数学建模例题讲解

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数学建模例题

数学建模例题

例1 怎样使饮料罐制造用材最省的问题.首先,把饮料罐假设为正圆柱体(实际上由于制造工艺等要求,它不可能正好是数学上的正圆柱体,但这样简化确实是近似的、合理的).在这种简化下,我们就可以来明确变量和参数了,例如可以假设:V一罐装饮料的体积,r一半径,h一圆柱高,b一制罐铝材的厚度,l一制造中工艺上必须要求的折边长度。

上面的诸多因素中,我们先不考虑l这个因素.于是:由于易拉罐上底的强度必须要大一点,因而在制造上其厚度为罐的其他部分厚度的3倍.因而制罐用材的总面积A=,每罐饮料的体积V是一样的,因而V可以看成是一个常数(参数),解出A:代入A得:从而知道,用材最省的问题就是求半径r使A(r)达到最小。

A(r)的表达式就是一个数学模型。

可以用多种精确的或近似的方法求A(r)最小时相应的r。

从而求得例3 数据拟合模型在数学建模过程中,常常需要确定一个变量依存于另一个或更多的变量的关系,即函数。

但实际上确定函数的形式(线性形式、乘法形式、幂指形式或其它形式)时往往没有先验的依据。

只能在收集的实际数据的基础上对若干合乎理论的形式进行试验,从中选择一个最能拟合有关数据,即最有可能反映实际问题的函数形式,这就是统计学中的拟合回归方程问题。

“人口问题”是我国最大社会问题之一,估计人口数量和发展趋势是我们制定一系列相关政策的基础。

有人口统计年鉴,可查的我国从1949年至1994年人口数据智料如下:年份1949 1954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994人口数(百万)541.67602.66672.09704.99806.71908.59975.421106.761176.74分析:(1)在直角坐标系上作出人口数的图象。

(2)估计出这图象近似地可看做一条直线。

(3)用以下几种方法(之一)确定直线方程,并算出1999年人口数。

方法一:先选择能反映直线变化的两个点,如(1949,541.67),(1984,1034.75)二点确定一条直线,方程为N = 14.088 t – 26915.842代入t =1999,得N »12.46亿方法二:可以多取几组点对,确定几条直线方程,将t = 1999代入,分别求出人口数,在取其算数平值。

数学建模课堂PPT(部分例题分析)

数学建模课堂PPT(部分例题分析)
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。

全国数学建模例题

全国数学建模例题

全国数学建模例题
以下是一个全国数学建模竞赛的例题:
题目:某地区近年来发生了多起自然灾害,为了更好地预防和应对灾害,需要对该地区的边坡进行稳定性评估。

边坡的稳定性评估可通过计算其稳定性指数来衡量,稳定性指数高表示边坡稳定,稳定性指数低表示边坡存在倾覆的风险。

现有一座边坡,其高度为H,坡度为α,坡面上分布有多个点,每个点的坡面高度记为hi(i=1,2,3,...,n)。

已知边坡的重力稳定系数为K,稳定性指数计算公式如下:
SI = Σ(K⋅hi⋅cos(α))^2 - H^2
请你们设计一个数学模型,利用给定的数据计算该边坡的稳定性指数,并分析稳定性指数与边坡参数的关系。

要求:
1. 给出稳定性指数计算公式的推导过程;
2. 设计算法和程序,输入边坡的参数(H, α, hi)和重力稳定系数K,输出稳定性指数SI;
3. 分析稳定性指数与边坡参数的关系,并给出相应的结论和建议。

