差分方程模型
数学建模中的差分方程模型

数学建模中的差分方程模型数学建模是一种将实际问题转化为数学模型并寻求与之相连的数学方法的学科,不仅仅在理论研究上有很大的应用,也在实际生活中有着广泛的应用。
在各种数学模型中,差分方程模型也是一种很重要的模型。
本文将结合实例,介绍差分方程模型的定义、建立、求解以及应用。
差分方程模型定义差分方程模型是一种通过离散化的方法,将连续时间问题转化为离散时间问题,来描述变量随时间的变化规律的数学模型。
这种数学模型以时间为自变量,以某个状态量为因变量,由一定的关系式组成。
例如:y(n+1)=ay(n)+b,式子中y(n)代表第n时刻系统状态,y(n+1)代表第n+1时刻系统状态,a和b为常数。
差分方程模型建立建立差分方程模型的关键是将实际问题中的连续变化离散化。
一般情况下,对于所建立的模型,首先要确定它的思路和范围,然后根据实际情况,确定差分方程的形式。
此外,还需要进行参数的估计和参数变化的分析,以及对模型精确性的验证。
以物理学中的简谐振动为例,建立一个差分方程模型描述其运动,即一个质点在回复力作用下以简谐运动形式振动。
设t为时间,y为质点的位移,v为质点的速度,a为质点的加速度,则有:$$y=n\Delta y \\v=\dfrac{y(n+1)-y(n-1)}{2\Delta t} \\a=\dfrac{y(n+1)-2y(n)+y(n-1)}{(\Delta t)^2}$$其中n为时间步长,$\Delta t$为时间间隔。
我们利用受力平衡的原理,即简谐振动中的$F=-ky$得到:$$\dfrac{y(n+1)-2y(n)+y(n-1)}{(\Delta t)^2} = -\dfrac{k}{m}y(n)$$将$\alpha=\dfrac{k}{m}$带入上式得到:$$y(n+1)-2(1+\alpha)y(n)+y(n-1) = 0$$此时,我们便成功地建立了描述简谐振动的差分方程模型。
差分方程模型求解对差分方程模型求解通常有两种方法:一种是使用递推公式进行求解,另一个方法是使用其它数学方法,如拉普拉斯变换或离散傅立叶变换等。
差分方程模型的基本概念

预测经济趋势
通过建立差分方程模型,可以对 未来的经济趋势进行预测,帮助 决策者制定相应的经济政策。
评估经济政策
差分方程模型可以用来评估不同 经济政策的实施效果,为政策制 定者提供参考依据。
在物理学中的应用
描述振动现象
差分方程模型可以用来描述物体的振动规律,如弹簧振荡、单摆 等。
预Байду номын сангаас波动传播
在声学和波动理论中,差分方程模型可以用来描述波动传播的规 律,如声波、电磁波等。
可以采用动态模型来反映数据的变化趋势,减少时间滞后的影 响。
可以利用大数据技术来处理大规模的数据集,提高模型的预测 精度和稳定性。
可以尝试优化参数估计方法,例如采用全局优化算法或贝叶斯 推断等方法,以提高参数估计的准确性和稳定性。
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确定差分关系
根据时间序列数据的特性,确定合适的差分关系,以描述数据的变化规律。差分关系通常表示为变量在不同时间 点的变化量或变化率。
建立差分方程模型
根据变量和参数建立模型
根据确定的变量和参数,建立差分方程模型,以描述变量的变化规律。
验证模型的适用性
建立差分方程模型后,需要验证模型的适用性,确保模型能够准确描述实际问题的变化规律。
Python
使用Python的数值计算库,如NumPy和 SciPy,求解差分方程。
Mathematica
使用Mathematica的符号计算和数值计算功 能求解差分方程。
04 差分方程模型的应用
在经济学中的应用
描述经济周期
差分方程模型可以用来描述经济 活动的周期性变化,如经济增长、 通货膨胀、就业率等的时间序列 数据。
第4次课:差分方程模型

模型的差分方程与分析 点 P ( x0 , y0 ) 满足 y0 f ( x0 ), x0 g ( y0 ) ,在 P 0 0 点附近取直线来近似曲线 y f ( x), x g ( y) :
yk y0 ( xk x0 ), 0 xk 1 x0 ( yk y0 ), 0
... 0 ... 0 ... 0 ... ... ... 1
考虑收获的情况,设收获向量为 y ( y1 , y2 ,..., yn ) ,
T
根据假设(3),砍伐的总数和补种的幼苗数相等, n n 记 矩阵为 1 1 ... 1 y1 y2 ... yn 0 0 ... 0 0 R ,则 R y ... ... ... ... ... 0 0 0 ... 0
7.2 供需平衡问题
7.2.1 问题的背景与提出
