 所以病愈的人既非健康者,也非病人,他们已经退出传染系统,此时模型的假 设为 1.人群分为健康者、病人和病愈免疫的移出者三类,称为 SIR 模型.三类人在 总人数 N 中占的比例分别记作 s i 、 i t 和 r t . 2. 病人的日接解率为 ,日治愈率为 (与 SIS 模型相同) ,传染期接触数 为 =
其相轨线是直线族.
yt
gunj
m 0 乙方胜
gunj
m 0 平局
m 0 甲方 胜
gunj
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略 x 、 y ,并设 u v 0 在初始条件下(5)式为
备 注
dy dx dxy cxy, dt dt x0 x0 , y 0 y 0
dx c , cy dx m, m cy0 dx0 dy d
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备 注
§3 正规战与游击战
此战争模型是第一次世界大战期间nchester 提出来的,是一个 预测战争结局的数学模型,它包括正规战争、游击战争和混合战争.
Lanchester 战争模型很简单,只考虑双方兵力的多少和战斗力的强弱,
兵力因战争减员和非战斗减员而减少,又由后备力量的增援而增加,战斗力 即杀伤对方的能力,则与射击率(单位时间的射击次数) ,射击命中率以及战 争的类型(正规战、游击战)等有关,而没有考虑双方的政治、经济、社会 等因素,此模型对于判断整个战争的结局是不可能的,但对于局部战役或许 还有参考价值.
x0 x0 , y0 y0 …………………………(3)
在相平面上讨论相轨线:
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dy bx dx ay
备 注
ay2 bx2 k ……………………………………………………(4)
由初始条件得
yt
k 0 平局 k 0 乙方胜 gunj
一. SI 模 型
假设条件: 1、人群分为易感染者 (Susceptible)和已感染者(Infective)两类人,简称 为健康人和病人,在时刻 t 这两类人在总人数中所占比例分别记作 s t 和
i t .
教学基本内容、过程、学时分配;课堂讨论、练习、作业
2、每个病人每天有效接触的平均人数是 (常数), 称为日接触率,当病人 与健康人有效接触时,使健康者受感染变为病人. 试建立描述 i t 变化的数学模型. 解:
N
di N si ………………………………………………(1) dt
而 s i 1.
di si dt
又记初始时刻( t 0 )病人的比例为 i 0 ,则
di i 1 i dt i 0 i0
这就是 Logistic 模型,其解为
it
1 t m 1 ln i 1 0
2. 当 t 时,i 1 即所有人终将被传染,全变为病人(这是不实际的).
二. SIS 模 型
在前面假设 1、2 之下,再考虑病人可以医治,并且有些传染病如伤风、 痢疾等愈后免疫力很低,可以假定无免疫性,于是病人被治愈后变成健康者, 健康者还可以被感染再变成病人,此模型称 SIS 模型. 假设 1、2 同 SI 模型,增加假设: 3. 病人每天被治愈的人数占病人总数的比例为 ,称为日治愈率.病人治愈 后成为易感染者(健康人).显然 1
k ay0 bx0
2
2
此相轨线为双曲线族. 乙方获胜
2
k
k 0
a
k 0甲方胜
y0 b rx p x x ar p y y 0