请根据以上要求给出你们的建模方案和解答步骤。

以上是一个示例的全国数学建模竞赛题目,实际的题目内容和难度会因年份和级别的不同而有所变化。

在数学建模竞赛中,参赛者需要运用数学知识和建模技巧,解决现实问题并给出合理的建议和结论。

数学建模蒙特卡洛法例题

数学建模蒙特卡洛法例题

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数学建模和计算方法,常常用于估算复杂问题的数值解。

以下是一个用蒙特卡洛方法解决的简单例题:问题:估算圆周率π的值假设我们想使用蒙特卡洛方法来估算圆周率π的值。

我们可以通过在一个正方形内随机生成点,并计算落在一个四分之一圆内的点的比例来实现这一目标。

在一个边长为2R的正方形内(R是半径)生成随机点的坐标。

对于每个点,计算它到原点的距离(使用欧几里得距离公式:√(x² + y²))。

如果该距离小于等于半径R,说明点落在四分之一圆内。

统计落在四分之一圆内的点的数量。

使用以下公式估算圆周率π的值:π≈ 4 * (四分之一圆内的点数) / (总点数)。

Python代码示例:import randomdef monte_carlo_pi(num_samples):inside_circle = 0for _ in range(num_samples):x = random.uniform(-1, 1)y = random.uniform(-1, 1)distance = x**2 + y**2if distance <= 1:inside_circle += 1pi_estimate = 4 * inside_circle / num_samplesreturn pi_estimate# 使用10000个随机点估算π的值num_samples = 10000estimated_pi = monte_carlo_pi(num_samples)print(f"估算的π值为: {estimated_pi}")通过增加生成随机点的数量(num_samples),您可以提高估算π值的精度。

蒙特卡洛方法的优点之一是,它的精度随着样本数量的增加而提高,因此可以灵活地控制估算的准确性。

这个例子演示了如何使用蒙特卡洛方法估算π的值,但这个方法也可以应用于解决各种其他复杂问题。

数学建模例题解析

数学建模例题解析

1.贷款问题小王夫妇计划贷款20万元购买一套房子,他们打算用20年的时间还清贷款。

目前,银行的利率是0.6%/月。

他们采用等额还款的方式(即每月的还款额相同)偿还贷款。

(1)在上述条件下,小王夫妇每月的还款额是多少?共计付了多少利息?(2)在贷款满5年后,他们认为他们有经济能力还完余下的款额,打算提前还贷,那么他们在第6年初,应一次付给银行多少钱,才能将余下全部的贷款还清?(3)如果在第6年初,银行的贷款利率由0.6%/月调到0.8%/月,他们仍然采用等额还款的方式,在余下的15年内将贷款还清,那么在第6年后,每月的还款额应是多少?(4)某借贷公司的广告称,对于贷款期在20年以上的客户,他们帮你提前三年还清贷款。

但条件是:(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的1/2;(ii)因为增加必要的档案、文书等管理工作,因此要预付给借贷公司贷款总额10%的佣金。

试分析,小王夫妇是否要请这家借贷公司帮助还款。

解答:(1)贷款总月数为N=20*12=240,第240个月的欠款额为0,即。

利用式子(元),即每个月还款1574.70元,共还款(元),共计付利息177928.00元。

(2)贷款5年(即5*12=60个月)后的欠款额为,利用公式:,所以,(元)(3)元,即第六年初,贷款利率,所以余下的15年,每个月还款额为:(元)(4)按照借贷公司的条件(i)每半个月付款一次,但付款额不增加,即一次付款额是原付给银行还款额的,付款的时间缩短,但是前17年的付款总额不变。

帮忙提前三年还清需要资金数:。

对于条件(ii)佣金数:分析:因为预付佣金20000元,按照银行存款利率/月,17年的存款本息为即在第17年需要给付借贷公司的钱少于给付银行的钱。

所以建议请这家借贷公司帮助还款。

2.冷却定律与破案按照Newton冷却定律,温度为T的物体在温度为的环境中冷却的速度与温差成正比。

用此定律建立相应的微分方程模型。

数学建模传染病模型例题

数学建模传染病模型例题

以下是一个简单的数学建模传染病模型的例题:
问题:假设有一个小岛上住着100个人,其中有1个是传染病源。

初始时,这个人不知道自己已经患病,所以没有采取隔离措施。

其他人也不知道有传染病源在岛上。

假设每天,每个健康的人都有可能接触并感染患病的人,感染的概率是p。

另外,健康的人每天也有1个单位的时间用于自我保护,减少被感染的风险。

假设在t天后,岛上有x个人被感染。

我们需要找出p和时间t的关系,以及如何通过调整p来控制传染病的传播。

假设:
1. 每个人每天只能接触一次患病的人。

2. 每个人每天有1个单位的时间用于自我保护。

3. 每个人接触患病的人后,有p的概率被感染。

4. 初始时,只有1个人是患病者。

5. 没有新的外来感染者进入岛上。

模型建立:
根据上述假设,我们可以建立如下的微分方程模型:
dx/dt = p * (100 - x) * (1/100) - x/100
其中,x表示被感染的人数,p表示感染概率,t表示时间。