在自由竞争的社会中,很多领域会出现供需平衡 问题。供大于需时,供给减少;需大于供时,供给增 加。这种现象在经济领域中尤其突出,从自由集市上 某种商品的供需变化中可以看到,在某一时期,商品 的上市量过于大于需求量时,就会引起价格的下跌。 生产者觉得无利可图就会减产或转产,从而导致上市 量大减。一段时间之后,随着产量的下降,带来的供 不应求又会导致价格上涨,生产者见有利可图就会增 产或转回该商品的生产,随之而来的,又会出现商品 过剩,价格下降。在没有干预的情况下,这种现象将 循环下去。
*
yn1 qn2 xn2 q x
*
……
* 3 3
(7)
* n 1 n 1
yn q x
* n 1 n 1
因为 y 是收获向量,则 yi 0, i 1,2,..., n 。又由 于幼苗的经济价值为0,故不砍伐幼苗,即 y1 0 。 xk 代替 xk * ,从式(7)有 仍用
第三章差分方程模型 ppt课件

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单利和复利 两种计算利息的基本方式
单利 ~1万元存5年定期, 年利率4.75%, 到期后本 息(本金加利息):10000(1+0.04755)=12375元.
复利 ~1万元存1年定期, 年利率为3%, 到期不取则 自动转存, 5年后本息:10000 (1+0.03)5=11593元.
3. 差分方程模型
• 差分方程的基本类型及求解 3.1 贷款购房 3.2 管住嘴迈开腿 3.3 物价的波动 3.4 动物的繁殖与收获 3.5 中国人口增长预测——全国大学生
数学建模竞赛2007年A 题
差分方程的基本类型及求解
xk~未知变量x在时段k的数值(k=0,1,2, …)
1. 一阶线性常系数差分方程 xk 1 axk b, x0已知,k 0,1,2,
• 由x0, x1按照方程递推地计算x2, x3,…
•
求解公式
xk
c11k
c2k2
b 1 a1 a2
,
k 0,1,2,
1, 2~特征根 2 a1 a2 0 ~ 特征方程
c1, c2 ~常数, பைடு நூலகம்始值x0, x1代入求解公式确定.
1, 2<1
k→∞,
xk
x
1
b a1 a2
~稳定平衡点
3. 线性常系数差分方程组
x1(k), x2(k),, xn(k) ~n个未知变量在时段k的数值
x1(k 1) a11x1(k) a12x2 (k) a1n xn (k) b1 x2 (k 1) a21x1(k) a22x2 (k) a2n xn (k) b2 xn (k 1) an1x1(k) an2x2 (k) ann xn (k) bn
第七章 差分方程模型

1. 使 α 尽量小,如 α=0 尽量小, 需求曲线变为水平 以行政手段控制价格不变 2. 使 β 尽量小,如 β =0 尽量小, 供应曲线变为竖直 靠经济实力控制数量不变
0
x0
x
模型的推广 生产者管理水平提高
• 生产者根据当前时段和前一时 段的价格决定下一时段的产量。 段的价格决定下一时段的产量。
αβ < 1 放宽了
7.2 减肥计划 减肥计划——节食与运动 节食与运动 背 景
• 体重指数 体重指数BMI=w(kg)/l2(m2). 18.5<BMI<25 ~ 正常; 超重; 肥胖. 正常; BMI>25 ~ 超重 BMI>30 ~ 肥胖 • 多数减肥食品达不到减肥目标,或不能维持 多数减肥食品达不到减肥目标, • 通过控制饮食和适当的运动,在不伤害身体 通过控制饮食和适当的运动, 的前提下, 的前提下,达到减轻体重并维持下去的目标
t t +1 t
∆2 yt = ∆(∆yt ) = ∆yt+1 −∆yt = yt+2 −2yt+1 + yt
为的二阶差分。类似地,可以定义 阶差分。 为的二阶差分。类似地,可以定义yt的n阶差分。 二阶差分 阶差分 差分方程, 由t、yt及yt的差分给出的方程称 为yt差分方程,其中含的最 、 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成 不显含差分的形式。例如, 不显含差分的形式。例如,二阶差分方程 ∆2 yt + ∆yt + yt = 0 也可改写成 yt+2 − yt+1 + yt = 0
基本模型
w(k) ~ 第k周(末)体重 周 末 体重 c(k) ~第k周吸收热量 第 周吸收热量
第三章差分方程模型

x(k)=[x1(k), x2(k), ,xn(k)]T b=[b1, b2, ,bn]T
a11 A a21
an1
a12 a1n
a22
a2 n
an 2
ann
x(k 1) Ax(k) b, k 0,1,2,
3. 线性常系数差分方程组
例1 “房贷计算器”选择等额本息还款, 输入: 商业贷款总额100万元, 期
限20年, 年利率6.55%.
点击“开始计算”得: 还款总额
1796447.27元, 月均还款7485.2元.
建立等额本息还款方式的数学模型, 并作数值计算.
等额本息还款模型
x0 ~贷款总额
r ~月利率
n ~贷款期限(月)
xk ~第k月还款后尚欠金额
a~每月还款金额
本月欠额=上月欠额的本息还款金额
xk= xk-1(1+r)a, k=1,2,…, n
k=n递推至k=1
xn= x0(1+r)na[1+(1+r)+…+(1+r)n-1]
x0 (1
r)n
a
(1
r)n r
1
贷款到期时xn=0
a
x0 r
(1 r)n (1 r)n 1
零存整取 计算器
累计存入金额180,000元 到期本息总额196复利
按单利计算的业务——零存整取
a~每月存入金额, r ~月利率, n ~ 存期(月)
xk ~存入k个月后的本息
x1=a+ar
xk= xk-1+a+akr, k=2,3,…, n
数模(差分方程模型)
Fibonacci 数列
数学建模
问题
13世纪意大利著名数学家Fibonacci在他的著作《算盘书》 中记载着这样一个有趣的问题:
一对刚出生的幼兔经过一ຫໍສະໝຸດ 月可长成成兔,成兔再经过一个月后可以繁殖出一对幼兔. 若不计兔子的死亡数,问一年之 后共有多少对兔子?
月份 0 1 2 3 4 5 6 7 …
幼兔 1 0 1 1 2 3 5 8 … 成兔 0 1 1 2 3 5 8 13 … 总数 1 1 2 3 5 8 13 21 …
数学建模 将兔群总数记为 fn, n=0,1,2,…,经过观察可以发现,数列{fn} 满足下列递推关系:
f0 = f1 =1, fn+2 = fn+1 + fn , n=0,1,2,…
这个数列称为Fibonacci数列. Fibonacci数列是一个十分有趣 的数列,在自然科学和数学领域中都有着广泛的应用.
Fibonacci数列的一些实例. 1. 蜜蜂的家谱 2. 钢琴音阶的排列 3. 树的分枝 4. 杨辉三角形
数学建模
日常的经济问题中的差分方程模型
1. 银行存款与利率
假如你在银行开设了一个1000元的存款账户,银行的年利 率为7%. 用an表示n年后你账户上的存款额,那么下面的数列 就是你每年的存款额:
(7.1)
a0 xnt a1xnt1 ... an xt 0
(7.2)
容易证明,若序列
x (1) t
与
x(2) t
均为方程(7.2)的解,则
xt c1xt(1) c2 xt(2)
也是方程(7.2)的解,其 中c1、c2为任意常数,这说明, 齐次方程的解构成一个 线性空间(解空间)。
此规律对于(7.1)也成立。
差分方程模型概论
(3)小象的性别比非常接近1:1,双胞胎大约占1.35%。 (4)母象在10-12岁时开始受孕,每隔3.5年生育一胎, 直到60岁。孕育期长达22个月。 (5)母象可以每年接受射箭避孕而不产生副作用。最 后一次射箭避孕可以使母象2年不受孕。 (6)大约70%-80%的新生小象可以活到1岁。此后,所 有年龄段的大象的成活率都超过95%,直到大约60岁。 可以假设所有的大象的寿命不超过70岁。 (7)没有猎杀等伤害大象的行为。 (数据略) 任务1:建立模型预测2-60岁的大象的成活率。预测 大象当前的年龄结构。 任务2:估计每年需要给多少头母象射标避孕可以使 大象头数稳定在11000头左右。 任务3:如果每年可以迁移50-300头大象,射标避孕 的母象头数如何变化?