求解模型:
通过求解这个微分方程模型,我们可以得到x与t的关系。

由于这个方程较为简单,我们可以直接求解它,找出x的解。

然后我们可以根据解的情况,讨论p对x的影响,从而找到控制传染病传播的方法。

通过上述模型和求解过程,我们可以了解传染病的传播情况以及如何通过调整感染概率p来控制其传播。

这个例题可以帮助我们理解数学建模在传染病控制中的应用,并为实际的传染病控制提供理论支持。

数学建模例题和答案

数学建模例题和答案

数学建模例题和答案
题目:
一个汽车公司拥有两个工厂,分别生产两种型号的汽车,A型和B型,每种型号的汽车都有一定的销售价格。

现在,该公司需要在两个工厂中生产A型和B型汽车,使得总收入最大。

答案:
1、建立数学模型
设A型汽车在第一个工厂生产的数量为x,在第二个工厂生产的数量为y,A型汽车的销售价格为a,B型汽车的销售价格为b,则该公司的总收入可以表示为:
总收入=ax+by
2、确定目标函数
由于题目要求使得总收入最大,因此可以将总收入作为目标函数,即:
最大化Z=ax+by
3、确定约束条件
由于两个工厂的生产能力有限,因此可以设置约束条件:
x+y≤M,其中M为两个工厂的总生产能力
4、求解
将上述模型转化为标准的数学规划模型:
最大化Z=ax+by
s.t. x+y≤M
x≥0,y≥0
由于该模型是一个线性规划模型,可以使用数学软件进行求解,得到最优解:
x=M,y=0
即在第一个工厂生产M件A型汽车,在第二个工厂不生产B型汽车,此时该公司的总收入最大,为Ma。

数学建模简单例题

数学建模简单例题

数学建模简单例题
近年来,数学建模迅速发展,成为数学教育的重要组成部分。

不仅如此,数学建模也在实际应用中扮演着重要角色。

以下是举出的一些简单例题,介绍如何应用数学建模解决实际问题。

例1:汽车路线优化
假设有A、B、C三个城市,从A到B需要经历200公里,从B到C需要经历300公里。

同时,存在有限路段,要求尽可能明确最短路径。

此时,可以建立一个图,将A、B、C三个城市看作三个顶点,再建立若干边,表示每条路径的距离,再使用迪杰斯特拉算法,计算出最短路径。

例2:工厂设备调配
假想一家公司有3台生产设备,每台设备有不同的生产能力和每日最大生产量,要求给出每天各台设备的最优配置,以达到每日最大生产量。

给定三台设备的生产能力和每日最大生产量,建立这个问题的数学模型,可以采用最短路径算法的思想,建立一张图,把每台设备看成一个顶点,再建立若干边,表示每台设备的最大生产能力,最后根据路径的长度,计算出各台设备的最优配置。

以上是两个简单的数学建模例题,为了解决具体实际问题,数学建模不仅仅可以使用上述算法,还可以使用线性规划、最优化、反问题等方法来解决实际问题。

本文就介绍了数学建模的一些基础原理,
并举出了几个例子,希望能对读者有所帮助。

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1 (a) 0 l (b a) k 0 a
2 2
k 0 (a b) 4 k 2 0l 2 2
3 0 l 2 (a b) 2
不同区域(全局最优一定局部 最优),k=1情况 分三种情况
郊区方案1
(1).0 c 3( z a)