生育:各年龄段的生育人口活到第2年成为1龄人 口
n
x1(k 1) (1 d0 ) br xr (k) r 1
整个方程组可以表述为:
x1(k 1) (1 d0 )b1
x2
(k
1)
ห้องสมุดไป่ตู้
xn
(k
1)
(1 d0 )b2 1 d1
(1 d0 )bn x1(k)
x2
(k
)
1 dn1
这一问题是典型的按年龄分布的生物发展模型。 问题在于: (1)由于避孕问题雌雄有别,为了能描述这一问题, 我们可以把状态向量分为雌性和雄性
male(k) male1(k) male2 (k)
malen (k)T
fmal(k) fmal1(k) fmal2 (k)
分别建立发展方程。
fmaln (k)T
差分方程模型应用
金融市场预测
自回归移动平均模型(ARMA)
01
通过差分方程刻画时间序列数据的自相关和移动平均特性,用
于金融市场价格波动的预测。
自回归条件异方差模型(ARCH)
02
应用差分方程描述金融时间序列数据的波动率聚类现象,提高
波动率预测的精度。
随机波动率模型(SV)
03
将波动率视为随机过程,通过差分方程刻画其动态特性,用于
将差分方程模型应用于计算机视觉领域,如目标跟踪、人脸识别、 三维重建等。
06
差分方程求解方法及数值计 算技巧
解析法求解差分方程
迭代法
通过逐步代入的方式,求解差分方程的解, 适用于简单的一阶或二阶差分方程。
特征根法
通过求解差分方程的特征根,进而得到通解的方法 ,适用于线性常系数差分方程。
变换法
通过适当的变换,将差分方程转化为易于求 解的形式,如z变换等。
数值法求解差分方程
欧拉法
一种简单的数值求解方 法,通过逐步逼近的方 式得到差分方程的数值 解。
龙格-库塔法
一种高精度的数值求解 方法,通过多步迭代和 加权平均的方式提高求 解精度。
线性多步法
利用已知多个点的信息 来构造高阶逼近式,从 而提高求解精度和稳定 性。
编程实现和案例分析
01
Python编程实现
金融衍生品定价和风险管理。
03
差分方程模型在物理学中应 用
振动与波动现象描述
振动现象建模
差分方程模型可用于描述物体的振动现象,如弹簧振子、单摆等。通过差分方程,可以分析振动的周期性、振幅、 频率等特性。
波动现象建模
差分方程模型也可用于描述波动现象,如声波、光波等。通过差分方程,可以研究波的传播速度、波长、波幅等 参数。
差分方程模型介绍
结果分析:Xk= pXk-1 + qXk-2
∗ 以k=0时X0=M代入,递推n次可得n年后本息为
xn = (1 + r ) M
n
∗ 例2 污水处理厂每天可将处理池的污水浓度降低一个固 定比例q,问多长时间才能将污水浓度降低一半? ∗ 记第k天的污水浓度为Ck,则第k+1天的污水浓度为 Ck+1=(1q)Ck, k=0,1,2,···· 从k=0开始递推n次得
模型及其求解
∗ 记一棵植物春季产种的平均数为C,种子能活过一个冬天的 (1岁种子)比例为b,活过一个冬天没有发芽又活过一个冬天 的(2岁种子)比例仍为b,1岁种子发芽率a1,2岁种子发芽 率a2。 ∗ 设C,a1,a2固定,b是变量,考察能一直繁殖的条件 ∗ 记第k年植物数量为Xk,显然Xk与Xk-1,Xk-2有关,由Xk-1决 定的部分是 a1bCXk-1,由Xk-2决定的部分是 a2b(1-a1)bCXk-2
• 用矩阵表示
x1 (k + 1) 0.6 0.2 0.1 x1 (k ) x2 (k + 1) = 0.3 0.7 0.3 x2 ( k ) x (k + 1) 0.1 0.1 0.6 x ( k ) 3 3
λ1,2 < 1, xk → 0(k → ∞)
λ 1, 2 > 1, x k → ∞ ( k → ∞ )
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因 f ( n ) = 2 中, 2 是 2 重根,故设特解为 a n
n
= A ⋅ n 2 ⋅ 2n
n n 2 n −1 代入得 A = 1 2 , 故通解为 a n = c1 2 + c 2 n ⋅ 2 + n ⋅ 2
n −1 n 方法 2(化齐) an − 4an −1 + 4a n− 2 = 2 , 2( a n −1 − 4a n− 2 + 4a n −3 ) = 2 ⋅ 2
105 是平衡点,不稳定.
若 a 0 = 100000 ⇒ c = 0 , 则 ∀ n , a n = 100000
5 若 a0 > 10 ,
5 若 a 0 < 10 ,
c > 0,
c < 0,
则 an → +∞ 则 an → −∞
2. 二阶方程的平衡点及稳定性 只 须 讨 论 齐 次 方 程 a n − aa n −1 + ban − 2 = 0 ; 对 非 齐 次 方 程
x1 = u + iv 和相异的 k − 2 个根 x3 , L, x k , 则差分方程的通解 x = u − iv 2
为: an = c1 ρ cos nθ + c2 ρ sin nθ + c3 x3 + L + ck xk .
n n n n
定义 2
( b1 , b2 ,L, bk 为常数, bk ≠ 0 , f ( n) ≠ 0 , n ≥ k ) 的差分方程为 k 阶常系数线性非齐次差分方程。称
形如 a n + b1a n −1 + b2 a n− 2 + L + bk an − k = f (n)
an + b1 an −1 + L + bk a n −k = 0
为其对应的齐次方程。 定理 4 非齐次差分方程的通解等于对应齐次差分方程的通解
加上非齐次方程的特解,即
* an = an + an ,
(问题模型可进一步推广) (一阶线性差分方程组)
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二 差分方程的解法
类比: 差分方程是数列间关系; 微分方程是函数间关系 定义 1. 形如 an + b1an −1 + b2 an −2 + L + bk an −k = 0 的差分方程,称 为 {an } 的 k 阶常系数线性齐次差分方程,其中 bi 为常数, bk ≠ 0 且
b ,因此 | a |< 1 时才是稳定的. 1+ a
n 地高辛问题 a n = 0.5an −1 + 0.1 ,通解 a n = c(0.5) + 0.2 , 0.2 是平衡
点,且是稳定的。 就是说,不管初始值如何,若干天以后,血中 地高辛剩留量接近 0.2 .
n 养老金问题 an = 1.01an −1 − 1000 ,通解 a n = c (1 . 01 ) + 100000 ,
a( n) + a(n − 1) = 0 , 平衡点 O 稳定的条件是 A 的所有特征根 | λ i |< 1 。
4.求解 n 阶齐次线性差分方程组方法: 仿照线性微分方程组解的
dx = λx d t 法,注意二者的区别 a n = λ a n −1 x = ce λ t an = cλ
an = (c11 + c12 n + L c1m1 n m1 −1 ) x1n + (c21 + c22 n + L c2 m2 n m2 −1 ) x2 n
+ L + (ct1 + ct 2 n + L ctmt n mt −1 ) xt n
(定理 1 包含在定理 2 之中) 定理 3 若差分方程的特征方程的特征根出现一对共轭虚根,
k k −1 k −2 n ≥ k . x + b1 x + b2 x + L + bk = 0 称 为 差 分 方 程 的 特 征 方
程,其根称为特征根。
定 理 1 ( 单根情形 ) 若特征 方程 恰 有 k 个 相异 的 特征根
n n n x1 , x 2 ,L, x k , 则差分方程的通解为 a n = c1 x1 + c 2 x 2 + L + c k x k .