最近两年成绩对比
全国成绩(本科一等奖)
赛区 北京 上海 江苏 山东 四川 广东 河南 2011 2012 17 14 7 9 18 11 18 11 18 17 14 12 12 14
与生源情况没有太多的关联!
江苏赛区成绩(本科)
2011年获全国一等奖学校(11所):
3队 东南大学 江南大学 2队 南京邮电大学 南京理工大学 南京信息工 程大学 1队 南京大学 河海大学 南京师范大学 江苏 大学 解放军理工大学 南师大泰州学院
(3)
3.l (a b)
2
4 1( y * 0) 2 k
2
3 0 l (a b)
三种可能方案(取决于最优点位置)
4 (): 1 0 l (b a) 2 1( y* a) k

(2)
(b a)
4 4 4 3.l (a b) 1( y* 0) 1 l ( a b ) 1 k2 2 2 k k
数学建模竞赛:一项以实际问题为背景,以
解决实际问题为目的的大规模基础性创新型
竞赛。它是数学思维、数学逻辑及数学知识 综合应用的竞赛,是数学知识学习的竞赛。

竞赛过程中需要学习许多东西(知识、方法、实现 手段等)。
竞赛倡导有独特的见解和构思、需要有大胆
的猜测,科学的论证,合理 的应用。
竞赛没有固定的模式、没有固定的方法、没
郊区方案3
(3).c

2
3( z 5)
2 2 2
z 0 c a z 0 m l c b z
0 m 2b z 0 2a z d dz 2 c 2 a z 2 2 l c 2 b z 2
B(l , b)
0
0
P( x, y) 2 k 0
一般数学模型(函数极值知识)
( x, y , z ) 0 x 2 ( y a ) 2 0 ( c x ) 2 ( z y ) 2
2 y ( 0 m) (b c) 2 (b z ) 2
解方法,数学上已经可以处理。

最优解的必要条件:
0 x l 0 y a
降维处理(删繁就简 )
B(l , b)

A(0, a )
P( x, y) A '(0, 2 y a)
Q ( x, 0)
( y ) 0 l (b 2 y a) k 0 y
(最提倡的方法)
删繁就简 降维处理
简化问题的过程是创造性最直接的体现过程;
包括猜测、大胆设想、直接经验积累与应用 、 间接经验的在综合应用等若干手段。

对于一些特殊的问题通常也尽可能地转化为 我们熟知的问题,便于寻找规律
如果没有更好的办法,数值方法也是比较有
效的手段。当然这类方法的创造性往往不够 。 多做一些离散优化问题的建模训练。
B(l , b) B(c, z )
A(0, a)
P( x, y)

一般解法
( x, y ) 0 (| AP | | BP |) k 0 y
0 ( x (a y ) (l x) (b y ) ) k 0 y
2 2 2 2
二元函数求最小值问题,高等数学中有求
三 数学技能的综合训练,数学知识自 主学习 建模过程处处涉及技能训练
建模的一般步骤: 资料查阅、咨询及数据分析等过程; 通过模型假设简化设计问题; 通过模型建立与求解给出数学结果; 通过检验与应用说明模型的有效性与作用。
数模问题来源实际,具有专业特点,具有一
定难度,涉及因素多,需要综合各种因素考 虑问题。 离不开文献查找、阅读理解; 从大量的数据中查找有用信息并正确处理。 成员之间的相互讨论、知识咨询必不可少, 查阅文献能力,阅读能力,数据分析能力,团 结协作能力,沟通能力
讲座内容
数学建模及数学建模竞赛 数学建模竞赛发展过程 数学技能综合训练,体验创新过程 如何撰写数模竞赛论文
一 数学建模及数学建模竞赛

数学模型:一般指用数学的语言和工具,对 所关心的实际问题的部分信息进行数学描述。 解、结果验证与结果应用的的整个过程。
数学建模:通常指问题的数学描述、模型求
建模竞赛对个人知识要求
初等数学知识
微积分知识
代数知识 (差)微分方程 知识 最优化知识 随机数学知识(数理统计) 数值分析方法 计算机仿真(初步的程序编译) 常用数学软件知识(matlab,lingo等)
一些建模例子
生产计划与管理(1996,优化) 产品参数设计(1997,随机,优化) DNA分类 (2000,代数,数理统计) 三维图象重建(2002,图像处理,优化) 最优的渡河策略(2003,初等数学,优化) 高速公路收费广场优化设置(2003国际赛,优化) 饮酒驾车问题 (2004,常微分方程,优化) 雪道设计 (2011国际赛,微积分,优化)
1 ( y ) (a) 0 l 2 ( z a) 2 k 0 a ( 0 m) (l c) 2 (b z ) 2
郊区方案2
(2). 3( z a) c 3( z a)
0 (a z 3c) 2 2 z ( 0 m) (l c) (b z ) 2 d 0 0 m 2(b z ) 2 2 dz 2 2 (l c) (b z )

二大学生数学建模竞赛发展
起源于1985年的美国大学生数学建模竞赛
,并逐步向其他国家开放; 中国有2,3所学校的几个队1990年首次参 加美赛;1992年已有十几所学校参赛。 1992年由教育部发起全国大学生数学建模 竞赛;1999年分为本专科组竞赛; 2000年首次发起交叉学科数模竞赛(美赛 );

在线租赁服务 (2005,数据处理 优化 ) 彩票问题(2004,概率统计 优化) 运输与调度(2003,优化) 公铁查询系统(2006,数据处理 优化) 卫星测控 (2010,初等数学 优化) 重金属污染(2011,偏微分方程 优化) 交巡警平台优化(2011,优化 ) 社会网络(2012国际赛,随机 优化) 太阳能小屋设计(2012,组合优化)
竞赛问题分为: 连续性问题与离散型问题 确定性问题与随机问题 数值分析法与优化 每年两个问题,从中选择一题,题型为上述 分类的组合。优化问题偏重离散优化,大体 上分为随机离散优化问题,确定性离散优化 问题。连续性优化问题近几年已经不常见, 因为这类问题的处理软件较多,许多学生直 接套用。
4 (): 1 0 l (b a) 2 1( y* a) k
1 (a) 0 l (b a) k 0 a
2 2
(2)
4 4 (b a) 2 1 l (a b) 2 1 k k
2
k 0 (a b) 4 k 0l 2 2
建模过程中经常碰到不熟悉的知识或现
有的数学知识不能解决的问题,需要学 新知识。 建模的方法应有创造性,模型简单,有 一定的新意,能够得到满意的结果。 写出好论文 自主学习能力,创新能力,语言组织能 力 文档处理能力
三 建模案例 :(2010C题)
某油田计划在铁路线一侧建造两家
炼油厂,同时在铁路线上增建一个 车站,用来运送成品油。 针对方案涉及城、郊两个区域,城区 需要考虑一定的拆迁补偿(见下图), 设计最优方案。

2
0 ( z y) ( 0 +m)( z b) z ( x c) 2 ( y z ) 2 (l c)2 ( z b)2
同一个区域,不用共用管线
B(l , b) B(c, z ) A(0, a )
A '(0, a)
同一个区域,利用共用管线
2 2
2 0 (2 y a b) d k 0 dy l 2 (b 2 y a)2
ab y* 2 2
kl 4 k2
最优解成立条件
也即
0 y* a
4 4 (b a) 2 1 l (a b) 2 1 k k
2011年,媒体竞赛(以多媒体方式记录数模竞 赛过程); 数学建模竞赛不是数学竞赛,参赛队同学以 工科为主,且工科同学成绩明显好于理科。 数学建模 竞赛也不是名校学生的竞赛。所有 的同学在同一个舞台竞技,普通学校的成绩 一点也不比名校差。 全国赛,每年九月的第二周周末进行,为期3 天。今年为9月13日至9月16日。
有固定的结果。仅仅借用别人的成果不会取 得好的竞赛成绩,必须在他人成果的基础上 根据问题的本身特点有一定的创新。
数学建模竞赛基本情况:
教育部高教司主办的几项大赛事之一。
2012年全国2万多队,6万多名大学生参赛。 江苏赛区88所学校,1143队参赛,是全国活
动开展最好的赛区之一。
对个人能力的培养: 竞赛是数学学习的补充与深化,有助于: 了解数学(从抽象到具体,从枯燥到有趣) 认识数学(解决实际问题工具) 促进数学学习方法的转变: 从机械学习向主动学习转变 从被动接受向探索学习转变 从独立学习向团队学习转变 从理解性学习向创新性学习转变
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