λ − 0 .5 = 0 ,
设特解为 a n = D , 代入 D = 0.5D + 0.1 得 D = 0.2 , 于是所求通解
n 为 a n = c (0.5) + 0.2
例 3 (养老金问题)解法 1
an +1 = 1.01a n − 1000
* n 齐次特征方程 λ − 1 . 01 = 0 , 齐次方程通解 a n = c (1.01) .
an − aan−1 + ban−2 = d (d 为常 数) 可 作线性变换 bn = a n − e 化 成
齐次方ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ,稳定性相同.
n n 齐次方程通解 a n = c1 x1 + c 2 x 2 ,平衡点为 0, x1 , x2 是互异特征
根(或重根),当 n → ∞ 仅当 | x1 |< 1,
n n 2
n −1
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三 差分方程的平衡点及稳定性
1.一阶线性方程 a n + aa n−1 = b 的平衡点及稳定性 平衡点可由 x + a
x = b 解得 x 0
Fn = Fn−1 + Fn −2 F1 = F2 = 1
F1 1 F2 1 F3 F4 F1 + F2 = 2 F3 + F2
(二阶线性差分方程初值问题)
F 4≠ 2 F3
注意上月新生的小兔不产兔
(因第 n 月末的兔子包括两部分, 一部分上月留下的为 Fn−1 , 另一 部分为当月新生的,而新生的小兔数=前月末的兔数)
1+ 5 1− 5 + c2 =1 (1) c1 2 2 2 2 1− 5 1 + 5 c1 2 + c2 2 = 1 (2)
1 c = 1 5 解得 1 c 2 = − 5
故
n n 1 5 + 1 1 − 5 − Fn = 2 2 5
=
b (相当于 ∀ n , a n = x 0 的 1+ a
那种点).当初始条件 a0 = x0 , 则 ∀n, a n = x0 . 若对任何初始条件, 都有 k → ∞ 时, a n → x 0 , 则称平衡点 x0 是稳定的,否则称为不稳定的。
n 一阶方程的通解 a n = c ( − a ) +
| x2 |< 1 才是稳定的。
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3. n 阶齐次次方程组平衡点 O 的稳定性.
a ( n) 为 n 维列向 量 , A 为 n × n 阵 。齐次线性差分方程 组
a n+1 = 0.5an + 0.1 (一阶非齐次线性差分方程) ∆an = an+1 − an = −0.5an
2. 养老金问题 对现有存款付给利息且允许每月有固定数额的提款, 直到提 尽为止。月利息为1℅,月提款额为 1000 元,则可建模型如下: 设第 n 月的存款额为 a n ,则
a n+1 = 1.01an − 1000 (一阶非齐次线性差分方程)
2 特征方程 λ − 2.01λ + 1.01 = 0 .
(λ − 1.01)(λ − 1) = 0 ,通解为 a n = c1 + c (1 .0 1) n ,代入原方程得
c1 + c ⋅1.01n +1 − 1.01c1 − (1.01) n +1 c = −1000 , c1 = 1000 .
其中 a n 为通解,
*
a n 为特解.
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例 2(地高辛问题)解 齐次 特征 方程
a n+1 = 0.5a n + 0.1
齐次方程通解
* an = c ( 0 . 5) n .
3 2 相减得 an − 6an−1 + 12an− 2 − 8an −3 = 0 ,特征方程 λ − 6λ + 12λ − 8 = 0 n n 2 n 特征根 λ = 2 为三重根,通解为 a n = c1 2 + c 2 n ⋅ 2 + c3 n ⋅ 2 .
代入原方程得 c3 = 1 2 ,故 a n = c1 2 + c 2 n ⋅ 2 + n ⋅ 2
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差分方程模型
数学建模讲座
一、关于差分方程模型简单的例子
1. 血流中地高辛的衰减 地高辛用于心脏病。 考虑地高辛在血流中的衰减问题以开出能 使地高辛保持在可接受(安全而有效)的水平上的剂量处方。 假定开 了每日 0 .1 毫克的剂量处方, 且知道在每个剂量周期(每日)末还剩 留一半地高辛,则可建立模型如下: 设某病人第 n 天后血流中地高辛剩余量为 a n , 则